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人工智能复习题库322321pdf

归档日期:07-14       文本归类:前束范式      文章编辑:爱尚语录

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  《人工智能导论》试卷库 一、填空: 1. 人工智能的研究途径有 心理模拟 、 生理模拟 和行为模拟。 2. 任意列举人工智能的四个应用性领域难题求解 、定理证明 、智能控制 、机器翻译 。 3. 人工智能的基本技术包括搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术归纳技术、联想技术。 4. 谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点和命题逻辑的区别是 (10)。 5. 谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是 线. 设P是谓词公式,对于P 的任何论域,存在P为真的情况,则称P为永线. 在著名的医疗专家系统MYCIN 中规定,若证据A 的可信度CF (A)=0,则意味着 无关,CF (A) =-1,则意味着假,CF (A)=1,则意味着线. 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。 9. 谓词公式与其子句集的关系是 包含。 10. 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。 11. 若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2 的归结式R (C1,C2)= ┐P∨P或┐Q∨Q。 12. 若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1和C2 的归结式R (C1,C2)= (20)Q (a)∨R (y) 13. 有谓词公式G,置换δ,则G ·ε= (21) ,δ·ε= (22) 。 14. 有子句集S= {P(x),P(y)},其MGU= {y/x 。 15. 在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的是 删除策略 支持集策略 线. 状态图启发式搜索算法的特点是 (27)。 17. 广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个 二叉树,深度优先搜索算法中,OPEN表 的数据结构实际是一个单链表 。 18. 产生式系统有三部分组成 综合数据库,知识库和推理机。其中推理可分为 正向推理和反向推理。 19. 专家系统的结构包含人机界面、 知识库 , 推理机 , 动态数据库 , 知识库答理系统 和解释 模块。 20. 在MYCIN推理中,对证据的可信度CF (A)、CF (A1)、CF (A2)之间,规定如下关系:CF (~A) =~CF (A) ,CF (A1∧A2 )=min{CF (A1),CF (A2) ,CF (A1∨A2 )= max{CF (A1), CF (A2) 。 21. 开发专家系统所要解决的基本问题有三个,那就是知识的获取、知识的表示和知识的运用,知识 表示的方法主要有 逻辑表示法(谓词表示法) , 框架, 产生式和语义网络等,在语义网络表 示知识时,所使用的推理方法有 AKO 和 ISA 22. 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 (47) ;若A真不支持B真,则指定CF (B,A)应 (48)。 23. 机器学习的含义是 指机器面对自行为的修正或性能的改善和机器对客观规律和发展 。 24. 自然语言理解不仅包括计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息,能正确回答输入信息中的 有关问题,而且还包括 语法分析 、 语用分析 、 语句分析 。 25. 设U={a,b,c,d ,A={a,b ,B={a,b,c ,m(A)=0.6,m(U)=0.4,U 的其它子集的基本概率分配函数m 值均为0,则Bel(A)= (53) ,Bel(B)= (54) 。 26. 证据理论中集合A 的信任区间为[1,1],则其语意解释为 (55) 。 27. 人工智能三大学派是符号主义、联结主义、行为主义 28. 化 成 子 句 形 式 为 : 。 《人工智能导论》试卷库 29. 从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 正向推理 30. AI 的英文缩写是 ArtificalInteligence 31. 在谓词公式中,紧接于量词之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 约束变元 ,其他变元称为 自由变元         32. 假言推理(A B) A B ,假言三段论(A B) (B C) A C 33. 几种常用的归结策略: 删除策略 、支持集策略、线形归结策略、输入归结策略、单元归结策 略 34. 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核心技术称为 图搜索 技 术,解这类问题时,常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表,这种图称为 状 态空间图(或状态图) 35. 在启发式搜索当中,通常用 启发函数 来表示启发性信息。。 36. 在二人博弈问题中,最常用的一种分析技术是 极大极小分析法 ,这种方法的思想是先生成一棵   博弈树,然后再计算其倒推值。但它的效率较低,因此人们在此基础上,又提出了 - 剪枝技术  37. 某产生式系统中的一条规则:A (x) B (x),则前件是 A (x) ,后件是 B (x) 38. 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。 面向对象 不仅仅是一种知识表示方法,也是一种 流行的软件设计和开发技术。 39. 不确定性类型按性质分: 随机性,模糊性,不完全性,不一致性 。 40. 在删除策略归结的过程中删除以下子句:含有 纯文字 的子句;含有 永真式 的子句;子句 集中被别的子句 类含的子句。对证据的可信度CF (A)、CF (A1)、CF (A2)之间,规定如下关 系:CF (~A)= -CF(A) 、CF (A1∧A2 )= min{CF(A1),CF(A2) 、CF (A1∨A2 )= max{CF(A1),CF(A2) 41. 合一算法:求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的最一般合一 42. 产生式系统的推理过程中,从可触发规则中选择一个规则来执行,被执行的规则称为被触发规则。 43. P(BA) 表示在规则A→B 中,证据A为真的作用下结论B为线. 常用的二种盲目搜索方法是随机碰撞式搜索和完全式搜索;引入启发式知识来指导OPEN表中节点的排 序可划分为二种方式全局择优搜索和局部择优搜索。 45. 产生式系统的推理可以分为正向推理和反向推理两种基本方式。 46. 知识表示的性能应从以下二个方面评价:_________和_________;后者又分二个方面_________和 _________。 47. 人工智能的表现形式至少有智能软件智能系统智能设备智能设备智能网络几种。 48. 目前所用的知识表示形式有框架 语义网络 面向对象_等。 49. 框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现,它们是_________、_________和 _________。 50. 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. 51. _________就是所考察判断的事物或对象的集合,记为____。它的子集构成_________。 52. 证据理论是经典概率论的一种扩充形式,构成这一理论的函数有__基本概念全分函数_、_信任函数____ 和___似线. 对于模糊不确定性,一般采用模糊集合或模糊逻辑来刻划。 54. 归结法中,可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。 55. 从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是正向推理 56. 人工智能的远期目标是 制造智能机器,近期目标是 实现机器智能 。 57. 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。 《人工智能导论》试卷库 58. 在启发式搜索当中,通常用 启发函数 来表示启发性信息。 二、简答题 1.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(J(x)→R(x)∨N(x))) 2.何谓 “图灵实验”?简单描述之 答:所谓 “图灵实验”,是为了判断一台机器是否具备智能的实验。实验由三个封闭的房间组成,分别放置 主持人、参与人和机器。主持人向参与人和机器提问,通过提问的结果来判断谁是人,谁是机器。如果主 持人无法判断谁是人,谁是机器,则这台机器具备智能,即所谓的 “智能机器”。 3.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: (1) 深度优先搜索 1 (2) 广度优先搜索 2 3 4 5 6 7 9 8 10 11 12 13 解:(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: 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13-14 4.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) 5.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: ┐x G(x)y G(y)D(x,y)   《人工智能导论》试卷库 或者x G(x)y G(y)D(y,x)   6.用语义网络表示 “苹果”知识。 苹果 AKO 水果 7. 什么是产生式?产生式规则的语义是什么? 答:产生式规则基本形式:P→Q 或者 IF P THEN Q P 是产生式的前提(前件),用于指出该产生式是否可用的条件 Q 是一组结论或操作(后件),用于指出当前提 P 所指示的条件满足时,应该得出的结论或应该执行的操 作 产生式规则的语义:如果前提P被满足,则可推出结论 Q 或执行 Q 所规定的操作 8. 谓词公式G通过8个步骤所得的子句集合S,称为G 的子句集。请写出这些步骤。 答:(1)消去蕴含式和等价式→,- (2)缩小否定词的作用范围,直到其作用于原子公式: (3)适当改名, 使量词间不含同名指导变元和约束变元。(4.)消去存在量词(形成Skolem标准型) (5)消去所有全称量 词(6) 化成合取范式(7).适当改名,使子句间无同名变元(8). 消去合取词∧,用逗号代替,以子句为元 素组成一个集合S 9. (1)已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))},求MGU (2)已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)},求MGU 解: (1)k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集,求得差异集D0={y,z},其中y是变元,z是项,且y不在z 中出现。k=k+1=1 有δ1=δ0 ·{z/y}=ε·{z/y}= {z/y}, S1=S0 ·{z/y}={P(f(x),z,g(z)),P(f(x),z,g(x))},S1不是单元素集, 求得差异集D1= {z,x},k=k+1=2;δ2=δ1·{z/x}= {z/y,z/x}, S2=S1 ·{z/x}= {P(f(z),z,g(z))}是单元素集。 根据求MGU算法,MGU=δ2= {z/y,z/x} (2)k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集,求得差异集D0={g(A,y)},z},其中z是变元,g(A,y)是项,且z 不在g(A,y)中出现。k=k+1=1 有δ1=δ0 ·{g(A,y)/z}=ε·{g(A,y)/z}= {g(A,y)/z}, S1=S0 ·{g(A,y)/z}={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。 根据求MGU算法,MGU=δ1= {g(A,y)/z} 10. (1) 证明G是否是F 的逻辑结论; F :x(P(x)Q(a)Q(x)) G:x(P(x)Q(x)) 证:①P(x) ...从F变换 ②Q(a)∨Q(x) ...从F变换 ③┓P(y)∨┓Q(y)...结论的否定 ④┓Q(x) ...①③归结,{x/y} ⑤□ ...②④归结,置换{a/x} 得证。 (2)证明G是否是F1、F2 的逻辑结论; F1:x(P(x)(Q(x)R(x)) F2:x(P(x)S(x)) G:x(S(x)R(x)) 证:①┓P(x)∨Q(x) ...从F1变换 ②┓P(y)∨R(y) ` ...从F1变换 《人工智能导论》试卷库 ③P(a) ...从F2变换 ④S(a) ...从F2变换 ⑤┓S(z)∨┓R(z)...结论的否定 ⑥R(a) ...②③归结{a/y} ⑦┓R(a) ...④⑤归结{a/z} ⑧□ ...⑥⑦归结 得证. 11. 1、用语义网络表示下列信息: (1)胡途是思源公司的经理,他35岁,住在飞天胡同68号 (3) 清华大学与北京大学进行蓝球比赛,最后以89:102的比分结束。 (3)将命题:“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示 答:谓词公式表示: x(student(x)∧read(x,三国演义)) 语义网络表示如图: (4)把语句“每个学生都喜欢老师上的一门课。”表示为语义网络。 Ɐx(student(x) (5)请把下列命题表示的事实用一个语义网络表示出来。 1)树和草都是植物; 2)树和草都是有根有叶的; 3)水草是草,且长在水中; 4)果树是树,且会结果; 5)樱桃树是一种果树,它结樱桃。 《人工智能导论》试卷库 (6)用语义网络表示下列事实 姚明是一位年近半百的男教师,中等身材,他在本学年第二学期给计算机专业学生讲授 “人工智能”课程。 该课程是一门选修课,比较难。 13. 图示博弈树,其中末一行的数字为假设的估值,请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。(在节点及边 上直接加注释) 《人工智能导论》试卷库 14. 设有如下关系:(1)如果x是y 的父亲,y又是z 的父亲,则x是z 的祖父; (2)老李是大李的父亲;(3)大李是小李的父亲;问上述人员中谁和谁是祖孙关系? 解:现定义如下谓词 F(x,y)x是y 的父亲; G(x,z)x是y 的祖父; 用谓词逻辑表示已知与求解: (1) F(x,y)∧F(y,z)→G(x,z) (2)F(L,D) (3)F(D,X) (4)G(u,v),u=?,v=? 其中,L表示老李,D表示大李,X表示小李。 先证存在祖孙关系 ① ~F(x,y)∨~F(y,z)∨G(x,z)...从(1)变换 ② F(L,D) ...从(2)变换 ③ F(D,X) ...从(3)变换 ④ ~G(u,v) ...结论的否定 ⑤ ~F(D,z)∨G(L,z) ...①②归结,置换{L/x,D/y} ⑥ G(L,X) ...③⑤归结,置换{X/z} ⑦ □ ...④⑥归结,置换{L/u,X/v} 得证,说明存在祖孙关系。 为了求解用一个重言式④ ④ ~G(u,v)∨G(u,v) ...用重言式代替结论的否定,重言式恒为真 ⑤ ~F(D,z)∨G(L,z) ...①②归结,置换{L/x,D/y} ⑥ G(L,X) ...③⑤归结,置换{X/z} ⑦ G(L,X) ...④⑥归结,置换{L/u,X/v} 得结果:L是X 的祖父,即老李是小李的祖父。 15解释下列模糊性知识: 1) 张三,体型,(胖,0.9))。 2)(患者,症状,(头疼,0.95))∧ (患者,症状,(发烧,1.1)) →(患者,疾病,(感冒,1.2)) 答:(1)表示:命题 “张三比较胖” (2)解释为:如果患者有些头疼并且发高烧,则他患了重感冒。 16. 简单阐述产生式系统的组成。 《人工智能导论》试卷库 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。 17. 试用线性消解策略证明:子句集S={P∨Q, ﹁P∨R, ﹁Q∨R, ﹁R 是可消解的。 18、广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点? 一、深度优先搜索所遵循的搜索策略是尽可能 “深”地搜索图。在深度优先搜索中,对于最新发现的结点, 如果它还有以此为起点而未搜过的边,就沿着边继续搜索下去。当结点v的所有边都已被探寻过,搜索将回 溯到发现结点v有那条边的始结点。这一过程一直进行到已发现从源结点可达的所有结点为止。如果还存在 未被发现的结点,则选择其中一个作为源结点并重复以上过程,整个过程反复进行直到所有结点都被发现 为止。 二、宽度优先搜索算法(又称广度优先搜索算法)是最简单的图的搜索算法之一,这一算法也是很多重要 的图的算法的原型。Dijksta单源最短路径算法和Prim最小生成树算法都采用了与宽度优先搜索类似的思 想。 宽度优先搜索的核心思想是:从初始结点开始,应用算符生成第一层结点,检查目标结点是否在这些 后继结点中,若没有,再用产生式规则将所有第一层的结点逐一扩展,得到第二层结点,并逐一检查第二 层结点中是否包含目标结点。若没有,再用算符逐一扩展第二层所有结点……,如此依次扩展,直到发现 目标结点为止。 19.语义网络可以表达事物之间的哪些关系? 类属关系、包含关系、属性关系、时间关系、位置关系、相近关系、推论关系等。 20.假设已知下列事实: (1)超市(Supermarket)卖(Sail)的商品(Goods)便宜(Cheap)。 (2)王(Wang)买(Buy)需要的(Want)便宜商品。 (3)自行车(Bicycle)是商品且超市卖自行车。 (4)王需要自行车。 (5)赵(Zhao)跟随王买同样的商品。 请应用归结反演证明方法回答以下问题: (1)王买自行车吗? (2)赵买什么商品? 21.已知一个使用可信度方法的推理网络如图所示,其证据的可信度均标示在图中。推理规则的可信度分别 为:A∧B→H,0.7 C∨D→H,0.9 E→H,0.3 试按照可信度方法的求解步骤计算每个证据节点对假设H推理的可信度,并据此推算全部证据(复合证据) 对于H推理的可信度。 22. 求子句R(x, y)∨﹁Q(B, y)∨W(x, f(y)) 和R(x, C)∨Q(y, C) 的归结式。 《人工智能导论》试卷库 23. 何谓估价函数?启发式图搜索的A算法和A*算法最显著的区别是什么? 24. 什么是置换?置换是可交换的吗? : s {t1/v1 t2/v2 tn/vn ti/vi vi 答 通常用有序对的集合 = , ,…, 来表示任一置换,置换集的元素 的含义是表达式中的变量 处处以 ti s E Es 项 来替换,用 对表达式 作置换后的例简记为 。 一般来说,置换是不可交换的,即两个置换合成的结果与置换使用的次序有关。 25. 给 1~9九个数字排一个序列,使得该序列的前n(n=1,...,9) 个数字组成的整数能被n整除。 (1)、讨论哪些知识可以帮助该问题的求解。 (2)、用产生式系统描述该问题. 答;如下的知识可以帮助求解该问题: (1)序列中,偶数在偶数位置,奇数在奇数位置; (2)第五个数为5。 综合数据库: 用一个1到9 的序列表示:N= {x ,其中x为1到9 的数字之一。 规则集: r1:IFlen(N)=4THEN {x ∪{5 r2:IFlen(N)为偶数andn=In(1,3,7,9)THEN {x ∪{n r3:IFlen(N)为奇数andn=In(2,4,6,8)THEN {x ∪{n 其中len(N)为求序列的长度,In(a,b,c,d)为取a、b、c、d之一。 初始状态:{ 结束条件:得到的序列N前i个数组成的整数能被i整除 26..α-β剪枝的条件是什么? 答:α剪枝:若任一极小值层节点的β值小于或等于它任一先辈极大值节点的α值,即α(先辈层)≥β(后继层), 则可中止该极小值层中这个MIN节点以下的搜索过程。这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值。 β剪枝:若任一极大值层节点的α值大于或等于它任一先辈极小值层节点的β值,即α (后继层)≥β (先辈层), 则可以中止该极大值层中这个MAX节点以下的搜索过程。这个MAX节点的最终倒推值就确定为这个α值。 28、人工智能主要有哪几种研究途径和技术方法,简单说明之。 答:(1)符号智能:主要以符号知识为基础,通过符号推理进行问题求解而实现的智能,主要包括知识工 程和符号处理技术; (2)计算智能:是以数据计算为基础,通过数值计算进行问题求解而实现的智能,包括人工神经网络, 进化计算,模糊技术等。 三、1、(1)将下列谓词公式化成子句集          xy z P z ~Qx,z R x,y,f a          答:xy z P z ~Qx,z R x,y,f a      xy ┐z P(z)┐Q x,z R(x,y,f(a))     xy z~P(z)Q(x,z) R(x,y,f(a))     y z~P(z)Q(b,z) R(b,y,f(a))       y ~P(g y)Q(b,g y) R(b,y,f(a)) 《人工智能导论》试卷库       ~P(g y)Q(b,g y)R(b,y,f(a)) (2)把下列谓词公式分别化成相应的子句集:x(yP(x,y)→~y(Q(x,y)→R(x,y))) 解: x( yP(x,y)→~ y(Q(x,y)→R(x,y)))== x( yP(x,y)→ y~(~Q(x,y)∨R(x,y))) == x( yP(x,y)→ y(Q(x,y)∧~R(x,y))) == x(~ yP(x,y)∨ y(Q(x,y)∧~R(x,y))) == x( y~P(x,y)∨ y(Q(x,y)∧~R(x,y)))改名) == x( y~P(x,y)∨ z(Q(x,z)∧~R(x,z))) == x( y~P(x,y)∨ z(Q(x,z)∧~R(x,z)))y=f(x),z=g(x)消去存在量词y,z == x(~P(x,f(x))∨(Q(x,g(x))∧~R(x,g(x)))) == x((~P(x,f(x))∨(Q(x,g(x))∧(~P(x,f(x))∨~R(x,g(x)))) 从而谓词公式的子句集是 {~P(x,f(x))∨(Q(x,g(x),~P(x,f(x))∨~R(x,g(x))) 2.若谓词公式E=P(x,f(y),z),置换s1= {f(x,y)/z,z/w},s2= {a/x,b/y,w/z},求E (s1 ·s2),E (s2·s1)。 3.用加权图的启发式搜索算法(不能用Dijkstra算法)求解下列问题:下图是一个交通图,设A是出发地, E是目的地,边上的数字表示两城市之间的交通费。求从A到E最小费用的旅行路线,画出搜索树,画出 Closed表和Open表的变化过程。 B 4 5 A E 4 3 3 C 2 D 4.用标准逻辑(经典逻辑,谓词逻辑)的子句集表示下述刑侦知识,并用反演归解的线性策略证明结论 现定义如下谓词(其项变量X,Y,Z,皆为全称量词)。 Thief(X)某人X是贼; Likes(X,Y)某人X喜欢某物Y; May-steal(X,Y)某人X可能会偷窃某物Y。 5.用子句集表达下述刑侦知识: I.John是贼。 II.Paul喜欢酒(wine) III.Paul( 也)喜欢奶酪(cheese) IV. 如果Paul喜欢某物则John 也喜欢某物。 V. 如果某人是贼,而且他喜欢某物,则他就可能会偷窃该物。 《人工智能导论》试卷库 6.求证结论:John可能会偷窃了什么?即求证目标:may-steal(John,Z),Z=? (要求将求证目标作为顶子句,按 线性策略进行归结推理,注明每次求归结式所进行的置换及其父子句的编号) 7. (1)已知一组规则和证据(事实): R1:A1→B1,CF (B1,A1)=0.8 R2:A2→B1,CF (B1,A2)=0.5 R3:B1∧A3-B2,CF (B2,B1∧A3)=0.8 初始证据A1,A2,A3,并且CF(A1)=CF(A2)=CF(A3)=1, 并且初始时对B1,B2一无所知。根据Shortliffe 的确定性理论(可信度方法),求证据B1,B2 的可信度在执行规则R1,R2,R3后的更新值CF(B1),CF(B2)。 (2)已知有如下不确定推理规则: r1:C11∨C12 Þ H1 0.7; r2:H1 Þ H 0.5; r3:C21∧C22 Þ H -0.6; r4:(C31∧C32)∨C33 Þ H 0.8; CF(C11) = 0.8, CF(C12) = 0.9,CF(C21) = 0.3,CF(C22) = 0.6, CF(C31) = 0.9,CF(C32) = 0.5,CF(C33) =0.7; 请应用MYCIN 的确定性方法求出CF(H)。 8.设有A,B,C三人中有人从不说真话,也有人从不说假话,某人向这三人分别提出同一个问题:谁是说 谎者?A 答:“B和C都是说谎者”;B答:“A和C都是说谎者”;C答:“A和B 中至少有一个是说谎者”。 求谁是老实人,谁是说谎者?(15分) 解:设用T(x)表示x说真话。 如果A说的是真话,则有 如果A说的是假话,则有: 对B和C说的话作相同的处理,可得: 把上面这些公式化成子句集,得到S: 下面首先求谁是老实人。把 并入S得到 。即 比S多如下一个子句: 《人工智能导论》试卷库 应用消解原理对S1进行消解: 所以,C是老实人,即C从不说假话 除此之外,无论如何对 进行消解,都推不出ANSWER(B)和ANSWER(A)。 下面来证明A和B不是老实人。 设A不是老实人,则有 把它否定并入S中,得到子句集 ,即 比S多如下一个子句: 应用消解原理对S2进行消解: 所以,A不是老实人。 同理,可以证明B也不是老实人。 9.1)设已知: (1)能阅读者是识字的; (2)海豚不识字; (3)有些海豚是聪明的; 求证:有些聪明者并不能阅读. 证:定义如下命题: R(x):x能阅读; L(x):x识字; I(x):x是聪明的; D(x):x是海豚; 把已知条件及求证结论翻译成谓词公式为 x(R(x)→L(x))...已知 x(D(x)→~L(x))...已知 x(D(x)∧I(x))...已知 x(I(x)∧~R(x))...求证结论 将已知条件,求证结论的反化成子句集 ①~R(x)∨L(x) ②~D(y)∨~L(y) ③D(a) ④I(a) ⑤~I(z)∨R(z) ⑥~L(a)2,3归结 {a/y} 《人工智能导论》试卷库 ⑦~R(a)1,6归结 {a/x} ⑧R(a)4,5归结 {a/z} ⑨□7,8归结 得证. 2)利用谓词逻辑表示下列知识(包括已知和结论),然后化成子句集: (1)凡是清洁的东西就有人喜欢; (2)人们都不喜欢苍蝇 求证:苍蝇是不清洁的。 证:现定义如下谓词 L(x,y)某人x喜欢某物y; P(y) 某物y是清洁的东西 (1) y x(P(y)→L(x,y)) == ┓P(y)∨L(f(y),y)   (2) x(┓L(x,Fly)) == ┓L(x,Fly)  (3)P(Fly) ...结论的反 (4)L(f(Fly), Fly) ...(1)(3)归结,置换{Fly/y} (5) □ ...(2)(4)归结,{f(Fly)/x} 得证。 10. 八数码游戏,初始棋局和目标棋局如图,定义启发函数h (x)表示某状态下与目标数码不同的位置个 数,用全局择优法画出搜索的过程。 初始状态: ,目标状态: 解: 11. 张某被盗,公安局派了五个侦察员去调查。研究案情时,侦察员A说:“赵与钱中至少有一人作案”;侦 察员D说:“钱与孙至少有一人作案”;侦察员C说:“孙与李中至少有一个作案”;侦察员D说“赵与孙至少 一个与案无关”;侦察员E说“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这五个侦察员的话都是可信的,试用 消解原理推理求出谁是盗窃犯。 解:设用T(x)表示x是作案者,则 侦察员A 的话可表示:T(赵) T(钱) 《人工智能导论》试卷库 侦察员B 的话可表示:T(钱) T(孙) 侦察员C 的话可表示:T(孙) T(李) 侦察员D 的话可表示: T(赵) T(孙) 侦察员E 的话可表示: T(钱) T(李) 上面五个组成子句集S,求谁是作案者,把 T(x) ANSWER(x)并入S 得到。即比S 多出如下一个子句:1 1 T(x) ANSWER(x) 然后利用消解原理对S 进行消解可得答案:钱和孙是作案者。 1 12. 某企业欲招聘一个JAVA程序员,定义如下产生式规则(要求): r1:IF有工作经验 or(本科以上学历 and 有相关知识背景 then 录用(0.9) r2:IF 工作两年以上 and 作过相关工作 then 有工作经验 (0.8) r3:IF 学过数据结构 and 学过JAVAand 学过数据库 and 学过软件工程 then 有相关知识背景(0.9) r4:学过数据结构(相关课程的成绩/100 ) r5:学过JAVA (相关课程的成绩/100 ) r6:学过数据库(相关课程的成绩/100 ) r7:学过软件工程(相关课程的成绩/100 ) r8:做过相关工作: JAVA程序员:1,项目经理:1,数据库开发工程师:0.9,数据库管理员:0.7,网络管理员:0.6,客服 人员:0.4 设有一本科毕业生甲,其相关课程的成绩为数据结构=85,JAVA=80,数据库=40,软件工程=90 另有一社会招聘人员乙,参加工作三年,曾做过数据库管理员和数据库开发人员 根据确定性理论,问该公司应该招聘谁?如果你是该本科生,为了能在招聘中胜出,你应该加强哪门课程, 并使该门课程的成绩至少达到多少? 解:(1)对于本科毕业生,由r4,r5,r6,r7: CF (学过数据结构)=0.6 CF (学过JAVA)=0.8 CF (学过数据库)=0.4 CF (学过软件工程)=0.9 由r3, CF (有相关知识背景)=0.9*min{0.85,0.8,0.4,0.9}=0.36 CF (本科学历)=1 由r1, CF (录用)=0.9*min{0.36,1}=0.324 (2)对于社会招聘人员,由r8, CF (相关工作)=0.9 CF (工作两年以上)=1 由r2, CF (有工作经验)=0.8*min{1,0.9}=0.72 由r1, CF (录用)=0.9*0.72=0.648 所以,该公司应录用社会招聘人员乙。 (3)可以看出,应该加强数据库的学习,并使该门课程达到80分以上。 13. 某问题由下列公式描述: 《人工智能导论》试卷库 试用归结法证明( x)R(x); 14. 下图所示博弈树,按从左到右的顺序进行α-β剪枝搜索,试标明各生成节点的到推值,何处发生剪枝, 及应选择的走步。10分 《人工智能导论》试卷库 15.剪枝方法只是极小极大方法的一种近似,剪枝可能会遗漏掉最佳走步。这种说法是否正确? 不正确。 - 剪枝方法利用已经搜索的信息,剪掉哪些对于搜索最佳走步没有意义的分枝,其找到的最佳 走步与极小极大方法找到的结果是一样的。而且搜索效率有很大提高。 1. 什么是人工智能?人工智能与计算机程序的区别? 答:AI是研究如何制造人造的智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力以延伸人类智能的科 学,它与计算机程序的区别是:  AI研究的是符号表示的知识而不是数值数据为研究对象  AI采用启发式搜索方法而不是普通的算法  控制结构与知识是分离的  允许出现不正确的答案 2. 化下列逻辑表达式为不含存在量词的前束范式          X Y Z P X,Z R X,Y,f a         答: X Y Z(P X,Z R X,Y,f a ) 《人工智能导论》试卷库         X Y Z(~P X,Z R X,Y,f a )       XYZ ~P X,Z R X,Y,f a       YZ ~P b,Z R b,Y,f a       Y~P b,f (Y) R b,Y,f a 3. 求下列谓词公式的子句集 xy((P(x,y)(Q(x,y)R(x,y))) 答:xy(~(P(x,y)(Q(x,y)R(x,y))) xy((~P(x,y)~(Q(x,y))R(x,y))) xy((~P(x,y)R(x,y))(~Q(x,y)R(x,y))) 所以子句集为: {~P(x,y)R(x,y),~Q(x,y)R(x,y)} 4. 若有梯形ABCD,将其中的若干定理形式化即定义一些谓词公式,然后利用归结原理证明内错角 ABDCDB A B D C 证明:设梯形顶点依次为a,b,c,d,定义谓词: T(x,y,u,v):表示xy为上底,uv为下底的梯形. P(x,y,u,v):表示xyuv E(x,y,z,u,v,w)表示∠xyz=∠uvw,问题的描述和相应的子句集为 xyuv[T(x,y,u,v)→P(x,y,u,v)]...梯形上下底平行 子句:~T(x,y,u,v)∨P(x,y,u,v) xyuv[P(x,y,u,v)→E(x,y,v,u,v,y)]...平行则内错交相等 子句: T(a,b,c,d)...已知 子句:T(a,b,c,d) E(a,b,d,c,d,b)...要证明的结论 子句:~E(a,b,d,c,d,b) 子句集S为 ~T(x,y,u,v)∨P(x,y,u,v) ~P(x,y,u,v)∨E(x,y,v,u,v,y) T(a,b,c,d) ~E(a,b,d,c,d,b) 《人工智能导论》试卷库 下面利用归结原理证明 P(a,b,c,d) (1)和(3)归结,置换{a/x,b/y,c/u,d/v} E(a,b,d,c,d,b) (2)和(5)归结,置换{a/x,b/y,c/u,d/v} NIL (4)和(6)归结 根据归结原理得证。 5. 求子句集S P(x,a,f(g(y)),P(z,h(z,u),f(u)) 的MGU 解:k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集,求得差异集D0= {a/ },其中 是变元,a是项,且 不在a 中出现。k=k+1=1 有δ1=δ0 ·{a/ }=ε·{a/ }= {a/ }, S1=S0·{a/ }= {P(a,x,f(g(y)),P(a,h(a,u),f(u))),S1不是单元素集, 求得差异集D1= {x,h(a,u)},k=k+1=2;δ2=δ1·{h(a,u)/x}= {a/z,h(a,u)/x}, S2=S1·{h(a,u)/x}= {P(a,h(a,u),f(g(y)),P(a,h(a,u),f(u))), S2不是单元素集,求得差异集D2= {g(y),u},k=k+1=3 δ3=δ2 ·{g(y)/u}= {a/z,h(a,u)/x}·{g(y)/u}= {a/z,h(a,g(y))/x,g(y)/u} S3=S2·{g(y)/u}= {P(a,h(a,g(y)),f(g(y)))}是单元素集。 根据求MGU算法,MGU=δ3= {a/z,h(a,g(y))/x,g(y)/u} 6. 用代价优先算法求解下图的旅行推销员问题,请找一条从北京出发能遍历各城市的最佳路径(旅行费 最少),每条弧上的数字表示城市间的旅行费用。并用CLOSED表记录遍历过的结点,OPEN表记录待 遍历的结点。画出closed和open表的变化过程,然后根据closed表找出最佳路径。 解: OPEN表 CLOSE表 扩展节点 父节点 扩展节点 父节点 A (0) NULL A (0) NULL B (31) A C (28) A C (28) A E (29) C D (43) B D (38) E C (54) B B (43) D E (38) D A (31) B C (59) D C (27) E A (51) E 《人工智能导论》试卷库 7.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: Slot2: Slot3: …… Value: Value: Value: Default: Default: Default: If-needed: If-needed: If-needed: If-added: If-added: If-added: 解: FRAME:沙尘暴 Slot1:时间 Slot2:地点 Slot3:损失 Slot4:起因 Value:3 月 15 Value:韩国汉城 Value:不详 Default:中国内 日 Default: Default: 蒙古区 Default: If-needed: If-needed:一周后 If-needed: If-added: 官方公布数字 If-added: If-added: 1. (5分)什么是 “知识工程”?它对人工智能的发展有何重要作用? 2. (10分)请用相应的谓词公式表示下述语句: (1)有的人喜欢足球,有的人喜欢排球,有的人既喜欢足球又喜欢排球。 (2)不是每一个人都喜欢游泳。 (3)如果没有利息,那么就没有人愿意去存钱。 (4)对于所有的x和y,如果x是y 的父亲,y是z 的父亲,那么x是z 的祖父。 (5)对于所有的x和y,如果x是y 的孩子,那么y是x 的父母。 (6)登高望远。 (7)响鼓不用重锤。 (8)如果ba0和cd0,则有(b*(a+c)/d)b。 3. (5分)试建立一个 “学生”框架网络,其中至少有 “学生基本情况”、“学生课程学习情况”和 “学生奖 惩情况”三个框架描述。 4. (10分)请把下述事实用一个语义网络表示出来: (1)李明是东方大学计算机系的一名学生。 (2)他住在计算机系的学生宿舍里。 (3)计算机系的每间学生宿舍都有一台联网的计算机。 (4)李明喜欢在宿舍的计算机上浏览。 5. (10分)已知下述事实: (1)小李只喜欢较容易的课程。 《人工智能导论》试卷库 (2)工程类课程是较难的。 (3)PR系的所有课程都是较容易的。 (4)PR150是PR系的一门课程。 应用归结演绎推理回答问题:小李喜欢什么课程? 6. (10分)已知: 规则1:任何人的兄弟不是女性 规则2:任何人的姐妹必是女性 事实:Mary是Bill 的姐妹 用归结推理方法证明Mary不是Tom 的兄弟。 7. (15分)考虑下面的句子:  每个程序都存在Bug  含有Bug 的程序无法工作  P是一个程序 (1)一阶谓词逻辑表示上述句子。 (2)使用归结原理证明P不能工作。 8. (10分)任何通过了历史考试并中了彩票的人都是快乐的。任何肯学习或幸运的人可以通过所有考试,小 张不学习,但很幸运,任何人只要是幸运的就能中彩票。 求证:小张是快乐的。 9. (10分)已知:海关职员检查每一个入境的不重要人物,某些贩毒者入境,并且仅受到贩毒者的检查,没 有一个贩毒者是重要人物。 证明:海关职员中有贩毒者。 10. (15分)有一堆硬币,开始时有9枚。A、B两人轮流从中取硬币,每次取时,可以取 1枚或者2枚或者 3枚,拣起最后一枚硬币者为输方。试用博弈树证明:后开始取硬币者总能获胜,或者先开始取硬币者总是 会输。 《人工智能导论》试卷库 1. (5分)一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些主要特点? 2. (10分)请用语义网络分别表示下述语句: (1)与会者有男、有女,有的年老、有的年轻。 (2)李明是图灵电脑公司的经理,他住在江滨路102号,今年38岁。 (3)大门前的这棵树从春天到秋天都开花。 (4)计算机系的每个学生都学习 “人工智能原理”,它是计算机专业的一门主干课程。 3. (10分)已知前提:每个储蓄钱的人都获得利息。 求证结论:如果没有利息,那么就没有人去储蓄钱。 4. (10分)已知前提: (1)某些病人喜欢所有的医生。 (2)没有一个病人喜欢任何一个骗子。 求证结论:任何一个医生都不是骗子。 5. (10分)下述公式集F是否可合一,若可合一,则求出F 的最一般合一。 (1)F={P(a,b),P(x,y) (2)F={P(f(x),b),P(y,z) (3)F={P(f(x),y),P(y,f(b)) (4)F={P(f(y),y,x),P(x,f(a),f(b)) 6. (10分)已知有些人喜欢所有的花,没有任何人喜欢任意的杂草,证明花不是杂草。 7. (10分)已知下述事实: (1)小杨、小刘和小林是高山俱乐部成员。 (2)高山俱乐部的每个成员是滑雪者或登山者,或者既滑雪又登山。 (3)没有一个登山者喜欢下雨。 (4)所有滑雪者都喜欢下雪。 (5)凡是小杨喜欢的,小刘就不喜欢。 (6)凡是小杨不喜欢的,小刘就喜欢。 (7)小杨喜欢下雨和下雪。 试证明:俱乐部是否有是登山者而不是滑雪者的成员?如果有,他是谁? 8. (10分)把下列谓词公式分别化为相应的子句集: (1)( x)( y)(P(x,y)∧Q(x,y))   (2)( x)( y)(P(x,y)→Q(x,y))   (3)( x)( y)(P(x,y)∨(Q(x,y)→R(x,y)))   (4)( x)( y)( z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z))    (5)( x)( y)( z)( u)( v)( w)(P(x,y,z,u,v,w)∧Q(x,y,z,u,v,w)∨~R(x,z,w)))       10.(15分)五子棋棋盘是一个行、列皆有5个方格的5X5方格棋盘,A、B两人轮流投子,每次投一子于一 个空的方格中,谁先布成五子成一线 (行、列、对角线均可),谁就获胜。请定义估价函数,并站在A 的立 场上,找出获胜的最佳走步。 11、某公司招聘工作人员,A,B,C三人应试,经面试后公司表示如下想法: (1) 三人中至少录取一人。 (2) 如果录取A而不录取B,则一定录取C。 (3) 如果录取B,则一定录取C。 求证:公司一定录取C。

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