人工智能考试复习资料

1、人工智能第一章1智能（intelligenee）人得智能就是她们理解与学习事物得能力，或者说，智能就是思考与理解能力而不就是本能做事能力。2、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：人工智能（学科）就是计算机科学中涉及研究、设计与应用智能机器 得一个分支。它得近期主要目标在于研究用机器来模仿与执行人脑得某些智力功能，并开发相关理论与技术。3、人工智能（能力）人工智能（能力）就是智能机器所执行得通常与人类智能有关得智能行为，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、行动与问题求解 等活动。4、 人工智能：就就是用人工得方法在机器上实现得智能，或者说，就是人们

2、使用机器模拟人类 得智能。5、人工智能得主要学派：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）假设与有限合理性原理。代表人物有纽厄尔、肖、西蒙与尼尔逊等。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得连接机制与学 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一动作模式控制系统。6、人类认知活动具有不同得层次，它可以与计算机得层次相比较，见图计算机程序- 3 3B-计算机语-_言_言L计算机硬件n 1图:人类认知活动与计算机得比较认知活动得最高层信息处理程，即中枢神经系统、神经元与大脑得活动，与此相对应得就是计

3、算机程序、语言与硬件。研究认知过程得主要任务就是探求高层次思维决策与初级信息处理得关系 程序来模拟人得思维策略水平，而用计算机语言模拟人得初级信息处理过程。7、人工智能研究目标为：1更好得理解人类智能，通过编写程序来模仿与检验得关人类智能得理论。2、创造有用与程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现得任务。一般来说，人工智能得研究目标又可分为近期研究目标与远期研究目标两种。两者具有不可分割得关系，一方面，近期目标得实现为远期目标研究做好理论与技术准备，打下了必要得基 础，并增强人们实现远期目标得信心。另一方面，远期目标则为近期目标指明了方向，强化了思维策略初级信息处理,最低层级就是生理过,

4、并用计算机近期研究目标得战略地位。8、 人工智能研究得基本内容:(1)认知建模;(2)知识表示;(3)知识推理;(4)知识应用;(5)机 器感知;(6)机器思维;(7)机器学习;(8)机器行为(9)智能系统构建9、 人工智能研究得主要方法：(1) 、功能模拟法(2)、结构模拟法(3)、行为模拟法(4)、集成模拟法10、人工智能研究与应用领域:(考4个)(1) 计算智能(2)专家系统(3)机器学习(4)机器视觉(5)神经网络第二章1人工智能课程三大内容知识表示；知识推理；知识应用。2、知识表示方法:(选择题)9种重点掌握这4种:状态空间法，谓词演算法，产生表示法，语义网络法(重点),问题归约法、

5、框架表示、面向对象表示、剧本表示与过程表示。3、状态空间法 状态空间法三要点：状态:表示问题求解法中每一步问题状况得数据结构算符：把问题从一种状态变换为另一种状态得手段；状态空间方法：基于解答空间得问题表示与求解方法，它就是以状态与算符为基础来表示与求解问题得。(瞧p31得图2、3)问题归约法(与或图表示) Q0G) Q 3有圆弧得表示“与”，无圆弧得表示“或”或节点：只要解决某个问题就可以解决其父辈问题得节点集合，如图中(MNH)、与节点：只有解决所有子问题，才能解决其父辈问题得节点八集合，如图中(B,C)与(D,E,F)各个节点之间用一段小圆弧连接标记。5、谓词归约法非：表示否定，用符号(

6、,)表示。(2) 量词A、全称量词：若一个原子公式P(x),对于所有可能变量x都具有T值,则用表示。B存在量词：若一个4、(1)连词合取析取蕴涵就就是用连词(A)把几个公式连接起来而构成得公式。 相当于“与” 就就是用连词(V)把几个公式连接起来而构成得公式。相当与“或”(7)表示“如果、那么”得语句。A原子公式P(x),至少有一个变元X,可使P(x)为T值,则用()P(x)表示。6、置换与合一(1)置换例2、3表达式Px,f(y),B得4个置换为s1=z/x,w/y(出现x与y得地方，分别z与w替换，下同)s2=A/ys3= q(z) /x,A/ys4=c/x,A/y用Es来表示一个表达式E

7、用置换s所得到得表达式得置换。于就是，可得到Px,f(y),B得4个置换得例，如下:P x,f(y),Bs1=Pz,f(w),BP x,f(y),Bs2=P x,f(A),BP x,f(y),Bs3=Pq(z),f(A),BP x,f(y),Bs4=Pc,f(A),B _合一例2、4表达式集Px,f(y),B,Px,f(B),B因为P x,f(y),Bs=P x,f(B),Bs=PA,f(B),B即s使表达式成为单一形式PA,f(B),B7、产生式得基本形式(1)(1)产生式规则就是一种因果关系或推理关系，通常形式如下：IF P THEN Q (如果P则Q)或者PQ其中,P称为条件、前向或产生

8、式得左边,Q称为操作、结果或产生式得右边。其还可以就 是“如果P被满足，则可推出结论Q,或应该执行操作Q。(2)(2)产生式推理如果已有产生式规则P 7Q并且观察到P,或者知识库中已P，则可得得到结论Q,或执行操作Q。 这种推理得一个关键之处就是如何有效解决规则匹配得冲突问题。8、二元语义网络得表示(1)语义网络得组成：词法部分；结构部分；过程部分；语义部分。例，所有得燕子(SWALLOW都就是鸟(BIRD)。建立两个节点SWALLOW BIRD,分别表示燕子与鸟。 两个节点以“就是一个”(ISA)链相连,如图一，如果再希望表示小燕(XIAOYAN)就是一只燕子，那么，只需要在语义网络上增加一

9、个 节点(XIAOYAN)与一根ISA链。如图二ISA1 1 - - BIRDSWALLOWSWALLOW1BIRD得合一者为s=A/x,B/yXIAOYAN图I图一ISA除了按分类学对物体进行分类以外，人们通常需要表示有关物体性质得知识。假设希望表示小燕子有一个巢(NEST)这个事实,那么,可用所有权连(OWNS连到表示就是小燕子得巢得节 点巢1(NEST1 )。巢1就是巢中得一个，即NEST节点表示物体得各类，而NESF1表 示这种物体中得一个例子。如下图-1 ISANEST1,(2) 语义网络中得推理过程主要(3)3种继承过程：值继承；“如果需要”继承；“默认”继承。值继承：除了ISA链

10、以外，另外还有一种AKO(就是某种)链也可被用于语义网络中得描述或特性得继承。AKO就是AKINDOF得缩写。把下列语句表示成语义两堵描述: 1 1 | miinmiin an*an* morlu1.morlu1.2)2) F FM M巧eloudeloud h h沁a a sblversblver lining.lining.(3)(3) AllAll branchbranch injkiiitfniinjkiiitfni ofof DLCDLC parlkipiilrparlkipiilr inin L LpruflL-Jiiiriiij,pruflL-Jiiiriiij, pln.pln

11、.参考P50 2、6第三章、宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索。:并作图(简答题)宽度优先搜索：这种搜索就是从上到下逐层进行得，在对下一层得任一节点进行搜索之前必须先搜索完上层得所有节点。它就是图搜索一般过程得特殊情况，实际就是将OPEN表作为有两种与匹配。-1 1 ATTRATTR f fM MJIIJII- *1*1MorralMorral1盲目搜索(无信息搜索):图搜索策略2、宽度优先搜索与深度优先搜索得优缺点 “先进先出”得队列进行操作。并能够保证在搜索树种找到一条通向目标节点得最短途径；这颗搜索树提供了所有存在得路径(缺点：如果没有路径存在，那么对有限图来说，该算法失败退出;对于

12、无限图来说，则永远不会终止。)深度优先搜索：首先扩展最新产生得(即最深得)节点，深度相等得节点可以任意排序。其 中起始节点(即根节点)得深度为0，任何其她节点得深度等于其父辈节点深度加上1。深度优 先搜索可能会使搜索过程沿着无益得路径扩展下去，造成路径太长，即使应用了深度界限来 避免该问题，但所求得得解答路径并不一定就就是最短路径。启发式搜索： (盲目搜索得不足：效率低，耗费过多得计算空间与时间)(1)启发式搜索策略：用估价函数(evaluation function)来估算节点希望程度(promise)(2)有序搜索;(3)A*算法3、新得智能搜索算法：遗传算法、模拟退火算法与免疫算法4、遗

13、传算法 就是仿真与自然选择机理，通过人工方式所构造得一类搜索法，从某种程度上来 说遗传算法就是对生物进化过程得数学方式仿真。遗传算法得基本原理：A、编码与译码：将问题结构变换为位串形式编码表示得过程叫编码；反之，将位串形式编码表示变换为原问题结构得过程叫译码。位串形式编码表示称为染色体或个体。B适应度函数：为了体现个体得适应能力，引入了对问题中得每一个个体都能进行度量得函数，称为适应度函数。C遗传操作：主要有三种(选择、交叉、变异)选择操作 也叫复制操作，根据个体得适应度函数值所度量得优劣程度决定它在下一代就是被 淘汰还就是被遗传。交叉操作：它得简单方式就是将被选择出得两个个体P1与P2作为父

14、母个体，将两者得部分码值进行交换。变异操作:它得简单方式就是改变数码串得某个位置上得数码。D控制参数(交叉概率取0、60、95之间得值，变异概率取0、001-0、01之间得值，种群规 模为30100)。5、模拟退火算法得来源:模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加热至充分高得温度，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温度得升高而变为无序状态，内能增大，而徐徐冷 却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。6、 模拟退火算法分解为三个部分:解空间、目标函数、初始解第四章1、谓词演算公式 可以化成一个子句集得变换过程步骤:(1)消去蕴涵符号(2)减少否定符号辖

15、 域(3)对变量标准化(4)消去存在量词(5)化为前束形(6)把母式化为合取范式(7)消去全称量 词(8)消去连词符号A(9)更换变量名称2、(题44)基于规则得演绎系统与产生式系统正向推理:从if部分向then部分推理得过程 得。逆向推理:从then部分向if部分推理得过程 得。,均有两种推理方式:正向推理与逆向推理,它就是从事实或状况向目标或动作进行操作,它就是从目标或动作向事实或状况进行操作3、规则演绎系统： (1)正向规则演绎系统(2) 逆向规则演绎系统(3) 双向规则演绎系统4、 产生式系统得推理方式分为(按搜索方向):正向推理反向推理双向推理5、 定性推理：就是从物理系统(包括自然

16、系统与人造系统)得结构描述出发，以定性方法研究 系统得结构、行为、功能以及它们之间得因果关系等，目得就是预测系统得行为并给出合理得解释。6、不确定性推理：在推理过程中所使用得知识、证据等有不确定性。 第五章1、学习系统得基本结构(填图题或解答题)环境向系统 _行部分完成任务得效能，执行部分根据知识库完成任务2、 机器学习常见得几种学习方法:(简答题，4个以上)(1)机械学习；(2)基于解释得学习;(3)基于事例得学习；(4)基于概念得学习;(5)基于类比得 学习；(6)基于决策树得归纳学习；(7)强化学习。3、 人工神经网络(ANN)或模拟神经网络就是由人工神经元组成得，可把人工神经网络瞧成就

17、是以处理单元(PE)为节点、用加权得向弧(链)相互连接而成得有向图。它得三层结构：输入层、输出层、隐层。尺氏、:弟八章1、 专家系统：就是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量得某个领域专家水平得知识与经验，能够利用人类专家得知识与解决问题得方法来处理该领域问题。2、专家系统得特点：(1)启发性透明性灵活性3、专家系统得优点：能够高效率、准确、周到、迅速与不知疲倦地进行工作。解决实际问题时不受周围环境得影响，也不可能遗漏忘记。能够不受时间与空间得限制，保存、 推广珍贵与稀缺得专家知识与经验。能促进各领域得发展，它使各领域专家得专业知识与经验得到总结与精炼。能汇集多领域专家得知识与经验以及她们协

18、作解决重大问题得能力。:知识库、综合推理库、推理机、解释器、接口彥改知识库，以增进系统执 时把获得得信息反馈给学习部分。统得学习得部分提供某些信息(5)4、专家系统简化结构图专家知识知识库 输出或提问答案专家系统得主要组成部分知识库：用于存储某领域专家得专门知识知识库学习部分利，包括事实、可行操作与规则等。建立知识库，需要解决知识获取与知识表示问题。包括两个部分内容一部分就是已知得同当前问题有关得数信 息,另一部分就是进行推理时要用到得一般知识与领域知识。推理机：用于记忆所采用得规则与控制策略得程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作。能够根据知识进行推理与导出结论，而不就是简单地搜索现成

19、得答案。5、专家系统设计与建立步骤再设计改进建立系统得一般步ge设计初始知识库:包括问题知识化、知识概念化、概念形式化、形式规则化、规则合法化(2)原型机得开发与试验(3)知识库得改进与归纳6、评价专家系统得内容(掌握5项)当专家系统完成时，应对系统得以下各方面都做出正式得评价)：(1)系统所做得决定与建议得质量；(2)所用推理技术得正确性；(3)人机对话得质量；(4)效率；(5)成本效果(或工程经济分析)。7、 专家系统开发工具：骨架型开发工具(又称外壳)、语言型开发工具、构造辅助工具、支撑 环境。8、新型专家系统具有以下特征(1)并行与分布处理；(2)多专家系统协同工作；(3)高级语言与知识语言描述；(4)具有自学 习功能；(5)引入新得推理机制；(6)具有自纠错与自完善能力；(7)先进得智能人机接口。第七章规划