《人工智能》模拟试题-Lily.doc

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1、模拟题一一、填空题（每空2分，共30分）1、人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。2、知识表示方法有状态空间表示法、谓词逻辑表示法、语义网络表示法、问题归约表示法、框架表示法、过程表示法等。3、所谓元知识，是指使用知识的知识。4、一般而言，知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验的总和。5、基于规则的演绎推理可分为正向演绎推理、反向演绎推理和正反向混合演绎推理。6、不确定性推理是指建立在不确定性知识和证据基础上的推理。二

2、、简答题（每题8分，共24分）1、简述数据、信息和知识之间的联系和区别。首先，数据和信息是密切相关的。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示；信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。即相同数据在不同场合可以表示不同信息。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示。其次，信息和知识之间也关系密切，只有把有关的信息关联到一块加以使用，才能成为知识。综上所述，数据、信息和知识是3个层面上的概念：数据经过加工处理成为信息，把有关信息关联到一块就构成知识。2、鲁宾逊归结原理的基本思想是什么？解：基本思想：首先把欲证明问题的结论否定，并加入子

3、句集，得到一个扩充的子句集S’。然后设法检查子句集S’是否含有空子句，若含有空子句，则表明S’是不可满足的；若不含有空子句，则继续使用归结法，在子句集中选择合适的子句进行归结，直至导出空子句或不能继续归结为止。3、简述状态空间法的基本思想。状态空间的三要素分别是：状态、操作、目标。状态空间法的基本思想是：问题是状态空间法处理的对象，是状态空间中的点。状态空间中不同的点具有不同的状态，表现了问题的不同状态。原始问题对应的状态点即初始状态，而问题的解所对应的状态点即目标状态。应用可行操作将初始状态转移至目标状态的过程就是问题求解的过程。如果问

4、题存在解，则状态空间中一定存在一条由初始状态至目标状态的轨迹，使初始状态在可行操作的作用下运动至目标状态。三、请用一阶谓词逻辑表达下面的知识。（11分）1、有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。（5分）解：2、张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。（6分）解：定义谓词：Computer(x)：表示x是计算机系的学生Like(x,y)：x喜欢y定义常量：zhangxiaohui表示张晓辉Program：表示编程序。则一阶谓词逻辑是：Computer(zhangxiaohui)Like(zhangxiaohui,

5、Program)四、请把下列命题用一个语义网络表示出来：（15分）（1）树和草都是植物；（2）树和草都有叶和根；（3）水草是草，且生长在水中；（4）果树是树，且会结果；（5）苹果树是果树中的一种，它会结苹果。解：五、用鲁宾逊原理解决“快乐学生”问题。（20分）假设：任何通过计算机考试并获奖的人都是快乐的，任何肯学习或幸运的人都可以通过所有的考试，张不肯学习但他是幸运的，任何幸运的人都能获奖。求证：张是快乐的。模拟题二一、填空题（每空2分，共30分）1、人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，它的近期主要目标在于研究用

6、机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。2、知识表示方法有状态空间表示法、谓词逻辑表示法、语义网络表示法、问题归约表示法、框架表示法、过程表示法等。3、所谓元知识，是指使用知识的知识。4、在语义网络中，弧所表示的各种关系可以归纳为类属关系、包含关系、整部关系、属性关系和时序关系等。5、基于规则的演绎推理可分为正向演绎推理、反向演绎推理和正反向混合演绎推理。二、简答题（每题8分，共24分）1、简述数据、信息和知识之间的联系和区别。首先，数据和信息是密切相关的。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示；信息是对数据的解释，是

7、数据在特定场合下的具体含义。即相同数据在不同场合可以表示不同信息。同样，相同的信息也可以用不同的数据表示。其次，信息和知识之间也关系密切，只有把有关的信息关联到一块加以使用，才能成为知识。综上所述，数据、信息和知识是3个层面上的概念：数据经过加工处理成为信息，把有关信息关联到一块就构成知识。2、鲁宾逊归结原理的基本思想是什么？解：基本思想：首先把欲证明问题的结论否定，并加入子句集，得到一个扩充的子句集S’。然后设法检查子句集S’是否含有空子句，若含有空子句，则表明S’是不可满足的；若不含有空子句，则继续使用归结法，在子句集中选择合适的子句

8、进行归结，直至导出空子句或不能继续归结为止。3、创立一个描述“大学教师”的框架。解：框架创建如下：框架名——大学教师槽名——职业：<教师>槽名——学位：（学士，硕士，博士）槽名——专业：<学科