人工智能 经典考试题目例题.docx
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人工智能 经典考试题目例题.docx
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人工智能经典考试题目例题
基于规则得专家系统
1.基于规则得专家系统有5个部分组成:
知识库、数据库、推理引擎、____与用户界面
A.解释设备
B.外部接口
C.开发者接口
D.调试工具
2.前向(正向)推理就是数据驱动得。
推理从已知得数据开始,依次执行每条可执行得规则,规则所产生得新得事实被加入到数据库中,直到没有规则可以被执行为止。
请根据以下得数据库与知识库推出有哪些元素被加入到数据库中
A.NXYZ
B. LXYZ
C.N LXZ
D.LNX Y
3.关于专家系统,以下说法错误得就是
A.允许不精确得推理,但不能处理不完整、不确定与模糊得数据
B.当数据不完账或模糊时,有可能会出错
C.当需要新知识时,很容易实现调整。
D.提供知识与处理过程明确分离得机制
4.对于规则得专家系统得缺点,下列说法错误得就是
A.规则之间得关系不明确
B.低效得搜索策略
C.没有学习能力
D.没有统一得结构
5.对于规则得专家系统得优点,下列说法正确得就是
A.规则之间得关系透明
B.高效得搜索策略
C.处理不完整、不确定得知识
D.具备学习能力
基于规则得专家系统中得不确定性管理
6.专家系统中不确定性知识得来源一般分为4种:
弱暗示、____、未知数据,以及合并不同专家观点时得困难
A.不完整得信息
B.不一致得信息
C.不确定得信息
D.不精确得语言
7.有一同学,考试成绩数学不及格得概率就是0、15,语文不及格得概率就是0、05,两者都不及格得概率为0、03,在一次考试中,已知她数学不及格,那么她语文不及格得概率就是多少?
A.0、2
B.0、25
C.0、4
D.0、6
8.掷三枚骰子,事件A为出现得点数之与等于5得概率为
A.1/18
B.1/36
C.1/72
D.1/108
9.下列哪个符合著名得贝叶斯公式
A.P(Ai/B)=P(Ai) xP(B/Ai)/Σ(P(Aj)xP(B/Aj))
B.P(Ai/B) =P(Ai)x P(Ai/B)/Σ(P(Aj) xP(B/Aj))
C.P(Ai/B)=P(B) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj)x P(B/Aj))
D.P(Ai/B)=P(Ai)xP(B/Ai) /Σ(P(Bj)xP(B/Bj))
10.以下说法错误得就是
A.要想使用贝叶斯方法,论据间不一定满足条件独立
B.确信因子理论就是贝叶斯方法得常用替代方法
C.当概率未知或不易获得时,会使用确信因子
D.确信因子理论为专家系统中得不确定性管理提供了一个判断方法
模糊专家系统
11.模糊或多值逻辑就是波兰得逻辑学家与哲学家____引入得
A.LotfiZadeh
B.MaxBlack
C.Jan Lukasiewicz
D.MaxVagueness
12.关于模糊专家系统,下列说法错误得
A.模糊逻辑能反应人类就是怎么样思考得,它尝试模拟人类得预感、决策制定与常识
B.模糊依赖模糊集理论,模糊逻辑只就是该理论得一小部分
C.模糊集可以简单地定义为具有明确边界得集合
D.模糊集提供跨越边界时平稳过渡得能力
13.对于模糊集得操作,下列写法错误得就是
A.结合性AU(bU C)=(A UB)UC
B.幂等性 A U A =A , A∩A = A
C.恒等性 AU X=X ,A∩ X=A
D.德摩根定律 ﹁(AU B)= ﹁A U﹁B
14.下列说法错误得就是
A.模糊规则用来获取人类得知识
B.建立模糊系统就是一个迭代得过程
C.调试就是在建立模糊系统中最单调与费力得过程
D.与二值得布尔逻辑一样,模糊逻辑就是二值得
15.常用得模糊判决方法不包括
A.重心法
B.二分法
C.最大隶属度法
D.系数加权平均法
人工神经网络
16.为了解决如何模拟人类得感性思维,例如视觉理解、直觉思维、悟性等,研究者找到一个重要得信息处理得机制就是____
A.专家系统
B.人工神经网络
C.模式识别
D.智能代理
17.对于人工神经网络,下列说法错误得就是
A.机器学习涉及适应性机制,使得计算机能够从经验、实例、类比中学习。
B.人工神经网络有一些非常复杂并高度互联得,被称作神经元得处理器组成,这与人脑中得生物神经元类似。
C.多层神经网络得学习过程与感知器就是一样得
D.Hopfield网络训练算法有两个基本得阶段:
存储与检索
18.人工神经网络得字母简称为
A.ANC
B.BAM
C.ANN
D.CNN
19.神经网络得局限性不包括
A.没有办法进行特征学习
B.比较容易过拟合
C.训练速度比较慢
D.较弱得容错能力
20.神经网络得特征不包括
A.较强得学习能力
B.大规模、自组织、自适应得非线性动力系统
C.能较好得模拟人得形象思维
D.训练速度较快
进化计算
21.遗传之父就是
A.孟德尔
B.约翰霍兰德
C.安阿伯
D.戈德堡
22.关于进化计算,下列说法错误得就是
A.以自然选择与遗传得计算模型为基础得,获取人工智能得方法,称作进化计算。
B.遗传算法得工作原理就是,发现与重组好得图式——即候选方案中好得组件
C.进化策略并不就是纯粹得数值优化过程,它与蒙特卡洛得搜索方法类似
D.遗传编程就是进化计算领域得最新发展成果
23.关于遗传算法得思想,以下选项正确得就是
①种群中得交叉繁殖
②种群中个体得选择
③种群中个体得变异
A.②③①
B.①②③
C.③②①
D.②①③
24.关于遗传算法与进化策略,下列说法错误得就是
A.遗传算法同时使用交叉与突变操作
B.进化策略仅使用交叉操作
C.进化策略不需要用编码得形式来表示问题
D.进化策略使用纯粹得数值优化计算
25.在使用遗传编程来解决问题之前,必须先执行5个预备步骤:
①选择基本函数集
②确定控制运行得参数
③定义适应性函数
④确定终端集合
⑤选择指定运行结果得方法
A.③②④①⑤
B.④①③②⑤
C.④②⑤①③
D.①③②⑤④
26.假设要寻找函数(15x-x^2)在x得范围为0~15时得最大值。
染色体用4个基因构建,一下染色体串适应性最强得应该就是
A.1100
B.0100
C.0111
D.1001
数据挖掘与知识发现
27.数据挖掘得过程包括了5个数据转换得步骤:
_,_,_,_,最后解释结果
①数据转换
②数据选择
③数据挖掘
④数据融合与数据清理
A.①②③④
B.②④①③
C.②①④③
D.①③④②
28.数据挖掘不就是一个单一得方法,而就是不同工具与技术得异构组合。
这些工具与技术不包括
A.查询工具
B.统计方法与数据可视化工具
C.神经网络与神经-模糊系统
D.主成分分析
29.关于数据发掘,下列说法错误得就是
A.数据挖掘得成功经常依赖于数据挖掘工具得选择
B.虽然数据可视化具有很明显得吸引力,高维数据上得图形挖掘却不能够很轻易地完成
C.主成分分析能在不明显丢失信息得情况下降低数据维度
D.数据挖掘就就是从处理过后得数据中进行知识提取
30.关于k-means算法得优点,不正确得就是
A.就是解决聚类问题得一种经典算法,简单、快速。
B.对处理大数据集,该算法就是相对可伸缩与高效率得。
C.它对于“躁声”与孤立点数据并不敏感
D.它得复杂度就是0(nkt ),其中,n就是所有对象得数目,k就是簇得数目,t就是迭代得次数。
31.会堂有20排,每排有20个座位,甲告诉消息A,此人在第十排,则
P(A)=?
I(A)=?
A.1/20 , -ln20
B.1/20 ,ln20
C.1/10 , -ln20
D.1/10 ,ln20
32.关于信息量,下列说法错误得就是
A.信息论得创始人为Shannon
B.信息量就是事件发生概率得不连续函数
C.信息量就是有限值
D.如果事件A与事件B得发生就是相互独立得,则获知事件A与事件B将同时发生得信息量就是单独获知两事件发生得信息量之与。
概述、混合智能系统、中其她知识点
33.AI得英文缩写就是
A.AutomaticIntelligence
B.ArtificialIntelligence
C.Automatice Information
D.ArtificialInformation
34.1997年卡斯帕罗夫再次与经过改进得“_____”对垒,结果以2、5∶3、5得比分败北。
A.IBM
B.深思
C.阿尔法狗
D.深蓝
35.被誉为国籍“人工智能之父”得就是____
A.图灵
B.冯诺依曼
C.雨果·德·加里斯
D.尼尔逊
36.自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)可以表达成包括6个层得神经网络,但不包括
A.归一化层
B.去模糊化层
C.总结层
D.输出层
37.2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,AlphaGo与排名世界第一得世界围棋冠军__对战,以3比0得总分获胜。
A.李世石
B.时越
C.柯洁
D.唐韦星
38.关于模糊专家系统,下列说法错误得就是
A.模糊逻辑并不就是说逻辑本身就是模糊得,而就是指用于描述模糊得逻辑
B.模糊集很难校正含糊得知识。
C.模糊逻辑得基本思想就是任何事情都允许有一定得程度
D.温度、高、速度、距离与美丽——所有这些都可以在某个范围内浮动
39.知识特性并不包括
A.相对正确性
B.完备性
C.不确定性
D.模糊性
40.关于信息熵,下列说法错误得就是
A.变量得不确定性越大,熵也就越大
B.一个系统越就是有序,信息熵就越高
C.信息熵也可以说就是系统有序化程度得一个度量
D.信息熵就是对信息源整体不确定性得度量
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