人工智能原理知到章節(jié)答案智慧樹2023年廣東工業(yè)大學(xué)

人工智能原理知到章節(jié)測試答案智慧樹2023年最新廣東工業(yè)大學(xué)緒論單元測試人類對人工智能的研究遠(yuǎn)在2、3000年前就已經(jīng)開始萌芽

參考答案:

對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（）

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三段論邏輯思維;二進(jìn)制編碼;笛卡爾坐標(biāo)系;微積分達(dá)特茅斯會議在（）年舉辦

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1956不屬于人工智能研究流派的是（）

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無差別理論根據(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(qiáng)人工智能。

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

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對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（）

參考答案:

把所有情況都考慮進(jìn)去并能夠夠正確表示的永真性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。

參考答案:

對命題是一個非真即假的陳述句

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對有許多事物都具有模糊的特點(diǎn),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)

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不確定性以下屬于命題邏輯的連接詞的有（）

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否定;合取命題邏輯是一種非常強(qiáng)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。

參考答案:

錯與數(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)。（）

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得摩根律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

參考答案:

對謂詞的個體可以是（）

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謂詞;常量;函數(shù);變元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。

參考答案:

單調(diào)推理通過運(yùn)用已掌握的知識,找出其中蘊(yùn)涵的事實(shí),或歸納出新的事實(shí)的過程稱為推理。

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對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

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對設(shè)計鳥籠時候需要同時設(shè)計蓋子，因?yàn)榇蠹叶颊J(rèn)為鳥是會飛的。此處假設(shè)鳥會飛，是默認(rèn)推理。

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

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錯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

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錯把當(dāng)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)

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錯推理方向包括（）

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逆向推理;正向推理;雙向推理;混合推理以某個假設(shè)目標(biāo)作為出發(fā)點(diǎn)的一種推理，這屬于（）

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

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對第三章測試推理的不確定性主要表現(xiàn)在（）這幾個方面

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問題的不確定性不確定性推理的計算問題主要表現(xiàn)在（）

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不確定性的匹配及閾值設(shè)計;合成結(jié)論的不確定性;組合證據(jù)的不確定性計算;不確定性的傳播在確定性理論中，知識“如果頭痛并且流鼻涕，那么感冒(0.7)”，表示（）

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不可能感冒在證據(jù)理論中，樣本空間D包括紅黃白三種顏色，那么下面選項(xiàng)屬于D的冪集的是（）

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{黃、白};空集;{紅，黃};{紅、白}概率分配函數(shù)就是對樣本空間中的所有子集依次進(jìn)行概率上的分配，并且總和為1

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錯在模糊理論中，隸屬度的具體數(shù)值是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定下來的，沒有一個確定的標(biāo)準(zhǔn)。

參考答案:

對在模糊理論中，論域都是離散的，比如“溫度很高”、“溫度比較高”等等

參考答案:

錯兩個隸屬度數(shù)值的合取式取最小值，而他們的析取式取最大值。

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

參考答案:

對規(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。

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對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(diǎn)狀態(tài)

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錯日常生活中大多數(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。

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錯狀態(tài)空間可以用有向圖來表示，圖里面的節(jié)點(diǎn)表示（）

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問題的狀態(tài)隨機(jī)搜索方法是指在擴(kuò)展子節(jié)點(diǎn)集合中隨機(jī)選擇一個節(jié)點(diǎn)作為新的搜索節(jié)點(diǎn)。

參考答案:

對狀態(tài)空間搜索算法中的CLOSED表可以防止節(jié)點(diǎn)被忽略。

參考答案:

錯狀態(tài)空間搜索算法中的OPEN表中的節(jié)點(diǎn)都是未被擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)

參考答案:

對狀態(tài)空間搜索算法中的OPEN表中的節(jié)點(diǎn)必須是按照節(jié)點(diǎn)被放入的先后順序來取出。

參考答案:

錯狀態(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(diǎn)放入CLOSED表和OPEN表的順序來決定

參考答案:

錯如果狀態(tài)空間圖是樹狀結(jié)構(gòu),則當(dāng)前擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)n的子結(jié)點(diǎn)只有一種形式，即（）

參考答案:

既不存在于OPEN表也不存在于CLOSED表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(jī)器學(xué)習(xí)在80年代的主流

參考答案:

對支持向量機(jī)作為統(tǒng)計學(xué)習(xí)的代表在90年代成為機(jī)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。

參考答案:

對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(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)性。

參考答案:

對決策樹不是一種實(shí)現(xiàn)對樣本進(jìn)行分類的方法，而是對樣本的未來數(shù)值進(jìn)行預(yù)測的方法。

參考答案:

錯決策樹學(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

參考答案:

錯決策樹學(xué)習(xí)中，ID3算法的核心問題是在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)應(yīng)該選取哪一個屬性作為當(dāng)前測試屬性

參考答案:

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

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對熵(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

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錯信息增益表示，當(dāng)樣本集S用屬性A做分類后，樣本集的熵的變化程度。

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對對于事件的屬性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

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對第六章測試進(jìn)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

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錯進(jìn)化算法主要通過（）等操作實(shí)現(xiàn)優(yōu)化問題的求解

參考答案:

選擇;重組;變異進(jìn)化算法對原問題的解進(jìn)行編碼，然后對編碼進(jìn)行搜索。

參考答案:

對進(jìn)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。

參考答案:

對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(jī)會被選擇的概率越大

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對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

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對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

參考答案:

錯遺傳算法可以在有限時間內(nèi)找到最優(yōu)的解

參考答案:

錯在遺傳算法應(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。

參考答案:

錯遺傳算法的二進(jìn)制編碼，是用若干二進(jìn)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

參考答案:

對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)

參考答案:

錯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人腦神經(jīng)系統(tǒng)的真實(shí)描寫

參考答案:

錯人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的主要特征包括（）

參考答案:

信息存儲在神經(jīng)元及其之間的鏈接;并行協(xié)同處理數(shù)據(jù);通過調(diào)整神經(jīng)元鏈接來模擬人工智能加拿大科學(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

參考答案:

對單層感知器能力雖然有限,但可以處理非線性分類問題。

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

參考答案:

對感知器的權(quán)值是根據(jù)輸出的誤差來調(diào)整

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對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

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

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反饋網(wǎng)絡(luò);前饋網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)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

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錯第八章測試Agent可以看作是一個程序或者一個實(shí)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。

參考答案:

對Agent作為獨(dú)立的智能實(shí)體，應(yīng)該具備以下特性（）

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自主性;反應(yīng)性;社會性Agent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(jìn)化。

參考答案:

對在20世紀(jì)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>

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對智能體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

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錯程序是運(yùn)行在體系平臺上的，實(shí)現(xiàn)agent從感知到動作的映射函數(shù)。

參考答案:

對當(dāng)多個Agent在多