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《人工智能》题

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,其中S为________,F为________,G为________。

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,ⅡB.Ⅰ,ⅢC.Ⅱ,ⅣD.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<1Ⅱ.LN<1,LS>1Ⅲ.LN>1,LS<1Ⅳ.LN>1,LS>1

A.Ⅰ,ⅡB.Ⅱ,ⅢC.Ⅰ,ⅣD.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HD.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=0B.LS<1

C.LS=1D.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)>1B.CF(H,E)>0

C.CF(H,E)=0D.CF(H,E)<0

13.谓词公式

中量词?

x的辖域是()

A

B.P(x)C.

D.

14.设个体域为整数集,下列公式中其值为1的是()

A.

B.

C.

D.

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.

B.

C.

D.

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

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y0,使P(y0)取真值1

C.存在某些y,使P(y)都取真值1

D.存在y0,使P(y0)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)?

RB.(P?

Q)?

RC.(P?

Q)?

RD.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:

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

在逻辑上遵循

,那么满足

的每个解释也满足

( )

4.在图搜索算法中,如果按估价函数

作为OPEN表中的结点排序的依据,则该算法就是

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(TuringTest)

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:

其中

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:

G:

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。

8.用归结方法证明下列公式为恒真。

计算题

9.用一阶谓词逻辑表示下列的英语句子

(1)Acomputersystemisintelligentifitcanperformatask,whichifperformedbyahuman,requiresintelligence.

(2)Aformulawhosemainconnectiveisa→isaequivalenttosomeformulawhosemainconnectiveisa∨.

(3)Iftheinputtounificationalgorithmisasetofunifiableexpressions,theoutputisthemgu;iftheinputisasetofnon-unifiableexpressions,theoutputisFALL.

10.设有一组规则,推理网络如图所示。

Rule1:

IFE1∧E2THENE3={a1,a2}CF={0.2,0.6}

Rule2:

IFE5∧E8THENE4={b}CF={0.8}

Rule3:

IFE3THENH={h1,h2,h3}CF={0.2,0.5,0.3}

Rule4:

IFE4THENH={h1,h2,h3}CF={0.3,0.4,0.1}

Rule5:

IFE6∨E7THENE8CF={0.8}

已知:

CF(E1)=0.7

CF(E2)=0.8

CF(E5)=0.6

CF(E6)=0.4

CF(E7)=0.9

试用D-S证据理论求出CF(H)。

11.将下列谓词公式化成相应的子句集。

(1)

(2)

12.将下列公式化为skolem子句形

  a)

  b)

c)

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