1、人工智能原理可编辑名词解释1. 专家系统2. 产生式3. 启发式搜索4. 归结原理5. 原子集、选择题1. 非结构化的知识的表示法是（ ）。A. 语义网络表示C. 框架表示法中2. 归结策略中，（1 .线性输入策略a. i ,n b.B. 谓词逻辑表示D. 面向对象表示）是完备的。n.支持集策略i , m C. n ,m.单文字策略d d. m , w3. 在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel (A) , Pl (A)w.祖先过滤策略0 ， 0 ）时，表示（ ）。A. A为真 B.又A 一无所知C. A为假 D.XA为真有一定信任)。. LN1, LS14. 在主观Bayes方法中，专家
2、给出的Ln和LS值，不能出现下两种情况I . LN1, LS1 II . LN1 m . LN1, LSPl (A)D. Bel (A) Pl (A)6. 不完备的搜索过程是（A.广度优先搜索B 深度优先搜索C.有界深度优先搜索D 代价树广度优先搜索7. 在主观 Bayes 方法中，规则规则EfH,有LS=LN=1,这意味：（）A.EXH没有影响B. E支持HC.-E支持HD. E支持-H8 . 在可信度方法中，若证据A 的可信度 CF（ F） =0, 这意味：（A.证据A不可信B.对证据A一无所知C.证据A可信D.没有意义9 . 人工智能研究的领域不包括（）。A. 自然语言理解B. 自动程序
3、设计C. 程序设计方法D. 自动定理证明10 . 用归结反演证明定理时，若当前归结式为（ ），则定理得证A.永真式B.包孕式（subsumed ）C.原子谓词D.空子句11 .在主观Bayes方法中，证据 豉持Z论H时，有（）。A. LS=0B. LS112 .在可信度方法中，证据 E的出现增加结论H为真时，有（）A. CF （ H ， E） 1 B. CF（ H ， E） 0C. CF （H ， E） =0 D. CF （H ， E） 013 .谓词公式 x(P(x) yR(y) Q(x)中量词 x的辖域是()a x(P(x) yR(y) b. P(x)C. P(x) yR(y)D.Q(x)
4、14 .设个体域为整数集，下列公式中其值为1的是()A. x y(x y 0)C. x y(x y 0)B. y x(x y 0)D. x y(x y 0)15.设 L(x): x 是演员，J(x): x 是老师，A(x,y)x佩服y.那么命题“所有演员都佩服某些老师”符号化为()A. xL(x) A(x, y)b. x(L(x) y(J(y) A(x, y)C. x y(L(x) J(y) A(x,y)D. x y(L(x) J(y) A(x, y)16.谓词公式xA(x)xA(x)的类型是()A.永真式B.矛盾式C.非永真式的可满足式D.不属于(A),(B),(C)任何类型17 .谓词公式
5、yP(y)取真值为1的充分必要条件是()A.对任意y ,使P(y)都取真值1B.存在一个yO,使P(yO)取真值1C.存在某些y ,使P(y)都取真值1D.存在y。，使P(y。)取真值018.设G x yP(x,y) Q(z,w),下面三个命题为真的是()A.G是前束范式B.G不是前束范式C.G不是一阶公式D.G是永真式19.与命题公式P(Q R)等值的公式是()A.(P Q) RB.(P Q) R C.(P Q) R D. P (Q R)20.命题公式(P Q) P是()A.永真式B.永假式C.可满足式D.合取范式三、问答题1. 归结反演和基于规则的演绎两种方法各自的特点是什么？2. 描述产生式系统的几个突出特点。3. 某公司招聘工作人员， A 、 B、 C 三人应试，经面试后公司表示如下想法：（ 1） 三人中至少录取一人（ 2） 如果录取 A 而不录取B ，则一定录取C（ 3） 如果录取B ，则一定录取C试用归结反演法证明公司一定录取 C 。4. 用一阶谓词逻辑表示下列的句子。（ 1 ）并非所有的有理数（ rational number ）都是整数。（2）一个充分大的偶数（ even ）可以表示为两个素数（ prime ）之和。
