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1、《人工智能》模拟试题一（150分钟）1.填空题（共12分，每小题2分）1）知识表示的性能应从以下二个方面评价：和后者乂分二个方面和O2）框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧而来灵活实现，它们是3）KB系统通常由以下三个部分组成：；KB系统的开发工具和环境可分为以下三类：04）按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类：5）主观Bayes方法将推理规则表示为PPQ形式，称为先验似然比，为条件似然比，为规则的充分性因了。6）白然语言理解中，单句理解分二个阶段：和,后者又分二个步骤：和O2、问答题（共20分，每小题5分）1）阐述示例学习所采用的逐步特化学
2、习策略，并说明学习过程中正、反例的作用。2）为什么要在框架系统中实行相容匹配技术？如何实现？3）阐述Xps的冲突解法和推理引繁，并说明综合数据库屮事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。4）什么是问题归约？问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同？与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么？3、简单计算题（共35分，每小题7分）1）按书上图8.5中给定的文法规则,再追加2条：N®football,V®play；画出英语句子”Theboyplaylittlefootball”的句法分析树。2）已知有如下不确定推理规则：rl：C11VC12PH10.7；r2：HlPH0
3、.5；r3：C21AC22PH-0.6；r4：（C31AC32）VC33PH0.8；CF(C31)=0.9,CF(C32)=0.5,CF(C33)=0.7；请应川MYCIN的确定性方法求出CF(H)03)把语句“每个学生都喜欢老师上的一门课。”表示为语义网络。4)设计八数码游戏的评价函数f(n),使其满足A*算法的要求；设初始和目813123标棋盘布局分别为24和84,画出使用该评价函数的搜索图，并765765标注每个节点的f(n)值。5)化简以下F1标公式(用在基于规则的逆向演绎屮)，并画出相应的少或图：0("x)($y){P(x)P[(Q(x)VR(x,y))PW
4、(x)]}4、假设已知下列事实：(1)超市(Supermarket)卖(Sail)的商品(Goods)便宜(Cheap)o(2)王(Wang)买(Buy)需要的(Want)便宜商品。(3)H行车(Bicycle)是商品且超市卖占行车。(4)王需要自行车。(5)赵(Zhao)跟随王买同样的商品。请应川归结反演证明方法回答以下问题：(1)干-买H行车吗？(2)赵买什么商品？(18分)5、请使用NOAH系统采用的最少承诺(LeastCommitment)策略作下图积木块世界的层次规划,画出规划过程示意图，并举例说明如何应用最少承担策略去解决冲突和利用有益的交互作川。(假定可
5、使用的操作只冇STACK(x,y)和UNSTACK(x,y))(15分)《人工智能》模拟试题二(150分钟)1•填空题(共12分，每小题2分)1)常用的二种盲目搜索方法是和;引入启发式知识来指导OPEN表中节点的排序可划分为二种方式：和o2)问题归约中，操作算了的执行导致问题的变换可区分为三种情况：、用1;与或图启发式搜索算法A0*采用的评价两数f(n)定义为,更为准确的f(n)定义为O3)H域上的基原子集A二:当子句集中_子句包含的变量，我们称这样产生的了句为基了句；海伯伦定理陈述为：04)依据里南(D.B.Lenat)和费根鲍姆的知识原则，可为KB系统拥有的知识划
6、分三个知识门槛、和；依据史密斯(B.Simth)提出的知识表示假设，KB系统中的符号结构满足两个主耍特性：5)在应用目标回归规划技术时，目标状态q通过动作a的I叫归条件是：；冋归到的上一状态的特性描述表示为：:层次规划系统NOAH采用称为最少承担的策略控制规划过程，其基本思想是：6)依据D・S证据理论，基本概率分配函数定义在:基木概率m(A)与概率p(A)的比较：；PI(A)・Bel(A)表zjl:O2、问答题(共20分，每小题5分)1)阐述EBG(基于解释的泛化)的一般过程，冃标概念和EBG获取的概念描述间的区别，以及领域理论的作川。2)分别阐述启发式搜索算法A*和
7、A0*的概要思路，并比较两者的羌别。3)为什么可以用封闭语义树來判定子句集的不可满足性？这种方法在实用上而临什么怵I难？1)阐述KB系统开发工具0PS5和EMYCIN的技术特点，并比较二者的优缺点。3、简单计算题(共35分,每小题7分)1)按书上图8.5中给定的文法规则,加以适当扩充；画出英语句子"Themansawawhitecatintheroom.”的句法分析树。2)对于规则PPQ,已知p(Q)=0.04,p(P)=0.05,LS=120,LN=0.3；若P自身的确定性又依赖坏境P',几有p(P/P')=0.8,请应用主观Bayes方法的线性插
