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1、浙江工业大学2009/2010学年第一学期期终试卷人工智能及其应用 A卷一、单选题（本题共8小题，每题2分，共16分）1. 在谓词公式中，连接词的优先级别从高到低排列是（ ）。A， ， ， B ，C， ， ， D， ， ， ，2. 在语义网络中，用（ ）来标明类与子类之间的关系。A实例联系 B. 泛化联系 C. 聚集联系 D. 属性联系 3. 谓词公式G在海伯伦域上是不可满足的，则该公式在个体变量域D上是（ ）。A可满足的 B. 不可满足的 C. 无法确定4. 假设 S是不可满足的，则（ ） 一个归结推理规则的从S 到空子句的推理过程。A存在 B. 不存在 C. 无法确定5. 在主观Bayes
2、方法中，几率O(x)的取值范围为（ ）。A-1, 1 B0, 1 C-1, ） D0, ）6. 在可信度方法中，CF（H，E）的取值为（ ）时，前提E为真不支持结论H为真。A1 B. 0 C. 07. 在深度优先搜索策略中，open表是（ ）的数据结构。A先进先出 B. 先进后出 C.根据估价函数值重排8. 归纳推理是（ ）的推理。A从一般到个别 B从个别到一般 C从个别到个别 二、多选题（本题共5小题，每题2分，共10分）1. 人工智能研究的三大学派是( )。A. 符号主义 B.进化主义 C.任知主义 D.连接主义2. 对于框架表示法，下面叙述正确的是（ ）。A框架中，一个槽用于描述所论对象
3、某一方面的属性，一个侧面用于描述相应属性的一个方面。B槽值可以是另一个框架的名字，从而实现一个框架对另一个框架的调用，表示出框架之间的纵向联系。橫向C. 框架系统中问题的求解主要是通过匹配与填槽实现的。D. 框架表示法不能表示具有因果关系的知识。能3. 在主观Bayes推理中，充分性度量LS和必要性度量LN的取值下面哪些是合理的（ ）。ALS1, LN 1 BLS1, LN1 CLS1 DLS1, LN =1 4. 下面对专家系统叙述错误的是：( )。A专家系统是运用知识和推理来解决问题的；B专家系统是把关于问题求解的知识隐含于程序中的；C专家系统不具有透明性，无法回答用户“Why”和“How
4、”等问题。D利用骨架系统开发专家系统，相对于其他开发工具，其效率是最高的，灵活性是最好的，局限性也是最少的。5. 下面对机器学习方法叙述正确的是：( )。A解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例；B机械式学习是没有推理能力的。C符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的。D观察与发现学习是基于归纳推理的。三、填空题（本题共5小题，每个空格1分，共14分）1. 产生式系统一般由三个基本部分组成： 、 、 。2. 在证据理论中，命题A的信任函数Bel(A)又称为 函数，似然函数Pl(A) 又称为 函数，Pl(A)Bel(A)表示对A 的程度。 A (0, 0.85)表示对
5、A为假有一定的信任，信任度为 。3. 若用三层BP神经网络解决字母T和L的识别问题。每个字母用33二维二值图表示，令黑方格为1，白方格为0。要求网络输出为1时，对应的字母是T；而输出为0时，对应的字母是L。因此该BP神经网络的输入层应包含 个神经元，输出层应包含 个神经元， 输出层神经元的非线性函数为 。4. BP学习算法的学习过程包括两个过程，它是通过 过程使误差最小。5. 遗传算法的基本操作算子包括 、 、 。 四、（8分）设A、B、C三人中有人从不说真话，也有人从不说假话。某人向这三人分别提出用一个问题：“谁是说谎者？”A答：“B和C都是说谎者”；B答：“A和C都是说谎者”；C答：“A和
6、B至少一个是说谎者”。试用归结原理证明C是老实人，即C从不说假话。（提示：定义谓词T（x）表示x说真话。）五、（8分）设有如下一组推理规则r1 : IF E1 THEN E2 ( 0.5)r2 : IF E2 AND E3 THEN E4 ( 0.8)r3 : IF E4 THEN H ( 0.7)r4 : IF E3 OR E5 THEN H ( 0.9)且已知CF（E1）0.5，CF（E3）0.6 ，CF（E5）0.5 ，用可信度方法计算CF（H），并画出推理网络。六、（10分）用 A* 搜索算法求解八数码难题，其初始状态和目标状态分别如下图所示。（1）试确定求解该问题的A*算法的估价函数
7、，给出相应的搜索图（图中需标注各状态的估价值），以及问题的最优解。（2）说明A* 搜索算法与A搜索算法的区别。七、(10分)设有模糊控制规则：“如果温度低，则将风门开大”。设温度和风门开度的论域为1,2,3,4,5。“温度低”和“风门大”的模糊量可以表示为 已知事实“温度较低”，可以表示为试用模糊推理确定风门开度。要求：（1）确定模糊控制规则的蕴含关系R。（2）确定“温度较高”时“风门开度”的模糊量（其中合成采用最大最小合成法）。（3）给出（2）所得模糊量的Zadeh表示，并用加权平均判决法进行模糊决策，给出“风门开度”的清晰量。八、（8分）已知离散Hopfield神经网络的连接权值矩阵为各神
8、经元的阈值取为0。任意给定一个初始状态V(0)=-1,-1,1，请确定其所对应的一个稳定状态。九、（16 分）已知一个非线性函数： 1）若用连续Hopfield神经网络（CHNN）求解其最小值，要求画出CHNN的网络结构图（图中需标注各神经元的输入连接权和阈值），给出神经元的输出变换函数，以及求解上述问题的计算能量函数；（6分）2）用遗传算法（GA）求解其最小值，若采用二进制编码，试确定染色体的长度，设计GA的适应度函数，并说明适应度函数在GA中的作用；（5分）3） 分别给出CHNN和GA求解上述问题的主要求解步骤。（5分）试卷答案一、单选题（本题共8小题，每题2分，共16分）D， B，B ，
9、A ，D，C ，B ，B 二、多选题（本题共5小题，每题2分，共10分）A B D ，A C ，B C D ，B C D ，B D 三、填空题（本题共5小题，每个空格1分，共14分）1.规则库、推理机、综合数据库，2.下限或信任 ，上限或似然或不可驳斥 ，不知道，0.15 ，3. 9 ， 1 ，Sigmoid型函数 或 ，其中，4. 反向学习或反向传播， 5. 选择或复制 ， 交叉 ， 变异 。四、（8分）解一：定义谓词T（x）表示x说真话。如果A说真话，则有； 如果A说假话，则有； 同理，有，。结论的否定为。 （3分）可得子句集为1），2），3），4），5），6）。 （3分）显然，子句3）和
10、5）归结，可得NIL。因而即证。 （2分）或解二：用求解问题的方法来证明。五、（8分）解：CF（E2）0.5max0, CF (E1)=0.25， CF（E4）0.8max0, CF (E2 And E3)=0.2， CF 3（H）0.7max0, CF (E4)=0.14 ， CF 4（H）0.9max0, CF (E3 Or E5)=0.54， CF（H）CF 3（H）CF 4（H）CF 3（H）CF 4（H）0.6044。 （6分）其推理网络为 （2分）六、（10分）解一：该八数码难题的估价函数为f(n)= g(n) +h(n) ，其中g(n)为状态n的深度，h(n)为状态n 中“不在位
11、”的数码数。 （2分）该八数码难题的搜索图为（5分）其最优解为空格上移，空格左移，空格下移，空格右移。 （1分）或解二：定义与解一不同的估价函数，得到相应的搜索图和最优解。A* 搜索算法与A搜索算法的区别（2分）：A* 搜索算法中要求启发函数h(n)h*(n),其中h*(n)为状态n到目标状态的最小估价值。而A搜索算法对启发函数h(n)没有此要求。或A* 搜索算法能搜索到最优解，而A搜索算法不能。七、(10分) 解：（1） （3分）（2）确定“温度较高”时“风门开度”的模糊量（其中合成采用最大最小合成法）。 （3分）（3）所得模糊量的Zadeh表示为 ， 用加权平均判决法进行模糊决策，则“风门
12、开度”的清晰量为 （4分）八、（8分）由题知，神经元状态的输出函数为 （1分）解一：假设离散Hopfield神经网络中个神经元状态的调整顺序为213，则，因而V(1)=-1,1,1； ，因而V(2)=-1,1,1 ；，因而V(3)=-1,1,1 ；（6分）显然，-1,1,1是V(0)所对应的稳定状态。 （1分）或解二：假设与解一不同的神经元状态调整顺序，得到另一稳定状态1,-1,1。九、（16 分）解：1） （3分）令（1分），神经元的输出变换函数可采用Sigmoid型函数，即，其中 （1分）。求解上述问题的计算能量函数为 （1分）2）由 (1分)，可确定染色体的长度为，即为10。（1分）GA的适应度函数为，其中为的常数。（1分）适应度函数在GA中的作用：用于评价种群中个体的好坏，它是算法演化过程的驱动力，是进行自然选择的唯一依据。（2分）3）CHNN求解约束优化问题的步骤（2分）（1）选择合适的问题表示方法，使 CHNN 的输出与优化问题的可行解彼此对应；（2）用罚函数法写出优化问题的目标函数；（3）令目标函数和能量函数相等，确定CHNN 的连接权和偏置电流，以及动态方程；
