智能信息系统模拟试题及答案(1).doc

智能信息系统模拟试卷三年级： 专业： 姓名： 学号一、单项选择题1、下列不属于处理不确定信息的理论的是（）A 模糊逻辑 B 概率论 C 确定性理论 D 布尔逻辑 2、（）是归纳推理时所需的训练数据A 算法集合 B 实例集合 C 规则集合 D 结果集合 3、以下不属于性质继承的是（）A 直接继承 B 传递继承 C 附加继承 D 排斥继承 4、（）真值为0,1闭区间上的实数，表示一个事实或规则为真的可能性或可信度 A 模糊逻辑 B 布尔逻辑 C 经典逻辑 D 一阶逻辑 5、用户知识的获取方法有（）A 人工学习 B 数据挖掘 C 人工学习和机器学习 D 人工学习、机器学习和数据挖掘 二、多项选择题1、智能信息系统的基本模型包括（）A 智能人机接口层 B 知识处理及应用层 C 知识获取与组织层 D 知识存储层 2、依据推理过程中产生的新知识与时间及原有知识的关系及作用，可将推理分为（）A 逻辑推理 B 计算推理 C 单调推理 D非单调推理 3、从表示特性来考察知识表示方法可归纳为（）A 说明型 B 产生式规则 C 过程型 D 语义网络 4、Web挖掘一般可以分为三类，分别是（）A 内容挖掘 B 文本挖掘 C 结构挖掘 D 使用挖掘 5、可视化的分支有（）A 知识可视化 B 信息可视化 C 数据可视化 D 科学可视化 三、简答题1、 简述智能信息系统的定义和其优点。2、简述机器学习的主要作用及其分类。3、对于正向推理，如何解决冲突？4、试述基于相关反馈学习的检索方法的实现步骤。5、知识发现的主要技术有哪些？四、论述题1、试述智能接口的主要任务。2、试比较分析中文中关键词方法检索与基于自然语言理解的检索。3、分析正向推理和逆向推理的主要缺点，试述双向推理的原理和推理过程。4、试论述知识检索研究发展的特征。5、智能信息系统开发要遵循哪些原则？模拟试卷三答案 一单选题1. D 2.B 3. B 4. A 5.D二多选题1. ABCD 2.CD 3.AC 4.ACD 5. BCD三、简答题1、 简述智能信息系统的定义和其优点。智能信息系统是一种智能化的计算机系统，综合应用信息管理、知识管理、人工智能等多学科理论，模拟人类的智能感知、智能思维和智能行为，实现知识的获取、存储、处理与利用，对于广泛的应用领域提供高效率的信息知识服务。与传统计算机信息系统相比，智能信息系统具有以下优点：（1）以知识处理为中心，集成和综合应用各种智能与非智能技术；（2）具有智能化的检索、搜索、导航、推理、学习、挖掘、自然语言处理等功能；（3）面向用户，能提供主动式的、高效的信息与知识服务。2、简述机器学习的主要作用及其分类。机器学习的作用主要包括：（1）获取新知识。机器学习可以归纳新知识，如发现人类未曾想到过的新概念和模型，可以缩短从专家处获取知识的历程。（2）精练知识库。通过学习不仅可以发现知识库中的错误和缺陷，还可以优化和简化知识。（3）辅助查找处理。当查找空间很大，描述很多，就可能产生组合爆炸问题。因此，需要学习有效的启发式知识引导查找，忽略大量与目标无关的描述或概念，也就是将学习作为一种查找处理。形成新理论。探索新知识可以被看作理论形成的处理。理论形成的一个方面是归纳推理，从具体实例推导一般规律；另一方面是验证假设，寻找与一般理论的上下文有关的事实证据，并且比较多种可能的假设来选择较好的。根据学习中使用推理的多少，机器学习大体上可以分为：机械学习、指导学习、归纳学习、演绎学习、类比学习和基于案例的学习。3、对于正向推理，如何解决冲突？正向推理利用规则的前提匹配事实，那么如果有多条规则匹配当前的事实的情况，就必须应用某种策略决定首先应用哪些规则，这种策略叫做冲突解决策略。解决冲突的策略是：（1）选择一条：只选择匹配事实的第一条规则。（2）顺序选择：按匹配规则的顺序执行，前面建立的新事实可被后面的规则使用。（3）详细规则优先：优先选择条件部分最详细的规则。（认为基于较多信息的规则得出的结论是较好的）。可根据条件元素的个数和执行条件部分的成本来决定优先度。（4）重要度优先：预先给各规则赋予表示其重要程度的权值，在处理冲突规则时，选择权值最高的规则。（5）最近优先法：优先选择与最近加入事实库中的事实相匹配的规则。在这种情况下，各数据元素被赋予时间标志。在以实时控制为目标的事件驱动型推理中，常使用这种策略。 4、试述基于相关反馈学习的检索方法的实现步骤。基于相关反馈学习的检索方法的实现步骤如下：（1）用户反馈相关结果集；（2）相关反馈学习新的用户知识，并利用新知识修改用户模型知识库中的用户兴趣模型；（3）利用新的用户模型扩展检索式；（4）检索数据库并返回检索结果，如果用户对结果满意则结束检索，否则回到第一步。5、知识发现的主要技术有哪些？知识发现的实现技术主要有：（1）特征提取。其目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。它不是数据的简单枚举，而是产生数据的特征化和比较描述。特征化提供给顶数据集的简洁汇总，概念或类的比较提供对两个或多个数据集的比较描述。（2）关联分析。其目的是抽取隐藏在数据或对象间的关联规则。（3）分类分析。通过学习构造一个分类函数或分类模型，形成一个类别的概念描述。（4）聚类分析。通过聚类把一个数据集中的个体按照相似性归成若干类别，使其“物以类聚”，使同一类别中的对象之间具有尽可能大的相似性，不同类别中的对象之间具有尽可能大的差异性。（5）时序分析。时序分析把数据之间的关联性与时间性联系起来，通过时间序列搜索出重复发生且概率较高的模式，其目的是挖掘数据之间的联系。四、论述题1.试述智能接口的主要任务。智能接口应实现以下主要任务：a问题描述：接受用户的问题以及其他信息，进行一定的处理产生需求模型或其他内部形式 。b系统回答的表达与解释：就是将系统提出的问题、对用户问题的回答、推理结果以及对结果的解释等进行逆转换，以用户可以理解的形式输出给用户。c会话管理：会话管理问题可以分为两个部分，一部分是会话总体结构的控制，另一部分确定会话语言。d知识获取：通过拥护的交互对话，获取系统所需要的知识。2、试比较分析中文中关键词方法检索与基于自然语言理解的检索。关键词检索方法的弱点：传统的基于关键词匹配的检索方法，仅仅靠目标文档中是否出现用户查询所用的关键词来判断文档的相关性。这种以词为中心建立关联的方式，缺乏语义理解能力，容易割裂文档内容间的知识关联，也未能妥善解决一词多义、一义多词问题。特别是在网络环境中的检索系统面向的是普通终端用户，而普通用户不具备专门的检索知识，在表达其需求尤其是构造基于关键词的标准检索表达式时存在较大困难。自然语言用于信息检索，可以减轻用户的认知负担，易于用户准确、真实地表达其信息需求；对于新出现的事物和较少文献论述但其名称可以确定的事物，检索效果相当好；可以降低文献处理成本，加速文献处理速度，减轻乃至消除了文献处理难度，增强系统的易用性 。 3、分析正向推理和逆向推理的主要缺点，试述双向推理的原理和推理过程。正向推理的主要缺点是盲目推理，求解了许多与总目标无关的子目标。逆向推理的主要缺点是盲目选择目标求解了许多可能为假的总目标，双向推理综合利用正向推理和逆向推理的优点，即通过正向推理帮助选择某个目标，再通过逆向推理证明该目标。推理方式如下所示:初始状态 目标状态（事实条件） （结论假设）双向推理的算法是：重复执行以下步骤，直到问题被解决：a输入事实；b调用正向推理算法，从已知事实出发演绎出部分结果，形成结论集S；c调用选择目标算法，从S中选出某个结论作为目标G；d调用逆向推理算法，确定目标G的真假性。 4、试论述知识检索研究发展的特征。知识检索研究正逐渐走向成熟，其发展主要有以下特征：（1）融合传统知识组织模式与检索方法。近年来研究者根据互联网及网络信息资源的特点，将传统的分类法、主题法进行扩展改进，使其日臻完善并适应内容形式复杂、动态性强的网络信息资源的组织与检索需要。传统的分类法，由于在浏览检索、对非文本信息的组织聚类、国际通用性等方面有很强的优势，在信息聚类归入浏览类别方面是很有效的，并通过一些实验性研究证实了其可行度，同时被一些网站作为网络信息资源自动分类的基础与依据。（2）结合先进的网络信息理论、技术和人工智能技术。互联网上的信息资源具有实时性、动态性、高速性与瞬变性等特点。元数据理论、XML技术、超文本技术等网络技术的发展势必给网络信息资源的组织与处理带来新的契机。同时，人工智能技术是一种模仿高级智能的推理和运算技术，在很多实际的控制和管理问题上都显示出很强的优势，并具有处理不确定性与不可预知的能力、协作能力、学习解释和推理能力、处理非线性性的能力等特点，因此在人机接口、信息搜索、知识提取与重组等方面都有着良好的应用前景，从而提高网络信息资源的知识组织与检索的效率。（3）从跨领域、多角度研究知识检索。知识检索虽然提出的比较晚，但是具有很强的后发优势，以多学科领域为其发展基础及思想源泉，不断融合高新技术，从而促进知识检索研究的进步发展。如今知识检索所涉及的领域有信息管理学、计算机科学、认知学、心理学、逻辑学、语言学、管理学、社会学、经济学等。同时知识检索的智能化、高效性等特点是从多角度得以体现的。5、智能信息系统开发要遵循哪些原则？根据智能系统的特点，在设计开发中应遵循下列原则：（1）必要性原则。智能信息系统应以用户的实际需求为任务，收集相关的知识和经验，解决专业性的问题。所以，首先应该看这个领域是否有应用智能信息系统的必要。此外，还应考虑所涉及的问题是否适合用智能信息系统解决。智能信息系统一般通过逻辑思维、启发式推理等方法解决问题。至于那些已经存在成熟算法