智能信息系統(tǒng)模擬試題及答案

1、智能信息系統(tǒng)模擬試卷二年級(jí)：專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)一、單項(xiàng)選擇下列知識(shí)表示方法屬于層次的、組合式的是（）A語義網(wǎng)表示法B謂詞邏輯表示法C框架表示法D推理機(jī)（）是從已知事實(shí)和背景知識(shí)推導(dǎo)出結(jié)論的處理過程。A類比推理B演繹推理C歸納推理 D構(gòu)造歸納對(duì)超鏈接挖掘?qū)儆趙eb挖掘中的（）A文本挖掘B結(jié)構(gòu)挖掘C內(nèi)容挖掘D使用挖掘（）是關(guān)于共享概念的協(xié)議，反映了一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的通用知識(shí)和模式。A對(duì)象B概念網(wǎng)絡(luò)C神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D本體以下不屬于邏輯運(yùn)算符的是（）A B - C & D V二、多項(xiàng)選擇性質(zhì)繼承可分為（）A直接繼承B附加繼承 C排斥繼承D級(jí)聯(lián)繼承E間接繼承智能信息系統(tǒng)開發(fā)的原則有（）A必要性原則 B可行性原則 C

2、專家合作原則 D用戶參與原則E經(jīng)濟(jì)性原則歸納學(xué)習(xí)方法可分為信息論方法和集合論方法，其中信息論方法的具體實(shí)現(xiàn) 方法有（ ）A ID3方法 B IBLE方法 C覆蓋正例排斥反例方法D概念樹方法E粗集方法知識(shí)獲取的基本任務(wù)包括（）A知識(shí)抽取B知識(shí)建模C知識(shí)轉(zhuǎn)換 D知識(shí)輸入E知識(shí)檢測(cè)F知識(shí)庫重組下列屬于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的主要技術(shù)的有（）A特征提取B關(guān)聯(lián)分析C分類分析D聚類分析E時(shí)序分析F偏差分析三、簡答題描述規(guī)則知識(shí)表示方法的特點(diǎn)。說明文獻(xiàn)知識(shí)的理想表示方法。寫出智能信息系統(tǒng)的主要開發(fā)方法。簡述IIS中的知識(shí)類型。描述框架表示方法的特點(diǎn)。四、論述題試述正向推理的思想和推理過程。綜述智能信息系統(tǒng)的特點(diǎn)及其發(fā)展。

3、總結(jié)商務(wù)智能系統(tǒng)的特點(diǎn)及其發(fā)展趨勢(shì)。闡述智能檢索的基本思想。試論述知識(shí)獲取的主要方法。模擬試卷二答案一.單選題C 2.C3. B 4. D 5.C二多選題ABC 2.ABCD 3.AB 4.ABCDEF 5.ABCDEF三.簡答題（共4小題，每小題10分，共40分）描述規(guī)則知識(shí)表示方法的特點(diǎn)。產(chǎn)生式表示格式固定，形式單一，規(guī)則（知識(shí)單位）間相互較為獨(dú)立，沒有 直接關(guān)系使知識(shí)庫的建立較為容易，處理較為簡單的問題是可取的。另外推理方 式單純，也沒有復(fù)雜計(jì)算。特別是知識(shí)庫與推理機(jī)是分離的，這種結(jié)構(gòu)給知識(shí)的 修改帶來方便，無須修改程序，對(duì)系統(tǒng)的推理路徑也容易作出解釋。所以，產(chǎn)生 式表示知識(shí)常作為構(gòu)造專

4、家系統(tǒng)的第一選擇的知識(shí)表示方法。說明文獻(xiàn)知識(shí)的理想表示方法。文獻(xiàn)知識(shí)的理想表示方法為框架法?？蚣埽‵rames）表示方法是一種層次的、 組合式的知識(shí)表示方法。它可以在同一的知識(shí)表示環(huán)境中綜合使用說明型和過程 型描述的方法。它具有面向?qū)ο蠛托再|(zhì)繼承等特點(diǎn)，已發(fā)展成為一種通用的表示 方法。一個(gè)框架表示一個(gè)由屬性集合組成的對(duì)象或概念。一個(gè)框架的基本結(jié)構(gòu)由 框架名、關(guān)系、槽、槽值及槽的限制條件與附加過程所組成。寫出智能信息系統(tǒng)的主要開發(fā)方法。智能信息系統(tǒng)的主要開發(fā)方法：原型法，面向?qū)ο蠓?，Common KADS知識(shí)工 程方法。簡述IIS的知識(shí)類型從知識(shí)系統(tǒng)知識(shí)表示的角度看，可分為：事實(shí)型知識(shí)，關(guān)聯(lián)型知

5、識(shí)，過程型 知識(shí)，元知識(shí)。描述框架表示方法的特點(diǎn)。知識(shí)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量方面，框架的層次結(jié)構(gòu)組織方法有助于確保信息存儲(chǔ)在正確 的位置，以及檢查知識(shí)的完整性。它的性質(zhì)繼承特性可使相同結(jié)構(gòu)元素集合中的 信息共享，簡化事物的表達(dá)?？蚣艿慕M合結(jié)構(gòu)將概念的性質(zhì)和過程組合在一起， 使得知識(shí)的組織、修改和檢索容易實(shí)現(xiàn)。存儲(chǔ)機(jī)制的質(zhì)量方面，框架的層次結(jié)構(gòu) 使得框架結(jié)構(gòu)成為一種靜態(tài)和動(dòng)態(tài)相結(jié)合的主動(dòng)的存儲(chǔ)機(jī)制，它能自動(dòng)維護(hù)知識(shí) 的完整性，以及知識(shí)庫和層次結(jié)構(gòu)的一致性，還可區(qū)分永久的和暫時(shí)的知識(shí)。檢 索機(jī)制的質(zhì)量方面，框架表示的分類等級(jí)結(jié)構(gòu)可簡化檢索過程，組合結(jié)構(gòu)可以輔 助用戶用不同的方法推理，引導(dǎo)用戶利用目標(biāo)的特定的重

6、要信息實(shí)現(xiàn)檢索。合理 地使用存儲(chǔ)空間并具有較高的執(zhí)行速度?？蚣鼙硎痉ǖ娜秉c(diǎn)是結(jié)構(gòu)關(guān)系較復(fù)雜， 維護(hù)知識(shí)庫的層次結(jié)構(gòu)有一定的困難，必須設(shè)計(jì)一個(gè)好的控制機(jī)制。四.論述題試述正向推理的思想和推理過程。正向推理（向前推理）：它是從可用的事實(shí)出發(fā)，向前推理，用當(dāng)前的事實(shí) 匹配規(guī)則的前提，產(chǎn)生新的結(jié)論，直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)終止。這種推理方式是由數(shù) 據(jù)到結(jié)論，所以也叫數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)策略。推理方式如下所示：初始狀態(tài)目標(biāo)狀態(tài)（事實(shí)條件）f （結(jié)論 假設(shè)）設(shè)所用知識(shí)庫包括事實(shí)和規(guī)則，正向推理算法描述如下：（1）掃描知識(shí)庫，產(chǎn)生可用規(guī)則集S，這些規(guī)則左邊條件均為真，即都被 事實(shí)庫中的事實(shí)滿足；（2）調(diào)用解決沖突算法，從S中選

7、出規(guī)則R；（3）執(zhí)行規(guī)則R右邊的結(jié)論部分，將產(chǎn)生的新事實(shí)加入事實(shí)庫；（4）若目標(biāo)得證或無新的事實(shí)存在，則停止；否則轉(zhuǎn)（2）；分析一種智能信息檢索方法的思想及過程。智能信息檢索的實(shí)現(xiàn)可采用不同的方法（以下四類方法只需詳盡的分析一種 即可）。（1）統(tǒng)計(jì)方法：最典型的統(tǒng)計(jì)方法是詞頻統(tǒng)計(jì)法，其最早的理論依據(jù)是Zipf 定律。早在20世紀(jì)50年代Luhn就注意到Zipf定律，并在此基礎(chǔ)上提出自動(dòng)抽 詞標(biāo)引的思想。指出標(biāo)引詞應(yīng)該在某特定文獻(xiàn)中的發(fā)生頻率較高，在整個(gè)文獻(xiàn)集 合中出現(xiàn)的頻率較低的特征詞?，F(xiàn)在許多自動(dòng)標(biāo)引的工作都是在Luhn頻率統(tǒng)計(jì) 思想的基礎(chǔ)上展開的，如自動(dòng)標(biāo)引的矢量空間模型、概率標(biāo)引原理等。

8、統(tǒng)計(jì)方法 也是智能信息檢索的基本方法。（2）文本分析方法：智能信息檢索的文本處理離不開文本分析。進(jìn)行文本 分析時(shí)，首先處理文本源，這種文本源可能是幾個(gè)詞組、句子、段落乃至篇章。 計(jì)算機(jī)首先通過文本上下文中的一些線索來識(shí)別文本源所使用的語言。對(duì)于漢語 文獻(xiàn)，一個(gè)難點(diǎn)在于漢語的分詞。漢語的分詞涉及到漢語的詞法、句法、語義各 個(gè)層面上。漢語分詞后，文本分析需要確定各個(gè)詞在文本源中的重要程度；以及 多字詞、縮寫詞和其他詞匯，而漢語分詞及特征詞提取的方法決定文本分析方法 的質(zhì)量。人工智能方法：利用人工智能進(jìn)行信息檢索主要涉及以下方法。知識(shí) 表示和處理的方法：知識(shí)表示是將關(guān)于世界的事實(shí)、關(guān)系、過程等編碼成

9、為一種 合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識(shí)表示方法有許多種，常見的知識(shí)表示有產(chǎn)生式表示法、框 架式表示法、語義網(wǎng)絡(luò)表示法、面向?qū)ο蟮谋硎痉ǖ葞追N。基于自然語言處理 的方法：包括詞法分析、句法分析以及語義和語用分析等幾個(gè)階段，句法分析和 語義分析是自然語言處理的基礎(chǔ)。語義分析的結(jié)果是語義網(wǎng)，而語義分析的工具 之一便是語義關(guān)系。系統(tǒng)在進(jìn)行信息處理過程中進(jìn)入句法分析后，可以從全解中 得到一個(gè)優(yōu)化的有用解，然后進(jìn)入句法語義分析。在這一階段，對(duì)語言自身結(jié)構(gòu) 和句法屬性進(jìn)行綜合分析，語義分析的過程也相應(yīng)地分成三個(gè)層次，即短語子樹 的語義子網(wǎng)內(nèi)的語義關(guān)系、謂詞框架形成的單網(wǎng)內(nèi)的語義關(guān)系以及各個(gè)謂詞框架 之間形成的多網(wǎng)間的

10、語義關(guān)系。在語義分析理論方面，研究也在不斷深化，其中 比較引人注目的是語義網(wǎng)絡(luò)，格語法，概念從屬理論。語料庫方法：語料庫方法解決問題的思路：語料庫加工的方式包括在語料 中標(biāo)注各種記號(hào)，標(biāo)注的內(nèi)容包括每個(gè)詞的詞性、語義項(xiàng)、短語結(jié)構(gòu)、句型和句 間關(guān)系等。隨著標(biāo)注程度的加深語料庫逐漸熟化，成為一個(gè)分布的、統(tǒng)計(jì)意義上 的知識(shí)源。基于語料庫方法的信息檢索系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)：為克服傳統(tǒng)的基于理解的理 性主義的方法的局限，在中文分詞，詞性標(biāo)注、句法分析、語義分析等過程中引 入語料庫的方法。語料庫方法基于統(tǒng)計(jì)，在方法上是經(jīng)驗(yàn)主義的?？偨Y(jié)商務(wù)智能系統(tǒng)的特點(diǎn)及其發(fā)展趨勢(shì)?，F(xiàn)有的商務(wù)智能系統(tǒng)主要具有以下特點(diǎn)：成熟的數(shù)據(jù)倉庫

11、管理能力。目前商務(wù)智能市場(chǎng)上有多種數(shù)據(jù)倉庫管理工 具，它們提供全面的數(shù)據(jù)倉庫建模、元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)倉庫更新功能。強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘和OLAP能力。鑒于數(shù)據(jù)挖掘和分析功能是商務(wù)智能系 統(tǒng)的基本功能，各商務(wù)智能廠商非常注重這方面的研究，提供了各種功能強(qiáng)大的 分析挖掘工具。便捷的報(bào)表功能。許多商務(wù)智能系統(tǒng)提供了友好的用戶操作界面，使用戶 可以輕松創(chuàng)建報(bào)表，并支持用戶根據(jù)商務(wù)情況制定特殊要求查詢，還可以利用報(bào) 表工具自動(dòng)生成報(bào)表。商務(wù)智能的出現(xiàn)是一個(gè)漸進(jìn)的復(fù)雜的演變過程，而且仍處在發(fā)展之中。商業(yè)智能 的發(fā)展去世可以歸納為以下幾點(diǎn)：功能上具有可配置性、靈活性、可變化性。商業(yè)智能系統(tǒng)的范圍從為部門 的特定用戶

12、服務(wù)擴(kuò)展到為整個(gè)企業(yè)所有用戶服務(wù)。解決方案更開放、可擴(kuò)展、可按用戶定制，在保證核心技術(shù)的同時(shí)，提供 客戶化的界面。針對(duì)不同企業(yè)的獨(dú)特的需求，商業(yè)智能系統(tǒng)在提供核心技術(shù)的同 時(shí)，是系統(tǒng)又具有個(gè)性化。從獨(dú)特的商業(yè)智能向嵌入式商業(yè)智能發(fā)展。即在企業(yè)現(xiàn)有的應(yīng)用系統(tǒng)中， 如財(cái)務(wù)、人力、銷售等系統(tǒng)中嵌入商業(yè)智能組件，使普遍意義上的事務(wù)處理系統(tǒng) 具有商業(yè)智能的特性。從傳統(tǒng)功能向增強(qiáng)型功能轉(zhuǎn)變。增強(qiáng)型的商業(yè)智能功能是相對(duì)于早期的用 SQL工具實(shí)現(xiàn)查詢的商業(yè)智能功能。目前的商業(yè)智能系統(tǒng)除了具有傳統(tǒng)功能外， 還有了數(shù)據(jù)分析層的功能。闡述智能檢索的基本思想。智能檢索的基本思想是，模擬人類的認(rèn)知功能和智能活動(dòng)，有效利

13、用一切知識(shí)源， 盡快找到滿足用戶需求的信息知識(shí)。認(rèn)知功能主要是人類的認(rèn)知能力和認(rèn)識(shí)思維 方式。人類的智能活動(dòng)包括智能感知、智能思維、智能行為，如推理、學(xué)習(xí)、語 言理解等。檢索處理中，凡需要人類專知才能解決的問題和任務(wù)，均課應(yīng)用人工 智能技術(shù)加以實(shí)現(xiàn)。檢索的子任務(wù)可分為智能任務(wù)和非智能任務(wù)。從整體功能來 看，智能檢索能夠應(yīng)用人類的知識(shí)和知識(shí)處理技術(shù)來實(shí)現(xiàn)高效率。高質(zhì)量的檢索， 知識(shí)檢索就屬于智能檢索的范疇，智能檢索能夠處理各類用戶的各種信息需求問 題，推導(dǎo)和建立合適的需求模型；應(yīng)用合適的檢索策略和推理方法，盡快檢索到 最大可能滿足用戶需求的信息知識(shí)。試論述知識(shí)獲取的主要方法。知識(shí)獲取的主要方法主

14、要有一下5種方法：自然語言理解：主要借助于自然語言處理技術(shù)，針對(duì)文本類型的信息 源，通過語法、語義分析，推導(dǎo)文本內(nèi)容屬性，抽取與領(lǐng)域相關(guān)的語義實(shí)體及其 關(guān)系，實(shí)現(xiàn)知識(shí)獲取。從本質(zhì)上說，雖然自然語言理解是最理想的自動(dòng)知識(shí)獲取 方法，但由于自然語言處理中多項(xiàng)難點(diǎn)技術(shù)(如抽詞技術(shù)、切分詞技術(shù)、短語識(shí) 別技術(shù)等)尚未得到有效解決，因此，給基于自然語言理解的知識(shí)自動(dòng)獲取利用 帶來一定困難。模式識(shí)別：主要針對(duì)多媒體信息源(如圖片、語音波形、符號(hào)等)， 采用統(tǒng)計(jì)方法等對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋，從經(jīng)數(shù)字化處理后 的數(shù)據(jù)中識(shí)別事物對(duì)象的特征。機(jī)器學(xué)習(xí)：利用各種學(xué)習(xí)方法來獲取知識(shí)，是一種高級(jí)的全自動(dòng)化的 知識(shí)獲取方法。機(jī)器學(xué)習(xí)還具有從運(yùn)行實(shí)踐中學(xué)習(xí)的能力，能糾正可能存在的錯(cuò) 誤，產(chǎn)生新的知識(shí)，從而不斷進(jìn)行知識(shí)庫的積累、修改和擴(kuò)充。數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)：針對(duì)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫，采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等定量化 分析方法，發(fā)現(xiàn)大量