1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上 xx學校20122013學年度第二學期期末試卷考試課程：人工智能 考核類型：考試A卷考試形式：開卷 出卷教師：考試專業(yè)： 考試班級：一 單項選擇題（每小題2分，共10分）1.首次提出“人工智能”是在（D ）年A.1946B.1960C.1916D.19562. 人工智能應用研究的兩個最重要最廣泛領(lǐng)域為：BA.專家系統(tǒng)、自動規(guī)劃 B. 專家系統(tǒng)、機器學習C. 機器學習、智能控制 D. 機器學習、自然語言理解3. 下列不是知識表示法的是 A 。A：計算機表示法B：“與/或”圖表示法C：狀態(tài)空間表示法D：產(chǎn)生式規(guī)則表示法4. 下列關(guān)于不確定性知識描述錯誤的是 C 。A：不

2、確定性知識是不可以精確表示的B：專家知識通常屬于不確定性知識C：不確定性知識是經(jīng)過處理過的知識 D：不確定性知識的事實與結(jié)論的關(guān)系不是簡單的“是”或“不是”。5. 下圖是一個迷宮，S0是入口，Sg是出口，把入口作為初始節(jié)點，出口作為目標節(jié)點，通道作為分支，畫出從入口S0出發(fā)，尋找出口Sg的狀態(tài)樹。根據(jù)深度優(yōu)先搜索方法搜索的路徑是 C 。A：s0-s4-s5-s6-s9-sgB：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sgD：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二 填空題（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要學派有三家：

3、符號主義、 進化主義 和 連接主義 。2. 問題的狀態(tài)空間包含三種說明的集合， 初始狀態(tài)集合S 、操作符集合F以及目標狀態(tài)集合G 。3、啟發(fā)式搜索中，利用一些線索來幫助足跡選擇搜索方向，這些線索稱為 啟發(fā)式(Heuristic)信息 。4、計算智能是人工智能研究的新內(nèi)容，涉及 神經(jīng)計算、模糊計算和 進化計算等。5、不確定性推理主要有兩種不確定性，即關(guān)于 結(jié)論 的不確定性和關(guān)于 證據(jù) 的不確定性。三 名稱解釋（每詞4分，共20分） 人工智能 專家系統(tǒng) 遺傳算法 機器學習 數(shù)據(jù)挖掘答：（1）人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬

4、、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。 人工智能是的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、和等（2） 專家系統(tǒng) 專家系統(tǒng)是一個含有大量的某個領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R與經(jīng)驗智能計算機程序系統(tǒng),能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題.簡而言之,專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機程序系統(tǒng) （3） 遺傳算法 遺傳算法是一種以“電子束搜索”特點抑制搜索空間的計算量爆炸的搜索方法，它能以解空間的多點充分搜索，運用基因算法，反復交叉，以突變方式的操作，模擬事物內(nèi)部多樣性和

5、對環(huán)境變化的高度適應性，其特點是操作性強，并能同時避免陷入局部極小點，使問題快速地全局收斂，是一類能將多個信息全局利用的自律分散系統(tǒng)。運用遺傳算法(GA)等進化方法制成的可進化硬件(EHW)，可產(chǎn)生超出現(xiàn)有模型的技術(shù)綜合及設(shè)計者能力的新穎電路，特別是GA獨特的全局優(yōu)化性能，使其自學習、自適應、自組織、自進化能力獲得更充分的發(fā)揮，為在無人空間場所進行自動綜合、擴展大規(guī)模并行處理(MPP)以及實時、靈活地配置、調(diào)用基于EPGA的函數(shù)級EHW，解決多維空間中不確定性的復雜問題開通了航向（4） 機器學習 機器學習(Machine Learning)是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分

6、析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹 （5） 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)集合中自動抽取隱藏在數(shù)據(jù)中的那些有用信息的非平凡過程，這些信息的表現(xiàn)形式為：規(guī)則、概念、規(guī)律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數(shù)據(jù)及當前數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)系和模式，進而預測未來可能發(fā)生的行為。數(shù)據(jù)挖掘的過程也叫知識發(fā)現(xiàn)的過程。 四 簡答題（每小題5分，共30分）1. 人工智能有哪些研究領(lǐng)域和應用領(lǐng)域？答：（1）研

7、究領(lǐng)域自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機器學習，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡，復雜系統(tǒng)，遺傳算法（2）應用領(lǐng)域智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程2. 簡述模式識別的基本過程答：（1）信息獲?。?）預處理：對獲取信號進行規(guī)范化等各種處理（3）特征提取與選擇：將識別樣本構(gòu)造成便于比較、分析的描述量即特征向量（4）分類器設(shè)計：由訓練過程將訓練樣本提供的信息變?yōu)榕袆e事物的判別函數(shù)（5）分類決策：對樣本特征分量按判別函數(shù)的計算結(jié)果進行分類3. 狀態(tài)空間法、謂詞邏輯法和語義網(wǎng)絡的要點分別是什么？答：（1）

8、狀態(tài)空間法是以狀態(tài)和算符為基礎(chǔ)來表示和求解問題的，三個要點是：狀態(tài)，算符，問題的狀態(tài)空間（2） 謂詞邏輯法要點：命題真值，論域與謂詞，連接詞和量詞，項與合式公式，自由變元和約束變元（3） 語義網(wǎng)絡要點：類屬關(guān)系，包含關(guān)系，屬性關(guān)系，時間關(guān)系，位置關(guān)系，相近關(guān)系，推論關(guān)系4. 簡述Agent的定義和基本特征答：（1）Agent定義：Agent指的是一種實體，而且是一種具有智能的實體。這種實體可以是智能軟件、智能設(shè)備、智能機器人或智能計算機系統(tǒng)等等，甚至也可以是人 （2） Agent基本特征： a. 自主性 Agent具有屬于其自身的計算資源和局部于自身的行為控制機制,能夠在沒有外界直接操縱的情況

9、下,根據(jù)其內(nèi)部狀態(tài)和感知到的環(huán)境信息,決定和控制自身的行為。例如,SNMP中的agent就是獨立運行在被管理單元上的自主進程。 b. Agent能夠與其他Agent(包括人),用Agent通信語言實施靈活多樣的交互,能夠有效地與其他Agent。例如,一個Internet上的用戶需要使用Agent通信語言向主動服務Agent陳述信息需求。 c. 反應性 Agent能夠感知所處的環(huán)境(可能是物理世界,操縱圖形界面的用戶,或其他Agent等),并對相關(guān)事件作出適時反應。例如,一個模擬飛機的Agent能夠?qū)τ脩舻牟倏v作出適時反應。 d. 主動性 Agent能夠遵循承諾采取主動行動,表現(xiàn)出面向目標的行為

10、。例如,一個Internet上的主動服務Agent,在獲得新的信息之后能夠按照約定主動將其提交給需要的用戶;一個工作流管理Agent,能夠按照約定將最新的工作進展情況主動通報給有關(guān)的工作站5. 根據(jù)自己的理解給出人工神經(jīng)網(wǎng)絡的定義，并指出其特征。答：（1）人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種應用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進行信息處理的數(shù)學模型 （2）特征：a. 非線性 非線性關(guān)系是自然界的普遍特性。大腦智慧就是一種非線性現(xiàn)象。人工神經(jīng)元處于激活或抑制二種不同的狀態(tài)，這種行為在數(shù)學上表現(xiàn)為一種非線性關(guān)系。具有閾值的神經(jīng)元構(gòu)成的網(wǎng)絡具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲量b. 非局限性 一個通常由多個神經(jīng)元廣泛連接

11、而成。一個系統(tǒng)的整體行為不僅取決于單個神經(jīng)元的特征，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯(lián)想是非局限性的典型例子c. 非常定性 人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自適應、自學習能力。神經(jīng)網(wǎng)絡不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統(tǒng)本身也在不斷變化。經(jīng)常采用迭代過程描寫動力系統(tǒng)的演化過程 d. 非凸性 一個系統(tǒng)的演化方向，在一定條件下將取決于某個特定的狀態(tài)函數(shù)。例如函數(shù)，它的極值相應于系統(tǒng)比較穩(wěn)定的狀態(tài)。非凸性是指這種函數(shù)有多個極值，故系統(tǒng)具有多個較穩(wěn)定的，這將導致系統(tǒng)演化的多樣性 6. 有一個農(nóng)夫帶一只狐貍、一只小羊和一籃菜過河。

12、假設(shè)農(nóng)夫每次只能帶一樣東西過河，考慮安全，無農(nóng)夫看管時，狐貍和小羊不能在一起，小羊和菜籃不能在一起。試設(shè)計求解該問題的狀態(tài)空間，并畫出狀態(tài)空間圖。答：以變量m、f、s、v分別指示農(nóng)夫、狐貍、小羊、菜,且每個變量只可取值1(表示在左岸)或0(表示在右岸)。問題狀態(tài)可以四元組(m、f、s、v)描述,設(shè)初始狀態(tài)下均在左岸,目標狀態(tài)下都到達右岸。從而,問題求解任務可描述為 (1, 1, 1, 1) ->(0, 0, 0, 0)由于問題簡單,狀態(tài)空間中可能的狀態(tài)總數(shù)為2×2×2×2 = 16,由于要遵從安全限制,合法的狀態(tài)只有(除初、目狀態(tài)外):  

13、; 1110，1101，1011，1010，0101，0001，0010，0100；不合法狀態(tài)有: 0111,1000,1100,0011,0110,1001設(shè)計二類操作算子:Lx、Rx,x為m、f、s、v時分別指示農(nóng)夫獨自,帶狐貍,帶小羊,帶菜過河；狀態(tài)空間圖如下所示.由于Lx和Rx是互逆操作,故而解答路徑可有無數(shù)條,但最近的只有二條;都是7個操作步五綜述題（20分）1. （本題10分）對于八數(shù)碼難題按下式定義估價函數(shù)：f(x)=d(x)+h(x)其中，d(x)為節(jié)點x的深度；h(x)是所有棋子偏離目標位置的曼哈頓距離（棋子偏離目標位置的水平距離和垂直距離和），例如下圖所示的初始狀態(tài)S0：8

14、的曼哈頓距離為2；2的曼哈頓距離為1；1的曼哈頓距離為1；6的曼哈頓距離為1；h(S0)= 5。1 2 38 47 6 52 8 31 6 47 5初始狀態(tài)（S0）：目標狀態(tài)：（1）用A*搜索法搜索目標，列出頭三步搜索中的OPEN、CLOSED表的內(nèi)容和當前擴展節(jié)點的f值。（2）畫出搜索樹和當前擴展節(jié)點的f值。解：（1）如下表循環(huán)OPENCLOSED初始化S01S2 S1 S3S02S6 S1 S3 S4 S5S0 S23S7S1 S3 S4 S5 S8S0 S2 S6（2） 搜索樹如下圖，右上角的數(shù)字是其估價函數(shù)值 2. (本題10)您認為人工智能課程的哪一部分內(nèi)容對您的畢業(yè)設(shè)計或者您以后的

15、工作特別有用？如果有，請敘述其原理；如果沒有，請您談談人工智能的發(fā)展對人類有哪些的影響？答：我認為人工智能的發(fā)展對人類的影響主要有以下五個方面（1） 勞務就業(yè)問題。由于人工智能能夠代替人類進行各種腦力勞動，例如用專家系統(tǒng)代替管理人員或醫(yī)生進行決策或診斷與治療病人疾病，所以，將會使一部分人不得不改變他們的工種，甚至造成失業(yè)。人工智能在科技和工程中的應用，會使一些人失去介入信息處理活動(如規(guī)劃、診斷、理解和決策等)的機會，甚至不得不改變自己的工作方式。（2） 社會結(jié)構(gòu)變化。人們一方面希望人工智能和智能機器能夠代替人類從事各種勞動，另一方面又擔心它們的發(fā)展會引起新的社會問題。實際上，近十多年來，社會結(jié)構(gòu)正在發(fā)生一種靜悄悄的變化。（3）思維方式與觀念的變化。人工智能的發(fā)展與推廣應用，將影響到人類的思維方式和傳統(tǒng)觀念，并使它們發(fā)生改變。過分地依賴計算機的建議而不加分析地接受，將會使智能機