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1、. . . . .浙江工业大学0/2010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，, .，.在语义网络中，用（ )来标明类与子类之间的关系。实例联系 B.泛化联系C.聚集联系 属性联系 3. 谓词公式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.在主观Bays方法中,几率O(x）的取值范围为（ ）。A.-1, 1
2、 B.0, 1 C.-1,） D0,)6. 在可信度方法中,CF(,E)的取值为( ）时，前提E为真不支持结论为真。A.1 B 0 C. . 在深度优先搜索策略中,pen表是( )的数据结构。先进先出B 先进后出 .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 .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
3、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ayes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( ）。A.LS1, LN B.S,LN1 CLS D.LS1， N = . 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“ow”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
4、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4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el（A)又称为函数,似然函数Pl(A) 又称为函数，Pl（)-Bl（A)表示对A的程度。(0， 0.8)表示对A为假有一定的信任,信任度为 。. 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
5、黑方格为,白方格为0。要求网络输出为1时,对应的字母是;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、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？”答：“B和都是说谎者”;B答：“A和C都是说谎者”；C答:“A和至少一个是说谎者”。试用归结原理证明是老实人,即C从不说假话。(提示：定义谓词T(x）表示说真话。)五、（分）设有如下一组推理规则r ： IF
6、 E THN E ( 0.5)2 ： F E2 AN 3 THEN E ( 0）r3: F E HEN H (0.7)r4 : IF 3ORE5 EN ( 0.9)且已知C(E1）5，CF(3)=0. ,CF（E5)=0. ，用可信度方法计算CF(），并画出推理网络。六、（10分)用*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。()试确定求解该问题的A*算法的估价函数，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1,2,3,5。“温
7、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（）所得模糊量的Zadh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Hofiel神经网络的连接权值矩阵为各神经元的阈值取为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、（6分）已知一个非线性函数：1）若用连续Hopfed神经网络(CHNN)求解其最小值，要求画出CHN的网络结构图(图中需标注各神经元
8、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;（分)2)用遗传算法(A)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；(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,每题分,共16分)D，B, ,A ,C ，B,B二、多选题（本题共5小题，每题分，共0分)AB D，A C ，B C D ， C D, D三、填空题（本题共小题,每个空格1分，共14分）.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
9、，1，igid型函数 或，其中，. 反向学习或反向传播，.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），），），6）。 （分）显然,子句3）和5）归结,可得NIL。因而即证。 (分）或解二：用求解问题的方法来证明。五、（8分）解：C(E2)=0.5ma0， CF(E)0.5,CF(E4)=.8m， CF(E2 A E）=.， CF 3()=.7ax， CF(E4)0.14 ，CF4(H)0.9m0,CF(Or 5)=0.54,CF（H）CF 3（H）+CF
10、(H）-F 3(H）CF4（）=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（n)为状态n的深度,h(n)为状态n 中“不在位”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。搜索算法与A搜索算法的区别(分）：搜索算法中要求启发函数（n)h*（）,其中h*()为状态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*搜索算法能搜索到最优解,而A搜索算法不能。七、(分）解:(）(3分
11、)（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Zeh表示为，用加权平均判决法进行模糊决策,则“风门开度”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，；,因而()=-1,1, ;，因而V(3)=-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,。九、（16分）解:1)（3分)令（1分)，神经元的输出变换函数可采用Sioi型
12、函数,即,其中 （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）CNN求解约束优化问题的步骤(2分）()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；（）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;（4)给定HNN的初始状态和参数等,使 CN 按动态方程运行,直至达到稳定状态,并把它解释为问题的解;G求解约束优化问题的步骤(分)(1）确定表示问题解的编码（染色体/个体);（）初始化种群；（3）计算每个个体的适应值；(4)使用遗传操作算子（选择、交叉、变异)产生下一代种群;（5）若不满足终止条件则转()，否则进入下一步；(6）输出种群中适应值最优的染色体作为问题的满意解或最优解。学习参考
