人工智能原理

1、人工智能的英文全称是( )

A、Artifact Intelligence     B、Artificial Intelligence     C、artificial intelligence     D、AI  

参考答案：B

2、人工智能概念是在哪次会议上首次提出？

A、1956年朴茨茅斯会议    B、1956年赫尔辛基会议     C、1956年芝加哥会议    D、1956年达特茅斯会议  

参考答案：D

3、人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。

A、具有智能     B、和人一样工作     C、完全代替人的大脑     D、模拟、延伸和扩展人的智能  

参考答案：D

4、人工智能中通常把（ ）作为衡量机器智能的准则。

A、图灵机     B、图灵测试     C、中文屋思想实验     D、人类智能  

参考答案：B

5、人类智能的特征包括（ ）

A、感知能力     B、记忆与思维能力     C、学习能力     D、行为能力  

参考答案：ABCD

6、人工智能研究的基本内容包括（ ）

A、机器行为     B、机器感知     C、机器思维     D、机器学习  

参考答案：ABCD

7、新一代人工智能的核心包括( )

A、大数据     B、互联网     C、深度学习算法     D、计算力  

参考答案：ACD

8、符号主义学派认为人工智能的核心是( )

A、知识工程     B、知识表示     C、知识图谱     D、知识推理  

参考答案：BD

9、一般认为人类智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。

参考答案：正确

10、电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础。

参考答案：正确

第2~9章、期末考试习题，付费后可见。

第2章　知识表示
学生经过本章学习，能够正确理解知识表示的概念，能够识别命题、一阶谓词、非一阶谓词、项、连词、量词以及谓词公式、谓词公式特性。能够应用一阶谓词表示法表示自然语言描述的知识，步骤正确，谓词公式无语法错误。能够正确理解产生式表示法和框架表示法的原理，能够对知识表示方法的适用范围进行分析和评价。

1、李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（ ）

A、常量     B、变元     C、函数     D、一元谓词  

参考答案：C

2、定义谓词Like(x,y) 表示x喜欢y，个体域为全体人类，以下表示“每个人都有喜欢的人”含义的 谓词公式是( )

A、     B、     C、     D、 

参考答案：B

3、对于谓词公式，以下说法错误的是（ ）

A、上述公式中的所有 y 是自由变元     B、P(x, y) 中的 x 是约束变元     C、C.R(x, y) 中的 x 是约束变元     D、Q(x, y) 中的 x 是约束变元  

参考答案：C

4、不适合用产生式表示法表示的知识是（ ）

A、由许多相对独立的知识元组成的领域知识     B、可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作     C、具有结构关系的知识     D、具有经验性及不确定性的知识  

参考答案：C

5、下列不是框架表示法特点的是（ ）

A、结构性     B、模块性     C、继承性     D、自然性  

参考答案：B

6、假设我们定义了以下谓词： Study(x) x肯学习 Lucky(x) x是幸运的 那么下列哪个谓词公式对于以下知识的表示是正确的？ “小张不肯学习但他是幸运的”

A、﹁Study(zhang)∧Lucky(zhang)     B、﹁(Study(zhang)∧Lucky(zhang))     C、﹁(Study(zhang)∨Lucky(zhang))     D、﹁Study(zhang)∨Lucky(zhang)  

参考答案：A

7、以下哪一项属于产生式？

A、编译原理中的文法     B、数据库中的SQL语句     C、程序设计中的IF语句     D、操作系统中的作业调度算法  

参考答案：A

8、把一组产生式放在一起，让他们互相配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。一般来说，一个产生式系统由( )组成。

A、解释器     B、规则库     C、综合数据库     D、推理机  

参考答案：BCD

9、一阶谓词逻辑中的个体可以是( )

A、常量     B、变元     C、函数     D、一元谓词  

参考答案：ABC

10、一阶谓词逻辑表示法的优点有（ ）

A、自然性     B、精确性     C、严密性     D、易实现  

参考答案：ABCD

11、以下哪些是谓词公式？

A、P(x)     B、﹁P(x)∧Q(x)←R(x)     C、P(x)→Q(x)     D、P(x)+Q(X)→Q(x)  

参考答案：AC

12、一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假。

参考答案：正确

13、命题逻辑可以把所描述的事物的结构及其逻辑特征反映出来，也能把不同事物间的共同特征表述出来。

参考答案：错误

14、一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。

参考答案：错误

15、框架表示法不能表示具有因果关系的知识。

参考答案：错误

16、产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配–冲突消解–执行”的过程。

参考答案：正确

17、框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字。

参考答案：错误

18、产生式有固定的格式，每一条产生式规则都由前提与结论（操作）两部分组成。

参考答案：正确

19、论域是由所讨论对象的全体构成的非空集合。

参考答案：正确

第3章　确定性推理方法
通过本章内容学习，学生能够正确理解推理的概念，能够对推理方法进行分类，能够识别代换的合法性，能够应用MGU算法判定谓词公式集合是否合一，能够应用谓词公式化为子句集的方法把复杂谓词公式转化为子句集合且结果正确，能够应用归结原理进行复杂谓词公式蕴含式进行永真性证明，能够应用归结原理进行数理逻辑问题求解。

1、由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是？

A、演绎推理     B、归纳推理     C、默认推理     D、单调推理  

参考答案：A

2、若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式R（C1，C2）=( )

A、P(x) ∨Q(x)     B、P(a) ∨Q(x)     C、Q(x) ∨R(y)     D、Q(a) ∨R(y)  

参考答案：D

3、在公式中 ∀y∃xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（ ）

A、依赖函数     B、Skolem函数     C、决定函数     D、多元函数  

参考答案：B

4、P→Q Q→R => P→R 该永真蕴含式属于（ ）

A、假言推理     B、拒取式推理     C、假言三段论     D、全称固化  

参考答案：C

5、谓词逻辑下，子句 C1=L∨C1’, C2= ┐L∨C2’, 若σ是互补文字的最一般合一代换，则其归结式 C12=（ ）

A、C1’σ∨C2’σ     B、C1’∨C2’     C、C1’σ∧C2’σ     D、C1’∧C2’  

参考答案：A

6、以下属于不合法代换的有( )

A、{f(a)/b}     B、{x/y,f(y)/x}     C、{a/y,f(y)/x}     D、{f(x)/y,x/z}  

参考答案：AB

7、以下推理错误的是（ ）

A、P,P→Q => Q     B、┓Q,P→Q => ┓P     C、Q,P→Q => P     D、┓P,P→Q => ┓Q  

参考答案：CD

8、从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理。

参考答案：正确

9、任何文字的合取式称为子句。

参考答案：错误

10、空子句是可以满足的。

参考答案：错误

11、谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。

参考答案：正确

12、对于一阶谓词逻辑，若子句集是不可满足的，则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。

参考答案：正确

13、对于一阶谓词逻辑，如果没有归结出空子句，则说明原谓词公式是不可满足的。

参考答案：错误

第4章　不确定性推理方法
通过本章内容学习，学生能够正确理解不确定推理中的基本问题，能够根据产生式规则库绘制推理路线图，能够应用可信度推理方法计算结论的不确定程度，并能对该结果进行分析。能够应用证据理论推理方法计算结论的不确定程度，并能对该结果进行分析。认识现实世界不确定性和模糊性的特性，正确理解模糊集合和隶属度函数，并能与现实世界建立映射。

1、如果证据E的出现使得结论H一定程度为真，则可信度因子（ ）

A、CH(H,E)=0     B、-1

参考答案：C

2、在可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=0, 这意味着（ ）

A、证据A可信     B、对证据A一无所知     C、没有意义     D、证据A不可信  

参考答案：B

3、在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表示（ ）

A、A为真     B、对A一无所知     C、对A为真有一定信任     D、A为假  

参考答案：D

4、已知CF1(H)=0.8 CF2(H)=-0.3,请问结论H不确定性的合成CF1,2(H)=?

A、0.51     B、0.71     C、0.74     D、0.26  

参考答案：B

5、已知规则 E → H CF（H，E）=0.6 如果还已知证据CF(E)=-0.4，请问CF(H)=?

A、0.6     B、-0.4     C、-0.24     D、0  

参考答案：D

6、所谓不确定性推理就是从( )的初始证据出发，通过运用( )的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。

A、不确定性, 不确定性     B、确定性, 确定性     C、确定性, 不确定性     D、不确定性 确定性  

参考答案：A

7、MYCIN系统中使用不确定推理，规则E → H由专家指定其可信度CF（H，E），若E不支持结论H为真，那么可以得到以下结论？

A、CF（H，E）=0     B、CF（H，E）>0     C、CF（H，E）<0     D、CF（H，E）=-1  

参考答案：C

8、不确定推理中，除了需要解决推理方法、推理方向、控制策略外，还需解决（ ）

A、不确定性的传递算法     B、组合证据不确定性的算法     C、不确定的表示与度量     D、结论不确定性的合成  

参考答案：ABCD

9、基本概率分配函数之值是概率。

参考答案：错误

10、模糊性是由事物的概念界限模糊和人的主观推理与判断产生的。

参考答案：正确

11、模糊集合与其隶属函数是等价的。

参考答案：错误

12、模糊推理是利用模糊性知识进行的一种不精确推理。

参考答案：正确

第4章　　课后作业
1、设有如下规则：R1: IF E1 THEN H (0.8) R2: IF E2 THEN H (-0.1) R3: IF E3 AND E4 THEN E1 (0.5) R4: IF E5 THEN E2 (0.7)R5: IF E6 OR E7 THEN E2 (0.9) 并已知初始证据的可信度为CF(E3)=0.7，CF(E4)=0.8，CF(E5)=0.9，CF(E6)=0.2，CF(E7)=0.6，用可信度方法计算CF(H) 。

参考答案：

第5章　搜索求解策略
通过本章内容学习，学生能够正确理解搜索的基本概念，能够根据搜索问题的特点选择问题表示方法，能够应用盲目搜索策略和启发式搜索策略进行搜索，能够根据具体的问题自行定义启发式函数，能够进行不同搜索方法的多维度分析、评价与改进，能够正确理解博弈树，能够应用极大极小值方法进行博弈决策，能够应用alpha-beta剪枝方法优化博弈决策。

1、依据估价函数f(x)=g(x)+h(x) (其中g(x)为初始节点到节点x已实际付出的代价，h(x)是节点x到目标节点的最优路径的估计代价）对OPEN表中的节点进行排序，并且要求启发函数满足( )，则称这种状态空间图的搜索算法为A*算法。

A、h(x)≤h*(x)     B、h(x)≥h*(x)     C、h(x)>h*(x)     D、h(x)≠h*(x)  

参考答案：A

2、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ ）可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。

A、有界深度优先搜索     B、启发式搜索     C、深度优先搜索     D、宽度优先搜索  

参考答案：B

3、在启发式图搜索策略中，下面描述正确的是（ ）

A、open表用于存放已扩展过的节点。     B、closed表表用于存放所有已生成而未扩展的节点。     C、closed表用于存放已扩展过的节点。     D、open表用于存放所有已生成的节点。  

参考答案：C

4、与或树中有几类节点？

A、2     B、3     C、4     D、5  

参考答案：B

5、下图是一棵与/或树，按最大代价法计算图中节点S0的代价h(S0)= ( ) 。

A、6     B、7     C、8     D、9  

参考答案：A

6、设有如图所示的与/或树，请按和代价法计算解树代价。

A、16     B、21     C、23     D、28  

参考答案：B

7、在估计函数f(x)= g(x) + h(x)中，其中启发式函数h(x)表示( )。

A、从初始节点到目标节点的代价的估计     B、从当前节点到目标节点的代价的估计     C、从初始节点到当前节点的代价的估计     D、目标节点所在的深度的估计  

参考答案：B

8、在估计函数f(x)= g(x) + h(x)中，其中代价函数g(x)表示( )。

A、从初始节点到目标节点的代价     B、从当前节点到目标节点的代价     C、从初始节点到当前节点的代价     D、当前节点所在的深度  

参考答案：C

9、与或树的盲目搜索包括( ) 。

A、自顶向下的扩展     B、自底向上的扩展     C、自顶向下的标识     D、自底向上的标识  

参考答案：AD

10、问题归约的方式包括( )。

A、反证法     B、等价变换     C、分解     D、回溯  

参考答案：BC

11、常用的盲目搜索策略有（ ）。

A、回溯     B、宽度优先     C、深度优先     D、最好优先  

参考答案：ABC

12、在估价函数中，对于g(x)和h(x) 下面描述正确的是（ ）

A、g(x)是从初始节点到节点x的实际代价     B、g(x)是从初始节点到节点x的最优路径的估计代价     C、h(x)是从节点x到目标节点的最优路径的估计代价     D、h(x)是从节点x到目标节点的实际代价  

参考答案：AC

13、在图搜索算法中，如果按估价函数f(x)=g(x)+h(x)作为OPEN表中的结点排序的依据，则该算法就是深度优先算法。

参考答案：错误

14、终止节点一定是端节点，端节点不一定是终止节点。

参考答案：正确

15、全局择优搜索的效率比较宽度优先搜索的效率高。

参考答案：错误

16、在极大极小分析法中，对于或节点，选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分。

参考答案：错误

17、与/或树中与节点的子节点中只要有一个是可解节点，就可以判断该与节点是可解的。

参考答案：错误

18、在深度优先搜索算法中，节点进出OPEN表的顺序与数据结构中的( )相似。

参考答案：栈

19、在宽度优先搜索算法中，节点进出OPEN表的顺序与数据结构中的( )相似。

参考答案：队列

第5章　　课后作业
1、请画出完整的搜索树，并标出搜索树种每个节点的估计函数值。

评分步骤：搜索树结构正确 每个节点的估计函数值(节点旁括号内的数值)计算正确。一共10个节点每个节点估计函数值计1分，累计10分。

参考答案：


2、 题干如下：

评分步骤：每个剪枝位置计1分，正确标出得1分，未标出或者标注错误不得分，累计6分，正确说明剪枝类型得4分，总计10分。

参考答案：

第6章　进化算法及其应用
通过本章内容学习，学生能够正确识别进化算法的术语，能够正确理解基本遗传算法的原理，能够进行编码方法的分析与选择，能够进行适应度函数的设计，能够进行选择操作的分析与选择，能够进行交叉操作的分析与选择，能够进行变异操作的分析与选择，能够应用遗传算法求解复杂公式极值问题和工厂复杂工序生产调度问题，能够对差分进化算法的优劣进行评价。

1、以下属于两点交叉的有( )

A、X1= 1000110　X2= 1011001     B、X1= 1000110　X2= 1011001     C、X1= 1000110　X2= 1011001     D、X1= 1000110　X2= 1011001  

参考答案：D

2、个体X1= 010100 个体X2= 110111 ，两个个体在进行交叉操作时，如果为了保证交叉后的个体与父代个体的差异最大化，应该选择从最右侧第1位开始到哪个位置结束之间进行单点交叉？

A、第3位     B、第4位     C、第5位     D、第6位  

参考答案：A

3、以下为个体的适应度、选择概率和累计概率，如果产生随机数rand1= 0.371 ,则进行选择-复制操作时应该选择以下哪个个体？

A、X1     B、X2     C、X3     D、X4  

参考答案：C

4、如果用遗传算法求取目标函数f(x)= -x^2-3 x∈[3.0,6.0]极小值问题，则适应度函数可以取为( )

A、f(x)     B、1/f(x)     C、-f(x)     D、-1/|f(x)|  

参考答案：C

5、为保留类似7和8在整数中的相邻关系，我们应采用以下哪种编码方式？

A、二进制编码     B、Gray编码     C、实数编码     D、整数编码  

参考答案：B

6、以下属于单点交叉的有( )

A、X1= 10110　X2= 11001     B、X1= 10110　X2= 11001     C、X1= 10110　X2= 11001     D、X1= 10110　X2= 11001  

参考答案：DCB

7、遗传算法中包括以下哪些基本遗传算子？

A、编码     B、选择-复制     C、交叉     D、变异  

参考答案：BCD

8、遗传算法中常用的编码方式有？

A、二进制编码     B、Gray编码     C、实数编码     D、整数编码  

参考答案：ABC

9、遗传算法借鉴了生物进化中的什么规律？

A、适者生存     B、优胜劣汰     C、物竞天择     D、基因突变  

参考答案：ABCD

10、以下哪些算法是人们受自然界和生物界规律的启迪，根据其原理模仿设计的？

A、遗传算法     B、模拟退火算法     C、粒子群优化算法     D、蚁群算法  

参考答案：ABCD

11、遗传算法主要借用生物进化中“适者生存”的规律。

参考答案：正确

12、遗传算法的适应度函数是用来区分群体中的个体好坏的标准。

参考答案：正确

13、遗传算法中起核心作用的是变异算子。

参考答案：错误

14、遗传算法采用群体搜索策略，同时对搜索空间中的多个解进行评估，因此遗传算法具有较好的全局搜索性能。

参考答案：正确

15、遗传算法能够保证每次都得到全局最优解。

参考答案：错误

16、生物进化过程中选择通过遗传和变异起作用，同时又使变异和遗传向着适应环境方向发展。

参考答案：正确

17、生物进化过程中遗传控制变异与选择的方向，变异为选择提供资料，遗传巩固与积累选择的资料。

参考答案：错误

18、在遗传算法中，将所有妨碍适应度值高的个体产生，从而影响遗传算法正常工作的问题统称为欺骗问题。

参考答案：正确

19、在遗传算法应用中，适应度函数的设计要结合问题本身的要求而定，但适应度函数和问题的目标函数没有关系。

参考答案：错误

20、在遗传算法中，适应度大的个体被选择的概率大，但不是说一定能够被选上。

参考答案：正确

21、在遗传算法中，变异操作是将个体编码中的一些位进行随机变化。

参考答案：正确

第6章　　课后作业

参考答案：

第7章　群智能算法及其应用
通过本章内容学习，学生能够正确理解粒子群优化算法公式中各部分含义，能够应用粒子群优化算法算法求解车辆路径问题，能够正确理解蚁群算法模型，能够对基本蚁群算法的改进模型进行评价，能够应用蚁群算法模型进行复杂工程问题求解。

1、基本的粒子群优化算法为： 其中参数ψ1和ψ2表示( )。

A、惯性权重 B、加速度常数 C、位置参数 D、速度参数

参考答案：B

2、基本的粒子群优化算法为： 其中参数ω表示( )。

A、惯性权重 B、加速度常数 C、位置参数 D、速度参数

参考答案：A

3、当粒子群优化算法位置更新方程中的参数ψ1=0时，以下说法正确的是（ ）

A、粒子将一直以当前的速度飞行，直到达边界 直到达边界 。     B、粒子下一时刻的速度只取决于粒子当前位置和其历史最好位置， 粒子本身没有运动惯性。     C、粒子没有认知能力，对复杂问题，容易陷入局部最优点 。     D、粒子之间没有交互，很难得到最优解。  

参考答案：C

4、关于蚁群算法，下面叙述正确的是（ ）

A、蚁群算法是通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程，即通过个体之间的信息交流与相互协作最终找到从蚁穴到食物源的最短路径的。     B、蚂蚁系统是一种增强型学习系统。     C、蚁群算法中，蚂蚁选择路径的原理是一种负反馈机制。     D、蚁群算法是一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法。  

参考答案：ABD

5、关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（ ）

A、信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。     B、信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小。     C、期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快。     D、期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值。  

参考答案：AB

6、蚂蚁在运动过程中，根据各条路径上的信息素决定转移方向。

参考答案：正确

7、粒子群优化算法是受鸟群行为启发的一种群智能优化算法。

参考答案：正确

8、粒子群优化算法将每个个体看作n维搜索空间中一个没有体积质量的粒子，在搜索空间中以一定的速度飞行。

参考答案：正确

9、粒子群优化算法中，个体认知分量表示粒子本身的思考，它是在对粒子现有的位置和群体经历过的最优位置进行比较后得到的。

参考答案：错误

10、粒子群优化算法中，群体社会分量表示粒子间的信息共享与相互合作，如果没有群体社会分量，只有个体认知分量，那么得到最优解的概率就会非常小。

参考答案：正确

第8章　人工神经网络及其应用
通过本章内容学习，学生能够了解生物神经元的结构与工作原理，能够正确理解神经元模型并能够根据神经元模型的输入计算相应的输出，能够设计BP神经网络结构，能够进行BP神经网络中的梯度计算、局部梯度计算、正向传递计算、误差反向传递计算，在给定数据条件下，能够利用BP神经网络工具包进行学习和训练，能够进行卷积神经网络模型中卷积计算、池化计算、relu函数计算和全连接计算，了解主流深度学习模型开发平台和工具。

1、Hopfield神经网络的结构与BP神经网络不同，它是（ ）

A、单层的全互连的反馈型神经网络     B、多层的非全互连的反馈型神经网络     C、单层的非全互连的反馈型神经网络     D、多层的全互连的反馈型神经网络  

参考答案：A

2、最早的神经元数学模型是( )

A、BP模型     B、感知器模型     C、CNN模型     D、M-P模型  

参考答案：D

3、生物神经元包括树突和轴突，其中树突相当于( )，轴突相当于( )

A、输入端 处理端     B、输出端 处理端     C、输入端 输出端     D、输出端 输入端  

参考答案：C

4、以下属于Relu函数图像的是( )

A、图1     B、图2     C、图3     D、图4  

参考答案：B

5、关于离散型Hopfield神经网络的稳定性，下面叙述正确的是（ ）

A、只要连接权值构成的矩阵是非负定矩阵，该网络就具有并行稳定性     B、只要连接权值构成的矩阵是非负对角元的对称矩阵，该网络就具有串行稳定性     C、只要连接权值构成的矩阵是非负定矩阵，该网络就具有串行稳定性     D、只要连接权值构成的矩阵是非负对角元的对称矩阵，该网络就具有并行稳定性  

参考答案：AB

6、Hopfield神经网络用于联想记忆时，网络的记忆容量与（ ）有关

A、连接权值的设计     B、神经元个数     C、所要求的联想范围大小     D、记忆样本的性质  

参考答案：ABCD

7、卷积神经网络的正向传播过程是指从输入层到输出层的信息传播过程，该过程包括的操作有( )

A、卷积操作     B、池化操作     C、Relu操作     D、全连接分类  

参考答案：ABCD

8、以下哪些结构属于BP神经网络

A、输入层     B、隐含层     C、输出层     D、卷积层 

参考答案：ABC

9、目前人工神经网络结构的主要类型有( )

A、离散型     B、前馈型     C、连续型     D、反馈型  

参考答案：BD

10、实现Hopfield神经网络联想记忆的关键是网络到达记忆样本能量函数极小点时，确定网络的神经元间连接权值和阈值等参数。

参考答案：正确

11、如果将Hopfield神经网络的稳态作为一个优化问题的目标函数极小点，那么初态朝稳态的收敛过程就是优化计算的过程。

参考答案：正确

12、BP学习算法中误差函数的求取是一个从输出层开始的反向传播的传递过程，所以BP学习算法被称为反向传播学习算法。

参考答案：正确

13、对于任意的连续函数f，存在一个三层BP神经网络，该神经网络可以以任意精度拟合函数f。

参考答案：正确

14、神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构，使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致。

参考答案：正确

15、生物神经元具有两种工作状态，当传入的神经信号使细胞膜电位升高超过阈值时，细胞进入兴奋状态，将神经信号通过输出端继续传递给其它神经元；当传入的神经信号使细胞膜电位下降低于阈值时，细胞进入抑制状态，没有神经信号输出。

参考答案：正确

16、卷积神经网络是一个全连接的神经网络，中间隐层通常包含多个卷积层。

参考答案：错误

17、卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。

参考答案：正确

18、卷积神经网络中，对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化 (pooling)。池化不会丢失图像的信息，也不会降低其空间分辨率。

参考答案：错误

第9章　机器学习与专家系统
通过本章内容学习，学生能够了解机器学习的基本概念，能够对不同机器学习方法进行分类，掌握深度学习的基本原理，了解专家系统的产生和发展，正确认识专家系统在人工智能发展过程中的重要历史地位，能够理解产生式系统与专家系统的区别与联系，了解专家系统的构造工具。

1、第一个成功应用的专家系统是？

A、MYCIN     B、EMYCIN     C、MYCSYMA     D、DENDRAL  

参考答案：D

2、下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是( )。

A、是一种端到端学习的方法     B、是一种无监督学习的方法     C、实现了非线性映射     D、隐含层数目大小对学习性能影响不大  

参考答案：D

3、如果某个机器学习方法需要大量使用带有标签的数据，我们称方法为（ ）。

A、监督学习方法     B、无监督学习方法     C、弱监督学习方法     D、标签学习方法  

参考答案：A

4、以下属于主要的人工智能程序设计语言的有？

A、OPS5     B、PROLOG     C、LISP     D、JAVA  

参考答案：BC

5、专家系统的核心包括？

A、知识库     B、解释器     C、人机接口     D、推理机  

参考答案：AD

6、以下属于专家系统的特点有？

A、具有专家水平的专业知识     B、能进行有效的推理     C、具有启发性     D、具有透明性  

参考答案：ABCD

7、专家系统与传统程序最大区别是专家系统=知识+推理，传统程序=数据结构+算法。

参考答案：正确

8、深度学习采用了layer-wise的训练机制，克服了BP神经网络训练中的梯度扩散问题。

参考答案：正确

9、机器学习使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。

参考答案：正确

10、自动编码器是一种无监督学习方法，由无监督预训练和无监督调优两个阶段构成。

参考答案：错误

课程论文
1、课程论文： 撰写1篇人工智能研究领域内的研究综述报告。要求： 1、不少于10个page(A4)。 2、格式按照发表论文要求。 3、参考文献不少于20篇，外文文献不少于10篇。以近3年的文献为主。 4、严禁互相抄袭，一旦发现按零分处理。 5、可以但不局限与以下方向：知识图谱、计算智能、差分进化算法及应用、 卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN）、 蒙特卡洛博弈树搜索、蚁群算法、粒子群优化算法等。

参考答案：选题新颖，有研究价值，文献查阅充分，论文分析深入，能够独立思考，提出个人观点，论文格式规范，语句通顺。

期末考试
1、Deepmind研制的AlphaGo算法没有使用以下哪个人工智能方法？

A、强化学习     B、深度学习     C、蒙特卡洛树搜索     D、逻辑推理  

参考答案：D

参考解析：来自百度搜索

2、以下哪种搜索方法属于启发式搜索？

A、宽度优先搜索     B、蒙特卡洛树搜索    C、深度优先搜索     D、A*搜索  

参考答案：D

参考解析：来自百度搜索

3、以下哪一种学习方法的学习目标是学习同一类数据的分布模式？

A、监督学习     B、无监督学习     C、强化学习     D、博弈对抗  

参考答案：B

参考解析：本质是聚类，无监督学习

4、假如可以对围棋的规则进行修改，以下哪个修改方案不影响使用博弈树极大极小法求解该问题？

A、由双方轮流落子，改为黑方连落两子后白方落一子。     B、双方互相不知道对方落子的位置。     C、由两人对弈改为三人对弈。     D、终局时黑方所占的每个交叉点计1分，且事先给定了白方在棋盘每个位置取得一目所获取的分数，双方都已取得最高得分为目标。  

参考答案：D

参考解析：三短一长选最长

5、如果证据E的出现使得结论H一定程度为真，则可信度因子( )

A、0

参考答案：A

参考解析：第4章原题

6、所谓不确定性推理就是从( )的初始证据出发，通过运用( )的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。

A、不确定；确定     B、确定；不确定     C、不确定；不确定     D、确定；确定；  

参考答案：C

参考解析：第4章原题

7、以下属于两点交叉的是( )

A、X1= 1000110 X2= 1011001     B、X1= 1000110 X2= 1011001     C、X1= 1000110 X2= 1011001     D、X1= 1000110 X2= 1011001  

参考答案：B

参考解析：两点交叉的交叉点在中间，参考第6章原题

8、已知群体规模为4，每个个体适应度函数值依次为f(x1)=1.8,f(x2)=0.6, f(x3)=1.4,f(x4)=0.2,如果在选择算子中采用轮盘赌选择算法，请问当产生的随机数为0.625时，选择的是哪一个？

A、x1     B、x2     C、x3     D、x4  

参考答案：C

参考解析：计算方法参考第6章作业题

9、如果定义谓词love(x,y)表示某一个人x喜爱运动项目y，那么以下表示“每个人都有自己喜爱的运动项目”知识的谓词公式是？

A、("x)(

、
y)("x)love(x,y) C、(
、
x)love(x,y)

参考答案：A

参考解析：第2章原题的变形。$=存在，“=任意

10、基于卷积神经网络的图像特征提取方式属于（ ）

A、全人工提取     B、人工辅助提取     C、半自动提取     D、自动提取  

参考答案：D

参考解析：参考自课本P304

11、以下是属于命题的是( )

A、1+1=10     B、X<5     C、今天的天气真好啊！     D、武汉理工大学合并组建于2000年。  

参考答案：ABCD

参考解析：来自百度搜索。C选项有分歧。

12、下面对误差反向传播(error back propagation,BP)描述不正确的是( )

A、BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐含层进行参数更新的方法。     B、BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差让各层单元修正各单元参数。     C、对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小。     D、在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数。  

参考答案：BD

参考解析：来自百度搜索

13、以下属于盲目搜索策略的有( )

A、回溯     B、宽度优先     C、深度优先     D、A*算法  

参考答案：ABC

参考解析：第5章原题

14、基本遗传算法中包含以下哪些遗传算子？

A、编码     B、选择-复制     C、交叉     D、变异  

参考答案：BCD

参考解析：第6章原题

15、卷积神经网络的正向传播过程是指从输入层到输出层的信息传播过程，该过程包括的计算有( )

A、卷积计算     B、池化计算     C、Relu计算     D、全连接计算  

参考答案：ABCD

参考解析：第8章原题的变形

16、p和q均是原子命题，当p不成立时，“如果p那么q”恒为真。

参考答案：正确

参考解析：来自百度搜索

17、神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构，使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致。

参考答案：正确

参考解析：来自百度搜索

18、对于任意的连续函数f，存在一个三层BP神经网络，该神经网络可以以任意精度拟合函数f。

参考答案：正确

参考解析：来自百度搜索

19、全局择优搜索的效率肯定比宽度优先搜索的效率高。

参考答案：错误

参考解析：来自百度搜索

20、在证据理论推理中，已知样本空间中某个非空子集A的信任函数Bel(A)与似然函数Pl(A)，那么该非空子集A对应命题的信任区间是(Pl(A),Bel(A))

参考答案：错误

参考解析：课本P123，应为(Bel(A),Pl(A))

21、在估计函数f(x)= g(x) + h(x)中，其中g(x)表示从当前节点到目标节点代价的估计

参考答案：错误

参考解析：g(x)表示从起始节点到当前节点代价的估计

— The End —