第一章緒論1：人工智能各學派的認知觀 （填空） P/9-10⑴符號主義（2）連接主義（3）行為主義2：人類認知活動與計算機的比較 P/11人類：生理過程一初級信息處理一思維策略計算機：計算機硬件一計算機語言一計算機程序3：信息處理系統又叫符號處理系統或物理符號系統。所謂符號就是模式。4:一個完整的符號系統應具有下列6種基本功能（簡答） P/12（1）輸入符號 （2）輸出符號（3）存儲符號 （4）復制符號（5）建立符號結構：、、、、、 （6）條件性遷移：、、、、淤5:人工智能研究的主要方法 （填空） P/18-19(1)功能模擬法又稱為功能模擬學派(2)結構模擬法也可稱結構模擬學派(3)行為模擬法也可稱行為模擬學派(4)集成模擬法6：計算智能涉及神經計算、模糊計算、進化計算、粒群計算、自然計算、免疫計算和人工生命等研究領域。 P/21第二章 知識表示方法TOC\o"1-5"\h\z1：狀態空間表示法 P/28這種基于解答空間的問題表示和求解法方法就是狀態空間法，它是以狀態和算法為基礎來表示和求解問題的。要完成某個問題的狀態描述，必須確定3件事： P/30（1） 該狀態描述方式，特別是初始狀態描述；（2） 操作符集合及其對狀態描述的作用；（3） 目標狀態描述的特性。2：狀態圖示法 P/30圖由節點的集合構成。淤如果某條弧線從節點氣指向節點，，那么節點n.就叫做節點n.的后繼節點或后裔，而節點n.叫做節點，的父輩節點或祖先。淤3：問題歸約表示可由以下3部分組成: （簡答） P/31（1） 一個初始問題描述；（2） 一套把問題變換為子問題的操作符；（3） 一套本原問題描述。淤4：謂詞邏輯表示 （選擇或填空） P/36謂詞邏輯的基本組成部分是謂詞符號、變量符號、函數符號和常量符號，并用圓括弧、方括弧、花括弧和逗號隔開，以表示論域內的關系。當一個原子公式含有變量符號時，對定義域內實體的變量可能有幾個設定。對某幾個設定的變量，原子公式取值T；而對另外幾個設定的變量，原子公式則取值F。本書用到的謂詞演算為一階謂詞演算，不允許對謂詞符號或函數符號進行量化。TOC\o"1-5"\h\z5：謂詞邏輯中，重要的推理規則 （填空） P/39（1）假元推理 （2）全稱化推理淤6：語義網絡是知識的一種結構化圖解表示，它由節點和弧線或鏈線組成。 （填空/簡答）語義網絡表示由以下4個相關部分組成： P/41（1）詞法部分 （2）結構部分（3）過程部分 （4）語義部分淤7：語義網絡中的推理過程主要有兩種，一種是繼承，另一種是匹配。 （填空） P/45第三章 確定性推理1：是否重新安排OPEN表，即是否安照某個試探值重新對未擴展節點進行排序，將決定該圖搜索過程是無信息搜索或啟發式搜索。2：不需要重新安排OPEN表的搜索叫做無信息搜索或盲目搜索，它TOC\o"1-5"\h\z包括寬度優先搜索、深度優先搜索和等代價搜素等。 P/64淤寬度優先搜索：如果搜索是以接近起始節點的程度依次擴展節點的，那么這種搜索就叫做寬度優先搜索。 P/65淤深度優先搜索：首先擴展最新產生的（即最深的）節點。P/66等代價搜索：是寬度優先搜索的推廣。 P/683：利用啟發信息來決定哪個是下一步要擴展的節點。這種搜索總是選擇“最有希望”的節點作為下一個被擴展的節點。這種搜索叫做有序搜索。 P/70淤4:消解原理 （大題目） P/76-77字句定義為由文字的析取組成的公式。（一個原子公式或其否定都是）任何母式都可寫成由一些謂詞公式和謂詞公式的否定的析取的有限集組成的合取。這種母式叫做合取范式?？梢苑磸蛻梅峙渎伞０讶我荒甘交珊先》妒?。 （填空）5：在所有基于規則系統中，每個if可能與某斷言集中的一個或多個斷言匹配。有時把該斷言集稱為工作內存。 P/846：在基于規則的系統中，無論是規則演繹系統或規則產生式系統，均有兩種推理方式，即正向推理和逆向推理。 P/847：正向演繹系統能夠處理任意形式的if表達式，但被限制在then表達式為由文字析取組成的一些表達式上。逆向演繹系統能夠處理任意形式的then表達式，但被限制在if表達式為文字析取組成的一些表達式上。 P/928：正向和逆向組合系統是建立在兩個系統相結合的基礎上的。此組合系統的總數據庫由表示目標和表示事實的兩個與或圖結構組成。這些與或圖結構分別用正向系統的F規則和逆向系統的B規則來修正。9：論域的知識分為兩部分： P/93（1） 用事實表示靜態知識，如事物、事件和它們之間的關系；（2） 用產生式規則表示推理過程和行為。淤10：產生式系統由3個部分組成，即數據庫（或全局數據庫），P/93產生式規則和控制策略。P/93TOC\o"1-5"\h\z11:總數據庫有時也稱為上下文、當前數據庫或暫時存儲器?？倲祿焓钱a生式規則的注意中心。 P/94淤12：控制策略的作用是說明下一步應該選用什么規則，也就是如何應用規則。通常從選擇規則到執行操作分為3步：匹配、沖突解決和操作。 （填空） P/9413：這種單調系統不能很好地處理常常出現在現實問題領域中的3類情況，即不完全的信息、不斷變化的情況以及求解復雜問題過程中生成的假設。 P/102第四章 非經典推理1：非經典邏輯和非經典推理與經典邏輯和經典推理的區別：（1） （2） （3） （4） （5） P/111淤2：不確定性推理中存在三種不確定性，即關于知識的不確定性、關于證據的不確定性和關于結論的不確定性。 P/1113：不確定性的量度： 在確定量度方法及其范圍時，必須注意到：（1） 量度要能充分表達相應知識和證據不確定性的程度。（2） 量度范圍的指定應便于領域專家和用戶對不確定性的估計。（3） 量度要便于對不確定性的傳遞進行計算，而且對結論算出的不確定性量度不能超出量度規定的范圍。（4） 量度的確定應當是直觀的，并有相應的理論依據。 P/1124：概率推理目前用得較多的不精確推理模型有概率推理、可信度方法、證據理論、貝葉斯推理和模糊推理等。 P/114淤5:主觀貝葉斯方法（必考計算填空） P/117-120TOC\o"1-5"\h\z幾率的取值范圍為 [0,8] P/118插值計算圖 P/120\o"CurrentDocument"淤6：可信度因子CF（H，E） 作用域[-1，1] P/123CF（H，E）＞0，表示該證據增加了結論為真的程度CF（H，E）＜0，表示該證據增加了結論為假的程度CF（H，E）=0，表示證據E和結論H沒有關系。第五章 計算智能1：計算智能是一種智力方式的低層認知，它與人工智能的區別只是認知層次從中層下降到低層而已。若一個智能計算系統以非數值方式加上知識（精品）值，即成為人工智能系統。 P/1462：人工神經網絡的特性： （簡答） P/147（1） 并行分布處理。（2） 非線性映射。（3） 通過訓練進行學習。（4） 適應與集成。（5） 硬件實現。淤3：人工神經網絡的結構基本上分為兩類，即遞歸網絡和前饋網絡P/148 （填空）4：前饋網絡的例子有多層感知器（MLP）、學習矢量量化（LVQ）網絡、小腦模型連接控制（CMAC）網絡和數據處理方法（GMDH）網TOC\o"1-5"\h\z絡等。 （填空） P/149淤5：人工神經網絡的主要學習方法（1） 有師學習（有監督）（2） 無師學習（無監督）（3） 強化學習。 （填空） P/1496：通常定義神經網絡的泛化能力，也稱推廣能力，是指神經網絡在訓練完成之后輸入其訓練樣本以外的新數據時獲得正確輸出的能力。影響泛化能力的因素主要有: P/155（2）訓練樣本的質量和數量（2） 網絡結構（3） 問題本身的復雜程度7：編碼方法： P/162（1）二進制編碼 （2）浮點數編碼 （3）格雷碼（4） 符號編碼方法8：適應度函數：為了體現染色體的適應能力，引入了對問題中的每一個染色體都能進行量度的函數，叫做適應度函數。 P/162淤9：簡單遺傳算法的遺傳操作主要有三種：選擇、交叉、變異。（填空） P/16210：遺傳算法的特點： （簡答） P/164（1） 遺傳算法是對參數集合的編碼而非針對參數本身進行進化；（2） 遺傳算法是從問題解的編碼組開始而非從單個解開始搜索；（3） 遺傳算法利用目標函數的適應度這一信息而非利用導數或其他輔助信息來指導搜索。遺傳算法利用選擇、交叉、變異等算子而不是利用確定性規則進行隨機操作。課后習題答案2-2設有3個傳教士和3個野人來到河邊，打算乘一只船從右岸渡到左岸去。該船的負載能力為兩人。在任何時候，如果野人人數超過傳教士人數，那么野人就會把傳教士吃掉。他們怎樣才能用這條船安全地把所有人都渡過河去？用Si(nC,nY)表示第i次渡河后，河對岸的狀態，nC表示傳教士的數目，nY表示野人的數目，由于總人數的確定的，河對岸的狀態確定了，河這邊的狀態也即確定了。考慮到題目的限制條件，要同時保證，河兩岸的傳教士數目不少于野人數目，故在整個渡河的過程中，允許出現的狀態為以下3種情況：nC=0nC=3nC=nY>=0(當nC不等于0或3)用di(dC,dY)表示渡河過程中，對岸狀態的變化，dC表示，第i次渡河后，對岸傳教士數目的變化，dY表示，第i次渡河后，對岸野人數目的變化。當i為偶數時，dC,dY同時為非負數，表示船駛向對岸，i為奇數時，dC,dY同時為非正數，表示船駛回岸邊。初始狀態為S0(0,0)，目標狀態為S0(3,3)，用深度優先搜索的方法可尋找渡河方案。在此，用圖求法該問題，令橫坐標為nY,縱坐標為nC，可行狀態為空心點表示，每次可以在格子上，沿對角線移動一格，也可以沿坐標軸方向移動1格，或沿坐標軸方向移動2格。第奇數次數狀態轉移，沿右方，上方，或右上方移動，第偶數次數狀態轉移，沿左方，下方，或左下方移動。nC從(0,0)開始，依次沿箭頭方向改變狀態，經過11步之后，即可以到達目標狀態(3,3)，相應的渡河方案為：d1(1,1)■-今d2(-1,0)-今d3(0,2)--今d4(0,-1)-今d5(2,0)--今d6(-1,-1)--今d7(2,0)--今d8(0,-1)--今d9(0,2)--今d10(-1,0)--今d11(1,1)2-7用謂詞演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同謂詞和項。例如不要用單一的謂詞字母來表示每個句子。)Acomputersystemisintelligentifitcanperformataskwhich,ifperformedbyahuman,requiresintelligence.先定義基本的謂詞INTLT(x)meansxisintelligentPERFORM(x,y)meansxcanperformyREQUIRE(x)meansxrequiresintelligenceCMP(x)meansxisacomputersystemHMN(x)meansxisahuman上面的句子可以表達為(任意x)((存在t)(存在y)[HMN(y)合取PERFORM(y,t)合取REQUIRE(t)合取CMP(x)合取PERFORM(x,t)］9INTLT(x)}3-6用寬度優先搜索求圖3.33所示迷宮的出路。第一步 第二步 第三步S9A9B B9H H9GB* SF最終路徑為S9A9B9C9F5-10什么是模糊集合和隸屬函數或隸屬度？論域U模糊子集F隸屬函數序偶P1195-11模糊集合有哪些運算，滿足哪些規律？并(取m