人工智能Word文件下载.docx
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11遗传算法是一种什么样的算法？
它适合于解决哪一类问题？
遗传算法是在生物进化的启示下，借鉴生物进化的自然选择和遗传机制，得到的一种搜索和自适应算法，通过在初始种群中进行复制、交叉、变异操作寻找搜索空间最优解。
遗传算法可以把问题的可能解视为生物个体，而生物个体对环境有很高的适应能力，这样就可以使用进化机制，搜索最优解。
12..产生式系统的基本结构是什么？
各部分的功能是什么？
产生式系统由三部分组成：
产生式规则库，推理机和动态数据库。
（2分）产生式规则库也称产生式规则集，由领域规则组成，在机器中以某种动态数据结构进行组织。
推理机也称控制执行机构，它是一个程序模块，负责产生式规则的前提条件测试或匹配，规则的调度和选取，规则体的解释和执行。
动态数据库是一个动态数据结构，用来存放初始事实数据、中间结果和最后结果等。
13.简述产生式系统的结构及工作过程。
产生式系统的运行过程就是推理机不断运用规则库中的规则，作用于动态数据库，不断进行推理并不断检测目标条件是否满足的过程。
当推理到某一步，目标条件被满足，则推理成功，于是系统运行结束；
或者再无规则可用，但目标条件仍未满足，则推理失败，系统运行结束。
14.产生式系统有哪几种推理方式?
各自的特点为何?
产生系统有两种推理方式：
正向推理和反向推理。
正向推理就是从初始事实数据出发，正向使用规则进行推理（即用规则前提与动态数据库中的事实匹配，或用动态数据库中的数据测试推则的前提条件，然后产生结论或执行动作），朝目标方向前进；
反向推理就是从目标出发，反向使用规则进行推理（即用规则结论与目标匹配，又产生新的目标，然后对新目标再做同样的处理），朝初始事实或数据方向前进。
15.产生式系统由哪几部分组成？
各部分功能是什么？
产生式规则库也称产生式规则集，由领域规则组成，在机器中以某种动态数据结构进行组织。
16.产生式系统有哪几种推理方式?
各自的特点是什么?
17.按照学习方式分，机器学习可以分为哪几类？
分别具有什么特征？
有导师学习，无导师学习，强化学习
18.从模拟人脑的角度出发，机器学习有哪两种方法？
试简单描述其特点。
按照学习途径分类，机器学习可以分为符号学习和连接学习两大类。
符号学习是基于符号处理的学习方法，连接学习或神经网络学习，则是基于神经网络的机器学习方法。
19.符号学习有哪些方法？
试列举出五种。
符号学习的方法：
记忆学习、传授学习、演绎学习、类比学习、示例学习、发现学习、解释学习。
20.模拟人脑的机器学习又分为符号学习和连接学习，对比符号学习和连接学习的不同，并举出典型学习方法？
符号学习是模拟人脑的宏观心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习目标为概念或规则等。
典型方法有记忆学习、示例学习、类比学习、解释学习等；
连接学习或神经网络学习，是模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输入，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。
典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。
21.按照拓扑结构分，神经网络可分为哪几类？
各具有什么网络特征？
按照拓扑结构分，神经网络可分为四大类：
分层前向网络、反馈前向网络、互连前向网络、广泛互连网络。
分层前向网络的结构特征是网络由若干层神经元组成，分为输入层、中间层和输出层，各层顺序连接；
信息严格按照从输入层进，经过中间层，从输出层的方向流动。
反馈前向网络是一种分层前向网络，输出曾到输入层具有反馈连接。
互连前向网络的同层神经元之间有相互连接。
广泛互连指在网络中任意两个神经元之间都是可以或可能是可达的。
22.何为不确定性？
不确定性有哪些类型？
在我们所获得的、所处理的信息和知识中，往往含有不肯定、不准确、不完全甚至不一致的成分，这就是所谓的不确定性。
按性质来分，不确定性大致分为五种类型：
随机性、模糊性、不完全性、不一致性和时变性。
23.为什么使用归结原理进行定理证明时要使用归结策略？
把归结原理在机器上实现，就要把归结原理用算法表示，对于怎么样在已知子句集中选取两个子句进行归结，最简单的方法就是采用穷举法。
穷举法能够保证对于不可满足的子句一定可以归结出空子句，但穷举法最大的缺点就是效率太低，当参加子句集中子句数目过多时，所产生的中间子句将会呈现爆炸式增长，以致机器无法容纳，而采用相应的归结策略之后就会使中间子句的数目减少，从而提高了归结效率，所以在使用归结原理进行定理证明时要使用归结策略。
24.简述线性归结策略和单元归结策略。
线性归结策略：
在归结过程中，除第一次归结可都用给定的子句集S中的子句外，其后的各次归结则至少要有一个亲本子句是上次归结的结果。
单元归结策略：
在归结过程中，每次参加归结的两个亲本子句中必须至少有一个是单元子句。
25.什么是启发函数、什么是启发式搜索？
答：
启发式搜索就是利用启发信息进行制导的搜索。
在启发式搜索中，常用启发函数来表示启发性信息，启发函数就是用来估计搜索树节点x与目标节点Sg接近程度的一种函数，通常用h（x）来表示。
启发函数的定义一般可以参考：
一个节点到目标节点的某种距离或差异的亮度；
一个节点处在最佳路径上的概率。
26.对比图搜索，谈谈遗传算法的主要特点是什么？
遗传算法的搜索在解空间上进行，不像图搜索在问题空间上进行；
遗传算法的搜索随机地始于搜索空间的一个点集，图搜索固定地始于初始节点；
遗传算法的搜索过程从空间一个点集到另一个点集，图搜索从空间的一个点到另一个点；
遗传算法适应性强；
擅长全局搜索，不受搜索空间的限制性假设约束。
27.什么是盲目搜索，什么是启发式搜索？
两者有何不同
盲目式搜索是指在搜索过程中，按规定的控制策略进行搜索，而没有任何中间信息来改变这些控制策略。
启发式搜索是根据问题本身的特性或搜索过程中产生的一些信息来不断地改变或调整搜索的方向，使搜索朝着问题本身最希望的方向进行，加速问题的求解，并找到最优解。
28.何谓专家系统？
它有哪些基本特征？
专家系统是应用与某一专门领域，拥有该领域内相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家水平，能象专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。
基本特征有四：
一应用于某专门领域；
二拥有专家级知识；
三能模拟专家的思维；
四能达到专家级水平。
29.专家系统包括那些基本部分？
每一部分的主要功能是什么？
专家系统包括如图所示的七部分,知识库用来存储知识推理机是用来实现推理的程序;
动态数据库是存放初始证据事实、推理结果和控制信息的场所;
人机界面指的是最终用户与专家系统的交互界面；
解释模块负责向用户解释专家系统的行为和结果；
知识库管理系统用来管理知识库。
加上自学习模块功能是在系统运行过程中能够不断的自动化完善丰富知识库中的知识。
30.什么是专家系统？
包含哪几部分？
专家系统是应用与某一专门领域，拥有该领域内相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家水平，能象专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机（软件）系统，
专家系统包括七部分,知识库;
动态数据库;
人机界面；
解释模块；
知识库管理系统；
自学习模块功能；
推理机。
32.试述专家系统的定义及专家系统与常规计算机程序的区别。
专家系统是应用与某一专门领域，拥有该领域内相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家水平，能象专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机（软件）系统，
与常规程序的区别有五点：
一常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理；
二常规程序将知识组织为两级：
数据级和程序级，专家系统将知识组织为三级：
数据级、知识库级和控制级；
三常规程序处理的数据多是精确的，对数据检索是基于模式的布尔匹配专家系统处理的数据和知识多是不精确的、模糊的，知识的匹配模式多是不精确的，需要为其设定阈值；
四常规程序基本是面向数值计算和数据处理的。
专家系统本质上是面向符号处理的；
五常规程序一般不具有解释功能，而专家系统一般具有解释功能。
33.什么是专家系统？
专家系统与常规计算机程序有何区别？
专家系统是应用与某一专门领域，拥有该领域内相当数量的专家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家水平，能像专家一样解决困难和复杂的实际问题的计算机（软件）系统，
（1）、常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理；
（2）、常规程序将知识组织为两级：
（3）、常规程序处理的数据多是精确的，对数据检索是基于模式的布尔匹配专家系统处理的数据和知识多是不精确的、模糊的，知识的匹配模式多是不精确的，需要为其设定阈值；
（4）、常规程序基本是面向数值计算和数据处理的。
（5）、常规程序一般不具有解释功能，而专家系统一般具有解释功能。
34.用语义网络表示下述事实：
条条大路通罗马。
35.用语义网络表示下述事实：
每个学生都学过一门设计语言。
（6分）
36.用框架表示下述事实：
据国际在线消息，六月三日下午的3点43分，一架波音MD-83型客机在拉各斯市阿哥格（Agege）地区的一片居民区坠毁。
空难造成机上153人全部遇难，地面至少40人死亡。
据悉，天气变化对此次事故影响较小，机械故障的因素较大。
维修方面不及时也是原因之一。
答案：
空难：
时间：
六月三日下午的3点43分
地点：
拉各斯市阿哥格（Agege）地区的一片居民区
机型：
MD-83型客机
伤亡：
至少193人
原因：
机械故障，维修不及时
37.用框架表示下述事实：
6月11日，2010年世界杯在南非约翰内斯堡拉开帷幕，32路豪强将在一个月的时间里，为大力神杯展开争夺。
（7分）
框架名：
<
世界杯>
属于：
球类运动>
地点：
南非约翰内斯堡
时间：
2010年6月11日
参赛队伍数目：
32个
奖杯：
大力神
38.用框架表示下述报道的沙尘暴灾害事件。
[虚拟新华社3月16日电]昨日，沙尘暴袭击韩国汉城，机场与高速公路被迫关闭，造成的损失不详。
韩国官方表示，待一周后官方公布统计数字。
此次沙尘暴起因有关专家认为是由于中国内蒙古区过分垦牧破坏植被所致。
FRAME：
沙尘暴
Slot1：
时间
Value：
3月15日
Default：
Slot2：
地点
韩国汉城
Slot3：
损失
不详
Slot4：
起因
中国内蒙古区过分垦牧破坏植被
39.给出某个大学生的框架表示。
40.用框架表示下述事实：
2011年3月11日，日本当地时间14时46分，日本东北部海域发生里氏9.0级地震并引发海啸，此次地震及其引发的海啸已确认造成13232人死亡、14554人失踪，并造成重大财产损失。
地震震中位于宫城县以东太平洋海域，震源深度20公里。
东京有强烈震感。
地震引发的海啸影响到太平洋沿岸的大部分地区。
地震造成日本福岛第一核电站1~4号机组发生核泄漏事故。
地震>
灾害>
日期：
2011年3月11日
14时56分
级别：
理氏9.0级
日本东北部海域
导致：
海啸
影响地区：
太平洋沿岸的大部分地区
后果：
13232人死亡、14554人失踪、日本福岛第一核电站1~4号机组发生核泄漏事故
计算题
1.设有三个大小不等的圆盘A，B，C套在一根轴上，每个圆盘都标有数字1、2、3、4，并且每个圆盘都可以独立地绕轴做逆时针转动，并且每次转动90度，初始状态S0和目标状态Sg如图所示。
（1）请给出此问题的状态空间图表示；
（7分）
（2）分别画出广度优先搜索和深度优先搜索的搜索树，求出从S0到Sg的路径。
解：
状态表示：
用轴上方的3个数字作为标记，按A,B,C逆时针顺序移动
状态为（a,b,c）
初始状态为；
（2，2，2），目标状态为（4，2，1）
操作每次转动其中的一个盘，逆时针90度，分别为
Pa：
ifa>
=2thena=a-1
Ifa=1thena=4
Pb：
ifb>
=2thenb=b-1
Ifb=1thenb=4
Pc：
ifc>
=2thenc=c-1
Ifc=1thenc=4
则广度优先搜索树为
深度优先搜索树为：
2.设论域U＝V＝{1，2，3，4，5}，“低”和“大”可分别用U，V上的两个模糊子集表示：
“低”＝1/1＋0.9/2＋0.6/3＋0.1/4＋0/5
“大”＝0/1＋0.1/2＋0.5/3＋0.9/4＋1/5
又有模糊规则：
如果炉温偏低，则将风门开大。
和已知事实：
炉温有些低
“有些低”用U上的模糊子集表示为：
“有些低”＝1/1＋1/2＋0.7/3＋0.4/4＋0/5
请用Zadeh基于关系合成的模糊推理方法进行推理，作出决策。
zadeh的基于关系合成的模糊推理，用A代表“窄”概念模糊集合，用B代表“宽”概念模糊集合，用B’代表“有些窄”概念的模糊集合。
A={1,0.9,0.6,0.1,0}
B={0,0.1,0.5,0.9,1}
A’={1,1,0.7,0.4,0}
利用关系合成来构造模糊关系Rm
3.设论域U＝V＝{1，2，3，4，5}，“窄”和“大”可分别用U，V上的两个模糊子集表示：
“窄”＝1/1＋0.9/2＋0.5/3＋0.1/4＋0/5
如果x窄，那么y大
x有些低
“有些窄”用U上的模糊子集表示为：
“有些窄”＝1/1＋1/2＋0.7/3＋0.4/4＋0/5
（10分）
（满分8分，构造关系5分，关系合成3分）
A={1,0.8,0.6,0.1,0}
B={0,0.1,0.5,0.8,1}
A’={1,1,0.7,0.4,0}
4.一个农夫要带着一只狗、一只鸡、一袋米过河，但是人不在的时候，狗会吃鸡、鸡会吃米，农夫每次只能带一样东西过河。
试用状态空间图求出他们能顺利过河的方案。
（12分）
用四元组（f，w，s，g）表示状态，其中f表示农夫，w表示狗，s表示鸡，g表示米，其中每个元素都可以为0或1，表示在左案，1表示在右岸。
四元组可表示的状态共有16种，其中合法状态为10种：
（0，0，0，0）（0，0，0，1）（0，0，1，0）（0，1，0，0）（0，1，0，1）
（1，0，1，0）（1，0，1，1）（1，1，0，1）（1，1，1，0）（1，1，1，1）
初始状态为（0，0，0，0）目标状态为（1，1，1，1）
共有其中操作：
从左岸到右岸三种，从右岸到左岸四种
操作符
条件
动作
p1
f=0，w=0，s和g相异
f=1，w=1
p2
f=0，s=0，
f=1，s=1
p3
f=0，g=0，w和s相异
f=1，g=1
q0
f=1，s和g相异，w和s相异
f=0
q1
f=1，w＝1，s和g相异
f=0，w＝0
q2
f=1，s＝1，
f=0，s＝0
q3
f=1，g＝1，w和s相异
f=0，g＝0
方案有两种：
p2→q0→p3→q2→p2→q0→p2
p2→q0→p1→q2→p3→q0→p2
5.代价树如下图所示：
分别给出分支界限法及瞎子爬山法搜索策略下的搜索过程和解。
其中，F、I、J、L是目标节点。
（8分）
宽度优先搜索过程：
A－﹥C－﹥B－﹥G－﹥E
－﹥D－﹥M－﹥J，G（J）=6，
解为：
A－﹥B－﹥E－﹥J
深度优先搜索过程为：
A－﹥C－﹥G
－﹥M－﹥P－﹥O－﹥L，G（L）=7，
A－﹥C－﹥G－﹥L
6.求出下图与或树的解树并用和代价法求出最佳解树。
图中，端节点I、J、F、K、L是可解节点，其余节点是不可解节点。
解树1：
ABEJK
解树2：
ABDI
解树3：
ACF
用和代价法，解树1代价为G（A）=6
解树2代价为G（A）=7
解树3代价为G（A）=5
7.求出与／或树的解树并用和代价法则求最佳解树。
其中，端节点中，I、J、F、K、L是可解节点，其余节点是不可解节点。
（6分）
ABEJK（1分）
ABDI（1分）
ACF（1分）
用和代价法，解树1代价为G（A）=6（1分）
解树2代价为G（A）=7（1分）
解树3代价为G（A）=5（1分）
最佳解树是解树3
8.一个有三个玩具积木A、B、C的网格空间，开始时，三个玩具积木都在地板上，如图（a）所示。
假设机器人的任务是把它们堆成如图（b）所示的形状，即A在B的上面，B在C的上面，C在地板上，每次只能移动一块积木，试给出这个问题的显式状态空间图表示，并给出机器人的行动序列。
（提示：
初始状态可用（（A），（B），（C））表示，目标状态可用（（ABC））表示）
操作有Move（x，y），要求x，y都为最上层积木或地面，x与y的取值为A，B，C，Floor。
状态空间图为：
9.设有三根头朝上的火柴，允许一次倒置两根相邻的火柴，问能否出现三根火柴的头都朝下的状态？
画出状态空间图（标明状态、操作），并说明是否有解，如果有解给出解。
用（a，b，c）来表示火柴的状态，用0表示火柴朝下，1表示朝上，三根火柴共有八种状态（0，0，0）（0，0，1）（0，1，0）（0，1，1）
（1，0，0）（1，0，1）（1，1，0）（1，1，1）
操作有两个：
fab：
将火柴a和b倒置
fbc：
将火柴b和c倒置
初始状态：
（1，1，1）
目标状态：
（0，0，0）
状态图如下所示
从图上看，没有从初始状态到目标状态的联通路径，所以此问题没有解。
10.用－剪枝方法求N的最佳走步。
（10分）
11.用极小极大分析方法求N的最佳走步。
根据极小极大分析结果，最佳走步有三种选择：
N->
A->
B->
C;
N->
D->
G->
HN->
E->
F;
12.用－剪枝方法求N的最佳走步。
最佳走步为NABCD
13．用－剪枝方法求N的最佳走步。
14.构造二阶梵塔问题的状态空间图，并给出一个解（移动路线）。
用二元组（SA，SB）表示状态，SA表示A所在杆号，SB表示B所在杆号，全部状态如下（1，1），（1，2），（1，3）
（2，1），（2，2），（2，3）
（3，1），（3，2），（3，3）
转换规则：
A（I，j）表示金盘A从第I号杆移到j号杆
B（I，j）表示金盘B从第I号杆移到j号杆
A（1，2），A（1，3），A（2，1）
A（2，3），A（3，1），A（3，2）
B（1，2），B（1，3），B（2，1）
B（2，3），B（3，1），B（3，2）
初始状态（1，1），目标状态（3，3）
梵塔问
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