2019 作业

发布 2023-12-06 16:24:22 阅读 8564

宽度搜索又称为广度搜索。其基本思想是:从初始节点开始,逐层对节点进行依次扩展,并考察它是否为目标节点,在对下层节点进行扩展(或搜索)之前,必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。

深度搜索也是一种盲目搜索策略。其基本思想是:首先扩展最新产生的(即最深的)节点,即从初始节点s0开始,在其后继节点中选择一个节点,对其进行考察,若它不是目标节点,则对该节点进行扩展,并再从它的后继节点中选择一个节点进行考察。

依此类推,一直搜索下去,当到达某个既非目标节点又无法继续扩展的节点时,才选择其兄弟节点进行考察。

在目标节点距离初始节点较近时,宽度优先搜索优于深度优先搜索。

5. 推销员旅行问题。设有5个相互可直达的城市a、b、c、d、e,如下图所示,各城市的交通费用已在图中标出。推销员从a城市出发,去每个城市旅行一次,最后到达e城市。

请找出一条费用最省的旅行路线。

6. 何谓启发式搜索?什么是启发信息?

利用问题自身特性信息,以提高搜索效率的搜索策略,称为启发式搜索或有信息搜索。

启发信息按其用途可分为下列3种。

(1) 用于决定扩展节点的选择,以免像在宽度优先或深度优先搜索中那样盲目地扩展;

(2) 在扩展一个节点的过程中,用于决定要生成哪一个或哪几个后继节点,以免盲目地同时生成所有可能的节点;

(3) 用于决定某些应该从搜索树中抛弃或修剪的节点。

7. 若采用f(x) =d(x) +h(x) 作为估价函数,其中,d(x)表示节点x的深度,h(x)表示节点x的格局与目标节点格局不相同的数码个数。试画出以下8数码难题从起始节点s0搜索到目标节点sg的有序搜索树。其中s0与sg分别为:

s0sg8. 什么是推理?正向推理和反向推理各有什么优缺点?常用的推理方法有哪些?推理的冲突消解策略一般有哪些?

所谓推理是指从已知事实出发,运用已掌握的知识,推导出其中蕴涵的事实性结论或归纳出某些新的结论的过程。

正向推理的优缺点:

主要优点:比较直观,允许用户主动提供有用的事实信息,适合于诊断、设计、**、监控等领域问题的求解。

主要缺点:推理无明确目标,求解问题时可能会执行许多与求解无关的操作,导致推理效率较低。

反向推理的优缺点:

主要优点:推理过程的目标明确,不必寻找和使用那些与假设目标无关的信息和知识,同时也有利于向用户提供解释,在诊断性专家系统中较为有效。

主要缺点:当用户对解的情况认识不清时,由智能系统自主选择假设目标的盲目性比较大,若选择不当,可能需要多次提出假设,导致智能系统的推理效率降低。

1.确定性推理。

1)自然演绎推理。

2)归结推理。

2. 不确定性推理。

冲突消解策略的基本思想都是将匹配的知识或规则进行排序,以决定匹配规则的优先级别,优先级高的规则将作为启用规则。

1)按就近原则排序。

2)按知识的特殊性排序3)按上下文限制排序4)按知识的新鲜性排序。

5)按知识的差异性排序6)按领域问题的特点排序7)按规则的次序排序。

8)按前提条件的规模排序。

9. 应用归结原理求解下列问题:

设张。三、李四和王五3人中有人从不说真话,也有人从不说假话。某人向这3人分别提出同一个问题:

谁是说假话者?张三答:李四和王五都是说假话者;李四答:

张三和王五都是说假话者;王五答:张三和李四中至少有一个是说假话者。求谁是说真话者,谁是说假话者?

10.设有如下知识:

r1:if a then (20, 1) b1

r2:if then (300, 0.0001) b2

已知:结论b1的先验概率p(b1)=0.03,b2的先验概率p(b2)=0.01,当证据a必然发生时,求p(b2/a) =

11.已知:

r1:if a1 then b1 cf(b1, a1)=0.8

r2:if a2 then b1 cf(b1, a2)=0.5

r3:if b1∧a3 then b2 cf(b2, b1∧a3)=0.8

初始证据a1、a2、a3的可信度cf均为1,即cf(a1)= cf(a2)= cf(a3)=1,而对b1、b2一无所知。求cf(b1) 和cf(b2)。

人工智能原理》作业2

1. 专家系统的特点是什么?按专家系统的特性及处理问题的性质不同,一般专家系统有哪些种类?

专家系统特点:

1) 启发性:专家系统能够运用专家的知识和经验进行推理、判断和决策;

2) 透明性:专家系统能够解释本身的推理过程或行为,并回答用户提出的问题,使用户能够理解它的推理过程,提高用户对系统的信任度;

3) 灵活性:一般专家系统的体系结构都采用了知识库与推理机相分离的构造原则,彼此既有联系,又相互独立。当对知识进行增、删、修改或更新时,灵活方便,对推理程序不会造成大的影响;

4) 交互性:专家系统一般是交互式系统,这种交互性既有利于系统从专家那里获得知识,又便于用户在求解问题时输入条件或事实;

5) 推理有效性:专家系统能高效、稳定、高速地工作,不会像人那样产生疲劳。不同的专家系统所面向的领域不同,可以解决不同的问题,因此在设计专家系统时,针对不同领域问。

题的特点,选择不同的推理机制,从而保证求解过程中的推理有效性;

6) 复杂性:人类的知识丰富多彩,思维方式多种多样,要想使计算机完全模拟人类的思维方法去解决问题,还是一件非常复杂和困难的工作。因此,在建造专家系统时,如何实现对不确定知识的表示和推理计算,其复杂性和难度都是比较大的;

7) 实用性:专家系统是根据问题的实际需求开发的,因而具有坚实的应用背景。由于专家系统中储存了相关领域许多高水平专家知识,所以它具有解决问题的高水平和高效率,从而可以产生巨大的社会效益和经济效益,具有良好的实用性;

8) 知识的专门性:专家系统的知识都具有专门性,但只局限于所面向的领域,针对性强;

9) 易推广性:专家系统使人类专家的领域知识突破了时间和空间的限制,专家系统程序可永久保存,并可复制任意多的副本或在网上供不同地区或部门的人们使用,从而使专家系统的知识和技能更易于推广和传播。

总之,专家系统是可以利用的高水平智能助手。

专家系统的分类。

1. 解释专家系统2. **专家系统3.

诊断专家系统4. 设计专家系统5. 规划专家系统6.

监视专家系统7. 控制专家系统8. 调试专家系统9.

教学专家系统10. 修理专家系统。

2. 专家系统的结构包括哪几个基本组成部分?每一部分的主要功能是什么?

1)综合数据库及其管理系统综合数据库简称为数据库,用来存储有关领域问题的初始事实、问题描述以及系统推理过程中得到的各种中间状态或结果等,系统的目标结果也存于其中。它相当于专家系统的工作存储器。

2)知识库及其管理系统知识库是专家系统的知识存储器,用来存放被求解问题的相关领域内的原理性知识或一些相关的事实及专家的经验性知识。 知识库管理系统实现对知识库中知识的合理组织和有效管理,并能根据推理过程的需求去搜索、运用知识和对知识库中的知识做出正确的解释;它还负责对知识库进行维护,以保证知识库的一致性、完备性、相容性等。

3)知识获取机构知识获取机构的基本任务是从知识工程师那里获得知识从训练数据中自动获取知识,并把得到的知识送入知识库中,确保知识的一致性及完整性。

4)推理机推理机是专家系统在解决问题时的思维推理核心,它是一组程序,用以模拟领域专家思维过程,以使整个专家系统能够以逻辑方式进行问题求解。

它能够依据综合数据库中的当前数据或事实,按照一定的策略从知识库中选择所需的启用知识,并依据该知识对当前的问题进行求解,它还能判断输入综合数据库的事实和数据是否合理,并为用户提供推理结果。

5)解释器解释器是与人机接口相连的部件,它负责对专家系统的行为进行解释,并通过人机接口界面提供给用户。

6)人机接口领域专家或知识工程师通过人机接口可以实现知识的输入与更改,并可实现知识库的日常维护;用户可通过人机接口输入要求解的问题描述、已知事实以及所关心的问题;系统可通过人机接口输出推理结果、回答用户提出的问题或者向用户索要进一步求解问题所需的数据。

3. 专家系统中知识获取的主要任务是什么?获取方式有哪几种?

主要任务:从某个或某些知识源中获取专家系统实现问题求解所需要的专门知识。

获取方式:(1)人工知识获取(2)半自动化知识获取(3)自动化知识获取。

4. 什么是计算智能?计算智能具有什么优点?

计算智能就是借用自然界(生物界)规律的启迪,根据其原理,模仿设计求解问题的算法。

这些方法往往具有自学习、自组织、自适应的特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。

5. 遗传算法有哪些主要特点?其基本遗传操作是什么?画出遗传算法的流程图。

遗传算法的特点:(1) 遗传算法以决策变量的编码作为运算对象(2)遗传算法直接以目标函数作为搜索信息(3)遗传算法同时使用多个搜索点的搜索信息(4)遗传算法使用概率搜索技术。

基本操作:选择交叉变异。

6. 人工神经网络有哪些显著特点?被广泛应用于哪些领域?其中应用最广的是哪种神经网络?

人工神经网络具有如下显著的特点:

1)以分布方式存储知识知识不是存储在特定的存储单元中,而是分布在整个系统中;

2)以并行方式进行处理神经网络的计算功能是分布在多个处理单元中,这就会大大提高信息处理和运算的速度;

3)有很强的容错能力即使网络中部分处理单元损坏,也不影响网络的整体功能,它可以从不完善的数据和图形通过学习作出判断;

4)可以用来逼近任意复杂的非线性系统定理:具有偏差和至少一个s 型隐层加上一个线性输出层的网络,能够逼近任何有理函数;

5)有良好的自学习、自适应、联想等智能能适应系统复杂多变的动态特性。

神经网络理论的发展非常迅速,目前已广泛应用于模式识别和图像处理、控制和优化、预报和智能信息管理、通讯、空间科学等领域。

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