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文檔簡介

1、浙江工業(yè)大學2009/2010學年第一學期期終試卷人工智能及其應用A卷、單選題(本題共 8 小題,每題 2 分,共 16 分)1,在謂詞公式中,連接詞的優(yōu)先級別從高到低排列是()。A,V,A,一,B.一,C.A,V,,一 D.,A,V,一,2.在語義網(wǎng)絡中,用()來標明類與子類之間的關系。A 實例聯(lián)系 B.泛化聯(lián)系 C.聚集聯(lián)系 D,屬性聯(lián)系3.謂詞公式 G 在海伯倫域上是不可滿足的,則該公式在個體變量域 D 上是A.可滿足的 B,不可滿足的4.假設 S 是不可滿足的, 則 (的推理過程。A.存在 B.不存在 C.C,無法確定)一個歸結推理規(guī)則的從無法確定S 到空子句5.在主觀 Bayes 方

2、法中,幾率 Qx)的取值范圍為(A.-1,1B0,1C.-1,oo)D.0,oo)6.在可信度方法中,CF(H,E)的取值為(結論H 為真。A.1B,0C,0)時,前提 E 為真不支持7.在深度優(yōu)先搜索策略中,open 表是(A.先進先出 B,先進后出)的數(shù)據(jù)結構。C.根據(jù)估價函數(shù)值重排8,歸納推理是(A.從一般到個別)的推理。B.從個別到一般C.從個別到個別、多選題(本題共5 小題,每題 2 分,共10 分)1 .人工智能研究的三大學派是()。A,符號主義 B,進化主義 C.任知主義 D,連接主義2 .對于框架表示法,下面敘述正確的是()。A.框架中, 一個槽用于描述所論對象某一方面的屬性,

3、 一個側面用于描述相應屬性的一個方面。B.槽值可以是另一個框架的名字,從而實現(xiàn)一個框架對另一個框架的調用,表示出框架之間的縱向聯(lián)系。橫向C.框架系統(tǒng)中問題的求解主要是通過匹配與填槽實現(xiàn)的。D.框架表示法不能示具有因果關系的知識。能3 .在主觀 Bayes 推理中, 充分性度量 LS 和必要性度量 LN 的取值下面哪些是合理的()。A.LS1,LN1B.LS1,LN1C.LS1D.LS1,LN=14 .下面對專家系統(tǒng)敘述錯誤的是:()。A.專家系統(tǒng)是運用知識和推理來解決問題的;B.專家系統(tǒng)是把關于問題求解的知識隱含于程序中的;C.專家系統(tǒng)不具有透明性,無法回答用戶”Why 和“HoW 等問題。D

4、.利用骨架系統(tǒng)開發(fā)專家系統(tǒng),相對于其他開發(fā)工具,其效率是最高的,靈活性是最好的,局限性也是最少的。5 .下面對機器學習方法敘述正確的是:()。A.解釋學習需要環(huán)境提供一組示例,而示例學習只要環(huán)境提供一個示例;B.機械式學習是沒有推理能力的。C.符號學習對模擬人類較低級的神經(jīng)活動是比較有效的。D.觀察與發(fā)現(xiàn)學習是基于歸納推理的。三、填空題(本題共 5 小題,每個空格 1 分,共 14 分)1 .產(chǎn)生式系統(tǒng)一般由三個基本部分組成:2 .在證據(jù)理論中,命題 A 的信任函數(shù) Bel(A)又稱為函數(shù),似然函數(shù) Pl(A)又稱為函數(shù),Pl(A)Bel(A)表示對 A的程度。A(0,0.85)表示對 A 為

5、假有一定的信任,信任度為。3 .若用三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡解決字母 T 和 L 的識別問題。每個字母用 3X3 二維二值圖表示,令黑方格為 1,白方格為 0o 要求網(wǎng)絡輸出為 1 時,對應的字母是 T;而輸出為 0 時,對應的字母是 L。因此該 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層應包含個神經(jīng)元,輸出層應包含個神經(jīng)元,輸出層神經(jīng)元的非線性函數(shù)為 04 .BP 學習算法的學習過程包括兩個過程,它是通過過程使誤差最小。5 .遺傳算法的基本操作算子包括、。四、(8 分)設 A、B、C 三人中有人從不說真話,也有人從不說假話。某人向這三人分別提出用一個問題:“誰是說謊者?A 答:“B 和 C 都是說謊者”;B 答:“

6、A 和 C 都是說謊者”;C 答:“A 和 B 至少一個是說謊者”。試用歸結原理證明 C是老實人,即 C 從不說假話。(提示:定義謂詞 T(x)表示 x 說真話。)五、(8 分)設有如下一組推理規(guī)則ri:IFEiTHENE(0.5)r2:IFEANDETHENE(0.8)r3:IFETHENH(0.7)r4:IFE3OREsTHENH(0.9)且已知 CF(Ei)=0.5,CF(EO=0.6,CF()=0.5,用可信度方法計算CF(H),并畫出推理網(wǎng)絡。六、(10 分)用 A*搜索算法求解八數(shù)碼難題,其初始狀態(tài)和目標狀態(tài)分別如下圖所示(1)試確定求解該問題的 A*算法的估價函數(shù),各狀態(tài)的估價值

7、),以及問題的最優(yōu)解。(2)說明 A*搜索算法與 A 搜索算法的區(qū)別。七、(10 分)設有模糊控制規(guī)則:“如果溫度低,則將風門開大”。設溫度和風門開度的論域為1,2,3,4,5?!皽囟鹊汀焙汀帮L門大”的模糊量可以表示為給出相應的搜索圖(圖中需標注目標狀態(tài)5rMA溫度低106絲0Q12345已知事實“溫度較低”,可以表示為試用模糊推理確定風門開度。要求:(1)確定模糊控制規(guī)則的蘊含關系 R(2)確定“溫度較高”時“風門開度”的模糊量(其中合成采用最大最小合成法)(3)給出(2)所得模糊量的 Zadeh 表示,并用加權平均判決法進行模糊決策,給出“風門開度”的清晰量。八、(8 分)已知離散 Hop

8、field 神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權值矩陣為各神經(jīng)元的閾值取為 0。任意給定一個初始狀態(tài) V(0)=-1,-1,1,請確定其所對應的一個穩(wěn)定狀態(tài)。九、(16 分)已知一個非線性函數(shù):222f(x1,X2)10(X12X2)2(1X1)20 xi2.5i1,21)若用連續(xù) Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(CHNN 求解其最小值,要求畫出 CHNN 勺網(wǎng)絡結構圖(圖中需標注各神經(jīng)元的輸入連接權和閾值),給出神經(jīng)元的輸出變換函數(shù),以及求解上述問題的計算能量函數(shù);(6 分)2)用遺傳算法(GA 求解其最小值,若采用二進制編碼,試確定染色體的長度,設計 GA 勺適應度函數(shù),并說明適應度函數(shù)在 GA 中的作用;(5

9、分)3)分別給出 CHNN 口 GA 求解上述問題的主要求解步驟。(5 分)試卷答案B風門大0100.20.6j2345A溫度較低竺10604012345023232302323230一、單選題(本題共8小題,每題2分,共16分)D,B,B,A,D,C,B,B二、多選題(本題共5小題,每題2分,共10分)ABD,AC,BCD,BCD,BD三、填空題(本題共5小題,每個空格1分,共14分)1 .規(guī)則庫、推理機、綜合數(shù)據(jù)庫,2 .下限或信任,上限或似然或不可駁斥,不知道,0.15,3 .9,1_,Sigmoid型函數(shù)或丁,其中1,一1e4 .反向學習或反向傳播,5.選擇或復制,交叉,變異四、(8分

10、)解一:定義謂詞 T(x)T(x)表示 x x 說真話。如果A說真話,則有T(A)T(B)T(C);如果A說假話,則有T(A)T(B)T(C);同理,有T(B)T(A)T(C),T(B)T(A)T(C),T(C)T(A)T(C)。結論的否定為T(C)。一一(3分)可得子句集為1)T(A)T(B),2)T(A)T(C),3)T(A)T(B)T(C),4)T(B)T(C),5)T(C)T(B)T(A),6)T(C)。一一(3分)顯然,子句3)和5)歸結,可得NIL。因而即證。一一(2分)或解二:用求解問題的方法來證明。五、(8分)解:CF(E)CF(E)= =0.5xmax0,CFCF(EI)=0

11、.25,CFCF(巳)=0.8Xmax0,CFCF(E2E2And曰)=0.2,CECE(HI)=0.7Xmax0,CFCF(巳)=0.14,CFCF4(H)=0.9xmax0,CFCF(EOrE)=0.54,(6分)(2分)六、(10分)解一: 該八數(shù)碼難題的估價函數(shù)為為狀態(tài) n n 中“不在位”的數(shù)碼數(shù)。分)該八數(shù)碼難題的搜索圖為f f(n n 尸 g g(n n)+h h(n n),其中 g g(n n)為狀態(tài) n n 的深度,h h(n n)(2CF(H)=CFCF(H)=CF3(H)+CF(H)+CF4(H)-CF(H)-CF3(HXCRCR(H=0.6044。其推理網(wǎng)絡為1I-(5

12、分)其最優(yōu)解為空格上移,空格左移,空格下移,空格右移。一一(1分)或解二:定義與解一不同的估價函數(shù),得到相應的搜索圖和最優(yōu)解。A*A*搜索算法與 A A 搜索算法白區(qū)別(2分):A*A*搜索算法中要求啟發(fā)函數(shù) h h(n n)whwh*(n n),其中 h h*(n n)為狀態(tài) n n 到目標狀態(tài)的最小估價值。而 A A 搜索算法對啟發(fā)函數(shù) h h(n n)沒有此要求?;?A*A*搜索算法能搜索到最優(yōu)解,而 A A 搜索算法不能。(2)確定“溫度較高”時“風門開度”的模糊量(其中合成采用最大-最小合成法)用加權平均判決法進行模糊決策,則“風門開度”的清晰量為0.230.640.850.20.6

13、0.8八、(8分)由題知,神經(jīng)元狀態(tài)的輸出函數(shù)為七、(10分)解:(1)RABAT1.00.6B0.60000000.20.61.000000.20.6100.20.60.600.20.20.200000000(3分)(3)A.JR0.8000.20.61000.20.60.6i;000.20.20.4000000000所得模糊量的Zadeh表示為10.60.200000.20.60.8000.20.60.8(3分)0/10/20.2/30.6/40.8/5,4.375(4分)1s0f(s)(1分)1s0解一:假設離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡中個神經(jīng)元狀態(tài)的調整順序為2一1一3,則V2(1)f

14、(2)(1)0(1)(f)1f(0)1,因而 V V(1)=-1,1,1;33r22,4VI(2)f0(1)(-)1-(1)f(-)1,因而 V V(2)=-1,1,1;333r22r4V3(3)f-(1)(-)10(1)f(-)1,因而 V V(3)=-1,1,1(6分)333顯然,-1,1,1是V:0)所對應的穩(wěn)定狀態(tài)。一一(1分)或解二:假設與解一不同的神經(jīng)元狀態(tài)調整順序,得到另一穩(wěn)定狀態(tài)1,-1,1。九、(16分)解:1)(3分)令ViXi/2.5(1分),神經(jīng)元的輸出變換函數(shù)可采用Sigmoid型函數(shù),即1(1分)。求解上述問題的計算能量函數(shù)為E(VI,V2)10(2.5.)22&22(12.5I)2(1分)_.2.50-2)由0.1-(1分),可確定染色體的長度為2n,即為10。(1分)211GA的適應度函數(shù)為,其中C為0的常數(shù)。(1分)f(XI,X2)c適應度函數(shù)在GA中的作用:用于評價種群中個體的好壞,它是算法演化過程的驅動力,是進行自然選擇的唯一依據(jù)。(2分)3) CHNNt解約束優(yōu)化問題的步驟(2分)(1)選擇合適的問題表示方法,使CHNN的輸出與優(yōu)化問題的可行解彼此對應;(2)用罰函數(shù)法寫出優(yōu)化問題的目標函數(shù);(3)令

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