人工智能原理模拟试题

人工智能原理、名词解释专家系统产生式启发式搜索归结原理原子集、选择题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A.语义网络表示C.框架表示法中2.归结策略中，（I.线性输入策略B.谓词逻辑表示D.面向对象表示）是完备的。II.支持集策略III.单文字策略W.祖先过滤策a.I,ib.I,mc.ii,wd.m,w在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A）,Pl（A））的值为（0,0）时,表示（）。A为真 B.对A一无所知C.A为假 D.对A为真有一定信任在主观Bayes方法中，专家给出的Ln和LS值，不能出现下两种情况（ ）。I.LN<1,LS<1 II.LN<1,LS>1 m.LN>1,LS<1W.LN>1,LS>1A.I,II B.II,mC.I,WD.II,w在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为（）。A.Bel（A）WPl（A） B.Bel（A）VPl（A）C.Bel（A）NPl（A） D.Bel（A）>Pl（A）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在主观Bayes方法中，规则E-H,有LS=LN=1,这意味：（）A.E对H没有影响 B.E支持HC.-E支持H D.E支持-H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.没有意义人工智能研究的领域不包括（ ）。A.自然语言理解 B.自动程序设计C.程序设计方法 D.自动定理证明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.空子句在主观Bayes方法中，证据E支持结论H时，有（ ）。A.LS=0 B.LS<1C.LS=1 D.LS>1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)>1C.CF(H,E)=0A.CF(H,E)>1C.CF(H,E)=0CF(H,E)>0D.CF(H,E)<013.谓词公式Vx(P(x)vByR(y))TQ(x)中量词Vx的辖域是()AVx(P(x)vByR(y)) B.P(x)C.P(x)vByR(y) D.Q(x)设个体域为整数集，下列公式中其值为1的是()A.VxBy(x+y=0)B.3yVx(x+y=0)C.VxVy(x+y=0)D.^^xBy(x+y=0)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.VxL(x)TA(x,y) B.Vx(L(x)TBy(J(y)aA(x,y))C.VxBy(L(x)aJ(y)aA(x,y)) D.VxBy(L(x)aJ(y)TA(x,y))谓词公式BxA(x)a「BxA(x)的类型是()A.永真式 B.矛盾式非永真式的可满足式 D.不属于(A),(B),(C)任何类型谓词公式VyP(y)取真值为1的充分必要条件是( )对任意y，使P(y)都取真值1存在一个y0，使P(y0)取真值1存在某些y，使P(y)都取真值1存在y0，使P(y0)取真值0设GoVxByP(x,y)TQ(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是永真式与命题公式Pt(QtR)等值的公式是()A.(PvQ)tR B.(PaQ)tR C.(PtQ)tRD.Pt(QvR)命题公式(PaQ)tP是()A.永真式 B.永假式C.可满足式 D.合取范式三、问答题归结反演和基于规则的演绎两种方法各自的特点是什么？描述产生式系统的几个突出特点。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：三人中至少录取一人如果录取A而不录取B，则一定录取C如果录取B，则一定录取C试用归结反演法证明公