《人工智能》课程习题.docx

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1、狗犬是啊结论猎犬是吵人的第七章机器学习7-1什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？72i述机推学习系统的根本结构.并说明各局部的作用.7-3试解释机械学习的模式.机帔学习有哪些重要柯SS需要加以研窕？7-4试说明归纳学习的模式和学习方法.7-5什么是类比学习？其推理和学习过程为何？7-6试述解样学习的根本原理、学习形式和功能。7-7试比较说明符号系统和连接机制在机器学习中的主要思想。78用C语言姆写一套计算机程序,用于执行BP学习算法.7-9试应用神羟网络模型优化求解销官员旅行问时.7-10考虑一个具有阶梯里冏伯函数的神经网络，假设(1)用一常数乘所有的权值和MI值:(2)用一常数加于所

2、有权值和阈值。试说明网络性能是否会变化？711增大权值是否能好使BP学习变慢？7-12什么是知识发现？知识发现与数捌挖榭有何关系？7-13试说明知识发现的处理过程。7-14有哪几种比较常用的知识发现方法？试略加介绍。7-15知识发现的应用领域有哪咚？试展望知识发现的开展和应用前景。第八章机器人规划8-1有哪几种说要的机器人高层规划系统?它们各有什么特点?你认为哪种规划方法有较大的开展前景？8-2让汕1仃)，/汽&),此00和10顺3分别表示八数码难题中单元*左边、右边、上面和卜面的单元(如果这样的单元在在的话)。试写出ST1.PS规划来模拟向上移动B(空格)、向下移动B、向左移动B和向右移动B

3、等动作.8-3考虑设计一个清扫网房现划问起.(1)写出一套可能要用的S11UPS里操作符，当你描述这些操作符时，要考虑到以下情况： 清扫火炉或电冰箱会弄脏抱板， 要清扫烘箱，必须应用烘箱清洗器，然后我走此清洗器， 在清扫地板之前，必须先行清扫. 在清扫地板之前,必须先把垃圾筒食出去. 清扫电冰箱造成垃圾污物，并把工作台弄脏. 清洗工作台或地板使洗涤盘弄脏，(2)写出一个被清扫财房的可能初始状态描述，井写出一个可描述的(但很可能难以得到的)目标描述，(3)说明如何把STRIPS规划技术用来求解这个问跑.(提示：你可旎想修正添加条件的定义.以便当某个第件添加至数据库时,如果出现它的否认的话.就能自

4、动刷去此否认).8-4曲颈版F1.利P2的容枳分别为C1.和C2.公式C(NNtY)衣示瓶子X含有丫容显单位的液体.试写出STRIPS（八）初始世界模型MO(b)目标世界模型GO图8.24移动箱子于一处的机人规划8-10图&25表示机器人工作的世界模型.要求机器人把筒子从房间R2初始位置移至房间R1.目标位置-试建立本机器人规划专家系统，并给出规划结果，图8.25从一房间移至另一房间的机器人规划第九章Agent(艾真体)9-1分布式人J1.智能系统仃何特点？试与多艾观体系统的特性加以比较.9-2什么是艾真体？你对agent的洋法有何见解？9-3艾总体在结构上有何特点？在结构上又是如何分类的？包

5、种结构的特点为何？9-4艾文体为什么需要互相通信？95试述艾真体通信的步骤、类型和方式.9-6艾真体有哪几种主要通信语言？它们各有什么特点？9-7多艾出体系统有哪几种根本模型？其体系结构只有哪几种？9-8试说明多艾式体的办作方法、协商技术和协调方式。9-9为什么多艾其体需要学习与规划？910你认为多艾式体系统的研究方向应是哪些？其附用前景又如何？9-11选择一个你熟悉的领域，编写一页程序来描述艾真体与环境的作用.说明环境是否是可访问的、确定性的、情节性的、静态的和连续的.对于该领域.采用何种艾真体结构为好？9-12设计并实现几种具有内郁状态的艾真体，井泅疑其性能，对于给定的环境，这些艾立体如何

6、接近理想的艾口体？9-13改变房间的形状和摆设物的位置，添加新家具，试测量该新环境中各艾文体,讨论如何改善其性能,以求处理更为复杂的地貌.9-M有些艾真体一旦得知一个新句子，就立即进行推理，而另-些艾真体只有在得到请求后才进行推理.这两种推理方法在知识层、逻辑层和执行层将有何区别？9T5应用布尔电路为无名普斯世界设计一个逻辑艾真体。该电跖是一个连接输入(感知阀门和输出(行动阀门的龙辑门的柒合，(1)淡解择为什么需要触发.(2)估计需要多少逻辑门和触发器，(2)用你的谱义文法对以下各治句进行文法分析：Copyfromnetestmssintoo1.dtestmss.Copytoo1.dtestm

7、ssoutofnewtestmss.(3)用标掂的英语文法对上述两语句进行分析，列出所用文法片断，(4)上述(2)与(3)的文法有何差异?这种差异与句法和语义文法之间的差异有何关系？11-9某大学开发出一个学生学就管理数据库。试写出适于查询该数据库内容的K配样本。U10试设计一个特定应用领域的自然谱之问答系统.第十二章智能控制12-1为什么说智能控制是人工智能的重要研究新飙域？12-2智能控制有吸:几种结构理论?它们的中心思想和内容是什么？与传统控制相比，智能控制有什么特点？123SaridiS的分级递阶智能控制的要点是什么？各级的功能怎样?如何用燧来度量各级的作用？12-4设计专家控制器时应

8、芍虑哪些特点?专家控制系统的一般结构模型为何？12-5什么是学习控制系统?它有哪些历究课题?学习控制系统的设计原则为何？12-6试说明模例控制器的结构原理和控制规则，模翻控制涔行哪几种设计方法？12-7设论域X、丫均为有限模糊案合，它们分别为X=I.VpXjj-XJy=,g，)/模糊矩阵R表示从X到Y的一个模糊关系,试说明模糊矩阵R的元素r”的含义是什么？12-8模糊控制器工作过程中把输入的精确盘转变为模捌量(模糊化)后，输出时又把模糊求变为精确量(非模糊化)这些转换各有什么作用？12-9人工神经网络仃降”特性使它适于控制？有哪几种神经控制零,它的的结构和作用原埋为何？12-10智能控制有哪些

9、应用领域？试举出一个你比较了解或熟悉的智能控制应用例子，并说明其工作原理和控制性能。第十三章展望131你怎样评价人工智能的开展与毋论？争论与开展的关系如1何？13-2人工智能不同学派在理论、方法和技术路线上各有何争论？13-2人工智能的开展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理好，从羟济、社会何文化等方面加以说明？13-4试评述人工智能的未来开展。13-5你对“人工智能或“智能系统”课程及其教学有何建议？一局部根本搜索算法一、回溯算法回溯打法是所有搜索算法中最为根本的种算法.其果用(一种“走不通就掉头”思想作为其控制结构.BackTrack（ExpendNode（Situation,

10、I）,deepth+1）;End-For:End：范例：一个N*M的机盘上某一点上有一个马，要求寻找一条从这一点出发不小笑的跳完根找上所有的点的路线.评价：I可溯算法对空间的消髭较少,当其与分枝定界法一起使用时，对于所求蟀在解答树中层次较深的问题有较好的效果，但应防止在后继节点可能与前继节点相同的问鹿中使用，以免产生循环。二、深度搜索与广度搜索深度搜索与广度搜索的控制结构和产生系统很相似，唯一的区别在于对扩展节点选取上。由于其保存了所有的前城节点,所以在产生后缚节点时可以去掠一局部重发的节点，从而提高了搜索效率。这两种算法次都扩展一个节点的所有子节点.而不同的是.深度搜索下一次扩展的是本次扩展

11、出来的子节点中的一个而广度搜索扩展的则是本次扩展的节点的兄弟节点.在具体实现上为了提高效率,所以采用了不同的数据结构.广度搜索Node（节点类型）=RecordSitutationiTSituation（当前节点状态：1.eYe1.:Integer（当前节点深度）;1.ast:Integer（父节点）;End1.ist（节点表）:Array1.MaX（最多节点数）ofXode（苗点类型）：OPen（总节点数）:Integer;C1.OSe（待扩展节点编号）:Integer:NeW-S:TSitUaIiQnM新节点1.ist-O;open-1.;c1.osc-0:1.ist1.Situation

12、初始状态：1.ist1.1.eve1.:=1;1.ist1.1.aSt:=0;Bhi1.e（CIOSeopen（还有未扩展节点）nndopenMax（空间未用若）and（未找到目标节点）doBeginCIOSe:=CIOSe+1：PorI:=1toTota1.ExpendMethoddo（扩展一层子节点）Begin如果直接使用广度搜索，很容易产生数据溢出。但如果从初始状态和目标状态两个方向同时进行扩展，如果两快解答树在某个节点第一次发生虫合，则该节点所连接的两条路径所拼成的路径就是最优解.对广度搜索算法的改良；1,添加一张节点表，作为反向扩展表。和商店所提供的折扣清单,要求利用这些折扣使所付款

13、最少。问鹿分析：显然.折扣使用的顺序与眼终结果无关，所以可以先将所有的折扣按折扣率从大到小排序，然后采用回溯法的控制结构,对俅个折扣从其最大可能使用次数向零递减搜索，设A为以打完折扣后优惠的价格,C为当前果不好,则词用回溯过程。三、A*分法*算法中更一装的引入了一个估价函数f,其定义为f=g4h.其中g为到达当前节点的消耗，而h表示对从当前节点到达目标节点的消耗的估计.其必须满足两个条件：1、h必须小于等于实际的从当前节点到达目标节点的最小点，具体算法描述如下：范例：一个3*3的根做中有1-8八个数字和一个空格，现给出一个初始态和一个口标态.要求利用这个空格，用最少的步数，使其到达目标态“问题

14、分析：预期伯定义为h=!x-dx+y-dy估价函数定义为f=gh.TypeBegi交换1.ist和1.ose;End-If：EndFor;End;For1:=1toTotaIExpendMethOddo(扩展节点)BeginNew-S:=ExpendNode(1.istc1.oso.SituationOIfNot(New-Sin1.ist1.cIos1.iS1.open.1.ast:=c1.osc；1.istopen8=1.istc1.ose,g+cost；1.istopen.h:=GctIK1.istopen.Situatio11):stopen.f:=1.istopen.h+1.istope11.g：End-IfE1.seBeginf1.istc1.oseg*costGet1.1.(New-SX1.istsame.fthen（扩屐出来的打点的估价函数值小于与其相同的节点）Bei111.ist1.sa三c.Situation:=New-S:1.istsae.1.ast:-c1.ose;1.istsane.g：=1.istc1.ose.Rcost;1.istsa三e.h:=etH(1.istopcn.SitUBtiOn):1.istsa三e.f:=1.istopen.h+1.istopen.g;End-If：End-E1.se;End-IfEnd-For;End-W1.i