人工智能[第一章绪论]山东大学期末考试知识点复习
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第一章绪论
1.人工智能的诞生及发展
人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯(Dartmouth)大学诞生。
1 956年夏季，美国一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者们，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真、热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。
自从人工智能学科诞生到现在已有50多年的历史，50多年来人工智能的发展经历了不少的曲折。
20世纪50年代，以游戏、博弈为对象开始了人工智能的研究工作，其间以电子线路模拟神经元及人脑的研究均告失败。
20世纪60年代前期，人工智能以研究搜索方法和一般问题的求解为主。1 960年，美国的麦卡锡(John McCarthy)发明了人工智能程序设计语言(LISt Processing Language，LISP)，它是一种函数式语言(Functional Language)，适合对符号进行处理，其处理的唯一对象就是符号表达式。1963年A．Newell 发表了问题求解程序，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把问题的领域知识与求解方法分离开来。20世纪60年代后期，在机器定理证明方面取得了重大进展，并在规划问题方面开展了相应的研究。1 965年R0binson提出了归结原理，实现了自动定理证明的重大突破。1 968年，Quillian在研究人类联想记忆时，认为记忆是由概念间的联系实现的，提出了知识表示的语义网络模型。
20世纪70年代，人工智能的研究在世界许多国家相继展开，研究成果大量涌现。1972年法国马赛大学的Alain Co1merauer及其研究小组提出并实现了一
种高效率的逻辑程序设计语言PROLOG(PROgramming in LOGic)；斯坦福大学的E．H．Shortliffe等人从1972年开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN；1970年国际性的人工智能杂志创刊，它对推动人工智能的发展、促进研究者们的交流起到了重要作用。但这时，由于在机器翻译、问题求解、机器学习等领域出现了一些问题，人工智能受到责难。在困难和挫折面前，研究人工智能的学者们没有退缩，他们继续进行深入的研究。经过认真的反思和总结以前的研究经验及教训，1 977年，费根鲍姆(E．A．Feigenbaum)提出了知识工程的概念，引发了以知识工程和认知科学为主的研究。以知识为中心开展人工智能研究的观点被大多数人所接受。这时，专家系统开始广泛应用，专家系统的开发工具也不断出现，人工智能产业日渐兴起。人工智能的研究又迎来了以知识为中心的蓬勃发展新时期。
20世纪80年代，由于知识工程概念的提出和专家系统的初步成功，人工智能以推理技术、知识获取、自然语言理解和机器视觉的研究为主，开始了不确定推理、非单调推理、定性推理方法的研究。知识获取的研究已成为热门。在整个20世纪80年代，专家系统和知识工程在全世界得到迅速发展。有些人工智能的产品已成为商品。
20世纪90年代以来，专家系统、机器翻译、机器视觉、问题求解等方面的研究已有实际应用，同时，机器学习和人工神经网络的研究深入开展，形成了高潮。当前比较热门的信息过滤、分类、数据挖掘等都属于机器学习的知识获取范畴。另外，不同学派间的争论也非常激烈，这些都进一步促进了人工智能的发展。
2.人工智能的定义
人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能；或者说是人们使用机器模拟人类的智能。由于人工智能是在机器上实现的，因此又可称之为机器智能。
人工智能学科是计算机科学中研究、设计和应用智能机器的一个分支，研究内容包括：如何设计和构造智能机器(智能计算机)或智能系统，使它能模拟、延
伸、扩展人类智能；如何在这种智能机器(计算机)上实现人类智能，使机器具有类似于人的智能；如何应用这种智能机器。
3.人工智能的研究内容
人工智能是一门研究用计算机来模仿和执行人脑的某些智力功能的交叉学科，所以人工智能问题的求解也是以知识为基础的。如何从现实世界中获取知识、如何将已获得的知识以计算机内部代码的形式加以合理的表示以便于存储，以及如何运用这些知识进行推理以解决实际的问题，即知识的获取、知识的表示和运用知识进行推理是人工智能学科要研究的3个主要问题。
4.人工智能研究的方法及途径
从人工智能的研究途径来看，目前主要有3种观点。第一种观点主张运用计算机科学的方法进行人工智能的研究，通过研究逻辑演绎在计算机上的实现方法，实现人类智能在计算机上的模拟。这种观点称为符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)或计算机学派(Com—puterism)。认为人类智能的基本单元是符号，认知过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算。其研究内容是基于逻辑的知识表示和推理机制。基于逻辑的知识表示方法的研究主要是研究如何用谓词逻辑表示知识，而这种知识是一种确定性的知识。推理机制的研究方面目前主要方法是J．A．Robinson的归结推理方法。该学派的代表人物有纽厄尔(A．Newell)、西蒙(H．A．Simon)、麦卡锡(J．McCarthy)、尼尔逊(N．J．Nilsson)、罗宾逊(J．A．Robinson)和肖特里费(E．H．Shortliffe)等。
第二种观点主张用仿生学的方法进行研究，通过研究人脑的工作模型了解人类智能的本质。这种观点称为联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)。它认为人类智能的基本单元是神经元，认知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。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；联结主义学派的研究方法就是以网络连接为主的连接机制方法，它属于非符号处理范畴。它所研究的内容实际就是神经网络。这
个学派的代表人物有麦克莱伦德(J．L．McClelland)和鲁梅尔哈特(J．D．Rumelhart)等。
第三种观点主张应用进化论的思想进行人工智能的研究，通过对外界事物的动态感知与交互，使计算机智能模拟系统逐步进化，提高智能水平。这种观点成为行为主义。行为主义又称进化主义，认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义)，取决于对外界复杂环境的适应。它不需要知识、不需要表示、不需要推理。智能行为只能在与现实世界的环境交互作用中表现出来，人工智能也会像人类智能一样通过逐步进化而实现(所以称为进化主义)。其原理主要是通过控制论和机器学习算法实现智能系统的逐步进化。目前这一观点尚未形成完整的理论体系，有待进一步研究，但由于它与人们的传统看法完全不同，因而引起了人工智能界的注意。
开发研制智能系统与智能产品的技术路线：
(1)专用路线。是指开发研制一些专用的智能计算机(如LISP机、PROLOG机)或专用的软件系统(如EMYCIN专家系统开发工具)，或者专门用于开发人工智能系统的计算机语言(如LISP语言、PROLOG语言)。
(2)通用路线。是指现有的一般计算机硬件和软件系统能够有效地支持人工智能系统的开发，并能够解决一般的人工智能问题。通用路线认为，在人工智能应用系统及产品的开发过程中，应该将知识工程视作软件工程的一个分支，充分利用知识工程的思想，将之融入整个系统或产品开发的全过程中。
(3)硬件路线。认为智能机器的开发主要有赖于各种智能硬件、智能工具及固化技术，没有这些技术，智能产品的开发是不可能的，因此人工智能的发展，还有赖于硬件技术的发展，诸如超大规模集成电路、人工神经网络等的发展。
(4)软件路线。软件路线认为智能机器的研制主要在于各种智能软件及工具的开发及运用，发展软件技术是人工智能发展的必由之路。因此，启发性程序设计、自动编程系统、知识工程以及其他各种智能算法就成了研究的主要对象。这里要说明的一点是目前各种面向对象的语言编程系统，以及各种应用系统的开发
工具都带有辅助人类编程的功能，或者说稍带点智能编程的功能。
5.人工智能的研究及应用领域
目前，人工智能的研究及应用领域很多，大多是结合具体领域进行的，主要有问题求解、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、人工神经网络、机器人学、智能信息检索、智能控制、智能决策支持系统、机器视觉等。随着计算机技术的快速发展，人工智能的研究近几年来也取得了很多新的进展，许多新的研究领域不断出现，例如，数据挖掘、网上信息过滤等都是一些新兴的研究领域。
人工智能复习重点
人工智能复习重点 一、选择题。(30分) 1、人工智能英文：Artificial Intelligence（注意不是Rengongzhineng!!） 2、任课老师的名字：郑波尽邮箱：zhengbojin@https://www.360docs.net/doc/b210298374.html, 3、据说还会考亚里士多德的功绩……(你们自己去网上查查，老师说是常识来着) 4、可能会出选择题的几个点：黄帝的“指南车”、诸葛亮的“木牛流马”、亚里士多德的形 式逻辑、布莱尼茨的关于数理逻辑的思想、“机器人”一词的来源。 5、AI（人工智能）的本质问题：研究如何制造出人造的智能机器或系统，来模拟人类智能 活动的能力，以延伸人们智能的科学。 6、研究对象：模拟人类智能 7、研究目标:研究看上去具有人类智能的系统,解决需要人类智能才能解决的问题 二、简答题。 1、图灵测试：三个重点 （1）一个测试者，一个受试者，一台机器 （2）所有交流信息无泄漏 （3）如果提问者区分两者的正确率小于50%,则可以认为机器具有智能 2、希尔勒的中文屋子： 一个对中文一窍不通的，以英语作母语的人被关闭在一只有两个通口的封闭房间中。房间里有一本中英翻译手册。房外的人不断向房间内递进用中文写成的问题。房内的人便按照手册的说明，用中文回答出问题，并将答案递出房间。 （希尔勒中文屋子的实验表明用图灵测试来定义智慧还是远远不够充分的） 3、人工智能的思想流派： （1）基于符号处理的符号主义(Symbolism) 人类思维的基本单元是符号，思维过程是对符号的处理过程，自然语言也是用符号表示的 理论基础: 物理符号系统假设和有限合理性原理. 物理符号系统假设:物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件 有限合理性原理:人类行为表现出有限的合理性 （2）以人工神经网络为代表的连接主义(Connectionism) 人工神经网络是典型代表，其理论基础是脑模型。人工神经网络具有良好的自学习,自适应和自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储和处理的特点.可以处理不确定性问题. （3）以演化计算为代表的演化主义(Evolutionism) 模拟自然界的生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习的问题. 理论基础为达尔文的进化论。 （4）以多智能体系统为代表的行为主义(Actionism) 在没有对简单的智能系统有清楚的了解和大量的实践以前，不可能准确地理解构造更为复杂的人类智能的方法。从简单的系统开始，逐步构造出更为复杂的系统理论基础为控制论Cybernetics 。 三、程序题 1、倒水问题（14分） 一个10升的桶里有10升水，现有3升和4升两个空桶，如何得到5升的水？用程序实现。
人工智能引论复习题
人工智能:是边缘学科.主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能. 符号主义(主流学派):认为人的认知基元是符号,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,能用计算机来模拟人的智能行为;认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. 连结主义:认为思维基元是神经元,而不是符号处理过程;认为人脑不同于电脑,并提出连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:认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义),提出智能行为的“感知—动作”模式;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(所以称为进化主义);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. 确定性推理是建立在确定性知识和证据的基础上的推理.从确定的初始证据出发,通过运用确定性知识,最终推出具有一定程度的确定性但却又是合理或基本合理的结论. 知识是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识. 知识表示方式(把知识用计算机可接受的符号并以某种形式描述出来)一阶谓词逻辑、产生式表示、状态空间图表示、与或图表示、语义网络、框架结构表示,还有问题归纳法、面向对象法等. 机器学习是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. 机器学习的基本系统结构: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.在具体的应用中,环境,知识库和执行部分决定了具体的工作内容,学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定.下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响. 所有的人都是要死的,苏格拉底是人,所以苏格拉底是要死的. 令P(x):x是人,Q(x):x是要死的:(x)(P(x)→Q(x))∧P(苏格拉底)→Q(苏格拉底) 证明(1) ( x)(P(x)→Q(x)) 前提 (2) P(苏格拉底)→Q(苏格拉底) 全称量词消去 (3) P(苏格拉底) 前提 (4) Q(苏格拉底) (2)(3) 分离 每个学术会议的成员是专家,有些成员是年轻人,所有有的成员是年轻专家. 令P(x):x是专家,Q(x):x是年轻人,R(x)表x是学术会议成员: (X)(R(x)→P(X));(?X) (R(x)∧Q(X));(?X)(Q(X)∧P(X)) 证明(1)(?X) (R(x)∧Q(X)) P (2) R(a)∧Q(a)ES(1) (3)R(a)T(1)I (4) (X)(R(x)∧P(X))P (5)R(a)→P(a)US(4) (6) P(a) T(3) (5)I (7)Q(a) T(2)I (8)Q(a)∧P(a) T(6) (7)I (9)(?X) (Q(x)∧P(X)) EG(8) 任何鸵鸟都不会飞,多有雌鸵鸟都是鸵鸟,所以,所有雌鸵鸟都不会飞. 设P(x):x是鸵鸟;Q(x):x会飞;R(x):x是雌鸟. ?x(P(x)→?Q(x)),
《人工智能导论》试卷B
人工智能试卷（B） 试题部分： 一、选择题（15小题，共15分） 1、97年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（A） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 3、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘, 若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（A ） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 4、或图通常称为D A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 5、不属于人工智能的学派是B A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 6、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是C A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 7、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 ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 8、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A） A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 9、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 10、C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 11、AI的英文缩写是B A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 12、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（C）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 13、在公式中?y?xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B ） A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 14、子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（B ） A. P B. Q C. ~P D.P∨Q
2019人工智能与健康考试答案
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一、判断题(每题 2 分)
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用，通过信息的收 集，通过大数据的分析，通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起，最 终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
正确
错误
2.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。 正确
错误
3.尽管中国 2015 年全面实施“二孩”政策，但对于人口老龄化的发展趋势是没 有根本改变的。
正确
错误
4.受尊重需求是马斯洛的需求层次理论中的最高层次。 正确
错误
5.养老服务链的形成可以直接使得老年服务商有针对性的布局服务网，提高效 率。
正确
错误
6.在老人生活中安装监控摄像头只是为了能更好的保障老人安全，不会影响日 常独立生活。
正确
错误
7.智慧养老若想实现自身价值，就必须将风险和预警服务结合起来。
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正确 错误 8.当前社会中，最为突出的大数据环境是物联网。 正确 错误 9.日常生活中，我们的一举一动都在制造数据。 正确 错误 10.云计算提供的支撑技术，有效地解决了大数据的分析、研发的问题。 正确 错误 11.以大数据来促进我们健康管理的个性化和多元化。 正确 错误 12.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。 正确 错误 13.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与 管理医疗社保基金。 正确 错误 14.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。
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《人工智能导论》课程期末考试试卷二 答案 (上海交大)
一、选择题答案1、A2、A 二、填空题答案 1、基于规则的正向演绎系统使用的条件是（1）事实表达式是任意形式（2）规则形式为L→W或L1∨L2→W，其中L为单文字，W为任意形（3）目标公式为文字析取形 2、基于规则的逆向演绎系统使用的条件是（1）事实表达式是文字合取形（2）规则形式为W→L 或W→L1∧L2 ，其中L为单文字，W为任意形（3）目标公式为任意形式 3、归结法中，可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。 三、问答题答案 第1题答：
得解图：
第2题 第3题 答：综合数据库： (m1, m5, m9, b) 设从河的左岸到右岸，其中m1, m5,m9分别表示过河时间需要1分钟，5分钟和9分钟的人，在河左岸的人数。b＝1表示船在左岸，b＝0表示船在右岸。规则集： 初始状态：(2, 1, 1, 1) 结束状态：(0, 0, 0, 0) h函数：h(n) = m - b，其中m为在左岸的人数，b为船是否在左岸。 对于任意两个节点ni和nj，其中nj是ni的子节点。 当ni中b＝1时，则nj中b＝0，因此：max(h(ni)-h(j))=(m-1)-(m-1)=0, 而C(ni, nj)最小为1， 因此h(ni)-h(nj) 因此该h函数满足单调性条件。所以h满足A*条件。 第4题 答：对事实和规则进行skolem化： （1）(s) ~P(a) （2）(s)(P(g(s))) P(g(s)) （3）(x)(s)(y)((P(s)∧Q(b，x，s))→H(y) (P(s)∧Q(b，c，s))→H(f(s)) （4）(x)(s)(Q(b，x，s)→Q(b，x，g(s))) Q(b，x，s)→Q(b，x，g(s)) （5）(x)(s)(y)(~P(s)→Q(b，x，y)) ~P(s)→Q(b，x，h(x, s)) 经变量换名后，有事实和规则如下： ~P(a) P(g(s1)) r1: (P(s2)∧Q(b，c，s2))→H(f(s2)) r2: Q(b，x3，s3)→Q(b，x3，g(s3)) r3: ~P(s4)→Q(b，x4，h(x4, s4)) 用对偶形式对目标skolem 化： (x)H(x) H(x) 演绎图如下图(这里只给出了一个一致解图)。 《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。 反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。 双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行， 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。 一、选择题答案1、b 2、A 3、A 二、填空题答案 1、在修正的A算法中，fm的含义是到当前为止，扩展的节点中，f的最大值 2、对任意节点n，设m是n的子节点，当h满足条件h(n)-h(m) ≤ C(n, m), h(t) = 0时，称h是单调的。 三、问答题答案 第1题 答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理，则当扩展一个节点时，不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径，对于这样的节点，就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时，则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制，使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h，则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进，使用修正的A*算法进行搜索，则可以减少重复扩展节点问题。 第2题 答：回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索，而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中，只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索，则保留了所有的已经搜索过的路径。 第3题 答：化子句集如下： 归结树如下： 修改证明树： 得到问题的解答：R(h(f(g(c, a)))) 第4题 第5题 答：搜索图如图所示，其中括号内标出的是节点的f值，圆圈内的数字是扩展的次序。F(16) 得到的解路径为：S-B-F-J-T 第6题 答：如下的知识可以帮助求解该问题： （1）序列中，偶数在偶数位置，奇数在奇数位置； （2）第五个数为5。 综合数据库： 用一个1到9的序列表示：N = {x}，其中x为1到9的数字之一。规则集： r1: IF len(N)=4 THEN {x}∪{5} r2: IF len(N)为偶数and n=In(1, 3, 7, 9) THEN {x}∪{n} r3: IF len(N)为奇数and n=In(2, 4, 6, 8) THEN {x}∪{n} 其中len(N)为求序列的长度，In(a, b, c, d)为取a、b、c、d之一。初始状态：{} 结束条件：得到的序列N前i个数组成的整数能被i整除。 《人工智能》教学大纲 课程名称：人工智能 英语名称：Artificial Intelligence 课程代码：130234 课程性质：专业必修 学分学时数： 5/80 适用专业：计算机应用技术 修（制）订人： 修（制）订日期：2009年2月 审核人： 审核日期： 审定人： 审定日期： 一、课程的性质和目的 （一）课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分，人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域，掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法，会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 （二）课程目的 1、基本理论要求： 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求： 学生在较坚实打好的人工智能数学基础（数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析）上，能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理；在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上，应用Robinson 归结原理进行定理证明；应掌握问题求解（GPS ）的状态空间法，能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法（宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术）完成问题求解；并能熟悉几种重要的不确定推理方法，如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等，利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求：结合实战，初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重（难）点、教学要求及学时分配 第一章：人工智能概述（2学时） …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… ………………………… D、人造机器人 答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案：C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱 答案：C 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事 答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等 答案：ABCD 正则化是为了什么？ XXXX2017至2018 学年第 1 学期 《人工智能技术》 课程考试（ A ）卷 计科 系 级 专业 学号 一、选择题：（2分×10=20分） 1． 人工智能AI 的英文全称（ ）最早于1956年在达特茅斯会议上被提出。这是历史上第一次人工智能研讨会，也被广泛认为是人工智能诞生的标志。 A ．Automatic Intelligence B ．Artifical Intelligence C ．Automatice Information D ．Artifical Information 2． 所谓不确定性推理是从（ ）的初始证据出发，通过运用（ ）的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。 A ．不确定性，确定性 B ．确定性，确定性 C ．确定性，不确定性 D ．不确定性，不确定性 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（ ）。 A ．概率推理 B ．神经网络 C ．机器学习 D ．智能搜索 4． 下面几种搜索算法中，不完备的搜索算法是（ ）。 A ．广度优先搜索 B ．A*搜索 C ．迭代深入深度优先搜索 D ．贪婪搜索 5． 人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。 A ．模拟、延伸和扩展人的智能 B ．和人一样工作 C ．完全代替人的大脑 D ．具有智能 6．在一个监督学习问题f:x →y 中，输出y 的值域是连续的，例如实数集R ，那么这是一个（ ）问题。 A ．分类 B ．聚类 C ．回归 D ．降维 装 订 线 一、填空： 1.人工智能的研究途径有（1）、（2）和行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域（3）、（4）、（5）、（6）。 3.人工智能的基本技术包括（7）、（8）、（9）归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言，其真值的特点和命题逻辑的区别是 （10）。 5.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是（11）。 6.设P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和C2的归结式R（C1，C2）= （19）。 12.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和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是（24），（25），（26）。 16.状态图启发式搜索算法的特点是（27）。 17.广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（28），深度优先搜索算 法中，OPEN表的数据结构实际是一个（29）。 18.产生式系统有三部分组成（30），（31）和推理机。其中推理可分为（32）和 （33）。 19.专家系统的结构包含人机界面、（34），（35），（36），（37）和解 释模块。 《人工智能导论》期末复习知识点 选择题知识点 1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。 人工智能Artificial Intelligence,AI 人工神经网络Artificial Neural Network，ANN 机器学习Machine Learning，ML 深度学习Deep Learning,DL 2.什么是强人工智能？ 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。 3.回溯算法的基本思想是什么？ 能进则进。从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。 4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？ 面向对象(Object Oriented)是软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次来进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。 把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。 对于需要分析方法，诸如深度优先搜索和广度优先搜索（穷尽的方法）以及启发式搜索（例如最佳优先搜索和A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。 5.机器学习的基本定义是什么？ 机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。6.智慧地球的概念，智慧地球提出的背景是怎样的？ （此文档为Word格式，下载后可以任意编辑修改！）试卷装订封面 人工智能期末考试卷（1） 一、填空题（每空1分，共10分） 1智能具有五个特征，分别为① 学习能力、自适应能力、 ②记忆与思维能力、表达能力和感知能力。 2. 机器的③ 感知能力是让机器自动获取知识的基本条件，而知识的自动 获取一直是智能系统研究中最困难的问题之一。 3?从研究的角度不同，对人工智能的研究可分两大阵营：④ 联接和 ⑤符号。其中⑤符号的理论基础为数理逻辑。 4. ⑥问题规约方法是一种将复杂问题变换为比较简单的子问题，子问题再转换为更简单的 子问题，最终将问题转换为对本原问题的知识表示方法。 5. 鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。 6. 当某个算符被认为是问题求解的决定步骤时，此算符为⑧关键算符。 7. 宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可 能会发生⑨组合爆炸。 8. 语义网络⑩方法是1968年由J.R.Quilian 在研究人类联想记忆时提出的心 理学模型。1972年，Simon首先将⑩用于自然语言理解系统。 二、简答题（共30分） 1. 什么是A*算法的可纳性？（4分） 答：在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下，若一个搜索法总能找 到最短（代价最小）的解答路径，则称算法具有可采纳性。 2. 在一般图搜索算法中，当对某一个节点n进行扩展时，n的后继节点可 分为三类，请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。（8分） 答： 把SNS中的子节点分为三类：（1）全新节点，（2）已出现于OPEN表的节点，（3 ）已 出现于CLOSE表的节点；/后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点；（3分）*加第1类子节点于OPEN表，并建立从子节点到父节点n的指；（1分） *比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价，若经由新父节点的代价较小，则移动子节点指向新父节点（2分） ?对于第3类子节点作与第2类同样的处理，并把这些子节点从CLOSE 表中移出，重新加入OPEN表；（2分） 3. 请简述不确定性推理的含义。（4分） 是一种从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性知识，最终推出具有一定程度的不确定 性但却有是合理或基本合理的结论的推理过程。 4. 若S={P（x）V Q（f（x））「P（a）, n Q（y）}，请画出与该子句集对应的语义树， 为什么可以用封闭语义树来判定子句集的不可满足性？（14分） 答：H={a,f（a）,f（f（a））, ……}（1 分） 人工智能导论在线作业集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN] 答：决策树是一种数据挖掘分类算法、是直观运用概率分析的一种图解法、是一个预测模型。 基本方法： 决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。 步骤： a.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。 b.按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。 c.对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。 2、什么是知识它有哪些特性列举至少六种知识表示方法 答：经过国内外学者的共同努力，目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，目前使用较多的知识表示方法主要有：谓词逻辑表示法，产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、表示法、基于本体的知识表示法等。本文将介绍这些知识表示方法的特征和优缺点，进行一些分析和比较。 （1）词逻辑表示法。谓词逻辑表示法是指各种基于（ormalogic）知识表示方式，用逻辑公式描述对象、性质、状况和关系，例如“在轨道上”可以描述成：（npaceshiporbit）它是领域中使用最早和最广泛的知识表示方法之一。其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化，能够采用数学演绎的方式，证明一个新语句是从哪些已知正确的语句推导出来的，那么也就能够断定这个新语句也是正确的。 在这种方法中，识库可以看成一组逻辑公式的集合，识库的修改是增加或删除逻辑公式。使用逻辑法表示知识，将以描述的知识通过引入谓词、函数来加以形式描述，得有关的逻辑公式，而以机器内部代码表示。在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。 福州大学2014～2015学年第2学期考试A卷 课程名称人工智能导论考试日期2015-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项：1、本试卷共8 页，请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分，共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是、和。 2. 在知识表示方法中，与谓词逻辑表示为ISA（LIMING ，MAN）等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。 4. 产生式系统由3个部分组成：一个总数据库、、。 5. ANN中文意义是。 6. 反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始， ，所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时，若当前归结式是，则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后，得到。 9．基于规则的正向演绎系统，其规则形式为，其中前项要满足的条件是。 10. 语义网络下的推理是通过和实现的。 11. 被成为人工智能之父，曾提出一个机器智能的测试模型。 12. 谓词公式(?x)(?y)(?z)(P(x,y)∨Q(y,z)W(z))消去存在量词后，可以化为 。 13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu（最一般合一）为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ，i=1,2,……p中，通过加入一个 变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分，共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是（） A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 产生式系统的推理不包括( ) A. 正向推理 B. 逆向推理 C. 双向推理 D. 简单推理 5. 启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（） A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中（）是能够合一的。 A. P（q（f（v）），g（u））和P（x，x） B. P（x，f（x））和P（y，y） C. P（y，y，B）和P（z，x，z） D. P（f（A），x），P（x，A） 8. 在遗传算法中，变量x的定义域为 [-2，5]，要求其精度为10-6，现用二进制进行编码， 《人工智能导论》教学大纲 大纲说明 课程代码：3235042 总学时：32学时（讲课32学时） 总学分：2学分 课程类别：限制性选修 适用专业：计算机科学与技术，以及有关专业 预修要求：C程序设计语言，数据结构 课程的性质、目的、任务： 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。本课程是计算机科学与技术，以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 课程教学的基本要求： 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。 人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决，甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明： 通过适当调节教学内容和学时安排，减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时，本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。 大纲正文 第一章绪论学时：2学时（讲课2学时）了解人类智能与人工智能的含义，人工智能的发展和应用领域；理解人工智能的内涵。 本章讲授要点：在介绍人工智能概念的基础上，使学生了解本课程所涉知识的重要意义，以及人工智能的应用现状和应用前景。 《人工智能》期末测试 一、单选题（题数：40，共分） 1美国全国证券交易商协会自动报价表最早时间是在()。（分）分 A、1997年 B、1981年 C、1971年 D、1961年 2Siri是一种()系统。（分）分 A、动作识别 B、信息处理 C、图像识别 D、语音识别 3被称为“数学界的无冕之王”的是()。（分）分 A、罗素 B、图灵 C、希尔伯特 D、笛卡尔 4为广大网友解决网络课问题的是（）（分）分 A、20932+ B、02559 C、扣扣 D、百度 5动物群居的原因是()。（分）分 A、有安全感 B、有效率 C、易于捕食物 D、有力量 6被称为“机器学习之父”的是()。（分）分 A、奥斯卡·兰格 B、怀尔斯 C、迈克尔·乔丹 D、希尔伯特 7在政府报告中,()的报告使用“机器智能”这个词汇。（分）分 A、中国 B、英国 C、德国 D、美国 8从长期来看,股市是一个()博弈。（分）分 A、经济 B、市场 C、零和 D、合作 9下面关于人类社会的群体智能说法错误的是()。（分）分 A、需要法律与道德的约束 B、个体智力高但自私 C、个体无条件服从集体 D、需要集体智慧结晶 9最早诗歌生成模型称为()。（分）分 A、Word Apple B、Sophia C、Word Salad D、Sara 10机器人的三定律中第一条是()。（分）分 A、机器人不得伤害人类个体,或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管 B、机器人必须服从人给予它的命令 C、机器人要尽可能保护自己的生存。 D、机器人必须保护人类的整体利益 不受伤害 11使用量子计算机进行大数分解,需要的时间是()。（分）分 A、15万年 B、1年 C、1秒 D、10秒 12人类智能和人工智能是一种()智能。（分）分 A、不对等 B、平行 C、对等 D、相反 13强化学习的框架是智能体()通过观察当前状态作出相应动作。（分）分 A、S B、A C、Agent D、Environment 14()被堪称是百科全书式的“全才”。（分）分 A、爱因斯坦 B、霍金 C、牛顿 D、图灵 15“机器人”这一词最早出现在()作家的小说中。（分）分 A、德国 B、美国 C、瑞士 D、捷克 16人工智能读片的过程体现为()。（分）分 A、信息-传递-判断 B、图像解释-图像获取-图像分析 C、图像获取-图像解释-感知结果 D、图像获取-图像处理 17下面选项中关于“墨子号”说法错误的是()。（分）分 A、属于量子科学实验卫星 B、首次实现卫星和地面之间量子通信 C、跨度最大、史上最安全的通信网络 D、发射于2017年 18在人工智能的()阶段开始有解决大规模问题的能力。（分）分 A、形成时期 B、知识应用时期 C、新神经网络时期 D、算法解决复杂问题时期 19古代()发明了运粮工具“木牛流马”。（分）分 A、曹操 B、诸葛亮 C、鲁班 D、张衡 20人类历史上第一部完全由机器人“小冰”所写的诗集叫()。（分）分 A、《歌尽桃花》 B、《三生三世》 C、《那天,阳光正好》 D、《阳光失了玻璃窗》 21人的大脑每秒钟做不到()。（分）分 A、处理1Gbits B、2000个关注 C、无数反应 D、7个短暂记忆 22人通过算法赋给机器的智能属于()。（分）分 课程名称人工智能导论考试日期2007-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项：1、本试卷共8 页，请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分，共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是符号主义，连接主义，行为主义、和。 2. 在知识表示方法中，与谓词逻辑表示为ISA（LIMING ，MAN）等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。状态，操作符 4. 产生式系统由3个部分组成：一个总数据库、一套规则，一个控制策略 、。 5. ANN中文意义是人工神经元网络 。 6. 反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始， 将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小 ，所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时，若当前归结式是空子句 ，则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后，得到 Q 。 9．基于规则的正向演绎系统，其规则形式为，其中前项要满足的条件是。→W或L1∨L2→W，L为单文字 2006～2007学年第2学期考试A卷 13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu（最一般合一）为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ，i=1,2,……p中，通过加入一个零均方差的高斯随机变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分，共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是（） A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 产生式系统的推理不包括( ) A. 正向推理 B. 逆向推理 C. 双向推理 D. 简单推理 5. 启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（） A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中（）是能够合一的。 A. P（q（f（v）），g（u））和P（x，x） B. P（x，f（x））和P（y，y） C. P（y，y，B）和P（z，x，z） D. P（f（A），x），P（x，A）大学人工智能期末考试题库
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