基于规则的专家系统与不确定性管理
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更新于2024-06-28
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"人工智能-经典考试题目-例题 (2).docx"
本文档主要涵盖了基于规则的专家系统和不确定性管理的知识点,涉及到专家系统的基本组成、推理过程、优缺点,以及不确定性知识的来源和概率计算。以下是这些知识点的详细说明:
1. 基于规则的专家系统由五部分组成:知识库、数据库、推理引擎、解释设备和用户界面。解释设备用于向用户提供推理过程的解释,帮助理解系统如何得出结论。
2. 前向推理是一种数据驱动的推理方式,从已知数据出发,应用规则生成新事实并添加到数据库,直至无规则可执行。题目中并未给出具体的数据库和知识库内容,因此无法推断出具体加入数据库的元素。
3. 专家系统的特点包括允许处理不精确的推理,但可能在面对不完整、不确定和模糊数据时出错。当需要新知识时,系统调整并不总是容易的。它们提供将知识与处理过程分离的机制。
4. 规则的专家系统可能存在规则之间关系不明确、低效搜索策略等问题,但选项A错误,因为它们可以处理不完整和不确定的知识。
5. 规则的专家系统优点包括规则关系透明、高效搜索策略等。具备处理不完整、不确定知识的能力是优点之一,而具备学习能力是某些高级专家系统的特点,不是所有规则系统都具备。
6. 不确定性知识在专家系统中可能源于弱暗示、不一致的信息、未知数据以及整合不同专家意见的困难。
7. 这是一道概率问题,需要使用条件概率计算在已知数学不及格的情况下,语文不及格的概率。题目未给出具体数值,无法直接求解。
8. 同理,这道题是概率问题,需要计算掷三枚骰子点数之和为5的概率。具体计算过程如下:(1,1,3), (1,2,2), (2,1,2) 三种组合满足条件,总组合数为6^3=216,因此概率为3/216=1/72,选择项B。
9. 贝叶斯公式是概率论中的重要概念,表示在已知B条件下A发生的概率,即P(Ai/B) = P(Ai) * P(B/Ai) / Σ(P(Aj) * P(B/Aj))。选项A正确。
10. 确信因子理论是贝叶斯方法的一个替代选择,但它要求论据间满足条件独立,这是贝叶斯方法的基础。
这些题目涉及了人工智能中的专家系统基础、推理逻辑、概率计算以及不确定性管理,这些都是理解和构建智能系统所必需的重要概念。通过解答这些问题,可以帮助学习者深化对这些知识的理解。
2023-11-27 上传
2023-06-24 上传
2024-09-03 上传
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