人工智能經(jīng)典考試題目,例題

1、基于規(guī)則的專家系統(tǒng)1,基于規(guī)則的專家系統(tǒng)有5個(gè)部分組成：知識(shí)庫、數(shù)據(jù)庫、推理引擎、和用戶界面A.解釋設(shè)備B.外部接口C.開發(fā)者接口D,調(diào)試工具2 .前向（正向）推理是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。推理從已知的數(shù)據(jù)開始，依次執(zhí)行每條可執(zhí)行的規(guī)則，規(guī)則所產(chǎn)生的新的事實(shí)被加入到數(shù)據(jù)庫中，直到?jīng)]有規(guī)則可以被執(zhí)行為止。請(qǐng)根據(jù)以下的數(shù)據(jù)庫和知識(shí)庫推出有哪些元素被加入到數(shù)據(jù)庫中前向鏈接推理00口四口A. NXYZB. LXYZC. NLXZD. LNXY3 .關(guān)于專家系統(tǒng)，以下說法錯(cuò)誤的是A.允許不精確的推理，但不能處理不完整、不確定和模糊的數(shù)據(jù)B.當(dāng)數(shù)據(jù)不完賬或模糊時(shí)，有可能會(huì)出錯(cuò)C,當(dāng)需要新知識(shí)時(shí)，很容易實(shí)現(xiàn)調(diào)整。D.提

2、供知識(shí)與處理過程明確分離的機(jī)制4.對(duì)于規(guī)則的專家系統(tǒng)的缺點(diǎn)，下列說法錯(cuò)誤的是A.規(guī)則之間的關(guān)系不明確B.低效的搜索策略C.沒有學(xué)習(xí)能力D.沒有統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)5.對(duì)于規(guī)則的專家系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，下列說法正確的是A.規(guī)則之間的關(guān)系透明B.高效的搜索策略C.處理不完整、不確定的知識(shí)D.具備學(xué)習(xí)能力基于規(guī)則的專家系統(tǒng)中的不確定性管理6 .專家系統(tǒng)中不確定性知識(shí)的來源一般分為4種：弱暗示、未知數(shù)據(jù)，以及合并不同專家觀點(diǎn)時(shí)的困難A.不完整的信息B.不一致的信息C.不確定的信息D.不精確的語言7 .有一同學(xué)，考試成績(jī)數(shù)學(xué)不及格的概率是0.15,語文不及格的概率是0.05,兩者都不及格的概率為0.03,在一次考試中，已

3、知他數(shù)學(xué)不及格，那么他語文不及格的概率是多少？A.0.2B.0.25C.0.4D.0.68.擲三枚骰子，事件A為出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)之和等于5的概率為A. 1/18B. 1/36C.1/72D.1/1089 .下列哪個(gè)符合著名的貝葉斯公式A. P(Ai/B)=P(Ai)xP(B/Ai)IE(P(Aj)xP(B/Aj)B. P(Ai/B)=P(Ai)xP(Ai/B)/2(P(Aj)xP(B/Aj)C. P(Ai/B)=P(B)xP(B/Ai)/2(P(Aj)xP(B/Aj)D. P(Ai/B)=P(Ai)xP(B/Ai)/'(P(Bj)xP(B/Bj)10 .以下說法錯(cuò)誤的是A.要想使用貝葉斯方法

4、，論據(jù)間不一定滿足條件獨(dú)立B.確信因子理論是貝葉斯方法的常用替代方法C.當(dāng)概率未知或不易獲得時(shí)，會(huì)使用確信因子D.確信因子理論為專家系統(tǒng)中的不確定性管理提供了一個(gè)判斷方法模糊專家系統(tǒng)11 .模糊或多值邏輯是波蘭的邏輯學(xué)家和哲學(xué)家引入的A. LotfiZadehB. MaxBlackC.JanLukasiewiczD.MaxVagueness12 .關(guān)于模糊專家系統(tǒng)，下列說法錯(cuò)誤的A.模糊邏輯能反應(yīng)人類是怎么樣思考的，它嘗試模擬人類的預(yù)感、決策制定和常識(shí)B.模糊依賴模糊集理論，模糊邏輯只是該理論的一小部分C.模糊集可以簡(jiǎn)單地定義為具有明確邊界的集合D.模糊集提供跨越邊界時(shí)平穩(wěn)過渡的能力13 .對(duì)

5、于模糊集的操作，下列寫法錯(cuò)誤的是A.結(jié)合性AU(bUC)=(AUB)UCB.哥等性AUA=A,AAA=AC.恒等性AUX=X,AnX=AD.德摩根定律(AUB)=AUB14 .下列說法錯(cuò)誤的是A.模糊規(guī)則用來獲取人類的知識(shí)B.建立模糊系統(tǒng)是一個(gè)迭代的過程C.調(diào)試是在建立模糊系統(tǒng)中最單調(diào)和費(fèi)力的過程D.和二值的布爾邏輯一樣，模糊邏輯是二值的15 .常用的模糊判決方法不包括A.重心法B.二分法C.最大隸屬度法D.系數(shù)加權(quán)平均法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)16 .為了解決如何模擬人類的感性思維，例如視覺理解、直覺思維、悟性等，研究者找到一個(gè)重要的信息處理的機(jī)制是A.專家系統(tǒng)B.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.模式識(shí)別D.智能代理1

6、7 .對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下列說法錯(cuò)誤的是A.機(jī)器學(xué)習(xí)涉及適應(yīng)性機(jī)制，使得計(jì)算機(jī)能夠從經(jīng)驗(yàn)、實(shí)例、類比中學(xué)習(xí)。B.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一些非常復(fù)雜并高度互聯(lián)的，被稱作神經(jīng)元的處理器組成，這和人腦中的生物神經(jīng)元類似。C.多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程和感知器是一樣的D.Hopfield網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法有兩個(gè)基本的階段：存儲(chǔ)和檢索18 .人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字母簡(jiǎn)稱為A. ANCB. BAMC. ANND. CNN19 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性不包括A.沒有辦法進(jìn)行特征學(xué)習(xí)B.比較容易過擬合C.訓(xùn)練速度比較慢D.較弱的容錯(cuò)能力20 .神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征不包括A.較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力B.大規(guī)模、自組織、自適應(yīng)的非線性動(dòng)力系統(tǒng)C.能較好的模擬

7、人的形象思維D.訓(xùn)練速度較快進(jìn)化計(jì)算21 .遺傳之父是A.孟德爾B.約翰霍蘭德C.安阿伯D.戈德堡22 .關(guān)于進(jìn)化計(jì)算，下列說法錯(cuò)誤的是A.以自然選擇和遺傳的計(jì)算模型為基礎(chǔ)的，獲取人工智能的方法，稱作進(jìn)化計(jì)算。B.遺傳算法的工作原理是，發(fā)現(xiàn)和重組好的圖式一一即候選方案中好的組件C.進(jìn)化策略并不是純粹的數(shù)值優(yōu)化過程，它和蒙特卡洛的搜索方法類似D.遺傳編程是進(jìn)化計(jì)算領(lǐng)域的最新發(fā)展成果23 .關(guān)于遺傳算法的思想，以下選項(xiàng)正確的是種群中的交叉繁殖種群中個(gè)體的選擇種群中個(gè)體的變異A.B.C.D.24 .關(guān)于遺傳算法和進(jìn)化策略，下列說法錯(cuò)誤的是A.遺傳算法同時(shí)使用交叉和突變操作B.進(jìn)化策略僅使用交叉操作C

8、.進(jìn)化策略不需要用編碼的形式來表示問題D.進(jìn)化策略使用純粹的數(shù)值優(yōu)化計(jì)算25 .在使用遺傳編程來解決問題之前，必須先執(zhí)行5個(gè)預(yù)備步驟:選擇基本函數(shù)集確定控制運(yùn)行的參數(shù)定義適應(yīng)性函數(shù)確定終端集合選擇指定運(yùn)行結(jié)果的方法A.B.C.D.26 .假設(shè)要尋找函數(shù)（15x-x2）在x的范圍為015時(shí)的最大值。染色體用4個(gè)基因構(gòu)建,一下染色體串適應(yīng)性最強(qiáng)的應(yīng)該是A.1100B.0100C.0111D.1001數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)27 .數(shù)據(jù)挖掘的過程包括了5個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的步驟：_,_,_,_,最后解釋結(jié)果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)清理A.B.C.D.28 .數(shù)據(jù)挖掘不是一個(gè)單一的方法，而是不同工具和

9、技術(shù)的異構(gòu)組合。這些工具和技術(shù)不包括A.查詢工具B.統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)據(jù)可視化工具C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)-模糊系統(tǒng)D.主成分分析29 .關(guān)于數(shù)據(jù)發(fā)掘，下列說法錯(cuò)誤的是A.數(shù)據(jù)挖掘的成功經(jīng)常依賴于數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇B.雖然數(shù)據(jù)可視化具有很明顯的吸引力，高維數(shù)據(jù)上的圖形挖掘卻不能夠很輕易地完成C.主成分分析能在不明顯丟失信息的情況下降低數(shù)據(jù)維度D.數(shù)據(jù)挖掘就是從處理過后的數(shù)據(jù)中進(jìn)行知識(shí)提取30 .關(guān)于k-means算法的優(yōu)點(diǎn)，不正確的是A.是解決聚類問題的一種經(jīng)典算法，簡(jiǎn)單、快速。B.對(duì)處理大數(shù)據(jù)集，該算法是相對(duì)可伸縮和高效率的。C.它對(duì)于“躁聲”和孤立點(diǎn)數(shù)據(jù)并不敏感D.它的復(fù)雜度是0(nkt),其中，n是

10、所有對(duì)象的數(shù)目，k是簇的數(shù)目/是迭代的次數(shù)。31.會(huì)堂有20排，每排有20個(gè)座位，甲告訴消息A,此人在第十排，則P(A)=?,I(A)=?A.1/20,-ln20B.1/20C.1/10D.1/10ln20-ln20ln2032.關(guān)于信息量，下列說法錯(cuò)誤的是A.信息論的創(chuàng)始人為ShannonB.信息量是事件發(fā)生概率的不連續(xù)函數(shù)C.信息量是有限值D.如果事件A和事件B的發(fā)生是相互獨(dú)立的，則獲知事件A和事件B將同時(shí)發(fā)生的信息量是單獨(dú)獲知兩事件發(fā)生的信息量之和。概述、混合智能系統(tǒng)、ppt中其他知識(shí)點(diǎn)33.AI的英文縮寫是A.B.C.AutomaticIntelligenceArtificialInt

11、elligenceAutomaticeInformationD.ArtificialInformation34.1997年卡斯帕羅夫再次與經(jīng)過改進(jìn)的“”對(duì)壘，結(jié)果以2.5:3.5的比分?jǐn)”?。B.深思C.阿爾法狗D.深藍(lán)35 .被譽(yù)為國(guó)籍“人工智能之父”的是A.圖靈B.馮諾依曼C.雨果德加里斯D.尼爾遜36 .自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）可以表達(dá)成包括6個(gè)層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但不包括A.歸一化層B.去模糊化層C.總結(jié)層D.輸出層37.2017年5月，在中國(guó)烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)上，AlphaGo與排名世界第一的世界圍棋冠軍對(duì)戰(zhàn),以3比0的總分獲勝。A.李世石B.時(shí)越C.柯潔D.唐韋星38 .關(guān)于模糊專家系統(tǒng)，下列說法錯(cuò)誤的是A.模糊邏輯并不是說邏輯本身是模糊的，而是指用于描述模糊的邏輯B.模糊集很難校正含糊的知識(shí)。C.模糊邏輯的基