人工智能习题作业知识表示方法I习题答案
人工智能习题&答案-第2章-知识表示方法
第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况：1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。
当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。
初始状态为S0(0, 0)，目标状态为S0(3, 3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。
在此，用图求法该问题，令横坐标为nY, 纵坐标为nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动1格，或沿坐标轴方向移动2格。
第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。
从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为：d1(1,1)--→d2(-1,0)--→d3(0,2)--→d4(0,-1)--→d5(2,0)--→d6(-1,-1)--→d7(2,0)--→d8(0,-1)--→d9(0,2)--→d10(-1,0)--→d11(1,1)2-3 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A 开始，访问其他城市不多于一次，并返回A 。
人工智能课后习题答案
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
第二章人工智能知识表示作业
⑴ 任何整数或者为正或者为负. 定义谓词：I(x)：x是整数。 P(x): x是正数。 N(x): x是负数。 则谓词公式表示为：
(x)( I ( X ) P( x) N ( x))
⑵ 我喜爱音乐和绘画.
定义谓词：LIKE(x,y)：x喜欢y。 谓词公式:
LIKE ( I , music) LIKE ( I , pa int ing )
男
女
年老
年轻
与会者有男、有女、有的年老、有的年轻
雪地上 在
脚 印 部分 A
部分 部分
B C 状态 与
部分 D
状态 状态
状态
或
或
大
小
深
浅
雪地上留下一串串脚印，有的大，有的小，有的深，有的浅。
作业
1、常用的知识表示方法都有哪些？ 2、请把下列命题表示为谓词公式。
⑴ 任何整数或者为正或者为负. ⑵ 我喜爱音乐和绘画. ⑶ 所有机器人都是灰色的. ⑷ 如果该书是何平的，那么它是蓝色的. ⑸ 李明打篮球或踢足球。
3、写出下面命题的语义网络。
雪地上留下一串串脚印，有的大，有的小，有的深，有的浅。
⑶ 所有机器人都是灰色的. 定义谓词： R(x): x是机器人。 G(x): x是灰色的。 谓词公式：
(x)( R( x) G( x))
⑷ 如果该书是何平的，那么它是蓝色的.
定义谓词： BELONG(x, y)：x是y的。 BLUE(x)：x是蓝色的。 谓词公式：
BELONG(book , He Ping ) BLUE(book )
⑸ 李明打篮球或踢足球。 定义谓词： PLAY(x，y)：x做y运动。 谓词公式：
PLAY ( Li M in g , basketball ) PLAY ( Li M in g , football )
人工智能习题及答案-第2章-知识表示方法
人工智能习题及答案-第2章-知识表示方法第二章知识表示方法2-1状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?2-2设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用S i(nC,nY)表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况：1.nC=02.nC=33.nC=nY>=0(当nC不等于0或3)用d i(dC,dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。
当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC,dY同时为非正数，表示船驶回岸边。
初始状态为S0(0,0)，目标状态为S0(3,3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。
在此，用图求法该问题，令横坐标为nY,纵坐标为nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动1格，或沿坐标轴方向移动2格。
第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。
从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为：d1(1,1)--àd2(-1,0)--àd3(0,2)--àd4(0,-1)--àd5(2,0)--àd6(-1,-1)--àd7(2,0)--àd8(0,-1)--àd9(0,2)--àd10(-1,0)--àd11(1,1)2-3利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A 开始，访问其他城市不多于一次，并返回A 。
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
人工智能习题参考答案
• 神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习 算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做 有师学习的一种特例。 • （１）有师学习 • 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入） 间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老 师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括 Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。 • （２）无师学习 • 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络 提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征 把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和 Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。 • （３）强化学习 • 强化（增强）学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。 强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网 络输出的优度（质量因数）。强化学习算法的一个例子是遗传算法 （GA）。
• • • • • • • • • •
• 6-2专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何? • 答： •
• 5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？ • 遗传算法是一种基于空间搜索的算法，它通过自然选择、遗传、变异 等操作以及达尔文适者生存的理论，模拟自然进化过程来寻找所求问 题的解答。 • 进化策略(Evolution Strategies，ES)是一类模仿自然进化原理以求 解参数优化问题的算法。 • 进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异，为父代群 体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。 • 进化计算的三种算法即遗传算法、进化策略和进化编程都是模拟生物 界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。在统一框架下对三种算 法进行比较，可以发现它们有许多相似之处，同时也存在较大的差别。 • 进化策略和进化编程都把变异作为主要搜索算子，而在标准的遗传算 法中，变异只处于次要位置。交叉在遗传算法中起着重要作用，而在 进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很 重要的作用。 • 标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而从进化策 略的角度看，选择（复制）是完全确定的。进化策略和进化编程确定 地把某些个体排除在被选择（复制）之外，而标准遗传算法一般都对 每个个体指定一个非零的选择概率。
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和机器思维”解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：智能”一词源于拉丁Legere ”意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4 答:自然语言处理一语言翻译系统，金山词霸系列机器人一足球机器人模式识别一Microsoft Cartoon Maker博弈一围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间（State Space是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S, 0, S0, G）：S—状态集合；0—操作算子集合;S0—初始状态,S0 S;G —目的状态,G S,（G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述）从SO结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0 S1 S2 ……G其中O1 ,…，Ok即为状态空间的一个解（解往往不是唯一的）（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧（也称联想弧）代表概念之间的关系。
人工智能习题作业绪论I习题答案
第1章绪论课后习题及其答案1、选择题：1.以下哪两种对人工智能的定义中涉及拟人思维 （ BD ）A 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。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
B 人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试C 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好（Rick和Knight,1991）。
D 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman,1978）。
2.下列选项从学科的角度来说明什么是人工智能是 （ C ）A人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算B人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
C人工智能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。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
D人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支3.对于人工智能的发展来说，20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件最重要的事： （ AB ）A数理逻辑B关于计算的新思想。
C数理逻辑D存储程序控制4.被称为人工智能之父的 （ C ）A图灵B丘奇C香农D赫伯特•西蒙5.属于图灵提出或参与的成果有 （ BCD ）A把数理关系理论简化为类理论B逻辑机C关于计算本质的思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系。
D不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。
6.在人工智能发展过程中具有重要意义的（）的提出和兴起,使人工智能发展成为一门具有比较坚实理论基础和广泛应用领域的学科。
他是信息科学与生命科学相互交叉、相互渗透和相促进的产物,是生物信息学的主要研究内容之一。
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第二章 知识表示方法课后习题及答案
一、 选择题：
1．下列说法正确的是： （ C ）
(A)置换可以交换
(B)公式集总可以合一
(C)语义网络是知识的图解表示
(D)“时间”是“春天”的实例
2.在表示和求解比较复杂的问题时，往往采用哪些表示方法？ （ ABCD ）
(A)状态空间法 (B)框架表示法
(C)语义网络法 (D)谓词逻辑法
3.语义网络表示法一般以下哪种继承是不存在的？ （ D ）
(A)值继承 (B)“如果需要”继承
(C)“默认”继承 (D)左右继承
4.下列哪些不属于谓词逻辑的基本组成部分？ （ D ）
(A)谓词符号 (B)变量符号
(C)函数符号 (D)操作符
5. 假设P为真，Q为假，下列公式为真的是 （ A ）
(A) P∨Q (B) P∧Q (C) P=>Q (D) ～P
6.下列人物哪些提出过语义网络方法？ （ AC ）
(A)Simmons (B)Brooks (C)Slocum (D)Winner
7.下列知识表示方法属于陈述式知识表达方法的是。
（ ABC ）
(A)语义网络 (B)框架 (C)剧本 (D)过程
8. 下列关于知识的说法正确的是。
（ ABC ）
(A)知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息
(B)知识是经过加工的信息
(C)知识是事实、信念和启发式规则
(D)知识是凭空想象的
9.雪是白色的，这句话是 （ A ）
(A)事实 (B)规则 (C)控制 (D)元知识
10.下列计算机语言一般属于基于对象的知识表示的人工智能语言的是 （ C ）
(A)Lisp (B)Prolog (C)Smalltalk (D)Visual Basic
11.下列等价关系不成立的是 （ D ）
(A)～(～P)等价于P
(B)PVQ等价于～P=>Q
(C)～(P∨Q)等价于～P∧～Q
(D)P=>Q等价于～P=>～Q
12. 操作符可以为_____. （ ABCD ）
A.走步
B.过程
C.规则
D.数学算子
13.在梵塔问题归约图中，某子问题属于本原问题，那么此子问题的解应该包含_____步移动. （ A ）
A.1
B.2
C.3
D.4
14.在与或图中，只要解决某个子问题就可解决其父辈问题的节点集合是指____ _. （ B ）
A.终叶节点
B.或节点
C.与节点
D.后继节点
15.下列节点中一定是不可解节点的是_____. （ D ）
A.没有后裔的节点
B.终叶节点
C.后继节点
D.此节点是非终叶节点，如果它有或后继节点，那么其全部后裔都是不可解的
16. 谓词演算的基本积木块是_____. （ C ）
A.谓词符号
B.合适公式
C.原子公式
D.量词
17.语义网络中的推理过程主要有 ( CD )
A.假元推理
B.合一
C.继承
D.匹配
18.在框架表示法中，为了描述更复杂更广泛的事件，可把框架发展为(B).
A.专家系统
B.框架系统
C.槽
D.语义网络
19.面向对象方法和技术是一种( )的方法. （ C ）
A.归纳
B.既有演绎又有归纳
C.演绎
D.构造
20. 问题归约的实质是:从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把初始问题归约为一个平凡的( )集合. （ B ）
A.初始问题
B.本原问题
C.解
D.算法
二、填空题：
1.状态空间的三元状态是指_初始状态集合 _、操作符集合_和_目标状态集合 _。
2. 语义网络一般的节点同样可以是变量，这些变量的辖域是_整个语义网络_。
3.用来辨别问题归约过程中的路标的是_关键算符 。
4.最初语义网络是一种 心理学 模型 。
5.状态空间法、谓词逻辑法和语义网络法一般是属于知识表示方法。
三、简答题：
1. 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。
解：用四元数列 (nA, nB, nC, nD) 来表示状态，其中nA表示A盘落在第nA 号柱子上，nB表示B盘落在第nB号柱子上，nC表示C盘落在第nC号柱子上，nD表示D盘落在第nD号柱子上。
初始状态为 1111，目标状态为 3333
如图所示，按从上往下的顺序，依次处理每一个叶结点，搬动圆盘，问题得解。
2.用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子。
)
A computer s y stem is intelligent i f it can per f orm a task wh ic h,i f per f orme d by a h uman, re q uires intelligence.
解：先定义基本的谓词
INT L T(x) means x is intelligent
P ERFORM(x,y) means x can per f orm y
RE Q UIRE(x) means x re q uires intelligence
C M P(x) means x is a computer s y stem
HMN(x) means x is a h uman
上面的句子可以表达为
(任意x){ (存在t) (存在y)[HMN(y) 合取 P ERFORM(y,t) 合取RE Q UIRE(t)合取 C M P(x) 合取 P ERFORM(x,t)] INT L T(x) }。