人工智能 模拟试题
更新时间:2023-05-20 07:08:01 阅读量: 实用文档 文档下载
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人工智能 模拟试题+练习题
《人工智能》模拟试题一(150分钟)
1. 填空题(共12分,每小题2分)
1)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 ________________。
2)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
______________________________________________________。
3)KB系统通常由以下三个部分组成:__________________________________________;KB系统的开发工具和环境可分为以下三类:____________________________________。
4)按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类:________
_____________________________________________________________。
5)主观Bayes方法将推理规则表示为P Þ Q形式,称__________为先验似然比,
__________ 为条件似然比,_________为规则的充分性因子。
6)自然语言理解中,单句理解分二个阶段:____________和____________,后者又分二个步骤:________________和_________________。
2、 问答题(共20分,每小题5分)
1)阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略,并说明学习过程中正、反例的作用。
2)为什么要在框架系统中实行相容匹配技术?如何实现?
3)阐述Xps的冲突解法和推理引擎,并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。
4)什么是问题归约?问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同?与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么?
3、 简单计算题(共35分,每小题7分)
1)按书上图8.5中给定的文法规则,再追加2条:N ® football, V ® play;画出英语句子”The boy play little football”的句法分析树。
2)已知有如下不确定推理规则:
r1:C11∨C12 Þ H1 0.7;
r2:H1 Þ H 0.5;
r3:C21∧C22 Þ H -0.6;
r4:(C31∧C32)∨C33 Þ H 0.8;
CF(C11) = 0.8, CF(C12) = 0.9,CF(C21) = 0.3,CF(C22) = 0.6,
人工智能 模拟试题+练习题
CF(C31) = 0.9,CF(C32) = 0.5,CF(C33) =0.7;
请应用MYCIN的确定性方法求出CF(H)。
3)把语句“每个学生都喜欢老师上的一门课。”表示为语义网络。
4)设计八数码游戏的评价函数f(n),使其满足A*算法的要求;设初始和目
8 1 3 1 2 3
标棋盘布局分别为2 4 和 8 4 ,画出使用该评价函数的搜索图,并
7 6 5 7 6 5
标注每个节点的f(n)值。
5)化简以下目标公式(用在基于规则的逆向演绎中),并画出相应的与或图:
Ø("x)($y){P(x) Þ [(Q(x) ∨ R(x,y)) Þ W(x)]}
4、 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? (18分)
5、请使用NOAH系统采用的最少承诺(Least Commitment)策略作下图积木块世界的层次规划,画出规划过程示意图,并举例说明如何应用最少承担策略去解决冲突和利用有益的交互作用。(假定可使用的操作只有STACK(x, y)和UNSTACK(x, y)) (15分)
《人工智能》模拟试题二(150分钟)
1. 填空题(共12分,每小题2分)
1)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_______________。
2)问题归约中,操作算子的执行导致问题的变换可区分为三种情况: ________________、_______________和________________________;
与或图启发式搜索算法AO*采用的评价函数f(n)定义为____________,更为准确的f(n)定义为________________________________________。
人工智能 模拟试题+练习题
3)H域上的基原子集A =_________________________________________;当子句集中一子句包含的变量_____________________,我们称这样产生的子句为基子句;海伯伦定理陈述为:_____________________________________________________________________。
4)依据里南(D.B.Lenat)和费根鲍姆的知识原则,可为KB系统拥有的知识划分三个知识门槛______________、_____________和_____________;
依据史密斯(B.Simth)提出的知识表示假设,KB系统中的符号结构满足两个主要特性:____________________________________,____________________________________。
5)在应用目标回归规划技术时,目标状态q通过动作a的回归条件是:_________________;回归到的上一状态的特性描述表示为:______________________________;层次规划系统NOAH采用称为最少承担的策略控制规划过程,其基本思想是:_________________________________________________________________________。
6)依据D-S证据理论,基本概率分配函数定义在_____________________;基本概率 m(A)与概率 p(A)的比较:_____________________________;Pl(A) - Bel(A)表示:___________________________________。
2、 问答题(共20分,每小题5分)
1)阐述EBG(基于解释的泛化)的一般过程,目标概念和EBG获取的概念描述间的区别,以及领域理论的作用。
2)分别阐述启发式搜索算法A*和AO*的概要思路,并比较两者的差别。
3)为什么可以用封闭语义树来判定子句集的不可满足性?这种方法在实用上面临什么困难?
4)阐述KB系统开发工具OPS5和EMYCIN的技术特点,并比较二者的优缺点。
3、简单计算题(共35分,每小题7分)
1)按书上图8.5中给定的文法规则,加以适当扩充;画出英语句子“The man saw a white cat in the room.”的句法分析树。
2)对于规则PÞ Q,已知p(Q)=0.04,p(P)=0.05,LS=120,LN=0.3;若P自身的确定性又依赖环境P’,且有p(P/P’)=0.8,请应用主观Bayes方法的线性插值法求出p(Q/P’)。
3)求子句R(x, y) Ú ØQ(B, y) Ú W(x, f(y)) 和R(x, C) Ú Q(y, C) 的归结式。
4)设一个简单的框架系统如下:
正方形 S1 S2
isa:几何图形 isa:正方形 isa:正方形
人工智能 模拟试题+练习题
面积:if-needed:f1 面积:100 cm2 颜色:兰
边长:if-added:f2 边长:10cm 边长:20cm
颜色:白 周长:40cm
其中f1计算正方形面积,f2计算正方形周长,请给出S1的颜色和S2的面积以及解答依据,并说明当S1的边长改为12cm时会发生什么。
5)设在Xps运行的某个识别-行动循环激活了5条规则例,它们的时间标签表依次分别为: (9 4 7) (7 6 0) (7 4 9 7) (10 6 8) (8 6 2 8)
已知第4个规则激活例已执行过,问此循环应选用哪条规则激活例加以执行?并说明理由。
4、请给出语句“浙大给每个教龄满30年的教师颁发荣誉证书” 的语义网络表示,要求表示为“教龄满”事件和“给出”事件间的蕴涵。 (15分)
5、请用基于规则的逆向演绎推理方法回答问题“What food does sue eat?”,并画出一致解图。已知事实:
John likes apples.
Apples are food.
规则:
John eats the food he likes.
Sue eats everything John eats. (18分)
2009-2010学年第二学期
《人工智能》试卷(A卷)(考试时间:100分钟)
注意:请把所有试题的答案填写在后面的答题纸上,否则成绩无效。
一、填空题(每空1分,共20分)
1. 目前在人工智能界主要的研究学派有: (1) 、 (2) 和行为主义。
2. 产生式系统中的每条规则有两种表现形式: (3) 和 (4) 。
3. 知识表示是人工智能的基础内容,请写出四种常用的知识表示方法:(5) 、 (6)
(7) 、 (8) 。
4. 搜索算法AO*与A*比较,AO*应用于 (9) ,且搜索的是 (10) ;而A*则应用于 (11) 搜索,且搜索的是 (12) 。
5. 博弈中的两种最基本的搜索方法是: (13) 和 (14) 。
6. 若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (15)。
7. 在A*算法中,评估函数f*(n)由两部分组成:g*(n)是 (16) ,h*(n)是 (17) 。
人工智能 模拟试题+练习题
8. 专家系统由 (18) 、 (19) 和 (20) 这三部分组成。
二、名词解释(每小题3分,共15分)
1. 合一处理
2. 归纳学习
3. 问题归约
4. 可信度
5. 专家系统
二、问答题(每小题5分,共25分)
1. 简单学习模型的基本结构及其关系是什么?
2. 试比较深度优先搜索与宽度优先搜索的异同。
3. 什么是启发式搜索?实现启发式搜索的关键因素有哪些?
4. 简述框架的一般表示结构?
5. 阐述示例学习所采用的逐步泛化和逐步特化的学习策略在学习过程中正、反例的作用。
四、应用题(每小题10分,共40分)
1.请写出下列命题的语义网络:
“每个学生都有一支笔。”
2.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。
用归结反演法证明:公司一定录取C。
( 提示:设用P(x)表示录取x )
3. 把以下合式公式化简为子句集:
("x)($y) {{P(x) Ù [Q(x) Ú R(y)]} Þ ("y) [P(f(y)) Þ Q(g(x))]}
4. 计算下面的不确定推理问题(每题5分,共10分)
(1)对于规则P Þ Q,已知p(Q)=0.04,LS=100,LN=0.4,利用主观Bayes方法求出P(Q/P)和p(Q/ØP)
(2)设学生考试成绩的论域为{A,B,C,D,E},小王成绩得A、得B、得A或B的基本概率分别分配到0.2、0.1、0.3,Bel({C, D, E})为0.2;请给出Bel({A, B})、Pl({A, B})和f({A, B})。 1 将以下语句:
(1)会朗读者是识字的,
人工智能 模拟试题+练习题
(2)海豚都不识字,
(3)有些海豚是很机灵的,
(4)有些很机灵的东西不会朗读。
形式化表示为合适公式。
2. 把下列语句表示为语义网络的描述:
⑴ 每个人都喜欢电影。
⑵ 太阳公司的每个营销员都参加太平洋保险。
3. 应用启发式搜索算法A解决以下八数码问题:
设评价函数f(n) = d(n) + p(n),画出搜索图,并给出各搜索循环结束时Open和Close表的内容。
附加题:
4. 在应用递归回溯算法解决四皇后的问题中,若按列的序号从小到大试探性放置各行的皇后,请画出搜索图,并指出分别从算法第2步和第4步回溯的次数。
1.把以下合适公式化简为合取范式的子句集:
(1) ( x)( y)( z){P(x) ( x)[Q(x, y) R(z)]}
(2) ( x)( y){{P(x) [Q(x) R(y)]} ( y)[P(f(y)) Q(g(x))]}
(3) ( x)( y){P(x) [Q(x) R(y)]} ( y){[P(f(y)) Q(g(y))] ( x)R(x)}
2. 假设已知下列事实:
1) 小李(Li)喜欢容易的(Easy)课程(Course)。
2) 小李不喜欢难的(Difficult)课程。
3) 工程类(Eng)课程都是难的。
4) 物理类(Phy)课程都是容易的。
5) 小吴(Wu)喜欢所有小李不喜欢的课程。
6) Phy200是物理类课程。
7) Eng300是工程类课程。
请用归结反演法回答下列问题:
1)证明小吴不喜欢Eng300课程
2)小李喜欢什么课程?
3. 对于规则P Q,已知p(Q)=0.04,LS=100,LN=0.4,利用主观Bayes方法求出P(Q/P)和P(P/ Q))。
4. 在上题中,若P自身的确定性依赖P’,且有p(P)=0.05,规则P’ P的LS=120,LN=0.3,用观Bayes方法求出P(θ/P')。
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5. 已知有如下推理规则:
r1:(C11∧C12)∨C13 =>H 0.7; r2:C21∨C22 => H -0.3; r3:C31∧C32 => H 0.6; r4:E4 => H 0.4; CF(C11) = 1, CF(C12) = 0.6, CF(C13) = 0.8,CF(C21) = 0.5, CF(C22) = 0.7,CF(C31) = 0.1, CF(C32) = 0.5,CF(E4) = 1;
请应用MYCIN的确定性方法求出CF(H)。
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