人工智能习题

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1、人工智能人工智能习题习题第一章第一章 绪绪 论论1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 1-5. 你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 1-6. 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？第二章第二章 知识表示方法知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上 的联系及异同点? 2-2 设有 3 个传教士和 3 个野人来到河边，打算乘一

2、只船从右岸渡到左岸去。该船的负载 能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。 他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去? 2-3 利用图 2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市 A 开始，访问其 他城市不多于一次，并返回 A。选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧 线，标出适当的代价，并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。 2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图 2.28 所示的电网络阻抗的计算。单独的 R、L 或 C 可分别用 R、jL 或 1/jC 来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联 和串联阻抗的

3、规则为基础。图 2.28 2-5 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。12-6 把下列句子变换成子句形式： (1) (x)P(x)P(x)(2) xy(On(x,y)Above(x,y) (3) xyz(Above(x,y)Above(y,z)Above(x,z) (4) (x)P(x)（y） p(y)p(f(x,y)(y)Q(x,y)P(y) 2-7 用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。例如不要用单一 的谓词字母来表示每个句子。) A computer system is intelligent if it can perform a tas

4、k which,if performed by a human, requires intelligence. 2-8 把下列语句表示成语义网络描述： (1) All man are mortal. (2) Every cloud has a silver lining. (3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan. 2-9 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。 2-10 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。第三章第三章 搜索推理技术搜索推理技术3-1 什么是图搜索过程?其中，重排

5、 OPEN 表意味着什么，重排的原则是什么? 3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。 3-3 化为子句形有哪些步骤?请结合例子说明之。 3-4 如何通过消解反演求取问题的答案? 3-5 什么叫合适公式?合适公式有哪些等价关系? 3-6 用宽度优先搜索求图 3.33 所示迷宫的出路。图 3.33 迷宫一例23-7 用有界深度优先搜索方法求解图 3.34 所示八数码难题。2812316384754765So Sg 图 3-34 八数码难题3-8 应用最新的方法来表达传教士和野人问题，编写一个计算机程序，以求得安全渡过全 部 6 个人的解答。 提示：在应用状态空间表示和搜索方法时，可用(Nm，Nc)

6、来表示状态描述，其中 Nm 和 Nc分别为传教士和野人的人数。初始状态为(3，3)，而可能的中间状态为(0，1)， (0，2)，(0，3)，(1，1)，(2，1)，(2，2)，(3，0)，(3，1)和(3，2)等。 3-9 试比较宽度优先搜索、有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率，并以实例数据加以 说明。 3-10 一个机器人驾驶卡车，携带包裹(编号分别为1、2 和3)分别投递到林(LIN)、吴 (WU)和胡(HU)3 家住宅处。规定了某些简单的操作符，如表示驾驶方位的 drive(x,y)和 表示卸下包裹的 unload(z)；对于每个操作符，都有一定的先决条件和结果。试说 明状态空间问题求

7、解系统如何能够应用谓词演算求得一个操作符序列，该序列能够生 成一个满足 AT(#1，LIN)AT(#2，WU)AT(#3,HU)和目标状态。 3-11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何? 3-12 为什么需要采用系统组织技术?有哪几种系统组织技术? 3-13 研究不确定性推理有何意义?有哪几种不确定性? 3-14 单调推理有何局限性?什么叫缺省推理?非单调推理系统如何证实一个节点的有效性? 3-15 在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理? 3-16 下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：(1) 两个全等三角形的各对应角相等。

8、(2) 两个全等三角形的各对应边相等。 (3) 各对应边相等的三角形是全等三角形。 (4) 等腰三角形的两底角相等。第四章第四章 计算智能（计算智能（1）：神经计算）：神经计算 模糊计模糊计算算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 4-2 试述计算智能（CI） 、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。 4-5 考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设3（1）用一常数乘所有的权值和阈值； （2）用一常数加于所有权值和阈值。 试说明网络性能是否会变化？

9、 4-6 构作一个神经网络，用于计算含有 2 个输入的 XOR 函数。指定所用神经网络单元的种 类。 4-7 假定有个具有线性激励函数的神经网络，即对于每个神经元，其输出等于常数 c 乘以 各输入加权和。 （1）设该网络有个隐含层。对于给定的权 W，写出输出层单元的输出值，此值以权 W 和输入层 I 为函数，而对隐含层的输出没有任何明显的叙述。试证明：存在 一个不含隐含单位的网络能够计算上述同样的函数。 （2）对于具有任何隐含层数的网络，重复进行上述计算。从中给出线性激励函数的结 论。 4-8 试实现一个分层前馈神经网络的数据结构，为正向评价和反向传播提供所需信息。应 用这个数据结构，写出一个

10、神经网络输出，以作为一个例子，并计算该网络适当的输 出值。 4-9 什么是模糊性？它的对立含义是什么？试各举出两个例子加以说明。 4-10 什么是模糊集合和隶属函数或隶属度？ 4-11 模糊集合有哪些运算，满足哪些规律？ 4-12 什么是模糊推理？有哪几种模糊推理方法？ 4-13 有哪些模糊蕴含关系？ 4-14 什么叫模糊判决？有哪几种常用的模糊判决方法？ 4-15 对某种产品的质量进行抽查评估。现随机选出 5 个产品 x1，x2，x3，x4，x5进行检验， 它们质量情况分别为： x180，x272，x365，x498，x553 这就确定了一个模糊集合 Q，表示该组产品的“质量水平”这个模糊概

11、念的隶属程度。试写出该模糊集。 4-16 设有下列两个模糊关系 9 . 02 . 0 8 . 04 . 0 3 . 07 . 05 . 06 . 07 . 0 05 . 01104 . 04 . 08 . 02 . 021RR试求出 R1与 R2的复合关系 R1R2。第五章第五章 计算智能计算智能(2):进化计算进化计算 人工生命人工生命5-1 什么是进化计算？它包括哪些内容？它们的出发点是什么？ 5-2 试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。 5-3 如何利用遗传算法求解问题，试举例说明求解过程。5-4 用遗传算法求的最大值45-5 进化策略是如何描述的？ 5-6 简述进化编程的

12、机理和基本过程，并以四状态机为例说明进化编程的表示。 5-7 遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？ 5-8 人工生命是否从 1987 年开始研究？为什么？ 5-9 什么是人工生命？请按你的理解用自己的语言给人工生命下个定义。 5-10 人工生命要模仿自然生命的特征和现象。自然生命有哪些共同特征？ 5-11 为什么要研究人工生命？ 5-12 人工生命包括哪些研究内容？其研究方法如何？第六章第六章 专家系统专家系统6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 6-2 专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何? 6-3 建造专家系统的关键步骤是什么? 6-4 专家系统程序与一般的问

13、题求解软件程序有何不同?开发专家系统与开发其它软件的 任务有何不同? 6-5 基于规则的专家系统是如何工作的？其结构为何？ 6-6 基于框架的专家系统与面向目标编程有何关系？其结构有何特点？其设计任务是什么？6-7 为什么要提出基于模型的专家系统？试述神经网络专家系统的一般结构。 6-8 新型专家系统有何特征？什么是分布式专家系统和协同式专家系统？ 6-9 在设计专家系统时，应考虑哪些技术？ 6-10 什么是建造专家系统的工具?你知道哪些专家系统工具，各有什么特点? 6-11 专家系统面临什么问题?你认为应如何发展专家系统? 6-12 用基于规则的推理系统证明下述推理的正确性： 已知 狗都会吠

14、叫和咬人 任何动物吠叫时总是吵人的 猎犬是狗 结论 猎犬是吵人的第七章第七章 机器学习机器学习7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习? 7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。 7-3 试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究? 7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。 7-5 什么是类比学习？其推理和学习过程为何？ 7-6 试述解释学习的基本原理、学习形式和功能。 7-7 试比较说明符号系统和连接机制在机器学习中的主要思想。57-8 用 C 语言编写一套计算机程序，用于执行 BP 学习算法。 7-9 试应用神经网络模型优化求解销售员旅行问题。 7-

15、10 考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设 (1) 用一常数乘所有的权值和阈值； (2) 用一常数加于所有权值和阈值。 试说明网络性能是否会变化? 7-11 增大权值是否能够使 BP 学习变慢? 7-12 什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有何关系？ 7-13 试说明知识发现的处理过程。 7-14 有哪几种比较常用的知识发现方法？试略加介绍。 7-15 知识发现的应用领域有哪些？试展望知识发现的发展和应用前景。第八章第八章 机器人规划机器人规划8-1 有哪几种重要的机器人高层规划系统?它们各有什么特点?你认为哪种规划方法有较大 的发展前景? 8-2 让 right(x),left(x),

16、up(x)和 down(x)分别表示八数码难题中单元 x 左边、右边、上面和下 面的单元(如果这样的单元存在的话)。试写出 STIPS 规划来模拟向上移动 B(空格)、向下移 动 B、向左移动 B 和向右移动 B 等动作。 8-3 考虑设计一个清扫厨房规划问题。 (1) 写出一套可能要用的 STRIPS 型操作符。当你描述这些操作符时，要考虑到下列情 况： 清扫火炉或电冰箱会弄脏地板。 要清扫烘箱，必须应用烘箱清洗器，然后搬走此清洗器。 在清扫地板之前，必须先行打扫。 在打扫地板之前，必须先把垃圾筒拿出去。 清扫电冰箱造成垃圾污物，并把工作台弄脏。 清洗工作台或地板使洗涤盘弄脏。 (2) 写出一个被清扫厨房的可能初始状态描述，并写出一个可描述的(但很可能难以得 到的