人工智能经典知识点

5、已知：R1:A1→B1 CF(B1,A1)=0.8

R2:A2→B1 CF(B1,A2)=0.5

R3:B1∧A3→B2 CF(B2,B1∧A3)=0.8

CF(A1)=CF(A2）=CF(A3）=1；

CF(B1)=CF(B2)=0；

来计算CF(B1),CF(B2)的更新值。

R1,CF(B1|A1)=CF(B1)+CF(B1,A2)(1-CF(B1))

=0+0.8(1-0)=0.8 CF(B1)=0.8

R2,CF(B1|A2)=CF(B1)+CF(B1,A2)(1-CF(B1))

=0.8+0.5(1-0.8)=0.9

依R3,需先求

CF(B1∧A3)=min(CF(A3),CF(B1))

=min(1,0.9)=0.9

由于CF(B1∧A3)<1,

CF(B2B1∧A3)×CF(B1∧A3)=0.8×0.9=0.72 再计算

CF(B2|B1∧A3)=CF(B2)+CF(B1∧A3)+CF(B2，B1∧A3)×(1-CF(B2))=0.72 所以CF(B1),CF(B2)分别为0.9和0.72。

6.设有如下一组知识：

r1：IF E1 THEN H (0.9)

r2：IF E2 THEN H (0.6)

r3：IF E3 THEN H (-0.5)

r4：IF E4 AND ( E5 OR E6) THEN E1 (0.8) 已知：CF(E2)=0.8，CF(E3)=0.6，CF(E4)=0.5，CF(E5)=0.6, CF(E6)=0.8 求：CF(H)=?

解：由r4得到：

CF(E1)=0.8×max{0, CF(E4 AND (E5 OR E6))} = 0.8×max{0, min{CF(E4), CF(E5 OR E6)}} =0.8×max{0, min{CF(E4), max{CF(E5), CF(E6)}}} =0.8×max{0, min{CF(E4), max{0.6, 0.8}}} =0.8×max{0, min{0.5, 0.8}}

=0.8×max{0, 0.5} = 0.4

由r1得到CF1(H)=CF(H,E1)×max{0,CF(E1)}=0.36

由r2得到CF2(H)=CF(H,E2)×max{0,CF(E2)}=0.48

由r3得到CF3(H)=CF(H,E3)×max{0,CF(E3)}=—0.3

CF1,2(H)=CF1(H)+CF2(H)-CF1(H)×CF2(H)=0.67

CF(H)=(CF1,2(H)+CF3(H))/1-min{|CF1,2(H)|, |CF3(H)|}=0.53

1、已知：f1(A1) = 0.40 ,f1(A2)=0.50,|U| = 20.

A1→B={b1,b2,b3}，(c1,c2,c3)=(0.1,0.2,0.3)

A2→B={b1,b2,b3}，(c1,c2,c3)=(0.5,0.2,0.1)

求：f1(B)

解：（1）先求：

m1({b1},{b2},{b3})=(0.4*0.1,0.4*0.2,0.4*0.3)=(0.04,0.08,0.12);

m1(U)=1-[m1({b1})+m1({b2})+m1({b3})]=0.76;

m2({b1},{b2},{b3})=(0.5*0.5,0.5*0.2,0.5*0.1)=(0.25,0.10,0.05);

m2(U)=1- [m2({b1})+m2({b2})+m2({b3})]=0.70;

及m = m1⊙m2

1/K=m1({b1})*m2({b1})+m1({b1})*m2({U})+m1({b2})*m2({U})

+ m1({b2})*m2({b2})+m1({b3})*m2({b3})+m1({b3})*m2({U})+

m1({U})*m2({b1})+m1({U})*m2({b2})+m1({U})*m2({b3})+

m1({U})*m2({U})=0.01+0.028+0.008+0.056+0.06+0.084+0.19

+0.076+0.038+0.532 =1.082

（2）然后计算：

m({b1})=K*(m1({b1})*m2({b1})+m1({b1})*m2({U})+

m1({U})*m2({b1}))=1/1.082*(0.01+0.028+0.19)=0.211

m({b2})=K*(m1({b2})*m2({b2})+m1({b2})*m2({U})+ m1({U})*m2({b2}))=1/1.082*(0.008+0.056+0.076)=0.129

m({b3})=K*(m1({b3})*m2({b3})+m1({b3})*m2({U})+ m1({U})*m2({b3}))=1/1.082*(0.06+0.084+0.038)=0.168

m(U)=1-[ m({b1})+ m({b2})+ m({b3})]=0.492

最后：

Bel（B）＝m({b1})+ m({b2})+ m({b3})＝0.508 P1(B)＝1-Bel(~B)

由于基本概率分配函数只定义在B集合和全集U之上，所以其它集合的分配函数值为0，即Bel(~B)=0所以，可得

P1(B)＝1-Bel(~B)=1

F1(B)=Bel(B)+(P1(B)-Bel(B))*|B|/|U|

=0.508+(1-0.508)*3/20

=0.582

2、假设：任何通过计算机考试并获奖的人都是快乐的，任何肯学习或幸运的人都可以通过所有考试，张不肯学习但他是幸运的，任何幸运的人都能获奖。求证：张是快乐的。

?解：先定义谓词：

?Pass(x, y) x可以通过y考试?Win(x, prize) x能获得奖励

?Study(x) x肯学习?Happy(x) x是快乐的?Lucky(x) x是幸运的

再将问题用谓词表示如下：

?“任何通过计算机考试并奖的人都是快乐的”

?(?x)(Pass(x, computer)∧Win(x, prize)→Happy(x))

?“任何肯学习或幸运的人都可以通过所有考试”

?(?x) (?y) (Study(x)∨Lucky(x)→Pass(x, y))

?“张不肯学习但他是幸运的”

?﹁Study(zhang)∧Lucky(zhang)

?“任何幸运的人都能获奖”

?(?x) (Lucky(x)→Win(x, prize))

?结论“张是快乐的”的否定

?﹁Happy(zhang)

?将上述谓词公式转化为子句集如下：

?(1) ﹁Pass(x, computer)∨﹁Win(x, prize)∨Happy(x)

?(2) ﹁Study(y)∨Pass(y, z)

?(3) ﹁Lucky(u)∨Pass(u, v)

?(4) ﹁Study(zhang)

?(5) Lucky(zhang)

?(6) ﹁Lucky(w)∨Win(w, prize)

?(7) ﹁Happy(zhang) (结论的否定)

（8）﹁Pass(w, computer)∨Happy(w)∨﹁Lucky(w)1与6 {w/x}

（9）﹁Pass(zhang, computer)﹁Lucky(zhang) 8 与7{zhang/w}

（10）﹁Pass(zhang, computer) 9 与 5

（11）﹁Lucky(zhang) 10 与3 {zhang/u,computer/v}

（12）□11 与5

3、假设：所有不贫穷并且聪明的人都是快乐的，那些看书的人是聪明的。

李明能看书且不贫穷，快乐的人过着激动人心的生活。

?求证：李明过着激动人心的生活。

?解：先定义谓词：

?Poor(x) x是贫穷的?Smart(x) x是聪明的

?Happy(x) x是快乐的?Read(x) x能看书

Exciting(x) x过着激动人心的生活

?再将问题用谓词表示如下：

?“所有不贫穷并且聪明的人都是快乐的”

?(?x)((﹁Poor(x)∧Smart(x))→Happy(x))

?“那些看书的人是聪明的”

?(?y) (Read(y) →Smart(y))

?“李明能看书且不贫穷”

?Read(Liming)∧﹁Poor(Liming)

?“快乐的人过着激动人心的生活”

?(?z) (Happy(z)→Exciting(z))

?目标“李明过着激动人心的生活”的否定?﹁Exciting(Liming) 4、F: (?x)((?y)(A(x, y)∧B(y))→(?y)(C(y)∧D(x, y)))

G: ﹁(?x)C(x)→(?x)(?y)(A(x, y)→﹁B(y))

求证G是F的逻辑结论。

证明：先把G否定，并放入F中，得到的{F, ﹁G}为

{(?x)((?y)(A(x,y)∧B(y))→(?y)(C(y)∧D(x,y))),

﹁(﹁(?x)C(x)→(?x)(?y)(A(x,y)→﹁B(y)))}

再把{F,﹁G}化成子句集，得到

(1) ﹁A(x,y)∨﹁B(y) ∨C(f(x))

(2) ﹁A(u,v)∨﹁B(v) ∨D(u,f(u))

(3) ﹁C(z)

(4) A(m,n)

(5) B(k)

其中，(1)、(2)是由F 化出的两个子句，(3)、(4)、(5)是由﹁G化出的3个子句。最后应用谓词逻辑的归结原理对上述子句集进行归结，其过程为

(6) ﹁A(x,y)∨﹁B(y) 由(1)和(3)归结，取σ={f(x)/z}

(7) ﹁B(n) 由(4)和(6)归结，取σ={m/x,n/y}

(8) NIL 由(5)和(7)归结，取σ={n/k}

因此，G是F 的逻辑结论。

1、人工智能：人工智能是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合学科，是一门研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的学派。

研究目标：构造可实现人类智能的智能计算机或智能系统。

2、图灵测试：从机器能否很好地模拟人的角度来进行的测试。

3、三大学派：基于知识工程的符号主义学派，基于人工神经网络的联结主义学派，基于控制论的行为主义学派。

4、搜索：搜索是一种求解问题的方法，是寻找从问题初始事实最终答案的推理路线的一种过程。在利用这种方法求解问题，要按照一定的策略，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造一条使问题获得解决的推理路线。有两大类搜索方法，即盲目搜索和启发式搜索。

5、盲目搜索：盲目搜索又称无信息搜索，即在搜索过程中，只按预先规定的搜索控制策略进行搜索，而没有任何中间信息来改变这些控制策略。

主要的盲目搜索策略有：宽度优先搜索、深度优先搜索、有界深度优先搜索、代价树的宽度优先搜索和代价树的深度优先搜索。

6、归结过程控制策略：删除策略、采用支撑策略、语义归结策略、线性归结策略、单元归结策略、输入归结策略。

7、什么是归结控制策略？什么样的归结控制策略是完备的？

对子句集S进行归结时，如果采用盲目的、全面的归结，其结果将产生大量的不必要的归结式，如果要在计算机上实现，不但浪费计算机的存储空间，而且要浪费大量的计算时间。为了解决这一问题，研究如何选择合适的子句进行归结，以避免多余的、不必要的归结式的出现，这就是归结控制策略。

归结控制策略有完备与不完备之分。如果子句集S是不可满足的，当且仅当用某归结控制策略能够归结出空子句。则称该归结控制策略为完备的归结控制策略。

8、归结控制策略的要点：要解决的问题是归结方法的知识爆炸；控制策略的目的是归结点尽量少；控制策略的原则是删除不必要的子句，或对参加归结的子句加以限制；给出控制策略，以便仅选择合适的子句对其归结，避免多余的、不必要的归结式出现。

9、知识：有格式的数据经过处理、解释过程会形成信息，而把有关的信息关联到一起，经过处理过程就形成了知识。

知识表示：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。

10、知识表示的方法分类：直接表示、逻辑表示、产生式规则表示法、语义网络表示法、框架表示法、脚本方法、过程表示、混合型知识表示方法、面向对象的表示方法。

11、知识表示方法的选取：表示知识的能力、与推理方法的匹配、知识与元知识的一致、过程性标示与说明性表示。

12、产生式系统的推理方法：正向推理、反向推理、双向推理。

13、产生式系统：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。

14、产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。

15、不确定性推理：一种从不确定的初始证据出发，通过运用不确定性知识，最终推出既保持一定程度的不确定性，又是合理或基本合理的结论的推理过程。

16、不确定性表现在：证据的不确定性、规则的不确定性、推理的不确定性。

17、不确定性的基本问题：表示问题、计算问题、语义问题。

2. 产生式系统中的每条规则有两种表现形式：前提-结论型和条件-动作型。

4. 搜索算法AO*与A*比较，AO*应用于解图，且搜索的是与或图；而A*则应用于解答路径，且搜索的是一般图。

5. 博弈中的两种最基本的搜索方法是：极大极小过程和α-β过程。

6. 若C1= ┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= □。

7. 在A*算法中，评估函数f*(n)由两部分组成：g*(n)是该路径前段（从s到n）的路径代价，h*(n)是该路径后段（从n到ng）的路径代价，f*(n) 是s经节点n到ng的最短解答路径的路径代价。

8. 专家系统由知识库、推理机和用户界面这三部分组成。

1、机器学习系统由环境、学习、知识库和执行几部分构成。

2、人工智能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，它的近期目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能。

3、规则演绎系统根据推理方向可分为规则正向演绎系统、规则逆向演绎系统以及规则双向演绎系统等。

4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。

5、启发式搜索是一种利用启发式信息信息的搜索，估价函数在搜索过程中起的作用是估计节点位于解路径上的希望。

6、模糊判决的常用方法有重心法、最大隶属度法、系数加权平均法和隶属度限幅元素平均法等。

7、在与或图中，没有后裔的非终叶节点为不可解节点，那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是可解节点，含有与后继节点且后裔中至少有一个为不可解的非终叶节点是不可解节点。

1、宽度优先搜索和深度优先搜索等属于盲目搜索；而有序搜索等属于启发式搜索。

5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。

8、在框架理论中，框架通常由描述事物的各个方面的槽组成，每个槽可以拥有若干个侧面，而每个侧面又可以拥有若干个值组成。

9、知识发现的方法有正向推理、逆向推理、双向推理、混合推理等。

2．传统人工智能的三大核心研究内容是：知识表示、知识推理和知识应用。

3．状态空间法是以状态和算符为基础来表示和求解问题.

4．语义网络表示由4个相关部分组成：词法部分、结构部分、过程部分和语义部分。

5. 可把图搜索控制策略看成一种在图中寻找路径的方法。初始节点和_目标节点分别代表___初始数据库_和满足终止条件的目标数据库。

7．在基于规则的系统中，均有两种推理方法：即正向推理和_逆向推理。

1．计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和等研究领域。

4谓词逻辑的组成部分是谓词符号、量词符号、函数符号、变量和常量、连接词

6．无信息搜索或盲目搜索包括：宽度优先搜索、深度优先搜索和

8产生式系统的问题求解过程即是对解空间的搜索过程，也就是推理过程。按照搜索方向，产生式系统分为正向推理过程、逆向推理过程和双向推理过程

1. 合一处理：通过多个变量变换，是相应与现在互补文字的原子谓词公式同一化的过程。

2. 归纳学习：从大量的经验数据中归纳取出一般的判定规则和模式，是从特殊情况推导出一般规则的学习方法。

3. 问题归约：把复杂的问题变换为若干需要同时处理的较为简单的子问题后再加以分别求解；只有子问题全部解决时，问题才算解决；问题的解答由子问题的解答联合构成。

4. 可信度：是对信任的一种度量，是指人们根据以往经验对某个事物或现象为真的程度的一个判断，或者说是相信程度。

5. 专家系统：一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

简述盲目搜索策略：

搜索策略是人工智能研究的主攻方向之一,采用不同的搜索策略在求解问题的过程中也会存在差异.通过对于八数码的搜索求解分析,采用盲目搜索中的广度优先搜索算法和宽度搜索算法进行实现,将广度优先搜索算法与宽度搜索算法进行比较,从而评价这两种搜索算法的优劣性.

盲目搜索策略及其在实际中的应用研究

摘要：搜索策略是人工智能研究的主攻方向之一,采用不同的搜索策略在求解问题的过程中也会存在差异.通过对于八数码的搜索求解分析,采用盲目搜索中的广度优先搜索算法和宽度搜索算法进行实现,将广度优先搜索算法与宽度搜索算法进行比较,从而评价这两种搜索算法的优劣性.

关键字：搜索策略；深度优先；宽度优先；八数码

1 盲目的图搜索策略

图搜索策略可分为两种：一种称为盲目的图搜索策略，或称无信息图搜索策略；而另一种称为启发式搜索策略，又称为有信息的图搜索策略。盲目搜索是不利用问题的有关信息, 而根据事先确定好的某种固定的搜索方法进行搜索[1]。最常用的两种无信息图搜索策略是宽度优先搜索和深度优先搜索。 1.1 宽度优先搜索[2] 它是从根节点（起始节点）开始，按层进行搜索，也就是按层来扩展节点。所谓按层扩展，就是前一层的节点扩展完毕后才进行下一层节点的扩展，直到得到目标节点为止。这种搜索方式的优点是，只要存在有任何解答的话，它能保证最终找到由起始节点到目标节点的最短路径的解，但它的缺点是往往搜索过程很长。 1.2 深度优先搜索[3]

它是从根节点开始，首先扩展最新产生的节点，即沿着搜索树的深度发展下去，一直到没有后继结点处时再返回，换一条路径走下去。就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进直到不能再前进（到达叶子节点或受到深度限制）时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。

由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝，深度优先搜索如果误入无穷分枝（即深度无限），则不可能找到目标节点。为了避免这种情况的出现，在实施这一方法时，定出一个深度界限，在搜索达到这一深度界限而且尚未找到目标时，即返回重找，所以，深度优先搜索策略是不完备的[4]。另外，应用此策略得到的解不一定是最佳解（最短路径）。 2用深度优先或宽度优先解决8数码

人工智能经典考试题目,例题

基于规则的专家系统 1.基于规则的专家系统有5个部分组成：知识库、数据库、推理引擎、____和用户界面 A.解释设备 B.外部接口 C.开发者接口 D.调试工具 2.前向（正向）推理是数据驱动的。推理从已知的数据开始，依次执行每条可执行的规则，规则所产生的新的事实被加入到数据库中，直到没有规则可以被执行为止。请根据以下的数据库和知识库推出有哪些元素被加入到数据库中 A. N X Y Z B. L X Y Z C. N L X Z

D. L N X Y 3.关于专家系统，以下说法错误的是 A.允许不精确的推理，但不能处理不完整、不确定和模糊的数据 B.当数据不完账或模糊时，有可能会出错 C.当需要新知识时，很容易实现调整。 D.提供知识与处理过程明确分离的机制 4.对于规则的专家系统的缺点，下列说法错误的是 A.规则之间的关系不明确 B.低效的搜索策略 C.没有学习能力 D.没有统一的结构 5.对于规则的专家系统的优点，下列说确的是 A.规则之间的关系透明

B.高效的搜索策略 C.处理不完整、不确定的知识 D.具备学习能力 基于规则的专家系统中的不确定性管理 6.专家系统中不确定性知识的来源一般分为4种：弱暗示、____、未知数据，以及合并不同专家观点时的困难 A.不完整的信息 B.不一致的信息 C.不确定的信息 D.不精确的语言

7.有一同学，考试成绩数学不及格的概率是0.15，语文不及格的概率是0.05，两者都不及格的概率为0.03，在一次考试中，已知他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？ A.0.2 B.0.25 C.0.4 D.0.6 8.掷三枚骰子，事件A为出现的点数之和等于5的概率为 A.1/18 B.1/36 C.1/72 D.1/108 9.下列哪个符合著名的贝叶斯公式 A.P(Ai/B) = P(Ai) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) B.P(Ai/B) = P(Ai) x P(Ai/B) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj)) C.P(Ai/B) = P(B) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj))

人工智能知识点.

1.为什么要研究人工智能：1.现有计算机系统的局限性； 2.人类只能的局限性； 3.信息化社会的迫切要求。 2.传统程序和人工智能的区别：1处理对象2求解问题3求解模式4应用范围 3.人工智能求解问题的方法：试探式搜索，启发式的不精确的模糊的甚至允许出现错误的推理方法。 4.表处理语言LIST 5.#规则3：$1$2$3→$1$2$2$3规则4：$1$2$2$3→$1$2$3利用规则3、4将ABCBABC变为ABC 解：AB CBABC——A BABC BABC ——AB AB C——ABC 6.完成某问题的状态描述，须确定三件事：1该状态描述的方式，铁别是初始状态的描述2算符集合机器对状态描述的作用3目标状态描述的特性 7.合适公式（WEF）通过使用连词~（非）、∧(与)、∨（或）、→（蕴含）、以及任意一个、 8.存在一个等将原子谓词公式按一定的语法格式连接而成的式子。 9.#例：每个有理数都是实数有些实数是有理数并非每个实数都是有理数 解：令原子谓词公式P(x)表示x是有理数Q(x)表示x是实数 (任意一个x)[P(x)→Q(x)] (存在一个x)[P(x)→Q(x)] ((任意一个x)[Q(x)→~P(x)]) 等价于(存在一个x)[Q(x)→~P(x)] 10.#例：每一个人的外祖父都是他母亲的父亲令P(x)表示x是人O(x,y)表示x是y的外祖父F(x,y)表示x是y的父亲M(x,y)表示x是y的母亲将原句转化为：每一个人y 的外祖父x都是该y的母亲z的父亲。 (任意一个x)(任意一个y)(P(x)P(y)O(x,y))→(存在一个x)(P(z)∧F(x,z)∧M(z,y)) 11.#例题：All blocks on top of blocks that have been moved or that are attached to block that have been moved also have been moved. 可表示为：(任意一个x)(任意一个y){{BLOCK(x)∧BLOCK(y)∧[ONTOP(x,y)∨ATTACHED(x,y)]∧MOVED(y)}→MOVED(x)} 13.归结反演规则：1否定L，得到~L；2把~L添加到S中去；3把新产生的集合｛~L，S｝化成子句集；4应用归结原理，力图推导出一个表示矛盾的空字句。 15.状态：是表示问题解法中每一步问题状况的数据结构 16.算法：则是把问题从一种状态变换为另一种状态的手段 17.状态空间：是从初始状态出发所能达到的状态集合 18.宽度优先搜索：如果搜索是以接近起始节点的成都一次扩展节点的，就叫做**，这种搜索是逐层进行的。 19.深度优先搜索：如果搜索时首先扩展最新产生的节点，则成为深度优先搜索。 20.三类节点：1未生成节点—咱不放入计算机储存2已生成但尚未扩展节点—实现时放入一个OPEN表中3已扩展节点—实现时放入一个CLOSED表中 21.图搜索一般过程：（1）建立一个只含有起始节点S的搜索图G，把S放到一个叫做OPEN 的为扩展节点表中。（2）建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表，其初始为空表。（3）LOOP：若OPEN表是空表，则失败退出。（4）选择OPEN表上的第一个节点，把他从OPEN表移出并放进CLOSED表中。称此节点位n.(5)若n为以目标节点，则有解并成功退出，此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径而得到的（指针将在第（7）步中设置）。（6）扩展节点n，同时生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。把M的这些成员作为n的后继节点添入图G中。（7）对那些未曾在G中出现过的（既未曾在OPEN表上，也未在CLOSED 表上出现过的）M成员设置一个通向n的指针。把M的这些成员加进OPEN表。对已经在OPEN或CLOSED表上的每一个M成员，确定是否需要更改通到n的指针方向。对已在CLOSED表上的每个M成员，确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。

人工智能考试必备知识点

第三章约束推理 约束的定义：一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式，用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法：贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段，选择那些在某些意义下是局部最优的方案，期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法：有些问题需要彻底的搜索才能解决问题，然而，彻底的搜索要以大量的运算时间为代价，对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支，从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义： 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图，这里每个节点表示领域变量，每条边表示变量间的概率依赖关系，同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ，指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率：条件概率:我们把事件B已经出现的条件下，事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率，而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率：先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率： 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率，该类概率没能经过实验证实，属于检验前的概率，所以称之为先验概率 后验概率： 后验概率一般是指利用贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率： 联合概率也叫乘法公式，是指两个任意事件的乘积的概率，或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络，第一步，必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此，需要：(1)确定模型的目标，即确定问题相关的解释；(2)确定与问题有关的许多可能的观测值，并确定其中值得建立模型的子集；(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步，建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p（xi|Pai）。在离散的情形，需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例，其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念，创立新的规则，发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息，以使其能够包含更多的正例，

2020人工智能试题及答案

A.约翰·冯·诺 依曼 B.约翰·麦卡锡 C.唐纳德·赫布 D.亚瑟·塞缪尔 2.当我们需要寻求健康咨询服务时，应该拨打的热线电话是（）。（分） 3.（）由于产品全球化市场竞争加剧和信息技术革命的推动, 围绕提高制造业水平的新概念和新技术不断涌现, 在此背景下, 将新兴的人工智能技术应用于制造领域使“智能制造”的概念孕育而生, 并促进了智能制造技术和智能制造系统的研究。（分） 世纪70年代 世纪80年代 世纪90年代 世纪初 4.我国于（）年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。（分）

5.在农业领域的（）环节，智能的农业机器人可以利用图像识别技术获取农作物的生长状况，判断哪些杂草需要清除，判断哪里需要灌溉、施肥、打药，并立即执行。（分） A.产前 B.产中 C.产后 D.全程 6.（）是人工智能发展的硬道理，没有它的人工智能是没有用的。（分） A.数据 B.应用 C.逻辑 D.算法 7.新生儿的正常脉搏为每分钟（）次。（分） ～80 ～90 ～100 ～120 年8月，日本电视台报道称，东京大学医学研究所通过运用IBM的人工智能平台Watson仅用10分钟就诊断出了资深医师难以判别出来的（）。（分） A.甲状腺 癌

B.胰腺癌 C.淋巴癌 D.白血病 9.智能制造的本质是通过新一代信息技术和先进制造技术的深度融合，实现跨企业价值网络的横向集成，来贯穿企业设备层、控制层、管理层的纵向集成，以及产品全生命周期的端到端集成，而（）是实现全方位集成的关键途径。（分） A.标准化 B.数据化 C.流程化 D.网络化 10.目前，人工智能发展存在的问题不包括（）。（分） A.泡沫化 B.重复化 C.与应用结合不够紧 密 D.缺乏热情 11.《献血法》规定，两次献血采集间隔期要不少于（）。（分） 天 个月 个月 D.一年

人工智能重点

人工智能重点 绪论 ●人工智能的定义起源和发展其他概念稍微了解 1.什么是人工智能？试从能力和学科两方面加以说明。 答：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。 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。知识表示方法 2.人工智能的主要研究和应用领域有哪些？ 答：自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。 3、简述人工智能的发展状况 人工智能的现状和发展呈现如下特点：多种途径齐头并进，多种方法写作互补；新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开括;理论研究更加深入，应用研究更加广泛;研究队伍日益壮大，社会影响越来越大;以上特点展现了人工智能学科的繁荣景象和光明前景。它表明，虽然在通向其最终目标的道路上，还有不少困难、问题和挑战，但前进和发展毕竟是大势所趋。 4.简述知识发现过程和知识发现的方法。 答：过程：①数据选择；②数据预处理；③数据变换；④数据挖掘；⑤知识评价方法：①统计方法；②机器学习方法；③神经计算方法；④可视化方法 ● 2.1状态空间法（重点）看例题 状态空间法的三要素：状态、算符、状态空间方法（是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即三元状态（S，F，G）。S：所有可能的问题初始状态集合；F：操作符集合；G：目标状态集合。） 状态图示法：状态空间的图示形式称为状态空间图 各种问题都可用状态空间加以表示，并用状态空间搜索法来求解。下面简单介绍一种产生式系统描述的搜索算法 产生式系统由三部分:一个总数据库、一套规则、一个控制策略（程序） ● 2.2问题规约法（重点） 另外一种基于状态空间的问题描述与求解方法；实质：从目标出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。 组成部分：初始问题描述、问题变换为子问题的操作符、一套本原问题描述 与或图；与或图的搜索：目的在于表明起始节点是有解的 问题规约法举例：汉诺塔问题

人工智能经典考试试题与答案(优选.)

最新文件---------------- 仅供参考--------------------已改成-----------word文本 --------------------- 方便更改 一、选择题(每题1分，共15分) 1、AI的英文缩写是 A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 2、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 3、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 A)正向推理B)反向推理C)双向推理 4、语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的（）。 A)无悖性B)可扩充性C)继承性 5、(A→B)∧A => B是 A)附加律B)拒收律C)假言推理D)US 6、命题是可以判断真假的 A)祈使句B)疑问句C)感叹句D)陈述句 7、仅个体变元被量化的谓词称为 A)一阶谓词B)原子公式C)二阶谓词D)全称量词 8、MGU是 A)最一般合一B)最一般替换C)最一般谓词D)基替换 9、1997年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 10、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中 A)事实B)规则C)控制与元知识D)关系

11、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘,若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 12、或图通常称为 A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 13、不属于人工智能的学派是 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 14、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 15.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识与技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 二、填空题(每空1.5分，共30分) 1、不确定性类型按性质分：，， ，。 2、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有的子句;含 有的子句;子句集中被别的子句的子句。 3、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系： CF（~A）=、CF（A1∧A2 ）=、 CF（A1∨A2 ）= 4、图：指由与组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为与。 5、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的 6、产生式系统的推理过程中，从可触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为。 7、P(B|A) 表示在规则中，证据A为真的作用下结论B为真的。 8、人工智能的远期目标是， 近期目标是。

人工智能复习题汇总(附答案)

一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是（C ）。 A. 明斯基 B. 图灵 C. 麦卡锡 D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence B. Artificial Intelligence C. Automatic Information D. Artificial Information 3. 下列那个不是子句的特点（D） A.子句间是没有合取词的(∧) B子句通过合取词连接句子(∧) C子句中可以有析取词(∨) D子句间是没有析取词的(∨) 4. 下列不是命题的是（C ）。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目搜索和（A） A启发式搜索B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6. 从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是（B） A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7. 下面不属于人工智能研究基本内容的是（C ）

A. 机器感知 B. 机器学习 C. 自动化 D. 机器思维 8.S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字，因此可将子句（A）从S中删去 A. P∨Q∨R B. ┑Q∨R C. Q D.┑R 9. 下列不属于框架中设置的常见槽的是（B ）。 A. ISA槽 B. if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10. 常见的语意网络有（D ）。 A. A-Member-of联系 B. Composed–of联系 C. have 联系 D. 以上全是 1.在深度优先搜索策略中，open表是（B ）的数据结构 A.先进先出 B.先进后出 C. 根据估价函数值重排 D.随机出 2.归纳推理是（B ）的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般到一般 3. 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）

大学计算机基础知识点复习总结

大学计算机基础知识点总结 第一章计算机及信息技术概述（了解） 1、计算机发展历史上的重要人物和思想 1、法国物理学家帕斯卡(1623-1662)：在1642年发明了第一台机械式加法机。该机由齿轮组成，靠发条驱动，用专用的铁笔来拨动转轮以输入数字。 2、德国数学家莱布尼茨：在1673年发明了机械式乘除法器。基本原理继承于帕斯卡的加法机，也是由一系列齿轮组成，但它能够连续重复地做加减法，从而实现了乘除运算。 3、英国数学家巴贝奇：1822年，在历经10年努力终于发明了“差分机”。它有3个齿轮式寄存器，可以保存3个5位数字，计算精度可以达到6位小数。巴贝奇是现代计算机设计思想的奠基人。 英国科学家阿兰 图灵(理论计算机的奠基人) 图灵机：这个在当时看来是纸上谈兵的简单机器，隐含了现代计算机中“存储程序”的基本思想。半个世纪以来，数学家们提出的各种各样的计算模型都被证明是和图灵机等价的。 美籍匈牙利数学家冯 诺依曼(计算机鼻祖) 计算机应由运算器、控制器、存储器、 输入设备和输出设备五大部件组成； 应采用二进制简化机器的电路设计； 采用“存储程序”技术,以便计算机能保存和自动依次执行指令。 七十多年来，现代计算机基本结构仍然是“冯·诺依曼计算机”。 2、电子计算机的发展历程 1、1946年2月由宾夕法尼亚大学研制成功的ENIAC是世界上第一台电子数字计算机。“诞生了一个电子的大脑”致命缺陷：没有存储程序。 2、电子技术的发展促进了电子计算机的更新换代：电子管、晶体管、集成电路、大规模及超大规模集成电路 3、计算机的类型 按计算机用途分类：通用计算机和专用计算机 按计算机规模分类：巨型机、大型机、小型机、微型机、工作站、服务器、嵌入式计算机 按计算机处理的数据分类：数字计算机、模拟计算机、数字模拟混合计算机 1.1.4 计算机的特点及应用领域 计算机是一种能按照事先存储的程序，自动、高速地进行大量数值计算和各种信息处理的现代化智能电子设备。（含义） 1、运算速度快 2、计算精度高 3、存储容量大 4、具有逻辑判断能力 5、按照程序自动运行 应用领域：科学计算、数据处理、过程与实时控制、人工智能、计算机辅助设计与制造、远程通讯与网络应用、多媒体与虚拟现实 1.1.5 计算机发展趋势：巨型化、微型化、网络化、智能化

人工智能 经典考试试题及答案

一、选择题(每题1分，共15分) 1、AI的英文缩写是 A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 2、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 3、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 A)正向推理B)反向推理C)双向推理 4、语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA链是用来表达节点知识的（）。 A)无悖性B)可扩充性C)继承性 5、(A→B)∧A => B是 A)附加律B)拒收律C)假言推理D)US 6、命题是可以判断真假的 A)祈使句B)疑问句C)感叹句D)陈述句 7、仅个体变元被量化的谓词称为 A)一阶谓词B)原子公式C)二阶谓词D)全称量词 8、MGU是 A)最一般合一B)最一般替换C)最一般谓词D)基替换 9、1997年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 10、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中 A)事实B)规则C)控制和元知识 D)关系 11、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘, 若ζ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 12、或图通常称为 A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 13、不属于人工智能的学派是 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 14、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 15.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 二、填空题(每空1.5分，共30分) 1、不确定性类型按性质分：，， ，。 2、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有的子句;含 有的子句;子句集中被别的子句的子句。 3、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系： CF（~A）=、CF（A1∧A2 ）=、 CF（A1∨A2 ）= 4、图：指由和组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为和。 5、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的 6、产生式系统的推理过程中，从可触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为。

2020最新人工智能与健康考试试题及答案

精选考试类文档，如果您需要使用本文档，请点击下载！ 祝同学们考得一个好成绩，心想事成，万事如意！ 2020最新人工智能与健康考试试题及答案 姓名成绩 温馨提示：同学们，经过培训学习，你一定积累了很多知识，现在请认真、仔细地完成这张试题吧。加油！ 一、判断题(每题2分)。 1.信息时代的三大定律有摩尔定律、吉尔德定律、麦特卡尔夫定律。 正确 2.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确

3.大数据会带来机器智能，提升计算机的智能程度，但它是永远不会超过人类的智能。 错误 4.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与管理医疗社保基金。 正确 5.在未来，人工智能将会代替人类的工作、身份。 错误 6.人工智能在医疗领域还存在一些问题。 正确 7.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 8.从国家内部来看，人工智能通过优化自动化的方式能够提升社会运行效率。 正确 9.我们要围绕推动我国人工智能健康快速发展的现实要求，妥善应对人工智能可能带来的挑战，形成适应人工智能发展的制度安排，构建开放包容的国际化环境，夯实人工智能发展的经济基础。 错误 10.由于工业发展的需要，目前国内智能机器人行业的研发

只集中于工业服务和智能助手两个方面。 错误 11.中国人口老龄化问题面临各种各样的挑战。 正确 12.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。错误 13.马斯洛的需求层次理论认为，人类需要的最低层次是安全需求。 错误 14.点对点的养老服务模式通过互联网、物联网技术，来使服务需求得到实现，无论身处何处，打破了地域限制，不需要得知服务提供者是谁。 正确 15.点对点的养老服务模式是指需要什么样的服务，就直接去找这样的服务。 正确 16.大数据需要云计算，大数据就等于云计算建设。 错误 17.“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内容，构建一体化医疗服务体系。 正确

高一信息技术知识点总结

高一信息技术知识点总结 《高一信息技术知识点总结》是一篇好的范文，感觉很有用处，为了方便大家的阅读。 篇一：高中信息技术必修各章节知识点汇总第一章《信息与信息技术》知识点、信息及其特征一、信息的概念信息是事物的运动状态及其状态变化的方式。 ☆信息与载体密不可分，没有无载体的信息，没有载体便没有信息，信息必须通过载体才能显示出来。 二、信息的一般特征☆信息不能独立存在，必须依附于一定的载体，而且，同一个信息可以依附于不同的载体。 ☆信息的载体依附性使信息具有可存储、可传递、☆物质、能量和信息是构成世界的三大要素。 ☆信息又是可以增殖的。 ☆信息只有被人们利用才能体现出其价值，而有些信息的价值则可能尚未被我们发现。 ☆时效性与价值性紧密相连，☆☆信息共享一般不会造成信息的丢失，☆信息共享也不会改变信息的内容。 、日新月异的信息技术一、信息技术的悠久历史、信息技术（）是指一切与信息的获取加工表达交流管理和评价等有关的技术。 、信息技术的五次革命第一次信息技术革命是语言的使用，意义：是从猿进化到人的重要标志；第三次信息技术革命是印刷术的发明，

意义：为知识的积累和传播了更可靠的保证；第页共页载体举例：报纸、课本、光盘等信息举例：报纸上刊登的足球消息播出的新闻等价值性举例：最全面的范文写作网站学习材料、生产技术商业信息、定位系统时效性举例：天气预报、股市信息交通信息共享性举例：网络信息、课本图书等问：才高八斗，学富五车是形容一个人的知识非常多，家中的书多的以至于搬家时要用车来拉，因为当时的书是笨重的竹简。 从而使得知识的积累和传播极为不便，从信息技术革命的发展历程来看，这应该是属于第（）次信息技术革命以前的事。 第四次信息技术革命是电报、电话、广播、电视的出现和普及，意义：进一步突破了时间和空间的限制；第五次信息技术革命是计算机技术与现代通信☆信息技术在不断，但一些古老的信息技术仍在使用，不能因为出现了新的信息技术就抛弃以前的信息技术。 二、信息技术的发展趋势：信息技术的发展趋势是（人性化）和（大众化）,、越来越友好的人机界面图形用户界面使显示在计算机屏幕上的内容在可视性和操控性方面大大改善。 ）虚拟现实技术：（）语音技术：语音识别技术（）语音合成技术（））智能代理技术：是人工智能技术应用的一个重要方面、越来越个性化的功能设计、越来越高的性能价格比电脑配置说明：虚拟现实技术举例：物理仿真实验室、大型游戏或视频、汽车碰撞计算机模拟实验等语音技术举例：语音拨号、语音查询、语音自动定票系统、语音

人工智能知识点归纳-老王知识点归纳

?人工智能的不同研究流派：符号主 义/逻辑主义学派--符号智能；连接主 义--计算智能；行为主义-低级智能。 人工智能的主要研究领域 （一）自动推理（二）专家系统（三）机器 学习（四）自然语言理解（五）机器人学和 智能控制（六）模式识别（七）基于模型的 诊断 产生式系统是人工智能系统中常用的一种 程序结构，是一种知识表示系统。 三部分组成：综合数据库:存放问题的状 态描述的数据结构,动态变化的。产生式规 则集、控制系统。 / 产生式规则集/ 控制系统 产生式规则形式： IF<前提条件> THEN<操作> 八数码难题的产生式系统表示 综合数据库：以状态为节点的有向图。 状态描述：3×3矩阵 产生式规则： IF<空格不在最左边>Then<左移空格>； 依次 控制系统： 选择规则:按左、上、右、下的顺序 移动空格。 终止条件：匹配成功。 产生式系统的基本过程: Procedure PROCUCTION 1.DATA←初始状态描述 2.until DATA 满足终止条件，do： 3.begin 4.在规则集合中，选出一条可用于 DATA的规则R（步骤4是不确定的， 只要求选出一条可用的规则R，至于这 条规则如何选取，却没有具体说明。） 5. DATA←把R应用于DATA所得的结果 6.End 产生式系统的特点：1.模块性强，2.产生式 规则相互独立，3.规则的形式与逻辑推理相近，易懂。 产生式系统的控制策略：1.不可撤回的控制 策略：优点是空间复杂度小、速度快；缺点 是多数情况找不到解 2.试探性控制策略： 回溯方式：占用空间小，多数情况下能找到解；缺点是如果深度限制太低就找不到解； 和图搜索方式：优点总能找到解，缺点时间 空间复杂度高。 产生式系统工作方式：正向、反向和双向产 生式系统 可交换产生式系统：1.可应用性，每一条对 D可应用的规则，对于对D应用一条可应用 的规则后，所产生的状态描述仍是可应用的。 2.可满足性，如果D满足目标条件，则对D 应用任何一条可应用的规则所产生的状态描 述也满足目标条件。3.无次序性，对D应用 一个由可应用于D的规则所构成的规则序列 所产生的状态描述不因序列的次序不同而改变。可分解的产生式系统：能够把产生式系统综 合数据库的状态描述分解为若干组成部分， 产生式规则可以分别用在各组成部分上，并 且整个系统的终止条件可以用在各组成部分 的终止条件表示出来的产生式系统，称为可 分解的产生式系统。基本过程： Procedure SPLIT 1.DATA ←初始状态描述 2.{Di} ← DATA的分解结果；每个Di看成 是独立的状态描述 3.until 对所有的Di ∈{Di}， Di都满足终 止条件，do: 4.begin 5. 在{Di}中选择一个不满足终止条件的D* 6. 从{Di}中删除D* 7.从规则集合中选出一个可应用于D*的规则 R 8.D ←把R应用于D*的结果 9.{di} ← D的分解结果 10.把{di}加入{Di}中 11.end 回溯算法BACKTRACK过程：Recursive Procedure BACKTRACK(DATA) 1.if TERM(DATA),return NIL; 2.if DEADEND(DATA),return FAIL; 3.RULES←APPRULES(DATA); 4.LOOP:if NULL(RULES),return FAIL; 5.R←FIRST(RULES); 6.RULES←TAIL(RULES); 7.RDATA←R（DATA）; 8.PATH←BACKTRACK(RDATA); 9．if PATH=FAIL,go PATH; 10.return CONS(R,PATH). Procedure GRAPHSEARCH 1．G←{s}， OPEN ←（s）． 2．CLOSED ←NIL． 3．LOOP：IF OPEN=NIL,THEN FAIL． 4． n ← FIRST(OPEN)，OPEN ← TAIL(OPEN),CONS(n, CLOSED) ． 5． IF TERM(n)，THEN 成功结束 （解路径可通过追溯G中从n到 s的指针获得）。 6．扩展节点n， 令M={m︱ m是n的子节点，且m不是n的祖先} ， G ←G ∪M 7．（设置指针，调整指针）对于m M, (1)若m CLOSED, m OPEN, 建立m 到n的指针，并CONS(m, OPEN). (2)(a)m OPEN, 考虑是否修改m的 指针. (b)m CLOSED,考虑是否修改m 及在G中后裔的指针。 8．重排OPEN表中的节点（按某一 任意确定的方式或者根据探索信息）。 9． GO LOOP 无信息的图搜索过程：深度优先搜索：排列OPEN表中的节点时按它们在搜索树中的深度 递减排序。深度最大的节点放在表的前面，

网络技术知识点总结

计算机三级网络技术备考复习资料 第一章计算机基础 1、计算机的四特点：有信息处理的特性，有广泛适应的特性，有灵活选择的特性。有正确应用的特性。（此条不需要知道） 2、计算机的发展阶段：经历了以下5个阶段(它们是并行关系)： 大型机阶段(1946年ENIAC、1958年103、1959年104机)、 小型机阶段、微型机阶段（2005年5月1日联想完成了收购美国IBM公司的全球PC业务）、客户机/服务器阶段（对等网络与非对等网络的概念） 互联网阶段（Arpanet是1969年美国国防部运营，在1983年正式使用TCP/IP协议；在1991年6月我国第一条与国际互联网连接的专线建成，它从中国科学院高能物理研究所接到美国斯坦福大学的直线加速器中心；在1994年实现4大主干网互连，即全功能连接或正式连接；1993年WWW技术出现，网页浏览开始盛行。 3、计算机应用领域：科学计算（模拟核爆炸、模拟经济运行模型、中长期天气预报）、事务处理（不涉及复杂的数学问题，但数据量大、实时性强）、过程控制（常使用微控制器芯片或者低档微处理芯片）、辅助工程(CAD，CAM，CAE，CAI，CAT)、人工智能、网络应用、多媒体应用。 4、计算机种类： 按照传统的分类方法：分为6大类：大型主机、小型计算机、个人计算机、工作站、巨型计算机、小巨型机。 按照现实的分类方法：分为5大类：服务器、工作站(有大屏幕显示器)、台式机、笔记本、手持设备(PDA等)。 服务器：按应用范围分类：入门、工作组、部门、企业级服务器；按处理器结构分：CISC、RISC、VLIW(即EPIC)服务器； 按机箱结构分：台式、机架式、机柜式、刀片式（支持热插拔，每个刀片是一个主板，可以运行独立操作系统）； 工作站：按软硬件平台：基于RISC和UNIX-OS的专业工作站；基于Intel和Windows-OS 的PC工作站。 5、计算机的技术指标： （1）字长：8个二进制位是一个字节。（2）速度：MIPS：单字长定点指令的平均执行速度，M:百万；MFLOPS：单字长浮点指令的平均执行速度。（3）容量：字节Byte用B表示，1TB=1024GB（以210换算）≈103GB≈106MB≈109KB≈1012B。 （4）带宽(数据传输率) ：1Gbps（10亿）=103Mbps（百万）=106Kbps（千）=109bps。（5）可靠性：用平均无故障时间MTBF和平均故障修复时间MTTR来表示。(6)版本 6、微处理器简史：Intel8080（8位）→Intel8088（16位）→奔腾（32位）→安腾（64位）EPIC 7、奔腾芯片的技术特点:奔腾32位芯片，主要用于台式机和笔记本，奔腾采用了精简指令RISC技术。 (1)超标量技术：通过内置多条流水线来同时执行多个处理，其实质是用空间换取时间；两条整数指令流水线，一条浮点指令流水线。 (2)超流水线技术：通过细化流水，提高主频，使得机器在一个周期内完成一个甚至多个操作，其实质是用时间换取空间。 奔腾采用每条流水线分为四级流水：指令预取，译码，执行和写回结果。(3)分支预测：分值目标缓存器动态的预测程序分支的转移情况。(4)双cache哈佛结构：指令与数据分开存储。 (5)固化常用指令。(6)增强的64位数据总线：内部总线是32位，与存储器之间的外部总线

人工智能重点总结

人工智能重点总结 第一章：发展简史（此处为简答题） 1.人工智能的萌芽（1956年以前） 1936年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机），提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。 麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型（MP模型），开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基 础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是 系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。 3、德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼 茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词 的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。

2019年人工智能考试题答案.docx

1.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为120/8OmmHg 以下更受益。（ 2.0分） A. 1949 年 B. 1984 年 C. 1993 年 D. 2016 年 我的答案：D √答对 2.我国在语音语义识别领域的领军企业是（）。（2.0分） A. 科大讯飞 B. 图谱科技 C. 阿里巴巴 D. 华为 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势，人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区，排名第一的城市是（）。（2.0分） A. 上海 B. 北京 我的答案：B √答对

C. 深圳 D. 杭州 4.MIT教授Tomaso POggiO 明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（2.0分） A. 计算机视觉 B. 语音识别 C. 博弈论 D. 机器学习 我的答案：D √答对 5.1997 年，HOChreiter&Schmidhuber 提出（）。（2.0 分） A. 反向传播算法 B. 深度学习 C. 博弈论 D. 长短期记忆模型 6.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习分） (2.0 A. 2018年3月15日 B. 2018 年10 月31 日 C. 2018 年12 月31 日 我的答案：B √答对

D. 2019 年1月31日我的答案：B √答对

7.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。（ 2.0 分） A. 超人工智能 B. 强人工智能 C. 弱人工智能 D. 人工智能 我的答案：B √答对 8.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有265万人死于（），占死亡人数 的28%。（ 2.0 分） A. 癌症 B. 心脑血管疾病 C. 神经退行性疾病 D. 交通事故 9.2005 年,美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0 分） A. 1/4 B. 1/3 C. 2/3 D. 3/4 我的答 A √答对 案：

信息技术基础知识点汇总

第一章 信息与信息技术知识点 【知识梳理】 二、信息的基本特征 1．传递性；2．共享性；3．依附性和可处理性；4．价值相对性；5．时效性；6．真伪性。 [自学探究] 1．什么是信息技术 ● 信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存储、处理、检索、检测、分析和利用等的 技术。 ● 信息技术是指利用电子计算机和现代通讯手段获取、传递、存储、处理、显示信息和分配信息的 技术。 ● 我国有些专家学者认为，信息技术是指研究信息如何产生、获取、传输、变换、识别和应用的科 学技术。 2 3 4．信息技术的发展趋势 1．多元化；2．网络化；3．多媒体化；4．智能化；5．虚拟化 5．信息技术的影响 (1)信息技术产生的积极影响。 ①对社会发展的影响；②对科技进步的影响；③对人们生活与学习的影响。 (2)信息技术可能带来的一些消极影响。 ①信息泛滥；②信息污染；③信息犯罪；④对身心健康带来的不良影响 6．迎接信息社会的挑战 (1)培养良好的信息意识；(2)积极主动地学习和使用现代信息技术，提高信息处理能力；(3)养成健康使用信息技术的习惯；(4)遵守信息法规。 知识补充： 计算机系统的组成：（由硬件和软件组成） 硬件组成： 运算器 控制器 存储器ROM 、RAM 、软盘、 硬盘、光盘 输入设备键盘、鼠标、扫描仪、手写笔、触摸屏 CPU (中央处理器)

输出设备显示器、打印机、绘图仪、音箱 软件系统： 第二章信息获取知识点 【知识梳理】 1.获取信息的基本过程（P18） 2.信息来源示例（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 3.采集信息的方法（P20）：亲自探究事物本身、与他人交流、检索媒体 4.采集信息的工具（P20）：扫描仪、照相机、摄像机、录音设备、计算机 文字.txt Windows系统自带 .doc 使用WORD创建的格式化文本，用于一般的图文排版 .html 用超文本标记语言编写生成的文件格式，用于网页制作 .pdf 便携式文档格式，由ADOBE公司开发用于电子文档、出版等方面 图形图象.jpg 静态图象压缩的国际标准（JPEG） .gif 支持透明背景图象，文件很小，主要应用在网络上.bmp 文件几乎不压缩，占用空间大 动画.gif 主要用于网络 .swf FLASH制作的动画，缩放不失真、文件体积小，广泛应用于网络 音频.wav 该格式记录声音的波形，质量非常高 .mp3 音频压缩的国际标准，声音失真小、文件小，网络下载歌曲多采用此格式 .midi 数字音乐/电子合成乐器的统一国际标准 视频.avi 用来保存电影、电视等各种影象信息.mpg 运动图象压缩算法的国际标准 .mov 用于保存音频和视频信息 .rm 一种流式音频、视频文件格式 6.常用下载工具（P29）：网际快车（flashget）、web迅雷、网络蚂蚁、cuteftp、影音传送带等。 7.网络信息检索的方法（P25 表2-7）：直接访问网页、使用搜索引擎、查询在线数据库 8.目录类搜索引擎和全文搜索引擎的区别（P26）： 确定信息需求确定信息来源采集信息保存信息