人工智能研究生試卷與答案

1、.學(xué)習(xí)參考學(xué)習(xí)參考浙江工業(yè)大學(xué)2009/2010學(xué)年第一學(xué)期期終試人工智能及其應(yīng)用A卷一、單選題(本題共 8 小題，每題 2 分，共 16 分）D， ， ， ,在謂詞公式中，連接詞的優(yōu)先級別從高到低排列是（A,， ，B,，D， ， ， ,C， 2。在語義網(wǎng)絡(luò)中，用(）來標(biāo)明類與子類之間的關(guān)系。B. 泛化聯(lián)系A(chǔ)實例聯(lián)系C。 聚集聯(lián)系D. 屬性聯(lián)系B. 泛化聯(lián)系3。 謂詞公式 G 在海伯倫域上是不可滿足的，則該公式在個體變量域 D 上(。A可滿足的B。 不可滿足的C. 無法確定假設(shè) S是不可滿足的,則（) 一個歸結(jié)推理規(guī)則的從S到空子句推理過程.存在B。 不存在C。 無法確定在主觀Bayes方法中

2、，幾率的取值范圍為（。A-1， 1B0， 1C-1， ）D0， )在可信度方法中的取值為（）時，前提E為真不支持論H為真。B。0C.07。在深度優(yōu)先搜索策略中，open表是（)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 A先進(jìn)先出B. 先進(jìn)后出C.根據(jù)估價函數(shù)值重8。歸納推理是(）的推理。從一般到個別B從個別到一般C從個別到個別二、多選題（本題共 5 小題，每題 2 分，共 10 分）人工智能研究的三大學(xué)派是(。A。符號主義B。進(jìn)化主義C。任知主義D.連接主義A框架中，一個槽用于描述所論對象某一方面的屬性，一個側(cè)面用于描述相應(yīng)屬性的一個方面。A框架中，一個槽用于描述所論對象某一方面的屬性，一個側(cè)面用于描述相應(yīng)屬性的一個方面

3、。表示出框架之間的縱向聯(lián)系。橫向C。 框架系統(tǒng)中問題的求解主要是通過匹配與填槽實現(xiàn)的。D. 框架表示法不能表示具有因果關(guān)系的知識。能3BayesLSLN理的（)。ALS1，LN 1BLS1，LN1CLS1DLS1，LN =14。下面對專家系統(tǒng)敘述錯誤的是:（).A專家系統(tǒng)是運(yùn)用知識和推理來解決問題的; B專家系統(tǒng)是把關(guān)于問題求解的知識隱含于程序中的； C專家系統(tǒng)不具有透明性,無法回答用戶“Why”和“How”等問題。 D活性是最好的,局限性也是最少的。5. 下面對機(jī)器學(xué)習(xí)方法敘述正確的是:() 。 A解釋學(xué)習(xí)需要環(huán)境提供一組示例，而示例學(xué)習(xí)只要環(huán)境提供一個示例B機(jī)械式學(xué)習(xí)是沒有推理能力的。C符

4、號學(xué)習(xí)對模擬人類較低級的神經(jīng)活動是比較有效的。D觀察與發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)是基于歸納推理的。三、填空題（本題共 5 小題，每個空格 1 分，共 14 分）產(chǎn)生式系統(tǒng)一般由三個基本部分組成：、.在證據(jù)理論中，命題A的信任函數(shù)又稱為函數(shù)，似然函數(shù) Pl（ 又稱為函數(shù),Pl（Bel（A）表示對 A 的程度。A(0,0.85)表示對A為假有一定的信任信任度為若用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決字母T和L的識別問題。每個字母用33二維二值圖表示，令黑方格為1，白方格為0.要求網(wǎng)絡(luò)輸出為1時，對應(yīng)的字母是而輸出為0時對應(yīng)的字母是L因此該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層應(yīng)包含 個神經(jīng)元，輸出層應(yīng)包含個神經(jīng)元, 輸出層神經(jīng)元的非線性函數(shù)為。4.

5、BP使誤差最小。過程5.遺傳算法的基本操作算子包括、。（8、C三人中有人從不說真話，也有人從不說假話。某人向這ABCB ACCABCCx說真話.）（8）設(shè)有如下一組推理規(guī)則r ：IFETHENE( 0.5)112r :IFEAND ETHENE( 0.8)2234r :IFETHENH（ 0。7)34r ：IFEOR ETHENH( 0。9)435且已知)06，用可信度方法計算135C（，并畫出推理網(wǎng)絡(luò).（10）用 下圖所示。（1)算法的估價函數(shù)，給出相應(yīng)的搜索圖（各狀態(tài)的估價值)，以及問題的最優(yōu)解。A搜索算法的區(qū)別.(10 分）開度的論域為1，2,3，4，5.“溫度低”和“風(fēng)門大”的模糊量可

6、以表示為已知事實“溫度較低”，可以表示為試用模糊推理確定風(fēng)門開度。要求： (1)確定模糊控制規(guī)則的蘊(yùn)含關(guān)系 R.(2）確定“溫度較高時“風(fēng)門開度”的模糊量（其中合成采用最大最小合成法)。給出（2）Zadeh給出“風(fēng)門開度”的清晰量。（8）Hopfield0V（0)=1，1,1,所對應(yīng)的一個穩(wěn)定狀態(tài)。（16 分）已知一個非線性函數(shù)：1）若用連續(xù) Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CHNN）求解其最小值，要求畫出 CHNN 的網(wǎng)（6）2）用遺傳算法（GA）GAGA(5） 3）CHNNGA.（5）試卷答案一、單選題（8216D， B，B ，A ,D，C ，B ,B5210A B D ，A C ，B C D

7、 ，B C D ,B D51141。規(guī)則庫、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫，2。下限或信任 ，上限或似然或不可駁斥 ，不知道，0。15 ,9 ， 1 ,Sigmoid反向?qū)W習(xí)或反向傳播，5. 選擇或復(fù)制 ， 交叉 ，變異.（8 分)解一：定義謂詞表示xAA同理，有，。結(jié)論的否定為。分）可得子句集為1，456。3分）顯然子句3）和5）歸可得NIL。因而即證。-（2分或解二：用求解問題的方法來證明。（8）0.5max0, CF （E)=0.25，2）0.8max0, CF1And E=。2，423CF （H)0.7max0, CF （E。14 ，3CF (H)0.9max0， CFOrE=0.5，4CF（H）

8、CF（H）CF33（H)CF45(H)CF3(H）0。6044。 (6 分）4其推理網(wǎng)絡(luò)為六、(10）- （2 分)解一：該八數(shù)碼難題的估價函數(shù)為 其中為狀態(tài)n的深度為狀態(tài) n 中“不在位”的數(shù)碼數(shù)。（2 分）該八數(shù)碼難題的搜索圖為-（5 分）其最優(yōu)解為空格上移，空格左,空格下,空格右移。（1分或解:定義與解一不同的估價函得到相應(yīng)的搜索圖和最優(yōu)解。搜索算法與A搜索算法的區(qū)別2分）A*搜索算法中要求啟發(fā)函數(shù)）(，其中(）為狀態(tài)nA搜索算法對啟發(fā)函數(shù)( A* 搜索算法能搜索到最優(yōu)解，而A搜索算法不能。七、(10 分）-（3 分）。-(3 分）所得模糊量的Zadeh用加權(quán)平均判決法進(jìn)行模糊決策，則“

9、風(fēng)門開度”的清晰量為（4（8）由題知，神經(jīng)元狀態(tài)的輸出函數(shù)為（1 分）解一:假設(shè)離散Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中個神經(jīng)元狀態(tài)的調(diào)整順序為則，因而V(1)=1,1，1；，因而V（2）=1,1，1 ;,因而V（3）=-1，1，1 ；-（6 分）顯然-1,，是(0所對應(yīng)的穩(wěn)定狀態(tài)。1分或解二：假設(shè)與解一不同的神經(jīng)元狀態(tài)調(diào)整順序，得到另一穩(wěn)定狀1，-1，1。 九、(16 分）解（3 分）令(1分，神經(jīng)元的輸出變換函數(shù)可采用Sigmoid型函,即，其中1分求解上述問題的計算能量函數(shù)為（1分）由(1分，可確定染色體的長度為，即為1（1分 GA的適應(yīng)度函數(shù)為，其中為的常.（1分）適應(yīng)度函數(shù)在GA是進(jìn)行自然選擇的唯一依據(jù)（2）CHNN）(1）選擇合適的問題表示方法,使 CHNN 的輸出與優(yōu)化問題的可行解彼此對應(yīng)； (2）用罰函數(shù)法寫出優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)； (3）令目標(biāo)函數(shù)和能量函數(shù)相等，確定CHNN(4