人工智能导论

1.张某被盗，公安局派出五个侦察员去调查。研究案情时，侦察员A说“赵与钱中至少有一人案”；侦察员B说“钱与孙中至少有一人作案”；侦察员C说“孙与李中至少有一人作案”；侦察员D说“赵与孙中至少有一人与此案无关”；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，试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯.

解：(1) 先定义谓词和常量

设C(x)表示x作案，Z表示赵，Q表示钱，S表示孙，L表示李

(2) 将已知事实用谓词公式表示出来

赵与钱中至少有一个人作案：C(Z)∨C(Q)

钱与孙中至少有一个人作案：C(Q)∨C(S)

孙与李中至少有一个人作案：C(S)∨C(L)

赵与孙中至少有一个人与此案无关：? (C (Z)∧C(S))，即?C (Z) ∨?C(S)

钱与李中至少有一个人与此案无关：? (C (Q)∧C(L))，即?C (Q) ∨?C(L)

(3) 将所要求的问题用谓词公式表示出来，并与其否定取析取。

设作案者为u，则要求的结论是C(u)。将其与其否)取析取，得：

? C(u) ∨C(u)

(4) 对上述扩充的子句集，按归结原理进行归结，其修改的证明树如下：

因此，钱是盗窃犯。实际上，本案的盗窃犯不止一人。根据归结原理还可以得出：

因此，孙也是盗窃犯。

答：钱和孙是盗窃犯，赵和李不是。下面给出求解过程。

设用T(x)表示x是盗窃犯,则根据题意可得如下子句集：

A：T(赵)∨T(钱) （1）

B：T(钱)∨T(孙) （2）

C: T(孙) ∨T(李) （3）

D: ? T(赵)∨? T(孙) （4）

E: ? T(钱)∨? T(李) （5）

下面先求谁是盗窃犯。把?T(x)∨Ansewer(x)并入上述子句集，即多出一个子句：?T(x)∨Ansewer(x) (6)

（1）和（4）归结得：T(钱)∨? T(孙) （7）

（2）和（7）归结得：T(钱)。（8）

（6）和（8）归结得：Answer(钱)。（9）{钱/x}

（3）和（5）归结得：T(孙)∨? T(钱) （10）

（2）和（10）归结得：T(孙)。（11）

（6）和（11）归结得：Answer(孙)。（12）{孙/x}

因此，钱和孙是盗窃犯，此外无论如何也归结不出Ansewer(赵)和Ansewer(李)。

下面证明赵不是盗窃犯，即证明?T(赵)。子句集如下：

A：T(赵)∨T(钱) （1）

B：T(钱)∨T(孙) （2）

C: T(孙) ∨T(李) （3）

D: ? T(赵)∨? T(孙) （4）

E: ? T(钱)∨? T(李) （5）

要证明赵不是盗窃犯，即证明?T(赵)。

对?T(赵)进行否定，并入上述子句集中，即多出如下子句：

?(?T(赵)), 即T(赵) （6）

应用归结原理对子句集进行归结：

（3）和（5）归结得：T(孙)∨? T(钱) （7）

（2）和（7）归结得：T(孙) （8）

（4）和（8）归结得：? T(赵) （9）

（6）和（9）归结得：NIL

所以，赵不是盗窃犯。同理可以证明李也不是盗窃犯。

2.判断下列公式是否为可合一，若可合一，则求出其最一般合一。

(1) P(a, b), P(x, y) (2) P(f(x), b), P(y, z)

(3) P(f(x), y), P(y, f(b)) (4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b))

(5) P(x, y), P(y, x)

解：(1) 可合一，其最一般和一为：σ={a/x, b/y}。

(2) 可合一，其最一般和一为：σ={y/f(x), b/z}。

(3) 可合一，其最一般和一为：σ={ f(b)/y, b/x}。

(4) 不可合一。

(5) 可合一，其最一般和一为：σ={ y/x}。

3、把下列谓词公式化成子句集：

(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))

解：(1) 由于(?x)(?y)(P(x, y)∧Q(x, y))已经是Skolem标准型，且P(x, y)∧Q(x, y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得

{ P(x, y), Q(x, y)}

再进行变元换名得子句集：

S={ P(x, y), Q(u, v)}

(2) 对谓词公式(?x)(?y)(P(x, y)→Q(x, y))，先消去连接词“→”得：

(?x)(?y)(?P(x, y)∨Q(x, y))

此公式已为Skolem标准型。

再消去全称量词得子句集：

S={?P(x, y)∨Q(x, y)}

(3) 对谓词公式(?x)(?y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))，先消去连接词“→”得：

(?x)(?y)(P(x, y)∨(?Q(x, y)∨R(x, y)))

此公式已为前束范式。

再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y得：

(?x)(P(x, f(x))∨?Q(x, f(x))∨R(x, f(x)))

此公式已为Skolem标准型。

最后消去全称量词得子句集：

S={P(x, f(x))∨?Q(x, f(x))∨R(x, f(x))}

(4) 对谓词(?x) (?y) (?z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z))，先消去连接词“→”得：

(?x) (?y) (?z)(?P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, z))

再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y得：

(?x) (?y) (?P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, f(x,y))) 此公式已为Skolem标准型。

最后消去全称量词得子句集：

S={?P(x, y)∨Q(x, y)∨R(x, f(x,y))}

4、判断下列子句集中哪些是不可满足的：

(1) {?P∨Q, ?Q, P, ?P} (2) { P∨Q , ?P∨Q, P∨?Q, ?P∨?Q }

(3){ P(y)∨Q(y) , ?P(f(x))∨R(a)}

(4){?P(x)∨Q(x) , ?P(y)∨R(y), P(a), S(a), ?S(z)∨?R(z)}

(5){?P(x)∨Q(f(x),a) , ?P(h(y))∨Q(f(h(y)), a)∨?P(z)}

(6){P(x)∨Q(x)∨R(x) , ?P(y)∨R(y), ?Q(a), ?R(b)}

解：(1) 不可满足，其归结过程为：

(2) 不可满足，其归结过程为：

(3) 不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。

(4) 不可满足，其归结过程略

(5) 不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。

(6) 不可满足，其归结过程略

5、对下列各题分别证明G是否为F1,F2,…,Fn的逻辑结论：

(1)F: (?x)(?y)(P(x, y)

G: (?y)(?x)(P(x, y)

(2)F: (?x)(P(x)∧(Q(a)∨Q(b)))

G: (?x) (P(x)∧Q(x))

(3)F: (?x)(?y)(P(f(x))∧(Q(f(y)))

G: P(f(a))∧P(y)∧Q(y)

(4)F1: (?x)(P(x)→(?y)(Q(y)→?L(x.y)))

F2: (?x) (P(x)∧(?y)(R(y)→L(x.y)))

G: (?x)(R(x)→?Q(x))

(5)F1: (?x)(P(x)→(Q(x)∧R(x)))

F2: (?x) (P(x)∧S(x))

G: (?x) (S(x)∧R(x))

解：(1) 先将F和?G化成子句集：

S={P(a,b), ?P(x,b)}

再对S进行归结：

所以，G是F的逻辑结论

(2) 先将F和?G化成子句集

由F得：S1={P(x)，(Q(a)∨Q(b))}

由于?G为：?(?x) (P(x)∧Q(x))，即

(?x) (? P(x)∨? Q(x))，

可得： S 2={? P(x)∨? Q(x)}

因此，扩充的子句集为：

S={ P(x)，(Q(a)∨Q(b))，? P(x)∨? Q(x)}

再对S 进行归结：

所以，G 是F 的逻辑结论

同理可求得(3)、(4)和(5)，其求解过程略。

6、设已知：如果x 是y 的父亲，y 是z 的父亲，

则x 是z 的祖父；每个人都有一个父亲。使用归结演绎推理证明：对于某人u ，一定存在一个人v ，v 是u 的祖父。

解：先定义谓词

F(x,y)：x 是y 的父亲 GF(x,z)：x 是z 的祖父 P(x)：x 是一个人

再用谓词把问题描述出来：

已知F1：(?x) (?y) (?z)( F(x,y)∧F(y,z))→G F(x,z)) F2：(?y)(P(x)→F(x,y))

求证结论G ：(?u) (?v)( P(u)→G F(v,u)) 然后再将F1，F2和?G 化成子句集： ① ?F(x,y)∨?F(y,z)∨G F(x,z) ② ?P(r)∨F(s,r)

③ P(u) ④ ?G F(v,u))

{y/s,z/r}

{y/z}

{y/u}

由于导出了空子句，故结论得证。

7、设有子句集：{P(x)∨Q(a, b), P(a)∨Q(a, b), Q(a, f(a)), P(x)∨Q(x, b)}, 分别用各种归结策略求出其归结式。

解：支持集策略不可用，原因是没有指明哪个子句是由目标公式的否定化简来的。

删除策略不可用，原因是子句集中没有没有重言式和具有包孕关系的子句。

单文字子句策略的归结过程如下：

用线性输入策略（同时满足祖先过滤策略）的归结过程如下：

8、设已知：能阅读的人是识字的；海豚不识字；有些海豚是很聪明的。请用归结演绎推理证明：有些很聪明的人并不识字。

解：第一步，先定义谓词，

设R(x)表示x是能阅读的；

K(y)表示y是识字的；

W(z) 表示z是很聪明的；

第二步，将已知事实和目标用谓词公式表示出来

能阅读的人是识字的：(?x)(R(x))→K(x))

海豚不识字：(?y)(?K (y))

有些海豚是很聪明的：(?z) W(z)

有些很聪明的人并不识字：(?x)( W(z)∧?K(x))

第三步，将上述已知事实和目标的否定化成子句集：

?R(x))∨K(x)

?K (y)

W(z)

?W(z)∨K(x))

第四步，用归结演绎推理进行证明

9、设已知事实为((P∨Q)∧R) ∨(S∧(T∨U)), F规则为S→(X∧Y)∨Z。试用正向演绎推理推出所有可能的子目标。

解：先给出已知事实的与/或树，再利用F规则进行推理，其规则演绎系统如下图所示。由该图可以直接写出所有可能的目标子句如下：

P∨Q∨Ｔ∨Ｕ

P∨Q∨Ｘ∨Ｚ

P∨Q∨Y∨Ｚ

R∨T∨U

R∨X∨Z

R∨Y∨Z

10、设有如下一段知识：“张、王和李都属于高山协会。该协会的每个成员不是滑雪运

动员，就是登山运动员，其中不喜欢雨的运动员是登山运动员，不喜欢雪的运动员不是滑雪运动员。王不喜欢张所喜欢的一切东西，而喜欢张所不喜欢的一切东西。张喜欢雨和雪。”

试用谓词公式集合表示这段知识，这些谓词公式要适合一个逆向的基于规则的演绎系统。试说明这样一个系统怎样才能回答问题：

“高山俱乐部中有没有一个成员，他是一个登山运动员，但不是一个滑雪运动员？”

解：(1) 先定义谓词

A(x) 表示x是高山协会会员S(x) 表示x是滑雪运动员

C(x) 表示x是登山运动员L(x,y) 表示x 喜欢y

(2) 将问题用谓词表示出来

“张、王和李都属于高山协会A(Zhang)∧A(Wang)∧A(Li)

高山协会的每个成员不是滑雪运动员，就是登山运动员(?x)(A(x)∧?S(x)→C(x))

高山协会中不喜欢雨的运动员是登山运动员(?x)(?L(x, Rain)→C(x))

高山协会中不喜欢雪的运动员不是滑雪运动员(?x)(?L(x, Snow)→? S(x))

王不喜欢张所喜欢的一切东西(?y)( L(Zhang, y)→? L(Wang ,y))

王喜欢张所不喜欢的一切东西(?y)(? L(Zhang, y)→L(Wang, y))

张喜欢雨和雪L(Zhang , Rain)∧L(Zhang , Snow)

(3) 将问题要求的答案用谓词表示出来

高山俱乐部中有没有一个成员，他是一个登山运动员，但不是一个滑雪运动员？

(?x)( A(x)→C(x)∧? S(x))

(4) 为了进行推理，把问题划分为已知事实和规则两大部分。假设，划分如下：

已知事实：A(Zhang)∧A(Wang)∧A(Li)

L(Zhang , Rain)∧L(Zhang , Snow)

规则：

(?x)(A(x)∧?S(x)→C(x))

(?x)(?L(x, Rain)→C(x))

(?x)(?L(x, Snow)→? S(x))

(?y)( L(Zhang, y)→? L(Wang ,y))

(?y)(? L(Zhang, y)→L(Wang, y))

(5) 把已知事实、规则和目标化成推理所需要的形式

事实已经是文字的合取形式：

f1: A(Zhang)∧A(Wang)∧A(Li)

f2: L (Zhang , Rain)∧L(Zhang , Snow)

将规则转化为后件为单文字的形式：

r1: A(x)∧?S(x)→C(x))

r2: ?L(x, Rain)→C(x)

r3: ?L(x, Snow)→? S(x)

r4: L(Zhang, y)→? L(Wang ,y)

r5: ? L(Zhang, y)→L(Wang , y)

将目标公式转换为与/或形式

? A(x)∨(C(x)∧? S(x))

(6) 进行逆向推理

逆向推理的关键是要能够推出L(Zhang , Rain)∧L(Zhang , Snow)，其逆向演绎过程如下图所示。

11、设有如图的与/或/树，请分别按和代价法及最大代价法求解树的代价。

解：若按和代价法，则该解树的代价为： h(A)=2+3+2+5+2+1+6=21

若按最大代价法，则该解树的代价为：

h(A)=max{h(B)+5, h(C)+6} = max{(h(E)+2)+5, h(C)+6} = max{(max(2, 3)+2)+5, max( 2, 1)+6}

=max((5+5, 2+6)=10 .

12、设有如图所示的博弈树，其中最下面的数字是假设的估值，请对该博弈树作如下工作： (1) 计算各节点的倒推值；

(2)利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。

解：各节点的倒推值和剪枝情况如下图所示：

t 2

t 1

与/或树

习题4.15的倒推值和剪枝情况

人工智能导论doc

西安交通大学 “人工智能导论”课程教学大纲 英文名称：Introduction to Artificial Intelligence 课程编码：COMP3022 学时：32 学分：2 适用对象：自动控制专业 先修课程：离散数学、数据结构、概率统计 使用教材及参考书： 蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。 廉师友人工智能技术导论（第二版），西安电子科技大学出版社，2002。 一、课程性质、目的和任务 通过本课程的学习，使学生了解人工智能的研究范畴、应用领域和发展方向，掌握该学科的基本概念、原理和方法，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 学习人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。讨论高级知识推理，涉及非单调推理和各种不确定推理方法。探讨人工智能的新研究领域，如神经计算、进化计算和人工生命等。 二、教学基本要求 三、教学内容及要求 第一章绪论 (2学时) 人工智能概念和发展

人工智能的主要研究和应用领域; 人工智能研究的不同学派 国内外人工智能研究情况和新进展第二章知识表示方法(6学时) 知识与知识表示的概念 一阶谓词逻辑表示法 产生式表示法 语义网络表示法 框架表示法 脚本表示法 过程表示法 面向对象表示法 第三章逻辑推理(6学时) 推理的基本概念 推理的逻辑基础 自然演绎推理 归结演绎推理 基于规则的演绎推理 第四章搜索策略(6学时) 搜索的基本概念 状态空间的盲目搜索 状态空间的启发式搜索 与/或树的搜索 博弈树的搜索 第五章高级求解技术(6学时) 不确定推理的概念和基础

人工智能导论试卷一答案 (上海交大)

一、选择题答案1、b 2、A 3、A 二、填空题答案 1、在修正的A算法中，fm的含义是到当前为止，扩展的节点中，f的最大值 2、对任意节点n，设m是n的子节点，当h满足条件h(n)-h(m) ≤ C(n, m), h(t) = 0时，称h是单调的。 三、问答题答案 第1题 答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理，则当扩展一个节点时，不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径，对于这样的节点，就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时，则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制，使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h，则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进，使用修正的A*算法进行搜索，则可以减少重复扩展节点问题。 第2题 答：回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索，而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中，只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索，则保留了所有的已经搜索过的路径。 第3题 答：化子句集如下：

归结树如下： 修改证明树：

得到问题的解答：R(h(f(g(c, a)))) 第4题 第5题 答：搜索图如图所示，其中括号内标出的是节点的f值，圆圈内的数字是扩展的次序。F(16) 得到的解路径为：S-B-F-J-T 第6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: IF len(N)=4 THEN {x}∪{5} r2: IF len(N)为偶数and n=In(1, 3, 7, 9) THEN {x}∪{n} r3: IF len(N)为奇数and n=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。

《人工智能导论》试卷B

人工智能试卷（B） 试题部分： 一、选择题（15小题，共15分） 1、97年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（A） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 3、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘, 若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（A ） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 4、或图通常称为D A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 5、不属于人工智能的学派是B A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 6、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是C A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 7、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 8、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A） A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 9、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 10、C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 11、AI的英文缩写是B A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 12、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（C）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 13、在公式中?y?xp(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（B ） A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 14、子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（B ） A. P B. Q C. ~P D.P∨Q

《人工智能导论》课程研究报告总结

《人工智能导论》课程研究报告题目：BP神经网络的非线性函数拟合 班级：自动化1303班 姓名：汪洋、房亮、彭正昌、蔡博、刘航、范金祥 学号： 2016年1月1日

目录 第一章人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab (3) 1.2人工神经网络的研究背景和意义 (3) 1.3神经网络的发展与研究现状 (4) 1.4神经网络的应用 (5) 第二章神经网络结构及BP神经网络 (5) 2.1神经元与网络结构 (5) 2.2 BP神经网络及其原理 (9) 2.3 BP神经网络的主要功能 (11) 第三章基于matlab的BP神经网络的非线性函数拟合 3.1运用背景 (5) 3.2模型建立 (9) 3.3MatLab实现 (11) 参考文献 (15) 附录 (17)

人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab 人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。 神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。 MATLAB是一种科学与工程计算的高级语言，广泛地运用于包括信号与图像处理，控制系统设计，系统仿真等诸多领域。为了解决神经网络问题中的研究工作量和编程计算工作量问题，目前工程领域中较为流行的软件MATLAB，提供了现成的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox，简称NNbox），为解决这个矛盾提供了便利条件。神经网络工具箱提供了很多经典的学习算法，使用它能够快速实现对实际问题的建模求解。在解决实际问题中，应用MATLAB 语言构造典型神经网络的激活传递函数，编写各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者可以根据需要调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从烦琐的编程中解脱出来，减轻工程人员的负担，从而提高工作效率。 1.2 人工神经网络的研究背景和意义 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 人工神经网络就是模拟人思维的一种方式，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点：（1）通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。（2）争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。（3）研究仿照脑神

《人工智能导论》课程期末考试试卷二 答案 (上海交大)

一、选择题答案1、A2、A 二、填空题答案 1、基于规则的正向演绎系统使用的条件是（1）事实表达式是任意形式（2）规则形式为L→W或L1∨L2→W，其中L为单文字，W为任意形（3）目标公式为文字析取形 2、基于规则的逆向演绎系统使用的条件是（1）事实表达式是文字合取形（2）规则形式为W→L 或W→L1∧L2 ，其中L为单文字，W为任意形（3）目标公式为任意形式 3、归结法中，可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。 三、问答题答案 第1题答：

得解图：

第2题 第3题 答：综合数据库： (m1, m5, m9, b) 设从河的左岸到右岸，其中m1, m5,m9分别表示过河时间需要1分钟，5分钟和9分钟的人，在河左岸的人数。b＝1表示船在左岸，b＝0表示船在右岸。规则集： 初始状态：(2, 1, 1, 1) 结束状态：(0, 0, 0, 0) h函数：h(n) = m - b，其中m为在左岸的人数，b为船是否在左岸。 对于任意两个节点ni和nj，其中nj是ni的子节点。 当ni中b＝1时，则nj中b＝0，因此：max(h(ni)-h(j))=(m-1)-(m-1)=0, 而C(ni, nj)最小为1， 因此h(ni)-h(nj)

因此该h函数满足单调性条件。所以h满足A*条件。 第4题 答：对事实和规则进行skolem化： （1）(s) ~P(a) （2）(s)(P(g(s))) P(g(s)) （3）(x)(s)(y)((P(s)∧Q(b，x，s))→H(y) (P(s)∧Q(b，c，s))→H(f(s)) （4）(x)(s)(Q(b，x，s)→Q(b，x，g(s))) Q(b，x，s)→Q(b，x，g(s)) （5）(x)(s)(y)(~P(s)→Q(b，x，y)) ~P(s)→Q(b，x，h(x, s)) 经变量换名后，有事实和规则如下： ~P(a) P(g(s1)) r1: (P(s2)∧Q(b，c，s2))→H(f(s2)) r2: Q(b，x3，s3)→Q(b，x3，g(s3)) r3: ~P(s4)→Q(b，x4，h(x4, s4)) 用对偶形式对目标skolem 化： (x)H(x) H(x) 演绎图如下图(这里只给出了一个一致解图)。

公需公需科目3人工智能导论答案

公需科目3 人工智能导论答案 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义 答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理 答案：D

4、(单选，4分) （）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵 答案：D 5、(单选，4分) 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A、具有完全的智能 B、和人脑一样考虑问题 C、完全代替人 D、模拟、延伸和扩展人的智能 答案：D 6、(单选，4分) 下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) 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、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D、人工智能有力地促进了社会的发展。 答案：C 7、(单选，4分) 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。 A、理解别人讲的话。 B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C、欣赏音乐。

D、机器翻译。 答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、Go C、R D、汇编语言 答案：D 9、(单选，4分) 确定性知识是指()知识。 A、可以精确表示的 B、正确的 C、在大学中学到的知识 D、能够解决问题的 答案：A 10、(单选，4分) 阿尔法狗打败柯洁，用的是（） A、人工思维 B、机器思维 C、人工智能 D、博弈论 答案：C 11、(单选，4分) 下列( )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,或任人受到伤害而无所作为

《人工智能导论》教学大纲.

《人工智能导论》教学大纲 大纲说明 课程代码：3235042 总学时：32学时（讲课32学时） 总学分：2学分 课程类别：限制性选修 适用专业：计算机科学与技术，以及有关专业 预修要求：C程序设计语言，数据结构 课程的性质、目的、任务： 人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。本课程是计算机科学与技术，以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 课程教学的基本要求： 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。 人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决，甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明： 通过适当调节教学内容和学时安排，减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时，本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。 大纲正文 第一章绪论学时：2学时（讲课2学时）了解人类智能与人工智能的含义，人工智能的发展和应用领域；理解人工智能的内涵。 本章讲授要点：在介绍人工智能概念的基础上，使学生了解本课程所涉知识的重要意义，以及人工智能的应用现状和应用前景。

人工智能导论课参考答案第2章

第2章知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))

2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下：

2019公需科目《人工智能导论》答案

请选择答案。 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义 答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理 答案：D 4、（）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵 答案：D

5、(单选，4分) 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A、具有完全的智能 B、和人脑一样考虑问题 C、完全代替人 D、模拟、延伸和扩展人的智能 答案：D 6、(单选，4分) 下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) 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、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D、人工智能有力地促进了社会的发展。 答案：C 7、(单选，4分) 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。 A、理解别人讲的话。 B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C、欣赏音乐。 D、机器翻译。 答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、Go C、R

《人工智能导论》试卷

一、填空： 1.人工智能的研究途径有（1）、（2）和行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域（3）、（4）、（5）、（6）。 3.人工智能的基本技术包括（7）、（8）、（9）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（11）。 6.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（12）。 7.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13 ，CF（A）=-1，则意味着（14），CF（A）=1，则意味着（15）。 8.谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（16）。 9.谓词公式与其子句集的关系是（17）。 10.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为（18），则结论成立。 11.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （19）。 12.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （20）。 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= （23）。 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（24），（25），（26）。 16.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（28），深度优先搜索算 法中，OPEN表的数据结构实际是一个（29）。 18.产生式系统有三部分组成（30），（31）和推理机。其中推理可分为（32）和 （33）。 19.专家系统的结构包含人机界面、（34），（35），（36），（37）和解 释模块。

2020公需科目《人工智能导论》答案

冯?诺依曼计算机的五个组成部分不包括（） A、运算器 B、控制器 C、处理器 D、存储器 答案：C 2、(单选，10分) 以下对强人工智能的描述不准确的是（） A、机器具有类人或者超越人的智慧 B、人脑与AI界限模糊 C、计算机可表现出不低于人类智能水平的外部智能行为 D、计算机与人类特征连结 答案：C 3、(单选，10分) 当前主流人工智能研究的三个重要特征不包括：（） A、关注智能体的外部行为，而不是产生该行为的内部过程 B、关注如何模拟人类纯粹智能活动，而不是脑力活动 C、将人工智能问题视为计算问题，通过数学建模进行求解 D、最终目标是得到能够适应人类生存环境的智能体 答案：C 4、(单选，10分) 以下哪个方法不属于检测人工智能的手段（） A、威诺格拉德模式挑战 B、机器的标准化测试 C、物理图灵测试 D、中国餐馆测试 答案：D 5、(单选，10分) 2016年3月15日，AlphaGo首次战胜的人类围棋世界冠军是：（） A、李世石 B、柯洁 C、古力 D、樊麾 答案：A

以下哪个部件不是AlphaGo的组成部分（） A、策略网络 B、评估网络 C、蒙特卡罗树搜算法 D、纳什均衡博弈算法 答案：D 7、(单选，10分) AlphaGo的评估网络的设计思想源于（） A、机器学习 B、增强学习 C、深度学习 D、无监督学习 答案：B 8、(单选，10分) AlphaGo的策略网络所采用的学习算法模型是（） A、深度卷积神经网络 B、循环神经网络 C、递归神经网络 D、深度博弈网络 答案：A 9、(单选，10分) 以AlphaGo为代表的智能博弈机器人是典型的强人工智能。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 图灵测试与人工智能研究的最终目标都是得到可以通过图灵测试的计算机。 A、正确 B、错误 答案：B

2019公需科目计算智能+人工智能导论答案

D、人造机器人 答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案：C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱

答案：C 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事 答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等 答案：ABCD 正则化是为了什么？

人工智能导论在线作业

人工智能导论在线作业集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

答：决策树是一种数据挖掘分类算法、是直观运用概率分析的一种图解法、是一个预测模型。 基本方法： 决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。 步骤： a.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。 b.按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。 c.对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。 2、什么是知识它有哪些特性列举至少六种知识表示方法 答：经过国内外学者的共同努力，目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，目前使用较多的知识表示方法主要有：谓词逻辑表示法，产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、表示法、基于本体的知识表示法等。本文将介绍这些知识表示方法的特征和优缺点，进行一些分析和比较。 （1）词逻辑表示法。谓词逻辑表示法是指各种基于（ormalogic）知识表示方式，用逻辑公式描述对象、性质、状况和关系，例如“在轨道上”可以描述成：（npaceshiporbit）它是领域中使用最早和最广泛的知识表示方法之一。其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化，能够采用数学演绎的方式，证明一个新语句是从哪些已知正确的语句推导出来的，那么也就能够断定这个新语句也是正确的。 在这种方法中，识库可以看成一组逻辑公式的集合，识库的修改是增加或删除逻辑公式。使用逻辑法表示知识，将以描述的知识通过引入谓词、函数来加以形式描述，得有关的逻辑公式，而以机器内部代码表示。在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。

福州大学《人工智能导论》试卷

福州大学2014～2015学年第2学期考试A卷 课程名称人工智能导论考试日期2015-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项：1、本试卷共8 页，请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分，共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是、和。 2. 在知识表示方法中，与谓词逻辑表示为ISA（LIMING ，MAN）等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。 4. 产生式系统由3个部分组成：一个总数据库、、。 5. ANN中文意义是。 6. 反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始， ，所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时，若当前归结式是，则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后，得到。 9．基于规则的正向演绎系统，其规则形式为，其中前项要满足的条件是。 10. 语义网络下的推理是通过和实现的。 11. 被成为人工智能之父，曾提出一个机器智能的测试模型。 12. 谓词公式(?x)(?y)(?z)(P(x,y)∨Q(y,z)W(z))消去存在量词后，可以化为 。

13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu（最一般合一）为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ，i=1,2,……p中，通过加入一个 变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分，共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是（） A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 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 5. 启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（） A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中（）是能够合一的。 A. P（q（f（v）），g（u））和P（x，x） B. P（x，f（x））和P（y，y） C. P（y，y，B）和P（z，x，z） D. P（f（A），x），P（x，A） 8. 在遗传算法中，变量x的定义域为 [-2，5]，要求其精度为10-6，现用二进制进行编码，

《人工智能导论》试卷A(答案)

2006～2007学年第2学期考试A 卷 参考答案 一、1. 符号主义，连接主义，行为主义 3.状态，操作符 4.一套规则，一个控制策略 5.人工神经元网络 6.将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小 7.空子句 8.Q 9. L→W 或L1∨L2→W，L 为单文字 10.继承，匹配 11.图灵 12. 13. 14. 零均方差的高斯随机 二、CBCDCCADAB 三、1. （1）自然语言理解 （2）人工神经元网络 数据库智能检索 智能控制 专家咨询系统 智能调度和指挥 定理机器证明 智能决策支持系统 博弈 知识发现和数据发掘 机器人学 分布式人工智能 自动程序设计 组合调度问题 感知问题 2.

3.构成：略 特征：（1）能较好的模拟人的形象思维。 （2）具有大规模并行协同处理能力。 （3）具有较强的学习能力。 （4）具有较强的容错能力和联想能力。 （5）是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统。 4.遗传算法是一种随机搜索算法。该算法将优化问题看作是自然界生物的进化过程。模拟大自然生物进化的遗传规律来达到寻优的目的。 5.设A(x):想出国留学 P(x):欲穷千里目 Q(x):更上一层楼 （1）?x（~A（x）） （2）（?x）（Q（x） P（x）） 四、1. 得到的解路径为：S-B-F-J-T 2.启发式搜索图：

状态空间图：

3.

4.证明： R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：?x（~Poor（x）∧Smart（x）→Happy （x）） R2：那些读书的人是聪明的：?x（read（x）→Smart（x）） R3：约翰能读书且不贫穷：read（John）∧ ~Poor（John） R4：快乐的人过着幸福的生活：?x（Happy（x）→Blest（x）） 结论：约翰过着幸福的生活的否定：~ Blest（John） 将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下： 由R1可得子句： Poor（x）∨~Smart（x）∨Happy（x） 由R2可得子句： ~read（y）∨Smart（y） 由R3可得子句： read（John） ~Poor（John） 由R4可得子句： ~ Happy（z）∨Blest（z） 由结论的否定可得子句： ~ Blest（John） 根据以上6条子句，归结如下： ~ Happy（John）⑤⑥ John/z Poor（John）∨~Smart（John）⑦① John/x ~Smart（John）⑧④ ~ read（John）⑨② John/y □⑩③ 由上可得原命题成立。

《人工智能导论》期末复习知识点

《人工智能导论》期末复习知识点 选择题知识点 1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。 人工智能Artificial Intelligence,AI 人工神经网络Artificial Neural Network，ANN 机器学习Machine Learning，ML 深度学习Deep Learning,DL 2.什么是强人工智能？ 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器将被认为是有知觉的，有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案，有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能，比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。 3.回溯算法的基本思想是什么？ 能进则进。从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。 4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义？ 面向对象(Object Oriented)是软件开发方法，一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的，面向对象方法，把相关的数据和方法组织为一个整体来看待，从更高的层次来进行系统建模，更贴近事物的自然运行模式。 把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同工作，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用，以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。 对于需要分析方法，诸如深度优先搜索和广度优先搜索（穷尽的方法）以及启发式搜索（例如最佳优先搜索和A*算法），这样的问题使用搜索树表示最合适。 5.机器学习的基本定义是什么？ 机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。6.智慧地球的概念，智慧地球提出的背景是怎样的？

人工智能导论试卷 (2)

课程名称人工智能导论考试日期2007-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项：1、本试卷共8 页，请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分，共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是符号主义，连接主义，行为主义、和。 2. 在知识表示方法中，与谓词逻辑表示为ISA（LIMING ，MAN）等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。状态，操作符 4. 产生式系统由3个部分组成：一个总数据库、一套规则，一个控制策略 、。 5. ANN中文意义是人工神经元网络 。 6. 反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始， 将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小 ，所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时，若当前归结式是空子句 ，则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后，得到 Q 。 9．基于规则的正向演绎系统，其规则形式为，其中前项要满足的条件是。→W或L1∨L2→W，L为单文字

2006～2007学年第2学期考试A卷

13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu（最一般合一）为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ，i=1,2,……p中，通过加入一个零均方差的高斯随机变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分，共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是（） A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 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 5. 启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（） A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中（）是能够合一的。 A. P（q（f（v）），g（u））和P（x，x） B. P（x，f（x））和P（y，y） C. P（y，y，B）和P（z，x，z） D. P（f（A），x），P（x，A）

《人工智能导论》课程教学大纲-电子科技大学

《人工智能导论》课程教学大纲 课程标号：学时：32 学分：2 先修课程：《计算机原理及应用》、《数据结构》、《计算机控制技术》、 一．课程性质与目的 本课程是自动化专业的选修课。本门课程的任务是使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，领悟到智能理论发展历程中所包含的深刻的科学逻辑和方法论。启发学生对人工智能的兴趣。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二．教学内容和要求 1.人工智能概述，包括人工智能的定义，人工智能的起源与发展，人工智 能的研究和应用领域。 2.概括地论述知识表示的各种主要方法，包括状态空间法、问题归约法、 谓词逻辑法、结构化表示法（语义网络法、框架）、剧本和过程等。 3.讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索和消解原理等。 4.讨论一些比较高级的推理求解技术，有规则演绎系统、系统组织技术、 不确定性推理和非单调推理等。 5.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经 网络、模糊逻辑、遗传算法等。 6.比较详细地讨论人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、Agent、 自然语言理解和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行 讲授。 7.简要讲述人工智能语言，有Lisp语言和Prolog语言。（根据学时需要决 定是否讲授。） 三．教材和参考资料 教材：1.蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。 参考资料：廉师友. 人工智能技术导论, 第二版. 西安电子科技大学出版社, 2002 ； 沟口理一郎、石田亨，人工智能，科学出版社，2003

人工智能导论论文

终结者会出现吗？ -----对于人工智能技术发展趋势的思考 摘要：1、时间过去30年了，当回想起这部电影，我们不禁想问几个问题：“终结者”会出现吗？在现在的技术水平下能制造出如此复杂高度发达的机器人吗？未来是否会有制造出“终结者”的可能性？这些问题，都来源于对于当今世界人工智能技术发展的趋势的思考。 2、在当今人工智能发展的领域中跟研制出“终结者”机器人有着最密切的关系的领 域应该有模式识别、机器翻译、自然语言处理、计算机视觉、智能信息检索技术、 专家系统以及最重要的机器学习等领域。 关键词：人工智能自动化自主意识机器学习 当1984年一部名为《终结者》的科幻电影在全球电影院上映的时候，人类第一次对“人工智能”这个词有了一次极为深刻的印象——电影讲述了在2029年原本用于防御人类安全的拥有高级人工智能的智能防御系统“天网”产生了自主意识，试图统治人类，人类几乎被消灭殆尽。剩下的人类在领袖约翰康纳的领导下与电脑英勇作战，并扭转了局面。“天网”为了改变这一切，制造了时光逆转装置，派遣“终结者”人型机械人T-800回到1984年,去杀死约翰的母亲莎拉康纳，以阻止约翰的诞生。其中“终结者T-800”机器人在电影中被塑造成一个有肌肉、血液等人类特性、冷血、为达目的不择手段的机械战士，更重要的是，这个机器人拥有与人类相似的智能特征，能使用工具，能了解人类语言，有学习功能也有了解人性的功能。这个大胆的关于“终结者”的想法使当时的人们为之震惊——如果这种终结者真的出现了，人类要如何应对？ 时间过去30年了，当回想起这部电影，我们不禁想问几个问题：“终结者”会出现吗？在现在的技术水平下能制造出如此复杂高度发达的机器人吗？未来是否会有制造出“终结者”的可能性？这些问题，都来源于对于当今世界人工智能技术发展的趋势的思考。 机器学习是现在人工智能领域的主流研究方法，也是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。学术意义上的人工智能的原始目标是要模拟智能的“人”，即让计算机模拟或实现人类特有的智能行为，包括语言，高级情感，学习行为等。成功的标准即所谓的“图灵测试”：如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。这个直观的目标后来被发现可行性太低，就算是专家系统那样用规则加上知识库（或加上推理机）构造的专用功能，也只能解决预置规则范畴内的问题。就算是专家能够总结出所有经验（很多情况专家自己讲不明白自己是怎