人工智能期末复习题

【本材料—仅供参考】——（6）班by：cyjPAGE17-08-12-12《人工智能期末复习题》1．群智能与脑智能：脑智能是一种个体智能，是宏观心理层次上高级的智能。群智能是一种社会智能（系统智能），属于微观生理层次上低级的神经元。2．计算智能与符号智能：符号智能就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。计算智能就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能。3．搜索：顾名思义，就是从初始节点出发，沿着与之相连的边试探地前进，寻找目标节点的过程(也可以是反向进行)。4．知识：就是人们对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识，知识还包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。5．自然计算：就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法。6．机器学习：顾名思义，机器学习就是让计算机模拟人的学习行为，或者说让计算机也具有学习的能力。7．模式识别：则指的是用计算机进行物体识别。8．决策树学习：决策树是一种知识表示形式，构造决策树可以由人来完成，但也可以由机器从一些实例中总结、归纳出来，即机器学习而得。机器学习决策树也就是所说的决策树学习。9．从系统结构看，智能计算机分为智能硬件平台和智能操作系统两大部分。10．人工智能的三个最基本、最核心的技术实现人工智能的方法虽然很多，但归纳起来，“表示”、“运算”、“搜索”则是人工智能的三个最基本、最核心的技术。11．从所承担的工作和任务性质来看，Agent的分类：信息型Agent、合作型Agent、接口型Agent、移动型Agent等。12．用计算机来实现状态图的搜索，有两种最基本的方式：树式搜索和线式搜索。13．智能机器人至少应具备哪四种机能？感知机能——获取外部环境信息以便进行自我行动监视的机能；运动机能——施加于外部环境的相当于人的手、脚底动作机能；思维机能——求解问题的认识、推理、判断机能；人—机通信机能——理解指示命令、输出内部状态，与人进行信息交换的机能。14．知识获取大体哪三种途径：(1)人工获取(2)半自动获取(3)自动获取15．知识发现主要有这些方法：(1)统计方法(2)机器学习方法(3)粗糙集及模糊集(4)智能计算方法(5)可视化16．从模拟的智能层次和所用的方法看，人工智能可分为符号智能和计算智能两大主要分支领域。17．PRPLOG语言的三种语句分别是：事实、规则和问题。18．产生式系统由三部分组成：产生式规则库、推理机和动态数据库，产生式规则库推理机产生式规则库推理机动态数据库

19．机器定理证明有四个主要方法：(1)自然演绎法；(2)判定法；(3)定理证明器；(4)计算机辅助证明。20．在启发式搜索所使用的估价函数f(x)中，g(x)和h(x)各起什么作用？g(x)为从初始节点So到节点x已经付出的代价。利用启发函数h(x)制导的启发式搜索,实际是一种深度优先的搜索策略。21．什么是Agent，简述Agent基本特性。Agent指的是一种实体，而且是一种具有智能的实体。这种实体可以是智能软件、智能设备、智能机器人或智能计算机系统等等，甚至也可以是人。Agent应具有如下基本特性：(1)自主性：亦称自治性,即能够在没有人或别的Agent的干预下,主动地自发地控制自身的行为和内部状态,并且还有自己的目标或意图。(2)反应性：即能够感知环境,并通过行为改变环境。(3)适应性：即能根据目标、环境等的要求和制约作出行动计划,并根据环境的变化,修改自己的目标和计划。(4)社会性：即一个Agent一般不能在环境中单独存在,而要与其他Agent在同一环境中协同工作。22．何为不确定性？不确定性有哪些类型？在信息和知识中，含有不肯定、不可靠、不准确、不确切、不精确、不严格、不严密、不完全甚至不一致的成分，现在人们一般或者习惯上将这些信息特征统称为不确定性。不确定性有：(狭义)不确定性、不确切性(模糊性)、不完全性、不一致性和时变性等几种类型。23．什么是专家系统，专家系统包括哪些基本部分？每一部分的主要功能是什么？顾名思义，专家系统(ES)就是能像人类专家一样解决困难、复杂的实际问题的计算机(软件)系统。专家系统包括以下几个基本部分：(及各自的主要功能)(1)知识库：通常以一个个文件的形式存放于外部介质上，专家系统运行时将被调入内存。知识库中的知识通常就是按照知识的表示形式、性质、层次、内容来组织的，构成了知识库的结构。(2)推理机：实现(机器)推理。包括通常的逻辑推理或基于产生式的操作。(3)动态数据库：它是存放初始证据事实、推理结果和控制信息的场所，它只在系统运行期间产生、变化和撤消。(4)人机界面：用户与专家系统的交互界面，并输出结果以及对系统的行为和最终结果做出适当解释。(5)解释模块：向用户解释专家系统的行为和结果。(6)知识库管理系统：主要在专家系统的开发阶段使用，但在专家系统的运行阶段也要经常用来对知识库进行增、删、改、查等各种管理工作。24．请简述遗传算法的三种遗传操作。选择-复制(selectionreproduction)操作是模拟生物界优胜劣汰的自然选择法则的一种染色体运算,就是从种群中选择适应度较高的染色体进行复制,以生成下一代种群。交叉(crossover)亦称交换、交配或杂交,就是互换两个染色体某些位上的基因。变异(mutation)亦称突变,就是改变染色体某个(些)位上的基因。25．实现机器的自然语言理解都涉及的工作有：(1)语法分析；(2)语义分析；(3)语用分析。26．设有如图所示的一棵与或树，请指出解树；并分别按和代价及最大代价求解树代价；然后，指出最优解树。解：由左边的解树可得：按和代价：g(D)＝4=1+2+1g(A)=7=1+2+1+3g(So)=12=7+5按最大代价：g(D)＝2，g(A)=5，g(So)=10由右边的解树可得：g(E)＝∞，g(B)＝∞∴So→A→D为最优解树即左边为最优解树。

27.设有如下一组规则：r1：ifE1thenE2(0.6)r2：ifE2andE3thenE4(0.8)r3：ifE4thenH(0.7)r4：ifE5thenH(0.9)且已知CF(E1)=0.5，CF(E3)=0.6，CF(E5)=0.4用确定性理论求CF(H)。解：CF(E2)=0.5×0.6CF(E4)=0.8×min(0.3，0.6)=0.8×0.3=0.24∵CF(H)1=0.24×0.7=0.168≥0CF(H)2=0.9×0.4=0.36≥0∴CF(H)=CF(H)1+CF(H)2－CF(H)1CF(H)2=0.168+0.36－0.168×0.36=0.528－0.06048=0.4675228．设有如下一组产生式规则和证据事实，试用确定性理论求出CF(E)。规则:①ifAthenB(0.9)②ifBandCthenD(0.8)③ifAandCthenD(0.7)④ifBorDthenE(0.6)事实：A，CF(A)=0.8；C，CF(C)=0.9解：由规则①得：CF(B)=0.9×0.8=0.72由规则②得：CF(D)1=0.8×min{0.72，0.9}=0.8×0.72=0.576由规则③得：CF(D)2=0.7×min{0.8，0.9}=0.7×0.8=0.56从而CF(D)=CF(D)1+CF(D)2－CF(D)1×CF(D)2=0.576+0.56－0.576×0.56=0.81344由规则④得：CF(E)=0.6×max{0.72，0.81344}=0.6×0.81344=0.48806429．设已知：（1）凡是清洁的东西就有人喜欢；（2）人们都不喜欢苍蝇。用归结原理证明：苍蝇是不清洁的。clear(y),like(x,y)已知：①clear(y)→like(x,y)②like(x,c)结论：③clear(c)证明：①clear(y)∨like(x,y)②like(x,c)③clear(c)④clear(c){c/y}⑤□③④30．某公司招聘工作人员，有A,B,C三人应聘，经面试后，公司表示如下想法：（1）三人中至少录取一人（2）如果录取A而不录取B,则一定录取C（3）如果录取B,则一定录取B试用归结原理求证：公司一定录取CP(x)：录取x.①P(A)∨P(B)∨P(C)②P(A)∧P(B)→P(C)③P(B)→P(C)结论：P(C)G.证明：①P(A)∨P(B)∨P(C)②P(A)∨P(B)∨P(C)③P(B)∨P(C)④P(C)(G)⑤P(B)∨P(C)①②⑥P(C)③⑤⑦□④⑥31．求下面谓词公式的子句集，要求写出具体步骤。（1）解：

（2）(P102例5.7)解：或P(x,f(x))∨Q(x,g(x))P(y,f(y))∨R(y,g(y))为原谓词公式的字句集。 32．证明G是否可肯定是F1，F2的逻辑结论。要求写出求解过程。解：①P(x)∨Q(y)∨L(x,y)F1F2②P(b)F2③P(z)∨L(w,z)G④R(a)①⑤{a/y}G⑤Q(a)②⑥{b/x}⑥P(x)∨L(x,a)③⑦{a/z}⑦L(b,a)④⑧⑧R(a)⑨□33．把下列语句用语义网络表示(1)即“某个学生读过《三国演义》”，其语义网络表示为图如下：谓词公式的语义网络student谓词公式的语义网络studentreadbookxread1三国演义subjectobjectISAISAISA(2)即“每个学生读过《三国演义》”，其语义网络表示为图如下：GSGSstudentreadx三国演义subjectobjectISA分块语义网络Rread1bookISAISAISAF1．什么是人工智能？发展过程中经历了哪些阶段？解：人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门正在发展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的，目前正处于发展阶段尚未形成完整体系。发展过程中经历的阶段有：第一阶段（40年代中～50年代末）神经元网络时代第二阶段（50年代中～60年代中）通用方法时代第三阶段（60年代中～80年代初）知识工程时代第四阶段（80年代中～90年代初）新的神经元网络时代第五阶段（90年代初～现在）海量信息处理与网络时代2．人工智能研究的基本内容是什么？解：基本内容是：搜索技术、知识表示、规划方法、机器学习、认知科学、自然语言理解与机器翻译、专家系统与知识工程、定理证明、博弈、机器人、数据挖掘与知识发现、多Agent系统、复杂系统、足球机器人、人机交互技术等。3．人工智能主要有哪几大研究学派？解：（１）符号主义学派：由心理学途径产生，符号主义认为人工智能起源于数理逻辑，人类认识（智能）的基本元素是符号，而智能行为则是符号运算的结果。（２）连接主义学派：由生理学途径产生，连接主义又称为仿生学派，认为人工智能的基本元素是神经元，智能产生于大量神经元的并行分布式联结之中，而智能行为则是联结计算的结果。（３）行为主义学派：由生物演化途径产生，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。４．人工智能有哪些主要的研究领域？解：（１）问题求解（２）逻辑推理与定理证明（３）自然语言理解（４）自动程序设计（５）专家系统（６）机器学习（７）神经网络（８）机器人学（９）模式识别（１０）机器视觉（１１）智能控制（１２）智能检索（１３）智能调度与指挥（１４）分布式人工智能与Ａｇｅｎｔ（１５）计算智能与进化计算（１６）数据挖掘与知识发现（１７）人工生命（１８）系统与语言工具1设有如下问题：（1）有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E，如图所示；（2）某人从A地出发，去其它四个城市各参观一次后回到A;（3）找一条最短的旅行路线请用产生式规则表示旅行过程。解：=1\*GB3①综合数据库（x）(x)中x可以是一个字母，也可以是一个字符串。=2\*GB3②初始状态（A）=3\*GB3③目标状态（Ax1x2x3x4A）=4\*GB3④规则集：r1:IFL(S)=5THENGOTO(A)r2:IFL(S)<5THENGOTO(B)r3:IFL(S)<5THENGOTO(C)r4:IFL(S)<5THENGOTO(D)r5:IFL(S)<5THENGOTO(E)其中L(S)为走过的城市数，GOTO(x)为走向城市x=5\*GB3⑤路线如下图所示:(A)(A)(AB)(AC)(AD)(AE)(ACB)(ACD)(ACE)(ACDB)(ACDE)(ACDEB)(ACDEBA)751010769108107起始目标最短旅行路线为：A->C->D->E->B->A总距离为5+6+8+10+7=362神州大学和东方大学两校篮球队在东方大学进行一场比赛，结局的比分是85：89，用语义网络表示。1张某被盗，公安局派出五个侦察员去调查。研究案情时，侦察员A说“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员B说“钱与孙中至少有一人作案”；侦察员C说“孙与李中至少有一人作案”；侦察员D说“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦察员E说“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这五个侦察员的话都是可信的，试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。解：第一步：将5位侦察员的话表示成谓词公式，为此先定义谓词。 设谓词P(x)表示是作案者，所以根据题意：A:P(zhao)∨P(qian)B:P(qian)∨P(sun)C:P(sun)∨P(li)D:﹁P(zhao)∨﹁P(sun)E:﹁P(qian)∨﹁P(li)以上每个侦察员的话都是一个子句。第二步：将待求解的问题表示成谓词。设y是盗窃犯，则问题的谓词公式为P(y)，将其否定并与ANSWER(y)做析取：﹁P(y)∨ANSWER(y)第三步：求前提条件及﹁P(y)∨ANSWER(y)的子句集，并将各子句列表如下：P(zhao)∨P(qian)P(qian)∨P(sun)P(sun)∨P(li)﹁P(zhao)∨﹁P(sun)﹁P(qian)∨﹁P(li)﹁P(y)∨ANSWER(y)第四步：应用归结原理进行推理。P(qian)∨﹁P(sun)(1)与(4)归结P(zhao)∨﹁P(li)(1)与(5)归结P(qian)∨﹁P(zhao)(2)与(4)归结P(sun)∨﹁P(li)(2)与(5)归结﹁P(zhao)∨P(li)(3)与(4)归结P(sun)∨﹁P(qian)(3)与(5)归结P(qian)(2)与(7)归结P(sun)(2)与(12)归结ANSWER(qian)(6)与(13)归结，σ={qian/y}ANSWER(sun)(6)与(14)归结,σ={sun/y}所以，本题的盗窃犯是两个人：钱和孙。2任何兄弟都有同一个父亲，John和Peter是兄弟，且John的父亲是David，问Peter的父亲是谁？解：第一步：将已知条件用谓词公式表示出来，并化成子句集。那么，要先定义谓词。定义谓词：设Father(x,y)表示x是y的父亲。设Brother(x,y)表示x和y是兄弟。将已知事实用谓词公式表示出来：F1:任何兄弟都有同一个父亲。(x)(y)(z)(Brother(x,y)∧Father(z,x)→Father(z,y))F2:John和Peter是兄弟。Brother(John,Peter)F3:John的父亲是David。Father(David,John)将它们化成子句集，得S1={﹁Brother(x,y)∨﹁Father(z,x)∨Father(z,y),Brother(John,Peter),Father(David,John)}第二步：把问题用谓词公式表示出来，并将其否定与谓词ANSWER做析取。设Peter的父亲是u，则有：Father(u,Peter)将其否定与ANSWER做析取，得 G:﹁Father(u,Peter)∨ANSWER(u)第三步：将上述公式G化为子句集S2，并将S1和S2合并到S。S2={﹁Father(u,Peter)∨ANSWER(u)}S=S1∪S2将S中各子句列出如下：（1）﹁Brother(x,y)∨﹁Father(z,x)∨Father(z,y)（2）Brother(John,Peter)（3）Father(David,John)（4）﹁Father(u,Peter)∨ANSWER(u)第四步：应用归结原理进行归结。（5）﹁Brother(John,y)∨Father(David,y)（1）与（3）归结，σ={David/z,John/x}（6）﹁Brother(John,Peter)∨ANSWER(David) （4）与（5）归结，σ={David/u,Peter/y}（7）ANSWER(David)（2）与（6）归结第五步：得到了归结式ANSWER(David)，答案即在其中，所以u=David,即Peter的父亲是David。1图4-1是五城市间的交通路线图，A城市是出发地，E城市是目的地，两城市间的交通费用（代价）如图中数字所示。求从A到E的最小费用交通路线。图4-1图4-1解：先将交通图转换为代价树，如图4-2所示。若用g(x)表示从初始节点s0到节点x的代价，用c(x1,x2)表示从父节点x1到子节点x2的代价，则有：g(x2)=g(x1)+c(x1,x2)AAC1B1D11D2E1E2B2E4C2E33423454523图4-2方法一：代价树的广度优先搜索（扩展节点ｎ，将其子节点放入open表中，计算各子节点的代价，并按各节点的代价对open表中全部节点按从小到大的顺序进行排序（队列））步骤如下：图4-3-1图4-3-1图4-3-2图4-3-2图图4-3-3图4-3-4图4-3-4图4-3-5图4-3-5所以，最优路径为A->C->D->E方法二：代价树的深度优先搜索（不一定是最优解）（扩展节点ｎ，将其子节点按代价从小到大的顺序放到open表的首部（栈））步骤如下：AAC1B143图4-4-1虽然D1的代价大于B1的代价，但按照代价树的深度优先搜索策略，要对D1进行扩展，放入closed表中（若按代价树的广度优先搜索，要对B1、D1排序，先扩展B1）4虽然D1的代价大于B1的代价，但按照代价树的深度优先搜索策略，要对D1进行扩展，放入closed表中（若按代价树的广度优先搜索，要对B1、D1排序，先扩展B1）435AC1B1D12图4-4-24435AC1B1D18图4-4-3934E2B2E为目标节点，E2->D1->C1->A所以路径为A->Ｃ->Ｄ->Ｅ注：该题代价树的深度优先搜索与代价树的广度优先搜索的结果相同，但这只是巧合。一般情况下，这两种方法得到的结果不一定相同。另外，由于代价树的深度优先搜索有可能进入无穷分支的路径，因此它是不完备的。２如下图４-5所示，分别用代价树的广度优先搜索策略和代价树的深度优先搜索策略，求A到E的最短费用路径。图４－５图４－５ＡＣＢＤＥ６５６７８７解：先将其化成代价树,如图4-6：D1D165ＡＢ1C1D2E1C2E2B2E3E466577788图4-6(1)代价树的广度优先搜索,步骤如下：AAB1C167图图4-7-1B1B1C167D1A511图图4-7-25B15B1C16D1A11D2E17781415图图4-7-3E为目标节点，路径为A->C->E，代价为15。（2）代价树的深度优先搜索,步骤如下：B1C1B1C167D1A511C2E2761817B1C167D1A511图4-8-2图4-8-2图4-8-1虽然C1代价低于D1，但按照代价树的深度优先搜索策略，对D1进行扩展，放入closed表中，因为B1扩展的节点为D1，而C1是A节点扩展得到的。E出栈，为目标节点，结束。故解路径为A->B->D->E,代价为17，不是最优解。注：深度优先搜索是不完备的，即使问题有解，也不一定能求得解。得到的解也不一定是最优解（因为是局部优先搜索）。3下图是五城市间的交通费用图，若从西安出发，要求把每个城市都访问一遍，最后到达广州，请找一条最优路线。边上的数字是两城