课程编号：21-081200-108-07 北京理工大学 2010 - 2011学年第一学期。
研究生《人工智能》期末试题。
班级学号姓名成绩
一、填空题（20分，每空1分）
1. 不确定性推理的核心问题是如何根据的不确定性得出的不确定性。
2. 从结构上讲，霍普菲尔德神经网络属于其基本工作原理是利用。
寻找网络状态。
3. 根据反馈方式的不同，可将机器学习方法分为和。
三大类。4. 人工智能的实现途径包括。
5. 目前的聚类分析方法可以分为和两大类。
6. 进化算法和群智能优化方法在计算上的共同特点是和。
7. 行为智能的计算目标是在和之间建立映射关系。。
二、判断题（15分，每小题3分）
1. 传教士和野人问题如下：在河的左岸有三个传教士、三个野人和一条船，传教士想用这条船把所有的人运到河对岸，但受以下条件约束：
（1）传教士和野人都会划船，但每次船上至多可载两个人；（2）河的任一岸如果野人数目超过传教士数，传教士就会被野人吃掉。用a*搜索方法求解传教士和野人问题。定义启发式函数h(n) =m+c，其中m和c分别表示左岸传教士数和野人数。
上述启发式函数满足a*算法要求。
2. 以下博弈树的剪枝结果是正确的。
3. 给定二维数据集：
a1(2,10), a2(2,5), b1(5,8), b2(7,5)
用k-均值聚类聚成两簇（采用欧几里德距离，初始时用 a1, b1作为簇的均值）， 则迭代一次后，簇均值变为(5,8)和。
4. 存在如下两组数据和一个感知器：
第一组数据为。
第二组数据为。
感知器为。（输出单元采用加权求和型整合函数和阈值型激活函数）
该感知器可用于分类上述两组数据。
5. 根据文档中是否包含“我”字来判断该文档是否是我所喜欢的文档。以往统计数据表明：
在所有文档中，只有20%的文档是我所喜欢的。在我喜欢的文档中，包括“我”字的可能性是98%；在我不喜欢的文档中，包含“我”字的可能性是32%。
现有一篇文档，其中包含“我”字，则根据贝叶斯决策规则，应认为该文档是我所喜欢的文档。
三、多选题（20分，每小题4分）
1. 给定博弈树如下：
根据该博弈树，通过极大极小搜索所确定的当前行动方案是。
（a）ab （b）ac （c）abdh （d）acgo
按从右到左顺序进行剪枝，则剪去的边有。
（a）gq （b）fn （c）di （d）be
2. 将语句“每个人都爱他的父亲或母亲”用一阶谓词逻辑表示，应为（ ）
（a）（b）
（c）（d）
3. 给定数据集合及其决策结果如下：
其中，根据a1和a2的属性值是否大于10来进行决策。基于该数据集，生成一棵决策树。根据信息增益，该决策树的根节点应为（ ）
（a）a1 （b）a2 （c）a1 > 10 （d）a2 > 10
4. 用q-算法学习如下状态转换图，其中数字表示动作对应的即时奖励：
假设长期收益采用折扣系数 = 0.9的累积折扣收益，则从状态9到状态14的动作所对应的q函数值为（ ）
（a）64 （b）90 （c）81 （d）100
5. 根据以下贝叶斯信念网（其中t表示true, f表示false）：
概率（ ）（a）0.0056 （b）0.358 （c）0.147 （d）0.078
四、计算题（45分，每小题15分）
1. 兹有以下知识：
（1）约翰喜欢吃牛排，或者约翰喜欢吃土豆。
（2）如果约翰既喜欢吃牛排又喜欢吃土豆，那么约翰是一个不偏食的人。
（3）如果某人喜欢吃牛排，那么他喜欢吃土豆。
（4）如果某人喜欢吃土豆，那么他喜欢吃牛排。
应用归结演绎推理方法证明：约翰是一个不偏食的人。
2. 给定布尔函数：。（注：xnor表示同或运算）。
（1）设计一个实现的两层感知器；（7分）
（2）在第1小题设计的两层感知器基础上，增加一个径向基函数网络，实现。（8分）
3. 给定如下函数：
其中限定为[0,31]区间中的整数。现要求使用遗传算法求解的最大值（最优），采用二进制串进行编码。
1）给出编码方案 （2分）
2）根据编码方案，将下表中4个个体表示为相应二进制串，填在表中。（3分）
3）设二进制串中位置编号方式是从左至右，且从0开始按顺序编号。选择上表中p3和p2作为父代个体，执行单点交叉（交叉位置在第1位）得到子代个体c1和c2. 继续选择p4和p2作为父代个体，执行单点交叉（交叉位置在第2位）得到子代个体c3和c4。
写出这些交叉过程和结果。（7分）
4）计算c1对应的和。（3分）
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