北京科技大学人工智能期末考试复习资料

"这份资源是北京科技大学人工智能期末考试的试卷及答案详解，适用于本科生和研究生，涵盖选择题、填空题、简答题和计算题，旨在帮助学生复习和准备考试。" 本文主要介绍试卷的内容和涉及的人工智能知识点： 1. **剪枝策略**：在搜索算法中，α-β剪枝是一种重要的优化策略。题目提到的"α剪枝"是指当节点x的β值小于或等于其先辈结点的α值时，可以停止搜索x的子节点，以节省计算资源。 2. **问题归约**：这是一种解决复杂问题的方法，通过分解和变换，将大问题转化为一系列小问题，然后解决这些小问题以求解原问题，常见于算法设计中。 3. **贝叶斯网络**：是一种概率模型，由有向无环图表示，其中每个节点代表一个随机变量，每个节点的概率分布依赖于其父节点，通常用条件概率表来描述这种依赖关系。 4. **主观Bayes推理**：涉及到概率和信念的更新。LS和LN是信念因子，根据Bayes规则，选项D中的LS和LN同时大于1是不合理的，因为它们的乘积应当保持在1以内。 5. **可信度计算**：在可信度理论中，组合证据的可信度不是简单相加，而是按照一定的规则进行计算。题目中给出的是乘法规则，CF(A and B) = CF(A) * CF(B)。 6. **变量替换**：θ和λ是变量替换规则，合成后的新规则要考虑到变量替换的影响。 7. **知识表示方法**：包括一阶谓词逻辑、产生式系统、语义网络、框架表示法和对象表示法，这些都是AI中常用的知识表示形式，用于结构化和组织知识。 8. **产生式系统**：由综合数据库、产生式规则库和控制系统三部分构成，分别负责存储事实、规定推理规则和管理推理过程。 9. **不确定推理**：处理不确定信息和证据的推理方式，主要关注不确定知识的表示、不确定性的匹配以及不确定性证据的组合等问题。 试卷中的简答题进一步探讨了产生式系统的工作原理和不确定推理的概念，强调了在处理不确定性和复杂问题时的关键挑战。 这份资料对于学习和理解人工智能的基础概念、搜索策略、概率建模、知识表示以及不确定推理等核心概念具有很高的参考价值。学生可以通过解答这些问题来检验自己的理解和掌握程度，同时为考试做好充分准备。