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1、一、填空题(40 分) 1.人工智能的主要学派： (1) 符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要是为物理符 号系统假设和有限合理性原理。 (2) 连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要是为神经网络及神经网络 间的连接机制与学习算法。 (3) 行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制 系统。 2.人工智能三个基本问题：知识获取、知识推理、知识利用。 3.常用的知识表示方法包括：状态空间法、问题归纳法、谓词演算法、语义网络法、 框架表示法、本体表示法、过程表示法和神经网络表示法。 4.机器学习分为：监督学习、无监督学习、强化学习。 5.遗传算法基
2、本操作分为：选择、交叉和变异。 6.产生式系统的构成分为：规则库、综合数据库和推理机。 7.问题状态空间包含的三种说明集合分别为：初始状态集(S)、操作符集合(F)、以及 目标状态集合(G)。 8.可信度方法中，不精确推理规则的一般形式为：IF E THEN H (CF(H,E)，其中(CF(H,E) 是该规则的可信度，称为可信度因子或规则强度。 (1) 当证据 E 的可信度 CF(E)的取值范围与 CF(H,E)相同，即-1 CF(E) 1； (2) 当证据以某种程度为真时，CF(E) 0 (3) 当证据肯定为真时，CF(E) = 1 (4) 当证据以某种程度为假时，CF(E) O(x) V
3、 E(x) (2) MAN(x) x 是人，LOVE(x,y) x 爱 y，谓词表达式为：x(MAN(x) - LOVE(x,y)。 15. 用语义网络表示法描述（真怀疑，这是不是填空题。 。 。 ）： (1) 动物(2) 树16. 关于模糊集的交、并、补： x = 0.21/A + 0.34/B + 0.47/C y = 0.51/A + 0.32/B + 0.87/C原则：交取小、并取大、补集用 1 减(1) xy = 0.21/A + 0.32/B + 0.47/C(2)= 0.79/A + 0.66/B + 0.53/C 17. 常用盲目搜索算法：宽度优先搜索、深度优先搜索和等代价搜索
4、。二、问答题（计算题）(60 分) 1.状态空间表示法（画图+解释）（考试时，只需写出以下红色边框图片的内容即可，中间的那副图不需要画出，留着只是帮助理解，已问过老师，考试题目也是 2 阶梵塔）2.采用宽度优先或深度优先搜索结果（CLOSE 表和 OPEN 表）以下搜索顺序必须理解： 宽度优先：宽度优先：A，B，C，D，E，F，G，H，I，J，K，L，M，N，O，P，Q，R，S，T，U 深度优先：深度优先：A，B，E，K，S，L，T，F，M，C，G，N，H，O，P，U，D，I，Q，J，R （考试时应该不会这么复杂，一般深度为考试时应该不会这么复杂，一般深度为 3 的二叉树的二叉树）注意下面标红
5、和标绿的地方，标红的地方表示第 2 步到第 3 步的过程，标绿的地方表 示第 3 步到第 4 步的过程，宽度和深度搜索区别从第宽度和深度搜索区别从第 3 步很容易看出步很容易看出。（考试时，只需写出下表即可！考试时，只需写出下表即可！） 宽度优先状态表：1）open=A; closed= 。2）open=B B，C，D; closed=A。3）open=C C，D，E E，F F; closed=B B，A。4）open=D，E，F，G G，H H; closed=C C，B，A。5）open=E，F，G，H，I，J; closed=D，C，B，A。6）open=F，G，H，I，J，K，L;
6、closed=E，D，C，B，A。7）open=G，H，I，J，K，L，M，因为 L 已经在 open 中；closed=F，E，D，C，B，A。8）open=H，I，J，K，L，M，N; closed=G，F，E，D，C，B，A。9）依此类推，直到找到了 U 或 open= 。深度优先状态表：1）open=A; closed= 。2）open=B B，C，D; closed=A。3）open=E E，F F，C，D; closed=B B，A。4）open=K K，L L，F，C，D; closed=E E，B，A。5）open=S，L，F，C，D; closed=K，E，B，A。6）ope
7、n=L，F，C，D; closed=S，K，E，B，A。7）open=T，F，C，D; closed=L，S，K，E，B，A。8）open=F，C，D; closed=T，L，S，K，E，B，A。9）open=M，C，D，因为 L 已经在 closed 中; closed=F，T，L，S，K，E，B，A。10）open=C，D; closed=M，F，T，L，S，K，E，B，A。11）open=G，H，D; closed=C，M，F，T，L，S，K，E，B，A。依此类推，直到发现了 U 或 open= 。3.基于可信度的不精确推理的推理过程。（注意！书本上坑爹了！最下面的二叉树左下的 E5，E
8、6 是我改过的，书本上 E7,E8 是错误的，同样右边的应该改为 E7、E8。以下的推理过程还是比较简单的，连蒙带猜应该能看懂的。EMYCIN 不知道要不要考，但是“强行记忆“下还是有好处的。）4.最优方案比较的应用(注意：考试时 4 种方案都要考！)考试时题目会给出一个矩阵和一个权重（数字是我编的，考试时矩阵可数字是我编的，考试时矩阵可能是能是3,3也可能是也可能是3,4或者或者m,n） ，例如：矩阵：A= 0.210.370.45 0.120.570.31 0.130.730.48权重：B= 0.50.3 0.2一、模糊变换考试时公式不用写，仅作理解。代代表表取取小小，V 代代表表取取大大
9、x = (0.21 0.5) V (0.12 0.3) V (0.13 0.2) = 0.21 y = (0.37 0.5) V (0.57 0.3) V (0.73 0.2) = 0.37 z = (0.45 0.5) V (0.31 0.3) V (0.48 0.2) = 0.45 AoB = 0.21 , 0.37 , 0.45，因此 X 方案最差，Z 方案最好（此处如果 X,Y,Z 任意 两两相同，则写“方案 X（Y 或 Z）和 Y（X 或 Z）方案无法比较” ）二、以乘代替取小x = (0.21 * * 0.5) V (0.12 * * 0.3) V (0.13 * * 0.2) =
10、 0.105 V 0.036 V 0.026 = 0.105 y = (0.37 * * 0.5) V (0.57 * * 0.3) V (0.73 * * 0.2) = 0.185 V 0.171 V 0.146 = 0.185 z = (0.45 * * 0.5) V (0.31 * * 0.3) V (0.48 * * 0.2) = 0.225 V 0.093 V 0.096 = 0.225 AoB = 0.105 , 0.185 , 0.225，因此 X 方案最差，Z 方案最好三、以加代替取大x = (0.21 0.5) + (0.12 0.3) + (0.13 0.2) = 0.21
11、 + 0.12 + 0.13 = 0.46 y = (0.37 0.5) + (0.57 0.3) + (0.73 0.2) = 0.37 + 0.3 + 0.2 = 0.87 z = (0.45 0.5) + (0.31 0.3) + (0.48 0.2) = 0.45 + 0.3 + 0.2 = 0.95 AoB = 0.46 , 0.87 , 0.95，因此 X 方案最差，Z 方案最好四、加权平均x = (0.21 * * 0.5) + (0.12 * * 0.3) + (0.13 * * 0.2) = 0.105 + 0.036 + 0.026 = 0.167 y = (0.37 *
12、* 0.5) + (0.57 * * 0.3) + (0.73 * * 0.2) = 0.185 + 0.171 + 0.146 = 0.502 z = (0.45 * * 0.5) + (0.31 * * 0.3) + (0.48 * * 0.2) = 0.225 + 0.093 + 0.096 = 0.414 AoB = 0.46 , 0.87 , 0.95，因此 X 方案最差，Y 方案最好以下为试卷原题答案，题目不详（你懂得以下为试卷原题答案，题目不详（你懂得_） ，计算过程还是，计算过程还是有点复杂的，计算过程见上方。有点复杂的，计算过程见上方。5.机器人迭代问题（死记硬背吧，原题答案
13、死记硬背吧，原题答案）6.证明子句集 S=P V Q , Q , P是不可满足的。(1) P V Q (2) Q (3) P (4) P (5) NIL（无论题目怎么变，最后一行都要得出这个！无论题目怎么变，最后一行都要得出这个！）7.人工智能主要研究方法、主要研究内容和研究应用领域。研究方法：(1)功能模拟法(2)结构模拟法(3)行为模拟法(4)集成模拟法 研究内容：(1)认知建模(2)知识表示(3)知识推理(4)知识应用(5)机器感知(6)机 器思维(7)机器学习(8)机器行为(9)智能系统构建 研究与应用领域：(1)问题求解与博弈(2)逻辑推理与定制证明(3)计算智能(4)分 布式人工智
14、能与 Agent(5)自动程序设计(6)专家系统(7)机器学习(8)自然语言理 解(9)机器人学(10)模式识别(11)机器视觉(12)神经网络(13)智能控制(14)智能调 度与指挥(15)智能检索(16)系统与语言工具。8.用一个框架描述计算机系统（或一个办公室环境）（办公室环境的框架描述类似）最后，A 卷大题题型： (1) 梵塔难题（见上面大题整理 1） (2) 宽度优先算法（见上面大题整理 2） (3) 人工智能主要研究方法、内容及重要性（结合大题整理 7+自主发挥） (4) 框架系统（见上面大题整理 8）B 卷大题题型：(1) 人工智能内容和基本方法（见大题整理 7） (2) 基于可信度的不精确推理的推理过程（见上面大题 3） (3) 框架系统（见上面大题整理 8） (4) 子句集不可满足（见上面大题 6）
