hopfileld神经网络_人工智能及深度学习-中国大学mooc-题库零氪

第二章 知识表示

知识表示随堂测验

1、对于知识的框架表示法，下面叙述正确的是( )

A、框架中，一个槽用于描述所论对象某一方面的属性，一个侧面用于描述相应属性的一个方面。

B、槽值可以是另一个框架的名字，从而实现一个框架对另一个框架的调用，表示出框架之间的纵向联系。

C、框架系统中问题的求解主要是通过匹配与填槽实现的。

D、框架表示法不能表示具有因果关系的知识。

2、产生式系统一般由三个基本部分组成： 、 和综合数据库。

单元测验

1、以下给出的不是知识表示法的是( )。

A、计算机表示法

B、谓词表示法

C、框架表示法

D、产生式规则表示法

2、下列哪个语句在Python中是非法的？( )

A、x = y = z = 1

B、x = (y = z + 1)

C、x, y = y, x

D、x += y

3、下述( )不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。

A、形象描写表示法

B、产生式表示法

C、语义网络表示法

D、框架表示法

4、Python不支持的数据类型有 ( )

A、char

B、int

C、float

D、list

5、使用“与/或”图表示知识的描述错误的有()。

A、用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。

B、“与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。

C、“与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。

D、能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。

单元作业

1、设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1) 有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花 (2) 有人每天下午都去打篮球

2、用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。提示：该题目仅要求给出定义描述状态谓词和问题的初始状态以及目标状态，不要求给出定义描述操作的谓词以及推理过程)

3、使用python 编程逐一显示列表中l1=["Sun","Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat"]中的索引为奇数的元素。提示：使用for循环编程

第一章 绪论

第一章 绪论随堂测验

1、目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、 和 连接主义 。

第一章单元测验

1、下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) 。

A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。

B、人工智能是科学技术发展的趋势。

C、人工智能有力地促进了社会的发展。

D、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。

2、研究人工智能理论和技术的目的是让机器能够( )，以实现某些脑力劳动的机械化。

A、具有完全的智能

B、和人脑一样考虑问题

C、模拟、延伸和扩展人的智能

D、完全代替人

3、在1997年5月12日轰动世界的人机大战中，“深蓝”计算机战胜了国际象棋之子卡斯帕罗夫，这是( )。

A、人工思维

B、机器思维

C、机器智能

D、人工智能

4、人工智能诞生于( )

A、London

B、Dartmouth

C、New York

D、Las Vegas

5、人工智能诞生于( )年。

A、1955

B、1957

C、1956

D、1965

6、我国学者吴文俊院士在人工智能的( )领域作出了贡献。

A、机器证明

B、模式识别

C、人工神经网络

D、智能代理

7、人工智能的发展历程可以划分为( )。

A、诞生期和成长期

B、形成期和发展期

C、初期和中期

D、初级阶段和高级阶段

8、人类智能的特性表现在4个方面：( )。

A、聪明、灵活、学习、运用

B、能感知客观世界的信息、能对通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激作出反应传递信息。

C、感觉、适应、学习、创新。

D、能捕捉外界环境信息、能够利用利用外界的有利因素、能够传递外界信息、能够综合外界信息进行创新思维。

9、人工智能研究的一项基本内容是机器感知， 以下列举中的 () 不属于机器感知的领域。

A、使机器具有视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等感知能力。

B、让机器具有理解文字的能力。

C、使机器具有听懂人类语言的能力。

D、使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力 。

10、人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：()

A、专家系统、自动规划

B、专家系统、机器学习

C、机器学习、智能控制

D、机器学习、自然语言理解

第四章 不确定性推理

单元测验

1、在可信度方法中，CF(H，E)的取值为( )时，前提E为真不支持结论H为真。

A、1

B、0

C、<0

D、>0

2、在各种推理方法中，归纳推理是指( )的推理方法。

A、从一般到个别

B、从个别到一般

C、从个别到个别

D、从一般 到一般

3、在证据理论中，命题A的信任函数Bel(A)又称为下限或信任函数，A (0, 0.85)表示对A为假有一定的信任，信任度为 ( ) 。

A、0.425

B、0.85

C、0.15

D、0

4、以下选项中不属于智能控制是()。

A、神经网络控制

B、专家控制

C、模糊控制

D、确定性反馈控制

5、在温度模糊控制系统中，二维模糊控制器的输入是：( )

A、温度的误差e和温度误差变化量de

B、温度的误差e和温度误差变化量de

C、控制加热装置的电压的误差e和温度误差变化量de

D、控制加热装置的电压的误差e和温度误差变化量de

单元作业

1、设有如下一组推理规则: r1: IF E1 THEN E2 (0.6) r2: IF E2 AND E3 THEN E4 (0.8) r3: IF E4 THEN H (0.7) r4: IF E5 THEN H (0.9) 且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.4。求CF(H)=?

2、

3、

第十三章 课程实验

实验报告

1、实验一 模糊推理系统实验报告

2、实验一 模糊推理系统实验报告

第五章 搜索求解策略

单元作业

1、使用Python编程实现将数字1~9填入9*9的小方格中，使得矩阵中的每行、每列，每个3*3的矩阵方格中，9个数字都会出现。

第七章 专家系统与机器学习

单元测验

1、专家系统是一种应用人工智能处理问题的软件系统，该系统处理的对象是用符号表示的知识，处理过程是一种( )过程。

A、思考

B、回溯

C、递归

D、推理

2、专家系统有三种推理方式，其中正向推理是以 ( ) 作为出发点，按照一定的推理策略，应用专家系统中知识库的知识，推断出结论的过程。

A、需要解决的问题

B、已知事实

C、证明结论

D、表示目标的谓词或命题

3、企业车间的数控机床发生故障时，能对机床进行处理，使其恢复正常工作的系统属于( )。

A、修理专家系统

B、诊断专家系统

C、调试专家系统

D、规划专家系统

4、在采用机器学习算法对数据集进行训练时，数据集Mini-Batch 的大小通常优选为2个的幂，如 256 或 512。这样选择的原因是什么？()

A、Mini-Batch 为偶数的时候，梯度下降算法训练的更快

B、Mini-Batch 设为 2 的 幂，是为了符合 CPU、GPU 的内存要求，利于并行化处理

C、不使用偶数时，损失函数是不稳定的

D、以上说法都不对

5、机器学习的K-Means 算法无法对以下哪种形状的样本进行聚类处理 ()

A、圆形分布

B、带状分布

C、螺旋分布

D、凸多边形分布

6、向量 X=[1,2,3,4,-8,-9,0] 的 L1 范数为()。

A、18

B、-8

C、27

D、15

第六章 智能算法及应用

单元作业

1、如何利用遗传算法求解问题?试举例说明求解过程

第八章 人工神经网络及其应用

单元测验

1、下面哪个选项不是人工神经网络的基本属性：() 。

A、非线性

B、非局域性

C、非凸性

D、非稳定性

2、若用三层BP神经网络解决字母T和L的识别问题。每个字母用3×3二维二值图表示，令黑方格为1，白方格为0。要求网络输出为1时，对应的字母是T；而输出为0时，对应的字母是L。因此该BP神经网络的输入层和输出层应分别包含() 个神经元。

A、3和1

B、9和3

C、9和1

D、3和3

3、BP学习算法的学习过程包括两个过程，它是通过( ) 过程使误差最小。

A、反向传播

B、正向传播

C、双向传播

D、不需要传播

4、Hopfileld神经网络(HNN)是()神经网络，它的每一个神经元都和其他神经元相连接。

A、半互联反馈

B、全互联反馈

C、单互联反馈

D、自互联反馈

5、神经网络模型(Neural Network)因受人类大脑的启发而得名，神经网络由许多神经元(Neuron)组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出，如图所示。下列关于神经元的描述中哪一项正确？()

A、每个神经元可以有一个输入和一个输出

B、每个神经元可以有多个输入和一个输出

C、每个神经元可以有一个输入和多个输出

D、每个神经元可以有多个输入和多个输出

E、上述都正确

6、输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积(kernel size 5×5，padding 1，stride 2)，pooling(kernel size 3×3，padding 0，stride 1)，又一层卷积(kernel size 3×3，padding 1，stride 1)之后，输出特征图大小为()。

A、95

B、96

C、97

D、98

7、当在深度学习卷积神经网络中加入池化层(pooling layer)时，变换的不变性会被保留，是这样吗？()

A、不知道

B、看情况

C、是

D、否

8、当输入卷积神经网络数据过大以至于无法在计算机RAM内存中同时处理时，哪种梯度下降方法更加有效？

A、随机梯度下降法

B、分块梯度下降法

C、整批梯度下降法

D、都不是

9、增加卷积核的大小对于改进卷积神经网络的效果是必要的吗？()

A、做法可行

B、是

C、否

D、不知道

10、人工神经网络特点和优越性主要表现在：( ) 。

A、自学习功能

B、自动识别功能

C、联想存储功能

D、高速寻找优化解的能力

单元作业

1、

2、什么是卷积？什么是卷积神经网络的CNN的池化？使用图示方法说明池化过程。

第九章 智能体与多智能体

单元测验

1、简单遗传算法的遗传操作主要有：()

A、选择 、 交叉 和 变异

B、编码，选择 和 交叉

C、选择 、 交叉和迭代

D、交叉、变异和迭代

2、遗传算法是典型的计算求解的方法，它通过“产生任何一个可能解，并验证可能解的正确性”的方法求解一个复杂问题。关于计算求解，下列说法正确的是()。

A、可以从所有可能解的集合中随机产生一些可能解，并验证可能解的正确性。利用这种策略的算法—可被称为随机搜索算法。则，利用随机搜索算法，计算机在有限时间内一定能够找到满意解；

B、为改进随机搜索算法的求解质量，在随机产生可能解的过程中，使后一个可能解的产生与前一个可能解相关联，即在前一个可能解的基础上随机产生后一个可能解，例如一个可能解编码为“110011001100”，可以通过改变该解编码的某些位产生下一个可能解(即相关)，而改变哪些位则可随机处理。利用这种策略的算法---可被称为导向性随机搜索。则，利用导向性随机搜索，计算机在有限时间内一定能够找到满意解；

C、和随机搜索相比，利用导向性随机搜索，计算机在有限时间内找到满意解的概率更大一些；

D、和随机搜索相比，利用导向性随机搜索，初始的可能解对计算机在有限时间内找到满意解的概率的影响更大一些；

E、上述说法都正确；

3、对于类似于课程表优化安排问题的，利用遗传算法计算求解，关于其可能解的编码，说法正确的是( )。

A、仅可以按行优先编码；

B、仅可以按列优先编码

C、既可以按行优先编码，又可以按列优先编码，但其对算法中交叉、变异操作规则设计是没有影响的；

D、既可以按行优先编码，又可以按列优先编码，还可以有其他编码方式，不同的编码设计，可以有不同的交叉、变异操作规则；

4、遗传算法是迭代计算求解的方法。如何终止遗传算法，下列说法正确的是( )。

A、当适应度已经达到饱和，继续进化不会产生适应度更好的近似解时，可终止遗传算法；

B、当某一个可行解已经满足满意解的条件，即满意解已经找到，可终止遗传算法；

C、当进化到指定的代数(进化次数限制)或者当达到一定的资源占用量(计算耗费的资源限制，如计算时间、计算占用的内存等)时可终止算法，如当产生超过一定数量的不重复可行解后即可终止；

D、仅有上述(A)(B)(C)几种终止遗传算法的情况

5、下给出的智能算法中,不属于群体智能算法的是：( )

A、遗传算法

B、蚁群算法

C、粒子群算法

D、深度优先搜索算法

第十一章 计算机视觉

单元测验

1、连续图像转化为数字图像需要进行()操作。

A、取样和量化

B、离散和量化

C、取样和离散

D、采集和编码

2、下面()技术不属于计算机视觉的工程领域应用。

A、人脸识别

B、机器人视觉导航

C、移动机器人路径规划

D、移动目标检测

3、以下图像平滑算法中能有效地平滑噪声又可以避免边缘模糊效应的是：()

A、领域平均法

B、中值滤波法

C、低通滤波法

D、灰度变换法

4、以下( )选项最全面地概括了OpenCV的Cv库的功能。

A、变换处理，结构分析，运动分析和目标识别，摄像头定标与3D重构

B、基本图像处理，结构分析，运动分析和目标识别，摄像头定标与3D重构

C、基本图像处理，结构分析，运动分析和目标识别，3D到2D映射

D、基本图像处理，运动分析，目标识别，摄像头定标与3D重构

5、计算算机视觉的数字图像中包括()基本特征。

A、形状特征和颜色特征

B、纹理特征

C、空间关系特征

D、性能特征

第十二章 智能机器人

单元测验

1、机器人三原则是由( ) 提出的。

A、森政弘

B、约瑟夫•英格伯格

C、托莫 维奇

D、阿西莫夫

2、用于检测物体接触面之间相对运动大小和方向的传感器是( )。

A、接近觉传感器

B、接触觉传感器

C、滑动觉传感器

D、压觉传感器

3、工业机器人中气吸式靠( )把吸附头与物体压在一起，实现物体抓取。

A、机械手指

B、电线圈产生的电磁力

C、大气压力

D、其它动力

4、机器人的定义中，突出强调的是( )。

A、具有人的形象

B、模仿人的功能

C、像人一样思维

D、感知能力很强

5、工厂里面的工业机器人的( )直接与工件相接触。

A、手指

B、手腕

C、关节

D、手臂

6、( )型机器人通过两个移动和一个转动实现位置的改变。

A、直角坐标

B、圆柱坐标

C、极坐标

D、关节型

期末考试

期末试卷(第1部分)

1、在谓词公式中，连接词的优先级别从高到低排列是( )。

A、﹁，∨， ∧， →,

B、∧，∨，﹁，→,

C、﹁，∧，∨，

,→

D、﹁， ∧， ∨， →,

2、在不确定推理的可信度方法中，CF(H，E)的取值为( )时，前提E为真不支持结论H为真。

A、1

B、0

C、<0

D、>0

3、在深度优先搜索策略中，open表是( )的数据结构。

A、先进先出

B、先进后出

C、根据估价函数值重排

D、同进同出

4、机器人动力学主要是研究机器人的( ) 。

A、动力源是什么

B、运动和时间的关系

C、动力的传递与转换

D、动力的应用

5、以下选项( )不是深度学习的工具包。

A、TensorFlow

B、keras

C、MXNet

D、WNPWNet

6、下面python代码的执行结果是：() a = "gouguoqi" b = a.capitalize() print (a) print (b)

A、Gouguoqi，Gouguoqi

B、gouguoqi，Gouguoqi

C、Gouguoqi，GOUGUOQI

D、gouguoqi，GOUGUOQI

7、下面( )选项是BP神经网络的缺点。

A、学习过程收敛过快; 得到的网络性能差; BP算法不完备,网络学习率不稳定。

B、学习过程不收敛慢; 得到的网络性能差; BP算法不完备,网络学习率稳定性差。

C、学习过程收敛速度慢; 网络性能差; 不能解决回归问题，,网络学习率不稳定。

D、数据容易过拟合 得到的网络性能差; BP算法不完备,网络学习率稳定性差。

8、计算机显示器的颜色模型为( )。

A、CMYK

B、RGB

C、YIQ

D、HIS

9、人工智能研究的三大学派是( )。

A、符号主义

B、进化主义

C、任知主义

D、连接主义

10、下面对专家系统叙述错误的是：( )。

A、专家系统是运用知识和推理来解决问题的；

B、专家系统是把关于问题求解的知识隐含于程序中的；

C、专家系统不具有透明性，无法回答用户“Why”和“How”等问题；

D、利用骨架系统开发专家系统，相对于其他开发工具，其效率是最高的，灵活性是最好的，局限性也是最少的。

期末试卷(第2部分)

1、您认为《人工智能及深度学习》课程的哪一部分内容对你以后要从事的机械工程相关的工作特别有用？如果有，请叙述其原理；如果没有，请您谈谈人工智能的发展对人类有哪些的影响？