《人工智能》课程习题

《人工智能》课程习题

第一章绪论

1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。

1-2.在人工智能的开展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？

1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？

1-4.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？

1-5.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？

1-6.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？

第二章知识表示方法

2-1状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点？

2-2设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何

时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船平安地把所有人都渡

过河去？再定义描述过河方案的谓词：

L-R(x,xl,y,yl,S)：xl个修道士和yl个野人渡船从河的左岸到河的右岸

条件：Safety(L,x-xl.y-yl,Sr)ASafety(R.3-x+x1.3-y+y1,S*)ABoat(L.S)

动作：Safety(L,x-xl,y-yl,S,)八Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S')ABoat(RS)

R-L(x,xl,y,yl,S)：x2个修道士和y2个野人渡船从河的左岸到河的右岸

条件：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,Sf)ASafety(L,x+x2,y+y2,S")ABoat(R,S)

动作：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,Sf)八Safety(L,x+x2,y+y2,S')ABoat(L,S*)

(2)过河方案

Safety(L,3,3,SO)ASafety(R,0,0,SO)ABoat(L,SO)

L-R(3,1,3,l,S0)L-R(3,

,S0)

Safety(L,2,2,SI)ASafety(R,1,l.Sl)ABoat(R,SI)

Safety(L,3,LSI')ASafety(R,0,2,ST)ABoat(R,SI')

R-L(2,1,2,O,S1)R-L(3,0,1,1,S1')

Safety(L,3,2,S2)ASafety(R,0,1,S2)ABoat(L,S2)

L-R(3,0,2,2,S2)

Safety(L,3,0,S3)ASafety(R,0,3,S3)ABoat(R,S3)

R-L(3,0,0,1,S3)

Safety(L,3,1,S4)ASafety(R,0,2,SI)ABoat(L,S4)

L-R(3,2,1,0,S4)

Safety(L,1,1,S5)ASafety(R,2,2,S5)ABoat(R,S5)

R-L(1,1,I,1,S5)

Safety(L,2,2,S6)ASafety(R,1,1,S6)ABoat(L,S6)

L-R(2,2,2,0,S6)

Safety(L,0,2,S7)ASafety(R,3,1,S7)ABoat(R,S7)

R-L(0,0,2,1,S7)

Safety(L,0,3,S8)ASafety(R,3,0,S8)ABoat(L,S8)

L-R(0,0,3,2,S8)

Safety(L,0,1,S9)ASafety(R,3,2,S9)ABoat(R,S9)

R-L(0,1,1,0,S9)

Safety(U1,1,S10)八Safely(R,2,2,S10)ABoat(L,S10)

2-3利用图2.3,用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，

并返回A。选择一个状态表示，表示出所求得的状态空间的节点及弧线，标出适当的代价，并指明图中从起始节

点到目标节点的最止确路径。

2-4试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。单独的R、L或C可分别用R、j”

L或1/j3c来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。

C3

O-

图2.28

2-5试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。

2-6把以下句子变换成子句形式：

(1)(Vx){P(x)-*P(x)}

(2)VxVy(On(x,y)-*Above(x,y))

(3)VxVyVz(Above(x,y)AAbove(y,z)-*Above(x,z))

(4)〜{(Vx){P(x)-*((Vy)[p(y)-*p(f(x,y))]A(Vy)[Q(x,y)-*P(y)]}}}

2-7用谓词演算公式表示以下英文句子(多用而不是省用不同谓词和项.例如不要用单一的谓词字母来表示每个

句子。)

Acomputersystemisintelligentifitcanperformataskwhich,ifperformedbyahuman,requires

intelligence.

2-8把以下语句表示成语义网络描述：

(1)Al1manaremortal.

(2)Everycloudhasasilverlining.

(3)AllbranchmanagersofDECparticipateinaprofit-sharingplan.

2-9作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。

2-10试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。

第三章搜索推理技术

3-1什么是图搜索过程?其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么？

3-2试举例比较各种搜索方法的效率。

3-3化为子句形有哪些步骤?请结合洌子说明之。

3-4如何通过消解反演求取问题的答案？

3-5什么叫适宜公式?适宜公式有哪些等价关系？

3-6用宽度优先搜索求图3.33所示迷宫的出路。

F

3-7用有界深度优先搜索方法求解图3.34所示八数码难题。

3-8应用最新的方法来表达传教士和野人问题，编写一个计算机程序，以求得平安渡过全部6个人的解答。

提示：在应用状态空间表示和搜索方法时，可用(M,NJ来表示状态描述，其中N”和N,分别为传教士和野人的人

数。初始状态为(3,3),而可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3),(1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,

1)和(3,2)等。

3-9试比较宽度优先搜索、有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率，并以实例数据加以说明。

3-10一个机器人驾驶卡车，携带包裹(编号分别为#1、32和#个分别投递到林(LIN)、吴(WU)和胡(HU)3家住

宅处。规定了某些简单的操作符，如表示驾驶方位的drive(x,y)和表示卸下包裹的unload(z)；对于

每个操作符，都有•定的先决条件和结果。试说明状态空间问题求解系统如何能够应用谓词演算求得•个操

作符序列，该序列能够生成一个满足AT(#1,LIN)AAT(#2,WU)八AT(#3,HU)和目标状态。

3-11规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何？

3-12为什么需要采用系统组织技术?有哪几种系统组织技术？

3-13研究不确定性推理有何意义?有哪几种不确定性？

3-14单调推理有何局限性?什么叫缺省推理?非单调推理系统如何证实一个节点的有效性？

3-15在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理？

3-16以下语句是一些儿何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：

(I)两个全等三角形的各对应角相军。

(2)两个全等三角形的各对应边相笔。

(3)各对应边相等的三角形是全等三角形。

(4)等腰三角形的两底角相等。

5-6简述进化编程的机理和根本过程，并以四状态机为例说明进化编程的表示。

5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？

5-8人工生命是否从1987年开始研完？为什么？

5-9什么是人工生命？请按你的理解用自己的语言给人工生命下个定义。

5-10人工生命要模仿自然生命的特征和现象。自然生命有哪些共同特征？

5-11为什么要研究人工生命？

5-12人工生命包括哪些研究内容？其研究方法如何？

第六

答：从学科方面定义：人工智能是i•算机科学中涉及研究、涉及和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用

机器来模选和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。

从能协娱义:人工智能是智能机器所执白的通常三人类学能耐的智能仅为，如判断'推理」£明、一捌二感知、理

解、通前设乐—思考「规划二斫和问题求解等思维活动「

1-2.在人工智能的开展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？

3、控制论思想的影响4、计算机的创造开展5、专家系统和知识工程

6「机器学习、计算智能「人工神经网络和后立义研究

1-3.为什么能够用机曙（计算机）模仿人的智能？

答:物理鹤系统的假设：任日二个系统，如果它能够费理出罩能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、

笈而符号厂建立符号结构、条件性迁移6种功能1^27^何系统如果真有这6种功能，1|二位就能够表加由智能（人痴听其行的

智能）。

物理符号系统的假设伴随有3个推论。

推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是个物理符号系统广

推论三；既然计算机是二个物理符号系统，它就二定能够表现出智能。

推论三：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用il算机来模拟人的活动。

1-41人工留能的主要研究和应用领域是什么?其中：哪”是新的研究热点工答：研究和应用领域:问题求

解（下棋程序），逻辑推理与定理证明（匹色定理证明），自然语百理解，自动程序设"W家系统，机器学加神经网络，机器人

学（星际探索机器人），模式识别（手写识别，汽车牌照识别，指纹识别上机器视邛机器装配，?幽像处呀智能控制，智

能检索，占能调嬴指鼠加薪输赢TTIJ反编组指挥7,系统一语言工具。

新的研究热点：概率图模型［隐马轲夫模型：贝叶斯网络）、统计曼习理论（SLT）&支持向量机（SVM）、数据挖掘”［识发

现（超市出场商品数据分析），人工^命

1-5.人工智能有哪几种学派？

答：1)符号主义(Symbolicism),又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)［其

康瘴羲为物理容总系统(即存总操作系统)假设和有版A理性原理厂丁

2)连接主义(Connectionism),又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)［其原理主要为巧经网络及神经网

络间的连接机制与学习算法］

3)行为主义(Actionism),乂称进化主义(Evolulionism)或控制论学派(Cybcrncticsism)［其原理为控制论及感知-动作型

控制系统］

1-6,人工智能有哪几个研究领域？

三T人壬智能的研究领域包括：问题求解：自动而设计:“家系统；神经网络；模式识别：智能控制『可能检索；智能调

度与指挥：知识表示：非经典逻辑&非经典推理：搜索技术：机器学习：自然语言理解；知识工程：定理机器证明；计算视觉：

遗传算法&进化计算；分布式AI；数据挖掘&知识发现：人工生命：机器人；AI语家

2-1知识表示的方法有哪些？

答案：状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、框架表亲法。

2-2状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点？

答案：状态空间法是基于解答空间的问题表示和求解方法，是以状态和操作符为基础的。需要扩展过多的节点，容易出现

“组合爆炸"，因而只适用于表示比较简单的问题。

问题归约法是从目标(要解决的问题)出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为一个平凡

的本原问题集谷;状态空间法是问题归纳法的二种特例：这些本原问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题，用片或图来有效

地说明问题归约法的求解途径。

谓史逻辑法是采用谓词树舛和二^谓可演算把要解决的问题变为二个讲证明的问题，然后强用消解足理和消解反演来

证明一个新语句是从的虚确语句导出的,从而iiE用这个新Ml瓦正确的

语义网络法是用“节点”代替概念，用节点间的“连接弧”代替概念之间的关系。语义网络表示法的优点：结构性、联想性、

自然性。

知识表示法的比较

2-6如何通过消解反演树求取问题的答案？

答案：1.把山目标公式的把认产生的每个子句添加到目标公式否认之否认的子句中去。2.按照反演树）执行和以明

相向的消解，直至在根部得到某个子句为止。3.用根部的字句作句二个答复语句。

2-7规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何？简述各自的的使用条件

答案:1」规则演绎系统和受式系统均色次推理方式：更向推理、啰推理、双I叫理上规则演绎系统的正I句

推理是从事套或状况向目标或动作进后操作7即：从不到THE161而逆向推理是从目标或动作向事实或状况进方操作的出厂从T

HEN到IF）。双向推理：具有正向和逆向两个系统的优点，以求克服各自的缺点（局限性）。正向和逆向组合系统是建立在两个系

统相结合的基础上的。此组合系统的总数据库由表在目标和表示事实的两个声或图结构组成。这些声或图结构分别用正向系统的F

规则和逆向系统的B规则来修正。

系统的变向推理（些向链接推理）：从二呦被事实的谓词或命题出发，使用二空生式规则二用以证明该谓词公式或

命题是否成五厂

逆向推理（后向链接推理）：从表示目标的谓词或命题出发，使用一组产生式规则证明事实谓词或命题成立，即首先提出一批

假设目如然后逐二验证这些假设。_（其根本原理是从表朝标的谓词或命题出生使用二组规则证明事实谓词或命题成立，即提

飞二批假设@标77然后逐二验证这由假设。丁

双向推理：又称为正反向混合推理，它综合了正向推理和逆向推理的长处，克眼了两者的短处,双向推理的推理策略是同时

从目标向事实推理和从事实向目标推理，并在推理过程中的某个步骤，实现事实与目标的匹配。

2-8产生式系统由哪些局部组成？什么是产生式规则？

"案：11综合数据库（或全局数据库:？产生式规则库和控制系统「产生式规则是二个规则库，用手存放与求解问题有关的某

个领域知识的规律之集合及交换规则。产生式规则是一个以“如果满足这个条件L就应当采取某些操作"形式表示的语句,其根本

形式为：IF前提THEN结论.

3T什么是不确定推理？不确定性推理的根本问题是什么？

答案:不确定性推理是一种建立在丰经典逻辑基础上的基于不确定性知识的推理,它从不确定性的初始证据出发，通过运用

彳;确应性知识，推出具备二赢度的不确定性的和目理的^近乎合理的^论厂

根本问题是：不确定性的表示与度量，不确定性的匹配，不确定性的传递算法，不确定性的合成。

3-2在什么情况下需要采用不确定推理？不确定推理的主要方法有哪些？

答案：1、三般推理方法在许多情况卜.，隹往无法解决面临的现实问题，因而需要应用不确定性推理等高级知识推理

方法，包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等12.不确定性推理大类双工分为模型方法和控制方法；模型方法下有数值方法

和非数值方法；数值方法包括概率统计方法、模糊推理方法、粗糙集方法;概率统计方法下细分为绝对概率方法、贝叶斯方法、证

据理论方法、HMM方法、可信度方法；非数值方法下乂包括发生率计算「控制方法下有:相关性制后向溯二机缘控制厂看发式搜索

等

3-3主观Bayes方法中LN和LS的意义是什么？

答：L\表示必要性因子，它表示下对H的支持程度。

LS表示充分性因子，它表示E对H的支持程度。

4T.计算智能的含义是什么？

答：计算智能取决于制造者（manufacturers）提供的数值数据，不依赖于知识：另•方面，人工智能应用知识精品（knowl

edgeUdbits）o人工神经网络应当称为计算神经网络。

当一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别局部，不应用人工智能叁义上的知识，而且能够呈现出:

（1）计算适应性：

（2）计算容错性；

（3）接近人的速度：

（4）误差率与人相近，

则该系统就是计算智能系统。

4-2.简述生物神经元及人工神经网络的结构.

答：人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单三输出，

并且能够与其他神经元连接：存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应于•个连接权系数。

4-4.什么地模糊集合和隶屈函数或隶屈度？

论域。'到［0,1TE间的任二映射，

%P7都确应万的一个模糊子集一称为一的隶属函数或隶属度。在论域二中，可把模糊子集表

示为元素u与其隶属函数的序偶集合，记为：

4-5.什么是模糊推理？有哪几种模糊推理方法？

工逻辑推理是建五元模糊逻辑基础上「它显二种不确定性推理方法工码fi逻辑三段论基础£开展起来的「它以模糊判断

为前提，动用模糊语言规则，推导出一个近似的模糊判断结论。

2.推理方法有Zadeh法,Baldwin法、Tsukamoto法、Yager法和Mizumoto法等方法。

4-6.说明粗糙集理论的根本蹴念和特［

1.粗糙集理论是利用的知识库，用知识库中的知识近似描述不精确或者不确定的知识。主要是为了描述并处理“模

糊"信息。

2.特点是：1）粗糙集部帮要先验知识;2）粗糙集理论是强大的数据分析三具13）粗糙集和模糊集描述了不完备

的两个方面。粗糙集以不可分辨关系为基础，侧重分类：模糊集基于元素对集合隶属程度的不同，强调集合本身的含混性。

4-7.如何求集合的上近似和下近似？（见课件）

4-8.什么是人工生命？在计算机学科中如何定义人工生命？

3人工足命即人造的,命，库自然地生命;人五命是研究能够演宗出自然史命系统特征行为的人造系统;2、

在计算机科技领域中的人工生命，是指用计算机科学方法和技术设计和制造的具有生命特征的人造系统，如数字生命、数字生态系

统、人工脑、虚拟生物等。

4-9.说明人工生命的研究意义、研究内容和研究方法。

意义为：「开发基于人工生命的工程技术新方法、新系统、新产品。

2.为自然生命的研究提供新模型、新工具、新环境。

3.延长人类寿命、减少衰弱、防治疾病。

Z.扩展自然反命有见人工进化和族优育厂

5促进生命科学、信息科学、系统科学的交叉于开展。

研究内容为：1）构造生物体的内部系统。2）生物体及共群体的外部系统。

科学框架由以下主要内容构成：

1.生命现象瀛系统。2）生命现象的建模建仿真。3）进化动力学。4）人工生命的彳算理论和工具。5）进化机器人;6）进

化和学习等方面的结合。7）人工生命的应用。

研究方法主要分两类：1）信息模型法。2）工作原理法。

研究技术途径分两种：1）工程技术途径。2）生物科学途径。

5-1什么是机得学习？为什么要研究机曙学习？

D机器笆习是研窕如何使用机器来噗拟人类学习笆动的二口学生即：机器学巨是二门研究机器获取新知识和新技能，并识

血现用II识嗝司丁

2）机器学司是人工智能的壬要核心研究领域之二T也是现代智能系统的关键环节和瓶颈厂

很难想象：一个没有学习功能的系统能被称具有智能的系统。

来自生物、金融与网络等各领域的数据，迫切需要分析或建立模型。

5-2试达机器学习系统的根本结构，并说明各局部的作用。（见书本）

环境向系统的学习局部提供某些信息，学习局部利用这些信息修改知识库，以增进系统执行局部声成任务的效能，执行局部

根据知识库完成任务，同时把获得的信息反最给学习局部.

5-3试说明归纳学习的模式和学习方法。

归纳学习的一般模式为：

给定：1）观察陈述（事实）F,用以袤系有茨某由对象、状态程等的的顶知识T3假定的初始向纳断言7句能为W/T

背景知识，用于定义有关观察陈述、候选纳断言以及任何相关问题领域知识、假设和约束，其中包括能够刻画所求归纳断言的性质

的优先准则.

求：归纳I点（假设TH,能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，争满足背景知识厂

假设H永真蕴涵事实F,说明F是H的逻辑推理，则有:

HI>F（读作H特殊化为F）

或者FI<H（读作F—般化或消解为H）

这里「从H推导到汴时演绎推理，因此是保真的；而从事实F推导出假设H是归纳推理，因此不是保真的是保假的「

专家系统

6-1什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点？

6-2专家系统由哪%局部构成？各局部的作用为何？

6-3建造专家系统的关键步骤是什么？

6-4专家系统程序与一般的问题求解软件程序有何小同？开发专家系统与开发其它软件的任务有何不同？

6-5基于规则的专家系统是如何工作的？其结构为何？

6-6基于框架的专家系统与面向目标编程有何关系？其结构有何特点？其设计任务是什么？

6-7为什么要提出基于模型的专家系统？试述神经网络专家系统的一般结构。

6-8新型专家系统有何特征？什么是分布式专家系统和协同式专家系统？

6-9在设计专家系统时，应考虑哪些技术？

6-10什么是建造专家系统的工具?你知道哪些专家系统工具，各有什么特点？

6-11专家系统面临什么问题?你认为应如何开展专家系统？

6-12用基于规则的推理系统证明下述推理的正确性：

狗都会吠叫和咬人

任何动物吠叫时总是吵人的

猎犬是狗

结论猎犬是吵人的

第七章机器学习

7-1什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？

7-2试述机器学习系统的根本结构.并说明各局部的作用。

7-3试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究？

7-4试说明归纳学习的模式和学习方法。

7-5什么是类比学习？其推理和学习过程为何？

7-6试述解释学习的根本原理、学习形式和功能。

7-7试比较说明符号系统和连接机制在机器学习中的主要思想。

7-8用C语言编写一套计算机程序，用于执行BP学习算法。

7-9试应用神经网络模型优化求解销售员旅行问题。

7-10考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设

(1)用一常数乘所有的权值和阈值；

(2)用一常数加于所有权值和阈值八

试说明网络性能是否会变化？

7-11增大权值是否能够使BP学习变慢？

7-12什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有何关系？

7-13试说明知识发现的处理过程。

7-14有哪几种比较常用的知识发现方法？试略加介绍。

7-15知识发现的应用领域有哪些？试展望知识发现的开展和应用前景。

第八章机器人规划

8-1有哪几种重要的机器人高层规划系统?它们各有什么特点？你认为哪种规划方法有较大的开展前景？

8-2让right(x),left(x),up(x)和down(x)分别表示八数码难题中单元x左边、右边、上面和下面的单元(如果

这样的单元存在的话)。试写出STIPS规划来模拟向上移动B(空格"向下移动B、向左移动B和向右移动B等动

作。

8-3考虑设计一个清扫厨房规划问题。

(1)写HI•套可能要用的STRIPS型操作符。当你描述这些操作符时，要考虑到以下情况：

・清扫火炉或电冰箱会弄脏地板。

・要清扫烘箱，必须应用烘箱清洗器，然后搬走此清洗器。

•在清扫地板之前，必须先行清扫。

・在清扫地板之前，必须先把垃圾筒拿出去。

・清扫电冰箱造成垃圾污物，并把工作台弄脏。

・清洗工作台或地板使洗涤盘弄脏。

(2)写出一个被清扫厨房的可能初始状态描述，并写出一个可描述的(但很可能难以得到的)目标描述。

(3)说明如何把STRIPS规划技术用来求解这个问题。(提示：你可能想修正添加条件的定义：以便当某个条

件添加至数据库时，如果出现它的否认的话，就能自动删去此否认)。

8-4曲颈瓶F1和F2的容积分别为C1和C2。公式CO\T(X,Y)表示瓶子X含有Y容量单位的液休.试写出STRIPS

规划来模拟以下动作：

(1)把F1内的全部液体倒进F2内。

(2)用F1的局部液体把F2装满。

8-5机器人Rover正在房外，想进入房内，但不能开门让自己进去，而只能喊叫，让叫声促使开门。另一机器

人Max在房间内，他能够开门并喜欢平静。Max通常可以把匚翻开来使Rover停止叫喊。假设Max和Rover

各有•个STRIPS规划生成系统和规划执行系统。试说明Max和Rover的STRIPS规则和动作，并描述导致

平衡状态的规划序列和执行步骤。

8-6用本章讨论过的任何规划生成系统，解决图8.22所示机械手堆积木问题。

8-7考虑图8.23所示的寻找路径问题。

(1)对所示物体和障碍物(阴影局部)建立•个结构空间。其中，物体的初始位置有两种情况，一种如下图，

另一种情况是把物体旋转90°。

(2)应用结构空间，描述一个寻求上述无碰撞路径的过程(程序)把问题限于无旋转的二维问题。

(a)初始布局(b)目标布局

图8.22机械手堆积木规划问题

8-8指出你的过程结构空间求得的图8.23问题的路彳仝，并叙述如何把你在上题中所得结论推广至

包括旋转情况。

------------1

目标位置

初始位置

图8.23一个寻找路径问题

8-9图8.24表示机器人工作的世界模型。要求机器人Robot把3个箱子BOXKB0X2和BOX3移到如图E23(b)

所示目标位置，试用专家系统方法建立本规划，弁给出规划序列。

ROBOT

ROBOTBOX

°BOXBOX,BOX3M

13BOX2K

BOX1、

一」

abedabed

(a)初始世界模型MO(b)目标世界模型GO

图8.24移动箱子于一处的机器人规划

8-10图8.25表示机器人工作的世界模型。要求机器人把箱子从房间R2初始位置移至房间R1目标位置。试建立

本机器人规划专家系统，并给出规划结果。

图8.25从一房间移至另一房间的机器人规划

第九章Agent(艾真体)

9-1分布式人工智能系统有何特点？试与多艾真体系统的特性加以比较。

9-2什么是艾真体？你对agent的译法有何见解？

9-3艾真体在结构上有何特点？在结构上乂是如何分类的？每种结构的特点为何？

9-4艾真体为什么需要互相通信？

9-5试述艾真体通信的步骤、类型和方式。

9-6艾真体有哪几种主要通信语言？它们各有什么特点？

9-7多艾真体系统有哪儿种根本模型？其体系结构又有哪几种？

9-8试说明多艾真体的协作方法、协商技术和协调方式。

9-9为什么多艾真体需要学习与规戈J?

9-10你认为多艾真体系统的研究方向应是哪些？其应用前景又如何？

9-11选择一个你熟悉的领域，编写一页程序来描述艾真体与环境的作用。说明环境是否是可访问的、确定性的、

情节性的、静态的和连续的,对于该领域，采用何种艾真体结构为好？

9-12设计并实现几种具有内部状态的艾真体，并测量其性能。对于给定的环境，这些艾真体如何接近理想的艾

真体？

9-13改变房间的形状和摆设物的位置，添加新家具。试测量该新环境中各艾真体，讨论如何改善其性能，以求

处理更为更杂的地貌。

9-14有些艾真体一旦得知一个新句子，就立即进行推理，而另一些艾真体只有在得到请求后才进行推理。这两

种推理方法在知识层、逻辑层和执行层将有何区别？

9-15应用布尔电路为无名普斯世界设计一个逻辑艾真体。该电路是一个连接输入(感知阀门)和输出(行动阀

I'J)的逻辑门的集合。

(1)试解释为什么需要触发器。

(2)估计需要多少逻辑门和触发器。

第十章机器视觉

10-1可用广义锥体语言把楔形物体描述为一个具有一定尺寸的三带形沿着一根直轴移动而成的。请给出另一种

描述。

10-2(1)除了外表法线S,g,T)外，还有另外两个感兴趣的矢量：一个矢量指向光源，它对应于某些特别的p

和。值，记为丛和(s为假设日光)，表示指向口光的矢量(外，小，-1)；另一指向观察者，即矢量(0,0,-1).

利用外表法线、日光矢量和观测矢量，可以求出一些用p和q表示的与出射角、入射角和相位角有关的公式。

试证明以下公式成立：

(2)对cose和cosg推导类似公式。

10-3朗伯外表亮度等于夕cosi。如果光源正好在观察者的后面，即忆二°，见二°,于是可得对应于P和q的

亮度为：

C1

E=pcosz=px=

Ji+l

当为一常数时，亮度后为一恒值。由于是平面pQ上某个网的方程式，所以我们可得

如卜.结论：当光源位于观察者后面时，PQ反射图上的等亮度线是一些圆周线。试证明阴影线是直线。

10-4把一个篮球或其它球形物体固定起来，并在室内单一小光源下对它进行试验。光源是在观察者的背后。

(1)球面的光线亮度如何变化？

(2)为什么满月看上去是扁平的？

10-5考虑有一个朗伯立方体平放在朗伯墙前，如图(a)所示。沿9线的光线强度大体上像图(b)那样，而当

立方体的拐角为圆滑过渡时，其光线强度如图(c)所示。

题10-5图朗伯立方体及其光强分布图

(1)在PQ空间，指出此立方体各可见侧面的外表法线的准确位置。

⑵在PQ空间，对着光源方向，指出可取的位置。

⑶假设交界是陡变的，试画出沿加线的光强度分布图。

(4)假设交界是圆滑的，试画出沿cd线的光强度分布图。

10-6以下阵列表示航空照片图象上点阵的PQ投影以及所观察亮度分的链式代码:

-1-10.23+1-10.23+1-10.17

-1-10.23+1-10.17000.3

000.3000.3000.3

假设所观察的亮度为百合小乂四取乂）'），其中，刈小夕）对应于光源直接在观察者背后和.二1时的朗伯

反射图上的等亮度线。试把每点图象分类为石头、树和墓石、假设它们的反射系数分别为0.7,0.5和0.3。

10-7某盖板外表的反射系数P为未知。在不同时间从3个别离光源对该外表照明。对于°=1的外表，这3个

光源对此外表的反射图如下图。用这些光分别照射时所观察到的亮度分别为：

/,=0.2,/2=O.l,A=0.1

⑴在PQ空间画出当人/12等于2,3和4时表示轨迹的线。同样地，画出当,2”3等于0.5,1和2时的线。

⑵求。=?

10-8把图中所示各物体犀化为32K32的画面（方格纸自备）

a=b=cd=e=f=g

题10—8图需要数字化的物体

（1）建立两个画面，每个画面包含上述3个物体。要求两画面上的物体具有不同的尺寸、位置和方向。

⑵计算两画面上6个物体的各阶矩量/和a2。

⑶计算各物体的矩心（片,）。

（4）计算各物体的中心矩、标称中心矩和不变性矩，并讨论所得结果。

（5）计算6个物体的形状系数，并讨论所得结果。

10-9为什么C0NSIGHT系统要使用2个光源，而不是用1个光源？

10-10在连通性分析中，相邻2行间的分段情况被定义为以下3种：

情况1不重迭

中间为零或有更多的列

XXXXX

XXXXX

情况2不重迭

中间为零或有更多的列

XXXXX

XXXXX

情况3重迭

既不同于情况1，又不同于情况2。

区域并合规则是较高的数取代较低的数(除背景“0〃外)。

(1)从左至右逐行扫描以下8X8二进制图象(图中b为背景)。指出连通域被并合后图象矩阵上元素的数字，作为

连通性分析的解答：

12345678

bbbbbbbbbb

1b00011100b

2b11001110b

3b0101I011b

4b01111001b

5b01110001b

6b01011011b

7b01001110b

8b00000100b

bbbbbbbbb

(2)确定此题(1)中图象编码的扫描宽度。

第十一章自然语言理解

11-1什么是语言和语言理解？自然君言理解过程有哪些层次，各层次的功能如何？

11-2自然语言理解和语言自动生成的关系为何?研究这两者时有什么共同点。

11-3语言的歧义性可出现在各个层次上：构词、词类、句法和语义。试各举一例来说明。

11-4写出以下上下文无关语法所对应的转移网络：

S-NPVP

NPfAdjectiveNoun

NP-*DeterminerNounPP

NP-*DeterminerNoun

VP-*VerbAdverbNP

VP-Verb

VP-VerbAdverb

VP-*VerbPP

PP-*PropositionNP

11-5考虑以下句子

Theoldman'sglasseswerefilledwithsherry.

选择单词glasses适宜的意思需要什么信息?什么信息意味着不适宜的意思？

11-6考虑以下句子：

Puttheredblockontheblueblockonthetable.

(1)写出句中符合句法规则的所有有效的句法分析。

(2)如何用语义信息和环境知识选择该命令的恰当含义？

11-7对以下每个语句给出句法分析树：

(1)DavidwantedtogotothemoviewithLinda.

(2)DavidwantedtogotothemoviewithGeorgyWilliam.

(3)Heheardthestory1isteningtotheradio.

(4)Heheardtheboyslisteningtotheradio.

11-8考虑一用户与一交互操作系统之间进行英语对话的问题。

(1)写出语义文法以确定对话所用语言。这些语言应确保进行根本操作，如描述事件、复制和删除文件、

编译程序和检索文件目录等。

(2)用你的语义文法对以下各语句进行文法分析：

Copyfromnewtestmssintooldtestmss.

Copytooldtestmssoutofnewtestmss.

(3)用标准的英语文法对上述两语句进行分析，列出所用文法片断。

(4)上述(2)与⑶的文法有何差异?这种差异与句法和语义文法之间的差异有何关系？

11-9某大学开发出•个学生学籍管理数据库。试写出适于查询该数据库内容的匹配样本。

11-10试设计一个特定应用领域的自然语言问答系统。

第十二章智能控制

12-1为什么说智能控制是人工智能的重要研究新领域？

12-2智能控制有哪几种结构理论?它们的中心思想和内容是什么？与传统控制相比，智能控制有什么特点？

12-3Saridis的分级递阶智能控制的要点是什么？各级的功能怎样?如何用嫡来度量各级的作用？

12-4设计专家控制器时应考虑哪些特点?专家控制系统的一般结构模型为何？

12-5什么是学习控制系统?它有哪些研究课题?学习控制系统的设计原则为何？

12-6试说明模糊控制器的结构原理和控制规则。模糊控制器有哪几种设计方法？

12-7设论域X、Y均为有限模糊集合，它们分别为

X={芭,工2,…五}

》={)］，3,,£}

模糊矩阵R表示从X到Y的i个模糊关系。试说明模糊矩阵R的元素hj的含义是什么？

12-8模糊控制器工作过程中把输入的精确量转变为模糊量(模糊化)后，输出时又

把模糊量变为精确量(非模糊化)。这些转换各有什么作用？

12-9人工神经网络有哪些特性使它适于控制?有哪几种神经控制器，它们的结构

和作用原理为何？

12-10智能控制有哪些应用领域?试举出一个你比较了解或熟悉的智能控制应用例子，并说明其工作原理和控制

性能。

第十三章展望

13T你怎样评价人工智能的开展与争论？争论与开展的关系如何？

13-2人工智能不同学派在理论、方法和技术路线上各有何争论？

13-2人工智能的开展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加

以说明？

13-4试评述人工智能的未来开展。

13-5你对“人工智能”或"智能系统”课程及其教学有何建议？

一局部根本搜索算法

一、回溯算法

回溯算法是所有搜索算法中最为根本的一种算法，其采用了一种“走不通就掉头"思想作为其控制结构,

其相当于采用了先根遍历的方法来构造解答树，可用于找解或所有解以及最优解。具体的算法描述如F：

[非递归算法]

<Type>

Node（节点类型）=Record

Situtation:TSituation（当前节点状态）;

Way-NO:Integer（已使用过的扩展规则的数目）;

End

<Var>

Lis二（回溯表）：Airay[1..Max（最大深度）]ofNode;

pos（当前扩展节点编号）：Integer;

<Ini:>

Lis:<-0;

pos<-l;

Lis:[l].SituationV-初始状态;

<MainProgram>

While