國開人工智能專題形考2題庫1及答案

人工智能專題·專題二測驗(權(quán)重20%)一、判斷題2.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調(diào)度，后規(guī)劃。3.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”,01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。4.謂詞邏輯是應(yīng)用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是5.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。6.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。A.對7.深度學(xué)習(xí)是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的8.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應(yīng)狀態(tài)空間圖中的一條路徑。A.對9.語義網(wǎng)絡(luò)的表示方法只能表示有關(guān)某一事物的知識，無法表示一系列動作、10.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。11.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。二、選擇題13.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是()首先提出來的。D.康托爾14.()設(shè)計出了一個會自主學(xué)習(xí)的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學(xué)習(xí)”的理論，創(chuàng)造出了“機器學(xué)習(xí)”這一術(shù)語。深度學(xué)習(xí)模型區(qū)別于早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是()A.增加數(shù)據(jù)量B.改變算法C.增加模型訓(xùn)練的層次D.增加標(biāo)簽量16.()的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經(jīng)過一次又一次的篩選，引導(dǎo)機器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。B.決策樹C.遺傳算法17.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個()。A.有向環(huán)形圖B.無向環(huán)形圖C.有向無環(huán)圖D.無向無環(huán)圖以下哪一項不是機器智能的來源()B.數(shù)據(jù)C.數(shù)學(xué)模型稱為()。所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”,這些屬于()。C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)22.遺傳算法具有()的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應(yīng)環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。A.生存十檢測B.遺傳變異D.適者生存人工智能專題·專題二測驗(權(quán)重20%)B.錯B.錯B.錯B.錯7.P(A|B)代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。B.錯8.深度學(xué)習(xí)是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的9.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。10.語義網(wǎng)絡(luò)的表示方法只能表示有關(guān)某一事物的知識，無法表示一系列動作、11.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“O”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”,01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。二、選擇題13.下列哪一條是關(guān)鍵路徑?請選擇相應(yīng)的路徑按鈕。A.路徑114.遺傳算法具有()的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代B.遺傳變異15.當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到工作任務(wù)時，就是用()來接收這些任務(wù)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)16.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是()首先提出來的。18.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列()。A.謂詞邏輯表示法B.腳本表示法C.啟發(fā)式搜索D.產(chǎn)生式系統(tǒng)19.機器學(xué)習(xí)過程中，近似于人類的歸納推理式學(xué)習(xí)方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學(xué)習(xí)方式是()。A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.機器學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)20.()設(shè)計出了一個會自主學(xué)習(xí)的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學(xué)習(xí)”的理論，創(chuàng)造出了“機器學(xué)習(xí)”這一術(shù)語。以下哪一項不是機器智能的來源()A.摩爾定律B.數(shù)據(jù)C.數(shù)學(xué)模型D.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”,這些屬于()。A.標(biāo)簽B.特征值C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.擬合標(biāo)簽人工智能專題·專題二測驗(權(quán)重20%)一、判斷題2.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。3.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”,01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。4.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應(yīng)狀態(tài)空間圖中的一條路徑。5.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。6.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。A.對7.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。A.對8.深度學(xué)習(xí)是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的A.對9.人們需要把分類器學(xué)習(xí)的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓(xùn)練。10.謂詞邏輯是應(yīng)用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯A.對11.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調(diào)度，后規(guī)劃。二、選擇題13.下列哪一條是關(guān)鍵路徑?請選擇相應(yīng)的路徑按鈕。B.路徑214.算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法C.遺傳算法D.A*算法以下哪一項不是機器智能的來源()C.數(shù)學(xué)模型16.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個()。A.有向環(huán)形圖B.無向環(huán)形圖C.有向無環(huán)圖D.無向無環(huán)圖17.當(dāng)我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”,它是通過模擬達(dá)爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。()教授首先提出“遺傳算法”。18.()設(shè)計出了一個會自主學(xué)習(xí)的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學(xué)習(xí)”的理論，創(chuàng)造出了“機器學(xué)習(xí)”這一術(shù)語。19.機器學(xué)習(xí)過程中，近似于人類的歸納推理式學(xué)習(xí)方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學(xué)習(xí)方式是()。A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.機器學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型區(qū)別于早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是()A.增加數(shù)據(jù)量B.改變算法C.增加模型訓(xùn)練的層次D.增加標(biāo)簽量人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”,這些屬于()。A.標(biāo)簽B.特征值C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.擬合標(biāo)簽22.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是()A.圖搜索表示法B.腳本表示法C.產(chǎn)生式系統(tǒng)D.問題歸約法人工智能專題·專題二測驗(權(quán)重20%)B.錯8.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“O”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”,01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。A.對9.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。10.P(A|B)代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。11.人們需要把分類器學(xué)習(xí)的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，二、選擇題13.當(dāng)我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”,它是通過模擬達(dá)爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。()14.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列()。A.謂詞邏輯表示法B.腳本表示法C.啟發(fā)式搜索D.產(chǎn)生式系統(tǒng)15.機器學(xué)習(xí)過程中，近似于人類的歸納推理式學(xué)習(xí)方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學(xué)習(xí)方式是()。A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.機器學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)16.當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到工作任務(wù)時，就是用()來接收這些任務(wù)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。()的每個神經(jīng)元都是任務(wù)A.輸入層B.輸出層C.隱含層D.應(yīng)用層17.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是()首先提出來的。C.高斯18.遺傳算法具有()的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應(yīng)環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。A.生存十檢測B.遺傳變異C.自然選擇D.適者生存19.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個()。A.有向環(huán)形圖B.無向環(huán)形圖C.有向無環(huán)圖D.無向無環(huán)圖人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”,這些屬于()。A.標(biāo)簽B.特征值C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.擬合標(biāo)簽深度學(xué)習(xí)模型區(qū)別于早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是()A.增加數(shù)據(jù)量B.改變算法C.增加模型訓(xùn)練的層次D.增加標(biāo)簽量22.算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法B.決策樹C.遺傳算法人工智能專題·專題二測驗(權(quán)重20%)B.錯示。0,1就是就是“遺傳基因”,01組成的字符串，稱為一B.錯B.錯8.P(A|B)代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。A.對9.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。10.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應(yīng)狀態(tài)空間圖中的一條路徑。11.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。二、選擇題13.()設(shè)計出了一個會自主學(xué)習(xí)的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學(xué)習(xí)”的理論，創(chuàng)造出了“機器學(xué)習(xí)”這一術(shù)語。14.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個()。A.有向環(huán)形圖B.無向環(huán)形圖C.有向無環(huán)圖D.無向無環(huán)圖以下哪一項不是機器智能的來源()A.摩爾定律C.數(shù)學(xué)模型D.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)16.遺傳算法具有()的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應(yīng)環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。A.生存十檢測B.遺傳變異C.自然選擇D.適者生存17.下列哪一條是關(guān)鍵路徑?請選擇相應(yīng)的路徑按鈕。B.路徑2人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”,這些屬于()。A.標(biāo)簽B.特征值C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.擬合標(biāo)簽19.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是()A.圖搜索表示法B.腳本表示法C.產(chǎn)生式系統(tǒng)D.問題歸約法深度學(xué)習(xí)模型區(qū)別于早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是()A.增加數(shù)據(jù)量B.改變算法C.增加模型訓(xùn)練的層次D.增加標(biāo)簽量21.當(dāng)我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”,它是通過模擬達(dá)爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。()22.當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到工作任務(wù)時，就是用()來接收這些任務(wù)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。()的每個神經(jīng)元都是任務(wù)A.輸入層B.輸出層C.隱含層D.應(yīng)用層人工智能專題·專題二測驗(權(quán)重20%)一、判斷題2.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調(diào)度，后規(guī)劃。3.謂詞邏輯是應(yīng)用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是4.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。5.語義網(wǎng)絡(luò)的表示方法只能表示有關(guān)某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。6.深度學(xué)習(xí)是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的A.對B.錯7.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。A.對8.P(A|B)代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。9.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“O”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”,01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。B.錯10.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。11.人們需要把分類器學(xué)習(xí)的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓(xùn)練。二、選擇題13.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列()。A.謂詞邏輯表示法B.腳本表示法C.啟發(fā)式搜索D.產(chǎn)生式系統(tǒng)最有價值的地方”的學(xué)習(xí)方式是()。15.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是()首先提出來的。D.康托爾16.()的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經(jīng)過一次又一次的篩選，18.下列哪一條是關(guān)鍵路徑?請選擇相應(yīng)的路徑按鈕。路徑1路徑2A.路徑119.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是()A.圖搜索表示法B.腳本表示法C.產(chǎn)生式系統(tǒng)D.問題歸約法以下哪一項不是機器智能的來源()A.摩爾定律C.數(shù)學(xué)模型21.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個()。A.有向環(huán)形圖B.無向環(huán)形圖C.有向無環(huán)圖D.無向無環(huán)圖22.當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到工作任務(wù)時，就是用()來接收這些任務(wù)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。()的每個神經(jīng)元都是任務(wù)A.輸入層B.輸出層C.隱含層D.應(yīng)用層人工智能專題·專題二測驗(權(quán)重20%)一、判斷題2.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。3.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。4.謂詞邏輯是應(yīng)用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是5.深度學(xué)習(xí)是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的6.P(A|B)代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。A.對7.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。A.對8.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。9.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應(yīng)狀態(tài)空間圖中的一條路徑。10.人們需要把分類器學(xué)習(xí)的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓(xùn)練。11.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調(diào)度，后規(guī)劃。二、選擇題13.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是()A.圖搜索表示法B.腳本表示法C.產(chǎn)生式系統(tǒng)D.問題歸約法15.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個()。以下哪一項不是機器智能的來源()B.數(shù)據(jù)C.數(shù)學(xué)模型17.遺傳算法具有()的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代B.遺傳變異18.()的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經(jīng)過一次又一次的篩選，路徑1路徑2A.路徑1B.路徑222.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列()。A.謂詞邏輯表示法B.腳本表示法C.啟發(fā)式搜索D.產(chǎn)生式系統(tǒng)人工智能專題·專題二測驗(權(quán)重20%)B.錯B.錯示。0,1就是就是“遺傳基因”,01組成的字符串，稱為一B.錯8.謂詞邏輯是應(yīng)用于計算機的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是9.深度學(xué)習(xí)是計算機利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的10.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。11.人們需要把分類器學(xué)習(xí)的樣本的特點進行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進行訓(xùn)練。二、選擇題以下哪一項不是機器智能的來源()A.摩爾定律B.數(shù)據(jù)C.數(shù)學(xué)模型D.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)14.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列()。A.謂詞邏輯表示法B.腳本表示法C.啟發(fā)式搜索D.產(chǎn)生式系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型區(qū)別于早期的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的是()A.增加數(shù)據(jù)量B.改變算法C.增加模型訓(xùn)練的層次D.增加標(biāo)簽量16.當(dāng)我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”,它是通過模擬達(dá)爾文的進化論來解決問題的，因此也被歸類為“進化算法”。()人們想讓智能機器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”,這些屬于()。A.標(biāo)簽B.特征值C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)路徑1路徑2A.路徑1B.路徑219.()的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經(jīng)過一次又一次的篩選，20.遺傳算法具有()的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代B.遺傳變異21.機器學(xué)習(xí)過程中，近似于人類的歸納推理式學(xué)習(xí)方式，被譽為“人工智能最有價值的地方”的學(xué)習(xí)方式是()。A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.機器學(xué)習(xí)D.深度學(xué)習(xí)22.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是()A.圖搜索表示法B.腳本表示法C.產(chǎn)生式系統(tǒng)D.問題歸約法人工智能專題·專題二測驗(權(quán)重20%)B.錯8.語義網(wǎng)絡(luò)的表示方法只能表示有關(guān)某一事物的知識，無法表示一系列動作、A.對9.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。10.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應(yīng)狀態(tài)空間圖中的一條路徑。11.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“O”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”,01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。二、選擇題13.遺傳算法具有()的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進化，最終收斂到“最適應(yīng)環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。A.生存十檢測B.遺傳變異D.適者生存14.()的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經(jīng)過一次又一次的篩選，所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”,這些屬于()。C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)16.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是()首先提出來的。C.高斯C.遺傳算法18.()設(shè)計出了一個會自主學(xué)習(xí)的跳棋程序，駁倒了“機器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學(xué)習(xí)”的理論，創(chuàng)造出了“機器學(xué)習(xí)”這一術(shù)語。19.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列()。A.謂詞邏輯表示法B.腳本表示法C.啟發(fā)式搜索D.產(chǎn)生式系統(tǒng)20.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個()。A.有向環(huán)形圖B.無向環(huán)形圖C.有向無環(huán)圖D.無向無環(huán)圖21.下列哪一條