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1、精选优质文档-倾情为你奉上人工智能课程习题与部分解答第1章 绪论1.1 什么是人工智能? 它的研究目标是什么?1.2 什么是图灵测试?简述图灵测试的基本过程及其重要特征.1.3 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？1.5 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？1.7 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2章 知识表示方法2.1 什么是知识？分类情况如何？2.2 什么是知识表示？不同的知识表示方法各有什么优缺点?2.4 人工智能对知识表示有什么要求?2.5 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。任何人都会死的。解 定义
2、谓词如下: N(x): “x是自然数”, I(x): “x是整数”, L(x): “x大于0”, D(x): “x会死的”, M(x): “x是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: 2.6 用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。李晓新比他父亲长得高。2.8 产生式系统由哪几个部分组成? 它们各自的作用是什么?2.9 可以从哪些角度对产生式系统进行分类? 阐述各类产生式系统的特点。2.10简述产生式系统的优缺点。2.11 简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构2.12框架表示法有什么特点？2.13试构造一个描述你的卧室的框架系统。2.14 试描述一个具体的大学
3、教师的框架系统。解 一个具体大学教师的框架系统为：框架名： 类属： 姓名：张宇 性别：男 年龄：32 职业： 职称：副教授 部门：计算机系 研究方向：计算机软件与理论 工作：参加时间：2000年7月 工龄：当前年份-2000工资：2.16把下列命题用一个语义网络表示出来 (1)树和草都是植物； (2)树和草都是有根有叶的； (3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。解植物 AKOAKOHAVEHAVE有根有叶草树AKOAKO水草果树AKOLocate at苹果树水HAVE苹果2.17在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理
4、过程。2.18 简述语义网络中常用的语义联系。2.19 用一个语义网络表示：“我的汽车是棕黄色的”“李华的汽车是绿色的”解 参考课件。2.10 用语义网络和框架方法表示下列知识：John gives a book to Mary解 参考课件。第3章 搜索推理技术3.1 在人工智能中，搜索问题一般包括哪两个重要问题?3.2 简述搜索策略的评价标准。3.3 比较盲目搜索中各种方法的优缺点。试用宽度优先搜索策略，画出搜索树、找出最优搜索路线。解 （1）搜索树参考课件。（2）最优搜索路线：S0S1S5S10.3.5 对于八数码问题，设初始状态和目标状态如图3.2所示：S1=283Sg=12316484
5、75765图 3.2 八数码问题试给出深度优先（深度限制为5）和宽度优先状态图。解(1) 深度优先（深度限制为5）状态图为(2)宽度优先状态图为3.6 什么是启发式搜索? 其中什么是评估函数? 其主要作用是什么?3.7 最好优先的基本思想是什么? 有什么优缺点?3.8 对于八数码问题，设初始状态和目标状态如图3.2所示。设d (x)表示节点x在搜索树中的深度，评估函数为f (x)=d (x)+w(x)，其中w(x)为启发式函数。试按下列要求给出八数码问题的搜索图，并说明满是一种A*算法，找出对应的最优搜索路径。（1）w (x)=h(x)表示节点x中不在目标状态中相应位置的数码个数；（2）w (
6、x)=p(x)表示节点x的每一数码与其目标位置之间的距离总和。 （3）w (x)=0，情况又如何？ 解 (1) 8数码的搜索过程如图所示：在上面确定h(x)时，尽管并不知道h*(x)具体为多少，但当采用单位代价时，通过对不在目标状态中相应位置的数码个数的估计，可以得出至少需要移动h(x)步才能够到达目标，显然h(x)h*(x)。因此它满足A*算法的要求。最优搜索路径: 如图粗线所示。(2) 此时8数码搜索图可表示为：这时，显然有h(x)p(x)h*(n)，相应的搜索过程也是A*算法。然而，p(x)比h(n)有更强的启发式信息，由w(x)=p(x)构造的启发式搜索树，比w(x)=h(x)构造的启
7、发式搜索树节点数要少。（3）若w(x)=0，该问题就变为宽度优先搜索问题。3.9 如图3.3所示，是5个城市之间的交通路线图，A城市是出发地，E城市是目的地，两城市之间的交通费用（代价）如图中的数字，求从A到E的最小费用交通路线。35ACDEB3424 图3.3 旅行交通图本题是考察代价树搜索的基本概念，了解这种搜索方法与深度优先和宽度优先的不同。首先将旅行交通图转换为代价树如图3.4所示。图3.4 交通图的代价树(1) 如果一个节点已经成为某各节点的前驱节点，则它就不能再作为该节点的后继节点。例如节点B相邻的节点有A和D，但由于在代价树中，A已经作为B的前驱节点出现，则它就不再作为B的后继节
8、点。(2) 除了初始节点A外，其它节点都有可能在代价树中多次出现，为了区分它们的多次出现，分别用下标1、2、3标出，但它们都是图中同一节点。例如C1和C2都代表图中节点C。对上面所示的代价树做宽度优先搜索，可得到最优解为：AC1D1E2代价为8。由此可见，从A城市到E城市的最小费用路线为：ACDE如果采用代价树的深度优先搜索，也会得到同样的结果：ACDE但注意：这只是一种巧合，一般情况下，这两种方法得到的结果不一定相同。再者，代价树的深度优先搜索可能进入无穷分支路径，因此也是不完备的。3.10 对于图3.4所示的状态空间图，假设U是目标状态，试给出宽度优先搜索与深度优搜索的OPEN表和CLOS
9、ED表的变化情况。图3.5 状态空间图解 宽度优先搜索的OPEN表和CLOSED表的变化情况：1. OPEN=A; CLOSED= 2. OPEN=B,C,D; CLOSED=A3. OPEN=C,D,E,F; CLOSED=B,A4. OPEN=D,E,F,G,H; CLOSED=C,B, A5. OPEN=E,F,G,H,I,J; CLOSED=D,C,B, A6. OPEN=F,G,H,I,J,K,L; CLOSED=E,D,C,B,A7. OPEN=G,H,I,J,K,L,M（由于L已在OPEN中）; CLOSED=F,E,D,C,B,A8. OPEN=H,I,J,K,L,M,N; C
10、LOSED=G,F,E,D,C,B,A9. 以此类推，直到找到了U或OPEN= 。深度优先搜索的OPEN表和CLOSED表的变化情况：1. OPEN=A; CLOSED= 2. OPEN=B,C,D; CLOSED=A3. OPEN=E,F,C,D; CLOSED=B,A4. OPEN=K,L,F,C,D; CLOSED=E,B, A5. OPEN=S,L,F,C,D; CLOSED=K,E,B, A6. OPEN=L,F,C,D; CLOSED=S,K,E,B,A7. OPEN=T,F,C,D; CLOSED=L,S,K,E,B,A8. OPEN=F,C,D; CLOSED=T,L,S,K,
11、E,B,A9. OPEN=M,C,D（由于L已经在CLOSED中; CLOSED=F,T,L,S,K,E,B,A10. OPEN=C,D; CLOSED=M,F,T,L,S,K,E,B,A11. OPEN=G,H,D; CLOSED=C,M,F,T,L,S,K,E,B,A12. 以此类推，直到找到了U或OPEN= 。第4章 自动推理4.1什么是推理的控制策略？有哪几种主要的推理驱动模式？4.2自然演绎推理的基本概念与基本的推理规则。4.3 什么是合取范式? 什么是析取范式? 什么是Skolem标准化? 如何将一个公式化为这些形式?4.4 将下列公式化为Skolem标准型:解 在公式中，的前面没
12、有全称量词，的前面有全称量词和, 在的前面有全称量词,和。所以，在中，用常数a代替x, 用二元函数f(y,z)代替u, 用三元函数g(y,z,v)代替w,去掉前缀中的所有存在量词之后得出Skolem标准型：4.5化为子句形有哪些步骤?解(1)利用等价谓词关系消去谓词公式中的蕴涵符“ ”和双条件符“ ”。(2)利用等价关系把否定符号“”移到紧靠谓词的位置上。(3)重新命名变元名，使不同量词约束的变元有不同的名字。(4)消去存在量词。(5)将公式化为前束形。(6)把公式化为Skolem标准形。(7)消去全称量词。(8)消去合取词。(9)对变元更名，使不同子句中的变元不同名。4.6将下列谓词公式化为子句集:(1) (x)P(x)Q(x)(y)S(x,y)Q(x)(x)P(x)B(x)(2)解 (1) 转换过程遵照下列9个步骤依此为:A.
