(人工智能)人工智能作业答案

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《人工智能》--课后习题答案

《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.即用一个有向图表示概念和概念之间的关系,其中节点代表概念,节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。

国开作业《人工智能》形成性考核(二)参考(含答案)933

国开作业《人工智能》形成性考核(二)参考(含答案)933

国开作业《人工智能》形成性考核(二)参考(含答案)933本次考核为形成性考核,试卷分为两部分。

第一部分:选择题1. 训练一个神经网络时,下列哪种方法可以有效降低过拟合?(D)A. 增加训练集的大小B. 减小网络的深度C. 减小网络的宽度D. 加入正则化项2. 下列关于熵的说法,哪个是正确的?(B)A. 熵越小,数据的不确定性越小B. 熵越大,数据的不确定性越大C. 熵和不确定性没有关系D. 熵只能为整数3. 下列哪项不是强化研究的三要素之一?(C)A. 奖励B. 状态C. 目标D. 行动4. 下列哪种神经网络常用于自然语言处理任务?(A)A. 循环神经网络B. 卷积神经网络C. 深度信念网络D. 受限玻尔兹曼机5. Ernie模型是哪家公司开发的?(B)A. 谷歌B. 百度C. 腾讯D. 阿里巴巴第二部分:简答题1. 请简要介绍一下卷积神经网络(CNN)的原理,并说明CNN可以用来解决哪类问题?卷积神经网络是由一系列卷积层和池化层组成的神经网络,其中卷积层负责提取图像中的特征,池化层负责缩小数据尺寸以减小运算量,并增强模型的泛化能力。

CNN可以用来解决计算机视觉领域的问题,如物体分类、物体检测、图像分割等。

2. 常见的循环神经网络(RNN)有哪些结构?简述它们的原理。

常见的循环神经网络结构有RNN、LSTM和GRU。

RNN会对序列中的每个元素进行循环处理,将上一个元素的输出作为当前元素的输入。

LSTM通过门控机制来长期记忆信息并削减梯度消失的影响;GRU是LSTM的变种,将门控机制分为更新门和重置门,从而降低了计算量,提高了计算速度。

3. 请利用线性回归算法,通过自己搜集的数据,建立一个房价预测模型。

略。

4. 请简要介绍Transformer模型的原理,并说明Transformer相比基于循环神经网络的模型有哪些优势?Transformer是由若干个注意力机制堆叠而成的模型,它将输入序列分别进行自注意力和交叉注意力计算,得到对应的注意力矩阵,实现了序列之间的信息传递。

人工智能课后答案[参考]

人工智能课后答案[参考]

第一章课后习题1、对N=5、k≤3时,求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述(给出综合数据库、规则集合的形式化描述,给出初始状态和目标条件的描述),并画出状态空间图。

2、对量水问题给出产生式系统描述,并画出状态空间图。

有两个无刻度标志的水壶,分别可装5升和2升的水。

设另有一水缸,可用来向水壶灌水或倒出水,两个水壶之间,水也可以相互倾灌。

已知5升壶为满壶,2升壶为空壶,问如何通过倒水或灌水操作,使能在2升的壶中量出一升的水来。

3、对梵塔问题给出产生式系统描述,并讨论N为任意时状态空间的规模。

相传古代某处一庙宇中,有三根立柱,柱子上可套放直径不等的N个圆盘,开始时所有圆盘都放在第一根柱子上,且小盘处在大盘之上,即从下向上直径是递减的。

和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去(不许暂搁地上等),且小盘只许在大盘之上。

问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上(其余两根柱子,有一根可作过渡盘子使用)。

求N=2时,求解该问题的产生式系统描述,给出其状态空间图。

讨论N为任意时,状态空间的规模。

4、对猴子摘香蕉问题,给出产生式系统描述。

一个房间里,天花板上挂有一串香蕉,有一只猴子可在房间里任意活动(到处走动,推移箱子,攀登箱子等)。

设房间里还有一只可被猴子移动的箱子,且猴子登上箱子时才能摘到香蕉,问猴子在某一状态下(设猴子位置为a,箱子位置为b,香蕉位置为c),如何行动可摘取到香蕉。

5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。

设有三枚钱币,其排列处在"正、正、反"状态,现允许每次可翻动其中任意一个钱币,问只许操作三次的情况下,如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。

6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数,并通过转换141.125这个数为二进制数,阐明其运行过程。

7、设可交换产生式系统的一条规则R可应用于综合数据库D来生成出D',试证明若R存在逆,则可应用于D'的规则集等同于可应用于D的规则集。

人工智能课后习题答案

人工智能课后习题答案
优化方法
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

人工智能试题及答案

人工智能试题及答案

人工智能试题及答案一、单选题(每题2分,共20分)1. 人工智能的英文缩写是什么?A. AIB. MLC. DLD. NLP答案:A2. 下列哪项不是人工智能的主要应用领域?A. 语音识别B. 机器翻译C. 网络购物D. 自动驾驶答案:C3. 深度学习是人工智能的哪一种技术?A. 机器学习B. 神经网络C. 知识表示D. 专家系统答案:B4. 人工智能之父是谁?A. 艾伦·图灵B. 马文·明斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案:C5. 下列哪项技术不属于自然语言处理?A. 文本分类B. 情感分析C. 机器翻译D. 图像识别答案:D6. 人工智能的发展历程中,第一次“人工智能的冬天”发生在哪个年代?A. 20世纪50年代B. 20世纪70年代C. 20世纪90年代D. 21世纪初答案:B7. 人工智能的三大支柱是什么?A. 数据、算法、计算力B. 知识、算法、硬件C. 计算力、算法、网络D. 数据、硬件、网络答案:A8. 下列哪项不是人工智能的伦理问题?A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器取代人类D. 机器的自我意识答案:D9. 人工智能的“图灵测试”是由谁提出的?A. 艾伦·图灵B. 马文·明斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案:A10. 下列哪项是人工智能的典型应用?A. 搜索引擎B. 电子邮件C. 社交媒体D. 网络广告答案:A二、多选题(每题3分,共15分)1. 人工智能的应用可以包括以下哪些领域?A. 医疗健康B. 金融服务C. 教育D. 娱乐答案:ABCD2. 以下哪些是人工智能的核心技术?A. 机器学习B. 深度学习C. 知识图谱D. 强化学习答案:ABCD3. 人工智能面临的挑战包括哪些?A. 技术难题B. 伦理问题C. 法律限制D. 社会接受度答案:ABCD4. 人工智能的发展历程中,有哪些重要的里程碑?A. 达特茅斯会议B. 深蓝战胜国际象棋冠军C. 谷歌自动驾驶汽车D. AlphaGo战胜围棋世界冠军答案:ABCD5. 人工智能的伦理原则通常包括哪些?A. 透明度B. 公平性C. 隐私保护D. 可解释性答案:ABCD三、判断题(每题1分,共10分)1. 人工智能是计算机科学的一个分支。

(完整版)人工智能(部分习题答案及解析)

(完整版)人工智能(部分习题答案及解析)

1.什么是人类智能?它有哪些特征或特点?定义:人类所具有的智力和行为能力。

特点:主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。

2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的?解:人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。

此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会,第一次使用“人工智能”这一术语,标志着人工智能学科的诞生。

3.什么是人工智能?它的研究目标是?定义:用机器模拟人类智能。

研究目标:用计算机模仿人脑思维活动,解决复杂问题;从实用的观点来看,以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。

4.人工智能的发展经历了哪几个阶段?解:第一阶段:孕育期(1956年以前);第二阶段:人工智能基础技术的研究和形成(1956~1970年);第三阶段:发展和实用化阶段(1971~1980年);第四阶段:知识工程和专家系统(1980年至今)。

5.人工智能研究的基本内容有哪些?解:知识的获取、表示和使用。

6.人工智能有哪些主要研究领域?解:问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。

7.人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么?主要学派:符号主义和联结主义。

特点:符号主义认为人类智能的基本单元是符号,认识过程就是符号表示下的符号计算,从而思维就是符号计算;联结主义认为人类智能的基本单元是神经元,认识过程是由神经元构成的网络的信息传递,这种传递是并行分布进行的。

8.人工智能的近期发展趋势有哪些?解:专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。

9.什么是以符号处理为核心的方法?它有什么特征?解:通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。

特征:基于数学逻辑对知识进行表示和推理。

11.什么是以网络连接为主的连接机制方法?它有什么特征?解:用硬件模拟人类神经网络,实现人类智能在机器上的模拟。

特征:研究神经网络。

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。

(人工智能)人工智能复习题及答案

(人工智能)人工智能复习题及答案

(⼈⼯智能)⼈⼯智能复习题及答案(⼈⼯智能)⼈⼯智能复习题及答案填空:1.⼈⼯智能的研究途径有⼼理模拟、⽣理模拟和⾏为模拟。

2.任意列举⼈⼯智能的四个应⽤性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。

3.⼈⼯智能的基本技术包括表⽰、运算、搜索归纳技术、联想技术。

4.谓词逻辑是壹种表达能⼒很强的形式语⾔,其真值的特点和命题逻辑的区别是(10)。

5.谓词逻辑中,重⾔式(tautlogy)的值是(11)。

6.设P是谓词公式,对于P的任何论域,存于P为真的情况,则称P为(12)。

7.于著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着13 ,CF(A)=-1,则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。

8.谓词公式G是不可满⾜的,当且仅当对所有的解释(16)。

9.谓词公式和其⼦句集的关系是(17)。

10.利⽤归结原理证明定理时,若得到的归结式为(18),则结论成⽴。

11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (19)。

12.若C1=P(x)∨Q(x),C2=┐P(a)∨R(y),则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (20)。

13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21),δ·ε= (22)。

14.有⼦句集S={P(x),P(y)},其MGU= (23)。

15.于归结原理中,⼏种常见的归结策略且且具有完备性的是(24),(25),(26)。

16.状态图启发式搜索算法的特点是(27)。

17.⼴度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是壹个(28),深度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是壹个(29)。

18.产⽣式系统有三部分组成(30),(31)和推理机。

其中推理可分为(32)和(33)。

19.专家系统的结构包含⼈机界⾯、(34),(35),(36),(37)和解释模块。

20.于MYCIN推理中,对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:CF(~A)= (38),CF(A1∧A2)= (39),CF(A1∨A2)= (40)。

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(人工智能)人工智能作业
答案
人工智能作业答案(2)
第三章确定性推理
什么是推理?它有哪些分类方法?
P74
所谓推理是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程。

知识推理是指于计算机或智能机器中,于知识表达的基础上,利用形式化的知识模型,进行机器思维求解问题,实现状态转移的智能操作序列。

根据知识表示方式分类:“图搜索”方法、“逻辑论证”方法;
根据推理算法和推理步骤分类;
根据启发式和非启发式分类;
根据逻辑基础分类:演绎推理、归纳推理、默认(缺省)推理;
根据知识的确定性分类:确定性推理、非确定性推理;
根据推理过程的单调性分类:单调推理、非单调推理。

推理中的冲突消解策略有哪些?
P82
冲突消解的基本思想是:对可用知识排序。

具体地讲,包括以下策略:
a)特殊知识优先
b)新鲜知识优先
c)差异性大的知识优先
d)领域特点优先
e)上下文关系优先
f)前提条件少者优先
什么是置换?什么是合壹?什么是最壹般合壹?
P88-89
置换:于谓词表达式中用置换项置换变量。

合壹:寻找项对变量的置换,以使表达式壹致。

最壹般合壹(mgu):通过置换最少的变量以使表达式壹致,这个置换就叫最壹般合壹。

判断下列公式是否能够合壹,若可合壹,则求出其最壹般合壹。

(1)P(a,b),P(x,y)
{a/x,b/y}
(2)P(f(x),b),P(y,z)
{f(x),b/z}
(3)P(f(x),y),P(y,f(b))
{b/x,f(b)/y}
(4)P(f(y),y,x),P(x,f(a),f(b))
{f(y)/x,f(a)/y,f(b)/x}不可合壹
(5)P(x,y),P(y,x)
{x/y,y/x}不可合壹
把下列谓词公式化成子句集:
(1)(x)(y)(P(x,y)∧Q(x,y))
{P(x,y),Q(z,w)}
(2)(x)(y)(P(x,y)→Q(x,y))
{┐P(x,y)∨Q(x,y)}
(3)(x)(y)(P(x,y)∨(Q(x,y)→R(x,y)))
(x)(y)(P(x,y)∨(┐Q(x,y)∨R(x,y)))
(x)(P(x,f(x))∨┐Q(x,f(x))∨R(x,f(x)))
{P(x,f(x))∨┐Q(x,f(x))∨R(x,f(x))}
(4)(x)(y)(z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z))
(x)(y)(z)(┐P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,z))
(x)(y)(┐P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y)))
{┐P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y))}
(5)(x)(y)(z)(u)(v)(w)(P(x,y,z,u,v,w)∧Q(x,y,z,u,v,w)∨┐R(x,z,w))
(z)(v)(P(a,b,z,f(z),v,g(z,v))∨┐R(a,z,g(z,v))∧Q(a,b,z,f(z),v,g(z,v))∨┐R(a,z,g(z,v)))
{P(a,b,z,f(z),v,g(z,v))∨┐R(a,z,g(z,v)),Q(a,b,z,f(z),v,g(z,v))∨┐R(a,z,g(z,v))}
鲁宾逊归结原理的基本思想是什么?
P99
鲁宾逊归结原理的基本思想是:
否定结论,加入前提子句集,应用归结原理,是否能导出空子句,若存于,证明否定结论错误,即原结论得证。

设已知:(1)如果x是y的父亲,y是z的父亲,则x是z的祖父;(2)每个人均有壹个父亲。

试用归结演绎推理证明:对于某人u,壹定存于壹个人v,v是u的祖父。

已知:
(x)(y)(z)(FATHER(x,y)∧FATHER(y,z)→GRANDFATHER(x,z))
(s)(f)FATHER(f,s)
证明:
目标否定:(u)┐(v)GRANDFATHER(v,u)
化为子句集:{┐GRANDFATHER(v,u)}
事实子句集:┐(FATHER(x,y)∧FATHER(y,z))∨GRANDFATHER(x,z)
{┐FATHER(x,y)∨┐FATHER(y,z)∨GRANDFATHER(x,z),FATHER(f (s),s)}
反演树证明:
┐GRANDFATHER(v,u)┐FATHER(x,y)∨┐FATHER(y,z)∨GRANDFATHER(x,z)
{v/x,u/z}
┐FATHER(v,y)∨┐FATHER(y,u)FATHER(f(s),s)
{f(y)/v,y/s}
┐FATHER(y,u)FATHER(f(s),s)
{f(s)/y,s/u}
NIL
3.19题略
A:赵钱至少壹人THIEF(赵)∨THIEF(钱)
B:钱孙至少壹人THIEF(钱)∨THIEF(孙)
C:孙李至少壹人无关┐THIEF(孙)∨┐THIEF(李)
D:赵孙至少壹人无关┐THIEF(赵)∨┐THIEF(孙)
E:钱李至少壹人无关┐THIEF(钱)∨┐THIEF(李)
┐THIEF(赵)∨┐THIEF(孙)THIEF(赵)∨THIEF(钱)
┐THIEF(孙)∨THIEF(钱)THIEF(钱)∨THIEF(孙)
THIEF(钱)
┐THIEF(钱)∨┐THIEF(李)THIEF(钱)
┐THIEF(李)
3.20题略
┐COUPLES(Zhou,Wang)
┐COUPLES(Zhou,Qian)
┐COUPLES(Li,Chen)
┐COUPLES(Xu,Chen)、┐COUPLES(Zhou,Chen)、┐COUPLES(Wu,Chen)、┐COUPLES(Xu,Wu)、┐COUPLES(Zhou,Wu)、┐COUPLES(Zhou,Xu)、WOMAN(Li)、WOMAN(Xu)、WOMAN(Zhou)、WOMAN(Qian)
MAN(Chen)、MAN(Wu)、MAN(Wang)、MAN(Shun)
COUPLES(Zhou,Chen)∨┐COUPLES(Zhou,Chen)矛盾
COUPLES(Zhou,Wu)∨┐COUPLES(Zhou,Wu)矛盾
COUPLES(Zhou,Wang)∨┐COUPLES(Zhou,Wang)矛盾
COUPLES(Zhou,Shun)
COUPLES(Li,Chen)∨┐COUPLES(Li,Chen)矛盾
COUPLES(Li,Wu)不确定
COUPLES(Li,Wang)不确定
COUPLES(Xu,Chen)∨┐COUPLES(Xu,Chen)矛盾
COUPLES(Xu,Wu)∨┐COUPLES(Xu,Wu)矛盾
COUPLES(Xu,Wang)不确定
COUPLES(Qian,Chen)
3.22设有子句集:
{┐P(x)∨Q(x,b),P(a)∨┐Q(a,b),┐Q(a,f(a)),┐P(x)∨Q(x,x)}分别用各种归结策略求出其归结式。

实际上无论采用哪种策略均是如此:(作者选其为此类习题不适合)
3.23设已知:
(1)能阅读的人(动物)是识字的;
(2)海豚不识字;
(3)有些海豚是聪明的。

分别用线性输入策略,祖先过滤策略证明:有些很聪明的人(动物)不识字。

事实:
(x)(CANREAD(x)→SHIZHI(x))
(y)(HAITUN(y)→┐SHIZHI(y))
(z)(HAITUN(z)∧CLEVER(z))
目标否定:
┐(u)(CLEVER(u)∧┐SHIZHI(u))
(u)┐(CLEVER(u)∧┐SHIZHI(u))
(u)(┐CLEVER(u)∨SHIZHI(u))
子句集:
{┐CANREAD(x)∨SHIZHI(x),┐HAITUN(y)∨┐SHIZHI(y),HAITUN(a),CLEVER (a),┐CLEVER(u)∨SHIZHI(u)}
线性输入策略
3.27设已知事实为((P∨Q)∧R)∨(S∧(T∨U))F规则为S→(X∧Y)∨Z
3.28
事实:
GAO(Zhang)、GAO(Wang)、GAO(Li)
R1:┐HUA(x1)→DENG(x1)
R3:DENG(x4)→┐LIKE(x4,雨)
R4:┐LIKE(x5,雪)→┐HUA(x5)
R5:LIKE(Li,x6)→┐LIKE(Wang,x6)
R6:┐(┐LIKE(Zhang,x7))→LIKE(Li,x7)LIKE(Zhang,x7)→LIKE(Li,x7)LIKE(Zhang,雨)、LIKE(Zhang,雪)
目标:
(v)(GAO(v)∧DENG(v)∧┐HUA(v))。

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