09级智能专业导论参考题

09级智能专业导论参考题

注意：题目自立，下面给出参考内容及参考题目，在内容上选择老师讲过的自己感兴趣的内容，不限下述参考内容及题目。写一篇字数在3000-5000以内的论文，格式参考论文写作方式，一般应有如下部分。题目、摘要、关键字、引言、选题具体内容、结束语、参考文献

1. 什么是智能科学？试从学科和能力两方面加以说明。

2. 在智能科学的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？

3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？

4. 现在智能科学有哪些学派？它们的认知观是什么？

5. 你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？

6. 智能科学的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？

7 什么是模糊性？它的对立含义是什么？试各举出两个例子加以说明。

8 什么是模糊集合和隶属函数或隶属度？

9 模糊集合有哪些运算，满足哪些规律？

10 什么是模糊推理？有哪几种模糊推理方法？

11有哪些模糊蕴含关系？

12 什么叫模糊判决？有哪几种常用的模糊判决方法？

13 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点?

14 专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何?

15 建造专家系统的关键步骤是什么?

16 专家系统程序与一般的问题求解软件程序有何不同?开发专家系统与开发其它软件的任

务有何不同?

17 基于规则的专家系统是如何工作的？其结构为何？

18 基于框架的专家系统与面向目标编程有何关系？其结构有何特点？其设计任务是什

么？

19 为什么要提出基于模型的专家系统？试述神经网络专家系统的一般结构。

20 新型专家系统有何特征？什么是分布式专家系统和协同式专家系统？

21 在设计专家系统时，应考虑哪些技术？

22 什么是建造专家系统的工具?你知道哪些专家系统工具，各有什么特点?

23 专家系统面临什么问题?你认为应如何发展专家系统?

24 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?

25 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。

26 试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究?

27 试说明归纳学习的模式和学习方法。

28 什么是类比学习？其推理和学习过程为何？

29 试述解释学习的基本原理、学习形式和功能。

30 试比较说明符号系统和连接机制在机器学习中的主要思想。

31 什么是语言和语言理解?自然语言理解过程有哪些层次，各层次的功能如何?

32 自然语言理解和语言自动生成的关系为何?研究这两者时有什么共同点。

33 语言的歧义性可出现在各个层次上：构词、词类、句法和语义。试各举一例来说明。

34 有哪几种重要的机器人高层规划系统?它们各有什么特点?你认为哪种规划方法有较大的发展前景?

35 为什么说智能控制是智能科学的重要研究新领域?

36 智能控制有哪几种结构理论?它们的中心思想和内容是什么?与传统控制相比，智能控制有什么特点?

37设计专家控制器时应考虑哪些特点?专家控制系统的一般结构模型为何?

38 什么是学习控制系统?它有哪些研究课题?学习控制系统的设计原则为何?

39 试说明模糊控制器的结构原理和控制规则。模糊控制器有哪几种设计方法?

40 你怎样评价智能科学的发展与争论？争论与发展的关系如何？

41 智能科学不同学派在理论、方法和技术路线上各有何争论?

42 智能科学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？

43 试评述智能科学的未来发展。

44 你对“智能科学”或“智能系统”导论及其教学有何建议？

45目前的工业机器人主要有哪些类型，分别具有什么特征？

46机器人的控制思想有哪些，并阐述各自的优点和不足。

47试述机器人学的主要研究内容和目前的研究进展。

48简述机器学习的原理和目的？

49给出常用的机器学习方法，并指出各自适用的范围？

50贝叶斯法则是什么？有何用途？

51数字识别的具体流程是怎样的？

52数字识别的预处理应该包括哪些内容?

53数字识别可以利用哪些特征？

《人工智能导论》试卷B

人工智能试卷（B） 试题部分： 一、选择题（15小题，共15分） 1、97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） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 3、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 ） A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 4、或图通常称为D A）框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 5、不属于人工智能的学派是B A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 6、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C A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 7、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 ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 8、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A） A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 9、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 10、C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 11、AI的英文缩写是B A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 12、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（C）时，则定理得证。 A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句 13、在公式中?y?xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B ） A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 14、子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（B ） A. P B. Q C. ~P D.P∨Q

人工智能技术导论试卷(印680份修改)

南昌工学院实践课程考试试卷 2018-2019学年第一学期期末考试 课程代码: 01A1N0001课程名称: 人工智能技术导论 适合层次: 本科适合专业: 人工智能学院2018级本科生 适合年级: 2018级考核形式: 小论文 开课单位: 人工智能学院院长: 李少义―――――――――――――――――――――――――――――――――――――班级：学号：姓名：――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 一、论文写作基本要求 1、选题要求，每人一题，独立完成。 2、主要论述内容：简单阐述人工智能的概念，文献综述人工智能在现代生活、智能家居、金融、医疗、工农业、交通、汽车、教育等各个领域中的应用，剖析人工智能在某一方面的具体应用，并分析人工智能这在方面的应用前景，能反应人工智能的最新进展，最新热点，做到理论联系实际。 3、论文字数不少于3000字，参考文献不少于10篇。 4、文稿一律打印，版面按格式要求排版。 二、论文排版要求 封面：包括校徽、论文标题、学院、班级、姓名、学号等。纸张：A4；页边距：上2.5，下2.2，左2.5，右2.5；页脚：1.75；页码排：1、2、3 ……（居中）。正文标题：宋体三号居中；摘要、关键字宋体五号；正文宋体小四号。段落间距固定25磅。参考文献宋体五号。 三、评分标准 1、题目：应能概括整个论文最重要的内容，简明、准确、引人注目，一般不超过20字，必要时可加附题。（5分） 2、摘要：客观地概括本论文的主要内容、研究方法和结论，语言力求精炼。避免写成引言、序言或提要。摘要采用第三人称表述，禁用“本人”、“本文”、“笔者”、“浅见”、“浅谈”等字样；3000字左右的课程论文，摘要在150字以内。（10分） 3、关键词：一般选取3-5个词做为关键词，可以直接从题目和摘要中提取，尽量准确反映论文的主题、研究角度和特点。（5分） 4、正文：这是论文的核心和主体。尽量做到观点鲜明，层次清晰，论证充分，语言规范，专业词汇准确，文献引用正确，论证有依据，能反应当今人工智能应用的最新科技前沿。（60分） 5、参考文献：参考文献做到直接引用；篇数及具体格式符合要求。（10分） 6、字数满足要求，排版格式符合要求。（10分）

公需公需科目3人工智能导论答案

公需科目3 人工智能导论答案 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义 答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理 答案：D

4、(单选，4分) （）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵 答案：D 5、(单选，4分) 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A、具有完全的智能 B、和人脑一样考虑问题 C、完全代替人 D、模拟、延伸和扩展人的智能 答案：D 6、(单选，4分) 下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B、人工智能是科学技术发展的趋势。 C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D、人工智能有力地促进了社会的发展。 答案：C 7、(单选，4分) 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。 A、理解别人讲的话。 B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C、欣赏音乐。

D、机器翻译。 答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、Go C、R D、汇编语言 答案：D 9、(单选，4分) 确定性知识是指()知识。 A、可以精确表示的 B、正确的 C、在大学中学到的知识 D、能够解决问题的 答案：A 10、(单选，4分) 阿尔法狗打败柯洁，用的是（） A、人工思维 B、机器思维 C、人工智能 D、博弈论 答案：C 11、(单选，4分) 下列( )不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容? A、机器人不得伤害人,或任人受到伤害而无所作为

人工智能导论试卷一答案 (上海交大)

一、选择题答案1、b 2、A 3、A 二、填空题答案 1、在修正的A算法中，fm的含义是到当前为止，扩展的节点中，f的最大值 2、对任意节点n，设m是n的子节点，当h满足条件h(n)-h(m) ≤ C(n, m), h(t) = 0时，称h是单调的。 三、问答题答案 第1题 答：当问题有解时，A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理，则当扩展一个节点时，不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径，对于这样的节点，就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时，则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制，使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h，则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进，使用修正的A*算法进行搜索，则可以减少重复扩展节点问题。 第2题 答：回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索，而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中，只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索，则保留了所有的已经搜索过的路径。 第3题 答：化子句集如下：

归结树如下： 修改证明树：

得到问题的解答：R(h(f(g(c, a)))) 第4题 第5题 答：搜索图如图所示，其中括号内标出的是节点的f值，圆圈内的数字是扩展的次序。F(16) 得到的解路径为：S-B-F-J-T 第6题 答：如下的知识可以帮助求解该问题： （1）序列中，偶数在偶数位置，奇数在奇数位置； （2）第五个数为5。 综合数据库：

用一个1到9的序列表示：N = {x}，其中x为1到9的数字之一。规则集： r1: IF len(N)=4 THEN {x}∪{5} r2: IF len(N)为偶数and n=In(1, 3, 7, 9) THEN {x}∪{n} r3: IF len(N)为奇数and n=In(2, 4, 6, 8) THEN {x}∪{n} 其中len(N)为求序列的长度，In(a, b, c, d)为取a、b、c、d之一。初始状态：{} 结束条件：得到的序列N前i个数组成的整数能被i整除。

2019公需科目计算智能+人工智能导论答案

D、人造机器人 答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案：C 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 答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱

答案：C 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、亲人 D、同事 答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等 答案：ABCD 正则化是为了什么？

人工智能导论doc

西安交通大学 “人工智能导论”课程教学大纲 英文名称：Introduction to Artificial Intelligence 课程编码：COMP3022 学时：32 学分：2 适用对象：自动控制专业 先修课程：离散数学、数据结构、概率统计 使用教材及参考书： 蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。 廉师友人工智能技术导论（第二版），西安电子科技大学出版社，2002。 一、课程性质、目的和任务 通过本课程的学习，使学生了解人工智能的研究范畴、应用领域和发展方向，掌握该学科的基本概念、原理和方法，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 学习人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。讨论高级知识推理，涉及非单调推理和各种不确定推理方法。探讨人工智能的新研究领域，如神经计算、进化计算和人工生命等。 二、教学基本要求 三、教学内容及要求 第一章绪论 (2学时) 人工智能概念和发展

人工智能的主要研究和应用领域; 人工智能研究的不同学派 国内外人工智能研究情况和新进展第二章知识表示方法(6学时) 知识与知识表示的概念 一阶谓词逻辑表示法 产生式表示法 语义网络表示法 框架表示法 脚本表示法 过程表示法 面向对象表示法 第三章逻辑推理(6学时) 推理的基本概念 推理的逻辑基础 自然演绎推理 归结演绎推理 基于规则的演绎推理 第四章搜索策略(6学时) 搜索的基本概念 状态空间的盲目搜索 状态空间的启发式搜索 与/或树的搜索 博弈树的搜索 第五章高级求解技术(6学时) 不确定推理的概念和基础

智能科学与技术专业

智能科学与技术专业 Intelligent Science and Technology ●新兴专业 ●设有“软件工程”硕士学位授权一级学科点和“计算机应用技术”硕士学位授权二级 学科点 本专业自2018年起招收本科生实验班，与多家人工智能相关的知名企业共同建立校内外实践基地。本专业学生享受本科生导师制，参与教师科研，进企业实践训练，有机会保送研究生。本专业教师教学水平高，科研能力强，由多名海外博士组成。教师曾获得天津市教学基本功竞赛奖，天津市科技进步奖等。 培养目标：本专业培养具备基于计算机、智能控制、智能系统与方法、智能计算、传感信息处理等科学与技术，掌握计算机、机器感知、机器学习、机器人与人机交互、大数据智能、计算机视觉等的基本技能，能综合运用所学知识与技能分析和解决实际应用问题。毕业生能在科研、教育、企业、事业和行政管理等部门从事智能信息处理、智能控制、智能人机交互、大数据智能和智能系统集成等方面的教学、科研和开发应用工作，成为能掌握智能信息技术和专业技能的复合型智能研究与应用技术人才。 专业特色：依托我校食品、生物、机械等优势学科，以食品安全智能监测技术（设有中国轻工业重点实验室）、计算机视觉、智能机器人、大数据智能、智能计算为应用领域，以培养具有轻工学科知识背景的智能科学与技术人才为特色；以培养具有良好团队协作精神、较强的创新意识和较强工程实践能力的智能科学与技术应用人才为目标。 培养要求：本专业学生要学习自然科学和人文社科基础知识，通过智能科学与技术方面的基本理论和基本知识的学习以及相关技能的培养，能够掌握智能系统设计的基本方法，并具备从事智能科学与技术相关工作的能力。 主要课程：Python程序设计、移动终端程序设计、数字图像处理、算法分析与设计、C#语言与NET架构、计算机组成原理、嵌入式系统与设计、自动控制原理、智能控制技术、人工智能导论、模式识别、数字信号处理、智能传感技术、智能机器人、现代通信技术、机器学习、神经网络原理及应用、数据挖掘、运筹学、大数据原理与应用等。 师资力量：现有教师16人，其中教授4人，其中天津市特聘教授1人，副教授7人，讲师5人，研究生导师6人，14名教师具有博士学位，多名教师具有IT行业工作背景和海外学习经历。近年来，本专业教师承担了国家自然科学基金、省部级科研项目10余项，发表论文90余篇。 就业方向：学生毕业后能够在政府、学校、银行、信息产业、国民经济企事业单位和部门从事与智能相关的技术或系统研发工作，通过保送或考试可获得本校或国内知名大学继续深造学习的机会。 咨询电话：022-******** 60600981 60600978

2019公需科目《人工智能导论》答案

请选择答案。 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义 答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理 答案：D 4、（）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵 答案：D

5、(单选，4分) 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A、具有完全的智能 B、和人脑一样考虑问题 C、完全代替人 D、模拟、延伸和扩展人的智能 答案：D 6、(单选，4分) 下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B、人工智能是科学技术发展的趋势。 C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D、人工智能有力地促进了社会的发展。 答案：C 7、(单选，4分) 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。 A、理解别人讲的话。 B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C、欣赏音乐。 D、机器翻译。 答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、Go C、R

《人工智能导论》试卷

一、填空： 1.人工智能的研究途径有（1）、（2）和行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域（3）、（4）、（5）、（6）。 3.人工智能的基本技术包括（7）、（8）、（9）归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言，其真值的特点和命题逻辑的区别是 （10）。 5.谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是（11）。 6.设P是谓词公式，对于P的任何论域，存在P为真的情况，则称P为（12）。 7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定，若证据A的可信度CF（A）=0，则意味 着13 ，CF（A）=-1，则意味着（14），CF（A）=1，则意味着（15）。 8.谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（16）。 9.谓词公式与其子句集的关系是（17）。 10.利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为（18），则结论成立。 11.若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （19）。 12.若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= （20）。 13.有谓词公式G，置换δ，则G·ε= （21），δ·ε= （22）。 14.有子句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU= （23）。 15.在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是（24），（25），（26）。 16.状态图启发式搜索算法的特点是（27）。 17.广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是一个（28），深度优先搜索算 法中，OPEN表的数据结构实际是一个（29）。 18.产生式系统有三部分组成（30），（31）和推理机。其中推理可分为（32）和 （33）。 19.专家系统的结构包含人机界面、（34），（35），（36），（37）和解 释模块。

2020公需科目《人工智能导论》答案

冯?诺依曼计算机的五个组成部分不包括（） A、运算器 B、控制器 C、处理器 D、存储器 答案：C 2、(单选，10分) 以下对强人工智能的描述不准确的是（） A、机器具有类人或者超越人的智慧 B、人脑与AI界限模糊 C、计算机可表现出不低于人类智能水平的外部智能行为 D、计算机与人类特征连结 答案：C 3、(单选，10分) 当前主流人工智能研究的三个重要特征不包括：（） A、关注智能体的外部行为，而不是产生该行为的内部过程 B、关注如何模拟人类纯粹智能活动，而不是脑力活动 C、将人工智能问题视为计算问题，通过数学建模进行求解 D、最终目标是得到能够适应人类生存环境的智能体 答案：C 4、(单选，10分) 以下哪个方法不属于检测人工智能的手段（） A、威诺格拉德模式挑战 B、机器的标准化测试 C、物理图灵测试 D、中国餐馆测试 答案：D 5、(单选，10分) 2016年3月15日，AlphaGo首次战胜的人类围棋世界冠军是：（） A、李世石 B、柯洁 C、古力 D、樊麾 答案：A

以下哪个部件不是AlphaGo的组成部分（） A、策略网络 B、评估网络 C、蒙特卡罗树搜算法 D、纳什均衡博弈算法 答案：D 7、(单选，10分) AlphaGo的评估网络的设计思想源于（） A、机器学习 B、增强学习 C、深度学习 D、无监督学习 答案：B 8、(单选，10分) AlphaGo的策略网络所采用的学习算法模型是（） A、深度卷积神经网络 B、循环神经网络 C、递归神经网络 D、深度博弈网络 答案：A 9、(单选，10分) 以AlphaGo为代表的智能博弈机器人是典型的强人工智能。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 图灵测试与人工智能研究的最终目标都是得到可以通过图灵测试的计算机。 A、正确 B、错误 答案：B

人工智能技术导论第三版

人工智能技术导论（第三版） 第3章 1、何为状态图和与或图？图搜索与问题求解有什么关系？ 解：按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分，图可以分为状态图和与或图两大类。其中状态图是描述问题的有向图。在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。 2、综述图搜索的方式和策略。 解：图搜索的方式有：树式搜索，线式搜索。 其策略是：盲目搜索，对树式和不回溯的线式是穷举方式，对回溯的线式是随机碰撞式。 启发式搜索，利用“启发性信息”引导的搜索。 3、什么是问题的解？什么是最优解？ 解：能够解决问题的方法或具体做法成为这个问题的解。其中最好的解决方法成为最优解。 4、什么是与或树？什么是可解节点？什么是解树？ 解：与或树:一棵树中的弧线表示所连树枝为“与”关系,不带弧线的树枝为或关系。这棵树中既有与关系又有或关系，因此被称为与或树。 可解节点:解树实际上是由可解节点形成的一棵子树,这棵子树的根为初始节点，叶为终止节点，且这棵子树一定是与树。 解树:满足下列条件的节点为可解节点。①终止节点是可解节点；②一个与节点可解，当且仅当其子节点全都可解；③一个或节点可解，只要其子节点至少有一个可解。 5、设有三只琴键开关一字排开，初始状态为“关、开、关”，问连接三次后是否会出现“开、开、开”或“关、关、关”的状态？要求每次必须按下一个开关，而且只能按一个开关。请画出状态空间图。 注：琴键开关有这样的特点，若第一次按下时它为“开”，则第二次按下时它就变成了“关”。 解：设0为关，1为开 6、有一农夫带一只狼、一只羊和一筐菜欲从河的左岸乘船到右岸，但受下列条件限制：1）船太小，农夫每次只能带一样东西过河。2）如果没农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。请设计一个过桥方案，使得农夫、狼、羊、菜都不受损失地过河。画出相应状态空间图。提示：（1）用四元组（农夫、狼、羊、菜）表示状态，其中每个元素都可为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。 （2）把每次过河的一次安排作为一个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。解：设A=（A1，A2，A3，A4）为状态 A1：表示农夫的位置，=0：未过河、=1：已过河 A2：表示狼的位置，=0：未过河、=1：已过河 A3：表示菜的位置，=0：未过河、=1：已过河

人工智能导论课参考答案第2章

第2章知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1)有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))

2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下：

人工智能导论在线作业

人工智能导论在线作业集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

答：决策树是一种数据挖掘分类算法、是直观运用概率分析的一种图解法、是一个预测模型。 基本方法： 决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。 步骤： a.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。 b.按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。 c.对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。 2、什么是知识它有哪些特性列举至少六种知识表示方法 答：经过国内外学者的共同努力，目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，目前使用较多的知识表示方法主要有：谓词逻辑表示法，产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、表示法、基于本体的知识表示法等。本文将介绍这些知识表示方法的特征和优缺点，进行一些分析和比较。 （1）词逻辑表示法。谓词逻辑表示法是指各种基于（ormalogic）知识表示方式，用逻辑公式描述对象、性质、状况和关系，例如“在轨道上”可以描述成：（npaceshiporbit）它是领域中使用最早和最广泛的知识表示方法之一。其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化，能够采用数学演绎的方式，证明一个新语句是从哪些已知正确的语句推导出来的，那么也就能够断定这个新语句也是正确的。 在这种方法中，识库可以看成一组逻辑公式的集合，识库的修改是增加或删除逻辑公式。使用逻辑法表示知识，将以描述的知识通过引入谓词、函数来加以形式描述，得有关的逻辑公式，而以机器内部代码表示。在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。

福州大学《人工智能导论》试卷

福州大学2014～2015学年第2学期考试A卷 课程名称人工智能导论考试日期2015-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项：1、本试卷共8 页，请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分，共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是、和。 2. 在知识表示方法中，与谓词逻辑表示为ISA（LIMING ，MAN）等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。 4. 产生式系统由3个部分组成：一个总数据库、、。 5. ANN中文意义是。 6. 反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始， ，所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时，若当前归结式是，则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后，得到。 9．基于规则的正向演绎系统，其规则形式为，其中前项要满足的条件是。 10. 语义网络下的推理是通过和实现的。 11. 被成为人工智能之父，曾提出一个机器智能的测试模型。 12. 谓词公式(?x)(?y)(?z)(P(x,y)∨Q(y,z)W(z))消去存在量词后，可以化为 。

13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu（最一般合一）为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ，i=1,2,……p中，通过加入一个 变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分，共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是（） A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 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. 简单推理 5. 启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（） A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中（）是能够合一的。 A. P（q（f（v）），g（u））和P（x，x） B. P（x，f（x））和P（y，y） C. P（y，y，B）和P（z，x，z） D. P（f（A），x），P（x，A） 8. 在遗传算法中，变量x的定义域为 [-2，5]，要求其精度为10-6，现用二进制进行编码，

计算智能概论

计算智能概论 ——结课报告 通过一个学期的学习，我们对计算智能概论有了一个大概的了解，虽然我们还不能进行复杂的计算编程，但是对于基本概念我们还是有了初步的认识。遗传算法（Genetic Algorithm）是基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法。它是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，遗传算法起源于对生物系统进行的计算机模拟研究。早在20 世纪40 年代，就有学者开始研究利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。早期的研究特点是侧重于对一些复杂操作的研究。最早意识到自然遗传算法可以转化为人工智能算法John H. Holland 教授。1965 年，Holland 教授首次提出了人工智能操作的重要性，并将其应用到自然系统和人工系统中。1967 年，Holland 教授的学生.J.D.Bagley 在其博士论文中首次提出了“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一篇论文，从而创立了自适应遗传算法的概念e J.D.Bagley 发展了复制、交叉、变异、显性、倒位等遗传算子，在个体编码上使用了双倍体的编码方法。 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经。神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。人工神经网络以其具有自学习、自组织、较好的容错性和。优良的非线性逼近能力，受到众多领域学者的关注。在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采。采用误差反传算法或其变化形式的网

络模型。 从生物神经元到人工神经网络:大脑与神经细胞、神经细胞与神经细胞构成了庞大天文数字量级的高度复杂的网络系统。也正是有了这样的复杂巨系统，大脑才能担负起人类认识世界和改造世界的任务。 “世界上最大的未开发疆域，是我们两耳之间的空间。”（美国汉诺威保险公司总裁比尔·奥伯莱恩） 1、生物神经系统和大脑的复杂性 生物系统是世界上最为复杂的系统。 生物神经系统活动和脑的功能，其复杂性是难以想象的。 ①人大脑平均只有3磅左右。只占身体重量比例的1/30； ②使眼睛可以辨别1000万种细微的颜色； ③使肌肉(如果全部向同一个方向运动)产生25吨的拉力； ④是由100亿个脑细胞和10兆个神经交汇丛组成。整个大脑的神经网络足足有10英里长。 人类的梦想重新构造人脑，并让其代替人类完成相应的工作。（无数科幻故事）智能是个体有目的的行为、合理的思维、以及有效的适应环境的综合能力；也可以说是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。人类智能的具体含义：感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力；通过学习获得经验、积累知识的能力；理解知识、运用知识和经验分析、解决问题的能力；联想、推理、判断、决策的能力；运用语言进行抽象、概括的能力；以上5点是人类智能的基本能力。 对以上5个基本问题的不同回答已经形成3个主要的学术流派：人工智

《人工智能导论》课程教学大纲-电子科技大学

《人工智能导论》课程教学大纲 课程标号：学时：32 学分：2 先修课程：《计算机原理及应用》、《数据结构》、《计算机控制技术》、 一．课程性质与目的 本课程是自动化专业的选修课。本门课程的任务是使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，领悟到智能理论发展历程中所包含的深刻的科学逻辑和方法论。启发学生对人工智能的兴趣。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二．教学内容和要求 1.人工智能概述，包括人工智能的定义，人工智能的起源与发展，人工智 能的研究和应用领域。 2.概括地论述知识表示的各种主要方法，包括状态空间法、问题归约法、 谓词逻辑法、结构化表示法（语义网络法、框架）、剧本和过程等。 3.讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索和消解原理等。 4.讨论一些比较高级的推理求解技术，有规则演绎系统、系统组织技术、 不确定性推理和非单调推理等。 5.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经 网络、模糊逻辑、遗传算法等。 6.比较详细地讨论人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、Agent、 自然语言理解和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行 讲授。 7.简要讲述人工智能语言，有Lisp语言和Prolog语言。（根据学时需要决 定是否讲授。） 三．教材和参考资料 教材：1.蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。 参考资料：廉师友. 人工智能技术导论, 第二版. 西安电子科技大学出版社, 2002 ； 沟口理一郎、石田亨，人工智能，科学出版社，2003

智能导论期末重点复习

Author:lm 学校：西安邮电大学 智能科学技术导论重点复习汇总 一，填空题 形式：总分30分，共30个填空，分A,B卷，每空1分。 第四章： 1，学习原理和学习方法都是在学习过程中不可或缺的两个重要因素。 2，系统学习能力主要包括基本学习能力，自学能力，实践操作能力，表达能力。 3，系统学习能力是大学生能力结构的核心，其中自学能力是关键。 4，创新能力是能力结构的核心要素和最高层次，是人才的本质特征。 5，从事创新不但需要有创新能力，而且需要有创新精神。 6，科学创新能力的锻炼从身心潜质，事业激情，思维活动，科学素养方面进行。 7，科学素养是创新能力的基础。 8，大学生的创新学习，主要形式是科研或创作。 第五章： 1，以信息作为主要研究对象，这是信息科学区别于其他科学的最根本特点之一。

2，信息科学的研究目标是扩展人类的信息功能，后者的有机整体便是智力智能。 3，信息，能量，物质是构成世界的三大基本要素。 4，自动化科学所研究的就是物质世界的信息运动规律以及信息处理方法和控制原理。 5，自动化科学的理论基础是控制理论，控制理论的发展大致经过了经典控制，现代控制以及大系统控制和智能控制三个阶段。 6，计算机科学是研究计算机及其周围各种现象与规模的科学，主要包括理论计算机科学，计算机系统结构，软件和人工智能等。 7，软件的研究领域主要程序设计，基础软件，软件工程这三个方面。 第六章： 1，好的智能制造系统，要有三个子系统： a，虚拟制造系统，实现模拟制造过程。 b，全息制造系统，系统的元素是“自治，自主”的模块，协作完成给定的任务。 c，全球同步系统，使产品的不同部分能够在世界上不同的生产研究基地进行制造，保证产品质量，降低生产成本。 2，智能运输系统ITS，就是集信息处理，通讯，控制及高科技的电子技术等最新的科研成果，应用于交通运输网络中。 3，发展ITS系统的主要技术中，其核心部分就是GPS技术。 4，从智能革命论的观点来看，信息化必然发展为智能化，主要

人工智能导论试卷 (2)

课程名称人工智能导论考试日期2007-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项：1、本试卷共8 页，请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分，共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是符号主义，连接主义，行为主义、和。 2. 在知识表示方法中，与谓词逻辑表示为ISA（LIMING ，MAN）等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。状态，操作符 4. 产生式系统由3个部分组成：一个总数据库、一套规则，一个控制策略 、。 5. ANN中文意义是人工神经元网络 。 6. 反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始， 将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小 ，所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时，若当前归结式是空子句 ，则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后，得到 Q 。 9．基于规则的正向演绎系统，其规则形式为，其中前项要满足的条件是。→W或L1∨L2→W，L为单文字

2006～2007学年第2学期考试A卷

13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu（最一般合一）为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ，i=1,2,……p中，通过加入一个零均方差的高斯随机变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分，共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是（） A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 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. 简单推理 5. 启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（） A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中（）是能够合一的。 A. P（q（f（v）），g（u））和P（x，x） B. P（x，f（x））和P（y，y） C. P（y，y，B）和P（z，x，z） D. P（f（A），x），P（x，A）

哈工大人工智能导论实验报告

人工智能导论实验报告 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术

目录 人工智能导论实验报告.......................................... 错误!未定义书签。 一、简介(对该实验背景，方法以及目的的理解) ............. 错误!未定义书签。 1.实验背景......................................... 错误!未定义书签。 2.实验方法......................................... 错误!未定义书签。 3.实验目的......................................... 错误!未定义书签。 二、方法（对每个问题的分析及解决问题的方法）........... 错误!未定义书签。 Q1: Depth First Search ................................ 错误!未定义书签。 Q2: Breadth First Search .............................. 错误!未定义书签。 Q3: Uniform Cost Search ............................... 错误!未定义书签。 Q4: A* Search ......................................... 错误!未定义书签。 Q5: Corners Problem: Representation ................... 错误!未定义书签。 Q6: Corners Problem: Heuristic ........................ 错误!未定义书签。 Q7: Eating All The Dots: Heuristic .................... 错误!未定义书签。 Q8: Suboptimal Search ................................. 错误!未定义书签。 三、实验结果（解决每个问题的结果）..................... 错误!未定义书签。 Q1: Depth First Search ................................ 错误!未定义书签。 Q2: Breadth First Search .............................. 错误!未定义书签。 Q3: Uniform Cost Search ............................... 错误!未定义书签。 Q4: A* Search ......................................... 错误!未定义书签。 Q5: Corners Problem: Representation ................... 错误!未定义书签。 Q6: Corners Problem: Heuristic ........................ 错误!未定义书签。 Q7: Eating All The Dots: Heuristic .................... 错误!未定义书签。 Q8: Suboptimal Search ................................. 错误!未定义书签。 自动评分.............................................. 错误!未定义书签。 四、总结及讨论（对该实验的总结以及任何该实验的启发） ... 错误!未定义书签。