哈工大人工智能复习题
～( x)(green(x)) 将条件表达式和结果命题化为子句形：
由条件 1 (1) pushable(x)∨green(x) (2) ～blue(a)∨pushable(y)∨green(x) 由条件 2 (3) ～green(x)∨～blue(x) (4) green(x)∨blue(x) 由条件 3 (5) pushable(x)∨～pushable(y)∨blue(y) 由条件 4
解：定义谓词：father(x,y): 表示 x 是 y 的父亲。 Grandfather(x,y):表示 x 是 y 的祖父。
已知条件的谓词公式表示如下： 1) (∀x) (∀y) (∀z)father(x, y)∧father(y,z) →Grandfather(x,z) 2) (∀y)(∃x)father(x, y) 结论的谓词公式表示：
答： 我们用 Skier(x)表示 x 是滑雪运动员，Alpinist(x)表示 x 是登山运动员，Alpine(x)表示 x 是 Alpine 俱乐部的成员。 问题用谓词公式表示如下： 已知：
(1) Alpine(Tony)
(2) Alpine(Mike)
(3) Alpine(John)
(4) (∀x){Alpine(x)→[Skier(x)∨Alpinist(x)]} (5) (∀ x){Alpinist(x)→~Like(x, Rain)} (6) (∀ x){~Like(x, Snow)→~ Skier(x)} (7) (∀ x){Like(Tony, x)→~Like(Mike, x)} (8) (∀ x){~Like(Tony, x)→Like(Mike, x)}
建立子句集： S = { ～P ∨ R , Q ∨ R , ～P∨～R }
3、Herbrand 定理解决了一个什么意义上的问题？
答：将无限的不可数的论域上的问题，转化成为在可数的 H 论域上讨论的问题。该定理在理论上保证 了归结原理的可靠性。
4、设 S={ P(x), Q(f(x), y) }，试写出 H 域上的元素，并写出 S 的一个基例。
ON（B，A）
WOODEN（B）
HEAVY（B）
ON（E，B）
下列语句提供了有关这个积木世界的一般知识：
每个大的蓝色积木块是在一个绿色积木块上。
每个重的木制积木块是大的。
所有顶上没有东西的积木块都是蓝色的。
所有木制积木块是蓝色的。
以具有单文字后项的蕴涵式的集合表示这些语句。绘出能求解"哪个积木块是
1
b) PLAY(x,y):表示 x 打 y，AFTERNOON(t), 表示 t 是下午 (∃x)(∀t) (AFTERNOON(t)→ PLAY(x,篮球))
c) Computer(x):：x 是计算机；NewType(x)：x 是新型的。 HaveSpeed(x,y)： x 的速度是 y； High(y): y 是高的 HaveMemory(x,z)：x 的存储容量是 z。Large(z)：z 是大的。 (Computer(x) ∧ NewType(x))→(High(y) ∧ HaveSpeed(x,y)) ∧ (Large(z) ∧
(9) Like(Tony, Snow)
(10) Like(Tony, Rain)
目标：(∃x){Alpine(x)∧Alpinist(x)∧~Skier(x)}
5
9、一个积木世界的状态由下列公式集描述：
ONTABLE（A） CLEAR（E）
ONTABLE（C） CLEAR（D）
ON（D，C）
HEAVY（D）
（（ x）（ y）（ z）（Gt（x，y）∧Gt（y，z）→Gt（x，z））
（ u）（ v）（Succ（u，v）→Gt（u，v）
（ x）（~Gt（x，x））
求证 Gt（5，2）
试判断下面的归结过程是否正确？若有错误应如何改进：
4
8、我们来考虑下列一段知识： a) Tony、Mike 和 John 属于 Alpine 俱乐部， b) Alpine 俱乐部的每个成员不是滑雪运动员就是一个登山运动员， c) 登山运动员不喜欢雨而且任一不喜欢雪的人不是滑雪运动员， d) Mike 讨厌 Tony 所喜欢的一切东西，而喜欢 Tony 所讨厌的一切东西， e) Tony 喜欢雨和雪。 以谓词演算语句的集合表示这段知识，使得这些语句适合一个逆向的基 于规则的演绎系统。若想利用基于规则的逆向推理回答问题"有没有 Alpine 俱乐部的一个成员，他是一个登山运动员但不是一个滑雪运动员呢？"，问 题应该如何表示呢？
2、请举例说明人工智能有哪些研究及应用领域？参考教材 P12-18 3、人工智能研究有哪此不同学派？它们的基本思想是什么？你认同哪一种观点
为什么？参考教材 P18-20 第二章 知识表示
1、设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： a) 有的人喜欢梅花， 有的人喜欢菊花， 有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 b) 有的人每天下午都去打篮球。 c) 新型计算机速度又快， 存储容量又大。 d) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 e) 凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 答： a) 定义谓词：LIKE(x,y)表示：x 喜欢 y, PERSON(x) ((∃x)PERSON(x)∧LIKE(x,梅花))∧((∃y)PERSON(y)∧LIKE(y,菊花))∧ ((∃x)PERSON(x)∧LIKE(x,梅花)∧LIKE(y,菊花))
a) 如果可以推动的物体是蓝色的，那么不可以推动的物体是绿色的 b) 所有的物体或者是蓝色的，或者是绿色的，但不能同时具有两种颜色。 c) 如果存在一个不能推动的物体，那么所有的可推动的物体是蓝色的。 d) 物体 O1 是可以推动的 e) 物体 O2 是不可以推动的
解： 把上述条件化为逻辑表达式：
1) ( x)( pushable (x) ) → blue(x) ) → ( x)(～pushable(x) → green(x) ) 2) ( x) ( ( (blue(x) ∧ ～green(x)) ∨ (～blue(x) ∧ green(x))) 3) ( x) (～pushable(x)) → ( x) ( pushable(x) → blue(x) ) 4) pushable(O1) 5) ～pushable(O2) 将结果命题否定：
Mgu = { B/x, B/y, B/z}
2、将下面的公式化成子句集 ～( (( P ∨ ～Q) → R) → (P ∧ R))
解： ～( (( P ∨ ～Q) → R) → (P ∧ R)) = (( P ∨ ～Q) → R) ∧ ～(P ∧ R) = (～( P ∨ ～Q) ∨ R ) ∧ (～P∨～R) = (～P ∨ R) ∧ (Q ∨ R) ∧ (～P∨～R)
解： H ＝ { a, f(a), f(f(a)) , ……} S 中子句的一个基例为： P(a), Q(f(a), f(a)) 或者
P(f(a)) , Q(f(f(a)), a)
5、设已知： a) 如果 x 是 y 的父亲， y 是 z 的父亲， 则 x 是 z 的祖父； b) 每个人都有一个父亲。 试用归结演绎推理证明：对于某个 u，一定存在一个人 v, v 是 u 的祖父。
第一章 人工智能概述
1、请举例说明人工智能这门科学研究的内容、特点、难点，研究目标？ 答：研究的内容：
启发式搜索理论 搜索的方法很多，如回溯、图搜索、启发式等等，主要是给定一些经验做指导提高搜索 效率。该方面的研究已经有了比较成熟的技术。 ◆ 各种推理方法 常识推理有知识不完全、不够用等问题，如鸟会飞，但是鸵鸟不会飞。 ◆ 知识的模型化和表示方法 知识表示很重要，方法主要有逻辑、产生式、语义网络、框架等。现在还不能完全说清 楚知识表示到底是什么。 ◆ 人工智能系统结构及语言 Lisp 语言主要在美国，Prolog 语言主要在欧洲使用比较广泛。 ◆ 机器学习 当前系统大多用归纳的学习、依赖知识库的学习，没有很成熟的方法。神经网络、遗传 算法等理论的应用也在探讨之中。 特点： 人工智能是一门知识的科学。以知识为对象，研究知识的获取、表示和使用。 · 人工智能的系统过程是，数据处理->知识处理，数据->符号。符号表示的是知识而不 是数值、数据。 · 问题求解过程有启发，有推导。 · 人工智能是引起争论最多的科学之一。 难点： ◆知识获取、（知识表示、机器学习）； ◆ 实现时的规模扩大问题； ◆ 应用前景（封闭的专家系统--机器学习问题） 研究目标： 远期目标：揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类智能。 近期目标：建造智能计算机代替人类的部分智力劳动
(6) pushable(O1) 由条件 5
(7) ~pushable(O2) 由结论
(8) ～green(x) 归结：
(9) ～blue(x) ∨ pushable(y) (2) (8)
(10) ～blue(x)
(7) (9)
(11) blue(x)
(4) (8)
(12) □
(10)(11)
7、已知事实公式为
(∀u)( ∃v)Grandfather( v, u)
将结论取反并入条件形成公式集 F：
{(∀x)(∀y) (∀z)father(x, y)∧father(y,z) →Grandfather(x,z)，(∀y)(∃x)father(x, y)， (∀u)( ∃v)Grandfather( v, u)}
将公式集 F 化为子句集 S：
{￢father(x, y)∨￢father(y,z)∨Grandfather(x,z)，father(f(w), w),
3
￢Grandfather( f (u), u)}
对子句集 S 进行归结：对于子句￢father(x, y)∨￢father(y,z)∨Grandfather(x,z) 可以先在内部进行合一。 6、用归结法证明：存在一个绿色物体，如果有如下条件存在：
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. 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-复习及作业-参考答案
则称θ是F的一个合一。称F1 ,F2 ,…,Fn是可合一的。
例如，设有公式集F={P(x, y, f(y)), P(a, g(x), z)}，则
λ={a/x, g(a)/y, f(g(a))/z}
是它的一个合一。
一般情况下,一个公式集的合一不是惟一的。
21
Markov Decision Processes
作业
• 1、你对人工智能定义的理解？
• 2、解释什么是图灵测试？
• 3、简述人工智能的三大学派及其研究方法。
1
1.用5种搜索方法DFS、BFS、UCS、Greedy、
A*分别求解从A到E的搜索路径(访问过的节点
不再访问)
2
3
4
5
6
7
α-β剪枝
剪枝方法
MAX
(1) MAX节点（或节点）的α值为当前子节点的最大倒推值；
β剪枝
任何MIN节点n的β值小于或等于它先辈节点的α值，则n 以下的分枝可
停止搜索，并令节点n的倒推值为β。这种剪枝称为β剪枝。
8
α-β剪枝
3
3
3
≤2
12
8
2
2
14
5
2
9
2. 请用α-β剪枝算法进行剪枝，给出
根节点的数值
3
3
3
3
3
15
2
15
3
2
3
10
作业：用归结演绎推理的方法证明
下列问题
•
•
•
解：先定义谓词：
Poor(x) x是贫穷的
Smart(x) x是聪明的
Happy(x) x是快乐的
人工智能基础知识考试试题
人工智能基础知识考试试题第一部分：选择题1. 人工智能（AI）是一门研究如何使计算机能够________。
A. 理解人类感情和情绪B. 动态调整自身学习算法C. 与人类进行情感交流D. 模拟人类智能行为2. 以下哪项不属于强人工智能的特征？A. 能够自主学习和推理B. 具备与人类相似的认知能力C. 能够在各个领域展示出人类水平的智能D. 仅能解决特定问题领域中的任务3. 下面哪种机器学习方法适用于训练有标签的数据集，用于预测离散型输出？A. 支持向量机（SVM）B. 神经网络C. 决策树D. 主成分分析（PCA）4. 在人工智能中，强化学习是通过_______与环境进行交互，根据奖励值的反馈来学习最优解策略。
A. 将数据输入模型进行训练B. 利用统计模型进行数据分析C. 利用标记好的数据集进行监督学习D. 代理（Agent）5. 深度学习中的神经网络层数越多，其模型的复杂度越高，但也会引发的问题是__________。
A. 训练时间更短，收敛速度更快B. 避免过拟合的发生C. 容易受到梯度消失或梯度爆炸的影响D. 模型的泛化能力更强第二部分：填空题1. 人工智能领域最重要的会议之一是_________。
2. 在机器学习中，SVM的目标是找到一个_____________。
3. 深度学习的一个核心概念是___________，它模仿人脑中神经元之间的联系。
4. 人工智能的一个重要应用领域是________，可以通过计算机视觉技术实现图像识别。
5. 在自然语言处理中，NLP是指____________。
第三部分：简答题1. 请简要解释监督学习和无监督学习的区别，并给出各自的应用场景。
2. 请解释深度学习中的反向传播算法，并阐述其在神经网络训练中的作用。
3. 请举例说明人工智能在医疗领域的应用，并谈论其带来的益处和挑战。
4. 请解释强化学习中的马尔可夫决策过程（MDP），并说明其在智能游戏中的应用。
5. 请谈论机器学习中的过拟合问题，并提供解决此问题的方法。
人工智能试题及答案
人工智能试题及答案一、单选题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是什么？A. AIB. MLC. DLD. NLP答案：A2. 下列哪项不是人工智能的主要应用领域？A. 语音识别B. 机器翻译C. 网络购物D. 自动驾驶答案：C3. 深度学习是人工智能的哪一种技术？A. 机器学习B. 神经网络C. 知识表示D. 专家系统答案：B4. 人工智能之父是谁？A. 艾伦·图灵B. 马文·明斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：C5. 下列哪项技术不属于自然语言处理？A. 文本分类B. 情感分析C. 机器翻译D. 图像识别答案：D6. 人工智能的发展历程中，第一次“人工智能的冬天”发生在哪个年代？A. 20世纪50年代B. 20世纪70年代C. 20世纪90年代D. 21世纪初答案：B7. 人工智能的三大支柱是什么？A. 数据、算法、计算力B. 知识、算法、硬件C. 计算力、算法、网络D. 数据、硬件、网络答案：A8. 下列哪项不是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器取代人类D. 机器的自我意识答案：D9. 人工智能的“图灵测试”是由谁提出的？A. 艾伦·图灵B. 马文·明斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：A10. 下列哪项是人工智能的典型应用？A. 搜索引擎B. 电子邮件C. 社交媒体D. 网络广告答案：A二、多选题（每题3分，共15分）1. 人工智能的应用可以包括以下哪些领域？A. 医疗健康B. 金融服务C. 教育D. 娱乐答案：ABCD2. 以下哪些是人工智能的核心技术？A. 机器学习B. 深度学习C. 知识图谱D. 强化学习答案：ABCD3. 人工智能面临的挑战包括哪些？A. 技术难题B. 伦理问题C. 法律限制D. 社会接受度答案：ABCD4. 人工智能的发展历程中，有哪些重要的里程碑？A. 达特茅斯会议B. 深蓝战胜国际象棋冠军C. 谷歌自动驾驶汽车D. AlphaGo战胜围棋世界冠军答案：ABCD5. 人工智能的伦理原则通常包括哪些？A. 透明度B. 公平性C. 隐私保护D. 可解释性答案：ABCD三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能是计算机科学的一个分支。
人工智能导论_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
人工智能导论_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.下列不属于two-stage检测算法的是：（）参考答案:YOLO2.下列对强化学习特点说法错误的是：（）参考答案:反馈及时迅速3.下列哪个选项不属于进行迁移学习的原因：（）参考答案:大数据与强计算之间的矛盾4.人工智能技术解决了传统机器博弈理论的困难？（）参考答案:围棋具有巨大的搜索空间_盘面评估与博弈树搜索紧密相关_高层次的围棋知识也很难归纳5.对于深度学习说法正确的是：（）参考答案:通过构建多隐层的模型和海量训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性_“深度模型”是手段，“特征学习”是目的_强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点_与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息6.支持向量机是最受欢迎、讨论最为广泛的机器学习分类方法之一。
这种方法适用于高维空间（特征向量中有许多特征），并且可以有效地用于小型数据集。
参考答案:正确7.朴素贝叶斯的一个有趣的特征是，它适用于非常大的数据集。
参考答案:错误8.直接策略的RL直接优化目标函数，对策略进行参数化表示，与值函数相比，策略化参数的方法更简单，更容易收敛。
参考答案:正确9.随着人工智能的技术不断地发展，现如今机器也可以创造出令人惊叹的艺术画作，但暂时没能写出完整的小说。
参考答案:错误10.用人工智能技术学习的服装设计风格，建立一套自动给服装线稿添加配色、材质纹理的算法，可以在几秒之内生成任意数量的颜色材质搭配方案，帮助服装设计师更好更快的抓住潮流趋势。
参考答案:正确11.以下关于感知机模型说法错误的是（）参考答案:感知机能够求解异或问题12.以下有关BP网络说法错误的是（）参考答案:BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络13.思维的本质是人脑有意识的对客体的反映，这个过程构成了人类认识的高级阶段。
哈工大人工智能原理习题homework-1
人工智能原理练习题-1从习题中选择自己感兴趣的题目进行思考和解答，任何尝试都是有益的。
必要时，仔细阅读教科书当中的某些章节。
对于加星号的习题，应该编写程序来完成。
第1章人工智能概述1 用自己的语言定义：（a）智能，（b）人工智能，（c）智能体。
2 用你自己的话定义下列术语：智能体、智能体函数、智能体程序、理性、自主、反射型智能体、基于模型的智能体、基于目标的智能体、基于效用的智能体、学习智能体。
3 对于下列智能体，分别给出任务环境PEAS描述：a. 机器人足球运动员；b. 因特网购书智能体；c. 自主的火星漫游者；d. 数学家的定理证明助手。
4 检查AI的文献，去发现下列任务现在计算机是否能够解决：a.打正规的乒乓球比赛。
b.在开罗市中心开车。
c.在市场购买可用一周的杂货。
d.在万维网上购买可用一周的杂货。
e.参加正规的桥牌竞技比赛。
f.发现并证明新的数学定理。
g.写一则有内涵的有趣故事。
h.在特定的法律领域提供令人满意的法律建议。
i.从英语到西班牙语的口语实时翻译。
j.完成复杂的外科手术。
对于现在不可实现的任务，试着找出困难所在，并预测如果可能的话它们什么时候能被克服。
5 Loebner奖每年颁发给最接近天通过某个版本图灵测试的程序。
查找和汇报Loebner奖最近的得主。
它使用了什么技术？它对AI目前的发展水平有什么推动？6 这道习题要探讨的是智能体函数与智能体程序的区别：a. 是否有不止一个智能体程序可以实现给定的智能体函数？请举例，或者说明为什么不可能。
b. 有没有无法用任何智能体程序实现的智能体函数。
c．给定一个机器体系结构，能使每个智能体程序刚好实现一个智能体函数吗？d. 给定一个存储量为n 比特的体系结构，可以有多少种可能的不同智能体程序？7 有一些类众所周知的难题对计算机而言是难以解决的困难，其它类问题是不能判定的。
这是否意味着AI是不可能的？8 内省-----汇报自己的内心想法-----是如何不精确的？我会搞错我怎么想的吗？请讨论。
人工智能复习参考(带答案).doc
复习参考题一、填空I•构成产生式系统的基本元素有综合数据库、规则库、控制系统,控制策略按执行规则的方式分类，分为止向、逆向、双向三类。
2•归结过程中控制策略的作用是给出控制策略，以使仅对选择合适的子句间方可做归结，避免多余的、不必要的归结式出现或者说，少做些归结仍能导出空子句。
常见的控制策略有线性归结策略、支持集策略、单元归结、输入归结。
3.公式G和公式的子句集并不等值，但它们在不可满足的意义下是一致的。
4.与或图的启发式搜索算法(A0*算法)的两个过程分别是图生成过程即扩展节点和计算耗散值的过程。
5.人工智能的研究途径主要有两种不同的观点，一种观点称为符号主义,认为人类智能基木单元是符号。
另一种观点称为连接主义(仿牛主义)，认为职能的基本单元是神经元。
6.集合｛P(a, x, f (g(y))? P(z, f (z) ,f(u)))的mgu (最一般合一置换)为｛z/a, f(x)/x, u/g(y)｝o7•语义网络是对知识的有向图表示方法，一个最简单的语义网络是一个形如节点1、弧、节点2的三元组，语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系、常用ISA、AKO弧表示节点间具有类屈的分类关系。
语义网络下的推理是通过继承和匹配实现的。
8.当前人工智能研究的热点之一就是机器学习。
常见的机器学习方法可分为连接学习、归纳学习、分析学习和遗传算法与分类器系统等。
一个机器学习系统应有环境、知识库、学习环节和执行环节四个基本部分组成。
9•常用的知识表示法有逻辑表示法、产牛式规则表示法、语义网络表示法、框架理论表示法、过程表示法等。
10.有两个A*算法A1和A2,若A1比A2有较多的启发信息，贝9hl(n)>h2(n)oII.关于A算法与A*算法,若规定h(n)M0,并J1定义启发函数:P|c(n)=g*(n)+h*(n) 表示初始状态S。
经点n到Fl标状态Sg最优路径的费用。
其屮g*(n)为So到n的最小费用，h*(n)为到Sg的实际最小费用。
人工智能基础考核试卷
11.以下哪个不是机器学习中常用的距离度量？（）
A.欧氏距离
B.曼哈顿距离
C.余弦距离
D.皮尔逊距离
12.以下哪个算法不属于无监督学习？（）
A. K-means聚类
B.主成分分析
C.支持向量机
D.自组织映射
13.以下哪个不是神经网络中的激活函数？（）
A. Sigmoid
B. Seaborn
C. Pandas
D. Scikit-learn
5.以下哪些方法可以用来防止过拟合？（）
A.增加数据量
B.提前停止训练
C.正则化
D.减少特征数量
6.以下哪些是数据预处理中常用的技术？（）
A.缺失值处理
B.异常值检测
C.特征选择
D.数据标准化
7.以下哪些是时间序列数据的特征？（）
A.顺序性
A.梯度下降
B.随机梯度下降
C.牛顿法
D.主成分分析
17.以下哪个不是多分类问题的解决方法？（）
A.一对多
B.多对多
C. Softmax回归
D.支持向量机
18.以下哪个不是数据增强的主要方法？（）
A.随机裁剪
B.翻转
C.旋转
D.主成分分析
19.以下哪个不是卷积神经网络（CNN）的主要应用场景？（）
A.图像分类
B.相关性
C.季节性
D.周期性
8.以下哪些是常用的优化算法？（）
A.梯度下降
B.牛顿法
C.随机梯度下降
D.共轭梯度
9.以下哪些是卷积神经网络（CNN）的特点？（）
A.局部感知
B.参数共享
C.等变性质
D.全局感知
哈尔滨工业大学2019《人工智能》试题和答案
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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CFA=0,则意味着 13 ,CFA=-1,则意味着14,CFA=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RC1,C2= 19;12.若C1=Px ∨Qx,C2=┐Pa ∨Ry,则C1和C2的归结式RC1,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=｛Px,Py｝,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CFA、CFA1、CFA2之间,规定如下关系：CF~A= 38 ,CFA1∧A2 = 39 ,CFA1∨A2 = 40 ;21.开发专家系统所要解决的基本问题有三个,那就是知识的获取、知识的表示和41,知识表示的方法主要有 42 ,43 , 44 和语义网络等,在语义网络表示知识时,所使用的推理方法有 45 和 46 ;22.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CFB,A与零比较应 47 ；若A真不支持B真,则指定CFB,A应 48 ;23.机器学习的含义是 49 ;24.自然语言理解不仅包括计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息,能正确回答输入信息中的有关问题,而且还包括 50 、 51 、 52 ;25.设U={a,b,c,d},A={a,b},B={a,b,c},mA=,mU=,U的其它子集的基本概率分配函数m值均为0,则BelA=53 ,BelB= 54 ;26.证据理论中集合A的信任区间为1,1,则其语意解释为 55 ;27.人工智能三大学派是 ;28.化成子句形式为： ;29.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 ;30.AI的英文缩写是 ;31.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 ,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 ,其他变元称为 ;32.假言推理ABA ,假言三段论ABBC ;33.几种常用的归结策略：、支持集策略、线形归结策略、输入归结策略、单元归结策略;34.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 ;35.在启发式搜索当中,通常用来表示启发性信息;36.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 ;37.37.某产生式系统中的一条规则：AxBx,则前件是 ,后件是 ;38.38.在框架和语义网络两种知识表示方法中, 适合于表示结构性强的知识,而则适合表示一些复杂的关系和联系的知识; 不仅仅是一种知识表示方法,也是一种流行的软件设计和开发技术;39.不确定性类型按性质分：, , , ;40.在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有的子句;含有的子句；子句集中被别的子句的子句;41.对证据的可信度CFA、CFA1、CFA2之间,规定如下关系：CF~A= 、CFA1∧A2 = 、CFA1∨A2 =42.合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的43.产生式系统的推理过程中,从可触发规则中选择一个规则来执行,被执行的规则称为;44.PB|A 表示在规则中,证据A为真的作用下结论B为真的;45.人工智能的远期目标是,近期目标是;46.常用的二种盲目搜索方法是_________和_________；引入启发式知识来指导OPEN表中节点的排序可划分为二种方式_________和_________;47.产生式系统的推理可以分为_________和_________两种基本方式;48.知识表示的性能应从以下二个方面评价：_________和_________；后者又分二个方面_________和 _________;49.人工智能的表现形式至少有_______、_______、_______、_______和______几种;50.目前所用的知识表示形式有_________、_________、________、_________等;51.框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现,它们是_________、_________和_________;52.产生式系统是由_________、_________和_________三部分组成的;53.________就是所考察判断的事物或对象的集合,记为____;它的子集构成______;54.证据理论是经典概率论的一种扩充形式,构成这一理论的函数有_________、_________和_________;55.对于模糊不确定性,一般采用_______或_______来刻划;56.归结法中,可以通过---------的方法得到问题的解答;57.化成子句形式为： ;58.58.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 ;59.谓词逻辑中,重言式tautlogy的值是 ;60.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为 ,则结论成立;61.在启发式搜索当中,通常用来表示启发性信息;二、选择题选择题：13小题,共13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;A. 明斯基B. 扎德C. 图灵D. 冯.诺依曼2.下列哪个不是人工智能的研究领域A. 机器证明D. 编译原理3.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4.已知初始问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题;这是知识表示法叫A. 状态空间法B. 问题归约法C. 谓词逻辑法D. 语义网络法5.在公式中yxpx,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A. 依赖函数B. Skolem函数C. 决定函数D. 多元函数6.子句~PQ和P经过消解以后,得到A. PB. QC. ~PD.PQ7,ABA 称为 ,~AB~A~B称为A.结合律B.分配律C.吸收律D.摩根律9,10.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中, 必然可以得到该最优解, 可以认为是“智能程度相对比较高”的算法;A.广度优先搜索B.深度优先搜索C.有界深度优先搜索D.启发式搜索11.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12.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13. 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D. 模式识别14、AI的英文缩写是AAutomatic Intelligence BArtifical IntelligenceCAutomatice Information DArtifical Information15、反演归结消解证明定理时,若当前归结式是时,则定理得证;A永真式B包孕式subsumed C空子句16、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A正向推理B反向推理C双向推理17、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18、A→B∧A => B是A附加律B拒收律C假言推理DUS19、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20、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21、MGU是A最一般合一B最一般替换C最一般谓词D基替换22、1997年５月,着名的“人机大战”,最终计算机以比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深蓝BIBM C深思D蓝天23、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控制和元知识D关系24、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 C1’σ∨C2’σB C1’∨C2’C C1’σ∧C2’σD C1’∧C2’25、或图通常称为A框架网络B语义图C博亦图D状态图26、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;27、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28、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29、当前归结式是时,则定理得证;A 永真式B 包孕式subsumedC 空子句30、或图通常称为A框架网络B语义图C博亦图D状态图31、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32、CB|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33. 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 C1’σ∨C2’σB C1’∨C2’C C1’σ∧C2’σD C1’∧C2’二、简答题1.将下列自然语言转化为谓词表示形式：(1)所有的人都是要呼吸的;(2)每个学生都要参加考试;(3)任何整数或是正的或是负的;2.何谓“图灵实验”简单描述之3.写出图中树的结点两个访问序列,要求分别满足以下两个搜索策略：1深度优先搜索；2广度优先搜索4.试实现一个“大学教师”的框架,大学教师类属于教师,包括以下属性：学历学士、硕士、博士、专业计算机、电子、自动化、……、职称助教、讲师、副教授、教授5.用谓词逻辑形式化下列描述“不存在最大的整数”6.用语义网络表示“苹果”知识;7. 什么是产生式产生式规则的语义是什么8. 谓词公式G通过８个步骤所得的子句集合S,称为G的子句集;请写出这些步骤;9.1已知S={Pfx,y,gy,Pfx,z,gx},求MGU2已知W={Pfx,gA,y,z,Pfx,z,z},求MGU10.1 证明G是否是F的逻辑结论；2证明G是否是F1、F2的逻辑结论；11. 1、用语义网络表示下列信息：1胡途是思源公司的经理,他35岁,住在飞天胡同68号2清华大学与北京大学进行蓝球比赛,最后以89：102的比分结束;3将命题：“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示4把语句“每个学生都喜欢老师上的一门课;”表示为语义网络;5请把下列命题表示的事实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,且长在水中；4果树是树,且会结果；5樱桃树是一种果树,它结樱桃;6用语义网络表示下列事实姚明是一位年近半百的男教师,中等身材,他在本学年第二学期给计算机专业学生讲授“人工智能”课程;该课程是一门选修课,比较难;13. 图示博弈树,其中末一行的数字为假设的估值,请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝;在节点及边上直接加注释14. 设有如下关系：1如果x是y的父亲,y又是z的父亲,则x是z的祖父；2老李是大李的父亲；3大李是小李的父亲；问上述人员中谁和谁是祖孙关系15解释下列模糊性知识：1 张三,体型,胖,;2 患者,症状,头疼, ∧患者,症状,发烧, →患者,疾病,感冒,16. 简单阐述产生式系统的组成;17. 试用线性消解策略证明：子句集S={ P∨Q, ﹁P∨R, ﹁Q∨R, ﹁R }是可消解的;18广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点19.语义网络可以表达事物之间的哪些关系20.假设已知下列事实：1超市Supermarket卖Sail的商品Goods便宜Cheap;2王Wang买Buy需要的Want便宜商品;3自行车Bicycle是商品且超市卖自行车;4王需要自行车;5赵Zhao跟随王买同样的商品;请应用归结反演证明方法回答以下问题：1王买自行车吗2赵买什么商品21.已知一个使用可信度方法的推理网络如图所示,其证据的可信度均标示在图中;推理规则的可信度分别为：A∧B →H, C∨D→H, E→H,试按照可信度方法的求解步骤计算每个证据节点对假设H推理的可信度,并据此推算全部证据复合证据对于H推理的可信度;22. 求子句Rx, y∨﹁QB, y∨Wx, fy 和Rx, C∨Qy, C 的归结式;23. 何谓估价函数启发式图搜索的A算法和A算法最显着的区别是什么24. 什么是置换置换是可交换的吗25. 给1～9九个数字排一个序列,使得该序列的前nn=1,...,9 个数字组成的整数能被n整除;1、讨论哪些知识可以帮助该问题的求解;2、用产生式系统描述该问题.26. .α－β剪枝的条件是什么27将下列自然语言转化为谓词表示形式：1所有的人都是要呼吸的;2每个学生都要参加考试;3 任何整数或是正的或是负的;28、人工智能主要有哪几种研究途径和技术方法,简单说明之;三、1、1将下列谓词公式化成子句集2把下列谓词公式分别化成相应的子句集：xyPx,y→～yQx,y→Rx,y2.若谓词公式E=Px,fy,z,置换s1=｛fx,y/z,z/w｝,s2=｛a/x,b/y,w/z｝,求Es1·s2,Es2·s1;3.用加权图的启发式搜索算法不能用Dijkstra算法求解下列问题：下图是一个交通图,设A是出发地,E是目的地,边上的数字表示两城市之间的交通费;求从A到E最小费用的旅行路线,画出搜索树,画出Closed表和Open表的变化过程;4.用标准逻辑经典逻辑,谓词逻辑的子句集表示下述刑侦知识,并用反演归解的线性策略证明结论现定义如下谓词其项变量X,Y,Z,皆为全称量词;ThiefX-----某人X是贼；LikesX,Y------某人X喜欢某物Y；May-stealX,Y------某人X可能会偷窃某物Y;5.用子句集表达下述刑侦知识：I. John是贼;II. Paul喜欢酒wineIII. Paul 也喜欢奶酪cheeseIV. 如果Paul喜欢某物则John 也喜欢某物;V. 如果某人是贼,而且他喜欢某物,则他就可能会偷窃该物;6.求证结论:John可能会偷窃了什么即求证目标：may-stealJohn,Z, Z=要求将求证目标作为顶子句,按线性策略进行归结推理,注明每次求归结式所进行的置换及其父子句的编号7.1已知一组规则和证据事实：R1：A1→B1,CFB1,A1=R2：A2→B1,CFB1,A2=R3：B1∧A3->B2,CFB2,B1∧A3=初始证据A1,A2,A3,并且CFA1=CFA2=CFA3=1, 并且初始时对B1,B2一无所知;根据Shortliffe的确定性理论可信度方法,求证据B1,B2的可信度在执行规则R1,R2,R3后的更新值CFB1,CFB2;2已知有如下不确定推理规则：r1：C11∨C12 T H1 ；r2：H1 T H ；r3：C21∧C22 T H －；r4：C31∧C32∨C33 T H ；CFC11 = , CFC12 = ,CFC21 = ,CFC22 = ,CFC31 = ,CFC32 = ,CFC33 =；请应用MYCIN的确定性方法求出CFH;8.设有A,B,C三人中有人从不说真话,也有人从不说假话,某人向这三人分别提出同一个问题：谁是说谎者A 答：“B 和C都是说谎者”；B答：“A和C都是说谎者”；C答：“A和B中至少有一个是说谎者”;求谁是老实人,谁是说谎者15分9. 1设已知:1能阅读者是识字的；2海豚不识字；3有些海豚是聪明的;求证:有些聪明者并不能阅读.2利用谓词逻辑表示下列知识包括已知和结论,然后化成子句集：1凡是清洁的东西就有人喜欢；2人们都不喜欢苍蝇求证：苍蝇是不清洁的;10. 八数码游戏,初始棋局和目标棋局如图,定义启发函数hx表示某状态下与目标数码不同的位置个数,用全局择优法画出搜索的过程;初始状态：,目标状态：11. 张某被盗,公安局派了五个侦察员去调查;研究案情时,侦察员Ａ说：“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员Ｄ说：“钱与孙至少有一人作案”；侦察员Ｃ说：“孙与李中至少有一个作案”；侦察员Ｄ说“赵与孙至少一个与案无关”；侦察员Ｅ说“钱与李中至少有一人与此案无关”;如果这五个侦察员的话都是可信的,试用消解原理推理求出谁是盗窃犯;12. 某企业欲招聘一个JAVA程序员,定义如下产生式规则要求：r1: IF有工作经验 or 本科以上学历 and 有相关知识背景 then 录用r2:IF 工作两年以上 and 作过相关工作 then 有工作经验r3:IF 学过数据结构 and 学过JAVA and 学过数据库 and 学过软件工程 then 有相关知识背景r4:学过数据结构相关课程的成绩/100r5:学过JAVA相关课程的成绩/100r6:学过数据库相关课程的成绩/100r7:学过软件工程相关课程的成绩/100 r8:做过相关工作：JAVA 程序员：1,项目经理：1,数据库开发工程师：,数据库管理员：,网络管理员：,客服人员： 设有一本科毕业生甲,其相关课程的成绩为数据结构=85,JAVA=80,数据库=40,软件工程=90 另有一社会招聘人员乙,参加工作三年,曾做过数据库管理员和数据库开发人员根据确定性理论,问该公司应该招聘谁如果你是该本科生,为了能在招聘中胜出,你应该加强哪门课程,并使该门课程的成绩至少达到多少13. 某问题由下列公式描述： 试用归结法证明xRx ；14. 下图所示博弈树,按从左到右的顺序进行α-β剪枝搜索,试标明各生成节点的到推值,何处发生剪枝,及应选择的走步;10分15.剪枝方法只是极小极大方法的一种近似,剪枝可能会遗漏掉最佳走步;这种说法是否正确 1. 什么是人工智能人工智能与计算机程序的区别 2.答：AI 是研究如何制造人造的智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力以延伸人类智能的科学,它与计算机程序的区别是： AI 研究的是符号表示的知识而不是数值数据为研究对象 AI 采用启发式搜索方法而不是普通的算法 控制结构与知识是分离的允许出现不正确的答案 3. 化下列逻辑表达式为不含存在量词的前束范式 答： 4.求下列谓词公式的子句集答：所以子句集为： {),(),(~),,(),(~y x R y x Q y x R y x P ∨∨}5. 若有梯形ABCD,将其中的若干定理形式化即定义一些谓词公式,然后利用归结原理证明内错角CDB ABD ∠=∠证明：设梯形顶点依次为a,b,c,d,定义谓词: Tx,y,u,v:表示xy 为上底,uv 为下底的梯形. Px,y,u,v:表示xy||uvEx,y,z,u,v,w 表示∠xyz=∠uvw,问题的描述和相应的子句集为 xyuvTx,y,u,v →Px,y,u,v...梯形上下底平行 子句：～Tx,y,u,v ∨Px,y,u,vxyuvPx,y,u,v →Ex,y,v,u,v,y...平行则内错交相等子句：Ta,b,c,d...已知 子句：Ta,b,c,dA B DEa,b,d,c,d,b...要证明的结论子句：～Ea,b,d,c,d,b 子句集S 为～Tx,y,u,v ∨Px,y,u,v ～Px,y,u,v ∨Ex,y,v,u,v,y Ta,b,c,d ～Ea,b,d,c,d,b 下面利用归结原理证明 Pa,b,c,d 1和3归结,置换{a/x,b/y,c/u,d/v} Ea,b,d,c,d,b 2和5归结,置换{a/x,b/y,c/u,d/v} NIL4和6归结根据归结原理得证; 6.求子句集{}f(u))u),h(z,P(z,f(g(y)),a,P(x ,S =的MGU解：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集,求得差异集D0=｛a/z ｝,其中z 是变元,a 是项,且z 不在a 中出现;k=k+1=1有δ1=δ0·｛a/z ｝=ε·｛a/z ｝=｛a/z ｝,S1=S0·｛a/z ｝=｛Pa,x,fgy,Pa,ha,u,fu,S1不是单元素集,求得差异集D1=｛x,ha,u ｝,k=k+1=2;δ2=δ1·｛ha,u/x ｝=｛a/z,ha,u/x ｝, S2=S1·｛ha,u/x ｝=｛Pa,ha,u,fgy,Pa,ha,u,fu, S2不是单元素集,求得差异集D2=｛gy,u ｝,k=k+1=3δ3=δ2·｛gy/u ｝=｛a/z,ha,u/x ｝·｛gy/u ｝=｛a/z,ha,gy/x,gy/u ｝ S3=S2·｛gy/u ｝=｛Pa,ha,gy,fgy ｝是单元素集; 根据求MGU 算法,MGU=δ3=｛a/z,ha,gy/x,gy/u ｝ 7.用代价优先算法求解下图的旅行推销员问题,请找一条从北京出发能遍历各城市的最佳路径旅行费最少,每条弧上的数字表示城市间的旅行费用;并用CLOSED 表记录遍历过的结点,OPEN 表记录待遍历的结点;画出closed 和open 表的变化过程,然后根据closed 表找出最佳路径; 解： OPEN 表CLOSE 表8.用框架表示下述报导的沙尘暴灾害事件提示：分析概括用下划线标出的要点,经过概念化形成槽Slot并拟出槽的名称,选填侧面face值;侧面包含“值value”,“默认值default”,“如果需要值if-needed”,“如果附加值if-added”几个方面,用不到的侧面值可删除;解：1. 5分什么是“知识工程”它对人工智能的发展有何重要作用2. 10分请用相应的谓词公式表示下述语句：1有的人喜欢足球,有的人喜欢排球,有的人既喜欢足球又喜欢排球;2不是每一个人都喜欢游泳;3如果没有利息,那么就没有人愿意去存钱;4对于所有的x和y,如果x是y的父亲,y是z的父亲,那么x是z的祖父;5对于所有的x和y,如果x是y的孩子,那么y是x的父母;6登高望远;7响鼓不用重锤;8如果b>a>0和c>d>0,则有ba+c/d>b;3. 5分试建立一个“学生”框架网络,其中至少有“学生基本情况”、“学生课程学习情况”和“学生奖惩情况”三个框架描述;4. 10分请把下述事实用一个语义网络表示出来：1李明是东方大学计算机系的一名学生;2他住在计算机系的学生宿舍里;3计算机系的每间学生宿舍都有一台联网的计算机;4李明喜欢在宿舍的计算机上浏览;5. 10分已知下述事实：1小李只喜欢较容易的课程;2工程类课程是较难的;3PR系的所有课程都是较容易的;4PR150是PR系的一门课程;应用归结演绎推理回答问题：小李喜欢什么课程6. 10分已知：规则1：任何人的兄弟不是女性规则2：任何人的姐妹必是女性事实：Mary是Bill的姐妹用归结推理方法证明Mary不是Tom的兄弟;7. 15分考虑下面的句子：每个程序都存在Bug含有Bug的程序无法工作P是一个程序1一阶谓词逻辑表示上述句子;2使用归结原理证明P不能工作;8. 10分任何通过了历史考试并中了彩票的人都是快乐的;任何肯学习或幸运的人可以通过所有考试,小张不学习,但很幸运,任何人只要是幸运的就能中彩票;求证：小张是快乐的;9. 10分已知：海关职员检查每一个入境的不重要人物,某些贩毒者入境,并且仅受到贩毒者的检查,没有一个贩毒者是重要人物;证明：海关职员中有贩毒者;10. 15分有一堆硬币,开始时有9枚;A、B两人轮流从中取硬币,每次取时,可以取1枚或者2枚或者3枚,拣起最后一枚硬币者为输方;试用博弈树证明：后开始取硬币者总能获胜,或者先开始取硬币者总是会输;1. 5分一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识它有哪些主要特点2. 10分请用语义网络分别表示下述语句：1与会者有男、有女,有的年老、有的年轻;2李明是图灵电脑公司的经理,他住在江滨路102号,今年38岁;3大门前的这棵树从春天到秋天都开花;4计算机系的每个学生都学习“人工智能原理”,它是计算机专业的一门主干课程;3. 10分已知前提：每个储蓄钱的人都获得利息;求证结论：如果没有利息,那么就没有人去储蓄钱;4. 10分已知前提：1某些病人喜欢所有的医生;2没有一个病人喜欢任何一个骗子;求证结论：任何一个医生都不是骗子;5. 10分下述公式集F是否可合一,若可合一,则求出F的最一般合一;1F={Pa,b,Px,y}2F={Pfx,b,Py,z}3F={Pfx,y,Py,fb}4F={Pfy,y,x,Px,fa,fb}6. 10分已知有些人喜欢所有的花,没有任何人喜欢任意的杂草,证明花不是杂草;7. 10分已知下述事实：1小杨、小刘和小林是高山俱乐部成员;2高山俱乐部的每个成员是滑雪者或登山者,或者既滑雪又登山;3没有一个登山者喜欢下雨;4所有滑雪者都喜欢下雪;5凡是小杨喜欢的,小刘就不喜欢;6凡是小杨不喜欢的,小刘就喜欢;7小杨喜欢下雨和下雪;试证明：俱乐部是否有是登山者而不是滑雪者的成员如果有,他是谁8. 10分把下列谓词公式分别化为相应的子句集：1∀x∀yPx,y∧Qx,y2∀x∀yPx,y→Qx,y3∀x∃yPx,y∨Qx,y→Rx,y4∀x∀y∃zPx,y→Qx,y∨Rx,z5∃x∃y∀z∃u∀v∃wPx,y,z,u,v,w∧Qx,y,z,u,v,w∨～Rx,z,w9. 10分1用子句集表示下述知识：①John是贼；②Paul喜欢酒wine；③Paul也喜欢奶酪cheese；④如果Paul喜欢某物,则John也喜欢；⑤如果某人是贼,而且喜欢某物,则他就可能会偷窃该物;2求解结论：John可能会偷窃什么10.15分五子棋棋盘是一个行、列皆有5个方格的5X5方格棋盘,A、B两人轮流投子,每次投一子于一个空的方格中,谁先布成五子成一线行、列、对角线均可,谁就获胜;请定义估价函数,并站在A的立场上,找出获胜的最佳走步;11、某公司招聘工作人员,A,B,C三人应试,经面试后公司表示如下想法：1 三人中至少录取一人;2 如果录取A而不录取B,则一定录取C;3 如果录取B,则一定录取C;求证：公司一定录取C;12、用语义网络表示下列命题1树和草都是植物2树和草都有根和叶3水草是草,它长在水中4果树是树,会结果5苹果树结苹果一、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DUS4、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subsumedC 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。