人工智能导论1-4章作业
人工智能 第4章 参考答案
第4章搜索策略部分参考答案4.5 有一农夫带一条狼，一只羊和一框青菜与从河的左岸乘船倒右岸，但受到下列条件的限制：(1) 船太小，农夫每次只能带一样东西过河；(2)如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。
请设计一个过河方案，使得农夫、浪、羊都能不受损失的过河，画出相应的状态空间图。
题示：(1) 用四元组（农夫，狼，羊，菜）表示状态，其中每个元素都为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。
(2) 把每次过河的一种安排作为一种操作，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
解：第一步，定义问题的描述形式用四元组S=（f，w，s，v）表示问题状态，其中，f，w，s和v分别表示农夫，狼，羊和青菜是否在左岸，它们都可以取1或0，取1表示在左岸，取0表示在右岸。
第二步，用所定义的问题状态表示方式，把所有可能的问题状态表示出来，包括问题的初始状态和目标状态。
由于状态变量有4个，每个状态变量都有2种取值，因此有以下16种可能的状态：S0=(1,1,1,1)，S1=(1,1,1,0)，S2=(1,1,0,1)，S3=(1,1,0,0)S4=(1,0,1,1)，S5=(1,0,1,0)，S6=(1,0,0,1)，S7=(1,0,0,0)S8=(0,1,1,1)，S9=(0,1,1,0)，S10=(0,1,0,1)，S11=(0,1,0,0)S12=(0,0,1,1)，S13=(0,0,1,0)，S14=(0,0,0,1)，S15=(0,0,0,0)其中，状态S3，S6，S7，S8，S9，S12是不合法状态，S0和S15分别是初始状态和目标状态。
第三步，定义操作，即用于状态变换的算符组F由于每次过河船上都必须有农夫，且除农夫外船上只能载狼，羊和菜中的一种，故算符定义如下：L(i)表示农夫从左岸将第i样东西送到右岸（i=1表示狼，i=2表示羊，i=3表示菜，i=0表示船上除农夫外不载任何东西）。
由于农夫必须在船上，故对农夫的表示省略。
人工智能导论知到章节答案智慧树2023年东北石油大学
人工智能导论知到章节测试答案智慧树2023年最新东北石油大学第一章测试1.人工智能的目的是让机器能够，以实现某些人类脑力劳动的机械化( )。
参考答案:模拟、延伸和扩展人的智能2.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（）方面。
参考答案:感知能力3.人工智能是一门综合性的交叉学科，涉及哪些学科( )。
参考答案:神经心理学;计算机科学;控制论;脑科学4.人工智能的主流学派包括( )。
参考答案:行为主义;符号主义;连接主义5.图灵测试是判断机器是否具有人工智能的方法，是人工智能最标准的定义。
( )参考答案:错第二章测试1.“王宏是一名学生”可以用谓词表示为STUDENT(Wang Hong），其中，Wang Hong是（）。
参考答案:个体词2.产生式系统的核心是（）。
参考答案:推理机3.知识的不确定性来源于（）。
参考答案:不完全性引起的不确定性;模糊性引起的不确定性;随机性引起的不确定性;经验引起的不确定性4.产生式表示法可以表示不确定性知识。
（）对5.框架表示法不便于表示过程性知识。
（）参考答案:对第三章测试1.从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理。
（）参考答案:对2.任何文字的析取式称为子句。
（）参考答案:对3.谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。
（）参考答案:对4.对于一阶谓词逻辑，若子句集是不可满足的，则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。
（）对5.对于一阶谓词逻辑，如果没有归结出空子句，则说明原谓词公式是不可满足的。
（）参考答案:错第四章测试1.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。
参考答案:启发式搜索2.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。
参考答案:启发式搜索3.在启发式图搜索策略中，下面描述正确的是（）。
参考答案:closed表用于存放已扩展过的节点。
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.
人工智能导论知到章节答案智慧树2023年哈尔滨工程大学
人工智能导论知到章节测试答案智慧树2023年最新哈尔滨工程大学第一章测试1.下列关于智能说法错误的是（）参考答案:细菌不具有智能2.目前，智能的定义已经明确，其定义为：智能是个体能够主动适应环境或针对问题，获取信息并提炼和运用知识，理解和认识世界事物，采取合理可行的（意向性）策略和行动，解决问题并达到目标的综合能力。
（）参考答案:错3.传统人工智能领域将人工智能划分为强人工智能与弱人工智能两大类。
所谓强人工智能指的就是达到人类智能水平的技术或机器，否则都属于弱人工智能技术。
（）参考答案:对4.人类历史上第一个人工神经元模型为MP模型，由赫布提出。
（）参考答案:错5.下列关于数据说法错误的是（）参考答案:我们通常所说的数据即能够直接作为计算机输入的数据是模拟数据6.下列关于大数据的说法中正确的有（）参考答案:大数据具有多样、高速的特征;“大数据时代”已经来临;“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产7.大数据在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域都将带来可观的价值。
（）参考答案:对8.人工智能在各个方面都有广泛应用，其研究方向也众多，下面属于人工智能研究方向的有（）参考答案:语音识别;模式识别;机器学习;知识图谱9.机器人发展经历了程序控制机器人（第一代）、自适应机器人（第二代）、智能机器人（现代）三代发展历程。
（）参考答案:对10.下列选项中属于人工智能的应用领域的有（）参考答案:智能安防;智能农业;程序设计;智慧城市第二章测试1.生命起源于什么时候？（）参考答案:45-35亿年之间2.人工智能使人类改造自然、适应自然的各类技术发展到最高阶段，智能技术使得工具变得有智能，促使技术在以指数级增长速度加速进化（加速回报定律）。
（）参考答案:对3.对于人工智能的价值、作用与意义的说法错误的是：（）参考答案:生命层面：促进人类社会整体向更高阶段文明加速进化;社会层面：促使人类自身由地球自然智能生命向更高阶的宇宙智能生命进化4.联结主义认为人的思维基元是符号，而不是神经元；人的认知过程是符号操作而不是权值的自组织过程。
人工智能导论: 第1次阶段作业
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
12.
一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。
13.
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
1Байду номын сангаас.0
提示:
14.
一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假。
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
7.
框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字。
8.
9.
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
10.
产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配—冲突消解--执行”的过程。
一、判断题（共8道小题，共80.0分）
1.
产生式是蕴含式。
2.
3.
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
4.
产生式有固定的格式，每一条产生式规则都由前提与结论（操作）两部分组成。
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。
人工智能导论 第4章 不确定性推理方法(导论) 1-41
CF1(H ) =CF(H , E1)× max{0,CF(E1)} CF2(H ) =CF (H , E2 )× max{0,CF (E2 )}
19
4.2 可信度方法
5. 结论不确定性的合成算法
（2）求出E1与E2对H的综合影响所形成的可信度 CF1,2(H )：
教材：
王万良《人工智能导论》（第4版） 高等教育出版社，2017. 7
第4章 不确定性推理方法
现实世界中由于客观上存在的随机性、模糊性，反 映到知识以及由观察所得到的证据上来，就分别 形 成了不确定性的知识及不确定性的证据。因而 还必 须对不确定性知识的表示及推理进行研究。 这就是 本章将要讨论的不确定性推理。
3
第4章 不确定性推理方法
✓4.1 不确定性推理中的基本问题
4.2 可信度方法 4.3 证据理论 4.4 模糊推理方法
4
4.1 不确定性推理中的基本问题
推理：从已知事实（证据）出发，通过运用相 关 知识逐步推出结论或者证明某个假设成立或 不成 立的思维过程。
不确定性推理：从不确定性的初始证据出发， 通 过运用不确定性的知识，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。
r1 : CF1(H ) 0.8 max{0,CF(E1 )}
0.8 max{0,0.35} 0.28
23
4.2 可信度方法
解： 第一步：对每一条规则求出CF（H）。
r2 : CF2 (H ) 0.6 max{0,CF(E2 )}
0.6 max{0,0.8} 0.48
r3 : CF3(H ) 0.5 max{0,CF(E3 )}
4. 不确定性的传递算法
北语 20春《人工智能导论》作业_1234
20春《人工智能导论》作业_1一、单选题( 每题4分, 共10道小题, 总分值40分)1.用产生式系统来描述一个具体问题。
设字符转换问题规则如下：1. A∧B→C；2. A∧C→D；3. B∧C→G；4. B∧E→F；5. D→E；已知：A，B 求：F。
设综合数据库用集合{x}表示，其中x为字符。
采用顺序排队的控制策略。
初始状态{A，B}。
为了得到F，最后执行的被触发规则是：＿。
A. 5.IF D THEN EB. 2.IF A∧C THEN DC. 3.IF B∧C THEN GD. 4.IF B∧E THEN F答：D q：80-500-92612.利用评价函数f（n）＝g（n）＋h（n）来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为＿。
A. 深度优先算法B. 宽度优先算法C. 盲搜索算法D. A算法答：D3.在产生式系统中，＿是一个数据的集合，用于存放在推理过程中的已知条件、推导出的中间结果和最终结论等。
A. 数据库B. 综合数据库C. 控制系统D. 产生式规则集答：B4.有时问题的解，又可以称为＿。
A. 问题全状态空间B. 搜索空间C. 最优解D. 解路径答：D5.用产生式系统来描述一个具体问题。
设字符转换问题规则如下：1. A∧B→C；2. A∧C→D；3. B∧C→G；4. B∧E→F；5. D→E；已知：A，B 求：F。
设综合数据库用集合{x}表示，其中x为字符。
采用顺序排队的控制策略。
初始状态{A，B}。
根据已经给出的字符的转换规则，用"IF ～THEN ～"的形式表示,其中错误的是：＿。
A. 1.IF A∧B THEN CB. 2.IF A∧C THEN DC. 3.IF B∧C THEN GD. 4.IF B∧E THEN FE. 5.IF E THEN D答：E6.下面哪个不是图搜索方式的特点＿。
A. 图中的每一个节点代表问题的状态，节点间的弧代表应用的规则。
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《人工智能导论》作业（1-4章）
1．人工智能有哪几个主要的学派？各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同？2．用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。
（定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列）
3．请给出下列描述的语义网络表示：
1)11月5日，NBA常规赛火箭主场对阵小牛，火箭107-76大胜小牛。
2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。
李老师从10至12月
给计算机专业学生教授《操作系统原理》。
3)树和草都是植物；树和草都有根和叶；水草是草，生活在水中；果树是树，会结果；
苹果树是果树，结苹果。
4．请用相应谓词公式描述下列语句：
1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球；有的人既喜欢足球又喜欢篮球。
2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。
3)不是每个自控系的学生都喜欢编程。
4)有一个裁缝，他给所有不自己做衣服的人做衣服。
5)如果星期六不下雨，汤姆就会去爬山。
5．什么是谓词公式的解释？对于公式∃x ∀y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1，2，3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。
6．什么是合一？求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。
7．把下面谓词公式化为子句集
∀x ∃y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y))
∀x (P(x) →∃y(P(y)∧R(x,y))
∃x (P(x)∧∀y(P(y) →R(x,y)))
8．证明下面各题中，G是否是F的逻辑结论？
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))
F1: ∀z (~B(z)→∃y(D(z,y)∧C(y)))
F2: ∃x (E(x)∧A(x)∧∀y (D(x,y) →E(y)))
F3: ∀y(E(y) →~B(y))
G: ∃z (E(z) ∧C(z))
9．已知：John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。
高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员（也可以都是）。
登山运动员不喜欢雨。
滑雪运动员都喜欢雪。
凡是Mike喜欢的，John就不喜欢。
凡是Mike 不喜欢的，John就喜欢。
Mike喜欢雨和雪。
问：高山俱乐部是否有一个成员，他是登山运动员，但不是滑雪运动员？如果有，他是谁？10．为什么说归结式是其亲本子句的逻辑结论？
11．何为完备的归结策略？有哪些归结策略是完备的？
12．何谓搜索？有哪些常用的搜索方法？盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什么？13．用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？什么是最优解？在图搜索算法中，OPEN 表和CLOSED表的作用是什么？f(x)有何不同含义？
14．宽度优先搜索和深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索，何种情况反之？
15．什么是启发式搜索，g(x)与h(x)各有什么作用？A*算法的限制条件是什么？
16．
什么是希望树？它是如何构成的？
17．
讨论状态空间的图搜索、与或树搜索、博弈树搜索各有什么特点？有什么区别？
18． 对于下面与或树，分别按和法及最大法求出代价，标出解解树。
19． 对于下面博弈树，最后一行行是节点的估计值。
请计算各节点的倒退值，并应用α-
β剪枝法剪去不必要的分枝
20．
编写程序实现8数码问题，并提交实验报告。
（参加实验报告模板）
2 4 1 –
3 6
2 4 5 2
3 1 2 5 3 7 9 8
0 5 8 3 1 0。