人工智能复习资料解读.docx
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人工智能复习资料解读.docx
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人工智能复习资料解读
1.深度优先方法的特点是什么?
答:
(1)属于图搜索;
(2)是一个通用的搜索方法;(3)如果深度限制不合适,有可能找不到问题的解;(4)不能保证找到最优解。
2.什么是置换?
置换是可交换的吗?
答:
通常用有序对的集合s={t1/v1,t2/v2,…,tn/vn}来表示任一置换,置换集的元素ti/vi的含义是表达式中的变量vi处处以项ti来替换,用s对表达式E作置换后的例简记为Es。
一般来说,置换是不可交换的,即两个置换合成的结果与置换使用的次序有关。
3.填写下面的三值逻辑表。
其中T,F,U分别表示真,假,不能判定
4.什么是产生式?
答:
产生式规则基本形式:
P→Q或者IFPTHENQ
P是产生式的前提(前件),用于指出该产生式是否可用的条件
Q是一组结论或操作(后件),用于指出当前提P所指示的条件满足时,应该得出的结论或应该执行的操作
5.产生式规则的语义是什么?
产生式规则的语义:
如果前提P被满足,则可推出结论Q或执行Q所规定的操作
6.解释下列模糊性知识:
1)张三,体型,(胖,0.9))。
2)(患者,症状,(头疼,0.95))∧(患者,症状,(发烧,1.1))→(患者,疾病,(感冒,1.2))
答:
1)表示:
命题“张三比较胖”2)解释为:
如果患者有些头疼并且发高烧,则他患了重感冒。
7、简单阐述产生式系统的组成:
答:
1)产生式规则库:
描述相应领域知识的产生式规则集。
2)数据库:
(事实的集合)存放问题求解过程中当前信息的数据结构(初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实)。
3)推理机:
(控制系统)是一个程序,控制协调规则库与数据库的运行,包含推理方式和控制策略。
8、补齐产生式系统与图搜索的对比表
答:
9、已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)},求MGU
答:
k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集,求得差异集D0={g(A,y)},z},其中z是变元,g(A,y)是项,且z不在g(A,y)中出现。
k=k+1=1
有δ1=δ0·{g(A,y)/z}=ε·{g(A,y)/z}={g(A,y)/z},
S1=S0·{g(A,y)/z}={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。
根据求MGU算法,MGU=δ1={g(A,y)/z}
10.证明G是否是F1、F2的逻辑结论;
证:
①┓P(x)∨Q(x)...从F1变换
②┓P(y)∨R(y)`...从F1变换
③P(a)...从F2变换
④S(a)...从F2变换
⑤┓S(z)∨┓R(z)...结论的否定
⑥R(a)...②③归结{a/y}
⑦┓R(a)...④⑤归结{a/z}
⑧□...⑥⑦归结
得证.
11.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。
答:
1)消去蕴含式和等价式→,<->
2)缩小否定词的作用范围,直到其作用于原子公式:
3)适当改名,使量词间不含同名指导变元和约束变元。
4.)消去存在量词(形成Skolem标准型)
5)消去所有全称量词
6)化成合取范式
7).适当改名,使子句间无同名变元
8).消去合取词∧,用逗号代替,以子句为元素组成一个集合S
12.已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))},求MGU
答:
k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集,求得差异集D0={y,z},其中y是变元,z是项,且y不在z中出现。
k=k+1=1
有δ1=δ0·{z/y}=ε·{z/y}={z/y},
S1=S0·{z/y}={P(f(x),z,g(z)),P(f(x),z,g(x))},S1不是单元素集,
求得差异集D1={z,x},k=k+1=2;δ2=δ1·{z/x}={z/y,z/x},
S2=S1·{z/x}={P(f(z),z,g(z))}是单元素集。
根据求MGU算法,MGU=δ2={z/y,z/x}
13.证明G是否是F的逻辑结论;
证:
①P(x)...从F变换
②Q(a)∨Q(x)...从F变换
③┓P(y)∨┓Q(y)...结论的否定
④┓Q(x)...①③归结,{x/y}
⑤□...②④归结,置换{a/x}
得证。
14.某问题由下列公式描述:
试用归结法证明(
x)R(x);
15.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
16.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?
(10分)
解:
现定义如下谓词
F(x,y)------x是y的父亲;
G(x,z)------x是y的祖父;
用谓词逻辑表示已知与求解:
(1)F(x,y)∧F(y,z)→G(x,z)
(2)F(L,D)
(3)F(D,X)
(4)G(u,v),u=?
v=?
其中,L表示老李,D表示大李,X表示小李。
先证存在祖孙关系
①~F(x,y)∨~F(y,z)∨G(x,z)...从
(1)变换
②F(L,D)...从
(2)变换
③F(D,X)...从(3)变换
④~G(u,v)...结论的否定
⑤~F(D,z)∨G(L,z)...①②归结,置换{L/x,D/y}
⑥G(L,X)...③⑤归结,置换{X/z}
⑦□...④⑥归结,置换{L/u,X/v}
得证,说明存在祖孙关系。
为了求解用一个重言式④
④~G(u,v)∨G(u,v)...用重言式代替结论的否定,重言式恒为真
⑤~F(D,z)∨G(L,z)...①②归结,置换{L/x,D/y}
⑥G(L,X)...③⑤归结,置换{X/z}
⑦G(L,X)...④⑥归结,置换{L/u,X/v}
得结果:
L是X的祖父,即老李是小李的祖父。
17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。
(10分)
解:
设用T(x)表示x是作案者,则
侦察员A的话可表示:
T(赵)
T(钱)
侦察员B的话可表示:
T(钱)
T(孙)
侦察员C的话可表示:
T(孙)
T(李)
侦察员D的话可表示:
T(赵)
T(孙)
侦察员E的话可表示:
T(钱)
T(李)
上面五个组成子句集S,求谁是作案者,把
T(x)
ANSWER(x)并入S1得到。
即比S1多出如下一个子句:
T(x)
ANSWER(x)
然后利用消解原理对S1进行消解可得答案:
钱和孙是作案者。
18.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
答:
谓词公式表示:
x(student(x)∧read(x,三国演义))
语义网络表示如图:
19.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。
证:
现定义如下谓词
L(x,y)------某人x喜欢某物y;
P(y)------某物y是清洁的东西
(1)
y
x(P(y)→L(x,y))==>┓P(y)∨L(f(y),y)
(2)
x(┓L(x,Fly))==>┓L(x,Fly)
(3)P(Fly)...结论的反
(4)L(f(Fly),Fly)...
(1)(3)归结,置换{Fly/y}
(5)□...
(2)(4)归结,{f(Fly)/x}
得证。
20.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。
答:
21.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)
22.什么是人工智能?
答:
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。
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。
23.什么是联结主义?
答:
联结主义(Connectionism),又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism),其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
24.什么是自然语言理解?
答:
语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,并引起了进一步的重视。
语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码问题。
一个能理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。
理解口头的和书写语言的计算机系统所取得的某些进展,其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些技术。
25.什么是知识表示?
答:
是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,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。
26.什么是神经网络?
答:
神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的效果。
神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
27.什么是产生式系统?
答:
在基于规则系统中,每个if可能与某断言(assertion)集中的一个或多个断言匹配,then部分用于规定放入工作内存的新断言。
当then部分用于规定动作时,称这种基于规则的系统为反应式系统(reactionsystem)或产生式系统(productionsystem)。
28、证明G是否是F1、F2的逻辑结论;
证明G是否是F1、F2的逻辑结论;
证明:
①┓P(x)∨Q(x)...从F1变换
②┓P(y)∨R(y)`...从F1变换
③P(a)...从F2变换
④S(a)...从F2变换
⑤┓S(z)∨┓R(z)...结论的否定
⑥R(a)...②③归结{a/y}
⑦┓R(a)...④⑤归结{a/z}
⑧□...⑥⑦归结
得证.
29.简述产生式系统推理的三种方式。
答:
正向推理
从一组表示事实的谓词或命题出发,使用一组产生式规则,用以证明该谓词公式或命题是否成立。
一般策略:
先提供一批事实(数据)到总数据库中。
系统利用这些事实与规则的前提相匹配,触发匹配成功的规则,把其结论作为新的事实添加到总数据库中。
继续上述过程,用更新过的总数据库的所有事实再与规则库中另一条规则匹配,用其结论再次修改总数据库的内容,直到没有可匹配的新规则,不再有新的事实加到总数据库中。
逆向推理
从表示目标的谓词或命题出发,使用一组产生式规则证明事实谓词或命题成立,即首先提出一批假设目标,然后逐一验证这些假设。
一般策略:
首先假设一个可能的目标,然后由产生式系统试图证明此假设目标是否在总数据库中。
若在总数据库中,则该假设目标成立;否则,若该假设为终叶(证据)节点,则询问用户。
若不是,则再假定另一个目标,即寻找结论部分包含该假设的那些规则,把它们的前提作为新的假设,并力图证明其成立。
这样反复进行推理,直到所有目标均获证明或者所有路径都得到测试为止。
双向推理
双向推理的推理策略是同时从目标向事实推理和从事实向目标推理,并在推理过程中的某个步骤,实现事实与目标的匹配。
30阐述语义网络的基本语义联系。
答:
隶属关系,包含关系,属性关系,时间关系,位置关系,相近关系,因果关系,组成关系
31. 阐述求子句集的步骤。
(1)消去蕴涵符号
(2)减少否定符号的辖域
(3)对变量标准化
(4)消去存在量词
(5)化为前束形
(6)把母式化为合取范式
(7)消去全称量词
(8)消去连词符号∧
(9)更换变量名称
32.什么叫信息处理系统?
答:
又叫符号操作系统(SymbolOperationSystem)或物理符号系统(PhysicalSymbolSystem)。
所谓符号就是模式(pattern)。
一个完善的符号系统应具有下列6种基本功能:
(1)输入符号(input);
(2)输出符号(output);
(3)存储符号(store);
(4)复制符号(copy);
(5)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;
(6)条件性迁移(conditionaltransfer):
根据已有符号,继续完成活动过程
33.什么是行为主义?
答:
又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism),其原理为控制论及感知
34.什么是专家系统?
答:
一般地说,专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部具有大量专家水平的某个领域知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
发展专家系统的关键是表达和运用专家知识,即来自人类专家的并已被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。
35.什么是自然语言理解?
答:
语言处理也是人工智能的早期研究领域之一,并引起了进一步的重视。
语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码问题。
一个能理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。
理解口头的和书写语言的计算机系统所取得的某些进展,其基础就是有关表示上下文知识结构的某些人工智能思想以及根据这些知识进行推理的某些技术。
36.什么是智能机器?
答:
能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphictasks)的机器。
37.什么是符号主义?
答:
又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism),其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
38.什么是知识?
以及特点和分类
答:
是人类智能的基础,是经过加工的信息,是由特定领域的描述、关系和过程组成的,是事实、信念和启发式规则。
知识的特点:
相对正确性,不确定性,可表示性,可利用性。
知识的分类:
事实性知识,过程性知识,行为性知识,实例性知识,类比性知识,元知识。
39.简述人工智能的研究领域。
答:
专家系统;模式识别;机器人学;自动定理证明;自然语言理解;博弈;智能检索;自动程序设计;组合调度问题;软件集;分布式人工智能;数据挖掘;
40.简述工智能的基本技术。
答:
技术,搜索技术,归纳技术,联想技术。
41.简述架表示法的特点
答:
继承性,结构化,自然性,推理灵活多变。
42.知识是大脑对现实世界认识的表达,它经过对信息的加工整理、解释、挑选和改造而成。
通常知识可以从范围、目的和有效性三个方面来描述,其中知识的范围是由具体到一般,知识的目的是由说明性到指定性,知识的有效性是由确定到不确定。
43.不确定性推理:
不确定性推理泛指除精确推理以外的其它各种推理问题。
包括不完备、不精确知识的推理,模糊知识的推理,非单调性推理等。
不确定性推理过程实际上是一种从不确定的初始证据出发,通过运用不确定性知识,最终推出具有一定不确定性但却又是合理或基本合理的结论的思维过程
44.证据理论是由德普斯特(A.P.Dempster)首先提出,并有沙佛(G.Shafer)进一步发展起来的用于处理不确定性的一种理论,也称DS(Dempster-Shafer)理论。
它将概率论中的单点赋值扩展为集合赋值,可以处理由“不知道”所引起的不确定性,比主观Bayes方法有着更大的灵活性。
在DS理论中,可以分别用信任函数、似然函数及类概率函数来描述知识的精确信任度、不可驳斥信任度及估计信任度。
读书的好处
1、行万里路,读万卷书。
2、书山有路勤为径,学海无涯苦作舟。
3、读书破万卷,下笔如有神。
4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。
——达尔文
5、少壮不努力,老大徒悲伤。
6、黑发不知勤学早,白首方悔读书迟。
——颜真卿
7、宝剑锋从磨砺出,梅花香自苦寒来。
8、读书要三到:
心到、眼到、口到
9、玉不琢、不成器,人不学、不知义。
10、一日无书,百事荒废。
——陈寿
11、书是人类进步的阶梯。
12、一日不读口生,一日不写手生。
13、我扑在书上,就像饥饿的人扑在面包上。
——高尔基
14、书到用时方恨少、事非经过不知难。
——陆游
15、读一本好书,就如同和一个高尚的人在交谈——歌德
16、读一切好书,就是和许多高尚的人谈话。
——笛卡儿
17、学习永远不晚。
——高尔基
18、少而好学,如日出之阳;壮而好学,如日中之光;志而好学,如炳烛之光。
——刘向
19、学而不思则惘,思而不学则殆。
——孔子
20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。
——培根
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