北京化工大学人工智能期末复习

人工智能期末复习一、名词解释1、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，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。

2、语义网络：语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。

3、机器学习：机器学习就是让机器（计算机）来模拟和实现人类的学习功能。

4、正向推理产生式系统：正向推理也称数据驱动方式，它是从初始状态出发，朝着目标状态前进，正向使用规则的一种推理方法。

所谓正向使用规则，是指以问题的初始状态作为初始综合数据库，仅当综合数据库中的事实满足某条规则的前提时，该规则才被使用。

正向推理产生式系统简单明了，且能求出所有解，但是执行效率较低，具有一定的盲目性。

5、遗传算法：遗传算法是在模拟自然界生物遗传进化过程中形成的一种自适应优化的概率搜索算法。

6、人工智能（能力）：是智能机器执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

7、机器学习系统：机器学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统。

8、逆向推理产生式系统：逆向推理也称目标驱动方式，它是从目标状态出发，朝着初始状态前进，反向使用规则的一种推理方法。

所谓逆向使用规则，是指以问题的目标状态作为初始综合数据库，仅当综合数据库中的事实满足某条规则的后件时，该规则才被使用。

逆向推理产生式系统不寻找无用数据，不使用与问题无关的规则。

9、演绎推理：演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。

是一种由一般到个别的推理方法，其核心是三段论，如假言推理、拒取式和假言三段论。

10、启发式搜索：状态空间的启发式搜索是一种能够利用搜索过程所得到的问题自身的一些特性信息来引导搜索过程尽快达到目标的搜索方法。

二、填空题1、目前人工智能的主要学派有下列三家：符号主义、联结主义和行为主义。

2、常用的知识表示方法有一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法和过程表示法。

人工智能原理复习题一、人工智能的定义与发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI），简单来说，就是让机器模拟人类的智能行为和思维方式。

它旨在使计算机能够像人类一样学习、推理、解决问题和执行任务。

人工智能的发展可以追溯到上世纪 50 年代。

早期的研究主要集中在基于规则的系统和逻辑推理。

然而，由于计算能力的限制和对智能本质理解的不足，进展相对缓慢。

到了 80 年代，专家系统开始流行，它们基于特定领域的知识和规则，能够为用户提供专业的建议和解决方案。

但专家系统的局限性也逐渐显现，比如难以处理不确定性和动态变化的问题。

进入 21 世纪，随着大数据的兴起、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的突破，人工智能迎来了新的发展高潮。

图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，人工智能开始广泛应用于医疗、交通、金融、教育等众多领域。

二、人工智能的主要技术（一）机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。

它使计算机通过数据自动学习和改进，而无需明确编程。

机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习是最常见的类型，通过有标记的训练数据来学习预测未知数据的标签。

例如，通过大量带有标签的图像（如猫、狗）来训练模型，使其能够识别新的未标记图像中的动物类别。

无监督学习则是在没有标记的数据中寻找模式和结构。

聚类分析就是一种无监督学习方法，它可以将相似的数据点分组在一起。

强化学习通过与环境进行交互并根据奖励信号来学习最佳策略。

比如，在机器人控制中，通过不断尝试不同的动作并根据获得的奖励来优化行为。

（二）深度学习深度学习是机器学习的一个分支，它基于深度神经网络（Deep Neural Network，简称 DNN）。

DNN 由多层神经元组成，可以自动从数据中提取特征和模式。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）在图像识别中表现出色，能够识别图像中的物体、场景等。

、选择填空。

1.智能：1956年智能作为个专业术语出现。

智能有以下点：AI(ArtificialIntelligence)1.智能具有感知能；2.智能具有记忆和思维能：记忆和思维是脑最重要的功能，记忆和思维需要同时具备，它们是由智能的根本原因；思维分为好种:逻辑思维，形象思维，以及顿悟思维；3.智能具有学习能，适应能及为能。

2.图灵1950年发表“计算机与智能”的论，章以“机器能思维吗？”开始，论述并提出了著名的“图灵测试”，以测试个计算机系统是否具有智能。

3.智能界主要由符号主义，为主义和连结主义等研究学派。

4.智能主要的研究领域（挑选5或6个认真看）1.专家系统2.模式识别3.机器学4.动定理证明5.博弈6.智能检索7.动程序设计 8.组合调度问题 9.软计算 10.分布式智能 11.数据挖掘5.智能研究的3个主要内容：知识的获取、知识的表和知识的运。

6.知识的描述：知识的某领域中所涉及的各有关的种符号表。

7.知识的特点：（1）相对正确性（2）不确定性（3）可表性（4）可利性8.知识的分类（1）事实性知识（2）过程性知识（3）为性知识（4）实例性知识（5）类性知识（6）元知识9.确定性和不确定性规则知识的产式表：确定性：P Q或者 if P then Q不确定性：P Q（可信度）或者 if P then Q（可信度）10.确定性和不确定性事实性知识的产式表：确定性事实性知识般使三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）不确定性事实性知识般使四元组（对象，属性，值，不确定度量值）或（关系，对象1，对象2，不确定度量值）11.产式系统通常由规则库、数据库、推理机这3个基本部分组成。

它们之间的关系可以表为12.规则库是专家系统的核。

数据库，称事实库。

13.产式系统推理机的推理式：正向推理，反向推理，双向推理和混合式推理。

个较常的槽名：（要会判断属于哪种槽）P46（1）ISA槽（2）AKO槽（3）Instance槽（4）Part-of槽15.语义络的基本语义联系（学会如何表各种关系，重点是类属关系）1.类属关系2.包含关系3.属性关系4.时间关系5.位置关系6.相近关系7.因果关系8.组成关系16类属关系：（1）AKO（A-Kind-of）表个事物是另个事物的种类型。

人工智能原理期末考试复习1. 什么是人工智能?发展经历了几个阶段?人工智能指的是能够感知或推断信息，并将其作为知识而拥有，以应用于环境或语境中适合的行为;机器的智能称为人工智能，通常在运用程序、间或适当硬件的计算机系统中得以实现.2. 人工智能研究的内容有哪些?机器学习、知识表示方法、搜索求解策略、进化算法及其应用、确定性及不确定性推理方法、群体智能算法及其应用。

3. 人工智能有哪些研究领域?安全防范、医疗诊断、语音识别、工业制造、计算机游戏、机器翻译。

4. 什么是知识?有哪些特性?有几种分类方法?知识是人们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。

相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性。

分类方法：(1)按知识的作用范围分为∶常识性知识和领域性知识﹔(2)按知识的作用及表示分为∶事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识;(3 )按知识的确定性分为：确定知识和不确定知识;(4) 按人类思维及认识方法分为：逻辑性知识和形象性知识。

5. 什么是知识表示、命题、谓词，一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络?知识表示就是将人类知识形式化或者模型化；命题是一个非真即假的陈述句；谓词的一般形式： ),...,,(21n x x x P )；n x x x ,...,,21是个体，某个独立存在的事物或者某个抽象的概念， P 是谓词名，用来刻画个体的性质、状态或个体间的关系。

一阶谓词逻辑表示：谓词不但可表示一些简单的事实，而且可以表示带有变量的“知识”，有时称为“事实的函数”。

进而可用谓词演算中的逻辑联接词“与()”、“或(v)"、“非(┐)”和“蕴含(→)”等来组合已有知识，从而表示出更复杂的知识。

产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量，适合于表示事实性知识和规则性知识。

框架是一种描述所论对象（一个事物、事件或概念）属性的数据结构。

语义网络：从图论的观点看，它其实就是“一个带标识的有向图”，由结点和弧（也称“边”)所组成。

一、填空：1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟;2.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 ;3.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;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.在着名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CFA=0,则意味着 13 ,CFA=-1,则意味着14,CFA=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RC1,C2= 19;12.若C1=Px ∨Qx,C2=┐Pa ∨Ry,则C1和C2的归结式RC1,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=｛Px,Py｝,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;20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CFA、CFA1、CFA2之间,规定如下关系：CF~A= 38 ,CFA1∧A2 = 39 ,CFA1∨A2 = 40 ;21.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,在语义网络表示知识时,所使用的推理方法有 45 和 46 ;22.MYCIN系统中使用不确定推理,规则A→B由专家指定其可信度CFB,A,若A真支持B真,则指定CFB,A与零比较应 47 ；若A真不支持B真,则指定CFB,A应 48 ;23.机器学习的含义是 49 ;24.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,而且还包括 50 、 51 、 52 ;25.设U={a,b,c,d},A={a,b},B={a,b,c},mA=,mU=,U的其它子集的基本概率分配函数m值均为0,则BelA=53 ,BelB= 54 ;26.证据理论中集合A的信任区间为1,1,则其语意解释为 55 ;27.人工智能三大学派是 ;28.化成子句形式为： ;29.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 ;30.AI的英文缩写是 ;31.在谓词公式中,紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的 ,而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为 ,其他变元称为 ;32.假言推理ABA ,假言三段论ABBC ;33.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;34.在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中,常用到的一种人工智能的核心技术称为技术,解这类问题时,常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表,这种图称为 ;35.在启发式搜索当中,通常用来表示启发性信息;36.在二人博弈问题中,最常用的一种分析技术是 ,这种方法的思想是先生成一棵博弈树,然后再计算其倒推值;但它的效率较低,因此人们在此基础上,又提出了 ;37.37.某产生式系统中的一条规则：AxBx,则前件是 ,后件是 ;38.38.在框架和语义网络两种知识表示方法中, 适合于表示结构性强的知识,而则适合表示一些复杂的关系和联系的知识; 不仅仅是一种知识表示方法,也是一种流行的软件设计和开发技术;39.不确定性类型按性质分：, , , ;40.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;41.对证据的可信度CFA、CFA1、CFA2之间,规定如下关系：CF~A= 、CFA1∧A2 = 、CFA1∨A2 =42.合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的43.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;44.PB|A 表示在规则中,证据A为真的作用下结论B为真的;45.人工智能的远期目标是,近期目标是;46.常用的二种盲目搜索方法是_________和_________；引入启发式知识来指导OPEN表中节点的排序可划分为二种方式_________和_________;47.产生式系统的推理可以分为_________和_________两种基本方式;48.知识表示的性能应从以下二个方面评价：_________和_________；后者又分二个方面_________和 _________;49.人工智能的表现形式至少有_______、_______、_______、_______和______几种;50.目前所用的知识表示形式有_________、_________、________、_________等;51.框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现,它们是_________、_________和_________;52.产生式系统是由_________、_________和_________三部分组成的;53.________就是所考察判断的事物或对象的集合,记为____;它的子集构成______;54.证据理论是经典概率论的一种扩充形式,构成这一理论的函数有_________、_________和_________;55.对于模糊不确定性,一般采用_______或_______来刻划;56.归结法中,可以通过---------的方法得到问题的解答;57.化成子句形式为： ;58.58.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 ;59.谓词逻辑中,重言式tautlogy的值是 ;60.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为 ,则结论成立;61.在启发式搜索当中,通常用来表示启发性信息;二、选择题选择题：13小题,共13分1.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. 图灵D. 冯.诺依曼2.下列哪个不是人工智能的研究领域A. 机器证明D. 编译原理3.神经网络研究属于下列学派A. 符号主义B. 连接主义C. 行为主义D. 都不是4.已知初始问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题;这是知识表示法叫A. 状态空间法B. 问题归约法C. 谓词逻辑法D. 语义网络法5.在公式中yxpx,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A. 依赖函数B. Skolem函数C. 决定函数D. 多元函数6.子句~PQ和P经过消解以后,得到A. PB. QC. ~PD.PQ7,ABA 称为 ,~AB~A~B称为A.结合律B.分配律C.吸收律D.摩根律9,10.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中, 必然可以得到该最优解, 可以认为是“智能程度相对比较高”的算法;A.广度优先搜索B.深度优先搜索C.有界深度优先搜索D.启发式搜索11.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12.下列哪部分不是专家系统的组成部分A. 用户B. 综合数据库C. 推理机D. 知识库13. 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D. 模式识别14、AI的英文缩写是AAutomatic Intelligence BArtifical IntelligenceCAutomatice Information DArtifical Information15、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16、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17、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18、A→B∧A => B是A附加律B拒收律C假言推理DUS19、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20、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21、MGU是A最一般合一B最一般替换C最一般谓词D基替换22、1997年５月,着名的“人机大战”,最终计算机以比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BIBM C深思D蓝天23、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24、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’∧C2’25、或图通常称为A框架网络B语义图C博亦图D状态图26、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;27、人工智能是一门A数学和生理学B心理学和生理学C语言学D综合性的交叉学科和边缘学科28、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D 关系29、当前归结式是时,则定理得证;A 永真式B 包孕式subsumedC 空子句30、或图通常称为A框架网络B语义图C博亦图D状态图31、所谓不确定性推理就是从的初始证据出发,通过运用的知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程;A不确定性, 不确定性 B确定性, 确定性C确定性, 不确定性 D 不确定性确定性32、CB|A 表示在规则A->B中,证据A为真的作用下结论B为真的A可信度B信度C信任增长度D概率33. 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’∧C2’二、简答题1.将下列自然语言转化为谓词表示形式：(1)所有的人都是要呼吸的;(2)每个学生都要参加考试;(3)任何整数或是正的或是负的;2.何谓“图灵实验”简单描述之3.写出图中树的结点两个访问序列,要求分别满足以下两个搜索策略：1深度优先搜索；2广度优先搜索4.试实现一个“大学教师”的框架,大学教师类属于教师,包括以下属性：学历学士、硕士、博士、专业计算机、电子、自动化、……、职称助教、讲师、副教授、教授5.用谓词逻辑形式化下列描述“不存在最大的整数”6.用语义网络表示“苹果”知识;7. 什么是产生式产生式规则的语义是什么8. 谓词公式G通过８个步骤所得的子句集合S,称为G的子句集;请写出这些步骤;9.1已知S={Pfx,y,gy,Pfx,z,gx},求MGU2已知W={Pfx,gA,y,z,Pfx,z,z},求MGU10.1 证明G是否是F的逻辑结论；2证明G是否是F1、F2的逻辑结论；11. 1、用语义网络表示下列信息：1胡途是思源公司的经理,他35岁,住在飞天胡同68号2清华大学与北京大学进行蓝球比赛,最后以89：102的比分结束;3将命题：“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示4把语句“每个学生都喜欢老师上的一门课;”表示为语义网络;5请把下列命题表示的事实用一个语义网络表示出来;1树和草都是植物；2树和草都是有根有叶的；3水草是草,且长在水中；4果树是树,且会结果；5樱桃树是一种果树,它结樱桃;6用语义网络表示下列事实姚明是一位年近半百的男教师,中等身材,他在本学年第二学期给计算机专业学生讲授“人工智能”课程;该课程是一门选修课,比较难;13. 图示博弈树,其中末一行的数字为假设的估值,请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝;在节点及边上直接加注释14. 设有如下关系：1如果x是y的父亲,y又是z的父亲,则x是z的祖父；2老李是大李的父亲；3大李是小李的父亲；问上述人员中谁和谁是祖孙关系15解释下列模糊性知识：1 张三,体型,胖,;2 患者,症状,头疼, ∧患者,症状,发烧, →患者,疾病,感冒,16. 简单阐述产生式系统的组成;17. 试用线性消解策略证明：子句集S={ P∨Q, ﹁P∨R, ﹁Q∨R, ﹁R }是可消解的;18广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点19.语义网络可以表达事物之间的哪些关系20.假设已知下列事实：1超市Supermarket卖Sail的商品Goods便宜Cheap;2王Wang买Buy需要的Want便宜商品;3自行车Bicycle是商品且超市卖自行车;4王需要自行车;5赵Zhao跟随王买同样的商品;请应用归结反演证明方法回答以下问题：1王买自行车吗2赵买什么商品21.已知一个使用可信度方法的推理网络如图所示,其证据的可信度均标示在图中;推理规则的可信度分别为：A∧B →H, C∨D→H, E→H,试按照可信度方法的求解步骤计算每个证据节点对假设H推理的可信度,并据此推算全部证据复合证据对于H推理的可信度;22. 求子句Rx, y∨﹁QB, y∨Wx, fy 和Rx, C∨Qy, C 的归结式;23. 何谓估价函数启发式图搜索的A算法和A算法最显着的区别是什么24. 什么是置换置换是可交换的吗25. 给1～9九个数字排一个序列,使得该序列的前nn=1,...,9 个数字组成的整数能被n整除;1、讨论哪些知识可以帮助该问题的求解;2、用产生式系统描述该问题.26. .α－β剪枝的条件是什么27将下列自然语言转化为谓词表示形式：1所有的人都是要呼吸的;2每个学生都要参加考试;3 任何整数或是正的或是负的;28、人工智能主要有哪几种研究途径和技术方法,简单说明之;三、1、1将下列谓词公式化成子句集2把下列谓词公式分别化成相应的子句集：xyPx,y→～yQx,y→Rx,y2.若谓词公式E=Px,fy,z,置换s1=｛fx,y/z,z/w｝,s2=｛a/x,b/y,w/z｝,求Es1·s2,Es2·s1;3.用加权图的启发式搜索算法不能用Dijkstra算法求解下列问题：下图是一个交通图,设A是出发地,E是目的地,边上的数字表示两城市之间的交通费;求从A到E最小费用的旅行路线,画出搜索树,画出Closed表和Open表的变化过程;4.用标准逻辑经典逻辑,谓词逻辑的子句集表示下述刑侦知识,并用反演归解的线性策略证明结论现定义如下谓词其项变量X,Y,Z,皆为全称量词;ThiefX-----某人X是贼；LikesX,Y------某人X喜欢某物Y；May-stealX,Y------某人X可能会偷窃某物Y;5.用子句集表达下述刑侦知识：I. John是贼;II. Paul喜欢酒wineIII. Paul 也喜欢奶酪cheeseIV. 如果Paul喜欢某物则John 也喜欢某物;V. 如果某人是贼,而且他喜欢某物,则他就可能会偷窃该物;6.求证结论:John可能会偷窃了什么即求证目标：may-stealJohn,Z, Z=要求将求证目标作为顶子句,按线性策略进行归结推理,注明每次求归结式所进行的置换及其父子句的编号7.1已知一组规则和证据事实：R1：A1→B1,CFB1,A1=R2：A2→B1,CFB1,A2=R3：B1∧A3->B2,CFB2,B1∧A3=初始证据A1,A2,A3,并且CFA1=CFA2=CFA3=1, 并且初始时对B1,B2一无所知;根据Shortliffe的确定性理论可信度方法,求证据B1,B2的可信度在执行规则R1,R2,R3后的更新值CFB1,CFB2;2已知有如下不确定推理规则：r1：C11∨C12 T H1 ；r2：H1 T H ；r3：C21∧C22 T H －；r4：C31∧C32∨C33 T H ；CFC11 = , CFC12 = ,CFC21 = ,CFC22 = ,CFC31 = ,CFC32 = ,CFC33 =；请应用MYCIN的确定性方法求出CFH;8.设有A,B,C三人中有人从不说真话,也有人从不说假话,某人向这三人分别提出同一个问题：谁是说谎者A 答：“B 和C都是说谎者”；B答：“A和C都是说谎者”；C答：“A和B中至少有一个是说谎者”;求谁是老实人,谁是说谎者15分9. 1设已知:1能阅读者是识字的；2海豚不识字；3有些海豚是聪明的;求证:有些聪明者并不能阅读.2利用谓词逻辑表示下列知识包括已知和结论,然后化成子句集：1凡是清洁的东西就有人喜欢；2人们都不喜欢苍蝇求证：苍蝇是不清洁的;10. 八数码游戏,初始棋局和目标棋局如图,定义启发函数hx表示某状态下与目标数码不同的位置个数,用全局择优法画出搜索的过程;初始状态：,目标状态：11. 张某被盗,公安局派了五个侦察员去调查;研究案情时,侦察员Ａ说：“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员Ｄ说：“钱与孙至少有一人作案”；侦察员Ｃ说：“孙与李中至少有一个作案”；侦察员Ｄ说“赵与孙至少一个与案无关”；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,试用消解原理推理求出谁是盗窃犯;12. 某企业欲招聘一个JAVA程序员,定义如下产生式规则要求：r1: IF有工作经验 or 本科以上学历 and 有相关知识背景 then 录用r2:IF 工作两年以上 and 作过相关工作 then 有工作经验r3:IF 学过数据结构 and 学过JAVA and 学过数据库 and 学过软件工程 then 有相关知识背景r4:学过数据结构相关课程的成绩/100r5:学过JAVA相关课程的成绩/100r6:学过数据库相关课程的成绩/100r7:学过软件工程相关课程的成绩/100 r8:做过相关工作：JAVA 程序员：1,项目经理：1,数据库开发工程师：,数据库管理员：,网络管理员：,客服人员： 设有一本科毕业生甲,其相关课程的成绩为数据结构=85,JAVA=80,数据库=40,软件工程=90 另有一社会招聘人员乙,参加工作三年,曾做过数据库管理员和数据库开发人员根据确定性理论,问该公司应该招聘谁如果你是该本科生,为了能在招聘中胜出,你应该加强哪门课程,并使该门课程的成绩至少达到多少13. 某问题由下列公式描述： 试用归结法证明xRx ；14. 下图所示博弈树,按从左到右的顺序进行α-β剪枝搜索,试标明各生成节点的到推值,何处发生剪枝,及应选择的走步;10分15.剪枝方法只是极小极大方法的一种近似,剪枝可能会遗漏掉最佳走步;这种说法是否正确 1. 什么是人工智能人工智能与计算机程序的区别 2.答：AI 是研究如何制造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类智能的科学,它与计算机程序的区别是： AI 研究的是符号表示的知识而不是数值数据为研究对象 AI 采用启发式搜索方法而不是普通的算法 控制结构与知识是分离的允许出现不正确的答案 3. 化下列逻辑表达式为不含存在量词的前束范式 答： 4.求下列谓词公式的子句集答：所以子句集为： {),(),(~),,(),(~y x R y x Q y x R y x P ∨∨}5. 若有梯形ABCD,将其中的若干定理形式化即定义一些谓词公式,然后利用归结原理证明内错角CDB ABD ∠=∠证明：设梯形顶点依次为a,b,c,d,定义谓词: Tx,y,u,v:表示xy 为上底,uv 为下底的梯形. Px,y,u,v:表示xy||uvEx,y,z,u,v,w 表示∠xyz=∠uvw,问题的描述和相应的子句集为 xyuvTx,y,u,v →Px,y,u,v...梯形上下底平行 子句：～Tx,y,u,v ∨Px,y,u,vxyuvPx,y,u,v →Ex,y,v,u,v,y...平行则内错交相等子句：Ta,b,c,d...已知 子句：Ta,b,c,dA B DEa,b,d,c,d,b...要证明的结论子句：～Ea,b,d,c,d,b 子句集S 为～Tx,y,u,v ∨Px,y,u,v ～Px,y,u,v ∨Ex,y,v,u,v,y Ta,b,c,d ～Ea,b,d,c,d,b 下面利用归结原理证明 Pa,b,c,d 1和3归结,置换{a/x,b/y,c/u,d/v} Ea,b,d,c,d,b 2和5归结,置换{a/x,b/y,c/u,d/v} NIL4和6归结根据归结原理得证; 6.求子句集{}f(u))u),h(z,P(z,f(g(y)),a,P(x ,S =的MGU解：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集,求得差异集D0=｛a/z ｝,其中z 是变元,a 是项,且z 不在a 中出现;k=k+1=1有δ1=δ0·｛a/z ｝=ε·｛a/z ｝=｛a/z ｝,S1=S0·｛a/z ｝=｛Pa,x,fgy,Pa,ha,u,fu,S1不是单元素集,求得差异集D1=｛x,ha,u ｝,k=k+1=2;δ2=δ1·｛ha,u/x ｝=｛a/z,ha,u/x ｝, S2=S1·｛ha,u/x ｝=｛Pa,ha,u,fgy,Pa,ha,u,fu, S2不是单元素集,求得差异集D2=｛gy,u ｝,k=k+1=3δ3=δ2·｛gy/u ｝=｛a/z,ha,u/x ｝·｛gy/u ｝=｛a/z,ha,gy/x,gy/u ｝ S3=S2·｛gy/u ｝=｛Pa,ha,gy,fgy ｝是单元素集; 根据求MGU 算法,MGU=δ3=｛a/z,ha,gy/x,gy/u ｝ 7.用代价优先算法求解下图的旅行推销员问题,请找一条从北京出发能遍历各城市的最佳路径旅行费最少,每条弧上的数字表示城市间的旅行费用;并用CLOSED 表记录遍历过的结点,OPEN 表记录待遍历的结点;画出closed 和open 表的变化过程,然后根据closed 表找出最佳路径; 解： OPEN 表CLOSE 表8.用框架表示下述报导的沙尘暴灾害事件提示：分析概括用下划线标出的要点,经过概念化形成槽Slot并拟出槽的名称,选填侧面face值;侧面包含“值value”,“默认值default”,“如果需要值if-needed”,“如果附加值if-added”几个方面,用不到的侧面值可删除;解：1. 5分什么是“知识工程”它对人工智能的发展有何重要作用2. 10分请用相应的谓词公式表示下述语句：1有的人喜欢足球,有的人喜欢排球,有的人既喜欢足球又喜欢排球;2不是每一个人都喜欢游泳;3如果没有利息,那么就没有人愿意去存钱;4对于所有的x和y,如果x是y的父亲,y是z的父亲,那么x是z的祖父;5对于所有的x和y,如果x是y的孩子,那么y是x的父母;6登高望远;7响鼓不用重锤;8如果b>a>0和c>d>0,则有ba+c/d>b;3. 5分试建立一个“学生”框架网络,其中至少有“学生基本情况”、“学生课程学习情况”和“学生奖惩情况”三个框架描述;4. 10分请把下述事实用一个语义网络表示出来：1李明是东方大学计算机系的一名学生;2他住在计算机系的学生宿舍里;3计算机系的每间学生宿舍都有一台联网的计算机;4李明喜欢在宿舍的计算机上浏览;5. 10分已知下述事实：1小李只喜欢较容易的课程;2工程类课程是较难的;3PR系的所有课程都是较容易的;4PR150是PR系的一门课程;应用归结演绎推理回答问题：小李喜欢什么课程6. 10分已知：规则1：任何人的兄弟不是女性规则2：任何人的姐妹必是女性事实：Mary是Bill的姐妹用归结推理方法证明Mary不是Tom的兄弟;7. 15分考虑下面的句子：每个程序都存在Bug含有Bug的程序无法工作P是一个程序1一阶谓词逻辑表示上述句子;2使用归结原理证明P不能工作;8. 10分任何通过了历史考试并中了彩票的人都是快乐的;任何肯学习或幸运的人可以通过所有考试,小张不学习,但很幸运,任何人只要是幸运的就能中彩票;求证：小张是快乐的;9. 10分已知：海关职员检查每一个入境的不重要人物,某些贩毒者入境,并且仅受到贩毒者的检查,没有一个贩毒者是重要人物;证明：海关职员中有贩毒者;10. 15分有一堆硬币,开始时有9枚;A、B两人轮流从中取硬币,每次取时,可以取1枚或者2枚或者3枚,拣起最后一枚硬币者为输方;试用博弈树证明：后开始取硬币者总能获胜,或者先开始取硬币者总是会输;1. 5分一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识它有哪些主要特点2. 10分请用语义网络分别表示下述语句：1与会者有男、有女,有的年老、有的年轻;2李明是图灵电脑公司的经理,他住在江滨路102号,今年38岁;3大门前的这棵树从春天到秋天都开花;4计算机系的每个学生都学习“人工智能原理”,它是计算机专业的一门主干课程;3. 10分已知前提：每个储蓄钱的人都获得利息;求证结论：如果没有利息,那么就没有人去储蓄钱;4. 10分已知前提：1某些病人喜欢所有的医生;2没有一个病人喜欢任何一个骗子;求证结论：任何一个医生都不是骗子;5. 10分下述公式集F是否可合一,若可合一,则求出F的最一般合一;1F={Pa,b,Px,y}2F={Pfx,b,Py,z}3F={Pfx,y,Py,fb}4F={Pfy,y,x,Px,fa,fb}6. 10分已知有些人喜欢所有的花,没有任何人喜欢任意的杂草,证明花不是杂草;7. 10分已知下述事实：1小杨、小刘和小林是高山俱乐部成员;2高山俱乐部的每个成员是滑雪者或登山者,或者既滑雪又登山;3没有一个登山者喜欢下雨;4所有滑雪者都喜欢下雪;5凡是小杨喜欢的,小刘就不喜欢;6凡是小杨不喜欢的,小刘就喜欢;7小杨喜欢下雨和下雪;试证明：俱乐部是否有是登山者而不是滑雪者的成员如果有,他是谁8. 10分把下列谓词公式分别化为相应的子句集：1∀x∀yPx,y∧Qx,y2∀x∀yPx,y→Qx,y3∀x∃yPx,y∨Qx,y→Rx,y4∀x∀y∃zPx,y→Qx,y∨Rx,z5∃x∃y∀z∃u∀v∃wPx,y,z,u,v,w∧Qx,y,z,u,v,w∨～Rx,z,w9. 10分1用子句集表示下述知识：①John是贼；②Paul喜欢酒wine；③Paul也喜欢奶酪cheese；④如果Paul喜欢某物,则John也喜欢；⑤如果某人是贼,而且喜欢某物,则他就可能会偷窃该物;2求解结论：John可能会偷窃什么10.15分五子棋棋盘是一个行、列皆有5个方格的5X5方格棋盘,A、B两人轮流投子,每次投一子于一个空的方格中,谁先布成五子成一线行、列、对角线均可,谁就获胜;请定义估价函数,并站在A的立场上,找出获胜的最佳走步;11、某公司招聘工作人员,A,B,C三人应试,经面试后公司表示如下想法：1 三人中至少录取一人;2 如果录取A而不录取B,则一定录取C;3 如果录取B,则一定录取C;求证：公司一定录取C;12、用语义网络表示下列命题1树和草都是植物2树和草都有根和叶3水草是草,它长在水中4果树是树,会结果5苹果树结苹果一、选择题每题1分,共15分1、人工智能是一门A数学和生理学B心理学和生理学C语言学D综合性的交叉学科和边缘学科2、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3、A->B∧A => B是A附加律B拒收律C假言推理DUS4、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5、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6、MGU是A 最一般合一 B最一般替换 C 最一般谓词D基替换最一般合一7、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D 关系8、当前归结式是时,则定理得证;A 永真式B 包孕式subsumedC 空子句9、或图通常称为A框架网络B语义图C博亦图D状态图10、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;11、所谓不确定性推理就是从的初始证据出发,通过运用的知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程;A不确定性, 不确定性 B确定性, 确定性C确定性, 不确定性 D 不确定性确定性12.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。

人工智能期末复习资料-构成推理的两个要素为：已知事实（证据）和知识。

第四章不确定性推理方法-不确定性分为：知识不确定性和证据不确定性。

-可信度是根据经验对一个事物或现象为真的相信程度。

-可信度带有较大的主观性和经验性，其准确性难以把握。

-由于相应证据的出现增加结论H为真的可信度，则CF(H,E)>0，证据的出现越支持H为真，就使CF(H,E)的值越大；反之，CF(H,E)<0，证据的出现越是支持H为假，CF（H,E）的值就越小。

若证据的出现与否与H无关，则CF(H,E)=0。

-静态强度CF(H,E)：知识的强度，即当E所对应的证据为真时对H的影响程度；动态强度CF(E)：证据E当前的不确定性程度。

-概率分配函数与概率不同。

-模糊性：客观事实在性态与类属方面的不分明性。

-模糊集合完全由其隶属函数确定，即一个模糊集合与其隶属函数是等价的。

-模糊推理控制系统的功能结构：（输入）->模糊化->模糊规则库->推理方法->去模糊化（输出）-模糊控制系统的核心是：模糊控制器。

-不确定性及其类型？1.不确定性；2.不确切性；3.不完全性；4.不一致性；-在确定一种度量方法及其范围时，应当注意到哪几点？1.度量要能充分表达相应知识及证据的不确定性程度；2.度量范围的指定要便于领域专家及用户对不确定性的估计；3.度量要便于对不确定性的传递进行计算，而且对结论算出的不确定性度量不能超出度量规定的范围；4.度量的确定应当是直观的，同时要有相应的理论依据-经典概率方法与逆概率方法的比较经典概率方法的缺点：用于简单的不确定推理，只考虑了证据的“真”“假”情况；逆概率方法优点：较强的理论背景和良好的数学特征，当证据和结论都彼此独立时计算的复杂度较低；缺点：要求给出结论Hi的先验概率和证据的条件概率；-主观Bayes方法的优缺点优点：1.具有较坚强的理论基础；2.知识的静态强度LS与LN是由领域专家根据实践经验得出的，推出的结论有较准确的确定性；3.主观Bayes方法是一种比较实用且灵活的不确定性推理方法；缺点：1.要求领域专家给出知识时同时给出H的先验概率；2.Bayes定理中关于事件独立性的要求使此方法的应用受到了限制。

人工智能导论期末试题及答案在人工智能导论课程的期末考试中，考生需要回答以下试题，每道题后面附有答案供参考。

试题一：请简述人工智能的定义及其应用领域。

(10分)答案：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发和实现用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。

其应用领域包括但不限于机器学习、语音识别、图像处理、自然语言处理、智能机器人等。

试题二：简述机器学习的基本原理和常用算法。

(15分)答案：机器学习是人工智能的重要分支，其基本原理是通过对大量数据的学习和分析，从中发现并建立数据之间的模式和规律，以便用于预测和决策。

常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。

试题三：简述深度学习的原理及其在计算机视觉领域的应用。

(20分)答案：深度学习是机器学习的一种特殊形式，其核心是使用神经网络进行模式识别和决策。

其原理是通过多层次的神经网络结构，从大量数据中自动提取特征，并进行分类和回归分析。

在计算机视觉领域，深度学习广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。

试题四：请简述自然语言处理的基本概念和常见技术。

(15分)答案：自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，其基本概念是研究如何使计算机能够理解、处理和生成自然语言。

常见的自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义分析、机器翻译、问答系统等。

试题五：简述智能机器人的发展现状及其未来发展方向。

(20分)答案：智能机器人是人工智能技术在机器人领域的应用，其发展现状是机器人技术与人工智能技术的融合不断加深，智能机器人在工业生产、服务机器人、医疗护理、军事等领域得到了广泛应用。

未来发展方向包括智能机器人的普及与个性化定制、人机协同合作、情感计算等。

试题六：谈谈人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战。

(20分)答案：人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战包括人机关系的重新定义、就业的变革与职业转型、隐私和安全问题、道德与伦理问题等。

⼈⼯智能期末复习资料⼈⼯智能技术期末复习纲要⼀、填空（20分）+判断(10分)1、⼈⼯智能：Artificial Intelligence，简称AI2、计算智能就是计算⼈⼯智能, 它是模拟（群智能）的⼈⼯智能。

计算智能以（数值数据）为基础, 主要通过数值计算，运⽤算法进⾏问题求解。

3、（判断）⼈⼯智能作为⼀门学科, 其研究⽬标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会4、（判断）⼈⼯智能学科的研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能,并运⽤智能技术解决各种实际问题特别是⼯程问题, 从⽽逐步扩展和不断延伸⼈的智能, 逐步实现智能化。

5、（判断）符号智能采⽤搜索⽅法进⾏问题求解，⼀般是在（问题空间）搜索；计算智能也采⽤搜索⽅法进⾏问题求解，⼀般是在（解空间）搜索。

6、（填空）表⽰、运算和搜索是⼈⼯智能的三个最基本、最核⼼的技术。

7、PROLOG语⾔只有三种语句，分别称为（事实）、（规则）和（问题）。

8、（填空）PROLOG程序的执⾏过程是⼀个(归结)演绎推理过程9、（填空）⼀个完整的Turbo PROLOG(2.0版)程序⼀般包括常量段、领域段、数据库段、（谓词段）、（⽬标段）和（⼦句段）等六个部分。

10、（填空）按连接同⼀节点的各边间的逻辑关系划分，图可分为（或图）或（与或图）两⼤类，图搜索也就可分为（或图搜索）和（与或图搜索）两⼤类。

或图通常称为（状态图）。

11、（填空）⽤计算机来实现状态图的搜索, 有两种最基本的⽅式：（树式搜索）和（线式搜索）。

12、（填空）按搜索范围的扩展顺序的不同, 搜索⼜可分为（⼴度优先）和（深度优先）两种类型。

13、（填空）与或图搜索也分为（盲⽬搜索）和（启发式搜索）两⼤类。

前者⼜分为穷举搜索和盲⽬碰撞搜索。

14、（填空）遗传算法中有三种关于染⾊体的运算: （选择-复制）、（交叉）和（变异）。

15、（判断、填空）遗传算法是⼀种随机搜索算法，遗传算法⼜是⼀种优化搜索算法。

1、智能所包含的能力（1） 感知能力（2）记忆与思维能力（3）学习和自适应能力（4）行为能力2、人工智能分为五个阶段：（1） 孕育期（2）形成期（3）知识应用期（4）从学派分立走向综合（5）智能科学技术学科的兴起3、人工智能研究的基本内容（1）与脑科学和认知科学的交叉研究（2）智能模拟的方法和技术研究4、人工智能研究中的不同学派（三大学派）（1）符号主义（2）联结主义（3）行为主义5、机器学习机器学习是机器获取知识的根本途径，同时也是机器具有智能的重要标志。

有人认为，一个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。

机器学习有多种不同的分类方法，如果按照对人类学习的模拟方式，机器学习可分为符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘等。

6、演绎推理与归纳推理的区别演绎推理与归纳推理是两种完全不同的推理。

演绎推理是在已知领域内的一般性知识的前提下，通过演绎求解一个具体问题或证明一个给定的结论。

这个结论实际上早已蕴涵在一般性知识的前提中，演绎推理只不过是将其揭示出来，因此它不能增殖新知识。

而在归纳推理中，所推出的结论是没有包含在前提内容中的。

这种由个别事物或现象推出一般性知识的过程，是增殖新知识的过程。

7、确定性知识确定性知识是指其真假可以明确给出的知识，其表示方法主要包含谓语逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。

8、谓语逻辑表示方法P299、语义网络表示法P3410、框架表示法（鸟框架）P4111、产生式推理的基本结构产生式推理的基本结构如图所示，它包括综合数据库、规则库和控制系统三个重要组成部分。

12、谓语公式P6913、状态空间的盲目搜索根据状态空间采用的数据结构的不同，它可分为图搜索算法和树搜索算法。

树搜索算法包括一般树和代价树的盲目搜索算法。

一般树的盲目搜索主要包括广度优先搜索算法和深度优先搜索算法两种。

14、广度优先搜索算法和深度优先搜索算法的区别P7915、八数码难题P7916、代价树的广度优先搜索也称为分枝界限算法P8017、城市交通难题P8118、什么是估价函数用来估计节点重要性的函数称为估价函数。

一、智能化智能体1.什么是智能体？什么是理性智能体?智能体的特性有哪些?智能体的分类有哪些？智能体定义：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件.理性智能体定义：给定感知序列（percept sequence）和内在知识（built—in knowledge)，理性智能体能够选择使得性能度量的期望值（expected value)最大的行动。

智能体的特性：自主性（自主感知学习环境等先验知识）、反应性(Agent为实现自身目标做出的行为）、社会性(多Agent及外在环境之间的协作协商）、进化性（Agent自主学习,逐步适应环境变化）智能体的分类:简单反射型智能体:智能体寻找一条规则，其条件满足当前的状态(感知），然后执行该规则的行动.基于模型的反射型智能体:智能体根据内部状态和当前感知更新当前状态的描述，选择符合当前状态的规则,然后执行对应规则的行动。

基于目标的智能体：为了达到目标选择合适的行动，可能会考虑一个很长的可能行动序列，比反射型智能体更灵活。

基于效用的智能体：决定最好的选择达到自身的满足。

学习型智能体：自主学习，不断适应环境与修正原来的先验知识.2.描述几种智能体类型实例的任务环境PFAS，并说明各任务环境的属性.答题举例：练习：给出如下智能体的任务环境描述及其属性刻画。

o机器人足球运动员o因特网购书智能体o自主的火星漫游者o数学家的定理证明助手二、用搜索法对问题求解1。

简述有信息搜索（启发式搜索）与无信息搜索（盲目搜索、非启发式搜索）的区别。

非启发式搜索：按已经付出的代价决定下一步要搜索的节点。

具有较大的盲目性,产生较多的无用节点，搜索空间大,效率不高。

启发式搜索：要用到问题自身的某些信息，以指导搜索朝着最有希望的方向前进。

由于这种搜索针对性较强，因而原则上只需搜索问题的部份状态空间,搜索效率较高。

2.如何评价一个算法的性能？（度量问题求解的性能）▪完备性:当问题有解时，算法是否能保证找到一个解;▪最优性：找到的解是最优解；▪时间复杂度：找到一个解需要花多长时间▪搜索中产生的节点数▪空间复杂度：在执行搜索过程中需要多少内存▪在内存中存储的最大节点数3。

人工智能1、人工智能（学科2）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。

2、物理符号系统的六种基本功能符号输入、输出、存储、复制、符号结构、条件转移3、人工智能的各种认知观符号主义（Symbolicisni）基于物理符号系统假设和有限合理性原理连接主义（Connect ion ism）基于神经网络及其间的连接机制与学习算法行为主义（Actionism）基于控制论及感知一动作型控制系统4、应用领域的应用1）问题求解；2）逻辑推理与定理证明；3）自然语言理解；4）自动程序设计；5）专家系统；6）神经网络；7）机器学习；8）模式识别；9）智能检索。

5、知识表示方法包括：状态空间法（**）、问题归约法（*）、谓词逻辑法（**）、语义网络、框架、面向对象表示、剧本6、问题归约法中的内容可解节点与不可解节点可解节点：（1 ）任何终止节点都是可解节点；（2）若某个非终叶节点含有或后继节点，则只有当其后继节点至少有一个可解时，此节点才可解。

（3）若某个非终叶节点含有与后继节点，则只有当其后继节点全部为可解节点时，此节点才是可解节点。

不可解节点：（1）没有后裔的非终叶节点是不可解节点；（2）若某个非终叶节点含有或后继节点，当其全部后裔节点都为不可解节点时，该节点为不可解节点。

（3）若某个非终叶节点含有与后继节点，只要其子节点中有一个为不可解节点，该节点是不可解节点。

问题归约的与/或图（树）表示时个或树与树与树把一个原问题分解为若干个子问题可用一个“与树”表示。

或树把一个原问题等价变换为若干个子问题可用一个“或树”表示。

7—^谓■词谡辑表示法是一种基于数理谡牌的$咿兼怀片足其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化，给出了一种城学W建方*:旧知识一一数学演绎一新知识8、置换：是形为｛tl/xl,…，tn/xn｝的一个有限集。

一、将下面的公式化成Skolem标准型(P100，例3.12)1. (∀x) ((∀y) P(x,y)→～(∀y)(Q(x,y)→R(x,y)))2．（（∃x）P(x)∨（∃x）Q(x)）→（∃x）(P(x)∧Q(x))二、谓词逻辑的归结证明（P108，例3.18）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。

给定谓词： 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。

三、简答题1.什么是人工智能？人工智能有哪几个主要学派？2.什么是博弈问题？它具有哪些特点？3.简述谓词逻辑归结过程。

4.什么是知识？它有哪些特性？5.人工智能中什么是知识表示观？有哪些主要的知识表示观？6.何谓语义网络？它有哪些基本的语义关系？7.简述α-β过程的剪支规则。

8.什么是机器学习？机器学习有哪些方法？9.什么是变形空间法？简述其优缺点。

10.什么是贝叶斯网络？简述贝叶斯网络的构造过程。

11.简述神经网络的优缺点。

四、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)=?五、设Ω={a，b}，且从不同知识源得到的概率分配函数分别为：m1({}, {a}, {b}, {a, b})=(0, 0.3, 0.5, 0.2)；m2({}, {a}, {b}, {a, b})=(0, 0.6, 0.3, 0.1)。

求：正交和m=m1⊙m2。

考试：9周二晚7点，5下单选题15×2分推理问答题7×10分人工智能复习资料第二章3、谓词★（预测大题：谓词的表示）谓词逻辑法采用谓词合式公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。

谓词逻辑的组成：谓词符号、变量符号、函数符号和常量符号。

用谓词公式表示知识的一般步骤：(1).定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义(2).根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。

(3).根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符将各个谓词连接起来形成谓词公式。

二元语义网络（预测大题）语义网络是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链线组成。

节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。

（1）常用的类属关系有：AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。

AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。

ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。

（2）常用的包含关系的有：Part_of:表示一个事物是另一个事物的一部分，或说是部分与整体的关系。

（3）常用的属性的关系有：Have：表示一个结点具有另一个结点所描述性。

Can：表示一个结点能做另一个结点的事情。

·····用语义网络表示知识的步骤：确定问题总所有对象和各对象的属性。

确定所讨论对象间的关系。

根据语义网络中所涉及的关系，对语义网络中的节点及弧进行整理，包括增加节点、弧和归并节点等。

将各对象作为语义网络的一个节点，而各对象间的关系作为网络中各节点的弧，连接形成语义网络。

框架（预测大题）框架是一种结构化表示方法。

框架通常由指定事物各个方面的槽组成，每个槽拥有若干个侧面，而每个侧面又可拥有若干个值。

常用槽名：Part-of槽——用于指出部分和全体的关系。