人工智能总结复习题包括答案.docx

1、人工智能总结复习题包括答案一：单项选择题1.人工智能的目的是让机器能够（ D），以实现某些脑力劳动的机械化。A.C.拥有完好的智能 B. 和人脑相同考虑问题完好代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能2.以下关于人工智能的表达不正确的有（ C） 。A.人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。B.人工智能是科学技术发展的趋势。C.由于人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，特别新，所以十分重要。D.人工智能有力地促进了社会的发展。3.自然语言理解是人工智能的重要应用领域， 下面列举中的 （C）不是它要实现的目标。A. 理解别人讲的话。C. 欣赏音乐。B. 对自然语

2、言表示的信息进行解析概括或编写。D. 机器翻译。4.以下不是知识表示法的是（ A）。A.C.计算机表示法 B. 谓词表示法框架表示法 D. 产生式规则表示法5.关于 “与 / 或 ”图表见告识的表达，错误的有（ D）。A.用“与/ 或”图表见告识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机储藏办理。B.“与 / 或 ”图表见告识时必然同时有 “与结点 ”和 “或结点 ”。C.“与 / 或 ”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。D.能用 “与 / 或 ”图表示的知识不适适用其他方法表示。6. 一般来讲，以下语言属于人工智能语言的是（A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISPD）。7.

3、专家系统是一个复杂的智能软件，它办理的对象是用符号表示的知识，办理的过程是（ C）的过程。A. 思虑 B. 回溯 C. 推理 D. 递归8.确定性知识是指（ A）知识。A.C.能够精确表示的 B. 正确的在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的9. 以下关于不精确推理过程的表达错误的选项是（ B）。A.不精确推理过程是从不确定的事实出发B.不精确推理过程最后能够推出确定的结论C.不精确推理过程是运用不确定的知识D.不精确推理过程最后推出不确定性的结论10.A.我国学者吴文俊院士在人工智能的（ A）领域作出了贡献。机器证明 B. 模式鉴别 C. 人工神经网络 D. 智能代理11.1997 年5月

4、12日，惊动全球的人机大战中， “更深的蓝 ”战胜了国际象棋之子卡斯帕罗夫，这是（ C）。A. 人工思想 B. 机器思想 C. 人工智能 D. 机器智能12.能对发生故障的对象（系统或设备）进行办理，使其恢复正常工作的专家系统是（ A）。A 维修专家系统 B 诊断专家系统 C 调试专家系统 D 规划专家系统13.以下（ D）不属于艾莎克 . 阿莫西夫提出的 “机器人三定律 ”内容？A.机器人不得伤害人，或任人碰到伤害而无所作为B.机器人应遵从人的所有命令，但命令与 A相抗争时例外C.机器人必定保护自己的安全，但不得与 A，B相抗争D.机器人必定保护自己安全和遵从人的所有命令。一旦矛盾发生，以自

5、保为先14.人工智能出生于什么地方？（ A）A. Dartmouth B. London C. New York D. Las Vegas15.一些聋哑为了能方便与人交通， 利用打手势方面来表达自己的想法， 这是智能的（C）方面。A. 思想能力B. 感知能力C. 行为能力D. 学习能力16. 若是把知识依照表达内容来分类，下述（ B）不在分类的范围内。A. 元知识 B. 显性知识 C. 过程性知识 D. 事实性知识17. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（ C）不是它要实现的目标。A. 理解别人讲的话C. 自动程序设计B. 对自然语言表示的信息进行解析概括或编写 D. 机器翻

6、译18.下述（ D）不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。A.C.框架表示法 B. 产生式表示法语义网络表示法 D. 形象描述表示法19. 关于 “与/ 或 ”图表示法的表达中，正确的选项是（ D）。A.“与 / 或 ”图就是用 “AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系B.“与/ 或”图就是用 “AND”和 “OR”连续各个部分的图形， 用来描述各部分之间的不确定关系C.“与 / 或 ”图就是用 “与”结点和 “或”结点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系D.“与 / 或 ”图就是用 “与”结点和 “或”结点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程20.

7、一般来讲，以下语言属于人工智能语言的是（ D）。A. VB B. Pascal C. Logo D. Prolog21. 不确定推理过程的不确定性不包括（ D）。A. 凭据的不确定性 B. 规则的不确定性C. 推理过程的不确定性 D. 知识表示方法的不确定性22. 以下关于不确定性知识描述错误的选项是（ C）。A.不确定性知识是不能够够精确表示的B.专家知识平时属于不确定性知识C.不确定性知识是经过办理过的知识D.不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是 ”或 “不是 ”23.能经过对过去和现在已知情况的解析，推断未来可能发生的情况的专家系统是（B）。A维修专家系统 B展望专家系统 C调试

8、专家系统 D规划专家系统24.Prolog 语言的三种基本语句是（ C）。A. 次序；循环；分支 B. 陈述；咨询；惋惜C. 事实；规则；咨询 D. 必然；疑问；惋惜25. 以下哪一种情况是图灵测试的内容？（ A）A.当机器与人对话，两者相互咨询，人分不清机器是人还是机器，说明它经过了图灵测试B.当机器骗过测试者，使得咨询者分不清是人还是机器时，说明它经过了图灵测试C.当人与人对话，其中一人的智力高出另一人时，说理智者经过了图灵测试D.两机对话，其中一机的智力高出另一机时，说理智者机器经过了图灵测试26.人工智能出生于哪一年？（ C）A. 1955 B. 1957 C. 1956 D. 196

9、527. 盲人看不到所有物体，他们能够经过鉴别人的声音辨别人，这是智能的（ B）方面。A. 行为能力 B. 感知能力 C. 思想能力 D. 学习能力28.人类智能的特点表现在 4个方面（ B）。 A. 聪颖、灵便、学习、运用。B.能感知客观世界的信息、能对经过思想对获得的知识进行加工办理、能经过学习积累知识增添才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传达信息。C.感觉、适应、学习、创新。D.能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利要素、能够传达外界信息、能够综合外界信息进行创新思想。29. 专家系统的推理机的最基本的方式是（ B）。A. 直接推理和间接推理 B. 正向推理和反向推理C. 逻

10、辑推理和非逻辑推理 D. 正确推理和模糊推理30. 专家系统的正向推理是以（ B）作为出发点，依照必然的策略，应用知识库中的知识，推断出结论的过程。A. 需要解决的问题 B. 已知事实C. 证明结论 D. 表示目标的谓词或命题31. 在 8数码问题中，启示函数 f(x)=g(x)+h(x) 中的 g(x) 表示（ D） 。A. 结点 x与目标状态地址不相同的棋子个数 B. 结点 x的子结点数C. 结点 x与目标状态地址相同的棋子个数 D. 结点 x所在的层数32.人工智能的发展历程能够划分为（ B）。A. 出生期和成长远 B. 形成期和发展期C. 初期和中期 D. 初级阶段和高级阶段33.机器

11、人之父是指：（ D）A. 阿兰 . 图灵 B. 伯纳斯 . 李 C. 莎佩克 D. 英格伯格和德沃尔34. 以下哪个应用领域不属于人工智能应用？（ B）A. 人工神经网络 B. 自动控制 C. 自然语言学习 D. 专家系统35.专家系统是以（ C）为基础，以推理为中心的系统。A.专家B. 软件C. 知识D. 解决问题36.人工神经网络特点和优越性主要表现在（ACD）。A.自学习功能B. 自动鉴别功能C.高速搜寻优化解的能力D. 联想储藏功能37.能依照学生的特点、 缺点和基础知识， 以最合适的授课设计和授课方法对学生进行授课和指导的专家系统是（ D）。A.讲解专家系统B. 调试专家系统C. 监

12、察专家系统D. 授课专家系统38.用于搜寻出某个能够达到给定目标的动作序列或步骤的专家系统是（D）。A.设计专家系统B. 诊断专家系统C. 展望专家系统D. 规划专家系统39.人工智能研究的一项基本内容是机器感知，以以下举中的（C）不属于机器感知的领域。A.使机器拥有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。B.让机器拥有理解文字的能力。C.使机器拥有能够获得新知识、学习新技巧的能力。D.使机器拥有听懂人类语言的能力40. 机器翻译属于以下哪个领域的应用？（ A）A. 自然语言系统 B. 机器学习 C. 专家系统 D. 人类感官模拟41.智能机器人能够依照（ C）获守信息。A. 思想能力 B.

13、行为能力 C. 感知能力 D. 学习能力42. 自动鉴别系统属于人工智能哪个应用领域？（ D）A. 自然语言系统 B. 机器学习 C. 专家系统 D. 人类感官模拟二：填空题1.1956年夏季，美国的一些年青科学家在 美国的 Dartmouth 大学召开了一个夏季谈论会，在该次会议上，第一次提出了 人工智能 (artificial intelligence ,AI) 这一术语。2.知识表示的方法主要有： 产生式表示 、语义网络表示 、框架表示 、脚本知识表示方法、过程性知识表示法 以及直接性知识表示方法 等。3.人工智能的主要应用领域有： 自然语言理解 、数据库的智能检索 、专家咨询系统 、定

14、理证明 、博弈、机器人学 、自动程序设计 、组合调换问题 、感知问题 等。4.AI 研究的三条主要路子为： 符号主义 、连结主义 、行为主义 。5. 搜寻算法，依照其可否使用与问题有关的知识，分为 盲目搜寻 和启示式搜寻 。6.组成产生式系统的三要素： 数据库 、规则库 和推理机 。7.人工智能是关于知识的科学，主要研究的中心课题包括以下四个方面： 知识的模块化和表示方法 、启示式搜寻理论 、各种推理方法（演绎推理、规划、知识性推理、概括推理等） 和人工智能系统构造和语言 。8.盲目搜寻的方法有 深度优先搜寻 、宽度优先搜寻 和有界深度优先搜寻 等。9.简单遗传算法的遗传操作主要有 选择、交配

15、和变异。10. 依照学习风格分类，机器学习能够分为： 记忆学习 、演绎学习 、概括学习 、类比学习、基于讲解学习 和连结学习 。11.人工神经网络拥有的基本属性： 非线性 、非局域性 、非定常性 和非凸性。12.概括过程的控制策略包括： 删除策略 、采用支撑集策略 、语义概括策略 、线性概括策略 、单元概括策略 、输入概括策略 等。13.谓词逻辑中，重言式（ tautlogy ）的值是 1（真） 。14.设P是谓词公式，关于 P的任何论域，存在 P为真的情况，则称 P为永真式 。15.在闻名的医疗专家系统 MYCIN 中规定，若凭据 A 的可信度 CF（A ）=0，则意味着对前提一无所知 ，C

16、F（ A）=-1，则意味着 前提必然假 ，CF（A ）=1，则意味着 前提必然真 。16. 谓词公式 G是不能满足的，当且仅当对所有的讲解 G都为假 。17.谓词公式与其子句集的关系是 谓词公式 G是不能满足的，当且仅当其子句集 S是不能满足的 。18.利用概括原理证明定理时，若获得的概括式为矛盾式（永假式） ，则结论成立。19.若C1= P Q， C2=P Q，则 C1和 C2的概括式 R（ C1， C2）= 1。20.若C1=P(x) Q(x) ，C2=P(a) R(y) ，则C1和 C2的概括式 R（C1，C2）= Q(a) R(y)。21.广度优先搜寻算法中， OPEN表的数据构造本质

17、是一个 队列，深度优先搜寻算法中， OPEN表的数据构造本质是一个 货仓 。22.在MYCIN 推理中，对证据的可信度 CF（ A）、 CF（ A1）、 CF（A 2）之间，规定以下关系： CF（A ）= CF（ A），CF（A 1A2）= min CF （A1），CF（A 2） ，CF（ A1A2） = max CF （A 1）， CF（ A2） 。23.MYCIN 系统中使用不确定推理，规则 A B由专家指定其可信度 CF（ B，A ），若A真支持 B真，则指定 CF（ B， A）（与零比较）应 0；若 A真不支持 B真，则指定CF（B，A）应 0。24.设U=a,b,c,d ， A=a,

18、b ，B=a,b,c ， m(U)=0.4 ，U 的其他子集的基本概率分配函数 m值均为 0，则，。25.凭据理论中会集 A的相信区间为 1，1 ，则其语意讲解为 A为真 。26.在谓词公式中，紧接于量词此后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为 拘束变元 ，其他变元称为自由变元 。27.假言推理（ A B） A? B，假言三段论（ A B）（ BC） ? （A C） 。28.在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的中心技术称为图搜寻 技术，解这类问题时，常把在迷宫的地址、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表，这类图称为

19、 状态空间图（或状态图） 。29.在启示式搜寻中间，平时用 启示函数 来表示启示性信息。30.在二人博弈问题中，最常用的一种解析技术是 极大极小搜寻方法 ，这类方法的思想是先生成一棵博弈树，尔后再计算其倒推值。但它的效率较低，所以人们在此基础上，又提出了 - 剪枝搜寻方法 。31.不确定性种类按性质分： 随机性、模糊性 、不完好性 、不一致性 和时变性 等。32. 合一算法：求非空有限拥有相同谓词名的原子公式集的 最一般合一 。三： 答 1.A算法中，是如何判断算法成功 束的？只要出 了目 点就马上 束 ？答：每次从 OPEN表中取出第一个 点，在 展 点从前，判断 点是否是目 点，若是是目

20、点， 算法成功 束。若是目 点 然出 了，但它 不是OPEN表中 f 最小的 点， 不能够马上 束，需要 展下去，直到目 点的 f 在 OPEN表中最小 止。2.什么是合一？什么是合一者？答：若存在一个置 s使得表达式集 Ei 中每个元素 置 后的例有： E1s E2s E3s ， 称表达式集 Ei 是可合一的， 个置 s称作 Ei 的合一者。3.AO* 算法的特点是什么？答：（ 1） AO* 算法不能够像 A 算法那 ， 靠 价某一个 点来 价局部 ；（2）由于 k- 接符 接的有关子 点， 父 点能解与否以及耗散 都有影响，所以不能够像 A算法那 先拓展其中拥有最小耗散 的 点；（3） A

21、O* 算法 适用于无 的假 ，否 耗散 算不能够收 ，所以在算法中 必 再生成的 点已在 中 ，是否是正在被拓展 点的先 点；（4） A算法 有 OPEN表和 CLOSE表，而 AO* 算法只用一个 构 G，它代表到目前 止已 式生成的部分搜寻 ， 中每个 点的 h(n) 是估 最正确解 ，而不是估 解路径。3.h是 的条件是什么？答：若是 于任何 点 ni 和 nj，其中 nj 是ni的后 点， h 足条件： h(ni)-h(nj) C(ni ， nj) ，且 h(t)0，其中 t 目 点， 称 h是 的。5.当h 足 条件 ，就可以完好防备重复 点 展 ？ 什么？答：是的。因 当 h是 的

22、 ，当 A* 算法 展 点 n ，就已 找到了从初始 点到 点 n的最 路径， 所以在今后的搜寻 程中， 不会出 需要更正到 n的路径 ，所以也就不会出 重复 展 点 了。6.什么是人工智能？答：人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系 ， 来模 人 智能活 的能力，以延伸人 智能的科学。7. 度 先方法的特点是什么？答：所 深度 先搜寻， 就是在每次 展一个 点 ， 到当前 止深度最浅的 点 先 展。 度有限搜寻有以下特点：（1）属于 搜寻；（2）是一个通用的搜寻方法；（3）当 有解 ，必然能找到解；（4）在 位耗散 的情况下， 若是有解，必然能找到最 解。7.A算法中的 f(n) 、

23、g(n)和h(n)各代表什么含 ？答：g(n) 表示从初始 点当 点 n的最 路径耗散 的估 。 h(n) 表示从 点 n到目 结点最优路径耗散值的估计。 f(n)=g(n)+h(n) 表示从初始结点出发， 经过结点 n，到达目标结点的最优路径的耗散值的估计。9.在与或图中，什么是不能够解结点？答：不能够解结点：（ 1）没有后辈的非终结点是不能够解结点；（ 2）若非终结点有 或子结点时，当且仅当所有子结点均不能够解时，该非终结点才不能够解；（ 3）若非终结点有 与 子结点时，当最少有一个子结点不能够解时，该非终结点才不能够解。10.深度优先方法的特点是什么？答：所谓深度优先搜寻， 就是在每次扩

24、展一个结点时， 选择到当前为止深度最深的结点优先扩展。深度有限搜寻有以下特点：（1）属于图搜寻；（2）是一个通用的搜寻方法；（3）若是深度限制不合适，有可能找不到问题的解；（4）不能够保证找到最优解。10.什么是 A算法？什么是 A* 算法？ A* 算法有什么特点？答：定义谈论函数 :f(n)=g(n)+h(n) 对 OPEN表中的元素依照 f 值，从小到大进行排列，每次从 OPEN表中取出 f 值最小的结点扩展，这类图搜寻算法成为 A算法。若是关于任何结点 n，有 h(n) h*(n) ，则此时的 A算法称为 A* 算法。A* 特点：（ 1）是一种启示式的图搜寻算法；（ 2）当问题有解时，

25、A* 算法必然能找到解，并且能保证找到最正确解。12.在与或图中，什么是能解结点？答：能解结点：（ 1）代表根源问题的终结点是能解结点；（ 2）若非终结点有 或 子结点时，当且仅当其子结点最少有一个能解，该非终结点才能解；（ 3）若非终结点有 与 子结点时，当且仅当其子结点均能解，该非终结点才能解。13.什么是概括？简述用谓词概括法证明定理的过程。答：设 C1和C2是子句集中的任意两个子句，若是 C1中的文字 L1与C2中的文字 L2互补，那么可从 C1和C2中分别消去 L1和L2，并将 C1和C2中余下的部分按析取关系组成一个新子句 C12，则称这一个过程为概括， 称 C12为C1和 C2的

26、概括式，称C1和 C2为 C12 的亲本子句。过程：（ 1）将已知条件化作子句集；（ 2）将结论的否定化作子句集；（ 3）从所有子句集中采用两个可概括的子句进行概括；（ 4）重复过程（ 3），直到出现空子句 NIL为止。这时，就证了然在所给已知条件下结论成立。在概括过程中，能够删除包括纯文字的子句以及永真式子句。都不会影响子句集的不能满足性，并且能够减小概括的范围，提高概括的效率。14.简述回溯策略与深度优先策略的不相同点答：（ 1）深度优先搜寻属于图搜寻，而回溯搜寻则不是图搜寻；（2）在回溯搜寻中，只保留从初始结点到当前结点的搜寻路径，而深度优先搜寻中则保留了所有已经搜寻过的路径。15.产生

27、式系统由哪些部分组成？产生式知识表示方法的优缺点是什么？答：把一 生式放在一起， 它 相互当合， 同作用，一个 生式生成的 可以供另一个 生式作 已知事 使用， 以求得 的解， 的系 称 生式系 。 成 生式系 的三要素 : （1）数据 ；（ 2） ；（ 3）推理机。 点：表示的格式固定、形式 一、 相互独立，整个 程可是前件般配，后件 作；模 性好；自然性好；推理方式 。缺点：求解效率低，不能够表示 构性的知 。16.什么是 网 知 表示 ? 出 种表示方法的 缺点答： 网 是通 看法及其 关系来表见告 的一种网 ，它是一个 注的有向 。其中，有向 的各 点用来表示各种看法、事物、属性、情况

28、、 作、状 等， 点上的 注用来划分各 点所表示的不相同 象， 每个 点能够 有若干个属性，以表征其所代表的 象之特点；弧是有方向、有 注的，方向用来体 点 的主次关系， 而其上的 注 表示被 接的两个 点 的某种 系或 关系。 点： 构性、自然性、 想性和非 格性。缺点：推理 不十分了然； 表达范 有限， 一旦 点个数太多， 网 构复 ，推理就 以 行。17.什么是置 ？置 是可交 的 ？答：平时用有序 的会集 s t1/v1 ，t2/v2 ，tn/vn 来表示任一置 ，置 集的元素 ti/vi 的含 是表达式中的 量 vi 以 ti 来替 ，用 s 表达式 E作置 后的例 Es。一般来 ，

29、置 是不能交 的，即两个置 合成的 果与置 使用的次序有关。18. 什么 A* 算法会出 重复 展 点的 ？解决的方法有哪些？答：一般情况下， 当A*算法 展 点 n ，其实不能够保 已 找到了从初始 点到 点 n的最短路径，所以在今后的搜寻中，当找到了更短的从初始 点到 点 n的路径 ，就要 n 行重复 展。若是 h是 的 ，当 A*算法 展 点 n ，就已 找到了从初始 点到 点 n的最 路径，所以在今后的搜寻 程中，不会出 需要更正到 n的路径 ，所以也就不会出 重复 展 点 了。19.什么是启 式搜寻？答：启 式搜寻又称 有信息搜寻， 它是指在搜追求解的 程中， 依照 自己的特性或搜寻 程中 生的一些信息来不断地改 或 整搜寻的方向， 使搜寻朝着最有希望的方向前 ，加速 的求解，并找到最 解。20.剪枝的条件是什么？答：剪枝：若任一极小 点的 小于或等于它任一先 极大 点的 ，即（先 ）（后 ）， 可中止 极小 中 个 MIN 点以下的搜寻 程。 个 MIN 点最 的倒推 就确定 个 。剪枝：若任一极大 点的 大于或等于它任一先 极小 点的 ，即（后 ）（先 ）， 能够中止 极大 中 个 MAX 点以下的搜寻 程。 个 MAX 点的最 倒推 就确定 个 。21.产生式系统中，推理