人工智能复习题及答案.docx

（人工智能）人工智能复

习题及答案

填空：

人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟。

任意列举人工智能的四个应用性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。

人工智能的基本技术包括表示、运算、搜索归纳技术、联想技术。

谓词逻辑是壹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）。

谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是（11）。

设P是谓词公式，对于P的任何论域，存于P为真的情况，则称P为（12）。

于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）。

谓词公式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（16）。

谓词公式和其子句集的关系是（17）。

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）。

有谓词公式G，置换δ，则G·ε= （21），δ·ε= （22）。

有子句集S=｛P(x),P(y)｝，其MGU= （23）。

于归结原理中，几种常见的归结策略且且具有完备性的是 （24），（25）， （26）。

状态图启发式搜索算法的特点是（27）。

广度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是壹个（28），深度优先搜索算法中，OPEN表的数据结构实际是壹个（29）。

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）。

专家系统的结构包含人机界面、（34），（35），（36），（37）和解释模块。

于MYCIN推理中，对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：CF（~A）=（38），CF（A1∧A2）=（39），CF（A1∨A2）=（40）。

开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和（41），知识表示的方法主要有（42），（43），（44）和语义网络等，于语义网络表示知识时，所使用的推理方法有（45）和（46）。

MYCIN系统中使用不确定推理，规则A→B由专家指定其可信度CF（B，A），若A真支持B真，则指定CF（B，A）（和零比较）应（47） ；若A真不支持B真，则指定CF（B，A）应（48）。

机器学习的含义是 （49） 。

自然语言理解不仅包括计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息，能正确回答输入信息中的有关问题，而且仍包括 （50） 、 （51） 、 （52）。

25. 设U={a,b,c,d}，A={a,b}，B={a,b,c}，m(A)=0.6，m(U)=0.4，U的其它子集的基本概率分配函数m值均为0，则Bel(A)= （53） ，Bel(B)= （54） 。

证据理论中集合A的信任区间为[1，1]，则其语意解释为（55）。

人工智能三大学派是 。

化成子句形式为： 。

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 。

AI的英文缩写是 。

于谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的 ，而于壹个量词的辖域中和该量词的指导变元相同的变元称为 ，其他变元称为 。

假言推理（A?B）?A? ，假言三段论（A?B）?（B?C）? 。

几种常用的归结策略： 、支持集策略、线形归结策略、输入归结策略、单元归结策略。

于诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的壹种人工智能的核心技术称为技术，解这类问题时，常把于迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表，这种图称

为 。

于启发式搜索当中，通常用 来表示启发性信息。

于二人博弈问题中，最常用的壹种分析技术是 ，这种方法的思想是先生成壹棵博弈树，然后再计算其倒推值。但它的效率较低，因此人们于此基础上，又提出了 。

37.某产生式系统中的壹条规则：A（x）?B（x），则前件是 ，后件是 。

38.于框架和语义网络俩种知识表示方法中， 适合于表示结构性强的知识，而则适合表示壹些复杂的关系和联系的知识。 不仅仅是壹种知识表示方法，也是壹种流行的软件设计和开发技术。

不确定性类型按性质分： ， ， ， 。

于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。

对证据的可信度CF（A）、CF（