人工智能原理智慧樹知到答案章節(jié)測試2023年廣東工業(yè)大學(xué)

緒論單元測試人類對人工智能的研究遠在2、3000年前就已經(jīng)開始萌芽

A:對

B:錯

答案:A視頻提到的幾個影響人工智能發(fā)展的數(shù)學(xué)工具，包括（）

A:三段論邏輯思維

B:二進制編碼

C:笛卡爾坐標系

D:微積分

答案:ABCD達特茅斯會議在（）年舉辦

A:1955

B:1958

C:1957

D:1956

答案:D不屬于人工智能研究流派的是（）

A:思維理論

B:無差別理論

C:進化理論

D:知識閾值理論

答案:B根據(jù)阿蘭圖靈提出的中文房間悖論的理論，人類的研究根本無法逼近強人工智能。

A:對

B:錯

答案:A第一章測試“信息”與“關(guān)聯(lián)”是構(gòu)成知識的要素

A:對

B:錯

答案:A在選取知識的表示的具體技術(shù)的時候，哪個方面不需要考慮（）

A:表示范圍需要具備一定的廣泛性

B:表示該領(lǐng)域的知識表示的充分性

C:求解算法的高效性

D:把所有情況都考慮進去并能夠夠正確表示的永真性

答案:D任何知識都是在一定的條件和環(huán)境下產(chǎn)生的，所以也只有在這種條件和環(huán)境下才是正確的，換了另一個環(huán)境，也許就是錯誤的。

A:錯

B:對

答案:B命題是一個非真即假的陳述句

A:對

B:錯

答案:A有許多事物都具有模糊的特點,如年輕人、老年人,這些都是沒有量化的模糊概念。這里描述的是知識的（）性質(zhì)

A:隨機性

B:不確定性

C:相對正確性

D:可表示性

答案:B以下屬于命題邏輯的連接詞的有（）

A:否定

B:大于

C:小于

D:合取

答案:AD命題邏輯是一種非常強大的表示法，可以描述事物的結(jié)構(gòu)及邏輯特性，也可以刻畫不同事物間的共同特征。

A:對

B:錯

答案:B與數(shù)學(xué)公式類似，謂詞公式也可以體現(xiàn)他們之間的等價性。下面哪個謂詞公式的等價性與否定連詞有關(guān)。（）

A:得摩根律

B:交換律

C:結(jié)合律

D:分配律

答案:A在謂詞邏輯知識表示法中，如果謂詞的個體本身不是謂詞，那么稱它為一階謂詞

A:錯

B:對

答案:B謂詞的個體可以是（）

A:謂詞

B:常量

C:函數(shù)

D:變元

答案:ABCD第二章測試從推出結(jié)論的途徑來劃分，推理可分為三種推理方式，以下哪種不屬于。

A:單調(diào)推理

B:演繹推理

C:歸納推理

D:缺省推理

答案:A通過運用已掌握的知識,找出其中蘊涵的事實,或歸納出新的事實的過程稱為推理。

A:錯

B:對

答案:B不完全歸納推理跟完全歸納推理類似，都是從足夠多的事例中歸納出一般性結(jié)論

A:對

B:錯

答案:A設(shè)計鳥籠時候需要同時設(shè)計蓋子，因為大家都認為鳥是會飛的。此處假設(shè)鳥會飛，是默認推理。

A:錯

B:對

答案:B隨著推理向前推進,推出的結(jié)論越來越接近最終目標，這是非單調(diào)推理。

A:對

B:錯

答案:B在推理時用到的知識和證據(jù)都是確定的,它推出的結(jié)論有可能是不確定的

A:對

B:錯

答案:B把當前是新冠病毒疫情期這個因素考慮在內(nèi)，這是非啟發(fā)式推理的體現(xiàn)

A:錯

B:對

答案:A推理方向包括（）

A:逆向推理

B:正向推理

C:雙向推理

D:混合推理

答案:ABCD以某個假設(shè)目標作為出發(fā)點的一種推理，這屬于（）

A:正向推理

B:逆向推理

C:混合推理

D:雙向推理

答案:B沖突指的是，在匹配過程中，有可能會出現(xiàn)已知事實可與知識庫中的多個知識匹配成功的情況

A:對

B:錯

答案:A第三章測試推理的不確定性主要表現(xiàn)在（）這幾個方面

A:事實的不確定性

B:問題的不確定性

C:規(guī)則的不確定性

D:推理過程的不確定性

答案:B不確定性推理的計算問題主要表現(xiàn)在（）

A:不確定性的匹配及閾值設(shè)計

B:合成結(jié)論的不確定性

C:組合證據(jù)的不確定性計算

D:不確定性的傳播

答案:ABCD在確定性理論中，知識“如果頭痛并且流鼻涕，那么感冒(0.7)”，表示（）

A:感冒的概率比不感冒概率大70%

B:不可能感冒

C:不確定

D:很有可能感冒

答案:B在證據(jù)理論中，樣本空間D包括紅黃白三種顏色，那么下面選項屬于D的冪集的是（）

A:{黃、白}

B:空集

C:{紅、黑}

D:{紅，黃}

E:{紅、白}

F:{紅，黃，黑}

答案:ABDE概率分配函數(shù)就是對樣本空間中的所有子集依次進行概率上的分配，并且總和為1

A:對

B:錯

答案:B在模糊理論中，隸屬度的具體數(shù)值是根據(jù)經(jīng)驗確定下來的，沒有一個確定的標準。

A:對

B:錯

答案:A在模糊理論中，論域都是離散的，比如“溫度很高”、“溫度比較高”等等

A:對

B:錯

答案:B兩個隸屬度數(shù)值的合取式取最小值，而他們的析取式取最大值。

A:對

B:錯

答案:A在模糊邏輯里面，規(guī)則和知識是用模糊關(guān)系R來表達

A:錯

B:對

答案:B規(guī)則前件的不確定性，主要是由證據(jù)的組合到底有多大程度符合前提條件而造成。

A:對

B:錯

答案:A第四章測試在深度優(yōu)先搜索法中，OPEN表的最后一個元素是深度最深的節(jié)點狀態(tài)

A:對

B:錯

答案:B日常生活中大多數(shù)問題都是非結(jié)構(gòu)化的問題，我們采用搜索方法解決的時候，一定可以找到問題最優(yōu)解。

A:對

B:錯

答案:B狀態(tài)空間可以用有向圖來表示，圖里面的節(jié)點表示（）

A:問題的狀態(tài)

B:問題的解題路徑

C:問題的初始

D:問題的目標

答案:A隨機搜索方法是指在擴展子節(jié)點集合中隨機選擇一個節(jié)點作為新的搜索節(jié)點。

A:對

B:錯

答案:A狀態(tài)空間搜索算法中的CLOSED表可以防止節(jié)點被忽略。

A:對

B:錯

答案:B狀態(tài)空間搜索算法中的OPEN表中的節(jié)點都是未被擴展的節(jié)點

A:對

B:錯

答案:A狀態(tài)空間搜索算法中的OPEN表中的節(jié)點必須是按照節(jié)點被放入的先后順序來取出。

A:對

B:錯

答案:B狀態(tài)空間搜索算法中采用CLOSED表和OPEN表，那么問題的解就由節(jié)點放入CLOSED表和OPEN表的順序來決定

A:對

B:錯

答案:B如果狀態(tài)空間圖是樹狀結(jié)構(gòu),則當前擴展節(jié)點n的子結(jié)點只有一種形式，即（）

A:同時存在于OPEN、CLOSED表

B:既不存在于OPEN表也不存在于CLOSED表

C:存在于OPEN表中

D:存在于CLOSED表中

答案:B第五章測試包括決策樹算法在內(nèi)的符號主義學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)在80年代的主流

A:對

B:錯

答案:A支持向量機作為統(tǒng)計學(xué)習(xí)的代表在90年代成為機器學(xué)習(xí)的主流算法，但支持向量的概念在60年代已經(jīng)被提出來。

A:錯

B:對

答案:B研究同一個顧客對兩個不同商品的喜好關(guān)系，這是利用了機器學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)性。

A:錯

B:對

答案:B決策樹不是一種實現(xiàn)對樣本進行分類的方法，而是對樣本的未來數(shù)值進行預(yù)測的方法。

A:對

B:錯

答案:B決策樹學(xué)習(xí)中，ID3算法采用了自下向上的貪婪搜索方法來遍歷決策樹空間

A:錯

B:對

答案:A決策樹學(xué)習(xí)中，ID3算法的核心問題是在當前節(jié)點應(yīng)該選取哪一個屬性作為當前測試屬性

A:對

B:錯

答案:A昆蘭（RossQuinlan）提出的ID3算法是基于香農(nóng)的信息論的一種算法。

A:對

B:錯

答案:A熵(entropy)刻畫了樣本集合的純度，熵的數(shù)值越大，樣本集合純度越高

A:錯

B:對

答案:A信息增益表示，當樣本集S用屬性A做分類后，樣本集的熵的變化程度。

A:錯

B:對

答案:B對于事件的屬性x和類別y，聯(lián)合概率p(x,y)指的是該事件屬性x和類別y同時發(fā)生的概率

A:對

B:錯

答案:A第六章測試進化算法主要從個體的適應(yīng)性能力考慮，而不是群體的適應(yīng)性能力

A:錯

B:對

答案:A進化算法主要通過（）等操作實現(xiàn)優(yōu)化問題的求解

A:選擇

B:重組

C:排隊

D:變異

答案:ABD進化算法對原問題的解進行編碼，然后對編碼進行搜索。

A:錯

B:對

答案:B進化算法是一個循環(huán)迭代的算法，在迭代過程中搜索最優(yōu)解。

A:錯

B:對

答案:B自然界中適者生存的概念，在遺傳算法中則體現(xiàn)在適應(yīng)度越大就越有機會被選擇的概率越大

A:錯

B:對

答案:B用遺傳算法求解旅行商問題時，染色體可以設(shè)定為所有城市的某個排列

A:對

B:錯

答案:A遺傳算法的交叉操作是選擇兩個染色體交叉產(chǎn)生一個新的染色體

A:錯

B:對

答案:A遺傳算法可以在有限時間內(nèi)找到最優(yōu)的解

A:錯

B:對

答案:A在遺傳算法應(yīng)用的過程，種群的規(guī)模（即種群個體的數(shù)量）在求解過程中是隨時變化的。

A:錯

B:對

答案:A遺傳算法的二進制編碼，是用若干二進制數(shù)表示一個染色體，把原問題的解空間映射到位串空間

A:對

B:錯

答案:A第七章測試人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種用符號化的語言獲取知識來學(xué)習(xí)

A:錯

B:對

答案:A人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人腦神經(jīng)系統(tǒng)的真實描寫

A:錯

B:對

答案:A人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的主要特征包括（）

A:信息存儲在神經(jīng)元及其之間的鏈接

B:并行協(xié)同處理數(shù)據(jù)

C:通過調(diào)整神經(jīng)元鏈接來模擬人工智能

D:通過對數(shù)學(xué)公式的解析直接得到答案

答案:ABC加拿大科學(xué)家辛頓教授（GeoffreyHinton）發(fā)明了適用于多層感知器的反向傳播算法，有效解決了非線性分類和學(xué)習(xí)的問題

A:對

B:錯

答案:A單層感知器能力雖然有限,但可以處理非線性分類問題。

A:對

B:錯

答案:B感知器(Perceptron)是第一個可以訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型

A:對

B:錯

答案:A感知器的權(quán)值是根據(jù)輸出的誤差來調(diào)整

A:對

B:錯

答案:A感知器的一種常用的S型函數(shù)有sigmoid函數(shù)，它的輸出范圍在0到2之間

A:對

B:錯

答案:B人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，可以分為（）三大類

A:反饋網(wǎng)絡(luò)

B:隨機網(wǎng)絡(luò)

C:前饋網(wǎng)絡(luò)

D:網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)

答案:ACD前饋網(wǎng)絡(luò)具有遞階分層結(jié)構(gòu)，信號可以通過單向和反向連接流通

A:對

B:錯

答案:B第八章測試Agent可以看作是一個程序或者一個實體,它會嵌入在環(huán)境里面,通過感知器來感知環(huán)境,然后通過執(zhí)行器自主地作用于環(huán)境并且滿足設(shè)計要求。

A:對

B:錯

答案:AAgent作為獨立的智能實體，應(yīng)該具備以下特性（）

A:自主性

B:隨機性

C:反應(yīng)性

D:社會性

答案:ACDAgent應(yīng)該能夠在交互過程中逐步適應(yīng)環(huán)境,自主學(xué)習(xí),自主進化。

A:對

B:錯

答案:A在20世紀70年代CarlHewitt提出的actor模型，類似于面向?qū)ο缶幊讨械膶ο蟆?/p>

A:錯

B:對

答案:B智能體agent的結(jié)構(gòu)大致包括體系平臺、程序和執(zhí)行系統(tǒng)等三大部分

A:錯

B:對

答案:A程序是運行在體系平臺上的，實現(xiàn)agent從感知到動作的映射函數(shù)。

A:對

B:錯

答案:A當多個Agent在多個計算機上并行運行的時候