大连理工大学 人工智能B卷.docx
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大连理工大学人工智能B卷
姓名：
__________大连理工大学
学号：
__________
课程名称：
人工智能试卷：
B考试形式：
一纸开卷
院系：
__________授课院（系）：
计算机系考试日期：
2009年11月24日试卷共3页
_____级_____班
一
二
三
四
五
六
七
八
总分
标准分
10
10
15
15
20
20
10
/
100
得分
装一、张三的实习经历是这样的：
他2009年进入公司的做实习生，他在IBM公司参与了网站建设的项目。
请用语义网络表示上述事实。
（10分）
订二、简述什么是解释学习？
给出解释学习的学习模型？
（10分）
三、估价函数中，g（x）和h（x）各起什么作用？
估价函数f（x）=（2-w）g（x）+wh（x）算法中，当w=0时，这个算法是是什么搜索？
w=2呢？
（15分）
w=0时，没有任何启发信息，是盲目搜索
线
四、解释什么是遗传算法中适应度函数？
简单遗传算的遗传操作主要有哪几种？
（15分）
五、已知：
规则可信度为
r1:
IFE1THENH（0.9）
r2:
IFE2THENH （0.6）
r3:
IFE3THENH（–0.5）
r4:
IFE4AND（E5ORE6）THENE1（0.9）
r5:
IFE7ANDE8THENE3（0.9）
已知：
CF（E2）=0.8,CF（E4）=0.5,CF（E5）=0.6,CF（E6）=0.8,CF（E7）=0.7,CF（E8）=0.9
求：
结论H的可信度CF（H）（20分）
六、假设任何通过计算机考试并获得奖学金的人都是快乐的，任何心态好或勤奋的人都可以通过所有的考试，张心态不好，但他勤奋，任何勤奋的人都能获得奖学金。
求证：
张是快乐的。
（20分）
七、利用上下文无关文法，给出下面句子的文法分析树。
（10分）
Johnsawtheboyintheparkwithadog.
一、张三的实习经历是这样的：
他2009年进入公司的做实习生，他在IBM公司参与了网站建设的项目。
请用语义网络表示上述事实。
（10分）
二、简述什么是解释学习？
给出解释学习的学习模型？
（10分）
给予解释的学习可坚持为解释学习。
解释学习根据任务所在领域知识和正在学习的概念知识，对当前实例进行分析和求解，得出一个表征纠结过程的因果关系树，以获取新的知识。
在获取新知识的过程中，通过对属性、表征现象和和内在关系等进行解释而学习到新的知识。
三、估价函数中，g（x）和h（x）各起什么作用？
估价函数f（x）=（2-w）g（x）+wh（x）算法中，当w=0时，这个算法是是什么搜索？
w=2呢？
（15分）
f（n）是估价函数，g（n）是起始节点到n的实际代价，h（n）是n到目标节点的估计代价。
w=0时，没有任何启发信息，是盲目搜索。
w=2时是启发式搜索。
四、解释什么是遗传算法中适应度函数？
简单遗传算的遗传操作主要有哪几种？
（15分）
为了体现染色体的适应能力，引入了对问题中的每一个染色体都能进行度量的函数，叫做适应度函数。
通过适应度函数来决定染色体的优劣程度，这体现了自然进化中的优胜劣汰原则。
对于优化问题，适应度函数就是目标函数。
简单遗传算法的遗传操作包括选择、交叉和变异。
选择操作也叫复制操作，根据个体的适应度函数值缩度量优劣程度决定它在下一代是淘汰还是被遗传。
交叉操作的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作为父母个体，将两者的部分码值进行交换。
变异操作的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。
五、已知：
规则可信度为
r1:
IFE1THENH（0.9）
r2:
IFE2THENH （0.6）
r3:
IFE3THENH（–0.5）
r4:
IFE4AND（E5ORE6）THENE1（0.9）
r5:
IFE7ANDE8THENE3（0.9）
已知：
CF（E2）=0.8,CF（E4）=0.5,CF（E5）=0.6,CF（E6）=0.8,CF（E7）=0.7,CF（E8）=0.9
求：
结论H的可信度CF（H）（20分）
E1、E2不是直接证据，它们分别又是其他证据的结论，他们的可信度要通过计算才能求得。
CF（E1）=0.9*max{0,CF（E4∧（E5∨E6））}
=0.9*max{0，min{CF（E4）,CF（E5∨E6）}}
=0.9*max{0，min{CF（E4）,max{CF（E5）,CF（E6）}}}
=0.9*max{0，min{0.5,max{0.6,0.8}}}
=0.9*max{0,0.5}
=0.45
由r5得到CF（E3）=0.9*max{0,min{CF（E7）,CF（E8））}
=0.9*max{0,min{0.7,0.9）}
=0.9*max{0,0.7}
=0.63
由r1得到CF1（H1）=CF（H1,E1）*max{0,CF（E1）}
=0.9*max{0，0.45}=0.405
由r2得到CF2（H1）=CF（H1,E2）*max{0,CF（E2）}=0.6*0.8=0.48
由r3得到CF3（H1）=CF（H1,E3）*max{0,CF（E3）}
=-0.5*0.63=-0.315
先将两条知识r1和r2合成，由于CF1（H1）≥0和CF2（H1）≥0,所以
CF12（H1）=CF1（H1）+CF2（H1）-CF1（H1）*CF2（H1）
=0.405+0.48-0.405*0.48
=0.6906
再求CF12（H1）和CF3（H1）的合成，由于二者异号，所以
CF123（H1）=（CF12（H1）+CF3（H1））/（1-min{|CF12（H1）|,|CF3（H1）|}
=（0.6906-0.315）/（1-min（0.6906,0.315））=0.3756/（1-0.315）=0.3756/0.685
=0.548321
六、假设任何通过计算机考试并获得奖学金的人都是快乐的，任何心态好或勤奋的人都可以通过所有的考试，张心态不好，但他勤奋，任何勤奋的人都能获得奖学金。
求证：
张是快乐的。
（20分）Psychologyscholarship
将问题用谓词表示如下：
R1：
任何通过计算机考试并获得奖学金的人都是快乐的
∀x（（Pass（x,computer）∧Get（x,scholarship））→Happy（x））
R2:
任何心态好或者勤奋的人都可以通过所有的考试
∀x∀y（GoodPsychology（x）∨Hardwork（x）→Pass（x,y））
R3:
张心态不好，但他是勤奋的
┐GoodPsychology（zhang）∧Hardwork（zhang）
R4:
任何勤奋的人都能获得奖学金
∀x（Hardwork（x）→Get（x,scholarship））
结论：
”张是快乐的”的否定
┐Happy（zhang）
将上述为此公式转化为子句集并进行归纳如下：
先将每个表示逻辑条件的谓词子句转换为子句集可以接受的skolem标准形。
由R1及逻辑转换公式：
P∧W→H=┐（P∧W）∨H得
（1）┐（Pass（x,computer）∨┐Get（x,scholarship）∨Happy（x））
由R2得
（2）┐GoodPsychology（y）∨Pass（y,z）
（3）┐Hardwork（u）∨Pass（u,v）
由R3得（4）┐GoodPsychology（zhang）（5）Hardwork（zhang）
由R4得（6）┐Hardwork（w）∨Get（w,scholarship）
由结论可得（7）┐Happy（zhang）结论的否定
根据以上7条子句，归结演绎推理如下
（8）┐Pass（w,computer）∨Happy（w）∨┐Hardwork（w）
（1）（6）归结，{w/x}
（9）┐Pass（zhang,computer）∨┐Hardwork（zhang）（8）（7）归结，{zhang/w}
（10）┐Pass（zhang,computer）（9）（5）归结
（11）┐Hardwork（zhang）（10）（3）归结，{zhang/u,computer/v}
（12）NIL（11）（5）归结
应用归结方法不断生成归结式以扩张子句集S，直到生成空子句。
此时目标公式得以证明，所以张是快乐的。
七、利用上下文无关文法，给出下面句子的文法分析树。
（10分）
Johnsawtheboyintheparkwithadog.
withadog
.
inthepark
boy
the
PP
N
DET
saw
PP
NP
V
John
VP
NP
终结符
句子
语句
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