4计算智能3

智能计算基础

《计算智能》复习题 一、填空题 1. 计算智能属于人工智能（Artificial Intelligence ， AI ）的一个分支，主流学派把人工智能分成：（逻辑主义）、（联结主义）和（行为主义）三大学派。 2. 计算智能算法主要包括：（神经计算）、（进化计算）和模糊模糊计算三个分支，计算智能的主要特征表现在（智能性）、（并行性）和（健壮性）。 3. 神经网络（Neural Network ）根据网络学习方法可分为（有监督学习）、（无监督学习）和（再励学习）三种形式。 4. 神经网络中主要使用的激励函数有： 线性函数：b w x u bu a u f y i n i i +=+==∑=1 ,)( 阀值函数：???<≥=0001u u y b w x u n i i i +=∑=1 Sigmoid 函数: b w x u u u f y i n i i +=?+==∑=1 ,)exp(11)( 5. BP 网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一，BP 网络模型的拓扑结构包括（输入层）、（隐藏层） 和（输出层）。 6. BP 算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传人，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传、并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过

人工智能复习大纲

人工智能复习题提纲 第一章绪论 1．什么是人工智能？人工智能的意义和目标是什么？ 人工智能是那些与人的思维决策问题求解和学习等有关活动的自动化。 近期研究目标：建造智能计算机以代替人类的某些智力活动。 远期目标：用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。 2．完整的物理符号系统的基本功能？ 输入符号，输出符号，存储符号，复制符号 建立符号结构：通过找出各符号间的关系，在符号系统中形成符号结构 条件性迁移：根据已有符号，继续完成活动过程。 3．人工智能有哪些主要学派？他们的认知观分别是什么？ 符号主义认为人工智能源于数理逻辑 连接主义认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 行为主义认为人工智能源于控制论。

4．人工智能的研究领域包括哪些？ 问题求解与博弈，逻辑推理与定理证明，计算智能，自动程序设计，专家系统，机器学习，模式识别，神经网络等。 5．什么是图灵测试？ 是指测试者在与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。 6．人工智能的发展历程？ 孕育时期 形成时期 暗淡时期 知识应用时期 集成发展时期 第二章知识表示 1．知识的层次及其概念？ 噪声，数据，信息，知识，元知识 数据可以定义为：“客观事物的数量、属性、位置及其相互关系等的抽象表示”。

信息：是数据的语义（即数据在特定场合下的具体含义） 知识：在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。 元知识是有关知识的知识，是知识库中的高层知识。包括怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。2．知识的属性及引起不确定性的因素？ 相对正确性，不确定性（随机性，模糊性，经验，不完全性 引起的不确定性） 可表示性与可利用性 3．知识的分类？ 按知识的作用范围：常识性知识，专业性知识。 按知识的作用及表示：事实性，过程性，控制性 按知识的结构及表现形式：逻辑性，形象性 按知识的确定性；确定性，不确定性 4．什么是知识表示？

人工智能习题&答案-第4章-计算智能1-神经计算-模糊计算

第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。 4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 人工神经网络具有如下至关重要的特性： (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。

生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类， (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则，广义Delta规则，反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括

2019年人工智能考试答案

一、判断题(每题2分) 1.智慧养老从老年人本身出发，能够满足老年人不同层面的需求。 正确 错误 2.智慧养老应把服务需求和供给有效结合，为服务平台提供了生长空间。 正确 错误 3.根据《大数据在医疗领域的应用》，当今时代信息技术进一步推动了经济的增长和社会的发展，推动了知识传播应用进程的变化。 正确 错误 4.大数据需要云计算，大数据就等于云计算建设。 正确 错误 5.“互联网+”医疗服务体系鼓励医疗机构应用互联网等信息技术拓展医疗服 务空间和容，构建一体化医疗服务体系。 正确 错误 6.2016年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，10月，十八届六中全会将大数据上升为国家战略。 正确 错误 7.大数据时代要求架构云化，这对网络安全没有威胁。 正确 错误 8.大数据应用很大程度上是沙里淘金、废品利用、大海捞鱼。 正确 错误 9.Hadoop分布式文件系统被设计成合适运行在通用硬件（commodity hardware）上的集中式文件系统。 正确 错误 10.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。正确 错误 11.美国在人工智能方面取得了较好的成果。 正确 错误 12.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。 正确 错误 13.GDPR是人工智能在隐私保护方面典型法律之一。 正确 错误

14.国第四次工业革命在举行的第四次会议上，通过了人工智能研发战略。 正确 错误 15.1978年，全国科学大会在召开，钱学森发表了“科学技术是生产力”的重要讲话。 正确 错误 16.人工智能在医疗领域还存在一些问题。 正确 错误 17.对于在医疗领域的AI，我国应提出加大推动创新人工智能应用评估和保障机制、加大政策扶持力度等建议。 正确 错误 18.中国学者的研究影响力超过了美国，但人工智能领域的论文数量方面尚不及美国和英国同行。 正确 错误 19.加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架。 正确 错误 20.2016年9月开始，微软的技术与研发部门和人工智能(AI)研究部门相互分离，各司其职。 正确 错误 二、单项选择(每题2分) 21.社区老年服务集成平台的作用包括：创新作用、（）、提供改进意见、及时发现风险。 A.预测作用 B.监控作用 C.教育作用 D.指引作用 22.《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》强调不成熟的部分要结合成熟部分（）发展。 A.大力 B.部分 C.有条件 D.鼓励 23.提高医院管理和便民服务水平要坚持：提高服务水平，推广（）。 A.便捷化服务 B.信息化服务 C.“智慧化药房” D.智能化药房

人工智能习题作业神经计算I习题答案

第五章 神经网络课后习题及答案 一、选择题： 1. 在BP算法中，设y=f(xi)为xi的平滑函数，想知道xi对y增大变化的情况， 我们可求 ，然后进行下列的哪一项？ （ B ） A 取最小 B 取最大 C 取积分 D 取平均值 2. 对于反向传播学习，无论是在识别单个概念的学习或识别两个概念的学习中，都涉及到下列的哪一个操作？ （ A ） A 权值的修正 B 调整语义结构 C 调整阀值 D 重构人工神经元 3. 根据Hopfield网络学习的特点，能实现联想记忆和执行线性和非线性规划等求解问题其应用没有涉及到下列的哪一个内容？ （ D ） A 模糊推理模型 B 非线性辨认 C 自适应控制模型 D 图象识别 4. 对于神经网络的二级推理产生式规则由三个层次构成，它不含下列的哪一个层次？ （ C ） A 输入层 B 输出层 C 中间层 D 隐层 5. 人工神经网络借用了生理神经元功能的一些描述方式，它涉及到下列的哪一些内容？ （ ABC ） A 模拟神经元 B 处理单元为节点 C 加权有向图 D 生理神经元连接而成

6. 在应用和研究中采用的神经网络模型有许多种，下列的哪一些是具有代表性的？ （ ABD ） A 反向传递（BP） B Hopfield网 C 自适应共振 D 双向联想存储器 7. 下列的哪一些内容与反向传播学习算法有关？ （ ABCD ） A 选取比率参数 B 误差是否满足要求 C 计算权值梯度 D 权值学习修正 8. 构造初始网络后，要用某种学习算法调整它的权值矩阵，使NN在功能上满足样例集给定的输入一输出对应关系，并由此产生推理，该矩阵必须满足下列的哪一个性质？ ( A ) A 收敛性 B 对称性 C 满秩性 D 稀疏性 9. 在人工神经元的功能描述中，往往会用一激发函数来表示输出，常用的一般非线性函数有下列的哪一些项？ ( ABD ) A 阀值型 B 分段线性强饱和型 C 离散型 D S i gm oid型 10. 基于神经网络的推理，其应用中必须涉及到下列的哪一些内容？ ( ACD ) A NN的结构模型 B NN的推理规则 C NN的学习算法 D 从NN到可解释的推理网 二、填空题： 1. 前馈网络是一种具有很强学习能力的系统，结构简单，易于编程。前馈网络通

成电求实专技网2019年度公需科目计算智能答案

计算智能（马洪祥80分） 1、(多选，4分) 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、同事 D、亲人 2、(多选，4分) 人工智能与餐饮结合，实现了什么目标？（） A、实现了人工智能 B、为餐饮企业提高效率、改善服务、降低成本、增加营收。 C、提高了分配（人力、资金、产品）的效率。 D、为消费者提供更个性化的推荐餐饮 3、(单选，4分) 科学理论是什么？ A、一个实验。 B、一个公式。 C、任何假说。 D、一个良好的假说 4、(多选，4分) 人工智能和金融结合的应用包括？（） A、信贷处理 B、客户服务 C、资产咨询 D、欺诈管理 5、(多选，4分) 以下人工智能的目标中哪个最困难？（） A、像人一样行动 B、合理的思考 C、像人一样思考 D、合理的行动 6、(多选，4分) “互联网+”时代计算智能的特征是？（） A、综合性 B、移动性 C、简单性 D、交叉性 7、(单选，4分) 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、PAgeRAnk C、ADAmiC-ADAr (AA) D、JACCArD (JC) 8、(单选，4分)

基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 9、(单选，4分) 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、智能体 C、金钱 D、能源 10、(单选，4分) 理性智能体是什么？（） A、有最佳期望结果的智能体 B、会思考的智能体 C、人造机器人 D、会思考的机器人 11、(单选，4分) 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、符合实际场景 B、包含节点属性 C、精准 D、速度快 12、(单选，4分) PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、指向网页的链接的数量 C、可调参数 D、从网页引出去的链接的数量 13、(单选，4分) 智能体是什么？() A、是硬件+软件 B、是软件 C、是硬件 D、是思想 14、(单选，4分) 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、CPU B、执行器 C、条件--行动规律 D、传感器 15、(单选，4分) 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、点集合

计算智能：技术、特点、集成及展望

计算智能：技术、特点、集成及展望 摘要：作为一种新兴的智能处理技术，计算智能受到各学科领域越来越多研究者的关注。本文简要概括了计算智能主要技术的理论框架和特点，介绍了计算智能技术的综合集成的一些情况及突现的特性，并对进一步的理论和应用研究做了一些展望。 关键词：计算智能；综合集成；突现的特性 Computational Intelligence:Technologies,Characteristics,Integration and Prospect Abstract:As a rising technology of Intelligent Processing,Computational Intelligence is becoming more and more observable in many fields.This paper makes a brief summary of the theories and characteristics of technologies in Computational Intelligence, and gives a introduction of some situations and unexpected traits of integration in Computational https://www.wendangku.net/doc/1c16287908.html,stly,some prospects of further research on theory and application in Computaional Intelligence are given. Key words:Computational Intelligence;Integration;Unexpected Traits 1 引言 工业革命的伟大历史意义在于使生产机械化，从而使人类从体力劳动中解脱了出来；作为信息革命中主要的计算机处理技术，如果使计算机具有了人类的智能，从机器智能到最终的智能机器，人工智能如若可以使人类在生产中从脑力劳动中解脱出来，那么，这样的革命意义无疑将是划时代的。 传统的人工智能是基于符号处理的，通常也称为符号智能，它以知识为基础，偏重于逻辑推理，以顺序离散符号推理为特征，强调知识表示和推理及规则的形成和表示。而随着科学的发展和时代的进步，人们在工业生产和工程实践中遇到的问题，越来越多地具有规模大、复杂性、约束性、非线性、不确定性等特点，传统的人工智能在感知、理解、学习、联想及形象思维等方面遇到了严重的困难，同时，计算机容量和计算速度的不断提高及大规模并行处理技术的产生，使得智能模拟方法进入了一个全新的发展时期。由诸多智能模拟方法组成的计算智能(Computational Intelligence)技术，是一种借鉴和利用自然界中自然现象或生物体的各种原理和机理而开发的并具有自适应环境能力的计算方法，具有分布、并行、仿生、自学习、自组织、自适应等特性[1-3]。下面，本文将在计算智能研究领域和研究热点中对主要技术的理论框架和特点做一下简要概括，并对计算智能各方面的综合集成及由此而突现的特性做一些介绍。 2 计算智能的主要技术及特点 2.1 进化计算 进化计算(Evolutionary Computing)是基于自然选择和自然遗传等生物进化机制的一种 搜索算法。它以生物界的“优胜劣态、适者生存”作为算法的进化规则，结合达尔文的自然选择与孟德尔的遗传变异理论，将生物进化中的四个基本形式：繁殖、变异、竞争和选择引入到算法过程中。目前研究的进化计算技术主要有四种算法：遗传算法(Genetic Algorithm)、进化规划(Evolutionary Programming)、进化策略(Evolutionary Strategy)和遗传规划(Genetic Programming)。前三种算法是彼此独立发展起来的，最后一种是在遗传算法的基础上发展起来的一个分支[4]。

第四章 计算智能1 人工智能课程 北京大学

第四章计算智能(1) 教学内容：本章讨论计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及它与传统的人工智能的区别。介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法；神经网络的表示和推理。简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。 教学重点：计算智能；人工神经网络的结构、模型和算法，以及表示和推理。 教学难点：人工神经网络的结构、算法和推理；模糊数学的运算法则和模糊逻辑推理。 教学方法：课堂教学为主。适当提问，加深学生对概念的理解。 教学要求：通过对本章的学习，使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解计算智能所涉及的领域和范围，了解人工神经网络的特性、表示和推理，了解模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。 4.1概述 教学内容：本节介绍计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及其与传统人工智能的区别。贝兹德克提出的“ABC”，及它与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 教学重点：计算智能的含义及其与传统的人工智能的区别。 教学难点：“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 教学方法：课堂教学。 教学要求：掌握计算智能的含义，了解计算智能与传统的人工智能有何区别。了解贝兹德克提出的“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 信息科学与生命科学的相互交叉、相互渗透和相互促进是现代科学技术发展的一个显著特点。 计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。

把神经网络（NN）归类于人工智能（AI）可能不大合适，而归类于计算智能（CI）更能说明问题实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑系统的某些课题，也都归类于计算智能。 计算智能取决于制造者（manufacturers）提供的数值数据，不依赖于知识；另一方面，人工智能应用知识精品（knowledge tidbits）。人工神经网络应当称为计算神经网络。 第一个对计算智能的定义是由贝兹德克（Bezdek）于1992年提出的。 尽管计算智能与人工智能的界限并非十分明显，然而讨论它们的区别和关系是有益的。马克斯（Marks）在1993年提到计算智能与人工智能的区别，而贝兹德克则关心模式识别（PR与生物神经网络（BNN）、人工神经网络（ANN）和计算神经网络（CNN）的关系，以及模式识别与其它智能的关系。忽视ANN与CNN 的差别可能导致对模式识别中神经网络模型的混淆、误解、误表示和误用。 提问：计算智能与人工智能的区别和关系如何。 贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。 他给出有趣的ABC： A－Artificial，表示人工的（非生物的），即人造的 B－Biological，表示物理的＋化学的＋（？？）＝生物的 C－Computational，表示数学＋计算机 图4.1表示ABC及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。

智能计算里三者的关系

目前，在计算智能与人工智能的关系方面有两种不同的观点，一种观点认为计算智能是人工智能的一个子集，另一种观点认为计算智能和人工智能是不同的范畴。 第一种观点的代表人物是贝兹德克。他把智能(intelligence,I)和神经网络(nerual network,NN)都分为计算的（computational,C）、人工的（artificial,A）和生物的(biological,B)三个层次，并以模式识别(PR)为例，给出了如图5.1所示的智能的层次结构。在该图中，底层是计算智能(CI)，它是通过数值计算来实现的，其基础是计算神经网络(CNN)；中间层是人工智能(AI)，它是通过人造的符号系统实现的，其基础是人工神经网络(ANN)；顶层是生物智能(BI)，它是通过生物神经系统来实现的，其基础是生物神经网络(BNN)。按照贝兹德克的观点，CNN是指按生物激励模型构造的NN，ANN是指CNN+知识，BNN是指人脑，即ANN包含了CNN,BNN又包含了ANN。对智能也一样，贝兹德克认为AI既包含了CI，BI 又包含了AI，即计算智能是人工智能的一个子集。 输入复杂性层次 人类知识 BNN -> BPR -> BI B = 生物的 (+)传感输入 知识 ANN -> APR -> AI A = 符号的 (+)传感数据 计算 CNN -> CPR -> CI C = 数值的 (+)传感器 智能的三个层次第二种观点是大多数学者所持有的观点,其代表人物是埃卜哈特(R.C.Eberhart). 他们认为: 虽然人工智能与计算智能之间有重合,但计算智能是一个全新的科学领域,无论是生物智能还是机器智能,计算智能都是最核心的部分,而人工智能则是外层. 事实上,CI和传统的AI知识智能的两个不同层次,各自都有自身的优势和局限性,相互之间只应该互补,而不能取代. 大量实践证明,只有把AI和I很好地结合起来,才能更好地模拟人类只能,才是只能科学技术发展的正确方向.1、计算智能（Computational Intelligence，CI）是借助自然界（生物界）规律的启示，根据其规律，设计出求解问题的算法。物理学、化学、数学、生物学、心理学、生理学、神经科学和计算机科学等学科的现象与规律都可能成为计算智能算法的基础和思想来源。从关系上说，计算智能属于人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个分支。 2、计算智能算法主要包括神经计算、模糊计算和进化计算三大部分。如图1.4所示，典型的计算智能算法包括神经计算中的人工神经网络算法，模糊计算中的模糊逻辑，进化计算中的遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法、免疫算法、分布估计算法、Memetic算法，和单点搜索技术例如模拟退火算法、禁忌搜索算法，等等。 3、以上这些计算智能算法都有一个共同的特征就是通过模仿人类智能的某一个（某一些）方面而达到模拟人类智能，实现将生物智慧、自然界的规律计算机程序化，设计最优化算法的目的。然而计算智能的这些不同研究领域各有其特点，虽然它们具有模仿人类和其他生物智能的共同点，但是在具体方法上存在一些不同点。例如：人工神经网络模仿人脑的生理

人工智能 第4章 参考答案

第4章搜索策略部分参考答案 4.5 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，但受到下列条件的限制： (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、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=(1,1,1,1)，S1=(1,1,1,0)，S2=(1,1,0,1)，S3=(1,1,0,0) S4=(1,0,1,1)，S5=(1,0,1,0)，S6=(1,0,0,1)，S7=(1,0,0,0) S8=(0,1,1,1)，S9=(0,1,1,0)，S10=(0,1,0,1)，S11=(0,1,0,0) S12=(0,0,1,1)，S13=(0,0,1,0)，S14=(0,0,0,1)，S15=(0,0,0,0) 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行求解。 该问题求解过程的状态空间图如下：

人工智能及其应用 习题参考答案 第1章

第一章绪论 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：人工智能（学科）：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 人工智能（能力）：人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之，任何系统如果具有这６种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。

行为主义，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？

HCIP智能计算

HCIP智能计算-20200629 1.工程师A正使用华为的FDM故障管理平台进行故障诊断时，此时操作系统突发故障会导致FDM故障管理平台瘫痪，无法访问（B） A.TURE B.FALSE 参考答案：B 2.异构加速对于大数据的意义是（） A.减少了存储设备 B.使用于训练场景 C.提高了压缩率（一键拓扑） 参考答案：BC 3.某局点为了支撑在线数据库业务采用了华为SAP HANA解决方案，其中SAP HANA的system replication功能实现DB数据的同步或异步复制（） A.TRUE B.FALSE 参考答案：A 4.B同学想要发表一篇有关服务的论文，所以查看了大量华为服务器相关手册，近是了解到华为服务器中使用内存保护技术，以下哪种技术不属于华为服务器内存保护技术（） A.ADDDC B.Lockstep C.ECC D.Mirrored Sparing Mode 参考答案：B 5.某金融单位购置的9000需要配置冷却设施，以下说法错误的是（BC） A.需要部署行级空调 B.出水温度低于45度 C.用冷却塔来代替冷水机组 参考答案：BC 6.A同学最近买了一本关于处理器的书进行研读，学完以后发现以下处理器中（）具有最高的性能和能效比，但灵活性最差（） A.ASIC B.GPU C.FPGA D.CPU 参考答案：A 7.以下英特尔傲腾芯片的工作模式中，哪种能实现对服务器关机后的内存数据保护（） A.DRAM模式

B.MM模式 C.AD模式 参考答案：C 8.华为Azure stack混合云解决方案，可提供线上和线下混合业务模式（） A.TRUE B.FALSE 参考答案：A 9.下面哪个软件不能安装在RH服务器上（） A.Hadoop B.oracle C.Rehdhat linux D.AIX 参考答案：D 10.无状态计算是将计算节点硬件配置进行抽取，形成配置策略文件，使硬件配置脱离硬件，从而使硬件配置可离线，可批量远程部署，可导入导出具体包括以下几种配置（） A.网络配置 B.管理配置 C.存储配置 D.计算配置 参考答案：ABCD 11.为了满足银行业务的大容量与高性能存储的需求，机架服务器采用了（）存储方式（） A.分级 B.分区 C.模块管理 D.分层 参考答案：A 12.智能化数据中心使得智能服务器在解决方案方面有了重大突破，即突破了CPU、服务器 和（）边界（） A.L3 B.L2 C.L1+L2+L3 D.L1 参考答案：C 13.某公司已选用E9000设备支持公司高性能计算业务，A工程师为其配置了CH121L V5液 冷计算节点，以下（）符合这一计算节点的特点（） A.支持四路CPU B.支持多平面网络支持板载网口 C.防漏液设计

智能计算HCIA题库及答案

智能计算HCIA题库及答案 1. 以下哪一种芯片，不属于 FPGA 的演进过程中的芯片类型单选（） A. CPLD B. PROM ( 正确答案 ) C. ASIC D. PAL 2. 下列芯片中既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点的半定制芯片是哪一个？（） A. FPGA ( 正确答案 ) B. CPU C. GPU D. ASIC 3. 通用服务器是基于 PC 机体系结构，使用 Inte 其它兼客X86 指令集的处理器芯片，和 Linux 或 Windows 操作系统的服务器，通用服务器价格便宜、兼容性好、稳定性较差、安全性不算太高，主要用在中小企业和非关键业务中（） A. TRUE B. FALSE ( 正确答案 ) 4. 下列微架构中是在 Inte1 TickTock ( 钟摆模式 ) 架构年

推出的有哪些？（） A. Nehalem ( 正确答案 ) B. Cascade Lake C. Haswell ( 正确答案 ) D. Sandy Bridge ( 正确答案 ) 5. 智能计算中打破 CPU 边界是指使用服务器集群处理复杂应用（） A. 对 B. 错 ( 正确答案 ) 6. 下列不属于 GPU 典型应用场景的是？（） A. 通用计算，完成复杂逻辑运算 ( 正确答案 ) B. 视频图像处理场景 C.HPC 混合应用高吞吐量场景 D.HPC 高性能加速场景 7.ARM 微处理器已遍及工业控制、消费类电子产品、通信系统、网络系统、无线系统等各类产品市场，下列关于 ARM 架构特点描述错误的是（） A. 支持 16 位、 32 位、 64 位多种指令集，能很好的兼容从 IOT ，终端到云端的各类应用场景 B. 采用复杂指令集，处理效率高 ( 正确答案 ) C. 大量使用寄存器，大多数数据操作都在寄存器中完成，指令执行速度更快

智能计算机与智能计算

HUBEI NORMAL UNIVERSITY 期末论文 B achelor’s Thesis 论文题目智能计算机与智能计算作者姓名王子聪 指导教师许新山 所在院系计算机科学与技术学院专业名称计算机应用技术 完成时间2010年12月27日

智能计算机 ——计算机未来发展方向Ξ 王子聪 (指导教师：许新山) （湖北师范学院计科系湖北黄石 435000） 摘要:现代的第四代计算机是大规模、超大规模集成电路的时代。集成电路由于体积的限制，愈发不能满足人们在日常生活和工作中的需要，因此， 研制“智能”计算机是计算机技术发展的重要方向。让计算机能够模拟 人类的智能活动，包括感知、判断、理解、学习、问题求解等内容。智 能计算机的研究将导致传统程序设计方法发生质的飞跃，使计算机突破 “计算”这一含义，从本质上扩充计算机的能力。智能计算机已经成为 一个动态的发展的概念，它始终处于不断向前推进的计算机技术的前 沿。 关键词:第四代计算机智能计算 中图分类号:TP18 Intelligent Computer ——the future direction of computer Wang Zicong （Tutor：Xu Xinshan） (Institute of Computer Science and Technology,Hubei Normal University,Huangshi 435002 , China) Abstract :The fourth generation of the modern computer is a large-scale, VLSI era. Integrated circuits due to volume constraints, increasingly unable to meet people in their daily life and work needs, therefore, develop "smart" computer is an important direction of development of computer technology. Let the computer can simulate human intelligence activities, including perception, judging, understanding, learning, problem solving, and so on. Intelligent computer research will lead to the traditional method of programming a qualitative leap in the computer break the "calculate"the

计算智能概论

计算智能概论课程论文 河南工业大学管理学院 班级：物流0901班 姓名：张延 时间：2011-4-19 神经网络的应用 神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。 神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显着的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩

和图像恢复。 (2) 信号处理。能分别对通讯、语音、心电和脑电信号进行处理分类；可用于海底声纳信号的检测与分类，在反潜、扫雷等方面得到应用。 (3) 模式识别。已成功应用于手写字符、汽车牌照、指纹和声音识别，还可用于目标的自动识别和定位、机器人传感器的图像识别以及地震信号的鉴别等。 (4) 机器人控制。对机器人眼手系统位置进行协调控制，用于机械手的故障诊断及排除、智能自适应移动机器人的导航。 (5) 卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分正常心跳和非正常心跳、基于BP网络的波形分类和特征提取在计算机临床诊断中的应用。 (6) 焊接领域。国内外在参数选择、质量检验、质量预测和实时控制方面都有研究，部分成果已得到应用。 (7) 经济。能对商品价格、股票价格和企业的可信度等进行短期预测。 (8) 另外，在数据挖掘、电力系统、交通、军事、矿业、农业和气象等方面亦有应用。 神经网络虽已在许多领域应用中取得了广泛的成功，但其发展还不十分成熟，还有一些问题需进一步研究。 (1) 神经计算的基础理论框架以及生理层面的研究仍需深入。这方面的工作虽然很困难，但为了神经计算的进一步发展却是

蔡自兴_人工智能课后答案

人工智能作业题 1 － 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 1 － 4 现在人工智能有哪些学派？它们的任知观是什么？ 1 － 6 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？ 2 － 6 用谓词演算公式表示下列英文句子 ( 多用而不是省用不同谓词和项。例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子 ) 。 A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence. 2 － 7 把下列语句表示成语义网络描述： (1) All man are mortal. (2) Every cloud has a silver liming. (3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan. 2 － 9 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。 补充题： 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。 3 － 4 如何通过消解反演求取问题的答案？ 3 － 11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式？各自的特点为何？ 3 － 6 下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则： (1) 两个全等三角形的各对应角相等。 (2) 两个全等三角形的各对应边相等。

计算智能概论论文

计算智能概论公选课作业 作业1 介绍人工神经网络的发展历程和分类 简要介绍BP神经网络 简要介绍RBF神经网络 简要介绍SOM（自组织映射）神经网络 神经网络的应用 作业2 介绍支持向量机的发展历程和分类 支持向量机的应用 介绍生物特征识别的内容 介绍指纹识别的内容 介绍人脸识别的内容 介绍虹膜识别的内容 作业3 介绍遗传算法的发展历程 介绍遗传算法的应用 作业4 介绍群智能理论的内容 介绍粒子群算法的内容 介绍粒子群算法的应用 介绍蚁群算法的内容 介绍蚁群算法的应用 作业5 模糊理论概述 模糊控制的基本思想 智能控制的简介 智能机器人简介 河南工业大学 信息科学与工程学院 电子信息科学与技术 1502班相怡林 学号：20151603020

一：人工神经网络的发展历程和分类 1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。 1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。虽然，冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的，但他也是人工神经网络研究的先驱之一。 50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。 然而，这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久，许多人陆续放弃了这方面的研究工作，这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期，许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题，使感知机的工作得不到重视；其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名为《感知机》的著作中指出线性感知机功能是有限的，它不能解决如异感这样的基本问题，而且多层网络还不能找到有效的计算方法，这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。60年代末期，人工神经网络的研究进入了低潮。 另外，在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。 随着人们对感知机兴趣的衰退，神经网络的研究沉寂了相当长的时间。80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。 这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即，一大批学者和研究人员围绕着Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。