人工智能复习题1.doc
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1、1 什么是学习和机器学习 为什么要研究机器学习?学习是人类具有的一种重要的智能行为,按照人工智能大师西蒙的观点,学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进,使得系统在下一次执行同样人物或类似任务时,比现在做的更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身,就说明了学习的重要作用。机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。机械学习就是记忆,是最简单的学习策略。这种学习策略不需要任何推理过程。外界输入知识的表示方式与系统内部的表示方式完全一致,不需要任何处理过程。外界输入知识的表示方式与系统内部的表示方式完全一致,
2、不需要任何处理与转换。虽然机械学习在方法上看来很简单,但由于计算机的储存容量相当大,检索速度又相当快,而且记忆准确,无丝毫误差,所以在很多方面能够超过人,帮助人类完成人类自己无法完成的任务2 什么是图搜索过程 其中,重排 OPEN 表意味着什么,重排的原则是什么?图搜索过程就是从初始节点出发,沿着与之相连的弧试探地前进,寻找目标节点的过程(也可以反向进行)。重排open表意味着,在扩展节点时,将优先扩展哪个节点,不同的排序准对应着不同的搜索策略。重排的原则应视具体情况而定,不同的原则对应不同的策略:如果想要尽快找到一个解,则应将最有可能达到目标节点的那些节点排在open表的前面部分;如果想找到
3、代价最小的解,则应按代价从小到大的顺序重排open表3试写出7种知识表示方法,并简述其中2种表示法含义。方法:谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、特性表示法、过程表示法、概念图解表示法、不精确表示法。含义:、产生式表示法:产生式的一般形式为“前件+后件”。前件就是前提,后件是结论或动作。其规则描述的是事物间的因果关系。其基本形式为:“PQ”或“IFPTHENQ”,含义是:如果前提P满足,则可推出结论Q或执行Q所规定的操作;、框架表示方法:是一种层次的、组合式的知识表示方法4试述学习系统的基本模型,并叙述各部分功能作用。5产生式基本形式以及产生式系统工作原理产生式系统由总数据库,产生式规则
4、和总控制策略组成。各部分关系如图所示。总数据库用来存放求解过程中各种当前信息的数据结构如问题的初始状态,事实或证据,中间推理结论和最后结果等。当产生式规则中某条规则的前提与总数据库中的某些事实相匹配时,该规则就被激活,并把其结论作为新的事实存入总数据库。产生式规则是一个规则库。用于存放于求解问题有关的某个领域知识的规则之集合及其交换规则。控制策略作为一个推理机构,由一组程序组成,用来控制产生式系统的运行,决定问题求解过程的推理线路,实现对问题的求解。通常从选择规则到执行分三步:匹配、冲突解决和操作。6试叙述子句集的化简的九个步骤。1消去蕴涵符号2减少否定符号的辖域3对变量标准化4消去存在量词5
5、化为前束型6把母式化为合取范式7消去全称量词8消去连词符号9更换变量名称7简述人工神经网络(ANN)优点。1并行分布处理2非线性映射3通过训练进行学习4适应与集成5硬件实现8两条规则具有相同结论的情况,若有两种规则和 则合并后结论B的可信度值CF(B)为9判断模糊矩阵是否是传递模糊矩阵。10 什么是模糊函数,隶属度函数,隶属度。模糊是因为质的不确定性,含混性是由信息的不充分引起的,有些事物无法找出它们精确的分类标准,因此我们没有办法做出“是”或者“不是”的判断。所以我们通常构造出函数来表达我们所说的模糊度,构造模糊函数需要掌握一定的数学技巧,而且由于确定过程中或多或少含有人的某种心理因素,所以
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