人工智能及知识工程课程复习题.docx
《人工智能及知识工程课程复习题.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人工智能及知识工程课程复习题.docx（10页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
人工智能及知识工程课程复习题
〃人工智能与知识工程"课程复习题
_、辨析题
1.人工智能作为一门学科，在1956年诞生于美国Dartmouth大学。
（正确）
2.英国数学家图灵1950年在思想（mind）杂志上发表的论文"计算机与智力"是人工智能学科正式诞生的标志。
（错误）
3.人工智能是一门新兴的学科,对它的硏究有逻辑学派、认知学派、知识工程学派等多学派。
（正确）
4.关于人工智能研究的途径目前主要有两种观点，一种观点被称为符号主义，另一种观点被称为联结主义。
（正确）
5.谓词演算与命题演算在问题的描述和求解面的能力是相同的。
（错误）
6.谓词逻辑只是在命题逻辑的基础上增加了谓词。
（错误）
7.如果两个谓词公式等价,则表明它们只是在形式上不同，其逻辑意义完全相同。
（正确）
8.由推理规则产生的谓词演算公式不是永真的。
（正确）
9.由文字组成的子句未必是逻辑命题。
（谕吴）
10.—个谓词演算公式与它的Skolem标准型在逻辑上是等价的。
（題）
11.知识表示包括一个系统，该系统提供到知识体的通路和对知识体访问的手段（亦即计算处理过程），知识体是存放在存储器中的数据结构。
（正确）
12.蕴涵式赢］产生式在表示规则性知识时,虽然形式上相同,但功能上完全不同。
（正确）
13.产生式规则就是命题逻辑或谓词逻辑中的蕴涵式。
（错误）
14.产生式知识表示法属于述性知识表示的观点。
（瞬）
15.产生式系统中只有规则库是用来表就识的。
（翔吴）
16.产生式系统的推理机不包含知识。
（題）
二单项选择题
1.与谓词演算公式「（Vx）（》）（P（x,y）人Q（x,y））等价的公式是（B）
A.（Hx）（3y）（->P（x,y）v-刃）B.（玉）（Vy）（W（x,y）v->Q（x,y））
C.（%）（Vy）（〃（x,y）a->Q（x,>'））D.（Vx）（3y）（->P（x,y）v->（2（x,y））
2.与谓词演算公式（玉）（P（x））v（》）（Q（y））等价的命题是（C）
A-（Vx）（P（a-）a2（x））B.（VA-）（P（x））A（Vy）（C（y））
C.（3a）（P（x）vQ（x））D.（3x）（P（x）aQ（x））
3.谓词演算公式P（x,",y）和P（Z,乙、b）的最一般合一式是（B）
A./?
/>-}B.{ci/x,a/z,b/y}
C.{x/z,b/y}D.不可合一，所以没有最一般合一式
4.谓词演算公式P（f（x）,y）和P（y,/（"））的最一般合一式是（C）
A.{y/f（x）,f（a）/y}B.{f（x）/y,a/x}
C.{J\a）/y,a/x}D.不可合一,所以没有最一般合一式
5.—个子句集在删除其中被包孕的子句后所得到的新子句集，与原子句集在不可满足的意义下（A）
A.爭介B.不荻
C.有时等价,有时不等价D.是否等价不能确定
6.—个子句集在删除其中的重言式后所得到的新子句集，与原子句集在不可满足的意
义下（A）
A.等价B.不等价
C.有时等价,有时不等价D.是否等价不能确走
7.子句集S=vT（x,J）,/?
（c）vd）}.（B）
A.是不可满足的B.是可满足的
C.有时可满足,有时不可满足D.是否可满足不能确定
8.对两个子句7Tgd）和R（c）v「T（c,〃）进行消解,得到的结果是（B）
A.空子句B.vR（c）
C.T（x,6/）D.「T（c,d）
9.设G和C,是可以归结的两个子句，在某解释下G的真值为T,而G的真值为F,贝惧归结式C在该解释下的真值（D）
A.为TB.为F
C.既不为T,也不为FD.不能确走
10.设q和C,是可以消解的两个子句在某解释下C,和C2的真值都为T贝11其消解式C在该解释下的真值（A）
A.为TB.为F
C.既不为T,也不为FD.不能确走
11."黑色Buick车的引擎不能转动,并且电瓶有电。
"为了能够用一个产生式系统检测这辆汽车的故障,应当把这些已知事实加入系统的（A）
A.综合数据库B.规则库
12•”蒙蒙是学龄儿童,身上有红色斑点,并且发烧。
"为了能够用产生式系统诊断蒙蒙
所患的疾病，应当把这些事实加入系统的（C）
A.综合数据库W规则库
B.规则库
c.综合数据库
D.推理机
三、设
F：
（VA）（（3y）（P（x,y）aQ（刃）t（》OS（y）aT（x,>-）））
G：
7玉）R（x）t（Vx）（Vy）（P（A；y）t「Q（y））
求证：
G是F的逻辑结论。
证明：
首先将F和G的否走化为子句集
F的子句集为S]={->P（x,y）vC（y）v/?
（/（%））,-iP（xtj）vg（j）vT（x,/（%））}
G的否走的子句集为S2={7（z）,Q（b）}
然后对子句集S=亠US?
按以下过程进行归结
（1）-^Uy）ve（y）v/?
（/（%））
（2）7（x,刃ve（y）vT（x,/（x））
（3）V⑵⑷P（a,b）（5）Q（b）
（6）—V,y）vQ（y）⑴与（3）归结a={f（X）/z}
（7）Q（b）⑷与⑹归结a={a/X,b/y]
（8）NIL（5）与⑺归结
由于归结出空子句,从而证明G是F的逻辑结论。
四、设
Fl：
（Vx）（P（x）t（Vy）（Q（y）f7（x,y）））
F2：
（3x）（P（x）A（Vy）（/?
（y）fL（x,y）））
G：
（Vx）gx）t「Q（x））
求证：
G是Fi,F2的逻辑结论。
证明：
首先将Fi,F2和G的否走化为子句集
Fi的子句集为5,={「P（x）v「Q（y）v-L（x,y）}
F2的子句集为亠={P（«）,-J?
（z）vL（a,z）}
G的否走的子句集为S3={R（b）,Q（b）}
然后对子句集S,US2U5按以下过程进行归结,从中归结出空子句
（1）「P（x）v「Q（ym（x,y）
（2）P（a）（3）⑵v厶⑺⑵（4）R（b）
⑸0（b）（6）「Q（y）v7（d,y）⑴与
（2）归结b=⑺/蚪
（7）L（a,b）（3）与⑷归结cr={b/z}（8）^Q（b）（7）与⑹归结a={b/y}
（9）NIL（8）与（5）归结
从而证明G是Fi,F2的逻辑结论。
五、证明：
（Vx）（P（x）t（e（x）AR（x）））A（3x）（P（x）AT（x））n（3x）（T（x）aR（x））
证明：
第_步：
先对结论否走并与前提合并得谓词公式G
G:
（Va）（P（x）（Q（x）a/?
（%）））a（iv）（P（x）AT（a））a^3x）（T（x）a7?
（x））
第二步：
将公式G化为子句集，可将G看作以下三项的合取
G1:
（Vx）（P（x）T（QMA/?
（%）））
G2:
（3x）（P（x）aT（x））
G3:
-i（Hx）（T（x）aR（x））
对每一项分别求子句集
G1的子句集为S,=Ve（x）,^P（x）VR（x）}
G2的子句集为S2={P（a\T（a）}
G3的子句集为S3=HT（x）v^（x）}
从而得到G的子句集
S=S]US2US3={-iP（x）VQ（x\->P（x）vR（x）,P{a\T{a\-T（x）v
第三步：
应用归结原理,对子句集中的子句进行归结
（1）-P（A）VQ（x）
（2）^P（x）vR（x）（3）P{a）⑷T（a）⑸
—.TCx）v—
（6）/?
（«）
（2）与⑶归结er={a/x}⑺7（a）⑷与⑸归结cr={a/x}
（8）NIL（6）与（7）归结
由此得出子句集是不可满足的,即G是不可满足的,从而命题得证。
六、证明:
（S）（Q（刃（刃人C（y）））人（》）（Q（y）AD（y））=（my）（D（y）ACO））证明：
第一步：
对结论否走并与前提合并得谓词公式
G：
（Vy）（0（}O（B（y）aC（y）））a（By）（Q（y）aD（y））a-^By）（D（y）aC（y））
第二步：
将公式G化为子句集，可将G看作三项的合取，
Gi：
（Vy）（e（y）^（B（y）AC（y）））
G2:
（》）（Q（刃人D（刃）
G3：
-n（3y）（D（y）AC（>-））
对每一项分别求子句集
Gi的子句集为S、={「Q（y）vB（y）^Q（y）vC（y）}
G2的子句集为S2={0（“）,£>（«））
G3的子句集为S3={「D（刃v「C（y）}
从而得到G的子句集
S=S]uS2U5={-°（y）VC（y）,Q（a\D（a\-d）（x）v-.C（x）}
第三步：
应用归结原理,对子句集中的子句进行归结
（1）^Q（y）vB（y）
（2）^Q（y）vC（y）（3）Q（a）⑷D（a）
（5）-V）（x）v^C（A）（6）C（a）
（2）与⑶归结cr={a/y}⑺->C（a）
（4）与⑸归结为a={a/x}（8）NIL（6）与（7）归结
由此得出子句集是不可满足的，即G是不可满足的,从而命题得证。
七、已知：
⑴John朝；
（2）Paul喜欢酒和奶酪；
（3）如果Paul喜欢某物,则John也喜欢某物；
（4）如果某人是贼，而且他喜欢某物,则他就可能会偷窃某物。
试用归结原理求取问题"John可能会偷窃什么?
”的答案。
解：
第一步：
走义谓词，将已知条件用谓词公式表示出来，并化成子句集。
（1）定义谓词
thief（x）表示a是贼；like（x,y）表示x喜欢y；〃gysteal（x.y）表示x可能会盗窃y。
（2）将已知条件表示成谓词公式
Fi:
thief{John）
F2:
like^Paul.wine）alike（Paul,cheese）
F3:
（^x）（like（Paul.x）—>like（John.x））
F4:
（Vx）（Vy）（thief（x）alik心、y）—»maysteal^x.y））
（3）将谓词公式化为子句集得
S]={thief（John）.like（Paul,wine）.like^Paul.cheese）.-ilike{Paul,x）vlik&Johgx）,—ithief（u）v-ylike（u.v）vmaysteal（u.v）}
第二步：
把问题用谓词公式表示出来，并将其否走与谓词ANSWER®作析取得
G:
—i/naysteal{John,vv）v
第三步：
将谓词公式G化为子句集S?
S2=steal（John、w）vAJVSIVE7?
（w）}
将S]与S2合并得S=5,US2
第四步：
应用归结原理对子句集中的子句进行归结
（1）thief{John）
（2）like（Paul.wine）（3）like（Paul,cheese}（4）
—ilikdPaiil、x）vlike（Jolm,x）（4）-ithief（u）v—dike（叭v）vmaysteal（u,v）（5）^inaysteal{John,vv）vANSWERw）
⑹—ylike^John,v）vmaysteal（John,v）⑴与（4）归结为cr={John/11}
（7）likf^John,wine）
（2）与⑷归结a={wine/x}
（8）like^John.cheese}（3）与⑷归结b={cheese/x}
（9）maysteal（John,wine）（7）与（6）归结cr={wine/v}
（10）maysteal（John,cheese）（8）与⑹归结cr={cheese/v]
（11）ANSWER（wine）（9）与⑸归结cr={wine/w}
（12）ANSWEI^cheese）（10）与⑸归结cr={cheese/w}
第五步：
得到了归结式ANSWER®加e）和,因此答案是John可能
会盗窃wine和cheese0
八、已知：
（1）任人的兄弟不是女性；
（2）任人的姐妹必是女性；
（3）Mary是Bill的姐妹。
试用归结原理证明：
Ma「y不是Bill的兄弟。
证明：
第一步：
走义谓词，将待证明的问题的前提条件和结论用谓词公式表示出来。
（1）走义谓词：
brother{x,刃表示.丫是y的兄弟；sister（x,y）表示x是y的姐妹；female（x）表示入是女性。
（2）将待证明问题的前提条件和结论表示成谓词公式：
Fi:
（Vx）（Vy）（brother（x,y）T
F2:
（Vx）（Vy）（5Z5rer（x,y）—>femal（^x}}
F3:
sister{MaryyBill）
G:
~^hrother{Maiy,Bill）
第二步：
将Fi,F2fF3和G的否走分别化成对应的子句
Fi对应的子句:
-ybrother（x.y）v
F2对应的子句：
—\sister（x.y）vfenuil（（x）
F3对应的子句：
sister（Mary.Bill）
G的否走对应的子句:
brother^Mcuy,Bill）
第三步：
应用归结原理，对由以上子句所组成的子句集进行归结
（1）-^brother{x^y）v
（2）—xsister^x.y）vfemal（^x）
（3）sister^Mcuy,Bill）（4）brother（Mcuy,Bill）
（5）-^emaKMaty）⑴与⑷归结b=B〃//y}
（6）femal（^Many）⑵与⑶归结（8）NIL（5）与⑹归结
这样就由于否走结论"Mary不是Bill的兄弟"而推出了矛盾,从而证明原来的结论是正确的。
九已知三个柱子1,2,3和二个盘子A,B（A比B小丄初始状态下，A,B依次放在1柱上。
目标状态是A,B依次放在3柱上。
条件是每次只可移动一个盘子，盘子上是空时可移动,而且任时候都不允大盘在小盘之上。
试用状态空间表示该二阶Hanoi塔问题，并通过状态空间图求出该二阶Hanoi塔问题的盘移动次数最少的最优解。
解：
首先按以下步骤将问题以状态空间的形式表示出来。
第一步，定义问题的状态描述形式。
设用S女=（几,SJ表示问题的状态£表示盘子
A戶斤在的柱号，表TJX盘子B所在的柱号。
第二步,用所走义的状态描述形式把问题的所有可能状态都表示岀来，并确走出问题的初始状态集合描述和目标状态集合描述。
本问题所有可能的状态共有9种,各状态的形式描述如下：
S°=（l,l）S产（1,2）S,=（l,3）S3=（2,1）S4=（2,2）
Ss=（2,3）56=（3,1）S?
=（3,2）58=（3,3）
问题的初始状态集合为S={S（）},目标状态集合为G={£}。
第三步,走义一组算符。
走义算符A（/,7）表示把盘子A从第i号柱子移到第j号柱子的操作；算符J）表示把盘子B从第i号柱子移到第j号柱子的操作。
这样定义的算符组F中共有12个算符,它们分别是
A（l,2）A（l,3）A（2,1）A（2,3）A（3,l）A（3,2）
3（1,2）B（l,3）3（2,1）8（2,3）3（3,1）B（3,2）
至此，该问题的状态空间（S,F,G）构造完成。
这就完成了对问题的状态空间表示。
然后，根据该状态空间的9种可能和12种算符,构造它的状态空间图。
其状态空间图如下图所示。
图二阶Hanoi塔问题的状态空间图
在状态空间图中，从初始节点（1,1）（状态几）到目标节点（3,3）（状态SQ的任一条通路都是问题的一个解。
但其中最短路径的长度是3,它由三个算符A（l,2）,5（1,3）和A（2,3）组成，这就是盘移动次数最少的最优解。
十、根据下面的事实构造一个产生式系统的规则库和数据库,并分别运用正向推理式和反向推理式结合规则排序控制策略,给出问题"先生会出交通事故吗？
”的答案。
要求说明用这两种推理式解答问题的过程。
（1）35岁到55岁的人是中年人；
（2）中年人是老练而细心的；
（3）老练、细心并有驾驶技术的人是不会出交通事故的；
（4）先生43岁”并有驾驶技术；
⑸太太35岁；
⑹侶12岁。
解：
产生式系统的规则库R包含以下三条规则
Ri:
如果x是35岁到55岁，则x是中年人；
R2：
如果x是中年人,则x是老练而细心的；
R3：
如果x是老练、细心'并有驾驶技术的,则x是不会出交通事故的;
初始状态下产生式系统的综合数据库F包含以下事实:
Fi：
先生43岁，并有驾驶技术；
F2:
太太35岁；
F3：
公子12岁；
正向推理式求解问题的过程如下：
根据综合数据库中的事实在R中找出匹配规则Ri,执行Ri得到新的事实"先生是中年
人，并有驾驶技术"，将新的事实作为F4加入综合数据库中。
根据综合1
在R中找出匹配规则RifR2,执行Ri得到新的事实"太太是中年人〃，将新的事实作为
Fs加入综合数据库中。
根据综合数据库中的事实在R中找出匹配规则R2,执行©得到
新的事实〃先生是老练而细心的，并有驾驶技术〃，将新的事实作为F6加入综合i
老练而细心的〃■将新的事实作为F7加入综合数据库中。
根据综合数据库中的事实在R中找出匹配规则R3,执行心得到新的事实〃先生是不会出交通事故的”，将新的事实作
反向推理式求解问题的过程如下:
用目标事实〃先生不会出交通事故〃与规则库中规贝啲后件进行匹配，得到匹配规则R
3。
由于R3的前件不是已知事实，因此将前件作为子目标再与规则库中规则的后件逬行匹配，得到匹配规则R2o由于R2的前件还不是已知事实，因此将其作为子目标再与规则库中规则的后件进行匹配，得到匹配规则R“由于Ri的前件是已知事实#从而推理过程结束,得出问题的答案〃先生不会出交通事故〃。
升级会员 