人工智能复习题.doc

1. 人工智能 简称AI2. 人工智能起源于1956年的一次夏季讨论会3. 人工智能是计算机的一个分支，也是一个交互学科，研究人类智能行为规律，智能理论方面，构造接近于人类智能的智能系统。4. 人类智能为第一阶段，人工智能为第二阶段5. 人工智能分几个学派，都有什么系统？答：分为符号主义、联结主义、行为主义；符号主义学派有专家系统，联结主义学派有神经网络，行为主义学派有遗传算法6. McCarthy，人工智能之父，提出了AI学科Marniv Lee Minsky，人工智能之父，框架理论创立者Herbert A. Simon 符号主义学派创始人Edward A. Feigenbaum 知识工程(即人工智能)的提出者，开发第一个专家系统7. 知识工程三个技术：1.知识表示2.知识应用3.知识获取8. AI研究特点：研究过程中的困难(难点)：1.组合操作2.不确定性9. AI的研究领域：1.模式识别2.专家系统3.机器人4.博弈游戏的决策5.数据库的智能检索6.数学定理的自动证明10. AI和传统计算机程序的区别：AI处理的是知识(符号处理)而非数值(数据处理)AI没有精确常规的算法，是启发式的推理方法AI允许出现不确定的回答11. 人工智能争论的焦点：没有严格的体系：分为符号主义，联结主义，行为主义多种技术路线的争论：专用路线、通用路线、硬件路线、软件路线12你对人工智能的发展有什么看法？13.专家系统的特点：启发性、透明性、灵活性14.专家系统类型、各解决什么问题、并举例？答：分析型专家系统：求解分类问题举例：医生诊断专家系统设计型专家系统：求解构造型问题举例：15.专家系统设计的核心在知识库的构造，难点在知识获取。它采用快速原型法。16.产生式系统的基本原理及结构答：基本原理：？结构：总数据库、产生式规则、控制策略17.遗传算法简称GA，源于生物进化过程基本原理：1. 编码与解码遗传算法先将搜索结构编码为字符串形式,每个字符串结构被称为个体(染色体).相反将字符串形式编码表示变换为原问题结构的过程叫解码.编码方法有二进制编码,实数编码,符号编码等2.染色体优劣的度量-适应度每个染色体与其适应度的对应关系是适应度函数,它应该有效反映每个染色体与问题的最优解染色体之间的差距3. 遗传操作选择(复制)：根据个体的适应度函数值决定它在下一代被淘汰还是被遗传.交叉将被选择的两个个体作为母体进行部分子串的交换.交叉：将被选择的两个个体作为母体进行部分子串的交换.简单的杂交操作分为三步 从当前群体B(t)中选择两个结构： a=ss.sl, a=sssl 随机选择一个整数x-(属于符号)1,2,l-1 交换a和a中位置x左边的元素, 产生两个新的结构：ssssl, ssssl变异：就是改变染色体的某些基因.概率很小。 简单的变异操作过程如下:每个位置的字符变量都有一个变异概率,各位置互相独立.通过随机过程选择发生变异的位置：x,x,xl 产生一个新结构 其中sx是从对应位置x的字符变量的值域中随 机选择的一个取值。可以同样得到18.图式定理作为遗传算法的理论基础。GA特别适用于传统数学难以解决的复杂的优化问题,如TSP问题.19.有三根火柴,火柴头全部向上,同时翻动相邻的两根火柴,可以翻动任意次,问能否使三根火柴头全部向下.(状态空间法)20.用谓词逻辑法表示知识 例:任何整数或者是正数或者是负数. 解：用I(x)表示“x是整数”,用P(x)表示“x是正数”,用N(x)表示“x是负数”. (x)(I(x)(P(x) V N(x) 21.状态空间图，九宫重排问题，done.22.将一般的谓词公式化为子句集：例子：(x)p(x) (y) P(y) VP(f(x,y) L (y) Q(x,y)(1) 以PVQ替换PQ, 消去蕴含符(2)使每个仅管一个原子公式(3)变量标准化, 即对受量词约束的变量改名, 使每个 量词有自己唯一的变量(4) 消去存在量词: 若存在量词在全称量词的辖域内,则存在量词所约束的变量用一个新的全称量词变量的函数(S函数)来代替; 否则, 存在量词所约束的变量用一个新的常量来代替; 然后消去存在量词。(5) 化为前束形: 将全称量词移到公式前面(6) 把母式化为合取范式(前束形量词后的公式为母式)(7) 消去全称量词(8) 去掉连接符L, 得到子句集(9) 变量分离标准化: 将不同子句中相同的变量改名, 使 各子句所用的变量分离结果：P(A), P(B)VQ(A,z), P(f(A,B)VQ(A,y)23.消解原理例子：假言推理 P P V QRE Q合并 P V Q P V Q RE Q V Q = Q重言式 P V Q P V Q RE Q V Q (P V P)空子句(矛盾) P P RENIL链环式(三段论)P V Q (即PQ) Q V R (即Q R)RE P V R (即P R)设S=P(x,f(A)VP(x,F(y)VQ(y), P(z,f(A) R(A), W=Q(A)VR(A) 求证: S W给出字句集，用消解原理进行消解，最后判断字句集是否矛盾(即是否是空子句)24.语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图. 结点:代表实体,表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等;弧:代表语义关系,表示它所连接的两个实体之间的语义联系.在语义网络中,每一个结点和弧都必须带有标识,这些标识用来说明它所代表的实体或语义.语义网络的推理 1.网络匹配 2.继承推理 3.网络演绎语义网络的特点 1.优点 结构性,联想性,自索引性,自然性 2.缺点 推理规则不十分明了 表达范围有限，一旦结点个数太多，网络结构复杂，推理就难以进行 25.给出一条知识，画出语义网络.(1) n元谓词 n元谓词可转化为n个二元谓词的合取 例:“李明给王宏”(2)连接词的表达 例:“李明给王宏而且王宏读了”26. 给出一段知识，用框架表示(例：汽车框架).例:有下列描述“2000年5月13日,在西藏的阿里地区发生了里氏5.3级地震,伤亡24人,死亡1人,财产损失2000万人民币”把他表示为框架如下: Frame(框架名):地震 Slot1(槽名):时间: 2000年5月13日 Slot2(槽名):地点: 西藏的阿里地区Slot3(槽名):震级: 里氏5.3级 Slot4(槽名):伤亡人数: 24 Slot5(槽名):死亡人数: 1 Slot6(槽名):财产损失: 2000万人民币框架的一般结构 . . . . . . . . 有两种特殊的侧面:默认值侧面,附加过程侧面27.计算智能包括人工神经网络,遗传算法,蚂蚁算法,元胞自动机,进化计算,人工生命等.计算智能与人工智能的区别：人工智能主要应用于高层智能，计算智能主要应用于底层智能。计算智能取决于制造者（manufacturers）提供的数值数据,不依赖于知识人工智能应用知识精品（knowledge tidbits).计算智能模拟人或动物的低层次智能.人工智能模拟人的逻辑判断等高级思维活动.28.人工神经网络的应用领域:模式识别、图像处理、自动控制、信号处理、系统辨识、优化29. 线性模型：线性网络模型和线性阈值模型线性阈值模型的特征 1.既有输入单元和输出单元,也有隐单元 2.单元激活值为0,1 3.输出函数为等值函数 4.激活函数为阈值函数 5.采用加权传播规则30.证明感知机无法表达异或逻辑31BP模型的学习算法采用的是梯度下降法，它使期望输出与实际输出 之间的误差平方和最小.BP模型广泛应用于模式识别,预测,信号处理等领域经数学证明,BP模型可以表达任意连续函数BP模型缺点是学习时间长,收敛慢,且容易陷入局部最小,原因是误差曲面复杂.Ssssssssssssssssss一. 人工智能首先研究的是以符号表示的知识而不是数值数据为研究对象。（4分） 人工智能采用的是启发式推理方法而不是常规算法（3分）人工智能的控制结构与知识领域是分离的，并允许出现不正确的解答 （3分）二.四画一条知识的框架图，见前例。五.证明:异或逻辑 a b c0 0 00 1 1