人工智能研究生试卷及答案

--#-七、（10分）解：⑴一1.0--000.2 0.6 1-0.6000.20.6 0.6R=AfB=AtaB=0.6a[000.20.6 1.0]=000.20.2 0.213分）0000000000 0012）确定“温度较高〃时“风门开度〃的模糊量1其中合成采用最大一最小合成法）。一0.8一一000.2 0.6 1一1000.20.6 0.6B'=A'R=0.6000.20.2 0.2 =[000.2 0.6 0.8] 13分）0.4000 0 0O0000 0 0O1515分）其最优解为空格上移，空格左移，空格下移，空格右移。 一一11分）或解二：定义与解一不同的估价函数，得到相应的搜索图和最优解。A*搜索算法与A搜索算法的区别12分）：A*搜索算法中要求启发函数h（nXh*（n），其中h*（n）为状态n到目标状态的最小估价值。而A搜索算法对启发函数h（n）没有此要求。或A*搜索算法能搜索到最优解，而A搜索算法不能。13）所得模糊量的Zadeh表示为B'=0/1+0/2+0.2/3+0.6/4+0.8/5,用加权平均判决法进行模糊决策，那么“风门开度〃的清晰量为x4.37514分）0.2x3+0.6x4+0.8x5x4.37514分）0.2+0.6+0.8八、18分）由题知，神经元状态的输出函数为

〔1分〕f(s)=「1〔1分〕解一：假设离散Hopfield神经网络中个神经元状态的调整顺序为2—1一3,22那么v2(1)=f[(—3)x(-1)+0x(-1)+(—3)x1]=f(0)=1，因而丫(1)=｛-W｝；22 4因而丫(2)={-1,1,1}；I⑵二f[0x(-1)+(-尸十X(-1)]=于(一因而丫(2)={-1,1,1}；22 4心户f[3x(-1)+(-?x1+00(-1)]=以-3"T，因而丫(3)={-1，1，1}；一—〔6分〕显然，｛-1,1,1｝显然，｛-1,1,1｝是丫(0)所对应的稳定状态。 一一〔1分〕或解二：假设与解一不同的神经元状态调整顺序,得到另一稳定状态｛1,-1,1｝。九、〔16分〕解：1〕令V=X125〔1分〕，神经元的输出变换函数可采用Sigmoid型函数，即ii11+e-aX，其中a二1〔1分〕。求解上述问题的计算能量函数为E(v,v)=10[(2.V)2-2.5v]2+(1-2.5v)2 〔1分〕12 1 2 12.5-02〕由0.1=-——- (1分)，可确定染色体的长度为2n，即为10。〔1分〕2n-11GA的适应度函数为f(X,X)+c，其中0为＞0的常数。〔1分〕12适应度函数在GA中的作用：用于评价种群中个体的好坏，它是算法演化过程的驱动力,是进行自然选择的唯一依据。〔2分〕3〕CHNN求解约束优化问题的步骤〔2分〕〔1〕选择适宜的问题表示方法，使CHNN的输出与优化问题的可行解彼此对应；〔2〕用罚函数法写出优化问题的目标函数；〔3〕令目标函数和能量函数相等，确定CHNN的连接权和偏置电流，以及动态方程;〔4〕给定CHNN的初始状态和参数等，使CHNN按动态方程运行，直至到达稳定状态，并把它解释为问题的解；GA求解约束优化问题的步骤〔3分〕〔1〕确定表示问题解的编码〔染色体/个体〕；〔2〕初始化种群；〔3〕计算每个个体的适应值；〔4〕使用遗传操