人工智能试卷和题目Word文档格式.doc
《人工智能试卷和题目Word文档格式.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人工智能试卷和题目Word文档格式.doc（29页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
A.PB.QC.~PDPÚ
Q
15、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。
A.广度优先搜索
B.深度优先搜索
C.有界深度优先搜索
D.启发式搜索
二、填空题（共30分）：
1.在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为，其他变元称为
2、假言推理（A®
B）Ù
AÞ
，假言三段论（A®
（B®
C）Þ
3、几种常用的归结策略：
、支持集策略、线形归结策略、输入归结策略、单元归结策略
4、在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的核心技术称为
技术，解这类问题时，常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表，这种图称为
5.在启发式搜索当中，通常用来表示启发性信息。
6.在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是，这种方法的思想是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值。
但它的效率较低，因此人们在此基础上，又提出了
7、不确定性类型按性质分：
， ，
， 。
8、在删除策略归结的过程中删除以下子句：
含有 的子句;
含有 的子句;
子句集中被别的子句 的子句。
9、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：
CF（~A）= 、CF（A1∧A2）= 、
CF（A1∨A2）= 。
10、图：
指由 组成的网络。
按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为 和 。
11、合一算法：
求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的 。
12、开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和，知识表示的方法主要有，，和语义网络等，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有和
三、简答与应用题
1、谓词逻辑形式化下列描述
“不存在最大的整数”（4分）
2.α－β剪枝的条件是什么？
（6分）
3、某问题由下列公式描述：
（1）、试用归结法证明（x）R（x）；
（8分）
4.专家系统的一般步骤有哪些？
专家系统的开发与一般的软件系统开发相比较，有哪些共同点和特点？
（7分）
5.何谓“图灵实验”？
简单描述之（5分）
6、设有如下关系：
（1）如果x是y的父亲，y又是z的父亲，则x是z的祖父；
（2）老李是大李的父亲；
（3）大李是小李的父亲；
问上述人员中谁和谁是祖孙关系？
（10分）
7.给1～9九个数字排一个序列，使得该序列的前n（n=1,...,9）个数字组成的整数能被n整除。
（1）、讨论哪些知识可以帮助该问题的求解。
（2）、用产生式系统描述该问题.（15分）
答案部分
一、选择题
A
D
B
C
二、填空题
1、辖域约束变元自由变元2、BA®
C
3、删除策略4、图搜索状态空间图（或状态图）
5、启发函数6、极大极小分析法a-b剪枝技术
7、随机性模糊性不一致性不确定性8、纯文字永真类含
9、~CF（A）min{CF（A1），CF（A2）}max{CF（A1），CF（A2）}
10、或图与或图11、最一般合一
12、知识的运用逻辑表示法（谓词表示法）框架产生式AKOISA
三、简答及应用题
1、定义谓词G（x）：
x为整数
D（x,y）：
x大于y
形式化为：
或者
2、回答:
α剪枝：
若任一极小值层节点的β值小于或等于它任一先辈极大值节点的α值，即α（先辈层）≥β（后继层），则可中止该极小值层中这个MIN节点以下的搜索过程。
这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值。
β剪枝：
若任一极大值层节点的α值大于或等于它任一先辈极小值层节点的β值，即α（后继层）≥β（先辈层），则可以中止该极大值层中这个MAX节点以下的搜索过程。
这个MAX节点的最终倒推值就确定为这个α值。
3、化子句集如下：
4、答：
（１）专家系统与一般的软件系统开发无异，其开发过程同样要遵循软件工程的步骤和原则，即也要进行系统分析、系统设计等几个阶段的工作。
（２）但由于它是专家系统，而不是一般的软件系统，所以，又有其独特的地方，主要包括以下几个步骤：
１）系统总体分析与设计；
２）知识获取；
３）知识表示与知识描述语言设计；
４）知识库设计、知识库管理系统设计；
５）推理机与解释模块设计；
６）总控与界面设计
７）编程与调试
８）测试与评价
９）运行与维护
（３）可以看出它有如下特点：
１）知识获取和知识表示设计是一切工作的起点；
知识表示与知识描述语言确定后，其他设计可同时进行；
5、答：
所谓“图灵实验”，是为了判断一台机器是否具备智能的实验。
实验由三个封闭的房间组成，分别放置主持人、参与人和机器。
主持人向参与人和机器提问，通过提问的结果来判断谁是人，谁是机器。
如果主持人无法判断谁是人，谁是机器，则这台机器具备智能，即所谓的“智能机器”。
6、解:
现定义如下谓词
F（x,y）------x是y的父亲;
G（x,z）------x是y的祖父;
用谓词逻辑表示已知与求解:
（1） F（x,y）∧F（y,z）→G（x,z）
（2）F（L,D）（3）F（D,X）（4）G（u,v）,u=?
v=?
其中,L表示老李,D表示大李,X表示小李。
先证存在祖孙关系
①～F（x,y）∨～F（y,z）∨G（x,z）．．．从
（1）变换
②F（L,D） ．．．从
（2）变换
③F（D,X） ．．．从（3）变换
④～G（u,v） ．．．结论的否定
⑤～F（D,z）∨G（L,z） ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝
⑥G（L,X） ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝
⑦□ ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝
得证,说明存在祖孙关系。
为了求解用一个重言式④
④～G（u,v）∨G（u,v）．．．用重言式代替结论的否定,重言式恒为真
⑦G（L,X） ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝
得结果:
L是X的祖父，即老李是小李的祖父。
7、如下的知识可以帮助求解该问题：
（1）序列中，偶数在偶数位置，奇数在奇数位置；
（2）第五个数为5。
综合数据库：
用一个1到9的序列表示：
N={x}，其中x为1到9的数字之一。
规则集：
r1:
IFlen（N）=4THEN{x}∪{5}
r2:
IFlen（N）为偶数andn=In（1,3,7,9）THEN{x}∪{n}
r3:
IFlen（N）为奇数andn=In（2,4,6,8）THEN{x}∪{n}
其中len（N）为求序列的长度，In（a,b,c,d）为取a、b、c、d之一。
初始状态：
{}
结束条件：
得到的序列N前i个数组成的整数能被i整除
第一章
1-1什么是人工智能？
从学科和能力两方面加以说明。
学科：
人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
能力：
人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
1-2为什么能够用机器模仿人的智能？
由于人与计算机都是一个物理符号系统，并且这两个物理符号系统所使用的物理符号是相同的，因而可以用计算机来模仿人类智能。
1-3可以从以下四个层次展开对认知本质的研究：
认知生理学、认知心理学、认知信息学和认知工程学。
1-4目前人工智能的主要学派有：
符号主义、连接主义和行为主义。
1-5人工智能的主要研究和应用领域是什么？
哪些是新的研究热点？
主要领域包括：
自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。
新的领域有：
分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命。
第二章
2-1状态空间法、问题规约法、谓词逻辑法和语义网络法等知识的表示方法的要点是什么？
（1）状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它以状态和操作符为基础。
（2）问题规约法从目标出发，逆向推理，通过一系列的变换把初始问题变换为子问题的集合和子子问题的集合，直至最后规约为一个平凡的本原问题。
（3）谓词逻辑法：
合式公式、消解算法。
（4）语义网络法：
结点表示概念，弧表示关系。
2-2什么是图搜索过程？
其中，重新安排OPEN表意味着什么？
重排的原则是什么？
图搜索过程是：
一种在图中寻找路径的方法（把初始节点和目标节点分别看作初始数据库和满足终止条件的数据库，然后求得把一个数据库变换为另一个数据库的规则序列问题等价为求图中的一条路径的问题。
）。
重排OPEN表是按照某个试探值（或准则、启发信息等）重新对未扩展的节点进行排序，它将决定该图的搜索过程是无信息搜索还是启发式搜索。
2-3一般搜索技术包括：
（1）盲目搜索：
特点，不需要重排OPEN表；
种类，宽度优先、深度优先和等代价搜索等
（2）启发式搜索：
特定，重排OPEN表，选择最有希望的节点加以扩展，估价函数；
种类，有序搜索、A*算法和AO*算法。
2-4如何通过消解反演求解问题的答案？
其求解过程如下：
（1）把由目标公式的否定产生的每个子句添加到目标公式否定之否定的子句中去；
（2）按照反演树，执行和以前相同的消解，直至在根部得到某个子句为止。
（3）用根部的子句作为一个回答语句。
2-5什么是产生式系统？
它由哪些部分组成？
产生式系统是用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统。
这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对的概念。
产生式系统由三部分组成，即总数据库、产生式规则和控制策略。
第三章
3-1非经典逻辑、非经典推理与经典逻辑、经典推理有何不同？
（1）在推理方法上，经典逻辑采用演绎逻辑推理，而非经典逻辑采用归纳逻辑推理。
（2）在辖域取值上，经典逻辑都是二值逻辑，而非经典逻辑都是多值逻辑。
（3）在运算法则上，两者也不大相同。
属于经典逻辑的形式逻辑和数理逻辑，它们的许多运算法则在非经典逻辑中就不能成立。
（4）在逻辑算符上，非经典逻辑具有更多的逻辑算符。
（5）在是否单调上，两者截然不同，经典逻辑是单调的。
引用非单调逻辑进行非单调推理是非经典逻辑与经典逻辑的又一重要区别。
3-2什么叫非单调推理？
有哪些非单调推理方法？
如何表示这些方法？
新推出的定理很多可能会修正以至否定原有的一些定理，且推导出的定理的集合不随推理过程的进行而单调增大，这种推理过程就是非单调推理。
非单调推理方法有：
缺省推理（当且仅当没有事实证明S不成立时，S是成立的）、自认识逻辑（如果知道S，并且不知道其他任何事实与S矛盾，则S是成立的）、界限推理（当且仅当没有事实证明S在更大的范围内成立时，S只在指定的范围内成立）和真值维护系统（利用非单调推理的思想来维护知识库）。
3-3如何表示缺省推理规则？
有哪些表示形式？
根据赖特的缺省理论，缺省推理规则的表达式为，其中A（x）,Bi（x）,C（x）分别叫做缺省规则的先决条件、默许条件及结论。
M为模态算子，表示“假设……是相容的”。
可以用缺省规则表示或谓词逻辑表示。
3-4不确定性推理可分为哪几种类型？
分为：
知识的不确定性、证据的不确定性和结论的不确定性。
3-5主观贝叶斯推理中，LS和LN的意义是什么？
主观贝叶斯方法中知识的表示方法：
IFETHEN（LS,LN）H
式中，（LS，LN表示该知识的静态强度），称LS为上式成立的充分性因子，LN为必要性因子，它们分别衡量证据（前提）E对结论H的支持程度和~E对H的支持程度。
第四章
4-1计算智能的含义是什么？
它涉及哪些研究分支？
计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖知识。
它涉及的研究分支有：
神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）。
4-2试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。
4-3试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
基本原理：
（1）对参数集合的编码；
（2）
从问题解的编码组（群体）开始搜索；
（3）
利用目标函数的适应度这一信息来指导搜索；
（4）
利用选择、交叉、变异等算子进行随机操作。
求解步骤（参见page_156）。
第五章
5-1什么叫做专家系统？
它具有哪些特点和优点？
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统（简化表述）（or参见page_200）。
特点包括：
启发性、透明性和灵活性；
其优点包括8个方面（参考page_201）。
5-2专家系统由哪些部分构成？
各部分的作用为何？
专家系统的主要组成部分包括如下5个部分：
（1）知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可行性操作与规范等。
（2）综合数据库，用以存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据，即被处理对象的一些当前事实。
（3）推理机，用以记忆所采用的规范和控制策略的程序，是整个专家系统能够以逻辑方式协调的工作。
（4）解释器，向用户解释专家系统的行为。
（5）接口，又称界面，它能够是系统与用户进行对话，使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程以及推理结果等。
5-3建造专家系统的关键步骤是什么？
建造专家系统的步骤包括：
（1）设计初始知识库
（2）原型机的开发与实验（3）知识库的改进与归纳。
其中最重要的是设计初始知识库。
5-4专家系统程序与一般的问题求解软件程序有何不同？
开发专家系统与开发其他软件的任务有何不同？
一般的问题求解软件程序
专家系统
把问题求解的知识隐含地编入程序。
把知识组织为两级：
数据级和程序级
把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体。
即为知识库。
将知识组织成三级；
数据、知识库和控制。
5-5基于规则的专家系统是如何工作的？
基于规则专家系统的工作模型
第六章
6-1什么是学习和机器学习？
为什么要研究机器学习？
学习是系统在不断重复的工作中对自身能力的增强和改进；
机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
由于现有的计算机系统和人工智能系统不能满足科技和生产提出的新要求，而对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
6-2试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
6-3试说明归纳学习的模式和学习方法。
归纳学习的一般模式：
学习方法：
6-4什么是类比学习？
其推理和学习过程如何？
类比学习就是通过类比，即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习。
其推理过程包括：
（1）回忆与联想
（2）选择（3）建立对应关系（4）转换。
其学习过程包括：
（1）输入一组已知条件和一组未完全确定的条件；
（2）对两组出入条件寻找其可类比的对应关系；
（3）根据相似转换的方法，进行映射；
（4）对类推得到的知识进行校验。
6-5什么是知识发现？
知识发现与数据挖掘有何关系？
知识发现（KDD）是从大量的数据中辨识出有效的、新颖的、潜在有用的、并可被理解的模式的高级处理过程。
数据挖掘是知识发现过程的重要一环（or知识发现的过程其实质就是数据挖掘的过程）。
6-6试说明知识发现的处理过程。
知识发现的处理过程包括：
（1）数据选择
（2）数据预处理（3）数据变换（4）数据挖掘（5）知识评价。
6-7有哪几种比较常用的知识发现方法？
常用的知识发现方法包括：
（1）统计方法
（2）机器学习方法（3）神经计算方法（4）可视化方法。
6-8知识发现的应用领域有哪些？
试展望知识发现的发展和应用前景。
应用领域包括：
金融业、保险业、制造业、市场和零售业、医疗业、司法、工程与科学等。
第七章
7-1规划的概念及作用。
概念：
规划是一种重要的问题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。
作用：
规划可用来监控问题求解过程，并能够在造成较大的危害之前发现差错。
规划的好处可归纳为简化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。
一.
填空题
1.人工智能三大学派是、和。
2.化成子句形式为：
。
3.状态空间表示法的两个基本概念是和。
4.产生式系统由3个部分组成：
一个总数据库、、。
5.ANN中文意义是。
6.反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始，
，所以称为“反向传播”。
7.消解反演证明定理时，若当前归结式是，则定理得证。
8.子句和P经过消解以后，得到。
9．基于规则的正向演绎系统，其规则形式为，其中前项要满足的条件是。
10.语义网络下的推理是通过和实现的。
11.被成为人工智能之父，曾提出一个机器智能的测试模型。
12.谓词公式（"
x）（"
y）（$z）（P（x,y）∨Q（y,z）W（z））消去存在量词后，可以化为
。
13.设E1=P（a,v,f（g（y）））,E2=P（z,f（a）,f（u））,则E1和E2的mgu（最一般合一）为
14.进化策略是在父矢量xi，i=1,2,……p中，通过加入一个
变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。
15、机器学习系统由、、和组成。
16、人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用的一个分支，他近期目标在于研究用机器来代替的某些智力功能。
17、规则演绎系统根据推理方向可分为：
、以及。
18、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及、和。
19、启发式搜索是一种利用信息的搜索，估价函数在搜索过程中的作
升级会员 