人工智能经典考试试题答案

一、选择题(每题1分，共15分)

1、AI的英文缩写是

A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence

C)Automatice Information D)Artifical Information

2、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（ ）时，则定理得证。

A)永真式 B)包孕式（subsumed） C)空子句

3、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是

A)正向推理 B)反向推理 C)双向推理

4、语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的（ ）。

A)无悖性 B)可扩充性 C)继承性

5、(A→B)∧A => B是

A)附加律　 B)拒收律　 C)假言推理　 D)US

6、命题是可以判断真假的

A)祈使句　 B)疑问句　 C)感叹句　 D)述句

7、仅个体变元被量化的谓词称为

A)一阶谓词　 B)原子公式　 C)二阶谓词　 D)全称量词

8、MGU是

A)最一般合一　 B)最一般替换　 C)最一般谓词　 D)基替换

9、1997年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（ ）

A）深蓝 B）IBM C）深思 D）

10、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中

A)事实　 B)规则　 C)控制和元知识　 D)关系

11、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ¬ L∨C2‘, 若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（ ）

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

12、或图通常称为

A）框架网络 B)语义图 C)博亦图 D)状态图

13、不属于人工智能的学派是

A)符号主义 B)机会主义 C)行为主义 D)连接主义。

14、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是

A)明斯基 B).扎德 C)图林 D).诺依曼

15.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ ）。

A)专家系统 B)机器学习 C)神经网络 D)模式识别

二、填空题(每空1.5分，共30分)

1、不确定性类型按性质分：　　　　　　　　　　　，　　　　　　　　　　　，

　　　　　　　　　　　，　　　　　　　　　　　。

2、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有　　　　　　　　　　的子句;含

有　　　　　　　　　　的子句;子句集中被别的子句　　　　　　　　的子句。

3、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：

CF（~A）=　　　　　　　、CF（A1∧A2 ）=　　　　　　　　　　　　　　　、

CF（A1∨A2 ）=　　　　　　　　　　　　　　　

4、图：指由　　　　　　　和　　　　　　　组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为　　　　　　　　和　　　　　　　　。

5、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的　　　　　　　　　　

6、产生式系统的推理过程中，从可触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为　　　　　　　　　　　。

7、P(B|A) 表示在规则　　　　　　　　　　　　中，证据A为真的作用下结论B为真的　　　　　　　　　　　。

8、人工智能的远期目标是　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　，

近期目标是　　　　　　　　　　　　　　　　　　。

三、简答及计算题(每题5分，共25分)

1、填写下面的三值逻辑表。

其中T，F，U分别表示真，假，不能判定

2、什么是产生式？产生式规则的语义是什么？

3、谓词公式G通过８个步骤所得的子句集合S，称为G的子句集。请写出这些步骤。

4、已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))}，求MGU

5、证明G是否是F的逻辑结论；

四、应用题(共30分)

1、用语义网络表示下列信息：

(1)胡途是思源公司的经理，他35岁，住在飞天胡同68号

(2)清华大学与大学进行蓝球比赛，最后以89：102的比分结束。

答：

2、图示博弈树，其中末一行的数字为假设的估值，请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。（在节点及边上直接加注释）

3、设有如下关系：（1）如果x是y的父亲，y又是z的父亲，则x是z的祖父；（2）老是大的父亲；（3）大是小的父亲；问上述人员中谁和谁是祖关系？

答案：

一、1、 B 2、C　 3、A　 4、C　 5、C

6、 D 7、A　 8、A　 9、A　 10、D

11、A　12、D　 13、B　14、C　 15、B

二、1、随机性，模糊性，不完全性，不一致性

2、纯文字，永真式，类含

3、-CF(A)，min{CF(A1),CF(A2)}，max{CF(A1),CF(A2)}

4、节点，有向边，或图，与或图

5、最一般合一（MGU）

6、被触发规则

7、A→B，概率

8、制造智能机器，实现机器智能

三、1、

2、产生式规则基本形式：P→Q 或者 IF P THEN Q

P 是产生式的前提（前件），用于指出该产生式是否可用的条件

Q 是一组结论或操作（后件），用于指出当前提 P 所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作

产生式规则的语义：如果前提P被满足，则可推出结论 Q 或执行 Q 所规定的操作

3、 1）消去蕴含式和等价式→，<->

2）缩小否定词的作用围，直到其作用于原子公式:

3）适当改名，使量词间不含同名指导变元和约束变元。

4.）消去存在量词（形成Skolem标准型）

5）消去所有全称量词

6) 化成合取式

7). 适当改名，使子句间无同名变元

8). 消去合取词∧，用逗号代替，以子句为元素组成一个集合S

4、解：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={y,z},其中y是变元，z是项，且y不在z中出现。k=k+1=1

有δ1=δ0·｛z/y｝=ε·｛z/y｝=｛z/y｝，

S1=S0·｛z/y｝={P(f(x),z,g(z)),P(f(x),z,g(x))},S1不是单元素集，

求得差异集D1=｛z,x｝,k=k+1=2;δ2=δ1·｛z/x｝=｛z/y,z/x｝,

S2=S1·｛z/x｝=｛P(f(z),z,g(z))｝是单元素集。

根据求MGU算法，MGU=δ2=｛z/y,z/x｝

5、证:①P(x) ．．．从F变换

②Q(a)∨Q(x) ．．．从F变换

③┓P(y)∨┓Q(y) ．．．结论的否定

④┓Q(x) ．．．①③归结,{x/y}

⑤□ ．．．②④归结,置换{a/x}

得证。

四、

2、

3、解:现定义如下谓词

F(x,y)------ x是y的父亲;

G(x,z)------ x是y的祖父;

用谓词逻辑表示已知与求解:

(1) F(x,y)∧F(y,z)→G(x,z)

(2) F(L,D)

(3) F(D,X)

(4) G(u,v),u=?,v=?

其中,L表示老,D表示大,X表示小。

先证存在祖关系

① ┓F(x,y)∨┓F(y,z)∨G(x,z)．．．从(1)变换

② F(L,D) ．．．从(2)变换

③ F(D,X) ．．．从(3)变换

④ ┓G(u,v) ．．．结论的否定

⑤ ┓F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝

⑥ G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝

⑦ □ ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝

得证,说明存在祖关系。

为了求解用一个重言式④

④ ┓G(u,v)∨G(u,v) ．．．用重言式代替结论的否定,重言式恒为真

⑤ ┓F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝

⑥ G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝

⑦ G(L,X) ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝

得结果:L是X的祖父，即老是小的祖父。

三、简答及计算题(每题5分，共25分)

1、解释下列模糊性知识：

1) 三，体型，（胖，0.9））。

2) (患者，症状，(头疼，0.95) )∧ (患者，症状，(发烧，1.1) ) →(患者，疾病，(感冒，1.2) )

答：

2、简单阐述产生式系统的组成：

答：

3、补齐产生式系统与图搜索的对比表

答：

4、已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求MGU

解：

5、证明G是否是F1、F2的逻辑结论；

四、应用题(共30分)

1、将命题：“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示

2、图示博弈树，其中末一行的数字为假设的估值，请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。（在节点及边上直接加注释）

3、利用谓词逻辑表示下列知识（包括已知和结论），然后化成子句集：

（1）凡是清洁的东西就有人喜欢；

（2）人们都不喜欢苍蝇

求证：苍蝇是不清洁的。

一、1、D 2、C 3、C 4、D 5、A

6、A 7、D 8、C 9、D 10、B

11、A 12、B 13、A. 14、D 15、B

二、1、图林 2、正向推理 3、Artifical Intelligence

4、随机性，模糊性，不完全性，不一致性

5、纯文字，永真式，类含

6、-CF(A)，min{CF(A1),CF(A2)}，max{CF(A1),CF(A2)} )

7、节点和有向边，或图，与或图 8、最一般合一（MGU）

9、深蓝 10、制造智能机器，实现机器智能

三、1、答：1）表示：命题“三比较胖” 2）解释为：如果患者有些头疼并且发高烧，则他患了重感冒。

2、答：1）产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集

2）数据库：（事实的集合）存放问题求解过程中当前信息的数据结构（初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实）

3）推理机：（控制系统）是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略。

3、答：

4、解：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={g(A,y)},z},其中z是变元，g(A,y)是项，且z不在g(A,y)中出现。k=k+1=1

有δ1=δ0·｛g(A,y)/z｝=ε·｛g(A,y)/z｝=｛g(A,y)/z｝，

S1=S0·｛g(A,y)/z｝={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。

根据求MGU算法，MGU=δ1=｛g(A,y)/z｝

5、证:①┓P(x)∨Q(x) ．．．从F1变换

②┓P(y)∨R(y) ` ．．．从F1变换

③P(a) ．．．从F2变换

④S(a) ．．．从F2变换

⑤┓S(z)∨┓R(z) ．．．结论的否定

⑥R(a) ．．．②③归结｛a/y｝

⑦┓R(a) ．．．④⑤归结｛a/z｝

⑧□ ．．．⑥⑦归结

得证.

四、1、答：谓词公式表示：

x(student(x)∧read(x,三国演义))

语义网络表示如图：

2、

3、证：现定义如下谓词

L(x,y)------某人x喜欢某物y；

P(y)------ 某物y是清洁的东西

(1) yx(P(y)→L(x,y)) ==> ┓P(y)∨L(f(y),y)

(2) x(┓L(x,Fly)) ==> ┓L(x,Fly)

(3) P(Fly) ．．．结论的反

(4) L(f(Fly), Fly) ．．．(1)(3)归结,置换{Fly/y}

(5) □ ．．．(2)(4)归结,{f(Fly)/x}

得证。

试题部分：

一、选择题（15小题，共15分）

1、97年５月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（ ）

A）深蓝 B）IBM C）深思 D）

2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中

A)事实　 B)规则　 C)控制和元知识　 D)关系

3、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ¬ L∨C2‘, 若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（ ）

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

4、或图通常称为

A）框架网络 B)语义图 C)博亦图 D)状态图

5、不属于人工智能的学派是

A)符号主义 B)机会主义 C)行为主义 D)连接主义。

6、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是

A)明斯基 B).扎德 C)图林 D).诺依曼

7、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ ）。

A)专家系统 B)机器学习 C)神经网络 D)模式识别

8、下列哪部分不是专家系统的组成部分（　 ）

A.）用户 B）综合数据库 C）推理机 D）知识库

9、产生式系统的推理不包括（ ）

A）正向推理 B）逆向推理 C）双向推理 D）简单推理

10、C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的

A)可信度 B)信度 C)信任增长度 D)概率

11、AI的英文缩写是

A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence

C)Automatice Information D)Artifical Information

12、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（ ）时，则定理得证。

A)永真式 B)包孕式（subsumed） C)空子句

13、在公式中∀y∃xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域，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，它把每个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

14、子句~P∨Q和P经过消解以后，得到（ ）

A. P

B. Q

C. ~P

D. P∨Q

15、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ ）必然可以得到该最优解。

A. 广度优先搜索

B. 深度优先搜索

C. 有界深度优先搜索

D. 启发式搜索

二、填空题（共30分）：

1.在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的 ，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为 ，其他变元称为

2、假言推理（A→B）∧A⇒ ，假言三段论（A→B）∧（B→C）⇒

3、几种常用的归结策略： 、支持集策略、线形归结策略、输入归结策略、单元归结策略

4、在诸如走迷宫、下棋、八数码游戏等游戏中，常用到的一种人工智能的核心技术称为

技术，解这类问题时，常把在迷宫的位置、棋的布局、八数码所排成的形势用图来表，这种图称为

5.在启发式搜索当中，通常用 来表示启发性信息。

6.在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是 ，这种方法的思想是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值。但它的效率较低，因此人们在此基础上，又提出了

7、不确定性类型按性质分：　　　　　　　　　　　，　　　　　　　　　　　，

　　　　　　　　　　　　，　　　　　　　　　　　　。

8、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有　　　　　　　　　　　的子句;含有　　　　　　　　　的子句;子句集中被别的子句　　　　　　　　　的子句。

9、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：

CF（~A）=　　　　　　、CF（A1∧A2 ）=　　　　　　　　　　　　　　　、

CF（A1∨A2 ）=　　　　　　　　　　　　　　　　。

10、图：指由　　　　　　　　　　　　组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为　　　　　　　　　　　　和　　　　　　　　　　　　。

11、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的　　　　　　　　　　。

12、开发专家系统所要解决的基本问题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和 ，知识表示的方法主要有 ， ， 和语义网络等，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有 和

三、简答与应用题

1、 谓词逻辑形式化下列描述

“不存在最大的整数”(4分)

2.α－β剪枝的条件是什么？

3、某问题由下列公式描述：

(1)、试用归结法证明(x)R(x)；

4. 专家系统的一般步骤有哪些？专家系统的开发与一般的软件系统开发相比较，有哪些共同点和特点？（7分）

5.何谓“图灵实验”？简单描述之（5分）

6、设有如下关系：（1）如果x是y的父亲，y又是z的父亲，则x是z的祖父；（2）老是大的父亲；（3）大是小的父亲；问上述人员中谁和谁是祖关系？(10分)

7. 给1～9九个数字排一个序列，使得该序列的前n(n=1,...,9) 个数字组成的整数能被n整除。

　　(1)、讨论哪些知识可以帮助该问题的求解。

　　(2)、用产生式系统描述该问题. (15分)

答案部分

一、选择题

二、填空题

1、辖域 约束变元 自由变元

2、 B A→C

3、删除策略

4、图搜索 状态空间图（或状态图）

5、启发函数

6、极大极小分析法 α-β剪枝技术

7、随机性 模糊性 不一致性 不确定性

8、纯文字 永真 类含

9、~CF（A） min{CF（A1），CF（A2）} max{CF（A1），CF（A2）}

10、或图 与或图

11、最一般合一

12、知识的运用 逻辑表示法（谓词表示法） 框架 产生式 AKO ISA

三、简答及应用题

1、定义谓词G(x)：x为整数

D(x,y)：x大于y

形式化为：

或者

2、回答: α剪枝：若任一极小值层节点的β值小于或等于它任一先辈极大值节点的α值，即α（先辈层）≥β（后继层），则可中止该极小值层中这个MIN节点以下的搜索过程。这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值。

β剪枝：若任一极大值层节点的α值大于或等于它任一先辈极小值层节点的β值，即α（后继层）≥β（先辈层），则可以中止该极大值层中这个MAX节点以下的搜索过程。这个MAX节点的最终倒推值就确定为这个α值。

3、化子句集如下：

4、答：（１）专家系统与一般的软件系统开发无异，其开发过程同样要遵循软件工程的步骤和原则，即也要进行系统分析、系统设计等几个阶段的工作。

（２）但由于它是专家系统，而不是一般的软件系统，所以，又有其独特的地方，主要包括以下几个步骤：

1） 系统总体分析与设计；

2） 知识获取；

3） 知识表示与知识描述语言设计；

4） 知识库设计、知识库管理系统设计；

5） 推理机与解释模块设计；

6） 总控与界面设计

7） 编程与调试

8） 测试与评价

9） 运行与维护

（３）可以看出它有如下特点：

1） 知识获取和知识表示设计是一切工作的起点；

知识表示与知识描述语言确定后，其他设计可同时进行；

5、答：所谓“图灵实验”，是为了判断一台机器是否具备智能的实验。实验由三个封闭的房间组成，分别放置主持人、参与人和机器。主持人向参与人和机器提问，通过提问的结果来判断谁是人，谁是机器。如果主持人无法判断谁是人，谁是机器，则这台机器具备智能，即所谓的“智能机器”。

6、解:现定义如下谓词

F(x,y)------ x是y的父亲;

G(x,z)------ x是y的祖父;

用谓词逻辑表示已知与求解:

(1) F(x,y)∧F(y,z)→G(x,z)

(2) F(L,D)

(3) F(D,X)

(4) G(u,v),u=?,v=?

其中,L表示老,D表示大,X表示小。

先证存在祖关系

① ～F(x,y)∨～F(y,z)∨G(x,z)．．．从(1)变换

② F(L,D) ．．．从(2)变换

③ F(D,X) ．．．从(3)变换

④ ～G(u,v) ．．．结论的否定

⑤ ～F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝

⑥ G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝

⑦ □ ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝

得证,说明存在祖关系。

为了求解用一个重言式④

④ ～G(u,v)∨G(u,v) ．．．用重言式代替结论的否定,重言式恒为真

⑤ ～F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝

⑥ G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝

⑦ G(L,X) ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝

得结果:L是X的祖父，即老是小的祖父。

7、如下的知识可以帮助求解该问题：

（1）序列中，偶数在偶数位置，奇数在奇数位置；

（2）第五个数为5。

综合数据库：

用一个1到9的序列表示：N = {x}，其中x为1到9的数字之一。

规则集：

r1: IF len(N)=4 THEN {x}∪{5}

r2: IF len(N)为偶数and n=In(1, 3, 7, 9) THEN {x}∪{n}

r3: IF len(N)为奇数and n=In(2, 4, 6, 8) THEN {x}∪{n}

其中len(N)为求序列的长度，In(a, b, c, d)为取a、b、c、d之一。

初始状态：{}

结束条件：得到的序列N前i个数组成的整数能被i整除

一、选择题(每题1分，共15分)

1、人工智能是一门

A)数学和生理学 B)心理学和生理学 C)语言学

D)综合性的交叉学科和边缘学科

2、语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的（ ）。

A) 无悖性 B) 可扩充性 C) 继承性

3、(A->B)∧A => B是

A)附加律　 B)拒收律　 C)假言推理　 D)US

4、命题是可以判断真假的

A)祈使句　 B)疑问句　 C)感叹句　 D)述句

5、仅个体变元被量化的谓词称为

A)一阶谓词　　　B)原子公式　　　C)二阶谓词　　　D)全称量词

6、MGU是

A) 最一般合一　 B)最一般替换　 C) 最一般谓词 　D)基替换

最一般合一

7、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中

A) 事实　　 B) 规则　　 C) 控制　　 D) 关系

8、当前归结式是（ ）时，则定理得证。

A) 永真式 B 包孕式（subsumed） C) 空子句

9、或图通常称为

A）框架网络 B)语义图 C)博亦图 D)状态图

10、不属于人工智能的学派是

A)符号主义 B) 机会主义 C)行为主义 D)连接主义。

11、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

12.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（ ）。

A)专家系统 B)机器学习 C)神经网络 D)模式识别

13、下列哪部分不是专家系统的组成部分（　 ）

A.）用户 B）综合数据库 C）推理机 D）知识库

14、产生式系统的推理不包括（ ）

A）正向推理 B）逆向推理 C）双向推理 D）简单推理

15、C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的

A)可信度 B)信度 C)信任增长度 D)概率

二、填空题(每题1分，共30分)

1、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出，并且同时提出一个机器智能的测试模型，请问这个科学家是　　　　　　　　

2、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是　　　　　　

　　　　。

3、AI的英文缩写是　　　　　　　　　　　　　　　　。

4、不确定性类型按性质分：　　　　　　　　　　　，　　　　　　　　　　　，

　　　　　　　　　　　　，　　　　　　　　　　　　。

5、在删除策略归结的过程中删除以下子句：含有　　　　　　　　　　　的子句;含有　　　　　　　　　的子句;子句集中被别的子句　　　　　　　　　的子句。

6、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：

CF（~A）=　　　　　　、CF（A1∧A2 ）=　　　　　　　　　　　　　　　、

CF（A1∨A2 ）=　　　　　　　　　　　　　　　　。

7、图：指由　　　　　　　　　　　　组成的网络。按连接同一节点的各边的逻辑关系又可分为　　　　　　　　　　　　和　　　　　　　　　　　　。

8、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的　　　　　　　　　　。

9、1997年５月，著名的“人机大战”，最终名为“　　　　　　　　”的计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败。

10、人工智能的远期目标是　　　　　　　　　　　　　　　　　　，近期目标是　　　　　　　　　　　　　　　　。

三、简答及计算题(每题5分，共25分)

1、解释下列模糊性知识：

1) 三，体型，（胖，0.9））。

2) (患者，症状，(头疼，0.95) )∧ (患者，症状，(发烧，1.1) ) →(患者，疾病，(感冒，1.2) )

答：

2、简单阐述产生式系统的组成：

答：

3、补齐产生式系统与图搜索的对比表

答：

4、已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求MGU

解：

5、证明G是否是F1、F2的逻辑结论；

证:

四、应用题(共30分)

1、将命题：“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示

答：

2、图示博弈树，其中末一行的数字为假设的估值，请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。（在节点及边上直接加注释）

3、利用谓词逻辑表示下列知识（包括已知和结论），然后化成子句集：

（1）凡是清洁的东西就有人喜欢；

（2）人们都不喜欢苍蝇

求证：苍蝇是不清洁的。

证：

答案：

一、1、D 2、C 3、C 4、D 5、A

6、A 7、D 8、C 9、D 10、B

11、A 12、B 13、A. 14、D 15、B

二、1、图林 2、正向推理 3、Artifical Intelligence

4、随机性，模糊性，不完全性，不一致性

5、纯文字，永真式，类含

6、-CF(A)，min{CF(A1),CF(A2)}，max{CF(A1),CF(A2)} )

7、节点和有向边，或图，与或图 8、最一般合一（MGU）

9、深蓝 10、制造智能机器，实现机器智能

三、1、答：1）表示：命题“三比较胖” 2）解释为：如果患者有些头疼并且发高烧，则他患了重感冒。

2、答：1）产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集

2）数据库：（事实的集合）存放问题求解过程中当前信息的数据结构（初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实）

3）推理机：（控制系统）是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略。

3、答：

4、解：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={g(A,y)},z},其中z是变元，g(A,y)是项，且z不在g(A,y)中出现。k=k+1=1

有δ1=δ0·｛g(A,y)/z｝=ε·｛g(A,y)/z｝=｛g(A,y)/z｝，

S1=S0·｛g(A,y)/z｝={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。

根据求MGU算法，MGU=δ1=｛g(A,y)/z｝

5、证:①┓P(x)∨Q(x) ．．．从F1变换

②┓P(y)∨R(y) ` ．．．从F1变换

③P(a) ．．．从F2变换

④S(a) ．．．从F2变换

⑤┓S(z)∨┓R(z) ．．．结论的否定

⑥R(a) ．．．②③归结｛a/y｝

⑦┓R(a) ．．．④⑤归结｛a/z｝

⑧□ ．．．⑥⑦归结

得证.

四、1、答：谓词公式表示：

x(student(x)∧read(x,三国演义))

语义网络表示如图：

2、

3、证：现定义如下谓词

L(x,y)------某人x喜欢某物y；

P(y)------ 某物y是清洁的东西

(1) yx(P(y)→L(x,y)) ==> ┓P(y)∨L(f(y),y)

(2) x(┓L(x,Fly)) ==> ┓L(x,Fly)

(3) P(Fly) ．．．结论的反

(4) L(f(Fly), Fly) ．．．(1)(3)归结,置换{Fly/y}

(5) □ ．．．(2)(4)归结,{f(Fly)/x}

得证。

一、 单选题：

1：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。

2：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

3：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：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。

D：人工智能有力地促进了社会的发展。

4：人工智能研究的一项基本容是机器感知。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：使机器具有能够获取新知识、学习新技巧的能力。

D：使机器具有听懂人类语言的能力

5：自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的 不是它要实现的目标。

A：理解别人讲的话。 B：对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。

C：欣赏音乐。 D：机器翻译。

6：为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是： 。

A：专家系统 B：人工神经网络 C：模式识别 D：智能代理

7：如果把知识按照作用来分类，下述 不在分类的围。

A：用控制策略表示的知识，即控制性知识。

B：可以通过文字、语言、图形、声音等形式编码记录和传播的知识，即显性知识。

C：用提供有关状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识，即过程性知识。

D：用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即述性。

8：下述 不是知识的特征。

A：复杂性和明确性 B：进化和相对性

C：客观性和依附性 D：可重用性和共享性

9：下述 不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。

A：框架表示法 B：状态空间表示法

C：语义网络表示法 D：形象描写表示法

10：关于“与/或”图表示法的叙述中，正确的是： 。

A：“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系。

B：“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系。

C：“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系。

D：“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程。

11：构成状态空间的4个要素是： 。

A：开始状态、目标状态、规则和操作

B：初始状态、中间状态、目标状态和操作

C：空间、状态、规则和操作

D：开始状态、中间状态、结束状态和其他状态

12：关于“与/或”图表示知识的叙述，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。

13：下列不是知识表示法的是 。

A：计算机表示法 B：“与/或”图表示法

C：状态空间表示法 D：产生式规则表示法

14：一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是 。

A：VB B：Pascal C：Logo D：Prolog

15：Prolog语言的三种基本语句是： 。

A：顺序、循环、分支 B：述、询问、感叹

C：事实、规则、询问 D：肯定、疑问、感叹

16：匹配是将两个知识模式进行 比较。

A：相同性 B：一致性 C：可比性 D：同类性

17：下列程序的运行结果是 。

A：ellen B：john C：eric D：ellen、john、eric

predicates

likes(symbol,symbol)

clauses

likes(ellen,reading).

likes(john,computers).

likes(john,swimming).

likes(leonard,badminton).

likes(eric,swimming).

likes(eric,reading).

goal

likes(Person,reading),likes(Person,swimming).

18：下列Prolog程序的运行结果是： 。

A：xiaohua B：xiaoming C：xiaofang Dpingpong

predicates

likes(symbol,symbol)

friend(symbol,symbol)

clauses

likes(xiaofang,swimming).

likes(xiaoming,pingpong).

friend(X,xiaohua):-likes(X,pingpong).

goal

friend(X,xiaohua).

19：下列程序的运行结果是 。

predicates

male(symbol)

female(symbol)

parent(symbol,symbol)

clauses

male(bill).

male(joe).

female(sue).

female(tammy).

parent(bill,joe).

parent(sue,joe).

parent(joe,tammy).

goal

parent(Parent,_).

20：专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是

的过程。

A：思维 B：思考 C：推理 D：递推

21：进行专家系统的开发通常采用的方法是 。

A：逐步求精 B：实验法 C：原型法 D：递推法

22：在专家系统的开发过程中使用的专家系统工具一般分为专家系统的 和通用专家系统工具两类。

A：模型工具 B：外壳 C：知识库工具 D：专用工具

23：专家系统是以 为基础，以推理为核心的系统。

A：专家 B：软件 C：知识 D：解决问题

24： 是专家系统的重要特征之一。

A：具有某个专家的经验 B：能模拟人类解决问题

C：看上去像一个专家 D：能解决复杂的问题

25：一般的专家系统都包括 个部分。

A：4 B：2 C：8 D：6

26：人类专家知识通常包括两大类： 。

A：理科知识和文科知识 B：书本知识和经验知识

C：基础知识和专业知识 D：理论知识和操作知识

27：确定性知识是指 知识。

A：可以精确表示的 B：正确的

C：在大学中学到的知识 D：能够解决问题的

28： 下列关于不确定性知识描述错误的是 。

A：不确定性知识是不可以精确表示的

B：专家知识通常属于不确定性知识

C：不确定性知识是经过处理过的知识

D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。

29：知识获取的目的是将人类专家的知识转换为专家系统知识库中的知识，知识获取的方法通常有 种。

A：2 B：3 C：4 D：5

30：专家系统的推理机的最基本的方式是 。

A：直接推理和间接推理 B：正向推理和反向推理

C：逻辑推理和非逻辑推理 D：准确推理和模糊推理

31：专家系统的正向推理是以 作为出发点，按照一定的策略，应用知识库中的知识，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

32:下列关于不精确推理过程的叙述错误的是 。

A：不精确推理过程是从不确定的事实出发

B：不精确推理过程最终能够推出确定的结论

C：不精确推理过程是运用不确定的知识

D：不精确推理过程最终推出不确定性的结论

33：下列不属于专家系统的解释功能的主要作用是 。

A：对用户说明为什么得到这个结论 B：对用户说明如何得到这个结论

C：提高专家系统的信赖程度 D：对用户说明专家系统的知识结构

34：在重排九宫问题的状态树中（如下图），以下选项中全是分支节点的是 。

A：B2、C2、D2、E2 B：B4、C2、D3、D8

C：B3、C5、D7、E7 D：C6、D1、E5、E14

35：在重排九宫问题中，启发函数H（x）+D（x）中的D（x）表示 。

A：节点x与目标状态位置不同的棋子个数 B：节点x与目标状态位置相同的棋子个数

C：节点x的子节点数 D：节点x所在的层数

36：有一个农夫带一匹狼、一只羊和一棵白菜过河（从河的北岸到南岸）。如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃白菜。但是船很小，只够农夫带一样东西过河。用0和1表示狼、羊、白菜分别运到南岸的状态，0表示不在南岸，1表示在南岸，（如：100表示只有狼运到南岸）。初始时，南岸状态为000，表示狼、羊、白菜都没运到南岸，最终状态为111，表示狼、羊、白菜都运到了南岸。用状态空间为农夫找出过河方法，以下狼、羊、白菜在南岸出现的序列可能是 。

A：000-010-100-101-111 B：000-010-001-101-111

C：000-100-110-111 D：000-001-011-111

37：下图是一个迷宫，S0是入口，Sg是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 。

A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg

C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg

38：井字棋对弈中，假设甲乙双方采用博弈策略的启发函数为：

若摆的棋子能增加自己得分机会的摆子：得1分；

若摆的棋子能减少对方取胜机会的摆子：得1分；

若摆的棋子能增加自己得分机会且能减少对方得分机会：得2分；

则下列对弈中，● 代表甲方，×代表乙方。乙方能得2分的步骤是 。

A：

B：

C：

D：

39：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

40：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

二、 判断题

1、广度优先搜索方法的原理是：从树的根节点开始，在树中一层一层的查找，当找到目标节点时，搜索结束（ ）。

2、人工智能的一个重要分支是Pattern Recognition，中文名称是模式识别。它主要研究视觉和听觉的识别（ ）。

3、人工智能研究的先驱者认为人的智能主要表现在人能学习知识和运用知识上，知识是智能的基础。于是学者们把专门的知识集、规则集和附加过程组成知识库，开发出许多专家系统（英文缩写为ES），在领域获得成功（ ）。

4、知识的框架表示法中，一个框架由若干个称为“槽”的结构组成，而每一个这样的结构又可拥有若干个侧面（ ）。

5、在知识的规则表示法中，产生式的基本形式是P<->Q（ ）。

6、人工智能语言只有Prolog语言（ ）。

7、知识获取的方法有手动获取知识、自动获取知识这两种方法（ ）。

8、反向推理是以已知事实作为出发点，按照一定的策略，运用知识库中的知识，推断出结论的过程（ ）。

9、知识工程属于人工智能科学的畴（ ）。

10、框架表示法是马文.明斯基首创（ ）。

三、 简答题：

1：为什么机机器人会踢足球？试分析机器人要会踢足球必须具有哪些能力。

2：把下知识用格式化的形式表示，并且用Prolog语言表示这些知识。

“学校有4个活动社团：舞蹈队、戏剧社、体操队和义工团。毅参加了戏剧社，中参加了义工团，萍参加了体操队，义工团的人都是萍的朋友。”

参考答案

一、 选择题

1、 B 2、D 3、C 4、C 5、C 6、B 7、B 8、A 9、D 10、D

11、B 12、D 13、A 14、D 15、C 16、B 17、C 18、B 19、C 20、C

21、C 22、B 23、C 24、B 25、D 26、B 27、A 28、C 29、B 30、B

31、B 32、B 33、D 34、B 35、D 36、B 37、C 38、D 39、B 40、A

二、 判断题

1、对 2、对 3、对4、对 5、错 6、错 7、错 8、错 9、对 10、对

三、 简答题

1：

（1）因为机器人具有了类似人类的某些能力，所以机器人会踢足球。

（2）机器人踢足球应具有以下能力：

能够感觉到足球的位置和自己所处的位置

能够根据感觉的的信息，分析、判断

能够根据自己的判断，作出快速反应，做出踢球、射门等动作。

2：参考答案

（1） 专家系统名称设置：交通工具识别

（2） 谓词设置：

（3） 知识库设置：

it_is("动力车"):-positive("有动力源")

it_is("人力车"):-positive("无动力源")

jiaotong_is("电动车"):-it_is("动力车"),positive("耗电")

jiaotong_is("摩托车"):-it_is("动力车"),positive("耗汽油")

jiaotong_is("自行车"):-it_is("人力车")

说明：专家系统的谓词设置可以不同，但必须和知识库中规则中使用的谓词相匹配。

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/7120bdc254270722192e453610661ed9ad5155ab.html