人工智能复习重点.docx
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人工智能复习重点.docx
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人工智能复习重点
人工智能复习重点
一、选择题。
(30分)
1、人工智能英文:
ArtificialIntelligence(注意不就是Rengongzhineng!
!
)
2、任课老师得名字:
郑波尽邮箱:
zhengbojingmail、
3、据说还会考亚里士多德得功绩……(您们自己去网上查查,老师说就是常识来着)
4、可能会出选择题得几个点:
黄帝得“指南车”、诸葛亮得“木牛流马”、亚里士多德得形式逻辑、布莱尼茨得关于数理逻辑得思想、“机器人”一词得来源。
5、AI(人工智能)得本质问题:
研究如何制造出人造得智能机器或系统,来模拟人类智能活动得能力,以延伸人们智能得科学。
6、研究对象:
模拟人类智能
7、研究目标:
研究瞧上去具有人类智能得系统,解决需要人类智能才能解决得问题
二、简答题。
1、图灵测试:
三个重点
(1)一个测试者,一个受试者,一台机器
(2)所有交流信息无泄漏
(3)如果提问者区分两者得正确率小于50%,则可以认为机器具有智能
2、希尔勒得中文屋子:
一个对中文一窍不通得,以英语作母语得人被关闭在一只有两个通口得封闭房间中。
房间里有一本中英翻译手册。
房外得人不断向房间内递进用中文写成得问题。
房内得人便按照手册得说明,用中文回答出问题,并将答案递出房间。
(希尔勒中文屋子得实验表明用图灵测试来定义智慧还就是远远不够充分得)
3、人工智能得思想流派:
(1)基于符号处理得符号主义(Symbolism)
人类思维得基本单元就是符号,思维过程就是对符号得处理过程,自然语言也就是用符号表示得
理论基础:
物理符号系统假设与有限合理性原理、
物理符号系统假设:
物理符号系统就是表现智能行为必要与充分得条件
有限合理性原理:
人类行为表现出有限得合理性
(2)以人工神经网络为代表得连接主义(Connectionism)
人工神经网络就是典型代表,其理论基础就是脑模型。
人工神经网络具有良好得自学习,自适应与自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储与处理得特点、可以处理不确定性问题、
(3)以演化计算为代表得演化主义(Evolutionism)
模拟自然界得生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习得问题、
理论基础为达尔文得进化论。
(4)以多智能体系统为代表得行为主义(Actionism)
在没有对简单得智能系统有清楚得了解与大量得实践以前,不可能准确地理解构造更为复杂得人类智能得方法。
从简单得系统开始,逐步构造出更为复杂得系统理论基础为控制论Cybernetics。
三、程序题
1、倒水问题(14分)
一个10升得桶里有10升水,现有3升与4升两个空桶,如何得到5升得水?
用程序实现。
inth3,h4,h10;
voidRules();
intmain()
{
#include"time、h"
srand((unsigned)time(NULL));
h3=0;h4=0;h10=11;
while((h3!
=2)&&(h4!
=2))//(h10!
=5)
{
inti=rand()%8+1;
Rules(i);
printf("RST:
%d,%d,%d,RULE:
%d\n",h3,h4,h10,i);
}
return0;
}
voidRules(inti)
{
switch(i)
{
case1:
if(h4<4)
{
h10-=4-h4;
h4=4;
}
break;
case2:
if(h3<3)
{
h10-=3-h3;
h3=3;
}
break;
case3:
if(h4>0)
{
h10+=h4;
h4=0;
}
break;
case4:
if(h3>0)
{
h10+=h3;
h3=0;
}
break;
case5:
if((h3+h4)>=4)
{
h3=h3+h4-4;
h4=4;
}
break;
case6:
if((h3+h4)>=3)
{
h4=h3+h4-3;
h3=3;
}
break;
case7:
if((h3+h4)<=4)
{
h4=h3+h4;
h3=0;
}
break;
case8:
if((h3+h4)<=3)
{
h3=h3+h4;
h4=0;
}
break;
default:
printf("ERROR!
");
}
}
算法流程:
•定义三个变量,分别代表三个水壶。
inth3,h4,h10;
•定义一个规则集执行方法:
voidRules();
•定义一个冲突解决机制:
h3=0;h4=0;h10=10;
while((h3!
=2)&&(h4!
=2))//(h10!
=5)
{
Rules();
printf("RST:
%d,%d,%d\n",h3,h4,h10);
}
8条规则得规则集
•case1:
if(h4<4){h10-=4-h4;h4=4;}break;
•case2:
if(h3<3){h10-=3-h3;h3=3;}break;
•case3:
if(h4>0){h10+=h4;h4=0;}break;
•case4:
if(h3>0){h10+=h3;h3=0;}break;
•case5:
if((h3+h4)>=4){h3=h3+h4-4;h4=4;}break;
•case6:
if((h3+h4)>=3){h4=h3+h4-3;h3=3;}break;
•case7:
if((h3+h4)<=4){h4=h3+h4;h3=0;}break;
•case8:
if((h3+h4)<=3){h3=h3+h4;h4=0;}break;
2、演化算法
●演化算法本质上就是一种迭代算法
●就是一种生成测试法
●生成新个体得规则就是统一得
pop=rand(20,1)*10;%随机产生初始群体
objvalue=10*sin(5*pop)+7*cos(4*pop)
fori=1:
200%200为迭代次数
forj=1:
19
a=rand();
x=a*pop(j)+(1-a)*pop(j+1);
obj=10*sin(5*x)+7*cos(4*x);
ifobj>objvalue(j)
pop(j)=x;
objvalue(j)=obj;
end
end
end(注意:
有下划线部分就是函数式,根据题目而改变)
四、知识表示
•命题:
一个判断真假得陈述句
•常用符号:
合取(∧),析取(∨),否定(¬),蕴涵(→)与等价(↔)
•命题公式:
(1)真值0与1就是命题公式
(2)命题变量、命题常量就是命题公式
(3)如果A就是命题公式,则¬A也就是命题公式
(4)如果A,B就是命题公式,则A(∨或→或↔或∧)也就是命题公式
(5)有限次使用以上规则构成得符号串也就是命题公式
1、谓词逻辑
(1)、语法与语义
谓词逻辑得基本组成部分就是谓词符号、变量符号、函数符号与常量符号,并用圆括弧、方括弧、花括弧与逗号隔开,以表示论域内得关系。
原子公式就是由若干谓词符号与项组成,只有当其对应得语句在定义域内为真时,才具有值T(真);而当其对应得语句在定义域内为假时,该原子公式才具有值F(假)。
(2)、连词与量词
连词有∧(与)、∨(或),全称量词∀(x),存在量词∃(x)。
原子公式就是谓词演算得基本积木块,运用连词能够组合多个原子公式以构成比较复杂得合适公式。
(3)、几个定律
(1)否定之否定 ~(~P)等价于P
(2)P∨Q等价于~P→Q
(3)狄·摩根定律 ~(P∨Q)等价于~P∧~Q ~(P∧Q)等价于~P∨~Q
(4)分配律 P∧(Q∨R)等价于(P∧Q)∨(P∧R) P∨(Q∧R)等价于(P∨Q)∧(P∨R)
(5)交换律 P∧Q等价于Q∧P P∨Q等价于Q∨P
(6)结合律 (P∧Q)∧R等价于P∧(Q∧R) (P∨Q)∨R等价于P∨(Q∨R)
(7)逆否律 P→Q等价于~Q→~P
此外,还可建立下列等价关系:
(8)~∃(x)P(x)等价于∀(x)[~P(x)] ~∀(x)P(x)等价于∃(x)[~P(x)]
(9)∀(x)[P(x)∧Q(x)]等价于∀(x)P(x)∧∀(x)Q(x),∃(x)[P(x)∨Q(x)]等价于∃(x)P(x)∨∃(x)Q(x)
(10)∀(x)P(x)等价于∀(y)P(y),∃(x)P(x)等价于∃(y)P(y)
例如:
(1)所有得人都就是要死得。
(2)有得人活到一百岁以上。
在个体域D为人类集合时,可符号化为:
(1)xP(x),其中P(x)表示x就是要死得。
(2)xQ(x),其中Q(x)表示x活到一百岁以上。
在个体域D就是全总个体域时,
引入特殊谓词R(x)表示x就是人,可符号化为:
(1)x(R(x)→P(x)),
其中,R(x)表示x就是人;P(x)表示x就是要死得。
(2)x(R(x)∧Q(x)),
其中,R(x)表示x就是人;Q(x)表示x活到一百岁以上。
例:
(1)吴小菲就是一个女孩
表示为:
Girl(吴小菲)IsA(吴小菲,女孩)
(2)李云给了吴小菲一本书
表示为:
Gave(李云,吴小菲,书)
或∃x(Gave(李云,吴小菲,x)∧Book(x))
(3)潜艇发射得导弹都就是战略导弹,而陆基发射得80%就是战略导弹,20%就是战术导弹
表示为:
发射方式与比例(Y,潜艇,100%)→战略导弹(Y)/发射方式与比例(Y,陆基,80%)→战略导弹(Y)/发射方式与比例(Z,陆基,20%)→战术导弹(Z)
(4)战术导弹可以由陆基发射、飞机发射与军舰发射。
表示为:
战术导弹(Z)→发射方式(Z,陆基)发射方式(Z,飞机)发射方式(Z,军舰)
2、语义网络
(1)二元谓词用语义网络来表示(实际上n元谓词都可以用二元谓词表示)
命题=海浪把战舰轻轻地摇
轻轻摇(海浪,战舰)—1个谓词
进一步分解谓词“摇”:
—3个谓词
动作主体(摇,海浪)
动作对象(摇,战舰)
动作方式(摇,轻轻)
引入更多得知识(常识),构成更复杂网络
(2)表示形式
每一个要表达得事实用一个“结点”表示,而事实之间得关系用“弧线”表示。
即,有向图表示得三元组,(结点1,弧,结点2)连接而成
例
(1)吴小菲喜欢狗
(2)李云给了吴小菲一本书
3、框架表示
框架具有以下6条主要特征
(1)每个框架有一个框架名(可带参数)
(2)每个框架有一组属性,每个属性称一个槽,存放属性值
(3)属性有一定得数据类型,不同属性类型不同
(4)属性值可以就是子框架调用,调用可以带参数
(5)有些属性值可以事先确定,有些属性值需要在生成实例时代入
(6)属性值在代入时需要满足一定条件,不同属性值之间有时也要满足一定得约束条件
五、证明
1、证明公式:
(P→Q)→(~Q→~P)
证明:
(1)根据归结原理,将待证明公式转化成待归结命题公式:
(P→Q)∧~(~Q→~P)
(2)分别将公式前项化为合取范式:
P→Q=~P∨Q
结论求~后得后项化为合取范式:
~(~Q→~P)=~(Q∨~P)=~Q∧P
两项合并后化为合取范式:
(~P∨Q)∧~Q∧P
(3)则子句集为:
{~P∨Q,~Q,P}
(4)对子句集中得子句进行归结可得:
•① ~P∨Q
•② ~Q
•③ P
•④ Q,(1,3归结)
•⑤ ð,(2,4归结)
由上可得原公式成立。
2、若已知公理集:
~P→Q,Q→R,P→T,~T,求证:
R
答:
(1)将命题转换成合取范式
即由(~P→Q)∧(Q→R)∧(P→T)∧(~T)∧(~R)
转变为(P∨Q)∧(~Q∨R)∧(~P∨T)∧(~T)∧(~R)
(2)建立子句集S={P∨Q,~Q∨R,~P∨T,~T,~R}
(3)对子句集归结,归结过程如归结树、由于算法最终找到了空子句、定理成立、(归结树略)
六、模糊数学(14分)
A=5/0、8+6/0、4+7/0、3+8/0、1
B=5/0、9+6/0+7/0、8+8/1
求
(找B中为1得值),
(找B中除了0以外得值)
解:
=5/0、2+6/0、6+7/0、7+8/0、9
=5/0、1+6/1+7/0、2+8/0
=5/0、1+6/0、4+7/0、2+8/0(并取小)
=5/0、8+6/0+7/0、3+8/0、1
=5/0、9+6/0、4+7/0、8+8/1(交取大)
={5,7,8}
={5,7,8}
={5,8}
={5,7,8}
={8}
={5,7,8}
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