智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试完整.docx
《智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试完整.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试完整.docx（75页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试完整
最新资料欢迎阅读
智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试
[完好答案]
智慧树知到《人工智能基础导学》章节测试答案
绪论单元测试
1、1956年达特茅斯会议上，学者们初次提出“artificial
intelligence（人工智能）”这个看法时，所确立的人工智能研究方向
不包含：
A:
研究怎样用计算机表示人类知识
B:
研究智能学习的体制
C:
研究人类大脑结构和智能发源
D:
研究怎样用计算机来模拟人类智能
答案:
【研究人类大脑结构和智能发源】
2、在现阶段，以下哪项还没有成为人工智能研究的主要方向和目
标：
A:
研究怎样用计算机模拟人类大脑的网络结构和部分功能
B:
研究怎样用计算机延长和扩展人类智能
C:
研究机器智能与人类智能的实质差异
D:
研究怎样用计算机模拟人类智能的若干功能，如会听、会看、
会说
答案:
【研究机器智能与人类智能的实质差异】
3、下边哪个不是人工智能的主要研究派别?
A:
符号主义
1
最新资料欢迎阅读
B:
经验主义
C:
连结主义
D:
模拟主义
答案:
【模拟主义】
4、从人工智能研究派别来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”方法用，应当属于：
A:
经验主义，行为主义
B:
符号主义，连结主义
C:
连结主义，经验主义
D:
理性主义，符号主义
答案:
【理性主义，符号主义】
5、从人工智能研究派别来看，明斯基等人所介绍的“人工神经网络”方法用计算机模拟神经元及其连结，实现自主辨别、判断，应当属于：
A:
理性主义，符号主义
B:
符号主义，连结主义
C:
经验主义，行为主义
D:
连结主义，经验主义
答案:
【连结主义，经验主义】
6、“鸟飞派”指的是人类研究人工智能一定要完好切合智能现象的实质
A:
错
2
最新资料欢迎阅读
B:
对
答案:
【错】
7、人工智能遇到愈来愈多的关注，很多国家出台了支持人工智能发展的战略计划
A:
对
B:
错
答案:
【对】
8、人工智能将离开人类控制，并最后毁坏人类
A:
对
B:
错
答案:
【错】
9、人工智能目前仅合用于特定的、专用的问题
A:
对
B:
错
答案:
【对】
10、通用人工智能的发展正处于起步阶段
A:
对
B:
错
答案:
【对】
第一章单元测试
1、以下组合最能全面包含全部知识表示形式的是
A:
谓词逻辑、经验主义、网络权重
3
最新资料欢迎阅读
B:
符号主义、经验主义、连结主义
C:
产生式系统、特色表示、连结主义
D:
符号主义、特色表示、语义向量
答案:
【符号主义、经验主义、连结主义】
2、以下用谓词表示的命题错误的选项是
A:
老王的诞辰在4月：
birthday（老王，4月）
B:
小博不在实验室：
¬in（小博，实验室）
C:
我爸爸喜爱吃鸡蛋而且我妈妈喜爱吃西红柿：
like_eat（father（我），鸡蛋）∨like_eat（mother（我），西红柿）
D:
大亮的老师善于打羽毛球和网球：
good_at（teacher（大亮），
羽毛球）?
good_at（teacher（大亮），网球）
答案:
【我爸爸喜爱吃鸡蛋而且我妈妈喜爱吃西红柿：
like_eat（father（我），鸡蛋）∨like_eat（mother（我），西红柿）】
3、哪一种知识表示的样本数据的特色表示，就对应了某种知识。
智能系统经过“体验”样本特色，来获取知识
A:
都不是
B:
连结主义
C:
经验主义
D:
符号主义
答案:
【经验主义】
4
最新资料欢迎阅读
4、为了描绘对于”健身房“的知识，能够从中抽象出好多因素。
比方：
健身房的地址、开放时间、教练、器材、团课名称、次卡价钱等等，并由这些因素关系构成对健身房的整体认知，这类知识表示形式称作（）
A:
一阶谓词
B:
框架形式
C:
细化形式
D:
产生式
答案:
【框架形式】
5、一阶谓词的功能与长处不包含：
（）
A:
能够表示不确立性知识
B:
简单实现
C:
对知识的表现较精准
D:
表达对客观世界的陈说
答案:
【能够表示不确立性知识】
6、一阶谓词逻辑式有很强的表达能力，但常常难以直接在计算中应用。
A:
对
B:
错
答案:
【对】
7、因为包含式的灵巧性，它能表示推理知识以及近似于“假如按住鼠标拖动，则按轨迹画出一条线”这类规则。
5
最新资料欢迎阅读
A:
错
B:
对
答案:
【错】
8、产生式种类的知识表示推进了专家系统的发展，而且曾应用于机器翻译的领域。
A:
错
B:
对
答案:
【对】
9、一阶谓词逻辑是产生式的一种特例，而产生式是框架形式的一种特例。
A:
错
B:
对
答案:
【错】
10、最简单的命题起码由一个主语和一个谓语构成
A:
错
B:
对
答案:
【对】
第二章单元测试
1、以下说法错误的选项是（）
A:
学者们广泛认为逻辑和推理是智能思想的一种表现形式。
B:
推理就是从初始凭证出发，依据某种策略，不停地运用知识库中已有的知识，逐渐般配，直到推出结果为止。
6
最新资料欢迎阅读
C:
推理的定义中提到的“知识库”是指派用一阶谓词和产生式等方式表示的知识。
D:
演绎是从特别到一般，概括是从一般到特别。
答案:
【演绎是从特别到一般，概括是从一般到特别。
】
2、以下说法中正确的个数有（）：
a）不确立性推理鉴于产生式表示，确立性推理鉴于一阶谓词表
示。
b）不确立性推理与确立性推理的不一样点在于推理过程中每个环节都是不确立的。
c）推理规则的可信度取值范围为[0,1]，表示前提与结论之间的推理强度。
d）事实凭证的可信度取值范围相同为[0,1]
A:
3
B:
2
C:
1
D:
4
答案:
【2】
3、IF夜晚两点睡觉AND失眠到三点THEN次日睡懒觉
（0.8），此中CF（夜晚两点睡觉）=0.6，CF（失眠到三点）=0.3，那么CF（次日睡懒觉）为（）
7
最新资料欢迎阅读
答案:
【】
4、以下对于反向演绎的说法错误的选项是（）
A:
演绎是从一般到特别;而反向推理以某个假定目标作为出发点，来睁开推理。
B:
但在规则量很大时，反向演绎仍旧需要逐个计算规则的般配，比较迟缓低效。
C:
计算机实现自动推理最可行的方法是采纳反向、演绎的方法。
D:
反向演绎从待证目标出发，又称归纳原理。
答案:
【反向演绎从待证目标出发，又称归纳原理。
】
5、利用Horn子句进行推理，使用的是什么样的搜寻方法（）：
A:
深度优先搜寻和广度优先搜寻都能够
B:
深度优先搜寻和广度优先搜寻都不是
C:
广度优先搜寻
D:
深度优先搜寻
答案:
【深度优先搜寻】
6、计算机假如要实现自动推理，最可行的方法就是采纳反向、演绎的方法
A:
对
B:
错
8
最新资料欢迎阅读
答案:
【对】
7、推理确实定性是推理的三个特征中最复杂的。
A:
错
B:
对
答案:
【对】
8、推理之因此为推理，是因为它有确立性的特色。
A:
错
B:
对
答案:
【错】
9、确立性推理在推理时，全部知识和凭证都是确立非真即假的
A:
错
B:
对
答案:
【对】
10、天气预告中的“明日降水概率”，是个确立的推理结论
A:
错
B:
对
答案:
【错】
第三章单元测试
1、以下说法中正确的个数是（）：
①专家系统重申看法及其关系的表达，语义网络重申知识的推理能力。
②专家系统和语义网络的成立都比较任意，没有严格的语义支
9
最新资料欢迎阅读
撑。
③KL_ONE语言将知识表示能力和推理计算能力相联合，表达能力和推理能力并重。
④从linked_data开始，语义web开始进入“弱语义”阶段，并采纳RDF三元组形式描绘知识。
A:
0
B:
3
C:
2
D:
1
答案:
【3】
2、以下不属于现阶段知识图谱技术类其他是（）
A:
应用技术
B:
展现技术
C:
推理技术
D:
建立技术
答案:
【展现技术】
3、以下对于知识图谱的说法错误的选项是：
（）
A:
知识图谱以结构化的形式，描绘客观世界中存在的看法、实体和实体间的关系。
B:
实体内经过关系来刻画内在属性。
C:
实体之间经过它们之间的一些关系来连结，经过这类方式形成“图”。
10
最新资料欢迎阅读
D:
知识图谱中一般每个实体都有一个ID来表记，称为表记符。
答案:
【实体内经过关系来刻画内在属性。
】
4、对于农民过河的问题，农民、狼、羊、白菜想要坐船过河。
有以下条件：
1.只有农民能开船。
2.船上只好放一个物件。
3.没有农民看守，狼会吃羊，羊会吃白菜。
将这个例子放在状态空间中考虑，以下说法正确的选项是（）：
A:
这个问题没有解。
B:
假如说状态表示成4维向量，每个重量为0（未过河）、1值（已过河），代表农民、狼、菜、羊的过河状态，那么（1,0,1,0）是一个合理状态。
C:
将农民、狼、羊、白菜这四个对象能够表示为：
F（代表农民）、
W（代表狼）、S（代表羊）、C（代表白菜）
D:
这个问题有222*2=16种合理的状态。
答案:
【将农民、狼、羊、白菜这四个对象能够表示为：
F（代表
农民）、W（代表狼）、S（代表羊）、C（代表白菜）】
5、什么是实体关系学习（）
A:
检测文本中的实体能否拥有某种预约义的关系。
B:
研究怎样从文本中抽取事件信息并以结构化的形式体现出来
C:
发现文本中的有效实体。
D:
实体辨别与链接
答案:
【检测文本中的实体能否拥有某种预约义的关系。
】
11
最新资料欢迎阅读
6、问答系统让计算机自动回答用户的发问，返回有关的一系列文档。
A:
对
B:
错
答案:
【错】
7、知识问答的实现分为两步：
发问剖析和答案推理。
A:
错
B:
对
答案:
【对】
8、Guha提出了RDF--一种描绘资源信息的框架，以后Guha也被称作知识图谱之父。
A:
错
B:
对
答案:
【对】
9、RDF是现代知识图谱的一个分支之一。
A:
错
B:
对
答案:
【错】
10、Conceptnet是纯中文的知识库。
A:
对
B:
错
答案:
【对】
12
最新资料欢迎阅读
第四章单元测试
1、以下对于状态空间图的说法错误的选项是
A:
将状态和连联合在一同能够构成状态图
B:
将一个复杂问题表示成多个连续的状态
C:
状态空间图未必必定能画出来
D:
状态之间的连结指的是连接、转移、致使等关系
答案:
【将一个复杂问题表示成多个连续的状态】
2、以下说法正确的选项是：
A:
贪婪算法又称盲目搜寻
B:
深度优先搜寻通用性差，可是能够正确地找到较简单问题的解
C:
宽度优先搜寻的效率高于贪婪算法
D:
贪婪算法搜寻速度较快，但未必能找到最优解
3、状态空间图表示方法的核心思想不包含：
A
A:
对于任何问题，能够直接结构状态图
B:
将一个复杂问题表示为若干失散状态
C:
将连接、转移、致使等关系表示为状态之间的连结
D:
全部状体和连结构成状态图
4、对于博弈搜寻，以下说法错误的选项是：
（）D
A:
对于很多棋类问题，需要两个甚至多个人参加，只好使用博弈
算法
B:
每个角色在做出决议时，不单要考虑到自己的立场，还要展望敌手可能的反响
13
最新资料欢迎阅读
C:
不对状态好坏进行判断，仅依据固定方式搜寻
D:
一个角色能够达成博弈搜寻
5、对于盲目搜寻策略的说法不正确的选项是A
A:
深度优先搜寻第一考虑同级的状态，宽度优先搜寻第一考虑纵
深探究
B:
贪婪搜寻的搜寻速度特别快
C:
贪婪搜寻老是做出在目前看来最好的选择
D:
深度优先和宽度优先搜寻的适应性强，但效率常常不高。
6、深度优先搜寻会第一考虑纵深搜寻，而后回溯上一层对
A:
对
B:
错
7、贪婪搜寻每一步都会选择使目前步骤赢利最大的下一步对
A:
对
B:
错
8、通用搜寻能够考虑目前节点到停止节点的最优路线X
A:
对
B:
错
9、启迪式搜寻策略能够同时考虑到初始节点到目前节点与目前节点到停止节点的好坏对
A:
错
B:
对
14
最新资料欢迎阅读
10、贪婪搜寻策略第一考虑纵深探究X
A:
错
B:
对
第五章单元测试
1、以下说法不正确的选项是（）
A:
进化智能和集体智能是从自然界适者生计的客观规律中获取
启迪
B:
“进化智能”和“集体智能”分别从时间和空间的角度上来研究物种的适者生计
C:
图灵的看法认为“物种的适者生计”明显不是智能活动
D:
自动图谱、自动推理、搜寻技术都是模拟“单调”智能体的智
能活动
2、以下对于集体智能和进化智能的说法不正确的选项是B
A:
进化智能的思想来自新达尔文主义
B:
集体智能拥有个体行为复杂、拥有智能特色，集体行为简单的
特色
C:
蚂蚁、蜜蜂、候鸟、微生物都拥有集体智能
D:
使用计算机模拟进化智能的过程中将限制条件抽象为“环境”
3、以下说法正确的选项是
A:
进化算法的思想根源--新达尔文主义是由达尔文单独提出的
B:
遗传算法中的环境设计需要保证最优解对应的个体拥有最强的适应能力
15
最新资料欢迎阅读
C:
遗传算法是典型的集体智能算法，而蚁群算法是典型的进化智
能算法
D:
遗传算法中的环境设计有固定的标准，与详细问题没关
4、以下对于遗传算法的说法不正确的选项是
A:
遗传算法与状态空间搜寻法都将状态表示为“向量”
B:
突变概率较小时，物种的适应性比较稳固，优异的突变能够在短时间内快速提高整个种群的适应性
C:
提高种群数目能够提高求解速度和稳固性
D:
纯真提高突变概率，能够稳固地获得很好的结果
5、新达尔文主义认为的生物进化，不包含哪个过程D
A:
竞争
B:
选择
C:
突变
D:
模拟
6、进化智能算法的目标，就是用计算机来模拟进化过程，进而求解问题对
A:
对
B:
错
7、突变保证了生物体在不停变化的环境中拥有适应能力对
A:
错
B:
对
8、遗传算法的主要思路，核心就是怎样模拟生物进化过程对
16
最新资料欢迎阅读
A:
对
B:
错
9、进化智能指的是空间维度上的说法X
A:
对
B:
错
10、模拟物种“适者生计”的能力，不属于人工智能的研究范围
X
A:
对
B:
错
第六章单元测试
1、以下说法中正确的说法个数是（）
机器学习的过程中第一需要采集样本数据，而且抽象表现出来。
机器学习中的样本数据能够是人工判断的经验条目数据
有监察学习中不需要全部训练样本都有明确的“答案”
无监察学习和有监察学习需要选用适合的参数来尽可能地凑近
目标B
A:
1
B:
3
C:
2
D:
0
2、以下对于有监察学习的说法不正确的选项是B
17
最新资料欢迎阅读
A:
支持向量机模型中距离平面近来的几个样本对平面的选择影
响最大
B:
K近邻算法中K值的选择对分类的结果影响不大
C:
模型测试阶段的测试数据集不可以与训练数据集有交集
D:
决议树算法中最能将样本数据明显分开的属性应当在决议初期就使用
3、以下对于弱监察学习的说法不正确的选项是A
A:
弱监察学习等价于半监察学习
B:
半监察学习经过学习有标志的数据，渐渐扩展无标明的数据
C:
弱监察学习只对部分的样本引入标明知识
D:
迁徙学习的核心思想是将利用在任务A上获取的经验去解决
相像的任务B
4、以下对于加强学习的说法正确的选项是D
A:
加强学习的看法是从Alphago战胜李世石以后才提出的
B:
加强学习属于无监察学习的一种，不需要有监察信息
C:
加强学习和有监察学习的过程相像，是“开环”的过程
D:
在加强学习中，计算机经过不停与环境交互并经过环境反应来渐渐适应环境
5、对于决议树，说法有误的是：
B
A:
规则概括问题，适合用决议树来表示
B:
决议树算法是无监察学习
C:
假如依据一个属性做判断，样本仍旧有若干种状况，则该属性
18
1
最新资料欢迎阅读
不该当出此刻决议初期
D:
属性在决议树中的地点不一样，决议树的效率是不一样的
6、聚类算法属于无监察学习B
A:
错
B:
对
7、机器学习就是有监察学习B
A:
对
B:
错
8、任务A与任务B拥有某种相像性，利用任务A的学习经验，解决任务B，即迁徙学习A
A:
对
B:
错
9、机器学习分为有监察和无监察等A
A:
对
B:
错
10、有监察学习的最大问题：
标明数据稀缺、昂贵B
A:
错
B:
对
第七章单元测试
、神经网络是由一个神经元构成的B
A:
对
B:
错
19
最新资料欢迎阅读
2、隐含层，是指此中神经元的状态在输出端没法直接观察A
A:
对
B:
错
3、v对于一个样本，假如目前权重能够正确判断其种类，就减小目前权重B
A:
对
B:
错
4、对于一个样本，假如目前权重能够正确判断其种类，就提高其比率A
A:
对
B:
错
5、神经元在输入端接受来自多个信号源的输入信息B
A:
错
B:
对
6、以下对于FNN和错误反向流传（BP）算法的说法错误的选项是：
CA:
BP算法对多层网络训练时使用的sigmoid激活函数存在“梯
度弥散”问题
B:
BP算法的核心是对隐含层神经元偏差E的预计
C:
BP算法是从输入层开始，逐层计算δ信号调整自己权重，而且将δ信号传向后一层
D:
BP算法的出现解决了多层神经网络权重调整困难的问题
20
最新资料欢迎阅读
7、以下说法中，不属于感知器和FNN模型的相同点的是：
B
A:
两者都有输入、激活和输出
B:
两者都是由多个神经元构成的多层神经网络
C:
输入信号向后传达的过程中，都是加权和的计算
D:
两者学习的重点都是神经元的损失计算
8、以下对于前馈神经网络（FNN）的说法正确的选项是：
A
A:
在FNN中，输入信号的传达方向是明确的，其实不存在反向信号
传达
B:
一个标准的前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层
C:
FNN的输出结果只好是向量
D:
FNN的同层神经元之间存在连结
9、以下对于感知器模型的说法错误的选项是：
C
A:
感知器的信号办理分为四个部分：
输入、汇总、激活、输出
B:
汇总后的输入信号假如高于阈值，则产生“激活”信号，不然仍基本保持原有水平
C:
在输入端，神经元只接受来自一个信号源的输入信息
D:
输入为实例的特色向量，由激活函数计算输出，输出为1、-1
两个值
10、以下对于感知器的说法错误的选项是：
A
A:
感知器模型中的激活函数是二值函数时，损失函数是可导的
B:
感知器模型的重点，就是经过调整权重使一类样本能够激活神经元，而另一类则不会
21
最新资料欢迎阅读
C:
重调整采纳“赏罚分明”策略，即对于能够正确判断样本种类的权重，提高目前权重比率，反之则降低目前权重比率
D:
一层感知器只好针对线性可分的数据集分类，没法解决异或
（XOR）问题
11、生成式模型模拟概率散布时，常用“后验散布”。
A
A:
错
B:
对
12、用生成式模型依据少许样原来预计整个种类的概率特色是很困难的B
A:
错
B:
对
13、鉴别式模型对问题实质缺少认识，没法从个例中抽象出整体
看法A
A:
错
B:
对
14、生成抗衡网络联合了生成模型和鉴别模型B
A:
错
B:
对
15、图像分类属于生成抗衡模型的应用的是B
A:
对
B:
错
第八章单元测试
22
最新资料欢迎阅读
1、计算机视觉、语音办理的研究内容都属于“感知智能”A
A:
对
B:
错
2、长久来看，人工智能的核心方法论都是“用计算机模拟学习能力和智能特色”A
A:
对
B:
错
3、AlphaGo框架在搜寻过程引入了随机决
升级会员 