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

规则的结论部分指出的是某些操作，则执行这些操作。

4）检查全局数据库中是否已经包含了问题的解，若已经包含，则求解结束，否则转2）5）要求用户提供进一步的关于问题的已知事实，若能提供，则转2），否则求解结束。

6）若规则库中不再有未使用过的规则，则求解过程结束。

11. 框架名：<教师>

姓名：单位（姓，名）

年龄：单位（岁）

性别：范围（男，女）缺省为男

职称：范围（教授，副教授，讲师，助教）

缺省我讲师

部门：单位（系，教研室）

住址：<地址框架>

工资：<工资框架>

开始工作时间：单位（年，月）

截止时间：单位（年，月）缺省为现在

框架名：<学生>

姓名：单位（姓，名）

年龄：单位（岁）

性别：范围（男，女）缺省为男

学院：单位（学院，系）

班级：单位（年级，班级）

入学时间：单位（年，月）

截止时间：单位（年，月）缺省为现在

13.

有根

有叶

结果结苹果

AKO

长在水里

有叶

有根

Have

Have

Have

第三章：P83

6．（1）由于("x)("y)(P(x, y)∧Q(x, y))已经是Skolem标准型，且P(x, y)∧Q(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得

{ P(x, y), Q(x, y)}

再进行变元换名得子句集：

S={ P(x, y), Q(u, v)}

（2）对谓词公式("x)("y)(P(x, y)→Q(x, y))，先消去连接词“→”得：

("x)("y)(?P(x, y)∨Q(x, y))

此公式已为Skolem标准型。

再消去全称量词得子句集：

S={?P(x, y)∨Q(x, y)}

（3）对谓词公式("x)($y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))，先消去连接词“→”得：

("x)($y)(P(x, y)∨(?Q(x, y)∨R(x, y)))

此公式已为前束范式。

再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y得：

("x)(P(x, f(x))∨?Q(x, f(x))∨R(x, f(x)))

此公式已为Skolem标准型。

最后消去全称量词得子句集：

S={P(x, f(x))∨?Q(x, f(x))∨R(x, f(x))}

（4）对谓词("x) ("y) ($z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z))，先消去连接词“→”得：

("x) ("y) ($z)(?P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, z))

再消去存在量词，即用Skolem函数f(x,y)替换z得：

("x) ("y) (?P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, f(x,y)))

此公式已为Skolem标准型。

最后消去全称量词得子句集：

S={?P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, f(x,y))}

7. （1）不可满足

（2）不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。

（3）不可满足

（5）不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。

8. （2）先将F和?G化成子句集

由F得：S1={P(x)，(Q(a)∨Q(b))}

由于?G为：? ($x) (P(x)∧Q(x))，即

($x) (? P(x)∨? Q(x))，

可得： S2={? P(x)∨? Q(x)}

因此，扩充的子句集为：

S={ P(x)，(Q(a)∨Q(b))，? P(x)∨? Q(x)}

可得NIL；

9. 先定义谓词： F(x,y)：x是y的父亲

GF(x,z)：x是z的祖父

P(x)：x是一个人

再用谓词把问题描述出来：

已知F1：("x) ("y) ("z)( F(x,y)∧F(y,z))→GF(x,z))

F2：("y)(P(x)→F(x,y))

求证结论G：($u) ($v)( P(u)→GF(v,u))

然后再将F1，F2和?G化成子句集：

①?F(x,y)∨?F(y,z)∨GF(x,z) ②?P(r)∨F(s,r)

③ P(u) ④?GF(v,u))

可得NIL；

第四章：P134

例5.1 设H1，H2，H3分别是三个结论，E是支持这些结论的证据，且已知： P(H1)=0.3 P(H2)=0.4 P(H3)=0.5

P(E/H1)=0.5 P(E/H2) =0.3 P(E/H3) =0.4

求： P(H1/E) ，P(H2/E) ， P(H3/E)

由此可以看出，由于证据E 的出现，H1成立的可能性略有增加，H2，H3的可能性有不同程度的下降。 2.

设已知：

P(H1)=0.4 P(H2)=0.3 P(H3)=0.3

P(E1/H1)=0.5 P(E1/H2)=0.6 P(E1/H3)=0.3 P(E2/H1)=0.7 P(E2/H2)=0.9 P(E2/H3)=0.1 求：P(H1/E1E2)， P(H2/E1E2)， P(H3/E1E2)

由此可以看出，由于证据E1，E2的出现，H1，H2成立的可能性有不同程度的增加，H3的可能性下降了。

-----精心整理，希望对您有所帮助!

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