太原理工大学人工智能复习题-试题-答案资料
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。
人工智能原理复习题
人工智能原理复习题一、人工智能的定义与发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI），简单来说，就是让机器模拟人类的智能行为和思维方式。
它旨在使计算机能够像人类一样学习、推理、解决问题和执行任务。
人工智能的发展可以追溯到上世纪 50 年代。
早期的研究主要集中在基于规则的系统和逻辑推理。
然而，由于计算能力的限制和对智能本质理解的不足，进展相对缓慢。
到了 80 年代，专家系统开始流行，它们基于特定领域的知识和规则，能够为用户提供专业的建议和解决方案。
但专家系统的局限性也逐渐显现，比如难以处理不确定性和动态变化的问题。
进入 21 世纪，随着大数据的兴起、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的突破，人工智能迎来了新的发展高潮。
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，人工智能开始广泛应用于医疗、交通、金融、教育等众多领域。
二、人工智能的主要技术（一）机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。
它使计算机通过数据自动学习和改进，而无需明确编程。
机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习是最常见的类型，通过有标记的训练数据来学习预测未知数据的标签。
例如，通过大量带有标签的图像（如猫、狗）来训练模型，使其能够识别新的未标记图像中的动物类别。
无监督学习则是在没有标记的数据中寻找模式和结构。
聚类分析就是一种无监督学习方法，它可以将相似的数据点分组在一起。
强化学习通过与环境进行交互并根据奖励信号来学习最佳策略。
比如，在机器人控制中，通过不断尝试不同的动作并根据获得的奖励来优化行为。
（二）深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它基于深度神经网络（Deep Neural Network，简称 DNN）。
DNN 由多层神经元组成，可以自动从数据中提取特征和模式。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）在图像识别中表现出色，能够识别图像中的物体、场景等。
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)
大学人工智能期末考试题库
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然后将已知条件和问题用谓词公式表示出来，并将问题公式的否定与谓词 ANSWER 做析取，得到子句集：（3 分）
(1)～Brother(x,y)∨～Father(z,x)∨Father(z,y) (2) Brother(John,Peter) (3) Father(David,John) (4)～Father(u,Peter)∨ANSWER(u) 应用归结原理进行归结: （3 分） (5)～Brother(John,y)∨Father(David,y)
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2．求如下图所示的交通图中最小费用路线，设出发地是 A 城，目的地是 E 城，边 上的数字代表交通费。（1）画出本问题的代价树；（2）对代价树进行广度优先搜索 和深度优先搜索，得到的路线分别是什么？ （8 分）
解：代价树如下：（4 分）
广度优先搜索得到的路线：A→C→D→E （2 分） 深度优先搜索得到的路线：A→C→D→E （2 分）
属性 不可询问 不可询问 可询问
可询问
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F8
有很多公园
F9
是南方国家
F10
有法国餐馆
F11
有意大利餐馆
F12
有本地的烹调传统
F13
有民俗学传统
F14
有茂盛的草木
F15
是古老的城市
F16
是历史名城
F17
是值得旅游的城市
可询问 可询问 可询问
不可询问 可询问
（2）画出 CITY 库的与/或树 解：（1）不可询问、可询问、可询问、可询问、可询问、可询问、不可询问、
9．证据传递的不确定性指什么？（5 分） 答：在推理过程中常常有这种情况：一条规则的结论又是另一条规则的前提。 这样，不确定的初始证据就会沿着这条推理链向下传递，其不确定性在传递的过程 中会伴随着规则的不确定性不断地放大或缩小。 （5 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______。
人工智能复习参考(带答案).doc
复习参考题一、填空I•构成产生式系统的基本元素有综合数据库、规则库、控制系统,控制策略按执行规则的方式分类，分为止向、逆向、双向三类。
2•归结过程中控制策略的作用是给出控制策略，以使仅对选择合适的子句间方可做归结，避免多余的、不必要的归结式出现或者说，少做些归结仍能导出空子句。
常见的控制策略有线性归结策略、支持集策略、单元归结、输入归结。
3.公式G和公式的子句集并不等值，但它们在不可满足的意义下是一致的。
4.与或图的启发式搜索算法(A0*算法)的两个过程分别是图生成过程即扩展节点和计算耗散值的过程。
5.人工智能的研究途径主要有两种不同的观点，一种观点称为符号主义,认为人类智能基木单元是符号。
另一种观点称为连接主义(仿牛主义)，认为职能的基本单元是神经元。
6.集合｛P(a, x, f (g(y))? P(z, f (z) ,f(u)))的mgu (最一般合一置换)为｛z/a, f(x)/x, u/g(y)｝o7•语义网络是对知识的有向图表示方法，一个最简单的语义网络是一个形如节点1、弧、节点2的三元组，语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系、常用ISA、AKO弧表示节点间具有类屈的分类关系。
语义网络下的推理是通过继承和匹配实现的。
8.当前人工智能研究的热点之一就是机器学习。
常见的机器学习方法可分为连接学习、归纳学习、分析学习和遗传算法与分类器系统等。
一个机器学习系统应有环境、知识库、学习环节和执行环节四个基本部分组成。
9•常用的知识表示法有逻辑表示法、产牛式规则表示法、语义网络表示法、框架理论表示法、过程表示法等。
10.有两个A*算法A1和A2,若A1比A2有较多的启发信息，贝9hl(n)>h2(n)oII.关于A算法与A*算法,若规定h(n)M0,并J1定义启发函数:P|c(n)=g*(n)+h*(n) 表示初始状态S。
经点n到Fl标状态Sg最优路径的费用。
其屮g*(n)为So到n的最小费用，h*(n)为到Sg的实际最小费用。
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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。
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。
第二章
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?
2-7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.
图2.28
2-5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)］｝｝｝
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
3
1
6
3
8
4
7
5
4
7
6
5
SoSg
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(Nm，Nc)来表示状态描述，其中Nm和Nc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。
3-11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?
《人工智能》课程习题
第一章
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？
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。
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
4-1计算智能ห้องสมุดไป่ตู้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。
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
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。
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。
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。