广东工业大学人工智能07年试卷精华：搜索策略、遗传算法与神经网络

在本份广东工业大学2007年的人工智能试卷中，涉及了多个关键知识点，旨在考察学生对于人工智能领域的基础理论和方法的理解。以下是详细解析： 1. **剪枝策略**： - 题目提到的"由于子节点的评估值低于它的双亲节点而进行的剪枝"，指的是在搜索树中的一种优化技术，其中**α剪枝法**和**β剪枝法**是常见的搜索控制方法。α剪枝是在生成的子节点中，根据当前节点的上下文降低对未探索节点的评估，仅保留对达到目标有利的部分；而β剪枝则是反过来，从根节点向下计算，只保留对达到起点不利的部分。 2. **遗传算法操作**： - 遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化算法，其基本操作包括：**复制（选择）**，即根据适应度选择个体进行繁殖；**交叉**，通过重组两个或多个个体的基因来产生新的个体；以及**变异**，改变个体的部分特征，增加搜索的多样性。 3. **谓词逻辑和量词范围**： - 在逻辑表达式中，量词[x]表示x的全体对象作为量词的值域，例如，[P(x)]表示所有x满足P(x)的集合。 4. **实例学习与归纳推理**： - 实例学习是指从具体实例中学习，它可能无法保证生成知识的正确性，通常需要大量实例数据；归纳推理则是从特定实例推断出一般性规律。 5. **神经网络信息存储**： - 神经网络的信息存储主要依赖于**权系数**，权重决定了神经元之间的连接强度和信息传递的重要性。 6. **人工智能学派和产生式系统**： - 主要学派包括符号主义（基于逻辑推理的AI）、连接主义（基于神经网络的AI）和行为主义（基于模仿学习的AI）。 - 产生式系统包含三个组成部分：**知识库**（存储规则和事实），**工作存储器**（处理当前状态），以及**推理机制**（应用规则得出结论）。 7. **启发式搜索算法AO***： - AO*算法将搜索过程分为**扩展阶段**（根据启发函数评估每个节点的优先级并扩展节点），和**评估阶段**（计算从起点到每个节点的启发式估计代价，结合实际代价形成总成本）。 8. **机器学习系统模型**： - 学习系统由环境、**观察器**（感知外部状态），**控制器**（决定行动），**学习模块**（根据反馈调整策略）和**执行器**（执行动作）构成。 9. **搜索算法分类**： - 盲目搜索算法包括深度优先搜索（DFS）、宽度优先搜索（BFS）等，而启发式搜索算法还包括A*搜索、IDA*等，后者结合了启发式信息和最佳路径估计。 10. **产生式系统推理过程**： - 正向推理涉及的事实与规则进行**匹配**，然后根据规则的后件执行相应操作，直至得出结论或无更多变化。 11. **子句集和变量域**： - 对于给定的子句集S，H域通常代表其中变量x的取值范围或约束条件，具体取决于上下文。 这份试卷全面考察了人工智能的多个核心概念，包括搜索算法、遗传算法、逻辑推理、神经网络、机器学习框架和产生式系统的运作原理，适合用于测试学生对人工智能基础知识的理解和掌握程度。