华中师范大学2007-2008学年人工智能期末考试试卷解析

"人工智能2008期末试卷，对应毛法尧版本教材" 这份试卷是华中师范大学2007-2008学年第一学期人工智能课程的期末考试卷，包含了选择题和填空题。试卷内容涉及了人工智能的基础理论和应用，包括逻辑推理、证据可信度、命题逻辑、归结原理、主观贝叶斯方法、证据理论以及人工智能的定义和研究领域等核心知识点。 1. 选择题中的第一题考察了逻辑推理中的可满足性概念。若表达式G是不可满足的（即矛盾），则对所有解释C，G都是假的。 2. MYCIN系统是早期专家系统的代表，第二题涉及到证据可信度的取值范围，通常证据A的可信度CF(A)在0到1之间。 3. 命题逻辑下的归结原则是逻辑推理的基础，第三题指出如果两个子句在某个解释下都为真，它们的归结式在该解释下必定为真。 4. 主观贝叶斯方法用于处理不确定性，第四题提到规则E支持H，意味着E发生时增加了H发生的概率。 5. 证据理论处理不确定性的另一种方式，第五题中[pic]表示的是A为非假的信任程度，即至少某种程度上相信A为真。 填空题部分涵盖了更多的人工智能基础知识： 1. 思维的三种主要类型：逻辑思维、形象思维和顿悟思维，体现了智能的不同表现形式。 2. 人工智能的定义强调了通过人工手段在计算机上模拟人类智能。 3. 人工智能的研究领域列举了模式识别、自然语言理解和自动定理证明等，这些是AI的核心研究方向。 4. 产生式系统由知识库、推理机和控制策略三部分组成，是规则推理的重要模型。 5. 框架表示法中，槽和侧面分别用于描述对象的属性和属性的细节。 6. 过程性表示方法中，过程规则通常包含条件、操作、结果和执行条件等要素。 7. 公式集的最一般合一是解决逻辑推理问题的关键，它是一种统一变量的通用解。 8. 在支持集策略中，归结子句必须有共同的支持集，这是推理过程的约束。 9. 与/或形逆向演绎推理中，B规则的右部需为原子公式，已知事实通常以子句形式表示。 10. 谓词公式[pic]转换成子句集是将逻辑表达式分解为逻辑不等式的集合，用于进一步的逻辑推理。 这份试卷全面地测试了学生对人工智能基本理论、逻辑推理方法以及不确定性处理的理解和应用能力。