福州大学人工智能期末考试试题详解

"福州大学人工智能期末考试试卷，包含填空题和选择题，涉及人工智能的基础概念、知识表示方法、推理机制、神经网络、搜索算法等多个方面。" 在这份福州大学的人工智能考试试卷中，我们可以看到一系列关于人工智能的重要知识点： 1. **人工智能三大学派**：指的是符号主义、连接主义和行为主义，分别代表了人工智能的不同研究方向。 2. **知识表示方法**：如语义网络和谓词逻辑，语义网络中ISA关系表示类属关系，例如ISA（LIMING，MAN）表示李明是人类的一个实例。 3. **状态空间表示法**：主要由状态和操作构成，用于描述问题的解决方案空间。 4. **产生式系统**：由规则库、事实数据库和推理引擎三部分组成，用于模拟人类的推理过程。 5. **ANN（Artificial Neural Network）**：人工神经网络，是模拟生物神经元结构的计算模型。 6. **反向传播（BP）算法**：在训练神经网络时，从输出层向输入层反向传播误差，调整权重的过程。 7. **消解证明**：在逻辑推理中，如果消解过程中遇到矛盾，即归结式为空，则证明定理得证。 8. **正向演绎系统**：基于规则的推理系统，规则形式通常为“如果前提，则结论”，前项需满足蕴含关系。 9. **语义网络推理**：通过匹配和推理规则实现，比如链式规则和路径查找。 10. **艾伦·图灵**：被誉为人工智能之父，提出了著名的图灵测试。 11. **谓词公式的化简**：消除存在量词，例如将((x)((y)((z)(P(x,y)∨Q(y,z)W(z)))化简为不含量词的形式。 12. **最一般合一（Most General Unifier, mgu）**：在逻辑编程中，找到两个表达式最一般的统一形式。 13. **进化策略**：在遗传算法中，通过变异和选择产生后代个体。 14. **图搜索算法**：包括宽度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、有序搜索和广义搜索，其中宽度搜索优先选择最有希望的节点。 15. **Hopfield网络**：是一种反馈神经网络，常用于联想记忆和模式识别。 16. **事件序列表示**：可以使用槽填充（Slot Filling）描述事件的发生顺序，常见于自然语言处理中的事件抽取。 17. **产生式系统推理**：包括正向推理、逆向推理和双向推理，但不包括简单的推理这一说法。 这些题目涵盖了人工智能领域的核心概念和技术，对于理解和掌握人工智能的基本理论与应用具有重要意义。通过这样的考试，学生可以深化对人工智能原理的理解，并提升问题解决能力。