西工大计算智能试题
西北工业大学智能计算课程考试
题目1：使用神经网络对三叶草分类问题进行仿真答：1.分类问题描述：已知三种类型的三叶草：白三叶，红三叶，杂三叶，将其记为类型1、2、3，现有它们的4种特征数据，要求根据三叶草的特征数据，对其进行分类。
2.数据集描述：数据集共包含150组数据，挑选其中的75组作为训练数据，其余75组作为测试数据，数据集的每行的前4个数据为三叶草特征数据，最后1个数据为三叶草种类。
（详细数据见，最后部分打印）3.前馈神经网络设计：利用MATLAB 中newff( )，函数创建神经网络，神经网络结构如下：图1-1 神经网络结构图输入层：4输入（分别对应4个特征）隐含层：10输出层：3输出（分别对应该样本属于某一品种的可能性大小），输出节点中可能性最大的节点，对应测试样本的种类；隐含层激活函数为：对数S形转移函数输出层激活函数为：线性函数f(x) = x数据处理归一化函数为：y = ( x - min )/( max - min ) ,其中min,max为x的最小、最大值。
神经网络参数：目标误差为0.01，最大迭代次数1000次，学习率0.01.4.仿真结果展示及分析：（1）由仿真性能图1-2可以看出处，在迭代次数达到200次左右，网络的训练趋于收敛；效果。
但是，当遇到非线性或特征数据维度更高的分类问题时，神经网络将会变得非常庞大，网络各层的权值等参数的调试，也会变得复杂。
同时，耗费在网络训练上的时间也会更高，相应的准确率也会降低。
图1-2 三叶草分类神经网络，仿真结果展示图=============================代码实现===============================%读取训练数据fid = fopen('trainData.txt');trainData = textscan(fid , '%f%f%f%f%f');fclose(fid);[f1,f2,f3,f4,class] = trainData{:};[input,minI,maxI] = premnmx( [f1 , f2 , f3 , f4 ]') ; %对训练数据进行归一化len = length( class ) ; %构造输出矩阵output = zeros( len , 3 ) ;for i = 1 : lenoutput( i , class( i ) ) = 1 ;end%创建神经网络net = newff( minmax(input) , [10 3] , { 'logsig' 'purelin' } , 'traingdx' ) ;%设置训练参数net.trainparam.show = 50 ;net.trainparam.epochs = 1000 ;net.trainparam.goal = 0.01 ;net.trainParam.lr = 0.01 ;%开始训练net = train( net, input , output' ) ;%读取测试数据fid = fopen('testData.txt');testData = textscan(fid, '%f%f%f%f%f');fclose(fid);[t1,t2,t3,t4,c] = testData{:};%测试数据归一化testInput = tramnmx ( [t1,t2,t3,t4]' , minI, maxI ) ;%进行仿真Y = sim( net , testInput );%统计识别正确率[s1 , s2] = size( Y ) ;hitNum = 0 ;for i = 1 : s2[m , Index] = max( Y( : , i ) ) ;if( Index == c(i) )hitNum = hitNum + 1 ;endendsprintf('识别率是%3.3f%%',100 * hitNum / s2 )=============================训练数据集=============================== 5.1 3.5 1.4 0.2 14.9 3 1.4 0.2 14.7 3.2 1.3 0.2 14.6 3.1 1.5 0.2 15 3.6 1.4 0.2 15.4 3.9 1.7 0.4 14.6 3.4 1.4 0.3 15 3.4 1.5 0.2 14.4 2.9 1.4 0.2 14.9 3.1 1.5 0.1 15.4 3.7 1.5 0.2 14.8 3.4 1.6 0.2 14.8 3 1.4 0.1 14.3 3 1.1 0.1 15.8 4 1.2 0.2 15.7 4.4 1.5 0.4 15.4 3.9 1.3 0.4 15.1 3.5 1.4 0.3 15.7 3.8 1.7 0.3 15.1 3.8 1.5 0.3 15.4 3.4 1.7 0.2 14.6 3.6 1 0.2 15.1 3.3 1.7 0.5 1 4.8 3.4 1.9 0.2 1 7 3.2 4.7 1.4 26.4 3.2 4.5 1.5 2 6.9 3.1 4.9 1.5 25.5 2.3 4 1.3 26.5 2.8 4.6 1.5 25.7 2.8 4.5 1.3 26.3 3.3 4.7 1.6 2 4.9 2.4 3.3 1 2 6.6 2.9 4.6 1.3 2 5.2 2.7 3.9 1.4 2 5 2 3.5 1 25.9 3 4.2 1.5 26 2.2 4 1 2 6.1 2.9 4.7 1.4 25.6 2.9 3.6 1.3 26.7 3.1 4.4 1.4 2 5.6 3 4.5 1.5 25.8 2.7 4.1 1 26.2 2.2 4.5 1.5 2 5.6 2.5 3.9 1.1 25.9 3.2 4.8 1.8 26.1 2.8 4 1.3 2 6.3 2.5 4.9 1.5 2 6.1 2.8 4.7 1.2 2 6.4 2.9 4.3 1.3 2 6.3 3.3 6 2.5 3 5.8 2.7 5.1 1.9 37.1 3 5.9 2.1 3 6.3 2.9 5.6 1.8 36.5 3 5.8 2.2 37.6 3 6.6 2.1 3 4.9 2.5 4.5 1.7 3 7.3 2.9 6.3 1.8 36.7 2.5 5.8 1.8 37.2 3.6 6.1 2.5 3 6.5 3.2 5.1 2 3 6.4 2.7 5.3 1.9 3 6.8 3 5.5 2.1 3 5.7 2.5 5 2 3 5.8 2.8 5.1 2.4 36.5 3 5.5 1.8 37.7 3.8 6.7 2.2 37.7 2.6 6.9 2.3 36 2.2 5 1.5 36.9 3.2 5.7 2.3 35.6 2.8 4.9 2 37.7 2.8 6.7 2 36.3 2.7 4.9 1.8 36.7 3.3 5.7 2.1 3=============================测试数据集=============================== 5 3 1.6 0.2 15 3.4 1.6 0.4 15.2 3.5 1.5 0.2 15.2 3.4 1.4 0.2 14.7 3.2 1.6 0.2 14.8 3.1 1.6 0.2 15.4 3.4 1.5 0.4 15.2 4.1 1.5 0.1 15.5 4.2 1.4 0.2 14.9 3.1 1.5 0.2 15 3.2 1.2 0.2 15.5 3.5 1.3 0.2 14.9 3.6 1.4 0.1 14.4 3 1.3 0.2 15.1 3.4 1.5 0.2 15 3.5 1.3 0.3 14.5 2.3 1.3 0.3 14.4 3.2 1.3 0.2 15 3.5 1.6 0.6 15.1 3.8 1.9 0.4 14.8 3 1.4 0.3 15.1 3.8 1.6 0.2 14.6 3.2 1.4 0.2 15.3 3.7 1.5 0.2 15 3.3 1.4 0.2 16.6 3 4.4 1.4 26.8 2.8 4.8 1.4 26.7 3 5 1.7 26 2.9 4.5 1.5 25.7 2.6 3.5 1 25.5 2.4 3.8 1.1 25.5 2.4 3.7 1 25.8 2.7 3.9 1.2 26 2.7 5.1 1.6 25.4 3 4.5 1.5 26 3.4 4.5 1.6 2 6.7 3.1 4.7 1.5 2 6.3 2.3 4.4 1.3 2 5.6 3 4.1 1.3 2 5.5 2.5 4 1.3 25.5 2.6 4.4 1.2 26.1 3 4.6 1.4 2 5.8 2.6 4 1.2 2 5 2.3 3.3 1 2 5.6 2.7 4.2 1.3 2 5.7 3 4.2 1.2 25.7 2.9 4.2 1.3 26.2 2.9 4.3 1.3 2 5.1 2.5 3 1.1 2 5.7 2.8 4.1 1.3 27.2 3.2 6 1.8 3 6.2 2.8 4.8 1.8 3 6.1 3 4.9 1.8 36.4 2.8 5.6 2.1 37.2 3 5.8 1.6 3 7.4 2.8 6.1 1.9 3 7.9 3.8 6.4 2 3 6.4 2.8 5.6 2.2 3 6.3 2.8 5.1 1.5 36.1 2.6 5.6 1.4 37.7 3 6.1 2.3 3 6.3 3.4 5.6 2.4 3 6.4 3.1 5.5 1.8 3 6 3 4.8 1.8 3 6.9 3.1 5.4 2.1 3 6.7 3.1 5.6 2.4 3 6.9 3.1 5.1 2.3 35.8 2.7 5.1 1.9 36.8 3.2 5.9 2.3 3 6.7 3.3 5.7 2.5 3 6.7 3 5.2 2.3 3 6.3 2.5 5 1.9 3 6.5 3 5.2 2 3 6.2 3.4 5.4 2.3 3 5.9 3 5.1 1.8 3题目2: 使用遗传算法解决TSP问题答：1.TSP问题描述：TSP(Traveling Salesman Problem,“旅行商问题”)可简单描述为: 一位销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能路径中求出路径长度最短的一条.2.TSP数据规模：本问题中共包含51个城市，其x坐标和y坐标分别为：city_x=[37 49 52 20 40 21 17 31 52 51,...42 31 5 12 36 52 27 17 13 57,...62 42 16 8 7 27 30 43 58 58,...37 38 46 61 62 63 32 45 59 5,...10 21 5 30 39 32 25 25 48 56,...30];city_y=[52 49 64 26 30 47 63 62 33 21,...41 32 25 42 16 41 23 33 13 58,...42 57 57 52 38 68 48 67 48 27,...69 46 10 33 63 69 22 35 15 6,...17 10 64 15 10 39 32 55 28 37,...40];3.遗传算法的设计：遗传算法的流程图如下，具体各部分的实现见下部分详细说明。
西工大计算方法试题参考(完整版)
2002-2003第一学期一．计算及推导（5*8）1．已知* 3.141,x x π==，试确定*x 近似x 的有效数字位数。
2．有效数***1233.105,0.001,0.100x x x =-==，试确定***123x x x ++的相对误差限。
3．已知3()0.50.12f x x x =++，试计算差商[]0,1,2,3f 4．给出拟合三点(0,1),(1,0)A B ==和(1,1)C =的直线方程。
5．推导中矩形求积公式''31()()()()()224b aa b f x dx b a f f b a η+=-+-⎰ 6．试证明插值型求积公式()()nbi i ai f x dx A f x =≈∑⎰的代数精确度至少是n 次。
7．已知非线性方程()x f x =在区间[],a b内有一实根，试写出该实根的牛顿迭代公式。
8．用三角分解法求解线性方程组123121022331302x x x ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦要用二次插值多项式计算(0.63891)f 的近似值，试选择合适的插值节点进行计算，并说明所选用节点依据。
（保留5位有效数字）（12分） 三． 已知方程ln 0x x +=在(0,1)内有一实根α（1）给出求该实根的一个迭代公式，试之对任意的初始近似0(0,1)x ∈迭代法都收敛，并证明其收敛性。
（2）00.5x =试用构造的迭代公式计算α的近似值n x ，要求3110n n x x ---≤。
四． 设有方程组112233131232a x b a x b a x b ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦⎣⎦当参数a 满足什么条件时，雅可比方法对任意的初始向量都收敛。
写出与雅可比方法对应的高斯赛德尔迭代公式。
（12分） 五．用欧拉预估校正法求解初值问题 '2 (00.2)(0)1x y y x y y ⎧=-≤≤⎪⎨⎪=⎩ 取h=0.1，小数点后保留5位。
西安工业大学大学计算机期末考试题
西安工业大学试题纸一．选择题（共45分，每题1分）1.（）奠定了现代计算机的结构理论A. 帕斯卡B. 爱因斯坦C. 冯·诺依曼D. 比尔·盖茨2.一个完整的微型计算机系统应包括（）A. 计算机及外部设备B. 硬件系统和软件系统C. 主机箱、键盘、显示器和打印机D. 系统软件和系统硬件3.CPU中控制器的功能是（）A. 进行逻辑运算B. 进行算术运算C. 分析指令并发出相应的控制信号D. 只控制CPU的工作4.下面（）组设备包括输入设备、输出设备和存储设备。
A. CRT、CPU、ROMB. 鼠标器、绘图仪、光盘C. 磁盘、鼠标器、键盘D. 磁带、打印机、激光打印机5.用MIPS为单位来衡量计算机的性能，它指的是计算机的（）A. 传输速率B. 存储器容量C. 字长D. 运算速度6.在微机中，Bit的中文含义是（）A. 二进制位B. 字C. 字节D. 双字7.操作系统是（）A. 软件与硬件的接口B. 主机与外设的接口C. 计算机与用户的接口D. 高级语言与机器语言的接口8.程序是一组（）所组成的集合。
A．数据B．软件C．二进制数D．有序指令9.微机唯一能够直接识别和处理的语言是（）A. 机器语言B. 汇编语言C. 高级语言D. 面向对象语言10.某单位的财务管理软件属于（）A. 工具软件B. 系统软件C. 编辑软件D. 应用软件11.数字符号“0～9”是十进制数的数码，全部数码的个数称为（）A．码数B．基数C．位权D．符号数12.Windows资源管理器中，若要选定若干非连续文件，按住（）同时，单击其他文件A. AltB. TabC. ShiftD. Ctrl13.在Windows XP中，启动程序或窗口，只要用鼠标（）对象的图标即可。
A. 左键双击B. 右键双击C. 左键单击D. 右键单击14.在Windows XP中，在各种中文输入法之间进行切换时用（）键。
A. Ctrl+SpaceB. Ctrl+AltC. Ctrl+ShiftD. Alt+Space15.在Windows XP资源管理器中，带子菜单的菜单选项标记是菜单选项（）A. 前带“√”B. 前带“●”C. 后带“…”D. 后带三角“►”16.在Windows XP资源管理器中，菜单项的后面的“…”的含义是此菜单选项（）A. 可弹出对话框B. 含有子菜单C. 当前不能使用D. 处于有效状态17.在Windows XP中，控制面板是（）A. 硬盘系统区的一个文件B. 硬盘上的一个文件夹C. 内存中的一个存储区域D. 一组系统管理程序18.在Windows XP中，将鼠标指针移至（）上拖曳，即可移动窗口位置。
西安工业大学人工智能试题
西安工业大学人工智能试题一、填空题： (2*10=20)1、人工智能的主要学派有，，。
2、状态空间表示法是以和为基础来表示和求解问题的。
3、问题归约法主要由三个部分组成，，。
4、对于谓词公式P(x1,x2,…,xn)，其中P为，x i为5、语义网络表示部分由下列4个相关部分组成：，，，6、语义网络的推理主要有两种方式：，7、对于图的搜索策略，可以从是否按照某个试探值重新对未扩展节点进行排序而将搜索过程分为，8、一个原子公式和原子公式的否定称为9、规则演绎系统和规则产生式系统，具有两种推理方式，10、一个系统如果具有，，，四个特征时，该系统就是计算智能系统11、专家系统具有三个主要特点，，。
二、判断题 (1.5*10=15分)1、人工智能的远期研究目标是建造智能计算机，即使现有的计算机更聪明更有用。
2、个体常量、个体变元、函数统称为“项”。
3、如果解存在，盲目搜索策略始终能够保证找到通向目标节点的最短路径4、语义网络表示法和框架表示法都是结构化的知识表示方法。
5、对于几何定理的证明问题，计算机是无能为力的。
6、启发式搜索策略在某些情况下可能会丢失解。
7、在知识表示方法中，最好的是谓词逻辑法8、产生式系统中的IF THEN规则实际上就是程序设计中的判断语句9、产生式系统的求解效率比较高，因此比较适合于求解复杂系统三、简答题1、 什么是人工智能？它的研究目标是什么？2、 请介绍人工智能主要学派及各学派主要原理。
3、 专家系统包括那些基本部件?每一部分的主要功能是什么?4、 请简要叙述产生式系统组成部分及其功能。
5、 请说明要完成对某个问题的状态描述，需要明确哪些问题？6、 什么是语义网络知识表示?给出这种表示方法的优缺点？7、课本3-1 (4分)8、什么A 算法.解释公式f(x)=g(x)+h(x)的意义(4分9、叙述、一般图搜索算法的基本思想.(4分)10、课本3-2(4分)四、 综合题1、设有下列八数码难题：在一个3×3的方框内放有8个编号的小方块，紧邻空位的小方块可以移动到空位上，通过移动小方块可将一个布局变换到另一布局（如图所示）。
西安西工大面试题目及答案
西安西工大面试题目及答案1. 请简述一下你的个人背景和学术经历。
答：我现在是一名大二学生，专业是计算机科学与技术。
在大学期间，我学习了计算机基础知识，包括编程、数据结构、算法等。
我还积极参与了一些项目，加深了对计算机相关领域的理解和实践经验。
2. 请谈谈你对计算机科学与技术专业的认识和理解。
答：计算机科学与技术是一门涉及计算机原理、软件开发和网络技术等方面的学科。
它与现代社会息息相关，为我们提供了解决问题和提高效率的强大工具。
我认为计算机科学与技术是一个充满挑战和机遇的领域，它不仅需要掌握技术知识，还需要不断学习和创新。
3. 请谈谈你对人工智能的看法和应用前景。
答：人工智能是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和决策的学科，它涵盖了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。
我认为人工智能在未来将会广泛应用于各个行业，例如智能交通、智能医疗和智能制造等。
人工智能的发展会极大地改变我们的生活和工作方式。
4. 请描述一个你在团队合作中解决问题的经历。
答：在一个项目中，我们团队面临一个复杂的算法问题。
我首先与团队成员讨论问题，并共同分析了问题的关键点。
然后，我在网上查找相关资料，了解了一些解决该问题的方法。
最后，我和团队成员一起进行讨论，提出了一个切实可行的解决方案，并成功实施了该方案。
5. 请谈谈你对自己职业发展的规划和目标。
答：我希望能够成为一名优秀的软件工程师。
我计划在大学期间加强自己的专业知识学习，参与更多的实践项目，提高自己的编程能力和解决问题的能力。
毕业后，我希望能够进入一家知名的科技公司，继续学习和成长，为社会做出贡献。
总结：通过面试，我对西安西工大有了更深入的了解，也对自己的专业和职业发展有了更明确的规划。
我将继续努力学习，提高自己的专业能力，为未来的工作做好准备，同时也感谢西安西工大提供的机会。
西北工业大学计算方法试题
x ( k +1)
=
x(k)
−
ω
A(
x
(
k
+1
)
+ 2
x(k)
)
−
b
ω >0 , k = 0,1,2,⋯
对任意初始向量 x (0) ， x (k+1) 是否收敛到方程组 Ax = b 的解？为什么？
西北工业大学考试试题（卷）-计算方法二
1 填空 1）. 近似数 x* = 0.0142 关于真值 x = 0.0139 有__为有效数字。
0
试求满足插值条件的四次多项式 p(x).
6 设有如下的常微分方程初值问题
dy dx
=
x ,1 < y
x ≤ 1.4
y(1) = 1
1）写出每步用欧拉法预估，用梯形法进行一次校正的计算格式。 2）取步长 0.2 用上述格式求解。
∫ 7 设有积分 I = 0.6 e x2 dx 0
1）取 7 个等距节点（包括端点），列出被积函数在这些点出的值（保留到小数 点后 4 位） 2）用复化 simpson 公式求该积分的近似值。
（4） 取 3 ≈ 1.732 ，迭代过程 yn+1 = yn + 0.1 3 是否稳定？______（是或否）；
∫ （5） 求积公式 3 f ( x)dx ≈ 2 f (2) 有______次代数精度。 1
2．取初值 x0 = 1.6 ，用牛顿迭代法求 3.1 的近似值 xn+1 ，要求先论证收敛性，当
xn+1 − xn ≤ 10−5 时停止迭代。
3．用最小二乘法确定 y = a 1 + bx 2 中的常数 a 和 b ，使该函数曲线拟合 x
西安工业大学计算思维与人工智能基础-A卷参考答案
《230018计算思维与人工智能基础（工）》试题参考答案（A卷）
2021 ~ 2022 学年第一学期
一、选择题：（共40分，每题1分）
1~5：ACDCA 6~10： DCCAA 11~15： BADBA 16~20：ACCDB
21~25： BCDAC 26~30： ADCBC 31~35： DACCA 36~40：BBCCC
二、计算题（共20分，每题2分）
1. 1101101
2. A8
3. 93
4. 10110011
5.37
6. 11110001
7. 00000101
8. 11011111
9. 11011010 10. -75
三、设计题（共14分，每题7分）
1.输入一个整数，判断是否能被3整除，若能输出是，否则输出否。
设计算法，用流程图表示。
2.求S=1-1/3+1/5-1/7+…-1/99。
设计算法，用流程图表示。
四、图示题（共6分，每题6分）
设元素序列为｛62,26,53,17,71,35｝，画出冒泡排序（升序）的过程示意图。
五、简答题（共12分，每题6分）
1.如何判断IP地址的类别。
2.计算机网络的信息传输介质有哪些？
六、描述题（共8分，每题8分）
描述计算机中指令的执行过程。
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大学计算机人工智能练习题及答案
大学计算机人工智能练习题及答案1. 基础知识题人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样地思考、学习和决策的科学。
它涉及了计算机科学、心理学、哲学等多个领域。
以下是一些基础知识题，请选择正确的答案：1.1 下列哪个不属于人工智能的应用领域？A. 机器学习B. 机器人技术C. 基因工程D. 自然语言处理答案：C1.2 以下哪个算法常用于监督学习？A. K-均值算法B. 决策树算法C. 遗传算法D. 支持向量机算法答案：D1.3 以下哪个机器人不属于人工智能领域的研究重点？A. 工业机器人B. 情感机器人C. 智能家居机器人D. 洗衣机器人答案：D2. 编程题请使用Python语言完成以下编程题：2.1 编写一个函数，计算斐波那契数列的第n项。
斐波那契数列的定义如下：F(0) = 0，F(1) = 1，F(n) = F(n-1) + F(n-2)，其中n > 1。
```pythondef fibonacci(n):if n <= 0:return Noneelif n == 1:return 0elif n == 2:return 1else:a, b = 0, 1for i in range(3, n+1):a, b = b, a + breturn b# 测试print(fibonacci(10)) # 输出：34```2.2 编写一个函数，判断一个整数是否为素数（质数）。
素数的定义是只能被1和自身整除的整数。
```pythondef is_prime(n):if n <= 1:return Falsefor i in range(2, int(n**0.5) + 1):if n % i == 0:return Falsereturn True# 测试print(is_prime(17)) # 输出：Trueprint(is_prime(20)) # 输出：False```3. 算法题以下是一道经典的算法题，请编写代码实现。
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一、选择题（10小题，共10分）6、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8、在公式中y xp(x,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9、子句~P Q和P经过消解以后，得到（）A) P B) ~PC) Q D) P Q10、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。
A)宽度（广度）优先搜索 B) 深度优先搜索C) 有界深度优先搜索 D) 启发式搜索二、填空题（10个空，共10分）1、化成子句形式为： ~。
2、假言推理（A B）A B，假言三段论（A B）（B C） A -> C.3、在启发式搜索当中，通常用启发函数来表示启发性信息。
5、状态空间法三要点分别是：状态和算符，状态空间方法。
6. 鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。
7. 宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可能会发生组合爆炸。
8、产生式系统是由___综合数据库知识库___和_推理机________三部分组成的.9、谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释G都为假。
10、谓词公式与其子句集的关系是包含。
11、利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立。
12、若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= ┐P∨P或┐Q∨Q。
13、在框架和语义网络两种知识表示方法中，框架适合于表示结构性强的知识，而语义网络则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。
三、简答题（4小题，共40分）1．什么是A*算法的可纳性？(4分)答：在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下，若一个搜索法总能找到最短（代价最小）的解答路径，则称算法具有可采纳性。
2．在一般图搜索算法中，当对某一个节点n进行扩展时，n的后继节点可分为三类，请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。
(8分)答：把SNS中的子节点分为三类：（1）全新节点，（2）已出现于OPEN表的节点，（3）已出现于CLOSE表的节点； / 后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点；(3分) 加第1类子节点于OPEN表，并建立从子节点到父节点n的指；(1分)比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价，若经由新父节点的代价较小，则移动子节点指向新父节点(2分)对于第3类子节点作与第2类同样的处理，并把这些子节点从CLOSE表中移出，重新加入OPEN表；(2分)3、什么是遗传算法？试说明遗传算法的基本原理和结构。
（10分）遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真。
基本原理：在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，形成初始种群，通过适应度函数给每个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗传操作，经过遗传操作后的个体集合形成下一代的种群，对这个新种群进行下一轮进化。
结构：（图）4．用框架表示下述报道的地震事件。
[虚拟新华社4月24日电]昨日，在唐山地区发生地震，造成财产损失约20万元，死亡10人。
有关部门如果需要详细的损失数字，可电询900119。
另据专家认为震级为6级。
提示：分析、概括用下划线标出的要点，经过概念化形成槽（slot）、侧面（facet）值。
特别注意，“值”（value）、“默认值”（default）、“如果需要”（if-needed）、的区别与应用，Frame台风地点:唐山时间:昨日财产损失:20万元死亡：10人答：5．请对下列命题写出它的语义网络：所有的学生都看过所有的四大名著。
答：6.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。
解：设 M(x)：x是人,H(x)：x要呼吸。
P(x)：x是学生， Q(x)：x要参加考试。
J(x)：x是整数， R(x)：x是正数，N(x)：x是负数。
则上述三题就记为：(1) V-x(M(x)→H(x))(2) V-x(P(x)→Q(x))(3) V-x(I(x)→R(x)∨N(x)))7.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）解：框架名：<大学教师>类属：<教师>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）8.用谓词逻辑形式化下列描述“不存在最大的整数”解：定义谓词G(x)：x为整数D(x,y)：x大于y形式化为：()()),()()(y x D y G y x G x ┐→∀∧∃或者()()),()()(x y D y G y x G x ∧∃→∀9. 简单阐述产生式系统的组成。
答：（1）产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集 （2）数据库：（事实的集合）存放问题求解过程中当前信息的数据结构（初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实） （3）推理机：（控制系统）是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略。
10. 某问题由下列公式描述：试用归结法证明(x)R(x)；11、用框架表示下述报导的沙尘暴灾害事件[虚拟新华社3月16日电]昨日，沙尘暴袭击韩国汉城，机场与高速公路被迫关闭，造成的损失不详。
韩国官方示，如果需要直接损失情况，可待一周后的官方公布的字。
此次沙尘暴起因中日韩专家认为是由于中国内蒙古区过分垦牧破坏植被所致。
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FRAME：Slot1：Value：Default：If-needed：If-added：Slot2：Value：Default：If-needed：If-added：Slot3：Value：Default：If-needed：If-added：……FRAME：沙尘暴Slot1：时间Value：3 月15 日Default：If-needed：If-added：Slot2：地点Value：韩国汉城Default：If-needed：If-added：Slot3：损失Value：不详Default：If-needed：一周后官方公布数字If-added：Slot4：起因Default：中国内蒙古区四、应用题1、采用简单的估价函数f(x)=d(x)+w(x)求八码难题，其中d(x)表示搜索树中结点x的深度，w(x)表示节点x中不在目标状态中相应位置的数码个数，试写出该搜索树。
（10分）起始节点棋局终止结点棋局2、用谓词公式表示以下语句。
（6分）（1）他每天下午都去打篮球。
解：定义谓词：P(x):x是他B(x):x打篮球A(y):y是下午（∀y）[A(y)-> P(x) Λ B(x)]（2）凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词S(x):x 是人L(x,programming):x喜欢编程U(x,conmputer):x喜欢计算机(∀x)[S(x)ΛL(x,programming)=> U(x,conmputer)]3、将下列谓词公式化成子句集()()()()()()afyxRzxQzPzyx,,,~→∧∀∀∃。
（8分）4、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：(6分)(1)深度优先搜索(1,2,5,6,10,11,3,7,12,13,4,8,9)(2)广度优先搜索(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13)5、如图所示，神经元i有4个输入分别为5，-10，6和-4，对应的权值分别为0.6，0.4，-1.5和-0.8，偏差为0.5。
试求激励函数f（.）分别为阈值函数、分段线性函数时，神经元i的输出y i。
（10分）6.请用鲁宾逊归结原理证明：任何通过历史考试并中了彩票的人是快乐的。
任何肯学习或幸运的人可以通过所有的考试。
John不学习但很幸运。
任何人只要是幸运就能中彩。
求证：John 是快乐的。
（10分）证明：先将问题用谓词描述如下：(x)(Pass(x,computer) ∧Win(x,prize)) →Happy(x))(x) (y)(Study(x)∨Lucky(x) →Pass(x,y))┐Study(zhang) ∧Lucky(zhang)(x)( Lucky(x) →Win(x,prize))结论“张是快乐的”的否定1423678910111213┐Happy(zhang)(3分)将上述公式转化为子句集如下：（1）┐Pass(x,computer) ∨┐Win(x,prize) ∨Happy(x)(2) ┐Study(y) ∨Pass(y,z)(3) ┐Lucky(u) ∨Pass(u,v)(4) ┐Study(zhang)(5) Lucky(zhang)(6) ┐Lucky(w) ∨Win(w,prize)(7) ┐Happy(zhang) (3分)。