2013/2014学年第一学期考试题（卷）
课程名称神经网络与人工智能考试性质考试试卷类型 A 使用班级学硕13级考试方法人数 2 题号一二三四五六七八九十总成绩成绩
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1.用感知器完成下列分类，写出其训练的迭代过程。已知：
{p 1=[22],t 1=0}；{p 2=[1?2],t 2=1}；{p 3=[?2
2],t 3=0}；{p 4=[?10],t 4=1}
史忠植
P34
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2.证明：如果输入样本是线性可分的，则误差修正过程一定在有限次迭代后收敛。史忠植P36
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3.写出LMS算法的基本步骤。
史忠植P44
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4.写出反向传播算法中的突触权值的初始化算法。
史
忠
植
P54
5.写出SOM算法的步骤。
史忠植
P73
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6.在学习向量量化中，7个四维向量被分配到两个类型的例子，写出一步即可。
x1=[1,0,0,1]T→1；x2=[0,1,1,0]T→2；x3=[0,0,0,1]T→2；x4=[1,0,0,0]T→1 x5=[1,1,1,0]T→1；x6=[0,1,1,1]T→2；x7=[1,1,1,1]T→1
史忠植P81
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7.写出用于激励RBF 网络的K-均值聚类算法步骤。
史
忠
植
P151
填空题：
1．神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。
2．按网络结构分，人工神经元细胞可分为前馈型和反馈型，按照学习方式分可
分为：有导师和无导师学习。
3．前馈型网络可分为可见层和隐含层，节点有输入结点、输出节点、计算单元。
4．反馈网络历经状态转移，直到它可能找到一个平衡状态，这个平衡状态称为吸引子。5．神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。
6．在ANN中HEBB算法最简单可描述为：如果一个处理单元从另一处理单元接收输入激励信号，而且两者都处于高激励电平，那么处理单元间的加权就应当增强。HEBB网络代表了一种纯前向式无导师学习。
7．δ学习规则又称最小均方规则，它利用目标激活值与所得激活值之差进行学习。其方法是：调整联系强度，使其差最小。
8．常见的七种学习规则中，无导师学习的规则是指HEBB学习和胜者为王学
习规则。
9．误差反传训练算法的主要思想是学习过程分为两个阶段：正向传播过程和反向过程。10．网络吸引子分为稳定和非稳定两种，非稳定吸引子又有两种情况：有限状态指网络状态有规律地在某些状态之间振荡；而混沌状态是指网络无规律地在某些状态之间振荡。
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名词解释(共5题，每题5分，共计25分)
1、泛化能力
答：泛化能力又称推广能力，是机器学习中衡量学习机性能好坏的一个重要指标。泛化能力主要是指经过训练得到的学习机对未来新加入的样本（即测试样本）数据进行正确预测的能力。
2、有监督学习
答：有监督学习又被称为有导师学习，这种学习方式需要外界存在一个“教师”，她可以对一组给定输入提供应有的输出结果，学习系统可根据已知输出与实际输出之间的差值来调节系统参数。
3、过学习
答：过学习（over-fitting），也叫过拟和。在机器学习中，由于学习机器过于复杂，尽管保证了分类精度很高（经验风险很小），但由于VC维太大，所以期望风险仍然很高。也就是说在某些情况下，训练误差最小反而可能导致对测试样本的学习性能不佳，发生了这种情况我们称学习机（比如神经网络）发生了过学习问题。典型的过学习是多层前向网络的BP算法。
4、Hebb学习规则
答：如果两个神经元同时兴奋(即同时被激活)，则它们之间的突触连接加强。如果用v i, v j表示两个神经元之间的连接权，则Hebb学习规则可以表示为：Δw ij=αv ij v ij，这里α表示学习速率。Hebb学习规则是人工神经网络学习的基本规则，几乎所有神经网络的学习规则都可以看作Hebb学习规则的变形。
5、自学习、自组织与自适应性
答：神经网络结构上的特征是处理单元的高度并行性与分布性，这种特征使神
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经网络在信息处理方面具有信息的分布存储与并行计算而且存储与处理一体化的特点。而这些特点必然给神经网络带来较快的处理速度和较强的容错能力。能力方面的特征是神经网络的自学习、自组织与自性适应性。自适应性是指一个系统能改变自身的性能以适应环境变化的能力，它包含自学习与自组织两层含义。自学习是指当外界环境发生变化时，经过一段时间的训练或感知，神经网络能通过自动调整网络结构参数，使得对于给定输入能产生期望的输出。自组织是指神经系统能在外部刺激下按一定规则调整神经元之间的突触连接，逐渐构建起神经网络。也就是说自组织神经元的学习过程，完全是一种自我学习的过程，不存在外部教师的示教。
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1.试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
遗传算法的基本原理如下：通过适当的编码方式把问题结构变为位串形式（染色体），在解空间中取一群点作为遗传开始的第一代，染色体的优劣程度用一个适应度函数来衡量，每一代在上一代的基础上随机地通过复制、遗传、变异来产生新的个体，不断迭代直至产生符合条件的个体为止。迭代结束时，一般将适应度最高的个体作为问题的解。
一般遗传算法的主要步骤如下：
(1)随机产生一个由确定长度的特征字符串组成的初始群体。
(2)对该字符串群体迭代的执行下面的步(a)和(b)，直到满足停止标准：
(a)计算群体中每个个体字符串的适应值；
(b)应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一代群体。
(3)把在后代中出现的最好的个体字符串指定为遗传算法的执行结果，这个结果可以表示问题的一个解。
2.什么是进化计算？它包括哪些内容？它们的出发点是什么？
答：进化计算即模仿生物来建立功能强大的算法，进而将它们运用于复杂的优化问题。进化计算包括遗传算法、进化策略、进化编程、遗传编程和人工生命。遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法，是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的一种最重要形式。
进化策略是一类模仿自然进化原理以求解参数优化问题的算法。
进化编程的过程，可理解为从所有可能的计算机程序形成的空间中，搜索具有
高的适应度的计算机程序个体。
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人工生命试图通过人工方法建造具有自然生命特征的人造系统。
3、人工神经网络是模拟生物神经网络的产物，除相同点外，它们还存在哪些主要区别？答;
1．单元上的差别:对于生物神经元而言，影响突触传递信息强度的因素很多、很复杂。如突触前微细胞的大小与多少、神经传递化学物质含量的多少、神经传递化学物质释放的速度、突触间隙的变化、树突的位置与大小等诸多因素都会对突触电位产生影响，从而影响神经元的输出脉冲响应。而人工神经元则忽略了这些影响，输入、输出关系十分简单。
2．信息上的差别:生物神经元传递的信息是脉冲，而人工神经元传递的信息是模拟电压。3．规模与智能上的差别:目前，人工神经网络的规模还远小于生物神经网络，网络中神经元的数量一般在10000个以下，显然，其智能也无法与生物神经网络相比。
4、感知器神经网络存在的主要缺陷是什么？
答:1)由于感知器的激活函数采用的是阀值函数，输出矢量只能取0或1，所以只能用它来解决简单的分类问题；
2)感知器仅能够线性地将输入矢量进行分类。理论上已经证明，只要输人矢量是线性可分的，感知器在有限的时间内总能达到目标矢量；
3)感知器还有另外一个问题，当输入矢量中有一个数比其他数都大或小得很多时，可能导致较慢的收敛速度。
5、请比较前馈型神经网络与反馈型神经网络的异同点。
答：前馈型神经网络只表达输入输出之间的映射关系，实现非线性映射；反馈型神经网络考虑输入输出之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述，反馈型神经网络是一个非线性动力学系统。
(1)前馈型神经网络的学习训练主要采用BP算法，计算过程和收敛速度比较慢；反馈型
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神经网络的学习主要采用Hebb规则，一般情况下计算的收敛速度很快，并且它与电子电路有明显的对应关系，使得网络易于用硬件实现。
(2)前馈型神经网络学习训练的目的是快速收敛，一般用误差函数来判定其收敛程度；反馈型神经网络的学习目的是快速寻找到稳定点，一般用能量函数来判别是否趋于稳定点。
(3)两者都有局部极小问题。
6、BP算法的基本思想是什么，它存在哪些不足之处？
答：BP算法（即反向传播法）的基本思想是：学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层
注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）
2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。注2：权值调整的过程，也就是网络的学习训练过程（学习也就是这么的由来，权值调整）。
虽然BP算法得到广泛的应用，但它也存在自身的限制与不足，其主要表现在于它的训练过程的不确定上。具体说明如下：
1）易形成局部极小（属贪婪算法，局部最优)而得不到全局最优；
BP算法可以使网络权值收敛到一个解，但它并不能保证所求为误差超平面的全
局最小解，很可能是一个局部极小解。
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2）训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢（需做大量运算）；
对于一些复杂的问题，BP 算法可能要进行几小时甚至更长的时间的训练。这主要是由于学习速率太小所造成的。可采用变化的学习速率或自适应的学习速率来加以改进。 3）隐节点的选取缺乏理论支持； 4）训练时学习新样本有遗忘旧样本趋势.
7、请描述结构风险最小化原则（SRM ）的思想，并给出其数学表达式。
答：传统机器学习中的经验风险最小化（ERM ）原则在有限样本情况下是不合理的。需要同时最小化经验风险和置信界限。统计学习理论提出了一种新的策略，即把函数集构造为一个函数子集序列，使各个子集按照VC 维的大小(亦即θ的大小)排列：在每个子集中寻找最小经验风险，在子集间折衷考虑经验风险和置信界限，取得实际风险的最小。这种思想称作结构风险最小化准则,即SRM 准则。结构风险最小化原则的数学表达式如下式所示：
R (w )≤R emp (w )+√?(ln (2n ?)+1?ln (η
4))n
式中，R (w )为实际风险，R emp (w )经验风险，h 是函数集的VC 维，n 是样本数。
1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)
BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed． Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition
基于规则的专家系统 1.基于规则的专家系统有5个部分组成：知识库、数据库、推理引擎、____和用户界面 A.解释设备 B.外部接口 C.开发者接口 D.调试工具 2.前向（正向）推理是数据驱动的。推理从已知的数据开始，依次执行每条可执行的规则，规则所产生的新的事实被加入到数据库中，直到没有规则可以被执行为止。请根据以下的数据库和知识库推出有哪些元素被加入到数据库中 A. N X Y Z B. L X Y Z C. N L X Z
D. L N X Y 3.关于专家系统，以下说法错误的是 A.允许不精确的推理，但不能处理不完整、不确定和模糊的数据 B.当数据不完账或模糊时，有可能会出错 C.当需要新知识时，很容易实现调整。 D.提供知识与处理过程明确分离的机制 4.对于规则的专家系统的缺点，下列说法错误的是 A.规则之间的关系不明确 B.低效的搜索策略 C.没有学习能力 D.没有统一的结构 5.对于规则的专家系统的优点，下列说确的是 A.规则之间的关系透明
B.高效的搜索策略 C.处理不完整、不确定的知识 D.具备学习能力 基于规则的专家系统中的不确定性管理 6.专家系统中不确定性知识的来源一般分为4种：弱暗示、____、未知数据，以及合并不同专家观点时的困难 A.不完整的信息 B.不一致的信息 C.不确定的信息 D.不精确的语言
7.有一同学，考试成绩数学不及格的概率是0.15，语文不及格的概率是0.05，两者都不及格的概率为0.03，在一次考试中，已知他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？ A.0.2 B.0.25 C.0.4 D.0.6 8.掷三枚骰子，事件A为出现的点数之和等于5的概率为 A.1/18 B.1/36 C.1/72 D.1/108 9.下列哪个符合著名的贝叶斯公式 A.P(Ai/B) = P(Ai) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) B.P(Ai/B) = P(Ai) x P(Ai/B) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) C.P(Ai/B) = P(B) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj))
测试题 ——人工智能原理 一、填空题 1.人工智能作为一门学科，它研究的对象是______，而研究的近期目标是____________ _______；远期目标是___________________。 2.人工智能应用的主要领域有_________，_________，_________，_________，_______和__________。 3.知识表示的方法主要有_________，_________，_________，_________和________。 4.产生式系统由三个部分所组成，即___________，___________和___________。 5.用归结反演方法进行定理证明时，可采取的归结策略有___________、___________、_________、_________、_________和_________。 6.宽度优先搜索对应的数据结构是___________________；深度优先搜索是________________。 7.不确定知识处理的基本方法有__________、__________、__________和__________。 8.AI研究的主要途径有三大学派，它们是________学派、________学派和________学派。 9.专家系统的瓶颈是________________________；它来自于两个阶段，第一阶段是，第二阶段是。 10.确定因子法中函数MB是描述________________________、而函数MD是描述________________________。 11.人工智能研究的主要领域有_________、_________、_________、_________、_______和__________。 12.一阶谓词逻辑可以使用的连接词有______、_______、_______和_______。 13.基于规则的演绎系统主要有________、_________和_________。 14.D-S证据理论中函数Bel定义为________________________、而函数Pl定义为________________________。 15.问题的状态空间，可以记为三元组
《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，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。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 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。
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,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 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
XXXX2017至2018 学年第 1 学期 《人工智能技术》 课程考试（ A ）卷 计科 系 级 专业 学号 一、选择题：（2分×10=20分） 1． 人工智能AI 的英文全称（ ）最早于1956年在达特茅斯会议上被提出。这是历史上第一次人工智能研讨会，也被广泛认为是人工智能诞生的标志。 A ．Automatic Intelligence B ．Artifical Intelligence C ．Automatice Information D ．Artifical Information 2． 所谓不确定性推理是从（ ）的初始证据出发，通过运用（ ）的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。 A ．不确定性，确定性 B ．确定性，确定性 C ．确定性，不确定性 D ．不确定性，不确定性 3． 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ ）。 A ．概率推理 B ．神经网络 C ．机器学习 D ．智能搜索 4． 下面几种搜索算法中，不完备的搜索算法是（ ）。 A ．广度优先搜索 B ．A*搜索 C ．迭代深入深度优先搜索 D ．贪婪搜索 5． 人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。 A ．模拟、延伸和扩展人的智能 B ．和人一样工作 C ．完全代替人的大脑 D ．具有智能 6．在一个监督学习问题f:x →y 中，输出y 的值域是连续的，例如实数集R ，那么这是一个（ ）问题。 A ．分类 B ．聚类 C ．回归 D ．降维 装 订 线
人工智能原理 一、名词解释 1.专家系统 2.产生式 3.启发式搜索 4.归结原理 5.原子集 二、选择题 1.非结构化的知识的表示法是（）。 A. 语义网络表示 B. 谓词逻辑表示 C. 框架表示法中 D. 面向对象表示 2.归结策略中，（）是完备的。 Ⅰ. 线性输入策略Ⅱ. 支持集策略Ⅲ. 单文字策略Ⅳ. 祖先过滤策略 A. Ⅰ,Ⅱ B. Ⅰ, Ⅲ C. Ⅱ, Ⅳ D. Ⅲ, Ⅳ 3.在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表示（）。 A. A为真 B. 对A一无所知 C. A为假 D. 对A为真有一定信任 4.在主观Bayes方法中，专家给出的Ln和LS值，不能出现下两种情况（）。 Ⅰ. LN<1, LS<1 Ⅱ. LN<1, LS>1 Ⅲ. LN>1, LS<1 Ⅳ. LN>1, LS>1 A. Ⅰ,Ⅱ B. Ⅱ, Ⅲ C. Ⅰ, Ⅳ D. Ⅱ, Ⅳ 5.在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。 A. Bel（A）≤Pl（A） B. Bel（A）＜Pl（A） C. Bel（A）≥Pl（A） D. Bel（A）＞Pl（A） 6.不完备的搜索过程是（） A．广度优先搜索 B．深度优先搜索 C．有界深度优先搜索 D．代价树广度优先搜索 7.在主观Bayes方法中，规则E→H,有LS=LN=1,这意味：（） A.E对H 没有影响 B. E支持H C. -E支持H D. E支持-H 8.在可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=0, 这意味：（） A. 证据A不可信 B. 对证据A一无所知 C. 证据A可信 D.没有意义 9.人工智能研究的领域不包括（）。 A. 自然语言理解 B. 自动程序设计 C. 程序设计方法 D. 自动定理证明 10.用归结反演证明定理时，若当前归结式为（），则定理得证 A.永真式 B.包孕式（subsumed） C.原子谓词 D.空子句 11.在主观 Bayes方法中，证据E支持结论H时，有（）。 A. LS=0 B. LS<1 C. LS=1 D. LS>1 12.在可信度方法中，证据E的出现增加结论H为真时，有（）。
神经网络在人工智能中的应用 摘要：人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关键词：人工智能，神经网络 一、人工智能 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 二、神经网络
神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。 人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。 与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。三．神经网络在人工智能中的应用专家系统
（此文档为Word格式，下载后可以任意编辑修改！）试卷装订封面 人工智能期末考试卷（1） 一、填空题（每空1分，共10分）
1智能具有五个特征，分别为① 学习能力、自适应能力、 ②记忆与思维能力、表达能力和感知能力。 2. 机器的③ 感知能力是让机器自动获取知识的基本条件，而知识的自动 获取一直是智能系统研究中最困难的问题之一。 3?从研究的角度不同，对人工智能的研究可分两大阵营：④ 联接和 ⑤符号。其中⑤符号的理论基础为数理逻辑。 4. ⑥问题规约方法是一种将复杂问题变换为比较简单的子问题，子问题再转换为更简单的 子问题，最终将问题转换为对本原问题的知识表示方法。 5. 鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。 6. 当某个算符被认为是问题求解的决定步骤时，此算符为⑧关键算符。 7. 宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可 能会发生⑨组合爆炸。 8. 语义网络⑩方法是1968年由J.R.Quilian 在研究人类联想记忆时提出的心 理学模型。1972年，Simon首先将⑩用于自然语言理解系统。 二、简答题（共30分） 1. 什么是A*算法的可纳性？（4分） 答：在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下，若一个搜索法总能找 到最短（代价最小）的解答路径，则称算法具有可采纳性。 2. 在一般图搜索算法中，当对某一个节点n进行扩展时，n的后继节点可 分为三类，请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。（8分） 答： 把SNS中的子节点分为三类：（1）全新节点，（2）已出现于OPEN表的节点，（3 ）已 出现于CLOSE表的节点；/后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点；（3分）*加第1类子节点于OPEN表，并建立从子节点到父节点n的指；（1分） *比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价，若经由新父节点的代价较小，则移动子节点指向新父节点（2分） ?对于第3类子节点作与第2类同样的处理，并把这些子节点从CLOSE 表中移出，重新加入OPEN表；（2分） 3. 请简述不确定性推理的含义。（4分） 是一种从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性知识，最终推出具有一定程度的不确定 性但却有是合理或基本合理的结论的推理过程。 4. 若S={P（x）V Q（f（x））「P（a）, n Q（y）}，请画出与该子句集对应的语义树， 为什么可以用封闭语义树来判定子句集的不可满足性？（14分） 答：H={a,f（a）,f（f（a））, ……}（1 分）
1 第八章人工神经网络吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
2 8.1 神经网络的基本概念及组成特性 8.1.1 生物神经元的结构与功能特性 从广义上讲，神经网络通常包括生物神经网络与人工神经网络两个方面。生物神经网络是指由动物的中枢神经系统及周围神经系统所构成的错综复杂的神经网络，它负责对动物肌体各种活动的管理，其中最重要的是脑神经系统。 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的软、硬件处理单元，经广泛并行互连，由人工方式建立起来的网络系统。 生物神经元就通常说的神经细胞，是构成生 物神经系统的最基本单元，简称神经元。 神经元主要由三个部分构成，包括细胞体、 轴突和树突，其基本结构如图所示。 1. 生物神经元的结构 生物神经元结构 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
3 从生物控制论的观点来看，作为控制和信息处理基本单元的神经元，具有下列一些功能与特性。 2. 神经元的功能特性 （1）时空整合功能 神经元对于不同时间通过同一突触传入的信息，具有时间整合功能；对于同一时间通过不同突触传入的信息，具有空间整合功能。两种功能相互结合，使生物神经元具有时空整合的输入信息处理功能。 （2）神经元的动态极化性 尽管不同的神经元在形状及功能上都有明显的不同，但大多数神经元都是以预知的确定方向进行信息流动的。 （3）兴奋与抑制状态 神经元具有两种常规工作状态，即兴奋状态与抑制状态。 （4）结构的可塑性 突触传递信息的特性是可变的，随着神经冲动传递方式的变化，其传递作用可强可弱，所以神经元之间的连接是柔性的，这称为结构的可塑性。 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
名词解释： 1状态空间法 状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于状态空间法需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用于表示比较简单的问题。 2问题归约法 问题归约法从目标(要解决的问题)出发，逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。这些本原问题的解可以直接得到从而解决了初始问题，用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。 3有序搜索 应用某个算法(例如等代价法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点, 这种搜索方法叫做有序搜索或最佳优先搜索, 其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法. 实质：选择OPEN表上具有最小f值的节点（即最有希望的节点）作为下一个要扩展的节点。 4可解节点 可解节点：与或图中一个可解节点的一般定义可以归纳如下： 1、终叶节点是可解节点(因为它们与本原问题相关连)。 2、如果某个非终叶节点含有或后继节点，那么只有当其后继节点至少有一个是可解的时，此非终叶节点才是可解的。 3、如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后继节点全部为可解时，此非终叶节点才是可解的。 5不可解节点 不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 如果某个非终叶节点含有或后继节点,那么只有当其全部后裔为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后裔至少有一个为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 6规则正向演绎系统 正向规则演绎系统是从事实到目标进行操作的，即从状况条件到动作进行推理的，也就是从if到then的方向进行推理的。 7规则逆向演绎系统 逆向规则演绎系统是从then向if进行推理,即从目标或动作向事实或状况条件进行的推理。 8等代价搜索 是宽度优先搜索的一种推广，不是沿着等长度路径断层进行扩展，而是沿着等代价路径断层进行扩展，寻找从起始状态至目标状态的具有最小代价的路径问题。搜索树中每条连接弧线上的有关代价，表示时间、距离等花费。
西安电子科技大学 人工智能考试模拟试题一 一、选择题（10 小题，共10 分） 1、97 年５月，著名的“人机大战” ，最终计算机以3.5 比2.5 的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（C ） A）深思B）IBM C）深蓝D）蓝天 2、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ~ L∨C2‘,?若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（D ） A)C1’∨C2’ B) C1’ ∧C2’ C)C1’σ∧C2’σ D) C1’σ∨C2’σ 3、不属于人工智能的学派是（B ）。 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 4、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 5、下列哪部分不是专家系统的组成部分（D ） A.）知识库B）综合数据库C）推理机D) 用户 6、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 7、AI 这个英文缩写的全称是（B） A)Automatic Intelligence C)Automatice Information B)Artifical Intelligence D)Artifical Information 8、在公式中 ) , (y x xp y? ?，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x 可能依 赖于y 值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y 值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B ） A)依赖函数B) Skolem 函数C) 决定函数D) 多元函数 9、子句~P∨Q 和P 经过消解以后，得到（C ） A)P B) ~P C) Q D) P∨Q 10、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A ）必然可以得到该最优解。 A) 宽度（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（10 个空，共10 分） 1 、 )) , ( ) , ( )( )( (y x Above y x On y x→ ? ?化成子句形式为：~On(x,y) ∨ ) , (y x Above 2、假言推理 B A B A? ∧ →) (，假言三段论（A→B）∧（B→C)) (C A→ ?
《人工智能》期末测试 一、单选题（题数：40，共分） 1美国全国证券交易商协会自动报价表最早时间是在()。（分）分 A、1997年 B、1981年 C、1971年 D、1961年 2Siri是一种()系统。（分）分 A、动作识别 B、信息处理 C、图像识别 D、语音识别 3被称为“数学界的无冕之王”的是()。（分）分 A、罗素 B、图灵 C、希尔伯特 D、笛卡尔 4为广大网友解决网络课问题的是（）（分）分 A、20932+ B、02559 C、扣扣 D、百度 5动物群居的原因是()。（分）分 A、有安全感 B、有效率 C、易于捕食物 D、有力量 6被称为“机器学习之父”的是()。（分）分 A、奥斯卡·兰格 B、怀尔斯 C、迈克尔·乔丹 D、希尔伯特 7在政府报告中,()的报告使用“机器智能”这个词汇。（分）分 A、中国 B、英国 C、德国 D、美国 8从长期来看,股市是一个()博弈。（分）分 A、经济 B、市场 C、零和 D、合作 9下面关于人类社会的群体智能说法错误的是()。（分）分 A、需要法律与道德的约束 B、个体智力高但自私 C、个体无条件服从集体 D、需要集体智慧结晶 9最早诗歌生成模型称为()。（分）分 A、Word Apple B、Sophia C、Word Salad D、Sara 10机器人的三定律中第一条是()。（分）分 A、机器人不得伤害人类个体,或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管 B、机器人必须服从人给予它的命令 C、机器人要尽可能保护自己的生存。 D、机器人必须保护人类的整体利益
不受伤害 11使用量子计算机进行大数分解,需要的时间是()。（分）分 A、15万年 B、1年 C、1秒 D、10秒 12人类智能和人工智能是一种()智能。（分）分 A、不对等 B、平行 C、对等 D、相反 13强化学习的框架是智能体()通过观察当前状态作出相应动作。（分）分 A、S B、A C、Agent D、Environment 14()被堪称是百科全书式的“全才”。（分）分 A、爱因斯坦 B、霍金 C、牛顿 D、图灵 15“机器人”这一词最早出现在()作家的小说中。（分）分 A、德国 B、美国 C、瑞士 D、捷克 16人工智能读片的过程体现为()。（分）分 A、信息-传递-判断 B、图像解释-图像获取-图像分析 C、图像获取-图像解释-感知结果 D、图像获取-图像处理 17下面选项中关于“墨子号”说法错误的是()。（分）分 A、属于量子科学实验卫星 B、首次实现卫星和地面之间量子通信 C、跨度最大、史上最安全的通信网络 D、发射于2017年 18在人工智能的()阶段开始有解决大规模问题的能力。（分）分 A、形成时期 B、知识应用时期 C、新神经网络时期 D、算法解决复杂问题时期 19古代()发明了运粮工具“木牛流马”。（分）分 A、曹操 B、诸葛亮 C、鲁班 D、张衡 20人类历史上第一部完全由机器人“小冰”所写的诗集叫()。（分）分 A、《歌尽桃花》 B、《三生三世》 C、《那天,阳光正好》 D、《阳光失了玻璃窗》 21人的大脑每秒钟做不到()。（分）分 A、处理1Gbits B、2000个关注 C、无数反应 D、7个短暂记忆 22人通过算法赋给机器的智能属于()。（分）分
一、单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（ D ），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（ C ）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（ C）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是（）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（ D ）。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（ D ）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（ C ）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A ）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ B ）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论
基于神经网络的人机对抗人工智能系统（理论） -------------------------------------------------------------------------------- 基于神经网络的人机对抗人工智能系统 Harreke 摘要： 人工智能是一门科学名称。自电子计算机发明后不久，人工智能学科即宣布创立，其目的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成，使他们掌握一种或多种人的智能，以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动，特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题，如模式识别，复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。 所谓人工智能，就是由人工建立的硬件或软件系统的智能，是无生命系统的智能。智能是人类智力活动的能力，是一个抽象的概念。一个软件或硬件系统是否有智能，只能根据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。 人工智能在计算机上的实现，有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。这种方法称为工程学方法，它的编程方式虽然简单，智能效果显著，可是算法和程序一旦固定下来，智能就很难再进一步提高。另一种是模拟法，它不仅要看智能效果，还要求实现方法和人类或生物机体所用的方法相同或类似。人工神经网络是模拟人类或生物大脑中神经元的活动方式，属于模拟法。 人工神经网络入门难度大，编程者需要为每一个对象设置一个智能系统来进行控制，新设置好的智能系统，虽然一开始什么都不懂，但它拥有学习的能力，可以通过学习，不断提升智能，不断适应环境、应付各种情况。通常来讲，使用人工神经网络虽然编程复杂，但编写完成后的维护工作，将比使用其他方式编程后的维护更加省力。 本文采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统，并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目DOTA。 关键词：人机对抗，神经网络，人工智能，DOTA 目录 第一章神经网络系统概述 1.1生物学神经网络 1.2人工神经网络
人工智能期末试题及答案 完整版 Prepared on 21 November 2021
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
2019 年人工智能公需科考试单选择题答案 1?现在医学上使用的水银柱血压计是在（）开始应用于临床的。（ 2.0分） A.1872年B 1896年C 1970 D 2005年我的答案：B?V答对 2?关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（ 2.0分） 我的答案：D Q答对D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 3.在2016年，我国人工智能企业超过了（）家。（ 2.0分） A 1000 B 1200 C 1400 D 1500我的答案：D?V答对 4.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。 我的答案：B?V答对 B.机器翻译 5.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。” （ 2.0分） 6.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（2.0分） 我的答案：AQ答对 A.深度学习 7.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（ 2.0分） 我的答案： A 6 B 7 C 8 D 9 B?V答对 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（ 2.0分） 我的答案：c?v答对c循环神经网络 9.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常 健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（ 2.0分） 我的答案：A 1 B 2 C 3 D 4 C?"答对 10.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。（ 2.0分） 我的答案：B?V答对 B.50% 11.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分） 我的答案：D?V答对 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用
人工智能模拟试题(120分钟） 1. 填空题（共12分，每小题2分） 1）知识表示的性能应从以下二个方面评价：____________________和________________；后者又分二个方面______________和________________。 2) 框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现，它们是 ______________________________________________________。 3）KB系统通常由以下三个部分组成：__________________________________________； KB系统的开发工具和环境可分为以下三类： ____________________________________。 4）按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类：________ _____________________________________________________________。 5) 主观Bayes方法将推理规则表示为P Q形式，称__________为先验似然比， __________ 为条件似然比，_________为规则的充分性因子。 6）自然语言理解中，单句理解分二个阶段：____________和____________，后者又分二个步骤：________________和_________________。 2、问答题（共20分，每小题5分） 1）阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略，并说明学习过程中正、反例的作用。 2）为什么要在框架系统中实行相容匹配技术？如何实现？ 3）阐述Xps的冲突解法和推理引擎，并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。 4）什么是问题归约？问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同？与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么？ 3、简单计算题（共35分，每小题7分）