人工智能导论期末考试知识点梳理

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人工智能导论期末考试试卷A是一份针对人工智能基础知识的测试,旨在评估学生对本课程核心概念的理解和掌握。试卷包括填空题和选择题两部分,涵盖了以下关键知识点: 1. **人工智能三大学派**: - 逻辑主义:强调通过形式逻辑和数学推理构建智能。 - 行为主义:关注机器模仿人类行为的学习过程。 - 连接主义:借鉴生物神经网络,通过学习权重调整实现学习。 2. **知识表示方法**: - 谓词逻辑(ISA)与语义网络的关系:ISA类似于语义网络中的层次结构,例如LIMING MAN的表达可以通过ISA网络清晰地组织关系。 3. **状态空间表示法**: - 包括状态和操作两个基本概念:状态描述问题的可能世界,操作定义如何从一个状态转移到另一个状态。 4. **产生式系统**: - 由三个组成部分构成:一个总数据库、一组规则库(描述问题求解过程)和推理机制(根据规则进行推导)。 5. **ANN(Artificial Neural Network)**: - 定义为人工神经网络,它是一种模拟人脑神经元网络的学习算法,尤其是反向传播算法用于调整网络权重。 6. **反向传播算法**: - 从输出节点开始,计算误差并逆向传播至输入节点,以此调整权重,优化网络性能。 7. **消解与反演证明**: - 消解是指通过逻辑推理简化命题;反演证明定理时,若归结式表明所有前提为假,则定理可得证。 8. **逻辑推理与演绎**: - 基于规则的正向演绎系统中,规则通常形式为"如果前提成立,则结论一定成立",前项需满足特定条件。 9. **语义网络推理**: - 通过连接和激活机制,实现基于语义关系的推理过程。 10. **人工智能之父与测试模型**: - 人工智能领域的重要人物,如艾伦·图灵,提出了图灵测试,用以衡量机器是否具备人类智能。 11. **谓词公式消去存在量词**: - 提供了一个逻辑表达式的消去存在量词示例,展示量词的处理技巧。 12. **命题合一**(最一般合一,mgu): - 在逻辑或形式语言中,找到两个命题的最一般形式,使得它们相等。 13. **进化策略**: - 一种随机搜索算法,通过变异和选择操作产生新的解,常用于优化问题。 14. **搜索算法与知识表示法**: - 广度搜索(宽度优先)关注探索尽可能多的状态;深度搜索(深度优先)直至达到目标;其他选项如反馈网络、事件序列描述、剧本表示法和框架表示法涉及不同的知识表示方法和搜索策略。 选择题部分涵盖了搜索算法、人工神经网络类型、知识表示法以及产生式系统推理的不同方面。通过这些题目,考试评估了学生对人工智能理论、技术及应用的理解深度。