《人工智能》测试题答案
测试题
——人工智能原理
一、填空题
1.人工智能作为一门学科，它研究的对象是______，而研究的近期目标是____________ _______；远期目标是___________________。
2.人工智能应用的主要领域有_________，_________，_________，_________，_______和__________。
3.知识表示的方法主要有_________，_________，_________，_________和________。
4.产生式系统由三个部分所组成，即___________，___________和___________。
5.用归结反演方法进行定理证明时，可采取的归结策略有___________、___________、_________、_________、_________和_________。
6.宽度优先搜索对应的数据结构是___________________；深度优先搜索是________________。
7.不确定知识处理的基本方法有__________、__________、__________和__________。
8.AI研究的主要途径有三大学派，它们是________学派、________学派和________学派。
9.专家系统的瓶颈是________________________；它来自于两个阶段，第一阶段是，第二阶段是。
10.确定因子法中函数MB是描述________________________、而函数MD是描述________________________。
11.人工智能研究的主要领域有_________、_________、_________、_________、_______和__________。
12.一阶谓词逻辑可以使用的连接词有______、_______、_______和_______。
13.基于规则的演绎系统主要有________、_________和_________。
14.D-S证据理论中函数Bel定义为________________________、而函数Pl定义为________________________。
15.问题的状态空间，可以记为三元组
16.人工智能研究的主要内容有____ _____、____ _____、____ _____、_______和_____________。
17.知识表示的方法主要有_________、_________、_________、_________和________。
18.世界上第一个专家系统是在年由主持研制成功的；
我国的第一个专家系统是在年研制成功的。
19.神经网络可分为____________、____________、______________和广泛前向网络。
20.在框架表示法中，用若干个___________描述对象的属性，用若干个_________描述属
性的各个方面。
21.产生式系统的三个基本组成部分是__________________，________________________，________________________。
22.知识表示方法按照控制性知识的组织方式可分为___________________________和_____________________。
二、选择题
1.非结构化的知识的表示法是（）。
A. 语义网络表示
B. 谓词逻辑表示
C. 框架表示法中
D. 面向对象表示
2.归结策略中，（）是完备的。
Ⅰ. 线性输入策略Ⅱ. 支持集策略Ⅲ. 单文字策略Ⅳ. 祖先过滤策略
A. Ⅰ,Ⅱ
B. Ⅰ, Ⅲ
C. Ⅱ, Ⅳ
D. Ⅲ, Ⅳ
3.在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表示（）。
A. A为真
B. 对A一无所知
C. A为假
D. 对A为真有一定信任
4.在主观Bayes方法中，专家给出的Ln和LS值，不能出现下两种情况（）。
Ⅰ. LN<1, LS<1 Ⅱ. LN<1, LS>1 Ⅲ. LN>1, LS<1 Ⅳ. LN>1, LS>1
A. Ⅰ,Ⅱ
B. Ⅱ, Ⅲ
C. Ⅰ, Ⅳ
D. Ⅱ, Ⅳ
5.在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。
A. Bel（A）≤Pl（A）
B. Bel（A）＜Pl（A）
C. Bel（A）≥Pl（A）
D. Bel（A）＞Pl（A）
6.不完备的搜索过程是（）
A．广度优先搜索 B．深度优先搜索
C．有界深度优先搜索 D．代价树广度优先搜索
7.在主观Bayes方法中，规则E→H,有LS=LN=1,这意味：（）
A.E对H 没有影响
B. E支持H
C. -E支持H
D. E支持-H
8.在可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=0, 这意味：（）
A. 证据A不可信
B. 对证据A一无所知
C. 证据A可信
D.没有意义
9.人工智能研究的领域不包括（）。
A. 自然语言理解
B. 自动程序设计
C. 程序设计方法
D. 自动定理证明
10.用归结反演证明定理时，若当前归结式为（ ），则定理得证
A.永真式
B.包孕式（subsumed ）
C.原子谓词
D.空子句
11.在主观 Bayes 方法中，证据E 支持结论H 时，有（ ）。
A. LS=0
B. LS<1
C. LS=1
D. LS>1
12.在可信度方法中，证据E 的出现增加结论H 为真时，有（ ）。
A. CF （H ，E ）>1
B. CF （H ，E ）>0
C. CF （H ，E ）=0
D. CF （H ，E ）<0
13.谓词公式)())()((x Q y yR x P x →?∨?中量词?x 的辖域是( )
A ))()((y yR x P x ?∨? B. P(x) C.)()(y yR x P ?∨ D.)(x Q
14.设个体域为整数集，下列公式中其值为1的是( )
A.)0(=+??y x y x
B.)0(=+??y x x y
C.)0(=+??y x y x
D.)0(=+???y x y x
15.设L(x)：x 是演员，J(x)：x 是老师，A(x,y)：x 佩服y. 那么命题“所有演员都佩服
某些老师”符号化为( )
A.),()(y x A x xL →?
B.)),()(()((y x A y J y x L x ∧?→?
C.)),()()((y x A y J x L y x ∧∧??
D.)),()()((y x A y J x L y x →∧??
16. 谓词公式?xA(x)∧??xA(x)的类型是（ ）
A.永真式
B.矛盾式
C.非永真式的可满足式
D.不属于(A),(B),(C)任何类型
17.谓词公式)(y yP ?取真值为1的充分必要条件是( )
A.对任意y ，使P(y)都取真值1
B.存在一个y 0，使P(y 0)取真值1
C.存在某些y ，使P(y)都取真值1
D.存在y 0，使P(y 0)取真值0
18.设G ??x ?yP(x,y)→Q(z,w)，下面三个命题为真的是( )
A.G 是前束范式
B.G 不是前束范式
C.G 不是一阶公式
D.G 是永真式
19.与命题公式P →（Q →R ）等值的公式是( )
A.(P ∨Q)→R
B.(P ∧Q)→R
C.(P →Q)→R
D. P →(Q ∨R)
20.命题公式(P ∧Q)→P 是( )
A.永真式
B.永假式
C.可满足式
D.合取范式
三、判断题
1.与/或图中结点的深度必大于其父辈的深度。（ ）
2.若问题P 可以归结为与之等价的一组子问题：n P P P ??21,,当且仅当这些子问题
全部可解时，原问题P 才可解。（ ）
3.目标公式L 在逻辑上遵循S ，那么满足S 的每个解释也满足L 。（ ）
4.在图搜索算法中，如果按估价函数()()()n h n g n f +=作为OPEN 表中的结点排序的
依据，则该算法就是*
A 算法。（ ）
5.在图搜索中，若与结点的后继结点并非全部不可解，则它是可解的。（ ）
6.任一表达式均可以转换成与/或形式。（ ）
7.
。（ ）
8.专家系统的瓶颈是知识的获取。（ ） 9.对叶子结点进行静态估计后，为了计算非叶子结点的估计值，必须从叶子结点向上
倒推计算。（ ）
10.人工智能所解决的问题是一般的数值计算或数据处理问题。
11.第一个人工智能程序设计语言是表处理语言，它于1960年在美国设计实现。
12.耦合性语言意为将具有规约语义的函数语言和具有归结语义的逻辑型语言组合在一
起，并在两者间提供接口。
13.一旦推出空子句，则说明子句集S 是可满足的。、
14.公式的合一唯一。、
15.与或图通常称为状态图。
16.归结原理除了能用于对已知结果的证明外，还能用于对未知结果的求解。
17.规则演绎系统，是一种基于谓词逻辑的产生式系统。
18.OPEN 表的动态数据结构，用于专门登记已经考查过的节点。
19.在与或图中，无子节点的节点称为端节点。
20.解树的代价就是树根的代价。
21.模糊集合与其隶属函数是等价的。
22.公式的Skolem 标准型与原公式等值
23.产生式就是逻辑蕴涵式。
24.正向推理是自底向上的综合过程，而反向推理则是自顶向下的分析过程。
25.框架适合表达结构性的知识。
26.语义网络是由节点和边组成的一种有向网，可用于表示事物间的关系。
27.确定性理论是一种精确推理模型。
28.基本概率分配函数之值是概率。
29.黑板模型适于求解那些大型复杂且可分解为一系列层次化的子问题的问题。
30.自然语言理解包括语音理解和文字理解。
31.在谓词逻辑中，由于子句中含有变元，所以不能直接消去互补文字，需要用最一般
合一对变元进行代换，然后才能进行归结
四、名词解释
1.可解结点
2.专家系统
3.状态空间
4.产生式系统
5.图灵测试（Turing Test ）
6.盲目搜索
7.估价函数
8.人工智能
9.合适公式
10.W 的差异集合
11.机器学习
12.产生式
13.启发式搜索
14.归结原理
15.原子集
五、论述题
简答题
1.规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式？各自的特点为何？
2.从概念结构而言，专家系统有哪些部分构成？各部分的作用是什么？
3.人工智能的基本技术有哪些？并简述各种技术。
4.不确定性推理与通常的确定性推理有哪些差别？
证明题
5. 设有子句集：()()()()()(){}a L y L y R a I x R x I S ,,,?∨?∨?=
其中()()x R x I ∨?是目标公式否定后得到的子句。现要求用线性输入策略对子句集进行
归结。
6． 已知
F: ),()()(((y x A y x ??∧)()(())(y C y y B ?→∧))),(y x D
G: ))(),()()(()()((y B y x A y x x C x ?→??→?)
求证：G 是F 的逻辑结论
7. 用海伯伦定理证明下列子句集不可满足。
},,,{Q P Q P Q P Q P S ?∨??∨∨?∨=
8． 用归结方法证明下列公式为恒真。
)()())()((a M a H x M x H →∧→
计算题
9．用一阶谓词逻辑表示下列的英语句子
（1） A computer system is intelligent if it can perform a task, which if performed by a human,
requires intelligence.
（2） A formula whose main connective is a → is a equivalent to some formula whose main
connective is a ∨.
（3） If the input to unification algorithm is a set of unifiable expressions, the output is the
mgu; if the input is a set of non-unifiable expressions, the output is FALL.
10．设有一组规则，推理网络如图所示。
Rule1: IF E 1∧E 2 THEN E 3={a 1, a 2} CF={0.2, 0.6}
Rule2: IF E 5∧E 8 THEN E 4={b} CF={0.8}
Rule3: IF E 3 THEN H={h 1, h 2, h 3} CF={0.2, 0.5, 0.3}
Rule4: IF E 4 THEN H={ h 1, h 2, h 3} CF={0.3, 0.4, 0.1}
Rule5: IF E 6∨E 7 THEN E 8 CF={0.8}
已知：CF(E 1)=0.7
CF(E 2)=0.8
CF(E 5)=0.6
CF(E 6)=0.4
CF(E 7)=0.9 20=U
试用D-S 11．将下列谓词公式化成相应的子句集。
（1）)]}(),([)({z R y x Q x x P z y x →?→????
（2）)),,(),,,,,(),,,,,((w z x R w v u z y x Q w v u z y x P w v u z y x ?∨∧??????
12. 将下列公式化为skolem 子句形
a) ()()()()()()()()()x Q x P x x Q x x P x ∨→∨
b) ()()()()()()()()()x y R z y x Q z y x P x ,,?→→
c) ()()()()()()()()()z y x R z z x Q z x x P x ,,,∨→
测 试 题 答 案
——人工智能原理
一、填空题
1.知识 研究模拟智能程序 研制智能计算
2.模式识别 问题求解 定理证明 专家系统 机器视觉和机器学习
3.一阶谓词逻辑 框架 语义网络 脚本和Petri 网络
4.规则库 综合数据库 控制系统
5.删除策略 支持集策略 线性输入策略 单文字子句策略 祖先过滤策略
6.队列 堆栈
7.确定因子法 主观Bayes 法 D-S 证据理论 可能性理论
8.符号主义 联想主义 行为主义
9.知识获取 人类领域专家获取知识 系统运行过程中的知识获取
10.信任程度的增长 不信任程度的增长
11.模式识别 定理证明 程序自动设计 专家系统 机器学习 自然语言理解
12.否定 合取 析取 蕴涵
13.正向演绎 逆向演绎 双向演绎
14.∑?=
A b b m A Bel )()( )(1)(A Bel A Pl ?-=
15.初始状态集合 算符集合 目标状态集合
16.机器感知 机器思维 机器行为 智能机构造技术 机器学习
17.一阶谓词逻辑 语义网络 框架 脚本 产生式
18.DENDRAL 1965 Fengenbum 关幼波肝病诊断与治疗专家系统 1978
19. 分层前向网络 反馈层向网络 互连前向网络
20.槽 侧面
21.综合数据库 规则库 控制系统
22.叙述性表示 过程性表示
二、选择题
1.B
2.C
3.C
4.C
5.A
6.B
7.A
8.B
9.C 10.D
11.D 12.B 13.C 14.A 15.D 16.B 17.A 18.B 19.B 20.A
三、判断题
1.错误
2.错误
3.正确
4.错误
5.错误
6.正确
7.正确
8.正确
9.正确
10.错误
11.正确
12.正确
13.错误
14.错误
15.错误
16.正确
17.正确
18.错误
19.正确
20.正确
21.正确
22.错误
23.错误
24.正确
25.正确
26.正确
27.错误
28.错误
29.正确
30.正确
31.正确
四、名词解释
1．可解结点：对应本原问题的终端节点是可解节点；或节点的后继节点并非全部不可解，
那么该或节点是可解的；与节点的后继节点均为可解节点时，那么该与节点为可解节点。
2．专家系统：专家系统是一个大型的软件，它的功能应该不低于人类专家解决问题的能
力。
3．状态空间：状态是描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构，通常用一组变量的
有序组合表示。而状态空间是问题的全部状态及一切可用算符构成的集合。
4．产生式系统：产生式系统由三个部分所组成，即规则库，综合数据库和控制系统。
5. 图灵测试（Turing Test ）：图灵测试是衡量计算机是否是智能机的标准，图灵测试由三
方组成：被测试的人、被测试的机器和主持测试的考官。考官提出问题分别让被测试的人和
机器做答，如果考官分不清楚哪个答案是人作出的，哪个答案是机器作出的，则图灵测试认
为计算机就具备智能了。
6. 盲目搜索：是按预定的控制策略进行搜索，在搜索的过程中获得的信息不用来改进控
制策略。
7. 估价函数：用来估价节点重要性的函数称为估价函数。一般形式为()()()x h x g x f +=
其中g(x)为从初始节点0S 到节点x 已经实际付出的代价，h(x)为从节点x 到目标节点g S 的
最优估计。
8. 人工智能：是一门研究知识的一门学科，即如何表示知识，如何获取知识，如何使用
知识的学科的科学
9. 合适公式：原子是合式公式，若A ，B 是合式公式，则A ?、
B A B A B A B A ?→∨∧,,,也是合式公式，
若)(x A 是合式公式，则)()(),()(x A x x A x ??也是合式公式，除此之外再也没有其他的公式是合式公式。
10.W 的差异集合：首先找出W 的所有表达式中不相同的第一个符号，然后从W 的每个表达
式中抽出占有这个位置的子表达式。所有这些子表达式的集合就是W 的差异集合。
11. 机器学习：机器学习就是系统在运行时可以做一些适应性的变化，使得系统在下一次
执行类似上一次任务时比上一次更家有效，更加快捷，更加完善。12. 产生式:基本形式P
→Q,其中规则的前件P 为前提，具体形式可以是谓词公式、关系表达式和真值函数的任意与、
或、非组合，可以不精确匹配；而规则的后件Q 则表示规则激活时应该执行的动作或应该得
出的结论。
13.启发式搜索:启发式搜索又称为有知识搜索，它是在搜索中利用与应用领域有关的启发
性知识来控制搜索路线的一种搜索方法。由于这类方法在搜索中利用了与问题求解有关的知
识，不必穷尽地试验每一种可能性，在任何时刻对将要搜索的节点都进行评价，从中选择一
个最有希望到达目标节点的节点优先搜索，这就避免了无效搜索，提高了搜索速度。
14.归结原理 :为了证明子句集S 的不可满足，只要对S 中可进行归结的子句进行归结，
并把归结式加入子句集S.得到新子句集S1，则S 与S1在不可满足的意义上是等价的,归结
原理的本质思想是去检查子句集S 是否包含一个空子句?，如果S 包含?，则S 是不可满足的。
如果S 不包含?，则去检查?是否可由S 推导出来。当然这个推理规则必须保证推出的子句是
原亲本子句的逻辑结果。15.设S是子句集。集合A={所有形如P(t1,…,tn)的元素}称作子句集S的原子集。其中P(t1,…,tn)是出现于S中的任一谓词符号，而t1,…,tn是S的H 域的任意元素。
五、论述题
简答题
1.规则演绎系统可分为：①前向演绎系统：基于一组前向规则，从事实出发进行推理；②后向演绎系统：基于一组后向规则，从目标出发进行推理；③双向演绎系统：同时基于前向和后向规则，同时从事实和目标出发进行推理；
产生式系统的推理可分为：①正向推理：从初始事实数据出发，正向使用规则进行推理，朝目标方向前进；②反向推理：从目标出发，反向使用规则进行推理，朝初始事实或数据方向前进；
2.专家系统的概念结构有六部分组成：
⑴知识库，用以存储知识的集合；
⑵推理机，使用知识库中的知识进行推理而解决问题；
⑶动态数据库，存放初始证据事实、推理结果和控制信息的场所；
⑷人机界面，最终用户和专家系统的交互界面；
⑸解释模块，负责向用户解释专家系统的行为和结果；
⑹知识库管理系统，是知识库的支撑软件，类似于数据库管理系统对数据库的作用。
3.人工智能的基本技术有下列五种：
⑴推理技术：对推理的研究往往涉及到对逻辑的研究，逻辑是人脑思维的规律，从而也是推理的理论基础；
⑵搜索技术：搜索是指连续进行推理的过程，它是对推理进行引导和控制的技术；
⑶知识表示和知识库技术：知识表示涉及知识的逻辑结构和物理结构，知识库类似于数据库，由于知识是智能的基础和源泉，因此，知识表示和知识库是人工智能的核心技术；
⑷归纳技术：是指机器自动提取概念、抽取知识、寻找规律的技术；
⑸联想技术：联想是最基本、最基础的思维活动，其前提是联想记忆或联想存储；
4.不确定性推理与通常的确定性推理有本质的差别：
⑴不确定性推理中符号模式匹配能够成功，不但要求两个符号模式本身能够匹配，而且要求证据事实所含的不确定性程度必须达到一定的限度；
⑵不确定推理中一个规则的触发，不仅要求其前提能匹配成功，而且前提条件的不确定性总程度还必须至少达到阀值；
⑶不确定性推理中推得的结论是否有效，也取决其不确定性程度是否达到阀值；
⑷不确定性推理还要求有一套关于不确定性度量的计算方法。
证明题
5．解：
6. 证明：首先把F 和G ?化为子句集：
（1）))(()(),(x f C y B y x A ∨?∨? （2） ))(,()(),(x f x D y B y x A ∨?∨?
（3） )(z C ? （4）),(b a A
（5）)(b B 下面进行归结：
（6）)(),(y B y x A ∨? （1）与（3）
（7）)(b B ? （4）与（6）
（8）Nil （5）与（7）
7. 证：此S 子句集的原子集：},
{Q P A =
完整的语义树如下：
},{21Q P I N =,使子句?P ∨?Q 为假
},{22Q P I N ?=,使子句?P ∨Q 为假
},{23Q P I N ?=,使子句P ∨?Q 为假
},{21Q P I N ??=,使子句P ∨Q 为假
即该语义树是封闭的，由海伯伦定理知该子句集不可满足。证毕。
8. 证：此问题既是证明公式))()())()(((a M a H x M x H →∧→?为恒假
将公式))()())()(((a M a H x M x H →∧→?化成对应的子句集：
)}(),(),()({a M a H x M x H S ?∨?=
应用归结原理： ≠ )()(x M x H ∨?
≡ )(a H
≈ )(a M ?
N 0 22 N 23 24
? )(a M 由≠ 、≡ 归结
∣ τ 由≈ 、? 归结
证毕。
计算题
9．（1）设Computer_system(x)：x 是计算机系统
Intelligent(x)：x 是智能的
Perform_task(x)： x 执行任务
Require(x)：x 要求的
Man(x)：x 是人
则有
))((Re )(_)())(_()(y man quire y task Perform y x system Computer t Intelligen x ∧?→?
（2）设Formula （x ）：表示x 是公式；Connective_” “（x ）：表示x 的联结词是；
Equivalent （x,y ）： x 与y 等价， 则可以表示为：
)
,()("_")()()("_")()(y x Equivalent y Connective y Formula y x Connective x Formila x →∨∧?∧→∧?（3）设Input(x)：表示x 是输入算法；Unification(y)：表示y 是不能合一算法；Output(x)：
表示x 是输出算法；mug(y)：y 是最小合一；Fall(x)：表示x 失败，那么我们可以用一
阶谓词逻辑表示为：
)
()()()()()();()()()()()(y Fall y output y x n Unificatio x Input x y Mug y Output y x n Unificatio x Input x ∧?→?∧?∧?→∧? 10．解：所求CF(H)=0.864
11. 解（1）原式=)),()((y x yQ x P x ?∨??
=)),()((y x Q x P y x ∨???
（2）原式=))()((x xQ x P x ?∨???
=))()((y yQ x P x ?∨???
=))()((y yQ x P x ?∨???
=))()((y yQ x P x ??∧?
=))()((y Q y x P x ??∧? =))()((y Q x P y x ?∧??
12. 解：
1) ((x) P(x) ∨ (x) Q(x)) → (x) ( P(x) ∨ Q(x) )
= ((x) ~P(x) ∧ (x) ~Q(x) ) ∨ (y) ( P(y) ∨ Q(y) )
= (y) (x) (~P(x) ∧ ~Q(x) ∨ P(y) ∨ Q(y) )
= (y) (x) ( (~P(x) ∨ P(y) ∨ Q(y) ) ∧ (~Q(x) ∨ P(y) ∨ Q(y) ) ) 化为skolem子句形：
(~P(x) ∨ P(a) ∨ Q(a) ) ∧ (~Q(x) ∨ P(a) ∨ Q(a) )
2) (x) ( P(x) → (y) ( (z) Q(z , y) → ～ (z)R(y , z) ) )
= (x) (y) (z) (v) ( ～P(x) ∨ ～Q(z , y) ∨ ～R(y , v))
化为skolem子句形：
～P(x) ∨ ～Q(z , y) ∨ ～R(y , v)
3) (x) P(x) → (x) ( (z) (Q(x ,z )) ∨ (y)R(x , y , z) )
= (x) ( ～P(x) ∨ (z)( Q(x ,z ) ∨ (y)R(x , y, z) ))
= (x) (z) (y) (～P(x) ∨ Q(x ,z ) ∨ R(x , y, z) )
化为skolem子句形：
～P(a) ∨ Q(a ,z ) ∨ R(a , y, z)
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人工智能期末试题及答案完整版
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
人工智能试题2010
内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期 《人工智能》试题 课程号：67111317 考试方式：大作业 使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳 班级： 学号： 姓名：
一、（12分）什么是人类智能？它有哪些特征或特点？什么是人工 智能？人工智能有哪些研究领域？ 二、（18分）分别用语义网络表示法，产生式表示法，谓词逻辑表 示法，表示下列知识。 1，所有的鸽子都是鸟。 2，所有的鸽子都有翅膀。 3，信鸽是一种鸽子，它有翅膀，能识途。 三、(20分)用状态空间搜索法求解农夫，狐狸，鸡，小米问题。农 夫，狐狸，鸡，小米都在一条河的左岸，现在要把他们全部送 到左岸去，农夫有一条船，过河时，除农夫外，船上至多能载 狐狸，鸡和小米中的一样。狐狸要吃鸡，鸡要吃小米，除非农 夫在那里。试规划出一个确保全部安全过河的计划。（提示：a：用四元组(农夫，狐狸，鸡，小米)表示状态，其中每个元素的 取值为0或1，0表示在左岸，1表示在右岸。b：每次过河的 一种安排作为一个算子，每次过河必须有农夫，因为只有他可 以划船。） 四、(15-分)试用归结反演的方法证明G为F1，F2，F3的逻辑结论， 并画出归结树（要求写出化字句集的过程）。 F1：))) z A z y z∧ B → ? ∧ D ? ? , ( )) ( ) ( ( ) y C ((y ( z F2：))) A z z y D E z→ ? ( ∧ ? z ∧ ( , ) y ) ( (y ( E ) ( F3：)) E z z? → ? (z ( ) ( B G：)) E z∧ z ? ) ( ( (z C
人工智能经典考试题目,例题
基于规则的专家系统 1.基于规则的专家系统有5个部分组成：知识库、数据库、推理引擎、____和用户界面 A.解释设备 B.外部接口 C.开发者接口 D.调试工具 2.前向（正向）推理是数据驱动的。推理从已知的数据开始，依次执行每条可执行的规则，规则所产生的新的事实被加入到数据库中，直到没有规则可以被执行为止。请根据以下的数据库和知识库推出有哪些元素被加入到数据库中 A. N X Y Z B. L X Y Z C. N L X Z
D. L N X Y 3.关于专家系统，以下说法错误的是 A.允许不精确的推理，但不能处理不完整、不确定和模糊的数据 B.当数据不完账或模糊时，有可能会出错 C.当需要新知识时，很容易实现调整。 D.提供知识与处理过程明确分离的机制 4.对于规则的专家系统的缺点，下列说法错误的是 A.规则之间的关系不明确 B.低效的搜索策略 C.没有学习能力 D.没有统一的结构 5.对于规则的专家系统的优点，下列说确的是 A.规则之间的关系透明
B.高效的搜索策略 C.处理不完整、不确定的知识 D.具备学习能力 基于规则的专家系统中的不确定性管理 6.专家系统中不确定性知识的来源一般分为4种：弱暗示、____、未知数据，以及合并不同专家观点时的困难 A.不完整的信息 B.不一致的信息 C.不确定的信息 D.不精确的语言
7.有一同学，考试成绩数学不及格的概率是0.15，语文不及格的概率是0.05，两者都不及格的概率为0.03，在一次考试中，已知他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？ A.0.2 B.0.25 C.0.4 D.0.6 8.掷三枚骰子，事件A为出现的点数之和等于5的概率为 A.1/18 B.1/36 C.1/72 D.1/108 9.下列哪个符合著名的贝叶斯公式 A.P(Ai/B) = P(Ai) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) B.P(Ai/B) = P(Ai) x P(Ai/B) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) C.P(Ai/B) = P(B) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj))
《人工智能试卷》参考答案
《人工智能试卷》参考答案 一、填空题 1.人工智能 2.智能机器、模仿和执行人脑 3.谓词符号、变量符号、函数符号、常量符号 4.知识 5.一般、特殊、大前提、小前提、结论 6.语义网络、有向图 二、简答题 1.首先，数据和信息是密切相关的。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示；信息是对 数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。即相同数据在不同场合可以表示不同信息。 同样，相同的信息也可以用不同的数据表示。其次，信息和知识之间也关系密切，只有把有关的信息关联到一块加以使用，才能成为知识。综上所述，数据、信息和知识是3个层面上的概念：数据经过加工处理成为信息，把有关信息关联到一块就构成知识 2.解：师生框架 Frame
人工智能试题
内蒙古科技大学2013/2014 学年第一学期 《人工智能》大作业 课程号：67111317、76807376 考试方式：大作业 使用专业、年级：计算机2011-1，2，3，4 任课教师：陈淋艳 班级： 学号： 姓名：
一、（15分）智能、智力、能力的含义是什么？什么是人工智能？ 人类研究人工智能的最终目标是什么？ 二、（15分）传教士与野人问题：有三个传教士和三个野人来到河 边，河边只有一条一次最多可供两个人过河的小船，传教士如 何用这条小船过河才能使河两边的野人数目决不会超过传教士 的数目？ 指定状态描述的格式，开始状态和目标状态；画出状态空间图。 （只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可）。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句：因为老百姓授法律管制，所 以晁盖劫了生辰纲，触犯了宋王朝的法律，受到官府追究；而 达官贵人和恶少不受法律管制，所以高衙内强抢民女，虽然也 违法，却可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理？他的推理规则是什么？ 试用谓词演算语句集合表示下面这段话；并用归结反演的方法 回答下列问题： 设TONY，|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部，ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。登山运动员不喜 欢下雨，而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西，而喜欢TONY所讨厌的一切东西。 TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱乐部的成员，他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。 五、(20分)在主观Bayes推理中，LS和LN的意义是什么？
设系统中有如下规则： R1：IF E1THEN （50 0，0.01）H1 R2 IF E2THEN （1，100）H1 R3：IF E3THEN （1000，1）H2 R4：IF H1THEN （20，1）H2 并且已知P(H1)=0.1，P(H2)=0.1，P(H3)=0.1，初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5 ，P(E2|S2)=0 ，P(E3|S3)=0.8，用主观Bayes方法求H2的后验概率P(H2|S1& S2& S3)。 六、（20分）结课报告题目：选以下题目之一或自选题目写一篇5000 字左右的报告，要有关键字，图要有图号，最后要有参考资料。 1、总结知识表达技术。（选取三种知识表达放法加以介绍，并进行比较） 2、查找两篇或三篇已发表的与人工智能理论相关的论文，从文章所论述的问题，阐述的理论，其社会效益，与原有的方法相比，他的优缺点等。 3、介绍一已有的专家系统。 4、写一篇文章介绍人工神经网络。（应用领域，人工神经元模型，学习方法） 不符合以下要求的作业不收 本试题一律使用A4纸完成，一至五题要求手写。
人工智能练习题答案
1、什么是人工智能？人工智能有哪些研究领域？何时创建该学科，创始人是谁？ （1）AI（Artificial Intelligence）是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科（或技术），再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧（能）特点的机器或系统 （2）人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定力证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等（3）人工智能于1956年夏季，由麦卡锡，明斯基、洛切斯特、香农等发起创建 2、产生式系统的由哪三部分组成？各部分的功能是什么？ 课本29页 （1）产生式系统由综合数据库、产生式规则和控制系统三部分组成 （2）综合数据库用于存放当前信息，包括初始事实和中间结果； 产生式规则用于存放相关知识； 控制系统用于规则的解释或执行程序。 3、设有三枚硬币，其初始状态为（反，正，反），允许每次翻转一个硬币（只翻一个硬币，必须翻一个硬币）。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态（反，反，反）的通路。画出状态空间图。 课本51页 问题求解过程如下： （1）构建状态 用数组表示的话，显然每一硬币需占一维空间，则用三维数组状态变量表示这个知识：Q=（q1 , q2 , q3） 取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面 构成的问题状态空间显然为： Q0=（0，0，0），Q1=（0，0，1），Q2=（0，1，0）, Q3=（0，1，1）， Q4=（1，0，0），Q5=（1，0，1），Q6=（1，1，0），Q7=（1，1，1） （2）引入操作 f1：把q1翻一面。 f2：把q2翻一面。 f3：把q3翻一面。 显然：F={f1，f2，f3} 目标状态：（找到的答案）Qg=（0，0，0）或（1，1，1） （3）画出状态图
公需科目：2019人工智能与健康试题及答案
资阳市2019年度公需科目培训《人工智能与健康》试题及答案（一） 一、单项选择题 1.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（ 2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重 我的答案：A√答对 2.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（2.0分） A.1948年 B.1971年 C.1989年 D.2000年 我的答案：A√答对 3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 我的答案：C√答对 4.在2016年，我国人工智能企业超过了（）家。（2.0分） A.1000 B.1200 C.1400 D.1500 我的答案：D√答对 5.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分）
A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 我的答案：D√答对 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（2.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 7.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 8.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017 我的答案：C√答对 9.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重
人工智能考试题.doc
名词解释： 1,、什么是人工智能？人工智能的研究有哪些学派？他们的观点是什么？ 一：主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。 国际上人工智能研究作为一门科学的前沿和交叉学科，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。 有多种定义：⑴智能机器。能够在各类环境中自主的或交互的执行各种拟人任务的机器。 ⑵是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。 ⑶从人工智能所实现的功能来定义： ·人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 ⑷从“研究如何在机器上实现人类智能”角度讲，人工智能被定义为是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种面临的实际问题等功能的学科。 ⑸人工智能是研究如何让计算机做现阶段人类才能做得更好的事情”。 ⑹人工智能是计算机科学的分支，它用符号的、非算法的方法进行问题求解”。 ?二：符号主义（主流学派）：又称：逻辑主义、心理学派或计算机学派 原理：物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理起源：源于数理逻辑，学派代表：纽厄尔、西蒙和尼尔逊等 认为人的认知基元是符号，认知过程即符号操作过程； 认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，能用计算机来模拟人的智能行为； 认为知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。 连结主义：又称：仿生学派或生理学派。原理：神经网络及神经网络间的连 接机制与学习算法。起源：源于仿生学，特别是人脑模型的研究 学派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、鲁梅尔哈特等 认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程； 认为人脑不同于电脑，并提出连结主义的大脑工作模式，用于取代符号操作的电脑工作模式 行为主义：又称：进化主义或控制论学派。原理：控制论及感知—动作型控制系统。起源：源于控制论
人工智能作业一(答案)
作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统，该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译，讨论 该系统的性能度量，环境，执行器，感知器，并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量：翻译的正确率 环境：电话线路 传感器：麦克风 执行器：音响 完全可观察的，单agent，确定的(无噪音条件下)，片段的，静态的，离散的。 2.考虑一个医疗诊断系统的agent，讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent, 基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。 能够治愈病人的方法有很多种，系统必须衡量最优的方法来推荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先； (b).宽度优先； (c).爬山法； (d).最佳优先； 图一 【Answer】: 建立树：
深度: 宽度：
爬山法：优先搜索：
4.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录： 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】: 贪婪最佳优先：如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C 一致代价搜索：B,D,E,F,G,H,C A*树搜索：如果h(B)>15,首先访问D 如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C 图二 5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态，证明如果h是一致的，那么它是 可采纳的。 【Answer】: 假设n为任意一个状态，G是任意一个目标状态。n,n1,n2,....,nm,G为从状态n到达状态G的一条最优路径，我们已知
大学人工智能期末考试题库
《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。 反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。 双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行， 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。
中南大学人工智能考试试卷及答案
中南大学考试试卷 20XX年第2学期,考试时间110分钟 人工智能课程48学时，3学分，考试形式：开卷 专业年级：计算机03级总分100分，占总评成绩70 % 注：此页不作答题纸，请将答案写在答题纸上 一、选择题（共20分，每题2分） 1、消解原理是一种用于 A、表达式变换的推理规则 B、变量运算的推理规则 C、一定的子句公式的推理规则 D 、规则演绎的推理规则 2、下列哪个系统属于新型专家系统？ A、多媒体专家系统 B、实时专家系统 C、军事专家系统 D、分布式专家系统 3、示例学习属于下列哪种学习方法？ A. 解释学习 B. 归纳学习 C. 类比学习 D. 机械学习 4、不属于神经网络常用学习算法的是： A.有师学习 B.增强学习 C.观察与发现学习 D.无师学习 5、人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为： A. 专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 6、下列搜索方法中不属于盲目搜索的是： A. 等代价搜索 B.宽度优先搜索 C.深度优先搜索 D.有序搜索 7、被认为是人工智能“元年”的时间应为： A、1948年 B、1946年 C、1956年 D、1961年 8、被誉为国际“人工智能之父”的是： A、图灵（Turing） B、费根鲍姆（Feigenbaum） C、傅京孙（K.S.Fu） D、尼尔逊（Nilsson） 9、语义网络的组成部分为： A、框架和弧线 B、状态和算符 C、节点和链 D、槽和值 10、尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但是，当前国际人工智能的主流派仍属于：
A、连接主义 B、符号主义 C、行为主义 D、经验主义 二、填空题（共20分，每一填空处1分） 1、机器学习系统由____________、____________、____________和____________几部分构成。 2、人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用____________的一个分支，它的近期目标在于研究用机器来____________的某些智力功能。 3、规则演绎系统根据推理方向可分为____________、____________以及____________等。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及____________、____________和____________等。 5、启发式搜索是一种利用____________信息的搜索，估价函数在搜索过程中起的作用是________________________。 6、模糊判决的常用方法有____________、____________、____________和____________等。 7、在与或图中，没有后裔的非终叶节点为不可解节点，那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是____________，含有与后继节点且后裔中至少有一个为不可解的非终叶节点是____________。 三、回答下列问题（共60分） 1、（10分）当前人工智能有哪些学派？他们对人工智能在理论上有何不同观？ 2、（10分）请说明神经元的基本结构和前馈型神经网络的工作过程。 3、（10分）试说明产生式系统的基本结构，各部分的功能以及主要工作过程。 4、（10分）专家系统包括那些基本部份?每一部分的主要功能是什么? 5、（10分）某单位派遣出国人员，有赵、钱、孙三位候选人，经讨论后决定： （1）三人中至少派遣一人。 （2）如果赵去而钱不去，则一定派孙去。 （3）如果钱去，则一定派孙去。 求证：一定会派孙出国。 设用P(x)表示派x出国，zhao、qian、sun分别表示三人，将已知条件与目标用谓词公式正确的表示出来，并用消解反演进行证明。 6、（10分）对于八数码难题按下式定义估价函数： f(x)=d(x)+h(x) 其中，d(x)为节点x的深度；h(x)是所有棋子偏离目标位置的曼哈顿距离（棋子偏离目标位置的水平距离和垂直距离和），例如下图所示的初始状态S0：8的曼哈顿距离为2；2的曼哈顿距离为1；1的曼哈顿距离为1；6的曼哈顿距离为1；h(S0)= 5。 初始状态（S0） （ 1）用A*搜索法搜索目标，列出头三步搜索中的OPEN、CLOSED表的内容和当前扩展节点的f值。（2）画出搜索树和当前扩展节点的f值。
人工智能考试题目
名词解释： 1状态空间法 状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于状态空间法需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用于表示比较简单的问题。 2问题归约法 问题归约法从目标(要解决的问题)出发，逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。这些本原问题的解可以直接得到从而解决了初始问题，用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。 3有序搜索 应用某个算法(例如等代价法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点, 这种搜索方法叫做有序搜索或最佳优先搜索, 其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法. 实质：选择OPEN表上具有最小f值的节点（即最有希望的节点）作为下一个要扩展的节点。 4可解节点 可解节点：与或图中一个可解节点的一般定义可以归纳如下： 1、终叶节点是可解节点(因为它们与本原问题相关连)。 2、如果某个非终叶节点含有或后继节点，那么只有当其后继节点至少有一个是可解的时，此非终叶节点才是可解的。 3、如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后继节点全部为可解时，此非终叶节点才是可解的。 5不可解节点 不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 如果某个非终叶节点含有或后继节点,那么只有当其全部后裔为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后裔至少有一个为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 6规则正向演绎系统 正向规则演绎系统是从事实到目标进行操作的，即从状况条件到动作进行推理的，也就是从if到then的方向进行推理的。 7规则逆向演绎系统 逆向规则演绎系统是从then向if进行推理,即从目标或动作向事实或状况条件进行的推理。 8等代价搜索 是宽度优先搜索的一种推广，不是沿着等长度路径断层进行扩展，而是沿着等代价路径断层进行扩展，寻找从起始状态至目标状态的具有最小代价的路径问题。搜索树中每条连接弧线上的有关代价，表示时间、距离等花费。
人工智能复习题及答案
一、填空: 1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟与行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。 3.人工智能的基本技术包括表示、运算、搜索归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑就是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点与命题逻辑的区别就是(10)。 5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值就是(11) 。 6.设P就是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为(12)。 7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着 13 ,CF(A)=-1, 则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。 8.谓词公式G就是不可满足的,当且仅当对所有的解释(16)。 9.谓词公式与其子句集的关系就是 (17)。 10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为(18),则结论成立。 11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1与C2的归结式R(C1,C2)= (19)。 12.若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1与C2的归结式R(C1,C2)= (20) 。 13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21) ,δ·ε= (22) 。 14.有子句集S=｛P(x),P(y)｝,其MGU= (23) 。 15.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的就是 (24), (25) , (26)。 16.状态图启发式搜索算法的特点就是 (27)。 17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际就是一个 (28),深度优先搜索算法中,OPEN表 的数据结构实际就是一个 (29) 。 18.产生式系统有三部分组成 (30), (31) 与推理机。其中推理可分为 (32) 与 (33)。 19.专家系统的结构包含人机界面、 (34) , (35) , (36) , (37) 与解释模块。 20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:CF(~A)= (38) ,CF(A1∧A2 )= (39) ,CF(A1∨A2 )= (40) 。 21.开发专家系统所要解决的基本问题有三个,那就就是知识的获取、知识的表示与(41),知识表 示的方法主要有 (42) , (43) , (44) 与语义网络等,在语义网络表示知识时,所使用的推理方法有 (45) 与 (46) 。 22.MYCIN系统中使用不确定推理,规则A→B由专家指定其可信度CF(B,A),若A真支持B真,则指 定CF(B,A)(与零比较)应 (47) ;若A真不支持B真,则指定CF(B,A)应 (48) 。 23.机器学习的含义就是 (49) 。 24.自然语言理解不仅包括计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息,能正确回答输入信息 中的有关问题,而且还包括 (50) 、 (51) 、 (52) 。 25.设U={a,b,c,d},A={a,b},B={a,b,c},m(A)=0、6,m(U)=0、4,U的其它子集的基本概率分配函 数m值均为0,则Bel(A)= (53) ,Bel(B)= (54) 。 26.证据理论中集合A的信任区间为[1,1],则其语意解释为 (55) 。 27.人工智能三大学派就是。 28.化成子句形式为: 。
《人工智能》测试题答案
测试题 ——人工智能原理 一、填空题 1.人工智能作为一门学科，它研究的对象是______，而研究的近期目标是____________ _______；远期目标是___________________。 2.人工智能应用的主要领域有_________，_________，_________，_________，_______和__________。 3.知识表示的方法主要有_________，_________，_________，_________和________。 4.产生式系统由三个部分所组成，即___________，___________和___________。 5.用归结反演方法进行定理证明时，可采取的归结策略有___________、___________、_________、_________、_________和_________。 6.宽度优先搜索对应的数据结构是___________________；深度优先搜索是________________。 7.不确定知识处理的基本方法有__________、__________、__________和__________。 8.AI研究的主要途径有三大学派，它们是________学派、________学派和________学派。 9.专家系统的瓶颈是________________________；它来自于两个阶段，第一阶段是，第二阶段是。 10.确定因子法中函数MB是描述________________________、而函数MD是描述________________________。 11.人工智能研究的主要领域有_________、_________、_________、_________、_______和__________。 12.一阶谓词逻辑可以使用的连接词有______、_______、_______和_______。 13.基于规则的演绎系统主要有________、_________和_________。 14.D-S证据理论中函数Bel定义为________________________、而函数Pl定义为________________________。 15.问题的状态空间，可以记为三元组
2019年人工智能与健康试题及答案
2019年人工智能与健康试题及答案 姓名成绩 温馨提示：同学们，经过培训学习，你一定积累了很多知识，现在请认真、仔细地完成这 张试题吧。加油！ 一、判断题(每题2分)。 1.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 2.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确 3.大数据会带来机器智能，提升计算机的智能程度，但它是永远不会超过人类的智能。 错误 4.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与管理医疗社保基金。 正确 5.在未来，人工智能将会代替人类的工作、身份。 错误 6.人工智能在医疗领域还存在一些问题。 正确 7.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、加大政 策扶持力度等建议。 正确 8.从国家内部来看，人工智能通过优化自动化的方式能够提升社会运行效率。 正确 9.我们要围绕推动我国人工智能健康快速发展的现实要求，妥善应对人工智能可能带来的挑战，形成适应人工智能发展的制度安排，构建开放包容的国际化环境，夯实人工智能发展的经济基础。 错误 10.由于工业发展的需要，目前国内智能机器人行业的研发只集中于工业服务和智能助手两 个方面。 错误 11.中国人口老龄化问题面临各种各样的挑战。 正确 12.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。 错误 13.马斯洛的需求层次理论认为，人类需要的最低层次是安全需求。 错误 14.点对点的养老服务模式通过互联网、物联网技术，来使服务需求得到实现，无论身处何 处，打破了地域限制，不需要得知服务提供者是谁。 正确 15.点对点的养老服务模式是指需要什么样的服务，就直接去找这样的服务。 正确
人工智能复习题汇总(附答案)
一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是（C ）。 A. 明斯基 B. 图灵 C. 麦卡锡 D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence B. Artificial Intelligence C. Automatic Information D. Artificial Information 3. 下列那个不是子句的特点（D） A.子句间是没有合取词的(∧) B子句通过合取词连接句子(∧) C子句中可以有析取词(∨) D子句间是没有析取词的(∨) 4. 下列不是命题的是（C ）。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目搜索和（A） A启发式搜索B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6. 从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是（B） A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7. 下面不属于人工智能研究基本内容的是（C ）
A. 机器感知 B. 机器学习 C. 自动化 D. 机器思维 8.S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字，因此可将子句（A）从S中删去 A. P∨Q∨R B. ┑Q∨R C. Q D.┑R 9. 下列不属于框架中设置的常见槽的是（B ）。 A. ISA槽 B. if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10. 常见的语意网络有（D ）。 A. A-Member-of联系 B. Composed–of联系 C. have 联系 D. 以上全是 1.在深度优先搜索策略中，open表是（B ）的数据结构 A.先进先出 B.先进后出 C. 根据估价函数值重排 D.随机出 2.归纳推理是（B ）的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般到一般 3. 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）
人工智能期末试题及标准答案完整版(最新)
xx学校 ??201２—2０13学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师: 考试专业: 考试班级: 一单项选择题（每小题2分,共１0分) 1．首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.19４６ B.1９60 C．1916??D.１95６ 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：Ｂ A．专家系统、自动规划B．专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 Ａ：计算机表示法Ｂ:“与/或”图表示法 C：状态空间表示法??D:产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的?? Ｂ:专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 ５.下图是一个迷宫，S0是入口，Ｓg是出口,把入口作为初始节点，出口作为目标节点,通道作为分支,画出从入口Ｓ0出发,寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 Ａ:s０-ｓ４-ｓ5－ｓ6－s9-sg ?B：s0－s4-s１-s2－ｓ3-s6－ｓ9－sg C：s0-s4-ｓ1-s２－s３－s５-s6-s８－s９-ｓg ?D:s0-s4-s7-s5-s6-s9-ｓg 二填空题(每空2分,共2０分) １.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。2．问题的状态空间包含三种说明的集合, 初始状态集合S、操作符集合Ｆ以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heu ｒiｓtic）信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确定 性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答:（1）人工智能 人工智能（ＡrtificiａｌＩnteｌlｉｇeｎcｅ) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法,它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法,反复交叉,以突变方式的操作,模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(ＥHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路,特别是ＧA独特的全局优化性能,使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于ＥPＧA的函数级ＥHW,解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习（Mａchine Ｌearning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的