人工智能测试题

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1、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，

2、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。8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

3、性质来看，Agent的分类：信息型Agent、合作型Agent、接口型Agent、移动型Agent等。12用计算机来实现状态图的搜索，有两种最基本的方式：树式搜索和线式搜索。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；人机通信机能理解指示命令、输出内部状态，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

4、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。17PRPLOG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，产生式规则库推理机动态数据库结构如图所示：19机器定理证明有四个主要方法：(1)自然演绎法；(2)判定法；(3)定理证明器；(4)计算机辅助证明。20在启发式搜索所使用的估价函数f(x)中，g(x)和h(x)各起什么作用？ g(x)为从初始节点So到节点x已经付出的代价。利用启发函数h(x)制导的启发式搜索, 实际是一种深度优先的搜索策略。21什么是Agent，简述Agent基本特性。Ag

5、ent指的是一种实体，而且是一种具有智能的实体。这种实体可以是智能软件、智能设备、智能机器人或智能计算机系统等等，甚至也可以是人。Agent应具有如下基本特性：(1) 自主性：亦称自治性, 即能够在没有人或别的Agent的干预下, 主动地自发地控制自身的行为和内部状态, 并且还有自己的目标或意图。 (2) 反应性：即能够感知环境, 并通过行为改变环境。 (3) 适应性：即能根据目标、环境等的要求和制约作出行动计划, 并根据环境的变化, 修改自己的目标和计划。 (4) 社会性：即一个Agent一般不能在环境中单独存在, 而要与其他Agent在同一环境中协同工作。22何为不确定性？ 不确定性有哪些

6、类型？在信息和知识中，含有不肯定、不可靠、不准确、不确切、不精确、不严格、不严密、不完全甚至不一致的成分，现在人们一般或者习惯上将这些信息特征统称为不确定性。不确定性有：(狭义)不确定性、不确切性(模糊性)、不完全性、不一致性和时变性等几种类型。23什么是专家系统， 专家系统包括哪些基本部分？ 每一部分的主要功能是什么？ 顾名思义，专家系统(ES)就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。专家系统包括以下几个基本部分：(及各自的主要功能)(1) 知识库：通常以一个个文件的形式存放于外部介质上，专家系统运行时将被调入内存。知识库中的知识通常就是按照知识的表示形式、性质、层

7、次、内容来组织的，构成了知识库的结构。(2) 推理机：实现(机器)推理。包括通常的逻辑推理或基于产生式的操作。(3) 动态数据库：它是存放初始证据事实、推理结果和控制信息的场所，它只在系统运行期间产生、变化和撤消。(4) 人机界面：用户与专家系统的交互界面，并输出结果以及对系统的行为和最终结果做出适当解释。(5) 解释模块：向用户解释专家系统的行为和结果。(6) 知识库管理系统：主要在专家系统的开发阶段使用，但在专家系统的运行阶段也要经常用来对知识库进行增、删、改、查等各种管理工作。24请简述遗传算法的三种遗传操作。选择-复制(selection reproduction)操作是模拟生物界优胜

8、劣汰的自然选择法则的一种染色体运算, 就是从种群中选择适应度较高的染色体进行复制,以生成下一代种群。交叉 (crossover)亦称交换、交配或杂交,就是互换两个染色体某些位上的基因。变异(mutation)亦称突变,就是改变染色体某个(些)位上的基因。25实现机器的自然语言理解都涉及的工作有：(1)语法分析；(2)语义分析；(3)语用分析。26设有如图所示的一棵与或树，请指出解树；并分别按和代价及最大代价求解树代价；然后，指出最优解树。解：由左边的解树可得：按和代价：g(D)4=1+2+1g(A)=7=1+2+1+3g(So)=12=7+5按最大代价：g(D)2，g(A)=5，g(So)=1

9、0 由右边的解树可得：g(E)，g(B) SoAD为最优解树即 左边为最优解树。 27. 设有如下一组规则：r1：if E1 then E2(0.6)r2：if E2 and E3 then E4(0.8)r3：if E4 then H(0.7)r4：if E5 then H(0.9)且已知CF(E1)=0.5，CF(E3)=0.6，CF(E5)=0.4用确定性理论求CF(H)。解：CF(E2)=0.50.6CF(E4)=0.8min(0.3，0.6)=0.80.3=0.24CF(H)1=0.240.7=0.1680CF(H)2=0.90.4=0.360CF(H)=CF(H)1+CF(H)2C

10、F(H)1CF(H)2=0.168+0.360.1680.36=0.5280.06048=0.4675228设有如下一组产生式规则和证据事实，试用确定性理论求出CF(E)。规则: if A then B(0.9) if B and C then D(0.8) if A and C then D(0.7) if B or D then E(0.6)事实：A，CF(A)=0.8；C，CF(C)=0.9 解：由规则得：CF(B)=0.90.8=0.72由规则得：CF(D)1=0.8min0.72，0.9=0.80.72=0.576由规则得：CF(D)2=0.7min0.8，0.9=0.70.8=0.

11、56从而 CF(D)=CF(D)1+CF(D)2CF(D)1CF(D)2=0.576+0.560.5760.56=0.81344由规则得：CF(E)=0.6max0.72，0.81344=0.60.81344=0.48806429设已知：（1）凡是清洁的东西就有人喜欢；（2）人们都不喜欢苍蝇。用归结原理证明：苍蝇是不清洁的。clear(y),like(x,y)已知： clear(y)like(x,y) like(x,c)结论： clear(c)证明： clear(y)like(x,y) like(x,c) clear(c) clear(c) c/y 30某公司招聘工作人员，有A,B,C三人应聘

12、，经面试后，公司表示如下想法：（1）三人中至少录取一人（2）如果录取A而不录取B,则一定录取C（3）如果录取B,则一定录取B试用归结原理求证：公司一定录取CP(x)：录取x. P(A)P(B)P(C) P(A)P(B)P(C) P(B)P(C)结论：P(C) G.证明： P(A)P(B)P(C) P(A)P(B)P(C) P(B)P(C) P(C) (G) P(B)P(C) P(C) 31求下面谓词公式的子句集，要求写出具体步骤。（1）解：（2） (P102例5.7)解：或 P(x,f(x)Q(x,g(x)P(y,f(y)R(y,g(y)为原谓词公式的字句集。32证明G是否可肯定是F1，F2的逻辑结论。要求写出求解过程。解： P(x)Q(y)L(x,y) F1F2 P(b) P(z)L(w,z)G R(a) a/y Q(a) b/x P(x)L(x,a) a/z L(b,a) R(a) 33把下列语句用语义网络表示(1) 即“某个学生读过三国演义”，其语义网络表示为图如下：谓词公式的语义网络studentreadbookxread1三国演义subjectobjectISAISAISA(2) 即“每个学生读过三国演义”，其语义网络表示为图如下：GSstudentreadx三国演义subjectobjectISA分块语义网络Rread1bookISAISAISAF