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6、7、1、蟻群算法中:全局信息更:螞蟻圈系統(tǒng)6、7、局部信息更:螞蟻數(shù)量系統(tǒng)、螞蟻密度系統(tǒng)2BP數(shù)對(duì)權(quán)值的偏導(dǎo)數(shù)大于零時(shí),此時(shí)權(quán)值應(yīng)當(dāng)減小念性概念的一種學(xué)習(xí)方法4、有關(guān)狀態(tài)空間的圖描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是:狀態(tài)空間可用無(wú)向圖來(lái)描述,圖的結(jié)點(diǎn)表示問(wèn)題的狀態(tài)。51,1越假越趨向-18、人工智能中通常把圖靈測(cè)試作為衡量機(jī)器智能的準(zhǔn)則9、具有構(gòu)造關(guān)系的學(xué)問(wèn)不適合用產(chǎn)生式來(lái)表示10、在啟發(fā)式圖搜尋策略中,closed11、BP多層前向〔前饋〕網(wǎng)絡(luò)要性質(zhì)有:ABCDBP1BPBP的關(guān)系與給定的樣本一樣20、25、14、學(xué)習(xí)系統(tǒng)的根本組成局部包括:環(huán)境、學(xué)習(xí)、學(xué)問(wèn)庫(kù)、執(zhí)行與評(píng)價(jià)20、25、掌握參數(shù)16、遺傳算法選擇個(gè)體方法主要有:輪盤(pán)賭選、錦標(biāo)賽選擇、最正確個(gè)體保存方法17、遺傳算法中個(gè)體選擇概率的常用安排方法有:適應(yīng)度比例、排序方法18、搜尋中需要解決的額根本問(wèn)題包括:ABCD19、狀態(tài)空間可以供:狀態(tài)集合、操作算子集合、初始狀態(tài)、目標(biāo)狀態(tài)、hopfield所要求的聯(lián)想范圍大??;記憶樣本的性質(zhì);神經(jīng)元個(gè)數(shù);連接權(quán)值的設(shè)計(jì)推理機(jī)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的合成24、人類(lèi)智能的特征包括:感知力量、記憶與思維力量、學(xué)習(xí)力量、思維力量24*24327、關(guān)于規(guī)律回歸算法,以下描述不正確的選項(xiàng)是:C。規(guī)律回歸僅能解決二分類(lèi)問(wèn)題機(jī)器學(xué)習(xí)模型29、智能體的特性包括:社會(huì)性、自主性、反響性、主動(dòng)性、k-means正確穩(wěn)態(tài)的收斂過(guò)程就是聯(lián)想的過(guò)程。函數(shù),使其最小值對(duì)應(yīng)用于問(wèn)題的最優(yōu)解。可以通過(guò)給定的樣本確定,但中間隱層的個(gè)數(shù)及隱層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)確定目前尚且無(wú)有效理論和方法的閱歷和專(zhuān)業(yè)學(xué)問(wèn),求解只有專(zhuān)家才能解決的困難問(wèn)題下為假6、產(chǎn)生式系統(tǒng)求解問(wèn)題的過(guò)程是一個(gè)反復(fù)進(jìn)展“匹配→沖突消解→執(zhí)行”過(guò)程子句的歸結(jié)演繹8、模糊性是由事物的概念界限模糊和人的主管推理與推斷產(chǎn)生的9、一個(gè)模糊性的概念可用一個(gè)模糊集合來(lái)表示,并用一個(gè)隸屬函數(shù)來(lái)刻畫(huà)10、遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)是用來(lái)區(qū)分群體中的個(gè)體好壞的標(biāo)準(zhǔn)11、專(zhuān)家系統(tǒng)的瓶頸是學(xué)問(wèn)的獵取12、螞蟻在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,依據(jù)各條路徑上的信息素打算轉(zhuǎn)移方向13、模糊推理是利用模糊性學(xué)問(wèn)進(jìn)展的一種不準(zhǔn)確推理14、一個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng)由規(guī)章庫(kù)、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)三局部組成15、任何文字的合取式稱(chēng)為子句16、一個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng)由規(guī)章庫(kù)、推理機(jī)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)三局部組成17、任何文字的合取式稱(chēng)為子句18成給定的設(shè)計(jì)目標(biāo)19、學(xué)問(wèn)抽取是從不同來(lái)源、不同構(gòu)造的數(shù)據(jù)中進(jìn)展學(xué)問(wèn)提取,形成學(xué)問(wèn)存入學(xué)問(wèn)圖譜20\概念之間的各種語(yǔ)義關(guān)系21、電子計(jì)算機(jī)的誕生為人工智能的爭(zhēng)論奠定了物質(zhì)根底22、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最終是全連接層錯(cuò)誤hopfield2、專(zhuān)家系統(tǒng)具有專(zhuān)家水平的專(zhuān)業(yè)學(xué)問(wèn),能進(jìn)展有效的推理,但不具有啟發(fā)性、透亮性等特點(diǎn)3、專(zhuān)家系統(tǒng)本身是一個(gè)程序,它與傳統(tǒng)程序是一樣的因此遺傳算法的種群規(guī)模越大越好h1h2,h1h2h1A*所搜尋的狀態(tài)數(shù)就越多6C1C2S7、框架表示法不能表示具有因果關(guān)系的學(xué)問(wèn)的9BP改

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