《人工智能導(dǎo)論》在線作業(yè)

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1、不 屬 于 人 工 智 能 的 學(xué)派是 （ ） q符號主義 機會主義 坦行為主義 b連接主義 如果問題存在最優(yōu)解，則下面幾種搜索算法中，必然可以得到該最優(yōu)解的是：（ ） r啟發(fā)式搜索 深度優(yōu)先搜索 p有界深度優(yōu)先搜索 過廣度優(yōu)先搜索 在啟發(fā)式搜索中，通常用 來表示啟發(fā)性信息：（） 剪枝函數(shù) “啟發(fā)函數(shù) 匹配函數(shù) 似然函數(shù) ?（A B） <=>~A ~B 稱為（） 一結(jié)合律 恰分配律 吸收律 ③摩根律 以下哪種算法是“智能程度相對比較高”的算法。（ ） 廣度優(yōu)先搜索 同深度優(yōu)先搜索 向啟發(fā)式搜索 。有界深度優(yōu)先搜索 人工智能產(chǎn)生于哪一年： （

2、） P 1957 P 1962 間 1956 P 1979 下列哪個不是知識表示方法： （） P框架法 B語義網(wǎng)絡(luò)法 ?狀態(tài)空間法 "最大匹配法 已知初始問題的描述，通過一系列變換把此問題最終變?yōu)橐粋€子問題集合：這些子問題的 解可以直接得到，從而解決了初始問題。這種知識表示法叫（） ,■狀態(tài)空間法 ,■1問題規(guī)約法 謂詞邏輯法 語義網(wǎng)絡(luò)法 下列哪部分不是專家系統(tǒng)的組成部分：（） ，用戶 綜合數(shù)據(jù)庫 F推理機 B知識庫 要想讓機器具有智能，必須讓機器具有知識。因此，在人工智能中有一個研究領(lǐng)域，主要 研究計算機如何自動獲取知識和技能，實現(xiàn)自我完善

3、，這門研究分支學(xué)科叫：（ ） p專家系統(tǒng) 卜機器學(xué)習(xí) 「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) r模式識別 贏得“人工智能之父”桂冠的人是： （） 研圖靈 …維納 H馮?諾依曼 …麥卡錫 子句~P Q和P經(jīng)過消解以后，得到：（） P 「Q EL~p ,…P Q 機器翻譯屬于 領(lǐng)域：（） ’一專家系統(tǒng) ,■機器博弈 ,*自然語言理解 ’一模式識別 專家系統(tǒng)也成為基于知識的系統(tǒng)，它的設(shè)計方法是以 ?口 為中心而展開的 間知識庫和推理機 規(guī)則庫和知識庫 搜索策略和推理機 規(guī)則庫和搜索策略 語義網(wǎng)中的t理過程有 和 網(wǎng)種() 繼承和匹配 正向和反向 確定和不確定 獨立和交叉

4、 1、簡述決策樹學(xué)習(xí)的基本方法和步驟。 答：決策樹是一種數(shù)據(jù)挖掘分類算法、是直觀運用概率分析的一種圖解法、是一個預(yù)測模 型。 基本方法： 決策樹一般由方塊結(jié)點、圓形結(jié)點、方案枝、概率枝等組成，方塊結(jié)點稱為決策結(jié)點，由 結(jié)點引出若干條細支，每條細支代表一個方案，稱為方案枝；圓形結(jié)點稱為狀態(tài)結(jié)點，由 狀態(tài)結(jié)點引出若干條細支，表示不同的自然狀態(tài)，稱為概率枝。每條概率枝代表一種自然 狀態(tài)。在每條細枝上標明客觀狀態(tài)的內(nèi)容和其出現(xiàn)概率。在概率枝的最末稍標明該方案在 該自然狀態(tài)下所達到的結(jié)果(收益值或損失值)。這樣樹形圖由左向右，由簡到繁展開，組成 一個樹狀網(wǎng)絡(luò)圖。 步驟： a.繪制決策樹圖。從左

5、到右的順序畫決策樹，此過程本身就是對決策問題的再分析過程。 b.按從右到左的順序計算各方案的期望值，并將結(jié)果寫在相應(yīng)方案節(jié)點上方。期望值的計 算是從右到左沿著決策樹的反方向進行計算的。 c.對比各方案的期望值的大小，進行剪枝優(yōu)選。在舍去備選方案枝上，用“ =”記號隔斷。 2、什么是知識？它有哪些特性？列舉至少六種知識表示方法？ 答：經(jīng)過國內(nèi)外學(xué)者的共同努力，目前已經(jīng)有許多知識表示方法得到了深入的研究，目前 使用較多的知識表示方法主要有：謂詞邏輯表示法，產(chǎn)生式表示法、框架表示法、語義網(wǎng) 絡(luò)表示法、表示法、基于本體的知識表示法等。本文將介紹這些知識表示方法的特征和優(yōu) 缺點，進行一些分析和比

6、較。 (1)詞邏輯表示法。謂詞邏輯表示法是指各種基于(ormalogic)知識表示方式，用邏輯公 式描述對象、性質(zhì)、狀況和關(guān)系，例如“在軌道上”可以描述成： (npaceshiporbit)它是領(lǐng) 域中使用最早和最廣泛的知識表示方法之一。 其根本目的在于把數(shù)學(xué)中的邏輯論證符號化， 能夠采用數(shù)學(xué)演繹的方式，證明一個新語句是從哪些已知正確的語句推導(dǎo)出來的，那么也 就能夠斷定這個新語句也是正確的。 在這種方法中，識庫可以看成一組邏輯公式的集合，識庫的修改是增加或刪除邏輯公式。 使用邏輯法表示知識，將以描述的知識通過引入謂詞、函數(shù)來加以形式描述，得有關(guān)的邏 輯公式，而以機器內(nèi)部代碼表示。在

7、邏輯法表示下可采用歸結(jié)法或其它方法進行準確的推 理。 謂詞邏輯表示法建立在的基礎(chǔ)上，有下列優(yōu)點：①謂詞邏輯表示法對如何由簡單說明構(gòu)造 復(fù)雜事物的方法有明確、統(tǒng)一的規(guī)定，且有效地分離了知識和處理知識的程序，構(gòu)清晰； ②謂詞邏輯與數(shù)據(jù)庫，別是與關(guān)系數(shù)據(jù)庫有密切的關(guān)系；一階謂詞邏輯具有完備的算法； 可以保證知識庫中新舊知識在邏輯上的一致性和演繹所得結(jié)論的正確性；作為一種形式推 理方法，依賴于任何具體領(lǐng)域，具有較大的通用性。 但是，詞邏輯表示法也存在著下列缺點：①難于表示過程和啟發(fā)式知識；②由于缺乏組織 原則，得知識庫難于管理；③由于是弱證明過程，當(dāng)事實的數(shù)目增大時，證明過程中可能

8、產(chǎn)生組合爆炸； ④表示的內(nèi)容與推理過程的分離， 理按進行， 容所包含的大量信息被拋棄， 樣使得處理過程加長、工作效率低。 謂詞但輯適合表示事物的狀態(tài)、屬性、概念等事實性的知識，及事物間確定的因果關(guān)系， 是不能表示不確定性的知識，及推理效率很低。 （ 2）生式規(guī)則表示法。產(chǎn)生式知識表示法是常用的知識表示方式之一。它是依據(jù)人類大腦 記憶模式中的各種知識之間的大量存在的因果關(guān)系，以“ IFHEN的形式，產(chǎn)生式規(guī)則表示 出來的。這種形式的規(guī)則捕獲了人類求解問題的行為特征，通過認識———行動的循環(huán)過 程求解問題。一個由規(guī)則庫、綜合數(shù)據(jù)庫和控制機構(gòu)三個基本部分組成。 產(chǎn)生式規(guī)則表示法具有非

9、常明顯的優(yōu)點：①自然性好，產(chǎn)生式表示法用“ If-THEN'的形式表 示知識，這種表示形式與人類的判斷性知識基本一致，直觀，自然，便于推理 ；②除了對系 統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)、各部分相互作用的方式及規(guī)則的表示形式有明確規(guī)定以外，對系統(tǒng)的其它 實現(xiàn)細節(jié)都沒有具體規(guī)定，這使設(shè)計者們在開發(fā)實用系統(tǒng)時具有較大靈活性，可以根據(jù)需 要采用適當(dāng)?shù)膶崿F(xiàn)技術(shù)，特別是可以把對求解問題有意義的各種啟發(fā)式知識引入到系統(tǒng)中 ; ③表示的格式固定，形式單一，規(guī)則間相互獨立，整個過程只是前件匹配，后件動作。匹 配提供的信息只有成功與失敗，匹配一般無遞歸，沒有復(fù)雜的計算，所以系統(tǒng)容易建立 ：④ 由于規(guī)則庫中的知

10、識具有相同的格式，并且全局數(shù)據(jù)庫可以被所有的規(guī)則訪問，因此規(guī)則 可以被統(tǒng)一處理；⑤模塊性好，產(chǎn)生式規(guī)則是規(guī)則中最基本的知識單元，各規(guī)則之間只能通 過全局數(shù)據(jù)庫發(fā)生聯(lián)系，不能互相調(diào)用，增加了規(guī)則的模塊性，有利于對知識的增加、刪 除和修改；⑥產(chǎn)生式表示法既可以表示確定的知識單元，又可以表示不確定性知識；既有利于 表示啟發(fā)式知識，又可方便地表示 ;既可表示領(lǐng)域知識，又可表示元知識。 但是， 產(chǎn)生式規(guī)則表示法也存在著下列缺點 :①推理效率低下 : 由于規(guī)則庫中的知識都有統(tǒng)一 格式，并且規(guī)則之間的聯(lián)系必須以全局數(shù)據(jù)庫為媒介，推理過程是一種反復(fù)進行的“匹配 ———沖突消除———執(zhí)行”的過程。

11、而且在每個推理周期，都要不斷地對全部規(guī)則的條 件部分進行搜索和模式匹配，從原理上講，這種做法必然會降低推理效率，而且隨著規(guī)則 數(shù)量的增加，效率低的缺點會越來越突出，甚至?xí)霈F(xiàn)組合爆炸問題。②不直觀 ：數(shù)據(jù)庫中 存放的是一條條相互獨立的規(guī)則，相互之間的關(guān)系很難通過直觀的方式查看；③缺乏靈活性: 產(chǎn)生式表示的知識有一定的格式，規(guī)則之間不能直接調(diào)用，因此較難表示那些具有結(jié)構(gòu)關(guān) 系或?qū)哟侮P(guān)系的知識，也不能提供靈活的解釋。 產(chǎn)生式方法是目前首選的知識表示方式。用于化工工業(yè)測定分子結(jié)構(gòu)的 DENDRALI（統(tǒng)，用 于診斷和血液病毒感染的 MYCIN系統(tǒng)，以及用于估計礦藏的 PROSPECTOR

12、統(tǒng)等，都是用 這種方法進行知識表示和推理的例子。 （ 3）語義網(wǎng)絡(luò)表示法。語義網(wǎng)絡(luò)是知識表示中最重要的方法相一，是一種表達能力強而且 靈活的知識表示方法。語義網(wǎng)絡(luò)利用節(jié)點和帶標記的邊構(gòu)成的有向圖描述事件、概念、狀 況、動作及客體相間的關(guān)系。帶標記的有向圖能十分自然的描述客體相間的關(guān)系。 語義網(wǎng)絡(luò)由于其自然性而被廣泛應(yīng)用。采用語義網(wǎng)絡(luò)表示的知識庫的特征是利用帶標記的 有向圖描述可能事件。結(jié)點表示客體、客體性質(zhì)、概念、事件、狀況和動作，帶標記的邊 描述客體之間的關(guān)系。知識庫的修改是通過插入和刪除客體及其相關(guān)的關(guān)系實現(xiàn)的。采用 網(wǎng)絡(luò)表示法比較合適的領(lǐng)域大多數(shù)是根據(jù)非常復(fù)雜的分類進行推理

13、的領(lǐng)域以及需要表示事 件狀況、性質(zhì)以及動作之間的關(guān)系的領(lǐng)域。 語義網(wǎng)絡(luò)表示法具有以下的優(yōu)點：①把各節(jié)點之間的聯(lián)系以明確、簡潔的方式表示出來，是 一種直觀的知識表示方法；②著重強調(diào)事物間的語義聯(lián)系，體現(xiàn)了人類思維的聯(lián)想過程，符 合人們表達事物間關(guān)系的習(xí)慣，因此把自然語言轉(zhuǎn)換成語義網(wǎng)絡(luò)較為容易 ：③具有廣泛的表 示范圍和強大的表示能力，用其它形式的表示方法能表達的知識幾乎都可以用語義網(wǎng)絡(luò)來 表示;④把事物的屬性以及事物間的各種語義聯(lián)系顯式地表示出來，是一種結(jié)構(gòu)化的知識表 示法。 但是，語義網(wǎng)絡(luò)表示法也存在著以下的缺點：①推理規(guī)則不十分明了，不能充分保證網(wǎng)絡(luò)操 作所得推論的嚴格性和有效

14、性：②一旦節(jié)點個數(shù)太多，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，推理就難以進行；③不 便于表達判斷性知識與深層知識。 （ 4）框架表示法?？蚣鼙硎痉ㄊ敲魉够?1975 年提出的，其最突出的特點是善于表示結(jié) 構(gòu)性知識，能夠把知識的內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系以及知識之間的特殊關(guān)系表示出來，并把與某個實 體或?qū)嶓w集的相關(guān)特性都集中在一起。 框架是一種描述固定情況的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，一般可以把框架看成是一個由節(jié)點和關(guān)系組成的網(wǎng) 絡(luò)。框架的最高層次是固定的，并且它描述對于假定情況總是正確的事物，在框架的較低 層次上有許多終端———被稱為槽（ Slots） 。在槽中填入具體值，就可以得到一個描述具體 事物的框架， 每一個槽都可以有一些附

15、加說明———被稱為側(cè)面 （ Facet） ， 其作用是指出槽 的取值范圍和求值方法等。一個框架中可以包含各種信息 :描述事物的信息，如何使用框架 的信息，關(guān)于下一步將發(fā)生什么情況的期望及如果期望的事件沒有發(fā)生應(yīng)該怎么辦的信息 等等，這些信息包含在框架的各個槽或側(cè)面中。 一個具體事物可由槽中己填入值的框架來描述，具有不同的槽值的框架可以反映某一類事 物中的各個具體事物。相關(guān)的框架鏈接在一起形成了一個框架系統(tǒng)，框架系統(tǒng)中由一個框 架到另一個框架的轉(zhuǎn)換可以表示狀態(tài)的變化、推理或其它活動。不同的框架可以共享同一 個槽值，這種方法可以把不同角度搜集起來的信息較好地協(xié)調(diào)起來。 框架表示法具

16、有以下優(yōu)點 :①框架系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和問題求解過程與人類的思維和問題求 解過程相似；②框架結(jié)構(gòu)表達能力強，層次結(jié)構(gòu)豐富，提供了有效的組織知識的手段，只要 對其中某些細節(jié)作進一步描述，就可以將其擴充為另外一些框架；③可以利用過去獲得的知 識對未來的情況進行預(yù)測，而實際上這種預(yù)測非常接近人的認識規(guī)律，因此可以通過框架 來認識某一類事物，也可以通過一系列實例來修正框架對某些事物的不完整描述（填充空 的框架，修改默認值） 。 框架表示法與語義網(wǎng)絡(luò)表示法存在著相似的問題 ：①缺乏形式理論，沒有明確的推理機制保 證問題求解的可行性和推理過程的嚴密性；②由于許多實際情況與原型存在較大的差異，因 此

17、適應(yīng)能力不強：③框架系統(tǒng)中各個子框架的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如果不一致會影響整個系統(tǒng)的清晰 性，造成推理的困難。 （ 5）面向?qū)ο蟮闹R表示。面向?qū)ο蟮闹R表示方法基本出發(fā)點就是 : 客觀世界是由一些 實體組成的。這些實體有自己的狀態(tài)，可以執(zhí)行一定的動作。相似的實體抽象為較高層的 實體，實體之間能以某種方式發(fā)生聯(lián)系。所謂對象就是對這些實體的映象。對象中封裝了 數(shù)據(jù)成員 （或者叫實例成員） 和成員函數(shù) （方法） 。 數(shù)據(jù)成員可以用來描述對象的各種屬性， 這些屬性是對外隱蔽的。外界可以且僅可以通過成員函數(shù)訪問對象的私有成員，數(shù)據(jù)成員 可以被初始化，可以通過成員函數(shù)被改變，因此對象可以動態(tài)地保存當(dāng)前自

18、己的狀態(tài)。由 于對象中還包含了操作（成員函數(shù)） ，因此可以把求解機制封裝于對象之中。這樣對象既是 信息的存儲單元，又是信息處理的獨立單位，它具有一定的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和處理能力。各種類 型的求解機制分布于各個對象，通過對象之間消息的傳遞完成整個問題求解過程。用對象 表示的知識與客觀情況更為接近，這種表示方案比較自然，易于理解。 面向?qū)ο蟊硎痉ň哂腥缦聝?yōu)點：①“繼承”帶來了天然的層次性和結(jié)構(gòu)性。在高層次，對象 能封裝復(fù)雜的行為，使具體細節(jié)對該層知識使用保持透明，從而降低問題描述和計算推理 的復(fù)雜度 ;通過繼承可以減少知識表達上的冗余，知識庫的修改、增加、刪減以及使用和維 護都十分方便 ;對一個知識單

19、元進行修改不會影響其它單元，每一知識單元中所包含的知識 規(guī)則有限，推理空間小，提高了推理效率：②對象本身的定義產(chǎn)生了良好的兼容性和靈活性， 它可以是數(shù)據(jù)，也可以是方法 ;可以是事實，也可以是過程 ;可以是一個框架，也可以是一個 語義子網(wǎng)絡(luò)；③用幾何語言來描述的話，面向?qū)ο蟮某橄髾C制實際上是將對象看成了客觀世 界及其映射系統(tǒng)的分形元，因而事物都可以由這些分形元堆壘而成。分形的特征首先是不 斷的細分，這和知識結(jié)構(gòu)的不斷擴展是一致的。其次是“比例自相似性” ，使得我們有可能 “從簡單的原則衍生出復(fù)雜的系統(tǒng)” 。 （ 6） 基于本體的知識表示方法。 本體是對領(lǐng)域?qū)嶓w存在本質(zhì)的抽象， 它強調(diào)實體間的

20、關(guān)聯(lián)， 并通過多種知識表示元素將這些關(guān)聯(lián)表達和反映出來， 這些知識表示元素也被稱為元本體， 主要包括：域概念 表示領(lǐng)域知識元，包括一般意義上的概念以及任務(wù)、功能、策略、 行為、過程等等，在本體的實現(xiàn)中，概念通常用類（class）來定義，而且通常具有一定的 分類層次關(guān)系；②屬性 描述概念的性質(zhì)，是一個概念區(qū)別于其他概念的特征，通常用 槽（slot）或者類的屬性（Properties）來定義;②關(guān)系 表示概念之間的關(guān)聯(lián)，例如一 些常用的關(guān)聯(lián)：父關(guān)系、子關(guān)系、相等關(guān)系；②函數(shù) 表示一類特殊的關(guān)系，即由前 n-1 個要素來唯一決定第n個要素，如:長方形的長和寬唯一決定其面積；②公理 表示永真 式，在本體論中，對于屬性、關(guān)系和函數(shù)都具有一定的關(guān)聯(lián)和約束，這些約束就是公理， 公理一般用才©的側(cè)面（facet）來定義；②實例 表示屬于某個概念類的具體實體。本體 的每一個知識表示元素也可以被看作一個知識片，每一個知識片都包含名稱、定義和文檔 說明。