人工智能教程习题及答案第10章习题参考解答
《人工智能》课后答案
《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。
人工智能教程习题及答案第10章习题参考解答
第十章数据挖掘与主体技术习题参考解答10.1 练习题10.1 什么是数据挖掘？什么是知识发现？它们之间的关系如何？10.2 数据挖掘的主要研究内容是什么？10.3 OLAP数据分析方法有何特点？数据挖掘与OLAP的区别何在？10.4 数据挖掘具有哪些功能和作用？10.5 什么是概念／类的描述？特征性描述与区别性描述如何实现？10.6 数据分类和聚类有何不同？10.7 常用的数据挖掘的模型与算法有哪些？如何评价数据挖掘算法的优劣？10.8 简述数据挖掘的方法与过程？数据预处理的作用是什么？10.9 数据挖掘目前的研究热点有哪些？谈谈你对数据挖掘研究未来发展走势的看法。
10.10 什么是智能Agent? 它应具备哪些基本特征? 智能Agent技术与传统的分布式问题求解有何主要区别？10.11 什么是Agent的体系结构？就单个Agent来说，通常用哪几种体系结构？10.12试比较思考型Agent和反应型Agent体系结构的不同点及优缺点。
混合型Agent的体系结构有何特点？10.13 智能Agent行为理论的核心是什么？为什么说用经典的一阶谓词逻辑不适于表示涉及意识的观念？如何克服一阶谓词逻辑表示所出现的语法和语义问题？10.14 多Agent系统有何特点？联合负责模型的有何作用？它有哪些部分构成？10.15 什么是联合意图？什么是联合目标和公共处方？三者之间的关系如何？10.16 何谓多Agent协商？它主要研究的内容是什么？协商协议、协商策略和协商处理的研究内容各是什么？10.17 KQML和KIF的作用是什么？它们间的关系如何？10.18 协商策略一般有哪几类策略？10.19 什么是多Agent规划？一个规划一般由哪几部分构成？10.20 智能Agent与对象有何异同？面向Agent的软件开发技术与面向对象的软件开发技术有何区别？10.21 Agent技术大规模应用所面临机遇和挑战是什么？如何解决所面临的挑战性问题？10.2 习题参考解答（略）。
人工智能导论-各章习题答案
习题
答案：神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和传递信息的网络模型。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元，通过不同层之间的连接和权重，实现信息的传递和处理。
习题
答案：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的网络结构和大量的数据进行训练，从而实现高效的模式识别和特征提取。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的成果。
第二章习题答案
习题
答案：符号推理是一种基于逻辑和推理规则的方法，通过对符号和符号之间的关系进行操作和推理，从而实现问题的求解。符号推理通常涉及到语义、句法和语法的处理，需要对问题进行符号化表示。
习题
答案：决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。它基于树形结构，通过一系列的判断节点将数据进行分类。决策树的构建过程是一个递归的过程，每次选择一个最优的判断节点，并将数据分割为不同的子集，直到达到终止条件。
习题
答案：人工智能的应用非常广泛，涉及到各个领域。例如，在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策；在金融领域，人工智能可以用于风险评估和投资建议；在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理和无人驾驶等。
习题
答案：人工智能的发展面临着一些挑战和问题。首先，人工智能的算法和模型需要不断优化和改进，以提高其性能和准确度。其次，人工智能系统需要大量的数据进行训练，但数据的获取和处理也面临一些困难。另外，还需要解决人工智能系统的安全和隐私问题，以保护用户的信息和权益。
以上是《人工智Байду номын сангаас导论》各章习题的答案。希望对学习人工智能的同学们有所帮助！
参考资料
1.Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
(完整版)人工智能(部分习题答案及解析)
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。
人工智能导论-各章习题答案
人工智能导论-各章习题答案第一章习题解答1. 什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器具有类似或超过人类智能的能力。
人工智能研究的目标是使计算机能够进行人类智力活动，例如学习、理解、推理和决策等。
2. 人工智能的基本分类人工智能可以分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）两类。
弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统，比如语音识别、图像处理和机器翻译等。
弱人工智能系统有特定的输入和输出，其能力局限于特定任务。
强人工智能是指能够在各种智力活动中与人类媲美或超越人类的人工智能系统。
强人工智能拥有自主学习、理解、推理和决策的能力，可以应对复杂的问题和情境。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到应用，包括但不限于以下几个方面：•机器学习：基于数据和统计方法，让计算机自动学习并改进性能。
•自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言。
•机器视觉：使计算机能够理解和处理图像和视频。
•专家系统：建立基于规则和知识的推理系统，用于解决复杂的问题和决策。
•智能机器人：让机器拥有感知、决策和执行的能力，用于自主操作和交互。
•数据挖掘：发现数据中的模式和关联，用于预测和决策支持。
4. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术和算法的进步，人工智能开始逐渐崭露头角。
在1956年，达特茅斯会议举行，标志着人工智能的诞生。
随后，人工智能经历了繁荣期、低谷期和复兴期等不同的发展阶段。
繁荣期（1956-1974）中，很多初期的人工智能算法被提出，比如逻辑推理、机器学习和专家系统等。
然而，由于计算能力限制和算法的局限性，人工智能在这个时期受到了限制。
低谷期（1975-1980）是由于在之前的繁荣期中，人们对人工智能过于乐观，但实际应用和成果不如预期，导致了人工智能的寒冬。
复兴期（1980-至今）是人工智能的复苏和突破阶段。
《人工智能》--课后习题答案
《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 OkS0→−−−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。
人工智能课程习题与部分解答
《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用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第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。
简述产生式系统的优缺点。
简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。
试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师>姓名：张宇 性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
[解]在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理过程。
2020年《人工智能》--课后习题答案47
M(N)=2M(N-1)+1 最后可以解得 M(N)=2N-1
下面给出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。 （1）综合数据库
定义三元组：(A, B, C)，其中 A, B, C 分别表示三根立柱，均为表，表的元素为 1～N 之 间的整数，表示 N 个不同大小的盘子，数值小的数表示小盘子，数值大的数表示大盘子。 表的第一个元素表示立柱最上面的柱子，其余类推。 （2）规则集
G(zhang,li)。
(2) 定义谓词 Marry(x,y):x 和 y 结婚，Male(x):x 是男的，Female(x)：x 是女的。个体有
甲(A)、乙(B)，将这些个体带入谓词中，得到 Marry(A,B)、Male(A)、Female(B)以及 Male(A)、
Female(B),根据语义用逻辑连接词将它们联结起来就得到表示上述知识的谓词公式：
题中各条推理则可以表示为：
P1: x DOG(X)
yBIT(X,Y)∨SOUND(X)
P2: :x（ANIMAL(X) ∧SOUND(X)）
yBIT(X,Y)
P3: 猎犬是狗，即 DOG(X)种 X 的谓词样品是猎犬，同时也可得 ANIMAL(猎犬) 将 P3 带入 P1 可得 SOUND(猎犬)，再将 SOUND(猎犬)和 ANIMAL(猎犬)带入 P2 可得
MaB))∨(Male(B)∧Female(A))
(3) 定义谓词 Honest(x):x 是诚实的，Lying(x):x 会说谎。个体有张三（zhang），将这些
个体带入谓词中，得到 Honest(x)、 Lying(x)、Lying(zhang)、 Honest(zhang),根
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第十章数据挖掘与主体技术习题参考解答
10.1 练习题
10.1 什么是数据挖掘？什么是知识发现？它们之间的关系如何？
10.2 数据挖掘的主要研究内容是什么？
10.3 OLAP数据分析方法有何特点？数据挖掘与OLAP的区别何在？
10.4 数据挖掘具有哪些功能和作用？
10.5 什么是概念／类的描述？特征性描述与区别性描述如何实现？
10.6 数据分类和聚类有何不同？
10.7 常用的数据挖掘的模型与算法有哪些？如何评价数据挖掘算法的优劣？
10.8 简述数据挖掘的方法与过程？数据预处理的作用是什么？
10.9 数据挖掘目前的研究热点有哪些？谈谈你对数据挖掘研究未来发展走势的看法。
10.10 什么是智能Agent? 它应具备哪些基本特征? 智能Agent技术与传统的分布式问题求
解有何主要区别？
10.11 什么是Agent的体系结构？就单个Agent来说，通常用哪几种体系结构？
10.12试比较思考型Agent和反应型Agent体系结构的不同点及优缺点。
混合型Agent的体
系结构有何特点？
10.13 智能Agent行为理论的核心是什么？为什么说用经典的一阶谓词逻辑不适于表示涉及
意识的观念？如何克服一阶谓词逻辑表示所出现的语法和语义问题？
10.14 多Agent系统有何特点？联合负责模型的有何作用？它有哪些部分构成？
10.15 什么是联合意图？什么是联合目标和公共处方？三者之间的关系如何？
10.16 何谓多Agent协商？它主要研究的内容是什么？协商协议、协商策略和协商处理的研
究内容各是什么？
10.17 KQML和KIF的作用是什么？它们间的关系如何？
10.18 协商策略一般有哪几类策略？
10.19 什么是多Agent规划？一个规划一般由哪几部分构成？
10.20 智能Agent与对象有何异同？面向Agent的软件开发技术与面向对象的软件开发技术
有何区别？
10.21 Agent技术大规模应用所面临机遇和挑战是什么？如何解决所面临的挑战性问题？
10.2 习题参考解答
（略）。