一、单项选择题（每题2分，共30分）

    1. AI的是哪两个英文单词的缩写（　　）

        A. Automatic Intelligence        B. Artificial Intelligence

        C. Automatic Information        D. Artificial Information

    2. 下列不属于人工智能学派的是（　）

        A. 符号主义        B. 机会主义        C. 行为主义        D. 连接主义

    3. 人工智能的概念最早是由哪一位科学家提出来的（　）

        A. 麦卡锡       B. 图林        C. 冯·诺依曼            D. 明斯基

    4. 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与技能，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

    5. 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                D. 目标驱动推理

    6. 语义网络表达知识时，有向孤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     D. 鲁棒性

    7. 已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这种知识表示法叫（　　）

        A. 状态空间法            B. 问题归约法        

C. 谓词逻辑法            D. 语义网络法

    8. 或图通常称为（　　）

        A. 框架网络        B. 语义图        C. 博弈图    D. 状态图

    9. 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        C. 空子句        D. 析取式

    10. MGU是（　　）

        A. 最一般合一            B. 最一般替换        

C. 最一般谓词            D. 基替换

    11. 如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的（　　）

        A. 增加树的深度            B. 增加学习率

        C. 减少树的深度            D. 减少树的数量

    12. 下列选项哪个不是完备的规则策略（）

        A. 删除策略                B. 支撑集策略

        C. 线性归结                D. 线性输入策略

    13. 下列机器学习方法不属于基于获取知识的表示分类的是（　　）

        A. 产生式规则        B. 归纳推理      C. 决策树    D. 神经网络

    14. 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”

    15. 下列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

二、填空题（每空1分，共20分）

1. 不确定性类型按性质分为：　　　　，　　　　，　　　　，　　　。

2. 产生式系统通常由哪三个部分组成：　　　，　　　　，　　　　。

3. 人工智能的近期目标是：　　　，远期目标是：　　　。

4. 产生式系统的控制策略主要有哪两大类：　　　，　　　。

5. 框架系统推理主要是通过哪两种机制实现的：　　　，　　　　。

6. 机器学习的发展阶段分为哪四个阶段：　　　，　　　，　　，　　　。

7. 处理决策树归纳中的过分拟合的一般解决方法有　　，　　　两种。

8. 设有公式集F={F1,F2,…,Fn}，若存在一个置换θ，可满足          ，

则称θ是F的一个合一，称F1,F2,…,Fn是可合一的。

三、解答及计算题（每题5分，共20分）

    1. 知识的特征有哪些？

    2. 什么是产生式？产生式规则的语义是什么？

    3. 设有语句“凡是喜欢编程的人都喜欢计算机”，请用相应的谓词公式把他们表示出来。

    4. 将下列谓词公式化成子句集

        (x)( ∃y)(p(x,y) ∨(Q(x,y) →R(x,y)))

四、应用题（每题15分，共30分）

    1. 设有如下图所示的博弈树，其中最下面的数字是假设的估值，请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分支。

    2. 证明G是F1的逻辑结论。

          F1：(∀x)(P(x)∧Q(a)∨Q(x))

G:(∃x)(P(x)∧Q(x))

《人工智能基础》试卷A答案

一、单项选择题

    1. B        2. B        3. A        4. B        5. A

    6. C        7. B        8. D        9. C        10. A

    11. C        12. D        13. B        14. C        15. A

二、填空题

    1. 不确定性、不确切性、不完全性、不一致性

    2. 产生式规则集、综合数据库、控制系统

    3. 实现机器智能、制造智能机器

    4. 不可撤回策略、试探性策略

    5. 匹配、填槽

    6. 神经元模型研究阶段、符号概念获取研究阶段、基于知识的各种学习系统研究阶段、连接学习和符号学习共同发展阶段

    7. 先剪枝、后剪枝

    8. F1θ=F2θ= … = Fnθ

三、解答及计算题

    1. 答:知识具有相对正确性，不确定性、可表示性和可利用性。

    2. 答：产生式规则基本形式：P→Q或者IF P THEN Q

        P是产生式的前提条件，用于指出该产生式是否可用的条件

        Q是一组结论或操作，用于指出当前提P 所指的条件满足时，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. 答：定义谓词

        P（x）：　x是人

        L（x，y）： x喜欢y

        将知识用谓词表示为：

        (∀x)(P(x)∧L(x, programing）→L(x, computer))

    4. 答：对谓词公式(∀x)( ∃y)(p(x,y) ∨(Q(x,y) →R(x,y)))，先消去连接词“→”得：

        (∀x)( ∃y)(p(x,y) ∨(Q(x,y) →R(x,y)))

        此公式已为前束范式。

        再消去存在量词，即用Skolem函数f(x)替换y 得：

        (∀x)(p(x,f(x)) ∨﹁Q(x,f(x)) ∨R(x,f(x)))

        此公式已为Skolem标准型。

        最后消去全称量词得子句集：

        S={ p(x,f(x)) ∨﹁Q(x,f(x)) ∨R(x,f(x))}

四、应用题

    1. 答：

    2. 答：

（1）P(x)                             

（2）Q(a)∨Q(x)

（3）﹁P(y)∨﹁Q(y)                

（4）﹁Q(x)                     (1)(3)归结,{x/y}

（5）NIL                        (2)(4)归结,{a/x}

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