人工智能期末試題卷

1、XXXX2021至20竺一學(xué)年第1學(xué)期?人工智能技術(shù)? 課程測試A 卷大題得分計科系級專業(yè)學(xué)號題號一一三四五六七八九十總分得分閱卷選擇題：2分X 10=20分1 .人工智能AI的英文全稱最早于1956年在達(dá)特茅斯會議上被提出.這是歷史上第一次人工智能研討會,也被廣泛認(rèn)為是人工智能誕生的標(biāo)志.A. Automatic IntelligenceB. Artifical IntelligenceC. Automatice InformationD. Artifical Information2 .所謂不確定性推理是從的初始證據(jù)出發(fā),通過運(yùn)用的知識,最終推出具有一定程度的不確定性但卻是合理或者近乎合理

2、的結(jié)論的思維過程.A.不確定性,確定性B.確定性,確定性C確定性,不確定性D.不確定性,不確定性3 .要想讓機(jī)器具有智能,必須讓機(jī)器具有知識.因此,在人工智能中有一個研究領(lǐng)域, 主要研究計算機(jī)如何自動獲取知識和技能,實(shí)現(xiàn)自我完善,這門研究分支學(xué)科叫A.概率推理 B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) C.機(jī)器學(xué)習(xí) D.智能搜索4 .下面幾種搜索算法中,不完備的搜索算法是A.廣度優(yōu)先搜索B. A*搜索C迭代深入深度優(yōu)先搜索5.人工智能的目的是讓機(jī)器能夠 A.模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能C完全代替人的大腦D.貪婪搜索,以實(shí)現(xiàn)某些腦力勞動的機(jī)械化B.和人一樣工作D.具有智能6.在一個監(jiān)視學(xué)習(xí)問題f:x -y中,輸出y的值域是連續(xù)

3、的,例如實(shí)數(shù)集 R,那么這是 個問題.A.分類B.聚類C.回歸 D.降維命題教師 柯余洋 共一6頁,第 1頁7.牙醫(yī)問題中關(guān)于3個變量的全聯(lián)合分布如下表所示,通過查表計算概率P C cavity V toothache=.toothache? toothachecatch?catchcatch?catchcavity.108.012.072.008?cavity.016.064.144.5768 .在練習(xí)手寫數(shù)字圖片識別模型時,首先接收到很多名志愿者提供的一系列帶標(biāo)簽的圖片數(shù)據(jù),以此為根底程序?qū)W習(xí)如何更好地進(jìn)展識別,那么在該設(shè)定中指標(biāo)measure P是 .A.對輸入圖片進(jìn)展識別B.分析志愿者

4、提供的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)C識別準(zhǔn)確率D.圖片數(shù)據(jù)的標(biāo)簽9 . 一個智能體在學(xué)習(xí)時收集到一系列的傳感輸入 xi ,但是其對應(yīng)的輸出yi并沒有給出 智能體依然想要構(gòu)造一個關(guān)于輸入 X的模型用于推理、決策以與預(yù)測等,此時學(xué)習(xí)的種類 為.A.監(jiān)視學(xué)習(xí)B.無監(jiān)視學(xué)習(xí)C半監(jiān)視學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)10 .以下局部搜索算法中屬于貪婪算法的是A.爬山法搜索B.模擬退火搜索C局部剪枝搜索D.遺傳算法大題得分.填空題1分X 20=20分1 .學(xué)術(shù)界有四種對人工智能的定義,分別是類人行為、 、和 ,其中 是本課程學(xué)習(xí)的主要容,其定義可概括為 .2 .在二人博弈問題中,最常用的一種分析技術(shù)是 ,這種方法的思想是先生成一顆 博弈樹,

5、然后再計算其倒推f值.但它的效率較低,因此人們在此根底上又提出了 3 .智能體的任務(wù)環(huán)境屬性為可觀察性、確定性、片段性、靜態(tài)性、離散性以與智能體數(shù).那么計時棋賽對應(yīng)的任務(wù)環(huán)境屬性為完全可觀察的、多智能體的4 . Pa是一個先驗(yàn)概率,那么Pa|b是后驗(yàn)概率也叫 .如果兩個變量A和 B是完全獨(dú)立的,那么P(A, B) = .如果A和B在給定C的情況下是條件獨(dú)立的, 那么P(B |A, C) = .利用以上性質(zhì)建立的概率推理模型叫作 .5 .使用遺傳算法進(jìn)展局部搜索時,首先初始化種群,計算個體的適應(yīng)度函數(shù),然后通 過,操作生成新種群,直到找出最優(yōu)個體.6 .普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層神經(jīng)元組成,分別是 _、

6、隱含層和輸出層,為了使模型精度更高, 我們增加了隱含層的層數(shù)使模型變?yōu)?簡做題共20分大題得分1 .什么是智能體.4分小題得分:裝訂線2 .形式化定義“真空吸塵器問題.4分小題得分狀態(tài)：行動：目標(biāo)測試：路徑消耗：3 .列舉出至少五個機(jī)器學(xué)習(xí)的算法名稱+ 15分小題得分4 .在欠擬合和過擬合兩種情況下描述機(jī)器學(xué)習(xí)模型的練習(xí)誤差和測試誤差大小.作出隨著模型復(fù)雜度的增加,兩種誤差變化的趨勢圖.7分小題得分四.綜合計算題共40分大題得分小題得分io RwhareHArad366Buc II JICM0C raima間lk>llE'Nd242聞Fa削 ras73(riui jju77Hir

7、Mxva151】a、i226Li愣寸Z44StrhailU卻1Nrainr網(wǎng)Oradr4加Pimti98Rimnkv Miwa193SilHu253TbiusuruWfr/lcrnjKIVashir1的/rrim)3741 .跟蹤貪婪搜索和A*搜索算法使用直線距離啟發(fā)式hsLD求解從Lugoj到Bucharest問題的過程.按順序列出貪婪算法探索的節(jié)點(diǎn)和其f值,A*算法探索的節(jié)點(diǎn)和其g,h,f值.求解過程中不考慮預(yù)防重復(fù)狀態(tài).8分A*搜索:擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)nLg hf0244 244擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)nghf擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)nghf2 .在澳大利亞地圖染色問題中分別使用前向檢驗(yàn)和弧相容兩種方法進(jìn)展約束傳播.完善如卜表所

8、示的傳播過程.7分前向檢驗(yàn):小題得分WANTQNSWVSAT初始紅綠藍(lán)紅綠藍(lán)紅綠藍(lán)紅綠藍(lán)紅綠藍(lán)紅綠藍(lán)紅綠藍(lán)WA紅紅Q=t紅綠V端紅綠藍(lán)弧相容當(dāng)前WA紅,Q= 錄:WANTQNSWVSAT當(dāng)前紅藍(lán)綠紅藍(lán)紅綠藍(lán)藍(lán)紅綠藍(lán)SZ NSWNSW> SAV NSWSZ NT3 .如以下圖博弈樹,最下方數(shù)字是終止節(jié)點(diǎn)的效用值.請對該博弈樹做如下工作：1計算各節(jié)點(diǎn)準(zhǔn)確的極小極大值標(biāo)記在節(jié)點(diǎn)旁；2利用a- B剪枝技術(shù)剪去不必要的分枝直接在對應(yīng)分枝上畫X.8分-1 4 -2 213 56 4 2 -1 -2 4 65 -24 .使用蟻群算法求解4個城市A B、C、D的TSP問題.城市間距離矩陣為 D,初始化各 路徑信息素p ij =0.3,參數(shù)設(shè)置a =1, 0=2.第一輪迭代時一只螞蟻從 C點(diǎn)出發(fā).10分共 6 頁,第 5 頁小題得分(1)求其第一次選擇A、R(2)假設(shè)輪盤隨機(jī)數(shù)固定為2 42 O15 0 23