人工智能的主要研究领域
自动定理证明定理证明的实质是证明由前提P得到结论Q的永真性。1958年，王浩证明了有关命题演算的全部定理（220条）、谓词演算中150条定理的85%。1965年鲁宾逊（Robinson）提出了归结原理，使机器定理证明成为现实。我国著名数学家、中国科学院吴文俊院士把几何代数化，建立了一套机器证明方法，被称为“吴方法”。
博弈如下棋、打牌、战争等一类竞争性的智能活动称为博弈。1956年，塞缪尔研制出跳棋程序。为什么许多是研究下棋、打牌？
棋类游戏的计算复杂性棋局数量一字棋：9！西洋跳棋：1078国际象棋：10120围棋：10761国际象棋：10120国际象棋：假设每步可以搜索一个棋局，用极限并行速度（10-104年/步）来处理，搜索一遍的全部棋局也得1016年即1亿亿年才可以算完！
国际象棋比赛1991年8月，IBM公司研制的DeepThought2计算机系统与澳大利亚象棋冠军约翰森（D.Johansen）举行了一场人机对抗赛，以1：1平局告终。1996.2.10-17，IBM公司的“深蓝”计算机系统与卡斯帕罗夫进行了六局比赛，号称人脑与电脑的世纪决战。卡斯帕罗夫以4：2获胜。1997.5.3-11深蓝再次挑战特级大师卡斯帕罗夫。1997年5月11日凌晨4时许，美国纽约公平保险公司大厦，深蓝和卡斯帕罗夫“最后决战”正在进行。4时50分，美联社、路透社、共同社、新华社…：在世纪末国际象棋“人机大战”的最后一局对弈中，“深蓝”仅用了1小时轻松击败卡斯帕罗夫，以3.5比2.5的总比分赢得了最终的胜利！此后十年，人机互有胜负，直到2006年棋王卡拉姆尼克被DeepFritz击败，人类再也没有赢过电脑。
围棋比赛围棋：107612007年台北国际发明暨技术交易展览上，第三代智能机器人DOC现场表演下棋。
①2016.3，AlphaGo以4:1战胜韩国棋手李世石，成为第一个击败人类职业围棋选手的电脑程序。②2016.12，AlphaGo身披“Master”马甲，5天内横扫中日韩棋坛，以60场连胜纪录告退。③2017.5，AlphaGo在乌镇以3:0完胜柯洁。
模式识别模式识别（patternrecognition）：研究对象描述和分类方法的学科。分析和识别的模式可以是信号、图象或者普通数据。文字识别：邮政编码、车牌识别、汉字识别。人脸识别：反恐、商业。物体识别：导弹、机器人。
机器视觉机器视觉(machinevision)或计算机视觉(computervision)是用机器代替人眼睛进行测量和判断。机器视觉系统是指通过图像摄取装置将被摄取的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和宽度、颜色等信息，转换成数字信号，抽取目标的特征，根据判别结果控制现场的设备动作。机器视觉应用在半导体及电子、汽车、冶金、制药、食品饮料、印刷、包装、零配件装配及制造质量检测等。机器视觉(machinevision)或计算机视觉(computervision)是用机器代替人眼睛进行测量和判断。机器视觉应用在半导体及电子、汽车、冶金、制药、食品饮料、印刷、包装、零配件装配及制造质量检测等。文字识别：邮政编码、车牌识别、手写体识别。计算机、手机等输入。人脸识别：反恐、商业。物体识别：导弹、机器人。
智慧医疗医学影像识别：基于深度学习等人工智能技术的X光、核磁、CT、超声等医疗影像多模态大数据的分析技术，提取二维或三维医疗影像隐含的疾病特征。黑色素瘤识别：将1万张有标记的影象交给机器学习，然后让3名医生和计算机一起看另外的3000账。人的精度84%，计算机97%
自然语言理解自然语言理解：研究如何让计算机理解人类自然语言，包括回答问题、生成摘要、翻译等。1957年，在苏联人造卫星成功发射的刺激下,美国国家研究会大力支持对俄科技论文的计算机翻译。人们最初以为机器翻译只要将双向词典及一些词法知识放进计算机就行了。后来发现有时会出现十分荒谬的错误。
1966年美国顾问委员会报告：还不存在通用的科学文本机器翻译，也没有很近的实现前景。英国、美国中断了大部分机器翻译项目的资助。
机器听觉计算机语音输入：计算机、智能手机等的重要组成计算机语音录入、手机语音呼叫、机器人语音控制、语音锁、机器故障诊断等。语音识别用语音作为计算机的输入。语音识别的主要过程：语音信号采集、预处理（预滤波、采样、预加重、端点检测）、特征参数提取、向量量化、识别。
机器翻译现在，机器翻译已经实用化、商品化。Pilot耳机是世界上首个具备自动翻译的智能耳机，进行实时翻译。2016年谷歌销售语音识别API，将80多种语言转换成文字。2016年谷歌推出商业级神经系统机器翻译，准确率达86%。Facebook使用CNN翻译速度比谷歌快9倍。阿里研发NMT，翻译质量大幅度提升。
智能信息检索智能信息检索系统的功能：(1)能理解自然语言。(2)具有推理能力。(3)系统拥有一定的常识性知识。
数据挖掘与知识发现数据挖掘的目的是从数据库中找出有意义的模式(一组规则、聚类、决策树、依赖网络或其他方式表示的知识)。数据挖掘过程：数据预处理、建模、模型评估及模型应用。
专家系统1965年费根鲍姆研究小组开始研制第一个专家系统——分析化合物分子结构的DENDRAL，1968年完成并投入使用。1971年MIT开发成功求解一些数学问题的MYCSYMA专家系统。拉特格尔大学开发的清光眼诊断与治疗的专家系统CASNET。1972年斯坦福大学肖特里菲等人开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN。1976年斯坦福研究所开始开发探矿专家系统PROSPECTOR，1980年首次实地分析华盛顿某山区地质资料，发现了一个钼矿。1981年斯坦福大学研制成功专家系统AM，能模拟人类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。
自动程序设计程序综合：用户只需要告诉计算机要“做什么”，无须说明“怎么做”，计算机就可自动实现程序的设计。程序正确性的验证：研究出一套理论和方法，通过运用这套理论和方法就可以证明程序的正确性。2014年2月新闻：麻省理工教授ArmandoSolar-Lezama开发的一种智能化编程语言“Sketch”，可以自动填补、修正代码内容，在几毫秒内修复代码，让程序员可以忽略许多繁琐的细节。
机器人20世纪60年代初，研制出尤尼梅特和沃莎特兰两种机器人。机器人发展：程序控制机器人（第一代）、自适应机器人（第二代）、智能机器人（现代）。
无人驾驶机器在感知上比人类强很多机器比人类精力充沛机器比人更理性
无人驾驶商业化的四个关键要素硬件组件：摄像头、激光雷达、计算处理器等新型传感器和计算组件，发动机、车身等传统汽车组件；软件组件：无人驾驶操作系统（感知、规划、控制以及汽车互联、数据平台接口等），高精度地图等；整车制造：超级复杂、重资产、且利润率不高的工程；网络：类似滴滴、Uber、Lyft这样的出行网络。
达芬奇手术机器人这是以500年前意大利文艺复兴时期的伟大艺术家达芬奇在图纸上画的机器人雏形而设计的。正式名称：内窥镜手术器械控制系统技术来源：斯坦福研究院（SRI）生产销售：直觉手术机器人公司（1995年成立）1996、2006、2009、2014年第一、二、三、四代
广汽菲亚特白车身生产线生产线上分布着250个机器人
组合优化问题组合优化问题：旅行商问题、生产计划与调度、物流中的车辆调度、智能交通、通信中的路由调度、计算机网络信息调度等NP完全问题：用目前知道的最好的方法求解，问题求解需要花费的时间是随问题规模增大以指数关系增长。
CIMS的结构与功能智慧物流推广射频识别（RFID）、多维条码、卫星定位、货物跟踪、电子商务等信息技术在物流行业中的应用；加快基于物联网的物流信息平台建设，整合物流资源，实现物流政务服务和物流商务服务的一体化；推动信息化、标准化、智能化的物流企业和物流产业发展。
人工神经网络人工神经网络：一个用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络，用来模拟大脑神经系统的结构和功能。神经元模型的研究（20世纪50年代中期------）1943年，麦克洛奇和皮兹提出M-P模型，开创了人工神经网络研究。1957年，罗森勃拉特提出感知器模型。1969年，明斯基和佩珀特发表了《Perceptron》，对神经元模型的研究作出了悲观的论断。
机器学习的第二次浪潮：深度学习诺贝尔医学奖获得者美国神经生物学家DavidHubel和TorstenWiesel发现：人的视觉系统的信息处理是分级的。
生成对抗网络分布式人工智能与多智能体分布式人工智能系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中，具有交换信息和协同工作的能力。分布式问题求解：把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或者结点。多智能体系统：研究各智能体之间行为的协调。
智能控制国际知名美籍华裔科学家傅京孙（KS.Fu）在1965年首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。智能控制的两个显著特点：第一，智能控制是同时具有知识表示的非数学广义世界模型和传统数学模型混合表示的控制过程。第二，智能控制的核心在高层控制，其任务在于实际环境或过程进行组织，即决策与规划，以实现广义问题求解。智能控制的基本类型：（1）专家智能控制（2）模糊控制（3）神经网络控制
智能仿真智能仿真是将AI引入仿真领域，建立智能仿真系统。仿真是对动态模型的实验，即行为产生器在规定的实验条件下驱动模型，从而产生模型行为。仿真是在描述性知识、目的性知识及处理知识的基础上产生结论性知识。利用AI对整个仿真过程（建模、实验运行及结果分析）进行指导，在仿真模型中引进知识表示，改善仿真模型的描述能力，为研究面向目标的建模语言打下基础，提高仿真工具面向用户、面向问题的能力，使仿真更有效地用于决策，更好地用于分析、设计及评价知识库系统。
智能CAD智能CAD（简称ICAD）就是把人工智能技术引入计算机辅助设计领域，建立智能CAD系统。AI几乎可以应用到CAD技术的各个方面。从目前发展的趋势来看，至少有下述四个方面：（1）设计自动化。（2）智能交互。（3）智能图形学。（4）自动数据采集。
智能CAI智能CAI就是把AI引入计算机辅助教学领域。ICAI系统一般分成专门知识、教导策略和学生模型和自然语言的智能接口。ICAI应具备下列智能特征：（1）自动生成各种问题与练习。（2）根据学生的学习情况自动选择与调整教学内容与进度。（3）在理解教学内容的基础上自动解决问题生成解答。（4）具有自然语言生成和理解能力。（5）对教学内容有理解咨询能力。（6）能诊断学生错误，分析原因并采取纠正措施。（7）能评价学生的学习行为。（8）能不断地在教学中改善教学策略。
智能管理与智能决策智能管理就是把人工智能技术引入管理领域，建立智能管理系统，研究如何提高计算机管理系统的智能水平，以及智能管理系统的设计理论、方法与实现技术。智能决策就是把人工智能技术引入决策过程，建立智能决策支持系统。智能决策支持系统是由传统决策支持系统再加上相应的智能部件就构成了智能决策支持系统。智能部件可以是专家系统模式、知识库模式等。
智能多媒体系统多媒体计算机系统就是能综合处理文字、图形、图像和声音等多种媒体信息的计算机系统。智能多媒体就是将人工智能技术引入多媒体系统，使其功能和性能得到进一步发展和提高。多媒体技术与人工智能所研究的机器感知、机器理解等技术不谋而合。人工智能的计算机视听觉、语音识别与理解、语音对译、信息智能压缩等技术运用于多媒体系统，将会使现在的多媒体系统产生质的飞跃。
智能操作系统智能操作系统的基本模型：以智能机为基础，能支撑外层的AI应用程序，实现多用户的知识处理和并行推理。智能操作系统三大特点：并行性：支持多用户、多进程，同时进行逻辑推理等;分布性：把计算机硬件和软件资源分散而又有联系地组织起来，能支持局域网和远程网处理;智能性：一是操作系统处理的是知识对象，具有并行推理功能，支持智能应用程序运行;二是操作系统的绝大部分程序使用AI程序编制，充分利用硬件并行推理功能;三是具有较高智能程序的自动管理维护功能，如故障的监控分析等，帮助维护人员决策。
智能计算机系统智能计算机系统就是人们正在研制的新一代计算机系统。智能计算机系统从基本元件到体系结构，从处理对象到编程语言，从使用方法到应用范围，同当前的诺依曼型计算机相比，都有质的飞跃和提高，它将全面支持智能应用开发，且自身就具有智能。
智能通信智能通信就是把人工智能技术引入通信领域，建立智能通信系统。智能通信就是在通信系统的各个层次和环节上实现智能化。例如在通信网的构建、网管与网控、转接、信息传输与转换等环节，都可实现智能化。这样，网络就可运行在最佳状态，具有自适应、自组织、自学习、自修复等功能。
智能网络系统智能网络系统就是将人工智能技术引入计算机网络系统。如在网络构建、网络管理与控制、信息检索与转换、人机接口等环节，运用AI的技术与成果。AI的专家系统、模糊技术和神经网络技术可用于网络的连接接纳控制、业务量管制、业务量预测、资源动态分配、业务流量控制、动态路由选择、动态缓冲资源调度等许多方面。
人工生命人工生命是以计算机为研究工具，模拟自然界的生命现象，生成表现自然生命系统行为特点的仿真系统。AL是首先由计算机科学家ChristopherLangton在1987年在"生成以及模拟生命系统的国际会议"上提出。研究进化的模式和方式、人工仿生学、进化博弈、分子进化、免疫系统进化、学习等；研究具有自治性、智能性、反应性、预动性和社会性的智能主体的形式化模型、通信方式、协作策略；研究生物感悟的机器人、自治和自适应机器人、进化机器人、人工脑。
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人工智能习题总复习
人工智能习题总复习1.选择题2.判断题3.填空题4.简答题前言：通过习题巩固知识点1.选择题已知事件A与事件B发生与否伴随出现，根据贝叶斯公式可得到P（B|A）=P（A|B）*M/P（A），则M=（D）.A、P（AB）B、P（Bˉar{B}Bˉ）C、P（Aˉar{A}Aˉ）D、P（B）[解析]：
给定贝叶斯公式P（cj|x）=（P（x|cj）P（cj））/P（x），公式中P（cj|x）为（B）A先验概率B后验概率C全概率D联合概率[解析]:
非线性机器学习算法具有以下的什么特性?（D）A.针对难以用准则来描述的复杂模型B.能够达到更深层次的抽象C.能够进行广泛使用的分类算法D.以上都是
多选：感知器可以解决一下哪些问题?（ABCD）A.实现逻辑关系中的与B.实现逻辑关系中的或C.实现逻辑关系中的非D.线性分类和线性回归问题
[解析]：注意只有多层层感知器才能解决异或问题。
神经网络的学习步骤包括:1、求得权重等参数，2、定义代价函数，3、对测试数据进行预测，4、根据样本数据和标签采用梯度下降法进行学习，步骤的正确顺序为：（B）A.4213B.2413C.2143D.4123[解析]：先定义代价函数，然后进行学习，求得权重之后再进行预测。
多选：以下会造成梯度消失的激活函数有（AB）A.sigmoid函数B.tanh函数C.ReLU函数D.softplus函数[解析]：sigmoid函数Tanh函数（双曲正切S型函数）ReLU函数（线性整流单元rectifiedlinearunits）：Softplus函数：7.SVM算法的性能取决于（A）.A、以上所有B、核函数的选择C、核函数的参数D、软间隔参数[解析]：遇到线性不可分问题时，需要通过核函数将问题映射到高维进行线性可分。常见的核函数：大大减少非线性映射和特征空间确定所需要的计算量，采用不同的核函数将导致不同的支持向量机。硬间隔：就是margin，将所有的不同的点完全正确分割开的最大距离，位于感知机分界面上的点就是支持向量。软间隔参数：对于硬间隔来讲，有时候会出现几个异常点出现在对方的区域里，这里就引入软间隔参数，允许有几个点不在划分的区域里面（噪声），也就是相当于放宽约束条件。
SVM中的泛化误差代表SVM对新数据的预测准确度（A）A、对B、错[解析]：泛化误差就是Margin分界面可移动的距离，可移动的距离越大，说明分的越开，那么容错能力就越强，对新数据的预测准确度就越高。
对于在原空间中线性不可分的问题，支持向量机（C）A、在原空间中寻找非线性函数划分数据B、无法处理C、利用核函数把数据映射到高维空间D、在原空间中寻找线性函数划分数据[解析]：核函数的用处。
下列关于不确定性知识描述错误的是（B）。A：专家知识通常属于不确定性知识B：不确定性知识是经过处理过的知识C：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。D：不确定性知识是不可以表示的。
遗传算法的算子有哪些？（A、B、C）A选择B交叉C变异D转换E抽取
下列不是知识表示法的是（A）A：计算机表示法B：“与/或”图表示法C：状态空间表示法D：产生式规则表示法
人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。A.具有完全的智能B.和人脑一样考虑问题C.完全代替人D.模拟、延伸和扩展人的智能
专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。A.思考B.回溯C.推理D.递归
下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）A.不精确推理过程是从不确定的事实出发B.不精确推理过程最终能够推出确定的结论C.不精确推理过程是运用不确定的知识D.不精确推理过程最终推出不确定性的结论
我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。A.机器证明B.模式识别C.人工神经网络D.智能代理
不确定推理过程的不确定性不包括（D）。A.证据的不确定性B.规则的不确定性C.推理过程的不确定性D.知识表示方法的不确定性
能对发生故障的对象（系统或设备）进行处理，使其恢复正常工作的专家系统是(A)A.修理专家系统B.诊断专家系统C.调试专家系统D.规划专家系统
一些聋哑为了能方便与人交通，利用打手势方面来表达自己的想法，这是智能的（C）方面。A.思维能力B.感知能力C.行为能力D.学习能力
下述（D）不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。A.框架表示法B.产生式表示法C.语义网络表示法D.形象描写表示法
关于与/或”图表示法的叙述中，正确的是（D）。A.与/或”图就是用AND和OR连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系B.与/或”图就是用AND和OR连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系C.与/或”图就是用与”结点和或”结点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系D.与/或”图就是用与”结点和或”结点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程
能通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况的专家系统是(B)A.修理专家系统B.预测专家系统C.调试专家系统D.规划专家系统
人工智能诞生于哪一年？（C）A.1955B.1957C.1956D.1965
下列哪种情况是图灵测试的内容？（A）A.当机器与人对话，两者相互询问，人分不清机器是人还是机器，说明它通过了图灵测试B.当机器骗过测试者，使得询问者分不清是人还是机器时，说明它通过了图灵测试C.当人与人对话，其中一人的智力超过另一人时，说明智者通过了图灵测试D.两机对话，其中一机的智力超过另一机时，说明智者机器通过了图灵测试
盲人看不到一切物体，他们可以通过辨别人的声音识别人，这是智能的（B）方面。A.行为能力B.感知能力C.思维能力D.学习能力
人类智能的特性表现在4个方面（B）。A.聪明、灵活、学习、运用。B.能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。C.感觉、适应、学习、创新。D.能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界信息进行创新思维。
专家系统的推理机的最基本的方式是（B）。A.直接推理和间接推理B.正向推理和反向推理C.逻辑推理和非逻辑推理D.准确推理和模糊推理
专家系统的正向推理是以(B)作为出发点，按照一定的策略，应用知识库中的知识，推断出结论的过程。A.需要解决的问题B.已知事实C.证明结论D.表示目标的谓词或命题
专家系统是以（C）为基础，以推理为核心的系统。A.专家B.软件C.知识D.解决问题
人工神经网络特点和优越性主要表现在（ACD)。A.自学习功能B.自动识别功能C.高速寻找优化解的能力D.联想存储功能
人工智能研究的一项基本内容是机器感知，以下列举中的（C）不属于机器感知的领域。A.使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。B.让机器具有理解文字的能力。C.使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。D.使机器具有听懂人类语言的能力
使用均方误差作为代价函数，有什么特点？（ABCD）A.形式简单B.通俗易懂C.容易出现饱和现象D.容易陷入局部最优解
神经网络具有下面哪几个特点?(ABCD)A.能充分逼近复杂的非线性关系B.具有高度的容错C.具有自组织能力D.可以并行分布处理
下列关于人工智能的叙述不正确的有（C)。A.人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。B.人工智能是科学技术发展的趋势。C.因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。D.人工智能有力地促进了社会的发展。
2.判断题单层感知器能对线形可分的数据集进行分类,能解决逻辑问题异或。（错，单层只能解决或、与、非，只有多层才可以解决异或）前馈神经网络中偏置单元可以有输入。（错，偏置单元没有输入，是常数项）在某种意思上,小批量梯度下降算法是以迭代次数换取算法的运行速度。（对）神经网络中的神经元有两个状态:兴奋、抑制。这两个状态由阈值决定。（对）支持向量机不会受到噪声的影响（错）小批量梯度下降法在迭代的每一步中，参数的更新只用了小批量样本的信息。（对）3.填空题不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。AI研究的三条主要途径为：符号主义、连接主义、行为主义。组成产生式系统的三要素：数据库、规则库和推理机。解析：
人工智应用研究的两个最重要最广泛领域为（专家系统、机器学习）。4.简答题通过对某地区的部分人群进行调查，获得了他们对于的age、income、是否为student、Credit_rating以及是否购买某品牌的电脑的信息进行了记录，数据如表1。现有x=（age=youth，income=medium，student=no，credit_rating=excellent），求P(YES|x)=？，P(No|x)=？解：统计结果如下：对下面的情况做出决策：x=（age=youth，income=medium，student=no，credit_rating=excellent）P(YES|x)=((1/3)(5/9)(3/9)(3/9))(9/14)/P(x)=0.013/P(x)P(NO|x)=0/P(x)又因为P(YES|x)+P(NO|x)=1，所以P(YES|x)=1，P(NO|x)=0.
如下神经网络：采用阶跃函数作为激活函数，计算输出值。解：
请回答SVM为什么采用间隔最大化？[解]：当训练数据线性可分时，存在无穷个分离超平面可以将两类数据正确分开，支持向量机利用间隔最大化求得分离超平面，它的分类结果是最具有鲁棒性的，对未知实例的泛化能力也最强。
请回答为什么SVM要引入核函数？[解]：当样本在原始空间线性不可分时，引入核函数可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。
设有如下一组推理规则：（应该给出计算过程）r1:IFE1ANDE2THENE3(1.0)r2:IFE3ORE4THENE5(0.8)r3:IFE5THENH(0.8)r4:IFE6THENH(0.9)且已知CF(E1)=0.7,CF(E2)=0.5,CF(E4)=0.4,CF(E6)=0.8。求CF(H)？。解：
简述遗传算法的基本步骤。解：首先有一个实际问题参数集，然后将参数编码为染色体，初始化群体，接下来计算每一个个体的适应度，如果满足条件，则对染色体进行解码，得到问题最优解；否则则进行遗传操作，新群体替代就群体，新时刻替换旧时刻，然后再次计算每一个个体的适应度，直到满足条件。[解析]：
适应度函数在遗传算法中的作用是什么？举例说明如何构造适应度函数。解：适应度函数在遗传算法中的作用就是计算个体的适应度。衡量字符串(染色体)好坏的指标就是适应度，它通常也就是遗传算法中的目标函数。适应度是今后优胜劣汰的主要标准。一般可以将目标函数映射成适应度函数，比如目标函数为最大化问题则Fit（f(x)）=f(x),若目标函数为最小化问题，则Fit(f(x))=1/f(x)。
用谓词公式表示：（1）他每天下午都去玩足球（2）有人喜欢梅花，有人喜欢菊花，有人既喜欢梅花又喜欢菊花。解：（1）定义谓词:P(x):x是人B(x):x是足球A(y):y是下午将知识用谓词表示为(∃x)(∀y)(A(y)->B(x)^P(x))。
(2)定义谓词：P(x):x是人L(x,y):x喜欢y(∃x)（P(x)->L(x,梅花)）(∃x)（P(x)->L(x,菊花)）(∃x)（P(x)->L(x,梅花)∩cap∩L(x,菊花)）
用谓词逻辑表达描述下述推理：（1）如果一个人是老实人，他就不会说谎；张三说谎了，所以不是老实人（2）如果张三比李四大，那么李四比张三小解：（1）：定义谓词：HONEST(X):表示x是老实人LIE(X)：表示X说谎。谓词公式为：(∀x)(HONEST(x)->﹁LIE(x))LIE(Zhang)->﹁HONEST(Zhang)(2)定义谓词：OLDER（x，y）:表示x比y大YOUNG(X,Y)：表示x比y小谓词公式表示为：OLDER(Zhang,Li)->YOUNG(Li,Zhang).
什么是不确定性推理？有哪几类不确定性推理方法？解：是指从具有不确定性的证据,运用知识库中的不确定性知识,最终推出具有一定程度的不确定性,但却是合理的或近乎合理的结论的思维过程。两大类：模型方法,控制方法。
数据聚类和分类有何不同？解：分类技术是一种有指导的学习，聚类是一种无指导学习；分类的样本是有标记的，聚类样本没有标记。
什么是知识表示？有哪几种常用的知识表示方法？解：知识的表示是对知识的描述，用约定的符号把知识编码成一组能被计算机接受并便于系统使用的数据结构。表示方法：有一阶谓词、产生试、语义网络，框架，过程，脚本，本体；