人工智能概論智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年黑龍江農(nóng)業(yè)工程職業(yè)學院（松北校區(qū)）人臉識別過程中的預處理的唯一作用是把關(guān)鍵點對齊，即把所有人臉的關(guān)鍵點放到差不多相同的位置，以消除人臉大小、旋轉(zhuǎn)等的影響。（）

答案:錯默認推理是在知識不完全的情況下假設(shè)某些條件已經(jīng)具備所進行的推理。（）

答案:對控制型專家系統(tǒng)實際上是專家系統(tǒng)技術(shù)與實時控制技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。（）

答案:對虹膜圖像歸一化是將圖像中的虹膜大小調(diào)整到虹膜識別系統(tǒng)設(shè)置的固定尺寸。（）

答案:對深度學習的模型可大致分為判別式模型和生成式模型，目前深度學習取得的成果主要集中在生成式模型上。（）

答案:錯知識是人們在長期的生活及社會實踐中、在科學研究及實驗中積累起來的對客觀世界的認識與經(jīng)驗。（）

答案:對R-CNN遵循傳統(tǒng)目標檢測的思路，同樣采用提取框，對每個框采用提取特征、圖像分類、非極大值抑制3個步驟進行目標檢測，只是在提取特征這一步將傳統(tǒng)的特征（如SIFT、HOG等）換成了深度卷積網(wǎng)絡提取的特征。（）

答案:對在計算機科學中，形式語言是基于某個字母表的一些有限字符串的集合，而形式文法是描述這個集合的一種方法。（）

答案:對DENDRAL和MYCSYMA是專家系統(tǒng)發(fā)展歷史的第一階段的代表。（）

答案:對神經(jīng)元分興奮性神經(jīng)元和抑制性神經(jīng)元。（）

答案:對目前混合遺傳算法實現(xiàn)方法一般體現(xiàn)在引入全局搜索過程和增加編碼變換操作過程兩個方面。（）

答案:錯人工智能就是用人工的方法在機器計算機上實現(xiàn)的智能，也稱為機器智能。（）

答案:對“如果……則……”關(guān)聯(lián)起來所形成的知識稱為規(guī)則。（）

答案:對模糊關(guān)系可以由模糊向量之間的叉積運算得到。（）

答案:對推理機的性能與構(gòu)造一般與知識的內(nèi)容有關(guān)。（）

答案:錯人工智能的英文解釋為ArtificialIntelligence，簡稱AI。（）

答案:對老李和老王不大可能是朋友，表示為(Friend,Li,Wang,0.l)，是不確定性事實性知識的產(chǎn)生式表示。（）

答案:對IFPTHENQ(置信度)，是不確定性規(guī)則知識的產(chǎn)生式表示。（）

答案:對頓悟思維又稱為靈感思維。（）

答案:對今天天氣比較冷，但是不知道到底有多冷，這是由模糊性引起的不確定性。（）

答案:對所有生物識別技術(shù)中，指紋識別是當前應用最為方便和精確的一種。（）

答案:錯目前，基于計算機視覺的生物特征識別技術(shù)已成為人工智能最重要的研究與應用領(lǐng)域，如人臉識別、指紋識別、虹膜識別、掌紋識別、指靜脈識別等。（）

答案:對不同的專家系統(tǒng)知識獲取的功能與實現(xiàn)方法沒有區(qū)別。（）

答案:錯生成對抗網(wǎng)絡的基本原理就類似于“左右互搏”之術(shù)。生成器類似于左手，扮演攻方；判別器類似于右手，扮演守方。（）

答案:對若以機器學習的研究目標及研究方法來劃分，其發(fā)展過程可分為3個階段，分別是神經(jīng)元模型的研究階段、符號學習的研究階段、連接學習的研究階段。（）

答案:對利用骨架系統(tǒng)作為開發(fā)工具，只要將新的領(lǐng)域知識用骨架系統(tǒng)規(guī)定的模式表示出來并裝入知識庫就可以了。（）

答案:對濾波的目的有兩個：一是抑制輸入信號中頻率超出f/2的所有頻域分量(f、為采樣頻率)，以防止混疊干擾；二是抑制50Hz的電源工頻干擾。因此，這里的濾波器應該是一個帶通濾波器。（）

答案:對知識庫調(diào)試正確后，一個用EMYCIN系統(tǒng)構(gòu)造的專家系統(tǒng)即可交付使用。（）

答案:對邏輯思維又稱為抽象思維。（）

答案:對自動程序設(shè)計是將自然語言描述的程序自動轉(zhuǎn)換成可執(zhí)行程序的技術(shù)。（）

答案:對人類爭論火星有沒有水是由不完全性引起的不確定性。（）

答案:對這個學生成績很好，但是不知道到底有多好，是由模糊性引起的不確定性。（）

答案:對自然語言理解研究的萌芽時期，美國語言學家喬姆斯基(M.Chomsky)提出了形式語言和形式文法的概念，把自然語言和程序設(shè)計語言置于相同的層面，用統(tǒng)一的數(shù)學方法來解釋和定義。喬姆斯基建立了轉(zhuǎn)換生成文法，使語言學的研究進入了定量研究的階段。（）

答案:對計算機接收到的數(shù)字圖像是由稱為像素的點組成的。每個像素的亮度、顏色或距離等屬性在計算機內(nèi)表示為一個或多個數(shù)字。（）

答案:對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫一般只存儲短期（即近期）數(shù)據(jù)，而決策需要大量歷史數(shù)據(jù)。（）

答案:對語音信號在采集后首先要進行濾波、模數(shù)變換，預加重(preemphasis)和端點檢測等預處理，然后才能進入識別、合成、增強等實際應用環(huán)節(jié)。（）

答案:對實際的專家系統(tǒng)在功能和結(jié)構(gòu)上可能彼此有些差異，但完整的專家系統(tǒng)一般均應包括人機接口、推理機、知識庫、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取機構(gòu)和解釋機構(gòu)6部分。（）

答案:對特征描述是從學習任務相關(guān)的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達了該數(shù)據(jù)集的總體特征。（）

答案:對一般來說，一個產(chǎn)生式系統(tǒng)由規(guī)則庫、綜合數(shù)據(jù)庫、控制系統(tǒng)3部分組成。（）

答案:對虹膜識別技術(shù)中先進行特征匹配，然后圖像增強。（）

答案:錯以下屬于外部傳感器的有（）。

答案:視覺###觸覺###聽覺從宏觀角度，自然語言理解是指機器能夠執(zhí)行人類所期望的某些與語言相關(guān)的功能，這些功能包括如下哪些方面（）？

答案:翻譯###文摘生成###回答問題###釋義機器人常見的指面形式有（）。

答案:齒形指面###柔性指面###光滑指面目前用于語音識別研究的比較典型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡包括（）等。

答案:受限玻爾茲曼機###深度置信神經(jīng)網(wǎng)絡###深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡###長短時記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡一個學習系統(tǒng)應具有哪些條件和能力（）。

答案:能提高系統(tǒng)的性能###適當?shù)膶W習環(huán)境###一定的學習能力###能應用學到的知識求解問題知識發(fā)現(xiàn)的對象有下列哪些？（）

答案:圖像和視頻數(shù)據(jù)###數(shù)據(jù)倉庫###web信息###數(shù)據(jù)庫目前遷移學習主要通過以下幾種方式來實現(xiàn)，包括（）。

答案:特征遷移###樣本遷移###模型遷移以下屬于推理的分類的是（）。

答案:才智推理###歸納推理###默認推理人工神經(jīng)網(wǎng)絡特點和優(yōu)越性主要表現(xiàn)在（）。

答案:自學習功能###高速尋找優(yōu)化解的能力###聯(lián)想存儲功能以下哪些是知識不確定性的原因？（）。

答案:由模糊性引起的不確定性###由經(jīng)驗引起的不確定性###由不完全性引起的不確定性###由隨機性引起的不確定性MYCIN系統(tǒng)主要由（）3個模塊以及知識庫、綜合數(shù)據(jù)庫組成。

答案:咨詢###解釋###知識獲取邏輯思維主要特點有（）。

答案:思維過程具有嚴密性、可靠性能對事物未來發(fā)展給出邏輯上合理預測###思維過程是串行的，表現(xiàn)為線性過程###容易形式化，思維過程可以用符號串表達出來###依靠邏輯進行思維產(chǎn)生式系統(tǒng)一般由（）3部分組成。

答案:信息庫###綜合數(shù)據(jù)庫###規(guī)則庫EMYCIN系統(tǒng)具有MYCIN系統(tǒng)的全部功能，具體包括：（）

答案:跟蹤和調(diào)試功能###知識庫管理和維護手段###知識編輯程序及類英語的簡化會話語言###解釋程序2016年在韓國舉辦的AlhaGo無師自通橫掃世界圍棋大師（）。

答案:李世石機器人之父是指：（）

答案:英格伯格和德沃爾下列哪個應用領(lǐng)域不屬于人工智能應用（）？

答案:自動控制工業(yè)機器人的（）直接與工件相接觸。

答案:手指英國數(shù)學家（）提出了圖靈測試。

答案:圖靈被稱為人工智能之父的是（）。

答案:麥卡錫阿爾法狗的主要工作原理是（）。

答案:深度學習（）研究如何使計算機具有類似于人的學習能力，使它能通過學習自動地獲取知識。

答案:機器學習下列（）不屬于艾莎克.阿莫西夫提出的“機器人三定律”內(nèi)容？

答案:機器人必須保護自身安全和服從人的一切命令。一旦沖突發(fā)生，以自保為先（）系統(tǒng)是麻省理工學院于1971年開發(fā)成功并投入應用的專家系統(tǒng)，它能夠求解各種數(shù)學問題，包括微積分運算、微分方程求解等。

答案:MYCSYMA智能機器人可以根據(jù)（）得到信息。

答案:感知能力通過卷積獲得了特征之后，如果直接利用這些特征訓練分類器，計算量是非常大的。為了解決這個問題，對不同位置的特征進行聚合統(tǒng)計，這種聚合的操作就稱為（）。

答案:池化2004年初,美國兩架火星探測車成功登陸,他們不包括下面哪個（）?

答案:好奇號機器人作為人類的新型生產(chǎn)工具，具有特定的功能，而在科幻影片、書本中看到的機器人無所不能（）。

答案:正確第一代機器人是程序控制機器人（）

答案:對機器人第二定律：在不違背第一定律的前提下，機器人必須服從人類的命令。（）

答案:對機器人第一定律：機器人不得傷害人類，且應確保人類不受傷害。（）

答案:對通常機器人判斷物體位置和形狀需要兩類信息（）

答案:對智能機器人技術(shù)基于物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)。（）

答案:對衛(wèi)星導航是指機器人利用衛(wèi)星信號接收裝置在室內(nèi)或室外實現(xiàn)自身定位。（）

答案:對以下哪些是計算機視覺能夠完成的任務？（）

答案:目標檢測、跟蹤和定位###場景分類與識別###距離估計###前景/背景分割和物體分割數(shù)字圖像處理是計算機視覺的基礎(chǔ)。（）

答案:對一般來說，大規(guī)模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以作為分類器和跟蹤器來訓練。（）

答案:對計算機視覺系統(tǒng)目前能夠自動控制焦距和光圈，將多年的經(jīng)驗聯(lián)系在一起。（）

答案:錯人臉識別系統(tǒng)首先做特征點定位，找到眼睛中心、鼻尖和嘴角等關(guān)鍵的特征點。（）

答案:錯英語和漢語在詞法分析上沒有什么差異。（）

答案:錯從微觀角度，自然語言理解是指從自然語言到機器內(nèi)部表示形式的一個映射。從宏觀角度，自然語言理解是指機器能夠執(zhí)行人類所期望的某些與語言相關(guān)的功能。（）

答案:對許多現(xiàn)代語言學家把語言處理過程分為3個層次：詞法分析、句法分析、語義分析。（）

答案:對基于知識庫的機器翻譯系統(tǒng)首先建立一個翻譯需要的知識庫，構(gòu)成翻譯專家系統(tǒng)。由于知識庫的建立十分困難，因此目前此類研究多半有限定范圍，并且使用知識獲取工具自動或半自動地大量收集相關(guān)知識以充實知識庫。（）

答案:對1972年，美國BBN公司的伍茲(W.Woods)負責設(shè)計的LUNAR是第一個允許用戶用普通英語同計算機對話的人機接口系統(tǒng)，用于協(xié)助地質(zhì)學家查找、比較和評價阿波羅11號飛船帶回來的月球標本的化學分析數(shù)據(jù)。（）

答案:對專家系統(tǒng)的專業(yè)水平不可能達到或超過人類專家的水平。（）

答案:錯EMYCIN骨架系統(tǒng)是由MYCIN系統(tǒng)抽去原有的醫(yī)學領(lǐng)域知識，保留骨架而形成的系統(tǒng)。（）

答案:對在骨架系統(tǒng)中，知識表示模式、推理機制都是不確定的。（）

答案:錯KAS系統(tǒng)適用于開發(fā)解釋型專家系統(tǒng)。（）

答案:對MYCIN第一次使用了知識庫的概念，引入了可信度的方法以實現(xiàn)不精確推理，能夠給出推理過程的解釋，用英語與用戶進行交互。（）

答案:對機器學習若按所學知識的表示方式分類，可分為邏輯表示法學習、產(chǎn)生式表示法學習、框架表示法學習等。（）

答案:對數(shù)據(jù)挖掘階段發(fā)現(xiàn)的知識模式如果不滿足用戶要求，可以直接進入結(jié)果的解釋和評價步驟。（）

答案:錯知識發(fā)現(xiàn)的過程可粗略地劃分為數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘以及結(jié)果的解釋和評價3個步驟。（）

答案:對從機器學習的模型結(jié)構(gòu)層次來分，機器學習經(jīng)歷了兩次研究浪潮：第一次浪潮——淺層學習，第二次浪潮——深度學習。（）

答案:對機器學習是使計算機能模擬{人}的學習行為，自動地通過學習獲取知識和技能，不斷改善性能，實現(xiàn)自我完善。（）

答案:對異或是一個數(shù)學運算，a異或b的運算法則為，如果a、b兩個值相同，異或結(jié)果為0；如果a、0兩個值不同，則異或結(jié)果為1。（）

答案:對神經(jīng)網(wǎng)絡的學習是指調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權(quán)值或者結(jié)構(gòu)，使輸入輸出具有需要的特性。（）

答案:對BP學習算法是通過反向?qū)W習過程使誤差最小，即為目標函數(shù)選擇適當?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡權(quán)值，使神經(jīng)網(wǎng)絡的期望輸出與神經(jīng)網(wǎng)絡的實際輸出之差的平方和最大。（）

答案:錯人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有大規(guī)模并行處理、自適應、自組織、自學習等能力以及分布式存儲等特點，在許多領(lǐng)域得到成功的應用、展現(xiàn)了非常廣闊的應用前景。（）

答案:對赫布認為，神經(jīng)網(wǎng)絡的學過程最終是發(fā)生在神經(jīng)元之間的突觸部位，突觸的連接強度隨前后神經(jīng)元的活動而變化，變化的量與兩個神經(jīng)元的活性之和成反比。（）

答案:錯2000年諾貝爾醫(yī)學獎得主肯德爾的動物實驗也證實了赫布學習規(guī)則赫布學習規(guī)則是無監(jiān)督學與規(guī)則。（）

答案:對感知器之所以無法解決非線性分類問題，原因就是它作為一個單層人工神經(jīng)網(wǎng)絡的感知器，結(jié)構(gòu)過于簡單，僅僅是一個線性分類器。（）

答案:對BP學習算法的學習過程非常直觀：首先隨機設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值，然后將某個樣本輸人作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸人，求出各層神經(jīng)元的輸出，一直到求出輸出層神經(jīng)元的輸出。（）

答案:對研究表明，蟻群優(yōu)化算法在解決離散組合優(yōu)化方面具有良好的性能，并得到應用。（）

答案:對從計算機科學的角度，群智能可以定義為非智能主體組成的系統(tǒng)通過相互之間或環(huán)境之間的交互作用表現(xiàn)出的集體智能行為。（）

答案:對研究發(fā)現(xiàn)，蟻群覓食時總存在信息素跟蹤和信息素遺留兩種行為。（）

答案:對信息素規(guī)則就是越靠近食物播撒的信息素越少，越離開食物播撒的信息素越多。（）

答案:錯POS算法基本思想是將每個個體看作n維搜索空間中一個沒有體積質(zhì)量的粒子，在搜索空間中以一定的速度飛行，該速度決定粒子飛行的方向和距離。（）

答案:對旅行商問題是指：在尋求單一旅行者由起點出發(fā)，通過所有給定的需求點之后，最后再回到原點的最小路徑成本。（）

答案:對在計算智能領(lǐng)域，群智能算法并不包括粒子群優(yōu)化算法和蟻群優(yōu)化算法等。（）

答案:錯大數(shù)據(jù)在分