人工智能吴飞版课后答案
人工智能吴飞版课后答案 附加题 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 什么是子句？什么是子句集？请写出谓词公式子句集的步骤。 解：子句就是由一些文字组成的析取式。由子句构成的集合称为子句集。 步骤：（1）消去谓词公式中的蕴涵和双条件符号，以(A(B代替A(B，以(A(B)(((A((B)替换A(B。 （2）减少不定符号的辖域，使不定符号最多只作用到一个谓词上。 （3）重新命名变元名，使所有的变元的名字均不同，并且自由变元及约束变元亦不同。 （4）消去存在量词。 （5）把全称量词全部移到公式的左边，并使每个量词的辖域包括这个量词后面公式的整个部分。 （6）母式化为合取范式，建立起与其对应的子句集。 2-2用谓词表示法求解修道士和野人问题。在河的北岸有三个修道士、三个野人和一条船，修道士们想用这条船将所有的人都运过河去，但要受到以下条件限制： (1)修道士和野人都会划船，但船一次只能装运两个人。 (2)在任何岸边，野人数不能超过修道士，否则修道士会被野人吃掉。人工智能导论王万良课后题答案合集
测试答案选择题答案1、⼈类智能的特征包括（ ）。感知能⼒、记忆与思维能⼒、学习能、⾏为能⼒2、⼈⼯智能中通常把（ ）作为衡量机器智能的准则。图灵测试3、⼈⼯智能研究的基本内容包括（ ）。 机器⾏为、机器感知、机器思维、机器学习4、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。模拟、延伸和扩展⼈的智能5、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（ )函数6、（ ）表⽰“每个⼈都有喜欢的⼈”。VE7、R(x, y) 中的 x 是约束变元。8、⼀阶谓词逻辑表⽰的优点是（ ）⾃然性、精准性、严密性、易实现9、下列（ ）是谓词公式。P(x) ⾮P(x) P(x)Q(x)10、不适合⽤产⽣式表⽰法表⽰的知识是（ ） 具有结构关系的知识11、下列不是框架表⽰法特点的是（ ） 模块性12、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（ ） 13、在可信度⽅法中，若证据A的可信度CF（F）=0, 这意味：（ ） 对证据A⼀⽆所知14、在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表⽰（ ） A为假15、不确定推理中，除了需要解决推理⽅法、推理⽅向、控制策略外，还需解决（ ）不确定的表⽰与度量、不确定性的传递算法、结论不确定性的合、组合证据不确定性的算法16、若模糊推理结果为根据最⼤⾪属度平均法，模糊决策的结果为（ ） -1.5没布置的1、如果问题存在解，则下⾯⼏种搜索算法中，（ ）必然可以得到问题的解。 宽度优先搜索2、如果问题存在最优解，则下⾯⼏种搜索算法中，（ ）可以认为是“智能程度相对⽐较⾼”的算法。 启发式搜索3、在启发式图搜索策略中，下⾯描述正确的是（ ） closed表⽤于存放已扩展过的节点。4、在估价函数中，对于g(x)和h(x) 下⾯描述正确的是（ ）5、在估价函数中，对于g(x)和h(x) 下⾯描述正确的是（ ） g(x)是从初始节点到节点x的实际代价h(x)是从节点x到⽬标节点的最优路径的估计代价6、关于蚁群算法的参数，下⾯叙述错误的是（ ） 信息素启发因⼦越⼤，蚂蚁选择以前⾛过的路径的可能性越⼤，蚁群的搜索过程越不易陷⼊局部最优。信息素启发因⼦越⼩，蚁群搜索的随机性越⼩。7、对于信息素挥发度，下⾯叙述正确的是（ ） 信息素挥发度直接关系到蚁群算法的全局搜索能⼒及其收敛速度。通过减⼩信息素挥发度可以提⾼算法随机性能和全局搜索能⼒。 信息素挥发度减⼩时，算法的收敛速度也会降低。8、专家系统与计算机程序的区别是（ ）专家系统研究的是符号表⽰的知识⽽不是数值数据为研究对象专家系统的控制结构与知识是分离 专家系统采⽤启发式搜索⽅法⽽不是普通的算法9、专家系统的基本结构除了⼈机界⾯、解释模块，还有（ ） 知识库、推理机、知识库管理系统、动态数据库智能体系1、以下不属于智能体的体系结构的是( ) ⾃动式体系结构2、智能体的特性包括( ) 反应性、社会性、主动性、⾃主性期末1、在蚁群算法中，蚁群的信息素浓度更新有3中不同模型，其中利⽤全局信息更新的模型是（ ） 蚂蚁圈系统人工智能导论第5版答案合集
人工智能导论第四版答案 1.作为计算机科学的一个分支，人工智能的英文缩写是( )。AI 2.人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门交叉科学，它涉及( D)。 A.自然科学 B.社会科学 C.技术科学 D.A、B和C 3.人工智能定义中的“智能”，涉及到诸如(A）等问题。 A.B、C和D B.意识 C.自我 D.思维 4.下列关于人工智能的说法不正确的是( C )。 A.人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。 B.人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。 C.自1946年以来，人工智能学科经过多年的发展，已经趋于成熟，得到充分应用。 D.人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，甚至也可能超过人的智能。 5.人工智能经常被称为世界三大尖端技术之一，下列说法中错误的是(B )。 A.空间技术、能源技术、人工智能 B.管理技术、工程技术、人工智能 C.基因工程、纳米科学、人工智能 D.人工智能已成为一个独立的学科分支，无论在理论和实践上都已自成系统 6.人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系。从思维观点看，人工智能不包括( A )。 A.直觉思维 B.逻辑思维 C.形象思维 D.灵感思维 7.强人工智能强调人工智能的完整性，下列(C)不属于强人工智能。 A.(类人)机器的思考和推理就像人的思维一样 B.(非类人)机器产生了和人完全不一样的知觉和意识 C.看起来像是智能的，其实并不真正拥有智能，也不会有自主意识 D.有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器 8.被誉为“人工智能之父”的科学大师是(D )。 A.爱因斯坦 B.冯·诺依曼 C.钱学森 D.图灵 9.电子计算机的出现使信息存储和处理的各个方面都发生了革命。下列说法中不正确的是( C)。 A.计算机是用于操纵信息的设备 B.计算机在可改变的程序的控制下运行 C.人工智能技术是后计算机时代的先进工具 D.计算机这个用电子方式处理数据的发明，为实现人工智能提供了一种媒介 10.Wiener 从理论上指出，所有的智能活动都是(A)机制的结果，而这一机制是有可能用机器模拟的。这项发现对早期AI的发展影响很大。 A.反馈 B.分解 C.抽象 D.综合人工智能导论丁世飞第三版期末考试复习大纲
谓词逻辑与谓词公式表示知识➊有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的既喜欢梅花又喜欢菊花。(∃x)(Human(x)∧Like(x,Club(x)))(∃x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x)))(∃x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧Like(x,Mum(x)))egin{aligned}&(existsx)(Human(x)landLike(x,Club(x)))\&(existsx)(Human(x)landLike(x,Mum(x)))\&(existsx)(Human(x)landLike(x,Club(x))landLike(x,Mum(x)))end{aligned}(∃x)(Human(x)∧Like(x,Club(x)))(∃x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x)))(∃x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧Like(x,Mum(x)))➋他每天下午都去玩足球。(∀x)(Day(x)→PlayFootball(Ta))(forallx)(Day(x) ightarrowPlayFootball(Ta))(∀x)(Day(x)→PlayFootball(Ta))➌兰州市的夏天既干燥又炎热。Dry(Summer(Lanzhou))∧Hot(Summer(Lanzhou))Dry(Summer(Lanzhou))landHot(Summer(Lanzhou))Dry(Summer(Lanzhou))∧Hot(Summer(Lanzhou))➍所有人都有饭吃。(∀x)(Human(x)→Eat(x))(forallx)(Human(x) ightarrowEat(x))(∀x)(Human(x)→Eat(x))➎喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。(∀x)((Human(x)∧Like(x,basketball)→Like(x,volleyball)))(forallx)((Human(x)landLike(x,basketball) ightarrowLike(x,volleyball)))(∀x)((Human(x)∧Like(x,basketball)→Like(x,volleyball)))➏要想出国留学，必须通过外语考试。Abroad(x)→Test(x)Abroad(x) ightarrowTest(x)Abroad(x)→Test(x)➐每个学生都要参加考试。(∀x)(Student(x)→Text(x))(forallx)(Student(x) ightarrowText(x))(∀x)(Student(x)→Text(x))➑任何整数或是正的或是负的。(∀x)(Integer(x)→PositiveNum(x)∨NegativeNum(x))(forallx)(Integer(x) ightarrowPositiveNum(x)veeNegativeNum(x))(∀x)(Integer(x)→PositiveNum(x)∨NegativeNum(x))➒谁要是游戏人生，他就一事无成；谁不能主宰自己，他就是一个奴隶。（歌德）定义谓词如下：Human(x):x是人GameLife:x游戏人生Nothing(x):x一事无成Slave(x):x是奴隶Dominate(x,y):x主宰yegin{aligned}&Human(x):x是人\&GameLife:x游戏人生\&Nothing(x):x一事无成\&Slave(x):x是奴隶\&Dominate(x,y):x主宰yend{aligned}Human(x):x是人GameLife:x游戏人生Nothing(x):x一事无成Slave(x):x是奴隶Dominate(x,y):x主宰y则语句可以表达为：(∀x)(Human(x)∧GameLife(x)→Nothing(x))∧(∀x)(¬Dominate(x,y)→Slave(x))(forallx)(Human(x)landGameLife(x) ightarrowNothing(x))land(forallx)( egDominate(x,y) ightarrowSlave(x))(∀x)(Human(x)∧GameLife(x)→Nothing(x))∧(∀x)(¬Dominate(x,y)→Slave(x))。➓一个数既是偶数又是质数，当且仅当该数为2定义谓词如下：Even(x):x是偶数Prime(x):x是质数egin{aligned}&Even(x):x是偶数\&Prime(x):x是质数\end{aligned}Even(x):x是偶数Prime(x):x是质数则语句可以表达为：(∀x)(Even(x)∧Prime(x)↔x=2(forallx)(Even(x)landPrime(x)leftrightarrowx=2(∀x)(Even(x)∧Prime(x)↔x=2。⓫不是每个计算机系的学生都喜欢编程定义谓词如下：StudentC(x):x是计算机系学生Like(x,y):x喜欢yegin{aligned}&StudentC(x):x是计算机系学生\&Like(x,y):x喜欢y\end{aligned}StudentC(x):x是计算机系学生Like(x,y):x喜欢y则语句可以表达为：¬(∃x)StudentC(x)→Like(x,programming) eg(existsx)StudentC(x) ightarrowLike(x,programming)¬(∃x)StudentC(x)→Like(x,programming)。⓬有的无理数大于有的有理数定义谓词如下：Irrational(x):x是无理数Rational(y):y是有理数L(x,y):x大于yegin{aligned}&Irrational(x):x是无理数\&Rational(y):y是有理数\&L(x,y):x大于yend{aligned}Irrational(x):x是无理数Rational(y):y是有理数L(x,y):x大于y则语句可以表达为：(∃x)(Irrational(x)∧(∃y)(Rational(y)∧L(x,y)))(existsx)(Irrational(x)land(existsy)(Rational(y)landL(x,y)))(∃x)(Irrational(x)∧(∃y)(Rational(y)∧L(x,y)))或(∃x∃y)(Irrational(x)∧Rational(y)∧L(x,y))(existsxexistsy)(Irrational(x)landRational(y)landL(x,y))(∃x∃y)(Irrational(x)∧Rational(y)∧L(x,y))。
产生式表示法的基本结构和优缺点一组产生式可以放在一起，相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以获得问题的解决，这样的系统称为产生式系统。产生式系统一般由3个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。他们之间的关系如图所示：
产生式表示法的优点：➊清晰性：产生式表示法的格式固定、形式简单，规则（知识单位）之间相互独立，没有直接关系，使知识库的建立较为容易，处理较为简单。➋模块性：知识库与推理机是分离的，这种结构给知识库的修改带来方便，不需要修改程序，对系统的推理路径也容易做出解释。➌自然性：产生式表示法用“如果…则…”的形式表示知识，符合人类的思维习惯直观自然便于推理。
产生式表示法的缺点：➊难以扩展：尽管规则形式上相互独立，但实际问题中往往彼此是相关的。这样当知识库不断扩大时，要保证新的规则与已有的规则没有矛盾就会越来越困难，知识库的一致性越来越难以实现。➋规则选择效率较低：在推理过程中，每步都要与规则库中的规则做匹配检查。如果规则库中的规则数量很大，那么显然效率会降低。
框架表示法