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东师2018年秋季《人工智能》期末考核标准答案

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期末作业考核 《人工智能》 满分 100 分 一、判断题(每题 3 分,共 30 分) 1. 从选手的角度看, 博弈树就是一棵与或树, 其特点是博弈的目标状态是初始节点,博弈 树中的“或”节点和“与”节点逐层交替出现。(√) 2. 遗传算法的编码方法常用编码方式有二进制编码、浮点数编码方法、格雷码、几何图 形方法。(√) 3. 如果搜索是以接*起始节点的程度依次扩展节点的,那么这种搜索就叫做宽度优先搜 索。(√) 4. 在宽度优先搜索中,OPEN 表的数据结构是栈。(√) 5. 目前,人工智能的主要学派有下列 3 家:符号主义、分割主义和现实主义。(×) 6. 行为主义认为人工智能源于控制论。(×) 7. 在前馈网络中,多个神经元互连以组织一个互连神经网络。(×) 8. 问题归约法是从中间状态出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后 把初始问题归约为一个*凡的本原问题集合。(√) 9. 在问题归约图中,终叶节点是可解节点。(×) 10. 子句是由文字的析取组成的公式。(×) 二、简答题(每题 15 分,共 45 分) 1. 当前人工智能有哪些学派,他们的认知观是什么? 答:当前人工智能有符号主义、联结主义、行为主义三大学派。 符号主义, 又称为逻辑主义、 心理学派或计算机学派[ 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。认为人的认知基元是符号,而且认知过程即符号 操作过程。认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,我们就能 够用计算机来模拟人的智能行为。知识是信息的一种形式,是构成智能的基础。人工智能 的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。 联结主义,又称为仿生学派或生理学派 。 其原理主要为神经网络及神经网络间的连 接机制与学*算法。认为人的思维基元是神经元,而不是符号处理过程。认为人脑不同于 电脑,并提出联结主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式。 行为主义,又*饕寤蚩刂坡垩 [ 其原理为控制论及感知-动作型控制系统 认为智能取决于感知和行动。认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理;人工智能 可以象人类智能一样逐步进化。 智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出 来。 符号主义、 联结主义对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的 抽象,因而是不能真实地反映客观存在的。 2. 简述反演的基本算法。 答:包括线性反演和非线性反演 线性反演包括:最速下降、高斯反演、马垮塌反演 非线性反演包括:遗传算法、模拟退火等 看你要做什么了,要根据不同的需要选择不同的反演方法,不过非线性反演计算时间长 3. 试说明一般应用程序与专家系统的区别。 答:一般应用程序与专家系统的区别在于:前者把问题求解的知识隐含地编入程序, 而后者则把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体, 即为知识库。 知识库的处理是 通过与知识库分开的控制策略进行的。更明确地说,一般应用程序把知识组织为两级:数 据级和程序级;大多数专家系统则将知识组织成三级;数据、知识库和控制。 在数据级上,是已经解决了的特定问题的说明性知识以及需要求解问题的有关事件的 当前状态。 在知识库级是专家系统的专门知识与经验。是否拥有大量知识是专家系统成 功与否的关键,因而知识表示就成为设计专家系统的关键。在控制程序级,根据既定的控 制策略和所求解问题的性质来决定应用知识库中的哪些知识。 三、计算题(共 25 分) 设 U={2,3,4,5,6},F 和 G 分别是 U 上的两个模糊集,即 F=小=1/2+0.7/3+0.5/4+0.3/5+0.1/6 G=大=0.1/2+0.3/3+0.5/4+0.7/5+1/6 求 F∩G。 答:F∩G=(1∧0.1)/2+(0.7∧0.3)/3+(0.5∧0.5)/4+(0.3∧0.7)/5+(0.1∧1)/6 =0.1/2+0.3/3+0.5/4+0.3/5+0.1/6



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