人工智能資料

人工智能

考試時(shí)間：90分鐘滿分：100分說(shuō)明：.本卷分為第一卷和第二卷兩部分，共8頁(yè)。第一卷為客觀題，含單項(xiàng)選擇題和判斷題，單項(xiàng)選擇題40小題，每小題1．5分，共60分；判斷題10題，每小題1分，共10分；第二卷2頁(yè)為主觀題，共30分，全卷共100分，考試時(shí)間90分鐘。一、單選題：1：人類智能的特性表現(xiàn)在4個(gè)方面。A：聰明、靈活、學(xué)習(xí)、運(yùn)用。B：能感知客觀世界的信息、能對(duì)通過(guò)思維對(duì)獲得的知識(shí)進(jìn)行加工處理、能通過(guò)學(xué)習(xí)積累知識(shí)增長(zhǎng)才干和適應(yīng)環(huán)境變化、能對(duì)外界的刺激作出反應(yīng)傳遞信息。C：感覺、適應(yīng)、學(xué)習(xí)、創(chuàng)新。D：能捕捉外界環(huán)境信息、能夠利用利用外界的有利因素、能夠傳遞外界信息、能夠綜合外界信息進(jìn)行創(chuàng)新思維。2：人工智能的目的是讓機(jī)器能夠，以實(shí)現(xiàn)某些腦力勞動(dòng)的機(jī)械化。A：具有智能B：和人一樣工作C：完全代替人的大腦D：模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能3：下列關(guān)于人工智能的敘述不正確的有：。A：人工智能技術(shù)它與其他科學(xué)技術(shù)相結(jié)合極大地提高了應(yīng)用技術(shù)的智能化水平。B：人工智能是科學(xué)技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。C：因?yàn)槿斯ぶ悄艿南到y(tǒng)研究是從上世紀(jì)五十年代才開始的，非常新，所以十分重要。D：人工智能有力地促進(jìn)了社會(huì)的發(fā)展。4：人工智能研究的一項(xiàng)基本內(nèi)容是機(jī)器感知。以下列舉中的不屬于機(jī)器感知的領(lǐng)域。A：使機(jī)器具有視覺、聽覺、觸覺、味覺、嗅覺等感知能力。B：讓機(jī)器具有理解文字的能力。C：使機(jī)器具有能夠獲取新知識(shí)、學(xué)習(xí)新技巧的能力。D：使機(jī)器具有聽懂人類語(yǔ)言的能力5：自然語(yǔ)言理解是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域，下面列舉中的不是它要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。A：理解別人講的話。B：對(duì)自然語(yǔ)言表示的信息進(jìn)行分析概括或編輯。C：欣賞音樂。D：機(jī)器翻譯。6：為了解決如何模擬人類的感性思維，例如視覺理解、直覺思維、悟性等，研究者找到一個(gè)重要的信息處理的機(jī)制是：。A：專家系統(tǒng)B：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C：模式識(shí)別D：智能代理7：如果把知識(shí)按照作用來(lái)分類，下不在分類的范圍內(nèi)。A：用控制策略表示的知識(shí)，即控制性知識(shí)。B：可以通過(guò)文字、語(yǔ)言、圖形、聲音等形式編碼記錄和傳播的知識(shí)，即顯性知識(shí)。C：用提供有關(guān)狀態(tài)變化、問題求解過(guò)程的操作、演算和行動(dòng)的知識(shí)，即過(guò)程性知識(shí)。D：用提供概念和事實(shí)使人們知道是什么的知識(shí)，即陳述性。8：下述不是知識(shí)的特征。A：A：復(fù)雜性和明確性C：客觀性和依附性B：進(jìn)化和相對(duì)性D：可重用性和共享性9：下述不是人工智能中常用的知識(shí)格式化表示方法。A：框架表示法B：狀態(tài)空間表示法C：語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法D：形象描寫表示法10：關(guān)于“與/或”圖表示法的敘述中，正確的是：。A：“與/或”圖就是用“AND”和“0R”連續(xù)各個(gè)部分的圖形，用來(lái)描述各部分的因果關(guān)系。B：“與/或”圖就是用“AND”和“0R”連續(xù)各個(gè)部分的圖形，用來(lái)描述各部分之間的不確定關(guān)系。C：“與/或”圖就是用“與”節(jié)點(diǎn)和“或”節(jié)點(diǎn)組合起來(lái)的樹形圖，用來(lái)描述某類問題的層次關(guān)系。D：“與/或”圖就是用“與”節(jié)點(diǎn)和“或”節(jié)點(diǎn)組合起來(lái)的樹形圖，用來(lái)描述某類問題的求解過(guò)程。11：構(gòu)成狀態(tài)空間的4個(gè)要素是：。A：開始狀態(tài)、目標(biāo)狀態(tài)、規(guī)則和操作B：初始狀態(tài)、中間狀態(tài)、目標(biāo)狀態(tài)和操作C：空間、狀態(tài)、規(guī)則和操作D：開始狀態(tài)、中間狀態(tài)、結(jié)束狀態(tài)和其他狀態(tài)12：關(guān)于“與/或”圖表示知識(shí)的敘述，錯(cuò)誤的有。A：用“與/或”圖表示知識(shí)方便使用程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言表達(dá)，也便于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)處理。B：“與/或”圖表示知識(shí)時(shí)一定同時(shí)有“與節(jié)點(diǎn)”和“或節(jié)點(diǎn)”C：“與/或”圖能方便地表示陳述性知識(shí)和過(guò)程性知識(shí)。D：能用“與/或”圖表示的知識(shí)不適宜用其他方法表示。TOC\o"1-5"\h\z13：下列不是知識(shí)表示法的是。A：計(jì)算機(jī)表示法B：“與/或”圖表示法C：狀態(tài)空間表示法D：產(chǎn)生式規(guī)則表示法14：一般來(lái)講，下列語(yǔ)言屬于人工智能語(yǔ)言的是。A：VBB：PascalC：LogoD：Prolog15：Prolog語(yǔ)言的三種基本語(yǔ)句是：。A：順序、循環(huán)、分支B：陳述、詢問、感嘆C：事實(shí)、規(guī)則、詢問D：肯定、疑問、感嘆16：匹配是將兩個(gè)知識(shí)模式進(jìn)行比較。A：相同性B：一致性C：可比性D：同類性17：下列程序的運(yùn)行結(jié)果是。A：ellenB：johnC：ericD：ellen、john、ericpredicateslikes(symbol,symbol)clauseslikes(ellen,reading).likes(john,computers).likes(john,swimming).likes(leonard,badminton).likes(eric,swimming).likes(eric,reading).goallikes(Person,reading),likes(Person,swimming).18：下列Prolog程序的運(yùn)行結(jié)果是：。A：xiaohuaB：xiaomingC：xiaofangDpingpongpredicatesC：B3C：B3、C5、D7、E7D：C6、D1、E5、E1426：26：likes(symbol,symbol)friend(symbol,symbol)clauseslikes(xiaofang,swimming).likes(xiaoming,pingpong).friend(X,xiaohua):-likes(X,pingpong).goalfriend(X,xiaohua).19：下列程序的運(yùn)行結(jié)果是。A：billB：tammyC：billD：billtammyjoesuejoesuesuejoetammypredicatesmale(symbol)female(symbol)parent(symbol,symbol)clausesmale(bill).male(joe).female(sue).female(tammy).parent(bill,joe).parent(sue,joe).parent(joe,tammy).goalparent(Parent,_).20：專家系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的智能軟件，它處理的對(duì)象是用符號(hào)表示的知識(shí)，處理的過(guò)程是的過(guò)程。A：思維A：思維B：思考C：推理D：遞推21：2221：22232425進(jìn)行專家系統(tǒng)的開發(fā)通常采用的方法A：逐步求精B：實(shí)驗(yàn)法C：原型法D：遞推法在專家系統(tǒng)的開發(fā)過(guò)程中使用的專家系統(tǒng)工具一般分為專家系統(tǒng)白和通用專家系統(tǒng)工具兩類。A：模型工具B：外殼C：知識(shí)庫(kù)工具D：專用工具專家系統(tǒng)是以為基礎(chǔ)，以推理為核心的系統(tǒng)。A：專家B：軟件是專家系統(tǒng)的重要特征之一。A：具有某個(gè)專家的經(jīng)驗(yàn)C：看上去像一個(gè)專家一般的專家系統(tǒng)都包括個(gè)部分。A：4B：2人類專家知識(shí)通常包括兩大類A：理科知識(shí)和文科知識(shí)C：知識(shí)D：C：知識(shí)D：解決問題B：能模擬人類解決問題D：能解決復(fù)雜的問題C：8D：6B：書本知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)D：理論知識(shí)和操作知識(shí)27：確定性知識(shí)是指知識(shí)。A：可以精確表示的B：正確的C：在大學(xué)中學(xué)到的知識(shí)D：能夠解決問題的28：下列關(guān)于不確定性知識(shí)描述錯(cuò)誤的。A：不確定性知識(shí)是不可以精確表示的B：專家知識(shí)通常屬于不確定性知識(shí)C：不確定性知識(shí)是經(jīng)過(guò)處理過(guò)的知識(shí)D：不確定性知識(shí)的事實(shí)與結(jié)論的關(guān)系不是簡(jiǎn)單的“是”或“不是”29：知識(shí)獲取的目的是將人類專家的知識(shí)轉(zhuǎn)換為專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，知識(shí)獲取的方法通常有種。A：2B：3C：4D：530：專家系統(tǒng)的推理機(jī)的最基本的方式是。A：直接推理和間接推理B：正向推理和反向推理C：邏輯推理和非邏輯推理D：準(zhǔn)確推理和模糊推理31：專家系統(tǒng)的正向推理是以作為出發(fā)點(diǎn)，按照一定的策略，應(yīng)用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，推斷出結(jié)論的過(guò)程。A：需要解決的問題B：已知事實(shí)C：證明結(jié)論D：表示目標(biāo)的謂詞或命題32:下列關(guān)于不精確推理過(guò)程的敘述錯(cuò)誤的。A：不精確推理過(guò)程是從不確定的事實(shí)出發(fā)B：不精確推理過(guò)程最終能夠推出確定的結(jié)論C：不精確推理過(guò)程是運(yùn)用不確定的知識(shí)D：不精確推理過(guò)程最終推出不確定性的結(jié)論33：下列不屬于專家系統(tǒng)的解釋功能的主要作用。A：對(duì)用戶說(shuō)明為什么得到這個(gè)結(jié)論B：對(duì)用戶說(shuō)明如何得到這個(gè)結(jié)論C：提高專家系統(tǒng)的信賴程度D：對(duì)用戶說(shuō)明專家系統(tǒng)的知識(shí)結(jié)構(gòu)34：在重排九宮問題的狀態(tài)樹中（如下圖），以下選項(xiàng)中全是分支節(jié)點(diǎn)的。A：B2、C2、D2、E2B：B4、C2、D3、D835：在重排九宮問題中，啟發(fā)函數(shù)H(x)+D(x)中的D(x)表示。A：節(jié)點(diǎn)x與目標(biāo)狀態(tài)位置不同的棋子個(gè)數(shù)B：節(jié)點(diǎn)x與目標(biāo)狀態(tài)位置相同的棋子個(gè)數(shù)C：節(jié)點(diǎn)x的子節(jié)點(diǎn)數(shù)D：節(jié)點(diǎn)x所在的層數(shù)36：有一個(gè)農(nóng)夫帶一匹狼、一只羊和一棵白菜過(guò)河(從河的北岸到南岸)。如果沒有農(nóng)夫看管，則狼要吃羊，羊要吃白菜。但是船很小，只夠農(nóng)夫帶一樣?xùn)|西過(guò)河。用0和1表示狼、羊、白菜分別運(yùn)到南岸的狀態(tài)，0表示不在南岸，1表示在南岸，(如：100表示只有狼運(yùn)到南岸)。初始時(shí)，南岸狀態(tài)為000，表示狼、羊、白菜都沒運(yùn)到南岸，最終狀態(tài)為111，表示狼、羊、白菜都運(yùn)到了南岸。用狀態(tài)空間為農(nóng)夫找出過(guò)河方法，以下狼、羊、白菜在南岸出現(xiàn)的序列可能是。A：000-010-100-101-111B：000-010-001-101-111C：000-100-110-111D：000-001-011-11137：下圖是一個(gè)迷宮，S是入口，S是出口，把入口作為初始節(jié)點(diǎn)，出口作為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，通道作為分支0g畫出從入口S0出發(fā)，尋找出口Sg的狀態(tài)樹。根據(jù)深度優(yōu)先搜索方法搜索的路徑是。A：s0-s4-s5-s6-s9-sgB：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sgD：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg38：井字棋對(duì)弈中，假設(shè)甲乙雙方采用博弈策略的啟發(fā)函數(shù)為：若擺的棋子能增加自己得分機(jī)會(huì)的擺子：得1分；若擺的棋子能減少對(duì)方取勝機(jī)會(huì)的擺子：得1分；若擺的棋子能增加自己得分機(jī)會(huì)且能減少對(duì)方得分機(jī)會(huì)：得2分；則下列對(duì)弈中，?代表甲方，X代表乙方。乙方能得2分的步驟是

A：B：C：D：X??XXA：B：C：D：X??XX??XXX???XX?39：人工智能的發(fā)展歷程可以劃分為。A：誕生期和成長(zhǎng)期B：形成期和發(fā)展期C：初期和中期D：初級(jí)階段和高級(jí)階段40：我國(guó)學(xué)者吳文俊院士在人工智能的領(lǐng)域作出了貢獻(xiàn)。A：機(jī)器證明B：模式識(shí)別C：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D：智能代理二、判斷題（每題2分共20分）1、廣度優(yōu)先搜索方法的原理是：從樹的根節(jié)點(diǎn)開始，在樹中一層一層的查找，當(dāng)找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)時(shí)，搜索結(jié)束（）。2、人工智能的一個(gè)重要分支是PatternRecognition,中文名稱是模式識(shí)別。它主要研究視覺和聽覺的識(shí)別（）。3、人工智能研究的先驅(qū)者認(rèn)為人的智能主要表現(xiàn)在人能學(xué)習(xí)知識(shí)和運(yùn)用知識(shí)上,知識(shí)是智能的基礎(chǔ)。于是學(xué)者們把專門的知識(shí)集、規(guī)則集和附加過(guò)程組成知識(shí)庫(kù)，開發(fā)出許多專家系統(tǒng)（英文縮寫為ES）,在領(lǐng)域獲得成功（）。4、知識(shí)的框架表示法中，一個(gè)框架由若干個(gè)稱為“槽”的結(jié)構(gòu)組成，而每一個(gè)這樣的結(jié)構(gòu)又可擁有若干個(gè)側(cè)面（）。5、在知識(shí)的規(guī)則表示法中，產(chǎn)生式的基本形式是P〈-〉Q（）。6、人工智能語(yǔ)言只有Prolog語(yǔ)言（）。7、知識(shí)獲取的方法有手動(dòng)獲取知識(shí)、自動(dòng)獲取知識(shí)這兩種方法（）。8、反向推理是以已知事實(shí)作為出發(fā)點(diǎn)，按照一定的策略，運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，推斷出結(jié)論的過(guò)程（）。9、知識(shí)工程屬于人工智能科學(xué)的范疇（）。10、框架表示法是馬文.明斯基首創(chuàng)（）。三、簡(jiǎn)答題：（每題5分共20分）1：為什么機(jī)機(jī)器人會(huì)踢足球？試分析機(jī)器人要會(huì)踢足球必須具有哪些能力。2：把下知識(shí)用格式化的形式表示，并且用Prolog語(yǔ)言表示這些知識(shí)?！皩W(xué)校有4個(gè)活動(dòng)社團(tuán)：舞蹈隊(duì)、戲劇社、體操隊(duì)和義工團(tuán)。曹毅參加了戲劇社，劉中參加了義工團(tuán)張萍參加了體操隊(duì)，義工團(tuán)的人都是張萍的朋友?！彼?、操作題：(每題10分共20分)1：在Prolog中編程實(shí)現(xiàn)，N的階乘。2：利用專家系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)外殼，按照下面的規(guī)則，建立一個(gè)簡(jiǎn)單的專家系統(tǒng)。規(guī)則1：如果無(wú)動(dòng)力源，則是人力車規(guī)則2：如果有動(dòng)力源，是動(dòng)力車規(guī)則3：如果是動(dòng)力車，動(dòng)力源是汽油，則是摩托車規(guī)則4：如果是動(dòng)力車，動(dòng)力源是電，則是電動(dòng)車規(guī)則5：如果是人力車，則是自行車考試模擬題參考答案一、選擇題1、B2、D3、C4、C5、C6、B7、B8、A9、D10、D11、B12、D13、A14、D15、C16、B17、C18、B19、C20、C21、C22、B23、C24、B25、D26、B27、A28、C29、B30、B31、B32、B33、D34、B35、D36、B37、C38、D39、B40、A二、判斷題1、對(duì)2、對(duì)3、對(duì)4、對(duì)5、錯(cuò)6、錯(cuò)7、錯(cuò)8、錯(cuò)9、對(duì)10、對(duì)三、簡(jiǎn)答題1：因?yàn)闄C(jī)器人具有了類似人類的某些能力，所以機(jī)器人會(huì)踢足球。機(jī)器人踢足球應(yīng)具有以下能力：能夠感覺到足球的位置和自己所處的位置能夠根據(jù)感覺的的信息，分析、判斷能夠根據(jù)自己的判斷，作出快速反應(yīng)，做出踢球、射門等動(dòng)作2：shetuan(wudan).Shetuan(xiju).Shetuan(ticao).Shetuan(yigong).Canjia(caoyi,xiju).Canjia(liuzhong,yigong).Canjia(zhangping,ticao)Pengyou(zhangping,X):-caojia(X,yigong).四、操作題1：參考答案predicatesfactorial(real,real)-nondeterm(i,o)clausesfactorial(0,1).factorial(1,1).factorial(X,Y):-X>1,X1=X-1,factorial(X1,Y1),Y=X*Y1.goalreadreal(X),factorial(X,Y),write(X,"!=",Y),nl.2