人工智能期末試題及答案

1、一 單項選擇題（每小題 2 分，共 10 分）首次提出“人工智能”是在 ）年A.1946B.1960C.1916D.1956A.專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃B.專家系統(tǒng)、機器學習C. 機器學習、智能控制D.機器學習、自然語言理解下列不是知識表示法的是 A 。A：計算機表示法“/或”圖表示法C：狀態(tài)空間表示法產(chǎn)生式規(guī)則表示法下列關(guān)于不確定性知識描錯誤的是C。 A：不確定性知識是不可以精確表示的 B：專家知識通常屬于不確定性知識 C：不確定性知識是經(jīng)過處理過的知識 D：不確定性知識的事實與結(jié)論的關(guān)系不是簡單的“是”或“不是 是入口， 是出口，把入口作為初始節(jié)點，出口作為目標節(jié)點，0g通道作為分支，畫出從入口

2、S 出發(fā)，尋找出口Sg 的狀態(tài)樹。根據(jù)深度優(yōu)先搜索方法搜0索的路徑是C。A：s0-s4-s5-s6-s9-sgB：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg二 填空題（每空 2 分，共 20 分）目前人工智能的主要學派有三家：符號主義、 進化主義 和 連接主義 。S 、操作符集合 F狀態(tài)集合G3、啟發(fā)式搜索中，利用一些線索來幫助足跡選擇搜索方向，這些線索稱為啟發(fā)(Heuristic)信息 。4、計算智能是人工智能研究的新內(nèi)容，涉及 神經(jīng)計算、模糊計算和 進化計算等。5、不確定性推理主要有兩種不確定性，即關(guān)于 結(jié)論 的不確定性和

3、關(guān)于 證據(jù) 的不確定性。三 名稱解釋（每詞 4 分，共 20 分）人工智能專家系統(tǒng)遺傳算法 機器學習 數(shù)據(jù)挖掘1）人工智能人工智能(Artificial Intelligence)人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。 人工智能是（2）專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一個含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗智能計算機程序系統(tǒng),能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題.簡而言之,專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機程序系統(tǒng)遺傳算法(EHW)，可產(chǎn)生超出現(xiàn)有

4、模型的技術(shù)綜合及設 GAEPGA 的函數(shù)級EHW，解決多維空間中不確定性的復雜問題開通了航向機器學習機器學習(Machine Learning)是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近機器學習(Machine Learning)是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近它主要使用歸納、綜合而不是演繹數(shù)據(jù)挖掘四 簡答題（每小題 5 分，共 30 分）自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法（2）應用領(lǐng)域自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法（2）應用領(lǐng)域智能

5、控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程）信息獲取預處理：對獲取信號進行規(guī)范化等各種處理特征提取與選擇：將識別樣本構(gòu)造成便于比較、分析的描述量即特征向量分類器設計：由訓練過程將訓練樣本提供的信息變?yōu)榕袆e事物的判別函數(shù)分類決策：對樣本特征分量按判別函數(shù)的計算結(jié)果進行分類狀態(tài)空間法、謂詞邏輯法和語義網(wǎng)絡的要點分別是什么？）算符，問題的狀態(tài)空間變元和約束變元系，推論關(guān)系A(chǔ)gent）AgentAgent可以是智能軟件、智能設備、智能機器人或智能計算機系統(tǒng)等等，甚至也可以是人Agent自主性Agent 具有屬于其自身的計算資源和局部于自身的行為控制機制 ,能夠

6、在沒有外界直接操縱的情況下 ,根據(jù)其內(nèi)部狀態(tài)和感知到的環(huán)境信息 ,決定和控制自身的行為。例如,SNMP 中的agent 就是獨立運行在被管理單元上的自主進程。交互性Agent能夠與其他Agent(包括人),用Agent與其他AgentInternet 上的用戶需要使用AgentAgent反應性Agent 能夠感知所處的環(huán)境(可能是物理世界,操縱圖形界面的用戶,或其他Agent 等), 并對相關(guān)事件作出適時反應。例如,一個模擬飛機的 Agent 能夠?qū)τ脩舻牟倏v作出適時反應。主動性AgentInternet主動服務 Agent,工作流管理Agent,能夠按照約定將最新的工作進展情況主動通報給有關(guān)

7、的工作站（人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種應用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進行信息處理的數(shù)學模型 （2） 非線性 非線性關(guān)系是自然界的普遍特性。大腦智慧就是一種非線非局限性 一個神經(jīng)網(wǎng)絡通常由多個神經(jīng)元廣泛連接而成統(tǒng)具有多個較穩(wěn)定的平衡態(tài)，這將導致系統(tǒng)演化的多樣性有一個農(nóng)夫帶一只狐貍、一只小羊和一籃菜過河。假設農(nóng)夫每次只能帶一樣東西過 設計求解該問題的狀態(tài)空間，并畫出狀態(tài)空間圖。答：以變量 m、f、s、v 分別指示農(nóng)夫、狐貍、小羊、菜,且每個變量只可取值 1(表示在左岸)或 0(表示在右岸)。問題狀態(tài)可以四元組(m、f、s、v)描述,設初始狀態(tài)下均在左岸,目標狀態(tài)下都到達右岸。從而,問題求解任務可描述為(1

8、, 1, 1, 1) -(0, 0, 0, 0)由于問題簡單,狀態(tài)空間中可能的狀態(tài)總數(shù)為 2222 = 161110，1101，1011，1010，0101，0001，0010，0100； 不合法狀態(tài)有: 0111,1000,1100,0011,0110,1001:LxRx,x 為 fvLxRx7五綜述題（20 分）（10）對于八數(shù)碼難題按下式定義估價函數(shù)：f(x)=d(x)+h(x)為節(jié)點 x 的深度；（離目標位置的水平距離和垂直距離和，例如下圖所示的初始狀態(tài)S8 0為 2；2 的曼哈頓距離為 1；1 的曼哈頓距離為 1；6 的曼哈頓距離為 1；h(S )= 5。02 8 31 2 3初始狀態(tài)S：1 64目標狀態(tài)：840757 6 5用A*搜索法搜索目標，列出頭三步搜索中的OPENCLOSED 表的內(nèi)容和當前擴展節(jié)點的f畫出搜索樹和當前擴展節(jié)點的f）如下表循 環(huán) 初始化123OPEN S0S S S213S S S S S61345S S S S S S7 13458CLOSEDS0S S02S S S026搜索樹如下圖，右上角的數(shù)字是其估價