人工智能研究生試卷與答案

1、浙江工業(yè)大學(xué)2009/2010學(xué)年第一學(xué)期期終試卷人工智能及其應(yīng)用A卷、單選題（本題共 8 小題，每題 2 分，共 16 分）1,在謂詞公式中，連接詞的優(yōu)先級別從高到低排列是（）。A，V,A,一，B.一，C.A,V,，一 D.，A,V,一，2.在語義網(wǎng)絡(luò)中，用（）來標(biāo)明類與子類之間的關(guān)系。A 實例聯(lián)系 B.泛化聯(lián)系 C.聚集聯(lián)系 D,屬性聯(lián)系3.謂詞公式 G 在海伯倫域上是不可滿足的，則該公式在個體變量域 D 上是A.可滿足的 B,不可滿足的4.假設(shè) S 是不可滿足的， 則 （的推理過程。A.存在 B.不存在 C.C,無法確定）一個歸結(jié)推理規(guī)則的從無法確定S 到空子句5.在主觀 Bayes 方

2、法中，幾率 Qx）的取值范圍為（A.-1,1B0,1C.-1,oo)D.0,oo)6.在可信度方法中，CF（H,E）的取值為（結(jié)論H 為真。A.1B,0C,0）時，前提 E 為真不支持7.在深度優(yōu)先搜索策略中，open 表是（A.先進(jìn)先出 B,先進(jìn)后出）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。C.根據(jù)估價函數(shù)值重排8,歸納推理是（A.從一般到個別）的推理。B.從個別到一般C.從個別到個別、多選題（本題共5 小題，每題 2 分，共10 分)1 .人工智能研究的三大學(xué)派是（）。A,符號主義 B,進(jìn)化主義 C.任知主義 D,連接主義2 .對于框架表示法，下面敘述正確的是（）。A.框架中， 一個槽用于描述所論對象某一方面的屬性，

3、 一個側(cè)面用于描述相應(yīng)屬性的一個方面。B.槽值可以是另一個框架的名字，從而實現(xiàn)一個框架對另一個框架的調(diào)用，表示出框架之間的縱向聯(lián)系。橫向C.框架系統(tǒng)中問題的求解主要是通過匹配與填槽實現(xiàn)的。D.框架表示法不能示具有因果關(guān)系的知識。能3 .在主觀 Bayes 推理中， 充分性度量 LS 和必要性度量 LN 的取值下面哪些是合理的()。A.LS1,LN1B.LS1,LN1C.LS1D.LS1,LN=14 .下面對專家系統(tǒng)敘述錯誤的是：()。A.專家系統(tǒng)是運用知識和推理來解決問題的；B.專家系統(tǒng)是把關(guān)于問題求解的知識隱含于程序中的；C.專家系統(tǒng)不具有透明性，無法回答用戶”Why 和“HoW 等問題。D

4、.利用骨架系統(tǒng)開發(fā)專家系統(tǒng)，相對于其他開發(fā)工具，其效率是最高的,靈活性是最好的，局限性也是最少的。5 .下面對機(jī)器學(xué)習(xí)方法敘述正確的是：()。A.解釋學(xué)習(xí)需要環(huán)境提供一組示例，而示例學(xué)習(xí)只要環(huán)境提供一個示例;B.機(jī)械式學(xué)習(xí)是沒有推理能力的。C.符號學(xué)習(xí)對模擬人類較低級的神經(jīng)活動是比較有效的。D.觀察與發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)是基于歸納推理的。三、填空題(本題共 5 小題，每個空格 1 分，共 14 分)1 .產(chǎn)生式系統(tǒng)一般由三個基本部分組成：2 .在證據(jù)理論中，命題 A 的信任函數(shù) Bel(A)又稱為函數(shù)，似然函數(shù) Pl(A)又稱為函數(shù)，Pl(A)Bel(A)表示對 A的程度。A(0,0.85)表示對 A 為

5、假有一定的信任，信任度為。3 .若用三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決字母 T 和 L 的識別問題。每個字母用 3X3 二維二值圖表示，令黑方格為 1,白方格為 0o 要求網(wǎng)絡(luò)輸出為 1 時，對應(yīng)的字母是 T;而輸出為 0 時，對應(yīng)的字母是 L。因此該 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層應(yīng)包含個神經(jīng)元，輸出層應(yīng)包含個神經(jīng)元，輸出層神經(jīng)元的非線性函數(shù)為 04 .BP 學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)過程包括兩個過程，它是通過過程使誤差最小。5 .遺傳算法的基本操作算子包括、。四、（8 分）設(shè) A、B、C 三人中有人從不說真話，也有人從不說假話。某人向這三人分別提出用一個問題：“誰是說謊者？A 答：“B 和 C 都是說謊者”；B 答：“

6、A 和 C 都是說謊者”；C 答：“A 和 B 至少一個是說謊者”。試用歸結(jié)原理證明 C是老實人，即 C 從不說假話。（提示：定義謂詞 T（x）表示 x 說真話。）五、（8 分）設(shè)有如下一組推理規(guī)則ri:IFEiTHENE(0.5)r2:IFEANDETHENE(0.8)r3:IFETHENH(0.7)r4:IFE3OREsTHENH(0.9)且已知 CF(Ei)=0.5,CF(EO=0.6,CF()=0.5,用可信度方法計算CF(H),并畫出推理網(wǎng)絡(luò)。六、（10 分）用 A*搜索算法求解八數(shù)碼難題，其初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)分別如下圖所示（1）試確定求解該問題的 A*算法的估價函數(shù),各狀態(tài)的估價值

7、），以及問題的最優(yōu)解。（2）說明 A*搜索算法與 A 搜索算法的區(qū)別。七、（10 分）設(shè)有模糊控制規(guī)則：“如果溫度低，則將風(fēng)門開大”。設(shè)溫度和風(fēng)門開度的論域為1,2,3,4,5?！皽囟鹊汀焙汀帮L(fēng)門大”的模糊量可以表示為給出相應(yīng)的搜索圖（圖中需標(biāo)注目標(biāo)狀態(tài)5rMA溫度低106絲0Q12345已知事實“溫度較低”，可以表示為試用模糊推理確定風(fēng)門開度。要求：（1）確定模糊控制規(guī)則的蘊含關(guān)系 R（2）確定“溫度較高”時“風(fēng)門開度”的模糊量（其中合成采用最大最小合成法）（3）給出（2）所得模糊量的 Zadeh 表示，并用加權(quán)平均判決法進(jìn)行模糊決策,給出“風(fēng)門開度”的清晰量。八、（8 分）已知離散 Hop

8、field 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值矩陣為各神經(jīng)元的閾值取為 0。任意給定一個初始狀態(tài) V（0）=-1,-1,1，請確定其所對應(yīng)的一個穩(wěn)定狀態(tài)。九、（16 分）已知一個非線性函數(shù)：222f（x1,X2）10（X12X2）2（1X1）20 xi2.5i1,21）若用連續(xù) Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CHNN 求解其最小值，要求畫出 CHNN 勺網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖（圖中需標(biāo)注各神經(jīng)元的輸入連接權(quán)和閾值），給出神經(jīng)元的輸出變換函數(shù)，以及求解上述問題的計算能量函數(shù)；（6 分）2）用遺傳算法（GA 求解其最小值，若采用二進(jìn)制編碼，試確定染色體的長度，設(shè)計 GA 勺適應(yīng)度函數(shù)，并說明適應(yīng)度函數(shù)在 GA 中的作用；（5

9、分）3）分別給出 CHNN 口 GA 求解上述問題的主要求解步驟。（5 分）試卷答案B風(fēng)門大0100.20.6j2345A溫度較低竺10604012345023232302323230一、單選題（本題共8小題，每題2分，共16分）D,B,B,A,D,C,B,B二、多選題(本題共5小題，每題2分，共10分)ABD,AC,BCD,BCD,BD三、填空題(本題共5小題，每個空格1分，共14分)1 .規(guī)則庫、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫，2 .下限或信任，上限或似然或不可駁斥，不知道,0.15,3 .9,1_,Sigmoid型函數(shù)或丁，其中1,一1e4 .反向?qū)W習(xí)或反向傳播，5.選擇或復(fù)制，交叉，變異四、(8分

10、)解一：定義謂詞 T(x)T(x)表示 x x 說真話。如果A說真話，則有T(A)T(B)T(C);如果A說假話，則有T(A)T(B)T(C);同理，有T(B)T(A)T(C),T(B)T(A)T(C),T(C)T(A)T(C)。結(jié)論的否定為T(C)。一一(3分)可得子句集為1)T(A)T(B),2)T(A)T(C),3)T(A)T(B)T(C),4)T(B)T(C),5)T(C)T(B)T(A),6)T(C)。一一(3分)顯然，子句3)和5)歸結(jié)，可得NIL。因而即證。一一(2分)或解二：用求解問題的方法來證明。五、(8分)解：CF(E)CF(E)= =0.5xmax0,CFCF(EI)=0

11、.25,CFCF(巳)=0.8Xmax0,CFCF(E2E2And曰)=0.2,CECE(HI)=0.7Xmax0,CFCF(巳)=0.14,CFCF4(H)=0.9xmax0,CFCF(EOrE)=0.54,(6分)(2分)六、(10分)解一： 該八數(shù)碼難題的估價函數(shù)為為狀態(tài) n n 中“不在位”的數(shù)碼數(shù)。分)該八數(shù)碼難題的搜索圖為f f(n n 尸 g g(n n)+h h(n n),其中 g g(n n)為狀態(tài) n n 的深度，h h(n n)(2CF(H)=CFCF(H)=CF3(H)+CF(H)+CF4(H)-CF(H)-CF3(HXCRCR(H=0.6044。其推理網(wǎng)絡(luò)為1I-（5

12、分）其最優(yōu)解為空格上移，空格左移，空格下移，空格右移。一一（1分）或解二：定義與解一不同的估價函數(shù)，得到相應(yīng)的搜索圖和最優(yōu)解。A*A*搜索算法與 A A 搜索算法白區(qū)別（2分）：A*A*搜索算法中要求啟發(fā)函數(shù) h h（n n）whwh*（n n）,其中 h h*（n n）為狀態(tài) n n 到目標(biāo)狀態(tài)的最小估價值。而 A A 搜索算法對啟發(fā)函數(shù) h h（n n）沒有此要求?；?A*A*搜索算法能搜索到最優(yōu)解，而 A A 搜索算法不能。（2）確定“溫度較高”時“風(fēng)門開度”的模糊量（其中合成采用最大-最小合成法）用加權(quán)平均判決法進(jìn)行模糊決策，則“風(fēng)門開度”的清晰量為0.230.640.850.20.6

13、0.8八、（8分）由題知，神經(jīng)元狀態(tài)的輸出函數(shù)為七、（10分）解：（1）RABAT1.00.6B0.60000000.20.61.000000.20.6100.20.60.600.20.20.200000000（3分）（3）A.JR0.8000.20.61000.20.60.6i；000.20.20.4000000000所得模糊量的Zadeh表示為10.60.200000.20.60.8000.20.60.8（3分）0/10/20.2/30.6/40.8/5,4.375（4分）1s0f（s）（1分）1s0解一：假設(shè)離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中個神經(jīng)元狀態(tài)的調(diào)整順序為2一1一3,則V2(1)f

14、(2)(1)0(1)(f)1f(0)1,因而 V V(1)=-1,1,1；33r22，4VI(2)f0(1)(-)1-(1)f(-)1,因而 V V(2)=-1,1,1;333r22r4V3(3)f-(1)(-)10(1)f(-)1,因而 V V(3)=-1,1,1(6分)333顯然，-1,1,1是V：0)所對應(yīng)的穩(wěn)定狀態(tài)。一一(1分)或解二：假設(shè)與解一不同的神經(jīng)元狀態(tài)調(diào)整順序，得到另一穩(wěn)定狀態(tài)1,-1,1。九、(16分)解：1)（3分）令ViXi/2.5（1分），神經(jīng)元的輸出變換函數(shù)可采用Sigmoid型函數(shù)，即1（1分）。求解上述問題的計算能量函數(shù)為E（VI,V2）10（2.5.）22&22（12.5I）2（1分）_.2.50-2）由0.1-（1分），可確定染色體的長度為2n,即為10。（1分）211GA的適應(yīng)度函數(shù)為，其中C為0的常數(shù)。（1分）f（XI,X2）c適應(yīng)度函數(shù)在GA中的作用：用于評價種群中個體的好壞，它是算法演化過程的驅(qū)動力，是進(jìn)行自然選擇的唯一依據(jù)。（2分）3） CHNNt解約束優(yōu)化問題的步驟（2分）（1）選擇合適的問題表示方法，使CHNN的輸出與優(yōu)化問題的可行解彼此對應(yīng)；（2）用罰函數(shù)法寫出優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)；（3）令