人工智能原理及应用复习提纲

人工智能原理及应用复习提纲

第一章

1.什么是人工智能？

答：人工智能从学科角度说是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。

2.人工智能的产生和发展过程有哪些？

答：①孕育期（1956年以前）②形成期（1956年～1970年）③知识应用期（1971年～80年代末）

④综合集成期

3.人工智能的研究和应用领域

答：机器学习；自然语言理解；专家系统；模式识别；计算机视觉；机器人学；博弈；自动定理证明；自动程序设计；智能控制；智能决策支持系统；人工神经网络；知识发现和数据挖掘；分布式人工智能

第二章

1.什么是知识表示？

答：知识表示：就是对知识的一种描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。

2.常用的知识表示方法有哪些？

答：目前使用较多的有：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。

3.产生式系统的基本结构

答：综合数据库；规则库；控制系统

4. 什么是产生式系统？

答：用产生式知识表示方法构造的智能系统称为产生式系统。

第三章

1.什么是推理？

答：所谓推理是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程

2.推理的控制策略包括哪些内容？分别解决什么问题？

答：推理的控制策略又可分为推理策略和搜索策略

推理策略主要解决推理方向、冲突消解等问题。

搜索策略主要解决推理线路、推理效果、推理效率等问题。

3.推理的方向有哪些？

答：推理分为正向、逆向及混合推理。

4.冲突消解策略有几种？

答：特殊知识优先；新鲜知识优先；差异性大的知识优先；领域特点优先；上下文关系优先；前提条件少者优先

第四章

1.什么是不确定性推理

答：不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推理出具有一定程度的不确定性，但又是合理或者基本合理的结论的思维过程。

2.C-F模型（大题）

在C-F模型中，知识是用产生式规则表示的，其一般形式为：

IF E THEN H (CF(H,E))

例4.2 设有如下一组知识：

r1: IF E1 THEN H (0.9)

r2: IF E2 THEN H (0.6)

r3: IF E3 THEN H (-0.5)

r4: IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1 (0.8)

已知：CF(E2)=0.8, CF(E3)=0.6, CF(E4)=0.5, CF(E5)=0.6, CF(E6)=0.8 求：CF(H)=?

解：由r4得到：

CF(E1)=0.8xmax{0,CF(E4 AND (E5 OR E6 ))}

= 0.8xmax{0,min{CF(E4),CF(E5 OR E6 )}}

= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{CF(E5),CF(E6)}}}

= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{0.6,0.8}}}

= 0.8xmax{0,min{0.5,0.8}}

= 0.8xmax{0,0.5}

= 0.4

由r1得到：

CF1(H) = CF(H,E1) x max{0, CF(E1)}

=0.9x max{0,0.4}

=0.36

由r2得到：

CF2(H) = CF(H,E2) x max{0, CF(E2)}

=0.6x max{0,0.8}

=0.48

由r3得到：

CF3(H) = CF(H,E3) x max{0, CF(E3)}

= -0.5x max{0,0.6}

= -0.3

根据结论非精确性的合成算法得到：

CF1,2(H)＝CF1(H) + CF2(H) － CF1(H) x CF2(H)

＝0.36＋0.48－0.36x0.48

＝0.84－0.17=0.67

= 0.53

CF(H)=0.53

第五章

1.什么是搜索？

答：根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。

2. 搜索的类型

答：可根据搜索过程是否使用启发式信息分为盲目搜索和启发式搜索。

也可根据问题的表示方式分为状态空间搜索和与/或树搜索。

3.人工智能中最基本的两种问题求解方法

|})(||,)(min{|1)()()(32,132,13,2,1H CF H CF H CF H CF H CF -+=}3.0,67.0min{13.067.0--=7.037.0=

答：状态空间法和问题归约法是人工智能中最基本的两种问题求解方法

4.什么是端节点与终止节点

答：没有子节点的节点称为端节点；本原问题所对应的节点称为终止节点

5.什么是解树？

答：由可解节点构成，并且由这些可解节点可以推出初始节点为可解节点的子树为解树。

问题规约求解过程实际上就是生成解树。

6.会用两种算法求解树和节点扩展顺序

第六章

1.什么是专家系统？

答：专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。

2.专家系统的基本结构是什么？且简单回答每一部分的功能是什么？

答：知识库；数据库；推理机；解释机构；知识获取模块；用户界面

知识库是专家系统的知识存储器，用来存放求解问题的领域知识。

数据库相当于专家系统的工作存储器，用来存储有关领域问题的事实、数据、初始状态和推理过程中得到的各种中间状态及目标等。

推理机是一组用来控制、协调整个专家系统正常工作的程序。

解释机构实际是一组程序，它负责解释系统本身的推理结果，回答用户的提问，使用户能够了解推理的过程及所运用的知识和数据，增加用户对求解结果的信任程度。

知识获取模块是专家系统的一种辅助功能，它可为修改知识库中的原有知识和扩充新知识提供相应手段

用户界面作为专家系统与外界的接口，主要用于系统和外界之间的通讯与信息交换。

3.专家系统的产生与发展

答：孕育期；产生期；成熟期；发展期

4.专家系统的作用和意义是什么？

答：①计算机科学和应用发展的需要。

②为人类专家宝贵知识的保存、传播、使用和评价提供了一种有效手段。

③专家系统可以延伸人类专家的能力。

④专家系统能汇集某领域多个专家的知识与经验。

⑤专家系统的研制和推广应用具有巨大的经济效益和社会效益。

第七章

1.什么是知识获取？

答：知识获取就是把用于求解专门领域问题的知识从拥有这些知识的知识源中抽取出来，并转换为一特定的计算机表示。

2.知识获取的任务是什么？

答：为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足领域问题求解的需求。

3.知识获取的基本方法是什么？

答：

1.会谈式知识获取

2.案例分析式知识获取

3.教学式知识获取。

4.归纳式知识获取

第八章

1.解释机构的设计要求是什么？

答：准确性；可理解性；智能性

2．解释机构的实现方法有哪些？

答：预制文本法；追踪解释法；策略解释法；自动程序员解释法

第九章

1.专家系统的主要设计步骤是什么？

答：初步设计；开发原型系统；知识库的维护

2.专家系统的开发步骤是什么？

答：①准备阶段②研究问题③整理知识④建立模型系统⑤改进与扩充⑥测试与维护第十章

1. 专家系统开发工具与环境分哪几类？

答：①程序设计语言②知识工程语言③辅助型工具④支持工具⑤专家系统开发环境

2.知识工程语言分几类？

答：①骨架型知识工程语言②通用型知识工程语言