基于规则的专家系统与不确定性管理

"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。