人工智能复习重点

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人工智能期末复习

人工智能期末复习

人工智能期末复习一、名词解释1、人工智能(学科):人工智能学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,是一门综合性的交叉学科和边缘学科。

2、语义网络:语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。

3、机器学习:机器学习就是让机器(计算机)来模拟和实现人类的学习功能。

4、正向推理产生式系统:正向推理也称数据驱动方式,它是从初始状态出发,朝着目标状态前进,正向使用规则的一种推理方法。

所谓正向使用规则,是指以问题的初始状态作为初始综合数据库,仅当综合数据库中的事实满足某条规则的前提时,该规则才被使用。

正向推理产生式系统简单明了,且能求出所有解,但是执行效率较低,具有一定的盲目性。

5、遗传算法:遗传算法是在模拟自然界生物遗传进化过程中形成的一种自适应优化的概率搜索算法。

6、人工智能(能力):是智能机器执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

7、机器学习系统:机器学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统。

8、逆向推理产生式系统:逆向推理也称目标驱动方式,它是从目标状态出发,朝着初始状态前进,反向使用规则的一种推理方法。

所谓逆向使用规则,是指以问题的目标状态作为初始综合数据库,仅当综合数据库中的事实满足某条规则的后件时,该规则才被使用。

逆向推理产生式系统不寻找无用数据,不使用与问题无关的规则。

9、演绎推理:演绎推理是从已知的一般性知识出发,去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。

是一种由一般到个别的推理方法,其核心是三段论,如假言推理、拒取式和假言三段论。

10、启发式搜索:状态空间的启发式搜索是一种能够利用搜索过程所得到的问题自身的一些特性信息来引导搜索过程尽快达到目标的搜索方法。

二、填空题1、目前人工智能的主要学派有下列三家:符号主义、联结主义和行为主义。

2、常用的知识表示方法有一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法和过程表示法。

《人工智能》复习要点

《人工智能》复习要点

名词解释5X6分/简答题5X10分/论述题1X20分一、选择题1.下列哪个不是人工智能的研究领域( D )A.机器证明B.模式识别C.人工生命D.编译原理2.人工智能是一门( C )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3.神经网络研究属于下列( B )学派A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是4.(A->B)∧A => B是( C )A.附加律B.拒收律C.假言推理5.命题是可以判断真假的( D )A.祈使句B.疑问句C.感叹句D.陈述句6.MGU是(A)A.最一般合一B.最一般替换C.最一般谓词D.基替换7.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( B )。

A.专家系统B.机器学习C.神经网络D.模式识别8.下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中( D )A.事实B.规则C.控制D.关系9.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( C )。

A.无悖性B.可扩充性C.继承性10.仅个体变元被量化的谓词称为( A )A.一阶谓词B.原子公式C.二阶谓词D.全称量词11.或图通常称为( D )A.框架网络B.语义图C.博亦图D.状态图12.不属于人工智能的学派是( B )A.符号主义B.机会主义C.行为主义D.连接主义。

13.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 )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14.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( B )A.可信度B.信度C.信任增长度D.概率15.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。

【2024版】人工智能导论复习

【2024版】人工智能导论复习

可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型:填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点:第一章:1.什么是人工智能?人工智能的三种观点分别是什么?2.实现人工智能的技术路线是哪四种?3.人工智能要研究的三个主要问题是什么?4.人工智能有哪些主要研究领域?第二章:1.什么是知识?何谓知识表示?2.用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。

3.产生式系统推理机的推理形式有哪三种?4.产生式系统一般由哪三个基本部分组成?5.用语义网络表示:“苹果树枝繁叶茂,上结了很多苹果,有大的,也有小的,有红的,也有绿的” 。

6.用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。

第三章:1.推理的含义是什么?2.应用归结原理求解下列问题:任何兄弟都有同一个父亲, John 和Peter 是兄弟,且 John 的父亲是 David ,问 Peter 的父亲是谁?第四章:1.可信度方法:例 4.1 ,例 4.22.主观 Bayes 方法:例 4.8 ,例 4.93.证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量?第五章:1.什么叫搜索?搜索的两层含义是什么?2.用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。

3.用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。

第六章:1.什么是机器学习?机器学习研究的目标是什么?研究机器学习的意义何在?2.机器学习有哪些主要学习策略?3.机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节?4.实例学习的含义是什么?它包含哪两个空间模型?对规则空间进行搜索的方法有几种?第七章:1.什么是自然语言理解?自然语言理解过程有哪些层次?各层次的功能如何?2.对汉语语料库加工的方法是什么?汉语自动分词的方法有哪些?其难点何在?第八章:1.什么是专家系统?它有哪些基本特点?一般专家系统由哪些基本部分构成?2.知识获取的主要任务是什么?3.有哪几类专家系统开发工具?各有什么特点?第九章:1.解答 B-P 学习算法的流程图,并说明其优缺点。

《人工智能导论》期末复习知识点

《人工智能导论》期末复习知识点

《人工智能导论》期末复习知识点
人工智能导论知识点总结
一、定义:
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指研究如何实现机器的智能,即使用计算机来模拟或提高人类的智能表现和能力。

基于此,人工智能的主要任务是解决一些超出传统计算能力的问题,其中包括学习、推理和解决一些挑战。

二、技术:
人工智能技术可分为三个主要技术领域:
1、机器学习:机器学习是一种研究机器如何学习,并从这些学习中学习及其反馈环境的解决实际问题的学科。

包括规则学习、支持向量机以及深度学习。

2、自然语言处理:自然语言处理是指人工智能技术在处理人类自然语言的理解和翻译方面的应用研究。

它将注重语言应用的学习、理解、表达和使用,以及语言识别、概念识别和分析。

3、计算机视觉:计算机视觉是指使用计算机的视觉系统来处理可视化的图像、图片、视频信息,以及关于图像的相关内容的研究。

它是一种智能系统,包括图像处理、识别和分析等功能。

三、应用:
人工智能在各行各业都有广泛的应用,有助于改善工作效率,提高工作质量,提升企业竞争力,节省成本。

1、机器人:工业机器人、服务机器人等用于工厂生产线和服务行业,可以大大提高工作效率。

人工智能期末复习材料

人工智能期末复习材料

、选择填空。

1.智能:1956年智能作为个专业术语出现。

智能有以下点:AI(ArtificialIntelligence)1.智能具有感知能;2.智能具有记忆和思维能:记忆和思维是脑最重要的功能,记忆和思维需要同时具备,它们是由智能的根本原因;思维分为好种:逻辑思维,形象思维,以及顿悟思维;3.智能具有学习能,适应能及为能。

2.图灵1950年发表“计算机与智能”的论,章以“机器能思维吗?”开始,论述并提出了著名的“图灵测试”,以测试个计算机系统是否具有智能。

3.智能界主要由符号主义,为主义和连结主义等研究学派。

4.智能主要的研究领域(挑选5或6个认真看)1.专家系统2.模式识别3.机器学4.动定理证明5.博弈6.智能检索7.动程序设计 8.组合调度问题 9.软计算 10.分布式智能 11.数据挖掘5.智能研究的3个主要内容:知识的获取、知识的表和知识的运。

6.知识的描述:知识的某领域中所涉及的各有关的种符号表。

7.知识的特点:(1)相对正确性(2)不确定性(3)可表性(4)可利性8.知识的分类(1)事实性知识(2)过程性知识(3)为性知识(4)实例性知识(5)类性知识(6)元知识9.确定性和不确定性规则知识的产式表:确定性:P Q或者 if P then Q不确定性:P Q(可信度)或者 if P then Q(可信度)10.确定性和不确定性事实性知识的产式表:确定性事实性知识般使三元组(对象,属性,值)或(关系,对象1,对象2)不确定性事实性知识般使四元组(对象,属性,值,不确定度量值)或(关系,对象1,对象2,不确定度量值)11.产式系统通常由规则库、数据库、推理机这3个基本部分组成。

它们之间的关系可以表为12.规则库是专家系统的核。

数据库,称事实库。

13.产式系统推理机的推理式:正向推理,反向推理,双向推理和混合式推理。

个较常的槽名:(要会判断属于哪种槽)P46(1)ISA槽(2)AKO槽(3)Instance槽(4)Part-of槽15.语义络的基本语义联系(学会如何表各种关系,重点是类属关系)1.类属关系2.包含关系3.属性关系4.时间关系5.位置关系6.相近关系7.因果关系8.组成关系16类属关系:(1)AKO(A-Kind-of)表个事物是另个事物的种类型。

自考人工智能原理重点复习大纲

自考人工智能原理重点复习大纲

自考人工智能原理重点复习大纲
一、概述
- 人工智能的基本概念和定义
- 人工智能的发展历史和应用领域
- 人工智能的基本原理和方法
二、知识表示与推理
- 逻辑表示和推理的基本概念和方法
- 谓词逻辑与一阶谓词逻辑
- 归结推理和演绎推理
- 产生式规则与专家系统
三、机器研究
- 机器研究的基本概念和分类
- 监督研究、无监督研究和半监督研究的基本原理
- 决策树、朴素贝叶斯和支持向量机的原理和应用
- 神经网络和深度研究的基本原理和应用
四、自然语言处理
- 自然语言理解和生成的基本概念和方法
- 词法分析、句法分析和语义分析的原理和技术
- 文本分类、信息抽取和机器翻译的基本原理和应用
五、计算机视觉
- 计算机视觉的基本概念和方法
- 图像特征提取和图像识别的原理和技术
- 目标检测、图像分割和人脸识别的基本原理和应用
六、智能系统与伦理
- 智能系统的发展现状和前景
- 人工智能在社会和经济中的应用
- 人工智能带来的伦理、法律和社会问题
七、人工智能的挑战和发展方向
- 当前人工智能面临的挑战和问题
- 未来人工智能的发展方向和趋势
- 人工智能与人类的关系和合作
以上为自考人工智能原理的重点复习大纲,希望能对你的学习有所帮助。

《人工智能》复习要点

《人工智能》复习要点

名词解释5X6分/简答题5X10分/论述题1X20分一、选择题1.下列哪个不是人工智能的研究领域( D )A.机器证明B.模式识别C.人工生命D.编译原理2.人工智能是一门( C )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3.神经网络研究属于下列( B )学派A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是4.(A->B)∧A => B是( C )A.附加律B.拒收律C.假言推理5.命题是可以判断真假的( D )A.祈使句B.疑问句C.感叹句D.陈述句6.MGU7.8.9.10.11.12.13.15.16.17.A.用户B.综合数据库C.推理机D.知识库18.产生式系统的推理不包括( D )A.正向推理B.逆向推理C.双向推理D.简单推理19.子句~P?Q和P经过消解以后,得到( B )A. PB. QC.~PD.P?Q20. 反演归结(消解)证明定理时,若当前归结式是( C )时,则定理得证。

A.永真式B.包孕式(subsumed)C.空子句21. 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 )A.C1’σ∨C2’σB.C1’∨C2’C.C1’σ∧C2’σD.C1’∧C2’22.A?(A?B)?A 称为(),~(A?B)?~A?~B称为( C )A.结合律B.分配律C.吸收律D.摩根律23. 如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,( A )必然可以得到该最优解。

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24.AI的英文缩写是(A)A)Automatic Intelligence B)Artifical IntelligenceC)Automatice Information D)Artifical Information25. 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 )A.正向推理B.反向推理C.双向推理26.1997年5月,着名的“人机大战”,最终计算机以3.5比2.5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 )A.深蓝B.IBMC.深思D.蓝天27.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( C )A.明斯基B.扎德C.图林D.冯.诺依曼二、填空题综合数据库,知识库和推理机。

《人工智能》复习重点

《人工智能》复习重点

《人工智能》复习重点填空题:数据挖掘(KDD):概念:也可以称为数据库中的知识发现,是从大量数据中提取出可信,新颖,有效,并能被人理解的的模式的高级处理过程数据挖掘的主要方法:分类,聚类,相关规则,回归,其他1.人工智能的表现形式:具有感知能力,具有记忆与思维能力,具有学习能力,具有行为能力2.人工智能涉及学科领域:人工智能是在计算机科学,控制论,信息论,神经心理学,哲学,语言学等学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科3. 机器行为:计算机的表达能力,即说,写,画等能力4.人工智能的研究目标:用机器实现人类的部分智能(或者建立一个能模拟人类智能行为的系统)5. 机器感知能力包括:机器视觉,机器听觉6. 数据挖掘逻辑思维的特点包括⑴数据的特征✓大容量✓含噪音(不完全、不正确)✓异质数据(多种数据类型混合的数据源,来自互联网的数据是典型的例子)⑵系统的特征✓知识发现系统需要一个前处理过程✓知识发现系统是一个自动/半自动过程✓知识发现系统要有很好的性能⑶知识(模式)的特征✓知识发现系统能够发现什么知识?✓现行的知识发现系统只能发现特定模式的知识7.图形识别:图形识别主要是研究各种图形(如文字、符号、图形、图像和照片等)的分类。

8. 机器视觉应用范围:获取图形,图像信息9. 自动程序设计包括:程序综合,程序正确性验证10.K-means算法⑴该算法的最大优势在于简洁和快速。

算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。

最常用是欧式距离:⑵算法步骤:①适当选择c个类的初始中心;②在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类;③利用均值等方法更新该类的中心值;④对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代。

⑶Kmeans方法的局限性Kmeans在数据有着不同特征时存在问题:①各类数据点数目差距太大②不同密度③非球型分布④其他元素(存在离群点,…… )11. 系统聚类法(谱系聚类法)谱系聚类法是根据植物分类学的思想对研究对象进行分类的方法.在植物分类学中,分类的单位是门、纲、目、科、属、种,其中种是分类的基本单位.分类单位越小,它所包含的植物就越少,植物间的共同特征就越多,利用这种分类思想,谱系聚类法首先视各样品自成一类。

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人工智能复习重点一、选择题。

(30分)1、人工智能英文:Artificial Intelligence(注意不就是Rengongzhineng!!)2、任课老师得名字:郑波尽邮箱:zhengbojingmail、3、据说还会考亚里士多德得功绩……(您们自己去网上查查,老师说就是常识来着)4、可能会出选择题得几个点:黄帝得“指南车”、诸葛亮得“木牛流马”、亚里士多德得形式逻辑、布莱尼茨得关于数理逻辑得思想、“机器人”一词得来源。

5、AI(人工智能)得本质问题:研究如何制造出人造得智能机器或系统,来模拟人类智能活动得能力,以延伸人们智能得科学。

6、研究对象:模拟人类智能7、研究目标:研究瞧上去具有人类智能得系统,解决需要人类智能才能解决得问题二、简答题。

1、图灵测试:三个重点(1)一个测试者,一个受试者,一台机器(2)所有交流信息无泄漏(3)如果提问者区分两者得正确率小于50%,则可以认为机器具有智能2、希尔勒得中文屋子:一个对中文一窍不通得,以英语作母语得人被关闭在一只有两个通口得封闭房间中。

房间里有一本中英翻译手册。

房外得人不断向房间内递进用中文写成得问题。

房内得人便按照手册得说明,用中文回答出问题,并将答案递出房间。

(希尔勒中文屋子得实验表明用图灵测试来定义智慧还就是远远不够充分得)3、人工智能得思想流派:(1)基于符号处理得符号主义(Symbolism)人类思维得基本单元就是符号,思维过程就是对符号得处理过程,自然语言也就是用符号表示得理论基础: 物理符号系统假设与有限合理性原理、物理符号系统假设:物理符号系统就是表现智能行为必要与充分得条件有限合理性原理:人类行为表现出有限得合理性(2)以人工神经网络为代表得连接主义(Connectionism)人工神经网络就是典型代表,其理论基础就是脑模型。

人工神经网络具有良好得自学习,自适应与自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储与处理得特点、可以处理不确定性问题、(3)以演化计算为代表得演化主义(Evolutionism)模拟自然界得生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习得问题、理论基础为达尔文得进化论。

(4)以多智能体系统为代表得行为主义(Actionism)在没有对简单得智能系统有清楚得了解与大量得实践以前,不可能准确地理解构造更为复杂得人类智能得方法。

从简单得系统开始,逐步构造出更为复杂得系统理论基础为控制论Cybernetics 。

三、程序题1、倒水问题(14分)一个10升得桶里有10升水,现有3升与4升两个空桶,如何得到5升得水?用程序实现。

int h3,h4,h10;void Rules();int main(){#include "time、h"srand( (unsigned)time( NULL ) );h3 =0; h4 =0;h10=11;while ((h3!=2 ) && (h4!=2)) // (h10!=5){int i =rand() % 8 + 1;Rules(i);printf("RST: %d, %d, %d, RULE: %d\n",h3,h4,h10,i);}return 0; }void Rules(int i){switch (i){case 1: if (h4<4){h10 -= 4-h4;h4=4;}break;case 2: if(h3 <3){h10-=3-h3;h3 =3;}break;case 3: if (h4>0){h10+=h4;h4=0;}break;case 4: if (h3>0){h10+=h3;h3=0;}break;case 5: if ((h3 + h4) >=4 ) {h3 = h3+h4 -4;h4=4;}break;case 6: if ((h3 + h4) >=3 ) {h4 = h3+h4 -3;h3=3;}break;case 7: if ((h3 + h4) <=4 ){h4=h3+h4;h3 = 0;}break;case 8: if ((h3 + h4) <=3 ){h3 = h3+h4;h4=0;}break;default:printf("ERROR!");}}算法流程:•定义三个变量,分别代表三个水壶。

int h3,h4,h10; •定义一个规则集执行方法:void Rules();•定义一个冲突解决机制:h3 =0; h4 =0;h10=10;w hile ((h3!=2 ) && (h4!=2)) // (h10!=5){Rules();printf("RST: %d, %d, %d\n",h3,h4,h10);}8条规则得规则集•case 1: if (h4<4) {h10 -= 4-h4; h4=4;}break;•case 2: if(h3 <3) {h10-=3-h3;h3 =3;}break;•case 3: if (h4>0){h10+=h4;h4=0;}break;•case 4: if (h3>0){h10+=h3;h3=0;}break;•case 5: if ((h3 + h4) >=4 ){h3 = h3+h4 -4; h4=4;}break; •case 6: if ((h3 + h4) >=3 ){h4 = h3+h4 -3; h3=3;}break; •case 7: if ((h3 + h4) <=4 ){h4=h3+h4;h3 = 0; }break; •case 8: if ((h3 + h4) <=3 ){h3 = h3+h4;h4=0; }break;2、演化算法●演化算法本质上就是一种迭代算法●就是一种生成测试法●生成新个体得规则就是统一得pop= rand(20,1)*10; %随机产生初始群体objvalue =10*sin(5*pop)+7*cos(4*pop)for i=1:200 %200为迭代次数for j=1:19a =rand();x = a * pop(j) + (1 - a) * pop(j+1);obj = 10*sin(5*x)+7*cos(4*x);if obj > objvalue(j)pop(j) = x ;objvalue(j) = obj;endendend (注意:有下划线部分就是函数式,根据题目而改变)四、知识表示•命题:一个判断真假得陈述句•常用符号:合取(∧), 析取(∨),否定(¬), 蕴涵(→) 与等价( ↔)•命题公式:(1)真值0与1就是命题公式(2)命题变量、命题常量就是命题公式(3)如果A就是命题公式,则¬A也就是命题公式(4)如果A,B就是命题公式,则A(∨或→或↔或∧)也就是命题公式(5)有限次使用以上规则构成得符号串也就是命题公式1、谓词逻辑(1)、语法与语义谓词逻辑得基本组成部分就是谓词符号、变量符号、函数符号与常量符号,并用圆括弧、方括弧、花括弧与逗号隔开,以表示论域内得关系。

原子公式就是由若干谓词符号与项组成,只有当其对应得语句在定义域内为真时,才具有值T(真);而当其对应得语句在定义域内为假时,该原子公式才具有值F(假)。

(2)、连词与量词连词有∧(与)、∨(或),全称量词∀ (x),存在量词∃ (x)。

原子公式就是谓词演算得基本积木块,运用连词能够组合多个原子公式以构成比较复杂得合适公式。

(3)、几个定律(1) 否定之否定~(~P)等价于P(2) P∨Q等价于~P→Q(3) 狄·摩根定律~(P∨Q)等价于~P∧~Q ~(P∧Q)等价于~P∨~Q(4) 分配律P∧(Q∨R)等价于(P∧Q)∨(P∧R) P∨(Q∧R)等价于(P∨Q)∧(P ∨R)(5) 交换律P∧Q等价于Q∧P P∨Q等价于Q∨P(6) 结合律 (P∧Q)∧R等价于P∧(Q∧R) (P∨Q)∨R等价于P∨(Q∨R)(7) 逆否律 P→Q等价于~Q→~P此外,还可建立下列等价关系:(8) ~∃(x)P(x)等价于∀(x)[~P(x)]~∀(x)P(x)等价于∃(x)[~P(x)](9) ∀(x)[P(x)∧Q(x)]等价于∀(x)P(x)∧∀(x)Q(x), ∃(x)[P(x)∨Q(x)]等价于∃(x)P(x)∨∃(x)Q(x)(10) ∀(x)P(x)等价于∀(y)P(y), ∃(x)P(x)等价于∃(y)P(y)例如:(1)所有得人都就是要死得。

(2) 有得人活到一百岁以上。

在个体域D为人类集合时,可符号化为:(1)xP(x),其中P(x)表示x就是要死得。

(2)x Q(x), 其中Q(x)表示x活到一百岁以上。

在个体域D就是全总个体域时,引入特殊谓词R(x)表示x就是人,可符号化为:(1)x(R(x) → P(x)),其中,R(x)表示x就是人;P(x)表示x就是要死得。

(2)x(R(x) ∧ Q(x)),其中,R(x)表示x就是人;Q(x)表示x活到一百岁以上。

例:(1)吴小菲就是一个女孩表示为: Girl(吴小菲) Is A(吴小菲,女孩)(2)李云给了吴小菲一本书表示为: Gave(李云,吴小菲,书)或∃x(Gave(李云,吴小菲,x)∧Book(x))(3)潜艇发射得导弹都就是战略导弹,而陆基发射得80%就是战略导弹,20%就是战术导弹表示为:发射方式与比例(Y,潜艇,100%)→战略导弹(Y) / 发射方式与比例(Y,陆基,80%)→战略导弹(Y) / 发射方式与比例(Z,陆基,20%)→战术导弹(Z)(4)战术导弹可以由陆基发射、飞机发射与军舰发射。

表示为:战术导弹(Z)→发射方式(Z,陆基)发射方式(Z,飞机)发射方式(Z,军舰)2、语义网络(1)二元谓词用语义网络来表示(实际上n元谓词都可以用二元谓词表示)命题=海浪把战舰轻轻地摇轻轻摇(海浪, 战舰) —1个谓词进一步分解谓词“摇”: —3个谓词动作主体(摇,海浪)动作对象(摇,战舰)动作方式(摇,轻轻)引入更多得知识(常识),构成更复杂网络(2)表示形式每一个要表达得事实用一个“结点”表示,而事实之间得关系用“弧线”表示。

即,有向图表示得三元组,(结点1, 弧,结点2)连接而成例(1)吴小菲喜欢狗(2)李云给了吴小菲一本书3、框架表示框架具有以下6条主要特征(1)每个框架有一个框架名(可带参数)(2)每个框架有一组属性,每个属性称一个槽,存放属性值(3)属性有一定得数据类型,不同属性类型不同(4)属性值可以就是子框架调用,调用可以带参数(5)有些属性值可以事先确定,有些属性值需要在生成实例时代入(6)属性值在代入时需要满足一定条件,不同属性值之间有时也要满足一定得约束条件五、证明1、证明公式:(P → Q) → (~Q →~P)证明:(1)根据归结原理,将待证明公式转化成待归结命题公式:(P → Q) ∧~(~Q →~P)(2)分别将公式前项化为合取范式:P → Q =~P ∨ Q结论求~后得后项化为合取范式:~(~Q → ~P)= ~(Q ∨~P) = ~Q ∧ P两项合并后化为合取范式:(~P ∨ Q)∧~Q ∧ P(3)则子句集为:{ ~P ∨Q,~Q,P}(4)对子句集中得子句进行归结可得: • ① ~P ∨Q • ② ~Q • ③ P • ④ Q,(1,3归结)•⑤ ,(2,4归结)由上可得原公式成立。

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