太原理工大学人工智能复习题-试题-答案汇总
人工智能的试题及答案
人工智能的试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1. 人工智能的英文缩写是什么？A. AIB. MLC. DLD. NLP答案：A2. 以下哪个是人工智能领域的一个主要分支？A. 机器学习B. 量子计算C. 云计算D. 网络编程答案：A3. 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. 阿兰·图灵答案：B4. 以下哪个不是人工智能的应用领域？A. 医疗诊断B. 自动驾驶C. 虚拟现实D. 量子通信答案：D5. 人工智能的“强人工智能”指的是什么？A. 能够执行特定任务的智能B. 能够理解人类语言的智能C. 能够进行自我学习的智能D. 能够进行推理、规划、学习、交流等人类智能活动的智能答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 人工智能可以应用于以下哪些领域？A. 语音识别B. 网络安全C. 游戏开发D. 气象预测答案：A, B, C, D2. 以下哪些是机器学习算法的类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 深度学习答案：A, B, C, D3. 人工智能的发展历程中，以下哪些是重要的里程碑？A. 艾伦·图灵提出的图灵测试B. 约翰·麦卡锡提出人工智能概念C. 深蓝战胜国际象棋冠军D. 阿尔法狗战胜围棋冠军答案：A, B, C, D4. 以下哪些是人工智能面临的挑战？A. 算法复杂性B. 数据隐私C. 伦理问题D. 技术依赖答案：A, B, C, D5. 人工智能的未来发展可能包括哪些方面？A. 增强现实B. 情感计算C. 自主决策D. 人机交互答案：A, B, C, D三、判断题（每题2分，共10分）1. 人工智能可以完全替代人类工作。
（）答案：错误2. 人工智能的发展不会对环境造成影响。
（）答案：错误3. 人工智能技术可以用于提高医疗诊断的准确性。
（）答案：正确4. 人工智能的发展完全不受伦理和法律的约束。
大学计算机专业《人工智能》试题与答案
大学计算机专业《人工智能》试题与答案一、单选题：1：人类智能的特性表现在4个方面。
A：聪明、灵活、学习、运用。
B：能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干与适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。
C：感觉、适应、学习、创新。
D：能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界信息进行创新思维。
2：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：具有智能B：与人一样工作C：完全代替人的大脑D：模拟、延伸与扩展人的智能3：下列关于人工智能的叙述不正确的有：。
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。
4：人工智能研究的一项基本内容是机器感知。
以下列举中的不属于机器感知的领域。
A：使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。
B：让机器具有理解文字的能力。
C：使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。
D：使机器具有听懂人类语言的能力5：自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的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。
6：为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是：。
A：专家系统B：人工神经网络C：模式识别D：智能代理7：如果把知识按照作用来分类，下述不在分类的范围内。
A：用控制策略表示的知识，即控制性知识。
B：可以通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录与传播的知识，即显性知识。
C：用提供有关状态变化、问题求解过程的操作、演算与行动的知识，即过程性知识。
D：用提供概念与事实使人们知道是什么的知识，即陈述性。
太原理工大学人工智能试题+答案
人工智能试卷A一•填空题（15分）1.人工智能系统是一个知识处理系统，而 __________ , ___________ , _____________ 则成为人工智能系统的三个基本问题.2.新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等•在新一代专家系统中，不但采用__________—的方法，而且采用________ 的技术和基于模型的原理.3.人工神经网络的结构基本上分为两类，即递归网络和前馈网络•递归网络的典型代表有Elmman网络,_______ 网络•前馈网络的典型代表有多层感知机， _________ 等.4.进化计算包括____________ ，进化策略，_____________ ，遗传编程。
5.简单遗传算法的遗传操作主要有三种： _________ , ___________________ , ___________ •6.产生式系统的控制策略随搜索方式的不同可分为 ______________ , _________________ , _______问答题.（20分）1 •广度优先搜索和深度优先搜索各有什么特点（8分）2 • 一般程序和专家系统有什么区别（12分）三.解答题：（45 分）1•某问题由下列公式描述：〔2）（V橫耳刃［~旳"0：匕耳gx y»］（4）（V K）［P国/^吐川片斑心））］〔习（▼韵（耳力［Q（h热沪ax爲舸））］试用消解原理证明（」x）R（x）（15分）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）.（10分）For every set x , there is a set y ,such that the card in ality of y is greater tha n the card in ality of x .3.用语义网络表示下列知识:（10 分）（a）树和草都是植物.(b)树和草都是有根有叶的.(c)水草是草，且长在水中.(d)果树是树，且会结果.(e)樱桃树是一种果树，它结樱桃.4.八数码难题•设问题的初始状态S o和目标状态S g如下图所示，且估价函数为：f(n)=d(n)+w(n),其中，d(n)表示节点n在搜索树中的深度；w(n)表示节点n中“不在位”的数码个数•请计算初始状态£的估价函数值f(S°).并画出该八数码问题的有序搜索图，标明各节点的f值，及各节点的扩展次序，并给出求得的解路径。
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--经典考试试题与答案
一、选择题(每题1分，共15分)1、AI的英文缩写是A)Automatic Intelligence B)Artifical IntelligenceC)Automatice Information D)Artifical Information2、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3、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4、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5、(A→B)∧A => B是A)附加律B)拒收律C)假言推理D)US6、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7、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8、MGU是A)最一般合一B)最一般替换C)最一般谓词D)基替换9、1997年５月，著名的“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）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天10、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)控制与元知识D)关系11、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’∧C2’12、或图通常称为A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图13、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。
14、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)图林D)冯.诺依曼15.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
人工智能复习题和答案说课讲解
人工智能复习题和答案一、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》课程考试试卷及参考答案
(2) 确定“青年人”的隶属函数。 根据自己的理解，选取属于“青年人”概念的隶属度： • • • • • • • • • • • • •
x1 =1 x2 =5 x3 =10 x4 =14 x5 =18 x6 =20 x7 =24 x8 =28 x9 =32 x10 =36 x11 =38 x12 =42
凡是容易的课程小王都喜欢 C 班的课程都是容易的 ds 是 C 班的课程 小王喜欢 ds 这门课程
推理证明：
∵ (x)(C(x)→EASY(x))
EASY(x)→LIKE(Wang，x) (x)(C(x)→EASY(x)) C(ds) LIKE( Wang，ds) ∴ C(y)→EASY(y) EASY(ds) LIKE(Wang, ds)
1
二、知识表示 (20 分) 用 Petri 网络表示如下知识：
(1) r1： IF d1 (2) r2： IF d2 (3) r3： IF d2 (4) r4： IF d4 (5) r5： IF d1 (6) r6： IF d6 (7) r7： IF d1 (8) r8： IF d7 THEN THEN THEN THEN THEN THEN AND THEN d2 (CF=0.85) d3 (CF=0.8) d4 (CF=0.8) d5 (CF=0.9) d6 (CF=0.9) d9 (CF=0.93) d8 THEN d4 (CF=0.9) d7 (CF=0.9)
4
五、采用动态规划方法完成从 S 到 G 的最小路径搜索。 （10 分）
【参考解答】
1
5
√
√
一、简述题(30 分) 1.请你谈谈对 AI 的认识，并尝试着对 AI 下个合适的定义。(15 分)
人工智能考试试题及答案
人工智能考试试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪项不是人工智能的主要研究领域？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 量子计算D. 计算机视觉答案：C2. 以下哪种机器学习算法属于监督学习？A. 决策树B. K-均值聚类C. DBSCAND. Apriori算法答案：A3. 在神经网络中，以下哪种技术用于防止过拟合？A. 正则化B. 激活函数C. 批归一化答案：A4. 以下哪种深度学习模型常用于图像识别任务？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 长短时记忆网络（LSTM）D. 自编码器答案：A5. 在自然语言处理中，以下哪种技术用于词向量表示？A. Word2VecB. TF-IDFC. n-gram模型D. 序列标注答案：A6. 以下哪种方法用于实现强化学习？A. Q学习B. 梯度下降C. 牛顿法D. 模拟退火7. 以下哪种技术用于提高机器学习模型的泛化能力？A. 数据增强B. 超参数优化C. 网络结构优化D. 集成学习答案：D8. 在计算机视觉中，以下哪种方法用于目标检测？A. R-CNNB. Fast R-CNNC. Faster R-CNND. YOLO答案：C9. 以下哪种技术用于实现语音识别？A. 隐马尔可夫模型（HMM）B. 循环神经网络（RNN）C. 卷积神经网络（CNN）D. 支持向量机（SVM）答案：A10. 以下哪种方法用于实现无人驾驶？A. 深度学习B. 强化学习C. 模型预测控制D. 感知系统答案：B二、填空题（每题2分，共20分）1. 人工智能的三要素是：数据、______和______。
答案：算法、计算能力2. 在机器学习中，______是指训练数据集的输入部分，______是指训练数据集的输出部分。
答案：特征、标签3. 卷积神经网络中的卷积核用于提取图像的______特征。
答案：局部4. 强化学习中的状态、动作、奖励和策略分别表示为______、______、______和______。
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《人工智能》课程习题第一章绪论1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？1-5. 你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？1-6. 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？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?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。
选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。
2-4试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。
单独的R、L 或C可分别用R、jωL或1/jωC来计算，这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
图 2.282-5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。
2-6把下列句子变换成子句形式：(1) ( x)｛P(x)→P(x)｝(2) ∀x∀y(On(x,y)→Above(x,y))(3) ∀x∀y∀z(Above(x,y)∧Above(y,z)→Above(x,z))(4) ～｛(∀x)｛P(x)→｛（∀y）［p(y)→p(f(x,y))］∧(∀y)［Q(x,y)→P(y)］｝｝｝2-7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 system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.2-8把下列语句表示成语义网络描述：(1) All man are mortal.(2) Every cloud has a silver lining.(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.2-9作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。
2-10试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
第三章搜索推理技术3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么?3-2试举例比较各种搜索方法的效率。
3-3化为子句形有哪些步骤?请结合例子说明之。
3-4如何通过消解反演求取问题的答案?3-5什么叫合适公式?合适公式有哪些等价关系?3-6用宽度优先搜索求图3.33所示迷宫的出路。
图 3.33 迷宫一例3-7用有界深度优先搜索方法求解图3.34所示八数码难题。
2 8 1 2 31 6 3 8 47 5 4 7 6 5S o S g图3-34八数码难题3-8应用最新的方法来表达传教士和野人问题，编写一个计算机程序，以求得安全渡过全部6个人的解答。
提示：在应用状态空间表示和搜索方法时，可用(N m，N c)来表示状态描述，其中N m和N c 分别为传教士和野人的人数。
初始状态为(3，3)，而可能的中间状态为(0，1)，(0，2)，(0，3)，(1，1)，(2，1)，(2，2)，(3，0)，(3，1)和(3，2)等。
3-9试比较宽度优先搜索、有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率，并以实例数据加以说明。
3-10一个机器人驾驶卡车，携带包裹(编号分别为＃1、＃2和＃3)分别投递到林(LIN)、吴(WU)和胡(HU)3家住宅处。
规定了某些简单的操作符，如表示驾驶方位的drive(x,y)和表示卸下包裹的unload(z)；对于每个操作符，都有一定的先决条件和结果。
试说明状态空间问题求解系统如何能够应用谓词演算求得一个操作符序列，该序列能够生成一个满足AT(#1，LIN)∧AT(#2，WU)∧AT(#3,HU)和目标状态。
3-11规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何?3-12为什么需要采用系统组织技术?有哪几种系统组织技术?3-13研究不确定性推理有何意义?有哪几种不确定性?3-14单调推理有何局限性?什么叫缺省推理?非单调推理系统如何证实一个节点的有效性?3-15在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理?3-16下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：(1) 两个全等三角形的各对应角相等。
(2) 两个全等三角形的各对应边相等。
(3) 各对应边相等的三角形是全等三角形。
(4) 等腰三角形的两底角相等。
第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。
4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
4-5 考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设（1）（1）用一常数乘所有的权值和阈值；（2）（2）用一常数加于所有权值和阈值。
试说明网络性能是否会变化？4-6 构作一个神经网络，用于计算含有2个输入的XOR函数。
指定所用神经网络单元的种类。
4-7 假定有个具有线性激励函数的神经网络，即对于每个神经元，其输出等于常数c乘以各输入加权和。
（1）设该网络有个隐含层。
对于给定的权W，写出输出层单元的输出值，此值以权W和输入层I为函数，而对隐含层的输出没有任何明显的叙述。
试证明：存在一个不含隐含单位的网络能够计算上述同样的函数。
（2）对于具有任何隐含层数的网络，重复进行上述计算。
从中给出线性激励函数的结论。
4-8 试实现一个分层前馈神经网络的数据结构，为正向评价和反向传播提供所需信息。
应用这个数据结构，写出一个神经网络输出，以作为一个例子，并计算该网络适当的输出值。
4-9 什么是模糊性？它的对立含义是什么？试各举出两个例子加以说明。
4-10 什么是模糊集合和隶属函数或隶属度？4-11 模糊集合有哪些运算，满足哪些规律？4-12 什么是模糊推理？有哪几种模糊推理方法？4-13 有哪些模糊蕴含关系？4-14 什么叫模糊判决？有哪几种常用的模糊判决方法？4-15 对某种产品的质量进行抽查评估。
现随机选出5个产品x 1，x 2，x 3，x 4，x 5进行检验，它们质量情况分别为：x 1＝80，x 2＝72，x 3＝65，x 4＝98，x 5＝53这就确定了一个模糊集合Q ，表示该组产品的“质量水平”这个模糊概念的隶属程度。
试写出该模糊集。
4-16 设有下列两个模糊关系⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=9.02.08.04.03.07.05.06.07.005.01104.04.08.02.021R R试求出R 1与R 2的复合关系R 1○R 2。
第五章 计算智能(2):进化计算 人工生命 5-1 什么是进化计算？它包括哪些内容？它们的出发点是什么？5-2 试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
5-3 如何利用遗传算法求解问题，试举例说明求解过程。
5-4 用遗传算法求的最大值5-5 进化策略是如何描述的？5-6 简述进化编程的机理和基本过程，并以四状态机为例说明进化编程的表示。
5-7 遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？5-8 人工生命是否从1987年开始研究？为什么？5-9 什么是人工生命？请按你的理解用自己的语言给人工生命下个定义。
5-10 人工生命要模仿自然生命的特征和现象。
自然生命有哪些共同特征？5-11 为什么要研究人工生命？5-12 人工生命包括哪些研究内容？其研究方法如何？第六章 专家系统6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点?6-2 专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何?6-3 建造专家系统的关键步骤是什么?6-4 专家系统程序与一般的问题求解软件程序有何不同?开发专家系统与开发其它软件的任务有何不同?6-5 基于规则的专家系统是如何工作的？其结构为何？6-6 基于框架的专家系统与面向目标编程有何关系？其结构有何特点？其设计任务是什么？6-7 为什么要提出基于模型的专家系统？试述神经网络专家系统的一般结构。
6-8 新型专家系统有何特征？什么是分布式专家系统和协同式专家系统？6-9 在设计专家系统时，应考虑哪些技术？6-10 什么是建造专家系统的工具?你知道哪些专家系统工具，各有什么特点?6-11 专家系统面临什么问题?你认为应如何发展专家系统?6-12 用基于规则的推理系统证明下述推理的正确性：已知狗都会吠叫和咬人任何动物吠叫时总是吵人的猎犬是狗结论猎犬是吵人的第七章机器学习7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
7-3 试解释机械学习的模式。
机械学习有哪些重要问题需要加以研究?7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。
7-5 什么是类比学习？其推理和学习过程为何？7-6 试述解释学习的基本原理、学习形式和功能。
7-7 试比较说明符号系统和连接机制在机器学习中的主要思想。
7-8 用C语言编写一套计算机程序，用于执行BP学习算法。
7-9 试应用神经网络模型优化求解销售员旅行问题。
7-10 考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设(1) 用一常数乘所有的权值和阈值；(2) 用一常数加于所有权值和阈值。
试说明网络性能是否会变化?7-11 增大权值是否能够使BP学习变慢?7-12 什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有何关系？7-13 试说明知识发现的处理过程。
7-14 有哪几种比较常用的知识发现方法？试略加介绍。
7-15 知识发现的应用领域有哪些？试展望知识发现的发展和应用前景。
第八章机器人规划8-1 有哪几种重要的机器人高层规划系统?它们各有什么特点?你认为哪种规划方法有较大的发展前景?8-2 让right(x),left(x),up(x)和down(x)分别表示八数码难题中单元x左边、右边、上面和下面的单元(如果这样的单元存在的话)。
试写出STIPS规划来模拟向上移动B(空格)、向下移动B、向左移动B和向右移动B等动作。
8-3 考虑设计一个清扫厨房规划问题。
(1) 写出一套可能要用的STRIPS型操作符。