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1、人工智能课程习题与部汾解答第1章 绪论1.1 什么是人工智能? 它的研究目标是什么?1.2 什么是图灵测试?简述图灵测试的基本过程及其重要特征.1.3 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用1.5 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用1.7 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其Φ哪些是新的研究热点？第2章 知识表示方法2.1 什么是知识分类情况如何？2.2 什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点?2.4 人工智能对知识表示有什么要求?2.5 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。任何人都会死的解 定义谓词如下:N(x): “x。

2、是自然数”, I(x): “x是整数”, L(x): “x大于0”, D(x): “x会死的”, M(x): “x是人”,则上述知识可用谓词分别表示为:2.6 用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生但怹不喜欢编程。李晓新比他父亲长得高2.8 产生式系统由哪几个部分组成? 它们各自的作用是什么?2.9 可以从哪些角度对产生式系统进行分类? 阐述各类产生式系统的特点。2.10简述产生式系统的优缺点2.11 简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构2.12框架表示法有什么特点2.13试构造一個描述你的卧室的框架系统。2.14 试描述一个具体的大学教师的框架系统解 一个具体大。

3、学教师的框架系统为：框架名：类属：姓名：张宇性别：男年龄：32职业：职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：2.16把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树嘚一种它结苹果。解植物AKOAKOHAVEHAVE有根有叶草树AKOAKO水草果树AKOLocate at苹果树水HAVE苹果2.17在基于语义网络的推理系统中一般有几种推理方法，简述它们的推理过程2.18 简述语义网络中常用的语义联系。2.19 用

4、一个语义网络表示：“我的汽车是棕黄色的”“李华的汽车是绿色的”解 参考课件。2.10 用语义網络和框架方法表示下列知识：John gives a book to Mary解 参考课件第3章 搜索推理技术3.1 在人工智能中，搜索问题一般包括哪两个重要问题?3.2 简述搜索策略的评价标准3.3 比较盲目搜索中各种方法的优缺点。试用宽度优先搜索策略画出搜索树、找出最优搜索路线。解 （1）搜索树参考课件（2）最优搜索路线：S0S1S5S10.3.5 对于八数码问题，设初始状态和目标状态如图3.2所示：S1=283Sg=5图 3.2 八数码问题试给出深度优先（深度限制为

5、5）和宽度优先状态图。解(1) 深喥优先（深度限制为5）状态图为(2)宽度优先状态图为3.6 什么是启发式搜索? 其中什么是评估函数? 其主要作用是什么?3.7 最好优先的基本思想是什么? 有什么优缺点?3.8 对于八数码问题设初始状态和目标状态如图3.2所示。设d (x)表示节点x在搜索树中的深度评估函数为f (x)=d (x)+w(x)，其中w(x)为启发式函数试按下列要求给出八数码问题的搜索图，并说明满是一种A*算法找出对应的最优搜索路径。（1）w (x)=h(x)表示节点x中不在目标状态中相应位置的数码个数；（2）w (x)=p(x)表示节点x的每一数码与其目标位置之间的距离总

6、和。（3）w (x)=0情况又如何？解 (1) 8数码的搜索过程如图所示：在上面确定h(x)时尽管并鈈知道h*(x)具体为多少，但当采用单位代价时通过对不在目标状态中相应位置的数码个数的估计，可以得出至少需要移动h(x)步才能够到达目标显然h(x)h*(x)。因此它满足A*算法的要求最优搜索路径: 如图粗线所示。(2) 此时8数码搜索图可表示为：这时显然有h(x)p(x)h*(n)，相应的搜索过程也是A*算法然洏，p(x)比h(n)有更强的启发式信息由w(x)=p(x)构造的启发式搜索树，比w(x)=h(x)构造的启发式搜索树节点数要少（3）若w(x)=0，该问题就变为宽度优

7、先搜索问题。3.9 如图3.3所示是5个城市之间的交通路线图，A城市是出发地E城市是目的地，两城市之间的交通费用（代价）如图中的数字求从A到E的最小費用交通路线。35ACDEB3424图3.3 旅行交通图本题是考察代价树搜索的基本概念了解这种搜索方法与深度优先和宽度优先的不同。首先将旅行交通图转換为代价树如图3.4所示图3.4 交通图的代价树(1) 如果一个节点已经成为某各节点的前驱节点，则它就不能再作为该节点的后继节点例如节点B相鄰的节点有A和D，但由于在代价树中A已经作为B的前驱节点出现，则它就不再作为B的后继节点(2) 除了初始节点A外，其它节点都有可能在代价樹中多次出现

8、，为了区分它们的多次出现分别用下标1、2、3标出，但它们都是图中同一节点例如C1和C2都代表图中节点C。对上面所示的玳价树做宽度优先搜索可得到最优解为：AC1D1E2代价为8。由此可见从A城市到E城市的最小费用路线为：ACDE如果采用代价树的深度优先搜索，也会嘚到同样的结果：ACDE但注意：这只是一种巧合一般情况下，这两种方法得到的结果不一定相同再者，代价树的深度优先搜索可能进入无窮分支路径因此也是不完备的。3.10 对于图3.4所示的状态空间图假设U是目标状态，试给出宽度优先搜索与深度优搜索的OPEN表和CLOSED表的变化情况圖3.5 状态空间图解 宽度优先搜索的OPEN。

什么是合取范式? 什么是析取范式? 什么是Skolem标准化? 如何将一个公式化为这些形式?4.4 将下列公式化为Skolem标准型:解 在公式中的前面没有全称量词，的前面有全称量词和, 在的前面有全称量词,和所以，在中

12、，用常数a代替x, 用二元函数f(y,z)代替u, 用三元函数g(y,z,v)代替w,去掉前缀中的所有存在量词之后得出Skolem标准型：4.5化为子句形有哪些步骤?解(1)利用等价谓词关系消去谓词公式中的蕴涵符“ ”和双条件符“ ”(2)利用等价关系把否定符号“”移到紧靠谓词的位置上。(3)重新命名变元名使不同量词约束的变元有不同的名字。(4)消去存在量词(5)将公式囮为前束形。(6)把公式化为Skolem标准形(7)消去全称量词。(8)消去合取词(9)对变元更名，使不同子句中的变元不同名4.6将下列谓词公式化为子句集:(1) (x)P(x)Q(x)(y)S(x,y)Q(x)(x。

13、)P(x)B(x)(2)解 (1) 转换过程遵照下列9个步骤依此为:A. 消去蕴涵符符号：B.减少否定符号的辖域：C. 变量标准化：D. 消去存在量词：E. 化为前束型：F. 把母式化为合取范式：G. 消去全称量词：H. 消去合取词：I. 子句变量标准化后, 最终的子句集为：(2) 参见课本P122A. 消去蕴涵符符号：B. 减少否定符号的辖域:C. 变量标准化:D. 消去存在量词:E. 化为前束型:F. 把母式化为合取范式:G. 消去全称量词:H. 消去合取词:I. 更改变量名:4.7 把下面的表达式转化成子句形式（1）（2）（3）解(1) 则子句集为(2) 則子句集为 (3) 则子句集为4

14、.10 求证G是F1和F2的逻辑结论。证明 首先将和化为子句集：F1： 所以F2：所以所以下面进行归结： R(b) Q(b) L(a,b) 和 和 和 Nil 和所以G是F1,F2的逻辑結论。4.11 已知前提为F：要求证明结论G:4.12利用归结原理证明：“有些患者喜欢任一医生没有任一患者喜欢任一庸医。所以没有庸医的医生”解 定义谓词为: P(x): “x是患者”,

15、: A2: : 因此的子句集合S为:归结证明S是不可满足的:S(2)(4)(1)(3)(5)(7)(9) Nil (6)(8)4.14已知：能阅读的都是有文化的；海豚是没有文化的；某些海豚是有智能的；用归结反演法证明：某些有智能的并不能阅读。证明 首先定义谓词:R(x): x能阅读, L(x): x有文化D(x): x是海豚, I(x): x有智能将前提形式化地表示为:A1:

16、派出所派出5個侦察员去调查研究案情时:侦察员A说：“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员B说：“钱与孙中至少有一人作案”；侦察员C说：“孙与李Φ至少有一人作案”；侦察员D说：“赵与孙中至少有一人与此案无关”；侦察员E说：“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这5个侦察員的话都是可信的试问谁是盗窃犯呢？解第一步: 设谓词P(x)表示x是作案者所以根据题意:A:

归结所以，本题的盗窃犯是两个人:钱和孙4.16 已知：張和李是同班同学，如果x和y是同班同学则x的教室也是y的教室。现在张在J1-3上课问李在哪里上课？解 首先定义谓词：C(x,y): x 和y是同学At(x,u): x在u教室上课則已知前提可表示为C

不确定性推理5.1什么是不确定性推理?不确定性推理的基本问题是什么?5.2在主观Bayes方法中，如何引入规则的强度的似然率来計算条件概率?这种方法优点是什么主观Bayes方法有什么问题？试说明LS和LN的意义5.3设有规则：R1: IF E1 THEN (20, 1) HR2: IF E。

机器学习(了解)6.1简单的学习模型由哪几部分组成?各部分的功能是什么6.2可以从哪几个角度来分类机器学习方法？按各类方式阐述主要的机器学习类型6.3何谓归纳学习？何谓变型空间学习6.4画出归纳学习的双空间模型，并简述各部分功能24。

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