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人工智能第2章 参考答案

人工智能第2章 参考答案
人工智能第2章 参考答案

第2章知识表示方法部分参考答案

2.8设有如下语句,请用相应的谓词公式分别把他们表示出来:

(1)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。

解:定义谓词

P(x):x是人

L(x,y):x喜欢y

其中,y的个体域是{梅花,菊花}。

将知识用谓词表示为:

(?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))

(2) 有人每天下午都去打篮球。

解:定义谓词

P(x):x是人

B(x):x打篮球

A(y):y是下午

将知识用谓词表示为:

(?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x))

(3)新型计算机速度又快,存储容量又大。

解:定义谓词

NC(x):x是新型计算机

F(x):x速度快

B(x):x容量大

将知识用谓词表示为:

(?x) (NC(x)→F(x)∧B(x))

(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。

解:定义谓词

S(x):x是计算机系学生

L(x, pragramming):x喜欢编程序

U(x,computer):x使用计算机

将知识用谓词表示为:

?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))

(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。

解:定义谓词

P(x):x是人

L(x, y):x喜欢y

将知识用谓词表示为:

(?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))

2.9 用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手,要处理的世界有一张桌子,桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作:从桌上拣起一块积木;将手中的积木放到桌之上;在积木上再摞上一块积木;从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。

解:(1) 先定义描述状态的谓词

CLEAR(x):积木x 上面是空的。

ON(x, y):积木x 在积木y 的上面。

ONTABLE(x):积木x 在桌子上。

HOLDING(x):机械手抓住x 。

HANDEMPTY :机械手是空的。

其中,x 和y 的个体域都是{A, B, C}。

问题的初始状态是:

ONTABLE(A)

ONTABLE(B)

ON(C, A)

CLEAR(B)

CLEAR(C)

HANDEMPTY

问题的目标状态是:

ONTABLE(C)

ON(B, C)

ON(A, B)

CLEAR(A)

HANDEMPTY

(2) 再定义描述操作的谓词

在本问题中,机械手的操作需要定义以下4个谓词:

Pickup(x):从桌面上拣起一块积木x 。

Putdown(x):将手中的积木放到桌面上。

Stack(x, y):在积木x 上面再摞上一块积木y 。

Upstack(x, y):从积木x 上面拣起一块积木y 。

其中,每一个操作都可分为条件和动作两部分,具体描述如下: 图 机器人摞积木问题 C A B A B C

Pickup(x)

条件:ONTABLE(x),HANDEMPTY ,CLEAR(x)

动作:删除表:ONTABLE(x),HANDEMPTY

添加表:HANDEMPTY(x)

Putdown(x)

条件:HANDEMPTY(x)

动作:删除表:HANDEMPTY(x)

添加表:ONTABLE(x),CLEAR(x) ,HANDEMPTY

Stack(x, y)

条件:HANDEMPTY(x),CLEAR(y)

动作:删除表:HANDEMPTY(x),CLEAR(y)

添加表:HANDEMPTY ,ON(x, y) ,CLEAR(x)

Upstack(x, y)

条件:HANDEMPTY ,CLEAR(y) ,ON(y,x)

动作:删除表:HANDEMPTY ,ON(y, x)

添加表:HOLDING(y),CLEAR(x)

(3) 问题求解过程

利用上述谓词和操作,其求解过程为:

2.10 用谓词表示法求解农夫、狼、山羊、白菜问题。农夫、狼、山羊、白菜全部放在一条河的左岸,现在要把他们全部送到河的右岸去,农夫有一条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。似规划出一个确保全部安全过河的计划。请写出所用谓词的定义,并给出每个谓词的功能及变量的个体域。

解:(1) 先定义描述状态的谓词

要描述这个问题,需要能够说明农夫、狼、羊、白菜和船在什么位置,为简化问题表示,ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY Upstack(A,C) ONTABLE(A) ONTABLE(B) HOLDING(C) CLEAR(A) CLEAR(B) CLEAR(C) Putdown(C) ONTABLE(A) ONTABLE(B) ONTABLE(C) CLEAR(A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY Pickup(A) ONTABLE(A) ONTABLE(C) HOLDING(B) CLEAR(A) CLEAR(B) CLEAR(C)

Stack(C,B) ONTABLE(A) ONTABLE(C) ON(B,C) CLEAR(A) CLEAR(B) HANDEMPT Y ONTABLE(C) ON(B,C) CLEAR(A) CLEAR(B) HOLDING(A) Stack(B,A) ONTABLE(C) ON(B,C)

ON(A,B) CLEAR(A) HANDEMPT Pickup(B)

取消船在河中行驶的状态,只描述左岸和右岸的状态。并且,由于左岸和右岸的状态互补,因此可仅对左岸或右岸的状态做直接描述。本题选择对左岸进行直接描述的方法,即定义谓词如下:

AL(x):x在左岸

其中,x的个体域是{农夫,船,狼,羊,白菜}。对应地,?AL(x)表示x在右岸。

问题的初始状态:

AL(农夫)

AL(船)

AL(狼)

AL(羊)

AL(白菜)

问题的目标状态:

?AL(农夫)

?AL(船)

?AL(狼)

?AL(羊)

?AL(白菜)

(2) 再定义描述操作的谓词

本题需要以下4个描述操作的谓词:

L-R:农夫自己划船从左岸到右岸

L-R(x):农夫带着x划船从左岸到右岸

R-L:农夫自己划船从右岸到左岸

R-L(x) :农夫带着x划船从右岸到左岸

其中,x的个体域是{狼,羊,白菜}。

对上述每个操作,都包括条件和动作两部分。它们对应的条件和动作如下:

L-R:农夫划船从左岸到右岸

条件:AL(船),AL(农夫),?AL(狼)∨?AL(羊),?AL(羊)∨?AL(白菜)

动作:删除表:AL(船),AL(农夫)

添加表:?AL(船),?AL(农夫)

L-R(狼):农夫带着狼划船从左岸到右岸

条件:AL(船),AL(农夫),AL(狼),?AL(羊)

动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(狼)

添加表:?AL(船),?AL(农夫),?AL(狼)

L-R(羊):农夫带着羊划船从左岸到右岸

条件:AL(船),AL(农夫),AL(羊),AL(狼),AL(白菜)

或:AL(船),AL(农夫),AL(羊),?AL(狼),?AL(白菜)

动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(羊)

添加表:?AL(船),?AL(农夫),?AL(羊)

L-R(白菜):农夫带着白菜划船从左岸到右岸

条件:AL(船),AL(农夫),AL(白菜),?AL(狼)

动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(白菜)

添加表:?AL(船),?AL(农夫),?AL(白菜)

R-L :农夫划船从右岸到左岸

条件:?AL(船),?AL(农夫),AL(狼)∨AL(羊),AL(羊)∨AL(白菜)

或:?AL(船),?AL(农夫) ,?AL(狼),?AL(白菜),AL(羊)

动作:删除表:?AL(船),?AL(农夫)

添加表:AL(船),AL(农夫)

R-L(羊) :农夫带着羊划船从右岸到左岸

条件:?AL(船),?AL(农夫),?AL(羊) ,?AL(狼),?AL(羊),AL(白菜)

动作:删除表:?AL(船),?AL(农夫),?AL(羊)

添加表:AL(船),AL(农夫),AL(羊) (3) 问题求解过程

AL(农夫) AL(船) AL(狼) AL(羊) AL(白菜)

2.11 用谓词表示法求解修道士和野人问题。在河的北岸有三个修道士、三个野人和一条船,修道士们想用这条船将所有的人都运过河去,但要受到以下条件限制:

(1) 修道士和野人都会划船,但船一次只能装运两个人。

(2) 在任何岸边,野人数不能超过修道士,否则修道士会被野人吃掉。

假定野人愿意服从任何一种过河安排,请规划出一种确保修道士安全的过河方案。要求写出所用谓词的定义、功能及变量的个体域。

解:(1)定义谓词

先定义修道士和野人人数关系的谓词:

G(x,y,S): 在状态S 下x 大于y

GE(x,y,S):在状态S 下x 大于或等于y

其中,x,y 分别代表修道士人数和野人数,他们的个体域均为{0,1,2,3}。

再定义船所在岸的谓词和修道士不在该岸上的谓词:

Boat(z,S):状态S 下船在z 岸

EZ(x,S): 状态S 下x 等于0,即修道士不在该岸上

其中,z 的个体域是{L,R},L 表示左岸,R 表示右岸。

再定义安全性谓词:

L-R(羊) AL(狼) AL(白菜) ?AL(农夫) ?AL(船) ?AL(羊) R-L AL(农夫) AL(船) AL(狼) AL(白菜) ?AL(羊) AL(农夫) AL(船) AL(羊) AL(白菜) ?AL(狼) L-R(狼) R-L(羊) AL(白菜) ?AL(农夫) ?AL(船) ?AL(狼) ?AL(羊) L-R(白菜) AL(羊) ?AL(农夫) ?AL(船) ?AL(白菜) ?AL(狼) R-L AL(农夫) AL(船) AL(羊) ?AL(白菜) ?AL(狼) L-R(羊) ?AL(农夫) ?AL(船) ?AL(羊) ?AL(白菜) ?AL(狼)

Safety(z,x,y,S)≡(G(x,0,S)∧GE(x,y,S))∨(EZ(x,S))

其中,z,x,y的含义同上。该谓词的含义是:状态S下,在z岸,保证修道士安全,当且仅当修道士不在该岸上,或者修道士在该岸上,但人数超过野人数。该谓词同时也描述了相应的状态。

再定义描述过河方案的谓词:

L-R(x, x1, y, y1,S):x1个修道士和y1个野人渡船从河的左岸到河的右岸

条件:Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(L,S)

动作:Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(R,S’) R-L (x, x1, y, y1,S):x2个修道士和y2个野人渡船从河的左岸到河的右岸

条件:Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(R,S)

动作:Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(L,S’)

(2) 过河方案

Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)

L-R(3, 1, 3, 1,S0) L-R(3, 0, 3, 2,S0)

Safety(L,2,2,S1)∧Safety(R,1,1,S1)∧Boat(R,S1)

Safety(L,3,1,S1’)∧Safety(R,0,2,S1’)∧Boat(R,S1’)

R-L (2, 1, 2, 0,S1) R-L (3,0, 1, 1,S1’)

Safety(L,3,2,S2)∧Safety(R,0,1,S2)∧Boat(L,S2)

L-R(3, 0, 2, 2,S2)

Safety(L,3,0,S3)∧Safety(R,0,3,S3)∧Boat(R,S3)

R-L (3, 0, 0, 1,S3)

Safety(L,3,1,S4)∧Safety(R,0,2,S1)∧Boat(L,S4)

L-R(3, 2, 1, 0,S4)

Safety(L,1,1,S5)∧Safety(R,2,2,S5)∧Boat(R,S5)

R-L (1, 1, 1, 1,S5)

Safety(L,2,2,S6)∧Safety(R,1,1,S6)∧Boat(L,S6)

L-R(2, 2, 2, 0,S6)

Safety(L,0,2,S7)∧Safety(R,3,1,S7)∧Boat(R,S7)

R-L (0, 0, 2, 1,S7)

Safety(L,0,3,S8)∧Safety(R,3,0,S8)∧Boat(L,S8)

L-R(0, 0, 3, 2,S8)

Safety(L,0,1,S9)∧Safety(R,3,2,S9)∧Boat(R,S9)

R-L (0, 1, 1, 0,S9)

Safety(L,1,1,S10)∧Safety(R,2,2,S10)∧Boat(L,S10)

L-R(1, 1, 1, 1,S10)

Safety(L,0,0,S11)∧Safety(R,3,3,S11)∧Boat(R,S11)

2.18 请对下列命题分别写出它们的语义网络:

(1) 每个学生都有一台计算机。

解:

(2) 高老师从3月到7月给计算机系学生讲《计算机网络》课。

解:

(3) 学习班的学员有男、有女、有研究生、有本科生。

解:参例2.14

(4) 创新公司在科海大街56号,刘洋是该公司的经理,他32岁、硕士学位。 解:参例2.10

(5) 红队与蓝队进行足球比赛,最后以3:2的比分结束。

解:

2.19 请把下列命题用一个语义网络表示出来:

g s o c 学生 占有权 计算机

Owner Owns F

GS g ISA 讲课事件 高老师 老师 Subject 计算机系学生

Object 7月 8月 Start End 讲课 计算机网络 Action Caurse 足球赛 比赛

AKO 红队

蓝队 3:2 Participants1 Participants 2

Outcome ISA

ISA AKO

(1) 树和草都是植物;

解:

(2) 树和草都有叶和根;

解:

(3) 水草是草,且生长在水中;

解:

(4) 果树是树,且会结果;

解:

(5) 梨树是果树中的一种,它会结梨。

解:

2.25 假设有以下一段天气预报:“北京地区今天白天晴,偏北风3级,最高气温12o,最低气温-2o,降水概率15%。”请用框架表示这一知识。

解:

Frame<天气预报>

地域:北京

时段:今天白天

天气:晴 植物 草 树 AKO AKO 草 树 是一种 是一种

植物 叶 根 Have Have 草 水草 水中 AKO Live 植物

AKO 树 果树 结果 AKO Can 植物

AKO 果树 梨树 结梨 AKO Can

AKO

风向:偏北

风力:3级

气温:最高:12度

最低:-2度

降水概率:15%

2.26 按“师生框架”、“教师框架”、“学生框架”的形式写出一个框架系统的描述。解:师生框架

Frame

Name:Unit(Last-name,First-name)

Sex:Area(male,female)

Default:male

Age:Unit(Years)

Telephone:Home Unit(Number)

Mobile Unit(Number)

教师框架

Frame

AKO

Major:Unit(Major-Name)

Lectures:Unit(Course-Name)

Field:Unit(Field-Name)

Project :Area(National,Provincial,Other)

Default:Provincial

Paper:Area(SCI,EI,Core,General)

Default:Core

学生框架

Frame

AKO< Teachers-Students >

Major:Unit(Major-Name)

Classes:Unit(Classes-Name)

Degree:Area(doctor,mastor, bachelor)

Default:bachelor

人工智能技术及应用习题答案第2章

习题2 一、名词解释 1. 物联网 物联网(Internet of Things,IOT)就是把所有物品通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描仪等信息传感设备与互联网连接起来(见图2-2),进行信息交换和通讯,实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。 2. 传感器 传感器是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。 3. 云计算 云计算是一种模型,它可以实现随时、随地、便捷、随需地从可配置计算资源共享池中获取所需的资源(例如网络、服务器、存储、应用及服务),资源能够快速供应和释放,使管理资源的工作量和与服务提供商的交互减小到最低限度。 4. 存储虚拟化 虚拟化和分布式在共同解决一个问题,就是物理资源重新配置形成逻辑资源。其中虚拟化做的是造一个资源池,而分布式做的是使用一个资源池。 虚拟化包括计算虚拟化、网络虚拟化和存储虚拟化。 存储虚拟化通常做的是多虚一,除了解决弹性、扩展问题外,还解决备份的问题。 5. 公有云 公有云是为大众建的,所有入驻用户都称租户,不仅同时有很多租户,而且一个租户离开,其资源可以马上释放给下一个租户。 6. 大数据 大数据是指数量庞大而复杂,传统的数据处理产品无法在合理的时间内捕获、管理和处理的数据集合。 7. 区块链 区块链是一种网络上多人记录的公共记账,记载所有交易记录。 8. 结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据。

9. 非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 10.半结构化数据 介于结构化数据和非结构化数据之间,如网页。 二、选择题 1、人工智能赖以生存的土壤( A )。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 2、人工智能的血液( B )。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 3、人工智能的算力( D )。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 4、人工智能的安全保障( C )。 A. 物联网 B.大数据 C. 区块链 D. 云计算 5、( D )不是人工智能核心要素。 A. 算法 B.算力 C. 数据 D. 网络 6、( D )不是物联网具有的特点。 A.全面感知 B. 实时传送 C.智能控制 D. 存储 7、物联网技术架构一般采用(A )层。 A.4 B.5 C.6 D.8 8、物联网技术架构最低层是( A )。 A.感知层 B.传输层 C.支撑层 D.应用层 9、物联网技术架构最高层是( D )。 A.感知层 B.传输层 C.支撑层 D.应用层 10、( D )不是物联网感知层技术。

人工智能作业一答案

作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统,该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译,讨论 该系统的性能度量,环境,执行器,感知器,并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量:翻译的正确率 环境:电话线路 传感器:麦克风 执行器:音响 完全可观察的,单agent,确定的(无噪音条件下),片段的,静态的,离散的。2.考虑一个医疗诊断系统的agent,讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent, 基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。 能够治愈病人的方法有很多种,系统必须衡量最优的方法来推荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树,起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离,然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先; (b).宽度优先; (c).爬山法; (d).最佳优先; 图一 【Answer】: 建立树: 深度: 宽度: 爬山法: 优先搜索: 4.图二是一棵部分展开的搜索树,其中树的边记录了对应的单步代价,叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值,假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程,同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录: 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】: 贪婪最佳优先:如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C 一致代价搜索:B,D,E,F,G,H,C A*树搜索:如果h(B)>15,首先访问D 如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C 图二 5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态,证明如果h是一致的,那么它是

《人工智能》--课后习题答案

《人工智能》课后习题答案 第一章绪论 答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。 答:“智能”一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。 智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。 答:专家系统是一个智能的计算机程序,他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。 答: 自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列

机器人—足球机器人 模式识别—Microsoft Cartoon Maker 博弈—围棋和跳棋 第二章知识表达技术 解答: (1)状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G): S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的状态,G S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。 状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态: O1 O2 O3 Ok S0S1S2……G 其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)

(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。 与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。 (3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。即用一个有向图表示概念和概念之间的关系,其中节点代表概念,节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。 常见的语义网络形式有命题语义网络、数据语义网络:E-R图(实体-关系图)、语言语义网络等。 解答: (1)

人工智能练习题答案

1、什么是人工智能?人工智能有哪些研究领域?何时创建该学科,创始人是谁? (1)AI(Artificial Intelligence)是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科(或技术),再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧(能)特点的机器或系统 (2)人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定力证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等(3)人工智能于1956年夏季,由麦卡锡,明斯基、洛切斯特、香农等发起创建 2、产生式系统的由哪三部分组成?各部分的功能是什么? 课本29页 (1)产生式系统由综合数据库、产生式规则和控制系统三部分组成 (2)综合数据库用于存放当前信息,包括初始事实和中间结果; 产生式规则用于存放相关知识; 控制系统用于规则的解释或执行程序。 3、设有三枚硬币,其初始状态为(反,正,反),允许每次翻转一个硬币(只翻一个硬币,必须翻一个硬币)。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态(反,反,反)的通路。画出状态空间图。 课本51页 问题求解过程如下: (1)构建状态 用数组表示的话,显然每一硬币需占一维空间,则用三维数组状态变量表示这个知识:Q=(q1 , q2 , q3) 取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面 构成的问题状态空间显然为: Q0=(0,0,0),Q1=(0,0,1),Q2=(0,1,0), Q3=(0,1,1), Q4=(1,0,0),Q5=(1,0,1),Q6=(1,1,0),Q7=(1,1,1) (2)引入操作 f1:把q1翻一面。 f2:把q2翻一面。 f3:把q3翻一面。 显然:F={f1,f2,f3} 目标状态:(找到的答案)Qg=(0,0,0)或(1,1,1) (3)画出状态图

人工智能复习题和答案

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

人工智能复习题及答案

一、填空: 1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟与行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。 3.人工智能的基本技术包括表示、运算、搜索归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑就是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点与命题逻辑的区别就是(10)。 5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值就是(11) 。 6.设P就是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为(12)。 7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着 13 ,CF(A)=-1, 则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。 8.谓词公式G就是不可满足的,当且仅当对所有的解释(16)。 9.谓词公式与其子句集的关系就是 (17)。 10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为(18),则结论成立。 11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1与C2的归结式R(C1,C2)= (19)。 12.若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1与C2的归结式R(C1,C2)= (20) 。 13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21) ,δ·ε= (22) 。 14.有子句集S={P(x),P(y)},其MGU= (23) 。 15.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的就是 (24), (25) , (26)。 16.状态图启发式搜索算法的特点就是 (27)。 17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际就是一个 (28),深度优先搜索算法中,OPEN表 的数据结构实际就是一个 (29) 。 18.产生式系统有三部分组成 (30), (31) 与推理机。其中推理可分为 (32) 与 (33)。 19.专家系统的结构包含人机界面、 (34) , (35) , (36) , (37) 与解释模块。 20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:CF(~A)= (38) ,CF(A1∧A2 )= (39) ,CF(A1∨A2 )= (40) 。 21.开发专家系统所要解决的基本问题有三个,那就就是知识的获取、知识的表示与(41),知识表 示的方法主要有 (42) , (43) , (44) 与语义网络等,在语义网络表示知识时,所使用的推理方法有 (45) 与 (46) 。 22.MYCIN系统中使用不确定推理,规则A→B由专家指定其可信度CF(B,A),若A真支持B真,则指 定CF(B,A)(与零比较)应 (47) ;若A真不支持B真,则指定CF(B,A)应 (48) 。 23.机器学习的含义就是 (49) 。 24.自然语言理解不仅包括计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息,能正确回答输入信息 中的有关问题,而且还包括 (50) 、 (51) 、 (52) 。 25.设U={a,b,c,d},A={a,b},B={a,b,c},m(A)=0、6,m(U)=0、4,U的其它子集的基本概率分配函 数m值均为0,则Bel(A)= (53) ,Bel(B)= (54) 。 26.证据理论中集合A的信任区间为[1,1],则其语意解释为 (55) 。 27.人工智能三大学派就是。 28.化成子句形式为: 。

人工智能导论课参考答案第2章

第2章知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句,请用相应的谓词公式分别把他们表示出来: (1)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。 解:定义谓词 P(x):x是人 L(x,y):x喜欢y 其中,y的个体域是{梅花,菊花}。 将知识用谓词表示为: (?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解:定义谓词 P(x):x是人 B(x):x打篮球 A(y):y是下午 将知识用谓词表示为: (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快,存储容量又大。 解:定义谓词 NC(x):x是新型计算机 F(x):x速度快 B(x):x容量大 将知识用谓词表示为: (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解:定义谓词 S(x):x是计算机系学生 L(x, pragramming):x喜欢编程序 U(x,computer):x使用计算机 将知识用谓词表示为: ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解:定义谓词 P(x):x是人 L(x, y):x喜欢y 将知识用谓词表示为: (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))

2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手,要处理的世界有一张桌子,桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作:从桌上拣起一块积木;将手中的积木放到桌之上;在积木上再摞上一块积木;从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解:(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x):积木x上面是空的。 ON(x, y):积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x):积木x在桌子上。 HOLDING(x):机械手抓住x。 HANDEMPTY:机械手是空的。 其中,x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是: ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是: ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中,机械手的操作需要定义以下4个谓词: Pickup(x):从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x):将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y):在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y):从积木x上面拣起一块积木y。 其中,每一个操作都可分为条件和动作两部分,具体描述如下:

人工智能答案1

廉师友<<人工智能>>作业一参考答案 1.已知前提:(1)如果x与y是同班同学,则x的老师也是y的老师;(2)小李和小张是同班同学;(3)王先生是小李的老师,运用自然演绎推理证明: 王先生也是小张的老师。 证明:首先定义谓词: Teacher x是y的老师 x , ) (y x (y Classmates x和y是同班同学 , ) 则已知的前提可以符号化为: (1))) Classmates Teacher y y x ? y ? ? ∧ x→ z ( ) ) ( z , , , x (z Teacher ( (2)) Teacher Wang , (Xiaoli (3)) Xiaoli Classmates (Xiaozhang , 要证的结论为:) Teacher Wang , (Xiaozhang 推导过程如下: ①)) F x z F y ? ?P规则 ? y x→ y ∧ , ( ) , z ) ( , x G (z ( ② Classmates Xiaoli Xiaozhang Xiaoli Teacher→ ∧ Wang Wang Teacher ( , (Xiaozhang , ) ) ( , ) ①UI规则 ③) Wang Teacher P规则 (Xiaoli , ④) Xiaoli Classmates P规则 , (Xiaozhang ⑤) Classmates Xiaoli Xiaoli Teacher∧ Wang , (Xiaozhang ) ( , ③④合取引入 ⑥) Teacher②⑤假言推理 Wang , (Xiaozhang (补充)利用自然演绎推理证明(,) W a b ??→和(,) ? ?是((,)(,)) x y P x y W x y P a b 的逻辑结果。 证明:①((,)(,)) x y P x y W x y ??→P规则 ②) b P→①全称固化(UI规则) a a W , ( ) , (b ③) ?P规则 W a (b ,

人工智能期末试题及标准答案完整版(最新)

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,Sg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(Heu ristic)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(ArtificialIntelligence) ,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

人工智能复习题汇总(附答案)

一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是(C )。 A. 明斯基 B. 图灵 C. 麦卡锡 D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence B. Artificial Intelligence C. Automatic Information D. Artificial Information 3. 下列那个不是子句的特点(D) A.子句间是没有合取词的(∧) B子句通过合取词连接句子(∧) C子句中可以有析取词(∨) D子句间是没有析取词的(∨) 4. 下列不是命题的是(C )。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目搜索和(A) A启发式搜索B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6. 从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程,即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是(B) A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7. 下面不属于人工智能研究基本内容的是(C )

A. 机器感知 B. 机器学习 C. 自动化 D. 机器思维 8.S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字,因此可将子句(A)从S中删去 A. P∨Q∨R B. ┑Q∨R C. Q D.┑R 9. 下列不属于框架中设置的常见槽的是(B )。 A. ISA槽 B. if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10. 常见的语意网络有(D )。 A. A-Member-of联系 B. Composed–of联系 C. have 联系 D. 以上全是 1.在深度优先搜索策略中,open表是(B )的数据结构 A.先进先出 B.先进后出 C. 根据估价函数值重排 D.随机出 2.归纳推理是(B )的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般到一般 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(B )

人工智能2019答案

第一章已完成成绩: 100、0分 1 【单选题】2016年3月,人工智能程序()在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。 ?A、AlphaGo ?B、DeepMind ?C、Deepblue ?D、AlphaGo Zero 我的答案:A得分: 10、0分 2 【单选题】首个在新闻报道的翻译质量与准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统就是()。?A、苹果 ?B、谷歌 ?C、微软 ?D、科大讯飞 我的答案:C得分: 10、0分 3 【多选题】属于家中的人工智能产品的有()。 ?A、智能音箱 ?B、扫地机器人 ?C、声控灯 ?D、个人语音助手 我的答案:ABD得分: 10、0分 4 【多选题】目前外科手术领域的医用机器人的优点有()。 ?A、定位误差小 ?B、手术创口小 ?C、不需要人类医生进行操作 ?D、能够实时监控患者的情况 ?E、可以帮助医生诊断病情

我的答案:AB得分: 10、0分 5 【判断题】在神经网络方法之前,机器翻译主要就是基于统计模型的翻译。() 我的答案:√得分: 10、0分 6 【判断题】人工智能具有学会下棋的学习能力,就是实现通用人工智能算法的基础。() 我的答案:√得分: 10、0分 7 【判断题】目前还没有成功进行无人自动驾驶的案例。() 我的答案:×得分: 10、0分 8 【判断题】智能家居应该能自动感知周围的环境,不需要人的操控。() 我的答案:√得分: 10、0分 9 【判断题】智能音箱本质上就是音箱、智能语音交互系统、互联网、内容叠加的产物。() 我的答案:√得分: 10、0分 10 【判断题】基于句法的机器翻译就是目前较为流行的翻译方法,基本达到了预期的理想。() 我的答案:× 第二章已完成成绩: 100、0分 1 【单选题】被誉为计算机科学与人工智能之父的就是()。 ?A、图灵 ?B、费根鲍姆

人工智能作业答案(中国矿大)

1把以下合适公式化简为合取范式的子句集: (1)? (?x)(?y)(?z){P(x) ? (?x)[Q(x, y) ? R(z)]} (2)( ?x)( ?y){{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ? (?y)[P(f(y)) ? Q(g(x))]} (3) (?x)( ?y){P(x) ∧ [Q(x)∨ R(y)]}? (?y){[P(f(y))? Q(g(y))]? (?x)R(x)} (1) ??(?x)( ?y)( ?z){P(x) ? (?x)[Q(x,y) ? R(z)]} ??(?x)( ?y)( ?z){ ?P(x) ∨ ( ?x)[?Q(x,y) ∨ R(z)]} ? (?x)( ?y)( ?z){ P(x) ∧ (? x)[Q(x,y) ∧?R(z)]} ? P(A) ∧ [Q(f(y,z), y) ∧?R(z)] ? {P(A), Q(f(y,z),y), ∧?R(w)} (2)? (?x)(?y){{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ? (?y)[P(f(y)) ? Q(g(x))]} ? (?x)(?y){?{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ∨(?y)[?P(f(y)) ∨ Q(g(x))]} ? (?x)(?y){?P(x) ∨ [?Q(x) ∧?R(y)] ∨ (?w)[?P(f(w)) ∨ Q(g(x))]} ? (?x){?P(x) ∨ [?Q(x) ∧?R(h(x))] ∨ (?w)[?P(f(w)) ∨ Q(g(x))]} ? [?P(x) ∨?Q(x) ∨?P(f(w)) ∨ Q(g(x))] ∧ [?P(x) ∨?R(h(x)) ∨?P(f(w)) ∨ Q(g(x))] ? {?P(x1) ∨?Q(x1) ∨?P(f(w1) ∨ Q(g(x1)),

人工智能习题答案

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第一章绪论 1-1. 什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看: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能功能,并开发相关理论和技术。 从能力角度来看:人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 1-2. 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用?控制论之父维纳1940 年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论,根据这一理论,一个机械系统完全能进行运算和记忆。 帕梅拉?麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979) 中曾经指出:在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算 模型,而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。数理逻辑从19 世纪末起就获迅速发展;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。 1943年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型,即MP模型。60-70年代,联结主义,尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过 热潮, 控制论思想早在40-50 年代就成为时代思潮的重要部分,影响了早期的人工智能工作者。到 60-70 年代,控制论系统的研究取得一定进展,播下智能控制和智能机器人的种子。 1-3. 为什么能够用机器(计算机)模仿人的智能? 物理符号系统的假设:任何一个系统,如果它能够表现出智能,那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。反之,任何系 统如果具有这 6 种功能,那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。 物理符号系统的假设伴随有3个推论。 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。 推论二: 既然计算机是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能。 推论三: 既然人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,那么我们就能够用计 算机来模拟人的活动。 1-4. 现在人工智能有哪些学派?它们的认知观是什么?符号主义(Symbolicism) ,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。] 认为人的认知基元是符号,而且认知过程即符号操作过

人工智能习题作业知识表示方法I习题答案

第二章 知识表示方法课后习题及答案 一、 选择题: 1.下列说法正确的是: ( C ) (A)置换可以交换 (B)公式集总可以合一 (C)语义网络是知识的图解表示 (D)“时间”是“春天”的实例 2.在表示和求解比较复杂的问题时,往往采用哪些表示方法? ( ABCD ) (A)状态空间法 (B)框架表示法 (C)语义网络法 (D)谓词逻辑法 3.语义网络表示法一般以下哪种继承是不存在的? ( D ) (A)值继承 (B)“如果需要”继承 (C)“默认”继承 (D)左右继承 4.下列哪些不属于谓词逻辑的基本组成部分? ( D ) (A)谓词符号 (B)变量符号 (C)函数符号 (D)操作符 5. 假设P为真,Q为假,下列公式为真的是 ( A ) (A) P∨Q (B) P∧Q (C) P=>Q (D) ~P 6.下列人物哪些提出过语义网络方法? ( AC )

(A)Simmons (B)Brooks (C)Slocum (D)Winner 7.下列知识表示方法属于陈述式知识表达方法的是。 ( ABC ) (A)语义网络 (B)框架 (C)剧本 (D)过程 8. 下列关于知识的说法正确的是。 ( ABC ) (A)知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息 (B)知识是经过加工的信息 (C)知识是事实、信念和启发式规则 (D)知识是凭空想象的 9.雪是白色的,这句话是 ( A ) (A)事实 (B)规则 (C)控制 (D)元知识 10.下列计算机语言一般属于基于对象的知识表示的人工智能语言的是 ( C ) (A)Lisp (B)Prolog (C)Smalltalk (D)Visual Basic 11.下列等价关系不成立的是 ( D ) (A)~(~P)等价于P (B)PVQ等价于~P=>Q (C)~(P∨Q)等价于~P∧~Q (D)P=>Q等价于~P=>~Q 12. 操作符可以为_____. ( ABCD ) A.走步 B.过程 C.规则 D.数学算子 13.在梵塔问题归约图中,某子问题属于本原问题,那么此子问题的解应该包含_____步移动. ( A )

2019年人工智能与健康考试题附答案

2019年度人工智能与健康考试答案 一、单选题 1.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。( 2.0分) A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 2.()是通过建立人工神经网络,用层次化机制来表示客观世界,并解释所获取的知识,例如图像、声音和文本。(2.0分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 3.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系,概率是()比较,从小到老的数据才是每个人的。(2.0分)

A.横向 B.纵向 C.交叉 D.立体 4.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,健康是经济社会发展的()。(2.0分) A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 5.下列判定标准中,不属于金标准的是()。(2.0分) A.化验检出埃博拉病毒→感染 B.病理检测发现突变细胞→肿瘤 C.心电图显示T波改变→供血不足 D.超声显示室间隔缺损→先心病 6.在高血压诊断标准的变迁史上,()将高血压的诊断标准定为120/80mmHg 以下更受益。(2.0分)

A.1949年 B.1984年 C.1993年 D.2016年 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,全民健康是建设健康中国的()。(2.0分) A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 8.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区,排名第一的城市是()。(2.0分) A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州

9.()是指能够按照人的要求,在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。(2.0分) A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 10.现在医学上使用的水银柱血压计是在()开始应用于临床的。(2.0分) A.1872年 B.1896年 C.1970年 D.2005年 11.古代把计量叫“度量衡”,其中,“衡”是测量()的过程。(2.0分) A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重

人工智能作业三(答案)

作业三 1. 下列两个一阶逻辑的语句有什么问题?如果错误,请给出正确的表示: (a) ) ( ) (x Tall x xBoy∧ ? (要表达的意思: 所有的男孩都是高的) (b) ) ( ) (x Tall x xBoy? ? (要表达的意思:一些男孩是高的) [Answer]: ) ( ) (x Tall x xBoy? ? ) ( ) (x Tall x xBoy∧ ? 2.已知如下的两个命题“任何一个选了人工智能(AI)课程的人都是聪明的”,“任 何一门课只要教授人工智能相关知识它就是人工智能(AI)课程”,其相应的一阶 逻辑表达式如下: ? x (? y AI course(y) ∧ Takes(x,y)) ? Smart(x) ? x (? y AI topic(y) ∧ Teaches(x,y)) ? AI course(x) 现在已知事实:John选了课程CS3243,CS3243课教授的推理知识属于人工智 能相关知识,请将该事实表达成一阶逻辑句子,并且将该语句转换成CNF的形式, 然后用归结算来证明“john是聪明的”。 [Answer]: CNF形式: ) 3243 , ( ) , 3243 ( ) ( _CS John Takes Inference CS Teaches Inference topic AI∧ ∧

3.考虑从一副标准的52张纸牌(不含大小王)中分发每手5张牌的扑克牌域。假设发牌人是公平的。 (a)在联合概率分布中共有多少个原子事件(即,共有多少种5张手牌的组合)?每个原子事件的概率是多少? (b)拿到大同花顺(即同花的A、K、Q、J、10)的概率是多少?四同张(4张相同的牌,分别为4种花色)的概率是多少? [Answer]: (a) C552,1/C552 (b) 4/C552, C113C148/C552 4.文本分类是基于文本内容将给定的一个文档分类成固定的几个类中的一类。朴素贝叶斯模型经常用于这个问题。在朴素贝叶斯模型中,查询(query)变量是这个文档的类别,而结果(effect)变量时语言中每个单词的存在与否;假设文档中单词的出现是独立的,单词的出现由文档类别决定。 1)给定一组已经被分类的文档,准确解释如何构造这样的模型。 2)准确解释如何分类新文档。 3)题目中的条件独立性假设合理吗?请讨论。 [Answer]: 1) P(category|document)= P(document|category)P(category)/P(document) 2)P(document|category),P(category)根据已有条件可以统计计算出,因此,给定一个新的测试文档,只需将P(document|category)P(category)最大的category赋给该文档即可。 3)不合理,单词之间不具有独立性。 5.“三一”重工想某工程投标,计划采取两种策略:一种是投高标,中标概率为0.2,不中标概率为0.8;另一种是投低标,中标与不中标的概率均为0.5。投标

2017春季《人工智能》试题答案

期末作业考核 《人工智能》 满分100分 一、判断题(每题3分,共30分) 1. 从选手的角度看,博弈树就是一棵与或树,其特点是博弈的目标状态是初始节点,博弈树中的“或” 节点和“与”节点逐层交替出现。(√) 2. 遗传算法的编码方法常用编码方式有二进制编码、浮点数编码方法、格雷码、几何图形方法。(√) 3. 如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的,那么这种搜索就叫做宽度优先搜索。(√) 4. 在宽度优先搜索中,OPEN表的数据结构是栈。(√) 5. 目前,人工智能的主要学派有下列3家:符号主义、分割主义和现实主义。(×) 6. 行为主义认为人工智能源于控制论。(×) 7. 在前馈网络中,多个神经元互连以组织一个互连神经网络。(×) 8. 问题归约法是从中间状态出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把初始问题归 约为一个平凡的本原问题集合。(√) 9. 在问题归约图中,终叶节点是可解节点。(×) 10. 子句是由文字的析取组成的公式。(×) 二、简答题(每题15分,共45分) 1. 当前人工智能有哪些学派,他们的认知观是什么? 答:当前人工智能有符号主义、联结主义、行为主义三大学派。 符号主义,又称为逻辑主义、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。认为人的认知基元是符号,而且认知过程即符号操作过程。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。知识是信息的一种形式,是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。 联结主义,又称为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。认为人的思维基元是神经元,而不是符号处理过程。认为人脑不同于电脑,并提出联结主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式。 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-动作型控制系统认为智能取决于感知和行动。认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理;人工智能可以象人类智能一样逐步进化。智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。符号主义、联结主义对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的抽象,因而是不能真实地反映客观存在的。 2.简述反演的基本算法。 答:包括线性反演和非线性反演 线性反演包括:最速下降、高斯反演、马垮塌反演 非线性反演包括:遗传算法、模拟退火等 看你要做什么了,要根据不同的需要选择不同的反演方法,不过非线性反演计算时间长

人工智能复习题(答案)

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)。 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“与结点”和“或结点”。 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 10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的(A)领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理

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