人工智能復(fù)習(xí)大綱.doc

8何為狀態(tài)圖和與或圖？圖搜索與問(wèn)題求解有什么關(guān)系？狀態(tài)圖是描述尋找目標(biāo)或路徑問(wèn)題的有向圖，即描述一個(gè)實(shí)體基于事件反應(yīng)的動(dòng)態(tài)行為，顯示了該實(shí)體如何根據(jù)當(dāng)前所處的狀態(tài)對(duì)不同的時(shí)間做出反應(yīng)的。與或圖是一種系統(tǒng)地將問(wèn)題分解為互相獨(dú)立的小問(wèn)題，然后分而解決的方法。與或圖中有兩種代表性的節(jié)點(diǎn)：“與節(jié)點(diǎn)”和“或節(jié)點(diǎn)”，“與節(jié)點(diǎn)”指所有的后續(xù)節(jié)點(diǎn)都有解時(shí)它才有解；“或節(jié)點(diǎn)”指各個(gè)后續(xù)節(jié)點(diǎn)均完全獨(dú)立，只要其中有一個(gè)有解它就有解。關(guān)系：?jiǎn)栴}求解就是在一個(gè)圖中尋找一個(gè)從初始節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的路徑問(wèn)題，圖搜索模擬的實(shí)際是人腦分析問(wèn)題，解決問(wèn)題的過(guò)程，它基于領(lǐng)域知識(shí)的問(wèn)題求解過(guò)程。11. 什么是與或樹(shù)？什么是可解節(jié)點(diǎn)？ 什么是解樹(shù)？ 答：一棵樹(shù)中的弧線(xiàn)表示所連樹(shù)枝為“與”關(guān)系,不帶弧線(xiàn)的樹(shù)枝為或 關(guān)系。這棵樹(shù)中既有與關(guān)系又有或關(guān)系，因此被稱(chēng)為與或樹(shù)。 滿(mǎn)足下列條件的節(jié)點(diǎn)為可解節(jié)點(diǎn)。 終止節(jié)點(diǎn)是可解節(jié)點(diǎn)；一個(gè)與節(jié)點(diǎn)可解，當(dāng)且僅當(dāng)其子節(jié)點(diǎn)全都可解；一個(gè)或節(jié)點(diǎn)可解，只要其子節(jié)點(diǎn)至少有一個(gè)可解。解樹(shù)實(shí)際上是由可解節(jié)點(diǎn)形成的一棵子樹(shù),這棵子樹(shù)的根為初始節(jié)點(diǎn)，葉為終止節(jié)點(diǎn)，且這棵子樹(shù)一定是與樹(shù)14. 請(qǐng)闡述狀態(tài)空間的一般搜索過(guò)程。OPEN表與CLOSED表的作用是什么？ 答：先把問(wèn)題的初始狀態(tài)作為當(dāng)前擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)展，生成一組子節(jié)點(diǎn)，然后檢查問(wèn)題的目標(biāo)狀態(tài)是否出現(xiàn)在這些子節(jié)點(diǎn)中。若出現(xiàn)，則搜索成功，找到了問(wèn)題的解；若沒(méi)出現(xiàn)，則再按照某種搜索策略從已生成的子節(jié)點(diǎn)中選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為當(dāng)前擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)。重復(fù)上述過(guò)程，直到目標(biāo)狀態(tài)出現(xiàn)在子節(jié)點(diǎn)中或者沒(méi)有可供操作的節(jié)點(diǎn)為止。所謂對(duì)一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行“擴(kuò)展”是指對(duì)該節(jié)點(diǎn)用某個(gè)可用操作進(jìn)行作用，生成該節(jié)點(diǎn)的一組子節(jié)點(diǎn)。 OPEN表用于存放剛生成的節(jié)點(diǎn)，對(duì)于不同的搜索策略，節(jié)點(diǎn)在OPEN表中的排序是不同的。 CLOSED表用于存放將要擴(kuò)展或者已擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)。15. 廣度優(yōu)先搜索與深度優(yōu)先搜索各有什么特點(diǎn)？ 答：廣度優(yōu)先搜索就是始終先在同一級(jí)節(jié)點(diǎn)中考查,只有當(dāng)同一級(jí)節(jié)點(diǎn)考查完之后,才考查下一級(jí)節(jié)點(diǎn)?；蛘哒f(shuō),是以初始節(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn)，向下逐級(jí)擴(kuò)展搜索樹(shù)。所以,廣度優(yōu)先策略的搜索樹(shù)是自頂向下一層一層逐漸生成的。 深度優(yōu)先搜索就是在搜索樹(shù)的每一層始終先只擴(kuò)展一個(gè)子節(jié)點(diǎn),不斷地向縱深前進(jìn),直到不能再前進(jìn)（到達(dá)葉子節(jié)點(diǎn)或受到深度限制） 時(shí)，才從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)返回到上一級(jí)節(jié)點(diǎn)，沿另一方向又繼續(xù)前進(jìn)。這種方法的搜索樹(shù)是從樹(shù)根開(kāi)始一枝一枝逐漸形成的。深度優(yōu)先搜索亦稱(chēng)為縱向搜索。由于一個(gè)有解的問(wèn)題樹(shù)可能含有無(wú)窮分枝，深度優(yōu)先搜索如果誤入無(wú)窮分枝(即深度無(wú)限)，則不可能找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。所以，深度優(yōu)先搜索策略是不完備的。另外，應(yīng)用此策略得到的解不一定是最佳解(最短路徑)。 廣度優(yōu)先搜索與深度優(yōu)先搜索都屬于盲目搜索。3.8 判斷下列公式是否為可合一，若可合一，則求出其最一般合一。(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，其最一般和一為：=a/x, b/y。(2) 可合一，其最一般和一為：=y/f(x), b/z。(3) 可合一，其最一般和一為：= f(b)/y, b/x。(4) 不可合一。(5) 可合一，其最一般和一為：= y/x。第1章 ：緒論1. 人工智能的主要學(xué)派：a) 符號(hào)主義學(xué)派（Sysmbolicism），又稱(chēng)為邏輯主義學(xué)派，心理學(xué)派，計(jì)算機(jī)學(xué)派。符號(hào)主義認(rèn)為知識(shí)是智能的基礎(chǔ)，人工智能的核心問(wèn)題是知識(shí)的表示與知識(shí)推理。（功能模擬）b) 聯(lián)結(jié)主義學(xué)派（Connectionism）：又稱(chēng)為仿生學(xué)派，生理學(xué)派。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類(lèi)智能。（結(jié)構(gòu)模擬）c) 行為主義學(xué)派（Actionism）：又稱(chēng)為進(jìn)化主義學(xué)派，控制論學(xué)派。認(rèn)為智能取決于感知，表現(xiàn)為行動(dòng)。（行為模擬）2. 人工智能的研究和應(yīng)用領(lǐng)域（10個(gè)）a) 定理證明b) 專(zhuān)家系統(tǒng)c) 機(jī)器學(xué)習(xí)d) 自然語(yǔ)言理解e) 智能檢索f) 機(jī)器學(xué)習(xí)g) 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)h) 組合調(diào)度問(wèn)題i) 模式識(shí)別j) 機(jī)器視覺(jué)第2章 ：知識(shí)表示法1. 一階謂詞邏輯表示法2.1.1：一階謂詞邏輯1. 命題：它的取值為真或假2. 謂詞3. 謂詞公式4. 謂詞公式的解釋?zhuān)簩?duì)于每一個(gè)解釋?zhuān)^詞公式都可以求出一個(gè)真值5. 謂詞公式的永真性，可滿(mǎn)足性，不可滿(mǎn)足性永真性：如果謂詞公式P對(duì)個(gè)體域D上的任何一個(gè)解釋都取得真值T，則稱(chēng)P在D上是永真的?？蓾M(mǎn)足性：對(duì)于謂詞公式P，如果至少存在一個(gè)解釋使得公式P在此解釋下的真值為T(mén)。不可滿(mǎn)足性：如果謂詞公式P對(duì)于個(gè)體域D的任何一個(gè)解釋都取得真值為F。6. 謂詞公式的等價(jià)性。設(shè)P與Q是兩個(gè)謂詞公式，D是它們共同的個(gè)體域，若對(duì)D上的任何一個(gè)解釋?zhuān)琍與Q都有相同的真值，則稱(chēng)公式P和Q在D上是等價(jià)的。如果D是任意的個(gè)體域，則稱(chēng)P和Q是等價(jià)的。記為PQ公式：2.1.2：一階謂詞表示方法1. 一階謂詞表示方法例題：2. 一階謂詞表示方法的優(yōu)點(diǎn)。自然性，準(zhǔn)確性，嚴(yán)密性，容易實(shí)現(xiàn)。3. 一階謂詞表示方法的缺點(diǎn)不能表示不確定性的知識(shí)，組合爆炸，效率低。2. 產(chǎn)生式表示方法2.2.2：產(chǎn)生式系統(tǒng)的分類(lèi)1. 可交換的產(chǎn)生式系統(tǒng)2. 可分解的產(chǎn)生式系統(tǒng)3. 可恢復(fù)的產(chǎn)生式系統(tǒng)產(chǎn)生式表示法的特點(diǎn)第3章 ：搜索方法3.1問(wèn)題求解過(guò)程的形式表示3.1.1狀態(tài)空間表示法3.1.2與/或圖表示法3.2狀態(tài)空間的搜索方法盲目搜索算法1. 無(wú)代價(jià)的寬度優(yōu)先搜索：在搜索樹(shù)的生成過(guò)程中，只有對(duì)搜索樹(shù)中同一層的所有節(jié)點(diǎn)都考察完之后，才對(duì)下一層的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行考察。2. 無(wú)代價(jià)的深度優(yōu)先搜索：在搜索樹(shù)的生成過(guò)程中，對(duì)open表中同一層的節(jié)點(diǎn)只選擇表中一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行考察和擴(kuò)展，只有當(dāng)這個(gè)節(jié)點(diǎn)是不可擴(kuò)展的，才選擇同層的兄弟節(jié)點(diǎn)進(jìn)行考察和擴(kuò)展。3. 寬度優(yōu)先和深度優(yōu)先的區(qū)別a) 寬度優(yōu)先搜索生成的子節(jié)點(diǎn)放入open表的表尾，深度優(yōu)先搜索生成的子節(jié)點(diǎn)放入open表的表首。b) 如果問(wèn)題有解，那么寬度優(yōu)先搜索總能找到最優(yōu)解。寬度優(yōu)先搜索時(shí)完備的，深度優(yōu)先搜索是非完備的。c) 如果搜索最大深度設(shè)置合理，那么深度優(yōu)先搜索能找到一條解路徑，但不一定是最優(yōu)解。深度優(yōu)先搜索的時(shí)空開(kāi)銷(xiāo)小于寬度優(yōu)先。例子：提示：無(wú)代價(jià)深度優(yōu)先搜索的open表是將新擴(kuò)展生成的子節(jié)點(diǎn)按節(jié)點(diǎn)序號(hào)從小到大排序后放入open表首有代價(jià)深度優(yōu)先搜索的open表是將新擴(kuò)展的子節(jié)點(diǎn)按照價(jià)值從小到大放入open表首有代價(jià)寬度優(yōu)先搜索的open表中所有節(jié)點(diǎn)按代價(jià)從小到大排序2. 啟發(fā)式搜索算法例子：3.3與或圖的搜索方法：?jiǎn)l(fā)式搜索算法的解樹(shù)的代價(jià)例子：第4章 ：邏輯推理4.1推理的基本概念推理的控制策略1. 推理方向a) 正向推理：從用戶(hù)提供的初始已知事實(shí)出發(fā)，在知識(shí)庫(kù)KD中找到當(dāng)前可用的知識(shí)，構(gòu)成可用知識(shí)集KS，然后按照某種沖突消解策略從KS中選中一條知識(shí)進(jìn)行推理，并將推出的新事實(shí)加入到數(shù)據(jù)庫(kù)DB中作為下一次推理的已知事實(shí)，在此之后再在知識(shí)庫(kù)中選取可用知識(shí)進(jìn)行推理，如此反復(fù)進(jìn)行這一過(guò)程，知道求的要求的解或知識(shí)庫(kù)中再無(wú)可用的知識(shí)為止。b) 逆向推理：首先選擇一個(gè)假設(shè)目標(biāo)，然后尋找支持該假設(shè)的依據(jù)，若所需的證據(jù)都能找到，則說(shuō)明假設(shè)是成立的，若無(wú)論如何都找不到，則說(shuō)明不成立，此時(shí)需要選定新的假設(shè)。c) 混合推理2. 沖突消解策略目前已有多種消解策略，其基本思想都是對(duì)知識(shí)進(jìn)行排序1） 按針對(duì)性排序2） 按匹配度排序3） 根據(jù)領(lǐng)域問(wèn)題的特點(diǎn)排序4.1.3模式匹配及其變量代換4.2歸結(jié)演繹推理4.2.1謂詞公式化為子句集的方法4.2.2歸結(jié)原理4.2.3歸結(jié)反演4.3基于歸結(jié)反演的問(wèn)題求解4.4歸結(jié)反演的改進(jìn)策略1） 刪除策略2） 限制策略第5章 ：專(zhuān)家系統(tǒng)1.專(zhuān)家系統(tǒng)的概念：專(zhuān)家系統(tǒng)是一種模擬人類(lèi)專(zhuān)家解決領(lǐng)域問(wèn)題的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。2.專(zhuān)家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與開(kāi)發(fā)方法a) 知識(shí)庫(kù)：以某種存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)b) 全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)：（黑板）用于存儲(chǔ)求解問(wèn)題的初始數(shù)據(jù)和推理過(guò)程中得到的中間數(shù)據(jù)，以及最終的推理結(jié)論。c) 推理機(jī)：根據(jù)全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的當(dāng)前內(nèi)容，從知識(shí)庫(kù)中選擇匹配成功的可用規(guī)則，并通過(guò)執(zhí)行可用的規(guī)則修改數(shù)據(jù)庫(kù)中說(shuō)的內(nèi)容，直至推理出來(lái)問(wèn)題的結(jié)論。d) 解釋器：用于向用戶(hù)解釋專(zhuān)家系統(tǒng)的行為。e) 用戶(hù)接口：系統(tǒng)與用戶(hù)進(jìn)行對(duì)話(huà)的界面。f) 知識(shí)獲?。喊阎R(shí)轉(zhuǎn)換為知識(shí)內(nèi)部表示模式存儲(chǔ)到知識(shí)庫(kù)。第6章 ：模糊推理1. 模糊集合的定義與運(yùn)算（大題）2. 模糊知識(shí)表示與模糊匹配（概念）a) 模糊知識(shí)表示模糊