1、華南理工大學人工智能期末考試卷題整理二、簡答題1. 什么是人工智能，哪些階段答：人工智能研究的是如何運用知識，以便像人類一樣完成富有智能的工作，就人工智能的本質而言，可以認為人工智能是一門研究如何制造出人造的智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。人工智能發展階段（1）萌芽期（1956年以前）（3） 形成時期（1956-1961年)（3）發展時期（1961年以后）2. 不確定性推理的“不確定性”在？答：在不確定推理中，規則前件（證據）、后件（結論）以及規則本身在某種程度上都是不確定的。（1）證據的不確定性：歧義性、不完全性、不精確性模糊性、可信性、隨機性和不一致性（

2、2）規則的不確定性：證據的組合的不確定性、規則自身的不確定性規則、結論的不確定性；（3）推理的不確定性；3. 列兩種知識表示方法和優缺點。 （1）腳本知識表示方法：腳本結構比起語義網絡、框架機構等通用結構來要呆板得多，知識表達范圍也很窄，因此不適用于表達各種知識。但對于表達事先構思好的特定知識非常有效。（2）過程性知識表示方法：過程性知識表示的最主要特點是效率高。過程性知識表示的主要缺點就是不易修改和添加知識。4. 畫機器學習基本構成，分環節作用（1）環境：環境是以某種形式表達的外界信息集合，它代表外界信息來源；（2）知識庫：知識庫在初始階段要有相當的初始知識，并且在學習過程中不斷修正和增加新

3、的知識：（3）學習環節：在機器學習的整個系統結構中，學習部分是核心模塊，是和外部交互的接口；（4）執行環節：執行部分是根據知識庫執行一系列任務，同時把執行結果過執行過程中獲得的信息反饋給學習部分，完成對新知識庫的評價，指導進一步的工作。5. 說常規與高級搜索的區別常規搜索可以找到最優解，但是即便是A*算法，一般情況下，其算法復雜性仍然是指數時間級的，因此，當問題的規模大到一定程度后，常規搜索就顯得無能為力了，而高級搜索放棄每次必然找到最優解的目標，換取算法時間復雜度的降低，適合于求解大規模的優化問題。6.寫出謂詞歸結過程的主要步驟。1) 寫出謂詞關系公式 2) 用反演法寫出謂詞表達式 3) 化

4、為Skolem標準形 4) 求取子句集S 5) 對S中可歸結的子句做歸結 6) 歸結式仍放入S中，反復歸結過程7) 得到空子句8) 命題得證7.符號主義和鏈接主義的區別符號主義研究的是人腦的推理、學習、思考、規劃等思維活動，解決需人類專家才能處理的復雜問題。鏈接主義企圖通過神經網絡的參數與結構等的研究，闡明人腦結構及其功能的實現機理，以及一些相關的學習、聯想記憶的基本規則，其中包括聯想、概括、并行搜索、學習和靈活性等。8.剪枝和剪枝的區別剪枝：若任意極小值層的值小于或等于它任一先輩極大值層節點的值，即(先輩層)(后繼層)，則可以中止該極小值層中的這個MIN結點以下的搜索過程，這個MIN節點最終

5、的推導值就確定為這個值。剪枝：若任意極大值層的值大于或等于它任一先輩極小值層節點的值，即(先輩層)(后繼層)，則可以中止該極大值層中的這個MAX結點以下的搜索過程，這個MAX節點最終的推導值就確定為這個值。三、綜合題（10分/題）1八數碼變換（課本）2對所有的x,y,z來說，如果y是x的父親，z又是y的父親，則z是x的祖父。又知每個人都有父親，試問對某個人來說誰是它的祖父？求：用一階邏輯表示這個問題，并建立子句集。解：這里我們首先引入謂詞：P(x, y) 表示x是y的父親Q(x, y) 表示x是y的祖父ANS(x) 表示問題的解答對于第一個條件，“如果x是y 的父親， y又是z 的父親，則x是z 的祖父”，一階邏輯表達式如下：A1：P(x ,y)P(y, z)Q(x, z)對于第二個條件：“每個人都有父親”，一階邏輯表達式：A2：P(x, f(x)對于結論：某個人是它的祖父B：否定后得到子句： () ANS(x)：Q(x, y)ANS(x)則得到的相應的子句集為： 3有限圖中，從st中有路徑存在，證明A*一定成功結束（課本）4貝葉斯（課本） 求P(C|E) P(S)=0.45ID3（課本）2. 例題“快樂學生”問題