人工智能概论肖汉光课后参考答案

[单选题]1、人工智能诞生于（C）年的达特茅斯会议。1954195519561957[单选题]2、人工智能的定义核心是（B）。研究和制造人类的智能用机器模拟人类的学习能力和人类智能特征让机器为人类服务研究和制造出超越人类的机器[单选题]3、人工智能领域中为了检验一个机器是否具有智能，需要进行（A）。图灵测试乔布斯测试达特茅斯测试中文屋测试[单选题]4、以下关于人工智能描述正确的是（B）。通用人工智能技术已较为成熟专用人工智能取得重要突破超级人工智能时代即将到来我国人工智能理论研究水平高于其他国家[多选题]5、人工智能的三大流派包括（BCD）。模仿主义行为主义连接主义符号主义[多选题]6、人工智能的研究方向包括（ABD）。研究人类知识的计算机表示研究人类智能学习过程的计算机模拟研究人类大脑结构和功能研究智能学习的机制[多选题]7、人工智能流派中经验主义的早期典型代表人物和成果包括（BC）。明斯基和深度学习明斯基和人工神经网络麦卡锡和状态空间搜索法麦卡锡和逻辑理论家[判断题]8、人工智能已经成为我国的国家发展战略。（对）[判断题]9、人工智能对文科、工科和其他学科正产生深远影响。（对）[判断题]10、人工智能的发展历程是一帆风顺的，没有遇到过困难和寒冬。（错）[单选题]1、以下关于机器学习的描述错误的是（C）。机器学习是利用经验来改善计算机系统自身的性能机器学习的系统框架包括：样本数据、机器学习系统和性能三个模块机器学习中的样本数据都是由算法生成的无监督学习和有监督学习需要选取合适的参数来尽可能地靠近目标[单选题]2、K近邻算法的K值必须是（A）。奇数偶数35[单选题]3、决策树中一般采用“信息增益”对属性进行排序，以下关于“信息增益”描述正确的是（A）。如果一个属性执行后，使得数据集上的信息增益越大，该属性越优先执行如果一个属性执行后，使得数据集上的信息增益越小，该属性越优先执行“信息增益”对属性排序的差异不影响决策树的结果以上都不对[单选题]4、以下关于支持向量机的描述不正确的是（C）。它是二分类模型，但可以扩展为多分类模型训练支持向量机就是找到最优分割线、平面或超平面，使得样本距离分割线、平面或超平面最远样本集中的所有样本均是“支持向量”样本线性不可分时可以投影到高维空间，转换成线性可分情况[多选题]5、以下属于监督学习的模型和方法包括（ACD）。K近邻算法K均值算法决策树支持向量机[多选题]6、以下关于弱监督学习的正确描述包括（ABD）。弱监督学习的样本集只有部分样本具有标签迁移学习的核心思想是将相似任务的经验用于目标任务弱监督学习等价于半监督学习半监督学习通过学习有标记的数据，逐渐扩展无标注的数据[多选题]7、以下关于强化学习的描述不正确的是（BCD）。在强化学习中，计算机通过不断与环境交互并通过环境反馈来逐渐适应环境强化学习和有监督学习的过程相似，是“开环”的过程强化学习属于无监督学习的一种，不需要有监督信息强化学习的概念是从Alphago战胜李世石之后才提出的[判断题]8、强化学习是一种结合了监督学习和非监督学习优点的学习范式（对）[判断题]9、机器学习按学习范式可分为监督学习、无监督学习和深度学习（错）[判断题]10、聚类算法和BP人工神经网络属于无监督学习（错）单项选择题1.人工神经网络是人工智能的三大流派思想中哪个流派的基础。(B）A.符号主义B.连接主义(或称为仿生学派）C.行为主义D.逻辑推理主义2.以下关于感知器的说法错误的是（A）。A.单层感知器可以解决异或问题B.感知器分类的原理是就是通过调整权重使两类不同的样本经过感知机模型后的输出不同C.单层感知器只能针对线性可分的数据集分类D.学习率可以控制每次权值调整力度3.人工神经网络的层数增加会出现梯度消失现象，其本质原因是（C）。A.各层误差梯度相加导致B.各层误差梯度相减导致C.各层误差梯度相乘导致D.误差趋于饱和4.卷积层的主要作用是（A）A.提取图像特征B.降低输入维度C.解决梯度消失和梯度爆炸问题D.进行某种非线性变换多项选择题1.知识可以从以下哪几个维度来进行分类（AC）。A.是否可统计B.是否可计算C.是否可推理D.是否可被人理解2.人工神经网络由许多神经元构成，M-P模型的主要特征包括（ABD）。A.多输入单输出B.对输入加权求和C.具有树突和轴突D.具有激活函数3.卷积神经网络的结构主要包括（ABCD）。A.卷积层B.池化层C.全连接层D.输入层三、判断题1.人工神经网络的层数是固定的，每层的神经元个数是不固定的（错）2.BP神经网络的误差是从前往后传播的（错）3.卷积神经网络的层数一般超过三层（对）四、简答题1.感知机是如何实现从数据中学习的？答：通过训练数据得到误差，再根据误差来调整权值，让再次计算训练数据得到的误差减小，最终达到无误差。这时候得到的权值就称为学习到关于这些数据的知识。2.什么是梯度，什么是梯度的方向？答：梯度就是把多元函数关于各个变量的偏导数放在一起构成的向量（也称为矢量）。梯度方向表示当函数的各个变量都按照各自偏导数的比例进行增加时，各个增加量合起来构成的方向，是函数值变化最快的方向。3.有A类物体和B类物体，均有两个类似的特征值。以下有三个属于A类的样本，每个样本的特征值分别为[0.1,1]，[0.2,0.7]，[0.4,0.8]，样本标签用1表示；有三个属于B类的样本，其特征值分别为[0.8,0.3]，[0.9,0.2]，[1.0,0.5]，样本标签用0表示。现在要训练一个感知机将两类别正确分开，首先初始化感知机的三个权值参数分别为W1=1，W2=1，b=-1（也可随机初始化），学习率为0.4，写出这六个样本循环送入感知机进行训练时，对三个参数进行调整（学习）的过程。调整参数样本输入样本预设类别值y网络输出yout误差ε调整后的W1调整后的W2调整后的b初始11-11（0.1，1）11011-12（0.2，0.7）-1121.081.28-0.63（0.4，0.8）14（0.8，0.3）05（0.9，0.2）06（1.0，0.5）0答案调整参数样本输入样本预设类别值y网络输出yout误差ε调整后的W1调整后的W2调整后的b初始11-11（0.1，1）11011-12（0.2，0.7）1-121.081.28-0.63（0.4，0.8）1101.081.28-0.64（0.8，0.3）-11-20.761.16-15（0.9，0.2）-1-100.761.16-16（1.0，0.5）-11-20.360.96-1.44.对如下图像进行卷积运算，输入图像与卷积核如下所示，请给出按步长为1进行卷积后的特征图。输入图像：45991071328338342128101310131661115卷积核：答案：5.对如下图像采用2*2的池化窗口进行步长与窗口大小相同的最大池化运算，请给出池化后的图像45997132838331281014 答案1391214[单选题]命题逻辑和谓词逻辑之间的关系描述正确的是（C）。命题逻辑和谓词逻辑是等价的命题逻辑表达能力强于谓词逻辑谓词逻辑表达能力强于命题逻辑两种没有任何关系[单选题]“大学”的知识包括：校名、校长、地址、人数、学院等要素信息，为了描述“大学”相关的整体认识，可以采用以下哪种知识表示方法（D）。一阶谓词产生式表示集合表示法框架表示法[单选题]以下人工智能的知识表示方法中，不属于知识数据化的是（D）。逻辑表示法产生式表示法框架表示法语义网表示法[单选题]专家系统的推理方式中不包括哪一项（D）。正向推理反向推理混合推理消解推理[多选题]产生式系统包括以下哪些部分（ABCD）。规则库事实库推理机控制器[多选题]在知识图谱的发展中许多知识库从Wikipedia中获得相关知识，例如（BC）。FreebaseDBpediaYAGOConceptNet[多选题]在专家系统的一般结构中，其核心包括（BCD）。人机交互接口推理机解释器知识库[判断题]一阶逻辑是命题逻辑的推广，因此谓词一定是命题（错）[判断题]框架表示法的优点是具有一致性（错）[判断题]专家系统是模仿专家解决的问题的方法（对）[单选题]1、下列关于搜索技术描述错误的是（D）A.搜索技术是人工智能的重要组成部分，也是早期人工智能主要基础技术之一B.搜索策略可分为盲目搜索策略和启发式搜索策略C.启发式搜索算法的关键是确定合适的启发函数D.博弈搜索和其他搜索最大的不同是其搜索的时间消耗更大[单选题]2、下列有关状态空间描述错误的是（A）A.在执行搜索时必须先生成完整的状态空间B.状态空间代表了搜索过程中可能遇到的各种状态C.通常可以用图表示状态空间D.状态空间中可能存在多个目标结点[单选题]3、下列关于启发式搜索正确的是（B）A.启发式搜索算法中，下级结点与目标结点的相似度越高则越应被优先搜索B.在八数码问题中，若定义启发函数的值为所有错牌与其正确位置的直线距离之和，则该算法为A*算法C.深度优先搜索是一种启发式搜索算法D.启发式搜索算法不必考虑从初始结点搜索到当备选结点的代价[单选题]4、下列关于博弈搜索正确的是（D）A.通常启发式搜索算法可以直接应用于博弈搜索B.极大极小博弈搜索算法可直接用于国际象棋C.AlphaGo使用α-β剪枝算法战胜了人类围棋冠军D.“深蓝”计算机主要采用α-β剪枝算法[多选题]5、如果问题存在最优解，则下列算法中肯定能搜索到最优解的是（AB）A.深度优先搜索B.广度优先搜索C.有界深度优先搜索D.启发式搜索[多选题]6、用A算法求解带障碍最短路径问题（如下图），下列哪些启发函数可保证算法是A*（ABC）A.出发点到目标点的直线距离B.忽略所有障碍，先从垂直方向出发到目标点经过的方格数C.忽略所有障碍，先从水平方向出发到目标点经过的方格数D.以出发点和目标点为顶点确定的矩形包含的方格数[多选题]7、下列关于极大极小博弈算法的描述正确的是（ABD）A.MAX方和MIN都按照对各自最有利的方式行棋B.在对结点打分时，通常从下级结点开始用反推的方式计算上级结点的分值C.使用极大极小算法进行国际象棋博弈时，必须从最终的棋局结点向前反推D.极大极小算法通常和启发式搜索结合解决较复杂的棋类博弈问题[判断题]8、把固定深度和广度优先搜索算法结合起来可以解决同层结点过多的问题（错）[判断题]9、A算法不一定能找到目标结点（对）[判断题]10、α-β剪枝搜索算法是目前博弈搜索算法研究的热点（错）四、简答题(1)答案深度优先：1，2，5，10，6，11，3，7，8，12广度优先：1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12(2)答案1.确定启发函数2.确定代价函数3.计算根结点的代价函数值4.标记根结点为已访问结点5.展开根结点的下级并计算其代价函数值6.在所有未访问的结点中选择最小代价函数值的结点标记为已访问7.若选择的结点未展开下级则展开其下级并计算新节点的待机函数值8.重复6、7直到找到目标结点或者访问完所有结点[单选题]1.以下关于蚁群算法的描述错误的是(B)。A.蚁群中蚂蚁的数量是不变的,每只蚂蚁的速度是相同的B.每只蚂蚁释放的信息素多少是不同的C.路径上的信息素随着时间慢慢消散D.蚂蚁不回头走已走过的路径[单选题]2.以下不属于群智能算法的是(C)。A.粒子群算法B.蚁群算法C.遗传算法D.蜂群算法[单选题]3.以下关于进化算法的描述错误的是(D)。A.进化算法的核心思想是“物竞天择,适者生存”,优秀个体有更多机会被选择参与繁殖,低劣个体有更少机会参与繁殖,直至逐渐消亡B.繁殖或复制是物种代际延续的基础C.突变或变异是物种适应环境的关键D.遗传算法不属于进化算法[单选题]4.下列关于遗传算法的描述不正确的是(B)。A.突变概率较小时,物种的适应性比较稳定,优秀的突变能够在短时间内迅速提高整个种群的适应性B.单纯提高突变概率,能够稳定地取得很好的结果C.遗传算法与状态空间搜索法都将状态表示为“向量”D.提升种群数量能够提高求解精度和稳定性[多选题]1.遗传算法是模拟人类基因遗传和进化过程的一种算法,一般包括三大主要遗传操作,包括(ABC)。复制或选择B.交叉C.变异D.转录[多选题]2.粒子群算法主要模拟飞鸟捕食过程,算法在优化个体时考虑了(BCD)信息,以更新位置和速度。A.外部环境B.初始条件C.个体历史最优信息D.群体历史最优信息[多选题]3.蚁群算法在路径寻优问题中,主要考虑(AC)两方面的信息选择待走路径。A.路径长度B.路径宽度C.信息素D.蚁群中个体的数量[判断题]遗传算法中,种群规模越小,一般优化结果越好。(错)[判断题]使用遗传算法时,需要设置交叉率和变异率,一般情况下变异率大于交叉率。(错)[判断题]3.优化算法中,个体适应度越小,则个体性能越好。(错)[单选题]下列哪种不是图像识别的方法？（D）。模板匹配法统计法 神经网络法演绎法[单选题]图像识别技术的发展经历了三个阶段：（C）、数字图像处理与识别、物体识别。动物识别人脸识别文字识别植物识别[单选题]什么是池化？（B）。用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将这些小块和卷积核相乘输出一个卷积值也称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善[单选题]下列哪项不属于图像识别技术（C）。图像分类目标检测自然语言处理目标跟踪[多选题]下列哪些技术运用到了图像识别技术？（AB）。人脸识别技术手写文字识别技术语音翻译技术引擎推荐技术[多选题]以下图像技术中哪些属于图像处理技术（AC）图像编码图像合成图像增强D．图像分类[多选题]人脸识别系统主要包括哪几个组成部分（ABCD）。人脸图像采集及检测人脸图像预处理人脸图像特征提取匹配与识别[多选题]下列哪些选项属于图像识别技术的应用（ABC）。自动驾驶图像理解字符识别语音识别[判断题]图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。（对）[判断题]深度学习在使用少量标记样本的情况下也能获得良好的识别和分类结果。（错）[判断题]图像识别技术可用于医学中检测病灶。（对）[判断题]由于神经网络方法具有非线性映射逼近、自组织、自适应和自学习等能力，所以适应所有的新场景。（错）一、单选题1.人工智能的分类不包括（）。A.计算机视觉 B.自然语言理解C.广泛外延 D.认知与推理2.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。A.语音交互 B.情感交互C.体感交互 D.脑机交互3.自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举的（）不是它要实现的目标。A.理解别人讲的话 B.对自然语言表示的信息进行分析、概括或编辑C.自动程序设计 D.机器翻译4.因为文本数据在可用的数据中是非常无结构的，它内部会包含很多不同类型的噪点，所以要做数据预处理。以下不是自然语言数据预处理过程的是：（）A.词汇规范化 B.词汇关系统一化C.对象