人工智能期末复习资料

1、z) Q(x,z) A2: P(Lao, Da) SA2 : P(Lao, Da) A3: P(Da, Xiao)SA3 : P(Da, Xiao) B: ( x) ( y)Q(x,y) SB: Q(x,y) ANS(x,y) 变量换名后，相应的子句集如下：SP(x,y) P(y,z) Q(x,z), P(Lao, Da), P(Da, Xiao), Q(u,v) ANS(u,v)下面进行归结：(1) P(x,y) P(y,z) Q(x,z) (2) P(Lao, Da) (3) P(Da, Xiao) (4) Q(u,v) ANS(u,v) (5) P(Da, z) Q(Lao,z) (6) Q(Lao,Xiao) (7) ANS(Lao, Xiao) /(1) (2) 归结, Lao/x,Da/y (3) (5)归结,Xiao/z (4) (6)归结,Lao/u, Xiao/v得到结果：ANS(Lao, Xiao), 即老李是小李的祖父。
2 证明梯形的对角线与上下底构成的内错角相等。
解：设已给梯形的顶点依次为 a。

2、定义谓词P(x)：x 是人B(x)：x 打篮球A(y)：y 是下午将知识用谓词表示为：( x )( y) (A(y)B(x)P(x)(3) 新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)： x 是新型计算机F(x)：x 速度快B(x)：x 容量大将知识用谓词表示为：( x) (NC(x)F(x)B(x)(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词S(x)：x 是计算机系学生L(x, pragramming)：x 喜欢编程序U(x,computer)：x 使用计算机将知识用谓词表示为： ( x) (S(x)L(x, pragramming)U(x,computer)(5) 凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x 是人L(x, y)： x 喜欢 y将知识用谓词表示为：( x) (P(x)L(x,pragramming)L(x, computer)2.9 用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有 4 个操作积木的典型动作。

3、搜索效率低，OPEN 表为队列结构深度优先：不能保证找到最优解，OPEN 表为堆栈结构有界深度优先搜索：即使能求出解，也不一定是最优可变界深度优先搜索算法：深度可变，每次深度超过阈值的点，都被当作待考察点(在 CLOSED 表中)【 启发式搜索算法分类】按选择范围分类：全局择优搜索：考虑所有待考察节点局部择优搜索：只考虑当前节点的子节点【A*算法】f（x） g（x）h （x）g(x)为当前点的代价h(x)为距离目标的距离A*对 A 算法的改进：对 h(x)作限制，使其总是小于实际最小距离 h（x ） h* （x） ，具有完备性【与或图】Q 与 Q1，Q2 与等价 （即 Q 可以分解为 Q1+Q2）Q1 与 Q1i,Q1i或等价（即 Q1 可以转换为Q1i 或Q1i ）【与或图中的概念】本原问题：直接可解的问题。
终止节点：本原问题对应的节点端节点： 无子节点的节点与节点： 子节点为与关系或节点： 子节点为或关系【 与或图的广度/深度搜索】Step1:S0 放入 OPEN 表Step2:OPEN 表第一个点（记为 N）取出放入 CLOSED 表，冠以编号 n。
St。

4、在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进直到不能再前进（到达叶节点或受到深度限制）时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。
这种方法的搜索树是从根节点开始一枝一枝逐渐形成的。
宽度优先搜索将新扩展的节点放在 open 表的尾部，而深度优先搜索将新扩展的节点放在 open 表的前面。
3、 高级搜索算法的优点和不足4、 A*算法的概念、步骤以及应用5、 适值函数的作用和意义，会分析问题的适值函数（估价函数，如八数码问题的估价函数）6、 谓词逻辑的概念、原理、优点和不足；能够用其描述知识和过程7、 产生式系统概念、组成；能够用其进行逻辑推导。
8、 语义网络概念、原理，会用（比较详细）语义网描述知识9、 机器学习、聚类分类概念，了解其所采用四个策略。
10、 SA 原理，其计算过程中的三函数两准则，能够用 SA 求解实际问题11、 GA 原理，交叉、变异、选择操作，能够用 GA 求解实际问题12、 人工神经网络的历史和要素13、 递归网络结构和原理14、 BP 网络，能描述网络结构，解释其原理15、 Hopfield 网络，能描述网络结构，解释其工作机理16、 博弈树。

5、表示方法出发，找到一个合理的办法来求解在人工智能中，常有的方法有：搜索法、推理法、计算方法2. 状态空间法：从某一个初始状态开始，每次施加一个操作符，递增地建立操作符序列，直到达到目标状态为止人工智能中，一种最基本的求解方法就是试探搜索法，即，通过在某个可能的解空间（例如，所有可能的走法）中寻找一个解。
这种基于解空间的问题表示和求解方法就是状态空间法，其基础是状态和算符（算子）状态空间法表示问题的关键：状态与操作符状态：为了描述某一类不同事物间的差别而引入的一组最少变量的有序集合算符（操作符）：使问题从一个状态变换到另一状态的手段用状态空间法表达出原始问题后，欲解问题变成为：寻找从初始状态到目标状态的某一个操作符序列状态空间法的求解过程：用有向图来表示图是由节点（不一定是有限个的节点）的集合构成的注意：在图论中，图的定义中还包括边的集合无向图：一对节点可能互为后裔，边用线段来表示有向图：一对节点用弧线连接起来，并且从一个节点指向另一个节点对应关系：当用有向图来表示状态空间法时，对应关系：图中的一个节点对应于某一个状态图中的一个有向弧对应于某一个算符状态空间法的解：从初始状态到目标状态的。

6、谓词公式表示知识的一般步骤 ：(1).定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义(2).根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。
(3).根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符将各个谓词连接起来形成谓词公式。
二元语义网络（预测大题）语义网络是一种结构化表示方法，它由节点和弧线或链线组成。
节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。
（1）常用的类属关系有：AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。
AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。
ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。
（2）常用的包含关系的有：Part_of:表示一个事物是另一个事物的一部分，或说是部分与整体的关系。
（3）常用的属性的关系有：Have：表示一个结点具有另一个结点所描述性。
Can：表示一个结点能做另一个结点的事情。
用语义网络表示知识的步骤 ：确定问题总所有对象和各对象的属性。
确定所讨论对象间的关系。
根据语义网络中所涉及的关系，对语义网络中的节点及弧进行整理，包括。

7、智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。
4、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。
5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。
代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。
连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知动作模式控制系统。
6、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图人类 计算机认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
7、人工智能研究目标为：1、更好的理解人类智能，通过编写。

8、一 智能化智能体 1 什么是智能体 什么是理性智能体 智能体的特性有哪些 智能体的分类有哪些 智能体定义 通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件 理性智能体定义 给定感知序列 percept sequence 和内在知识 built in knowledge 理性智能体能够选择使得性能度量的期望值 expected value 最大的行动 智能体的特性 自主性。