人工智能考试必备知识点

第三章 约束推理

约束的定义： 一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式， 满足的

条件。

贪心算法： 贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。 在各个阶段， 选择那些在某些意义下 是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。

回溯算法： 有些问题需要彻底的搜索才能解决问题， 然而， 彻底的搜索要以大量的运算时间 为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一

些分支，从而大大减少搜索的次数

第四章 定性推理 定性推理的定义 是从物理系统、 生命系统的

结构描述出发 , 导出行为描述 , 以便预测系统的 行为并给出原因解释。 定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为 态的变化行为只与直接相邻的部件有关

第六章 贝叶斯网络

贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图， 这里每个节点表示领域变量， 表示变量间的概率依赖关系， 同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表 (CPT) 该变量与父节

点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率：我们把事件B 已经出现的条件下，事件 A 发生的概率记做为 并称之为在B 出现的条件下 A 出现的条件概率，而称 P(A)为无条件概率。

贝叶斯概率： 先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率：

先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率， 验证实，

属于检验前的概率，所以称之为先验概率

后验概率：

后验概率一般是指利用贝叶斯公式， 结合调查等方式获取了新的附加信息， 对先验概率进行 修正后得到的更符合实际的概率

联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤

定义随机变量、 确定先验分布密度、 利用贝叶斯定理计算后验分布密度、 利用计算得到的厚 颜分布密度对所求问题作出推断

贝叶斯网络的构建

为了建立贝叶斯网络， 第一步 ，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：

(1) 确定模型的目标， 即确定问题相关的解释； (2) 确定与问题有关的许多可能的观测值， 并 确定其中值得建立模型的子集； (3) 将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变 量。这样做的结果不是唯一的。 第二步 ，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指 派局部概率分布 p (xi|Pai )。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章 归纳学习

归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述 。

归纳学习能够获得新的概念， 创立新 的 规 则 ， 发 现 新 的 理 论 。 它 的 一 般 的 操 作 是 泛 化 和 特 化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，

用以表示这些变量所必须 即部件状 每条边 ，指明了 P(A|B) 。 该类概率没能经过实

应用于更多的情况。特化是泛化的相反的操作，用于限制概念描述的应用范围。 用程序语言描述定义上述内容的过程就是归纳学习程序 , 用于书写归纳程序的语言称为 归纳程序设计语言 , 能执行归纳程序 , 完成特定归纳学习任务的系统叫做归纳学习系统。归 纳学习系统可独立 , 也可嵌入另一较大的知识处理系统。一般归纳程序的输入是科学实验中 个别观察对象 （过程）的描述 , 输出是一类对象的总体特征描述或几类对象的分类判别描述。 与演绎相对照 , 归纳的开始前提是具体事实而不是一般公理 , 推理目标是形式化解释事 实的似然一般断言和预见新事实。 归纳推理企图从给定现象或它的一部分的具体观察推导出 一个完整的、正确的描述。归纳的两个方面 ? ? 似然假设的产生和它的有效性 （ 真值状态的 建立 ）, 只有前者对归纳学习研究具备基本意义 , 而假设有效性的问题是次要的， 因为假定所 产生的假设由人类专家判断 , 由已知的演绎推理和数理统计的方法测试。 归纳学习可以分为实例学习、观察与发现学习。

实例学习 , 又叫概念获取 , 它的

任务是确定概念的一般描述，这个描述

应能解释所有给 定的正例并排除所有给

定的反例。

是自然现象， 也可以是实验结果。 有教师学习。

观察与发现学习又称描述的泛化 数

观察的规律和规则。这类学习包括概念

聚类、构造分类、发现定理、形成理论等。观察与 发现学习是由未经分类的观察学习，或由系统自身的功能去发现，因此是无教师学习。 因为归纳推理是从有限的、不完全的知识状态推出完全的知识状态 , 故归纳推理本身就是 一种非单调推理。 但归纳推理本身又无法验证新知识正确与否 , 而非单调逻辑则为我们处理 非单调归纳知识提供理论基础。

归纳原理的基本思想 是在大量观察的基础上通过假设形成一个科学理论。所有观察都是 单称命题 , 而一个理论往往是领域内的全称命题 , 从单称命题过渡到全称命题从逻辑上来说 没有必然的蕴涵关系 , 对于不能观察的事实往往默认它们成立。我们把归纳推理得到的归纳 断言作为知识库中的知识使用 , 而且做为默认知识使用 , 当出现与之矛盾的新命题时 , 可以 推翻原有的由归纳推理得出的默认知识 , 以保持系统知识的一致性。

单个概念的归纳学习 的一个通用定义是 ：

（1） 给定由全体实例组成的一个实例空间，每个实例具有某些属性。

（2） 给定一个描述语言，该语言的描述能力包括描述每一个实例（通过描述改实例的属性 来实现）及描述某些实例集，称为概念。

（3） 每次学习时，由实例空间抽出某些实例，称这些实例构成的集合为正例集。再由实例 空间抽出另外一些实例，称这些实例为反例集。

（4）

如果能够在有限步内找到一个概念 A ，它完全包含正例集，并且与反例集的交集为空

7.2.1 归纳学习的一般模式 为了较具体地刻画概念的归纳学习，这里

给出归纳学习的 一般模式。 给定 :

① 观察语句集 （ 事实 ）F ：这是有关某类对象中个别具体对象的知识或某一对象的部分特 征的知识。 ② 假定的初始归纳断言 （ 可空 ） ：是关于目标的泛化项或泛化描述。

③ 背景知识：背景知识定义了在观察语句和所产生的候选归纳断言上的假定和限制，以 及任何有关问题领域知识。有关问题领域知识包括特化所找归纳断言的期望性质的择优标 准。

描述符定义域是描述符所能取值的集合 。如人的体温在34 C ?44 C 之间，则描述符“体

温”只能在这个范围内取值。 描述符类型则是根据描述符定义域元素之间的关系决定的。

根这些正反例由信息源提供。 信息源的来源非常广泛， 可以 实例学习是根据教师给以分类的正反例进行学习， 因此是 。这类学习没有教师的帮助，它要产生解释所有或大多

据描述符定义域的结构，有三种基本类型：

(1) 名称性描述符。这种描述符的定义域由独立的符号或名字组成，即值集中值之间没 有结构关系。例如水果、人名等。

(2) 线性描述符。该类描述符值集中的元素是一个全序集。例如，资金、温度、重量、 产量等都是线性描述符。表示序数、区间、比率和绝对标度的变量都是线性描述符的特例。 将一个集合映射成一个完全有序集的函数也是线性描述符。

(3) 结构描述符。其值集是一个树形的图结构，反映值之间的生成层次。在这样的结构 中，父节点表示比子节点更一般的概念

7.3 偏置变换

。所谓偏置，是指概念学习中除了正、反例子外

，影响假设选择的所有因素。

③按什么顺序假设的过程。

继续挑选一个更好的假设。

跃。

偏置有两个特点：

(1) 强偏置是把概念学习集中于相对少量的假设；反之，弱偏置允许概念学习考虑相对 大量的假设。

(2) 正确偏置允许概念学习选择目标概念，不正确偏置就不能选择目标概念

7.4 变型空间方法 变型空间(Version Space)方法以整个规则空间为初始的假设规则集合

H 。依据训练例子 中的信息，它对集合 H 进行泛化或特化处理，逐步缩小集合 $H$。最后使$H$收敛为只含 有要求的规则。由于被搜索的空间 H 逐步缩小，故称为变型空间 消除候选元素的两种改进算法

冲突匹配算法 ：它用于学习“参数化结构表示”所表达的概念。在上述的修改 S 过程中，总 是对 S 作尽量少的泛化，以便覆盖新的正例。如果描述形式为谓词表达式，则这个过程相 当于寻找最大的公共子表达式，这只需要去掉最少的合取条件。

最大的合一泛化：这个算法用于寻找谓词表达式的最大的合一泛化。 它类似于冲突匹配算法， 但是它使用的表示语言允许在匹配中多对一的参数联系。

变形空间方法的两个缺点

(1) 抗干扰能力差。

所有数据驱动方法(包括变型空间方法)都难以处理有干扰的训练例子。由于算法得到 的概念应满足每个训练例子的要求， 所以一个错误例子会造成很大影响。 有时错误例子使程 序得到错误概念，有时得不到概念，这时 H 成为空集。 Mitchell(1978) 提出的解决方法是 保存多个G 和S 集合。例如，S0符合所有正例，S1符合除一个正例外其它的正例， S2等 类似。如果 G0超过S0，则H0为空集。这说明没有任何一个概念符合全部例子.于是程 序去找G1和S1，以便得到H1。如果H1也空，则找 H2。

(2) 学习析取概念。

变型空间方法不能发现析取的概念。有些概念是析取的。例如，

P ARENT 可能是父亲，也 可能是母亲。这表示为 PARENT(x)=FATHER(x) V PARENT(x)=MOTHER(x),由于集合 G 和集

合 S 的元素都是合取形式，所以上述算法找不到析取概念。

这些因素包括：①描述假设的语言。②程序考虑假设的空间。 ④承认定义的准则，即研究过程带有已知假设可以终止还是应该 采用偏置方法，学习部分选择不同的假设， 会导致不同的归纳跳

7.5 AQ 归纳学习算法

1969年，Michalski 提出了 AQ 学习算法，这是一种基于实例的学习方法。

AQ 算法生成的 选择假设的析取，覆盖全部正例，而不覆盖任何反例。它的基本算法如下：

算法

7.3简单的AQ 学

习算法。 （1）

⑵

⑶

⑷

⑵。

7.6 CLS 学习算法

CLS 算法的主要思想是从一个空的决策树出发，通过添加新的判定结点来改善原来的决 策树，直至该决策树能够正确地将训练实例分类为止。

7.5 ID3 算法

（1）选出整个训练实例集 X 的规模为 W 的随机子集X1 （W 称为窗口规模，子集称为窗口） ⑵以使得

（7.29 ）式的值最小为标准，选取每次的测试属性形成当前窗口的决策树； ⑶顺序扫描所有训练实例，找出当前的决策树的例外，如果没有例外则训练结束； ⑷ 组合当前窗口的一些训练实例与某些在 （3）中找到的例外形成新的窗口，转

为了在步骤 ⑷ 建立新的窗口，Quinian

试验了两种不同的策略：一个策略是保留窗口的所

有实例，并添加从步骤（3）中获得的用户指定数目的例外，这将大大扩充窗口；第二个策略 是 相当于当前决策树的每一个叶结点保留一个训练实例， 其余实例则从窗口中删除，

进行替换。实验证明两种方法都工作得很好，但是如果概念复杂到不能发现固定规模 任 意窗口的时候，第二种方法可能不收敛。

第八章统计学习

统计方法是从事物的外在数量上的表现去推断该事物可能的规律性。

统计方法处理过程可以分为三个阶段：

（1 ）搜集数据：采样、实验设计（2）分析数据：建模、知识发现、可视化

（3 ）进行推理：预测、分类

常见的统计方法有：回归分析（多元回归、自回归等） 判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判

别、非参数判别等） 聚类分析（系统聚类、动态聚类等）

探索性分析（主元分析法、相

关分析法等）等。

VC 维的直观定义 是：对一个指示函数集，如果存在 h 个样本能够被函数集里的函数按照所 有可能的2h 种形式分开，则称函数集能够把 h 个样本打散。函数集的VC 维就是它能打散的 最大样本数目h 。

支持向量机其主要思想是针对两类分类问题，在高维空间中寻找一个超平面作为两类的分 割，以保证最小的分类错误率。 SVM 一个重要的优点是可以处理线性不可分的情况。

第九章解释学习

解释学习的定义：解释学习是一种分析学习方法， 在领域知识指导下，通过对单个问题求解 实例的分析，构集中注意一个实例（作为种子）;

生成该实例的一致性泛化式（称作star ）; 根据偏好标准，从star 选择最优的泛化式（假设）。如果需要，特化该假设； 如果该假设覆盖了全部实例，则停止；否则选择一个未被假设覆盖的实例，转到

⑵。 并用例外

W 的

造出求解过程的因果解释结构，并获取控制知识，以便用于指导以后求解类似问题。

解释学习的步骤：（1）通过分析一个求解实例来产生解释结构；（2）对该解释结构进行泛化

获取一般的控制规则。

解释学习的方法： (1). 预制文本法。预先用自然语言写好，并插入程序中；

(2) 执行追踪法。遍历目标树，通过总结与结论相关的目标，检索相关规则，以说明结论是 如何得到的；

(3) 策略解释法。明确表示控制知识，即用元知识概括地描述，与领域规则完 全分开。从策略的概括表示中产生解释，能为用户提供问题求解策略的解释。 解释泛化学习方法的步骤： 第一阶段 是解释，这个阶段的任务就是利用领域理论中的知识， 对训练实例进行解释，建立解释树， 或叫证明树， 证明训练例如何满足目标概念定义。 树的 叶结点满足可操作性标准。 第二阶段的工作是泛化， 也就是对第一阶段的结果——证明树进 行处理，对目标概念进行回归，从而得到所期望的概念描述。

解释与泛化交替进行的解释泛化方法

问题的逻辑描述逻辑的表示方法使 EBG 的语义更为清楚，为学习提供了方便的语言环境 产生解释结构 从目标开始反向推理，分解目标。应用规则时，同时将规则应用到变量化的 目标概念上，这样就同时生成了解释结构和泛化的解释结构 生成控制规则 将泛化的解释结构的所有叶结点的合取作为前件， 略去解释结构的中间部件，生成泛化的产生式规则。 第十章 强化学习

是指从环境状态到行为映射的学习以使系统行为从环境中获得的累积奖励值最大。 的方法通过从后继状态回溯到前驱状态来计算赋值函数。 的方法基于下一个状态分布的模型来接连的更新状态。

n ，状态值映射 V,奖励函数r ，和一个环境的模型

第十一章 无监督学

聚类算法定义： 一般的聚类算法是先选择若干个模式点作为聚类的中心。 每一中心代表一个 类别，按照某种相似性度量方法 (如最小距离方法) 将各模式归于各聚类中心所代表的类别， 形成初始分类。 然后由聚类准则判断初始分类是否合理， 如果不合理就修改分类， 如此反复 迭代运算， 直到合理为止。与监督学习不同， 无监督法是边学习边分类，通过学习找到相同 的类别，然后将该类与其它类区分开。

典型的

数据聚类基本

步骤如

下：

(1)

(2)

(3)

(4) 能够适应当前网络环境下的工作状态 ;

没有中心的控制与数据，个体的故障不影响整个问题的求解

个体的增加，系统的通信开销增加小 ; 个体简单，实现也比较简单

聚类的基本方法：

划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法 第十二章 关联规则

关联规则 反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。 如果两个或者多个事物之间 存在一定的关联关系， 那么， 其中一个事物就能够通过其他事物预测到。 关联规则表示了项 之间的关系。 一般可以采用四 个参数来描述一个关联规则的 属性 ：（1） 可信度 （2） 支持度 （3） 期望可信度

以定点的目标概念为后件，

强化学习

动态规划

动态规划 强化学习四个关键要素 ，即策略 对数据集进行表示和预处理，包括数据清洗、特征选择或特征抽取； 给定

数据之间的相似度或相异度及其定义方法； 根据相似度，对数据进行划分，即聚类； 对聚类结果进行评估。

群体智能的特点： 分布式： 鲁棒性： 扩充性： 简单性：

（4）作用度

关联规则根据以下两个标准（包含或排除）:

最小支持度-表示规则中的所有项在事务中出现的频度

最小可信度- 表示规则中左边的项（集）的出现暗示着右边的项（集）出现的频度著名的 Apriori 算

法

著名的 Apriori 算法主要工作在于寻找大物品集，它利用了大物品集向下封闭性，

即大物品集的子集必须是大物品集，它是宽度优先算法。先计算所有的1-项集（k-项集是

含有k个项的项集），记为C1。找出所有的常用1-项集，记为L1。然后根据常用1-项集确定候选2-项集的集合，记为 C2。从C2找出所有的常用2-项集，记为L2。然后根据常用2-项集确定候选3-项集的集合，记为 C3。从C3找出所有的常用 3-项集，记为L3。如此下去直到不再有候选项集。

12.4 任意多表间关联规则的并行挖掘目前数据挖掘基本是在单个表（关系）内进行的 , 文献［ 74］首次将 AQ 学习算法用于多表间关联规则的提取 , 但由于 AQ 算法本身的制约 , 表间的联系仅能通过关键字表达 , 数据必须全部放入内存 , 因而局限性较大。由于表间连接时空开销较大，而且多个表可能属于不同的数据库 , 甚至不同的机构 , 因安全性等因素不能将其在物理上连接起来，因此产生从

多个表中直接提取关联规则的问题。考虑任意多表（关系）间以语义相关属性所表示的一般联系。相关属性可以是关键字或其它对等属性。算法面向大数据集, 不受内存容量的制约。

数据限定为布尔属性 , 类别属性数据转换为布尔属性数据后也可用此方法。数据挖掘首先在多表内并行进行 , 然后根据相关属性推算多关系间的规则, 得到满足给定支持度和置信度的

所有跨表间的关联规则。

FP-growth 算法的思想

将数据库的信息压缩成一个描述频繁项相关信息的频繁模式树

人工智能考试复习

人工智能 第一章 1、智能（intelligence ）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。 2、人工智能（学科） 人工智能研究者们认为：人工智能（学科）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功能，并开发相关理论和技术。 3、人工智能（能力） 人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。 4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。 5、人工智能的主要学派： 符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，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。代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。 连接主义：又称仿生学派或生理学派，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。 行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。 6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图 人类 计算机 认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。 研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。 7、人工智能研究目标为： 1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。

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/7a11155335.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。

人工智能知识点.

1.为什么要研究人工智能：1.现有计算机系统的局限性； 2.人类只能的局限性； 3.信息化社会的迫切要求。 2.传统程序和人工智能的区别：1处理对象2求解问题3求解模式4应用范围 3.人工智能求解问题的方法：试探式搜索，启发式的不精确的模糊的甚至允许出现错误的推理方法。 4.表处理语言LIST 5.#规则3：$1$2$3→$1$2$2$3规则4：$1$2$2$3→$1$2$3利用规则3、4将ABCBABC变为ABC 解：AB CBABC——A BABC BABC ——AB AB C——ABC 6.完成某问题的状态描述，须确定三件事：1该状态描述的方式，铁别是初始状态的描述2算符集合机器对状态描述的作用3目标状态描述的特性 7.合适公式（WEF）通过使用连词~（非）、∧(与)、∨（或）、→（蕴含）、以及任意一个、 8.存在一个等将原子谓词公式按一定的语法格式连接而成的式子。 9.#例：每个有理数都是实数有些实数是有理数并非每个实数都是有理数 解：令原子谓词公式P(x)表示x是有理数Q(x)表示x是实数 (任意一个x)[P(x)→Q(x)] (存在一个x)[P(x)→Q(x)] ((任意一个x)[Q(x)→~P(x)]) 等价于(存在一个x)[Q(x)→~P(x)] 10.#例：每一个人的外祖父都是他母亲的父亲令P(x)表示x是人O(x,y)表示x是y的外祖父F(x,y)表示x是y的父亲M(x,y)表示x是y的母亲将原句转化为：每一个人y 的外祖父x都是该y的母亲z的父亲。 (任意一个x)(任意一个y)(P(x)P(y)O(x,y))→(存在一个x)(P(z)∧F(x,z)∧M(z,y)) 11.#例题：All blocks on top of blocks that have been moved or that are attached to block that have been moved also have been moved. 可表示为：(任意一个x)(任意一个y){{BLOCK(x)∧BLOCK(y)∧[ONTOP(x,y)∨ATTACHED(x,y)]∧MOVED(y)}→MOVED(x)} 13.归结反演规则：1否定L，得到~L；2把~L添加到S中去；3把新产生的集合｛~L，S｝化成子句集；4应用归结原理，力图推导出一个表示矛盾的空字句。 15.状态：是表示问题解法中每一步问题状况的数据结构 16.算法：则是把问题从一种状态变换为另一种状态的手段 17.状态空间：是从初始状态出发所能达到的状态集合 18.宽度优先搜索：如果搜索是以接近起始节点的成都一次扩展节点的，就叫做**，这种搜索是逐层进行的。 19.深度优先搜索：如果搜索时首先扩展最新产生的节点，则成为深度优先搜索。 20.三类节点：1未生成节点—咱不放入计算机储存2已生成但尚未扩展节点—实现时放入一个OPEN表中3已扩展节点—实现时放入一个CLOSED表中 21.图搜索一般过程：（1）建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S放到一个叫做OPEN 的为扩展节点表中。（2）建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表，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，把他从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点位n.(5)若n为以目标节点，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，同时生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。把M的这些成员作为n的后继节点添入图G中。（7）对那些未曾在G中出现过的（既未曾在OPEN表上，也未在CLOSED 表上出现过的）M成员设置一个通向n的指针。把M的这些成员加进OPEN表。对已经在OPEN或CLOSED表上的每一个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。

八数码问题求解--实验报告讲解

实验报告 一、实验问题 八数码问题求解 二、实验软件 VC6.0 编程语言或其它编程语言 三、实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 四、实验数据及步骤 （一、）实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 2 8 3 1 2 3 1 4 8 4 7 6 5 7 6 5 (a) 初始状态(b) 目标状态 图1 八数码问题示意图 （二、）基本数据结构分析和实现 1.结点状态 我采用了struct Node数据类型 typedef struct _Node{

int digit[ROW][COL]; int dist; // distance between one state and the destination一 个表和目的表的距离 int dep; // the depth of node深度 // So the comment function = dist + dep.估价函数值 int index; // point to the location of parent父节点的位置 } Node; 2.发生器函数 定义的发生器函数由以下的四种操作组成： (1)将当前状态的空格上移 Node node_up; Assign(node_up, index);//向上扩展的节点 int dist_up = MAXDISTANCE; (2)将当前状态的空格下移 Node node_down; Assign(node_down, index);//向下扩展的节点 int dist_down = MAXDISTANCE; (3)将当前状态的空格左移 Node node_left; Assign(node_left, index);//向左扩展的节点 int dist_left = MAXDISTANCE; (4)将当前状态的空格右移 Node node_right; Assign(node_right, index);//向右扩展的节点 int dist_right = MAXDISTANCE; 通过定义结点状态和发生器函数，就解决了8数码问题的隐式图的生成问题。接下来就是搜索了。 3.图的搜索策略 经过分析，8数码问题中可采用的搜速策略共有：1.广度优先搜索、2.深度优先搜索、2.有界深度优先搜索、4.最好优先搜索、5.局部择优搜索，一共五种。其中，广度优先搜索法是可采纳的，有界深度优先搜索法是不完备的，最好优先和局部择优搜索法是启发式搜索法。 实验时,采用了广度(宽度)优先搜索来实现。 （三、）广度(宽度)优先搜索原理 1. 状态空间盲目搜索——宽度优先搜索 其基本思想是，从初始节点开始，向下逐层对节点进形依次扩展，并考察它是否为目标节点，再对下层节点进行扩展（或搜索）之前，必须完成对当层的所有节点的扩展。再搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面。其搜索过程如图（1）所示。

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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个人精品文档资料
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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八数码问题人工智能实验报告

基于人工智能的状态空间搜索策略研究 ——八数码问题求解 （一）实验软件 TC2.0 或VC6.0编程语言或其它编程语言 （二）实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程； 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用； 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 （三）需要的预备知识 1. 熟悉TC 2.0或VC6.0 编程语言或者其它编程语言； 2. 熟悉状态空间的宽度优先搜索、深度优先搜索和启发式搜索算法； 3. 熟悉计算机语言对常用数据结构如链表、队列等的描述应用； 4. 熟悉计算机常用人机接口设计。 （四）实验数据及步骤 1. 实验内容 八数码问题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 图1 八数码问题示意图 请任选一种盲目搜索算法（深度优先搜索或宽度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（A 算法或A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选），并对实验结果进行分析，得出合理的结论。 2. 实验步骤 （1）分析算法基本原理和基本流程； 程序采用宽度优先搜索算法，基本流程如下：

（2）确定对问题描述的基本数据结构，如Open表和Closed表等；

（3）编写算符运算、目标比较等函数； （4）编写输入、输出接口； （5）全部模块联调； （6）撰写实验报告。 （五）实验报告要求 所撰写的实验报告必须包含以下内容： 1. 算法基本原理和流程框图； 2. 基本数据结构分析和实现； 3. 编写程序的各个子模块，按模块编写文档，含每个模块的建立时间、功能、输入输出参数意义和与其它模块联系等； 4. 程序运行结果，含使用的搜索算法及搜索路径等； 5. 实验结果分析； 6. 结论； 7. 提供全部源程序及软件的可执行程序。 附：实验报告格式 一、实验问题 二、实验目的 三、实验原理 四、程序框图 五、实验结果及分析 六、结论

《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…………………………………………………………………………………………………………… …………………………

八数码实验报告人工智能课设报告

学生实验报告 实验课名称：人工智能 实验名称: 八数码 专业名称：计算机科学与技术 班级： 学号： 学生姓名： 教师姓名： 2010 年10 月20日 一．实验内容 用OPEN表和CLOSED表解决搜索问题。 二．实验题目 采用启发式算法（如A*算法）求解八数码问题。 三．实验要求 1.必须使用OPEN表和CLOSED表。 2.明确给出问题描述。系统初始状态。目标状态和启发式函数。 3.除了初始状态以外，至少搜索四层。 4.给出解路径（解图）。 四．实验过程 ①问题：初始状态到目标状态是否可解如何判断？ 答：实验过程自己给出的初始状态使用A*算法求解，并不是所有的初始状态都可解到达目标状态。因为八数码问题其实是0~9的一个排列，而排列有奇排列和偶排列，从奇排列不能转化为偶排列或者相反。例如：函数f(s)表示s前比s 小的数字的数目（s 则当f(a8)+f(a7)+……+f(a1)为偶数时才能重排成，所以嘛,上面那个有解的. ②问题描述： 在3X3的九宫格棋盘上，摆有8个将牌，每一个将牌都刻有1~8数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断地改变将牌的布局。这种游戏的求解的问题是：给定一种处

世的将牌布局或结构和一个目标的布局，问如何移动将牌，实现从从初始状态到目标状态的转变。 下面给出初始状态和目标状态： 初始状态：Array 目标状态： 评价函数f(n)形式为：f(n)=g(n)+h(n),其中g(n)是节点所处的深度， h(n)是启发式函数，这里启发式函数h(n)表示“不在位”的将牌个数，这时f(n) 注意：移动规则为左-→上→右→下。 ③搜索过程： 因此可得解路径：S(4)→B(4)→D(5)→E(5)→I(5)→K(5)→L(5). ④得到OPEN表和CLOSED表 OPEN表

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

人工智能考试必备知识点

第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，

人工智能 八数码实验

人工智能作业八数码问题

一、题目 八数码问题： 初始状态图：目标状态图： 二、算符与状态空间 算符：左、上、右、下 状态空间： 状态：A=(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8) 初始状态：S0=(0,4,1,5,2,8,3,6,7); 目标状态：Sg=(0,1,7,5,2,8,3,6,4)。

三、搜索树 22 求解: 四、Open 表，Closed 表 Open 表： Closed 表：

五、程序代码 /* 3_13.pro eight puzzle */ trace DOMAINS state=st(in,in,in,in,in,in,in,in,in) in=integer DATABASE-mydatabase open(state,integer) closed(integer,state,integer) res(state) mark(state) fail_ PREDICATES solve search(state,state) result searching step4(integer,state) step56(integer,state) equal(state,state) repeat resulting(integer) rule(state,state) GOAL solve. CLAUSES solve:-search(st(0,4,1,5,2,8,3,6,7),st(0,1,7,5,2,8,3,6,4)),result. search(Begin,End):-retractall(_,mydatabase), assert(closed(0,Begin,0)),assert(open(Begin,0)),

高一信息技术知识点总结

高一信息技术知识点总结 《高一信息技术知识点总结》是一篇好的范文，感觉很有用处，为了方便大家的阅读。 篇一：高中信息技术必修各章节知识点汇总第一章《信息与信息技术》知识点、信息及其特征一、信息的概念信息是事物的运动状态及其状态变化的方式。 ☆信息与载体密不可分，没有无载体的信息，没有载体便没有信息，信息必须通过载体才能显示出来。 二、信息的一般特征☆信息不能独立存在，必须依附于一定的载体，而且，同一个信息可以依附于不同的载体。 ☆信息的载体依附性使信息具有可存储、可传递、☆物质、能量和信息是构成世界的三大要素。 ☆信息又是可以增殖的。 ☆信息只有被人们利用才能体现出其价值，而有些信息的价值则可能尚未被我们发现。 ☆时效性与价值性紧密相连，☆☆信息共享一般不会造成信息的丢失，☆信息共享也不会改变信息的内容。 、日新月异的信息技术一、信息技术的悠久历史、信息技术（）是指一切与信息的获取加工表达交流管理和评价等有关的技术。 、信息技术的五次革命第一次信息技术革命是语言的使用，意义：是从猿进化到人的重要标志；第三次信息技术革命是印刷术的发明，

意义：为知识的积累和传播了更可靠的保证；第页共页载体举例：报纸、课本、光盘等信息举例：报纸上刊登的足球消息播出的新闻等价值性举例：最全面的范文写作网站学习材料、生产技术商业信息、定位系统时效性举例：天气预报、股市信息交通信息共享性举例：网络信息、课本图书等问：才高八斗，学富五车是形容一个人的知识非常多，家中的书多的以至于搬家时要用车来拉，因为当时的书是笨重的竹简。 从而使得知识的积累和传播极为不便，从信息技术革命的发展历程来看，这应该是属于第（）次信息技术革命以前的事。 第四次信息技术革命是电报、电话、广播、电视的出现和普及，意义：进一步突破了时间和空间的限制；第五次信息技术革命是计算机技术与现代通信☆信息技术在不断，但一些古老的信息技术仍在使用，不能因为出现了新的信息技术就抛弃以前的信息技术。 二、信息技术的发展趋势：信息技术的发展趋势是（人性化）和（大众化）,、越来越友好的人机界面图形用户界面使显示在计算机屏幕上的内容在可视性和操控性方面大大改善。 ）虚拟现实技术：（）语音技术：语音识别技术（）语音合成技术（））智能代理技术：是人工智能技术应用的一个重要方面、越来越个性化的功能设计、越来越高的性能价格比电脑配置说明：虚拟现实技术举例：物理仿真实验室、大型游戏或视频、汽车碰撞计算机模拟实验等语音技术举例：语音拨号、语音查询、语音自动定票系统、语音

网络技术知识点总结

计算机三级网络技术备考复习资料 第一章计算机基础 1、计算机的四特点：有信息处理的特性，有广泛适应的特性，有灵活选择的特性。有正确应用的特性。（此条不需要知道） 2、计算机的发展阶段：经历了以下5个阶段(它们是并行关系)： 大型机阶段(1946年ENIAC、1958年103、1959年104机)、 小型机阶段、微型机阶段（2005年5月1日联想完成了收购美国IBM公司的全球PC业务）、客户机/服务器阶段（对等网络与非对等网络的概念） 互联网阶段（Arpanet是1969年美国国防部运营，在1983年正式使用TCP/IP协议；在1991年6月我国第一条与国际互联网连接的专线建成，它从中国科学院高能物理研究所接到美国斯坦福大学的直线加速器中心；在1994年实现4大主干网互连，即全功能连接或正式连接；1993年WWW技术出现，网页浏览开始盛行。 3、计算机应用领域：科学计算（模拟核爆炸、模拟经济运行模型、中长期天气预报）、事务处理（不涉及复杂的数学问题，但数据量大、实时性强）、过程控制（常使用微控制器芯片或者低档微处理芯片）、辅助工程(CAD，CAM，CAE，CAI，CAT)、人工智能、网络应用、多媒体应用。 4、计算机种类： 按照传统的分类方法：分为6大类：大型主机、小型计算机、个人计算机、工作站、巨型计算机、小巨型机。 按照现实的分类方法：分为5大类：服务器、工作站(有大屏幕显示器)、台式机、笔记本、手持设备(PDA等)。 服务器：按应用范围分类：入门、工作组、部门、企业级服务器；按处理器结构分：CISC、RISC、VLIW(即EPIC)服务器； 按机箱结构分：台式、机架式、机柜式、刀片式（支持热插拔，每个刀片是一个主板，可以运行独立操作系统）； 工作站：按软硬件平台：基于RISC和UNIX-OS的专业工作站；基于Intel和Windows-OS 的PC工作站。 5、计算机的技术指标： （1）字长：8个二进制位是一个字节。（2）速度：MIPS：单字长定点指令的平均执行速度，M:百万；MFLOPS：单字长浮点指令的平均执行速度。（3）容量：字节Byte用B表示，1TB=1024GB（以210换算）≈103GB≈106MB≈109KB≈1012B。 （4）带宽(数据传输率) ：1Gbps（10亿）=103Mbps（百万）=106Kbps（千）=109bps。（5）可靠性：用平均无故障时间MTBF和平均故障修复时间MTTR来表示。(6)版本 6、微处理器简史：Intel8080（8位）→Intel8088（16位）→奔腾（32位）→安腾（64位）EPIC 7、奔腾芯片的技术特点:奔腾32位芯片，主要用于台式机和笔记本，奔腾采用了精简指令RISC技术。 (1)超标量技术：通过内置多条流水线来同时执行多个处理，其实质是用空间换取时间；两条整数指令流水线，一条浮点指令流水线。 (2)超流水线技术：通过细化流水，提高主频，使得机器在一个周期内完成一个甚至多个操作，其实质是用时间换取空间。 奔腾采用每条流水线分为四级流水：指令预取，译码，执行和写回结果。(3)分支预测：分值目标缓存器动态的预测程序分支的转移情况。(4)双cache哈佛结构：指令与数据分开存储。 (5)固化常用指令。(6)增强的64位数据总线：内部总线是32位，与存储器之间的外部总线

人工智能考试必备整理

1、利用启发式搜索算法A 解决以下8数码(如下图所示)：设评价函数 表的内容。 10、将以下语句： (1)会朗读者是识字的，(2)海豚都不识字， (3) 有些海豚是很机灵的， (4) 有些很机灵的东西不会朗读。 形式化表示为合适公式。 答：令谓词R 、L 、D 、I 分别指示朗读、识字、海豚和机灵，则这些语句可 形式化表示如下：(1(x[R(xL(x](2(x[D(xL(x](3(x[D(xl(x](4(x[l(xR(x]13 、将题 10 中的 前三个语句作为已知事实(公理)，最后一语句作为目标(待证定理)，应用归结 反演方法，证明 目标成立。 答：将前三个语句和最后一语句的取反化简，并标准化为合取范式的子句 集:(1R(xL(x(2D(yL(y(3D(A(4l(A (5l(zR(z 2、有三个积木块(A 、B 、C )放在桌子上，且可以叠放 f(n=d(n+p(n ，画出搜索图，并给出各搜索循环结束时 OPEN 和

在一起，要求在任意初始状态，按自上而下 A 、 B 、C 的顺序叠放这三个积木块。搬动积木块应遵从以下约束：( 1)每次只能搬一块，( 2)只有顶空的积木块才能搬动。 请为机器人搬动积木块设计一个产生式系统，包括综合数据库、规则库和冲突解法(不必设计控制系统)；若初始状态和目标状态分别为：答案：1)综合数据 库 用谓词公式On(x,y 描述积木块的放置状态，x {A,B,C},y{A,B,C,Table} ；谓词公式Top-Clear(x 描述积木块x 顶空，x {A,B,C} 。问题状态就由这些谓词公式描述。2)规则库 为每个积木块的搬动设计规则，共有 5 个可能的搬动操作：Put-On(C,Table，Put-0 n(B,C,Put-0 n(B,Table,Put-0 n(A,B,Put-0 n(A,Table。规则依次排列如下(并采用First 冲突解法)： if Top-Clear(C0n(C,TablePut-0n(C,Table,revise；if Top-Clear(BTop- Clear(C0n(C,TablePut-0n(B,C,revise；if Top-Clear(B0n(B,C0n(C,Table Put-0n(B,Table，revise ； if Top-Clear(ATop-Clear(B0n(B,CPut-0n(A,B,revise ；if Top- Clear(A0n(A,B0n(B,CPut-0n(A,Table ，revise 。 其中Put-0n 操作符号指示Put-0n 操作并在计算机屏幕上显示该操作，函数revise 修改问题状态的描述到反映实际状态。作为解答的操作序列为： Put-0n(A,Table,Put-0n(C,Table,Put-0n(B,C,Put-0n(A,B。 3、表示包含下面句子含义的语义网络： ⑴典型的哺乳动物有毛发。⑵狗是哺乳动物，且吃肉。⑶Fido是John

(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。

信息技术基础知识点汇总

第一章 信息与信息技术知识点 【知识梳理】 二、信息的基本特征 1．传递性；2．共享性；3．依附性和可处理性；4．价值相对性；5．时效性；6．真伪性。 [自学探究] 1．什么是信息技术 ● 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存储、处理、检索、检测、分析和利用等的 技术。 ● 信息技术是指利用电子计算机和现代通讯手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的 技术。 ● 我国有些专家学者认为，信息技术是指研究信息如何产生、获取、传输、变换、识别和应用的科 学技术。 2 3 4．信息技术的发展趋势 1．多元化；2．网络化；3．多媒体化；4．智能化；5．虚拟化 5．信息技术的影响 (1)信息技术产生的积极影响。 ①对社会发展的影响；②对科技进步的影响；③对人们生活与学习的影响。 (2)信息技术可能带来的一些消极影响。 ①信息泛滥；②信息污染；③信息犯罪；④对身心健康带来的不良影响 6．迎接信息社会的挑战 (1)培养良好的信息意识；(2)积极主动地学习和使用现代信息技术，提高信息处理能力；(3)养成健康使用信息技术的习惯；(4)遵守信息法规。 知识补充： 计算机系统的组成：（由硬件和软件组成） 硬件组成： 运算器 控制器 存储器ROM 、RAM 、软盘、 硬盘、光盘 输入设备键盘、鼠标、扫描仪、手写笔、触摸屏 CPU (中央处理器)

输出设备显示器、打印机、绘图仪、音箱 软件系统： 第二章信息获取知识点 【知识梳理】 1.获取信息的基本过程（P18） 2.信息来源示例（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 3.采集信息的方法（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 4.采集信息的工具（P20）：扫描仪、照相机、摄像机、录音设备、计算机 文字.txt Windows系统自带 .doc 使用WORD创建的格式化文本，用于一般的图文排版 .html 用超文本标记语言编写生成的文件格式，用于网页制作 .pdf 便携式文档格式，由ADOBE公司开发用于电子文档、出版等方面 图形图象.jpg 静态图象压缩的国际标准（JPEG） .gif 支持透明背景图象，文件很小，主要应用在网络上.bmp 文件几乎不压缩，占用空间大 动画.gif 主要用于网络 .swf FLASH制作的动画，缩放不失真、文件体积小，广泛应用于网络 音频.wav 该格式记录声音的波形，质量非常高 .mp3 音频压缩的国际标准，声音失真小、文件小，网络下载歌曲多采用此格式 .midi 数字音乐/电子合成乐器的统一国际标准 视频.avi 用来保存电影、电视等各种影象信息.mpg 运动图象压缩算法的国际标准 .mov 用于保存音频和视频信息 .rm 一种流式音频、视频文件格式 6.常用下载工具（P29）：网际快车（flashget）、web迅雷、网络蚂蚁、cuteftp、影音传送带等。 7.网络信息检索的方法（P25 表2-7）：直接访问网页、使用搜索引擎、查询在线数据库 8.目录类搜索引擎和全文搜索引擎的区别（P26）： 确定信息需求确定信息来源采集信息保存信息

人工智能试验-八数码难题

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2012 —2013 学年第 1 学期） 课程名称：人工智能开课实验室：信自楼442 2012 年10月 24日 一、上机目的及内容 1.上机内容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 （1）复习程序设计和数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡； （2）掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法； （3）理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）设计并实现程序，求解出正确的解答路径； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析； （3）对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 问题描述： 在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以 不断改变将牌的布局。这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状 态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。 初始状态：8个数字将牌和空格在九宫格棋盘上的所有格局组成了问题的状态空间。其中，状态空间中的任一种状态都可以作为初始状态。 后继函数： 通过移动空格（上、下、左、右）和周围的任一棋子一次，到达新的合法状态。 目标测试： 比较当前状态和目标状态的格局是否一致。 路径消耗： 每一步的耗散值为1，因此整个路径的耗散值是从起始状态到目标状态的棋子移动的总步数。

三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） 数据结构 static int target[9]={1,2,3,8,0,4,7,6,5}; 全局静态变量，表示目标状态class eight_num { private: int num[9]; 定义八数码的初始状态 int not_in_position_num; 定义不在正确位置八数码的个数 int deapth; 定义了搜索的深度 int eva_function; 评价函数的值，每次选取最小的进行扩展public: