广东工业大学考试试卷 人工智能06-07期末试题答案.doc_第1页
广东工业大学考试试卷 人工智能06-07期末试题答案.doc_第2页
广东工业大学考试试卷 人工智能06-07期末试题答案.doc_第3页
广东工业大学考试试卷 人工智能06-07期末试题答案.doc_第4页
广东工业大学考试试卷 人工智能06-07期末试题答案.doc_第5页
已阅读5页,还剩2页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

广东工业大学考试试卷 ( A )课程名称: 人工智能 考试时间: 第 17 周星期五 ( 12 月 29 日)题号一二三四五六七八九十总分得分评分人一. 选择题(下列各题三个选项中,只有一个选项是正确的,每题2分,共24分)1 人工智能是_A_A. 用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能。B. 人机器的智能C. 开发者的智能2 人工智能学派符号主义的主要研究方法是 C A. 用仿生学的方法,通过研究人脑的工作模型,搞清人类智能的本质B. 应用进化论的思想进行人工智能的研究C. 研究逻辑演绎在计算机上的实现方法3 对问题进行分割后进行搜索的实质是 B A. 对问题进行归纳总结,以寻求一般的概念B. 从目标出发的逆向推理,寻找若干子问题的集合C. 将多个小问题归纳成一个大问题的求解方法4 利用已知的某些有关具体问题领域的信息进行搜索的方法称为_C_A. 逐个搜索B. 随机搜索C. 启发式搜索学 院: 专 业: 学 号: 姓 名: 装 订 线5 产生式系统中推理的结论存放在: A A. 作业领域B. 知识库C. 推理机构6. 以下关于模糊数的定义中,哪一个是不正确的 A A. 模糊数是一个定义在0,1上的实数B. 可进行模糊数的四则运算C. 具有闭凸特性的数的集合7. 下列关于误差反向传播学习(BP)算法的说法中,正确的是 B A. 误差信号在输出层到输入层的通道上传播B. 输出层神经元的权值只会影响相应神经元的输出值C. 按误差函数导数的递增方向修正各神经元的权值8. 单层感知机的学习算法包括 C A. 工作信号的前向传递B. 误差信号的计算,以及权值的修正C. 上述两者9. 框架系统是一种 A A. 结构化的知识表示方法B. 适用于处理庞大、凌乱知识的方法C. 只适用于静态知识表达的方法10. 基于解释的学习(EBL)中,下述哪种说法是正确的 A A. 生成知识的正确性有保证B. 不需要太多的先验知识C. A和B都对11. 下列搜索算法中,能保证取得最优解的是 C A. A* 算法B. 均一代价算法C. 上述两者12. 模糊控制中,同一条规则内部的推理是采用 B A. 取大B. 取小C. 先取小后取大二. 填空题(每空1分,共20分)1. 状态空间表示法中,解的问题是以 状态 和 算符 集合的形式表示的。 2. 已知年龄集合为,试给出一个“青年”的模糊集合 可灵活掌握 。(本题2分)3. 基于解释的学习(EBL)中,给出训练事例的意义在于,提取出在解决 实际 问题时可以应用的部分,从而节省 存储 容量和搜索 时间 。4. 在图搜索中,是否应用了 已有 的知识,决定了搜索是盲目的还是有启发信息的。常用的启发搜索算法有 任选两种 、 两种。5. 在产生式系统中,通常从选择规则到执行操作分三步:_匹配_、_冲突消解和 推理 。6. 机器学习的主要推理方法有 机械式 、 类推 、 归纳 、 演绎 以及 发现 等。7. 设模式,则该模式的定义长 5 ,位数 4 。三. 判断题 (判断下列各题,正确的打 ,错误的打 ,如果错误,请将正确的描述写在下面,每题2分,共10分)1. 与/或(AND/OR)图搜索中,如果子节点是AND节点,只对其中一个进行扩展。()改:与/或(AND/OR)图搜索中,如果子节点是AND节点,则对所有的子节点进行扩展。2. 应用归纳的方法由示例学习概念,需要的先验知识少。而学习示例越多,其生成的新知识的正确性就越高。()改: 3. 最佳优先搜索是一种高效的搜索方法,依据从起点出发的最小代价和,指导搜索的方向。()改:最佳优先搜索是一种高效的搜索方法,依据与目标相关的启发函数值,指导搜索的方向。4. 模糊控制中,可利用重心法对参数模糊化,然后根据模糊规则进行推理。()改:改:模糊控制中,根据模糊规则进行推理后,可利用重心法对推理结果进行去模糊化。5. 特征模式匹配中,输入模式与两个参考模式的距离,较小的一方即为识别出的类别。()改:四. 简答题 (每题8分,共16分)1 简述单纯遗传算法(SGA)的基本过程。 答:第一步:初生代种群的生成。选择个体的编码方式,然后对个体进行染色体编码。从众多个体中随机选择N个作为遗传操作的种子。设世代t=0。 第二步:对种子进行适应度评估。确定评估函数(适应度函数),然后对各个个体进行评估,求出各自的适应度值。 第三步:判断迭代终止条件是否满足。若满足,则推出算法,若不是,则继续第四步。 常用于判断算法是否停止的最简单的两个条件:a) 完成了预先给定的进化代数则停止;b) 群体中的最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度在连续若干代基本没有改进时停止。第四步:对种子进行选择操作。从第t代中选择N个进入t+1代的个体。选择按比例选择方式进行,即“转轮盘”。 第五步:对种群进行遗传操作。包括交叉和变异。交叉操作的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作为父母个体,将两者的部分码值进行交换。 变异操作的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。二进制编码表示的简单变异操作是将0与1互换:0变异为1,1变异为0。2 试利用a-b搜索法,对下图所示的博弈树进行搜索,把没有必要进行评估的状态画,并注明是什么剪枝。a剪枝(4,+ )17230514(-,3)(-,4)(3,+ )b剪枝(5,+ )(4,+ )五 分析求解题(第1题20分,第2题10分,共30分)1. 对下图所示的状态空间图进行:(1) 纵向搜索;(2) 横向搜索;(3)均一代价搜索;(4) A*算法搜索。(图中A为初始节点,F 为目标节点,各节点的启发值标注在小括号内)。给出搜索过程及搜索出的最佳路径,并标注各节点的估价函数值。(4)(7)4DB43(9)7(0)14FA224EC(2)(6)5OPEN:C,BCLOSED:A(1)A(1)纵向搜索:(可有多解)(2)OPEN:C,E,DCLOSED:A,BBC(3) OPEN:C,E,FCLOSED:A,B,DDE(4)OPEN:C,ECLOSED:A,B,D,F(2)横向搜索:(可有多解)OPEN:C,D,ECLOSED:A,B(2)OPEN:B,CCLOSED:A(1)AFEDCBOPEN:D,ECLOSED:A,B,C(3)(4)(5)OPEN:E,FCLOSED:A,B,C,DOPEN:FCLOSED:A,B,C,D,E(6)OPEN: CLOSED:A,B,C,D,E(3)均一代价搜索:(小括号内标注的是从起始节点出发到该点的最小代价值)OPEN:,CLOSED:A(1)B(3)D(76)E(1097)F(109)A(0)(2)OPEN:,CLOSED:A,B,C(3)OPEN:,CLOSED:A,BC(4)(5)(4)OPEN:CLOSED:A,B,C,D,EOPEN:,CLOSED:A,B,C,D(6)OPEN:CLOSED:A,B,C,D,E 搜索出的最优路径是:ACDEF,代价是9。(3)A*算法:(小括号内标注的是该点的估价函数值)OPEN:,CLOSED:A(1)E(12119)F(109)A(9)(2)OPEN:,CLOSED:A,B,C(3)OPEN:,CLOSED:A,BC(10)B(10)OPEN:CLOSED:A,B,C,D,E(5)(4)D(1110)OPEN:,CLOSED:A,B,C,D(6)OPEN:CLOSED:A,B,C,D,E 搜索出的最优路径是:ACDEF代价是9。2. 设样本集合如下所示,其中A、B、C是F的属性,试根据信息增益标准(ID3 算法)求解F的决策树。 A B C F 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0(已知log2(2/3)= -0.5842, log2(1/3

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论