人工智能第三章思考题.docx

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1、莃第三章思考题羈3.1什么是推理、正向推理、逆向推理、混合推理?试列出常引用的几种推理方式并列出每种推理方式的特点。肈答:1)推理是指从已知事实出发,运用已掌握的知识,推导出其中蕴含的事实性结论或归纳出某些新的结论的过程。莄2)正向推理是一种从已知事实出发、正向使用推理规则的推理方式,它是一种数据(或证据)驱动的推理方式,又称前项链推理或自底向上推理。螁3)反向推理是一种以某个假设目标为出发点,反向运用推理规则的推理方式,它是一种目标驱动的推理方式,又称反向链推理或自顶向下推理。肁4)混合推理是把正向推理和反向推理结合起来所进行的推理。膈常引用的推理方式有演

2、绎推理、归纳推理和默认推理。螅演绎推理是从全称判断推倒出单称判断的过程,即有一般性只是推导出适合于某一具体情况的结论。是一种从一般到个别的推理。蒃归纳推理是从足够的事例中归纳出一半般结论的推理过程,是一种从个别到一般的推理。螀默认推理是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。膈膆3.2什么是冲突?在产生式系统中解决冲突的策略有哪些?羀答:1)已知事实与知识库中的多个知识匹配成功称发生了冲突。薈2)解决冲突的策略有1)按针对性排序2)按已知事实的新鲜性排序3)按匹配度排序4)按条件个数排序5)按上下文限制排序6)按冗余限制排序7)根据领域问题的特

3、点排序。芈节3.3什么是子句?什么是子句集?请写出求谓词公式子句集的步骤。蚂答:1)任何原子谓词公式及其否定的析取式为子句。莇2)由子句构成的集合称子句集。莈求公式子句集的步:1)消去公式中的“→”和“?”符号,2)把否定符号移到靠的位置上,3)量准化,4)消去存在量,5)化前束型,6)化Skolem准型,7)略去全称量,8)子句量准化。蚃膀3.4谓词公式与它的子句集等价吗?在什么情况下它们才会等价?莀答:1)公式与它的子句集不是等价的。蒈2)在公式不可足的情况下是等价的。肄袂3.5为什么要引入Herbrand理论?什么是H域?如何求子句集的H域?腿答:1)

4、引入Herbrand理能构造一个特殊域,判定子句在域上的解,从而判定自居的不可足性,从而可以判定子句集的不可足性,而判定公式的不可足性。薇2)H域也称海伯域。足以下条件:蒅①令H0是S中所有个体常量的集合。若S中不包含个体常量,令H0={a}。其中a任意指定的一个个体常量。芀②令Hi+1=Hi∪{S中所有的形如f(t1,⋯,tn)的元素}其中f(t1,⋯,tn)是出于G中的任一函数符号,而t1,⋯,tn是Hi中的元素。i=0,1,2,⋯。袈3)如果子句集中既有个体常量也有函数,可根据H域的定构造H域,若没有个体常量或者没有函数,即可指定任意一个常量a个体常量

5、,再根据H域的第二条定构造H域。蚇袆3.6什么是子句集在域D上的解释?什么是H域的解释?如何用D域上的一个解释I构造H域上的解释I*?肂答:1)子句集在D域上的解就是字句集中的字句在任何非空个体域上的任何一个解。羁2)子句集S在H域上的解就是S中出的常量、函数及取,一次取就是S的一个H解释。螇3)将子句集S在D上的不可满足问题转化成在H上的不可满足问题,可解决用D域上的一个解释I构造H域上的解释I*。肃螄3.7引入Robinson的归结原理有何意义?什么是归结原理?什么是归结式?蚀答:1)引入Robinson的归结原理解决了海伯伦定理的不足,简化了判定子句集

6、的不可满足性的判定步骤,使推理算法达到了可实用的程度,使机器定理证明变为现实。螇2)鲁滨逊归结原理又称为消解原理,是鲁滨逊提出的一种证明子句集不可满足性,从而实现定理证明的一种理论及方法。蒄3)设C1与C2是子句集中任意两个子句,如果C1中的文字L1与C2中的文字互补,那么从C1中和C2中分别消去L1和L2,并将两个子句中余下的部分吸取,构成的一个新子句C12即是C1和C2的归结式。膂3.83.9葿请写出利用归结原理求解问题答案的步骤。袇答:(1)把已知前提条件用谓词公式表示出来,并化成相应的子句集,设该子句集的名字为S。袅(2)把待求解的问题也用谓词公式表

7、示出来,然后将其否定,并与一谓词ANSWER构成析取式。谓词ANSWER是一个专为求解问题而设置的谓词,其变量必须与问题公式的变量完全一致。袃(3)把问题公式与谓词ANSWER构成的析取式化为子句集,并把该子句集与S1合并构成子句集S’。芇(4)对子句集S’应用谓词归结原理进行归结,在归结的过程中,通过合一置换,改变ANSWER中的变元。如果得到归结式ANSWER,则问题的答案即在ANSWER谓词中。羇以下无正文仅供个人用于学习、研究;不得用于商业用途。Forpersonaluseonlyinstudyandresearch;notforcommercial

8、use.仅供个人用于学习、研究;不得用于商业用途。N

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