2021年整理太原理工大学人工智能试题+答案

1、太原理工大学人工智能试题+答案太原理工大学人工智能试题+答案编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对 文中内容进行仔细校对,但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（太原理工大学人工智能试题+ 答案）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我 们进步的源泉，前进的动力。本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以 下为太原理工大学人工智能试题+答案的全部内容。太原理工大学人工智能试题+答案人工智能试卷A一. 填空题（15分）1. 人工智能系统是一个

2、知识处理系统，而,则成为人工智能系统的三个基本问题.2. 新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等.在新一代专家系统中，不但采用的方法，而且采用的技术和基于模型的原理.3. 人工神经网络的结构基本上分为两类，即递归网络和前馈网络.递归网络的典型代表有Elmman网络，网络.前馈网络的典型代表有多层感知机,等.4. 进化计算包括，进化策略，,遗传编程。5. 简单遗传算法的遗传操作主要有三种：,6. 产生式系统的控制策略随搜索方式的不同可分为二问答题.（20分）1. 广度优先搜索和深度优先搜索各有什么特点？ （8分）2. 一般程序和专家系统有什么区别？（12分）三.解答题：（45分）1 某

3、问题由下列公式描述:盹)(2)弦)(Vy)呵”屋，爲前,y)网Pg)(4) 0韵P(a)八 Qb, c,(5) CVH)(Vy)Q(b,迄准 0)试用消解原理证明Gx） R （x）（15分）太原理工大学人工智能试题+答案2用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项，例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子)(10分)For every set x , there is a set y , such that the cardinal ity of yi s greater than the cardinality of x .3. 用语义网络表示下列知识：(10分)(a) 树和草

4、都是植物.(b) 树和草都是有根有叶的.(c) 水草是草，且长在水中.(d) 果树是树，且会结果.(e) 樱桃树是一种果树，它结樱桃.4. 八数码难题设问题的初始状态S。和目标状态S,如下图所示，且估价函数为：f(n)=d (n)+w(n)，其中，d ( n )表示节点n在搜索树中的深度；w(n)表示节 点n中“不在位”的数码个数请计算初始状态S,)的估价函数值f(Sl).并画出该 八数码问题的有序搜索图，标明各节点的f值，及各节点的扩展次序，并给出求 得的解路径。(15分)17847612=862-75四论述题(15分) 运用所学知识，试讨论人工智能和人类智能的关系，人工智能能否超出人类智能

5、?人工智能试卷B二. 填空题（15分）7. 新一代专家系统有分布式专家系统和协同式专家系统等.在新一代专家系统中，不但采用的方法，而且采用的技术和基于模型的原理.&搜索可以分为盲目搜索和启发式搜索，其中盲目搜索包括, 9. 人工神经网络的结构基本上分为两类，即和前者的典型代表有Elmman网络，Hopfield网络和Jordan网络等.后者的典型代表有多层感知机（MLP）,学习矢量量化等.10. 进化计算包括,进化策略,遗传编程。11. 简单遗传算法的遗传操作主要有三种：.,12. 产生式系统的控制策略随搜索方式的不同可分为,三. 问答题（20分）1. 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式

6、？各自的特点为何？ （8分）2. 专家系统应具备的基本特征及包括哪些部分?每部分的主要功能是什么？ （12分）四. 解答题1 某问题由下列公式描述:盹)(2)弦)(Vy)呵”屋，爲前,y)网Pg)(4) 0韵P(a)八 Qb, c,(5) CVH)(Vy)Q(b,迄 y)_Qb,准 0)太原理工大学人工智能试题+答案2o用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项，例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子)(10分)A computer system is inteI Iigent if it can perform a task which , if performed by a

7、 human , requ i res inteI I i genee.5. 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本.(10分)6. 八数码难题设问题的初始状态S。和目标状态S,如下图所示，且估价函数为讦(n)=d (n) +w(n)，其中， d ( n )表示节点n在搜索树中的深度；w (n)表示节点 n中“不在位”的数码个数请计算初始状态S。的估价函数值f(S。)。并画出该八数码问题的有序搜索图，给出该搜索结束时Open表和Close表的12846S123862f f5内容.(15分) 四论述题(15分) 运用所学知识，试讨论人工智能和人类智能的关系，人工智能能否超出人类智能?

8、人工智能答案A一. 填空1. 知识表示，知识利用，知识获取2. 基于规则，基于框架3. Hopfield网络(Jordan网络)，学习矢量量化(LVQ)或者小脑模型连接控制(CM AC)太原理工大学人工智能试题+答案4. 遗传算法，进化编程5. 选择，交叉，变异6. 可撤回策略，回溯策略，图搜索策略二问答1. 广度优先搜索就是始终先在同一级节点中考查，只有当同一级节点考察完之 后，才考察下一级节点，广度优先搜索树是自顶向下一层一层逐渐生成的.广 度优先搜索策略是完备的，即如果问题的解存在.那它一定能找到，且找到的 解还是最优解.它的缺点是搜索效率低.算法中，扩展子节点依次放入OPEN 表的尾部

9、；深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终只扩展一个子节点，不断 向纵深前进,直到不能再前进时，才从当前节点返回到上一层节点，沿另一方 向又继续前进.算法中，扩展节点依次放入OPEN表首部，由于一个有解问题 可能含有无穷分支，可能找不到目标节点，所以策略不完备.2. 前者把问题求解的知识隐含地编入程序，而后者则把其应用领域的问题求解 知识单独组成一个实体，即为知识库.知识库的处理是通过与知识分开的控 制策略进行的.更明确的说，一般程序把知识组织为两级，数据级和程序级; 大多数专家系统则将知识组织成三级：数据，知识库和控制.三.解答题1.太原理工大学人工智能试题+答案吨)(2)他)(旳)旳”盹,宓,

10、y = (Vx)(Vy)P(y)V Q(b, h, g(瓦 y) = P(y)VQ(b,x, g(x,y)网田的)= P(恥)(4) (Vx)P(AQ(b,c,x)R(h(X)= (Vk) 幼Q(b, c, x)VR(h(x) = F(x)VQ(b,c,x)VR(X(5) CVK)(Vy)Q(b, k y)Q(b, x, 0) = (Vx)(Vy)Q(b,肖 y)VQ(b, x,与) = Q(b, x,y)VQ(b,x,)目标求反；= 啲阶)= R(x)变量换名后，得子句集：P(a), P(yl)VQ(b,Kl,g(Hl,yl),P(Xn2),Q(b, c,汩)VR(h(幻),Q(S 泌 y4

11、)VQ(b? z4,灯4为 R2o SET(x) : x是一个集合.CARD (x, y): y是集合x的基数。G (x, y):x大于y.(Vx)5ET(x) = (3y)(Bn)(Bv)5ET(y) a CARD(x、i() a CARD(yv) a G(y.)3o4. f (s0) =d (n) +w(n) =0+3=3部分有序搜索树如下：12384765人工智能答案B填空1o基于规则，基于框架2深度优先搜索，宽度优先搜索，等代价搜索3o反馈网络，前馈网络4o遗传算法，进化编程5选择，交叉，变异6可撤回策略，回溯策略，图搜索策略二. 问答题1o在基于规则的系统中，无论是规则演绎系统还是规

12、则产生式系统，均有两种推理 方式，即正向推理和逆向推理,对于从if向then部分推理的过程，叫做正向推理。 正向推理是从事实或状况向目标或动作进行操作的反之从then向if部分推理的 过程，叫做逆向推理。逆向推理是从目标或动作向事实或动作进行操作的.2基本特征：ao启发性 b.透明性 c。灵活性专家系统主要组成部分如下：(1) 知识库(knowledge base)知识库用于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可行操作与规则等。为了建立知识库，要解决知识获取和知识表示问题.知识获取涉及知识工程师 (konwledge engineer)如何从专家那里获得专门知识的问题；知识表示则要解决如

13、何用计算机能够理解的形式表达和存储知识的问题.(2) 综合数据库(global database)综合数据库又称全局数据库或总数据库，它用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据(信息)，即被处理对象的一些当前事实。(3) 推理机(reason i ng mach i ne)推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑 方式协调地工作。推理机能够根据知识进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现 成的答案。(4) 解释器(explanator)太原理工大学人工智能试题+答案解释器能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统 输出其它候选解的原因

14、。(5) 接口(interface)接口又称界面，它能够使系统与用户进行对话，使用户能够输入必要的数据、提 出问题和了解推理过程及推理结果等系统则通过接口，要求用户回答提问，并回答用户提出的问题，进行必要的解释.三。解答题1.(1)吃)(色)(Vy)旳”血,芷gx y) = (VXVy)P(y)VQ(b,K, g(K,y)= P(y)VQ(b,%g(Xy)(3) g)P 帰)= P 鮒)(4) (Vx)P(AQ(b,c,x)TR (Vn)卜(P(x)八Q(b, c, x)VR(h(x) = (Vn)RX)V Q(b, c, x) VR(h(x) = F(x)VQ(b, c,x)VR(h(x)

15、(Vn)(Vy)Q(b,迳 y)QCb,x, fty =M)Wy)Q(b,骂 y)V Q(b,终励) = Qb, X, y)V Qe, X, f(y) 目标求反：-(3x)R(z)= (Vz)R(x)=变壘换名后，得子句集；P), P(yl)VQ(b,nl,g(xl, yl), PK*2), P(玄 3)VQb, c,幻)幻),Q(b,甜,y4)VQb,灿帥4),两切2o C (X) ： X为计算机系统；I (X)： X是智能的；E(X, Y)： X可执行Y。T(X)： X是一项任务。N (X)： X需要智能.P (X) :X由人执行。(0)gy)(C(xE(兀，刃 AT(y)AJV(y)AP

16、(y)=/(x)3o看电影剧本:(1.)开场条件:太原理工大学人工智能试题+答案(a )我想看电影(b)我有足够的钱买电影票(2.)角色：我，售票员，放映师，门卫(3.)道具:电影票，椅子，放映设备(屏幕，电影机)，钱(4。)场景：场景一：买票(a)我走到售票处，掏出钱给售票员。(b)售票员接过钱，并给了我电影票。场景二：进电影院(a) 我拿着票，走进入口处，掏出票给门卫看。(b) 门卫让我进去.场景三：等待电影开始我找到我的座位，坐下。场景四：看电影(a) 电影开演了(b) 我被剧情深深吸引，全神贯注看电影场景五：散场(a)电影结束了(b)我随人流离开电影院.(5o)结果(a。)我看完电影，

17、心情很好(b)我花了钱太原理工大学人工智能试题+答案 (C.)电影院挣了钱。4. f (s0) =d (n)+w (n) =0+3=3部分有序搜索树如下：技能之一，是人类获取知识的重要途径和人类智能的重要标志；机器学习则是计算机获取知识 的重要途径和人工智能的重要标志，是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学 科,它是人工智能的核心，也是使计算机具有智能的根本途径。人类学习的研究与机器学习研究 两者是一种相互影响、相互促进的关系，但是至今人们对学习的机理还不太清楚。.这是因为 长期以来，鉴于人的大脑结构与功能的极度复杂性，探索和揭示大脑的奥秘仅仅是人类一个美 好的梦想,这也包括对大脑

18、是如何进行学习的研究。如果我们另辟蹊径，把关于人类学习的研 究重点从对大脑的研究转换到“学习”这个概念上，即把“学习”作为研究对象，对其本质从哲学的视野下从认知的角度进行探索，这将对机器学习的发展具有一定的借鉴意义。太原理工大学人工智能试题+答案另外，如果我们将机器学习与人类学习相比较，机器学月的实现还具有一定 的难度，而且机器学习还有一些自身难以克服的问题。首先就是机器学习的后果 难预测。在前面提到述 机器一旦具有了学习的功能，那么也许有一连设计者 本人都不知道机器进化到了何种程度，也就是说，机器学习后知识库发生了什么 变化都很难预测。这是因为目前的大多数专家系统都是脱离环境的学习，即将人

19、类专家准备好的知识，以某种方式传授给机器。但是如果将机器学习的目的扩展 到从环境中、从工作中、从人机交互中自械軌 更新知识，那么学习产生的效 果就更加不可预测。人类制造机器学习的重要目的是为我所用，如果机器超出了 人类的控制与预测，却并不是人类制造它们的初衷。其次，机器学习作为人工智 能的核丿卜 是便计算机具有智能的术艮本途径，其应用遍及人工智能的各个领域, 但是这种学习应用的方式主要是使用归纳.综合而不是演绎。然而归纳本身就存 在着一定的缺陷，现有的归纳推理只保证假，不保证真。而且 归纳的结论是无 限多的，其中相当多是假的，给生成的知识帝来不可靠性。迖与演绎的方法不同, 演绎推理是从多数现象中总结出结论，即从1般的现象推导出总结性的结论。就 人类的学习而言，确是演绎与归纳两种方法并用的，因为这两申方法并不矛盾, 相反却是互相促进的。机器