大工19秋《人工智能》在线作业3【答案】
大工19秋《人工智能》在线作业3
试卷总分:100 得分:100
一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)
1.建立实用的专家系统，（）是该系统的质量关键。
A.程序
B.知识库建造
C.推理方法
D.建立数据库
标准参考解析:B
2.使用遗传算法求解问题的基本操作是（）。
A.逻辑运算
B.选择、交叉、变异
C.算数运算
D.矩阵运算
标准参考解析:B
3.按用途分类，专家系统可分为：诊断型、（）、预测型等。
A.解释型
B.编译型
C.正负型
D.以上都不对
标准参考解析:A
4.知识库中的知识代表（）。
A.领域知识
B.元知识
C.以上都对
D.专家知识
标准参考解析:C
5.知识获取大体有三种途径：（）、半自动获取和全自动获取。
A.计算机识别
B.纸张获取
C.人工获取
D.书本获取
标准参考解析:C
6.神经网络的学习方法主要有监督学习、非监督学习、（）。
A.是非学习
B.循环学习
C.再励学习
D.专家学习
标准参考解析:C
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: 。
人工智能课后答案
第一章课后习题 1、对N＝5、k≤3时，求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述（给出综合数据库、规则集合的形式化描述，给出初始状态和目标条件的描述），并画出状态空间图。 2、对量水问题给出产生式系统描述，并画出状态空间图。 有两个无刻度标志的水壶，分别可装5升和2升的水。设另有一水缸，可用来向水壶灌水或倒出水，两个水壶之间，水也可以相互倾灌。已知5升壶为满壶，2升壶为空壶，问如何通过倒水或灌水操作，使能在2升的壶中量出一升的水来。 3、对梵塔问题给出产生式系统描述，并讨论N为任意时状态空间的规模。 相传古代某处一庙宇中，有三根立柱，柱子上可套放直径不等的N个圆盘，开始时所有圆盘都放在第一根柱子上，且小盘处在大盘之上，即从下向上直径是递减的。和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去（不许暂搁地上等），且小盘只许在大盘之上。问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上（其余两根柱子，有一根可作过渡盘子使用）。 求N＝2时，求解该问题的产生式系统描述，给出其状态空间图。讨论N为任意时，状态空间的规模。 4、对猴子摘香蕉问题，给出产生式系统描述。 一个房间里，天花板上挂有一串香蕉，有一只猴子可在房间里任意活动（到处走动，推移箱子，攀登箱子等）。设房间里还有一只可被猴子移动的箱子，且猴子登上箱子时才能摘到香蕉，问猴子在某一状态下（设猴子位置为a，箱子位置为b，香蕉位置为c），如何行动可摘取到香蕉。 5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。 设有三枚钱币，其排列处在"正、正、反"状态，现允许每次可翻动其中任意一个钱币，问只许操作三次的情况下，如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。 6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数，并通过转换141.125这个数为二进制数，阐明其运行过程。 7、设可交换产生式系统的一条规则R可应用于综合数据库D来生成出D'，试证明若R存在逆，则可应用于D'的规则集等同于可应用于D的规则集。 8、一个产生式系统是以整数的集合作为综合数据库，新的数据库可通过把其中任意一对元素的乘积添加到原数据库的操作来产生。设以某一个整数子集的出现作为目标条件，试说明该产生式系统是可交换的。 第二章课后习题
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 C. Automatic Information B. Artificial Intelligence 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(∧) C子句中可以有析取词(∨) 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 B子句通过合取词连接句子(∧) D子句间是没有析取词的(∨) 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 C. Q B. ┑Q∨R 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 C. have 联系 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
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
人工智能及其应用 习题参考答案 第1章
第一章绪论 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：人工智能（学科）：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。其近期的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。 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，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 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；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：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，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
行为主义，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？
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》--课后习题答案讲解学习
《人工智能》课后习题答案 第一章绪论 1.1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。 1.2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。 1.3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。 1.4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 2.1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,S0?S;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 S0→???S1→???S2→???……→???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。
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
人工智能(部分习题答案)..
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（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予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （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：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。 则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。
人工智能复习试题和答案及解析
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. 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
人工智能作业一(答案)
人工智能作业一(答案) -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
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】:
人工智能-课后作业
第一章：P23 1.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能 第二章：P51 5.（1）有的人喜欢打篮球，有的人喜欢踢足球，有的人既喜欢打篮球又喜欢踢足球。 定义谓词：LIKE(x,y):x喜欢y。 PLAY(x,y):x打（踢）y。 MAN(x):x是人。 定义个体域：Basketball，Soccer。 （?x)(MAN(x) →LIKE(x,PLAY(x,Basketball))) ∨（?y)(MAN(y) →LIKE(y,PLAY(y,Soccer))) ∨（?z)(MAN(z) →LIKE(z,PLAY(z,Basketball)) ∧LIKE(z,PLAY(z,Soccer)) (2)并不是每个人都喜欢花。 定义谓词：LIKE（x,y)：x喜欢y。 P(x)：x是人 定义个体词：flower ?(?x)(P(x) →LIKE(x,flower)) (3)欲穷千里目，更上一层楼。 定义谓词：S(x)：x想要看到千里远的地方。 H(x):x要更上一层楼。 （?x)(S(x) →H(x)) 6. 产生式通常用于表示具有因果关系的知识，其基本形式是： P→Q 或者 If P Then Q [Else S] 其中，P是前件，用于指出该产生式是否可用的条件。Q是一组结论或者操作，用于指出当前提P满足时，应该得出的结论或者应该执行的操作。 区别：蕴含式只能表示精确知识；而产生式不仅可以表示精确知识，还可以表示不精确知识。 产生式中前提条件的匹配可以是精确的，也可以是非精确的；而谓词逻辑蕴含式总要求精确匹配。 7.一个产生式系统一般由三部分组成：规则集、全局数据库、控制策略。 步骤：1）初始化全局数据库，把问题的初始已知事实送入全局数据库中 2）若规则库中存在尚未使用的规则，而且它的前提可与全局数据库中的已知事实匹配，则转3），若不存在则转5） 3）执行当前选中的规则，并对该规则做标记，把该规则执行后得到的结论送入全局数据库中。如果该