人工智能模擬試題(120分鐘).doc

人工智能模擬試題(120分鐘） 1. 填空題（共12分，每小題2分）1）知識表示的性能應從以下二個方面評價：_和_；后者又分二個方面_和 _。 2) 框架系統(tǒng)的特性繼承功能可通過組合應用槽的三個側(cè)面來靈活實現(xiàn)，它們是 _。3）KB系統(tǒng)通常由以下三個部分組成：_；KB系統(tǒng)的開發(fā)工具和環(huán)境可分為以下三類：_。 4）按所用的基本學習策略可以將機器學習方法劃分為以下幾類：_ _。 5) 主觀Bayes方法將推理規(guī)則表示為P Q形式，稱_為先驗似然比， _ 為條件似然比，_為規(guī)則的充分性因子。6）自然語言理解中，單句理解分二個階段：_和_，后者又分二個步驟：_和_。 2、 問答題（共20分，每小題5分） 1）闡述示例學習所采用的逐步特化學習策略，并說明學習過程中正、反例的作用。 2）為什么要在框架系統(tǒng)中實行相容匹配技術？如何實現(xiàn)？ 3）闡述Xps的沖突解法和推理引擎，并說明綜合數(shù)據(jù)庫中事實元素的時間標簽在沖突解法中起的作用。 4）什么是問題歸約？問題歸約的操作算子與一般圖搜索有何不同？與或圖啟發(fā)式搜索算法AO*的可采納性條件是什么？ 3、 簡單計算題（共35分，每小題7分） 1）按書上圖8.5中給定的文法規(guī)則，再追加2條：N football, V play；畫出英語句子”The boy play little football”的句法分析樹。 2）已知有如下不確定推理規(guī)則： r1：C11C12 H1 0.7； r2：H1 H 0.5； r3：C21C22 H 0.6； r4：(C31C32)C33 H 0.8； CF(C11) = 0.8， CF(C12) = 0.9，CF(C21) = 0.3，CF(C22) = 0.6， CF(C31) = 0.9，CF(C32) = 0.5，CF(C33) =0.7； 請應用MYCIN的確定性方法求出CF(H)。 3）把語句“每個學生都喜歡老師上的一門課?！北硎緸檎Z義網(wǎng)絡。 4）設計八數(shù)碼游戲的評價函數(shù)f(n)，使其滿足A*算法的要求；設初始和目 8 1 3 1 2 3 標棋盤布局分別為2 4 和 8 4 ，畫出使用該評價函數(shù)的搜索圖，并 7 6 5 7 6 5 標注每個節(jié)點的f(n)值。 5）化簡以下目標公式（用在基于規(guī)則的逆向演繹中），并畫出相應的與或圖： （x）（$y）P(x) (Q(x) R(x,y) W(x) 4、（18分） 假設已知下列事實： （1）超市（Supermarket）賣（Sail）的商品(Goods)便宜(Cheap)。 （2）王（Wang）買（Buy）需要的（Want）便宜商品。 （3）自行車（Bicycle）是商品且超市賣自行車。 （4）王需要自行車。 （5）趙（Zhao）跟隨王買同樣的商品。 請應用歸結(jié)反演證明方法回答以下問題： （1）王買自行車嗎？ （2）趙買什么商品？ 5、（15分）請使用NOAH系統(tǒng)采用的最少承諾(Least Commitment)策略作下圖積木塊世界的層次規(guī)劃,畫出規(guī)劃過程示意圖，并