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文檔簡介
人工智能模擬試題(120分鐘) 1. 填空題(共12分,每小題2分)1)知識表示的性能應從以下二個方面評價:_和_;后者又分二個方面_和 _。 2) 框架系統(tǒng)的特性繼承功能可通過組合應用槽的三個側面來靈活實現(xiàn),它們是 _。3)KB系統(tǒng)通常由以下三個部分組成:_;KB系統(tǒng)的開發(fā)工具和環(huán)境可分為以下三類:_。 4)按所用的基本學習策略可以將機器學習方法劃分為以下幾類:_ _。 5) 主觀Bayes方法將推理規(guī)則表示為P Q形式,稱_為先驗似然比, _ 為條件似然比,_為規(guī)則的充分性因子。6)自然語言理解中,單句理解分二個階段:_和_,后者又分二個步驟:_和_。 2、 問答題(共20分,每小題5分) 1)闡述示例學習所采用的逐步特化學習策略,并說明學習過程中正、反例的作用。 2)為什么要在框架系統(tǒng)中實行相容匹配技術?如何實現(xiàn)? 3)闡述Xps的沖突解法和推理引擎,并說明綜合數(shù)據庫中事實元素的時間標簽在沖突解法中起的作用。 4)什么是問題歸約?問題歸約的操作算子與一般圖搜索有何不同?與或圖啟發(fā)式搜索算法AO*的可采納性條件是什么? 3、 簡單計算題(共35分,每小題7分) 1)按書上圖8.5中給定的文法規(guī)則,再追加2條:N football, V play;畫出英語句子”The boy play little football”的句法分析樹。 2)已知有如下不確定推理規(guī)則: r1:C11C12 H1 0.7; r2:H1 H 0.5; r3:C21C22 H 0.6; r4:(C31C32)C33 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; 請應用MYCIN的確定性方法求出CF(H)。 3)把語句“每個學生都喜歡老師上的一門課?!北硎緸檎Z義網絡。 4)設計八數(shù)碼游戲的評價函數(shù)f(n),使其滿足A*算法的要求;設初始和目 8 1 3 1 2 3 標棋盤布局分別為2 4 和 8 4 ,畫出使用該評價函數(shù)的搜索圖,并 7 6 5 7 6 5 標注每個節(jié)點的f(n)值。 5)化簡以下目標公式(用在基于規(guī)則的逆向演繹中),并畫出相應的與或圖: (x)($y)P(x) (Q(x) R(x,y) W(x) 4、(18分) 假設已知下列事實: (1)超市(Supermarket)賣(Sail)的商品(Goods)便宜(Cheap)。 (2)王(Wang)買(Buy)需要的(Want)便宜商品。 (3)自行車(Bicycle)是商品且超市賣自行車。 (4)王需要自行車。 (5)趙(Zhao)跟隨王買同樣的商品。 請應用歸結反演證明方法回答以下問題: (1)王買自行車嗎? (2)趙買什么商品? 5、(15分)請使用NOAH系統(tǒng)采用的最少承諾(Least Commitment)策略作下圖積木塊世界的層次規(guī)劃,畫出規(guī)劃過程示意圖,并
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