2020年公需课考试——人工智能技术及其发展趋势(93分)
单选题：
1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分）
A.体感交互
B.指纹识别
C.人脸识别
D.虹膜识别
我的答案：A√答对
2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（
3.0分）
A.深度学习
B.机器学习
C.人机交互
D.智能芯片
我的答案：B√答对
3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分）
A.步态识别
B.声纹识别
C.文本识别
D.虹膜识别
我的答案：C√答对
4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分）
A.文本识别
B.机器翻译
C.文本分类
D.问答系统
我的答案：C√答对
5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分）
A.体感交互
B.指纹识别
C.人脸识别
D.虹膜识别
我的答案：A√答对
6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分）
A.人机交互
B.虚拟现实
C.自然语言处理
D.计算机视觉
我的答案：D√答对
7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分）
A.2018年3月15日
B.2018年10月31日
C.2018年12月31日
D.2019年1月31日
我的答案：B√答对
8.（）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。（3.0分）
A.深度学习
B.机器学习
C.人机交互
D.智能芯片
我的答案：A√答对
9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分）
A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片
B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算
C.目前处于成熟高速发展阶段
D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能
我的答案：C√答对
10.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分）
A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域
B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能
C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题
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
我的答案：D√答
多选题：
1.目前，深度学习主要包括（）。（4.0分））
A.前馈神经网络
B.卷积神经网络
C.循环神经网络
D.对抗神经网络
我的答案：ABCD√答对
2.关于人工智能，下列表述正确的有（）。（4.0分））
A.计算机科学的一个分支
B.试图揭示人类智能的实质和真相
C.以模拟人类智能的方式去赋能机器
D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动
我的答案：ABCD√答对
3.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（
4.0分））
A.光
B.电
C.力
D.热
我的答案：ABCD√答对
4.人工智能研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与（）和社会科学等学科深度融合。（4.0分））
A.计算机科学
B.数学
C.认知科学
D.神经科学
我的答案：ABCD√答对
5.机器学习的相关算法包括（）。（4.0分））
A.轨迹跟踪
B.决策树
C.数据挖掘
D.K近邻算法
我的答案：ABCD×答错
6.人工智能的发展趋势包括（）。（4.0分））
A.人工智能与量子计算相结合
B.从专用智能向通用智能发展
C.人工智能将加速与其他学科领域交叉融合
D.从人工智能向人机混合智能发展
我的答案：ABCD√答对
7.一般说来，人工智能技术包括（）。（4.0分））
A.深度学习、机器学习
B.计算机视觉、自然语言处理
C.人机交互、生物信息技术、智能芯片
D.虚拟现实/增强现实、机器人技术
我的答案：ABCD√答对
8.计算机视觉或机器视觉就是研究用计算机来模拟人类视觉或灵长类动物视觉的一门科学，由图像数据来产生视野环境内有用符号描述的过程，主要研究内容包括（）。（4.0分））
A.图像获取
B.图像处理
C.图像分析
D.图像识别
我的答案：ABCD√答对
9.伴随着人工智能技术的发展，出现了多种新的交互方式，如（）。（4.0分））
A.语音交互
B.情感交互
C.体感交互
D.脑机交互
我的答案：ABCD√答对
10.量子计算加速人工智能的好处包括（）。（4.0分））
A.处理速度快
B.所需数据量更小
C.处理能力强
D.量子系统更易模拟神经网络
我的答案：ABCD√答对
判断题：
1.人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂。（3.0分）
我的答案：正确√答对
2.机器学习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。（
3.0分）
我的答案：正确√答对
3.神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（3.0分）
我的答案：错误√答对
4.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（3.0分）
我的答案：正确√答对
5.决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。（3.0分）我的答案：正确×答错
6.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（3.0分）我的答案：正确√答对
7.增强现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。（3.0分）
我的答案：错误√答对
8.自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。（3.0分）我的答案：正确√答对
9.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（3.0分）
我的答案：正确√答对
10.步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。（3.0分）
我的答案：正确√答对
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.docsj.com/doc/0e14120090.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
《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章
第三章搜索推理技术 3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么? 图搜索的一般过程如下： (1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S放到未扩展节点表中（OPEN表）中。 (2) 建立一个已扩展节点表（CLOSED表），其初始为空表。 (3) LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。 (4) 选择OPEN表上的第一个节点，把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点为节 点n，它是CLOSED表中节点的编号 (5) 若n为一目标节点，则有解并成功退出。此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径 而得到的(指针将在第7步中设置) (6) 扩展节点n，生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。将M添入图G中。 (7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一 个通向n的指针，并将它们加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。 对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。 (8) 按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN表。 (9) GO LOOP。 重排OPEN表意味着，在第(6)步中，将优先扩展哪个节点，不同的排序标准对应着不同的搜索策略。 重排的原则当视具体需求而定，不同的原则对应着不同的搜索策略，如果想尽快地找到一个解，则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分，如果想找到代价最小的解，则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。
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。
正确
错误
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
错误
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
错误
4.受尊重需求是马斯洛的需求层次理论中的最高层次。 正确
错误
5.养老服务链的形成可以直接使得老年服务商有针对性的布局服务网，提高效 率。
正确
错误
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。
正确
错误
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）
《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
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，
人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案
第二章知识表示方法 2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点? 答：状态空间法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增的建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。 问题规约法：已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合：这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问题规约的实质：从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法：采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法：是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系，扩展后可以表示更复杂的问题 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况： 1. nC=0 2. nC=3 3. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3) 用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。
(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)
(完整)人工智能复习总结讲解,推荐文档
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。
2019年度人工智能与健康考试答案(80分上)
2019年度人工智能与健康考试答案 1.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（分） 2.到（）年，几乎所有的算法都使用了深度学习的方法。（分） 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 4.生物特征识别技术不包括（）。（分）
A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论 D.机器学习 6.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。（分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 7.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 8.我国在语音语义识别领域的领军企业是（）。（分） A.科大讯飞 B.图谱科技 C.阿里巴巴 D.华为
9.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。（分） A.语音交互 B.情感交互 C.体感交互 D.脑机交互 10.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 11.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（分） 年 年 年 年 12.在2017年国务院印发的（）中规定了我国到2030年人工智能发展三步走的部署和设想。（分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 C.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 13.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数的28%。（分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故
人工智能期末试题与答案完整版(最新)
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、 2.问题的状态空间包含三种说明的集合， 状态集合 G 。 进化主义 初始状态集合S 和连接主义、 操作符集合 。 F 以及目标 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。
人工智能期末试题
2.证明G 是否为1F ,2F ,……，n F 的逻辑结论。 1F ：()()()()()()x x x x R Q P ∧→? 1F ：()()()()x x x S P ∧? G ：()()()()x x x R S ∧? 2.先把G 否定，并放入F 中，得到的｛F1,F2, ?G ｝为 ｛()()()()()()x x x x R Q P ∧→?，()()()()x x x S P ∧?，?（()()()()x x x R S ∧?）｝ 再把｛F1,F2, ?G ｝化为子句集，得到 ①)x ()x (Q P ∨? ②)y ()y (R P ∨? ③)a (P ④)a (S ⑤)b ()b (R S ?∨? 其中①②是由F1化为的两个子句，③④是由F2化为的两个子句，⑤是由G 化为的子句。 由子句集可以看出只有唯一的一个Q 因此可以得出G 不是F 的逻辑结构。 3.假设张被盗，公安局派出5人去调查。案情分析时，侦查员A 说：“赵与钱中至少有一人作案”；侦查员B 说：“钱与孙中至少有一人作案”；侦查员C 说：“孙与李中至少有一人作案”；侦查员D 说：“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦查员E 说：“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这5个侦查员的话都是可信的，试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。 3.解：(1) 先定义谓词和常量 设C(x)表示x 作案，Z 表示赵，Q 表示钱，S 表示孙，L 表示李 (2) 将已知事实用谓词公式表示出来 赵与钱中至少有一个人作案：C(Z)∨C(Q) 钱与孙中至少有一个人作案：C(Q)∨C(S) 孙与李中至少有一个人作案：C(S)∨C(L) 赵与孙中至少有一个人与此案无关：? (C (Z)∧C(S))，即?C (Z) ∨?C(S) 钱与李中至少有一个人与此案无关：? (C (Q)∧C(L))，即?C (Q) ∨?C(L) (3) 将所要求的问题用谓词公式表示出来，并与其否定取析取。 设作案者为u ，则要求的结论是C(u)。将其与其否取析取，得： ? C(u) ∨C(u) (4) 对上述扩充的子句集，按归结原理进行归结，其修改的证明树如下：
人工智能及其应用实验指导书
《人工智能及其应用》 实验指导书 工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月
前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的容。 由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月
目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (7) 实验三A*算法实验I (12) 实验四A*算法实验II (15) 实验五遗传算法实验I (17) 实验六遗传算法实验II (22) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (25) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (29)
实验教学大纲 一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库，实现系统识别或 分类等。 2 设计课 2 模糊推理系统应 用Matlab 1）设计洗衣机的模糊控制器； 2）设计两车追赶的模糊控制 器。 2 验证课 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课5 遗传算法应用I Matlab 1）求某一函数的最小值； 2）求某一函数的最大值。 2 验证课6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2 综合课 7 基于神经网络的 模式识别Matlab 1）基于BP神经网络的数字识 别设计； 2）基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2 验证课 8 基于神经网络的 优化计算VC++ 设计与实现求解TSP问题的连 续Hopfield神经网络。 2 综合课 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者，该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主，一般应占课程总成绩的50%，其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩，无论采取何种方