人工智能原理、技術(shù)及應(yīng)用 試卷B答案

B卷參考答案與評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)

考試課程：人工智能學(xué)年學(xué)期：

試卷類型：B卷考試時(shí)間：

專業(yè)年級(jí)：

一、填空題（每空1分，共15分）

1.2.非監(jiān)督（或無(wú)教師或無(wú)導(dǎo)師）3.不可駁斥（或上限）

4.知識(shí)，智力（或智力，知識(shí)）

5.描述所論對(duì)象（一個(gè)事物、事件或概念）屬性

6.啟發(fā)式搜索，盲目搜索（或盲目搜索、啟發(fā)式搜索）7.變星

8.新的路徑狀態(tài)、不可解狀態(tài)（或NPS,NSS）9.行為主義10.（魯濱遜）

歸結(jié)原理（或消解原理）11.知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)

評(píng)分依據(jù)：因次序或非書(shū)面語(yǔ)言不影響得分

二、單項(xiàng)選擇題（每小題2分，共20分）

1.A2.C3.A4.C5.D6.B7.B8.B9.D10.B

三、判斷題（共5分）

l.T2.F3.T4.T5.F

三、簡(jiǎn)答題（共60分）

1.人工智能是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器（智能計(jì)算機(jī)）或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、

擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。

人工智能的發(fā)展歷史可歸結(jié)為孕育、形成和發(fā)展三個(gè)階段。

（1）孕育期：這個(gè)階段主要是指1956年以前。早在公元前384-322年，亞里士多德

就在他的名著《工具論》中提出了形式邏輯的一些主要定律，他提出的三段論至今仍是演

繹推理的基本依據(jù)。

英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈在1936年提出了圖靈機(jī)，美國(guó)愛(ài)荷華她婢大學(xué)的阿塔那索夫教授和

他的研究生在1937年至1941年間開(kāi)發(fā)了世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)，為人工智能的研究奠

定了物質(zhì)基礎(chǔ)。

（2）形成期：這個(gè)階段主要是指1956年-1969年。1956年夏季，在美國(guó)達(dá)

特茅斯大學(xué)召開(kāi)了一次為時(shí)兩個(gè)月的學(xué)術(shù)研討會(huì)，討論關(guān)于機(jī)器智能的問(wèn)題。會(huì)上經(jīng)麥卡

錫提議正式采用了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)。麥卡錫因而被稱為人工智能之父。自這次會(huì)議

之后的10多年間，人工智能的研究在機(jī)器學(xué)習(xí)、定理證明、模式識(shí)別、問(wèn)題求解、專家

系統(tǒng)及人工智能語(yǔ)言等方面都取得了許多引人注目的成就。

（3）發(fā)展期：這個(gè)階段主要是指1970年以后。進(jìn)入20世紀(jì)70年代，許多

國(guó)家都開(kāi)展了人工智能的研究，涌現(xiàn)了大量的研究成果。

評(píng)分依據(jù)：語(yǔ)言組織不規(guī)范，酌情扣分

2,產(chǎn)生式通常用于表示事實(shí)、規(guī)則以及它們的不確定性度量，適合于表示事實(shí)性知識(shí)和規(guī)

則性知識(shí)。

（1）確定性規(guī)則知識(shí)的產(chǎn)生式表現(xiàn)

確定性規(guī)則知識(shí)的產(chǎn)生式表示的基本形式如下：

IFPTHENQ或者P-Q

（2）不確定性規(guī)則知識(shí)的產(chǎn)生式表示

不確定性規(guī)則知識(shí)的產(chǎn)生式表示的基本形式如下：

IFPTHENQ（置信度）或者PfQ（置信度）

（3）確定性事實(shí)性知識(shí)的產(chǎn)生式表示

確定性事實(shí)一般用三元組表示：

（對(duì)象，屬性，值）或者（關(guān)系，對(duì)象1,對(duì)象2）

（4）不確定性事實(shí)性知識(shí)的產(chǎn)生式表示

不確定性事實(shí)一般用四元組表示：

（對(duì)象，屬性，值，置信度）或者（關(guān)系，對(duì)象1,對(duì)象2,置信度）

產(chǎn)生式與謂詞邏輯中的蘊(yùn)含式的基本形式相同，但蘊(yùn)含式只是產(chǎn)生式的一種特殊情況,

理由有如下兩點(diǎn)：

a.除邏輯蘊(yùn)含外，產(chǎn)生式還包括各種操作、規(guī)則、變換、算子、函數(shù)等。

b.蘊(yùn)含式只能表示確定性知識(shí)，其真值或者為真，或者為假，而產(chǎn)生式不僅可以表示確

定的知識(shí)，而且還可以表示不確定性知識(shí)。

評(píng)分依據(jù)：語(yǔ)言組織不規(guī)范，酌情扣分

3.人們?cè)陂L(zhǎng)期的實(shí)踐活動(dòng)中，對(duì)客觀世界的認(rèn)識(shí)積累了大量的經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)面臨一個(gè)新事物或

新情況時(shí)，往往可用這些經(jīng)驗(yàn)對(duì)問(wèn)題的真、假或?yàn)檎娴某潭茸鞒雠袛?。這種根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)一

個(gè)事物或現(xiàn)象為真的相信程度稱為可信度。

在C-F模型中，知識(shí)是用產(chǎn)生式規(guī)則表示的，其一般形式為：

IFETHENH(CF(H,E))

其中,CF(H,E)是該條知識(shí)的可信度，稱為可信度因子。

CF(H,E)反映了前提條件與結(jié)論的聯(lián)系強(qiáng)度。它指出當(dāng)前提條件E所對(duì)應(yīng)的證據(jù)為

真時(shí)，它對(duì)結(jié)論H為真的支持程度，CF(II,E)的值越大，就越支持結(jié)論H為真。

評(píng)分依據(jù)：語(yǔ)言組織不規(guī)范，酌情扣分

4.專家系統(tǒng)的功能和結(jié)構(gòu)可能彼此有些差異，但完整的專家系統(tǒng)一般應(yīng)該包括人機(jī)接口、

推理機(jī)、知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)和解釋機(jī)構(gòu)六部分。

知識(shí)庫(kù)主要用來(lái)存放領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑挠嘘P(guān)問(wèn)題求解的專門知識(shí)。

推理機(jī)的功能是模擬領(lǐng)域?qū)＜业乃季S過(guò)程，控制并執(zhí)行對(duì)問(wèn)題的求解。

數(shù)據(jù)庫(kù)又稱綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)或黑板，主要用于存放初始事實(shí)、問(wèn)題描述及系

統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中得到的中間結(jié)果、最終結(jié)果等信息。

知識(shí)獲取機(jī)構(gòu)把知識(shí)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可存儲(chǔ)的內(nèi)部形式，然后把它們存入知識(shí)庫(kù)。

人機(jī)接口是專家系統(tǒng)與領(lǐng)域?qū)＜摇⒅R(shí)工程師、一般用戶之間進(jìn)行交互的界面，由一

組程序及相關(guān)的硬件組成，用于完成輸入輸出工作。

解釋機(jī)構(gòu)回答用戶提出的問(wèn)題，解釋系統(tǒng)的推理過(guò)程。

評(píng)分依據(jù)：語(yǔ)言組織不規(guī)范，酌情扣分

5.步驟1；把賦予戈S。)的初始結(jié)點(diǎn)S。放入open表；

步驟2：若。pen表為空，則搜索失敗，退出；

步驟3：移出open表中第一個(gè)結(jié)點(diǎn)N放入closed表中，并順序編號(hào)n；

步驟4：若目標(biāo)結(jié)點(diǎn)把附有力S。)的初始、且二八，則搜索成功，結(jié)束；

步驟5：若N不可擴(kuò)展，則轉(zhuǎn)步驟2；

步驟6：擴(kuò)展N,生成一組附有人力的子結(jié)點(diǎn)，對(duì)這組子結(jié)點(diǎn)作如下處理。

①考察是否已在open表或closed表中存在的結(jié)點(diǎn)。若有則再考察其中有無(wú)N的先

輩結(jié)點(diǎn)，若有則刪除之，對(duì)于其余結(jié)點(diǎn)也刪除之，但由于它們又被第二次生成，

因此需要考慮是否修改已經(jīng)存在于open表或closed表中的這些結(jié)點(diǎn)及其后裔返

回指針和^的值，修改原則是：選產(chǎn)切值最小的路走

②為其余子結(jié)點(diǎn)配上指向N的返回指針后放入open表中，并對(duì)open表按位值以

升序排序，轉(zhuǎn)步驟2。

③評(píng)分依據(jù)：步驟可以合并，語(yǔ)言組織不規(guī)范，酌情扣分

6.Stepl使用隨機(jī)方法或其他方法，產(chǎn)生一個(gè)有N個(gè)染色體的初始群體POP(l),t:=l;

(1分)

Step2對(duì)群體POP(t)中的每一個(gè)染色體POR(t),計(jì)算它的適應(yīng)值

fi=fitness(popi(t))

Step3若滿足停止條件，則算法停止；否則，以概率

N

j=i

從POP(t)中隨機(jī)選擇一些染色體構(gòu)成一個(gè)新種群

newpop(t+1)={pcp,i(t)Ij=b2,???,N}

Step4以概率PC進(jìn)行交叉產(chǎn)生一些新的染色體，得到