人工智能课后习题答案清华大学出版社
人工智能课后习题答案(清华大学出版社)
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第3章
3.18
(1)证明：待归结的命题公式为
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试卷装订封面
学年第学期
课程名称：
课程代码
学生系别
专业
班级
任课教师
阅卷教师
考试方式
开卷□闭卷V
考试日期
考试时间
阅卷日期
装订教师
装订日期
缺卷学生姓名及原因：
无
附：课程考试试卷分析表、期末考核成绩登记表
1.1解图如下:
规则顺序定义如下:
(1) 1->2
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
（完整版）人工智能课后习题
（完整版）人工智能课后习题第一章绪论1、什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：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，他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。
能力：是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行为和问题求解等活动。
2、为什么能够用机器模仿人的智能？答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。
反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。
推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。
推论三: 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
3、人工智能研究包括哪些内容？这些内容的重要性如何？答：1）认识建模。
认识科学是人工智能的重要理论基础，涉及非常广泛的研究课题。
2）知识表示。
知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智髓的三大核心研究内容其中，知识表示是基础，知识推理实现问題求解，而知识应用是目的。
知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。
3）知识推理。
知识推理，包括不确定性推理和非经典推理等，似乎已是人工智能的一个永恒研究课题，仍有很多尚未发現和解决的问题值得研究。
4）知识应用。
人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。
5）机器感知。
机器感知是机器获吹外部信息的基本途径。
6）机器思维。
机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。
7）机器学习。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课題。
人工智能原理及其应用第三版答案
人工智能原理及其应用第三版答案【篇一：智能仪器原理及应用(第二版)课后习题部分答案】器成为智能仪器。
特点：（1）智能仪器使用键盘代替传统仪器中的旋转式或琴键式切换开关开实施对仪器的控制从而使仪器面板的布置和仪器内部有关部件的安排不再相互限制和牵连。
（2）微处理器的运用极大的提高了仪器的性能。
（3）智能仪器运用微处理器的控制功能，可以方便的实现量程自动转换、自动调零、触发电平自动调整、自动校准、自动诊断等功能，有力的改善了仪器的自动化测量水平。
（4）智能仪器具有友好的人机对话能力。
（5）智能仪器一般都配有gp-ib或rs-232等通信接口，是智能仪器具有可程控操作的能力1-2. 主机电路用来存储程序数据并进行一系列的运算和处理；模拟量输入/输出通道用来输入/输出模拟信号；人机接口电路的作用是沟通操作者和仪器之间的联系；通信接口电路用于实现仪器与计算机的联系，以便使仪器可以接收计算机的程序命令。
1-3. 监控程序是面向仪器面板键盘和显示器的管理程序，其内容包括：通过键盘输入命令和数据，以对仪器的功能、操作方式与工作参数进行设置；根据仪器设置的功能和工作方式，控制i/o接口电路进行数字采集、存储；按照仪器设置的参数，对采集的数据进行相关的处理；以数字、字符、图形等形式显示测量结果、数据处理的结果及仪器的状态信息。
1-4. 智能仪器广泛使用键盘，使面板的布置与仪器功能部件的安排可以完全独立的进行，明显改善了仪器面板及有关功能部件结构的设计，这样即有利于提高仪器技术指标，又方便了仪器的操作。
1-5. 智能仪器组成的自动测试系统是一个分布式多微型计算机系统，系统内的各智能仪器在任务一级并行工作，它们个子具备的硬件和软件，能相对独立的工作，相互间也可通信，它们之间通过外部总线松散耦合。
特点：自动测试系统具有极强的通用性和多功能性。
1-6. 个人仪器和个人仪器系统充分的利用pc机软件资源，相对于智能仪器来说，极大的降低了成本，大幅缩短了研制周期，显示出广阔的发展前景。
人工智能课后习题第2章 参考答案
第2章知识表示方法参考答案2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：(∃x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x, pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：¬(∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
图机器人摞积木问题解：(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x上面是空的。
ON(x, y)：积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x)：积木x在桌子上。
HOLDING(x)：机械手抓住x。
(完整word版)人工智能课后习题答案(清华大学出版社)
第1章 1.1 解图如下：(1) 1->2(2) 1->3(3) 2->3(6) 3->2(5) 3->1(4) 2->1 8数码问题 启发函数为不在位的将牌数启发函数为不在位的将牌数距离和S(4)S(5)第2章 2.1 解图：第3章 3.18(1)证明：待归结的命题公式为()P Q P ∧→，合取范式为：P Q P ∧∧，求取子句集为{,,}S P Q P =，对子句集中的子句进行归结可得：① P ② Q③P ④ ①③归结 由上可得原公式成立。
(2)证明：待归结的命题公式为())(()())P Q R P Q P R →→∧→→→（，合取范式为：()()P Q R P Q P R ∨∨∧∨∧∧，求取子句集为{,,,}S P Q R P Q P R =∨∨∨，对子句集中的子句进行归结可得：① P Q R ∨∨ ② P Q ∨③ P ④R ⑤ Q②③归结⑥ P R ∨ ①④归结⑦ R ③⑥归结 ⑧ ④⑦归结 由上可得原公式成立。
(3)证明：待归结的命题公式为()(())Q P Q P Q →∧→→，合取范式为：()()Q P Q P Q ∨∧∨∧，求取子句集为{,,}S Q P Q P Q =∨∨，对子句集中的子句进行归结可得：① Q P ∨ ② Q③ Q P ∨④ P ①②归结 ⑤ P ②③归结 ⑥ ④⑤归结 由上可得原公式成立。
3.19 答案(1) {/,/,/}mgu a x b y b z = (2) {(())/,()/}mgu g f v x f v u = (3) 不可合一(4) {/,/,/}=mgu b x b y b z3.23 证明R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：(()()())∀∧→x Poor x Smart x Happy x R2：那些看书的人是聪明的：(()())∀→x read x Smart xR3：李明能看书且不贫穷：()()∧read Li Poor LiR4：快乐的人过着激动人心的生活：(()())∀→x Happy x Exciting x 结论李明过着激动人心的生活的否定：()Exciting Li将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下：由R1可得子句：①()()()Poor x Smart x Happy x∨∨由R2可得子句：②()()read y Smart y∨由R3可得子句：③()read Li④()Poor Li由R4可得子句：⑤()()∨Happy z Exciting z有结论的否定可得子句：⑥()Exciting Li根据以上6条子句，归结如下：⑦()Happy Li⑤⑥Li/z⑧()()∨⑦①Li/xPoor Li Smart Li⑨()Smart Li⑧④⑩()read Li⑨②Li/y⑩③⑪第4章4.9 答案4.11 答案第5章 5.9 答案 解：把该网络看成两个部分，首先求取(1|12)P T S S ∧。
人工智能课后习题第2章 参考答案
第2章知识表示方法参考答案2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：(∃x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x, pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：¬(∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
图机器人摞积木问题解：(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x上面是空的。
ON(x, y)：积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x)：积木x在桌子上。
HOLDING(x)：机械手抓住x。
《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。
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第1章
1.1 解图如下： 8数码问题
启发函数为不在位的将牌数
启发函数为不在位的将牌数距离和
第2章
2.1 解图：
第3章
3.18
(1)证明：待归结的命题公式为()P Q P ∧
→，合取范式为：P Q P ∧∧，求取子句集为{,,}S P Q P =，
对子句集中的子句进行归结可得：
①
①③归结
由上可得原公式成立。
(2)证明：待归结的命题公式为())(()())P Q R P Q P R →→∧
→→→（，合取范式为：
()()P Q R P Q P R ∨∨∧∨∧∧
，求取子句集为{,,,}S P Q R P Q P R =∨
∨∨，对子句集中的子句
进行归结可得：
① Q
②③归结 ② P R ∨
①④归结 ③ R
③⑥归结
④
④⑦归结
由上可得原公式成立。
(3)证明：待归结的命题公式为()(())Q P Q P Q →∧→→，合取范式为：()()Q P Q P Q ∨∧∨∧，
求取子句集为{,,}S Q P Q P Q =∨
∨，对子句集中的子句进行归结可得：
① P
①②归结 ② P
②③归结
③
④⑤归结
由上可得原公式成立。
3.19 答案
(1) {/,/,/}mgu a x b y b z = (2) {(())/,()/}mgu g f v x f v u = (3) 不可合一
(4) {/,/,/}mgu b x b y b z = 3.23 证明 R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：(()()())x Poor x Smart x Happy x ∀∧→ R2：那些看书的人是聪明的：(()())x read x Smart x ∀→ R3：李明能看书且不贫穷：()()read Li Poor Li ∧ R4：快乐的人过着激动人心的生活：(()())x Happy x Exciting x ∀→ 结论李明过着激动人心的生活的否定：()Exciting Li
将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下：
由R1可得子句： 由R2可得子句： 由R3可得子句： 由R4可得子句： 有结论的否定可得子句：
根据以上6条子句，归结如下： ① ()Happy Li ⑤⑥ Li /z ② ()()Poor Li Smart Li ∨
⑦① Li /x ③ ()Smart Li ⑧④ ④ ()read Li
⑨② Li /y ⑤
⑩③
由上可得原命题成立。
第4章
4.9 答案
4.11 答案
第5章 5.9 答案
解：把该网络看成两个部分，首先求取(1|12)P T S S ∧。
1． 首先求取(1|1)P T S ，因为(1|1)0.7(1)0.2P S F P F =>=，所以
假设(1|1)1P S F =，(1|1)(1)20.1
0.1818(1)(1)1(21)0.11
P T F LS P T LS P T =
⨯⨯==-⨯+-⨯+
2． 然后求取(1|2)P T S ，因为(2|2)0.6(2)0.4P S F P F =>=，所以
假设(2|2)1P S F =，(1|2)(1)1000.1
0.9174(1)(1)1(1001)0.11
P T F LS P T LS P T =⨯⨯==-⨯+-⨯+
3． 求取(1|1)O T S 和(1|2)O T S 4． 求取(1|12)P T S S ∧
5． 求取(|12)P H S S ∧，因为(1|12)0.4874(1)0.1P T S S P T ∧=>=,所以
假设(1|12)1P T S S ∧=，()650.01(|1)0.3963(1)()1
(651)0.011
LS P H P H T LS P H ⨯⨯=
=
=-⨯+-⨯+
6． 求取(|3)P H S ，因为(|2)0.0001()0.01P H T P H =<=，所以
假设(2|3)0P T S =，则 7． 求(|12)O H S S ∧和(|3)O H S 8． 求(|123)P H S S S ∧∧ 5.10 答案
解：。