人工智能原理智慧樹知到期末考試答案章節(jié)答案2024年廣東工業(yè)大學(xué)

人工智能原理智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年廣東工業(yè)大學(xué)推理機(jī)每次匹配規(guī)則的時(shí)候，只會(huì)有一條規(guī)則可以匹配成功

答案:錯(cuò)應(yīng)用歸結(jié)原理來求解問題的時(shí)候，需要把待求解的問題也用謂詞公式表示出來,然后把它否定

答案:對(duì)確定性理論中，當(dāng)證據(jù)的CF值等于1,則認(rèn)為規(guī)則的可信度就是結(jié)論H的可信度。

答案:對(duì)框架網(wǎng)絡(luò)里面,下層框架可以繼承上層框架的槽值，較好地保證了知識(shí)的一致性

答案:對(duì)問題空間特別大的時(shí)候，利用啟發(fā)式搜索，可以立即找到問題的解。

答案:錯(cuò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,還可以體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的拓?fù)渥兓?即增加或刪除某些個(gè)鏈接。

答案:對(duì)物理學(xué)家Hopfield利用物理中的能量最小的概念研究網(wǎng)絡(luò)收斂的屬性,證明了總存在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù),可保證網(wǎng)絡(luò)收斂。

答案:對(duì)多智能體系統(tǒng)中，為了支持協(xié)作策略，通信協(xié)議必須明確規(guī)定通信過程、消息格式和選擇通信的語言

答案:對(duì)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從一初始狀態(tài)開始運(yùn)動(dòng)，總可以達(dá)到某個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)。

答案:對(duì)雙種群遺傳算法中，種群A的個(gè)體可以與種群B的個(gè)體進(jìn)行交叉操作。

答案:錯(cuò)深度優(yōu)先搜索可以找到最優(yōu)解

答案:錯(cuò)確定性理論中，組合證據(jù)是多個(gè)單一證據(jù)的合取的時(shí)候，組合CF值是多個(gè)證據(jù)CF值的最大值

答案:錯(cuò)知識(shí)圖譜的存儲(chǔ)方式主要是基于圖結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)

答案:對(duì)我們可以采用存在量詞表示“所有的機(jī)器人都是灰色的”這句話

答案:錯(cuò)雙倍體遺傳算法中，個(gè)體的隱形染色體由于具備適應(yīng)度優(yōu)勢而會(huì)保持不變。

答案:錯(cuò)寬度優(yōu)先搜索中，OPEN表此時(shí)是一個(gè)“先入先出”的隊(duì)列

答案:對(duì)在深度優(yōu)先搜索法中，可以把OPEN表看成一個(gè)“先入后出”的存儲(chǔ)棧

答案:對(duì)在深度優(yōu)先搜索法中，OPEN表與該節(jié)點(diǎn)的后繼節(jié)點(diǎn)的選擇順序是對(duì)應(yīng)的

答案:對(duì)BP學(xué)習(xí)方法中，往往使用S型激活函數(shù)，但這個(gè)函數(shù)不是處處都可導(dǎo)的連續(xù)函數(shù)

答案:錯(cuò)基于網(wǎng)格的聚類方法，是以網(wǎng)格單元為基本單位進(jìn)行聚類,而不是以樣本為單位。

答案:對(duì)聚類分析研究的是將未標(biāo)記的樣本自動(dòng)劃分成多個(gè)類簇

答案:對(duì)雙種群遺傳算法中，可以在并行計(jì)算的環(huán)境中運(yùn)行以便加快計(jì)算速度

答案:對(duì)遺傳算法中，變異概率取值越大，遺傳算法就越偏向純粹的隨機(jī)搜索算法

答案:對(duì)不確定性推理不需要解決“結(jié)論不確定性的合成算法問題”

答案:錯(cuò)支持向量機(jī)的目的就是要找到具有最大間隔的超平面

答案:對(duì)針對(duì)模糊集合有交換律、結(jié)合律、分配率等等運(yùn)算法則

答案:對(duì)產(chǎn)生式表示法也可以表達(dá)結(jié)構(gòu)性知識(shí)

答案:錯(cuò)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行過程中能量函數(shù)值在不斷變化，可能會(huì)升高。

答案:錯(cuò)謂詞邏輯表示法可以表示不確定的知識(shí)。

答案:錯(cuò)框架表示法的特點(diǎn)是方便表達(dá)結(jié)構(gòu)性知識(shí)

答案:對(duì)模糊決策過程采用最大隸屬度法的話，那么就是取隸屬度最大的量作為推理結(jié)果。

答案:對(duì)演繹推理是從一般到個(gè)別的推理

答案:對(duì)模糊決策過程采用最大隸屬度法，缺點(diǎn)是完全排除了其他隸屬度較小的量的影響和作用，沒有充分利用推理過程取得的信息。

答案:對(duì)A星算法的單調(diào)性也稱為一致性。

答案:對(duì)啟發(fā)性搜索中的評(píng)價(jià)函數(shù)，可以任意定義。

答案:錯(cuò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)，根據(jù)期望的網(wǎng)絡(luò)輸出和實(shí)際輸出之間的差別，來調(diào)整神經(jīng)元之間連接權(quán)值

答案:對(duì)歸結(jié)反演中，利用了謂詞公式的不可滿足性跟它對(duì)應(yīng)的子句集的不可滿足性是等價(jià)的這個(gè)規(guī)則。

答案:對(duì)寬度優(yōu)先搜索中，每次會(huì)選擇深度最淺的節(jié)點(diǎn)優(yōu)先進(jìn)行擴(kuò)展

答案:對(duì)產(chǎn)生式系統(tǒng)包括()等主要模塊

答案:數(shù)據(jù)庫###推理機(jī)###規(guī)則庫產(chǎn)生式系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)包括（）

答案:由前提和結(jié)論兩部分組成，格式非常清晰固定###自然直觀###模塊性###可以有效表達(dá)多種知識(shí)的類型K均值算法是屬于哪一類劃分的聚類方法（）

答案:基于劃分的方法謂詞公式的值有真或者假或者非真非假

答案:錯(cuò)多智能體模型,包括（）等模型

答案:協(xié)商模武協(xié)作規(guī)劃模型###自協(xié)調(diào)模型###BDI模型卷積運(yùn)算通過以下（）等重要的思想來幫助改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，包括：

答案:參數(shù)共享###稀疏交互###等變表示遺傳算法中，以下（）屬于變異方法。

答案:移動(dòng)變異###逆轉(zhuǎn)變異###插入變異###互換變異多智能體系統(tǒng)中，agent之間的通訊方式，除了消息對(duì)話系統(tǒng)外，還有（）

答案:黑板系統(tǒng)以下屬于事實(shí)的不確定性主要表現(xiàn)的是（）

答案:隨機(jī)性###模糊性###歧義性###不完全性下面不屬于單個(gè)Agent的結(jié)構(gòu)分類的是（）

答案:上下體系結(jié)構(gòu)程序是運(yùn)行在體系平臺(tái)上的，實(shí)現(xiàn)agent從感知到動(dòng)作的映射函數(shù)。

答案:對(duì)在搭建Agent結(jié)構(gòu)的時(shí)候需要考慮以下方面（）

答案:軟硬件如何協(xié)同###感知到的信息如何影響agent的行為和內(nèi)部狀態(tài)###模塊之間如何交互信息###由哪些模塊組成當(dāng)多個(gè)Agent在多個(gè)計(jì)算機(jī)上并行運(yùn)行的時(shí)候,他們的運(yùn)行環(huán)境由體系平臺(tái)來支持

答案:對(duì)Agent作為獨(dú)立的智能實(shí)體，應(yīng)該具備以下特性（）

答案:自主性###社會(huì)性###反應(yīng)性智能體agent的結(jié)構(gòu)大致包括體系平臺(tái)、程序和執(zhí)行系統(tǒng)等三大部分

答案:錯(cuò)Agent可以看作是一個(gè)程序或者一個(gè)實(shí)體,它會(huì)嵌入在環(huán)境里面,通過感知器來感知環(huán)境,然后通過執(zhí)行器自主地作用于環(huán)境并且滿足設(shè)計(jì)要求。

答案:對(duì)智能體復(fù)合式體系結(jié)構(gòu)具有較強(qiáng)的靈活性和快速的響應(yīng)性。

答案:對(duì)在20世紀(jì)70年代CarlHewitt提出的actor模型，類似于面向?qū)ο缶幊讨械膶?duì)象。

答案:對(duì)Agent應(yīng)該能夠在交互過程中逐步適應(yīng)環(huán)境,自主學(xué)習(xí),自主進(jìn)化。

答案:對(duì)單層感知器能力雖然有限,但可以處理非線性分類問題。

答案:錯(cuò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人腦神經(jīng)系統(tǒng)的真實(shí)描寫

答案:錯(cuò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的主要特征包括（）

答案:并行協(xié)同處理數(shù)據(jù)###通過調(diào)整神經(jīng)元鏈接來模擬人工智能###信息存儲(chǔ)在神經(jīng)元及其之間的鏈接人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種用符號(hào)化的語言獲取知識(shí)來學(xué)習(xí)

答案:錯(cuò)前饋網(wǎng)絡(luò)具有遞階分層結(jié)構(gòu)，信號(hào)可以通過單向和反向連接流通

答案:錯(cuò)感知器的權(quán)值是根據(jù)輸出的誤差來調(diào)整

答案:對(duì)加拿大科學(xué)家辛頓教授（GeoffreyHinton）發(fā)明了適用于多層感知器的反向傳播算法，有效解決了非線性分類和學(xué)習(xí)的問題

答案:對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，可以分為（）三大類

答案:前饋網(wǎng)絡(luò)###反饋網(wǎng)絡(luò)###網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)感知器的一種常用的S型函數(shù)有sigmoid函數(shù)，它的輸出范圍在0到2之間

答案:錯(cuò)感知器(Perceptron)是第一個(gè)可以訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型

答案:對(duì)自然界中適者生存的概念，在遺傳算法中則體現(xiàn)在適應(yīng)度越大就越有機(jī)會(huì)被選擇的概率越大

答案:對(duì)遺傳算法可以在有限時(shí)間內(nèi)找到最優(yōu)的解

答案:錯(cuò)遺傳算法的交叉操作是選擇兩個(gè)染色體交叉產(chǎn)生一個(gè)新的染色體

答案:錯(cuò)在遺傳算法應(yīng)用的過程，種群的規(guī)模（即種群個(gè)體的數(shù)量）在求解過程中是隨時(shí)變化的。

答案:錯(cuò)進(jìn)化算法主要通過（）等操作實(shí)現(xiàn)優(yōu)化問題的求解

答案:變異###選擇###重組進(jìn)化算法主要從個(gè)體的適應(yīng)性能力考慮，而不是群體的適應(yīng)性能力

答案:錯(cuò)進(jìn)化算法對(duì)原問題的解進(jìn)行編碼，然后對(duì)編碼進(jìn)行搜索。

答案:對(duì)進(jìn)化算法是一個(gè)循環(huán)迭代的算法，在迭代過程中搜索最優(yōu)解。

答案:對(duì)遺傳算法的二進(jìn)制編碼，是用若干二進(jìn)制數(shù)表示一個(gè)染色體，把原問題的解空間映射到位串空間

答案:對(duì)用遺傳算法求解旅行商問題時(shí)，染色體可以設(shè)定為所有城市的某個(gè)排列

答案:對(duì)研究同一個(gè)顧客對(duì)兩個(gè)不同商品的喜好關(guān)系，這是利用了機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)性。

答案:對(duì)決策樹不是一種實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本進(jìn)行分類的方法，而是對(duì)樣本的未來數(shù)值進(jìn)行預(yù)測的方法。

答案:錯(cuò)決策樹學(xué)習(xí)中，ID3算法的核心問題是在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)應(yīng)該選取哪一個(gè)屬性作為當(dāng)前測試屬性

答案:對(duì)包括決策樹算法在內(nèi)的符號(hào)主義學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)在80年代的主流

答案:對(duì)信息增益表示，當(dāng)樣本集S用屬性A做分類后，樣本集的熵的變化程度。

答案:對(duì)昆蘭（RossQuinlan）提出的ID3算法是基于香農(nóng)的信息論的一種算法。

答案:對(duì)決策樹學(xué)習(xí)中，ID3算法采用了自下向上的貪婪搜索方法來遍歷決策樹空間

答案:錯(cuò)熵(entropy)刻畫了樣本集合的純度，熵的數(shù)值越大，樣本集合純度越高

答案:錯(cuò)對(duì)于事件的屬性x和類別y，聯(lián)合概率p(x,y)指的是該事件屬性x和類別y同時(shí)發(fā)生的概率

答案:對(duì)支持向量機(jī)作為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的代表在90年代成為機(jī)器學(xué)習(xí)的主流算法，但支持向量的概念在60年代已經(jīng)被提出來。

答案:對(duì)狀態(tài)空間搜索算法中采用CLOSED表和OPEN表，那么問題的解就由節(jié)點(diǎn)放入CLOSED表和OPEN表的順序來決定

答案:錯(cuò)隨機(jī)搜索方法是指在擴(kuò)展子節(jié)點(diǎn)集合中隨機(jī)選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為新的搜索節(jié)點(diǎn)。

答案:對(duì)狀態(tài)空間搜索算法中的OPEN表中的節(jié)點(diǎn)都是未被擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)

答案:對(duì)日常生活中大多數(shù)問題都是非結(jié)構(gòu)化的問題，我們采用搜索方法解決的時(shí)候，一定可以找到問題最優(yōu)解。

答案:錯(cuò)狀態(tài)空間搜索算法中的OPEN表中的節(jié)點(diǎn)必須是按照節(jié)點(diǎn)被放入的先后順序來取出。

答案:錯(cuò)狀態(tài)空間搜索算法中的CLOSED表可以防止節(jié)點(diǎn)被忽略。

答案:錯(cuò)如果狀態(tài)空間圖是樹狀結(jié)構(gòu),則當(dāng)前擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)n的子結(jié)點(diǎn)只有一種形式，即（）

答案:既不存在于OPEN表也不存在于CLOSED表在深度優(yōu)先搜索法中，OPEN表的最后一個(gè)元素是深度最深的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)

答案:錯(cuò)狀態(tài)空間可以用有向圖來表示，圖里面的節(jié)點(diǎn)表示（）

答案:問題的狀態(tài)推理的不確定性主要表現(xiàn)在（）這幾個(gè)方面

答案:問題的不確定性在模糊邏輯里面，規(guī)則和知識(shí)是用模糊關(guān)系R來表達(dá)

答案:對(duì)在確定性理論中，知識(shí)“如果頭痛并且流鼻涕，那么感冒(0.7)”，表示（）

答案:不可能感冒兩個(gè)隸屬度數(shù)值的合取式取最小值，而他們的析取式取最大值。

答案:對(duì)概率分配函數(shù)就是對(duì)樣本空間中的所有子集依次進(jìn)行概率上的分配，并且總和為1

答案:錯(cuò)不確定性推理的計(jì)算問題主要表現(xiàn)在（）

答案:不確定性的傳播###不確定性的匹配及閾值設(shè)計(jì)###組合證據(jù)的不確定性計(jì)算###合成結(jié)論的不確定性規(guī)則前件的不確定性，主要是由證據(jù)的組合到底有多大程度符合前提條件而造成。

答案:對(duì)在模糊理論中，隸屬度的具體數(shù)值是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定下來的，沒有一個(gè)確定的標(biāo)準(zhǔn)。

答案:對(duì)在證據(jù)理論中，樣本空間D包括紅黃白三種顏色，那么下面選項(xiàng)屬于D的冪集的是（）

答案:空集###{黃、白}###{紅，黃}###{紅、白}在模糊理論中，論域都是離散的，比如“溫度很高”、“溫度比較高”等等

答案:錯(cuò)把當(dāng)前是新冠病毒疫情期這個(gè)因素考慮在內(nèi)，這是非啟發(fā)式推理的體現(xiàn)

答案:錯(cuò)沖突指的是，在匹配過程中，有可能會(huì)出現(xiàn)已知事實(shí)可與知識(shí)庫中的多個(gè)知識(shí)匹配成功的情況

答案:對(duì)在推理時(shí)用到的知識(shí)和證據(jù)都是確定的,它推出的結(jié)論有可能是不確定的

答案:錯(cuò)設(shè)計(jì)鳥籠時(shí)候需要同時(shí)設(shè)計(jì)蓋子，因?yàn)榇蠹叶颊J(rèn)為鳥是會(huì)飛的。此處假設(shè)鳥會(huì)飛，是默認(rèn)推理。

答案:對(duì)不完全歸納推理跟完全歸納推理類似，都是從足夠多的事例中歸納出一般性結(jié)論

答案:對(duì)從推出結(jié)論的途徑來劃分，推理可分為三種推理方式，以下哪種不屬于。

答案:單調(diào)推理通過運(yùn)用已掌握的知識(shí),找出其中蘊(yùn)涵的事實(shí),或歸納出新的事實(shí)的過程稱為推理。

答案:對(duì)隨著推理向前推進(jìn),推出的結(jié)論越來越接近最終目標(biāo)，這是非單調(diào)推理。

答案:錯(cuò)推理方向包括（）

答案:混合推理###正向推理###逆向推理###雙向推理以某個(gè)假設(shè)目標(biāo)作為出發(fā)點(diǎn)的一種推理，這屬于（）

答案:逆向推理在謂詞邏輯知識(shí)表示法中，如果謂詞的個(gè)體本身不是謂詞，那么稱它為一階謂詞

答案:對(duì)以下屬于命題邏輯的連接詞的有（）

答案:否定###合取命題是一個(gè)非真即假的陳述句

答案:對(duì)任何知識(shí)都是在一定的條件和環(huán)境下產(chǎn)生的，所以也只有在這種條件和環(huán)境下才是正確的，換了另一個(gè)環(huán)境，也許就是錯(cuò)誤的。

答案:對(duì)有許多事物都具有模糊的特點(diǎn),如年輕人、老年人,這些都是沒有量化的模糊概念。這里描述的是知識(shí)的（）性質(zhì)

答案:不確定性謂詞的個(gè)體可以是（）

答案:常量###謂詞###變元###函數(shù)命題邏輯是一種非常強(qiáng)大的表示法，可以描述事物的結(jié)構(gòu)及邏輯特性，也可以刻畫不同事物間的共同特征。

答案:錯(cuò)在選取知識(shí)的表示的具體技術(shù)的時(shí)候，哪個(gè)方面不需要考慮（）

答案:把所有情況都考慮進(jìn)去并能夠夠正確表