人工智能期末精彩试题(卷)
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)一、选择题（每题2分，共20分）1. 下列哪一项不是人工智能的研究领域？A. 机器学习B. 计算机视觉C. 生物学D. 自然语言处理[答案：C]2. 下列哪种算法是监督学习？A. 决策树B. 聚类分析C. 人工神经网络D. 支持向量机[答案：D]3. 在深度学习中，哪种网络结构常用于图像分类任务？A. RNNB. CNNC. LSTMD. MLP[答案：B]4. 下列哪种方法不是文本分类中常用的特征提取方法？A. 词袋模型B. TF-IDFC. Word2VecD. RNN[答案：D]5. 下列哪种方法不属于生成对抗网络（GAN）的应用场景？A. 图像生成B. 图像修复C. 文本生成D. 目标检测[答案：D]二、填空题（每题2分，共20分）1. 机器学习可以分为_____和无监督学习两种类型。
[答案：监督学习]2. K-近邻算法（KNN）的核心思想是_____。
3. 支持向量机（SVM）是一种基于_____的分类方法。
[答案：统计学习理论]4. 卷积神经网络（CNN）常用于处理_____类型的数据。
[答案：图像]5. 在自然语言处理中，词嵌入（Word Embedding）是将词汇表示为_____的过程。
[答案：固定维度的向量]三、判断题（每题2分，共20分）1. 人工智能的目标是让机器具备人类的思维和行为能力。
[答案：正确][答案：正确]3. 深度学习是一种基于生物神经网络的计算模型。
[答案：正确]4. RNN（循环神经网络）可以处理变长的序列数据。
[答案：正确]5. GAN（生成对抗网络）只能用于图像生成任务。
[答案：错误]四、简答题（每题10分，共30分）1. 简述朴素贝叶斯分类器的工作原理。
[答案：朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类方法。
给定一个待分类的样本，朴素贝叶斯分类器会计算该样本属于每个类别的概率，然后选择概率最大的类别作为最终的预测结果。
智能期末考试题目及答案
智能期末考试题目及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 智能系统的核心功能是什么？A. 数据存储B. 信息检索C. 自动化决策D. 机器学习答案：D2. 在智能技术中，神经网络的主要作用是什么？A. 语音识别B. 图像处理C. 模式识别D. 以上都是答案：D3. 以下哪个算法不是深度学习算法？A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 支持向量机D. 生成对抗网络答案：C4. 智能系统在处理自然语言时，通常采用哪种技术？A. 规则引擎B. 机器学习C. 专家系统D. 遗传算法答案：B5. 智能机器人在执行任务时，主要依赖哪种技术？A. 传感器B. 执行器C. 控制算法D. 以上都是答案：D6. 在智能系统中，数据挖掘的目的是什么？A. 数据清洗B. 数据存储C. 发现数据模式D. 数据压缩答案：C7. 智能推荐系统通常基于哪种技术？A. 规则引擎B. 机器学习C. 专家系统D. 数据库管理答案：B8. 以下哪个是智能系统的典型应用？A. 搜索引擎B. 电子邮件C. 社交媒体D. 以上都是答案：D9. 智能语音助手的主要功能是什么？A. 语音识别B. 语音合成C. 语音交互D. 以上都是答案：D10. 智能交通系统的主要目标是什么？A. 提高交通效率B. 减少交通事故C. 优化交通流量D. 以上都是答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 智能系统在医疗领域的应用包括哪些？A. 疾病诊断B. 药物研发C. 患者监护D. 医疗咨询答案：ABCD2. 智能系统在教育领域的应用包括哪些？A. 个性化学习B. 在线评估C. 虚拟助教D. 课程推荐答案：ABCD3. 智能系统在制造业的应用包括哪些？A. 自动化生产线B. 质量控制C. 预测性维护D. 供应链优化答案：ABCD4. 智能系统在金融领域的应用包括哪些？A. 风险评估B. 欺诈检测C. 投资建议D. 客户服务答案：ABCD5. 智能系统在零售领域的应用包括哪些？A. 库存管理B. 客户分析C. 个性化推荐D. 销售预测答案：ABCD三、判断题（每题2分，共10分）1. 智能系统可以完全替代人类进行决策。
人工智能期末考试试卷
一、选择题<每题1分,共15分>1、人工智能是一门A>数学和生理学B>心理学和生理学C>语言学D>综合性的交叉学科和边缘学科2、语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的〔〕。
A> 无悖性B> 可扩充性C> 继承性3、<A->B>∧A => B是A>附加律B>拒收律C>假言推理D>US4、命题是可以判断真假的A>祈使句B>疑问句C>感叹句D>陈述句5、仅个体变元被量化的谓词称为A>一阶谓词B>原子公式C>二阶谓词D>全称量词6、MGU是A> 最一般合一B>最一般替换C> 最一般谓词D>基替换最一般合一7、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中A> 事实B> 规则C> 控制D> 关系8、当前归结式是〔〕时,则定理得证。
A> 永真式 B 包孕式〔subsumed〕C> 空子句9、或图通常称为A〕框架网络B>语义图C>博亦图D>状态图10、不属于人工智能的学派是A>符号主义B> 机会主义C>行为主义D>连接主义。
11、所谓不确定性推理就是从< >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, 不确定性B>确定性, 确定性C>确定性, 不确定性D>不确定性确定性12.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>专家系统B>机器学习 C>神经网络 D>模式识别13、下列哪部分不是专家系统的组成部分〔〕A.〕用户B〕综合数据库C〕推理机D〕知识库14、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15、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A>可信度B>信度C>信任增长度D>概率二、填空题<每题1分,共30分>1、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2、从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是。
人工智能期末考试试题
人工智能期末考试试题一、选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. IAC. IID. AII2. 以下哪个不是人工智能的分支领域？A. 机器学习B. 深度学习C. 量子计算D. 自然语言处理3. 神经网络的灵感来源于：A. 电子计算机B. 人脑神经结构C. 遗传算法D. 蜂群算法4. 下列哪项技术不属于机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 遗传算法D. 逻辑回归5. 在人工智能领域，以下哪个概念与“深度学习”最不相关？A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 专家系统D. 长短期记忆网络二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述人工智能与机器学习之间的关系。
2. 解释什么是监督学习和无监督学习，并给出一个实际应用的例子。
3. 描述深度学习在图像识别领域的应用。
三、论述题（每题25分，共50分）1. 论述人工智能在医疗领域的应用及其潜在的伦理问题。
2. 讨论人工智能对就业市场的影响，包括正面和负面的影响。
四、案例分析题（共30分）阅读以下案例：某公司开发了一款智能客服机器人，能够处理客户咨询和解决问题。
请分析该机器人可能面临的技术挑战，并提出解决方案。
五、编程题（共20分）编写一个简单的Python程序，实现一个基于决策树的分类器，对以下数据集进行分类：数据集：```特征1, 特征2, 类别1, 2, 正2, 1, 负3, 3, 正1, 1, 负```要求：- 使用sklearn库中的决策树分类器。
- 训练模型并预测新数据点 [2, 2] 的类别。
六、开放性问题（共10分）你认为人工智能在未来10年内将如何改变我们的日常生活？请给出你的观点和理由。
请注意：所有答案需根据题目要求，结合人工智能的相关知识进行回答。
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)一、选择题1. 人工智能的目标是什么？- A. 模仿人类智能- B. 超越人类智能- C. 辅助人类智能- D. 替代人类智能- 答案：B2. 以下哪项不是人工智能的应用领域？- A. 机器学习- B. 自然语言处理- C. 数据挖掘- D. 机械制造- 答案：D3. 以下哪个算法常用于人工智能中的图像识别？- A. 决策树- B. 支持向量机- C. 卷积神经网络- D. 朴素贝叶斯- 答案：C4. 人工智能中的强化学习是指什么？- A. 通过学习算法对大量数据进行训练- B. 基于样本数据进行预测和分类- C. 通过试错和奖惩机制进行学习和优化- D. 利用统计模型进行数据分析和预测- 答案：C5. 人工智能中的神经网络是模拟哪种生物的智能？- A. 蚂蚁- B. 鱼类- C. 猫- D. 人类- 答案：D二、简答题1. 请简要解释什么是机器学习。
- 机器学习是一种人工智能的分支，通过让计算机从数据中学习和改进，而不需要明确的编程指令。
它通过构建和训练模型，使计算机能够自动识别和应用模式，从而实现数据分析、预测和决策等任务。
2. 请简要说明人工智能在医疗领域的应用。
- 人工智能在医疗领域的应用包括图像识别、疾病诊断、药物研发等。
例如，利用深度学习算法的图像识别技术可以帮助医生自动检测和诊断疾病，提高诊断准确性和效率。
另外，人工智能还可以通过分析大量的医疗数据，提供个性化的治疗方案和预测病情发展趋势。
3. 请简要介绍自然语言处理在智能助理中的应用。
- 自然语言处理在智能助理中的应用主要包括语音识别和自然语言理解。
通过语音识别技术，智能助理可以将用户的语音指令转化为文本，并理解用户的意图。
而自然语言理解则是通过分析和解释用户的文本输入，使智能助理能够提供相应的回答和执行相应的任务。
4. 请简要解释强化学习的基本原理。
- 强化学习是一种机器学习方法，通过试错和奖惩机制来训练智能体（agent）。
人工智能考试题及答案初中
人工智能考试题及答案初中一、单选题（每题3分，共30分）1. 人工智能的英文缩写是什么？A. AIB. IAC. SID. AII答案：A2. 人工智能之父是谁？A. 艾伦·图灵B. 约翰·麦卡锡C. 马文·闵斯基D. 艾伦·纽厄尔答案：B3. 下列哪个选项不是人工智能的应用领域？A. 语音识别B. 自动驾驶C. 机器人技术D. 传统制造业答案：D4. 人工智能的核心是什么？A. 算法B. 数据C. 硬件D. 软件答案：A5. 深度学习是哪种类型的机器学习？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 半监督学习答案：B6. 人工智能的发展经历了几个阶段？A. 两个B. 三个C. 四个D. 五个答案：B7. 人工智能的三大支柱是什么？A. 数据、算法、硬件B. 数据、算法、计算力C. 数据、计算力、硬件D. 算法、计算力、硬件答案：B8. 人工智能的“智能”体现在哪些方面？A. 感知、推理、学习B. 感知、推理、记忆C. 感知、记忆、学习D. 推理、记忆、学习答案：A9. 人工智能的终极目标是什么？A. 模拟人类智能B. 超越人类智能C. 替代人类工作D. 提高生产效率答案：A10. 人工智能在医疗领域的应用不包括以下哪项？A. 辅助诊断B. 药物研发C. 手术机器人D. 疾病预防答案：D二、多选题（每题5分，共30分）1. 人工智能的主要研究领域包括哪些？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 计算机视觉D. 知识表示答案：ABCD2. 人工智能在教育领域的应用包括哪些？A. 智能教学B. 智能评测C. 个性化学习D. 虚拟助教答案：ABCD3. 人工智能的发展历程中，哪些事件具有重要意义？A. 艾伦·图灵提出图灵测试B. 约翰·麦卡锡提出人工智能概念C. 深度学习在图像识别领域的突破D. IBM的深蓝战胜国际象棋冠军答案：ABCD4. 人工智能面临的挑战包括哪些？A. 技术难题B. 伦理问题C. 安全问题D. 法律问题答案：ABCD5. 人工智能在交通领域的应用包括哪些？A. 智能导航B. 交通流量监控C. 自动驾驶汽车D. 智能停车答案：ABCD6. 人工智能在金融领域的应用包括哪些？A. 智能投顾B. 风险管理C. 欺诈检测D. 客户服务答案：ABCD三、判断题（每题2分，共20分）1. 人工智能的发展完全依赖于大数据。
人工智能导论期末测试题及答案
一、单选题1、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.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正确答案：D2、符号主义认为人工智能源于（）。
A.数理逻辑B.神经网络C.信息检索D.遗传算法正确答案：A3、神经网络研究属于下列（）学派。
A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是正确答案：B4、行为主义认为智能取决于（）。
A.表示和推理B.感知和行动C.以上都不是D. 推理和计算正确答案：B5、有一个农夫带一匹狼、一只羊和一棵白菜过河（从河的北岸到南岸）。
如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃白菜。
但是船很小，只够农夫带一样东西过河。
用0和1表示狼、羊、白菜分别运到南岸的状态，0表示不在南岸，1表示在南岸，（如：100表示只有狼运到南岸）。
初始时，南岸状态为000，表示狼、羊、白菜都没运到南岸，最终状态为111，表示狼、羊、白菜都运到了南岸。
用状态空间为农夫找出过河方法，以下狼、羊、白菜在南岸出现的序列可能是（）。
A.000-010-001-101-111B.000-100-110-111C.000-001-011-111D.000-001-011-110正确答案：A6、在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的顶端取一个节点进行考察，则在宽度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN 表的（）。
A.前端B.末端C.任意位置D.中间位置正确答案：B7、深度优先搜索中起始节点的深度是（）。
A.0B.1C.2D.3正确答案：A8、在等代价搜索算法中，总是选择（）节点进行扩展。
A.代价最小B.深度最小C.深度最大D.代价最大正确答案：A9、在A＊算法中，希望估价函数的f是f＊的一个估计，可由下式给出：f(n)=g(n)+h(n)其中，g是g＊的估计，h为启发式函数，h是h＊的估计，那么此定义中包含了（）。
A.q tB.A tC. A pD. A t正确答案：C10、三圆盘的梵塔难题采用问题规约表示，设初始问题描述为（111），第一个“1”表示最大圆盘在第一个柱子（最下部），第三个“1”表示最小的圆盘在第一个柱子（最上部）。
人工智能期末考试练习题及答案
一、单选题1、计算机之父是（）A.约翰·麦卡锡B.赫尔伯·西蒙C.艾伦·图灵D.马文·明斯基正确答案：C2、人工智能与计算机科学的关系是（）A.计算机是人工智能研究的一个领域B.人工智能是计算机学科的一个分支C.人工智能与计算机学科没有联系D.计算机学科的主要驱动力是人工智能研究正确答案：B3、人工智能作为一门学科的建立时间是（）A.1956B.1960C.1930D.1952正确答案：A4、深度学习中的“深度”是指（）A.中间神经元网络的层次很多B.计算机的求解更加精准C.计算机理解的深度D.计算机对问题的处理更加灵活正确答案：A5、深度学习的实质是（）A.推理机制B.模拟机制C.映射机制D.识别机制正确答案：C6、一个真正的通用人工智能系统应具备处理（）问题的能力A.局部性B.全局性C.统一性D.专业性正确答案：B7、如何推进人工智能的研究（）A.提升计算机处理数据的能力B.研发通用人工智能C.继续完善深度学习D.研究人类自己的智能正确答案：D8、大数据的样本空间是（）A.针对所有相关数据B.以上都不对C.需要确立样本范围D.不做样本控制正确答案：D9、深度学习的数据资料来源于（）A.抽样调查B.人工搜集C.互联网D.已经有数据库正确答案：C10、过度开采社会人文资源，是指在大数据的环境下对（）的侵犯A.个人隐私B.大众的消费习惯C.大众心理D.个人的行为习惯正确答案：A11、在人工智能的所有子课题中，所牵涉范围最广的是（）A.自然语言处理B.机器视觉C.非确定条件下的推理D.机器听觉正确答案：A12、SHRDLU系统实际上是一个（）A.人工装置B.语义模型C.人工神经元网络D.积木系统正确答案：D13、可以用来界定因果关系的是（）A.贝叶斯公式B.后验概率C.归纳逻辑D.先验概率正确答案：B14、（）思想激发了基于中间语的机器翻译思路。
A.塞尔B.笛卡尔C.康德D.莱布尼茨正确答案：D15、磨坊论证出自（）A.《人类理智新论》B.《神正论》C.《单子论》D.《纯粹理性批判》正确答案：C二、多选题1、技术背后还有着（）问题A.社会的公平正义B.健康的上网习惯C.如何取样D.社会的价值导向正确答案：A、D2、绿色人工智能是指A.消耗资源少B.对环境友好C.效率高D.所需数据小正确答案：A、B、D3、下列属于行为主义心理学家的是（）A.巴浦洛夫B.博尔赫斯·斯金纳C.冯特D.约翰·华生正确答案：B、D4、乔姆斯基认为人类的语法有哪两个层面（）A.句法层面B.浅层语法C.语义层面D.深层语法正确答案：B、D5、康德认为知识的来源有哪两部分（）A.心之自发性B.先天范畴C.感性材料D.感官的杂多性正确答案：A、D6、对人工智能常见的误解有哪些A.人工智能就是深度学习B.人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多C.人工智能就是机器学习D.机器学习只是人工智能中的一个方向正确答案：A、C7、下列哪些选项是符号AI的技术路线（）A.贝叶斯网络B.机器学习C.深度学习D.通用问题求解器正确答案：A、D8、符号AI的问题在于（）A.缺少推理必要的信息B.缺少推理的灵活性C.会遭遇“框架问题”D.把推理所依赖的公理系统全部锁死正确答案：B、C、D9、人工神经元网络的运作分为（）A.输入层B.中间处理层C.输出层D.映射机制正确答案：A、B、C10、下列哪些选项属于通用智力因素（）A.流体智力B.晶体智力C.反应速度D.短期记忆正确答案：A、B、C、D三、判断题1、类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能2、智能与神经元网络的存在具有必然关系正确答案：×3、由于大数据只能体现出数量而不能进行质量上的判断，所以在采样并不完整的情况下给出的结论未必准确。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
7． 牙医问题中关于3个变量的全联合分布如下表所示，通过查表计算概率 P （cavity ∨toothache ）=（ ）。
A ．0.12
B ．0.28
C ．0.72
D ．0.36
8． 在训练手写数字图片识别模型时，首先接收到很多名志愿者提供的一系列带标签的图片数据，以此为基础程序学习如何更好地进行识别，那么在该设定中指标measure P 是（ ）。
A ．对输入图片进行识别
B ．分析志愿者提供的带标签数据
C ．识别准确率
D ．图片数据的标签
9． 一个智能体在学习时收集到一系列的传感输入xi ，但是其对应的输出yi 并没有给出。
智能体依然想要构造一个关于输入X 的模型用于推理、决策以及预测等，此时学习的种类为（ ）。
A ．监督学习
B ．无监督学习
C ．半监督学习
D ．深度学习
10．以下局部搜索算法中属于贪婪算法的是（ ）。
A ．爬山法搜索
B ．模拟退火搜索
C ．局部剪枝搜索
D ．遗传算法
二．填空题（1分×20=20分）
1． 学术界有四种对人工智能的定义，分别是类人行为、 、 和 ，其中 是本课程学习的主要容，其定义可概括为 。
2． 在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是 ，这种方法的思想是先生成一颗博弈树，然后再计算其倒推f 值。
但它的效率较低，因此人们在此基础上又提出了 。
3． 智能体的任务环境属性为可观察性、确定性、片段性、静态性、离散性以及智能体数。
那么计时棋赛对应的任务环境属性为完全可观察的、 、 、 、 、多智能体的。
4． P （a ）是一个先验概率，那么P （a|b ）是后验概率也叫 。
如果两个变量A 和B 是完全独立的，那么P(A, B) = 。
如果A 和B 在给定C 的情况下是条件独立的，那么P(B |A, C) = 。
利用以上性质建立的概率推理模型叫作 。
5． 使用遗传算法进行局部搜索时，首先初始化种群，计算个体的适应度函数，然后通过 ， ， 操作生成新种群，直到找出最优个体。
6． 普通神经网络由三层神经元组成，分别是 、隐含层和输出层，为了使模型精度更高，我们增加了隐含层的层数使模型变为 。
三．简答题（共20分）
1．什么是智能体。
（4分）
2．形式化定义“真空吸尘器”问题。
（4分） 状态？： 行动？： 目标测试？： 路径消耗？：
3．列举出至少五个机器学习的算法名称。
（5分）
4．在欠拟合和过拟合两种情况下描述机器学习模型的训练误差和测试误差大小。
作出随着模型复杂度的增加，两种误差变化的趋势图。
（7分）
大题得分
小题得分
小题得分
小题得分
小题得分 装
订
线
共 6 页，第 2 页
四．综合计算题（共40分）
1．跟踪贪婪搜索和A*搜索算法使用直线距离启发式h
SLD
求解从Lugoj到Bucharest问题的过程。
按顺序列出贪婪算法探索的节点和其f值，A*算法探索的节点和其g,h,f值。
求解过程中不考虑避免重复状态。
（8分）
贪婪搜索：
扩展节点n L
f(n) 244
扩展节点n
f(n)
A*搜索：
扩展节点n L
g h f 0 244 244
扩展节点n
g h f
扩展节点n
g h f
大题得分
小题得分
共 6 页，第 3 页
2．在澳大利亚地图染色问题中分别使用前向检验和弧相容两种方法进行约束传播。
完善如下表所示的传播过程。
（7分）
前向检验：
WA NT
Q
NSW
V
SA
T
初始 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝 红绿蓝
WA=红 红
Q=绿 红 绿
V=蓝
红
绿
蓝
弧相容（当前WA=红，Q=绿）：
WA NT Q NSW
V
SA
T
当前 红
蓝
绿
红 蓝 红绿蓝 蓝 红绿蓝
SA →NSW
NSW →SA V →NSW SA →NT
3．如图所示博弈树，最下方数字是终止节点的效用值。
请对该博弈树做如下工作： （1）计算各节点准确的极小极大值（标记在节点旁）；
（2）利用α- β剪枝技术剪去不必要的分枝（直接在对应分枝上画X ）。
（8分）
MAX
MIN
MAX
MIN
U
-1 4 -2 2 1 3 5 6 4 2 -1 -2 4 6 5 -2
小题得分
小题得分
装
订
线
共 6 页，第 4 页
4．使用蚁群算法求解4个城市A、B、C、
D
的
TSP问题。
城市间距离矩阵为D，初始化各路径信息素τij=0.3,参数设置α=1,β=2。
第一轮迭代时一只蚂蚁从C点
出发。
（10分）
（1）求其第一次选择A、B、D的概率各是多少。
（2）若轮盘随机数固定为p=0.3，求该蚂蚁找到的完整的解以及这个解的耗散。
5．贝叶斯网络模型如下图所示。
(7分)
（1）求 P（A=F,B=T,C=T）与 P（A=F,B=T,C=F）
（2）求 P（C=T|A=F,B=T）
C
A B
小题得分
小题得分。