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人工智能[第四章不确定推理方法]山东大学期末考试知识点复习

第四章不确定推理方法

在日常生活中，人们通常所遇到的情况是信息不够完善、不够精确，所掌握的知识具有不确定性。为了解决这些问题，必须对不确定知识的表示、推理过程等进行研究。有关不确定性知识的表示及推理方法目前有很多种，但比较重要且比较著名的方法主要有可信度方法、主观Bayes方法和证据理论方法。

1．1 不确定推理概述

(1)不确定推理的概念

不确定推理是从具有不确定性的初始事实(证据)出发，运用不确定性知识(或规则)库中的知识，推出具有一定程度的不确定性、但却是合理的或近乎合理的结论的思维过程。

(2)不确定推理中的基本问题

在不确定推理中，知识和证据都具有某种程度的不确定性，这就使推理机的设计和实现的复杂度和难度增大。它除了必须解决推理方向、推理方法以及控制策略等问题外，一般还要解决证据及知识的不确定性的度量及表示问题、不确定性知识(或规则)的匹配问题、不确定性传递算法以及多条证据同时支持结论的情况下不确定性的更新或合成问题。

(3)推理模型

推理模型就是指根据初始事实(证据)的不确定性和知识的不确定性，推导和计算结论不确定性的方法和过程。不同的推理模型其不确定性的传递计算方法是不同的。目前常用的有可信度方法、主观Bayes方法、证据理论以及模糊推理。

(4)构建推理模型的思路

具有不确定性的知识(规则)如何表示?不确定性的证据如何表示?如何进行推理计算，即如何将证据的不确定性和知识的不确定性传递到结论?

1．2 可信度方法

可信度方法是美国斯坦福大学E．H．Shortlifie等人在确定性理论(Theory of Confirmation)的基础上，结合概率论等提出的一种不确定性推理方法。1976年在专家系统MYCIN中首先应用。可信度是指人们在实际生活中根据自己的经验或观察对某一事件或现象为真的相信程度。知识的不确定性以可信度表示。

1．知识不确定性的表示

在基于可信度的不确定性推理模型中，知识是以产生式规则的形式表示的。其一般形式为

IF E THEN H (CF(H，E))

其中：CF(H，E)是该条知识的可信度，称为可信度因子(Certainty Factor)或规则强度。

在专家系统MYCIN中，CF(H，E)被定义为

CF(H，E)=MB(H，E)－MD(H，E)

这里，啪(Measure Belief)称为信任增长度，它表示因与前提条件E匹配的证据的出现，使结论H为真的信任增长度。当MB(H，E)>0时，有P(H／E)>P(H)。这里，P(H)表示H的先验概率；P(H／E)表示在前提条件E所对应的证据出现的情况下，结论H的条件概率。MD(Measure Disbelief)称为不信任增长度，它表示因与前提条件E匹配的证据的出现，对结论H为真的不信任增长度，当MD(H，E)>0时，有P(H／E)

当MB(H，E)>0时，MD(H，E)=0。

当MD(H，E)>0时，MB(H，E)=0。

MB和MD的值域为[0，1]。

根据CF(H，E)的定义及MB(H，E)与MD(H，E)的互斥性，可得到CF(H，E)

的计算公式：

其中，P(H／E)=P(H)表示E所对应的证据与H无关。CF(H，E)的取值范围是[－1，1]。

2．证据不确定性的表示

如果支持结论的证据只有一条，则证据可信度值的确定分两种情况：第一种情况是，证据为初始证据，其可信度的值一般由提供证据的用户直接指定，指定的方法也是用可信度因子对证据不确定性进行表示，例如CF(E)=0．8表示证据E的可信度为0．8。第二种情况就是用先前推出的结论作为当前推理的证据，对于这种情况的证据，其可信度的值在推出该结论时通过不确定性传递算法计算得到(传递算法将在下面讨论)。证据E的可信度CF(E)也是在[－1，1]上取值。

如果支持结论的证据有多个，当多个证据间的关系是合取时，即E=E1∧E2∧E3∧…∧En，则CF(E)=min{CF(E1)，CF(E2)，…，CF(En)}；当多个证据间的关系是析取时，即E=E1∨E2∨E3∨…∨En，则CF(E)=max{CF(E1)，CF(E2)，…，CF(En)}。

3．不确定性的推理计算

不确定性的推理计算是从不确定的初始证据出发，通过运用相关的不确定性知识，最终推出结论并求出结论的可信度值。

(1)只有单条知识支持结论时，结论可信度的计算方法

如果支持结论的知识只有一条，且已知证据E的可信度CF(E)和规则(知识)(IF E THEN H)的可信度为CF(H，E)，则结论H的可信度计算公式如下： CF(H)=CF(H，E)×max{0，CF(E)} (4．2)

若CF(E)<0，即相应证据以某种程度为假，则CF(H)=0，说明在该模型中没

有考虑证据为假时对结论H所产生的影响。当证据为真，即CF(E)=1时，有CF(H)=CF(H，E)，说明当证据E为真时，结论H的可信度即为规则的可信度CF(H，

E)。

(2)多条知识支持同一结论时，结论不确定性的合成计算方法

若由多条不同知识推出了相同的结论，但可信度不同，则可用合成算法求出结论的综合可信度。由于对多条知识的综合可通过两两的合成实现，所以下面只考虑两条知识的情况。

设有如下两条知识：

lF E1 THEN H (CF(H，E1))

IF E2 THEN H (CF(H，E2))

则结论H的综合可信度，可先分别应用上述方法计算出CF1(H)和CF2(H)，再应用以下公式求出E1与E2对H的综合影响所形成的可信度CF1，2(H)：

这实际上是著名的专家系统MYCIN中所使用的结论不确定性计算公式。

(3)在已知结论原始可信度的情况下，结论可信度的更新计算方法

前面式(4．2)、式(4．3)两个公式都是假设在对结论的初始可信度不知或为0的前提下计算结论H的可信度的方法。在某些情况下，如果已知证据E对结论H有影响，且知识IF E THEN H的可信度为CF(H，E)，同时结论H原来的可信度为CF(H)，那么如何求在证据E下结论H可信度的更新值CF(H／E)呢?即已知规则IF E THEN H (CF(H，E))及CF(H)，求CF(H／E)。

这时分三种情况进行讨论：

①CF(E)=1时，即证据肯定出现时，

②当0＜CF(E)＜1时，

③当CF(E)≤0时，规则IF E THEN H不可使用，对结论H的可信度无影响。实际上，在MYCIN系统中就规定，当CF(E)≤0．2时，规则IF E THEN H 不可使用。

1．3 主观Bayes方法

主观Bayes方法又称主观概率论，是由R．O．Duda等人于1976年提出的一种不确定推理模型，它是对概率论中基本Bayes公式的改进，是一种基于概率逻辑的方法。该方法在地矿勘探专家系统PROSPECTOR中得到了成功的应用。

1．知识不确定性的表示

在主观Bayes方法中，知识(规则)的不确定性是以一个数值对(LS，LN)来进行描述的。若以产生式规则的形式表示，则具体为

IF E THEN (LS，LN) H (P(H))

其中，

(1)(LS，LN)是为度量产生式规则的不确定性而引入的一组数值，LS表示规则成立的充分性，用于指出证据E对结论H为真的支持程度；而LN则表示规则成立的必要性，用于指出证据E对结论H为真的必要性程度。它们的定义如下：

LS和LN的取值范围为[0，+∞)。它们的具体取值由领域专家根据实际经验给出。

(2)E是该条知识的前提条件。它既可以是一个简单条件，也可以是用AND 或OR把多个简单条件连接起来的复合条件。

(3)H是结论。P(H)是H的先验概率，它指出在没有任何专门证据的情况下结论H为真的概率。P(H)的值由领域专家根据以往的实践及经验给出。

2．证据不确定性的表示

(1)单个证据不确定性的表示方法

对于初始证据E，其先验概率为P(E)，也可以由用户根据观察S给出它的后验概率P(E／S)。但由于后验概率P(E／S)的给出比较困难，因而在PROSPECTOR系统中引进了可信度C(E／S)的概念。给了C(E／S)就相当于给了证据的概率P(E／S)。

这样，用户只要对初始证据给出相应的可信度C(E／S)，就可由系统将它转换为相应的P(E／S)。

(2)组合证据不确定性的确定方法

当证据E是由多个单一证据的合取组合而成时，则

P(E／S)=min{P(E

1／S)，P(E

／S)，…，P(E

／S)}

当证据E是由多个单一证据的析取组合而成时，则

P(E／S)=max{P(E

1／S)，P(E

／S)，…，P(E

／S)}

对于“非”运算，用下式计算：P(～E／S)=1－P(E／S)

3．不确定性的推理计算

主观Bayes方法推理计算的任务是根据证据E的概率P(E)及影响结论的知识之规则强度(LS，LN)，把H的先验概率P(H)更新为后验概率P(H／E)或P(H／～E)。

下面就确定性证据和不确定性证据两种情况分别讨论结论H后验概率的推理计算方法。

(1)确定性证据

确定性证据是指证据的出现与否是肯定的，

①证据E肯定出现时，P(E)=P(E／S)=1，可根据LS和P(H)求出P(H／E)。

②证据E肯定不出现时，P(E)=P(E／S)=0，P(～E)=1，可根据LS和P(H)求出P(H／～E)。

(2)不确定性证据

在现实中，出现确定性证据的情况是不多的，更多的是介于肯定出现和肯定不出现两者之间的不确定情况。对于不确定证据E，0＜P(E)＜1，问题可转化为：在观察S之下，证据E的概率P(E／S)，再根据P(H)和P(E／S)确定H的后验概率P(H／S)。在这种情况下，可使用R．O．Duda等人于1976年证明的公式进行后验概率的计算，包括EH公式和CP公式。

EH公式：

CP公式：

这里，C(E／S)为用户对初始证据给出的可信度。

4．结论不确定性的合成算法

若有n条知识都支持相同的结论，而且每条知识的前提条件所对应的证据

E i (i=1，2，…，，n)都有相应的观察S

与之对应，此时只要先对每条知识分别求

出O(H／S

i )，然后就可运用下述公式求出O(H／S

，S

，…，S

)和P(H／S

，S

，…，

)：

这里O(x)是几率函数，它与概率函数P(x)的关系为：

1．4 证据理论

1．证据理论的数学基础

证据理论又称D—S理论，在该理论中，知识是用产生式的形式表示的，而证据和结论则是以集合的形式表示。知识的不确定性通过一个集合形式的“可信度因子”来表示，而证据和结论的不确定性度量则采用信任函数和似然函数来表示。为此引入了概率分配函数、信任函数和似然函数的概念。

概率分配函数的作用是把样本空间D上的任意一个子集A(∈2D)都映射为[0，1]上的一个数M(A)。当A(∈2D)对应一个命题时，M(A)即是对相应命题不确定性的度量。如果定义函数M(x)为集合2D到区间[0，1]上的一个映射函数，其满足下列条件：

则称M(x)为2 D上的概率分配函数。M(A)称为命题A的基本概率数。

信任函数是用来对命题A的不确定性进行度量的。如果定义函数Bel(x)为将集合2 D映射到区间[0，1]上的一个函数，即0≤Bel(A)≤1，并且满足下列条件：

则称Bel(x)为信任函数，或称下限函数。

似然函数也是一个从集合2D到区间[0，1]的映射函数，也将其称为上限函数。设有函数Pl(x)是从集合2D到区间[0，1]的映射函数，且

则称Pl(x)为似然函数。

显然，A不为假，并不代表A一定为真，也就是说对A不为假的信任程度应该大于对A为真的信任程度，即有：

Pl(A)≥Bel(A)

那么，Pl(A)－Bel(A)就是对A既不为假、又不为真的信任程度。或者说表示了既不信任A也不信任～A的一种度量。这种既不为假，又不为真的情况，就是我们前面所说的“不知道”的情况。证据理论就能处理这种“不知道”引起的不确定性。

命题的不确定性需要用信任函数和似然函数来度量，而信任函数和似然函数的定义又依赖于概率分配函数，所以概率分配函数是对一个命题的不确定性度量的基础。然而在有的情况下，对同样的证据，由于数据的来源不同，会得到两个不同的概率分配函数。为了计算信任函数和似然函数，就必须将两个概率分配函数合并成一个概率分配函数。组合的方法就是求概率分配函数的正交和。

2．特定概率分配函数

推理模型是建立在概率分配函数的基础之上的，所选取的概率分配函数之复杂性，直接影响着推理模型的复杂性，进而影响着不确定性计算的复杂性。这里给出一个具体的概率分配函数，并作了一些约束限制，以便简化不确定性的推理模型。

设样本空间D={S

1，S

，…，S

)，领域内的命题都用D的子集表示，则定义

2D上的概率分配函数M(x)满足如下条件：

其中，｜A｜表示命题A对应的集合中所包含的元素的个数。

在这一特定的概率分配函数中，定义了只有单个元素构成的子集和样本空间D本身的基本概率数才有可能大于0，其他子集的基本概率数均为0。

3．基于特定概率分配函数的不确定性推理模型

在证据理论中，信任函数Bel(A)和似然函数Pl(A)分别表示对命题A的信任程度的下限和上限。所以，证据及结论的不确定性以及不确定性知识的规则强度，都可以由区间(Bel(A)，Pl(A))内的某个数值来进行度量。为了推理计算的方便，可以利用Bel(A)和Pl(A)来构造一个函数，并以它来度量命题的不确定性，该函数的值应落在区间(Bel(A)，Pl(A))内。由于Bel(A)是下限，所以该函数可以定义如下：

其中，｜A｜和｜D｜分别表示A和D中元素的个数。由于该函数是由信任函数构造而来的，故把它称为信任度函数。

计算机网络答案-山东大学期末考题目答案

段占用通信链路，多个分组数可同时传送。它传输效率高，且保证数据传输有很高可靠性。同时分组排队会造成时延，但比报文交换小，且成本较高。 1-12 因特网的两大组成部分（边缘部分与核心部分）的特点是什么？他们的工作方式各有什么特点？答：边缘部分由所有连接在因特网上的主机组成，由用户直接使用，进行通信和资源共享。核心部分，是由大量网络和连接这些网络的路由器组成，主要为边缘部分服务提供连通性和交换。边缘部分不同终端上的程序通信方式有客户-服务器方式和对等方式。客户-服务器方式指进行通讯的双方中一方为服务请求方，一方为服务提供方。客户向服务器发送远程服务请求，因此客户程序必须知道服务器程序地址，而服务器只需要被动接受请求，不需要知道客户程序地址，但需要强大硬件和高级操作系统支持。对等方式是双方均可既为服务提供者，也可以为服务请求

人工智能复习重点

人工智能复习重点一、选择题。(30分) 1、人工智能英文：Artificial Intelligence（注意不是Rengongzhineng!!） 2、任课老师的名字：郑波尽邮箱：zhengbojin@https://www.doczj.com/doc/269168600.html, 3、据说还会考亚里士多德的功绩……(你们自己去网上查查，老师说是常识来着) 4、可能会出选择题的几个点：黄帝的“指南车”、诸葛亮的“木牛流马”、亚里士多德的形式逻辑、布莱尼茨的关于数理逻辑的思想、“机器人”一词的来源。 5、AI（人工智能）的本质问题：研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 6、研究对象：模拟人类智能 7、研究目标:研究看上去具有人类智能的系统,解决需要人类智能才能解决的问题二、简答题。 1、图灵测试：三个重点（1）一个测试者，一个受试者，一台机器（2）所有交流信息无泄漏（3）如果提问者区分两者的正确率小于50%,则可以认为机器具有智能 2、希尔勒的中文屋子：一个对中文一窍不通的，以英语作母语的人被关闭在一只有两个通口的封闭房间中。房间里有一本中英翻译手册。房外的人不断向房间内递进用中文写成的问题。房内的人便按照手册的说明，用中文回答出问题，并将答案递出房间。（希尔勒中文屋子的实验表明用图灵测试来定义智慧还是远远不够充分的） 3、人工智能的思想流派：（1）基于符号处理的符号主义(Symbolism) 人类思维的基本单元是符号，思维过程是对符号的处理过程，自然语言也是用符号表示的理论基础: 物理符号系统假设和有限合理性原理. 物理符号系统假设:物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件有限合理性原理:人类行为表现出有限的合理性（2）以人工神经网络为代表的连接主义(Connectionism) 人工神经网络是典型代表，其理论基础是脑模型。人工神经网络具有良好的自学习,自适应和自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储和处理的特点.可以处理不确定性问题. （3）以演化计算为代表的演化主义(Evolutionism) 模拟自然界的生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习的问题. 理论基础为达尔文的进化论。（4）以多智能体系统为代表的行为主义(Actionism) 在没有对简单的智能系统有清楚的了解和大量的实践以前，不可能准确地理解构造更为复杂的人类智能的方法。从简单的系统开始，逐步构造出更为复杂的系统理论基础为控制论Cybernetics 。三、程序题 1、倒水问题（14分）一个10升的桶里有10升水，现有3升和4升两个空桶，如何得到5升的水？用程序实现。

人工智能期末试题及答案完整版

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

2019人工智能与健康考试答案

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一、判断题(每题 2 分)
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
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2.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。正确
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3.尽管中国 2015 年全面实施“二孩”政策，但对于人口老龄化的发展趋势是没有根本改变的。
正确
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6.在老人生活中安装监控摄像头只是为了能更好的保障老人安全，不会影响日常独立生活。
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7.智慧养老若想实现自身价值，就必须将风险和预警服务结合起来。
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正确错误 8.当前社会中，最为突出的大数据环境是物联网。正确错误 9.日常生活中，我们的一举一动都在制造数据。正确错误 10.云计算提供的支撑技术，有效地解决了大数据的分析、研发的问题。正确错误 11.以大数据来促进我们健康管理的个性化和多元化。正确错误 12.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。正确错误 13.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与管理医疗社保基金。正确错误 14.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。
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大学人工智能期末考试题库

《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。

人工智能期末考试卷(1)评分标准及标准答案

（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）

山东大学期末考试知识点复习

第七章新闻图片编辑【知识框架】【重点难点归纳】一、新闻图片的种类及其地位 1．报纸上常见的图片种类 (1)照片新闻照片就是以新闻事件、新闻人物为拍摄对象，再现新闻现场情景的照片，它可以作为独立的新闻报道出现在版面上，也可以配合文字报道一同编发。 (2)漫画漫画在现代报纸上的使用非常广泛，有根据新闻事实进行艺术加工的新闻漫画，时效性较强，经常刊登在新闻版上；也有反映社会生活现象的社会性漫画，通常刊登在专刊副刊上；还有用来配合文字报道的图解式漫画以及连环漫画、幽默画等。 (3)图示图示包括统计图表、示意图和新闻地图三类。统计图表就是将统计数字制成表格图，便于读者集中阅读，一目了然。

示意图不但将统计数字集中绘制成图，而且用形象化的手法表示这些数据所说明的意义。新闻地图则是根据标准地图，将新闻发生地的地理位置绘制成更加简洁明确的地图。 (4)图饰图饰一般是用美术图案点缀和烘托报纸的报头、报眉、标题、栏题、版头或版面的其他部位，使整个版面更加美观生动，恰当地运用图饰还能使版面编排思想得到更加充分的体现。 2．图片的地位与作用 (1)纪实性作用作为独立报道体裁的新闻照片具有再现新闻现场、记载真实瞬间的作用，这类照片成为报纸上不可或缺的重要组成部分。 (2)证实性作用非独立使用的新闻照片与非新闻照片具有证实文字报道的作用，这类照片对新闻资源的充分发掘，对提高新闻报道的可信度具有重要意义。 (3)解说性作用图表、示意图、新闻地图、漫画等能够以形象性的符号统计和描绘新闻报道中的某些内容，从而对相对比较枯燥的文字表述进行生动易懂的解释。 (4)装饰性作用图片的形象性特征使其可以作为文字稿件的美化装饰手段。 (5)视觉冲击性作用图片的形象性和直观性能够产生强烈的视觉冲击效果，产生巨大的吸引力与震撼力，这是文字报道所难以达到的。

《人工智能》详细教学大纲.doc

《人工智能》教学大纲课程名称：人工智能英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术修（制）订人：修（制）订日期：2009年2月审核人：审核日期：审定人：审定日期：一、课程的性质和目的（一）课程性质人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。（二）课程目的 1、基本理论要求：课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求：学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………

人工智能期末精彩试题(卷)

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

人工智能期末测试

《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

计算机网络答案山东大学期末考题目答案

第一章概述 1-3试从多个方面比较电路交换、报文交换和分组交换的主要优缺点。答：1、电路交换电路交换是一种必须经过“建立连接-通话-释放链接”三个步骤的一条专用物理通路。从建立连接开始，通讯就一直占用信道资源，直到释放。它具有实施性强，时延小，交换设备成本低的优点。同时，其线路利用效率低，通信效率低，不同类型终端之间不可通讯。电路交换适用于信息量大，较长的报文。 2、报文交换报文交换本质上也是存储转发方式，但是它将整个报文从一个结点传到下一个。它的优点是中继电路利用率高，可以多个用户同时在一条线路上传送。缺点在于报文信息量大，时延长，且占用交换机内存较大，不具有实时性。它适用于报文较短，实时性较低的通讯。 3、分组交换分组交换是将报文分组，在每个分组之前加上地址信息，通过路由器经接收，存储，再转发到下一个接口，直到将分组传到目标地址，再去掉地址信息将其重组为完整报文。在分组传输的过程中动态分配传输宽带，逐段占用通信链路，多个分组数可同时传送。它传输效率高，且保证数据传输有很高可靠性。同时分组排队会造成时延，但比报文交换小，且成本较高。 1-12 因特网的两大组成部分（边缘部分与核心部分）的特点是什么？他们的工作方式各有什么特点？答：边缘部分由所有连接在因特网上的主机组成，由用户直接使用，进行通信和资源共享。核心部分，是由大量网络和连接这些网络的路由器组成，主要为边缘部分服务提供连通性和交换。边缘部分不同终端上的程序通信方式有客户-服务器方式和对等方式。客户-服务器方式指进行通讯的双方中一方为服务请求方，一方为服务提供方。客户向服务器发送远程服务请求，因此客户程序必须知道服务器程序地址，而服务器只需要被动接受请求，不需要知道客户程序地址，但需要强大硬件和高级操作系统支持。对等方式是双方均可既为服务提供者，也可以为服务请求者。网络核心部分要想网络边缘部分提供连通性和交换，起关键作用的是路由器，其任务是转发收到的分组，使得边缘部分的每一个终端都能够向其他主机通信。 1-14 计算机网络有哪些常用的性能指标？答：1、速率：连结在计算机网络上的主机在数字信道上传送数据的速率，单位为b/s（其中 b 为bit，表示一个二进制数字，比特是计算机中数据量的单位） 2、带宽：带宽本来指的是某个信号具有的频带宽度，单位为赫；由于通信的主干线传送的是模拟信号，所以，带宽表示通信线路允许通过的信号频带范围，表示在单位时间内，从网络中的某一点到另一点所能通过的“最高数据率”，单位是比特每秒。 3、吞吐量：表示单位时间内通过某个网络口的数据量，经常用于对现实世界中的网络的一种测量，以便知道实际上到底有多少数据量能通过网络 4、时延：时延指数据从网络的一段传送到另一端所需要的时间。有以下几个部分组成：（1）发送时延从主机发送数据帧的第一个比特算起，到该帧的最后一个比特发送完毕所需要的

人工智能【期末复习题】

《人工智能期末复习题》 1 ?群智能与脑智能：脑智能是一种个体智能，是宏观心理层次上高级的智能。群智能是一种社会智能(系统智能)，属于微观生理层次上低级的神经元。 2 ?计算智能与符号智能：符号智能就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。计算智能就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能。 3. 搜索：顾名思义，就是从初始节点出发，沿着与之相连的边试探地前进，寻找目标节点的过程(也可以是反向进行)。 4. 知识：就是人们对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识，知识还包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。 5. 自然计算：就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法。 6. 机器学习：顾名思义，机器学习就是让计算机模拟人的学习行为，或者说让计算机也具有学习的能力。 7 ?模式识别：则指的是用计算机进行物体识别。 &决策树学习：决策树是一种知识表示形式，构造决策树可以由人来完成，但也可以由机器从一些实例中总结、归纳出来，即机器学习而得。机器学习决策树也就是所说的决策树学习。 9 ?从系统结构看，智能计算机分为智能硬件平台和智能操作系统两大部分。 10 .人工智能的三个最基本、最核心的技术实现人工智能的方法虽然很多，但归纳起来，“表示”、“运算”、“搜索”则是人工智能的三个最基本、最核心的技术。 11 .从所承担的工作和任务性质来看，Age nt的分类：信息型Age nt、合作型Age nt、接口型Age nt、移动型Age nt 等。 12 .用计算机来实现状态图的搜索，有两种最基本的方式：树式搜索和线式搜________ 13 .智能机器人至少应具备哪四种机能？感知机能-获取外部环境信息以便进行自我行动监视的机能；运动机能-施加于外部环境的相当于人的手、脚底动作机能；思维机能-求解问题的认识、推理、判断机能；人一机通信机能一一理解指示命令、输岀内部状态，与人进行信息交换的机能。 14 .知识获取大体哪三种途径：(1)人工获取(2)半自动获取(3)自动获取 15 .知识发现主要有这些方法：(1)统计方法(2)机器学习方法(3)粗糙集及模糊集(4)智能计算方法(5)可视化 16 .从模拟的智能层次和所用的方法看，人工智能可分为符号智能和计算智能两大主要分支领域。 17 . PRPLOG语言的三种语句分别是：事实、规则和问题___ 18 .产生式系统由三部分组成：产生式规则库、推理机和动态数据库，

山东大学网络教育期末考试试题及答案-生理学B

生理学 B 一、单项选择题 1.引起组织发生反应的环境变化称为 A.刺激 B.反射 C.反馈 D.兴奋 2.寒冷引起甲状腺激素分泌增多,是属于 A.神经调节 B.体液调节 C.局部调节 D. 自身调节 3.心室肌收缩期及舒张早期相当于兴奋性的 A．低常期 B.相对不应期 C.有效不应期 D. 超常期 4.肾上腺素对受体的结合力是 A.都很强 B.对α强,弱 C.对β强，α弱 D.只对α 5.使细胞去极化达阈电位的刺激是 A.阈刺激 B.刺激阈 C.阈下刺激 D.阈强度 6.细胞膜主动转运的特点是 A．转运脂溶性物质 B.耗能 C.靠通道协同 D.顺电-化学梯度7.细胞膜内外存在的电位差通称为 A．动作电位 B.静息电位 C.跨膜电位 D. 局部电位 8.房室瓣关闭与动脉瓣开放间的时间相当 A.快速射血期 B.射血期 C.室缩期 D. 心室等容收缩期 9.下列哪种情况可使心输出量增加 A．刺激迷走神经 B.由卧位转为站立位 C.心率>180次 D. 颈动脉窦内压降低 10.静脉回心血量增多时，可引起 A.心室后负荷减少 B.心室舒张期延长 C. 心室前负荷增加 D.充盈期缩短 11.血浆pH值主要通过下列哪条途径维持的？ A．血液B．消化道C．肾D．皮肤 12.呼吸频率从12次/分增加到24次/分，潮气量从500ml减少到250ml，则： A．肺通气量增加B．肺泡通气量增加 C．肺泡通气量不变D．肺泡通气量减少 13.在下列哪一时相中，肺内压等于大气压？ A．吸气和呼气初B．吸气末和呼气初 C．呼气初和呼气末D．呼气末和吸气末 14.使胰蛋白酶原活化的最主要的物质是： A．盐酸B．组织液C．肠致活D．糜蛋白酶 15.促胰液素能促进胰腺分泌的特点是： A.大量的水分和碳酸氢盐，而胰酶含量很少 B.少量的水分和碳酸氢盐，而胰酶含量也很少 C.少量的水分和碳酸氢盐，而胰酶含量很丰富 D.大量的水分，而碳酸氢盐和胰酶含量很少 16.滤过分数是指： A．肾血流量/ 心输出量B．肾血浆流量/ 肾血流量 C．肾血流量/ 肾血浆流量D．肾小球滤过率/ 肾血浆流量

(精选)青岛科技大学2016-2017-1人工智能期末考试题

一、谓词逻辑证明 1、设有前提：（1）凡是大学生都学过计算机；（2）小王是大学生。试问：小王学过计算机吗？解：令S （x ）：x 是大学生 M （x ）：x 学过计算机； a ：小王上面命题用谓词公式表示为： )()2(a S 我们进行形式推理： [前提] )()()2(a M a S → [(1) US] )()3(a S [前提] )()4(a M [(2) (3) I3] M(a),即小王学过计算机。 2、用谓词公式表示下述命题。已知前提：（1）自然数都是大于零的整数。（2）所有整数不是偶数就是奇数。（3）偶数除以2是整数。 ))x (M )x (S (x )(→?1

结论：所有自然数不是奇数就是一半为整数的数。化F1 F2 F3 ?G的子句集。 F1: x (N(x)GZ(x) I(x)) F2: x (I(x)(E(x) O(x))) F3: x (E(x) I(s(x))) G: x (N(x)(I(s(x)) O(x))) 解：F1 F2 F3 ?G的子句集为（1）?N(x) GZ(x) （2）?N(y) I(y) （3）?I(z) E(z) O(z) （4）?E(u) I(s(u)) （5）N(a) （6）?O(a) （7）?I(s(a) 3、设已知：（1）能阅读者是识字的；（2）海豚不识字；（3）有些海豚是很聪明的。试证明：有些聪明者并不能阅读。证首先定义如下谓词： R(x):x能阅读。 L(x):x能识字。

I(x):x是聪明的。 D(x):x是海豚。将上述各语句翻译成谓词公式： (1) (x)(R(x)L(x)) (2) (x)(D(x)?L(x)) 已知条件 (3) (x) (D(x) I(x)) (4) (x) (I(x) ? R(x)) 需证结论用归结反演法来证明，求题设与结论否定的子句集，得： (1) ? R(x) L(x) (2) ? D(y) ?L(y) （改名） (3) D(a) (4) I(a) (5) ? I(z) R(z) 归结得： (6)R(a) [(5), (4),{a/z}] (7)L(a) [(6), (1),{a/x}] (8)?D(a) [(7), (2),{a/y}] (9)Nil [(8), (3)] 二、框架语义网络显示 1、试实现一个“大学教师”的框架，大学教师类属于教师，包括以下属性：学历（学士、硕士、博士）、专业（计算机、电子、自动化、……）、职称（助教、讲师、副教授、教授）解：框架名：<大学教师> 类属：<教师> 学历：(学士、硕士、博士)

山东大学管理信息系统期末考试题及答案

简答题 1、简答关键成功因素法（CSF）P263 答：1970年哈佛大学教授关在MIS模型中用了关键成功变量，这些变量是确定MIS成败的因素。它包含以下几个步骤：（1）了解企业目标；（2）识别关键成功因素；（3）识别性能指标和标准；（4）识别测量性能的数据。可见关键成功因素法源自企业目标，通过目标分解和识别、关键成功因素识别、性能指标识别，一直到产生数据字典。 2系统开发可行性分析答：（1）目标和方案的可行性（2）技术方面的可行性（3）经济方面的可行性（4）社会方面的可行性一个有效的战略规划可以使信息系统和用户有较好的关系，可以做到信息资源的合理分配和使用，从而可以节省信息系统的投资。 3、管理信息系统为什么要进行战略规划答：管理信息系统的战略规划是关于管理信息系统的长远发展的计划，是企业战略规划的一个重要部分。这不仅由于管理信息系统的建设是一项耗资巨大、历时很长、技术复杂且又内外交叉的工程，更因为信息已成为企业的生命线，信息系统和企业的运营方式、文化习惯息息相关。一个有效的战略规划可以使信息系统和用户有较好的关系，可以做到信息资源的合理分配和使用，从而可以节省信息系统的投资。 4、叙述管理信息系统代码设计中编码的目的在系统开发过程中设计代码的目的是：唯一化（2）规范化（3）系统化 5、简答BPR的三个关键词（根本的、彻底的和巨大的）的实质。简答关键成功因素法（CSF）P263 答：1970年哈佛大学教授关在MIS模型中用了关键成功变量，这些变量是确定MIS成败的因素。它包含以下几个步骤：（1）了解企业目标；（2）识别关键成功因素；（3）识别性能指标和标准；（4）识别测量性能的数据。可见关键成功因素法源自企业目标，通过目标分解和识别、关键成功因素识别、性能指标识别，一直到产生数据字典。分析题 1、比较分析MRP、MRPII和ERP的异同，谈谈你自己的一些认识

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第1章概述 1、重点掌握人工智能的几种定义。 2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。 3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。人工智能的三大学派及其认知观： (1)符号主义：认为人工智能起源于数理逻辑。 (2)连接主义：认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。 (3)行为主义：认为人工智能起源于控制论。第2章确定性知识系统 ?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题，解决问题； ?重点掌握归结演绎推理方法谓词逻辑法 ?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。 ?用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。（3）根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。例1：设有下列事实性知识： ?张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。 ?李晓鹏比他父亲长得高。请用谓词公式表示这些知识。（1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。这里涉及的个体有：张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp)，以及函数father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 ?第二步：将这些个体代入谓词中，得到 Computer(zhangxh) ?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) ?第三步：根据语义，用逻辑联结词将它们联结起来，就得到了表示上述知识的谓词公式。 Computer(zhangxh)∧?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 例2：设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（1）人人爱劳动。（2）自然数都是大于零的整数。（3）西安市的夏天既干燥又炎热。（4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。（5）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。（6）他每天下午都去打篮球。

人工智能期末试题及答案完整版

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。

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