2023 人工智能导论(西安理工大学) 最新满分章节测试答案 – 网课小帮手
文章目录[点我隐藏目录]第一讲人工智能概述第一讲人工智能概述单元测试第二讲一阶谓词逻辑知识表示法第二讲一阶谓词逻辑知识表示法单元测试第三讲产生式表示法和框架表示法第三讲产生式表示法和框架表示法单元测试第四讲基于谓词逻辑的推理方法第四讲基于谓词逻辑的推理方法单元测试【作业】第四讲基于谓词逻辑的推理方法第四讲基于谓词逻辑的推理方法作业第五讲可信度方法和证据理论第五讲可信度方法和证据理论单元测试第六讲模糊推理方法第六讲模糊推理方法单元测试【作业】第七讲搜索求解策略第七讲A星算法虚拟仿真实验第七讲搜索求解策略第七讲搜索求解策略单元测试第八讲遗传算法及其应用第八讲遗传算法及其应用单元测试【作业】第八讲遗传算法及其应用第八讲遗传算法虚拟仿真实验第九讲群智能算法及其应用第九讲群智能算法及其应用单元测试第十讲机器学习第十一讲机器学习单元测试第十一讲BP神经网络和Hopfield神经网络第十二讲BP神经网络和Hopfield神经网络单元测试【作业】第十二讲深度神经网络及其应用第十二讲神经网络深度学习虚拟仿真实验第十二讲深度神经网络及其应用第十二讲深度神经网络及其应用单元测试第十一讲机器学习第十一讲机器学习单元测试本答案对应课程为:点我自动跳转查看本课程起止时间为:2021-05-31到2021-07-15本篇答案更新状态:已完结
第一讲人工智能概述第一讲人工智能概述单元测试1、问题:人工智能中通常把（ ）作为衡量机器智能的准则。选项：A:图灵机B:图灵测试C:中文屋思想实验D:人类智能答案:【图灵测试】
2、问题:人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。选项：A:具有智能B:和人一样工作C:完全代替人的大脑D:模拟、延伸和扩展人的智能答案:【模拟、延伸和扩展人的智能】
3、问题:人类智能的特征包括（ ）。选项：A:感知能力B:记忆与思维能力C:学习能力D:行为能力答案:【感知能力;记忆与思维能力;学习能力;行为能力】
4、问题:人工智能研究的基本内容包括（ ）。选项：A:机器行为B:机器感知C:机器思维D:机器学习答案:【机器行为;机器感知;机器思维;机器学习】
5、问题:一般认为人类智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
6、问题:电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
第二讲一阶谓词逻辑知识表示法第二讲一阶谓词逻辑知识表示法单元测试1、问题:李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（ ）选项：A:常量B:变元C:函数D:一元谓词答案:【函数】
2、问题:（ ）表示“每个人都有喜欢的人”。选项：A:B:C:D:答案:【】
3、问题:对于谓词公式，以下说法错误的是（ ）。选项：A:上述公式中的所有y是自由变元。B:P(x,y)中的x是约束变元。C:R(x,y)中的x是约束变元。D:Q(x,y)中的x是约束变元。答案:【R(x,y)中的x是约束变元。】
4、问题:一阶谓词逻辑表示的优点是（ ）选项：A:自然性B:精确性C:严密性D:易实现答案:【自然性;精确性;严密性;易实现】
5、问题:下列（ ）是谓词公式。选项：A:P(x)B:P(x)C:P(x)Q(x)D:P(x)+Q(x)R(x)答案:【P(x);P(x);P(x)Q(x)】
6、问题:一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
7、问题:命题逻辑可以把所描述的事物的结构及其逻辑特征反映出来，也能把不同事物间的共同特征表述出来。选项：A:正确B:错误答案:【错误】
8、问题:一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。选项：A:正确B:错误答案:【错误】
第三讲产生式表示法和框架表示法第三讲产生式表示法和框架表示法单元测试1、问题:不适合用产生式表示法表示的知识是（ ）选项：A:由许多相对独立的知识元组成的领域知识B:可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作C:具有结构关系的知识D:具有经验性及不确定性的知识答案:【具有结构关系的知识】
2、问题:下列不是框架表示法特点的是（ ）选项：A:结构性B:模块性C:继承性D:自然性答案:【模块性】
3、问题:产生式是蕴含式。选项：A:正确B:错误答案:【错误】
4、问题:框架表示法不能表示具有因果关系的知识。选项：A:正确B:错误答案:【错误】
5、问题:产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配–冲突消解–执行”的过程。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
6、问题:框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字。选项：A:正确B:错误答案:【错误】
7、问题:一个产生式系统由规则库、推理机、综合数据库三部分组成。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
8、问题:产生式有固定的格式，每一条产生式规则都由前提与结论（操作）两部分组成。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
第四讲基于谓词逻辑的推理方法第四讲基于谓词逻辑的推理方法单元测试1、问题:从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
2、问题:任何文字的合取式称为子句。选项：A:正确B:错误答案:【错误】
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人工智能导论(西安理工大学)中国大学MOOC答案100分最新完整版版礁彼谈谴骗绵门雌闲醋伞铃
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第一讲人工智能概述第一讲人工智能概述单元测试1、人工智能中通常把（）作为衡量机器智能的准则。
A:图灵机B:图灵测试C:中文屋思想实验D:人类智能答案:图灵测试
2、人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。
A:具有智能B:和人一样工作C:完全代替人的大脑D:模拟、延伸和扩展人的智能答案:模拟、延伸和扩展人的智能
3、人类智能的特征包括（）。
A:感知能力B:记忆与思维能力C:学习能力D:行为能力答案:感知能力;记忆与思维能力;学习能力;行为能力
4、人工智能研究的基本内容包括（）。
A:机器行为B:机器感知C:机器思维D:机器学习答案:机器行为;机器感知;机器思维;机器学习
5、一般认为人类智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。
A:正确B:错误答案:正确
6、电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础。
A:正确B:错误答案:正确
第二讲一阶谓词逻辑知识表示法第二讲一阶谓词逻辑知识表示法单元测试1、李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（）
A:常量B:变元C:函数D:一元谓词答案:函数
2、（）表示“每个人都有喜欢的人”。
A:B:
C:
D:
答案:
3、对于谓词公式，以下说法错误的是（）。
A:上述公式中的所有y是自由变元。B:P(x,y)中的x是约束变元。C:R(x,y)中的x是约束变元。D:Q(x,y)中的x是约束变元。答案:R(x,y)中的x是约束变元。
4、一阶谓词逻辑表示的优点是（）
A:自然性B:精确性C:严密性D:易实现答案:自然性;精确性;严密性;易实现
5、下列（）是谓词公式。
A:P(x)B:P(x)C:P(x)
Q(x)D:P(x)+Q(x)
R(x)答案:P(x);
P(x);P(x)
Q(x)
6、一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假。
A:正确B:错误答案:正确
7、命题逻辑可以把所描述的事物的结构及其逻辑特征反映出来，也能把不同事物间的共同特征表述出来。
A:正确B:错误答案:错误
8、一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。
A:正确B:错误答案:错误
第三讲产生式表示法和框架表示法第三讲产生式表示法和框架表示法单元测试1、不适合用产生式表示法表示的知识是（）
A:由许多相对独立的知识元组成的领域知识B:可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作C:具有结构关系的知识D:具有经验性及不确定性的知识答案:具有结构关系的知识
2、下列不是框架表示法特点的是（）
A:结构性B:模块性C:继承性D:自然性答案:模块性
3、产生式是蕴含式。
A:正确B:错误答案:错误
4、框架表示法不能表示具有因果关系的知识。
A:正确B:错误答案:错误
5、产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配–冲突消解–执行”的过程。
A:正确B:错误答案:正确
6、框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字。
A:正确B:错误答案:错误
7、一个产生式系统由规则库、推理机、综合数据库三部分组成。
A:正确B:错误答案:正确
8、产生式有固定的格式，每一条产生式规则都由前提与结论（操作）两部分组成。
A:正确B:错误答案:正确
第四讲基于谓词逻辑的推理方法第四讲基于谓词逻辑的推理方法单元测试1、从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理。
A:正确B:错误答案:正确
2、任何文字的合取式称为子句。
A:正确B:错误答案:错误
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对应课程点击查看起止时间到更新状态已完结第一讲人工智能概述第一讲人工智能概述单元测试、人工智能中通常把（）作为衡量机器智能的准则 A图灵机B图灵测试C中文屋思想实验D人类智能 图灵测试、人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化 A具有智能B和人一样工作C完全代替人的大脑D模拟、延伸和扩展人的智能 模拟、延伸和扩展人的智能、人类智能的特征包括（） A感知能力B记忆与思维能力C学习能力D行为能力 感知能力;记忆与思维能力;学习能力;行为能力、人工智能研究的基本内容包括（） A机器行为B机器感知C机器思维D机器学习 机器行为;机器感知;机器思维;机器学习、一般认为人类智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力 A正确B错误 正确、电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础 A正确B错误 正确第二讲一阶谓词逻辑知识表示法第二讲一阶谓词逻辑知识表示法单元测试、李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（）A常量B变元C函数D一元谓词 函数、（）表示“每个人都有喜欢的人” ABCD 、对于谓词公式，以下说法错误的是（） A上述公式中的所有y是自由变元 BP(x，y)中的x是约束变元 CR(x，y)中的x是约束变元 DQ(x，y)中的x是约束变元 R(x，y)中的x是约束变元 、一阶谓词逻辑表示的优点是（）A自然性B精确性C严密性D易实现 自然性;精确性;严密性;易实现、下列（）是谓词公式 AP(x)BP(x)CP(x)Q(x)DP(x)+Q(x)R(x) P(x);P(x);P(x)Q(x)、一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假 A正确B错误 正确、命题逻辑可以把所描述的事物的结构及其逻辑特征反映出来，也能把不同事物间的共同特征表述出来 A正确B错误 错误、一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识 A正确B错误 错误第三讲产生式表示法和框架表示法第三讲产生式表示法和框架表示法单元测试、不适合用产生式表示法表示的知识是（）A由许多相对独立的知识元组成的领域知识B可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作C具有结构关系的知识D具有经验性及不确定性的知识 具有结构关系的知识、下列不是框架表示法特点的是（）A结构性B模块性C继承性D自然性 模块性、产生式是蕴含式 A正确B错误 错误、框架表示法不能表示具有因果关系的知识 A正确B错误 错误、产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配–冲突消解–执行”的过程 A正确B错误 正确、框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字 A正确B错误 错误、一个产生式系统由规则库、推理机、综合数据库三部分组成 A正确B错误 正确、产生式有固定的格式，每一条产生式规则都由前提与结论（操作）两部分组成 A正确B错误 正确第四讲基于谓词逻辑的推理方法第四讲基于谓词逻辑的推理方法单元测试、从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理 A正确B错误 正确、任何文字的合取式称为子句 A正确B错误 错误上方为免费预览版 ，如需购买完整 ，请点击下方红字：点击这里，购买完整版 为了方便下次阅读，建议在浏览器添加书签收藏本网页添加书签方法：.电脑按键盘的Ctrl键+D键即可收藏本网页.手机浏览器可以添加书签收藏本网页点击浏览器底部菜单添加书签收藏本网页点击浏览器底部菜单书签/历史可查看本网页获取更多慕课 ，欢迎在浏览器访问我们的网站：http//mooc.mengmianren.com注：请切换至英文输入法输入域名，如果没有成功进入网站，请输入完整域名：http//mooc.mengmianren.com/我们的公众号打开手机微信，扫一扫下方二维码，关注微信公众号：萌面人APP本公众号可查看各种网课 ，还可免费查看大学教材 点击这里，可查看公众号功能介绍APP下载点击这里下载萌面人APP，使用更方便！APP功能说明.可查看各种网课 点击萌面人官网，可查看知到智慧树，超星尔雅学习通，学堂在线等网课 点击中国大学慕课 ，可查看mooc慕课 .可一键领取淘宝/天猫/京东/拼多多无门槛优惠券如图所示，点击对应图标即可领取淘宝/天猫/京东/拼多多无门槛优惠券
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2023 人工智能导论(华北电力大学) 最新满分章节测试答案 – 网课小帮手
文章目录[点我隐藏目录]第一周概论（4学时）第一章章节测试第二周状态搜索空间表示及其搜索技术（4学时）第二章章节测试第三周问题归约知识表示及搜索技术（3学时）第三章章节测试第四周谓词逻辑表示与推理技术（4学时）第四章章节测试第五周模糊逻辑与模糊推理（3学时）第五章章节测试第六周遗传算法（2学时）第六章章节测试第七周群智能算法（2学时）第七章章节测试第八周人工神经网络（4学时）第八章章节测试本答案对应课程为:点我自动跳转查看本课程起止时间为:2021-07-09到2021-12-24本篇答案更新状态:已完结
第一周概论（4学时）第一章章节测试1、问题:人工智能的目的是让机器能够____，以实现某些脑力劳动的机械化。选项：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答案:【模拟、延伸和扩展人的智能】
2、问题: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____方面。选项：A:行为能力B:感知能力C:思维能力D:学习能力答案:【感知能力】
3、问题:连接主义认为人的思维基元是____。选项：A:符号B:神经元C:数字D:图形答案:【神经元】
4、问题:第一个神经元的数学模型-MP模型是____年诞生的。选项：A:1943B:1958C:1982D:1986答案:【1943】
5、问题:符号主义认为人工智能源于____。选项：A:数理逻辑B:神经网络C:信息检索D:遗传算法答案:【数理逻辑】
6、问题:被誉为“人工智能之父”的科学家是____。选项：A:明斯基B:麦卡锡C:图灵D:香农答案:【图灵】
7、问题:人工智能有哪几个主要学派？选项：A:符号主义B:连接主义C:行为主义D:机会主义答案:【符号主义;连接主义;行为主义】
8、问题:以下属于符号主义的代表成果是____选项：A:神经网络B:机器定理程序C:启发式算法D:专家系统答案:【机器定理程序;启发式算法;专家系统】
9、问题:以下属于行为主义的代表成果是____。选项：A:遗传算法B:六足虫C:大狗机器人D:神经网络答案:【遗传算法;六足虫;大狗机器人】
10、问题:以下属于人工智能研究领域的是____选项：A:机器视觉B:模式识别C:智能检索 D:自然语言处理答案:【机器视觉;模式识别;智能检索 ;自然语言处理】
第二周状态搜索空间表示及其搜索技术（4学时）第二章章节测试1、问题:在等代价搜索算法中，总是选择____节点进行扩展。选项：A:代价最小B:深度最小C:深度最大 D:代价最大答案:【代价最小】
2、问题:八数码问题中, 启发函数f(x)=g(x)+h(x)中的常使用____来定义g(x)。选项：A:节点x与目标状态位置不同的棋子个数B:节点x的子节点数C:节点 x 与目标状态位置相同的棋子个数D:节点x所在层数答案:【节点x所在层数】
3、问题:在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的前端取一个节点进行考察，则在宽度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN表的____。选项：A:前端B:末端C:任意位置D:后端答案:【末端】
4、问题:在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的前端取一个节点进行考察，则在深度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN表的____。选项：A:前端B:末端C:任意位置D:后端答案:【前端】
5、问题:如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，____必然可以得到该最优解。选项：A:宽度优先搜索B:深度优先搜索C:有界深度优先搜索D:A算法答案:【A算法】
6、问题:在启发式搜索中,____提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。选项：A:估价函数B:最优函数C:测试函数D:区间函数答案:【估价函数】
7、问题:下列关于图搜索策略说法正确的是____?选项：A:搜索过程中必须记住从目标返回的路径B:是一种在图中寻找路径的方法C:图的每个节点对应一个状态，每条连线对应一个操作符D:搜索过程中必须记住哪些点走过了答案:【搜索过程中必须记住从目标返回的路径;是一种在图中寻找路径的方法;图的每个节点对应一个状态，每条连线对应一个操作符;搜索过程中必须记住哪些点走过了】
8、问题:下列属于盲目式搜索的是____？选项：A:宽度优先搜索B:深度优先搜索C:A算法D:A*算法答案:【宽度优先搜索;深度优先搜索】
9、问题:宽度优先搜索与深度优先搜索有何区别____？选项：A:宽度优先搜索的特点是先生成的节点先扩展B:深度优先搜索的特点是先生成的节点先扩展C:深度优先搜索的特点是先扩展最新产生的节点D:宽度优先搜索的特点是先扩展最新产生的节点答案:【宽度优先搜索的特点是先生成的节点先扩展;深度优先搜索的特点是先扩展最新产生的节点】
10、问题:宽度优先搜索方法能够保证在搜索树中找到一条通向目标节点的最短路径。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
第三周问题归约知识表示及搜索技术（3学时）第三章章节测试1、问题:已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这是知识表示法叫____。选项：A:状态空间法B:问题归约法C:谓词逻辑法D:语义网络法
本门课程剩余章节答案为付费内容本文章不含期末不含主观题支付后可长期查看如有任何疑问请及时添加客服QQ2356025045反馈如遇卡顿看不了请换个浏览器即可打开请看清楚了再购买哦，电子资源购买后不支持退款哦点我支付¥5 已支付？输入手机号或商家订单号阅读请输入手机号或商家订单号商家订单号在哪里？点此了解商家订单号查看步骤打开支付宝方法一：我的>账单>账单详情>更多>复制商家订单号方法二：我的>账单>搜索关键字【网课小帮手】>账单详情>更多>复制商家订单号微信支付我>支付>钱包>账单>账单详情2023 人工智能导论(天津科技大学)1465520460 最新满分章节测试答案 – 网课小帮手
文章目录[点我隐藏目录]第一讲人工智能概述第一讲人工智能概述单元测试第二讲知识表示第二讲一阶谓词逻辑知识表示法单元测试第三讲自动推理与专家系统第三讲可信度方法和证据理论单元测试第五讲搜索求解策略第五讲搜索求解策略单元测试第六讲进化智能与群体智能第6讲遗传算法及其应用单元测试第七讲机器学习第七讲机器学习单元测试本答案对应课程为:点我自动跳转查看本课程起止时间为:2021-09-03到2021-12-30本篇答案更新状态:已完结
第一讲人工智能概述第一讲人工智能概述单元测试1、问题:人工智能中通常把（ ）作为衡量机器智能的准则。选项：A:图灵机B:图灵测试C:中文屋思想实验D:人类智能答案:【图灵测试】
2、问题:人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。选项：A:具有智能B:和人一样工作C:完全代替人的大脑D:模拟、延伸和扩展人的智能答案:【模拟、延伸和扩展人的智能】
3、问题:人类智能的特征包括（ ）。选项：A:感知能力B:记忆与思维能力C:学习能力D:行为能力答案:【感知能力;记忆与思维能力;学习能力;行为能力】
4、问题:人工智能研究的基本内容包括（ ）。选项：A:机器行为B:机器感知C:机器思维D:机器学习答案:【机器行为;机器感知;机器思维;机器学习】
5、问题:一般认为人类智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
6、问题:电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
第二讲知识表示第二讲一阶谓词逻辑知识表示法单元测试1、问题:李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（ ）选项：A:常量B:变元C:函数D:一元谓词答案:【函数】
2、问题:（ ）表示“每个人都有喜欢的人”。选项：A:B:C:D:答案:【】
3、问题:对于谓词公式，以下说法错误的是（ ）。选项：A:上述公式中的所有y是自由变元。B:P(x,y)中的x是约束变元。C:R(x,y)中的x是约束变元。D:Q(x,y)中的x是约束变元。答案:【R(x,y)中的x是约束变元。】
4、问题:一阶谓词逻辑表示的优点是（ ）选项：A:自然性B:精确性C:严密性D:易实现答案:【自然性;精确性;严密性;易实现】
5、问题:下列（ ）是谓词公式。选项：A:P(x)B:P(x)C:P(x)Q(x)D:P(x)+Q(x)R(x)答案:【P(x);P(x);P(x)Q(x)】
6、问题:一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假。选项：A:正确B:错误答案:【正确】
7、问题:命题逻辑可以把所描述的事物的结构及其逻辑特征反映出来，也能把不同事物间的共同特征表述出来。选项：A:正确B:错误答案:【错误】
8、问题:一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。选项：A:正确B:错误答案:【错误】
第三讲自动推理与专家系统第三讲可信度方法和证据理论单元测试1、问题:如果证据E的出现使得结论H一定程度为真，则可信度因子（ ）选项：A:B:C:D:答案:【】
2、问题:在可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=0,这意味：（ ）选项：A:证据A不可信
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B:错误答案:错误9、当出现维数灾难时，可以通过增加样本数量来缓解分类器性能下降的问题。
A:正确B:错误答案:正确
10、整个模式识别系统中各个环节的完成完全是计算机自主实现的，不需要人工干预。
A:正确B:错误答案:正确
11、模式识别的核心是分类器。
A:正确B:错误答案:正确
12、模式识别分类的依据是样本的共同特征和分类决策规则。
A:正确B:错误答案:正确
13、在数学上，模式识别中的特征空间可以由向量空间和集合空间来表达。
A:正确B:错误答案:正确
14、导致维数灾难的根本原因是训练集样本特征过多。
A:正确B:错误答案:错误
15、模式识别系统由模式采集，预处理与特征生成，特征降维，分类器训练构成。
A:正确B:错误答案:错误
16、在模式识别系统中，模式采集是针对具体物理样本所包含的各种信息，将其通过采集转换得到计算机能接受和处理的数据。
A:正确B:错误答案:正确
17、在模式识别系统中，预处理是通过各种滤波降噪措施降低干扰的影响，增强有用信息，生成在分类上具有意义的各种特征。
A:正确B:错误答案:正确
18、在模式识别系统中，分类器训练是分类决策规则的学习过程，由人根据样本的情况自动进行。
A:正确B:错误答案:错误
19、在模式识别系统中，分类决策是在分类器训练结束以后对已经分好类的样本按照已建立起来的分类决策规则进行分类的过程。
A:正确B:错误答案:错误
20、有监督学习是分类器从有类别标签的训练集中学习到具体的分类决策规则的学习模式。
A:正确B:错误答案:正确
21、无监督学习是使用没有类别标签的训练集进行分类学习的学习模式。
A:正确B:错误答案:正确
22、有监督学习和无监督学习的区别是一个需要从人类的经验中进行学习一个不需要。
A:正确B:错误答案:正确
23、泛化能力是指训练好的分类器对已知样本的正确分类能力。
A:正确B:错误答案:错误
24、过拟合是指为追求样本集中样本的正确分类性导致分类器泛化能力降低。
A:正确B:错误答案:正确
25、样本中能够用于识别的某个重要特性称为特征，样本转化为特征表达后的整体构成了特征空间。
A:正确B:错误答案:正确
模块3线性分类器线性判别与感知器算法单元测验1、用二分类问题的组合来确定三分类的分类决策规则时，在什么情况下是一定可分的？
A:仅有一个判别函数值大于0B:有两个判别函数值大于0C:三个判别函数值都小于0D:三个判别函数值都大于0答案:仅有一个判别函数值大于0
2、在绝对可分的情况下，以下哪种表述是正确的？
A:存在不可识别区域较多的问题B:多分类线性判别函数形式复杂C:多分类线性判别函数的意义不明确D:分类器的整体性能比较好答案:存在不可识别区域较多的问题
3、梯度法中，步长的取值可以小于或等于0吗？
A:不可以B:可以C:步长取值可以任意D:其余三种说法都不对答案:不可以
4、下列选项中关于随机梯度下降法的说法，正确的是？
A:随机梯度下降法最终收敛的点不一定是全局最优B:随机梯度下降法最终收敛的点一定是全局最优C:无论随机梯度下降法存不存在最终收敛的点，一定可以找到最优解D:无论随机梯度下降法存不存在最终收敛的点，一定不能找到最优解答案:随机梯度下降法最终收敛的点不一定是全局最优
5、为什么批量梯度下降法(BGD)寻优路径相对比较平滑？
A:批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值减小的方向B:批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值增加的方向C:批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值不变的方向D:批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值发生变化的方向答案:批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值减小的方向
6、感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值？
A:梯度下降法B:最小均方误差C:最大均方误差D:平均值法答案:梯度下降法
7、下列选项中，属于感知器的特点的是？
A:感知器具有多路输入、单路输出B:感知器没有反馈和内部状态C:感知器将输入信号加权求和与阈值比较，当信号加权和大于阈值时输出1，当信号加权和小于等于阈值时输出0D:单个感知器可以解决非线性分类问题答案:感知器具有多路输入、单路输出;感知器没有反馈和内部状态;感知器将输入信号加权求和与阈值比较，当信号加权和大于阈值时输出1，当信号加权和小于等于阈值时输出0
8、下列选项中，哪些因素会影响到感知器算法中随机梯度下降法的求解结果？
A:初始权向量设置B:学习速率C:样本处理顺序不同D:学习规则答案:初始权向量设置;学习速率;样本处理顺序不同
9、线性分类器训练的一般思路是？
A:寻找准则函数B:通过求准则函数的极小值求得最优解C:寻找分类规则D:根据分类规则进行分类答案:寻找准则函数;通过求准则函数的极小值求得最优解
10、感知器算法的两种权向量更新方式都属于随机梯度下降法。
A:正确B:错误答案:错误
11、样本到决策边界的距离正比于判别函数的值。
A:正确B:错误答案:正确
12、感知器算法可以从解区域中优中取优。
A:正确B:错误答案:错误
13、批量梯度下降法(BGD)寻优路径相对比较平滑。
A:正确B:错误答案:正确
14、为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系，可以通过变速学习速率进行训练。
A:正确B:错误答案:正确
15、在超定等式约束的条件下，线性分类器的求解仍然是一个最优化问题。
A:正确B:错误答案:正确
16、单个感知器神经元只能做二分类判别。
A:正确B:错误答案:正确
17、为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系，可以通过最优化学习速率进行训练。
A:正确B:错误答案:正确
18、感知器算法的最大缺陷是无法解决线性不可分问题。
A:正确B:错误答案:正确
19、引入松弛变量，可以将约束条件转化为等式方程组来求解。
A:正确B:错误答案:正确
20、采用最大值可分方法，需要的判别函数数量是k的平方。（假设类别数为k）
A:正确B:错误答案:错误
21、为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系，可以通过绝对修正学习速率进行训练。
A:正确B:错误答案:正确
22、为平衡感知器算法中的求解精度和速度之间的关系，可以通过固定学习速率进行训练。
A:正确B:错误答案:错误
23、在模式识别中，广义线性化是指从低维特征空间映射到高维特征空间，从而将一个非线性不可分问题映射为一个线性可分问题。
A:正确B:错误答案:正确
24、感知器算法权向量递推公式修正的符号是“+”。
A:正确B:错误答案:正确
模块3线性分类器LMSE算法与支持向量机单元测验1、①更新权向量w(k+1)；②令k=k=1，进行下一步递推，计算误差向量，直至e(k)小于等于0；③当k=0时，设定初始松弛变量b(0)的值，计算初始权向量；④更新松弛变量b(k+1)；⑤计算误差向量e(k)，H-K算法的正确排序是？
A:③⑤①④②B:②⑤①③④C:③①⑤④②D:①②③④⑤答案:③⑤①④②
2、支持向量机分类模型对误差的容忍程度与惩罚因子有什么关系？
A:惩罚因子越大，容忍度越低B:惩罚因子越大，容忍度越高C:二者之间存在联系，但是不能找到联系间存在的规律D:二者没有联系答案:惩罚因子越大，容忍度越低
3、下列选项中属于支持向量机面对的线性不可分问题的是？
A:异常点干扰和非线性分类B:异常点干扰和线性分类C:非异常点干扰和线性分类D:非异常点干扰和非线性分类答案:异常点干扰和非线性分类
4、采用____方法能够使线性分类器的学习在解区域中求得最优解。
A:最小均方误差B:最大均方误差C:平均值法D:梯度下降法答案:最小均方误差
5、分类器函数的VC维h越大，将使下列选项中的哪些数据发生变化？
A:置信风险越大B:结构风险越大C:分类器泛化能力越差D:经验风险越大答案:置信风险越大;结构风险越大;分类器泛化能力越差
6、利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，存在哪些问题？
A:不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题B:如何找到合适的映射函数φC:增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决D:能够确定映射到的高维空间的维度E:能够找到合适的映射函数φF:增加计算量时可以避免出现维数灾难答案:不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题;如何找到合适的映射函数φ;增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决
7、Mercer定理是当存在一个函数对样本集中所有样本间的函数值构成的矩阵是正定的。
A:正确B:错误答案:错误
8、损失函数是模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的差值。
A:正确B:错误答案:正确
9、H-K算法的出发点不是以均方误差为准则函数的LMSE算法。
A:正确B:错误答案:错误
10、H-K算法是LMSE中一种比较优异的算法。
A:正确B:错误答案:正确
11、分类间隔由所有训练集样本决定。
A:正确B:错误答案:错误
12、SVM的优点是不需要大量的样本且具有较强的泛化能力。
A:正确B:错误答案:正确
13、支持向量机只能处理线性可分类的模式识别问题。
A:正确B:错误答案:错误
14、结构风险指训练好的分类器错分样本占有的比例，经验风险指训练好的分类器面对未知样本时分类错误的概率。
A:正确B:错误答案:错误
15、线性支持向量机是把具有最大分类间隔的最优线性判别函数的求解转化为求解最小权向量的二次规划问题。
A:正确B:错误答案:正确
16、代价函数是对于单个样本的模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的误差。
A:正确B:错误答案:错误
17、损失函数是样本整体的损失函数的期望。
A:正确B:错误答案:错误
18、代价函数和损失函数之间没有联系。
A:正确B:错误答案:错误
19、在相同维度的特征空间中，分类器函数形式的阶次越低，其VC维也越小，在样本集数量有限的情况下，训练好的分类器结构风险也越小，泛化能力越强。
A:正确B:错误答案:正确
20、使用核函数可以在低维空间中直接计算某一些高维空间中的向量内积。
A:正确B:错误答案:正确
模块4贝叶斯分类器贝叶斯分类器单元测验1、以下关于贝叶斯分类的特点的说法中错误的是？
A:先验概率是未知的B:分类决策不存在错误率C:先验概率是已知的D:以新获得的信息对先验概率进行修正E:分类决策存在错误率答案:先验概率是未知的;分类决策不存在错误率
2、事件A（结果A）出现后，各不相容的条件Bi存在的概率称为____。
A:后验概率B:先验概率C:类条件概率D:全概率答案:后验概率
3、贝叶斯分类器一定需要知道准确的先验概率吗？
A:不需要，因为新的信息会逐步修正先验概率B:需要，因为后验概率计算需要使用先验概率C:不需要，因为后验概率的计算与先验概率无关D:其余3种说法都不对答案:不需要，因为新的信息会逐步修正先验概率
4、在不知道类条件概率分布的情况下，要进行错误率最小的分类决策，应当依据？
A:先验概率B:后验概率C:特征值大小D:类条件概率答案:先验概率
5、对于需要考虑分类决策带来的损失的模式识别问题，应当使用____。
A:最小风险贝叶斯分类B:最小错误率贝叶斯分类C:朴素贝叶斯分类D:半朴素贝叶斯分类答案:最小风险贝叶斯分类
6、极大似然估计中，使用对数似然函数是为了____。
A:便于似然函数求导B:将求极大值问题转化为求极小值问题C:提高似然函数灵敏度D:便于似然函数求和答案:便于似然函数求导
7、最近邻方法属于____。
A:非参数化方法B:参数化方法C:结构聚类算法D:句法模式识别答案:非参数化方法
8、同一个训练集，最近邻分类的错误率不会低于____的错误率。
A:最小错误率贝叶斯分类B:最小风险贝叶斯分类C:支持向量机D:感知器分类答案:最小错误率贝叶斯分类
9、下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？
A:先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正B:分类决策存在错误率C:先验概率未知，以新获得的信息对先验概率进行修正D:分类决策不存在错误率答案:先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正;分类决策存在错误率
10、下列说法中正确的是？
A:k近邻分类器存在计算量过大和存储量过大两大缺陷B:贝叶斯公式表示了如何得到逆概率推理的结果C:确定性统计分类和随机性统计分类的一个重要区别是不同类样本的分布区域是否相交D:当分类器分类错误情形多，不易求取时，也可以先求分类器的分类正确率，再用1减去分类正确率求得分类错误率答案:k近邻分类器存在计算量过大和存储量过大两大缺陷;贝叶斯公式表示了如何得到逆概率推理的结果;确定性统计分类和随机性统计分类的一个重要区别是不同类样本的分布区域是否相交;当分类器分类错误情形多，不易求取时，也可以先求分类器的分类正确率，再用1减去分类正确率求得分类错误率
11、以下哪些是K近邻分类器的优化算法？
A:快速K近邻算法B:压缩近邻法C:最近邻算法D:K近邻算法答案:快速K近邻算法;压缩近邻法
12、以下哪些预测问题可以用贝叶斯分类器来处理？
A:天气预报B:股票预测C:彩票号码预测D:分子运动方向预测答案:天气预报;股票预测
13、贝叶斯分类器的训练，就是从样本集数据中估计出____。
A:先验概率B:类条件概率C:后验概率D:全概率答案:先验概率;类条件概率
14、当样本的类条件概率是正态分布且各类同分布的情况下，最小错误率贝叶斯分类器是线性分类器。
A:正确B:错误答案:正确
15、当最小错误率贝叶斯分类的错误率最小时，最大后验概率的正确率为最大。
A:正确B:错误答案:正确
16、采用贝叶斯分类原理得到的分类结果是完全正确的。
A:正确B:错误答案:错误
17、K近邻分类器错误率的下界是最小错误率贝叶斯分类器的错误率。
A:正确B:错误答案:正确
18、贝叶斯分类器是一类典型的参数化模式识别方法。
A:正确B:错误答案:正确
19、最近邻分类器的错误率比最小错误率贝叶斯分类器的错误率低。
A:正确B:错误答案:错误
20、极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。
A:正确B:错误答案:正确
21、快速k近邻算法和压缩近邻法改进了k近邻算法存在的计算量过大和存储量过大两个问题。
A:正确B:错误答案:正确
22、非参数估计是在知道或者假设类条件概率密度的分布形式的基础上，直接用样本集中所包含的信息来估计样本的概率分布情况。
A:正确B:错误答案:错误
23、贝叶斯分类主要应用于处理确定统计分类。
A:正确B:错误答案:错误
24、最小错误率贝叶斯分类器是将样本划分到后验概率最大的类别中。
A:正确B:错误答案:正确
25、最小错误率贝叶斯分类器的分类决策规则确定了分类决策的边界。
A:正确B:错误答案:正确
26、多元正态概率分布下的最小错误率贝叶斯决策的决策面方程是gi（x）-gj（x）=0。
A:正确B:错误答案:正确
27、类条件概率可以通过参数估计和非参数估计进行估计。
A:正确B:错误答案:正确
28、类条件概率的估计中采用参数估计常用的方法是极大似然估计和贝叶斯估计。
A:正确B:错误答案:正确
29、极大似然估计是把待估计的参数看作不确定的未知量，根据训练样本集的数据求取该未知参数的最优估计值。
A:正确B:错误答案:错误
30、贝叶斯估计是把待估计的参数看作具有某种分布形式的随机变量，通过对第i类学习样本xi的观察，使概率密度分布P(xi|θ)转化为后验概率P(θ|xi)，获得参数分布的概率密度函数，再通过求取其数学期望获得参数估计值。
A:正确B:错误答案:正确
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