人工智能2012年試題

1、人工智能2012年試題一、計算機的主要領(lǐng)域有哪些，說明人工智能在其中的地位及其作用。答:下面，對上述部分應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行一些簡單介紹：科學(xué)計算（或稱為數(shù)值計算）早期的計算機主要用于科學(xué)計算。目前，科學(xué)計 算仍然是計算機應(yīng)用的一個重要領(lǐng)域，如高能物理、工程設(shè)計、地震預(yù)測、氣象預(yù)報、 航天技術(shù)等。數(shù)據(jù)處理（信息管理）用計算機來加工、管理與操作任何形式的數(shù)據(jù)資料，如 企業(yè)管理、物資管理、報表統(tǒng)計、帳目計算、信息情報檢索，主要包括數(shù)據(jù)的采集、轉(zhuǎn) 換、分組、組織、計算、排序、存儲、檢索等。輔助工程計算機輔助設(shè)計、制造、測試（CAD/CAM/CAT）。用計算機輔助進(jìn) 行工程設(shè)計、產(chǎn)品制造、性能測試；辦公自動化

2、；經(jīng)濟(jì)管理；情報檢索；自動 控制；模式識別等。生產(chǎn)自動化 利用計算機對工業(yè)生產(chǎn)過程中的某些信號自動進(jìn)行檢測，并把檢 測到的數(shù)據(jù)存入計算機，再根據(jù)需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。人工智能開發(fā)一些具有人類某些智能的應(yīng)用系統(tǒng)，如計算機推理、智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)、 專家系統(tǒng)、機器人等。人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機學(xué)科的一個分支，二十世紀(jì)七 十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一（空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能）。也被認(rèn) 為是二十一世紀(jì)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）三大尖端技術(shù)之一。這是因為近三 十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，

3、 人工智能已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思 考、規(guī)劃等）的學(xué)科，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機， 使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計算機科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言 學(xué)等學(xué)科?？梢哉f幾乎是自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計算機 科學(xué)的范疇，人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實踐和理論的關(guān)系，人工智能是處于思維科 學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次，是它的一個應(yīng)用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限于邏輯思維， 要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展，數(shù)學(xué)

4、常被認(rèn)為是多種學(xué) 科的基礎(chǔ)科學(xué)，數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域，人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具，數(shù)學(xué) 不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用，數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科，它們將互相促進(jìn) 而更快地發(fā)展。人工智能是一門研究用計算機來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能的交叉學(xué) 科，所以人工智能問題的求解也是以知識為基礎(chǔ)的。如何從現(xiàn)實世界中獲取 知識、如何將已獲得的知識以計算機內(nèi)部代碼的形式加以合理的表示以便于 存儲，以及如何運用這些知識進(jìn)行推理以解決實際的問題，即知識的獲取、 知識的表示和運用知識進(jìn)行推理是人工智能學(xué)科研究的3個主要問題。電子計算機是迄今為止最有效的信息處理工具，以至于人們稱它為“電 腦”。但現(xiàn)在的普

5、通計算機系統(tǒng)的智能還相當(dāng)?shù)拖?，譬如缺乏自適應(yīng)、自學(xué) 習(xí)、自優(yōu)化等能力，也缺乏社會常識或?qū)I(yè)知識等，而只能是被動地按照人 們?yōu)樗孪劝才藕玫墓ぷ鞑襟E進(jìn)行工作。因而它的功能和作用就受到很大的 限制，難以滿足越來越復(fù)雜和越來越廣泛的社會需求。既然計算機和人腦一 樣都可進(jìn)行信息處理，那么是否也能讓計算機同人腦一樣也具有智能呢？這 正是人們研究人工智能的初衷。事實上，如果計算機自身也具有一定智能的話，那么，它的功效將 會發(fā)生質(zhì)的飛躍，成為名副其實的電“腦”。這樣的電腦將是人腦更為有效 的擴(kuò)展和延伸，也是人類智能的擴(kuò)展和延伸，其作用將是不可估量的。例如， 用這樣的電腦武裝起來的機器人就是智能機器人。智能機

6、器人的出現(xiàn)，將標(biāo) 志著人類社會進(jìn)入了一個新的時代。研究人工智能也是當(dāng)前信息化社會的迫切要求。人類社會現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入 了信息化時代。但信息化的進(jìn)一步發(fā)展，就必須有智能技術(shù)的支持。例如， 當(dāng)前迅速發(fā)展著的國際互聯(lián)網(wǎng)Internet就強烈地需要智能技術(shù)。特別是當(dāng) 我們要在Internet上構(gòu)筑信息高速公路時，其中有許多技術(shù)問題就要用人 工智能的方法來解決。這就是說，人工智能技術(shù)在Internet和未來的信息 高速公路上將發(fā)揮重要作用。智能化也是自動化發(fā)展的必然趨勢。自動化發(fā)展到一定水平，再向 前發(fā)展就是智能化，即智能化是繼機械化、自動化之后，人類生產(chǎn)和生活中 的又一個技術(shù)特征。另外，研究人工智能，對探

7、索人類自身智能的奧秘也可提供有益的 幫助。因為我們可以通過電腦對人腦進(jìn)行模擬，從而揭示人腦的工作原理， 發(fā)現(xiàn)自然智能的淵源。計算機的主要應(yīng)用領(lǐng)域有：科學(xué)計算，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)交互， 人工智能，機器識別，行為仿真等。(人工只能的地位及作用，自由發(fā)揮吧)二、敘述遺傳算法的過程。(10分)給定群體規(guī)模N，交配概率pc和變異概率pm，t = 0；隨機生成N個染色體作為初始群體；對于群體中的每一個染色體xi分別計算其適應(yīng)值F(xi)；如果算法滿足停止準(zhǔn)則，則轉(zhuǎn)(10)；對群體中的每一個染色體xi計算概率；依據(jù)計算得到的概率值，從群體中隨機的選取N個染色體，得到種群依據(jù)交配概率p從種群中選擇染色體

8、進(jìn)行交配，其子代進(jìn)入新的群體， 種群中未進(jìn)行交配的染色體，直接復(fù)制到新群體中；依據(jù)變異概率p從新群體中選擇染色體進(jìn)行變異，用變異后的染色體 代替新群體中的原染色體；用新群體代替舊群體，t=t+1，轉(zhuǎn)(3)；進(jìn)化過程中適應(yīng)值最大的染色體，經(jīng)解碼后作為最優(yōu)解輸出;結(jié)束。三、全面敘述不確定性的算法及其內(nèi)涵，并根據(jù)確定因子法求解下述問題。(15 分)R1: A 一 B CF(B,A )=0.8R2: A1B1 CF(B1,A1)=0.5R3: B：八AB? (：F(B2，B AA)=0.8cf(a)cf(A)二Cf(a)=1 13求 cF(b)和 Cf(b)。3解：不確定算法：2EH CF(H,E)

9、CF(E)CF(H)=CF(H,E) X CF(E) 一g1(CF(H,E),CF(E)CF(H)=max(0,CF(E) X CF(H,E)E1H CF(H,E1)E2H CF(H,E2)CF(E1)CF (H)(CF(E)=0)CF(E2)CF (H)rCF (H)+CF (H)- CF (H)X CF2 (H)CF1 (H)=0,CF2 (H)=0CF(H)= CF1 (H)+CF2 (H)CF1 (H) XCF2 (H)0X CF2 (H)CF1 (H)0,CF2 (H)=0 CF(E1AE2)=minCF(Ei) g1 (CF(H,E1AE2),CF(AEi) VEiH CF(H,

10、VEi) CF(Ei)=0 CF(VEi)=maxCF(Ei) g1 (CF(H, VEi),CF(AEi) 內(nèi)涵：不確定的推理計算是從不確定的初始證據(jù)出發(fā)，運用相關(guān)的不確 定性知識，最終推出結(jié)論并求出結(jié)論的可信度值。對知識R1, R2，分別計算CF (B1)=CF(B1,A1) Xmax0,CF(A1)=0.8X 1=0.8CF1 (B1)=CF(B1,A2) X max0,CF(A2)=0.5 X 1=0.5向用合成算法計算B1的綜合可信度：CF (B1)=CF1(B1)+CF2(B1)-CF1(B1) XCF2(B1)1,2=0.8+0.5-0.8X0.5=0.9計算B2的可信度CF(B

11、2)，這時，B1作為B2的證據(jù)，其可信度已由前面 計算出來。CF(B1)=0.9，而A3的可信度為初始指定的1。由規(guī)則 R3 和 CF(H)=CF(H,E) X max0,CF(E)式子得出：CF(B2)=CF(B2,B1AA3) X max0,CF(B1 AA3)=CF(B2,B1AA3) X max0,min(CF(B1),CF(A3)=0.8 X max0,0.9=0.8 X 0.9=0.72四、全面敘述產(chǎn)生式系統(tǒng)（包括知識表示、結(jié)構(gòu)、基本過程、推理等）。（15分）知識表示和結(jié)構(gòu)：解：產(chǎn)生式系統(tǒng)包含了三個基本組成部分：綜合數(shù)據(jù)庫（Global Database）,一組產(chǎn)生式規(guī)則（Set

12、of Rules）和一個控制策略（Control Strategies）。綜合數(shù)據(jù)庫:用來表述問題狀態(tài)或有善事溥它含有所成解問題的信息。產(chǎn)生式規(guī)則集：是作用在全局?jǐn)?shù)據(jù)庫上的一些規(guī)則（算子、操作）的集 合，每條規(guī)則都有一定的條件，若全局?jǐn)?shù)據(jù)庫中的內(nèi)容滿足這個條件，就可 以調(diào)用這條規(guī)則，執(zhí)行規(guī)則的結(jié)果會改變?nèi)謹(jǐn)?shù)據(jù)庫中的內(nèi)容。產(chǎn)生式規(guī) 則的一般形式為：條件一行動 或前提一結(jié)論控制系統(tǒng)或控制策略是負(fù)責(zé)選擇規(guī)則的決策系統(tǒng)，即決定了問題求解過 程的推理路線?；具^程：通常從選擇規(guī)則到執(zhí)行操作分三步：匹配，沖突消解和操作。1）匹配：把當(dāng)前數(shù)據(jù)庫和規(guī)則的條件部分相匹配。如果兩者完全匹配， 則把這條規(guī)則稱為觸

13、發(fā)的規(guī)則2）沖突消解：當(dāng)有一個以上的規(guī)則條件部分和當(dāng)前數(shù)據(jù)庫相匹配時， 就需要決定首先使用哪一條規(guī)則，這稱為沖突消解3）操作:操作就是執(zhí)行規(guī)則的操作部分，經(jīng)過操作以后，當(dāng)前數(shù)據(jù)庫 將被修改。然后，其他的規(guī)則有可能被使用推理過程五、 基于粗糙集理論，描述特征選取(知識約簡)原理，并根據(jù)特征選取原理求解下面信息系統(tǒng)的所有特征選取。(15分)對象顏色形狀體積u1紅方形大u2綠圓形中u3黃方形小u4紅圓形小u5紅方形大u6蘭三角形小u7蘭圓形中u8綠圓形中解：特征選取(知識約簡)原理:定義6設(shè)R是等價關(guān)系的一個族集，且設(shè)ReRo若IND(R)=IND(R-R)，則 稱關(guān)系R在族集R之中是可省的(dis

14、pensable)，否則就是不可省的。若族集R 中的每個關(guān)系R都是不可省的，則稱族集R是獨立的(independent)，否則就是 依賴的或非獨立的。定義7若QuP是獨立的，并且IND(Q)=IND(P)，則稱Q是關(guān)系族集P的一 個約簡(reduct)。在族集P中所有不可省的關(guān)系的集合稱為P的核(core)，以 CORE(P)來表示。顯然，族集P有多個約簡(約簡的不唯一性)。設(shè)知識庫K=U,(顏色,形狀，體積，由題意知： TOC o 1-5 h z U=u,u,u,u,u,u,u,u,且 么 2 .345678 U/顏色=(u ,u ,u ,(u ,u ,u ,(u ,u 1 4 52 836

15、 7U/形狀 =(u ,u ,u ,u ,(u ,u ,u ,u 1 3 5624 7 8U/體積-u ,u ,u ,u ,u ,u ,u ,u 15278346貝0u =u ,u ,u , u = u ,u ,u 。若P=顏色，形狀,體積形狀13 5則 IND(P) = u1,u5,u2,u8,u3,u4,u6,u7IND(P-顏色) = u1,u5,u2,u7,u8,u3,u4,u6乏IND(P) 所以顏色屬性是不可省的，IND(P-形狀) = u1,u5,u2,u8,u3,u4,u6,u7=IND(P); 所以形狀屬性是可省的，IND(P-體積)=u1,u5,u2,u8,u3,u4,u6

16、,u7=IND(P);所以形狀屬性是可省的。這樣，由顏色,形狀,體積三個等價關(guān)系組成的集 合和顏色,形狀、顏色,體積定義了相同的不分明關(guān)系。又IND(顏色,形狀)IND(顏色) , IND(顏色,形狀)g(形狀), 則顏色,形狀和顏色，體積就是P的約簡，而且顏色是P的核，也就是說顏 色屬性是絕對不能省的六、Agent的基本結(jié)構(gòu)及其特性（10分）基本結(jié)構(gòu)特性：自主性（自治性）即能夠在沒有人或別的Agent的干預(yù)下，主動地自發(fā)地控制自身的行為和內(nèi) 部狀態(tài)（其他agent不能直接訪問），并且還有自己的目標(biāo)或意圖。（2）反應(yīng)性即能夠感知環(huán)境，并對環(huán)境變化做出響應(yīng)，通過行為改變環(huán)境。（3）適應(yīng)性（主動性

17、，并非單純應(yīng)激反應(yīng)）能根據(jù)目標(biāo)、環(huán)境等的要求和制約作出行動計劃，并根據(jù)環(huán)境的變化，修改 自己的目標(biāo)和計劃。（4）社會性（交互性，環(huán)境、其他Agent）一個Agent 一般不能在環(huán)境中單獨存在，而要與其它Agent在同一環(huán)境中協(xié)同工作。而協(xié)作就要協(xié)商，要協(xié)商就要進(jìn)行信息交流，信息交流的方式是相互通 信。七、全面敘述專家系統(tǒng)的定義、專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)及其功能。（10分）定義：專家系統(tǒng)就是一種在相關(guān)領(lǐng)域中具有專家水平解題能力的、包含著知識和推 理的智能程序系統(tǒng)。但這種程序與傳統(tǒng)的“應(yīng)用程序”有本質(zhì)的區(qū)別，在專家系 統(tǒng)中，求解問題的知識已不再隱含在程序和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之中，而是單獨構(gòu)成一個知 識庫，即傳統(tǒng)的

18、“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法二程序”的應(yīng)用程序模式發(fā)生了變化，使之成為 “知識+推理二系統(tǒng)”的模式。它能運用領(lǐng)域?qū)＜叶嗄攴e累的經(jīng)驗與專門知識，模 擬人類專家的思維過程，求解需要專家才能解決的困難問題?；窘Y(jié)構(gòu)：功能：1）知識獲取機構(gòu)知識的獲取問題，很多資料上都稱知識獲取是構(gòu)造ES的“瓶頸”。實際上， 它是成功構(gòu)造專家系統(tǒng)中非常重要的、也是非常困難的一部分，是ES研究的關(guān) 鍵。它的任務(wù)是把專家對書本上的知識、客觀世界的認(rèn)識和理解進(jìn)行選擇、抽取、 匯集、分類和組織，將它們轉(zhuǎn)化為計算機可以利用的形式。對于大的復(fù)雜系統(tǒng)， 很好完成這一任務(wù)非常困難。2）知識庫及其管理系統(tǒng)知識庫主要用來存儲某領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)的專門知識，

19、為了建立知識庫，要解決 知識獲取和知識表示問題。知識獲取涉及知識工程師如何從專家那里獲得專門知 識的問題；知識表示則要解決如何用計算機能夠理解的形式表達(dá)并存儲知識的問 題。3）數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)這里的數(shù)據(jù)庫用于存儲領(lǐng)域或問題的初始數(shù)據(jù)和推理過程中得到的中間數(shù) 據(jù)（信息），即被處理對象的一些當(dāng)前事實。數(shù)據(jù)庫又稱為“黑板”，它是由數(shù)據(jù) 庫管理系統(tǒng)進(jìn)行管理的，這與一般程序設(shè)計中的數(shù)據(jù)庫管理沒有什么區(qū)別，只是 應(yīng)使數(shù)據(jù)的表示方法與知識的表示方法保持一致。需注意的是，知識庫與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫不一樣：數(shù)據(jù)庫一般是被動的，而知識 庫則更有創(chuàng)造性；數(shù)據(jù)庫中的事實是固定的，而知識庫總是不斷補充新的知識。4）推理機專

20、家系統(tǒng)中主要使用不精確推理，在這種推理中根據(jù)的事實可能是不充分 的，依據(jù)的知識可能是不完整的經(jīng)驗性知識，這導(dǎo)致了這種推理要比精確推理復(fù) 雜得多。常用的不精確推理模型有： 確定性理論; 主觀Bayes方法 可能性理論; 證據(jù)理論模糊邏輯這些方法的基本思想是給各個不確定的知識某種確定性因子。在推理過程 中，依某種算法計算各中間結(jié)果的確定因子，再沿著推理鏈傳播這種不確定性， 直到到達(dá)結(jié)論。當(dāng)結(jié)論的確定性因子超過某個閾值后，結(jié)論便可成立。八、粒計算的基本概念及其主要方法、特點。（10分）基本概念：粒度計算是信息處理的一種新的概念和計算范式，覆蓋了所有有關(guān)粒度的理 論、方法、技術(shù)和工具的研究，主要用于處理不確定的、模糊的、不完整的和海 量的信息。粗略地講，一方面它是模糊信息粒度理論、粗糙集理論、商空間理論、 區(qū)間計算等的超集，另一方面是粒度數(shù)學(xué)的子集。具體地講，凡是在分析問題和 求解問題中，應(yīng)用了分組、分類、聚類以及層次化手段的一切理論與方法均屬于 粒度計算的范疇。信息粒度在粒度計算，詞計算，感知計算理論和精化自然語言 中都有反映基本粒子，構(gòu)成粒計算模型的最基本元素，是計算模型的原語。一個粒子可以看作是由 內(nèi)部屬性描述的個體元素的集合，以及由它的外部屬性所描述的整體。粒層，是對問題