人工智能化原理和应用第3版课后习题答案

...wd......wd......wd...第1章人工智能概述课后题答案1.1什么是智能?智能包含哪几种能力解：智能主要是指人类的自然智能。一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进展处理的一种思维方式。抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进展处理的理性思维形式。灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器〔计算机〕上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究若何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。研究目标：对智能行为有效解释的理论分析；解释人类智能；构造具有智能的人工产品；1.4什么是图灵实验图灵实验说明了什么解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进展会话。测试开场后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在答复以下问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人〞，而另一位是〞机器〞。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论若何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。1.5人工智能的开展经历了哪几个阶段解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起1.6人工智能研究的基本内容有哪些解：与脑科学与认知科学的穿插研究智能模拟的方法和技术研究1.7人工智能有哪几个主要学派各自的特点是什么解：符号主义：又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，是基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知〔智能〕的基本元素是符号，认知过程是符号表示上的一种运算。联结主义：又称为仿生学派或生理学派，是基于神经网络及网络间的联结机制与学习算法的人工智能学派。联结主义认为人工智能起源于仿生学，特别是人脑模型的研究。行为主义：又称进化主义或控制论学派，是基于控制论和“感知-动作〞控制系统的人工智能学派。行为主义认为人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理。1.8人工智能有哪些主要研究和应用领域其中哪些是新的研究热点解：机器思维:推理、搜索、规划机器学习：符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘机器感知：机器视觉、模式识别、自然语言理解机器行为：智能控制、智能制造计算智能：神经计算、进化计算、模糊计算分布智能智能系统：专家系统、智能决策支持系统人工心理与人工情感研究热点：智能机器人、智能检索、智能游戏等。1.9人工智能未来开展有哪些值得思考和关注的重要问题解：多学科穿插研究分布智能与社会智能研究集成智能研究智能网络研究认知计算与情感计算研究智能系统与智能服务确定性知识系统参考答案2.1什么是知识有哪几种主要的知识分类方法解：知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经历；知识是对信息进展智能性加工中形成的对客观世界规律性的认识。分类：按适用范围：常识性知识、领域性知识按作用效果：陈述性知识、过程性知识、控制性知识按确定性：确定性知识、不确定性知识2.2什么是知识表示知识表示有哪些要求解：知识表示就是对知识的描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组可以被计算机直接识别，并便于系统使用的数据构造一介谓词逻辑表示法非构造化方法产生式陈述性知识表示语义网络构造化方法框架构造知识表示方法过程性知识表示要求：表示能力，可利用性，可组织性与可维护性，可理解性和可实现性2.3从心理学的角度看，推理有哪两种对比典型的观点它们的含义是什么解：构造观点：这种观点从构造的角度出发，认为推理由两个以上判断所组成，每个判断所提醒的是概念之间的联系和关系，推理过程是一种对客观事物做出肯定或否点的思维活动。过程观点：这种观点从过程的角度出发，认为推理是在给定信息和已有知识的根基上所进展的一系列加工操作，其代表人物克茨提出了如下人类推理的公式：y=F〔x，k〕式中，x是推理时给出的信息，k是推理时可用的领域知识和特殊事例，F是可用的一系列操作，y是推理过程所得到的结论。2.4什么是推理它有哪些分类方法解：推理是由具体事例归纳出一般规律，或者根据已有的知识推出新的结论的思维过程分为演绎法和归纳法2.5推理中的控制策略包括哪几个方面的内容主要解决哪些问题解：包括推理策略和搜索策略推理策略主要解决推理方向，求解策略，限制策略，冲突消解策略等搜索策略主要解决推理线路，推理效果，推理效率等问题2.6什么是命题什么是命题的真值解：一个陈述句称为一个断言，凡有真假意义的断言称为命题。命题的意义通常称为真值，当命题的意义为真时，则称该命题的真值为真。2.7什么是论域什么是谓词解：论域是由所讨论对象之全体构成的非空集合。论域中的元素称为个体，论域也常称为个体域。在谓词逻辑中，命题是用谓词来表示的。一个谓词可分为谓词名和个体两局部。2.8什么是自由变元什么是约束变元解：当一个谓词公式含有量词时，区分个体变元是否受量词的约束是很重要的。通常，把位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的合式公式称为该量词的辖域，辖域内与量词中受约束的变元称为约束变元，不受约束的变元称为自由变元。2.9设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。将知识用谓词表示为：(x)(P(x)→L(x,梅花)∨L(x,菊花)∨(L(x,梅花)∧L(x,菊花)))(2)有人每天下午都去打篮球。解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(x)(y)(A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(x)(NC(x)→F(x)∧B(x))(4)不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x,pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：¬(x)(S(x)→L(x,pragramming)∧U(x,computer))(5)但凡喜欢编程序的人都喜欢计算机。解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(x)(P(x)∧L(x,pragramming)→L(x,computer))2.10用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放假设干一样的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如以以以下图所示。AABCCACABB图2.10机器人摞积木问题解：(1)先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x上面是空的。ON(x,y)：积木x在积木y的上面。ONTABLE(x)：积木x在桌子上。HOLDING(x)：机械手抓住x。HANDEMPTY：机械手是空的。其中，x和y的个体域都是{A,B,C}。问题的初始状态是：ONTABLE(A)ONTABLE(B)ON(C,A)CLEAR(B)CLEAR(C)HANDEMPTY问题的目标状态是：ONTABLE(C)ON(B,C)ON(A,B)CLEAR(A)HANDEMPTY(2)再定义描述操作的谓词在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词：Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。Stack(x,y)：在积木x上面再摞上一块积木y。Upstack(x,y)：从积木x上面拣起一块积木y。其中，每一个操作都可分为条件和动作两局部，具体描述如下：Pickup(x)条件：ONTABLE(x)，HANDEMPTY，CLEAR(x)动作：删除表：ONTABLE(x)，HANDEMPTY添加表：HOLDING〔x〕Putdown(x)条件：HOLDING〔x〕动作：删除表：HOLDING〔x〕添加表：ONTABLE(x)，CLEAR(x)，HANDEMPTYStack(x,y)条件：HOLDING〔x〕，CLEAR(y)动作：删除表：HOLDING〔x〕，CLEAR(y)添加表：HANDEMPTY，ON(x,y)，CLEAR(x)Upstack(x,y)条件：HANDEMPTY，CLEAR(x)，ON(x,y)动作：删除表：HANDEMPTY，ON(x,y)添加表：HOLDING(x)，CLEAR(x)(3)问题求解过程利用上述谓词和操作，其求解过程为：ONTABLE(A)ONTABLE(B)ONTABLE(ONTABLE(A)ONTABLE(B)ONTABLE(C)CLEAR(A)CLEAR(B)CLEAR(C)HANDEMPTYONTABLE(A)ONTABLE(B)ON(C,A)CLEAR(B)CLEAR(C)HANDEMPTYONTABLE(A)ONTABLE(B)HOLDING(C)CLEAR(A)CLEAR(B)Upstack(CUpstack(C,A)Putdown(C)Pickup(Pickup(B)ONTABLE(A)ONTABLE(ONTABLE(A)ONTABLE(C)ON(B,C)CLEAR(A)CLEAR(B)HANDEMPTYONTABLE(A)ONTABLE(C)HOLDING(B)CLEAR(A)CLEAR(B)CLEAR(C)ONTABLE(CONTABLE(C)ON(B,C)ON(A,B)CLEAR(A)HANDEMPTONTABLE(C)ON(B,C)CLEAR(A)CLEAR(B)HOLDING(A)Stack(A,Stack(A,B)Stack(B,C)Pickup(A)2.11用谓词表示法求解农夫、狼、山羊、白菜问题。农夫、狼、山羊、白菜全部放在一条河的左岸，现在要把他们全部送到河的右岸去，农夫有一条船，过河时，除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。似规划出一个确保全部安全过河的方案。请写出所用谓词的定义，并给出每个谓词的功能及变量的个体域。解：(1)先定义描述状态的谓词要描述这个问题，需要能够说明农夫、狼、羊、白菜和船在什么位置，为简化问题表示，取消船在河中行驶的状态，只描述左岸和右岸的状态。并且，由于左岸和右岸的状态互补，因此可仅对左岸或右岸的状态做直接描述。此题选择对左岸进展直接描述的方法，即定义谓词如下：AL(x)：x在左岸其中，x的个体域是{农夫，船，狼，羊，白菜}。对应地，¬AL(x)表示x在右岸。问题的初始状态：AL(农夫)AL(船)AL(狼)AL(羊)AL(白菜)问题的目标状态：¬AL(农夫)¬AL(船)¬AL(狼)¬AL(羊)¬AL(白菜)(2)再定义描述操作的谓词此题需要以下4个描述操作的谓词：L-R：农夫自己划船从左岸到右岸L-R(x)：农夫带着x划船从左岸到右岸R-L：农夫自己划船从右岸到左岸R-L(x)：农夫带着x划船从右岸到左岸其中，x的个体域是{狼，羊，白菜}。对上述每个操作，都包括条件和动作两局部。它们对应的条件和动作如下：L-R：农夫划船从左岸到右岸条件：AL(船)，AL(农夫)，¬AL(狼)∨¬AL(羊)，¬AL(羊)∨¬AL(白菜)动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)添加表：¬AL(船)，¬AL(农夫)L-R(狼)：农夫带着狼划船从左岸到右岸条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(狼)，¬AL(羊)动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)，AL(狼)添加表：¬AL(船)，¬AL(农夫)，¬AL(狼)L-R(羊)：农夫带着羊划船从左岸到右岸条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)，AL(狼)，AL(白菜)或：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)，¬AL(狼)，¬AL(白菜)动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)添加表：¬AL(船)，¬AL(农夫)，¬AL(羊)L-R(白菜)：农夫带着白菜划船从左岸到右岸条件：AL(船)，AL(农夫)，AL(白菜)，¬AL(狼)动作：删除表：AL(船)，AL(农夫)，AL(白菜)添加表：¬AL(船)，¬AL(农夫)，¬AL(白菜)R-L：农夫划船从右岸到左岸条件：¬AL(船)，¬AL(农夫)，AL(狼)∨AL(羊)，AL(羊)∨AL(白菜)或：¬AL(船)，¬AL(农夫)，¬AL(狼)，¬AL(白菜)，AL(羊)动作：删除表：¬AL(船)，¬AL(农夫)添加表：AL(船)，AL(农夫)R-L(羊)：农夫带着羊划船从右岸到左岸条件：¬AL(船)，¬AL(农夫)，¬AL(羊)，¬AL(狼)，¬AL(羊)，AL(白菜)动作：删除表：¬AL(船)，¬AL(农夫)，¬AL(羊)添加表：AL(船)，AL(农夫)，AL(羊)(3)问题求解过程AL(白菜)¬AL(农夫)¬AL(白菜)¬AL(农夫)¬AL(船)¬AL(狼)¬AL(羊)AL(农夫)AL(船)AL(狼)AL(白菜)¬AL(羊)AL(狼)AL(白菜)¬AL(农夫)¬AL(船)¬AL(羊)R-LR-L(羊)L-R(狼)L-R(羊)AL(船)R-LR-L(羊)L-R(狼)L-R(羊)AL(狼)AL(羊)AL(白菜)AL(农夫)AL(船)AL(羊)AL(农夫)AL(船)AL(羊)AL(白菜)¬AL(狼)AL(农夫)AL(船)AL(羊)¬AL(白菜)¬AL(狼)AL(羊)¬AL(农夫)¬AL(船)¬AL(白菜)¬AL(狼)L-R(羊)¬AL(农夫)¬L-R(羊)¬AL(农夫)¬AL(船)¬AL(羊)¬AL(白菜)¬AL(狼)R-LL-R(白菜)2.12用谓词表示法求解修道士和野人问题。在河的北岸有三个修道士、三个野人和一条船，修道士们想用这条船将所有的人都运过河去，但要受到以下条件限制：(1)修道士和野人都会划船，但船一次只能装运两个人。(2)在任何岸边，野人数不能超过修道士，否则修道士会被野人吃掉。假定野人愿意服从任何一种过河安排，请规划出一种确保修道士安全的过河方案。要求写出所用谓词的定义、功能及变量的个体域。解：〔1〕定义谓词先定义修道士和野人人数关系的谓词：G(x,y,S)：在状态S下x大于yGE(x,y,S)：在状态S下x大于或等于y其中，x,y分别代表修道士人数和野人数，他们的个体域均为{0,1,2,3}。再定义船所在岸的谓词和修道士不在该岸上的谓词：Boat(z,S)：状态S下船在z岸EZ(x,S)：状态S下x等于0，即修道士不在该岸上其中，z的个体域是{L,R}，L表示左岸，R表示右岸。再定义安全性谓词：Safety(z,x,y,S)≡(G(x,0,S)∧GE(x,y,S))∨(EZ(x,S))其中，z,x,y的含义同上。该谓词的含义是：状态S下，在z岸，保证修道士安全，当且仅当修道士不在该岸上，或者修道士在该岸上，但人数超过野人数。该谓词同时也描述了相应的状态。再定义描述过河方案的谓词：L-R(x,x1,y,y1,S)：x1个修道士和y1个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(L,S)动作：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(R,S’)R-L(x,x1,y,y1,S)：x2个修道士和y2个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(R,S)动作：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(L,S’)(2)过河方案Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)L-R(3,1,3,1,S0)L-R(3,0,3,2,S0)Safety(L,2,2,S1)∧Safety(R,1,1,S1)∧Boat(R,S1)Safety(L,3,1,S1’)∧Safety(R,0,2,S1’)∧Boat(R,S1’)R-L(2,1,2,0,S1)R-L(3,0,1,1,S1’)Safety(L,3,2,S2)∧Safety(R,0,1,S2)∧Boat(L,S2)L-R(3,0,2,2,S2)Safety(L,3,0,S3)∧Safety(R,0,3,S3)∧Boat(R,S3)R-L(3,0,0,1,S3)Safety(L,3,1,S4)∧Safety(R,0,2,S1)∧Boat(L,S4)L-R(3,2,1,0,S4)Safety(L,1,1,S5)∧Safety(R,2,2,S5)∧Boat(R,S5)R-L(1,1,1,1,S5)Safety(L,2,2,S6)∧Safety(R,1,1,S6)∧Boat(L,S6)L-R(2,2,2,0,S6)Safety(L,0,2,S7)∧Safety(R,3,1,S7)∧Boat(R,S7)R-L(0,0,2,1,S7)Safety(L,0,3,S8)∧Safety(R,3,0,S8)∧Boat(L,S8)L-R(0,0,3,2,S8)Safety(L,0,1,S9)∧Safety(R,3,2,S9)∧Boat(R,S9)R-L(0,1,1,0,S9)Safety(L,1,1,S10)∧Safety(R,2,2,S10)∧Boat(L,S10)L-R(1,1,1,1,S10)Safety(L,0,0,S11)∧Safety(R,3,3,S11)∧Boat(R,S11)2.13什么是产生式它的基本形式是什么代表什么含义解：“产生式〞由美国数学家波斯特〔E.POST〕在1934年首先提出，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。产生式的基本形式P→Q或者IFPTHENQ。P是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题P满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。产生式的含义如果前提P满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。2.14产生式表示的特征是什么解：优点：自然性、模块性、有效性缺点：效率低性、不方便表示构造性知识的有向图2.15何谓语义网络它有哪些基本的语义关系解：语义网络：用实体以及语义关系来表达知识的有向图基本的语义关系：①实例关系〔ISA〕:(是一个)(一个事物是另一个事物的具体例子)②分类关系〔AKO〕:(是一种)子类与超类③成员关系(A-member-of):是一名④属性关系:Have有、Can能、Age年龄⑤包含关系part-of-局部(不具备属性)⑥位置关系:Before，after⑦located-onlocated-underlocated-outsidelocated-atlocated-inside⑧相近关系similar-to相似near-to接近2.16请对以下命题分别写出它们的语义网络：(1)每个学生都有一台计算机。AKOAKOAKOAKO人职业学生人职业学生AKOAKO设备计算机设备计算机ownerownerowns占有权owns占有权AKOAKO情况占有资格情况占有资格AKOAKO(2)高教师从3月到7月给计算机系学生讲《计算机网络》课。解：7月8月7月8月StartEndStartEnd教师ISAObjectSubject高教师计算机系学生讲课事件教师ISAObjectSubject高教师计算机系学生讲课事件ActionCaurseActionCaurse计算机网络讲课计算机网络讲课(3)学习班的学员有男、有女、有研究生、有本科生。解：女男研究生本科生女男研究生本科生HaveHaveHaveHaveHaveHave学员学员(4)创新公司在科海大街56号，刘洋是该公司的经理，他32岁、硕士学位。3232AgeWork-forAddressAgeWork-forAddressIsa创新公司刘洋经理56号Isa创新公司刘洋经理56号HaveHave硕士学位硕士学位(5)红队与蓝队进展足球比赛，最后以3：2的比分完毕。解：比赛比赛AKOAKOParticipants1Outcome3:22Participants1Outcome3:22足球赛红队红队Participants2Participants2蓝队蓝队2.17请把以下命题用一个语义网络表示出来：(1)树和草都是植物；植物解：植物AKOAKOAKOAKO草树草树(2)树和草都有叶和根；根叶解：根叶HaveHaveHaveHave植物植物是一种是一种是一种是一种草树草树(3)水草是草，且生长在水中；解：LiveAKOAKO水草LiveAKOAKO水草水中植物草水中植物草(4)果树是树，且会结果；解：CanAKOAKO果树CanAKOAKO果树结果植物树结果植物树(5)梨树是果树中的一种，它会结梨。解：CanAKOAKO梨树CanAKOAKO梨树树果树结梨树果树结梨2.18试述语义网络中求解问题的一般过程解：语义网络的推理过程主要有两种，一种是继承，另一种是匹配。继承是指把对事物的描述从抽象节点传递到具体节点。匹配是指在知识库的语义网络中寻找与待求解问题相符的语义网络模式。2.19试述语义网络表示法的特点解：构造性联想性自然性缺点：非严格性，复杂性2.20何谓框架框架的一般形式是什么解：框架表示法是在框架理论的根基上开展起来的一种构造化知识表示方法。框架通常由描述事物各个方面的假设干槽组成，每一个槽也可以根据实际情况拥有假设干个侧面，每一个侧面又可以拥有假设干个值。2.21何谓实例框架它与框架有什么关系解：当人们把观察或认识到的具体细节填入框架后，就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被称为实例框架。通用构造与具体实例，抽象与具体。2.22何谓框架系统何谓框架系统的横向联系何谓框架系统的纵向联系解：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关的框架连接起来便可形成一个框架系统。在框架系统中，系统的行为由该系统内框架的变化来实现，系统的推理过程由框架之间的协调完成。纵向联系：表示那种具有演绎关系的知识构造，下层框架与上层框架之间具有一种继承关系，这种具有继承关系的框架之间的联系称为纵向联系。横向联系：由于一个框架的槽值或侧面值可以是另外一个框架的名字，这就在框架之间建设了另外一种联系，称为横向联系。2.23假设有以下一段天气预报：“北京地区今天白天晴，偏北风3级，最高气温12º，最低气温-2º，降水概率15%。〞请用框架表示这一知识。解：Frame<天气预报>地域：北京时段：今天白天天气：晴风向：偏北风力：3级气温：最高：12度最低：-2度降水概率：15%2.24按“师生框架〞、“教师框架〞、“学生框架〞的形式写出一个框架系统的描述。解：师生框架Frame<Teachers-Students>Name：Unit〔Last-name，First-name〕Sex：Area〔male，female〕Default：maleAge：Unit〔Years〕Telephone：HomeUnit〔Number〕MobileUnit〔Number〕教师框架Frame<Teachers>AKO<Teachers-Students>Major：Unit〔Major-Name〕Lectures：Unit〔Course-Name〕Field：Unit〔Field-Name〕Project：Area〔National，Provincial，Other〕Default：ProvincialPaper：Area〔SCI，EI，Core，General〕Default：Core学生框架Frame<Students>AKO<Teachers-Students>Major：Unit〔Major-Name〕Classes：Unit〔Classes-Name〕Degree：Area〔doctor，mastor,bachelor〕Default：bachelor2.25在框架系统中，问题求解的一般过程是什么解：特性继承框架的匹配与填槽2.26框架表示法的特点有哪些解：优点：构造性，深层性，继承性，自然性。缺点：缺乏框架的形式理论，缺乏过程性知识表示，清晰性难以保证2.27何谓产生式系统产生式推理的基本构造由哪几局部组成解：利用产生式知识表示方法所进展的推理称为产生式推理，由此产生的系统为产生式系统基本构造：综合数据库，规则库，控制系统2.28什么是产生式的正向推理其基本过程是什么解：从事实出发，正向使用推理规则的推理方法。过程：〔1〕把用户提供的初始证据放入综合数据库；〔2〕检查综合数据库中是否包含了问题的解，假设已包含，则求解完毕，并成功推出，否则，执行下一步；〔3〕检查知识库中是否有可用知识。假设有，形成当前可用知识集，执行下一步，否则转〔5〕；〔4〕按照某种冲突消解策略，从当前可用知识集中选出一条知识进展推理，并将推出的新事实参加综合数据库中，然后转〔2〕；〔5〕询问用户是否可以进一步补充新的事实，假设可补充，则将补充的新事实参加综合数据库中，然后转〔3〕，否则表示无解，失败退出。2.29什么是逆向推理其基本过程是什么解：以某个假设目标作为出发点的推理方法过程：将问题的初始证据和要求证的目标〔称为假设〕分别放入综合数据库和假设集；从假设集中选出一个假设，检查该假设是否在综合数据库中，假设在，则该假设成立。此时，假设假设集为空，则成功退出。否则，扔执行〔2〕。假设该假设不在数据库中，则执行下一步；检查该假设是否可由知识库的某个知识导出，假设不能由某个知识导出，则询问用户寻找新的假设。假设不是，则转〔5〕，假设能由某个知识导出，则执行下一步；将知识库中可以导出该假设的所有知识构成一个可用知识集；检查可用知识集是否为空，假设空，失败退出。否则执行下一步；按冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识，继续执行下一步；将该知识的前提中的每个子条件都作为新的假设放入假设集，转〔2〕。2.30什么是混合推理它由哪几种实现方式解：正向推理和逆向推理结合起来所进展的推理称为混合推理实现：先正后逆，先逆后正，随机2.31什么是置换什么是合一解：在不同谓词公式中，往往会出现多个谓词的谓词名一样但个体不同的情况，此时推理过程是不能直接进展匹配的，需要先进展变元的替换。这种利用项对变元进展替换叫置换。合一利用置换使两个或多个谓词的个体一致。2.32判断以下公式是否为可合一，假设可合一，则求出其相应的置换解：(1)

可合一，其最一般和一为：σ={a/x,

b/y}。

(2)

可合一，其最一般和一为：σ={f(x)/y,

b/z}。

(3)

可合一，其最一般和一为：σ={f(b)/y,

b/x}。

(4)

不可合一。

(5)

可合一，其最一般和一为：σ={

y/x}。2.33什么是自然演绎推理它所依据的推理规则是什么从一组为真的事实出发，直接运用经典逻辑中的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理推理规则：等价式，永真蕴涵式，置换，合一2.34什么是谓词公式的可满足性什么是谓词公式的不可满足性教材P55.56页2.35什么是谓词公式的前束范式什么是谓词公式的Skolem范式教材P562.36什么是字句集若何将谓词公式化为字句集教材P56.572.37把以下谓词公式化成子句集：(x)(y)(P(x,y)∧Q(x,y))(x)(y)(P(x,y)→Q(x,y))(x)(y)(P(x,y)∨(Q(x,y)→R(x,y)))(x)(y)(z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z))解：(1)由于(x)(y)(P(x,y)∧Q(x,y))已经是Skolem标准型，且P(x,y)∧Q(x,y)已经是合取范式，所以可直接消去全称量词、合取词，得{P(x,y),Q(x,y)}再进展变元换名得子句集：S={P(x,y),Q(u,v)}(2)对谓词公式(x)(y)(P(x,y)→Q(x,y))，先消去连接词“→〞得：(x)(y)(¬P(x,y)∨Q(x,y))此公式已为Skolem标准型。再消去全称量词得子句集：S={¬P(x,y)∨Q(x,y)}(3)对谓词公式(x)(y)(P(x,y)∨(Q(x,y)→R(x,y)))，先消去连接词“→〞得：(x)(y)(P(x,y)∨(¬Q(x,y)∨R(x,y)))此公式已为前束范式。再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y得：(x)(P(x,f(x))∨¬Q(x,f(x))∨R(x,f(x)))此公式已为Skolem标准型。最后消去全称量词得子句集：S={P(x,f(x))∨¬Q(x,f(x))∨R(x,f(x))}(4)对谓词(x)(y)(z)(P(x,y)→Q(x,y)∨R(x,z))，先消去连接词“→〞得：(x)(y)(z)(¬P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,z))再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y得：(x)(y)(¬P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y)))此公式已为Skolem标准型。最后消去全称量词得子句集：S={¬P(x,y)∨Q(x,y)∨R(x,f(x,y))}2.38鲁滨逊归结原理的基本思想是什么解：鲁滨逊归结原理也称为消解原理。其基本思想是把永真性的证明转化为不可满足性的证明。即要证明P->Q永真，只要能够证明P∧¬Q为不可满足即可。2.39判断以下子句集中哪些是不可满足的：{¬P∨Q,¬Q,P,¬P}{P∨Q,¬P∨Q,P∨¬Q,¬P∨¬Q}{P(y)∨Q(y),¬P(f(x))∨R(a)}{¬P(x)∨Q(x),¬P(y)∨R(y),P(a),S(a),¬S(z)∨¬R(z)}{¬P(x)∨Q(f(x),a),¬P(h(y))∨Q(f(h(y)),a)∨¬P(z)}{P(x)∨Q(x)∨R(x),¬P(y)∨R(y),¬Q(a),¬R(b)}解：(1)不可满足，其归结过程为：¬¬P∨Q¬Q¬PPNIL(2)不可满足，其归结过程为：PP∨Q¬P∨QQP∨¬Q¬P∨¬Q¬QNIL(3)不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。(4)不可满足，其归结过程略(5)不是不可满足的，原因是不能由它导出空子句。(6)不可满足，其归结过程略2.40对以下各题分别证明G是否为F1,F2,…,Fn的逻辑结论：F:(x)(y)(P(x,y)G:(y)(x)(P(x,y)F:(x)(P(x)∧(Q(a)∨Q(b)))G:(x)(P(x)∧Q(x))F:(x)(y)(P(f(x))∧(Q(f(y)))G:P(f(a))∧P(y)∧Q(y)F1:(x)(P(x)→(y)(Q(y)→L(x.y)))F2:(x)(P(x)∧(y)(R(y)→L(x.y)))G:(x)(R(x)→Q(x))F1:(x)(P(x)→(Q(x)∧R(x)))F2:(x)(P(x)∧S(x))G:(x)(S(x)∧R(x))解：(1)先将F和¬G化成子句集：S={P(a,b),¬P(x,b)}再对S进展归结：¬P¬P(x,b)P(a,b)NIL{a/x}NIL所以，G是F的逻辑结论(2)先将F和¬G化成子句集由F得：S1={P(x)，(Q(a)∨Q(b))}由于¬G为：¬(x)(P(x)∧Q(x))，即(x)(¬P(x)∨¬Q(x))，可得：S2={¬P(x)∨¬Q(x)}因此，扩大的子句集为：S={P(x)，(Q(a)∨Q(b))，¬P(x)∨¬Q(x)}再对S进展归结：Q(a)∨Q(a)∨Q(b)Q(a)¬P(x)∨¬Q(x)¬P(a)P(x)NILQ(a)∨Q(b){a/b}¬P(x)¬P(x)∨¬Q(x)Q(a){a/x}¬P(¬P(a)P(x){a/x}NILNIL所以，G是F的逻辑结论同理可求得(3)、(4)和(5)，其求解过程略。2.41设：如果x是y的父亲，y是z的父亲，则x是z的祖父；每个人都有一个父亲。使用归结演绎推理证明：对于某人u，一定存在一个人v，v是u的祖父。解：先定义谓词F(x,y)：x是y的父亲GF(x,z)：x是z的祖父P(x)：x是一个人再用谓词把问题描述出来：F1：(x)(y)(z)(F(x,y)∧F(y,z))→GF(x,z))F2：(y)(P(x)→F(x,y))求证结论G：(u)(v)(P(u)→GF(v,u))然后再将F1，F2和¬G化成子句集：①¬F(x,y)∨¬F(y,z)∨GF(x,z)②¬P(r)∨F(s,r)③P(u)④¬GF(v,u))对上述扩大的子句集，其归结推理过程如下：¬¬F(x,y)∨¬F(y,z)∨GF(x,z)¬GF(v,u)¬F(x,y)∨¬F(y,z)¬P(r)∨F(s,r)¬F(y,z)∨¬P(y)¬P(r)∨F(s,r)¬P(y)∨¬P(z)¬P(y)P(u)NIL{x/v,z/u}{x/s,y/r}{y/s,z/r}{y/z}{y/u}由于导出了空子句，故结论得证。2.42假设张被盗，公安局派出5个人去调查。案情分析时，贞察员A说：“赵与人民币中至少有一个人作案〞，贞察员B说：“人民币与孙中至少有一个人作案〞，贞察员C说：“孙与李中至少有一个人作案〞，贞察员D说：“赵与孙中至少有一个人与此案无关〞，贞察员E说：“人民币与李中至少有一个人与此案无关〞。如果这5个侦察员的话都是可信的，使用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。解：(1)先定义谓词和常量设C(x)表示x作案，Z表示赵，Q表示人民币，S表示孙，L表示李(2)将事实用谓词公式表示出来赵与人民币中至少有一个人作案：C(Z)∨C(Q)人民币与孙中至少有一个人作案：C(Q)∨C(S)孙与李中至少有一个人作案：C(S)∨C(L)赵与孙中至少有一个人与此案无关：¬(C(Z)∧C(S))，即¬C(Z)∨¬C(S)人民币与李中至少有一个人与此案无关：¬(C(Q)∧C(L))，即¬C(Q)∨¬C(L)(3)将所要求的问题用谓词公式表示出来，并与其否认取析取。设作案者为u，则要求的结论是C(u)。将其与其否)取析取，得：¬C(u)∨C(u)对上述扩大的子句集，按归结原理进展归结，其修改的证明树如下：C(C(Z)∨C(Q)¬C(Z)∨¬C(S)C(Q)∨¬C(S)C(Q)∨C(S)C(Q)¬C(u)∨C(u)C(Q){Q/u}因此，人民币是盗窃犯。实际上，本案的盗窃犯不止一人。根据归结原理还可以得出：C(S)∨C(L)C(S)∨C(L)¬C(Q)∨¬C(L)C(S)∨¬C(Q)C(Q)∨C(S)C(S)¬C(u)∨C(u)C(S)¬C(Q)∨¬C(L)C(S)∨C(L)C(Q)∨C(Q)∨C(S)C(S)∨¬C(Q)¬¬C(u)∨C(u)C(S)C(S){S/u}C(S)C(S)因此，孙也是盗窃犯。2.43设：能阅读的人是识字的；海豚不识字；有些海豚是很聪明的。请用归结演绎推理证明：有些很聪明的人并不识字。解：第一步，先定义谓词，设R(x)表示x是能阅读的；K(y)表示y是识字的；W(z)表示z是很聪明的；第二步，将事实和目标用谓词公式表示出来能阅读的人是识字的：(x)(R(x))→K(x))海豚不识字：(y)(¬K(y))有些海豚是很聪明的：(z)W(z)有些很聪明的人并不识字：(x)(W(z)∧¬K(x))第三步，将上述事实和目标的否认化成子句集：¬R(x))∨K(x)¬K(y)W(z)¬W(z)∨K(x))第四步，用归结演绎推理进展证明W(z)¬W(z)¬W(z)∨K(x))W(z)K(z)W(z)K(z)NILNIL确定性推理局部参考答案3.1什么是搜索有哪两大类不同的搜索方法两者的区别是什么解：像这种根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索可根据搜索过程是否使用启发式信息分为盲目搜索和启发式搜索，也可根据问题的表示方式分为状态空间搜索和与/或搜索盲目搜索是按预定的控制策略进展搜索，在搜索过程中获得的中间信息并不改变控制策略启发式搜索是在搜索中参加了与问题有关的启发性信息，用于指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程，并找到最优解。状态空间搜索是指用状态空间法来表示问题所进展的搜索。与/或搜索是指用问题归约法来表示问题时所进展的搜索。3.2什么是状态空间用状态空间表示问题时，什么是问题的解什么是最优解最优解唯一吗解：状态空间〔statespace〕是由一个问题的全部状态，以及这些状态之间的相互关系所构成的集合，它可用一个三元祖〔S,F,G〕来表示，其中,S为问题的所有初始状态的集合；F为操作的集合；G为目标状态的集合。由初始状态到目标状态所使用的算符序列就是该问题的一个解。使某目标函数到达最优值〔最大值或最小值〕的任一可行解，都称为该问题的一个最优解。最优解不唯一。3.3什么是与树什么是或树什么是与/或树什么是可解节点什么是解树解：把一个原问题分解为假设干个子问题可用一个“与树〞来表示。把一个原问题变换为假设干个子问题可用一个“或树〞来表示。如果一个问题既需要通过分解，有需要通过变换才能得到其本原问题，则其归约过程可用一个“与/或树〞来表示在与/或树中，满足以下三个条件之一的节点为可解节点：任何终止节点都是可解节点对“或〞节点，当其子节点中至少有一个为可解节点时，则该或节点就是可解节点对“与〞节点，只有当其子节点全部为可解节点时，该与节点才是可解节点。解树：由可解节点构成，并且有这些可解节点可以推出初始节点为可解节点的子树为解树。3.4在状态空间一般搜索过程中，open表与closed表的作用与区别是什么解：open表中存放待考察节点，close表存放考察过的节点。3.5有一农夫带一条狼，一只羊和一筐菜从河的左岸乘船到右岸，但受以下条件限制：〔1〕船太小，农夫每次只能带一样东西过河〔2〕如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜请设计一个过河方案，使得农夫、狼羊都能不受损失的过河，画出相应的状态空间图有一农夫带一条狼，一只羊和一框青菜与从河的左岸乘船倒右岸，但受到以下条件的限制：(1)船太小，农夫每次只能带一样东西过河；如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。请设计一个过河方案，使得农夫、浪、羊都能不受损失的过河，画出相应的状态空间图。题示：(1)用四元组〔农夫，狼，羊，菜〕表示状态，其中每个元素都为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。(2)把每次过河的一种安排作为一种操作，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。解：第一步，定义问题的描述形式用四元组S=〔f，w，s，v〕表示问题状态，其中，f，w，s和v分别表示农夫，狼，羊和青菜是否在左岸，它们都可以取1或0，取1表示在左岸，取0表示在右岸。第二步，用所定义的问题状态表示方式，把所有可能的问题状态表示出来，包括问题的初始状态和目标状态。由于状态变量有4个，每个状态变量都有2种取值，因此有以下16种可能的状态：S0=(0,0,0,0)，S1=(0,0,0,1)，S2=(0,0,1,0)，S3=(0,0,1，1)S4=(0,1,0,0)，S5=(0,1,0,1)，S6=(0,1,1,0)，S7=(0,1,1,1)S8=(1,0,0,0)，S9=(1,0,0,1)，S10=(1,0,1,0)，S11=(1,0,1,1)S12=(1,1,0,0)，S13=(1,1,0,1)，S14=(1,1,1,0)，S15=(1,1,1,1)其中，状态S3，S6，S7，S8，S9，S12是不合法状态，S0和S15分别是初始状态和目标状态。第三步，定义操作，即用于状态变换的算符组F由于每次过河船上都必须有农夫，且除农夫外船上只能载狼，羊和菜中的一种，故算符定义如下：L(i)表示农夫从左岸将第i样东西送到右岸〔i=1表示狼，i=2表示羊，i=3表示菜，i=0表示船上除农夫外不载任何东西〕。由于农夫必须在船上，故对农夫的表示省略。R(i)表示农夫从右岸将第i样东西带到左岸〔i=1表示狼，i=2表示羊，i=3表示菜，i=0表示船上除农夫外不载任何东西〕。同样，对农夫的表示省略。这样，所定义的算符组F可以有以下8种算符：L(0)，L(1)，L(2)，L(3)R(0)，R(1)，R(2)，R(3)第四步，根据上述定义的状态和操作进展求解。该问题求解过程的状态空间图如下：(0,0,0,0)(0,0,0,0)L(2)L(2)(1,0,1,0)(1,0,1,0)R(0)R(0)(0,0,1,0)(0,0,1,0)L(3)L(1)L(3)L(1)(1,0,1,1)(1,1,1,0)(1,0,1,1)(1,1,1,0)R(2)R(2)R(2)R(2)(0,0,0,1)(0,1,0,0)(0,0,0,1)(0,1,0,0)L(2)L(2)L(3)L(3)(1,1,0,1)(1,1,0,1)R(0)R(0)(0,1,0,1)(0,1,0,1)L(2)L(2)(1,1,1,1)(1,1,1,1)3.6广度优先搜索与深度优先搜索有何区别解：广度优先搜索先进先出，深度先进后出3.7圆盘问题。设有大小不等的三个圆盘A、B、C套在一根轴上，每个盘上都标有数字1、2、3、4，并且每个圆盘都可以独立的绕轴做逆时针转动，每次转动90°，其初始状态S0和目标状态Sg如图3.7所示，请用广度优先搜索和深度优先搜索，求出从S0到Sg的路径。CC12222222CC12222222BAAB42BAAB42234131231331412341312313314144444343初始状态S0目标状态Sg图3.7圆盘问题解：设用qA，qB和qC分别表示把A盘，B盘和C盘绕轴逆时针转动90º，这些操作〔算符〕的排列顺序是qA，qB，qC。应用广度优先搜索，可得到如下搜索树。在该搜索树中，重复出现的状态不再划出，节点旁边的标识Si，i=0,1,2,…，为按节点被扩展的顺序给出的该节点的状态标识。由该图可以看出，从初始状态S0到目标状态Sg的路径是S0→2→5→13(Sg)323221113334444233132314122344323141212434233114242413ABCqAqBqC331311224244qA322441311324qBqC413412332334123331313124422412344123412313324112244qC334213112244qA314241231234qB132314242413qC3.7题的广度优先搜索树S0S1S2S4S5S6S7S8S9S10S11S12即SgS3其深度优先搜索略。3.8图3.8是5个城市的交通图，城市之间的连线旁边的数字是城市之间路程的费用。要求从A城出发，经过其它各城市一次且仅一次，最后回到A城，请找出一条最优线路。A10B289C1163128D9E3.8交通费用图解：这个问题又称为旅行商问题〔travellingsalesmanproblem,TSP〕或货郎担问题，是一个较有普遍性的实际应用问题。根据数学理论，对n个城市的旅行商问题，其封闭路径的排列总数为：(n!)/n=(n-1)!其计算量相当大。例如，当n=20时，要穷举其所有路径，即使用一个每秒一亿次的计算机来算也需要350年的时间。因此，对这类问题只能用搜索的方法来解决。以以以下图是对图4-32按最小代价搜索所得到的搜索树，树中的节点为城市名称，节点边上的数字为该节点的代价g。其计算公式为g(ni+1)=g(ni)+c(ni,ni+1)其中，c(ni,ni+1)为节点ni到ni+1节点的边代价。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图3.8的最小代价搜索树图3.8的最小代价搜索树可以看出，其最短路经是A-C-D-E-B-A或A-B-E-D-C-A其实，它们是同一条路经。3.9为什么说深度优先搜索和代价树的深度优先搜索可以看成局部择优搜索的两个特例解：深度优先搜索、代价树的深度优先搜索以及局部优先搜索都是以子节点作为考察范围，但节点选择的标准不同。如果取估价函数f(n)=g(n)，则它将退化为代价树的深度优先搜索。如果取估价函数f(n)=d(n)，则它将退化为深度优先搜索。因此，深度优先搜索和代价树的深度优先搜索是局部择优搜索的两个特例。3.10何谓估价函数在估价函数中，g〔n〕和h〔n〕各起什么作用解：见教材P82页3.11设有如下构造的移动将牌游戏：BBWWE其中，B表示黑色将牌，W表是白色将牌，E表示空格。游戏的规定走法是：(1)任意一个将牌可移入相邻的空格，规定其代价为1；(2)任何一个将牌可相隔1个其它的将牌跳入空格，其代价为跳过将牌的数目加1。游戏要到达的目标是把所有W都移到B的左边。对这个问题，请定义一个启发函数h(n)，并给出用这个启发函数产生的搜索树。判别这个启发函数是否满足下界要求在求出的搜索树中，对所有节点是否满足单调限制解：设h(x)=每个W左边的B的个数，f(x)=d(x)+3*h(x)，其搜索树如下：f(x)=0+12=12f(x)=0+12=12BBWWEf(x)=1+12=13f(x)=1+12=13BBEWWf(x)=1+12=13f(x)=1+12=13BBWEWf(x)=2+12=14f(x)=2+12=14f(x)=2+9=11f(x)=2+9=11BBEWWBEWBWf(x)=3+9=12f(x)=3+9=12EBWBWf(x)=4+6=10f(x)=4+6=10WBEBWf(x)=5+3=8f(x)=5+3=8WBWBEf(x)=6+3=9f(x)=6+3=9WBWEBf(x)=7+0=7f(x)=7+0=7WBWEB3.12局部择优搜索与全局择优搜索的一样之处与区别是什么解：根据搜索过程中选择扩展节点的范围，启发式搜索算法可分为全局择优搜索算法和局部择优搜索算法。其中，全局择优搜索算法每当需要扩展节点时，总是从Open表的所有节点中选择一个估价函数值最小的节点进展扩展，局部择优搜索算法每当需要扩展节点时，总是从刚生成的子节点中选择一个估价函数值最小的节点进展扩展。3.13设有如图3.29所示的与/或树，请分别用与/或树的广度优先搜索和深度优先搜索求出解树。AABCDt2t3t4t1图3.29习题3.13的与/或树tC解：广度优先搜索：AABCDt2t3t4t1tC深度优先搜索：AABCDt2t3t4t1tC3.14设有如图3.30的与/或/树，请分别按和代价法及最大代价法求解树的代价。AABCDt2t3t4t1图3.30习题3.14的与/或树56217223E解：假设按和代价法，则该解树的代价为：h(A)=2+3+2+5+2+1+6=21假设按最大代价法，则该解树的代价为：h(A)=max{h(B)+5,h(C)+6}=max{(h(E)+2)+5,h(C)+6}=max{(max(2,3)+2)+5,max(2,1)+6}=max((5+5,2+6)=103.15设有如图3.31所示的博弈树，其中最下面的数字是假设的估值，请对该博弈树作如下工作：(1)计算各节点的倒推值；利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。图3.图3.31习题3.15的博弈树305-336-2354-3068-3369S0ABCDEFGHIJKLNM解：各节点的倒推值和剪枝情况如以以以下图所示：习题3.15的倒推值和剪枝情况习题3.15的倒推值和剪枝情况305-336-2354-3068-336≤0≥0≤0≤-39≤3≥3≤4≥4≤4≥4≤-3≤6≥6S0ABCDEFGHIJKMNL搜索策略局部参考答案4.1什么是计算智能它包括哪些主要分支解：计算智能是借鉴仿生学的思想，基于对生物体的构造、进化、行为与机理的认识，以模型为根基，以分布、并行、仿生计算为特征去模拟生物体和人类的智能；P974.2请说明计算智能〔CI〕、人工智能〔AI〕及生物智能〔BI〕之间的关系。解：贝兹德克将智能和神经网络都分为计算的，人工的和生物的三个层次，底层是计算智能〔CI〕，它通过数值计算来实现的；中层人工智能〔AI〕，它是通过生物神经系统来实现的；顶层是生物智能〔BI〕，它是通过生物神经系统来实现的。4.3生物神经元由哪几局部组成各局部的功能是什么解：生物神经元由细胞体，轴突和树突三个主要局部组成细胞体是神经元主体，用于处理有树突承受的其他神经元传来的信号；轴突是用来向外传递神经元产生的输出电信号；树突是神经元输出端，用于接收从其他神经元的突触传来的信号。P994.4什么是人工神经元它有哪几种主要模型解：人工神经元是对生物神经元的抽象和模拟。它主要有以下几种模型：〔1〕阈值型〔2〕分段成性型〔3〕S型〔4〕子阈累积型4.5什么是人工神经网络它有哪些联结方式解：人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。它有几种联结方式：前馈网络和反响网络。4.6人工神经网络的典型模型有哪几种简述其中的两种主要模型。解：人工神经网络的典型模型：〔1〕感知器模型〔2〕BP网络模型〔3〕hopfield网络模型P1044.7什么是进化计算它包括哪些主要内容解：进化计算以达尔文进化论的“物竞天择，适者存在〞作为算法的进化规则，并结合孟德尔的遗传变异理论，将生物进化过程中的繁殖，变异，竞争和选择引入到算法中。4.8什么是遗传算法简述其基本思想和基本构造。解：遗传算法是在模拟自然界生物遗传进化过程中形成的一种自适应优化的概率搜索算法。遗传算法的基本思想是用模拟生物和人类进化的方法来求解复杂问题遗传算法的基本构造：染色体编码，初始种群设定，适度函数设定，遗传操作设计等P1124.9什么是种群什么是个体什么是染色体个体和染色体之间的关系是什么解：种群是指用遗传算法求解问题时，初始给定的多个解的集合，它是问题解空间的子集个体是指种群中的单个元素，它通常是由一个用于描述其基本遗传构造的数据构造来表示染色体是对个体进展编码后所得到的编码串。4.10什么是遗传编码有哪几种常用的编码算法解：遗传编码是指把实际问题的构造变换为遗传算法的染色体构造。常用的遗传编码有二进制编码，格雷编码，实数编码和字符编码等。4.11什么是适应度函数常用的适应度函数有哪几种解：适应度函数是一种用来对种群中各个个体的环境适应性进展度量的函数。其函数值决定着染色体的优劣程度，是遗传算法实现优胜劣汰的主要依据。常用的适用度函数有〔1〕原始适应度函数〔2〕标准适应度函数等4.12什么是选择操作常用的选择操作有哪几种解：选择操作是指根据选择概率按某种策略从当前种群中挑选出一定数目的个体，使它们能够有更多的时机遗传到下一代中，常用的选择策略可分为比例选择，排序选择和竞技选择三种类型。4.13什么是穿插操作常用的穿插操作有哪几种解：穿插选择是指按照某种方式对选择的父代个体的染色体的局部基因进展交配重组，从而形成新的个体。常用的穿插操作有二进制值穿插和实值穿插两种。4.14什么是变异操作常用的变异操作有哪几种解：变异操作是指对选择中个体的染色体中的某些基因进展变动，以形成新的个体。常用的变异操作有二进制值变异和实值变异两种。4.15设种群规模为4，采用二进制编码，适应度函数f〔x〕=，初始种群如表4.19所示。编号个体串x适应度百分比累计百分比选中次数1010100100411001201117假设遗传操作规定如下：选择概率=1,选择操作用轮盘赌算法，且依次生成的4个随机数分别是0.42,0.16,0.89和0.71；穿插概率=1，穿插算法为单点穿插，穿插点为3，穿插顺序按个体在种群中的顺序；变异概率=0。请完成本轮选择，穿插和变异操作，并给出所得到的下一代种群。编号个体串x适应度百分比累计百分比选中次数10101010032.3632.36101004165.1837.54011001214444.6084.142011174915.861001解：〔1〕本次选择后所得到的新的种类为=1100，=1010，=0111，=1100〔2〕编号个体串交对象穿插位子代适应值11003110014410103101010001113011036110031101169=0=1100=1010=0110=11014.16什么是模糊性它与随机性有什么区别请举出日常生活中的例子。解：人们把因没有严格边界划分而无法准确刻画的现象称为模糊现象。随机性是偶然性的一种形式，只有某概率的事件集合中的各个事件所表现出来的不确定性。4.17请说明模糊概念、模糊集及隶属函数三者之间的关系。解：模糊集是一种用来描述模糊现象和模糊概念的数学工具。一个模糊集与其隶属函数之间是一一对应关系，即一个模糊集只能有一个隶属函数来刻画，一个隶属函数也只能刻画一个模糊集。4.18设某小组有5个同学，分别为S1,S2,S3,S4,S5。假设对每个同学的“学习好〞程度打分：S1:95S2:85S3:80S4:70S5:90这样就确定了一个模糊集F，它表示该小组同学对“学习好〞这一模糊概念的隶属程度，请写出该模糊集。解：对模糊集为F，可表示为：F={0.9/S1,0.8/S2,0.7/S3,0.6/S4,0.85/S5}4.19设有论域U={u1,u2,u3,u4,u5}并设F、G是U上的两个模糊集，且有F=0.9/u1+0.7/u2+0.5/u3+0.3/u4G=0.6/u3+0.8/u4+1/u5请分别计算F∩G，F∪G，﹁F。解：F∩G=(0.9∧0)/u1+(0.7∧0)/u2+(0.5∧0.6)/u3+(0.3∧0.8)/u4+(0∧1)/u5=0/u1+0/u2+0.5/u3+0.3/u4+0/u5=0.5/u3+0.3/u4F∪G=(0.9∨0)/u1+(0.7∨0)/u2+(0.5∨0.6)/u3+(0.3∨0.8)/u4+(0∨1)/u5=0.9/u1+0.7/u2+0.6/u3+0.8/u4+1/u5﹁F=(1-0.9)/u1+(1-0.7)/u2+(1-0.5)/u3+(1-0.3)/u4+(1-0)/u5=0.1/u1+0.3/u2+0.5/u3+0.7/u4+1/u54.20何谓模糊关系它若何表示解：模糊集上的模糊关系是对普通集合上确实定关系的扩大。在普通集合中，关系是通过笛卡尔乘积定义的4.21设有如下两个模糊关系：请写出R1与R2的合成R1οR2。解：R(1,1)=(0.3∧0.2)∨(0.7∧0.6)∨(0.2∧0.9)=0.2∨0.6∨0.2=0.6R(1,2)=(0.3∧0.8)∨(0.7∧0.4)∨(0.2∧0.1)=0.3∨0.4∨0.1=0.4R(2,1)=(1∧0.2)∨(0∧0.6)∨(0.4∧0.9)=0.2∨0∨0.4=0.4R(2,2)=(1∧0.8)∨(0∧0.4)∨(0.4∧0.1)=0.8∨0∨0.1=0.8R(3,1)=(0∧0.2)∨(0.5∧0.6)∨(1∧0.9)=0.2∨0.6∨0.9=0.9R(3,2)=(0∧0.8)∨(0.5∧0.4)∨(1∧0.1)=0∨0.4∨0.1=0.4因此有4.22设F是论域U上的模糊集，R是U×V上的模糊关系，F和R分别为：求模糊变换FοR。解：={0.1∨0.4∨0.6,0.3∨0.6∨0.3,0.4∨0.6∨0}={0.6,0.6,0.6}4.23什么是等价类什么是等价划分解：等价类设B⊆A对任意对象X∈U，关于B的等价类［X］＝｛Y∈U｜〔X，Y〕∈IND〔B〕｝等价类的集合称为等价划分4.24什么是上近似什么是下近似若何由上近似和下近似定义边界区域若何由边界区域定义粗糙集解：近似：变X⊆U，B⊆AX对B的下近似B〔x〕可定义为X所包含的关于B的所有等价类的并集B〔x〕=U{[x]|[x]∈x}X对B的上近似B〔x〕可定义为X交集非空的关于B的所有等价类的并集B〔x〕=U{[x]|[x]∩X≠∅}设x⊆U，B⊆A，对象集X关于属性集B的边界区域定义为BN(x)=B〔x〕-B〔x〕设x⊆U，B⊆A，由对象集X关于属性集B的边界区域的定义，假设BN(x)≠∅，则称BN(x)是对象集x关于属性集B的粗糙集4.25什么是决策表约简决策表约简主要有哪几个阶段解：决策约简表是指化简决策表中的条件属性和属性值，使决策表在保持原有决策能力的同时具有较少的条件属性和属性值决策表约简有以下几个阶段〔1〕一致性检查〔2〕属性约简〔3〕属性值约简4.26什么是清楚矩阵清楚矩阵的作用是什么解：对信息系统IS=〔u,a,v,f〕,令u={u，u，u，u...u，},n=|u|为u、中元素个数则IS关于属性集A的清楚矩阵M〔IS〕是一个n×n阶矩阵，且矩阵元素定义为m={a∈A|fa〔ui〕≠fa〔uj〕}〔i，j=1,2,3...n〕构造清楚矩阵可得到约简核4.27设决策表如表4.20所示，求该决策表的清楚矩阵。其中a，b，c，d为条件属性，e为决策属性。AUabcde1021000121202100022211210解：∅acdeaadeb∅acdeceabcde∅adeab∅abde∅4.28设化简后的决策表如以以下图，请分别求该决策表的核值表和约简表。AUace120011220022解：属性集A的清楚矩阵∅aceaae∅acece∅ae∅约简核的构造CORE〔A〕={a}与约简核交集为空的mij有{c，e}选择e属性参加到约简核得到一个约简{a，e}AUace1x00x12x00x2计算智能局部参考答案5.1什么是不确定性推理为什么要采用不确定推理解：P137页5.2不确定性推理中需要解决的基本问题有哪些解：〔1〕不确定性的表示〔2〕不确定性的匹配〔3〕组合证据不确定性的计算〔4〕不确定性的更新〔5〕不确定性结论的合成5.3不确定性推理可以分为哪几种类型解：按数值的方法类型划分，可分为基于概率论的有关理论开展起来的方法和基于模糊逻辑理论开展起来的方法。按是否采用数值的方法划分可分为数值方法和非数值方法两大类型。5.4何谓可信度由规则强度CF(H,E)的定义说明它的含义。解：可信度是指人们根据以往经历对某个事物或现象为真的程度做出的一个判断。5.5设有如下一组推理规则:r1:IFE1THENE2(0.6)r2:IFE2AND