东北大学秦皇岛分校人工智能期末考试答案人工智能2015A_ANS

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人工智能期末试卷

人工智能期末试卷

人工智能期末试卷某某某某2022至2022学年第1学期《人工智能技术》课程考试(A)卷计科系级专业学号姓名一、选择题:(2分某10=20分)1.人工智能AI的英文全称()最早于1956年在达特茅斯会议上被提出。

这是历史上第一次人工智能研讨会,也被广泛认为是人工智能诞生的标志。

A.AutomaticIntelligenceB.ArtificalIntelligenceC.AutomaticeInformationD.ArtificalInformation2.所谓不确定性推理是从()的初始证据出发,通过运用()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。

A.不确定性,确定性B.确定性,确定性C.确定性,不确定性D.不确定性,不确定性3.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。

因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫()。

A.概率推理B.神经网络C.机器学习D.智能搜索4.下面几种搜索算法中,不完备的搜索算法是()。

A.广度优先搜索B.A某搜索C.迭代深入深度优先搜索D.贪婪搜索5.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.模拟、延伸和扩展人的智能B.和人一样工作C.完全代替人的大脑D.具有智能6.在一个监督学习问题f:某→y中,输出y的值域是连续的,例如实数集R,那么这是一个()问题。

A.分类B.聚类C.回归D.降维装订线7.牙医问题中关于3个变量的全联合分布如下表所示,通过查表计算概率P(cavity∨toothache)=()。

A.0.12B.0.28C.0.72D.0.36A.对输入图片进行识别C.识别准确率9.一个智能体在学习时收集到一系列的传感输入某i,但是其对应的输出yi并没有给出。

智能体依然想要构造一个关于输入某的模型用于推理、决策以及预测等,此时学习的种类为()。

人工智能期末考试卷(1)评分标准及标准答案

人工智能期末考试卷(1)评分标准及标准答案

(此文档为Word格式,下载后可以任意编辑修改!)试卷装订封面人工智能期末考试卷(1)一、填空题(每空1分,共10分)1智能具有五个特征,分别为① 学习能力、自适应能力、②记忆与思维能力、表达能力和感知能力。

2. 机器的③ 感知能力是让机器自动获取知识的基本条件,而知识的自动获取一直是智能系统研究中最困难的问题之一。

3•从研究的角度不同,对人工智能的研究可分两大阵营:④ 联接和⑤符号。

其中⑤符号的理论基础为数理逻辑。

4. ⑥问题规约方法是一种将复杂问题变换为比较简单的子问题,子问题再转换为更简单的子问题,最终将问题转换为对本原问题的知识表示方法。

5. 鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。

6. 当某个算符被认为是问题求解的决定步骤时,此算符为⑧关键算符。

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⑨组合爆炸。

8. 语义网络⑩方法是1968年由J.R.Quilian 在研究人类联想记忆时提出的心理学模型。

1972年,Simon首先将⑩用于自然语言理解系统。

二、简答题(共30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. 请简述不确定性推理的含义。

大学人工智能期末考试题库及答案

大学人工智能期末考试题库及答案

大学人工智能期末考试题库及答案1. 选择题1. 人工智能(AI)是一种:- [ ] A. 操作系统- [ ] B. 程序语言- [ ] C. 计算机硬件- [x] D. 计算机科学领域2. 以下哪个不是人工智能的应用领域?- [ ] A. 语音识别- [ ] B. 机器研究- [x] C. 图像处理- [ ] D. 人类基因编辑3. 以下哪个不是人工智能的主要方法?- [ ] A. 逻辑推理- [ ] B. 遗传算法- [x] C. 数学公式- [ ] D. 神经网络4. 以下哪个不属于机器研究的类型?- [ ] A. 监督研究- [ ] B. 无监督研究- [ ] C. 强化研究- [x] D. 编程研究5. 以下哪个算法被广泛应用于图像处理和计算机视觉?- [x] A. 卷积神经网络(CNN)- [ ] B. 支持向量机(SVM)- [ ] C. 遗传算法- [ ] D. 贝叶斯网络2. 简答题1. 请简要解释人工智能的定义和作用。

人工智能是一种计算机科学领域,旨在使计算机能够模拟和模仿人类智能的能力。

它的目的是使计算机能够感知、研究、推理和决策,以解决各种复杂问题和任务。

人工智能在许多领域有重大应用,如自然语言处理、图像处理、机器研究等,为现代社会和技术的发展带来了巨大的影响和潜力。

2. 请列举一个你认为人工智能在未来可能出现显著进展的领域,并说明原因。

一个可能出现显著进展的领域是医疗保健。

人工智能可以通过大数据分析和机器研究算法,帮助医生进行更准确的诊断和治疗决策。

它可以快速处理和分析大量的医疗数据,提供个性化的医疗建议,改善病患的治疗结果和医疗服务效率。

此外,人工智能还可以应用于医疗机器人和辅助技术,提供更好的医疗保健服务和患者管理。

3. 请说明机器研究和深度研究之间的区别。

机器研究是人工智能的一个分支,它关注如何从数据中研究和构建模型,以进行预测和决策。

机器研究算法可以通过分析数据集中的模式和规律,自动调整模型参数,并根据历史数据进行预测。

东北大学秦皇岛分校人工智能期末考试答案人工智能2015A-ANS

东北大学秦皇岛分校人工智能期末考试答案人工智能2015A-ANS

答案必须写在答题纸上,否则无效!试题页(共.....................2.页.).可以..做演..算.纸.。

. 一、选择题(每空2分,共32分)。

将选项按照空格中的编号写在答题纸上。

1、 迄今为止,图灵测试仍然是最重要的机器智能判定标准,但也备受争议。

例如,它有两个缺点 (1) 、 (2) 。

A )必须模拟人类的缺点,例如算术运算慢且易错,反应缓慢等B )回避无法说清的“Can machine thinking?”这一问题 C) 不能测试知觉等属于智能的其它属性2、 若表达式G 是不可满足的,当且仅当对所有的解释 (3) 。

A )必真 B )必假 C )真假不能断言3、 若状态空间中的任意状态只有有限个后继状态,则下列搜索算法中,具备完备性的是 (4) 。

A )A *算法 B )一致代价搜索 C )以上皆是4、 用A*搜索算法求解某问题,已构造出3个不同的可纳启发函数h 1、h 2、h 3。

令h 4=min{h 1,h 2,h 3}、h 5=max{h 1,h 2,h 3},下列说法正确的是 (5) 。

A )h 4可纳 B )h 5可纳 C )选h 4作为启发函数,不可能比选h 5少扩展节点 D )以上皆对 5、(6) 、 (7) 、 (8) 分别是什么?A )根据估值函数,从OPEN 表选择一个结点nB )判断结点n 是不是一个目标结点C )扩展节点n6、 遗传算法充分体现了以下哪些优化措施 (9) 。

(2分)A )多个搜索线程并行搜索B )不同搜索线程之间进行有效的信息交换C )注意探索和利用上的均衡D )以上皆是7、 对于用于分类的决策树学习算法,下列说法正确的是 (10) 。

(2分) A )基于贪婪的思想 B )基于分治的思想 C )结点分裂标准以测试属性所减少的不纯度/不确定性/惊奇度为基本标准 D )以上皆对 8、 在遗传算法的简略描述中,(11) 、 (12) 、 (13) 分别是什么? A )选择 B )交叉 C )变异9、 假设全程跟踪记录了200名学生的某门课程的学习情况:20次课出席情况、20次课笔记是否完整、历次课后作业分数、编程作业完成情况、各门先修课成绩、期末成绩等信息。

人工智能期末考试试题

人工智能期末考试试题

人工智能期末考试试题一、选择题(每题2分,共20分)1. 人工智能的英文缩写是:A. AIB. IAC. IID. AII2. 以下哪个不是人工智能的分支领域?A. 机器学习B. 深度学习C. 量子计算D. 自然语言处理3. 神经网络的灵感来源于:A. 电子计算机B. 人脑神经结构C. 遗传算法D. 蜂群算法4. 下列哪项技术不属于机器学习算法?A. 决策树B. 支持向量机C. 遗传算法D. 逻辑回归5. 在人工智能领域,以下哪个概念与“深度学习”最不相关?A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 专家系统D. 长短期记忆网络二、简答题(每题10分,共30分)1. 请简述人工智能与机器学习之间的关系。

2. 解释什么是监督学习和无监督学习,并给出一个实际应用的例子。

3. 描述深度学习在图像识别领域的应用。

三、论述题(每题25分,共50分)1. 论述人工智能在医疗领域的应用及其潜在的伦理问题。

2. 讨论人工智能对就业市场的影响,包括正面和负面的影响。

四、案例分析题(共30分)阅读以下案例:某公司开发了一款智能客服机器人,能够处理客户咨询和解决问题。

请分析该机器人可能面临的技术挑战,并提出解决方案。

五、编程题(共20分)编写一个简单的Python程序,实现一个基于决策树的分类器,对以下数据集进行分类:数据集:```特征1, 特征2, 类别1, 2, 正2, 1, 负3, 3, 正1, 1, 负```要求:- 使用sklearn库中的决策树分类器。

- 训练模型并预测新数据点 [2, 2] 的类别。

六、开放性问题(共10分)你认为人工智能在未来10年内将如何改变我们的日常生活?请给出你的观点和理由。

请注意:所有答案需根据题目要求,结合人工智能的相关知识进行回答。

《人工智能》测试题答案

《人工智能》测试题答案

《人工智能》测试题答案测试题——人工智能原理一、填空题1.人工智能作为一门学科,它研究的对象是______,而研究的近期目标是____________ _______;远期目标是___________________。

2.人工智能应用的主要领域有_________,_________,_________,_________,_______和__________。

3.知识表示的方法主要有_________,_________,_________,_________和________。

4.产生式系统由三个部分所组成,即___________,___________和___________。

5.用归结反演方法进行定理证明时,可采取的归结策略有___________、___________、_________、_________、_________和_________。

6.宽度优先搜索对应的数据结构是___________________;深度优先搜索是________________。

7.不确定知识处理的基本方法有__________、__________、__________和__________。

8.AI研究的主要途径有三大学派,它们是________学派、________学派和________学派。

9.专家系统的瓶颈是________________________;它来自于两个阶段,第一阶段是,第二阶段是。

10.确定因子法中函数MB是描述________________________、而函数MD是描述________________________。

11.人工智能研究的主要领域有_________、_________、_________、_________、_______和__________。

12.一阶谓词逻辑可以使用的连接词有______、_______、_______和_______。

《人工智能基础》期末试卷答案2套

《人工智能基础》期末试卷答案2套

《人工智能基础》试卷A一、单项选择题(每题2分,共30分)1. AI的是哪两个英文单词的缩写()A. Automatic IntelligenceB. Artificial IntelligenceC. Automatic InformationD. Artificial Information2. 下列不属于人工智能学派的是()A. 符号主义B. 机会主义C. 行为主义D. 连接主义3. 人工智能的概念最早是由哪一位科学家提出来的()A. 麦卡锡B. 图林C. 冯·诺依曼D. 明斯基4. 要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。

因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识与技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫()A. 专家系统B. 机器学习C. 神经网络D. 模式识别5. 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D. 目标驱动推理6. 语义网络表达知识时,有向孤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D. 鲁棒性7. 已知初始问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。

这种知识表示法叫()A. 状态空间法B. 问题归约法C. 谓词逻辑法D. 语义网络法8. 或图通常称为()A. 框架网络B. 语义图C. 博弈图D. 状态图9. 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C. 空子句D. 析取式10. MGU是()A. 最一般合一B. 最一般替换C. 最一般谓词D. 基替换11. 如果在大型数据集上训练决策树。

为了花费更少的时间来训练这个模型,下列哪种做法是正确的()A. 增加树的深度B. 增加学习率C. 减少树的深度D. 减少树的数量12. 下列选项哪个不是完备的规则策略()A. 删除策略B. 支撑集策略C. 线性归结D. 线性输入策略13. 下列机器学习方法不属于基于获取知识的表示分类的是()A. 产生式规则B. 归纳推理C. 决策树D. 神经网络14. 下列关于不确定性知识描述错误的是()。

人工智能试题答案及解析

人工智能试题答案及解析

人工智能试题答案及解析一、单项选择题(每题2分,共20分)1. 人工智能的英文缩写是()。

A. AIB. MLC. DLD. RL答案:A解析:人工智能的英文缩写是AI,即Artificial Intelligence。

2. 下列哪个选项是人工智能的典型应用之一?()A. 语音识别B. 量子计算C. 云计算D. 区块链答案:A解析:语音识别是人工智能的典型应用之一,它涉及到将语音信号转换为文本信息的技术。

3. 机器学习的主要目标是()。

A. 预测未来B. 自动驾驶C. 数据分析D. 使计算机能够利用数据进行学习答案:D解析:机器学习的主要目标是使计算机能够利用数据进行学习,从而提高其性能和智能。

4. 深度学习是机器学习的一个子集,它主要依赖于()。

A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 随机森林答案:C解析:深度学习是机器学习的一个子集,它主要依赖于神经网络,尤其是深度神经网络。

5. 下列哪个算法不是监督学习算法?()A. 线性回归B. 逻辑回归C. 聚类D. 支持向量机答案:C解析:聚类是一种无监督学习算法,它不依赖于标签数据,而是将数据点分组到多个簇中。

6. 在人工智能中,过拟合是指()。

A. 模型在训练数据上表现太好B. 模型在训练数据上表现太差C. 模型在新数据上表现太好D. 模型在新数据上表现太差答案:A解析:过拟合是指模型在训练数据上表现太好,但在新数据上表现差,即模型对训练数据过度敏感。

7. 下列哪个选项是强化学习的特点?()A. 需要大量标记数据B. 通过与环境的交互进行学习C. 通过反向传播算法进行学习D. 通过梯度下降算法进行学习答案:B解析:强化学习的特点是通过与环境的交互进行学习,以获得最大的累积奖励。

8. 在自然语言处理中,词嵌入的目的是()。

A. 将文本转换为数值表示B. 将图像转换为数值表示C. 将音频转换为数值表示D. 将视频转换为数值表示答案:A解析:词嵌入的目的是将文本转换为数值表示,以便机器学习模型可以处理。

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答案必须写在答题纸上,否则无效!试题页(共.....................2.页.).可以..做演..算.纸.。

. 一、选择题(每空2分,共32分)。

将选项按照空格中的编号写在答题纸上。

1、 迄今为止,图灵测试仍然是最重要的机器智能判定标准,但也备受争议。

例如,它有两个缺点 (1) 、 (2) 。

A )必须模拟人类的缺点,例如算术运算慢且易错,反应缓慢等B )回避无法说清的“Can machine thinking?”这一问题 C) 不能测试知觉等属于智能的其它属性2、 若表达式G 是不可满足的,当且仅当对所有的解释 (3) 。

A )必真 B )必假 C )真假不能断言3、 若状态空间中的任意状态只有有限个后继状态,则下列搜索算法中,具备完备性的是 (4) 。

A )A *算法 B )一致代价搜索 C )以上皆是4、 用A*搜索算法求解某问题,已构造出3个不同的可纳启发函数h 1、h 2、h 3。

令h 4=min{h 1,h 2,h 3}、h 5=max{h 1,h 2,h 3},下列说法正确的是 (5) 。

A )h 4可纳 B )h 5可纳 C )选h 4作为启发函数,不可能比选h 5少扩展节点 D )以上皆对 5、(6) 、 (7) 、 (8) 分别是什么?A )根据估值函数,从OPEN 表选择一个结点nB )判断结点n 是不是一个目标结点C )扩展节点n6、 遗传算法充分体现了以下哪些优化措施 (9) 。

(2分)A )多个搜索线程并行搜索B )不同搜索线程之间进行有效的信息交换C )注意探索和利用上的均衡D )以上皆是7、 对于用于分类的决策树学习算法,下列说法正确的是 (10) 。

(2分) A )基于贪婪的思想 B )基于分治的思想 C )结点分裂标准以测试属性所减少的不纯度/不确定性/惊奇度为基本标准 D )以上皆对 8、 在遗传算法的简略描述中,(11) 、 (12) 、 (13) 分别是什么? A )选择 B )交叉 C )变异9、 假设全程跟踪记录了200名学生的某门课程的学习情况:20次课出席情况、20次课笔记是否完整、历次课后作业分数、编程作业完成情况、各门先修课成绩、期末成绩等信息。

现随机抽取80%同学的数据用来训练,训练后的模型用来预测其余20%同学的期末成绩(百分制)。

关于上述机器学习问题的描述,可以判断这 (14) 监督学习问题;同时,它 (15) 回归问题。

A )是 B )不是10、 对于前馈神经元网络的一个单元,输入向量x = [x 0=1, x 1, x 2, ..., x n ]T ,权值向量w = [w 0, w 1, w 2, ..., w n ]T ,激励函数为f (x )=1/e -x ,则其输出的计算公式为 (16) 。

A )x w x T⋅=)(f B ))1(1)(-xw T x ⋅+=ef C )以上皆错二、简答题(共18分)。

将答案写在答题纸上。

1、 (本题6分)列举人工智能成功应用的三个领域及其典型成就。

2、 (本题6分)启发式搜索中f (x )=g (x )+h (x )中,解释f (x )、g (x )、h (x )的含义。

3、 (本题6分)朴素爬山法(最陡上升)求解八皇后问题时,将会以0.86的概率陷入局部最优而无法找到解。

请你给出一种方案改进算法,使之能够满足下列条件之一:(1)提高一次爬山就能成功求解的概率;或者(2)跳出局部最优,从而找到一个完整解。

给出你的改进方法,并简述求解能力提升的原因。

三、综合应用题(共50分)。

答案写在答题纸上。

1、 (本题16分)回答本题时,限定使用以下谓词和函数:谓词N(x )表示x 是自然数; 谓词I(x )表示x 是整数;谓词E(x )表示x 是偶数; 谓词GZ(x )表示x 是大于等于零的数; 谓词O(x )表示x 是奇数; 函数S(x )表示将x 除以2得到x /2。

(1) 将事实F 1、F 2、F 3分别用谓词公式表示出来。

(6分)事实F 1:自然数是大于等于零的整数; 事实F 2:所有整数不是偶数就是奇数; 事实F 3:偶数除以2是整数。

(2) 仿照事实F 1、F 2、F 3的自然语言陈述,将结论G 用自然语言描述出来。

(2分)结论G :(∀x ) ( N(x ) ( O(x ) ∨ I(S(x )) ) )。

(3) 将F 1 、F 2 、F 3、⌝G 化成子句集。

(4分)(4) 用归结反演的方法证明G 是F 1、F 2、F 3的逻辑结论。

(4分)2、 (本题10分)考虑以熵的增益为结点分裂标准的决策树。

训练集如表1所示,包含了7个训练样例,分别属于no 、yes 两类,每个训练样例都由A 、B 、C 三个属性描述,目标属性为F 。

装 订 线 内 不 要 答 题学 号姓 名班 级(1)哪个属性做为根结点N1的测试属性?简要给出你的推理根据。

(5分) (2)假设N2用属性A 作为测试属性,请给出中间结点N5上的测试属性、叶结点N4上的类别标签、叶结点N6上的类别标签。

(3分) (3)用上述决策树预测新实例(1, 1, 1)所属的类别。

(2分)3、 (本题9分)贝叶斯网络。

已知由5个随机变量(取图中单词的首字母)构(1)请写出联合概率P(D,I,G ,S,L)分解为条件概率的分解式。

(3分) (2)求P(i 1, s 1, g 1) = ? (2分)(3)全联合概率分布至少要存储多少个概率值?贝叶斯网络用若干个条件概率表表示全联合概率表以后,一共需要存储多少个概率值?(4分)4、 (本题15分)已有三个用于求解八数码问题的正确程序:程序P 1采用深度优先的迭代加深搜索;程序P 2采用启发函数为h 1的A*搜索, h 1表示不在位数字的总数目(错位数之个数和);程序P 3采用启发函数为h 2的A*搜索, h 2表示所有数字到目标位置的曼哈顿距离之和(错位数之曼哈顿距离和)。

有人拿到了分别实现上述算法的三个程序,但不知道到底哪个程序实现了哪种算法。

于是,他首先将三个程序分别标记成X 、Y 、Z ;然后,又随机地生成了1000个八数码问题(对应于解路径长度d = 2、4、6、…、20,各有100个八数码问题)作为测试集;最后,在测试集上分别执行了三个程序,最终得到的实验数据如表2所示。

请简短回答下列问题:(1)请你帮他推断出:X 、Y 、Z 与P 1、P 2、P 3的对应关系。

说明你依据什么将Y 、Z 区分开的。

(6分) (2)若每个结点n 的后继结点的集合都避免包括结点n 的直接祖先,且每个数码在棋盘上任意位置等概率出现。

在采用无信息的宽度优先搜索算法时,给出八数码问题的平均分支因子R 的一个估计值,并给出估算过程。

(3分)表2(3)从表中观察到,Y 、Z 程序的平均分支因子比R 的估计值还小(当d > 2时),请解释原因。

(2分)(4)假设程序IZ 在Z 的基础上采用了迭代加深技术。

对于较复杂问题,通常会采用迭代加深搜索,请给出IZ 相比较Z 更实用的一个重要原因。

(2分) (5)若不能恰当处理重复结点,则迭代加深程序将反复展开相同结点,浪费大量的时间和空间资源。

假设是你正在写一个24数码问题(提示:状态空间异常大),你用何种技术避免重复结点的重复展开问题?(2分)装订线装 订 线 内 不 要 答 题学 号姓 名班 级东 北 大 学秦 皇 岛 分 校课程名称: 人工智能 试卷: (A ) 考试形式:闭卷授课专业: 计算机科学技术 考试日期: 2015年7月3日试卷:共2+2页答题纸一、 选择题(每空2分,共32分)。

将选择题选项按空格编号填入下表。

二、 简答题(共26分)。

1、(本题6分)答:任意列举三个即可。

比如,计算机博弈 深蓝超级计算机 2分 自动驾驶 谷歌自动驾驶汽车 2分 自动定理证明 逻辑理论家 2分2、(本题6分) 答:g(x)表示从初始结点到当前结点x 当中,已搜索过的最短的路径的实际代价; 2分h(x)表示从当前结点x 到最近的目标状态的路径的估计代价; 2分 f(x)表示从初始结点,经由当前结点x ,抵达距离x 最近的目标状态的路径的估计代价。

2分3、(本题6分)答:方案或方法不唯一,依学生回答情况酌情给分。

例如,采用多次随机重爬的方法。

具体地,随机从一个八皇后状态(允许皇后互相攻击)出发,选择冲突最小的后继,直到找到一个合法解,或者因为没有比当前解更好的候选解,爬山法失败。

随机重爬就是发现爬山失败,再次随机一个初始状态,重新执行爬山法。

反复爬山,直到某一次得到一个解为止。

3分 原因。

因为爬山法可能陷入局部最优。

允许随机选取一个点再次执行爬山法,就有机会跳出局部最优,从而找到解。

3分三、 综合应用题(共34分)1、 (本题16分)答:(1)F 1:(∀x )(N(x )→GZ(x )∧I (x )) 2分F 2:(∀x )(I(x )→E(x )∧O (x )) 2分 F 3:(∀x )(E(x )→I(S(x ))) 2分(2)G:所有自然数,不是奇数,就是其一半为整数的数。

2分 (3)子句集:1)⌝N(x ) ∨ GZ(x ) 2)⌝N(u ) ∨ I(u ) 1分 3)⌝I(y ) ∨ E(y ) ∨ O(y ) 1分 4)⌝E(z ) ∨ I(S(z )) 1分 5)N(t )6)⌝O (v ) 7)⌝I(S(w )) 1分 (4)归结8)⌝I(t)∨E(t) 3)和6)归结装订线装 订 线 内 不 要 答 题学 号姓 名班 级9)⌝E(z ) 4)和7)归结 10)⌝I(t) 8)和9)归结 11)⌝N(u ) 2)和10)归结 12)NIL 5)和11)归结因此,G 是F 1、F 2、F 3的逻辑结论。

4分2、(本题10分)答:(1)C 做为N1结点上的测试属性。

1分 因为Gain(C) = -3/7*log(7/3) - 4/7*log(7/4) - 4/7 * (-1/4*log4 - 3/4*log(4/3)) - 3/7 * 0Gain(B) = -3/7*log(7/3) - 4/7*log(7/4) - 4/7* (-1/4*log4 - 3/4*log(4/3)) -3/7 * (-1/3*log3 - 2/3*log(3/2))Gain(A) = -3/7*log(7/3) - 4/7*log(7/4) - 4/7* (-1/2*log2 - 1/2*log2) -3/7 * (-1/3*log3 - 2/3*log(3/2))于是, Gain(A) < Gain(B) < Gain(C)。

所以选C 做根结点的测试属性。

4分 (2)N5上用B 做测试属性 1分 N4上的类别标签是no 1分 N6的类别标签是yes 1分 (3)根节点上的测试属性是C ,在(1,1,1)中,属性C 的值是1,因此,(1,1,1)落入叶子结点N3中,其类别标签是yes 。

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