AI期末简答题总结

1. 人工智能研究的各种学派以及理论是什么？

(1)符号主义学派：人工智能起源于数理逻辑，人类认知的基元是符号，认知过程是符号
运算；智能的基元是知识，核心是知识表示和知识推理；知识可以用符号表示，因此可以
建立人工智能和机器智能的一系列体系；
代表成果：逻辑理论机的数学证明推理
(2)联结主义学派：人工智能起源于仿生学，人类认知的基元是神经元，认知过程是神经
元的联结活动过程；思维的基元是神经元，思维过程是神经元的联结过程；他们反对符号
主义的物理符号系统;
代表成果：MP模型
(3)行为主义学派：人工智能起源于控制论，人工智能起源于行为和感知，取决于复杂环
境的适应，而不是推理；人工智能不需要知识，不需要表示，也不需要推理。人工智能就
向人类那样逐步进化。
代表成果：机器虫

2. 简述产生式系统的组成

概念：
由一组产生式组成，它们相互配合，互相协调，一个产生式得出的结论作为另一个产生
式的前提条件，以这种方式求得问题的解，该系统称为产生式系统。

组成：
(1)规则库：简述了某种领域内知识的产生式集合，包含着问题由初始状态到目标状态
的变换规则，是专家系统的核心
(2)综合数据库：用于存放输入的初始事实、外部数据库输入的初始事实、中间结果以及
最终结果，是动态的
(3)推理机：是一个或者一组程序，用于控制和协调规则库和数据库的运行，包含了推理
方式、控制策略，确定选用什么样的规则和如何应用规则

从规则选择到执行操作之间的过程：
(1)匹配：将DB中的事实与规则中的条件进行比较，若匹配，则称这一规则匹配；
(2)冲突解决：当有多日奥规则匹配时，通过冲突策略选中的在操作部分执行的规则称为
启用规则；如规则排序、专一性排序等
(3)操作：执行规则的操作，操作后DB被修改，其他规则可能成为启用规则；

3. 遗传算法

(1)遗传算法的基本原理
a.将"优胜劣汰，适者生存"的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中
b.按照所选择的适应度函数并通过遗传的复制、交叉和变异对个体进行筛选，将筛选
出来的适应度高的个体组成新的群体
c.这样的得到的个体既保留了上一代的信息，又优于上一代
d.这样周而复始的操作，所得到的个体的适应度不断提高，直到达到某一特定条件

(2)遗传算法的特点：简单，可并行处理，能够得到全局最优解

(3)处理过程
	begin:
	1.选择适当表示，形成群体
	2.评估群体
	3.while未达到要求的目标 do
	begin:
	1.选择下一代群体的各个体
	2.执行交换和变异操作
	3.评估群体
	end
	end

(4)本质
遗传算法的本质是对染色体模式进行的一系列运算，即通过选择算子当前种群的优良
模式遗传到下一种群中，利用交叉算子进行模式重组，利用变异算子进行模式突变。
通过遗传这些操作，模式逐步向更好的方向进化，最终得到问题的最优解。

4. BP反向传播模型神经网络算法+思想

目的：反响传递误差
过程：
①选择一组样例，每个样例分为输入信息和期望输出结果
②取一个样例，输入信息输入
③向前传播：通过神经元处理各个节点输出
④根据期望误差函数计算实际输出和期望输出的差值
⑤从输出层反向计算求出输出节点的值，并调整中间隐含层的连接权值，计算出隐含层的
值，并调整整个神经元的连接权值
⑥重复3-5直到误差满足要求