1、智能信息系統模擬試卷一年級： 專業： 姓名： 學號一、單項選擇1有一種規則用于控制其他規則的行為，稱為（ ）A 特殊規則    B 元規則    C 一般規則    D 確定規則2從大量數據中提取出可信的、新穎的、有用的且可以被人理解的模式的高級處理過程，可以從數據集中識別出以模式形式表示的知識，這一過程被稱為（ ）A 數據挖掘 B 知識發現 C 知識表示 D 知識組織3下列哪一個部署以構建智能咨詢系統應遵循的原則（ ）A 個性化原則 B 交互式原則 C 自適應與自學習原則 D 實時性原則4靜態知識關聯的

2、特點是（ ）A 穩定性、獨立性、通用性 B 穩定性、依賴性、通用性 C 動態性、獨立性、通用性 D 動態行、可擴展性、通用性5知識檢索進程的主要驅動力是（ ）A 屬性 B 概念 C 語義 D 語法二、多項選擇1AI的研究主題包括（ ）A 機器感知 B 機器思維 C機器行為 D 語義網 E 數據庫系統2人工智能領域里常用的知識表示方法有（ ）A 產生式規則 B謂詞邏輯 C 語義網絡 D 框架 E 推理機3知識組織方式可以劃分（ ）A 基于知識元素的知識組織方式 B 基于知識單元的知識組織方式C 基于知識關聯的知識組織方式 D 基于知識標識的知識組織方式4依據推理過程中所使用的知識與計算機邏輯的精

3、確性，可將推理劃分為（ ）A 計算推理 B 精確推理 C 邏輯推理 D 非精確推理 E 單調推理5知識檢索的研究內容包括（ ）A 知識檢索理論模型 B 知識檢索方法 C 知識檢索技術 D 知識檢索系統E 知識檢索過程三、簡答題1簡述智能接口的特征。2簡述CBR推理的步驟。3知識檢索具有哪些智能特征？4專家知識獲取方法有哪些？5. 試述智能信息系統的主要功能。四、論述題1請詳細闡述正向推理中的沖突解決策略。2試述逆向推理的思想和推理過程。3敘述智能信息系統的原型開發方法的思想。4綜述知識組織的主要方法。5論述智能搜索引擎的工作流程。模擬試卷一答案   一單選題1. B 2.B

4、 3. D 4. A 5.B二多選題1. ABC 2.ABCD 3.AC 4.BD 5.ABCD三簡答題1簡述智能接口的特征。 一般來說，智能接口具有以下特征：（1）具有智能特性，能夠從用戶模型和領域模型推導知識、解釋提問和補充回答以及提供啟發式策略指導用戶。（2）具有豐富的知識。（3）具有較強的自然語言處理通信和圖形顯示功能。（4）用戶友好。（5）適應性強。（6）能執行快速的對話。2簡述CBR推理的步驟。 CBR推理的步驟如下：（1）問題描述：標引待解新案例的特征。（2）檢索：從案例庫中檢索與新案例匹配貨近似匹配的案例，若檢索出多個記憶案例，則計量出最相似者。（3）復用與修改：把檢索結果復用

5、到新問題上，或修改后復用，產生新的解。（4）檢測：檢測新解是成功或失敗。（5）存儲：把該次獲得的成功解答存儲到案例庫，以備后用。（6）解釋與修改：如果失敗，則解釋失敗原因，并對其進行修改，然后再對其進行測試。3知識檢索具有哪些智能特征？ 一般而言，知識檢索具有如下智能特征：（1）支持自然語言理解和檢索。（2）具有知識推理和學習功能，利益概念邏輯和人工智能邏輯，實現多種語義推理、邏輯推理和學習、挖掘及其只是發現。（3）具有可視化、智能化檢索功能、實現文本、圖像、語言等多媒體信息的內容檢索和語義檢索。（4）具有強大的人機交互功能，能夠通過自然語言和知識語言進行人機交互，具有智能輔助、智能反饋、解釋

6、及學習能力。4專家知識獲取方法有哪些？ 專家經驗知識獲取的方法包括：（1）專家訪談、發放調查表等方式。（2）機器歸納學習技術：從專家提供的工作實例或基本操作信息中歸納學習專門知識。（3）神經網絡技術：借助神經網絡技術，系統可以進行自組織，自學習，不斷地充實，豐富專家系統中原有的知識庫。5. 試述智能信息系統的主要功能。    智能信息系統的主要功能是能夠對信息進行采集、處理、存儲、管理、檢索和傳輸，并能向有關人員提供有用的信息。包括：信息的采集、信息的處理、信息的存儲、信息的管理、信息的檢索和信息的傳輸。四論述題1試述正向推理中的沖突解決策略。 對于正向推理，解決

7、沖突的策略是：（1）選擇一個：選擇匹配事實的第一條規則。（2）順序選擇：按匹配規則的順序執行，前面建立的新事實可被后面的規則使用。（3）詳細規則優先：這種方法是在沖突規則集中優先選擇條件部分內容詳細的規則，它蘊含的哲學思想是，選擇基于較多信息的規則得出結論是較好的，有時根據條件元素的個數和執行條件部分的成本來決定優先度。（4）重要度優先：該方法是預先給各規則賦予類似于優先數的權，然后在處理沖突規則時，選擇優先數最高的規則。如果規則編排的順序表示了使用的優先級，則按順序執行規則。（5）最近優先法：這種方法始終沖突規則集中優先選擇與最近加入事實庫中的事實相匹配的規則。在這種情況下，各種數據元素被賦

8、予時間標志。在以實時控制為目標的事件驅動型推理中，常使用這種策略。2. 試述逆向推理的思想和推理過程。    逆向推理（向后推理）：它是從目標出發向后推理，用目標匹配規則的結論部分，將該規則的前提作為新的子目標，然后試圖證明一系列子目標，直至找到支持結論的證據，則停止推理。這種由結論到數據的策略稱為目標驅動策略。推理方式如下所示：     設知識庫包含事實和規則，給出目標G，逆向推理算法描述如下：（1）掃描事實庫，找出與目標G匹配的事實F，若F存在，則成功返回。（2）掃描規則庫，找出結論與目標G匹配的規則集S（3）如果S為空：則失敗返

9、回。（與原書不同*）若G匹配一個事實，成功；若G匹配詢問字句，則提問用戶關于G 的信息。（4）如果S非空且G未知，重復執行以下操作： 調用解決沖突算法，從S中選出規則R；將規則R的前提部分作為子目標G，證明之； 若G未知，遞歸調用本算法；若G為真，執行R的結論部分，否則（并且）從S中刪除規則R。3敘述智能信息系統的原型開發方法的思想。    原型法的基本思想是系統開發人員憑借自己對用戶需求的理解，通過強有力的軟件環境支持，構造出一個實在的系統原型，然后與用戶協商，反復修改原型直至用戶滿意。 原型法的應用使人們對需求有了漸進的認識，從而使系統開發更有針對性。另外，原

10、型法的應用充分利用了最新的軟件工具，使系統開發效率大為提高。    原型方法的工作流程:（1）知識獲取.（2）領域問題的分析。（3）設計原型系統。（4）實現原型系統。（5）證實原型系統。（6）系統的發展與維護。    首先用戶提出開發要求，開發人員識別和歸納用戶要求，根據識別、歸納的結果，構造出一個原型(程序模塊)，然后同用戶一道評價這個原型。如果根本不行，則回到第三步重新構造原型；如果不滿意，則修改原型，直到用戶滿意為止，這就是原型法工作的一般流程。4綜述知識組織的主要方法。    從信息分類角度，有對

11、分類法、主題法以及分類主題一體化的研究；從信息描述角度，有對元數據、數字對象等的研究；從自然語言理解的角度，有對自動標引、自動分類技術等的研究與試驗。在概念層次上，語義網、主題地圖與Ontology 3種方法成為了焦點。嚴格說來，主題地圖與OntoloSy是語義網的延伸和發展。 1）語義網：語義網以圖形方式展現資源及其關聯性，可以有效地層現資源，避免重復。語義網不是獨立的、另一類的Web，而是現有Web的一個延伸。語義網就是機器可理解的信息，是數據網。在語義網中，一切可以確定的內容，都作為實體分布在網中，每一實體都有一個統一資源標識。語義網的核心就是元數據，它通過在現有Web基礎上增加共用的、

12、標準的、機器可理解的元數據，使得原來Web環境下難以實現的許多應用成為可能或變得更有成效。語義網的結構，包括一組節點、標記和弧線。語義網理論已經突破傳統超文本缺乏明確標記的弱點，以資源間的關聯性為主軸，嘗試建立一套更具結構性的知識展現架構。2）主題地圖：一種類似語義網的知識表示模式，它結合了傳統索引、圖書館學與人工智能等領域的優點，在資源世界中，有如GPS般提供定址與連結的功能，可以有效地組織知識以利于探索、推理、解決大量無序資源所帶來的問題。可以說，主題地圖是一項結合了知識工程和資源組織的新技術。主題地圖的概念包括TAO三要素：T是主題(Topics)，A是關聯(Associations)，

13、O是資源指引(Occurences)。就本質而言，主題地圖是以主題作為基本素材，利用關聯建立主題間的關系，并利用范圍限制名稱、資源指引和關聯的有效范疇，這就是最基本的主題地圖。3）Ontology：它是一個規范的、得到公認的描述，Ontology中的詞(概念或類) 與某一學科相關。Ontology被應用于許多領域，主要由于其具有明確地詳述語意和關系的語言表達能力。以主題地圖為例，雖然也處理了概念的關聯問題，但這是一個無方向性的相關關系，并且沒有定義何種相關關系，故使用上相對受限6。William andAustin(1999)認為Ontology可作為知識表達的基礎，避免進行重復的領域知識分析

14、，且由于統一的術語和概念可達成知識共享的目的。5論述智能搜索引擎系統的工作流程。 智能搜索引擎系統的工作流程如下：（1）用戶提交檢索請求：用戶Agent接受用戶提交的檢索請求，對其進行細化，然后把初步處理后的結果交給學習Agent。 （2）用戶模型庫的建立或更新：若該用戶是初次檢索，則學習Agent通過分析、學習其檢索行為建立用戶模型庫；若用戶不是初次檢索，則學習Agent根據學習到的內容對用戶模型庫進行更新。（3）規范化檢索提問：處理Agent接收到檢索提問后，參照用戶模型庫的類似成功檢索案例，以形成全面有效的檢索提問進行檢索；若用戶模型庫中無類似成功檢索案例，則已經本體庫中的知識對檢索提問

15、進行規范化處理，找出出現該關鍵字的各個領域及在該領域下的關鍵字的含義。然后處理Agent將處理后的檢索提問返回到用戶Agent，由用戶根據自己需求選擇或確認處理后的檢索提問，并再次依序往下傳遞檢索提問。當然，用戶可以設定無需將處理結果返回，而由系統全權代理。（4）檢索信息：處理Agent先將檢索提問傳遞給檢索Agent，進行本地信息卡的就近檢索，若找到相關信息則直接將結果返回處理Agent，比如需求相同的不同用戶提出相同檢索人物，則后來用戶的檢索提問可以“照搬”先前用戶的檢索結果，即只需在本地信息庫進行搜索，從而提高檢索效率。若檢索Agent在本地信息庫沒有檢索到相關信息，或者檢索到的信息的相關性低于指定閥值，則處理Agent將檢索結果提問傳遞給搜索Agent，搜索Agent到遠端進行搜索。最后搜索Agent將搜索到的信息返回到處Agent。（5）檢索結果的處理：根據用戶的個性化需求，處理Agent對返回的檢索結果進行分析、過濾，并將結果推薦給用戶。若檢索結果來自遠端搜索，則處理Agent還要講檢索結果存