人工智能(选择,填空等小题)解读
人工智能复习题库
一、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.谓词逻辑是一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，存在P为真的情况，则称P为（12）。
7.在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.谓词公式与其子句集的关系是（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.在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是（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一个（28），深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（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.在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）。
《人工智能》阅读答案
《人工智能》阅读答案《人工智能》阅读答案一、本大题共7小题，共23分。
阅读下面的材料，完成1―7题。
材料一当年，科学技术的巨大进步推动了人工智能的迅猛发展，人工智能成了全球产业界、学术界的高频词。
有研究者将人工智能定义为：对一种通过计算机实现人脑思维结果，能从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建。
人工智能并不是新鲜事物。
20世纪中叶，“机器思维”就已出现在这个世界上。
1936年，英国数学家阿兰・麦席森・图灵从模拟人类思考和证明的过程入手，提出利用机器执行逻辑代码来模拟人类的各种计算和逻辑思维过程的设想。
1950年，他发表了《计算机器与智能》一文，提出了判断机器是否具有智能的标准，即“图灵测试”。
“图灵测试”是指一台机器如果能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，那么就可以认为这台机器具有智能。
20世纪80年代，美国哲学家约翰・希尔勒教授用“中文房间”的思维实验，表达了对“智能”的不同思考。
一个不懂中文只会说英语的人被关在一个封闭的房间里，他只有铅笔、纸张和一大本指导手册，不时会有画着陌生符号的纸张被递进来。
被测试者只能通过阅读指导手册找寻对应指令来分析这些符号。
之后，他向屋外的人交出一份同样写满符号的答卷。
被测试者全程都不知道，其实这些纸上用来记录问题和答案的符号是中文。
他完全不懂中文，但他的回答是完全正确的。
上述过程中，被测试者代表计算机，他所经历的也正是计算机的工作内容，即遵循规则，操控符号。
“中文房间”实验说明看起来完全智能的计算机程序其实根本不理解自身处理的各种信息。
希尔勒认为，如果机器有“智能”，就意味着它具有理解能力。
既然机器没有理解能力，那么所谓的“让机器拥有人类智能”的说法就是无稽之谈了。
在人工智能研究领域中，不同学派的科学家对“何为智能”的理解不尽相同。
符号主义学派认为“智能”的实质就是具体问题的求解能力，他们会为所设想的智能机器规划好不同的问题求解路径，运用形式推理和数理逻辑的方法，让计算机模仿人类思维进行决策和推理。
人工智能基础(习题卷62)
人工智能基础(习题卷62)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]以下说话正确的是（）A)一个机器学习模型如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的B)如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率不一定会降低C)如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低答案:C解析:一个机器学习模型如果有较高准确率，不能说明这个分类器是好的。
对于不平 衡的数据集进行预测时，正确率不能反映模型的性能。
模型越复杂，在训练集上越容易表现 好，在测试集上越容易表现不好。
2.[单选题]关于卷积层的说法，错误的是（）A)卷积核的尺寸是由人为指定的B)卷积核的参数值是人为指定的C)卷积层可以作为神经网络的隐藏层D)特征图是为卷积层的最终输出答案:B解析:3.[单选题]有两个样本点，第一个点为正样本，它的特征向量是（0, -1）；第二个点为负样本，它的特征向量是（2, 3）,从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM 分类器的分类面方程是（）。
A)2x+_y=4B)x+2y=5C)x+2y=3D)2x-y=0答案:C解析:对于两个点来说，最大间隔就是垂直平分线，因此求出垂直平分线即可。
斜率是 两点连线的斜率的负倒数。
即-1/ （-1-3）/（0-2）=-1/2,可得戶-（l/2）x + C.过中点（0+2） /2, （-1+3）/2）= （1, 1）,可得 c=3/2,故方程为 x+2戶3。
4.[单选题]在具体求解中，能够利用与该问题有关的信息来简化搜索过程，称此类信息为（ ）A)启发信息B)简化信息C)搜索信息D)求解信息答案:A解析:5.[单选题]下列哪个不是RPA实施回报率的评估因素？（）A)成本节省B)生产力提升C)质量改进D)劳动力需求有规律答案:DA)人机交互系统B)机器人-环境交互系统C)驱动系统D)控制系统答案:A解析:7.[单选题]下面不属于人工智能研究基本内容的是()A)机器感知B)机器思维C)机器学习D)自动化答案:D解析:8.[单选题]大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的()A)新一代技术平台B)新一代信息技术和服务业态C)新一代服务业态D)新一代信息技术答案:B解析:9.[单选题]梯度下降算法中，损失函数曲面上轨迹最混乱的算法是以下哪种算法?A)SGDB)BGDC)MGDD)MBGD答案:A解析:10.[单选题]当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？（）A)分类B)聚类C)关联分析D)隐马尔可夫链答案:B解析:11.[单选题]线性判别分析常被视为一种经典的（）技术。
人工智能解读
人工智能解读人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。
通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。
该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。
人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。
约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。
安德里亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。
人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。
当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。
而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。
思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后会演变为机器替换人类。
2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
人工智能定义：人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
[1]关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND））等等问题。
人工智能解读
人工智能解读人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今科技领域备受关注的热门话题。
它是一种通过模拟和复制人类智能行为的技术和方法，旨在使计算机系统能够感知、理解、学习、推理和决策，以完成各种任务。
在不同领域，人工智能的应用已经取得了令人瞩目的成果。
一、人工智能的定义和分类人工智能的定义可以从狭义和广义两个角度来理解。
狭义上，人工智能指的是那些能够完成人类智能任务的计算机系统。
广义上，人工智能还包括那些能够模拟和复制人类智能行为的方法和技术。
根据功能和应用领域的不同，人工智能可以被分为几个不同的类别。
其中，感知智能是指计算机系统通过传感器和摄像头等设备来感知和识别外部信息，如图像和声音。
学习智能是指计算机系统可以根据已有数据和经验进行学习和知识获取，并在新情况下做出决策和推理。
此外，还有推理智能、自然语言处理智能、专家系统等。
这些不同的类别的人工智能技术都在不同的领域中有着广泛的应用，比如医疗、金融、交通等。
二、人工智能的应用领域人工智能技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，医疗影像诊断系统可以通过对大量的医疗图像数据进行学习和分析，辅助医生进行疾病的诊断和治疗方案的制定。
在金融领域，人工智能技术可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测。
在交通领域，智能交通系统可以通过对交通流量和路况的感知和分析，提供实时的交通导航和事故预警。
此外，人工智能还在智能家居、智能客服、智能制造等领域得到广泛应用。
人工智能技术的不断发展和进步，为各个领域带来了更高效、更准确和更智能的解决方案。
三、人工智能的发展和挑战人工智能技术的发展可以追溯到上世纪50年代，经过多年的研究和发展，如今在许多任务上已经超越了人类的能力。
然而，人工智能仍然面临着一些挑战。
首先，人工智能技术的数据需求巨大，对庞大和高质量的数据资源依赖程度很高。
此外，数据的隐私和安全问题也需要引起重视。
其次，人工智能的可解释性和透明度也是一个挑战。
人工智能解读
人工智能解读人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种前沿技术，已经在各个领域展现出了巨大的潜力和应用前景。
它不仅可以帮助人类解决一系列复杂的问题，还能够提供智能化的服务和改善生活质量。
本文将从技术原理、应用领域以及未来发展等方面解读人工智能。
一、技术原理人工智能的技术原理基于机器学习（Machine Learning）和深度学习（Deep Learning）。
机器学习是指通过让计算机自动学习和适应，提高其性能和准确性的一种方法。
而深度学习则是借鉴了人脑神经网络的工作原理，通过多层次神经网络模拟人类的感知和认知能力。
这使得人工智能能够识别图像、语音、文字等信息，并进行智能分析和决策。
二、应用领域人工智能在各个领域的应用愈发广泛。
在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的病历数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
在交通领域，人工智能可以实现车辆的自动驾驶，提高行驶的安全性和效率。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估和交易预测，帮助投资者做出更明智的决策。
此外，人工智能还可以应用于智能家居、智能机器人、农业等众多领域，为人们的生活带来更多便利和效益。
三、未来发展人工智能的发展前景仍然广阔。
随着技术的不断进步和算力的提升，人工智能将可以处理更加复杂和多样化的任务。
例如，人工智能可能会在医疗领域进一步发展，实现精准医疗和个性化治疗；在教育领域，人工智能可以根据学生的学习情况和需求，提供个性化的教学内容和推荐；在工业领域，人工智能可以实现智能制造和自动化生产。
此外，人工智能还有望在解决环境问题、开展太空探索等方面发挥重要作用。
总结人工智能作为一种前沿技术，正在改变人们的生活方式和社会发展。
通过技术原理的解析，我们可以更好地理解人工智能的工作原理；通过揭示人工智能的应用领域，我们可以看到人工智能正在渗透到各个行业和领域；通过展望未来的发展，我们可以预见到人工智能将继续推动社会的进步和发展。
人工智能--经典考试试题与答案复习进程
一、选择题(每题1分，共15分) 1、AI 的英文缩写是 A)Automatic In tellige nee B)Artifical In tellige nee C ）Automatice In formatio n D ）Artifical In formatio n2、 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（subsumed ）C ）空子句3、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4、 语义网络表达知识时，有向弧 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5、（A T B ） A A => B 是 A ）附加律B ）拒收律C ）假言推理D ）US6、命题是可以判断真假的 A ）祈使句B ）疑问句C ）感叹句D ）陈述句7、仅个体变元被量化的谓词称为A ） 一阶谓词B ）原子公式C ）二阶谓词D ）全称量词 8 MGU 是 A ）事实 B ）规则 C ）控制与元知识 D ）关系11、谓词逻辑下，子句，C1=L V C1 ‘ , C2= ? L/ C2 若b 是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（）A ）明斯基B ）.扎德C ）图林D ）冯诺依曼 15.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 ）模式识别二、填空题（每空1.5分，共30分） 1、不确定性类型按性质分：， _____________________ ,2、 在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有的子句；含有 ______________________ 的子句；子句集中被别的子句 _________________ 的子句。
人工智能考试必备之选择、填空 判断
一、答案
1、 2、 3、 4、 5、 6、 7、 环境、学习、知识库、执行 智能机器、模仿和执行人脑 规则正向演绎系统、规则逆向演绎系统、规则双向演绎系统 神经计算、模糊计算、进化计算 启发式信息、估计节点位于解路径上的希望 重心法、最大隶属度法、系数加权平均法、隶属度限幅元素平均法 可解节点、不可解节点
D、尼尔逊（Nilsson） B、状态和算符 D、槽和值
10、尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但是，当前国际人工智能的主流派仍属 于： A、连接主义 四、答案： 1、D 2、D 3、B B、符号主义 4、C 5、B 6、D C、行为主义 7、C 8、A D、经验主义 9、C 10、B
五、选择题（15 分） 1、在自动定理证明研究方面在国际上有影响的我国知名科学家是： A. 钱学森 A、1948 年 B. 华罗庚 B、1946 年 C. 宋健 C、1956 年 D. 吴文俊 D、1961 年 2、被认为是人工智能“元年”的时间应为： 3、被誉为国际“人工智能之父”的是： A、图灵（Turing） C、傅京孙（K.S.Fu） 4、语义网络的组成部分为： A、框架和弧线 C、节点和链 B、状态和算符 D、槽和值 B、费根鲍姆（Feigenbaum） D、尼尔逊（Nilsson）
5、尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但是，当前国际人工智能的主流派仍属 于： A、连接主义 B、符号主义 C、行为主义 D、经验主义
6、消解原理是一种用于 A、 表达式变换的推理规则 C、一定的子句公式的推理规则 7、下列哪个系统属于新型专家系统？ A、多媒体专家系统 C、军事专家系统 8、机器学习的一个最新研究领域是： A. 数据挖掘 A. 专家系统 B. 神经网络 B. 分散控制 C. 类比学习 C. Agent(艾真体) D. 自学习 D. 互联网 9、分布式人工智能研究和新领域是： 10、人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为： B、实时专家系统 D、分布式专家系统 B、 变量运算的推理规则 D 、规则演绎的推理规则
什么是人工智能呢阅读分析 什么是人工智能呢答题技巧
什么是人工智能呢阅读分析什么是人工智能呢答题技巧人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发能够模拟和执行人类智能任务的技术和系统。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，已经在各个行业和领域取得了广泛应用。
人工智能的基本概念是模拟人类智能。
它可以帮助解决那些对于人类来说相对困难或耗时的任务，例如大数据分析和决策制定。
通过机器学习算法，人工智能系统可以自动识别和理解大量输入数据，提供准确的分析结果。
一种常见的人工智能技术是机器学习（Machine Learning）。
机器学习是一种通过让计算机自己学习和改进的方法，而不是手动编程。
它通过分析和识别数据中的模式和规律，从而能够对未来的事件进行预测和决策。
对于理解人工智能的方法，首先需要了解人工智能的基本概念和原理。
其次，我们还需要了解各种人工智能技术的应用场景和工作原理。
举例来说，神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互作用的计算模型，它被广泛应用于图像和语音识别。
而自然语言处理技术（Natural Language Processing, NLP）可以让计算机理解和处理人类语言，实现智能对话和机器翻译。
人工智能的发展和应用取得了巨大的突破。
例如，在医疗领域，人工智能可以用于诊断和治疗辅助。
通过对大量病例和医疗数据进行分析，人工智能系统可以提供准确的诊断结果，并给出治疗建议。
此外，在交通运输、金融服务、农业和制造业等领域也都有广泛的应用。
在应对人工智能答题时，有几个关键的技巧可以帮助我们更好地理解和回答问题。
首先，我们要仔细阅读问题，确保理解问题的要求和背景。
其次，我们可以分析问题的关键字和限定词，以便更好地理解问题的重点和答案所在。
如果可能，可以尝试将问题转化为更简单的形式，以便更好地解决。
最后，我们要注意理解和分析问题中的条件和前提，并根据提供的信息寻找答案。
总之，人工智能作为一种模拟和执行人类智能任务的技术，已经在各行各业中发挥了重要作用。
高中人工智能测试题及答案
高中人工智能测试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能（AI）的英文缩写是什么？A. AIB. IAC. AIID. AIO2. 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. 人工智能之父是谁？A. Alan TuringB. John von NeumannC. Marvin MinskyD. Isaac Newton4. 以下哪个算法不是用于机器学习的？A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 快速排序5. 以下哪个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. 以上都是6. 神经网络中，神经元的连接权重通常使用什么方法进行调整？A. 遗传算法B. 梯度下降C. 模拟退火D. 随机搜索7. 以下哪个是人工智能的伦理问题？A. 数据安全B. 隐私保护C. 自动化失业D. 以上都是8. 以下哪个是深度学习的关键技术？A. 卷积神经网络（CNN）B. 决策树C. 逻辑回归D. 随机森林9. 以下哪个不是人工智能的核心技术？A. 机器视觉B. 语音识别C. 量子计算D. 知识图谱10. 以下哪个是人工智能的发展趋势？A. 增强现实（AR）B. 虚拟现实（VR）C. 机器自主学习D. 以上都是答案：1-5 ACBDD6-10 BACD二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述人工智能的定义及其主要应用领域。
答：人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
主要应用领域包括机器视觉、语音识别、自然语言处理、机器人、推荐系统等。
2. 什么是深度学习，它在人工智能中扮演什么角色？答：深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它通过模拟人脑处理信息的方式，使计算机能够识别模式和数据特征。
在人工智能中，深度学习是实现复杂任务的关键技术，如图像和语音识别。
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对于“图灵测试”,美国哲学家约翰·西尔勒提出了异议,他用一个现在称为中文屋
子的假设,试图说明即便是一台计算机通过了图灵测试,也不能说它就真的具有了智
能。
智能可分为:符号智能、计算智能
人工智能的研究内容包括……
在人工智能的研究中最基本最核心的技术有表示、运算和搜索。
在人工智能的研究发展中有多种不同的主张,3个主要学派。在人工智能的研究
发展中有多种不同的主张,其中比较典型的有3个主要学派:符号主义学派、连结主
义学派、行为主义学派。
PROLOG语言只有三种语句,它们分别是事实、规则和问题。
Turbo PROLOG中变量是以大写字母或下划线开头的字母、数字和下划线序列;
或者只有一个下划线,这后一种变量称为无名变量。
一个完整的Turbo PROLOG程序一般包括常量段、领域段、数据库段、谓词
段、目标段和子句段等六个部分。实际编程应用中一个程序不一定要包括上述所有
段, 但一个程序至少要有一个predicates(谓词段、clauses(子句段和goal段,相对于其
它语言来说goal段,相当于主程序。
一个PROLOG程序, 其问题就相当于主程序, 其规则就相当于子程序, 而其事实
就相当于数据。
事实、规则和问题是PROLOG的三种基本语句,在PROLOG程序中的规则和
事实可连续排列在一起, 其顺序可随意安排……。
PROLOG中并无专门的分支和循环语句,不过用PROLOG能实现分支和循环程
序结构。
PROLOG的基本数据类型及其示例。
表的匹配合一,表头表尾……
图搜索技术是人工智能中的核心技术,这里的图是指由节点和有向边组成的网
络。按照连接同一节点的各边间的逻辑关系划分,图可分为或图和与或图。
在图搜索算法中往往要用到CLOSED表和OPEN表两个表,其中前者用来专门
记录考查过的节点,后者用来专门登记待考察的节点。
图搜索技术是人工智能中的核心技术,图是指由节点和有向边组成的网络。按
照连接同一节点的各边间的逻辑关系划分,图可分为或图和与或图。
对于状态图搜索,人们已经提出了许多策略,它们大体上可以分为盲目搜索和启
发式搜索两大类,在启发式搜索中,其关键的问题是启发函数的确定。
启发式搜索未必一定比盲目式搜索好。
问题归约法就是先把问题分解为子问题和子-子问题,然后解决较小的问题。
在与或图中,本原问题对应的是已知条件、直接可得到答案的基本问题等,它的
代价为零。
知识表示是人工智能的重要研究内容之一,其主要的表示方法有:状态空间法、
问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表示法等。
基于谓词逻辑的归结原理除了能用于对已知结果的证明外,还能用于对未知结
果的求解,不过此时需要用到一个辅助谓词。
什么叫文字
纯文字
在基于谓词逻辑的机器推理中常用的归结策略
不含任何文字的子句成为空子句,记为“口”或NIL,它在基于谓词逻辑的计算机
推理中具有重要的作用。
原子谓词公式及其否定称为文字,若干个文字的析取式称为一个子句。
子句是若干个文字的析取,谓词公式可以通过若干个步骤的处理转化为子句集;
谓词公式G不可满足当且仅当其子句集S不可满足。
产生式系统由三部分组成,它们是产生式规则库、动态数据库和推理机。
产生式与逻辑蕴含式非常相似,逻辑蕴含式是产生式,它只是一种……
产生式的推理可分为正向推理与反向推理。
PROLOG的规则恰好能直接表示产生式规则,PROLOG的事实也恰好能表示产
生式系统中的事实,PROLOG的动态数据库也刚好可用来实现产生式系统的动态数
据库,程序中的目标也就是产生式系统的运行目标,PROLOG的翻译程序本身就是一
个推理机。这就是说,PROLOG语言本身恰好就是一个产生式系统框架或实现工
具。
框架适合表达结构性的知识,概念、对象等知识最适于用框架表示;框架的槽就
是对象的属性或状态,槽值就是属性值或状态值。不仅如此,框架还可以表示行为(动
作,所以,有些过程性事件或情节也可用框架网络来表示。
基于框架的推理是继承,操作有匹配、搜索与填槽。
面向对象知识表示是最结构化的知识表示方法。面向对象知识表示很类似于框
架。
语义网络不仅可以表示事物的属性、状态、行为等,而且更适合于表示事务之
间的关系或联系有……
语义网络是由节点和边组成的一种有向图,边上的标记就是边的语义。
贝叶斯网络是一种以随机变量为节点, 以条件概率为节点间关系强度的有向无
环图。它是描述事物之间因果关系或依赖关系的一种直观图形,其节点一般可代表
事件、对象、属性或状态;有向边一般表示节点间的因果关系。
狭义上讲,知识或信息中的不确定性是指描述随机事件或随机现象所表现出的
不确定性——这种不确定性一般用概率来刻画。
广义不确定性进一步划分可分为:(狭义不确定性、不确切性(模糊性、不完全
性、不一致性、时变性……。
不确定性推理等于符号推演+新都计算
一个完整的机器学习过程包括知识生成过程、经验积累过程和知识运用过程。
机器学习可分为信息、发现和知识三个要素,它们分别是机器学习的对象、方
法和目标。
对生物神经元作以适当的结构简化和功能抽象,就得到所谓的人工神经元。常
见的神经元特性函数有阈值型、S型、分段线性型。
知识发现的任务有:概念描述、聚类、建模……
能够表征或刻画被识对象类属特征的信息模型称为对象的模式,最常用的模式
表示形式有向量和字符串。
在模式识别中,距离分类法又可以分为标准模式法,平均距离法,最邻近法等。
句子并非单词的简单罗列,在对一个句子作词法分析后,还必须对整个句子的语
法、语义、语用、作进一步分析,才能产生表示句子语义的目标表示。
自然语言理解包括语音理解和文字理解。几乎所有文字资料都是由语句组成的
——因此语句理解是文字理解的基础,亦即语句应该是语言理解的最小单位。而要
理解一个语句,需建立起一个和该简单句相对应的机内表达。
知识库中的知识一般包括专家知识、领域知识和元知识
能根据学生的特点、弱点和基础知识,以最适当的教案和教学方法对学生进行
教学和辅导的专家系统是教学专家系统
智能系统的建造涉及智能系统的硬件原理、软件体系结构和实现等技术。
智能操作系统主要有三大特点分布性、智能性、并行性
语义网络所描述的事物之间的关系有实例关系、分类关系、组装(整体与部分
关系、所属关系等。
哪些是产生式:产生式与逻辑蕴含式之间的关系