人工智能及其应用(蔡自兴)研究生用书(第三版)

人工智能-图像识别与人工智能研究所XXXX年研究生招生简章考研专业目录 精品

图像识别与人工智能研究所 图像识别与人工智能研究所（以下简称图像所）于1978年由教育部和航天部共同批准建立、直属于华中科技大学的一所融研究、教学为一体，以图像识别和人工智能为研究方向的研究机构。建所30余年来，图像所始终瞄准航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究，在国内的模式识别与智能系统学科具有明显的研究特色和学科优势，在航天航空的智能信息处理领域具有较高的知名度。图像所分别于1984年、1990年获得硕士和博士学位授予权，20XX年被批准为湖北省重点学科，20XX年被批准为国家重点二级学科“模式识别与智能控制”，是该二级学科全国5个重点学科单位之一。1993年获批“图像信息处理与智能控制”国家教委开发实验室，1999年升格为教育部重点实验室。1998年3月由中国航天工业总公司和国家教委共同批准命名为“中国航天图像识别技术研究所”，与航天工业总公司共建。20XX年12月获批成立“多谱信息处理技术”国家级重点实验室。 图像所经过多年的建设已形成先进、配套的科研、教学、开发环境和雄厚的技术储备，有一支层次高，年龄、专业结构合理的科研教学梯队。该所现有科研、教学人员40余人，其中双聘院士1人，“长江学者”讲座教授1名，教授10名、副教授13名，入选“新世纪优秀人才支持计划”1人。87%的教师拥有博士学位，76％为45岁以下青年教师。20XX年被命名为国家级科技创新团队。除了本所的教师队伍外，图像所还聘请了航天科技集团的科学院院士沈绪榜教授、美国西北大学终生教授、计算机视觉领域的世界知名学者吴郢教授等作为图像所兼职博导培养博士生。目前本专业在读硕士生、博士生350余人。 图像所在“模式识别与智能系统”学科点上现有的研究方向是：计算机视觉与应用、模式识别与图像分析、图像处理系统及应用、医学成像与处理、人工智能与认知科学、集成电路及系统芯片的研究与设计以及微纳光电技术。在“导航制导与控制”学科点上现有的研究方向是：多谱寻的制导、多谱匹配制导、多谱目标探测以及制导信息处理芯片设计。在“信息安全”学科点上现有的研究方向是：混沌密码理论与技术（包括密码算法的IC设计），无线移动网络的安全技术，网络主动防御技术以及城市交通智能管理与安全信息服务技术。2001年以来，图像所培养博士135名、硕士540名，6人获得湖北省优秀博士论文，5人获得湖北省优秀硕士论文。图像所现有在读硕士研究生235人，博士研究生118人。 图像所在培养研究生的同时，承担了大量的国家级科研项目，取得了一大批科研成果。20XX年至今，图像所已经承担了包含国家自然科学基金、973、863、国家级预研计划等在

机器人学蔡自兴课后习题答案

其余的比较简单，大家可以自己考虑。 3. 坐标系}B {的位置变化如下：初始时，坐标系}A {与}B {重合，让坐标系}B {绕 B Z 轴旋转θ角；然后再绕B X 旋转φ角。给出把对矢量P B 的描述变为对P A 描述 的旋转矩阵。 解：Θ坐标系}B {相对自身坐标系（动系）的当前坐标系旋转两次，为相对变换，齐次变 换顺序为依次右乘。 ∴对P A 描述有 P T P B A B A = ； 其中 ),(),(φθx Rot z Rot T A B = 。 9. 图2-10a 示出摆放在坐标系中的两个相同的楔形物体。要求把它们重新摆放在图2-10b 所示位置。 （1）用数字值给出两个描述重新摆置的变换序列，每个变换表示沿某个轴平移或绕该轴旋转。 （2）作图说明每个从右至左的变换序列。 （3）作图说明每个从左至右的变换序列。 解：（1）方法1:如图建立两个坐标系}{1111z y x o 、}{2222z y x o ，与2个楔块相固联。

图1：楔块坐标系建立（方法1） 对楔块1进行的变换矩阵为：)90,()90,(1z Rot y Rot T = ； 对楔块2进行的变换矩阵为： )180,()90,()90,()4,0,3(o o 02o 2z Rot x TRot z Rot Trans T --= ； 其中 ? ? ??? ???? ???=10000100501000010 2T ； 所以 ：?? ??????? ???=1000 00100001 01001T ；????? ? ? ?? ???--=10 004010000121 002T 对楔块2的变换步骤： ① 绕自身坐标系X 轴旋转?90； ② 绕新形成的坐标系的Z 轴旋转?180； ③ 绕定系的Z 轴旋转?-90； ④ 沿定系的各轴平移)4,0,3(-。 方法2：如图建立两个坐标系}{1111z y x o 、}{2222z y x o 与参考坐标系重合，两坐标系与2个楔块相固联。

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。

机器人学蔡自兴课后习题答案电子教案

机器人学蔡自兴课后 习题答案

其余的比较简单，大家可以自己考虑。 3. 坐标系}B {的位置变化如下：初始时，坐标系}A {与}B {重合，让坐标系} B {绕B Z 轴旋转θ角；然后再绕B X 旋转φ角。给出把对矢量P B 的描述变为对P A 描 述的旋转矩阵。 解：Θ坐标系}B {相对自身坐标系（动系）的当前坐标系旋转两次，为相对变换，齐次变换顺序为依次右乘。 ∴对P A 描述有 P T P B A B A = ； 其中 ),(),(φθx Rot z Rot T A B = 。 9. 图2-10a 示出摆放在坐标系中的两个相同的楔形物体。要求把它们重新摆放在图2-10b 所示位置。 （1）用数字值给出两个描述重新摆置的变换序列，每个变换表示沿某个轴平移或绕该轴旋转。 （2）作图说明每个从右至左的变换序列。 （3）作图说明每个从左至右的变换序列。 解：（1）方法1:如图建立两个坐标系}{1111z y x o 、}{2222z y x o ，与2个楔块相固联。

图1：楔块坐标系建立（方法1） 对楔块1进行的变换矩阵为：)90,()90,(1z Rot y Rot T = ； 对楔块2进行的变换矩阵为： )180,()90,()90,()4,0,3(o o 02o 2z Rot x TRot z Rot Trans T --= ； 其中 ? ? ??? ???????=100001005010000102T ； 所以 ：?? ??????? ???=1000 00100001 01001T ；????? ? ? ?? ???--=10 004010000121 002T 对楔块2的变换步骤： ① 绕自身坐标系X 轴旋转?90； ② 绕新形成的坐标系的Z 轴旋转?180； ③ 绕定系的Z 轴旋转?-90； ④ 沿定系的各轴平移)4,0,3(-。

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第7章

第七章机器学习 7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习? 按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。 机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机。 现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。 7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。 环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。 影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。更具体地说是信息的质量。 7-3 试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究? 机械学习是最简单的机器学习方法。机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。是最基本的学习过程。任何学习系统都必须记住它们获取的知识。在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。 要研究的问题： (1) 存储组织信息 只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越

快，其意义也就越大。因此，采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快，是机械学习中的重要问题。 (2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题 机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况 (3) 存储与计算之间的权衡 如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。 7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。 归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。 归纳学习的一般模式为： 给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识 求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。 学习方法 (1) 示例学习 它属于有师学习，是通过从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般性概念的一种学习方法。示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有反例。 (2) 观察发现学习 它属于无师学习，其目标是确定一个定律或理论的一般性描述，刻画观察集，指定某类对象的性质。它分为观察学习与机器发现两种，前者用于对事例进行聚类，形成概念描述，后者用于发现规律，产生定律或规则。 7-5 什么是类比学习？其推理和学习过程为何？ 类比是一种很有用和很有效的推理方法，它能清晰，简洁地描述对象间的相似性，是人类认识世界的一种重要方法。 类比推理的目的是从源域S中，选出与目标域T最近似的问题及其求解方法，解决当前问题，或者建立起目标域中已有命题间的联系，形成新知识。 类比学习就是通过类比，即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习。 类比推理过程如下： (1) 回忆与联想

伯明翰大学人工智能与机器学习授课型研究生申请要求

伯明翰大学 人工智能与机器学习授课型研究生申请要求

伯明翰大学简介 学校名称伯明翰大学 学校英文名称University of Birmingham 学校位置英国 | 英格兰 | 伯明翰 2020 QS 世界排名81 伯明翰大学概述 伯明翰大学（University of Birmingham），始建于1825年，是位于英国第二大城市伯明翰的世界百强名校 ，英国顶尖学府，英国著名的六所“红砖大学”之一，曾于1900年获英国维多利亚女王授予的皇家特许状。同时也是英国常春藤联盟罗素大学集团成员，M5大学联盟成员，Universitas 21创始成员，中英大学工程教育与研究联盟成员。 伯明翰大学被泰晤士报和星期日泰晤士报（The Times & The Sunday Times）联合评为2013-2014“年度大学”。在2017年英国官方组织的教学卓越框架（TEF）评估中，居全英第3名 。201 9年，伯明翰大学名列2020年QS世界大学排名第81 (历年最高排名为2013- 2014年全球第62名 )，2020年泰晤士高等教育世界大学排名第112 ，2020年USNews世界大学排名中位列第96 。 在TIMES英国大学专业排名中，物理和天文专业第2，化学工程专业第4，计算机科学专业第5。人工智能与机器学习专业简介

在过去的十年中，人工智能和机器学习取得了惊人的进步，这些前景有望改变我们解释和使用数据的方式。这些进步已经在我们的日常生活中找到了应用途径，包括自动语言翻译，语音识别和生成，推荐系统，面部识别以及我们甚至可能不知道的其他应用程序。这也使我们能够从不同的角度思考智能的本质，以了解人类执行任务的方式，并增强和支持我们在医疗诊断等领域的能力，在这些领域中，人工智能技术已开始被用来过滤大量医学信息。数据集可为医生提供新的见解，可用于为诊断或治疗计划提供信息。通过该课程，您将学习AI和ML的基本原理，以及机器如何感知，探索和理解我们周围的世界。您将与一个世界领先的研究人员合作，在一个单独的项目中扩展知识并将其知识应用于实际问题，其中许多研究人员与英国国家AI和数据科学研究院Alan Turing Institute密切合作。您将了解当代AI可以做什么和不能做什么，当代挑战以及社会道德的考量，以便您可以就如何在现实世界中使用AI技术做出明智的决定。 人工智能与机器学习专业相关信息 专业名称人工智能与机器学习 专业英文名称Artificial Intelligence and Machine Learning Masters/MSc 隶属学院工程和物理科学学院 学制1年 语言要求雅思6.5（小分5.5）托福88（口语21，其他19）PTE: Academic 51 in all four skills GMAT/GRE 要求不要求 2020 Fall 申请时间10月 学费(当地货币)24120 人工智能与机器学习课程内容 序号课程中文名称课程英文名称 1人工智能和机器学习项目Artificial Intelligence and Machine Learning Project 2人工智能和机器学习的最新话题Current Topics in Artificial Intelligence and Machine Learning

人工智能(研究生)2013年试题_标准答案

课程编号：21-081200-108-07 北京理工大学 2013 - 2014学年第一学期 研究生《人工智能》期末试题 班级 学号 姓名 成绩 1. 学习（30分+5分） 下图给出了两类数据，分别如图中和所示。另外，图中两条黑色粗实线 分别代表横、纵坐标轴，其交点为原点。 第1题图 现要求对上述数据进行分类。 (1) [10分] 如果采用Decision Tree 实现分类，请说明该Decision Tree 的非叶 节点、叶节点和边分别是什么，并计算以下两个值：(a) 该数据集的 Entropy; (b) 当根节点选择根据x 的值是否大于0来进行决策时，所对应 的Information Gain 。 解：1）非叶节点为x 与y ，叶节点为类别，边为x 与y 的取值区间； 2）两类样本分别为6个和9个，因此： 69151522Entropy()log l 6969(0.74)0.972151og ( 1.325)1515 S =-==-?-?-?--? 3）254478728222Entropy(0)(log lo 72584g )(log 4157715log )88 x >=-?-?+-?-? (( 1.81)(0.49))72584((415771581)(1))0948 .=-?--?-+-?--?-= ()()()Gain S,Entropy S Entropy 0.9720.940.032x x =-=-=

(2)[10分] 如果采用Na?ve Bayesian Classifier实现分类，并将x，y的取值 分别离散化为“大于0”和“小于等于0”两种情况，请给出需要学习的数值及其结果，进而判断当0 x时的分类结果 >y ,0≤ 解：已知样本a = {a1,a2}，其中a1为属性x的值,a2为属性y的值。 类别集合C={黑框，白球} 若给出某一测试用例m，则需计算P(黑框|m)与P(白球|m)，并据此来进行判别，但若要计算这两个概率值，则需要计算各个类条件概率，下面为具体的学习过程。 Step1. 根据给出的训练集，统计各类别以及各类别下各个特征属性的条件概率估计： 0/1 Step2. 由于各个属性间是独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导： 对于样本m = {x>0, y<=0} 判别其类别的过程如下： 0/1 因此，当x>0, y<=0 则将其判别为白球类别。 (3)[10分] 如果采用Neural Network实现分类，请画出能对上述数据进行分 类的网络结构（不含权值），并说明如何根据上述数据学习得到该网络中的权值。 解：采用多层感知器。该神经网络的输入神经元个数为2，分别表示x与y 的值，输出神经元个数为1，1表示类别为黑框，0表示白球。隐含层神经元个数为4。则其结构如下：

人工智能研究生试卷及标准答案

人工智能研究生试卷及答案

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浙江工业大学2009/2010学年第一学期期终试卷 人工智能及其应用A卷 一、单选题（本题共8小题，每题2分，共16分） 1. 在谓词公式中，连接词的优先级别从高到低排列是（）。 A．﹁，∨，∧，→，?B．∧，∨，﹁，→，? C．﹁，∧，∨，?，→D．﹁，∧，∨，→，? 2. 在语义网络中，用（）来标明类与子类之间的关系。 A．实例联系 B. 泛化联系 C. 聚集联系 D. 属性联系 3. 谓词公式G在海伯伦域上是不可满足的，则该公式在个体变量域D上是（）。 A．可满足的 B. 不可满足的 C. 无法确定 4. 假设S是不可满足的，则（）一个归结推理规则的从S到空子句的推理过程。 A．存在 B. 不存在 C. 无法确定 5. 在主观Bayes方法中，几率O(x)的取值范围为（）。 A．[-1, 1] B．[0, 1] C．[-1,∞）D．[0, ∞） 6. 在可信度方法中，CF（H，E）的取值为（）时，前提E为真不支持结论H为真。 A．1 B. 0 C. <0 D. >0 7. 在深度优先搜索策略中，open表是（）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 8. 归纳推理是（）的推理。 A．从一般到个别B．从个别到一般C．从个别到个别 二、多选题（本题共5小题，每题2分，共10分） 1. 人工智能研究的三大学派是( )。 A. 符号主义 B.进化主义 C.任知主义 D.连接主义 2. 对于框架表示法，下面叙述正确的是（）。 A．框架中，一个槽用于描述所论对象某一方面的属性，一个侧面用于描述相应属性的一个方面。

机器人学蔡自兴课后习题参考答案

精心整理 其余的比较简单，大家可以自己考虑。 3.坐标系}B {的位置变化如下：初始时，坐标系}A {与}B {重合，让坐标系}B {绕B Z 轴旋转θ角；然 后再绕B X 旋转φ角。给出把对矢量P B 的描述变为对P A 描述的旋转矩阵。 解：Θ坐标系}B {相对自身坐标系（动系）的当前坐标系旋转两次，为相对变换，齐次变换顺序为依次右乘。 ∴对P A 其中T A B 9.图 （1 （2（3解：（1对楔块对楔块其中0 2T 所以：?? ?????? ??=1000 00100001 1T ；????? ? ?? ??-=10 00401000012T 对楔块2的变换步骤： ① 绕自身坐标系X 轴旋转?90； ② 绕新形成的坐标系的Z 轴旋转?180； ③ 绕定系的Z 轴旋转?-90；

④ 沿定系的各轴平移)4,0,3(-。 方法2：如图建立两个坐标系}{1111z y x o 、}{2222z y x o 与参考坐标系重合，两坐标系与2个楔块相固联。 图1：楔块坐标系建立（方法2） 对楔块1进行的变换矩阵为：)90,()90,(1z Rot y Rot T =； 对楔块2进行的变换矩阵为： 3213? ? ??????????-=10 001000 111 1 111 11θθθθθθs L c s c L s c A ；? ? ??? ???????-=100 0100002222222 2 2θθθθθθs L c s c L s c A ； ?? ??? ???????-=100 010******* 333θθθθc s s c A ；

人工智能(蔡自兴)实验2事实表示

实验2 Prolog程序事实表示 Visual Prolog是面向对象的、严格类型化的和模式检验的程序设计语言。在编写Visual Prolog程序时，必须掌握这些内容，但是在这里将集中在编写代码这个核心问题上，也就是说，编写这些代码时暂时不考虑类、类型和模式。 为此，将使用包含在Visual Prolog 6 中的PIE例子。PIE是一个经典的Prolog解释器，通过它，可以学会和实现Prolog程序，而不必关心类、类型等方面的知识。 这里的内容是基于使用Build6004或者是以后的Visual Prolog 6版本，否则，PIE应用程序将不会象现在描述的这样工作。这个编译号可以在VDE的About对话框中找到。 1．Horn子句逻辑 Visual Prolog 和其它Prolog用语都是基于Horn子句逻辑的。Horn 子句逻辑是对事物及其相互关系进行推理的形式系统。 在自然语言中，可以有这样样的一个陈述句： John是Bill的父亲。

这里涉及两个实体，John和Bill,以及他们之间的关系,即一个是另一个的父亲.在Horn子句逻辑中,可以这样形式化地表述上面的陈述句: father(“Bill”,”John”). 上面的father是带两个参量的一个谓词或关系，它表示第2个人是第1个人的父亲。 注意：此处已经选择了第2个人是第1个人的父亲，也可以选择另外的方式，变量的顺序形式化设计者的选择，然而一旦选定了，就必须保持一致，在这里的表述中，父亲始终是第2个人。 已经选择用人名来代表人，因为在现实世界中，许多人有相同的名字，所以这一方法不一定有效。但在这里，用这一简单的形式化表示。 有了上面的形式化方法，可以表示任何人之间的任何类型的家庭关系，但是，为了让这些表述更为有趣，制定下面的规则。 X是Z的祖父，如果X是Y的父亲且Y是Z的父亲 其中X，Y，Z指人。在Horn子句逻辑中，可以这样表述grandFathe(Person,GrandFathe):- father(Person,Father),father(Father,GrandFather).

200806在职研究生-人工智能

人工智能试卷 姓名：学号：得分： 注：答案只作为参考，有错误请原谅，本人能力有限。 一、填空题 1．一般公认人工智能学科诞生于1956年。 2．人工智能的研究途径有符号主义、连接主义和进化主义。//应是研究学派3．知识表示方法中的问题归约思想事实就是从目标出发逆向推理，其三要素是初始问题描述、把问题变换位子问题的操作符和本原问题描述。4．产生式系统主要有、产生式规则知识库和控制策略三部分构成。 5．启发式搜索在搜索中使用估价函数//状态空间搜索算法帮助搜索。 6．B规则逆向推理中，要求规则的L（事实表达式）是单文字；给出的已知事实必须是文字合取形；匹配的次序是先事实节点再目标节点；推理的终止条件是事实节点的一致解图。 7．人工智能中处理不确定知识使用的数学方法有概率论、模糊集理论和粗糙集理论等。 8．公式集F={ s[ A, g(y), f( z ) ], s[ x, g(B), f(g(x))] }的最一般合一者（mgu）是s[ A, g(B), f(B ) ] 。// 仅供参考 二、综合题 1．简述问题归约的基本思想，并指出其三要素。 答：(1)基本思想：问题规约是另一种问题描述与求解的方法。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。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，直至最后把初始问题规约为一个平凡的本原问题集合，这就是问题规约的实质。 (2) 三要素：一个初始问题描述；一套把问题变换位子问题的操作符；一套 本原问题描述。 2．深度优先搜索中为何常采用有界深度优先搜索？ 答：在深度优先搜索中，对于许多问题，其状态空间搜索树的深度可能为无限深，或者可能至少要比某个可接受的解答序列的已知深度上限还要深。为了避免考虑太长的路径(防止搜索过程沿着无益的路径扩展下去)，往往给出一个节点扩展的最大深度——深度界限。任何节点如果达到了深度界限，那么都将把它们作为没有后续节点处理。值得说明的是，即使应用了深度界限的规定，所求得的解答路径并不一定就是最短的路径。 3．设有三个瓶子a、b和c，其容积分别为8升、5升和1升，a瓶装满了8升液体。请用状态空间法给出将a瓶8升液体平分成两个4升液体的方案。解：(1) 用一个三元表列（X,Y,Z）表示这个问题的状态。其中：

蔡自兴_人工智能课后答案

人工智能作业题 1 － 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 1 － 4 现在人工智能有哪些学派？它们的任知观是什么？ 1 － 6 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？ 2 － 6 用谓词演算公式表示下列英文句子 ( 多用而不是省用不同谓词和项。例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子 ) 。 A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence. 2 － 7 把下列语句表示成语义网络描述： (1) All man are mortal. (2) Every cloud has a silver liming. (3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan. 2 － 9 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。 补充题： 1 、张某被盗，公安局派出五个侦察员去调查。研究案情时，侦察员 A 说“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员 B 说“钱与孙中至少有一人作案”；侦察员 C 说“孙与李中至少有一人作案”；侦察员 D 说“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦察员 E 说“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这五个侦察员的话都是可信的，试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。 3 － 4 如何通过消解反演求取问题的答案？ 3 － 11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式？各自的特点为何？ 3 － 6 下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则： (1) 两个全等三角形的各对应角相等。 (2) 两个全等三角形的各对应边相等。

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其余的比较简单，大家可以自己考虑。 3.坐标系｛B｝的位置变化如下：初始时，坐标系｛A｝与｛B｝重合，让坐标系｛B｝绕Z B轴旋转角；然后再绕XB旋转角。给出把对矢量B P的描述变为对A P描述的旋转矩阵。 解：坐标系｛ B｝相对自身坐标系（动系）的当前坐标系旋转两次，为相对变换，齐次变 换顺序为依次右乘。 对A P描述有A P B T B P； 其中A T Rot（z, ）Rot（x,）。 9.图2-10a示出摆放在坐标系中的两个相同的楔形物体。要求把它们重新摆放在图2-10b所示位置。 （1）用数字值给出两个描述重新摆置的变换序列，每个变换表示沿某个轴平移 或绕该轴旋转。 （2）作图说明每个从右至左的变换序列。 （3）作图说明每个从左至右的变换序列。 解：（1）方法1:如图建立两个坐标系｛qx^zj、｛o2x2y2z2｝，与2个楔块相固联。 图1:楔块坐标系建立（方法1）

对楔块1进行的变换矩阵为：T1 Rot（y,90）Rot（z,90）；

对楔块2进行的变换矩阵为: 10 0 0 010 5 0 0 10 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 2 1 0 0 0 1 0 0 所以： T 1 ；T 2 0 1 0 0 0 1 0 4 0 0 0 1 1 对楔块 2的变换步骤: ① 绕自身坐标系X 轴旋转90 ; ② 绕新形成的坐标系的Z 轴旋转180 ； ③ 绕定系的Z 轴旋转90 ； ④ 沿定系的各轴平移(3,0,4)。 与2个楔块相固联。 对楔块1进行的变换矩阵为：T 1 Rot(y,90)Rot(z,90)； 对楔块2进行的变换矩阵为: T 2 Trans( 3,0,4)Rot(z, 90o )；TRot(x,90o )Rot(z, 180°); 其中 0T 方法2:如图建立两个坐标系{o 1x 1y 1z 1} {QX z y z Z ?}与参考坐标系重合，两坐标系 (-】，5, O ( 1) ,5, 2,1) (1, 5T Z 1) II (L 0, 0,1) (1,4, a i) 图1 :楔块坐标系建立(方法2) (-〔421) / y (1,9, 0 1)

南洋理工大学人工智能授课型研究生申请要求

南洋理工大学 人工智能 授课型研究生申请要求

南洋理工大学简介 学校名称南洋理工大学 学校英文名称Nanyang Technological University 学校位置新加坡 2020 QS 世界排名11 南洋理工大学概述 洋理工大学（Nanyang Technological University），简称南大（NTU），是新加坡的一所世界著名研究型大学。南大是环太平洋大学联盟成员，全球高校人工智能学术联盟创始成员、AACSB认证成员、国际事务专业学院协会（APSIA）成员，也是国际科技大学联盟的发起成员。作为新加坡的一所科研密集型大学，其在纳米材料、生物材料、功能性陶瓷和高分子材料等许多领域的研究享有世界盛名，为工科和商科并重的综合性大学。 南洋理工大学前身为1955年由民间发动筹款运动而创办的南洋大学，南洋大学的倡办人是新马胶业钜子陈六使先生，云南园校址由新加坡福建会馆捐赠；1981年，新加坡政府在南洋大学校址成立南洋理工学院，为新加坡经济培育工程专才；1991年，南洋理工学院进行重组，将国立教育学院纳入旗下，更名为南洋理工大学，与快速发展的教育事业齐驱并进；2006年4月，南洋理工大学正式企业化。 人工智能专业简介 人工智能理学硕士(MSAI)课程是为希望开发、设计和实施人工智能系统的学生而设，同时培养学生对人工智能在项目管理和决策方面的深刻理解。该项目强调人工智能理论、技术和工具，以解决具有多种类型约束的现实世界问题，如训练数据有限的问题和大数据问题。理论学习和活动学习相结合，这将使毕业生提高他们的能力和技能。核心课程侧重于人工智能知识的基础，如机器学习和深度学习，而大量不同领域的选修课程，如图像、视频、文本和物联网数据，可以加深对这一专业的理解和知识。 人工智能专业相关信息

最新机器人学蔡自兴课后习题答案

最新机器人学蔡自兴课后习题答案 3. 坐标系}B {的位置变化如下：初始时，坐标系}A {与}B {重合，让坐标系}B {绕 B Z 轴旋转θ角；然后再绕B X 旋转φ角。给出把对矢量P B 的描述变为对P A 描述 的旋转矩阵。 解： 坐标系}B {相对自身坐标系（动系）的当前坐标系旋转两次，为相对变换，齐次变 换顺序为依次右乘。 ∴对P A 描述有 P T P B A B A = ； 其中 ),(),(φθx Rot z Rot T A B = 。 9. 图2-10a 示出摆放在坐标系中的两个相同的楔形物体。要求把它们重新摆放在图2-10b 所示位置。 （1）用数字值给出两个描述重新摆置的变换序列，每个变换表示沿某个轴平移或绕该轴旋转。 （2）作图说明每个从右至左的变换序列。 （3）作图说明每个从左至右的变换序列。 解：（1）方法1:如图建立两个坐标系}{1111z y x o 、}{2222z y x o ，与2个楔块相固联。 图1：楔块坐标系建立（方法1） 对楔块1进行的变换矩阵为：)90,()90,(1z Rot y Rot T = ； 对楔块2进行的变换矩阵为： )180,()90,()90,()4,0,3(o o 02o 2z Rot x TRot z Rot Trans T --= ； 其中 ? ? ??? ???? ???=10000100501000010 2T ； 所以 ：?? ??????? ???=1000 00100001 01001T ；????? ? ? ?? ???--=10 004010000121 002T 对楔块2的变换步骤：

人工智能 2012年研究生课程教学大纲

武汉工程大学2012年《人工智能基础》考研考试 一、命题原则： 1、考察学生对基础知识（包括基本概念、基本内容、基本结论、基本计算）的掌握程度以及运用已掌 握的知识分析和解决问题的能力。 2、考试对象为报考我校模式识别与智能系统专业各方向的研究生入学考试考生。 3、难易适度，难中易比例：容易：30%，中等：40%，偏难20%，难：10%。 4、考试知识点覆盖率达80%以上。 二、题型、分值及考试时间： 1、题型包括：填空题、对错题、名词解释、计算题、简答题 2、考试时间：180分钟 3、满分：150分 三、考试内容与要求 第一章绪论 1.1人工智能的定义和发展 1.2人类智能和人工智能 1.3人工智能各学派的认知观 1.4人工智能的研究与应用领域 第二章知识表示方法 2.1状态空间法 2.2问题规约法 2.3谓词逻辑法 2.4语义网络法 2.5框架表示 2.6剧本表示 2.7过程的表示 第三章搜索推理技术 3.1图搜索策略 3.2盲目搜索 3.3启发式搜索 3.4消解原理 3.5规则演绎系统 3.6产生式系统 3.7系统组织技术 3.8不确定推理 3.9非单调推理 第四章神经计算模糊计算 4.1概述 4.2神经计算 4.3模糊计算 第五章专家系统

6.1专家系统概述 6.2基于规则的专家系统 6.3基于框架的专家系统 6.4基于模型的专家系统 6.5新型专家系统 6.6专家系统的设计 6.7专家系统开发工具 第六章机器学习 7.1机器学习的定义和发展历史 7.2机器学习的主要策略和基本结构 7.3机械学习 7.4归纳学习 7.5类比学习 7.6解释学习 7.7神经学习 7.8知识发现 第七章自动规划 8.1规划系统的定义与任务 8.2积木世界的机器人规划 8.3STRIPS规划系统 8.4具有学习能力的规划系统 8.5分层规划 8.6基于专家系统的规划 第八章智能控制 12.1智能控制的发展与定义 12.2智能控制的结构理论与特点 12.3智能控制系统 12.4智能控制的应用领域 第九章人工智能的展望 13.1人工智能的争论 13.2人工智能对人类的影响 13.3对人工智能的展望 四、主要参考书 推荐参考教材： （1）人工智能及其应用（第三版）.蔡自兴，徐光祐主编.清华大学出版社.2003年 （2）人工智能原理及其应用(第2版).王万森编著.电子工业出版社.2007.1 （3）人工智能（第一版）.张彦铎主编.清华大学出版社.2007年 （4）Artificial Intelligence:A New Synthesis.Morgan Kanfmann.N.J.Nilsson主编.机械工业出社. 1999

机器人学蔡自兴课后习题答案

其余得比较简单,大家可以自己考虑。 ３、坐标系得位置变化如下:初始时,坐标系与重合,让坐标系绕轴旋转角;然后再绕旋转角。给出把对矢量得描述变为对描述得旋转矩阵。 解:坐标系相对自身坐标系(动系)得当前坐标系旋转两次,为相对变换,齐次变换顺序为依次右乘。 对描述有; 其中。 9、图2-1０a示出摆放在坐标系中得两个相同得楔形物体。要求把它们重新摆放在图2-10b所示位置。 (1）用数字值给出两个描述重新摆置得变换序列,每个变换表示沿某个轴平移或绕该轴旋转。 (２)作图说明每个从右至左得变换序列。 (３）作图说明每个从左至右得变换序列。 解:（1)方法1:如图建立两个坐标系、，与2个楔块相固联。 图1：楔块坐标系建立（方法１) 对楔块1进行得变换矩阵为: ; 对楔块２进行得变换矩阵为: ; 其中;

所以 : ; 对楔块２得变换步骤: ① 绕自身坐标系Ｘ轴旋转; ② 绕新形成得坐标系得Ｚ轴旋转； ③ 绕定系得Z 轴旋转; ④ 沿定系得各轴平移。 方法２:如图建立两个坐标系、与参考坐标系重合，两坐标系与2个楔块相固联。 图1:楔块坐标系建立(方法2) 对楔块1进行得变换矩阵为: ; 对楔块2进行得变换矩阵为: )90,()180,()90,()0,0,4()9,0,2(o o o 2--=z Rot x Rot y Rot Trans Trans T ； 所以 : ; 。 备注:当建立得相对坐标系位置不同时，到达理想位置得变换矩阵不同。 （2）、(3)略。 2、 图3－11 给出一个3自由度机械手得机构。轴1与轴２垂直。试求其运动方程式。 解:方法１建模: 如图３建立各连杆得坐标系。

2019哈工大人工智能硕士生项目招生简章

2019哈工大人工智能硕士生项目招生简章 一、项目背景 人工智能是最强有力的创新加速器，人类社会已经站在智能化变革的前夜，未来人工智能的迅速发展必将深刻改变人类社会生活、改变世界。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，计划到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。随着人工智能上升到国家战略，顶层设计框架搭建完成，产业发展有望持续提速，带来投资新机遇，对相关专业人才的需求也急剧增长。人才的培养、关键技术的掌握称为新一代人工智能落地的必要条件，我国急需建立人工智能的人才培育体系，开展人工智能交叉学科专业人才的规模化培养。 哈工大人工智能的研究始于20世纪50年代。1958年，研制出国内第一台会下棋会说话的计算机，时任中共中央总书记、国务院副总理邓小平来校视察时参观了这台计算机。半个多世纪以来，我校不但培养出了以高文院士为代表的一批杰出的人工智能领军人才，并且培养的人工智能人才总体数量位列全国之首。我校在人工智能方面基础雄厚，覆盖面宽，校内有7个一级学科与人工智能密切相关，其中计算机、控制等4个学科入选“双一流”建设学科。2000年以来，我校在人工智能领域中机器感知与模式识别、自然语言处理、机器人与智能系统等方向上取得了一批重要的科研成果，获国家级科技奖励13项，发表论文2000余篇。我校还与IBM、微软、百度、阿里、腾讯、

科大讯飞等国内外著名企业建立了十分密切的合作关系，共同开展科研攻关、人才联合培养等，一大批创新成果成功应用推广，一大批优秀毕业生投身人工智能研究并受到用人单位好评。2017年5月，哈工大成立人工智能研究院，计算机学院院长王亚东教授任院长。 二、培养目标 人工智能方向针对国家人工智能战略规划和学科前沿发展趋势，培养掌握人工智能领域基础理论和专门知识，能够熟练运用人工智能学科的方法、技术与工具，从事人工智能领域的基础研究、应用研究、关键技术及系统的分析、设计、开发与管理的专业人才。 课程主要分为三类：基础理论类课程：应用随机过程、凸优化理论及应用、人工智能原理与应用、机器学习与模式识别等；2）学科专业课程：脑认知科学原理、自然语言处理、计算机视觉、语音识别与合成、机器人技术等；3）专业选修课：深度学习技术、强化学习、机器翻译、文本理解、计算语义学、脑机制与神经网络原理、视频编码与传输、数据挖掘理论与算法、智能机器人技术、无人机视觉导航与控制等。学生论文应结合哈工大优势学科方向进行选题，并针对我国人工智能领域的理论与实际问题进行深入研究。 三、研究方向与团队 人工智能主要研究方向包括机器学习、脑科学与类脑智能、自然语言计算技术、数字媒体与人机交互、模式识别、多智能体机器人技术、

人工智能研究生试卷及答案

浙江工业大学2009/2010学年第一学期期终试卷 人工智能及其应用A卷 一、单选题（本题共8小题，每题2分，共16分） 1. 在谓词公式中，连接词的优先级别从高到低排列是（）。 A．﹁，∨，∧，→，?B．∧，∨，﹁，→，? C．﹁，∧，∨，?，→D．﹁，∧，∨，→，? 2. 在语义网络中，用（）来标明类与子类之间的关系。 A．实例联系 B. 泛化联系 C. 聚集联系 D. 属性联系 3. 谓词公式G在海伯伦域上是不可满足的，则该公式在个体变量域D上是（）。 A．可满足的 B. 不可满足的 C. 无法确定 4. 假设S是不可满足的，则（）一个归结推理规则的从S到空子句的推理过程。 A．存在 B. 不存在 C. 无法确定 5. 在主观Bayes方法中，几率O(x)的取值范围为（）。 A．[-1, 1] B．[0, 1] C．[-1,∞）D．[0, ∞） 6. 在可信度方法中，CF（H，E）的取值为（）时，前提E为真不支持结论H为真。 A．1 B. 0 C. <0 D. >0 7. 在深度优先搜索策略中，open表是（）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 8. 归纳推理是（）的推理。 A．从一般到个别B．从个别到一般C．从个别到个别 二、多选题（本题共5小题，每题2分，共10分） 1. 人工智能研究的三大学派是( )。 A. 符号主义 B.进化主义 C.任知主义 D.连接主义 2. 对于框架表示法，下面叙述正确的是（）。 A．框架中，一个槽用于描述所论对象某一方面的属性，一个侧面用于描述相应属性的一个方面。

B．槽值可以是另一个框架的名字，从而实现一个框架对另一个框架的调用，表示出框架之间的纵向联系。橫向 C. 框架系统中问题的求解主要是通过匹配与填槽实现的。 D. 框架表示法不能表示具有因果关系的知识。能 3. 在主观Bayes推理中，充分性度量LS和必要性度量LN的取值下面哪些是合理的（）。 A．LS>1, LN >1 B．LS>1, LN<1 C．LS<1, LN >1 D．LS<1, LN =1 4. 下面对专家系统叙述错误的是：( )。 A．专家系统是运用知识和推理来解决问题的； B．专家系统是把关于问题求解的知识隐含于程序中的； C．专家系统不具有透明性，无法回答用户“Why”和“How”等问题。 D．利用骨架系统开发专家系统，相对于其他开发工具，其效率是最高的，灵活性是最好的，局限性也是最少的。 5. 下面对机器学习方法叙述正确的是：( )。 A．解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例； B．机械式学习是没有推理能力的。 C．符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的。 D．观察与发现学习是基于归纳推理的。 三、填空题（本题共5小题，每个空格1分，共14分） 1. 2. 在证据理论中，命题A的信任函数Bel(A)又称为函数，似然函数Pl(A) 又称为函数，Pl(A)－Bel(A)表示对A的程度。A (0, 0.85)表示对A为假有一定的信任，信任度为。 3. 若用三层BP神经网络解决字母T和L的识别问题。每个字母用3×3二维二值图表示，令黑方格为1，白方格为0。要求网络输出为1时，对应的字母是T；而输出为0时，对应的字母是L。因此该BP神经网络的输入层应包含个