《人工智能复习题》word版.doc

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1、人工智能复习题1、人工智能研究的基本内容2、深度优先搜索3、思维可分为：逻辑思维,形象思维,顿悟思维4、进行知识组织时应遵循的原则5、人工智能的研究目标6、知识的分类7、人工智能的研究途径8、人工智能的研究领域9、机器学习它包含三方面的研究10、模式识别的方法主要有：11、模糊度的直观含意12、建立隶属函数的方法13、知识的特性14、30产生式表示法的优点。15、知识工程与软件工程的差异16、框架网络17、框架系统中求解问题的基本过程18、可分解的产生式系统19、语义网络系统中求解问题的基本过程20、推理的控制策

2、略21、推理的驱动方式22、42正向推理的基本思想23、正向推理推理过程算法：24、框架的一般形式25、智能的特征26、有界深度优先搜索27、应用归结原理求证所有自然数不是奇数就是其一半为整数的数28、代价树的深度优先搜索29、与/或树的一般搜索过程30、与/或树广度优先搜索:先产生的节点先扩展,搜索过程31、a-b剪枝技术的一般规律32、专家系统33、机器学习的分类。34、从结构化划分有四种专家系统35、按综合属性分类36、基于解释的学习与示例学习的区别37、决策支持系统的特征38、下列命题用一个语义网络表示出

3、来。树和草都是植物；树和草都有根有叶；水草是草，且长在水中；果树是树，且会结果；苹果树是果树中的一种，它结苹果。39、写出三阶梵塔问题的最佳移动过程图（一种），画出三阶梵塔问题的与/或树（25分）。初始状态：三片金片都在1号针上。目标状态：三片金片都在3号针上。要求：小片在大片之上。40、八数码问题的估价函数为f(n)=d(n)+w(n)，其中d(n)是节点n在搜索树中的深度，w(n)是节点中数码位置与目标节点中数码位置格局不同的个数，现有初始与目标状态如下：3824615732148567S0Sg请画出使用此函

4、数的启发式搜索树，在树中标明各节点的估价函数值，注明扩展次序（15分）。