西工大计算智能试题.docx

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西工大计算智能试题

一、选择题（10小题，共10分）

6、产生式系统的推理不包括（）

A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理

8、在公式中yxp（x,y）），存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。

令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。

这种函数叫做（）

A）依赖函数B）Skolem函数

C）决定函数D）多元函数

9、子句~PQ和P经过消解以后，得到（）

A）PB）~P

C）QD）PQ

10、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。

A）宽度（广度）优先搜索B）深度优先搜索

C）有界深度优先搜索D）启发式搜索

二、填空题（10个空，共10分）

1、

化成子句形式为：

~

。

2、假言推理（AB）AB，假言三段论（AB）（BC）A->C.

3、在启发式搜索当中，通常用启发函数来表示启发性信息。

5、状态空间法三要点分别是：

状态和算符，状态空间方法。

6.鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。

7.宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可能会发生组合爆炸。

8、产生式系统是由___综合数据库知识库___和_推理机________三部分组成的.

9、谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释G都为假。

10、谓词公式与其子句集的关系是包含。

11、利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立。

12、若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）=┐P∨P或┐Q∨Q。

13、在框架和语义网络两种知识表示方法中，框架适合于表示结构性强的知识，而语义网络则适合表示一些复杂的关系和联系的知识。

三、简答题（4小题，共40分）

1．什么是A*算法的可纳性？

（4分）

答：

在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下，若一个搜索法总能找到最短（代价最小）的解答路径，则称算法具有可采纳性。

2．在一般图搜索算法中，当对某一个节点n进行扩展时，n的后继节点可分为三类，请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。

（8分）

答：

把SNS中的子节点分为三类：

（1）全新节点，

（2）已出现于OPEN表的节点，（3）已出现于CLOSE表的节点；/后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点；（3分）

　　加第1类子节点于OPEN表，并建立从子节点到父节点n的指；（1分）

　　比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价，若经由新父节点的代价较小，则移动子节点指向新父节点（2分）

　　对于第3类子节点作与第2类同样的处理，并把这些子节点从CLOSE表中移出，重新加入OPEN表；（2分）

3、什么是遗传算法？

试说明遗传算法的基本原理和结构。

（10分）

遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真。

基本原理：

在遗传算法中，通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码，形成初始种群，通过适应度函数给每个个体一个数值评价，淘汰低适应度的个体，选择高适应度的个体参加遗传操作，经过遗传操作后的个体集合形成下一代的种群，对这个新种群进行下一轮进化。

结构：

（图）

4．用框架表示下述报道的地震事件。

[虚拟新华社4月24日电]昨日，在唐山地区发生地震，造成财产损失约20万元，死亡10人。

有关部门如果需要详细的损失数字，可电询900119。

另据专家认为震级为6级。

提示：

分析、概括用下划线标出的要点，经过概念化形成槽（slot）、侧面（facet）值。

特别注意，“值”（value）、“默认值”（default）、“如果需要”（if-needed）、的区别与应用，建议采用格式如下，不用的侧面值可删。

Frame台风

地点:

唐山

时间:

昨日

财产损失:

20万元

死亡：

10人

答：

Frame台风

地点:

Value:

唐山

（2分）

时间:

Value:

昨日

（2分）

财产损失:

Value:

20万元

If-needed:

电询900119（2分）

死亡：

Value:

10人

If-needed:

电询900119（2分）

震级：

Value:

6级

（2分）

5．请对下列命题写出它的语义网络：

所有的学生都看过所有的四大名著。

答：

6.将下列自然语言转化为谓词表示形式：

（1）所有的人都是要呼吸的。

（2）每个学生都要参加考试。

（3）任何整数或是正的或是负的。

解：

设M（x）：

x是人,H（x）：

x要呼吸。

P（x）：

x是学生，Q（x）：

x要参加考试。

J（x）：

x是整数，R（x）：

x是正数，N（x）：

x是负数。

则上述三题就记为：

（1）V-x（M（x）→H（x））

（2）V-x（P（x）→Q（x））

（3）V-x（I（x）→R（x）∨N（x）））

7.试实现一个“大学教师”的框架，大学教师类属于教师，包括以下属性：

学历（学士、硕士、博士）、专业（计算机、电子、自动化、……）、职称（助教、讲师、副教授、教授）

解：

框架名：

<大学教师>

类属：

<教师>

学历：

（学士、硕士、博士）

专业：

（计算机、电子、自动化、…..）

职称：

（助教、讲师、副教授、教授）

8.用谓词逻辑形式化下列描述

“不存在最大的整数”

解：

定义谓词G（x）：

x为整数

D（x,y）：

x大于y

形式化为：

或者

9.简单阐述产生式系统的组成。

答：

（1）产生式规则库：

描述相应领域知识的产生式规则集

（2）数据库：

（事实的集合）存放问题求解过程中当前信息的数据结构（初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实）

（3）推理机：

（控制系统）是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略。

10.某问题由下列公式描述：

试用归结法证明（

x）R（x）；

11、用框架表示下述报导的沙尘暴灾害事件

[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。

韩国官方示，如果需要直接损失情况，可待一周后的官方公布的字。

此次沙尘暴起因中日韩专家认为是由于中国内蒙古区过分垦牧破坏植被所致。

提示：

分析概括用下划线标出的要点，经过概念化形成槽（Slot）并拟出槽的名称，选填侧面（face）值。

侧面包含“值（value）”，“默认值（default）”，“如果需要值（if-needed）”，“如果附加值（if-added）”几个方面，用不到的侧面值可删除。

FRAME：

Slot1：

Value：

Default：

If-needed：

If-added：

Slot2：

Value：

Default：

If-needed：

If-added：

Slot3：

Value：

Default：

If-needed：

If-added：

……

解：

FRAME：

沙尘暴

Slot1：

时间

Value：

3月15日

Default：

If-needed：

If-added：

Slot2：

地点

Value：

韩国汉城

Default：

If-needed：

If-added：

Slot3：

损失

Value：

不详

Default：

If-needed：

一周后官方公布数字

If-added：

Slot4：

起因

Default：

中国内蒙古区

四、应用题

1、采用简单的估价函数f（x）=d（x）+w（x）求八码难题，其中d（x）表示搜索树中结点x的深度，w（x）表示节点x中不在目标状态中相应位置的数码个数，试写出该搜索树。

（10分）

起始节点棋局终止结点棋局

2、用谓词公式表示以下语句。

（6分）

（1）他每天下午都去打篮球。

解：

定义谓词：

P（x）:

x是他

B（x）:

x打篮球

A（y）:

y是下午

（

y）[A（y）->P（x）

B（x）]

（2）凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。

解：

定义谓词

S（x）:

x是人

L（x,programming）:

x喜欢编程

U（x,conmputer）:

x喜欢计算机

（

x）[S（x）

L（x,programming）=>U（x,conmputer）]

3、将下列谓词公式化成子句集

。

（8分）

4、写出图中树的结点两个访问序列，要求分别满足以下两个搜索策略：

（6分）

（1）深度优先搜索（1,2,5,6,10,11,3,7,12,13,4,8,9）

（2）广度优先搜索（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13）

5、如图所示，神经元i有4个输入分别为5，-10，6和-4，对应的权值分别为0.6，0.4，-1.5和-0.8，偏差为0.5。

试求激励函数f（.）分别为阈值函数、分段线性函数时，神经元i的输出yi。

（10分）

6.请用鲁宾逊归结原理证明：

任何通过历史考试并中了彩票的人是快乐的。

任何肯学习或幸运的人可以通过所有的考试。

John不学习但很幸运。

任何人只要是幸运就能中彩。

求证：

John是快乐的。

（10分）

证明：

先将问题用谓词描述如下：

（x）（Pass（x,computer）∧Win（x,prize））→Happy（x））

（x）（y）（Study（x）∨Lucky（x）→Pass（x,y））

┐Study（zhang）∧Lucky（zhang）

（x）（Lucky（x）→Win（x,prize））

结论“张是快乐的”的否定

┐Happy（zhang）（3分）

将上述公式转化为子句集如下：

（1）┐Pass（x,computer）∨┐Win（x,prize）∨Happy（x）

（2）┐Study（y）∨Pass（y,z）

（3）┐Lucky（u）∨Pass（u,v）

（4）┐Study（zhang）

（5）Lucky（zhang）

（6）┐Lucky（w）∨Win（w,prize）

（7）┐Happy（zhang）（3分）

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