大学人工智能期末考试题库Word下载.docx
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正向推理：
正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。
反向推理：
反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。
双向推理：
双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。
推理从两个方向进行，直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；
如两方衔接不上，则推理失败。
7．什么是搜索？
有哪两大类不同的搜索方法？
搜索是一种求解问题的方法，是寻找从问题初始事实最终答案的推理路线的一种过程。
在利用这种方法求解问题，要按照一定的策略，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造一条使问题获得解决的推理路线。
有两大类搜索方法，即盲目搜索和启发式搜索。
8．什么是盲目搜索？
主要有几种盲目搜索策略？
盲目搜索又称无信息搜索，即在搜索过程中，只按预先规定的搜索控制策略进行搜索，而没有任何中间信息来改变这些控制策略。
主要的盲目搜索策略有：
宽度优先搜索、深度优先搜索、有界深度优先搜索、代价树的宽度优先搜索和代价树的深度优先搜索。
9．证据传递的不确定性指什么？
在推理过程中常常有这种情况：
一条规则的结论又是另一条规则的前提。
这样，不确定的初始证据就会沿着这条推理链向下传递，其不确定性在传递的过程中会伴随着规则的不确定性不断地放大或缩小。
（5分）
10．请用一阶谓词逻辑法表示：
“有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”。
定义谓词及个体。
设LIKE（x,y）表示：
x喜欢y,Meihua表示梅花，Juhua表示菊花。
（1分）
则：
（4分）
证明与推理（每题8分，共16分）
1.每个储蓄的人都是为了获取利息。
求证：
对某个人来说，如果不能获取利息，则他就不会储蓄。
证明：
定义谓词。
Save（x）：
表示x储蓄钱；
Interest（x）：
表示x获得利息。
将前提和要求证的问题之否定化成子句集:
（3分）
（1）～Save（x）∨Interest（x）
（2）～Interest（y）
（3）Save（y）
利用归结原理对上面的子句集中的子句进行归结:
（4）～Save（y）
（1）与
（2）归结，σ＝{y/x}
（5）NIL（3）与（4）归结
证毕。
2.任何兄弟都有同一个父亲，John和Peter是兄弟，且John的父亲是David，问Peter的父亲是谁？
（8分）
解：
Father（x,y）：
x是y的父亲；
Brother（x,y）：
x和y是兄弟。
然后将已知条件和问题用谓词公式表示出来，并将问题公式的否定与谓词ANSWER做析取，得到子句集：
（1）～Brother（x,y）∨～Father（z,x）∨Father（z,y）
（2）Brother（John,Peter）
（3）Father（David,John）
（4）～Father（u,Peter）∨ANSWER（u）
应用归结原理进行归结:
（5）～Brother（John,y）∨Father（David,y）
（1）与（3）归结,σ＝｛David/z,John/x｝
（6）～Brother（John,Peter）∨ANSWER（David）
（4）与（5）归结,σ＝｛David/u,Peter/y｝
（7）ANSWER（David）
（2）与（6）归结
得到了归结式ANSWER（David），答案即在其中，所u=David，即Peter的父亲是David。
计算题（8分）
1．在MYCIN系统中，有三条推出链球菌的规则，设其可信度因子分别是CF1=0.21，CF2=0.5，CF3=－0.4，求：
结论H的综合可信度CF1,2,3（H）。
首先计算CF1,2（H）。
此时CF1>
0，CF2>
0，所以使用组合函数公式中的第一个分支，即：
CF1,2（H）=CF1+CF2（1－CF1）=0.21+0.5×
（1－0.21）=0.605（4分）
然后再计算CF1,2（H）和CF3的组合。
因为CF3<
0，所以应该使用组合函数公式的第三个分支，即：
CF1,2,3（H）＝（CF1,2＋CF3）／（1－min{∣CF1,2∣,∣CF3∣}）＝0.34（4分）
应用题（共26分）
1．设在语义网络系统的知识库中，存有下列事实的语义网络：
（8分）
山西大学是一个学校，位于太原市，建立时间是1902年。
（1）画出这一事实的语义网络；
（2）假若将要求解的问题是：
山西大学位于哪个城市？
如何利用语义网络进行推理求解呢？
（1）有关山西大学的语义网络如下：
（2）首先将待求解的间题表示成一个局部的语义网络，如下图所示：
然后到语义网络系统的知识库中去匹配就会发现，与待求问题局部网络未知处相匹配的事实是“太原市”。
所以，这个问题的解就是太原市。
（2分）
2．求如下图所示的交通图中最小费用路线，设出发地是A城，目的地是E城，边上的数字代表交通费。
（1）画出本问题的代价树；
（2）对代价树进行广度优先搜索和深度优先搜索，得到的路线分别是什么？
代价树如下：
广度优先搜索得到的路线：
A→C→D→E（2分）
深度优先搜索得到的路线：
3．一个专家系统可以简单地判断一个城市是不是一个值得旅游的城市，其知识库（CITY库）中包含17个事实和10条规则（Ri表示第i条规则，Fi表示第i个事实）。
R1:
IF好的城市AND有好的餐馆THEN是值得旅游的城市
R2:
IF是历史名城THEN是值得旅游的城市
R3:
IF当地人热情好客AND有民俗学传统THEN是值得旅游的城市
R4:
IF有很多古迹AND有茂盛的草木THEN好的城市
R5:
IF有本地的烹调传统THEN有好的餐馆
R6:
IF有法国餐馆THEN有好的餐馆
R7:
IF有意大利餐馆THEN有好的餐馆
RS:
IF有很多博物馆AND是古老的城市THEN是历史名城
R9:
IF是南方国家AND商业自由THEN当地人热情好客
R10:
IF有很多公园AND有很多林荫大道THEN有茂盛的草木
（1）在下表中将CITY库中事实的属性填写完整，属性为可询问和不可询问。
CITY库中的事实
编号
名字
属性
F1
当地人热情好客
不可询问
F2
好的城市
F3
有好的餐馆
F4
商业自由
可询问
F5
有很多林荫大道
F6
有很多古迹
F7
有很多博物馆
F8
有很多公园
F9
是南方国家
F10
有法国餐馆
F11
有意大利餐馆
F12
有本地的烹调传统
F13
有民俗学传统
F14
有茂盛的草木
F15
是古老的城市
F16
是历史名城
F17
是值得旅游的城市
（2）画出CITY库的与/或树
（1）不可询问、可询问、可询问、可询问、可询问、可询问、不可询问、不可询问（每个属性0.5分，共4分）
（2）与/或树如下：
（6分）
《人工智能与专家系统》试卷
（2）参考答案与评分标准
1．什么是人工智能？
它的研究目标是什么？
所谓人工智能，就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；
或者说是人们使用机器模拟人类的智能。
由于人工智能是在机器上实现的，因此又可称之为机器智能。
它的研究目标是构造可实现人类智能的智能计算机或智能系统。
2．证据传递的不确定性指什么？
3．什么是知识？
知识有什么特性？
什么是知识表示？
有格式的数据经过处理、解释过程会形成信息，而把有关的信息关联到一起，经过处理过程就形成了知识。
知识的特性有：
相对正确性，不确定性，可表示性和可利用性。
知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
4.请用一阶谓词逻辑法表示“太原市的夏天既干燥又炎热。
”（5分）
：
x市在y季节气候处于z状态。
（4分）
5．画出下列知识的语义网络：
“籍贯为湖南的张山在信息学院读书，该学校位于健翔桥附近，该校由计算机系、信息系和通信系组成。
”（5分）
语义网络如下图：
6.产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？
在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？
在产生式推理过程中，如果发生规则冲突，要利用冲突解决策略进行启用规则的选择，专一性排序、规则排序、规模排序和就近排序是比较常见的冲突解决策略。
7．什么是归结控制策略？
什么样的归结控制策略是完备的？
对子句集S进行归结时，如果采用盲目的、全面的归结，其结果将产生大量的不必要的归结式，如果要在计算机上实现，不但浪费计算机的存储空间，而且要浪费大量的计算时间。
为了解决这一问题，研究如何选择合适的子句进行归结，以避免多余的、不必要的归结式的出现，这就是归结控制策略。
归结控制策略有完备与不完备之分。
如果子句集S是不可满足的，当且仅当用某归结控制策略能够归结出空子句。
则称该归结控制策略为完备的归结控制策略。
9．一阶谓词逻辑表示法适于表示什么类型的知识？
它有何特点？
答：
一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。
它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。
10．支持集策略对参加归结的子句提出了什么限制？
支持集策略要求在每次归结时，亲本子句中至少应有一个是由目标的否定所得到的子句或者它们的后代。
1.设公理集：
P,
（PQ）R,
（ST）Q,
T
用归结原理求证：
R
（1）子句集：
（1）P
（2）～P～QR
（3）～SQ
（4）～TQ
（5）T
（6）～R（目标求反）
（2）归结：
（7）～P～Q（2,6）
（8）～Q（1,7）
（9）～T（4,8）
（10）nil（5,9）
2.已知：
IfFidogoeswhereverJohngoesandifJohnisatschool,用归结原理求解：
WhereisFido?
（1）化为谓词公式：
，
，求证：
（2）化为子句集：
～AT（John,x1）∨AT（Fido,x1）
AT（John,School）
～AT（Fido,x2）
（3）修改证明树：
1．已知：
Rl:
IFA1THENB1CF（B1,A1）=0.8
IFA2THENB1CF（B1,A2）=0.5
IFB1∧A3THENB2CF（B2,B1∧A3）=0.8
设初始证据A1,A2,A3的可信度均为1，即CF（A1）=CF（A2）=CF（A3）=1，而对B1几乎一无所知。
求CF（B1）和CF（B2）（8分）
①对知识R1,R2，分别计算CF（Bl）。
CF1（B1）=CF（B1,A1）×
max{0,CF（A1）}=0.8×
1=0.8（2分）
CF2（B1）=CF（B1,A2）×
max{0,CF（A2）}=0.5×
1=0.5（2分）
②利用合成算法计算B1的综合可信度。
CF1,2（B1）=CF1（B1）+CF2（B1）－CF1（B1）×
CF2（B1）＝0.8+0.5－0.8×
0.5＝0.9（2分）
③计算B2的可信度CF（B2）：
CF（B2）＝CF（B2,B1∧A3）×
max{0,CF（B1∧A3）}
＝CF（B2,B1∧A3）×
max{0,min{CF（B1）,CF（A3）}}
＝0.8×
max{0,0.9}＝0.8×
0.9＝0.72
1.推销员旅行问题。
设有5个相互可直达的城市A、B、C、D、E，如图5.23所示，各城市间的交通费用已在图中标出。
推销员从城市A出发，去每个城市各旅行一次，最后到达城市E。
（1）画出该问题的代价树；
（2）请找出一条费用最省的旅行路线。
（1）代价树如下图：
（2）A→C→D→B→E（2分）
2．用全局择优搜索法求解重排九宫问题，设初始状态S0和目标状态Sg如下：
估价函数定义：
f（x）＝d（x）＋h1（x），其中d（x）表示结点x的深度，h1（x）表示结点x中的数字位置和目标结点中不相同的数字个数。
例如：
（1）画出全局择优搜索树，在每个结点旁注明该结点的f值；
（2）给出解题路径
全局择优搜索树如下图所示：
解题路径为S0→S1→S2→S3→Sg（2分）
R8:
（1）在下表中将CITY库中的17个事实填完整。
（2）画出CITY库的依赖图。
（1）好的城市、有好的餐馆、商业自由、有法国餐馆、有意大利餐馆、是古老的城市、是历史名城、是值得旅游的城市。
（每个事实0.5分，共4分）
（2）CITY库的依赖图如下：
《人工智能与专家系统》试卷（3）参考答案与评分标准
1．何谓产生式系统？
2．什么是人工智能？
人工智能有哪几个主要学派？
人工智能的主要学派有：
符号主义、联结主义、行为主义。
4．支持集归结策略对参加归结的子句有什么限制？
5．请用一阶谓词逻辑法表示“喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。
表示x喜欢玩y。
7．有哪两大类不同的搜索方法？
两者的区别是什么？
有两大类搜索方法：
盲目搜索和启发式搜索。
盲目搜索在搜索过程中，按预先规定的搜索控制策略进行搜索，而没有任何中间信息来改变这些控制策略，搜索带有盲目性，效率不高。
而启发式搜索在搜索求解过程中，根据问题本身的特性或搜索过程中产生一些信息来不断地改变或调整搜索的方向，使搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解，并找到最优解。
启发式搜索的求解效率更高，更易于求解复杂的问题。
8．请解释框架表示法的结构性、继承性、自然性。
结构性：
框架表示法最突出的特点是它善于表达结构性的知识，能够把知识的内部结构关系及知识间的联系表示出来，是一种结构化的知识表示方法。
继承性：
在框架网络中，下层框架可以继承上层框架的槽值，也可以进行补充和修改。
这样不仅减少了知识的冗余，而且较好地保证了知识的一致性。
自然性：
框架表示法体现了人们在观察事物时的思维活动，与人们的认识活动是一致的。
9．产生式的基本形式是什么？
它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？
产生式的基本形式是“IFPTHENQ”，其中，P是产生式的前提，用于指出该产生式是否可用的条件；
Q是一组结论或操作，用于指出前提P所指示的条件被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。
产生式基本形式与谓词逻辑中蕴含式的共同之处是具有相同的形式。
它们的区别是：
蕴含式只能表示精确性知识，其逻辑值要么为真，要么为假；
而产生式不仅可以表示精确性知识，而且可以表示不精确知识。
10．用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？
求解过的本质是什么？
用状态空间法表示问题时，问题的解就是有向图中从某一节点（初始状态节点）到另一节点（目标状态节点）的路径。
求解过程的本质就是对状态空间图的搜索，即在状态空间图上寻找一条从初始状态到目标状态的路径。
证明与推理（每题8分，共16分）
1．每个读书的人都是为了获得知识。
对某个人来说，若不能获得知识，则他就不会读书。
read（x）：
表示x读书；
knowledge（x）：
表示x获得知识。
（1）～read（x）∨knowledge（x）
（2）～knowledge（y）
（3）read（y）
（4）～read（y）
（1）与
（2）归结，σ＝{y/x}
如果约翰在哪里菲多就在哪里，并且约翰在学校里；
请用归结原理求解：
菲多在哪里?
约翰：
John，菲多：
Fido，学校：
School
1．有三条规则，设其可信度因子分别是CF1=0.21，CF2=0.5，CF3=－0.4，求：
CF1,2,3（H）＝（CF1,2＋CF3）／（1－min{
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