2004硕士AI期末试卷(2004.11.8)
中国人民大学2004年硕士生入学考试试题(2)
中国人民大学2004年硕士生入学考试试题招生专业：政治经济学、网络经济学考试科目：政治经济学和西方经济学政治经济学部分一、说明马克思的货币流通规律理论与西方传统货币数量论的异同。
（15分）二、说明劳动生产率的变化对不同部门产品比价关系的影响。
（15分）三、说明资本主义经济中平均利润率下降趋势及阻碍这种下降的因素。
（20分）四、试述深化国有资产管理体制改革的方向及其理论依据。
（25分）西方经济学部分一、名词解释（每个名词5分，共20分）1．低档物品2．古典二分法3．奥肯定律4．边际产品价值二、问答题（35分）1．简述生产要素最优组合条件与利润最大化条件的关系。
（10分）2．如何从价格-消费曲线推导出消费者的需求曲线？（10分）3．在货币政策效果问题上，凯恩斯主义、货币主义和新古典宏观经济学的观点有什么不同？为什么不同？（15分）三、计算题（每小题10分，共20分）1．已知消费者对某种商品的需求函数为Q=100－2p，写出相应的总收益函数和边际收益函数。
在什么价格水平上，需求价格弹性系数为1？2．已知W国的宏观经济可以用下列一组方程式来描述：消费函数：C=120+0.8y (1)投资函数：I=50-200r (2)收入恒等式：Y=C+I (3)货币需求函数：L=（0.5Y-500r）P (4)其中，C为消费，Y为国民收入，I为投资，r为利率，P为价格总水平，L为货币需求。
（1）如果在2003年，W国的价格总水平为2，货币供应量为500。
试写出W国的IS 曲线和LM曲线方程。
（2）写出W国的总需求函数。
（3）W国的宏观经济均衡时国民收入和利率分别是多少？参考答案：中国人民大学2004年硕士生入学考试试题招生专业：政治经济学、网络经济学考试科目：政治经济学和西方经济学政治经济学部分一、说明马克思的货币流通规律理论与西方传统货币数量论的异同。
（15分）答：马克思货币流通规律理论是以完全的金币流通为假设条件，他认为，商品价格取决于商品的价值和黄金的价值，而价值取决于生产过程，所以商品是带有价格进入流通的，商品价格有多大，就需要有多少金币来实现它，商品和货币交换后，商品退出流通，黄金却留在流通之中可以使另外的商品得以出售，从而实现一定数量的金，流通几次，就可使相应倍数价格的商品出售，因此有：执行流通手段职能的货币量=商品价格总额/同名货币的流通次数。
2004年全国硕士研究生入学统一考试数学(一)试题及答案解析
对角化.
(22)(本题满分 9 分)
设 A, B 为随机事件,且 P( A) 1 , P(B | A) 1 , P( A | B) 1 ,令
4
3
2
X
1, 0,
A发生, A不发生;
Y
1, B发生, 0, B不发生.
求:(1)二维随机变量 (X ,Y ) 的概率分布.
当 1 时,级数 xn 收敛. n1
(19)(本题满分 12 分) 设 z z(x, y) 是由 x2 6xy 10y2 2yz z2 18 0 确定的函数,求 z z(x, y) 的极值点和
极值.
(20)(本题满分 9 分)
(1 a)x1 x2 xn 0,
(A) f (x) 在(0, ) 内单调增加
(B) f (x) 在 ( ,0) 内单调减少
(C)对任意的 x (0, ) 有 f (x) f (0)
(D)对任意的 x ( ,0) 有 f (x) f (0)
1
(9)设 an 为正项级数,下列结论中正确的是 n1
(A)若
lim
n
na n
=0,则级数
n1
an
收敛
(B)若存在非零常数
,使得
lim
n
na
n
,则级数 an n1
发散
(C)若级数
an
n1
收敛,则
lim
n
n
2
an
0
(D)若级数 an 发散, n1
则存在非零常数 ,使得limnnan
2004-2005学年第二学期期末考试A卷
考试日期：2004年6 月22日考试时间：120分钟考试形式：闭卷笔试华东政法学院2004-2005学年第二学期期末考试A卷一、填空题（每小题2分，共14分）1、在命题形式“¬ p∧q”与“SAP”中，常项是_____ ____，变项是_______ __。
2、根据律，若“当且仅当甲上场，乙才上场”为假，则联言命题（用自然语言表达）“”为真。
3、间接反驳是先提出一个与对方论题具有关系或关系的反论题，通过论证反论题的真实，并根据矛盾律来确定对方论题的虚假。
4、如果被定义项的外延真包含于定义项的外延,则犯了______________的错误。
如果母项的外延真包含诸子项的外延之和, 则犯了_______________的错误。
5、若¬ SAP取值为真，则PO S取值为______，SIP取值为________。
6、若“p→q”真且p与q不同真不同假，则“p∨¬ q”取值为____，“¬ p∧q”取值为____。
7、根据前提与结论之间的逻辑联系的性质不同,求同求异并用法推理属于________推理,换质法推理属于_____________推理。
二、单项选择题（每小题2分，共14分）1、命题“中国人是勤劳勇敢的”和“我是中国人”中的“中国人”（）a、都是集合概念b、前者是集合概念，后者不是集合概念c、都不是集合概念d、前者不是集合概念，后者是集合概念2、在下列关系中，具有对称性的关系是（）a、真包含关系b、蕴涵关系c、真包含于关系d、交叉关系3、若SAP与SIP一真一假，则S与P之间的外延关系是（）a、全同b、真包含c、真包含于d、全异4、已知“明天不可能不下雨”，可推出（）a、明天必然下雨b、明天可能下雨c、明天可能不下雨d、明天必然不下雨5、在某次税务检查后，四个工商管理人员有如下结论：甲：所有个体户都没纳税。
乙：服装个体户陈老板没纳税。
:丙：个体户不都没纳税。
2004-2005学年度第一学期期末考试试卷
华南理工大学计算机科学与工程学院2004—2005学年度第一学期期末考试《数据挖掘与数据仓库技术》试卷专业：双语班年级：2001 姓名：学号：注意事项：1. 本试卷共四大题，满分100分，考试时间120分钟；2. 所有答案请直接答在试卷上；一.Fill in the following blanks. (1 point per blank, the total: 20 points)1. A data warehouse is a __________, __________, __________and __________collection of data in support of management’s decision making process.2.The most popular data model for a data warehouse is a multidimensional model. Sucha model can exist in the form of a _____schema, a __________schema, or a__________ schema.3.OLTP is the abbreviation for ____________________, and OLAP is the abbreviationfor ____________________.4.Measures can be organized into the following three categories, based on the kind ofaggregate functions used, __________, __________, and ________.5.Methods for data preprocessing can be organized into the following categories:__________, __________, __________ and __________.6.List four knowledge types to be mined: __________, __________, __________ and__________.二.True or False: if you think the following statement is true then mark it with √, otherwisemark it with ⨯. (1 point per decision, the total: 10 points)1.Decision tree induction is an unsupervised learning method. ( )2.Clustering is a supervised learning method. ( )3.The OLTP system is operational processing-oriented, while the OLAP system isinformational processing-oriented. ( )4.The access operation to the OLTP system is mostly read/write, while the accessoperation to the OLAP system is mostly read. ( )5.Outlier and noisy data are useless for data mining task and should be removed. ()6.For an itemset S, the constraint S ⊆ V is anti-monotone. ( )7.For an itemset S, the constraint min(S)≥ v is monotone. ( )8.The aggregate functions min()and max()are distributive, where min()is used tocompute the minimum value of a data set and max() is used to compute the maximum value of a data set. ( )9.The aggregate function avg() is holistic, where avg() is used to compute the averagevalue of a data set. ( )10.The difference between K-means and K-medoids clustering method is that the formeruses the centroid to represent a cluster, while the latter uses the real object to represent a cluster. ( )三.Miscellaneous questions. (8 points per question, the total: 24 points)1.Suppose that a data warehouse consists of the three dimensions time, doctor, andpatient, and the two measures count and charge, where charge is the fee that a doctor charges a patient for a visit. Draw the star schema diagram for the above data warehouse.2.Given the following table (Table 1):rule. For example, ∀X, Guangzhou(X) ⇔ TV(X) [t: x%, d: y%] ∨⋯.(2).M ap the class Computer (target class) into a (bi-directional) quantitative descriptiverule.3.Given frequent itemset m and subset s of m, prove that the confidence of the rule“s'⇒(m-s')” can not be more than the confidence of “s⇒(m-s)”, where s' is a subset of s.四.Problems. (The total: 46 points)1.In information retrieval, keywords-based retrieval method is the dominant method.Document is represented by a set of words, called keywords, and when you want to retrieve some documents, you just need to present some keywords. Given the following keywords-document table (Table 2), the first row means that the document D1 is represented by keywords K1, k2 and K4.(1).F ind all frequent patterns of keywords using Apriori algorithm, and generate strongassociation rules from L2 (i.e. the frequent 2-pattern). Assume the support count is 2 and the confidence is 80%. (12 points)(2).D raw the frequent pattern tree. (6 points)2.Table 3 presents a training set of data tuples about whether to play tennis. Given atuple (Outlook=sunny, temperature=cool, Humidity=high, Wind=strong), decide that the target class Playtennis is yes or no using Bayesian naïve classifier. (18 points)3.Table 4 presents distances between any two objects, e.g. the distance between objects1and 2is 2.5. Assume the distance between two clusters d(C1, C2)is defined as follows: d(C1, C2) = Min{d ij| i ∈ C1, j ∈ C2}, where C1, C2 are two clusters, and d ij is the distance between objects i and j, Min is used to compute the minimum value of a set. Clustering the objects using the agglomerative hierarchical clustering method and draw the dendrogram (i.e. shows how the clusters are merged hierarchically). (10 points)。
人工智能期末试题及答案完整版(最新)
一单项选择题（每小题2分，共10分）1。
首次提出“人工智能”是在（D )年A.1946 B。
1960 C.1916 D.19562。
人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：BA.专家系统、自动规划 B。
专家系统、机器学习C。
机器学习、智能控制 D。
机器学习、自然语言理解3. 下列不是知识表示法的是 A 。
A：计算机表示法B：“与/或”图表示法C：状态空间表示法D:产生式规则表示法4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。
A:不确定性知识是不可以精确表示的B：专家知识通常属于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的知识D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是"或“不是”.5。
下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支,画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C .A:s0—s4-s5-s6—s9-sg B：s0—s4-s1-s2—s3—s6-s9—sgC：s0—s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9—sg D：s0-s4-s7-s5—s6—s9—sg二填空题（每空2分，共20分）1。
目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。
2。
问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。
3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式（Heuristic）信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三名称解释（每词4分，共20分）人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答：（1）人工智能人工智能(Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)
人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)题目一1. 请简述人工智能（Artificial Intelligence）的定义和应用领域。
解析一人工智能是指通过模拟人类智能的技术和方法来实现机器智能的一门科学。
其应用领域广泛，包括但不限于以下几个方面：- 机器研究（Machine Learning）：通过大量数据和算法让机器从中研究、改进和适应。
- 自然语言处理（Natural Language Processing）：使机器能够理解和处理人类语言。
- 专家系统（Expert Systems）：通过模拟专家经验和知识来解决特定问题。
题目二2. 请简要解释机器研究中的监督研究和无监督研究的区别，并给出一个应用示例。
解析二一个应用示例是：根据房屋的大小、地理位置、房间数量等特征来预测房屋价格。
若提供了许多已知价格的房屋数据来训练机器，那么可以应用监督研究来建立一个预测模型。
无监督研究则可以通过聚类算法自动将相似特征的房屋归类到一起。
题目三3. 请解释神经网络（Neural Network）的结构和工作原理。
解析三神经网络由多个节点（神经元）和连接这些节点的权重组成。
它包含输入层、隐藏层和输出层，信息通过层与层之间的连接传递。
神经网络的工作原理是通过反向传播算法进行训练和调整权重，从而研究输入与输出之间的关系。
当输入数据通过神经网络，经过一系列的权重计算和激活函数处理后，最终产生输出结果。
题目四4. 请描述自然语言处理中的词嵌入（Word Embedding）技术及其作用。
解析四词嵌入是一种将单词映射到低维向量空间的技术，将单词转换为实数向量，使得单词的语义和语法关系能够在向量空间中保持。
词嵌入的作用是将自然语言处理问题转化为向量空间计算，使得机器能够更好地理解和处理文本。
通过词嵌入，我们可以计算词语的相似性，进行词性标注、句法分析等任务。
题目五5. 简述强化研究（Reinforcement Learning）的基本原理和应用场景。
2004年工程硕士考试试题及答案
2004年工程硕士考试试题及答案—数据结构注：1、除第九题外，其他各题每题10分，第九题20分。
2、所有试题的答案写在答题纸上。
一、判断下列叙述的对错。
(1) 线性表的逻辑顺序与物理顺序总是一致的。
(2) 线性表的顺序存储表示优于链式存储表示。
(3) 线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。
(4) 二维数组是其数组元素为线性表的线性表。
(5) 每种数据结构都应具备三种基本运算：插入、删除和搜索。
二、设单链表中结点的结构为typedef struct node { //链表结点定义ElemType data; //数据struct node * Link; //结点后继指针} ListNode;(1) 已知指针p所指结点不是尾结点，若在*p之后插入结点*s，则应执行下列哪一个操作？A. s->link = p; p->link = s;B. s->link = p->link; p->link = s;C. s->link = p->link; p = s;D. p->link = s; s->link = p;(2) 非空的循环单链表first的尾结点（由p所指向）满足：A. p->link == NULL;B. p == NULL;C. p->link == first;D. p == first;三、设有一个顺序栈S，元素s1, s2, s3, s4, s5, s6依次进栈，如果6个元素的出栈顺序为s2, s3, s4, s6, s5, s1，则顺序栈的容量至少应为多少？四、一棵具有n个结点的理想平衡二叉树（即除离根最远的最底层外其他各层都是满的，最底层有若干结点）有多少层？若设根结点在第0层，则树的高度h如何用n来表示（注意n可能为0）？五、从供选择的答案中选择与下面有关图的叙述中各括号相匹配的词句，将其编号填入相应的括号内。
2004试题B答案
2004年智能控制试卷B答案1．交叉前沿，智能机器人控制，智能过程控制，智能调度与规划，专家控制系统，智能故障诊断，智能仪器，医院监护，飞行器控制，自动制造系统控制（只要答出来任五个即可）2．分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统3．学习能力，容错能力，适应性，鲁棒性，组织功能，实时性，人机协作（只要答出来任五个即可）二1、智能控制系统的基本结构一般由三个部分组成：人工智能（AI）：是一个知识处理系统，具有记忆、学习、信息处理、形式语言、启发式推理等功能。
自动控制（AC）：描述系统的动力学特性，是一种动态反馈。
运筹学（OR）：是一种定量优化方法，如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。
2、把智能控制扩展为三元结构，即把人工智能、自动控制和运筹学交接如下表示：IC=AI∩AC∩OROR一运筹学（Operation research）IC一智能控制( intelligent control);Al一人工智能(artific ial intelligence);AC一自动控制(automatic Colltrol);∩一表示交集.3、传统控制：经典反馈控制和现代理论控制。
它们的主要特征是基于精确的系统数学模型的控制。
适于解决线性、时不变等相对简单的控制问题。
智能控制：以上问题用智能的方法同样可以解决。
智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分，在这个意义下，两者可以统一在智能控制的框架下。
三).). (a)(b)(c)2、（a ）（b ）() 1 ˆ0 x u ifu z x A i o th erw ise μ=⎧⎪⎪=⎨⎪⎪⎩四、()()min{,}e t et μμμ= 条件条件条件 ()min{,u }t μμμ=结论条件结论(),N（1）()()e t et μμμ=⨯ 条件条件条件 ()u t μμμ=⨯结论条件结论()(),t N )（2） 五 解：123450.40.30.910.5A B u u u u u ⋃=++++ 13450.10.710.3A B u u u u ⋂=+++ 12350.60.70.10.5c A u u u u =+++ 12350.910.30.7c B u u u u =+++123450.20.40.910.5A B u u u u u ⋃=++++ 13450.10.710.3A B u u u u ⋂=+++ 12350.80.60.10.5c A u u u u =+++ 12350.910.30.7c B u u u u =+++。
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浙江大学2004－2005学年秋季学期期终考试硕士生《人工智能》试卷（开卷）考试时间：120 分钟开课学院计算机学院专业____________姓名______________ 学号_____________ 成绩_____________一、单项选择题（在每小题列出的四个备选答案中，选出一个正确的答案，并将其号码填在题干的括号内。
每小题2分，共30分）1．下面关于AI萌芽及理论准备阶段的论述不正确的是：（）A、亚里士多德提出了演绎法和归纳法等著名的思维法则和形式逻辑。
B、莱布尼兹提出了对思维和推理进行形式逻辑符号化的数理逻辑。
C、哥德尔深入研究了形式逻辑的可判定性和完备性，并从理论上证明了将人的思维和推理形式化和机械化是存在某些极限的。
D、香农信息论认为人的思维和推理过程能通过信息熵的形式加以量化研究。
2．下面关于Stanford大学教授Feigenbaum在AI界所做的重要贡献论述不正确的是：（）A、彻底推翻了有些著名的AI专家企图建立万能的逻辑体系的设想B、提出了知识工程、专家系统及其开发工具C、主持开发了一个以知识为基础的专家咨询系统MYCIND、及时恢复了AI的社会形象并有力地推动了AI的发展进程3．与一般的分布式人工智能（DAI）系统相比，多Agents系统的最显著特点是：（）A、既没有全局控制，也没有全局的数据和知识存储，在逻辑和物理上都是分布的。
B、这是一种典型的利用多个问题求解单元实现自底向上并行协作的系统。
C、各个问题求解单元通过计算机网络实现协作、协调和协商等功能。
D、适合于求解那些超出单个问题求解单元能力的较复杂问题。
4．相对而言，下面哪一种语言不是很适用于多Agents之间的通信？（）A、KQMLB、FIPA ACLC、JavaD、Open GL5．对于复合型的谓词公式{[HUMAN(X) →LAWED(X)] →[COMMIT(X) →PUNISHED(X)]}，已知X= 猎狗，且COMMIT(猎狗)不成立，则上述整个谓词公式的真值为：（）A、真B、假C、不可判定D、还需要其它附加条件6． 下面哪一项是G=(∃x)(∀y)(∃z) ((~P(x, y) ∧ Q(x, z)) ∨ R(x, y, z))经过SKOLEM标准形转换后所得的子句集？ （ ） A 、S= {(~P(a, b) ∨ R(a, y, b)) , (Q(a, b) ∨ R(a, y, b))} B 、S= {(~P(a, y) ∨ R(a, y, z)) , (Q(a, z) ∨ R(a, y, z))}C 、S= {(~P(a, y) ∨ R(a, y, f(a, y))) , (Q(a, f(a, y)) ∨ R(a, y, f(a, y)))}D 、S= {(~P(a, y) ∨ R(a, y, f(y))) , (Q(a, f(y)) ∨ R(a, y, f(y)))})7．下面哪一项是子句集S={R(b) ∨ P(z), Q(f(a, z))}的Herbrand 域？ （ ）A 、}b)), f(a, f(a, a)),f(a, f(a, b), f(a, a), f(a, b, {a,H ⋯=∞B 、} a)),f(a, f(a, b),f(b, a),f(b, b), f(a, a), f(a, b, {a,H ⋯=∞C 、a)),...}f(a, f(a, b), f(a, a), f(a, Q(a), P(a), R(b), b, {a,H =∞D 、...} b), f(a, a), f(a, a)),Q(f(a, P(a), R(b), b, {a,H =∞8．下面哪一项不属于20世纪70～80年代出现的非单调推理三大流派之一？（ ）A 、限定推理B 、默认（缺省）逻辑C 、自认知逻辑D 、模态逻辑9． 在选择知识表示方法时，下面哪一项原则不一定要遵循？ （ ）A 、应能充分表示领域知识B 、越简单越好C 、便于知识的组织、管理、利用和维护D 、便于理解和实现10．下面哪一项不属于产生式系统的三大组成部分之一？ （ ）A 、真值维护系统B 、综合数据库C 、规则库D 、推理机11．下面哪一种方法不很适于表达存在因果关系的知识？ （ ）A 、产生式表示法B 、Petri 网C 、Bayesian Belief NetworksD 、框架表示法 12．下面哪一项不属于贝叶斯网络的主要优点（与朴素贝叶斯分类器和全概率公式相比）？ （ ） A 、可表述变量的一个子集上的条件独立性假设，提供了一种折衷方案 B 、比朴素贝叶斯分类器中条件独立性的全局假定限制更少，故更符合实际 C 、无需在所有变量中计算条件依赖，故其效率比全概率计算方法更高 D 、贝叶斯信念网是一种效率、精度都很高的最优分类器13．在隐马尔可夫模型（HMM ）中，若已给定观测序列和模型，现要求选择一个状态序列使得它能最合理地解释所给定的观测序列，这时应选择下面哪个算法？ （ ） A 、前向－后向算法 B 、Viterbi 算法C 、后向传播算法D 、Baum-Welch 算法14．与人工神经网络相比，下面哪一项不是支持向量机的独特优点？（）A、以结构风险最小化原则替代经验风险最小化原则，具有坚实的数学依据B、解决了人工神经网络中经常出现的欠学习和过学习问题C、解决了线性不可分的训练数据集的分类问题D、一般来说，支持向量机的模式识别正确率比人工神经网络更高15．下面哪一种方法或算法不属于AI中的仿生生物学方法或算法？（）A、人工神经网络B、遗传算法C、蚂蚁算法D、模拟退火算法二、判断题（判断下列各题是否正确，正确的在括号内打“√”，错误的打“×”。
每小题1.5分，共15分）1．试探性的搜索、启发式的、不精确的、模糊的、甚至允许出现错误的推理方法才更符合人类的思维过程。
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯（）2．谓词公式G与其子句集S不仅在不可满足的意义上是一致的，而且它们是等值的。
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯（）3．只要不是无穷多的样本数据都属于统计学习理论及SVM中所指的“小样本”。
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯（）4．在使用归结原理时可以同时消去两个互补对。
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯（）5．一个推理系统中的所有对象的出现概率符合平均分配规律时，意味着其熵值是最小的。
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯（）6．概率测度、必然性测度、可能性测度三者之间的交集为空，而且从本质上说，它们都属于模糊测度。
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯（）7．Bayes方法、HMM、证据理论、可信度方法、启发式搜索等都属于基于概率统计的不确定性推理方法。
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯（）8．美国AI之父McCarthy提出的限定推理既是一种典型的非单调逻辑，又是一种有代表性的非单调推理方法。
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯（）9．基于范例的推理方法（CBR）在CAD领域有较大的用途。
⋯⋯⋯（）10．知识表示是设计和开发智能系统时必须首先面临的难点之一。
⋯（）三、计算题（共55分）1．（本题20分）假设在2001年美国发生“911事件”之前，布什总统分别接到美国中央情报局（CIA）和国家安全局（NSA）两大情报机构发来的绝密情报，其内容是关于中东地区的某些国家或组织企图对美国实施突然的恐怖袭击。
CIA 和NSA 得到的证据如表1所示。
表1 美国CIA 和NSA 两大情报机构在“911事件”前所掌握的证据试计算并回答下列问题：（1）请直接利用Dempster 证据合成公式计算表1中的所有“？”内容。
（本小题5分）（2）有人提出如下基本概率分配BPA （即mass 函数值）的Bayes 近似计算公式：请根据上述公式重新调整表1中的BPA 分布，并利用Dempster 证据合成公式重新计算调整后的表1中的所有“？”内容。
（本小题10分） （3）试分析比较利用上述两种方法所得的计算结果，请简要说明理由。
（本小题5分）()()()||0,A BC m B A m A m C C ⊆⊆Θ⎧⎪⎪=⋅⎨⎪⎪⎩∑∑，若是单个假设集合否则2．（本题15分）长期以来，中东局势一直动荡不安且变幻莫测，有人对该地区的局势进行了较深入的研究，并总结出中东局势所牵涉的主要国家/地区及其关心的主要问题，如表2所示。
表2 中东局势所牵涉的主要国家/地区及其关心的主要问题（无决策属性）试计算下列问题：（1）请根据Rough Set理论中的近似分类质量（Quality of approximation of partition）计算公式分别计算属性a, b, c, d, e的分类质量增益，即上述每个属性对分类质量的贡献大小。
（本小题10分）（2）请在问题（1）的基础上指出中东地区应迫切解决的最核心问题，即给出该问题的“核”（Core）。
（本小题3分）（3）请在问题（1）和（2）的基础上给出该问题的所有可能约简（Reduction）。
（本小题2分）3．（本题10分）在上述表2中，若增加一列决策属性（即联合国大会的决议），即可得到有决策属性的信息表，如图3所示。
表3 中东局势所牵涉的主要国家/地区及其关心的主要问题（有决策属性）试利用Rough Set理论中的相关原理及公式计算下列问题：（本题共计10分）（1）试写出根据决策属性f所得到的等价类。
（本小题2分）（2）设P = {a, c}，试分别计算决策属性f分别为Reject和Accept时的下近似P X和上近似P X。
（本小题3分）（3）请写出差别矩阵（Discernibility Matrix），并给出“核”（Core）。
（本小题3分）（4）请根据差别函数计算属性约简，并给出最佳约简属性。
（本小题2分）4．（本题10分）针对上述表3中的数据，试根据Shannon信息熵计算公式和决策树中的ID3算法求解下列问题：（1）请分别选择a, b, c, d, e作为测试属性时，试求出它们的条件熵。
（本小题5分）（2）请画出依据信息熵和ID3算法对表3中给出的实例集所生成的决策树。
（本小题5分）。