《人工智能》测试题答案.doc

文档介绍：测试题
——人工智能原理
填空题
,它研究的对象是______,而研究的近期目标是____________ _______;远期目标是___________________。
,_________,_________,_________,_______和__________。
,_________,_________,_________和________。
,即___________,___________和___________。
,可采取的归结策略有___________、___________、_________、_________、_________和_________。
;深度优先搜索是________________。
、__________、__________和__________。
,它们是________学派、________学派和________学派。
;它来自于两个阶段,第一阶段是,第二阶段是。
、而函数MD是描述________________________。
、_________、_________、_________、_______和__________。
、_______、_______和_______。
、_________和_________。
-S证据理论中函数Bel定义为________________________、而函数Pl定义为________________________。
,可以记为三元组<S, F, G >,其中S为________,F为________,G为________。
_____、____ _____、____ _____、_______和_____________。
、_________、_________、_________和________。
;
我国的第一个专家系统是在年研制成功的。
、____________、______________和广泛前向网络。
,用若干个___________描述对象的属性,用若干个_________描述属性的各个方面。
,________________________, ________________________。
。
选择题
( )。
A. 语义网络表示 B. 谓词逻辑表示
C. 框架表示法中 D. 面向对象表示
,( )是完备的。
Ⅰ. 线性输入策略Ⅱ. 支持集策略Ⅲ. 单文字策略Ⅳ. 祖先过滤策略
A. Ⅰ,Ⅱ B. Ⅰ, Ⅲ C. Ⅱ, Ⅳ D. Ⅲ, Ⅳ
,信任函数与似然函数对(Bel(A),Pl(A))的值为(0,0)时,表示( )。
A. A为真 B. 对A一无所知
C. A为假 D. 对A为真有一定信任
,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 Ⅲ. LN>1, LS<1 Ⅳ. LN>1, LS>1
A. Ⅰ,Ⅱ B. Ⅱ, Ⅲ C. Ⅰ, Ⅳ D. Ⅱ, Ⅳ
,信任函数与似然函数的关系为( )。
A. Bel(A)≤Pl(A) B. Bel(A)<Pl(A)
C. Bel(A)≥Pl(A) D. Bel(A)>Pl(A)
( )