人工智能复习题
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. VJB. CC. FoxproD. LISP7. 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11. 1997年5月12日,轰动全球的人机大战中,“更深的蓝”战胜了国际象棋之子卡斯帕罗夫,这是 C ;A. 人工思维B. 机器思维C. 人工智能D. 机器智能12. 能对发生故障的对象系统或设备进行处理,使其恢复正常工作的专家系统是;A．修理专家系统B．诊断专家系统C．调试专家系统D．规划专家系统13. 下列 D 不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容A. 机器人不得伤害人,或任人受到伤害而无所作为B. 机器人应服从人的一切命令,但命令与A相抵触时例外C. 机器人必须保护自身的安全,但不得与A,B相抵触D. 机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令;一旦冲突发生,以自保为先14. 人工智能诞生于什么地方AA. DartmouthB. LondonC. New YorkD. Las Vegas15. 一些聋哑为了能方便与人交通,利用打手势方面来表达自己的想法,这是智能的C 方面;A. 思维能力B. 感知能力C. 行为能力D. 学习能力16. 如果把知识按照表达内容来分类,下述不在分类的范围内;A. 元知识B. 显性知识C. 即过程性知识D. 事实性知识17.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. 自动程序设计D. 机器翻译18. 下述D 不是人工智能中常用的知识格式化表示方法;A. 框架表示法B. 产生式表示法C. 语义网络表示法D. 形象描写表示法19. 关于“与/或”图表示法的叙述中,正确的是D ;A. “与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形,用来描述各部分的因果关系B. “与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形,用来描述各部分之间的不确定关系C. “与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图,用来描述某类问题的层次关系D. “与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图,用来描述某类问题的求解过程20. 一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是D ;A. VBB. PascalC. LogoD. Prolog21. 不确定推理过程的不确定性不包括;A. 证据的不确定性B. 规则的不确定性C. 推理过程的不确定性D. 知识表示方法的不确定性22. 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”23. 能通过对过去和现在已知状况的分析,推断未来可能发生的情况的专家系统是B ;A．修理专家系统B．预测专家系统C．调试专家系统D．规划专家系统24. Prolog语言的三种基本语句是C ;A. 顺序；循环；分支B. 陈述；询问；感叹C. 事实；规则；询问D. 肯定；疑问；感叹25. 下列哪种情况是图灵测试的内容 BA. 当机器与人对话,两者相互询问,人分不清机器是人还是机器,说明它通过了图灵测试B. 当机器骗过测试者,使得询问者分不清是人还是机器时,说明它通过了图灵测试C. 当人与人对话,其中一人的智力超过另一人时,说明智者通过了图灵测试D. 两机对话,其中一机的智力超过另一机时,说明智者机器通过了图灵测试26. 人工智能诞生于哪一年CA. 1955B. 1957C. 1956D. 196527. 盲人看不到一切物体,他们可以通过辨别人的声音识别人,这是智能的B 方面;A. 行为能力B. 感知能力C. 思维能力D. 学习能力28. 人类智能的特性表现在4个方面 B ;A. 聪明、灵活、学习、运用;B. 能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息;C. 感觉、适应、学习、创新;D. 能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界信息进行创新思维;29. 专家系统的推理机的最基本的方式是B ;A. 直接推理和间接推理B. 正向推理和反向推理C. 逻辑推理和非逻辑推理D. 准确推理和模糊推理30. 专家系统的正向推理是以 B 作为出发点,按照一定的策略,应用知识库中的知识,推断出结论的过程;A. 需要解决的问题B. 已知事实C. 证明结论D. 表示目标的谓词或命题31. 在8数码问题中,启发函数fx=gx+hx中的gx表示;A. 节点x与目标状态位置不同的棋子个数B. 节点x的子节点数C. 节点x 与目标状态位置相同的棋子个数D. 节点x 所在的层数32. 人工智能的发展历程可以划分为B ;A. 诞生期和成长期B. 形成期和发展期C. 初期和中期D. 初级阶段和高级阶段33. 机器人之父是指：DA. 阿兰.图灵B. 伯纳斯.李C. 莎佩克D. 英格伯格和德沃尔34. 下列哪个应用领域不属于人工智能应用 BA. 人工神经网络B. 自动控制C. 自然语言学习D. 专家系统35. 专家系统是以C 为基础,以推理为核心的系统;A. 专家B. 软件C. 知识D. 解决问题36. 人工神经网络特点和优越性主要表现在ACD ;A. 自学习功能B. 自动识别功能C. 高速寻找优化解的能力D. 联想存储功能37. 能根据学生的特点、弱点和基础知识,以最适当的教案和教学方法对学生进行教学和辅导的专家系统是 D ;A. 解释专家系统B. 调试专家系统C. 监视专家系统D. 教学专家系统38. 用于寻找出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤的专家系统是D ;A. 设计专家系统B. 诊断专家系统C. 预测专家系统D. 规划专家系统39. 人工智能研究的一项基本内容是机器感知, 以下列举中的 C 不属于机器感知的领域;A. 使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力;B. 让机器具有理解文字的能力;C. 使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力D. 使机器具有听懂人类语言的能力40. 机器翻译属于下列哪个领域的应用AA. 自然语言系统B. 机器学习C. 专家系统D. 人类感官模拟41. 智能机器人可以根据得到信息;A. 思维能力B. 行为能力C. 感知能力D. 学习能力42. 自动识别系统属于人工智能哪个应用领域 D自然语言系统 B. 机器学习 C. 专家系统 D. 人类感官模拟二：填空题1. 1956 年夏季,美国的一些年青科学家在Dartmounth 大学召开了一个夏季讨论会,在该次会议上,第一次提出了人工智能这一术语;2. 知识表示的方法主要有：状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示法以及面向对象表示法等;3. 人工智能的主要应用领域有：自然语言理解、数据库的智能检索、专家咨询系统、定理证明、博弈、机器人学、自动程序设计、组合调度问题、感知问题等;4. AI 研究的三条主要途径为：符号注意、行为主义、连接主义;5. 搜索算法,根据其是否使用与问题有关的知识,分为盲目搜索和启发式搜索;6. 组成产生式系统的三要素：数据库、规则库和推理机;7．人工智能是关于知识的科学,主要研究的核心课题包括如下四个方面：知识的模型化和表示方法、启发式搜索理论、各种推理方法和AI系统结构和语言;8. 盲目搜索的方法有深度优先、宽度优先和回溯策略等;9. 简单遗传算法的遗传操作主要有选择、交叉和变异;10. 按照学习风格分类,机器学习可以分为：记忆学习、演绎学习、归纳学习和类比学习、基于解释学习、连接学习;11. 人工神经网络具有的基本属性：非线性、非局域性、非定常性和非凸性;12. 归结过程的控制策略包括：删除策略、采用支撑集策略、语义归结策略、线性归结策略、单元归结策略、输入归结策略、等;13. 谓词逻辑中,重言式tautlogy的值是真;14. 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 为永真式;15. 在着名的医疗专家系统MYCIN 中规定,若证据A 的可信度CFA=0,则意味着无关,CFA=-1,则意味着假,CFA=1,则意味着真;16. 谓词公式G 是不可满足的,当且仅当对所有的解释G都为假;17. 谓词公式与其子句集的关系是包含;18. 利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为空集,则结论成立;19.20.21. 21. 广度优先搜索算法中, OPEN 表的数据结构实际是一个队列,深度优先搜索算法中,OPEN 表的数据结构实际是一个堆栈;22.23. MYCIN 系统中使用不确定推理,规则A→B 由专家指定其可信度CFB,A,若A 真支持B 真,则指定CF B, A与零比较应；若A 真不支持B 真,则指定CFB,A应;24. 设U={a,b,c,d},A={a,b},B={a,b,c},mA=0.6,mU=0.4,U 的其它子集的基本概率分配函数m 值均为0,则BelA= ,BelB= ;25. 证据理论中集合A 的信任区间为1,1,则其语意解释为;26. 在谓词公式中,紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域,而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元,其他变元称为自由变元;27.28. 在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中,常用到的一种人工智能的核心技术称为图搜索技术,解这类问题时,常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表,这种图称为状态空间图;29. 在启发式搜索当中,通常用启发函数来表示启发性信息;30. 在二人博弈问题中,最常用的一种分析技术是极大极小分析法,这种方法的思想是先生成一棵博弈树,然后再计算其倒推值;但它的效率较低,因此人们在此基础上,又提出了31. 不确定性类型按性质分：随机性、模糊性、不完全性、不一致性;32. 合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的最一般合一;。
ai复习题及答案
ai复习题及答案一、选择题1. AI（人工智能）的英文全称是什么？A. Artificial IntelligenceB. Automatic InformationC. Artificial IntelligencesD. Artificially Intelligent答案：A2. 下列哪项不是人工智能的分支领域？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 深度学习D. 量子计算答案：D3. 人工智能的发展历程中，以下哪个事件被认为是一个重要里程碑？A. 1950年图灵测试的提出B. 1969年阿波罗登月C. 1975年个人电脑的诞生D. 1984年苹果公司发布Macintosh电脑答案：A二、填空题4. 人工智能的三大支柱技术包括_______、_______和_______。
答案：机器学习、自然语言处理、计算机视觉5. 深度学习是机器学习的一个子领域，它主要依赖于一种称为_______的神经网络结构。
答案：多层神经网络（或深度神经网络）三、简答题6. 请简述人工智能在医疗领域的应用。
答案：人工智能在医疗领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发、手术机器人等。
通过图像识别技术，AI可以帮助医生分析医学影像，提高诊断的准确性；在患者监护方面，AI可以监测患者的生命体征，及时预警；在药物研发中，AI可以加速新药的筛选和测试过程；手术机器人则可以提高手术的精确度和安全性。
7. 什么是深度学习，它与传统机器学习有何不同？答案：深度学习是一种基于人工神经网络的学习算法，它能够自动提取数据特征，并通过多层的非线性变换来学习复杂的模式。
与传统机器学习相比，深度学习能够处理更加复杂的数据结构，如图像、语音和文本等，且通常不需要人工进行特征工程。
四、论述题8. 论述人工智能对现代社会的影响。
答案：人工智能对现代社会的影响是深远的。
首先，它极大地提高了生产效率，通过自动化和智能化，许多重复性或危险的工作可以由机器来完成。
人工智能单选复习题及参考答案
人工智能单选复习题及参考答案一、单选题（共100题，每题1分，共100分）1、在scikit-learn中，DBSCAN算法对于（）参数值的选择非常敏感A、epsB、pC、n_jobsD、algorithm正确答案：A2、下面的语句哪个会无限循环下去：A、for a in range(10): time.sleep(10)B、a = [3,-1,','] for i in a[:]: if not a: breakC、while True: breakD、while 1正确答案：D3、列表a=[1,2,[3,4]]，以下的运算结果为True的是（）。
A、len(a)==3B、length(a)==3C、length(a)==4D、len(a)==4正确答案：A4、自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构，通常会把自然语言中的词语转化为以下哪种数据结构：A、结构体B、向量C、有向图D、标量正确答案：B5、自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（）不是它要实现的目标A、机器翻译B、欣赏音乐C、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑D、理解别人讲的话正确答案：B6、LSTM单元中引入了哪些门来更新当前时刻的单元状态向量?A、任意门、输入门B、遗忘门、任意门C、输入门、遗忘门D、输出门、任意门正确答案：C7、PCA的步骤不包括（）A、特征值排序B、矩阵分解得到特征值和特征向量C、构建协方差矩阵D、特征值归一化正确答案：D8、在中期图像识别技术（2003-2012）中，索引的经典模型是（）。
A、口袋模型B、增量模型C、词袋模型D、胶囊模型正确答案：C9、SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的（）无关。
A、旋转B、大小和旋转C、缩放D、大小正确答案：B10、下列哪个不属于特征的类型(___)A、关键特征B、无关特征C、相关特征D、冗余特征正确答案：A11、将数值类型的属性值（如年龄）用区间标签（例如0~18、19-44、45~59和60~100等）或概念标签，称为数据()处理。
人工智能复习题汇总(附答案)
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 IntelligenceB. Artificial IntelligenceC. Automatic InformationD. Artificial Information3. 下列那个不是子句的特点（D ）A.子句间是没有合取词的(∧)B子句通过合取词连接句子(∧) C子句中可一有析取词(∨)D子句间是没有析取词的(∨)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∨RB. ┑Q∨RC. QD. ┑R9. 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B. Composed–of联系C. have 联系D. 以上全是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，须让机器具有知识。
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、生理模拟和行为模拟。
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.在着名的医疗专家系统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。
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）。
人工智能考试复习题
1。
什么叫智能?什么叫人工智能？智能一般称为智慧,泛指人运用知识、认识问题、解决问题的能力。
人工智能就是研究怎样让电脑模仿人脑从事推理、规则、设计、思考、学习等思维活动,解决迄今认为需要由专家才能处理好的复杂问题。
2.人工智能科学体系大致分哪几个层次?人工智能学科体系大致分为三个层次：⑴人工智能理论基础包含：①与人工智能有关的数学理论②认知科学理论③计算机工程理论与技术⑵人工智能原理智能的高低是以知识的拥有和有效的运用为其主要特征.因此，人工智能的工作原理以知识的表示、知识的获取与学习、利用知识求解问题,以及系统构成技术作为主要的研究内容。
⑶人工智能工程技术根据人工智能基础理论和工作原理而建立起来的工程系统。
如：专家咨询系统、专家系统开发工具与环境、自然语言理解系统、图象理解与识别系统等，都属于人工智能原理的工程范畴。
3.人工智能的研究有大致可归结为哪三种途径?⑴生物学途径采用生物学的方法,直接模拟人的感官以及大脑的结构和机能，制成神精元模型和脑模型。
⑵心理学途径（或“启发式途径”)应用实验心理学的方法，考察人在解决各种问题时采用的方法、策略，总结人们思维活动的规律，并把这些规律编成程序，作为心理模型，用计算机进行模拟。
⑶工程技术途径从工程技术观点出发，研究如何用电子计算机从功能上模拟人所具有的智能行为。
4。
人工智能领域中具有一般意义的核心课题是什么？①知识的模型化和表示方法；②启发式搜索理论；③常识性推理、演绎和问题求解；④机器学习；⑤人工智能系统构成和语言。
5。
人工智能领域主要有哪些？1、专家系统2、自然语言处理3、机器人学4、自动定理证明5、自动程序设计6、博弈和决策7、组合调度问题8、机器视觉（与模式识别）6.知识处理学的三大课题?(1)知识表示（2）知识获取(3）知识运用7.学过哪些知识表的方法?各种方法大致用法？(1)一阶谓词逻辑表示；谓词不但可表示一些简单的事实，而且可以表示带有变量的“知识”,有时称为“事实的函数”。
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. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 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。
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、生理模拟和行为模拟。
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。
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）。
人工智能复习题及答案
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、⽣理模拟和⾏为模拟。
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。
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）。
人工智能复习题(含答案)
人工智能复习题（含答案）1、以下属于计算机视觉的经典模型的有：（）。
A、VGGNetB、ResNetC、RNND、GoogleNet答案：ABD2、关于连接主义，描述正确的是（）A、基础理论是神经网络B、深度学习属于连接主义C、又称为仿生学派D、产生在20实际50年代答案：ABCD3、在自然语言处理任务中，首先需要考虑字、词如何在计算机中表示。
通常，有两种表示方式：()表示和()表示A、on-hotB、one-hotC、分布式D、集中式答案：BC4、人工智能研究的主要因素有（）。
A、计算能力B、算法C、数据D、天气答案：ABC5、决策树的生成是一个递归过程.在决策树基本算法中导致递归返回的情况包括（）A、当前属性集为空,无法划分B、当前结点包含的样本全属于同一类别,无需划分C、所有样本在所有属性上取值相同,无法划分D、当前结点包含的样本集合为空,不能划分答案：ABCD6、下列关于词袋模型说法正确的是（）。
A、词袋模型可以忽略每个词出现的顺序B、词袋模型不可以忽略每个词出现的顺序C、TensorFlow支持词袋模型D、词袋模型可以表出单词之间的前后关系答案：AC7、以下哪些网络结构具有反馈连接功能，即将前一层的输出和当前层自身作为输入（）A、循环神经网络B、卷积神经网络C、LSTM网络D、多层感知机答案：AC8、下列关于极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE），说法正确的是A、MLE可能并不存在B、MLE总是存在C、如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的D、如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的答案：AC9、常用的损失函数有哪些（）。
A、均方差B、Sigmoid交叉熵C、Sofmax交叉熵D、Sparse交叉熵答案：ABCD10、赋范线性空间满足（）A、正定型B、不定性C、正齐次性D、次可加性答案：ACD11、关于卷积神经网络池化成层以下描述正确的是？A、经过池化的特征图像变小了B、池化操作采用扫描窗口实现C、池化层可以起到降维的作用D、常用的池化方法有最大池化和平均池化答案：ABCD12、下面哪项技巧可用于关键词归一化（keyword normalization），即把关键词转化为其基本形式？A、词形还原（Lemmtiztion）B、LevenshteinC、词干提取（Stemming）D、探测法（Sounex）答案：AC13、数据不平衡问题由于数据分布不平衡造成的，解决方法如下（）A、对小样本加噪声采样B、对大样本进行下采样C、进行特殊的加权D、采用对不平衡数据集不敏感的算法答案：ABCD14、常见的聚类技术有（）A、分层聚类B、K平均值聚类C、两步聚类D、Konhonennetwork答案：ABCD15、关于缺失值处理，说法正确的是（）A、数据缺失是指在数据采集传输和处理过程中，由于某些原因导致的数据不完整的情况。
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1 判断下列公式是否为可合一，若可合一，则求出其最一般合一。
(1) P(a, b), P(x, y)(2) P(f(x), b), P(y, z)(3) P(f(x), y), P(y, f(b))(4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b))解：(1) 可合一，其最一般和一为：σ={a/x, b/y}。
(2) 可合一，其最一般和一为：σ={y/f(x), b/z}。
(3) 可合一，其最一般和一为：σ={ f(b)/y, b/x}。
(4) 不可合一。
2 把下列谓词公式化成子句集：(1)(∀x)(∀y)(P(x, y)∧Q(x, y))(2)(∀x)(∀y)(P(x, y)→Q(x, y))(3)(∀x)(∃y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))(4)(∀x) (∀y) (∃z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z))解：(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)替换y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))}3 对下列各题分别证明G是否为F1,F2,…,F n的逻辑结论：(1)F: (∃x)(∃y)(P(x, y) G: (∀y)(∃x)(P(x, y)(2)F: (∀x)(P(x)∧(Q(a)∨Q(b))) G: (∃x) (P(x)∧Q(x))(3)F: (∃x)(∃y)(P(f(x))∧(Q(f(y))) G: P(f(a))∧P(y)∧Q(y)(4)F1: (∀x)(P(x)→(∀y)(Q(y)→⌝L(x.y))) F2: (∃x) (P(x)∧(∀y)(R(y)→L(x.y)))G: (∀x)(R(x)→⌝Q(x))(5)F1: (∀x)(P(x)→(Q(x)∧R(x))) F2: (∃x) (P(x)∧S(x)) G: (∃x) (S(x)∧R(x))解：(1) 先将F和¬G化成子句集：S={P(a,b), ¬P(x,b)}再对S进行归结所以，G是F的逻辑结论(2) 先将F和¬G化成子句集叮叮小文库由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)}再对S进行归结：所以，G是F的逻辑结论同理可求得(3)、(4)和(5)，其求解过程略。
5如果x是y的父亲，y是z的父亲，则x是z的祖父；2每个人都有一个父亲。
使用归结演绎推理证明：对于某人u，一定存在一个人v，v是u的祖父。
解：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))→G F(x,z)) F2：(∀y)(P(x)→F(x,y))求证结论G：(∃u) (∃v)( P(u)→G F(v,u))然后再将F1，F2和¬G化成子句集：①¬F(x,y)∨¬F(y,z)∨G F(x,z)②¬P(r)∨F(s,r) ③P(u)④¬G F(v,u))对上述扩充的子句集，其归结推理过程如下：叮叮小文库由于导出了空子句，故结论得证。
6 假设张被盗，公安局派出5个人去调查。
案情分析时，贞察员A说：“赵与钱中至少有一个人作案”，贞察员B说：“钱与孙中至少有一个人作案”，贞察员C说：“孙与李中至少有一个人作案”，贞察员D说：“赵与孙中至少有一个人与此案无关”，贞察员E说：“钱与李中至少有一个人与此案无关”。
如果这5个侦察员的话都是可信的，使用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。
解：(1) 先定义谓词和常量设C(x)表示x作案，Z表示赵，Q表示钱，S表示孙，L表示李(2) 将已知事实用谓词公式表示出来赵与钱中至少有一个人作案：C(Z)∨C(Q)钱与孙中至少有一个人作案：C(Q)∨C(S)孙与李中至少有一个人作案：C(S)∨C(L)赵与孙中至少有一个人与此案无关：¬ (C (Z)∧C(S))，即¬C (Z) ∨¬C(S)钱与李中至少有一个人与此案无关：¬ (C (Q)∧C(L))，即¬C (Q) ∨¬C(L)(3) 将所要求的问题用谓词公式表示出来，并与其否定取析取。
设作案者为u，则要求的结论是C(u)。
将其与其否)取析取，得：¬ C(u) ∨C(u)(4) 对上述扩充的子句集，按归结原理进行归结，其修改的证明树如下：因此，孙也是盗窃犯。
7 设有子句集：{P(x)∨Q(a, b), P(a)∨⌝Q(a, b), ⌝Q(a, f(a)), ⌝P(x)∨Q(x, b)}叮叮小文库分别用各种归结策略求出其归结式。
解：支持集策略不可用，原因是没有指明哪个子句是由目标公式的否定化简来的。
删除策略不可用，原因是子句集中没有没有重言式和具有包孕关系的子句。
单文字子句策略的归结过程如下：8 (1) 能阅读的人是识字的；2海豚不识字；3有些海豚是很聪明的。
请用归结演绎推理证明：有些很聪明的人并不识字。
解：第一步，先定义谓词， 设R(x)表示x 是能阅读的； K(y)表示y 是识字的； W(z) 表示z 是很聪明的；第二步，将已知事实和目标用谓词公式表示出来能阅读的人是识字的：(∀x)(R(x))→K(x)) 海豚不识字：(∀y)(¬K (y)) 有些海豚是很聪明的：(∃z) W(z)有些很聪明的人并不识字：(∃x)( W(z)∧¬K(x))第三步，将上述已知事实和目标的否定化成子句集： ¬R(x))∨K(x) ¬K (y) W(z) ¬W(z)∨K(x)) 第四步，用归结演绎推理进行证明9对子句集：{P∨Q, Q∨R, R∨W, ⌝R∨⌝P, ⌝W∨⌝Q, ⌝Q∨⌝R }用线性输入策略是否可证明该子句集的不可满足性？解：用线性输入策略不能证明子句集{P∨Q, Q∨R, R∨W, ⌝R∨⌝P, ⌝W∨⌝Q, ⌝Q∨⌝R } 的不可满足性。
原因是按线性输入策略，不存在从该子句集到空子句地归结过程。
10 设有如下一段知识：“张、王和李都属于高山协会。
该协会的每个成员不是滑雪运动员，就是登山运动员，其中不喜欢雨的运动员是登山运动员，不喜欢雪的运动员不是滑雪运动员。
王不喜欢张所喜欢的一切东西，而喜欢张所不喜欢的一切东西。
张喜欢雨和雪。
”试用谓词公式集合表示这段知识，这些谓词公式要适合一个逆向的基于规则的演绎系统。
试说明这样一个系统怎样才能回答问题：“高山俱乐部中有没有一个成员，他是一个登山运动员，但不是一个滑雪运动员？”解：(1) 先定义谓词A(x) 表示x是高山协会会员S(x) 表示x是滑雪运动员C(x) 表示x是登山运动员L(x,y) 表示x 喜欢y(2) 将问题用谓词表示出来“张、王和李都属于高山协会A(Zhang)∧A(Wang)∧A(Li)高山协会的每个成员不是滑雪运动员，就是登山运动员(∀x)(A(x)∧¬S(x)→C(x))高山协会中不喜欢雨的运动员是登山运动员(∀x)(¬L(x, Rain)→C(x))高山协会中不喜欢雪的运动员不是滑雪运动员(∀x)(¬L(x, Snow)→¬ S(x))王不喜欢张所喜欢的一切东西(∀y)( L(Zhang, y)→¬ L(Wang ,y))王喜欢张所不喜欢的一切东西(∀y)(¬ L(Zhang, y)→L(Wang, y))张喜欢雨和雪L(Zhang , Rain)∧L(Zhang , Snow)(3) 将问题要求的答案用谓词表示出来高山俱乐部中有没有一个成员，他是一个登山运动员，但不是一个滑雪运动员？(∃x)( A(x)→C(x)∧¬ S(x))(4) 为了进行推理，把问题划分为已知事实和规则两大部分。
假设，划分如下：已知事实：A(Zhang)∧A(Wang)∧A(Li)L(Zhang , Rain)∧L(Zhang , Snow)规则：(∀x)(A(x)∧¬S(x)→C(x))(∀x)(¬L(x, Rain)→C(x))(∀x)(¬L(x, Snow)→¬ S(x))(∀y)( L(Zhang, y)→¬ L(Wang ,y))( y)(¬ L(Zhang, y)→L(Wang, y))(5) 把已知事实、规则和目标化成推理所需要的形式事实已经是文字的合取形式：f1: A(Zhang)∧A(Wang)∧A(Li)f2: L (Zhang , Rain)∧L(Zhang , Snow)将规则转化为后件为单文字的形式：r1: A(x)∧¬S(x)→C(x))r2: ¬L(x, Rain)→C(x)r3: ¬L(x, Snow)→¬ S(x)r4: L(Zhang, y)→¬ L(Wang ,y)r5: ¬ L(Zhang, y)→L(Wang , y)将目标公式转换为与/或形式¬ A(x)∨(C(x)∧¬ S(x))(6) 进行逆向推理逆向推理的关键是要能够推出L(Zhang , Rain)∧L(Zhang , Snow)，其逆向演绎过程如下图所示。