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1、人工智能作业（一）本课程作业由两部分组成。第一部分为“客观题部分”，由5道选择题组成，每题2分，共10分。第二部分为“主观题部分”，简答题1道10分，问答题1道20分。作业总分40分，将作为平时成绩记入课程总成绩。客观题部分：一、 选择题（每题2分，共10题）1. 不属于人工智能的学派是 （ B ）A、符号主义 B、机会主义 C、行为主义 D、连接主义2. 语义网中的推理过程有_和_两种 （ A ）A. 继承和匹配 B.正向和反向 C.确定和不确定 D. 独立和交叉3. 在启发式搜索中，通常用_来表示启发性信息： （ B ） A.剪枝函数 B. 启发函数 C. 匹配函数 D. 似然函数4. (
2、AB) AB称为 （ C ）A. 结合律 B.分配律 C. 吸收律 D. 摩根律5. 以下哪种算法是“智能程度相对比较高”的算法。 （ C ） A.广度优先搜索 B. 深度优先搜索 C.启发式搜索 D. 有界深度优先搜索主观题部分：一、 简答题（10分） 简述决策树学习的基本方法和步骤。答：决策树是一种数据挖掘分类算法、是直观运用概率分析的一种图解法、是一个预测模型。基本方法：决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率
3、枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。步骤：a.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。b.按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。c.对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。二、 论述题（20分）把下面的语句用语义网络表示。1）2）北京师范大学与北京邮电大学两校篮球队在北京邮电大学进行一场比赛，结局的比分是110:98。
