復旦大學博士生入學考試人工智能題庫

1、百度文郵-讓每個人平零地捉升口我中南大學智能控制題庫第一章概論1. 試從學科和能力兩個方而說明什么是人工智能。2. 哪些思想、思潮、時間和人物在人工智能發(fā)展過程中起了重要作用？3. 近年來人工智能研究取得哪些重要進展？4. 為什么能夠用計算機模擬人類智能？5. 目前人工智能學界有哪些學派?它們的認知觀為何？6. 自動控制存在什么機遇與挑戰(zhàn)?為什么要提出智能控制？7. 簡述智能控制的發(fā)展過程，并說明人工智能對自動控制的影響。8. 傅京孫對智能控制有哪些貢獻？9什么是智能控制?它具有哪些特點？10. 智能控制器的一般結構和各部分的作用為何?它與傳統(tǒng)控制器有何異同?11. 智能控制學科有哪幾種結構理

2、論?這些理論的內容是什么？12. 為什么要把信息論引入智能控制學科結構？13. 人工智能不同學派的思想在智能控制上有何反映？第二章知識表示方法1. 狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法和語義網(wǎng)絡法的要點是什么?它們有何本質上的聯(lián) 系及異同點？2. 設有3個傳教士和3個野人來到河邊,打算乘一只船從右岸渡到左岸去。該船的負載能力 為兩人。在任何時候，如果野人人數(shù)超過傳教七人數(shù)，那么野人就會把傳教七吃掉。他們怎樣 才能用這條船安全地把所有人都渡過河去？3. 利用下圖,用狀態(tài)空間法規(guī)劃一個最短的旅行路程:此旅程從城市A開始，訪問其他城市不 多于一次,并返回A。選擇一個狀態(tài)表示，表示出所求得的狀態(tài)空間的節(jié)

3、點及弧線，標出適當?shù)?代價，并指明圖中從起始卩點到目標肖點的最佳路徑。4. 試說明怎樣把一棵與或解樹用來表達下圖所示的電網(wǎng)絡阻抗的計算。單獨的R、L或C 可分別用R、jL或lr cloud has a silver lining(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.&作為一個電影觀眾，請你編寫一個去電影院看電影的劇本。9. 試構造一個描述你的寢室或辦公室的框架系統(tǒng)。10. 試用一階謂詞描述下列自然語言：(1) 公民有受教育和勞動的權利。(2) 種瓜得瓜，種豆得豆。(3) 每個人都有父母。(4) 我

4、將在適當?shù)臅r候到貴校訪問。第三章搜索推理技術1. 什么是圖搜索過程?其中，重排OPEN表意味著什么，重排的原則是什么？2. 試舉例比較各種搜索方法的效率。3. 化為子句形有哪些步驟?請結合例子說明之。4. 如何通過消解反演求取問題的答案？5. 什么叫合適公式?合適公式有哪些等價關系？6. 用寬度優(yōu)先搜索求下圖所示迷宮的出路。7. 用有界深度優(yōu)先搜索方法求解下圖所示八數(shù)碼難題。&應用最新的方法來表達傳教上和野人問題，編寫一個計算機程序,以求得安全渡過全部6個 人的解答。提示:在應用狀態(tài)空間表示和搜索方法時，可用(Nm.Nc)來表示狀態(tài)描述，其中Nm和Nc 分別為傳教士和野人的人數(shù)。初始狀態(tài)為(3

5、,3),而可能的中間狀態(tài)為 (0,1 ),(0,2),(0,3),(1,1 ),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1 )和(3,2)等。9. 試比較寬度優(yōu)先搜索、有界深度優(yōu)先搜索及有序搜索的搜索效率，并以實例數(shù)據(jù)加以說明。10. 一個機器人駕駛卡車，攜帶包裹(編號分別為#1、#2和#3)分別投遞到林(LIN)、吳(WU)和 胡(HU)3家住宅處。規(guī)定了某些簡單的操作符，如表示駕駛方位的drivc(x.y)和表示卸下包裹 的unload (z);對于每個操作符，都有一左的先決條件和結果。試說明狀態(tài)空間問題求解系 統(tǒng)如何能夠應用謂詞演算求得一個操作符序列，該序列能夠生成一個滿足AT(#1.

6、LIN)A AT(#2.WU)AAT併3,HU)和目標狀態(tài)。11. 什么是估價函數(shù)?它在搜索算法中有何作用？12. 把下列句子變換成子句形式：(1)(2)(3)(4)13. 規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)有哪幾種推理方式?各自的特點為何？14. 為什么需要采用系統(tǒng)組織技術?有哪幾種系統(tǒng)組織技術？15什么是產(chǎn)生式系統(tǒng)?試述英組成部分的功用？16研究不確定性推理有何意義?有哪幾種不確定性？17. 單調推理有何局限性?什么叫缺省推理?非單調推理系統(tǒng)如何證實一個盯點的有效性？18. 在什么情況下需要采用不確定推理或非單調推理？3百度文郵-讓每個人平零地捉升口我19. 下列語句是一些幾何左理，把這些語句表示為

7、基于規(guī)則的幾何證明系統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則:(1) 兩個全等三角形的各對應角相等。(2) 兩個全等三角形的各對應邊相等。(3) 齊對應邊相等的三角形是全等三角形。(4) 等腰三角形的兩底角相等。第四章遞階控制系統(tǒng)1. 遞階智能機器一般由哪幾段組成?試簡述各級的結構。2. 智能機器是什么?試述與智能機器有關概念的左義。3. 遞階控制有哪些特點?薩里迪斯對智能控制哪些方面做出貢獻？4. 智能控制各級的結構為何？5. 遞階控制的組織級有哪些功能?在組織級分析上，它與概率理論有何關系？6. 遞階控制的協(xié)調級有何功能?在協(xié)調級分析上，它與Petri網(wǎng)理論有何關系?7. 遞階控制的執(zhí)行級有何功能?在執(zhí)行級分析上，

8、它與信息爛有何關系？&從嫡的角度岀發(fā)，說明遞階智能控制系統(tǒng)的設計思想。9.遞階控制的應用情況如何?試舉例說明遞階控制的應用。第五章專家控制系統(tǒng)1. 什么叫專家系統(tǒng)?它具有哪些特點與優(yōu)點？2. 專家系統(tǒng)由哪些部分構成?各部分的作用為何？3. 建造專家系統(tǒng)的關鍵步驟是什么？4. 專家系統(tǒng)程序與一般的問題求解軟件程序有何不同？開發(fā)專家系統(tǒng)與開發(fā)英他軟件的任 務有何不同？5. 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)是如何工作的?其結構為何？6. 任設計專家系統(tǒng)時，應考慮哪些技術？7. 用基于規(guī)則的推理系統(tǒng)證明下述推理的正確性：已知狗都會犬叫和咬人任何動物犬叫時總是吵人的獵犬是狗結論獵犬是吵人的&專家控制的理論基礎是什么？

9、9. 什么叫做專家控制和專家控制系統(tǒng)？10. 對專家控制系統(tǒng)有哪些要求?它應遵循哪些設汁原則？11. 試給出專家控制系統(tǒng)的一般結構，舉例說明專家控制系統(tǒng)的組成和各部分的作用。12. 專家控制系統(tǒng)有哪幾種類型?它們有何區(qū)別？13. 舉例說明專家控制器（系統(tǒng)）的軟件結構和知識作用。14. 舉例說明機器人規(guī)劃專家系統(tǒng)的工作原理。說明本規(guī)劃系統(tǒng)與專家控制系統(tǒng)的關系。15. 專家控制系統(tǒng)的發(fā)展方向是什么？16專家控制系統(tǒng)的應用前景如何？第六章遞階控制系統(tǒng)1. 什么是模糊性?它的對立含義是什么?試舉例說明。2. 模糊控制的理論基礎是什么?什么是模糊邏借?它與二值邏輯有何關系？3. 模糊控制與專家系統(tǒng)有何相

10、同和不同之處？4什么是模糊集合和隸屬函數(shù)?模糊集合有哪些基本運算?滿足哪些規(guī)律？5. 什么是模糊推理,它有哪些推理方法？6. 什么叫模糊判決，常用的模糊判決方法有哪些？7. 設為模糊邏輯變量，試求下式模糊邏借函數(shù)的合取和析?。?. 考慮語言變量hot,若把此語言變量左義為：試確左 “Not So Hot”，Very Hot” 及 “More Or Less Hot” 的隸屬函數(shù)。9. 應用解模糊方法求岀模糊集A的值。模糊集A立義為：10. 模糊控制器由哪些部分組成?部分的作用是什么？11. 常用的模糊控器有哪些?試比較深入地分析英中的兩種模糊控制器的控制原理和特點。12. 模糊控制器的設il包

11、括哪些內容？13. 模糊控制器控制規(guī)則的形式為何?試舉例建立模糊規(guī)則。14. 模糊控制器有哪幾種設計方法？15. 試用MATLAB為下列兩系統(tǒng)設汁模糊控制器，使其穩(wěn)態(tài)誤差為零，超調量不大于1%,輸岀 上升時間。假能被控對象的傳遞函數(shù)分別為：(1)(2)16. 某個模糊邏輯控制器具有以下三條模糊控制規(guī)則：規(guī)則l:IfX是Al和Y是B1 .then Z是Cl規(guī)則2:If X是A2和Y是B2.then Z是C2規(guī)則3:If X是A3和Y是B3,then Z是C3各輸入和輸出的隸屬函數(shù)如下：設模糊變量X和Y的傳感器的讀數(shù)分別為x0和y0,并設x0=3.y0=6.X.Y和Z是離散論 域，即x,y,z=l

12、,2,。試求：(1) 利用推理中max-min復合規(guī)則，用Rp為模糊隱含，求合成控制動作。(2) 求出最終輸出隸屬函數(shù)。17. 對某種產(chǎn)品的質量進行抽査評估?，F(xiàn)隨機選岀5個產(chǎn)品xl.x2,x3.x4,x5進行檢驗,它們質 量情況分別為：xl =80,x2=72,x3=65,x4=98,x5 = 53這就確左了一個模糊集合Q,表示該組產(chǎn)品的“質量水平”這個模糊概念的隸屬程度。 試寫出該模糊集。18. 設有下列兩個模糊關系：試求岀R1與R2的復合關系R1OR2。19. 舉例說明模糊控制系統(tǒng)的應用。第七章神經(jīng)控制系統(tǒng)1. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡為什么具有誘人的發(fā)展前景和潛在的廣泛應用領域？2. 簡述生物神經(jīng)元

13、及人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和主要學習算法。3. 考慮一個具有階梯型閾值函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，假設(1) 用一常數(shù)乘所有的權值和閾值；(2) 用一常數(shù)加于所有權值和閾值。試說明網(wǎng)絡性能是否會變化？4. 構造一個神經(jīng)網(wǎng)絡,用于計算含有2個輸入的XOR函數(shù)。指定所用神經(jīng)網(wǎng)絡單元的種類。5. 假定有個具有線性激勵函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡，即對于每個神經(jīng)元，其輸出等于常數(shù)c乘以各輸入 加權和。(1) 設該網(wǎng)絡有個隱含層。對于給疋的權W,寫出輸出層單元的輸岀值，此值以權W和輸 入層I為函數(shù)，而對隱含層的輸出沒有任何明顯的敘述。試證明:存在一個不含隱含單位的網(wǎng) 絡能夠計算上述同樣的函數(shù)。(2) 對于具有任何隱含層數(shù)的網(wǎng)絡,重復進

14、行上述訃算。從中給出線性激勵函數(shù)的結論。6. 試實現(xiàn)一個分層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)結構，為正向評價和反向傳播提供所需信息。應用這 個數(shù)據(jù)結構，寫出一個神經(jīng)網(wǎng)絡輸岀，以作為一個例子，并計算該網(wǎng)絡適當?shù)妮敵鲋怠?. 有哪些比較有劃和重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡及英算法?試舉例介紹。8. 神經(jīng)學習控制有哪幾種類型?它們的結構為何？9. 神經(jīng)自適應控制有哪幾種類型?試述它們的工作原理。10. 神經(jīng)直接逆?？刂坪蜕窠?jīng)內?？刂频闹饕獏^(qū)別是什么？11. 試述神經(jīng)預測控制的工作原理和控制算法。12. 多層神經(jīng)控制和分級神經(jīng)控制有何異同點?試比較之。13. 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡的集成有何優(yōu)點?模糊神經(jīng)控制已有哪些方案？14.

15、舉出一個你知道的神經(jīng)控制系統(tǒng),并分析苴工作原理和運行效果。第八章學習控制系統(tǒng)1. 什么是學習控制、學習系統(tǒng)和學習控制系統(tǒng)？2. 為什么要研究學習控制?學習控制與自適應控制有何區(qū)別？3. 學習控制有哪些主要方案?試述它們的控制機理。4. 以機器人系統(tǒng)為例,試分析學習控制系統(tǒng)的控制規(guī)律。5. 試舉例分析一個在線學習控制系統(tǒng)的穩(wěn)左性和收斂性。6. 自學習模糊神經(jīng)控制系統(tǒng)是基于學習機理、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡的集成。舉例介紹自學 習模糊神經(jīng)控制模型，并分析其控制算法。第九章苴它智能控制1. 什么是仿人控制?其實質為何？2. 試介紹仿人控制系統(tǒng)的結構和工作原理。3. 舉例說明仿人控制系統(tǒng)的設計步驟和實現(xiàn)。4. 什么是進化訃算?它的岀發(fā)點是什么？5. 遺傳算法的實質是什么?試述遺傳算法的基本原理和求解步驟。6什么是進化控制?簡介進化控制的工作原理。7. 如何對進化控制進行形式化描述?你認為有別的方法能夠更好地描述進化控制嗎?說明。8. 以移動機器人的控制為例，分析進化控制系統(tǒng)的體系結構，探討其控制算法。9. 什么是人工免疫系統(tǒng)和免疫控制？10. 免疫控制系統(tǒng)的結構為何?試舉例說明免疫控制器的結構，分析免疫控制器的設計。11. 你認為混沌控制和容錯控制