人工智能導(dǎo)論(在線作業(yè))

1、人工智能導(dǎo)論（在線作業(yè)）單選：1、 不屬于人工智能的學(xué)派是（B ）A、符號主義B、機(jī)會主義C、行為主義D、連接主義2、如果問題存在最優(yōu)解，則下面幾種搜索算法中，必然可以得到該最優(yōu)解的是：（ D ）A、啟發(fā)式搜索B、深度優(yōu)先搜索C、有界深度優(yōu)先搜索D、 廣度優(yōu)先搜索3、在啟發(fā)式搜索中，通常用_來表示啟發(fā)性信息： （ B ）A、剪枝函數(shù)B、啟發(fā)函數(shù)C、匹配函數(shù)D、似然函數(shù)4、(A B) <=>A B稱為（ D）A、結(jié)合律B、 分配律C、吸收律D、摩根律5、以下哪種算法是 “智能程度相對比較高”的算法。（ C ）A、廣度優(yōu)先搜索B、深度優(yōu)先搜索C、啟發(fā)式搜索D、有界深度優(yōu)先搜索6、人工智

2、能產(chǎn)生于哪一年：（C ）A、1957B、 1962C、 1956D、 19797、下列哪個不是知識表示方法：（ D ）A、框架法B、語義網(wǎng)絡(luò)法C、狀態(tài)空間法D、最大匹配法8、已知初始問題的描述，通過一系列變換把此問題最終變?yōu)橐粋€子問題集合：這些子問題的解可以直接得到，從而解決了初始問題。這種知識表示法叫（ B ）A、狀態(tài)空間法B、問題規(guī)約法C、謂詞邏輯法D、語義網(wǎng)絡(luò)法9、下列哪部分不是專家系統(tǒng)的組成部分：（ A ）A、用戶B、綜合數(shù)據(jù)庫C、推理機(jī)D、知識庫10、要想讓機(jī)器具有智能，必須讓機(jī)器具有知識。因此，在人工智能中有一個研究領(lǐng)域，主要研究計算機(jī)如何自動獲取知識和技能，實現(xiàn)自我完善，這門研究

3、分支學(xué)科叫：（ B ）A、專家系統(tǒng)B、機(jī)器學(xué)習(xí)C、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、模式識別11、贏得 “人工智能之父 ”桂冠的人是：（ A ）A、圖靈B、維納C、馮 ?諾依曼D、麥卡錫12、子句 P Q和 P 經(jīng)過消解以后，得到： （ B ）A、P B、 QC、P D、P Q13、機(jī)器翻譯屬于 _領(lǐng)域： （ C ）A、專家系統(tǒng)B、機(jī)器博弈C、自然語言理解D、模式識別14、專家系統(tǒng)也成為基于知識的系統(tǒng)，它的設(shè)計方法是以_和_為中心而展開的。（ A）A、知識庫和推理機(jī)B、規(guī)則庫和知識庫C、搜索策略和推理機(jī)D、規(guī)則庫和搜索策略15、語義網(wǎng)中的推理過程有 _和 _兩種（ A ）A、繼承和匹配B、正向和反向C、確定和不確定

4、D、獨(dú)立和交叉簡答：1、簡述決策樹學(xué)習(xí)的基本方法和步驟。答：決策樹學(xué)習(xí)的基本方法是：決策樹一般由方塊結(jié)點(diǎn)、圓形結(jié)點(diǎn)、方案枝、概率枝等組成，方塊結(jié)點(diǎn)稱為決策結(jié)點(diǎn)，由結(jié)點(diǎn)引出若干條細(xì)支，每條細(xì)支代表一個方案，稱為方案枝； 圓形結(jié)點(diǎn)稱為狀態(tài)結(jié)點(diǎn)， 由狀態(tài)結(jié)點(diǎn)引出若干條細(xì)支， 表示不同的自然狀態(tài)， 稱為概率枝。 每條概率枝代表一種自然狀態(tài)下所達(dá)到的結(jié)果（收益值或損失值） 。這樣樹形圖由左向右，由簡到繁展開，組成一個樹狀精選文庫網(wǎng)絡(luò)圖。決策樹學(xué)習(xí)的步驟：(1)、繪制決策樹圖。從左到右的順序畫決策樹，此過程本身就是對決策問題的再分析過程。(2)、按從右到左的順序計算各方案的期望值，并將結(jié)果寫在相應(yīng)方案節(jié)點(diǎn)

5、上方。期望值的計算是從右到左沿著決策樹的反方向進(jìn)行計算的。(3)、對比各方案的期望值的大小，進(jìn)行剪枝優(yōu)選。在舍去備選方案枝上，用“=”記號隔斷。論述：1、什么是知識？它有哪些特性？列舉至少六種知識表示方法？答：經(jīng)過國內(nèi)外學(xué)者的共同努力，目前已經(jīng)有許多知識表示方法得到了深入的研究，目前使用較多的知識表示方法主要有： 謂詞邏輯表示法， 產(chǎn)生式表示法、 框架表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法、 面向?qū)ο蟊硎痉ā?基于本體的知識表示法等。 本文將介紹這些知識表示方法的特征和優(yōu)缺點(diǎn)，進(jìn)行一些分析和比較。（1）詞邏輯表示法。謂詞邏輯表示法是指各種基于形式邏輯（ormalogic ）知識表示方式，用邏輯公式描述對象、性

6、質(zhì)、狀況和關(guān)系，例如“宇宙飛船在軌道上”可以描述成：（npaceshiporbit ）它是人工智能領(lǐng)域中使用最早和最廣泛的知識表示方法之一。優(yōu)點(diǎn)： 謂詞邏輯表示法對如何由簡單說明構(gòu)造復(fù)雜事物的方法有明確、統(tǒng)一的規(guī)定， 且有效地分離了知識和處理知識的程序，構(gòu)清晰； 謂詞邏輯與數(shù)據(jù)庫，別是與關(guān)系數(shù)據(jù)庫有密切的關(guān)系； 一階謂詞邏輯具有完備的邏輯推理算法；邏輯推理可以保證知識庫中新舊知識在邏輯上的一致性和演繹所得結(jié)論的正確性；邏輯推理作為一種形式推理方法，依賴于任何具體領(lǐng)域，具有較大的通用性。缺點(diǎn)： 難于表示過程和啟發(fā)式知識；由于缺乏組織原則，得知識庫難于管理； 由于是弱證明過程， 當(dāng)事實的數(shù)目增大時

7、，證明過程中可能產(chǎn)生組合爆炸；表示的內(nèi)容與推理過程的分離，理按形式邏輯進(jìn)行，容所包含的大量信息被拋棄，樣使得處理過程加長、工作效率低。（ 2）生式規(guī)則表示法。 產(chǎn)生式知識表示法是常用的知識表示方式之一。它是依據(jù)人類大腦記憶模式中的各種知識之間的大量存在的因果關(guān)系，以“IFHEN”的形式，產(chǎn)生式規(guī)則表示出來的。優(yōu)點(diǎn) :自然性好 ;除了對系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)、 各部分相互作用的方式及規(guī)則的表示形式有明確規(guī)定以外， 對系統(tǒng)的其它實現(xiàn)細(xì)節(jié)都沒有具體規(guī)定，這使設(shè)計者們在開發(fā)實用系統(tǒng)時具有較大靈活性， ;表示的格式固定，形式單一，規(guī)則間相互獨(dú)立，整個過程只是前件匹配，后件動作。 ;規(guī)則可以被統(tǒng)一處理 ;模塊性好

8、 ;產(chǎn)生式表示法既可以表示確定的知識單元，又可以表示不確定性知識;既有利于表示啟發(fā)式知識，又可方便地表示過程性知識;既可表示領(lǐng)域知識，又可表示元知識。缺點(diǎn) :推理效率低下。不直觀 :;缺乏靈活性 :（ 3）語義網(wǎng)絡(luò)表示法。 語義網(wǎng)絡(luò)是知識表示中最重要的方法之一，是一種表達(dá)能力強(qiáng)而且靈活的知識表示方法。 語義網(wǎng)絡(luò)利用節(jié)點(diǎn)和帶標(biāo)記的邊構(gòu)成的有向圖描述事件、概念、 狀況、動作及客體之間的關(guān)系。帶標(biāo)記的有向圖能十分自然的描述客體之間的關(guān)系。優(yōu)點(diǎn) :把各節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系以明確、簡潔的方式表示出來， 是一種直觀的知識表示方法 ;著重強(qiáng)調(diào)事物間的語義聯(lián)系，體現(xiàn)了人類思維的聯(lián)想過程，符合人們表達(dá)事物間關(guān)系的習(xí)慣

9、，因此把自然語言轉(zhuǎn)換成語義網(wǎng)絡(luò)較為容易;具有廣泛的表示范圍和強(qiáng)大的表示能力，用其它形式的表示方法能表達(dá)的知識幾乎都可以用語義網(wǎng)絡(luò)來表示;把事物的屬性以及事物間的各種語義聯(lián)系顯式地表示出來，是一種結(jié)構(gòu)化的知識表示法。缺點(diǎn) :推理規(guī)則不十分明了， 不能充分保證網(wǎng)絡(luò)操作所得推論的嚴(yán)格性和有效性;一旦-2精選文庫節(jié)點(diǎn)個數(shù)太多，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，推理就難以進(jìn)行; 不便于表達(dá)判斷性知識與深層知識。（ 4）框架表示法?？蚣鼙硎痉ㄊ敲魉够?975 年提出的，其最突出的特點(diǎn)是善于表示結(jié)構(gòu)性知識， 能夠把知識的內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系以及知識之間的特殊關(guān)系表示出來，并把與某個實體或?qū)嶓w集的相關(guān)特性都集中在一起。優(yōu)點(diǎn) : 框架系

10、統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和問題求解過程與人類的思維和問題求解過程相似;框架結(jié)構(gòu)表達(dá)能力強(qiáng)，層次結(jié)構(gòu)豐富， 提供了有效的組織知識的手段，只要對其中某些細(xì)節(jié)作進(jìn)一步描述，就可以將其擴(kuò)充為另外一些框架;可以利用過去獲得的知識對未來的情況進(jìn)行預(yù)測， 而實際上這種預(yù)測非常接近人的認(rèn)識規(guī)律，因此可以通過框架來認(rèn)識某一類事物，也可以通過一系列實例來修正框架對某些事物的不完整描述（填充空的框架，修改默認(rèn)值）。存在著相似的問題:缺乏形式理論，沒有明確的推理機(jī)制保證問題求解的可行性和推理過程的嚴(yán)密性 ;由于許多實際情況與原型存在較大的差異，因此適應(yīng)能力不強(qiáng);框架系統(tǒng)中各個子框架的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如果不一致會影響整個系統(tǒng)的清晰性，造成

11、推理的困難。（ 5）面向?qū)ο蟮闹R表示。面向?qū)ο蟮闹R表示方法基本出發(fā)點(diǎn)就是: 客觀世界是由一些實體組成的。下優(yōu)點(diǎn) : “繼承” 帶來了天然的層次性和結(jié)構(gòu)性。;對象本身的定義產(chǎn)生了良好的兼容性和靈活性，它可以是數(shù)據(jù)，也可以是方法;可以是事實，也可以是過程; 可以是一個框架，也可以是一個語義子網(wǎng)絡(luò) ;用幾何語言來描述的話，面向?qū)ο蟮某橄髾C(jī)制實際上是將對象看成了客觀世界及其映射系統(tǒng)的分形元，因而事物都可以由這些分形元堆壘而成。（ 6）基于本體的知識表示方法。 本體是對領(lǐng)域?qū)嶓w存在本質(zhì)的抽象，它強(qiáng)調(diào)實體間的關(guān)聯(lián)，并通過多種知識表示元素將這些關(guān)聯(lián)表達(dá)和反映出來， 這些知識表示元素也被稱為元本體，主要包括 :概念表示領(lǐng)域知識元，包括一般意義上的概念以及任務(wù)、功能、策略、行為、過程等等，在本體的實現(xiàn)中，概念通常用類（ class）來定義，而且通常具有一定的分類層次關(guān)系 ;屬性描述概念的性質(zhì)，是一個概念區(qū)別于其他概念的特征，通常用槽（ slot）或者類的屬性（Properties ）來定義 ;關(guān)系表示概念之間的關(guān)聯(lián)，例如一些常用的關(guān)聯(lián):父關(guān)系、子關(guān)系、相等關(guān)系;