A. 命题的取值中，不可取的是（ ）
（A ）真 （B ）假 （C ）悖论 （D ）可能 B. 下列语句中不是命题的是（ ）
（A ）明天我去看电影 （B ）不存在最大质数 （C ）请勿随地吐痰 （D ）9+5≦12
3.设,,A B C 为三个事件，且,A B 相互独立，则以下结论中不正确的是（ ）
（A ）若()1P C =，则AC 与BC 也独立. （B ）若()1P C =，则A C U 与B 也独立. （C ）若()0P C =，则A C U 与B 也独立.
（D ）若C B ?，则A 与C 也独立. 4.设离散型随机变量X 和Y 的联合概率分布为 （ ）
(,)(1,1)(1,2)(1,3)(2,1)(2,2)(2,3)
1111
69183
X Y P αβ
若,X Y 独立，则,αβ的值为
（A ）21,99αβ==. （A ）12
,99αβ==.
（C ） 11,66αβ== （D ）51
,1818
αβ==.
5.投掷两个均匀的骰子，已知点数之和是偶数，则点数之和为6的概
率为（）
(A)5
18; (B) 1
3
; (C) 1
2
; (D)以上都不对
6设集合A={2,{a},3,4}，B = {{a},3,4,1}，E为全集，则下列命题正确的是( )。
(A){2}∈A (B){a}?A
(C)??{{a}}?B?E (D){{a},1,3,4}?B.
7. 设G、H是一阶逻辑公式，P是一个谓词，G＝?xP(x), H＝?xP(x),则一阶逻辑公式G→H是( ).
(A)恒真的 (B)恒假的(C)可满足的 (D)前束范式.
8.人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是（）。
A. 明斯基
B.图灵
C. 扎德
D. 冯.诺依曼
9.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
10.反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。
A)永真式B)永假式C)空子句 D）蕴含式
11.下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中(D)
A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系
12.~（A∧B）?~A∨~B称为（D ）
A.结合律
B.分配律
C.吸收律
D.摩根律
13.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
14.下列不属于产生式系统构成的是（）
(A)规则库（B）综合数据库（C）操作系统（D）控制系统
15.下列属于启发式搜索的是（）
（A）全局择优搜索（B）广度优先搜索
（C）深度优先搜索（D）有界深度优先搜索
1.√
2.√
3.×
4.√
5.×
6.√
7.√
8.×
9.×10.√
1.命题逻辑无法把它所描述的客观事物的结构及逻辑特征反映出来，也不能把不同事物间的共同特征表述出来。（）
2.谓词公式的解释就是对命题公式中各个命题变元的一次真值指派。（ )
3.随机现象是不可预知的，即使统计多少产生的结果，也不可能预知其发生的结果。（）
4.每一个随机试验相应地有一个样本空间，样本空间的子集就是随机事件。（）
5.在模糊度的直观定义中，越靠近0的时候就越模糊。（）
6.机器学习是机器获取智能的途径。（）
7.模糊逻辑推理是建立在模糊逻辑基础上的不确定性推理方法。（）
8.推理包括经典推理和非经典推理。（）
9.一个框架只能有一个槽组成。（）
10.根据经验对一个事物或现象为真的相信程度称为可信度。（）
1.将“欲穷千里目，更上一层楼”翻译成命题的形式。
2.设P表示命题“天下雪”，Q表示命题“我将去镇上”，R表示命题“我有时间”，以符号形式写出下列命题：
a)如果天不下雪和我有时间，那么我将去镇上。
b)我将去镇上，仅当我有时间。
c)天不下雪。
d)天下雪，那么我不去镇上。
3.试写出“学生框架”的描述。
4.写出图中树的结点两个访问序列，要求分别满足以下两个搜索策略：
(1)
深度优先搜索
(2)广度优先搜索
5.如下的用一个网络表示：树和草都是植物
树和草都是有根和叶
水草是草，长在水中
果树是树，会结果子
苹果树是一种果树，会结苹果
阅卷人第四题计算题
得分
1.R1: IF E1 THEN (10,1) H1(0.03)
R2: IF E2 THEN (20,1) H2(0.05)
R3: IF E3 THEN (1,0.002) H3(0.3)
求：当证据E1,E2,E3存在及不存在时，P(Hi/Ei)及其P(Hi/?Ei)的值各是多少？
2.张某被盗，公安派出5个侦查员去调查：
A说“赵与钱至少有一个人作案”
B说“孙与钱至少有一个人作案”
C说“孙与李至少有一个人作案”
D说“赵与孙至少有一个人与此案无关”
E说“李与钱至少有一个人与此案无关”
五个人的话都是可信的，使用归结演绎推理，找出谁是盗窃犯。
3.有下列一组知识：
r1：if E1 then H ( 0.8 )
r2：if E2 then H ( 0.6 )
r3：if E3 then H ( - 0.5 )
r4：if E4 and ( E5 or E6 ) then E1 ( 0.7 )
r5：if E7 and E8 then E3 ( 0.8 )
已知：CF ( E2 ) = 0.8，CF ( E4 ) = 0.5，
CF ( E5 ) = 0.6，CF ( E6 ) = 0.7，
CF ( E7 ) = 0.6，CF ( E8 ) = 0.9，
求：CF ( H ) = ?
答案
选择题 1.D 2.C 3.D 4.A 5.A 6.C 6.C
判断题 1.√ 2.√ 3.× 4.√ 5.× 6.√7.√8.×9.×10.√简答题
1.MAN（X）：X是人
EYE（X）：X想穷千里目
UP（X）：X要更上一层楼
X）MAN（X）∧EYE（X）UP（X）
2. (a)(￢P∧R)→Q; (b) Q→R;
(c) ￢P; (d) P→￢Q;
3.框架名: < 学生 >
姓名：单位（姓、名）
年龄：单位（岁）
性别：范围（男、女）
缺省（男）
职称：范围（班长,学习委员,生活委员）
缺省（学生）
系部：单位（系、）
班：<班级框架>
入校时间：单位（年、月）
毕业时间：单位（年、月）
4.（１）深度优先搜索：
１－２－５－６－10－11－３－７－12－13－４－８－９（２）广度优先搜索：
１－２－３－４－５－６－７－８－９－10－11－12－13－14 5.
计算题 1.
解:由于r1和r2中的LN=1,所以E1与E2不存在时对H1和H2不产生影响,即不需要计算P(H1/ ￢E1)和P(H2/￢E2),但因他们的LS>1,
所以在E1和E2存在时需要计算P(H1/E1)和P(H2/E2)。
由此看出,由于E1和E2的存在H1和H2为真的可能性大大的增加了。 对于r3，由于LS ＝1，所以E3的存在对H3无影响，不需要计算P(H3/E3)，但因它的LN<1，所以当E3不存在时需计算P(H3/￢E3)。
由此可以看出，由于E3不存在使得H3为真的可能性削弱了近350倍。
2.定义谓词：p （x ）：x 作案。 四个人 Z:赵 Q ：钱 S ：孙 L ：李 (1)T(Z)∨T(Q), (2)T(Q)∨T(S),
24
.01
03.0)110(03
.0101)()1()()1/1(=+?-?=
+-?=
H P LS H P LS E H P 51.0105.0)120(05
.0201)()1()()2/2(=+?-?=+-?=H P LS H P LS E H P 00086
.01
3.0)1002.0(3
.0002.01)()1()()3/3(=+?-?=
+?-?=
?H P LN H P LN E H P
(3)T(S)∨T(L)
(4)┑T(Z)∨┑T(S)
(5)┑T(Q)∨┑T(L)
添加求解字句
(6): ┑T(X) ∨ANSWER(X)
(7): (1)+(4)= T(Q)∨┑T(S)
(8):(1)+(5)= T(Z)∨┑T(L)
(9):(2)+(4)= ┑T(Z)∨T(Q)
(10):(2)+(5)= T(S)∨┑T(L)
(11):(3)+(4)= T(L)∨┑T(S)
(12):(3)+(5)= ┑T(Q)∨T(S)
(13):(2)+(7)= T(Q)
(14):(6)+(13)= ANSWER(Q)/(Q/x)
(15):(3)+(10)=T(S)
(16):(6)+(13)= ANSWER(S)/(S/x)
3.由r4 得到：
CF( E1 ) = 0.7*max { 0, CF [ E4 and (E5 or E6 ) }
= 0.7 *max { 0, min { CF(E4) ,CF (E5 or E6 ) } } = 0.7*max { 0, min { CF(E4) , max {CF ( E5 ) , CF( E6 ) } } } = 0.7*max { 0, min { 0.5 , max { 0.6 , 0.7 } } }
= 0.7 *0.5
= 0.35
由r5 得到：
CF( E3 ) = 0.9 *max { 0, CF ( E7 and E8 ) }
= 0.9*0.6= 0.54
由r1 得到：
CF1( H ) = 0.8*max { 0, CF ( E1 ) }
= 0.8*0.35
= 0.28
由r2 得到：
CF2( H ) = 0.6*max { 0, CF ( E2 ) }
= 0.6*0.8
= 0.48
由r3 得到：
CF3( H ) = - 0.5*max { 0, CF ( E3 ) }
= - 0.5*0.54
= - 0.27
结论不确定性的合成算法
CF1，2( H ) = CF1 ( H ) + CF2 ( H )–CF1 ( H )*CF2 ( H )
= 0.28 + 0.48–0.28*0.48
= 0.63
CF1,2,3 ( H ) = (CF1,2 ( H ) + CF3( H ))/(1 –min { | CF1,2 ( H ) | , | CF3( H ) |)
= 0.49
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
1-1.什么是人工智能？试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。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力能力功能，并开发相关理论和技术。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。 1-3.在过去20年中，人工智能发生了什么变化？ 传统人工智能（AI）的数学计算体系仍不够严格和完整。除了模糊计算外，近年来，许多模仿人脑思维、自然特征和生物行为的计算方法（如神经计算、进化计算、自然计算、免疫计算和群计算等）已被引入人工智能学科。我们把这些有别于传统人工智能的智能计算理论和方法称为计算智能（Computational Intelligence，CI）。计算智能弥补了传统人工智能的理论框架，使人工智能进入一个新的发展时期。人工智能不同观点、方法和技术的集成，是人工智能发展所必需，也是人工智能发展的必然。 1-4.为什么能够用机器模仿人的智能？ 一个完善的符号系统应具有6种基本功能：（1）输入符号；（2）输出符号；（3）存储符号；（4）复制符号；（5）建立符号结构；（6）条件性迁移。如果一个物理符号具有上述全部6种功能，能够完成这个全过程，那么它就是一个完整的符号系统。人具有上述6种功能，现代计算机也具有上述6种功能。任何一个系统，如果他能够表现出智能，那他就必定能够执行上述6种功能，那么他就能够表现出智能，这种智能指的就是人类所具有的那种智能，因此，机器能模仿人的智能1-5.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 主要学派有三家：（1）符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。源于数理逻辑。其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。（2）连接主义，又称为仿生学派或生理学派。源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。（3）行为主义，又称为进化主义或控制论学派。源于控制论。其原理为控制论及感知——动作型控制系统。 1-7.你是如何理解人工智能的研究目标的？ 人工智能的一般研究目标为：（1）更好的理解人类智能。通过编写程序来模仿和检验有关人类智能的理论。（2）创造有用的灵巧程序。该程序能够执行一般人类专家才能实现的任务。 一般地，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期目标两种。 人工智能的近期研究目标是建造智能计算机以代替人类的某些智力活动。远期研究目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。 李艾特（Leeait）和费根鲍姆提出人工智能研究的9个“最终目标”，包括深入理解人类认知过程、实现有效的智能自动化、有效的智能扩展、建造超人程序、实现通用问题求解、实现自然语言理解、自主执行任务、自学与编程、大规模文本数据的存储和处理技术、 索罗门（Sloman）给出人工智能的3个主要研究目标：智能行为的有效理论分析、解释人类智能、构造智能的人工制品。 5-6.构作一个神经网络，用于计算含有两个输入的XOR函数。指定所用神经网络单元的种类。5-11.模糊集合有哪些运算？满足哪些规律? 有并、交、补等运算，满足幂等律，交换律，结合律，分配律，吸收律，同一律，复原律，对偶律等。 5-14.遗传算法的基本原理，说明它的求解步骤。 答：遗传算法的基本原理是，通过随机方式产生若干个所求解问题 的数字编码，即染色体，形成初始种群；通过适应度函给每个个体 一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗 传操作，经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群。再对这 个新的种群进行下一轮的进化。 遗传算法的求解步骤：（1）初始化种群； （2）计算种群上每个个体的适应度值； （3）按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个 体； （4）按概率Pc进行交叉操作； （5）按概率Pc进行变异操作； （6）若没有满足某中停止条件，则转（2），否则进入下一步： （7）输出中群中适应度最优的染色体作为问题的满意解或最优解。 6-1 什么叫专家系统？它具有哪些优点与特点？ 所谓专家系统，就是一种包含知识和推理的人工智能的计算机程序 系统，这些程序软件具有相当于某个专门领域的专家的知识和经验 水平，同时具有处理该领域问题的能力. 专家系统的优点存在八个方面 (1)专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。 专家系统特点: 1启发性:专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。 2透明性:专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题3灵活性。 6-2 专家系统由哪些部分构成？各部分的作用为何？ 专家系统由知识库，全局数据库，推理机，解释机构，知识获取机构，人机交互界面。 知识库用来存放专家提供的知识。 推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。 人机界面是系统与用户进行交流时的界面。综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论，往往是作为暂时的存储区。 知识获取机构负责建立、修改与扩充知识库，以及对知识库的一致性、完整性等进行维护。 解释机构负责对求解过程作出说明和解释。 全局数据库又称综合数据库或简称数据库，它是问题求解过程中符号或数据的集合。 6-3 建立专家系统的关键步骤是什么？ 建立系统的一般步骤如下: 1设计初始知识库问题(五个小步骤知识知识概念化概念形式化形式规则化规则合法化 2原型机（prototype）的开发与实验 3知识库的改进与归纳 7-1什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？13 答：按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科；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。这里所说的“机器”，指的就是计算机。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 机器学习为人工智能的发展做出重要贡献，其中，对结构模型、计算理论、算法和混合学习的发展至关重要，所以我们要研究机器学习。 7-2.试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用 环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。更具体地说是信息的质量。 7-5说明学习的模式和学习的方法 归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。归纳学习的一般模式为：给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。 学习方法 (1) 示例学习它属于有师学习，是通过从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般性概念的一种学习方法。示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。 (2) 观察发现学习它属于无师学习，其目标是确定一个定律或理论的一般性描述，刻画观察集，指定某类对象的性质。它分为观察学习与机器发现两种，前者用于对事例进行聚类，形成概念描述，后者用于发现规律，产生定律或规则。7-13什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有什么关系？ 根据费亚德的定义，数据库中的知识发现是从大量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中的一个步骤，它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的运算效率内，从数据中发现出有关的知识。 7-14说明知识发现的处理过程 费亚德的知识发现过程包括 (1) 数据选择：根据用户需求从数据库中提取与知识发现相关的数据 (2) 数据预处理：检查数据的完整性与数据的一致性，对噪音数据进行处理，对丢失的数据利用统计方法进行填补，进行发掘数据库 (3) 数据变换：利用聚类分析和判别分析，从发掘数据库里选择数据 (4) 数据挖掘 (5) 知识评价：对所获得的规则进行价值评定，以决定所得到的规则是否存入基础知识库 知识发现的全过程，可进一步归纳为三个步骤，即数据挖掘预处理，数据挖掘，数据挖掘后处理。9-2什么是艾真体？16 答：在信息技术，尤其是人工智能和计算机领域，Agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的任何物体。 9-4艾真体为什么需要通信？ 答：通信是一种广泛存在的现象。一般来说，来自传统信号的共享系统和信号产生和理解所引发有意的信息交换，就是通信。通信的双重目的就是建立信任和创建社会联系，对于艾真体来说，它有一个能够产生语言的行为，思做说话行为，叫做说话行为或交谈，决定何时调用、交谈以及决定在各种可能在哪个多谈是正确的，这些是艾真体的难点，一个艾真体有许多工作可能的行为可供选择，并且必须努力选择实现与其他艾真体进行信息通信的目标行为。当艾真体采取某一动作以影响另一艾真体的认识结构时，就可以说该艾真体已参与了一个通信行为了。 9-8多艾真体系统有哪几种基本模型？其体系结构又有哪几种？ 答：多艾真体系统有4种基本模型，分别是BDI模型，协商模型，协作规划模型和自协调模型。多艾真体系统的体系结构有3种：艾真体网络，艾真体联盟，黑板结构。 （13级）填空题： 1.支持向量机(Support Vector Machine, SVM)以训练误差作为优化问题的约束条件,以置信围值最小化作为（优化）目标 2.反应式只是简单地对外部刺激产生响应，没有任何（内部状态） 3.（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 4.BDI关系图描述的是信念、愿望、意图与（行为）的因果关系 5.物理符号系统假设之推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是个（物理符号系统） 6.计算智能包括（神经计算），模糊计算，进化计算等 7.自然计算具有（模仿）自然界的特点 8.专家系统的优点之一是可以使专家的专长不受时间和（空间）的限制 9.BP算法中有几个常用的参数，包括（学习率和形状因子），动量因子及收敛误差界值等 10.免疫算子有两种类型，全免疫和（目标）免疫 简答题 5.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中哪些是新的研究热点？ 主要是：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。或：问题求解，逻辑推理和定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，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，人工生命，系统与语言工具。其中研究热点为：机器人学、智能调度与指挥、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、人工生命，系统与语言工具。 7.举例说明一两个特别感兴趣的人工智能研究领域。 神经网络：用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。神经网络的发展有着非常广阔的科学背景，是众多学科研究的综合成果。人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造出新一代人工智能机——神经计算机。 机器学习：学习能力无疑是人工智能研究中最突出和最重要的一个方面。学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。机器学习是使计算机具有智能的根本途径。此外，机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。 4-1．计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 答：第一个关于计算智能的定义是计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识；另一方面，人工智能则应用知识精品。计算智能是以模型（计算模型、数学模型）为基础、以分布式并行计算为特征的模拟人的智能求解问题的理论的方法。计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命等领域。 4-3. 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 答：关于神经网络的研究自1943年以来，几起几落，走过一段波浪式的发展道路。直到20世纪80年代后期才在人工智能学科领域占有一席之地，成为人工智能的一个新学派。由于人工神经网
（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）
《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。
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 姓名 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（）。
人工智能重点总结 第一章：发展简史（此处为简答题） 1.人工智能的萌芽（1956年以前） 1936年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机），提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。 麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型（MP模型），开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基 础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是 系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。 3、德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼 茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词 的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。
符号主义（Symbolism）是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理，长期以来，一直在人工智能中处于主导地位，其代表人物是纽威尔、肖、西蒙和尼尔森。 早期的人工智能研究者绝大多数属于此类。符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假设。该学派认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认知过程就是在符号表示上的一种运算。它认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,我们就能够用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人的认知过程。这种方法的实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。可以把符号主义的思想简单的归结为“认知即计算”。 从符号主义的观点来看，知识是信息的一种形式,是构成智能的基础，知识表示、知识推理、知识运用是人工智能的核心，知识可用符号表示,认知就是符号的处理过程，推理就是采用启发式知识及启发式搜索对问题求解的过程，而推理过程又可以用某种形式化的语言来描述，因而有可能建立起基于知识的人类智能和机器智能的同一理论体系. 符号主义学派认为人工智能源于数学逻辑. 数学逻辑从19 世纪末起就获得迅速发展,到20 世纪30 年代开始用于描述智能行为. 计算机出现后,又在计算机上实现了逻辑演绎系统。 符号主义的代表成果是1957年纽威尔和西蒙等人研制的成为“逻辑理论家”的数学定理证明程序LT。LT的成功，说明了可以用计算机来研究人的思维过程，，模拟人的智能活动。以后，符号主义走过了一条启发式算法——专家系统——知识工程的发展道路，尤其是专家系统的成功开发与应用，使人工智能研究取得了突破性的进展。 符号主义学派认为人工智能的研究方法应为功能模拟方法. 通过分析人类认知系统所具备的功能和机能,然后用计算机模拟这些功能,实现人工智能. 符号主义主张用逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系，但却遇到了“常识”问题的障碍，以及不确知事物的知识表示和问题求解等难题，因此，受到其他学派的批评与否定。 连接主义（Connectionism）又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)。是一种基于神经网络及网络间的连接机制与学习算法的智能模拟方法。其原理主要为神经网络和神经网络间的连接机制和学习算法。这一学派认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 这一方法从神经生理学和认知科学的研究成果出发，把人的智能归结为人脑的高层活动的结果，强调智能活动是由大量简单的单元通过复杂的相互连接后并行运行的结果。人工神经网络（简称神经网络）就是其典型代表性技术，因此，我们可以把连接主义的思想简单地称为“神经计算”。
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→ ?
人工智能试卷（B） 试题部分： 一、选择题（15小题，共15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（A） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 3、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（A ） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 4、或图通常称为D A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 5、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。 6、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是C A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 7、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 8、下列哪部分不是专家系统的组成部分（ A ） A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 9、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 10、C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 11、AI的英文缩写是B A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 12、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（C ）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 13、在公式中?y?xp(x,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 14、子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（B） A. P B. Q C. ~P D.P∨Q
《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
国内高校人工智能专业排行 人工智能可以说是近年最火爆的行业，进可科研，退可就业，市场需求大、就业前景好、薪资高，是很多人心仪的专业。人工智能算是计算机的一个分支，而说起计算机大家通常第一个想起的是清华，其实计算机分支很多，有些学校的部分专业甚至学科排名还在清华之前。今天为大家介绍一下第四轮学科评估结果中人工智能计算机相关专业获评A+和A的高校及他们的专业，供大家参考。 电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程和计算机科学与工程是计算机的4个主要分支。上表中的15所高校表现不同，像清华四个专业都很优秀，两个A+两个A；“两邮一电”也表现不俗，都有A+入账；国防科技大学和上交都是各有3个专业获评A或A+。那么该如何选择呢？下面我们就一一为大家进行推荐介绍。 1 北京大学 北京大学作为全国数一数二的最顶尖高校，虽然在工科排名中没有十分靠前，但是它的计算机专业却是非常的强势。比如北大的计算机科学与工程在教育部第四轮学科评估中被评估为了A+的学科。不仅拥有一级学科的博士点，还拥有计算机科学与技术的博士后流动站。 北京大学的计算机专业成立于1987年，作为一名百年名校，综合实力全国排名第二，仅次于清华大学，可见学科实力也是非常强悍，北京大学计算机专业的师资力量非常雄厚，硬件设备也是非常好的，该专业一直致力于培养学生的实践能力，注重人才的交流和培养，从北京大学计算机专业出来的人才可以说都是一等一的精英。本科阶段，北大有四个计算机方向，分别是计算机科学与技术，电子学，微电子学，人工智能，都隶属于信息科学技术学院。研究生阶段还有操作系统，数据库，软件工程等方向。 2 清华大学 清华大学计算机专业成立于1958年，经过50多年的不懈努力，现已经发展成为我国计算机
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。