大工19秋《人工智能》在线作业123答案

大工19秋《人工智能》在线作业1题目

大工19秋《人工智能》在线作业1
试卷总分:100  得分:100
一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)
1.人工智能作为一门学科，诞生于（）年。
A.1999
B.1966
C.1963
D.1956
 
2.被称为人工智能之父的是（）。
A.约翰麦卡锡
B.比尔盖茨
C.图灵
D.乔布斯
 
3.目前人工智能的主要研究学派是（）。
A.连接主义
B.行为主义
C.符号主义
D.以上都对
 
4.按知识的作用可把知识划分为（）知识。
A.过程性
B.描述性
C.判断性
D.以上都对
 
5.定义谓词如下：COMPUTER(x)：x是计算机系的学生；LIKE(x, y)：x喜欢y。张晓辉是一名计算机系的学生，他喜欢编程序。用谓词公式表示为（）。
A.以上都不对
B.COMPUTER(zhangxh)or LIKE(zhangxh, programming)
C.COMPUTER(zhangxh)∧LIKE(zhangxh, programming)
D.COMPUTER(programming)∧LIKE( programming, programming)
 
6.定义谓词如下：HIGHER(x, y)：x比y长得高，定义公式father（x）：x的父亲。李晓鹏比他父亲长得高。用谓词公式表示为（）。
A.以上都不对
B.father(lixp)
C.HIGHER(lixp, father(lixp))
D.HIGHER(father(lixp)，lixp )
 
7.定义谓词如下：boy(x):x是男孩，girl(x):x是女孩，high(x,y):x比y高。用谓词逻辑表示下列知识，如果马良是男孩，张红是女孩，则马良比张红长得高。（）
A.high(mal,zhangh)→(boy(mal)∧girl(zhangh))
B.girl(zhangh)→high(mal,zhangh)
C.boy(mal)→high(mal,zhangh)
D.(boy(mal)∧girl(zhangh))→high(mal,zhangh)
 
8.一阶谓词逻辑表示法的优点是（）。
A.通用性
B.自然性
C.以上都对
D.严密性
 
9.产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、（）、推理机。
A.综合数据库
B.冲突检测区
C.以上都不对
D.临界区
 
10.语义网络中，如果天晴小明骑自行车上学，代表（）关系。
A.组成
B.相近
C.因果
D.包含
 
二、判断题 (共 10 道试题,共 50 分)
11.现代人工智能，一般认为起源于英国的达特茅斯会议。
 
12.人工智能（AI）是一门正在发展中的综合性前沿学科，它由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来。
 
13.谓词逻辑表示分为命题逻辑和谓词逻辑两种。
 
14.“今天下雨”这句话不是一个命题。
 
15.不能分解成更简单的陈述语句，称为复合命题。
 
16.命题逻辑就是研究命题和命题之间关系的符号逻辑系统。
 
17.如果一个命题标识符表示确定的命题，就称为命题常量。
 
18.谓词P中的所有个体都是个体常量、变元或函数，则该谓词P为二阶谓词。
 
19.规则库就是用于描述某领域内的知识的产生式集合，是某领域知识（规则）的存储器，其中的规则是以产生式形式表示的。
 
20.规则库是专家系统的核心。

大工19秋《人工智能》在线作业2
试卷总分:100  得分:100
一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)
1.从推出新判断的途径来分，推理分为演绎推理、归纳推理、（）推理。
A.默认
B.确定性
C.启发
D.不确定
 
2.表达式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（）。
A.以上都不对
B.G为非永真
C.G为真
D.G为假
 
3.鲁滨逊归结原理可以分为命题逻辑归结原理和（）归结原理。
A.限制逻辑
B.谓词逻辑
C.线性输入
D.删除逻辑
 
4.主观Bayes推理中，规定充分性度量应（）。
A.小于等于0
B.小于0
C.大于等于0
D.大于0
 
5.主观Bayes推理中，规定必要性度量应（）。
A.小于等于0
B.小于0
C.大于等于0
D.大于0
 
6.主观Bayes推理中，规则E→H,其LS=LN=1,这意味着（）。
A.以上都不对
B.E支持H
C.E对H没有影响
D.E不支持H
 
7.MYCIN系统中规定，由证据E得到假设H的可信度的取值为（）。
A.小于0
B.大于等于-1且小于等于1
C.大于2
D.大于0
 
8.MYCIN系统中规定，由证据E得到假设H的可信度等于0，则代表（）。
A.证据对H没有影响
B.证据可信
C.证据不可信
D.以上都不对
 
9.已知IF E1 THEN H1(0.8),CF(E1)=1,则CF(H1)=（）。
A.0.8
B.0.5
C.1
D.0
 
10.已知IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1(0.8),CF(E4)=0.5,CF(E5)=0.6,CF(E6)=0.8,则CF(E1)=（）。
A.0.5
B.0.4
C.0.3
D.0.2
 
二、判断题 (共 10 道试题,共 50 分)
11.最常见的不确定性是随机性。
 
12.知识的不确定性，还来自知识的不完备性、不协调性和非恒常性。
 
13.知识的不完备性是指知识内在的矛盾，可以依次为冗余、干扰、冲突等。
 
14.推理是运用知识求解问题的过程，是证据和规则相结合得出结论的过程。由于知识的不确定性，导致了所产生的结论的不确定性。
 
15.在专家系统中的“不确定性” 一般分为两类：知识的不确定性,证据的不确定性。
 
16.证据的不确定性通常也是一个数值表示，它代表相应证据的不确定性程度，称之为动态强度。
 
17.演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。
 
18.完全归纳推理，在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象，就得出了关于该事物的结论。
 
19.演绎推理是将已有事实揭露出来，同时它可以增殖新知识。
 
20.非单调推理,在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使得推理退回到前面的某一步，重新开始。

大工19秋《人工智能》在线作业3
试卷总分:100  得分:100
一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)
1.建立实用的专家系统，（）是该系统的质量关键。
A.程序
B.知识库建造
C.推理方法
D.建立数据库
 
2.使用遗传算法求解问题的基本操作是（）。
A.逻辑运算
B.选择、交叉、变异
C.算数运算
D.矩阵运算
 
3.按用途分类，专家系统可分为：诊断型、（）、预测型等。
A.解释型
B.编译型
C.正负型
D.以上都不对
 
4.知识库中的知识代表（）。
A.领域知识
B.元知识
C.以上都对
D.专家知识
 
5.知识获取大体有三种途径：（）、半自动获取和全自动获取。
A.计算机识别
B.纸张获取
C.人工获取
D.书本获取
 
6.神经网络的学习方法主要有监督学习、非监督学习、（）。
A.是非学习
B.循环学习
C.再励学习
D.专家学习
 
7.进化算法包括（）、进化规划、进化策略及遗传编程。
A.遗传算法
B.深度搜索算法
C.广度搜索算法
D.B树算法
 
8.Genetic Algorithms是指（）。
A.遗传算法
B.通用算法
C.搜索算法
D.子树算法
 
9.遗传算法中，染色体对应（）。
A.纸张记录的文字
B.生物的遗传载体
C.数据数组
D.存储器
 
10.在实际计算时，需要了解遗传算法的进展情况，监视算法的变化趋势，可以采用（）。
A.离线比较法
B.当前最好法
C.在线比较法
D.以上都对
 
二、判断题 (共 10 道试题,共 50 分)
11.专家系统突破了时间和空间的限制，程序可永久保存并可复制。专家系统能进行有效推理。
 
12.按输出结果分类，专家系统可分为分析型和设计型。
 
13.按照知识表示形式分类，专家系统可分为精确推理型、不精确推理型、符号推理型。
 
14.专家系统不能设计成网络结构，如“客户机/服务器”(Client/Server)结构。
 
15.知识库设计主要是设计知识库的结构，即知识的组织形式。
 
16.NN从计算模型的角度本质上可以理解为函数逼近，可以应用到众多领域。
 
17.进化算法每一代运算都是针对一组个体同时进行，而不是只对单个个体。
 
18.在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为一个参数列表，叫做染色体或者基因串。
 
19.群体中适应度值大的个体被选择的概率低。
 
20.遗传算法是一个随机搜索算法，适用于数值求解具有多参数、多变量、多目标等复杂的最优化问题。