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人工智能原理智慧树知到期末考试答案2024年人工智能原理约翰·西尔勒(JohnSearle)提出了针对强人工智能的()悖论
A:英文房间B:德文房间C:日文房间D:中文房间答案:中文房间谓词公式转化为子句集过程由很多步骤,以下不属于其过程的是()
A:变量标准化B:消除蕴涵和等价连接词C:移动否定符号D:消除析取式答案:消除析取式遗传算法中,适应度函数的尺度变换可以采用以下方式()
A:线性变换B:随机变换C:指数函数D:幂函数变换答案:线性变换###幂函数变换###指数函数以下属于事实的不确定性主要表现的是()
A:不完全性B:模糊性C:歧义性D:随机性答案:歧义性###不完全性###模糊性###随机性在模糊理论中,证据与知识前件属于同一个论域的不同模糊集合时,他们的匹配度的计算方法有()
A:相似度B:汉明距离C:贴近度D:欧几里得距离答案:贴近度###相似度###汉明距离###欧几里得距离主流学派提出组合证据不确定性的计算方法,包括()
A:最大最小法B:概率法C:模糊法D:有界法答案:最大最小法###概率法###有界法产生式系统包括()等主要模块
A:规则库B:推理机C:数据库D:逻辑生成器答案:数据库###规则库###推理机Hopfield神经网络联想记忆过程可以分为()等阶段
A:学习B:联想C:收敛D:泛化答案:学习###联想宽度优先搜索中,每次会选择深度最浅的节点优先进行扩展
A:正确B:错误答案:正确已知命题P->命题Q,并且Q为真,那么我们可以得出P为真。
A:错B:对答案:错Hopfield神经网络在运行过程中能量函数值在不断变化,可能会升高。
A:错B:对答案:错把谓词公式转化成子句集,是归结演绎推理重要的一个步骤
A:错B:对答案:对支持向量机方法中的支持向量,就是被间隔边界穿过的边缘点
A:错B:对答案:对A星算法的单调性也称为一致性。
A:对B:错答案:对在证据理论中,当组合证据是多个简单证据的析取的时候,我们用它的最小值来计算组合证据的确定性。
A:对B:错答案:错双种群遗传算法中,种群A的个体可以与种群B的个体进行交叉操作。
A:对B:错答案:错遗传算法中,种群个体的初始化都应该统一采用随机分布来进行初始化。
A:对B:错答案:错自然演绎推理的过程不会产生组合爆炸
A:错B:对答案:对演绎推理是从一般到个别的推理
A:正确B:错误答案:正确宽度优先搜索中,OPEN表此时是一个“先入先出”的队列
A:错误B:正确答案:正确在确定性理论中,CF模型可以对知识的不确定性的表示,但不可以表达证据的不确定性。
A:错误B:正确答案:错误在pagerank算法逻辑中,普通网页的链接属于优质链接的概率,与优质网页的链接属于优质链接的概率相等。
A:错B:对答案:错深度优先搜索可以找到最优解
A:对B:错答案:错谓词公式是把谓词符号、常量符号、变量符号、函数符号以及括号、逗号等按一定语法规则组成的字符串的表达式
A:正确B:错误答案:正确在使用支持向量机中,各分类到超平面的距离越大,表示支持向量机的分类误差越大
A:对B:错答案:错人工神经网络的误差纠正学习,它的的最终目的是使得一个基于误差定义的目标函数达到最小,从而使网络中的实际输出在任何时刻都非常接近期望输出。
A:错B:对答案:错假言推理和拒取式推理是常见的自然演绎推理形式
A:对B:错答案:对宽度优先搜索中,每次扩展出来的子节点会被优先扩展
A:正确B:错误答案:错误对于无限图而言,宽度和深度优先搜索方法都一定可以找到问题的解。
A:对B:错答案:错卷积神经网络的卷积过程有特征提取和压缩两个功能
A:错B:对答案:对自适应遗传算法中,交叉概率不需要人为的去设置具体数值,而变异概率需要。
A:对B:错答案:错一般来说,在满足A星算法条件h小于等于h星的前提下,h的值越小越好
A:对B:错答案:对遗传算法中,交叉概率数值越大,表明算法越希望通过交叉方式来实现多样化
A:错B:对答案:对根据A星算法的设计,可以大大降低其搜索空间的大小。
A:错B:对答案:对框架表示法的特点是方便表达结构性知识
A:错B:对答案:对证据理论能够区分“不确定”与“不知道”的差异,能处理“不知道”引起的不确定性。
A:错B:对答案:对确定性理论中,当证据的CF值等于1,则认为规则的可信度就是结论H的可信度。
A:错B:对答案:对模糊决策过程采用最大隶属度法的话,那么就是取隶属度最大的量作为推理结果。
A:错误B:正确答案:正确子句变量标准化,是改变子句的变量符号,使得所有子句中的变量符号都不相同的过程。
A:错B:对答案:对知识图谱的存储方式主要是基于图结构的存储
A:对B:错答案:对不确定性推理不需要解决“结论不确定性的合成算法问题”
A:错B:对答案:错问题空间特别大的时候,利用启发式搜索,可以立即找到问题的解。
A:错B:对答案:错确定性理论中,当有多条知识推出相同的结论时,我们可以每次都把两条规则合成计算,直到求出最终的合成可信度。
A:错误B:正确答案:正确自适应遗传算法的基本思路是保持种群染色体适应度的合理分布
A:对B:错答案:对评价函数f(n)中,g(n)的比
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