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人工智能复习大纲.doc
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8.何为状态图和与或图?图搜索与问题求解有什么关系?
状态图是描述寻找目标或路径问题的有向图,即描述一个实体基于事件反响的动态行为,
显示了该实体如何根据当前所处的状态对不同的时间做出反响的。与或图是一种系统地将
问题分解为互相独立的小问题,然后分而解决的方法。与或图中有两种代表性的节点:
“与节点〞和“或节点〞,“与节点〞指所有的后续节点都有解时它才有解;“或节
点〞指各个后续节点均完全独立,只要其中有一个有解它就有解。关系:问题求解就
是在一个图中寻找一个从初始节点到目标节点的路径问题,图搜索模拟的实际是人脑
分析问题,解决问题的过程,它基于领域知识的问题求解过程。
11. 什么是与或树?什么是可解节点?什么是解树?
答:一棵树中的弧线表示所连树枝为“与〞关系,不带弧线的树枝为或 关系。这棵树中既有
与关系又有或关系,因此被称为与或树。 满足以下条件的节点为可解节点。 ①终止节点是
可解节点;②一个与节点可解,当且仅当其子节点全都可解;③一个或节点可解,只要其子
节点至少有一个可解。解树实际上是由可解节点形成的一棵子树,这棵子树的根为初始节点,
叶为终止节点,且这棵子树一定是与树
14. 请阐述状态空间的一般搜索过程。OPEN 表与 CLOSED 表的作用是什么?
答:先把问题的初始状态作为当前扩展节点对其进展扩展,生成一组子节点,然后检查问
题的目标状态是否出现在这些子节点中。假设出现,那么搜索成功,找到了问题的解;假设
没出现,那么再按照某种搜索策略从已生成的子节点中选择一个节点作为当前扩展节点。重
复上述过程,直到目标状态出现在子节点中或者没有可供操作的节点为止。所谓对一个节点
进展“扩展〞是指对该节点用某个可用操作进展作用,生成该节点的一组子节点。
OPEN 表用于存放刚生成的节点,对于不同的搜索策略,节点在 OPEN 表中的排序是不同
的。
CLOSED 表用于存放将要扩展或者已扩展的节点。
15. 广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点?
答:广度优先搜索就是始终先在同一级节点中考察,只有当同一级节点考察完之后,才考察
下一级节点。或者说,是以初始节点为根节点,向下逐级扩展搜索树。所以,广度优先策略的
搜索树是自顶向下一层一层逐渐生成的。 深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩
展一个子节点,不断地向纵深前进,直到不能再前进〔到达叶子节点或受到深度限制〕 时,才
从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开场一
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枝一枝逐渐形成的。深度优先搜索亦称为纵向搜索。由于一个有解的问题树可能含有无穷分
枝,深度优先搜索如果误入无穷分枝(即深度无限),那么不可能找到目标节点。所以,深度
优先搜索策略是不完备的。另外,应用此策略得到的解不一定是最正确解(最短路径)。 广
度优先搜索与深度优先搜索都属于盲目搜索。
3.8 判断以下公式是否为可合一,假设可合一,那么求出其最一般合一。
(1) P(a, b), P(x, y)
(2) P(f(x), b), P(y, z)
(3) P(f(x), y), P(y, f(b))
(4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b))
(5) P(x, y), P(y, x)
解:(1)可合一,其最一般和一为:σ={a/x,b/y}。
(2) 可合一,其最一般和一为:σ={y/f(x), b/z}。
(3) 可合一,其最一般和一为:σ={ f(b)/y, b/x}。
(4) 不可合一。
(5) 可合一,其最一般和一为:σ={ y/x}。
第一章:绪论
1.人工智能的主要学派:
a) 符号主义学派〔Sysmbolicism〕,又称为逻辑主义学派,心理学派,计算
机学派。符号主义认为知识是智能的根底,人工智能的核心问题是知识
的表示与知识推理。〔功能模拟〕
b) 联结主义学派〔Connectionism〕:又称为仿生学派,生理学派。用人工神
经网络模仿人类智能。〔构造模拟〕
c) 行为主义学派〔Actionism〕:又称为进化主义学派,控制论学派。认为智
能取决于感知,表现为行动。〔行为模拟〕
2.人工智能的研究和应用领域〔10 个〕
a) 定理证明
b) 专家系统
c) 机器学习
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d) 自然语言理解
e) 智能检索
f) 机器学习
g) 自动程序设计
h) 组合调度问题
i) 模式识别
j) 机器视觉
第二章:知识表示法
1.一阶谓词逻辑表示法
2.1.1:一阶谓词逻辑
1.命题:它的取值为真或假
2.谓词
3.谓词公式
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4.谓词公式的解释:对于每一个解释,谓词公式都可以求出一个真值
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