人工智能复习题1

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1、点n,它是CL衷中节点的编号——产生式系统由总!库，产生式规则和总控制策略组成。各部分关系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彳壬务时，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

2、最简单的学习策略。这种学习策略不需要田可推理过程。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，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。按照人工钏能人师西皴的观点，学习就足系统在不的工作屮对木身能力的増强或占改进，便猫系统在下一次执行同样任务或类似任务时，勺比现在做得題好或效承也髙・机

3、器学习是研克如何他用机器米模拟人类学习活动的-门学科，尼机器学习启门妍宛机器获取新知巩和新技能，并讥别现竹知讲的学问.这蜃所说的“机器”，折的就足计克机.现右的计算机热统和人工紂能系统没有什么学习能力，至多也只有申常务限的学习能力，因而不能滞足科技和生产提出的新耍求.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，不同的排序标准对应着不同的

4、搜索策略.贡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贝憾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；如果想找到代价最小的解，则应按代价从小到大的顺序重排open表图投第的一般过程如下:（1）他立一个技實IWG（初始只含有起始节点S）,把S放討未扩*节点表中（OPEN表〉中.⑵it立个已＞•展9点表（CLOSED我），Jt初始为空授.（3）LOOP：若OPE表是空表，・（4）选择0PE5衣上的第一个节点.把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中.称此节点为节⑸

5、若n为一H标卩点.则有解并成功退岀•此解是追踪怪G中沿着指针从n到S这条路径而得到的（指针将在第7步中设黑）（6）扩展节点m生成不是n的祖先的那些后绘节点的集合比将■添入图G中.⑺对那些未曽在G中出現过的（既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的）■成员设豊-个通向n的折针•并将它们加进OPEN^・对已经在OPEN或CLOSED衣上的毎个M成员.确定足否篙晏更改通到n的描针方向.对己4CLOSED表上的毎个M成员，暁定是否乔宴更改图G中通向它的毎个厉甜廿点的抬针方向.（8）抜集•任盘力式或按某个探试值.

6、OPEN3c.⑼GOLOOP.3试写出7种知识表示方法，并简述其中2种表示法含义。答：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：①、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:“P-Q"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；②、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r并叙述各部分功餾

7、乍用。ns环境向系统的学习部分先供丈此侑息.学习部分利用这些倍息修改知识咋.以増进系统执厅部分完成任务的效能.执行部分根据处识库完成任务.冋时把获得的信忌反馈给学习都分.形响学习系统设计的fiM的因素壮坏境向系统18供的侑息・更H体地说足侑息的J#R・5产生式基本形式以及产生式系统工作原理如图所示。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，南实或证据,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

8、。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。课本P85、86、876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消去耗＞1司5化为前束型6把母式化为合取范式7