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1、人工智能及其应用(2)第一章 绪 论1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 从学科角度来看看：人工智能能是计算机科科学中涉及研研究、设计和和应用智能机机器的一个分分支。它的近近期主要目标标在于研 究究用机器来模模仿和执行人人脑的某些智智能功能，并并开发相关理理论和技术。 从能力角度来看看：人工智能能是智能机器器所执行的通通常与人类智智能有关的功功能，如判断断、推理、证证明、识别、感感知、 理解解、设计、思思考、规划、学学习和问题求求解等思维活活动 1-2. 在人人工智能的发发展过程中，有有哪些思想和和思潮起了重重要作用？ 控制论之父维纳纳 19400 年主张计计算机五原则则。
2、他开始考考虑计算机如如何能像大脑脑一样工作。系系统地创建了了控制论，根根 据这一理理论，一个机机械系统完全全能进行运算算和记忆。帕梅拉麦考达达克(Pammela MMcCordduck)在在她的著名的的人工智能历历史研究机机器思维(Machiine Whho Thiink,19979)中曾曾 经指出：在复杂的机机械装置与智智能之间存在在着长期的联联系。 著名的英国科学学家图灵被称称为人工智能能之父,图灵灵不仅创造了了一个简单的的通用的非数数字计算模型型，而且直接接证明了计 算机可能以以某种被理解解为智能的方方法工作。提提出了著名的的图灵测试。 数理逻辑从 119 世纪末末起就获迅速速发展；到
3、20 世纪纪 30 年年代开始用于于描述智能行行为。计算机机出现后，又又在计算机上上 实现了逻逻辑演绎系统统。 1943 年由由生理学家麦麦卡洛克(MMcCullloch)和和数理逻辑学学家皮茨(PPitts)创立的脑模模型，即 MMP 模型。660-70 年代，联结结 主义，尤尤其是对以感感知机(peercepttron)为为代表的脑模模型的研究曾曾出现过热潮潮， 控制论论思想早在440-50 年代就成为为时代思潮的的重要部分，影影响了早期的的人工智能工工作者。到660-70 年代，控制制论系 统的的研究取得一一定进展，播播下智能控制制和智能机器器人的种子。 1-3. 为什什么能够用机机器（
4、计算机机）模仿人的的智能？ 物理符号系统的的假设：任何何一个系统，如如果它能够表表现出智能，那那么它就必定定能执行输入入符号、输出出符号、存储储符 号、复复制符号、建建立符号结构构、条件性迁迁移6 种功功能。反之，任任何系统如果果具有这6 种功能，那那么它就能够够表现出 智智能(人类所所具有的智能能)。 物理符号系统的的假设伴随有有3 个推论论。 推论一: 既然然人具有智能能，那么他(她)就一定定是个物理符符号系统。 推论二: 既然然计算机是一一个物理符号号系统，它就就一定能够表表现出智能。 推论三: 既然然人是一个物物理符号系统统，计算机也也是一个物理理符号系统，那那么我们就能能够用计算机机
5、来模拟人的的活动。 1-4. 现在在人工智能有有哪些学派？它们的认知知观是什么？ 符号主义(Syymboliicism)，又称为逻逻辑主义(LLogiciism)、心心理学派(PPsychllogismm)或计算机机学派(Coomputeerism) 其原原理 主要为为物理符号系系统(即符号号操作系统)假设和有限限合理性原理理。 认为人的认知基基元是符号，而而且认知过程程即符号操作作过程。认为为人是一个物物理符号系统统，计算机也也是一个物理理符号 系统统，因此，我我们就能够用用计算机来模模拟人的智能能行为。知识识是信息的一一种形式，是是构成智能的的基础。人工工智能的 核核心问题是知知识表示、知
6、知识推理和知知识运用。 联结主义(Coonnecttionissm)，又称称为仿生学派派(Bionnicsissm)或生理理学派(Phhysiollogismm) 其其原理主要为为神经网络及及神经网络间的连接接机制与学习习算法 认为人的思维基基元是神经元元，而不是符符号处理过程程。认为人脑脑不同于电脑脑，并提出联联结主义的大大脑工作模式式，用于 取取代符号操作作的电脑工作作模式。 行为主义(Acctioniism)，又又称进化主义义(Evollutionnism)或或控制论学派派(Cybeernetiicsismm) 其其原理为控制制论及感知-动作型控 制系统 认为智能取决于于感知和行动动。认
7、为智能能不需要知识识、不需要表表示、不需要要推理；人工工智能可以象象人类智能一一样逐步进化化。智能行为为只能在现实实世界中与周周围环境交互互作用而表现现出来。符号号主义、联结结主义对真实实世界客观事事物的描 述述及其智能行行为工作模式式是过于简化化的抽象，因因而是不能真真实地反映客客观存在的。 1-5. 你认认为应从哪些些层次对认知知行为进行研研究？ 心理活动的最高高层级是思维维策略，中间间一层是初级级信息处理，最最低层级是生生理过程，与与此相应的是是计算机程序序、语 言和和硬件。 研究认知过程的的主要任务是是探求高层次次思维决策与与初级信息处处理的关系，并并用计算机程程序来模拟人人 的思维策
8、策略水平，而而用计算机语语言模拟人的的初级信息处处理过程。 1-6. 人工工智能的主要要研究和应用用领域是什么么？其中，哪哪些是新的研研究热点？ 问题求解 (下下棋程序)，逻逻辑推理与定定理证明 (四色定理证证明)，自然然语言理解，自自动程序设计计，专家系统统，机器学习习， 神经网网络，机器人人学 (星际际探索机器人人)，模式识识别 (手写写识别，汽车车牌照识别，指指纹识别)，机机器视觉 (机器装配， 卫星图像处处理)，智能能控制，智能能检索，智能能调度与指挥挥 (汽车运运输高度，列列车编组指挥挥)，系统与与语言工具。 新的研究热点： 分布式人人工智能与AAgent，计计算智能与进进化计算，数
9、数据挖掘与知知识发现 (超市市场商商品数据分析析)，人工生生命。第二章 知识表表示方法2-2 设有 3 个传教教士和 3 个野人来到到河边，打算算乘一只船从从右岸渡到左左岸去。该船船的负载能力力为两人。在在任何时候，如如果野人人数数超过传教士士人数，那么么野人就会把把传教士吃掉掉。他们怎样样才能用这条条船安全地把把所有人都渡渡过河去? 用S i (nnC, nYY) 表示第第i 次渡河河后，河对岸岸的状态，nnC 表示传传教士的数目目，nY 表表示野人的数数目，由于总总人数的确定定 的，河对对岸的状态确确定了，河这这边的状态也也即确定了。考考虑到题目的的限制条件，要要同时保证，河河两岸的传教教
10、士数目 不不少于野人数数目，故在整整个渡河的过过程中，允许许出现的状态态为以下3 种情况： 1. nC=00 2. nC=33 3. nC=nnY=0 (当nC 不等于0 或3) 用d i (ddC, dYY)表示渡河河过程中，对对岸状态的变变化，dC 表示，第ii 次渡河后后，对岸传教教士数目的变变化，dY 表示，第ii 次渡河后后，对岸野人人数目的变化化。当i 为为偶数时，ddC,dY 同时为非负负数，表示船船驶向对岸，ii 为奇数时时，dC, dY 同时时 为非正数数，表示船驶驶回岸边。 初始状态为S 0 (0, 0)，目目标状态为SS 0 (33, 3)，用用深度优先搜搜索的方法可可寻
11、找渡河方方案。 在此此，用图求法法该问题，令令横坐标为 nY, 纵纵坐标为 nnC，可行状状态为空心点点表示，每次次可以在格子子上，沿对角角线移 动一一格，也可以以沿坐标轴方方向移动1 格，或沿坐坐标轴方向移移动2 格。第第奇数次数状状态转移，沿沿右方，上方方，或右上 方移动，第第偶数次数状状态转移，沿沿左方，下方方，或左下方方移动。 从(0,0)开开始，依次沿沿箭头方向改改变状态，经经过11 步步之后，即可可以到达目标标状态(3,3)，相应应的渡河方案案为： d11(1,1)-d2(-11,0)-d3(0,2)-d4(0,-1)-d5(2,0)-d6(-11,-1)-d7(2,0)-d8(0
12、,-1)-d9(0,2)-d10(-1,0)-d11 (1,1) 2-4 试说明明怎样把一棵棵与或解树用用来表达图22.28 所所示的电网络络阻抗的计算算。单独的RR、L 或CC 可分别用用R、jL 或1/jC 来计算算，这个事实实用作本原问问题。后继算算符应以复合合并联和串联联阻抗的规则则为基础。约定，用原来的的与后继算法法用来表达并并联关系，用用原来的或后后继算法用来来表达串联关关系 2-5 试用四四元数列结构构表示四圆盘盘梵塔问题，并并画出求解该该问题的与或或图。 用四元数列 (nA, nnB, nCC, nD) 来表示状状态，其中nnA 表示AA 盘落在第第nA 号柱柱子上，nBB 表
13、示B 盘落在第nnB 号柱子子 上，nCC 表示C 盘落在第nnC 号柱子子上，nD 表示D 盘盘落在第nDD 号柱子上上。 初始状状态为 11111，目标标状态为 33333 如图所示，按从从上往下的顺顺序，依次处处理每一个叶叶结点，搬动动圆盘，问题题得解。 2-6 把下列列句子变换成成子句形式： (1) ( xx)P(xx)P(x)(2) x yy(On(xx,y)Abovee(x,y) (3) x yy z(Abbove(xx,y)Abovee(y,z)Abovee(x,z)(4) ( x)PP(x)（ y）pp(y)p(f(xx,y)( y)QQ(x,y)P(y) (1) (ANNY
14、x) P(xx)P(x) (ANY x) P(x) ORR P(x) P(x) OOR P(xx) 最后子句为 P(x) OR P(x) (2) (ANNY x) (ANY y) On(x,y)Abovee(x,y) (ANY xx) (ANNY y) Onn(x,y) OR AAbove(x,y) On(x,y) ORR Abovve(x,yy) 最后子句为 On(x,y) ORR Abovve(x,yy) (3) (ANNY x) (ANY y) (AANY z) Abbove(xx,y) AAND Abbove(yy,z) Abovve(x,zz) (命题联结词之之优先级如下下:否定合取
15、析取蕴涵等价) (ANY x) (ANYY y) (ANY zz) Abbove(xx,y) AAND Abbove(yy,z) OR AAbove (x,z) Abbove(xx,y) AAND Abbove(yy,z) OR AAbove (x,z) 最后子句为 Abovve(x,yy), Abbove(yy,z) OR Abbove(xx,z) (4) (ANY x) P(x) (AANY y) p(y)p(f(xx,y) ANDD (ANYY y) Q(x,y) P(y) (ANNY x) P(x) ORR (AANY y) pp(y) OOR p(ff(x,y) AAND (AANY
16、 y) QQ(x,y) OR PP(y) (EXT x) P(x) ANND (EXT xx) pp(y) AAND pp(f(x,y) OR (EXT yy) QQ(x,y) AND P(y) (EXT x) P(x) ANND (EXT ww) pp(y) AAND pp(f(w,y) OR (EXT vv) QQ(x,v) AND P(v) P(A) ANND p(y) AND p(f(B,y) ORR Q(A,C) AND P(C) P(A) ANND p(y) AND p(f(B,y) OR QQ(A,C) ANND pp(y) AAND pp(f(B,y) OOR P(C) P(A
17、) ANND p(y), p(f(B,yy) OR Q(A,C) ANDD p(y), p(ff(B,y) OOR P(C) 最后子句为 P(A) p(x), p(ff(B,x) OOR Q(AA,C) p(y), p(ff(B,y) OOR P(C) 2-7 用谓词词演算公式表表示下列英文文句子(多用用而不是省用用不同谓词和和项。例如不不要用单一的的谓词字母来来表示每个句句 子。) A commputerr systtem iss inteelligeent iff it ccan peerformm a taask whhich, if peerformmed byy a huuman,
18、requiires iintellligencce. 先定定义基本的谓谓词 INTLT(xx) meaans x is inntelliigent PERFORMM(x,y) meanns x ccan peerformm y REQUIREE(x) mmeans x reqquiress inteelligeence CMP(x) meanss x iss a coomputeer sysstem HMN(x) meanss x iss a huuman 上面的句子可以以表达为 (任意x) (存在t) (存在yy) HHMN(y) 合取 PPERFORRM(y,tt) 合取 REQUIIRE
19、(t) 合取 CCMP(x) 合取 PPERFORRM(x,tt) INTLLT(x) 2-8 把下列列语句表示成成语义网络描描述： (1) Alll man are mmortall. (2) Eveery clloud hhas a silveer linning. (3) Alll brannch maanagerrs of DEC pparticcipatee in aa proffit-shharingg plann. (1) (2) (3) 2-9 作为一一个电影观众众，请你编写写一个去电影影院看电影的的剧本。 (1) 开场条条件 (a) 顾客想想看电影 (b) 顾客在在足够的钱
20、(2) 角色 顾客，售票员，检检票员，放映映员 (3) 道具 钱，电影票 (4) 场景 场景 1 购票票 (a) 顾客来来到售票处 (b) 售票员员把票给顾客客 (c) 顾客把把钱给售票员员 (d) 顾客走走向电影院门门 场景 2 检票票 (a) 顾客把把电影票给检检票员 (b) 检票员员检票 (c) 检票员员把电影票还还给顾客 (d) 顾客进进入电影院 场景 3 等待待 (a) 顾客找找到自己的座座位 (b) 顾客坐坐在自己座位位一等待电影影开始 场景 4 观看看电影 (a) 放映员员播放电影 (b) 顾客观观看电影 场景 5 离开开 (a) 放映员员结束电影放放映 (b) 顾客离离开电影院
21、 (5) 结果 (a) 顾客观观看了电影 (b) 顾客花花了钱 (c) 电影院院赚了钱 2-10 试构构造一个描述述你的寝室或或办公室的框框架系统。 第三章 搜索推推理技术3-1 什么是是图搜索过程程?其中，重重排OPENN 表意味着着什么，重排排的原则是什什么? 图搜索的一般过过程如下： (1) 建立一一个搜索图GG(初始只含含有起始节点点S)，把SS 放到未扩扩展节点表中中（OPENN 表）中。 (2) 建立一一个已扩展节节点表（CLLOSED 表），其初初始为空表。 (3) LOOOP：若OPPEN 表是是空表，则失失败退出。 (4) 选择OOPEN 表表上的第一个个节点，把它它从OPE
22、NN 表移出并并放进CLOOSED 表表中。称此节节点为节点nn，它是CLLOSED 表中 节点点的编号 (5) 若n 为一目标节节点，则有解解并成功退出出。此解是追追踪图G 中中沿着指针从从n 到S 这条路径而而得到的(指指针将在第77 步中设置置) (6) 扩展节节点n，生成成不是n 的的祖先的那些些后继节点的的集合M。将将M 添入图图G 中。 (7) 对那些些未曾在G 中出现过的的(既未曾在在OPEN 表上或CLLOSED 表上出现过过的)M 成成员设置一个个通向n 的的指针，并将将 它们加进进OPEN 表。 对已已经在OPEEN 或CLLOSED 表上的每个个M 成员，确确定是否需要要
23、更改通到nn 的指针方方向。 对已已在CLOSSED 表上上的每个M 成员，确定定是否需要更更改图G 中中通向它的每每个后裔节点点的指针方向向。 (8) 按某一任任意方式或按按某个探试值值，重排OPPEN 表。 (9) GO LOOP。 重排OPEN 表意味着，在在第(6)步步中，将优先先扩展哪个节节点，不同的的排序标准对对应着不同的的搜索策略。 重排的原则当视视具体需求而而定，不同的的原则对应着着不同的搜索索策略，如果果想尽快地找找到一个解，则则应当将最有有可能 达到到目标节点的的那些节点排排在OPENN 表的前面面部分，如果果想找到代价价最小的解，则则应当按代价价从小到大的的顺序重排 OP
24、EN 表。 3-2 试举例例比较各种搜搜索方法的效效率。(1) 把起始始节点放到OOPEN 表表中(如果该该起始节点为为一目标节点点，则求得一一个解答)。 (2) 如果OOPEN 是是个空表，则则没有解，失失败退出；否否则继续。 (3) 把第一一个节点(节节点n)从OOPEN 表表移出，并把把它放入CLLOSED 扩展节点表表中。 (4) 扩展节节点n。如果果没有后继节节点，则转向向上述第(22)步。 (5) 把n 的所有后继继节点放到OOPEN 表表的末端，并并提供从这些些后继节点回回到n 的指指针。 (6) 如果nn 的任一个个后继节点是是个目标节点点，则找到一一个解答，成成功退出；否否则
25、转向第(2)步。有界深度优先搜搜索 (1) 把起始始节点S 放放到未扩展节节点OPENN 表中。如如果此节点为为一目标节点点，则得到一一个解。 (2) 如果OOPEN 为为一空表，则则失败退出。 (3) 把第一一个节点(节节点n)从OOPEN 表表移到CLOOSED 表表。 (4) 如果节节点n 的深深度等于最大大深度，则转转向(2)。 (5) 扩展节节点n，产生生其全部后裔裔，并把它们们放入OPEEN 表的前前头。如果没没有后裔，则则转向(2)。 (6) 如果后后继节点中有有任一个为目目标节点，则则求得一个解解，成功退出出；否则，转转向(2)。 等代价搜索方法法以g(i)的递增顺序序扩展其节
26、点点，其算法如如下： (1) 把起始始节点S 放放到未扩展节节点表OPEEN 中。如如果此起始节节点为一目标标节点，则求求得一个解;否则令g(S)=0。 (2) 如果OOPEN 是是个空表，则则没有解而失失败退出。 (3) 从 OOPEN 表表中选择一个个节点 i，使使其 g(ii)为最小。如如果有几个节节点都合格，那那么就要选择择一个目标节节点作为节 点i(要是是有目标节点点的话)；否否则，就从中中选一个作为为节点i。把把节点i 从从OPEN 表移至扩展展节点表CLLOSED 中。 (44) 如果节节点i 为目目标节点，则则求得一个解解。 (5) 扩展节节点i。如果果没有后继节节点，则转向向
27、第(2)步步。 (6) 对于节节点 i 的的每个后继节节点 j，计计算g(j)=g(i)+c(i,j)，并把把所有后继节节点 j 放放进 OPEEN 表。提提供回到节点点 i 的指指针。 (7) 转向第第(2)步。3-3 化为子子句形有哪些些步骤?请结结合例子说明明之。 任一谓词演算公公式可以化成成一个子句集集。其变换过过程由下列九九个步骤组成成： (1)消去蕴涵涵符号 将蕴涵符号化为为析取和否定定符号 (2)减少否定定符号的辖域域 每个否定符号最最多只用到一一个谓词符号号上，并反复复应用狄 摩根定律律 (3)对变量标标准化 对哑元改名以保保证每个量词词有其自己唯唯一的哑元 (4)消去存在在量
28、词 引入Skoleem 函数，消消去存在量词词 如果要消去的存存在量词不在在任何一个全全称量词的辖辖域内，那么么我们就用不不含变量的SSkolemm 函数即常常量。 (5)化为前束束形 把所有全称量词词移到公式的的左边，并使使每个量词的的辖域包括这这个量词后面面公式的整个个部分。 前束形 = (前缀) (母式) 前缀 = 全称称量词串 母式 = 无量量词公式 (6)把母式化化为合取范式式 反复应用分配律律，将母式写写成许多合取取项的合取的的形式，而每每一个合取项项是一些谓词词公式和(或或)谓词公式式的否定的析析取 (7)消去全称称量词 消去前缀，即消消去明显出现现的全称量词词 (8)消去连词词
29、符号(合取取) 用合取项1,合取项2替换明显出出现的合取符符号 (9)更换变量量名称 更换变量符号的的名称，使一一个变量符号号不出现在一一个以上的子子句中 3-4 如何通通过消解反演演求取问题的的答案? 给出一个公式集集S 和目标标公式L，通通过反证或反反演来求证目目标公式L，其其证明步骤如如下： (1)否定L，得得L； (2)把L 添加到S 中去； (3)把新产生生的集合L，S化化成子句集； (4)应用消解解原理，力图图推导出一个个表示矛盾的的空子句NIIL。 3-5 什么叫叫合适公式?合适公式有有哪些等价关关系? 合式公式的递归归定义为： (1) 原子谓谓词公式是合合式公式 (2) 若A
30、为合式公式式，则A 的的否定也是合合式公式 (3) 若A、BB 都是合式式公式，则AA AND B, AOOR B, AB, AB 也都都是合式公式式 (4) 若A 是合式公式式，x 为AA 中的自由由变元，则(ANY xx)A 和 (EXT x)A 都都是合式公式式 (5) 只有按按规则(1)(4)求求得的公式，才才是合式公式式 等价关系有：否否定之否定，蕴蕴含与与或形形式的等价，狄狄.摩根定律律；分配律，交交换律，结合合律，逆否律律，否定跨越越量 词，全全称量词同与与或连词，量量词中的哑元元 3-6 用宽度度优先搜索求求图3.333 所示迷宫宫的出路。 第一步 SAAB 第二步 BHH B
31、C 第三步 HGG CF 最终路径为SABCF3-7 用有界界深度优先搜搜索方法求解解图3.344 所示八数数码难题。解：定义操作符符集：F=f1,f22,f3,ff4，其中： f1 表示空格右右移； f22 表示空格格上移； f3 表示空空格左移； f4 表示示空格下移。 搜索时，节点的的扩展顺序规规定为按右、左左、上、下方方向移动空格格。并设置深深度界限为88。 由上述有界深度度优先搜索树树中可见， 当d=8 时，八八数码难题的的一个解为： f4, f4, ff3, f22, f2, f3, f4, ff3 3-10 一个个机器人驾驶驶卡车，携带带包裹(编号号分别为11、2 和和3)分别别
32、投递到林(LIN)、吴吴(WU)和和胡(HU)3 家住宅宅处。规定了了某些简单的的操作符，如如表示驾驶方方位的driive(x,y)和表示示卸下包裹的的unloaad(z) 都有一定的的先决条件和和结果。试说说明状态空间间问题求解系系统如何能够够应用谓词演演算求得一个个操作符序列列，该序列能能够生成一个个满足AT(#1，LIIN)AT(#22，WU)AT(#33,HU)的的目标状态。 初始状态可描述述为：AT(#1, LIN) AND AAT(#2, WU) AND AT(#11, HUU) ANDD AT(#1, CAAR) ANND AT(#2, CCAR) AAND ATT(#3, CA
33、R) 目标状态可描述述为：AT(#1, LLIN) AAND ATT(#2, WU) AAND ATT(#1, HU) AAND ATT(#1, CAR) AND AT(#22, CAAR) ANND AT(#3, CAR) 对每个操作符都都有一定的先先决条件和结结果，详细如如下 drive(xx, y) 先决条件：ATT(CAR, x) 结果： AT(CAR, y) unnload(z)先决条件：ATT(z, CCAR) AAND ATT(CAR, x) 结果： AT(z, CCAR) AAND ATT(z, xx) 原问题就转换为为寻找一个可可将初始状态态转换到目标标状态的操作作序列 如何
34、何求得该操作作序列? 3-11 规则则演绎系统和和产生式系统统有哪几种推推理方式?各各自的特点为为何? 规则演绎系统的的推理方式有有正向推理、逆逆向推理和双双向推理双向推理组合了了正向推理和和逆向推理的的优点，克服服了各自的缺缺点，具有更更高的搜索求求解效率。 产生式系统的推推理方式有正正向推理、逆逆向推理和双双向推理 双向推理结合了了正向推理和和逆向推理的的长处，克服服了两者的短短处，其控制制策略比两者者都要复杂。 3-12 为什什么需要采用用系统组织技技术?有哪几几种系统组织织技术? 如果不采用系统统组织技术，而而直接写出包包含所有知识识的规则，并并让系统利用用这些规则，找找出一条从给给定
35、状态到目目标 状态的的路径，这种种方法有严重重的缺点： (1) 随着规规则的增加，既既要加入新的的规则，又要要使新规则不不与现有规则则产生冲突，这这将使问题变变得愈来愈困困难 (2) 在问题题求解过程中中，由于每一一步都必须考考虑所有规则则，效率就会会大大降低，然然而，实际上上却往往是只只有应用完 一组规则之之后，才考虑虑另一组别的的规则 (3) 一种问问题求解技术术和知识表达达形式可能对对问题的某一一部分是最好好的，而对另另一部分却不不是最好的 因此，采用用系统组织技技术，将一个个大系统中的的知识分成一一组相对独立立的模块比较较合适。 有3 种系统组组织技术：议议程表、黑板板法和Dellta
36、 极小小搜索法 3-13 研究究不确定性推推理有何意义义?有哪几种种不确定性? 不确定性推理是是研究复杂系系统不完全性性和不确定性性的有力工具具。 有3 种不确定定性，关于证证据的不确定定性(观测有有误差)，关关于结论的不不确定性和多多个规则支持持同一事实时时的不确定性性。 3-14 单调调推理有何局局限性?什么么叫缺省推理理?非单调推推理系统如何何证实一个节节点的有效性性? 单调系统不能很很好地处理常常常出现在现现实问题领域域中的3 类类情况，即不不完全的信息息、不断变化化的情况、以以及求解复杂杂问题过程中中生成的假设设 有两种方法可以以证实节点的的有效性： (1) 支持表。 ( SL (I
37、IN-节点表表) (OUUT- 节点点表) ) 如果某节点的IIN 节点表表中提到的节节点当前都是是IN, 且且OUT 节节点表中提到到的节点当前前都是OUTT，则它是有有效的 (22) 条件证证明。 ( CP(结论论) (IN-假设设) (OUT-假设设) ) 条件证明(CPP)的证实表表示有前提的的论点，无论论何时，只要要在IN 假假设中的节点点为IN, OUT 假假设中的节点点为OUT, 则 结论论节点往往为为IN，于是是条件证明的的证实有效。 3-15 在什什么情况下需需要采用不确确定推理或非非单调推理? 不完全的信息、不不断变化的情情况、以及求求解复杂问题题过程中生成成的假设 3-1
38、6 下列列语句是一些些几何定理，把把这些语句表表示为基于规规则的几何证证明系统的产产生式规则： (1) 两个全全等三角形的的各对应角相相等。 (2) 两个全全等三角形的的各对应边相相等。 (3) 各对应应边相等的三三角形是全等等三角形。 (4) 等腰三三角形的两底底角相等。 规则(1): IF 两个个三角形全等等 THEN 各对对应角相等 规则(2): IF 两个个三角形全等等 THEN 各对对应边相等 规则(3): IF 两个个三角形各对对应边相等 THEN 两三三角形全等 规则(4): IF 它是是等腰三角形形 THEN 它的的两底角相等等 第四章 计算智智能（1）：神经计算 模糊计算4-
39、1 计算智智能的含义是是什么？它涉涉及哪些研究究分支？ 贝兹德克认为计计算智能取决决于制造者提提供的数值数数据，而不依依赖于知识。计计算智能是智智力的低层认认知。 主要的研究领域域为神经计算算，模糊计算算，进化计算算，人工生命命。 4-2 试述计计算智能（CCI）、人工工智能（AII）和生物智智能（BI）的的关系。 计算智能是智力力的低层认知知，主要取决决于数值数据据而不依赖于于知识。人工工智能是在计计算智能的基基础上引入知知识而产 生生的智力中层层认知。生物物智能，尤其其是人类智能能，则是最高高层的智能。即即CI 包含含AI 包含含BI 4-3 人工神神经网络为什什么具有诱人人的发展前景景和
40、潜在的广广泛应用领域域？ 人工神经网络具具有如下至关关重要的特性性： (1) 并行分分布处理 适适于实时和动动态处理 (2) 非线性性映射 给处处理非线性问问题带来新的的希望 (3) 通过训训练进行学习习 一个经过适当训训练的神经网网络具有归纳纳全部数据的的能力，能够够解决那些由由数学模型或或描述规则难难以处理的问问题 (4) 适应与与集成 神经网络的强适适应和信息融融合能力使得得它可以同时时输入大量不不同的控制信信号，实现信信息集成和融融合，适于复复杂，大 规规模和多变量量系统 (5) 硬件实实现 一些超大规模集集成是电路实实现硬件已经经问世，使得得神经网络成成为具有快速速和大规模处处理能力
41、的网网络。 4-4 简述生生物神经元及及人工神经网网络的结构和和主要学习算算法。 生物神经元 大多数神经元由由一个细胞体体(celll bodyy 或somma)和突(proceess)两部部分组成。突突分两类， 即轴突(aaxon)和和树突(deendritte)， 轴轴突是个突出出部分，长度度可达 1mm，把本神经经元的输出发发送至其它相相连接的神经经元。树突也也是突出部分分，但一般较较 短，且分分枝很多，与与其它神经元元的轴突相连连，以接收来来自其它神经经元的生物信信号。 轴突的末端与树树突进行信号号传递的界面面称为突触(synappse)，通通过突触向其其它神经元发发送信息。对对某些突
42、触的的刺激促 使使神经元触发发(firee)。只有神神经元所有输输入的总效应应达到阈值电电平，它才能能开始工作。此此时，神经元元就产生一个个全强 度的的输出窄脉冲冲，从细胞体体经轴突进入入轴突分枝。这这时的神经元元就称为被触触发。突触把把经过一个神神经元轴突的的脉冲 转化化为下一个神神经元的兴奋奋或抑制。学学习就发生在在突触附近。 每个人脑大约含含有 1011-10012 个个神经元，每每一神经元又又约有 1003-1004 个突突触。神经元元通过突触形形成的网络，传传 递神经元元间的兴奋与与抑制。大脑脑的全部神经经元构成极其其复杂的拓扑扑网络群体，用用于实现记忆忆与思维。 人工神经网络的的结
43、构人工神经网络由由神经元模型型构成。每个个神经元具有有单一输出，并并且能够与其其它神经元连连接，存在许许多输出连接接方法， 每每种连接方法法对应于一个个连接权系数数。 人工神经网络的的结构分为22 类： (1) 递归(反馈)网络络 有些神经经元的输出被被反馈至同层层或前层神经经元。信号能能够从正向和和反向流通。HHopfieeld网络，Ellmman网络和Joordan网络是代表表。 (2) 前馈网网络 具有递递阶分层结构构，由一些同同层神经元间间不存在互连连的层级组成成。从输入层层至输出层的的信号通过单单向连接流通通，神 经元元从一层连接接至下一层，不不存在同层神神经元之间的的连接。多层层感
44、知器(MMLP)，学学习矢量量化化网络(LVVQ)，小脑脑模 型连接接控制网络(CMAC)和数据处理理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的的主要学习算算法 (1) 指导式式(有师)学学习 根据期望和实际际的网络输出出之间的差来来调整神经元元连接的强度度或权。包括括Deltaa 规则，广广义Deltta 规则，反反向传播算 法及LVQQ 算法。 (2) 非指导(无导师师)学习 训练过程中，神神经网络能自自动地适应连连接权，以便便按相似特征征把输入模式式分组聚集。包包括 Kohhonen 算法， CCarpennter-GGrossbberg 自自适应谐振理理论(ARTT) (3) 强化学
45、习 是有师学习的一一种特例。它它不需要老师师给出目标输输出，而是由由一个“评论员”来评介与给给定输入相对对应的神经网网络 输出的的优度。例如如遗传算法(GA) 4-10 什么么是模糊集合合和隶属函数数或隶属度？ 论域U 模糊子集F 隶属函数 序偶 P1199 4-11 模糊糊集合有哪些些运算，满足足哪些规律？ 并(取max)，交(取mmin)，补补 幂等律，交换律律，结合律，分分配律，吸收收律，同一律律，Demoorgan 律，复原律律，对偶律，互互补律不成立立 4-12 什么么是模糊推理理？有哪几种种模糊推理方方法？ 模糊推理是建立立在模糊逻辑辑基础上的，一一种不确定性性推理方法，是是在二值逻辑辑三段论基础础上发展起来来的。它以模模糊判断为前前提，