1、 20082009 学年 第 2 学期 工程硕士课程考试试题 课程名称： 人工智能 考试形式：(闭)卷 试卷： A 第 ( 1 ) 页 共 ( 2 ) 页 专业班级： 工程硕士计算机技术2008级 学号： 姓名： 命题教师： 方贤进 该项由出卷人填写 装 订 线 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 总 分标准分 得 分 【答案一律做在答题纸上】 一、填空： 1. 人工智能的研究途径有 （1 ） 、 （ 2） 和行为模拟。 2. 任意列举人工智能的四个应用性领域（3 ） 、（4 ） 、（5 ） 、（6 ） 。 3. 人工智能的基本技术包括 （ 7） 、（ 8） 、（ 9） 归纳技术、联想技术
2、。 4. 谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言，其真值的特点和命题逻辑的区别是（10 ） 。 5. 谓词逻辑中，重言式（tautlogy ）的值是（11 ） 。 6. 设P 是谓词公式，对于P 的任何论域，存在P 为真的情况，则称P 为（12 ）。 7. 在著名的医疗专家系统MYCIN 中规定，若证据A 的可信度CF （A ） =0，则意味着 13 ， CF（A ） =-1，则意味着（14） ， CF（A ） =1，则意味着（15） 。 8. 谓词公式G 是不可满足的，当且仅当对所有的解释（16） 。 9. 谓词公式与其子句集的关系是 （17） 。 10. 利用归结原理证明定理时，若得到的归结
3、式为（18） ，则结论成立。 11. 若C1= P Q， C2=PQ ，则 C1 和C2 的归结式R （C1 ， C2） = （19 ）。 12. 若C1=P(x) Q(x)，C2= P(a) R(y) ，则C1 和C2 的归结式R （C1 ，C2）= （ 20） 。 13. 有谓词公式G ，置换，则G = （21） ，= （ 22） 。 14. 有子句集S= P(x),P(y)，其MGU= （23 ） 。 15. 在归结原理中，几种常见的归结策略并且具有完备性的是 （ 24） ， （25） ， （26） 。 16. 状态图启发式搜索算法的特点是 （ 27） 。 17. 广度优先搜索算法中，
4、OPEN表的数据结构实际是一个 （28 ） ，深度优先搜索算法中，OPEN 表的数据结构实际是一个 （29） 。 18. 产生式系统有三部分组成 （ 30） ， （ 31） 和推理机。其中推理可分为 （32 ） 和 （ 33） 。 19. 专家系统的结构包含人机界面、 （34 ） ， （35） ， （36 ） ， （37 ） 和解释模块。 20. 在MYCIN 推理中，对证据的可信度CF （A ）、 CF（ A1）、 CF（A2 ）之间，规定如下关系：CF （A ）= （38 ） ，CF （A1 A2 ）= （39） ，CF（A1 A2 ）= （40） 。 21. 开发专家系统所要解决的基本问
5、题有三个，那就是知识的获取、知识的表示和（41 ） ，知识表示的方法主要有 （42 ） ， （43 ） ， （44 ） 和语义网络等，在语义网络表示知识时，所使用的推理方法有 （45） 和 （46 ） 。 22. MYCIN系统中使用不确定推理，规则A B 由专家指定其可信度CF （B ，A），若 真支持 B真，则指定CF （B ，A ）（与零比较）应 （47） ；若A 真不支持B 真，则指定CF （B ，A ）应 （48 ） 。 23. PROSPECTOR系统使用主观 Bayes推理，对规则A B指定似然比（Likelihood ） LS， LN，若 LS1 ，则说明 （49） ；若 LN
6、=1，则说明 （ 50） 。而且 LS和LN 不是独立取值，只能出现三种情况 （51 ） 、 （52 ） 、 （53 ） 。 24. 设U=a,b,c,d， A=a,b， B=a,b,c， m(A)=0.6， m(U)=0.4， U的其它子集的基本概率分配函数 m值均为 0，则 Bel(A)= （54 ） ， Bel(B)= （55 ） 。 二、（3 分）用谓词逻辑形式化下列描述 “不存在最大的整数” 三、（3 分）用语义网络表示“苹果”知识。 四、（7 分）将下列谓词公式化成子句集 ( ) ( )( ) ( )( )( )afyxRzxQzPzyx , 五、（6 分）若谓词公式 E=P(x,
7、f(y),z),置换 s1=f(x,y)/z,z/w ， s2=a/x,b/y,w/z ，求 E（s1 s2 ），E（s2 s1 ）。 六、（6 分）用启发式搜索的 A 算法求解下列问题：下图是一个交通图，设 A 是20082009 学年 第 2 学期 工程硕士课程考试试题 课程名称： 人工智能 考试形式：(闭)卷 试卷： A 第 ( 2 ) 页 共 ( 2 ) 页 专业班级： 工程硕士计算机技术2008级 学号： 姓名： 该项由出卷人填写 装 订 线 出发地，E 是目的地，边上的数字表示两城市之间的交通费。求从 A 到 E最小费用的旅行路线，要求给出估价函数 f(x)中的代价函数 g(x)和
8、启发函数h(x)，再画出搜索树，最后给出最短路线 则 R1，R2 ， R3 后的更新值 CF(B1),CF(B2)。 九、（5 分）对结论做假设 H，有证据 E1、E2 ，规则 R1、R2 ： R1：E1 H ， LS=20 ， LN=1 ； R2：E2 H ， LS=300 ， LN=1 。 已知 H 的先验概率 P（H ） =0.03。若证据 E1、 E2 依次出现，按主观 Bayes 推理，求 H 在此条件下的概率 P（H E1E2 ）。 BA EDC 4 5 3 2 3 4 七、（10 分）用标准逻辑（经典逻辑，谓词逻辑）的子句集表示下述刑侦知识，并用反演归解的线性策略证明结论 现定义
9、如下谓词（其项变量 X，Y ，Z，皆为全称量词）。 Thief(X)-某人 X 是贼； Likes(X,Y)-某人 X 喜欢某物 Y； May-steal(X,Y)-某人 X 可能会偷窃某物 Y。 1. 用子句集表达下述刑侦知识： I. John 是贼。 II. Paul 喜欢酒（wine ） III. Paul( 也) 喜欢奶酪（cheese） IV. 如果 Paul 喜欢某物则 John 也喜欢某物。 V. 如果某人是贼，而且他喜欢某物，则他就可能会偷窃该物。 2. 求证结论:John 可能会偷窃了什么？即求证目标： may-steal(John,Z), Z=?（要求将求证目标作为顶子句，按线性策略进行归结推理，注明每次求归结式所进行的置换及其父子句的编号） 八、（5 分）已知一组规则和证据（事实）： R1：A1 B1,CF （B1 ，A1 ）=0.8 R2：A2 B1,CF （B1 ，A2 ）=0.5 R3：B1 A3-B2 ，CF （ B2，B1 A3 ）=0.8 初始证据 A1， A2， A3， 并且 CF(A1)=CF(A2)=CF(A3)=1, 并且初始时对 B1，B2 一无所知。根据 Shortliffe 的确定性理论，求证据 B1， B2 的可信度在执行规
