人工智能复习提纲.docx

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1、人工智能复习题(09T0学年)编者:刘建华福建师范高校数学与计算机学院智能计算教研室基础题一.选择题:1 .人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的 测试模型,请问这个科学家是()A.明斯基 B.扎德 C.图林 D .冯诺依曼2 .要想让机器具有智能,必需让机器具有学问。因此,在人工智能中有一个讨论领域, 主要讨论计算机如何自动猎取学问和技能,实现自我完善,这门讨论分支学科叫()。A.专家系统 B.机器学习 C.神经网络 D.模式识别3 .设论域U= ui, 112, U3,两个模糊集为:A=0. 3/ui+0. 5/u2+0. 2/u3B=0. 5/ui+0

2、. 8/u2+0. 4/u3采用海明距离公式算得两个模糊集的匹配度为()A. 0.233B. 0.237 C. 0.6 D. 0.34 .对论域 U= 0, 1, 2, 3, 4, 5),定义:“大” =0.01/1+0. 1/2+0. 4/3+0. 81/4+1/5,则在有点大中,4的隶属度为 ()A. 0.6561 B. 0.729 C. 0.9 D. 0.81.人工智能学家夏克提出了概念依靠理论,其基本思想是:把人类生活中各类故事情节 的基本概念抽取出来,构成一组原子概念,确定这些原子概念间的相互依靠关系,然 后把全部故事情节都用这组原子概念及其依靠关系表示出来。基于这个理论提出的一 个

3、学问表示方法是()A.框架表示法B.语义网络表示法C.脚本表示法D.产生表示法5 .下列哪个不是进化算法(evolutionary computation)()。A.遗传算法 B.进化编程 C.粒子群优化算D.神经网络6 .将学问的表示与如何使用这些学问的掌握均表述在求解问题中,这种学问表示法叫做 )A、语义网络法 B、过程表示法 C、剧本表示法 D、框架表示法7 .已知问题的初始描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;子问题 再变成子子问题,至到有些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。这种学 问表示法叫()A、状态空间法 B、问题归约法C、谓词规律法 D、语义网络法8 .

4、当你去伴侣家吃晚饭并经过路旁的卖花亭,对于“你的仆人是否喜爱花? ”并不清晰, 但打算还是卖了花送给你仆人,这个过程你采纳什么推理()纪录号所购物品清单1啤酒、尿布,婴儿爽身粉,面包,雨伞, 1 2尿布,婴儿爽身粉3啤酒、尿布,牛奶4尿布,啤酒,洗衣粉5啤酒,牛奶,可乐饮料2. (1)画出一个决策树,符合下列前14项数据的分类,依据你的决策树对第15项作出决 策(2)怎样才可能找一个最简洁决策树?DayOutlookTemperatureHumidityWindPlayTennis1SunnyHotHighWeakNo2SunnyHotHighStrongNo3OvercastHotHighW

5、eakYes4RainMildHighWeakYes5RainCoolNormalWeakYes6RainCoolNormalStrongNo7OvercastCoolNormalStrongYes8SunnyMildHighWeakNo9SunnyCoolNormalWeakYes10RainMildNormalWeakYes11SunnyMildNormalStrongYes12OvercastMildHighStrongYes13OvercastHotNormalWeakYes14RainMildHighStrongNo15Rai nMi 1 dHighweakYes(1)(2)在构造树

6、时,从根到开头,每选择一个节点,依据节点的信息增益计算,先选择增益 少的节点,这样构造的树可能更简洁。3.下表是对加何种油的调查表.年龄收入种族信誉加何种油老低亚裔良Supreme老高白人良Regular中中西班牙良Plus中低非洲优Supreme青高白人优Regular青中亚裔优Plus青高亚裔良Regular行高非洲优Regular老中西班牙良Plus高西班牙良Regular上面数据中,决策属性为“加何种油”.其它属性为用来推断的属性.A.现构造一个决策树,需要在年龄收入种族信誉四个属性中,选择一个属性来构造根结点.依据你的观看:对于“年龄”与“收入”这两个属性,你认为选择哪个属性更好?为

7、什么?B.依据ID3算法,计算属性”信誉”的条件燧(列出计算数值式,未必计算最终值.)C.依据你的计算或观看,构造一棵尽量好的决策树(使树的结点尽量少为好)查找资料,书写一篇小综述文章(依据自己的理解,考试时书面写出)(占卷面50%)围绕以下内容(供参考):其实际讨论意义,起源的时间,主要创造人和讨论者,核心内容或算法过程,其主要应用领域,其存在问题,需要改进的地方,有哪些国内的讨论小组,或主要的资料网站。1 .遗传算法2 .人工生命3 .蚁群算法4 .专家系统5 .粒子群算法6 .分类算法(一种)7 .聚类算法(一种)8 .机器人及其他自己了解人工智能内容:例如,自然语言理解,智能搜寻引擎,

8、智能谈天机器人等等A、精确推理B、缺省推理 C、贝叶斯推理 D、模糊推理10 .产生式系统的推理不包括()A、正向推理B、逆向推理C、双向推理D、简洁推理11 .神经网络讨论属于下列()学派A、符号主义B、连接主义 C、行为主义I)、都不是12 .下列哪个不是人工智能的讨论领域()A、机器证明B、模式识别C、人工生命 D、编译原理13 .自然语言理解过程的层次不包括:A.词法分析B.句法分析C.背景分析D.语义分析.遗传算法是1975年由科学家()提出来的A、图林 B、霍兰德 C、明斯基 D、香农14 .子句PvQ和P经过消解以后,得到()A、 PB、 QC、PD、 PvQ15 .讨论如何从大

9、量数据中猎取学问性信息这样的一门讨论领域叫做()。A、数据挖掘B、机器学习C、神经网络 D、智能检索16 .DM表示是()A、人工神经网络B、人工模式识别C、数据挖掘D、生物神经网络17 .在图搜寻中,选择最有盼望的节点作为下一个要扩展的节点,这种搜寻方法叫做()A、宽度搜寻B、深度搜寻C、有序搜寻D、广义搜寻18 .在公式(7丫)0*小6,丫)中,存在量词是在全称量词的辖域内,我们允许所存在的x 可能依靠于y值。令这种依靠关系明显地由函数g(y)所定义,它把每个y值映射到存 在的那个X。这种函数叫做()A、依靠函数B、Skolem函数 C、打算函数 D、多元函数19 .下列哪个不是专家系统的

10、组成部分()A、推理机B、学问库C、综合数据库D、编译器.C 2. B 3. A 4. C 5. C 6. D 7. D 8 B 9 B 10. D 11B 12D 13 C 14 B 15B 16A 17C18C 19B20D二、名词解释(网络查找)1 .遗传算法2.机器学习3.监督学习4.专家系统5.数据挖掘6.归纳学习7.人工生 命8.不确定性推理9.非单调推理10.推销员问题(TSP)遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自 然进化过程搜寻最优解的方法机器学习(Machine Learning)

11、是讨论计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以猎取新的学问或技能,重新组织已有的学 问结构使之不断改善自身的性能专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的学问与阅历,能够采用人类专家的学问和解决问题的 方法来处理该领域问题数据挖掘(Data Mining),就是从存放在数据库,数据仓库或其他信息库中的大量的数据中猎取有效的、新奇的、潜在有用的、最终 可理解的模式的非平凡过程人工牛.命(AL:Artificial life)是通过人工模拟生命系统,来讨论牛.命的领域不确定性推理处理的是不清晰、不确定、不完全的信息此程序解释经典的推销员旅行的问题。一彳固推金肖员需要冏N值)

12、城市,城市到城市的 花费各不相同,假如他想要谩每偃I城市一次且彳堇彳堇一次而回到原城市或使得花费最小(或 者说旅行的总距离最小三.解答题第一部:人工智能学问工程1 .有三个人和三个野人要过河,只一条船每次最多只能载两个人,任何时刻河的两边野人数 不能超过人数。请用状态空间法表示问题的初始状态和目标状态,定义算符并把每一种算符 表示出来。画出相应一个解过程的状态空间变化图(留意:野人也会开船)。2 .假设已知下列事实:(1)超市(Supermarket)卖(Sail)的商品(Goods)廉价(Cheap)。(2)王(Wang)买(Buy)需要的(Want)廉价商品。(3)自行车(Bicycle)

13、是商品且超市卖自行车。(4)王需要自行车。(5)赵(Zhao)跟随王买同样的商品。请应用归结反演证明方法回答以下问题:(1)王买自行车吗?(2)赵买什么商品?解:设:Goods (x)表示x是商品;Sail (x, Sup)表示超市卖x;Buy (x, y)表示 y 买 x;Want (x, y )表示x是y需要的;Cheap (x)表示x是廉价的;(1) (Vx) (Goods (x)nSail (x , Sup) -Cheap (x);(2) (Vx) (Want (x, Wang) nGoods (x ) Buy (x, Wang);(3) Goods (Bicycle) nSail(B

14、icycle , Sup)(4) Want(Bicycle, Wang)(5) (Vx) (Goods (x) nBuy (x , Wang )9Buy(x, Zhao);第一问:证明(6) Buy (Bicycle , Wang)归结过程如下:(反证法)(1) (5)化为子句集如下:(1)Goods (x) uSai 1 (x , Sup) oCheap (x)Want (y, Wang) uGoods (y ) uBuy (y, Wang)(2) Goods(Bicycle)Sail(Bicycle, Sup)(3) Want(Bicyle, Wang)Goods (z) uBuy(z,

15、Wang ) oBuy (z, Zhao)结论的否定:(7) Buy (Bicycle , Wang)(再从上面的(1) (7)进行归结,如能归结出空子句,则得证。说明王买自行 车了。略)其次问:(8) Buy (t, Zhao) uAnswer (t)所以赵买了自行车。3.设有A, B,C三人中有人从不说真话,也有人从不说假话,某人向这三人分别提出 同一个问题:谁是说谎者? A答:“B和C都是说谎者”;B答:“A和C都是说谎者”;C 答:“A和B中至少有一个是说谎者:求谁是狡猾人,谁是说谎者? (15分)设用T(x)表示x说真话。如A说真话,则有T (A) T (B) aT (C)假如A说的

16、是假话,则有:T (A) - T (B) vT (C)对B和C说的话作相同的处理,可得:T (B).T(A)aT(C)T (B)- T(A) vT(C)T (C).T(A)八T(B)T (C). T(A) vT(B)把上面这些公式化成子句集,得到S:(1 )T (A) ViT (B)(2 ) -1T (A) ViT (B)(3 ) T (A) vT(B) vT(C)(4 ) -1T (B) v-1T (C)(5 ) -1T (A) ViT (B) v-,T (C)(6 ) T(A) vT(C)(7 ) T(B) vT(C)下面首先求谁是狡猾人。把T(x) vANSWER (x)并入S得到S即S

17、 J匕S多如 下一个子句:(8 )T (x) vANSWER (x)应用消解原理对S 进行消解:(9 )T (A) vT(C)与(7 )消解T(C)(6)与(9 )消解(10) ANSWER (C)( 8 )与(1 0 )消解所以,C是狡猾人,即C从不说假话除此之外,无论如何对Si进行消解,都推不出ANSWER (B)和ANSWER (A)。下面来证明A和B不是狡猾人。设A不是狡猾人,则有T(A)把它否定并入S中,得到子句集S2,即$2比$多 如下一个子句:(8)(T(A)即 T(A)应用消解原理对S 2进行消解:(9 )T (A) vT(C)(1)与(7 )消解(10) T(A)( 2 )与

18、(9 )消解(1 1 ) N I L(8)与(10)消解所以,A不是狡猾人。同理,可以证明B也不是狡猾人。4.设计八数码嬉戏的评价函数f(n)=d(n)+w(n), d(n)是搜寻树中的节点的深度;w(n)用 来计算对应节点数据库中错放的棋子个数初始状态28314765目标状态12384765设初始和目标棋盘布局如图,画出访用该评价函数的搜寻图,并标注每个节点的f(n)值。(见书) 5.树搜寻(先思索)Wallace是一个机器人,他完成了自己在月球上的旅程,将要乘坐太空飞船(在图中的G点下方)启程回地球了。Wallace必需快速的从S点到太空飞船所在的G点。他要通过地上的 标记来探路。在D点有

19、一个会闪的交通灯,在这个问题里,D点只和G点有关系.留意:这张地图不是按比例画的,全部的线路都是单向的,A D的那条除外。各个端点 之间的距离用连线旁边的数字标出,节点旁边的数字表示估计剩余的路程。对于每种搜寻方法都做如下的假定:不管什么搜寻方法都不会产生循环路径;每当向前延长一段新的路径的时候,就自动检查是不是已经到达终点,假如到达, 就停止搜寻。其他的时候不会检查是不是到达终点。下面是解题的一般规章:首先,依据字母的先后挨次,;从第一个节点开头,列出每一个节点的下一个节点。然后,从头到尾的排好队。A部分(2分)画出完整的,非循环的搜寻树。B部分(2分)假如采纳深度优先的原则进行路径的搜寻,

20、节点延长的挨次会是什么样子的?允许进行 备份,但是不供应队列列表和扩展列表;采纳这种方法后,它将走一个什么样的路线? 延长的节点:路径:C部分(2分)假如采纳广度优先的原则进行路径的搜寻,节点延长的挨次会是什么样子的?这里允许 供应一个队列列表;采纳这种方法后,它将走一个什么样的路线?延长的节点: 路径:D部分(2分)使用分支限界法来查找最短路径(不使用节点旁边的表示估计剩余路程的数字),使用 扩展列表,节点延长的挨次?选取什么样的路径?这里假定新路径加在队列的前面。 延长的节点: 路径:E部分(2分)使用A*搜寻法来查找最短路径(允许使用节点旁边的表示剩余路程的数字),使用扩展 列表,节点延

21、长的挨次?选取什么样的路径?这里假定新路径加在队列的前面。延长的节点: 路径:采纳A*方法搜寻得到的路径的长度是多少?F部分(2分)从S点到G点的最短路径是什么?其次部:计算智能1.请用感知器学习规章求解下列分类问题.按挨次重复使用各个输入向量直至最终求得问 题的解,并在求出一个解后画出问题的图形2) F1,4=1门=o ,4他=2.B部分:负s型单元(10分)下面的s型网络仃三个单元,分别标作1, 2,和3。每个单元都是一个负s型单元,这 就是说他们的输出是用表达式(二)=-一二来计算的,这个表达式和一般地sigmoid不同 l + e的地方就是前面多了一个负号。n的导数是:色孕=(二)(1

22、 +(二)。另外,该网络还用 dz到了一个非标准的误差计算公式E=-(2v-2v)2Bl:前向传播(4分)使用下面提供的初始权值和输入矢:!xl.x2=2.0.5,计算经过前向传播后的每个神”儿 的输出。计算的时候要用到的负sigmoid值在试卷后面的附录的表格中。yl (博运元I的皑出)y:(神经元2的轴出)y3 (柳经元涉脸出)B2反向传播(6分)将学习速度设置为1,预期输出为0,通过计算门点2和3的b值来对网络进行反向,播,并且写下下表中选定的权值的新值。假设权值的初始值就是B1部分中提供的那些值 神经元的输出值如下:节点1的输出,yl=-i.o节点2的输出,y2=-1.0节点3的输出,y3=0.2注意:一些可能要用到的公式会在试卷结尾的附录中提供;用R和数字来表示权值:权w22v3值第三部:机器学习与数据挖掘1.算出支持度为40%,可信度为50%的关联规章,下列表中有没有大于支持度的三项频繁 集

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