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1、 .基于规则的专家系统1. 基于规则的专家系统有5个部分组成：知识库、数据库、推理引擎、_和用户界面A. 解释设备B. 外部接口C. 开发者接口D. 调试工具2. 前向（正向）推理是数据驱动的。推理从已知的数据开始，依次执行每条可执行的规则，规则所产生的新的事实被加入到数据库中，直到没有规则可以被执行为止。请根据以下的数据库和知识库推出有哪些元素被加入到数据库中A. N X Y ZB. L X Y ZC. N L X ZD. L N X Y3. 关于专家系统，以下说法错误的是A. 允许不精确的推理，但不能处理不完整、不确定和模糊的数据B. 当数据不完账或模糊时，有可能会出错C. 当需要新知识时
2、，很容易实现调整。D. 提供知识与处理过程明确分离的机制4. 对于规则的专家系统的缺点，下列说法错误的是A. 规则之间的关系不明确B. 低效的搜索策略C. 没有学习能力D. 没有统一的结构5. 对于规则的专家系统的优点，下列说法正确的是A. 规则之间的关系透明B. 高效的搜索策略C. 处理不完整、不确定的知识D. 具备学习能力基于规则的专家系统中的不确定性管理6. 专家系统中不确定性知识的来源一般分为4种：弱暗示、_、未知数据，以及合并不同专家观点时的困难A. 不完整的信息B. 不一致的信息C. 不确定的信息D. 不精确的语言7. 有一同学，考试成绩数学不及格的概率是0.15，语文不及格的概率
3、是0.05，两者都不及格的概率为0.03，在一次考试中，已知他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？A. 0.2B. 0.25C. 0.4D. 0.68. 掷三枚骰子，事件A为出现的点数之和等于5的概率为A. 1/18B. 1/36C. 1/72D. 1/1089. 下列哪个符合著名的贝叶斯公式A. P(Ai/B) = P(Ai) x P(B/Ai) /(P(Aj) x P(B/Aj)B. P(Ai/B) = P(Ai) x P(Ai/B) /(P(Aj) x P(B/Aj)C. P(Ai/B) = P(B) x P(B/Ai) /(P(Aj) x P(B/Aj)D. P(Ai/B) =
4、P(Ai) x P(B/Ai) /(P(Bj) x P(B/Bj)10. 以下说法错误的是A. 要想使用贝叶斯方法，论据间不一定满足条件独立B. 确信因子理论是贝叶斯方法的常用替代方法C. 当概率未知或不易获得时，会使用确信因子D. 确信因子理论为专家系统中的不确定性管理提供了一个判断方法模糊专家系统11. 模糊或多值逻辑是波兰的逻辑学家和哲学家_引入的A. Lotfi ZadehB. Max BlackC. Jan LukasiewiczD. Max Vagueness12. 关于模糊专家系统，下列说法错误的A. 模糊逻辑能反应人类是怎么样思考的，它尝试模拟人类的预感、决策制定和常识B. 模
5、糊依赖模糊集理论，模糊逻辑只是该理论的一小部分C. 模糊集可以简单地定义为具有明确边界的集合D. 模糊集提供跨越边界时平稳过渡的能力13. 对于模糊集的操作，下列写法错误的是A. 结合性 A U (b U C) = (A U B) U CB. 幂等性 A U A = A , A A = AC. 恒等性 A U X = X , A X = AD. 德摩根定律 (A U B) = A U B14. 下列说法错误的是A. 模糊规则用来获取人类的知识B. 建立模糊系统是一个迭代的过程C. 调试是在建立模糊系统中最单调和费力的过程D. 和二值的布尔逻辑一样，模糊逻辑是二值的15. 常用的模糊判决方法不包
6、括A. 重心法B. 二分法C. 最大隶属度法D. 系数加权平均法人工神经网络16. 为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是_A. 专家系统B. 人工神经网络C. 模式识别D. 智能代理17. 对于人工神经网络，下列说法错误的是A. 机器学习涉及适应性机制，使得计算机能够从经验、实例、类比中学习。B. 人工神经网络有一些非常复杂并高度互联的，被称作神经元的处理器组成，这和人脑中的生物神经元类似。C. 多层神经网络的学习过程和感知器是一样的D. Hopfield网络训练算法有两个基本的阶段：存储和检索18. 人工神经网络的字母简称为A.
7、 ANCB. BAMC. ANND. CNN19. 神经网络的局限性不包括A. 没有办法进行特征学习B. 比较容易过拟合C. 训练速度比较慢D. 较弱的容错能力20. 神经网络的特征不包括A. 较强的学习能力B. 大规模、自组织、自适应的非线性动力系统C. 能较好的模拟人的形象思维D. 训练速度较快进化计算21. 遗传之父是A. 孟德尔B. 约翰霍兰德C. 安阿伯D. 戈德堡22. 关于进化计算，下列说法错误的是A. 以自然选择和遗传的计算模型为基础的，获取人工智能的方法，称作进化计算。B. 遗传算法的工作原理是，发现和重组好的图式即候选方案中好的组件C. 进化策略并不是纯粹的数值优化过程，它
8、和蒙特卡洛的搜索方法类似D. 遗传编程是进化计算领域的最新发展成果23. 关于遗传算法的思想，以下选项正确的是种群中的交叉繁殖种群中个体的选择种群中个体的变异A. B. C. D. 24. 关于遗传算法和进化策略，下列说法错误的是A. 遗传算法同时使用交叉和突变操作B. 进化策略仅使用交叉操作C. 进化策略不需要用编码的形式来表示问题D. 进化策略使用纯粹的数值优化计算25. 在使用遗传编程来解决问题之前，必须先执行5个预备步骤：选择基本函数集确定控制运行的参数定义适应性函数确定终端集合选择指定运行结果的方法A. B. C. D. 26. 假设要寻找函数（15x-x2）在x的范围为015时的最
9、大值。染色体用4个基因构建，一下染色体串适应性最强的应该是A. 1100B. 0100C. 0111D. 1001数据挖掘与知识发现27. 数据挖掘的过程包括了5个数据转换的步骤：_,_,_,_,最后解释结果数据转换数据选择数据挖掘数据融合和数据清理A. B. C. D. 28. 数据挖掘不是一个单一的方法，而是不同工具和技术的异构组合。这些工具和技术不包括A. 查询工具B. 统计方法和数据可视化工具C. 神经网络和神经-模糊系统D. 主成分分析29. 关于数据发掘，下列说法错误的是A. 数据挖掘的成功经常依赖于数据挖掘工具的选择B. 虽然数据可视化具有很明显的吸引力，高维数据上的图形挖掘却不
10、能够很轻易地完成C. 主成分分析能在不明显丢失信息的情况下降低数据维度D. 数据挖掘就是从处理过后的数据中进行知识提取30. 关于k-means算法的优点，不正确的是A. 是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速。B. 对处理大数据集，该算法是相对可伸缩和高效率的。C. 它对于“躁声”和孤立点数据并不敏感D. 它的复杂度是0 (n k t ) , 其中, n 是所有对象的数目, k 是簇的数目, t 是迭代的次数。31. 会堂有20排，每排有20个座位，甲告诉消息A，此人在第十排，则P(A)=?,I(A)=?A. 1/20 , -ln20B. 1/20 , ln20C. 1/10 , -ln2
11、0D. 1/10 , ln2032. 关于信息量，下列说法错误的是A. 信息论的创始人为ShannonB. 信息量是事件发生概率的不连续函数C. 信息量是有限值D. 如果事件A和事件B的发生是相互独立的，则获知事件A和事件B将同时发生的信息量是单独获知两事件发生的信息量之和。概述、混合智能系统、ppt中其他知识点33. AI的英文缩写是A. Automatic Intelligence B. Artificial IntelligenceC. Automatice InformationD. Artificial Information34. 1997年卡斯帕罗夫再次与经过改进的“_”对垒，结
12、果以2.53.5的比分败北。A. IBMB. 深思C. 阿尔法狗D. 深蓝35. 被誉为国籍“人工智能之父”的是_A. 图灵B. 冯诺依曼C. 雨果德加里斯D. 尼尔逊36. 自适应神经-模糊推理系统（ANFIS）可以表达成包括6个层的神经网络，但不包括A. 归一化层B. 去模糊化层C. 总结层D. 输出层37. 2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，AlphaGo与排名世界第一的世界围棋冠军_对战，以3比0的总分获胜。A. 李世石B. 时越C. 柯洁D. 唐韦星38. 关于模糊专家系统，下列说法错误的是A. 模糊逻辑并不是说逻辑本身是模糊的，而是指用于描述模糊的逻辑B. 模糊集很难校正含糊的
13、知识。C. 模糊逻辑的基本思想是任何事情都允许有一定的程度D. 温度、高、速度、距离和美丽所有这些都可以在某个范围内浮动39. 知识特性并不包括A. 相对正确性B. 完备性C. 不确定性D. 模糊性40. 关于信息熵，下列说法错误的是A. 变量的不确定性越大，熵也就越大B. 一个系统越是有序，信息熵就越高C. 信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量D. 信息熵是对信息源整体不确定性的度量欢迎您的光临，word文档下载后可以修改编辑。双击可以删除页眉页脚。谢谢！单纯的课本内容，并不能满足学生的需要，通过补充，达到内容的完善 教育之通病是教用脑的人不用手，不教用手的人用脑，所以一无所能。教育革命的对策是手脑联盟，结果是手与脑的力量都可以大到不可思议。范文.
