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7379 人参与  2023-01-04 05:53:49    点这评论
第1章 绪论

第1章 绪论 单元测试

1、人工智能的英文全称是( )
    a、artifact intelligence
    b、artificial intelligence
    c、artificial intelligence
    d、ai

2、人工智能概念是在哪次会议上首次提出？
    a、1956年朴茨茅斯会议
    b、1956年赫尔辛基会议
    c、1956年芝加哥会议
    d、1956年达特茅斯会议

3、人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。
    a、具有智能
    b、和人一样工作
    c、完全代替人的大脑
    d、模拟、延伸和扩展人的智能

4、人工智能中通常把（ ）作为衡量机器智能的准则。
    a、图灵机
    b、图灵测试
    c、中文屋思想实验
    d、人类智能

5、人类智能的特征包括（ ）
    a、感知能力
    b、记忆与思维能力
    c、学习能力
    d、行为能力

6、人工智能研究的基本内容包括（ ）
    a、机器行为
    b、机器感知
    c、机器思维
    d、机器学习

7、新一代人工智能的核心包括( )
    a、大数据
    b、互联网
    c、深度学习算法
    d、计算力

8、符号主义学派认为人工智能的核心是( )
    a、知识工程
    b、知识表示
    c、知识图谱
    d、知识推理

9、一般认为人类智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。

10、电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础。

第2章 知识表示

第2章 知识表示 单元测试

1、李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为teacher（father（liming））这里father（liming）是（ ）
    a、常量
    b、变元
    c、函数
    d、一元谓词

2、定义谓词like(x,y) 表示x喜欢y，个体域为全体人类，以下表示“每个人都有喜欢的人”含义的 谓词公式是( )
    a、
    b、
    c、
    d、

3、对于谓词公式，以下说法错误的是（ ）
    a、上述公式中的所有 y 是自由变元
    b、p(x, y) 中的 x 是约束变元
    c、c.r(x, y) 中的 x 是约束变元
    d、q(x, y) 中的 x 是约束变元

4、不适合用产生式表示法表示的知识是（ ）
    a、由许多相对独立的知识元组成的领域知识
    b、可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作
    c、具有结构关系的知识
    d、具有经验性及不确定性的知识

5、下列不是框架表示法特点的是（ ）
    a、结构性
    b、模块性
    c、继承性
    d、自然性

6、假设我们定义了以下谓词： study(x) x肯学习 lucky(x) x是幸运的 那么下列哪个谓词公式对于以下知识的表示是正确的？ "小张不肯学习但他是幸运的"
    a、﹁study(zhang)∧lucky(zhang)
    b、﹁(study(zhang)∧lucky(zhang))
    c、﹁(study(zhang)∨lucky(zhang))
    d、﹁study(zhang)∨lucky(zhang)

7、以下哪一项属于产生式？
    a、编译原理中的文法
    b、数据库中的sql语句
    c、程序设计中的if语句
    d、操作系统中的作业调度算法

8、把一组产生式放在一起，让他们互相配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。一般来说，一个产生式系统由( )组成。
    a、解释器
    b、规则库
    c、综合数据库
    d、推理机

9、一阶谓词逻辑中的个体可以是( )
    a、常量
    b、变元
    c、函数
    d、一元谓词

10、一阶谓词逻辑表示法的优点有（ ）
    a、自然性
    b、精确性
    c、严密性
    d、易实现

11、以下哪些是谓词公式？
    a、p(x)
    b、﹁p(x)∧q(x)←r(x)
    c、p(x)→q(x)
    d、p(x) q(x)→q(x)

12、一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假。

13、命题逻辑可以把所描述的事物的结构及其逻辑特征反映出来，也能把不同事物间的共同特征表述出来。

14、一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。

15、框架表示法不能表示具有因果关系的知识。

16、产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配--冲突消解--执行”的过程。

17、框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字。

18、产生式有固定的格式，每一条产生式规则都由前提与结论（操作）两部分组成。

19、论域是由所讨论对象的全体构成的非空集合。

第3章 确定性推理方法

第3章 确定性推理方法 单元测试

1、由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是？
    a、演绎推理
    b、归纳推理
    c、默认推理
    d、单调推理

2、若c1=p(x) ∨q(x)，c2=┐p(a) ∨r(y)，则c1和c2的归结式r（c1，c2）=( )
    a、p(x) ∨q(x)
    b、p(a) ∨q(x)
    c、q(x) ∨r(y)
    d、q(a) ∨r(y)

3、在公式中 ∀y∃xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（ ）
    a、依赖函数
    b、skolem函数
    c、决定函数
    d、多元函数

4、p→q q→r => p→r 该永真蕴含式属于（ ）
    a、假言推理
    b、拒取式推理
    c、假言三段论
    d、全称固化

5、谓词逻辑下，子句 c1=l∨c1’, c2= ┐l∨c2’, 若σ是互补文字的最一般合一代换，则其归结式 c12=（ ）
    a、c1’σ∨c2’σ
    b、c1’∨c2’
    c、c1’σ∧c2’σ
    d、c1’∧c2’

6、以下属于不合法代换的有( )
    a、{f(a)/b}
    b、{x/y,f(y)/x}
    c、{a/y,f(y)/x}
    d、{f(x)/y,x/z}

7、以下推理错误的是（ ）
    a、p,p→q => q
    b、┓q,p→q => ┓p
    c、q,p→q => p
    d、┓p,p→q => ┓q

8、从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理。

9、任何文字的合取式称为子句。

10、空子句是可以满足的。

11、谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。

12、对于一阶谓词逻辑，若子句集是不可满足的，则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。

13、对于一阶谓词逻辑，如果没有归结出空子句，则说明原谓词公式是不可满足的。

第4章 不确定性推理方法

第4章 不确定性推理方法 单元测试

1、如果证据e的出现使得结论h一定程度为真，则可信度因子（ ）
    a、ch(h,e)=0
    b、-1    c、0    d、ch(h,e)=1

2、在可信度方法中，若证据a的可信度cf（f）=0, 这意味着（ ）
    a、证据a可信
    b、对证据a一无所知
    c、没有意义
    d、证据a不可信

3、在证据理论中，信任函数与似然函数对（bel（a），pl（a））的值为（0，0）时，表示（ ）
    a、a为真
    b、对a一无所知
    c、对a为真有一定信任
    d、a为假

4、已知cf1(h)=0.8 cf2(h)=-0.3,请问结论h不确定性的合成cf1,2(h)=?
    a、0.51
    b、0.71
    c、0.74
    d、0.26

5、已知规则 e → h cf（h，e）=0.6 如果还已知证据cf(e)=-0.4，请问cf(h)=?
    a、0.6
    b、-0.4
    c、-0.24
    d、0

6、所谓不确定性推理就是从( )的初始证据出发，通过运用( )的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
    a、不确定性, 不确定性
    b、确定性, 确定性
    c、确定性, 不确定性
    d、不确定性 确定性

7、mycin系统中使用不确定推理，规则e → h由专家指定其可信度cf（h，e），若e不支持结论h为真，那么可以得到以下结论？
    a、cf（h，e）=0
    b、cf（h，e）>0
    c、cf（h，e）<0
    d、cf（h，e）=-1

8、不确定推理中，除了需要解决推理方法、推理方向、控制策略外，还需解决（ ）
    a、不确定性的传递算法
    b、组合证据不确定性的算法
    c、不确定的表示与度量
    d、结论不确定性的合成

9、基本概率分配函数之值是概率。

10、模糊性是由事物的概念界限模糊和人的主观推理与判断产生的。

11、模糊集合与其隶属函数是等价的。

12、模糊推理是利用模糊性知识进行的一种不精确推理。

第4章 课后作业

1、设有如下规则 r1: if e1 then h (0.8) r2: if e2 then h (-0.1) r3: if e3 and e4 then e1 (0.5) r4: if e5 then e2 (0.7) r5: if e6 or e7 then e2 (0.9) 并已知初始证据的可信度为cf(e3)=0.7，cf(e4)=0.8，cf(e5)=0.9，cf(e6)=0.2，cf(e7)=0.6，用可信度方法计算cf(h)

第5章 搜索求解策略

第5章 搜索求解策略 单元测试

1、依据估价函数f(x)=g(x) h(x) (其中g(x)为初始节点到节点x已实际付出的代价，h(x)是节点x到目标节点的最优路径的估计代价）对open表中的节点进行排序，并且要求启发函数满足( )，则称这种状态空间图的搜索算法为a*算法。
    a、h(x)≤h*(x)
    b、h(x)≥h*(x)
    c、h(x)>h*(x)
    d、h(x)≠h*(x)

2、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ ）可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。
    a、有界深度优先搜索
    b、启发式搜索
    c、深度优先搜索
    d、宽度优先搜索

3、在启发式图搜索策略中，下面描述正确的是（ ）
    a、open表用于存放已扩展过的节点。
    b、closed表表用于存放所有已生成而未扩展的节点。
    c、closed表用于存放已扩展过的节点。
    d、open表用于存放所有已生成的节点。

4、与或树中有几类节点？
    a、2
    b、3
    c、4
    d、5

5、下图是一棵与/或树，按最大代价法计算图中节点s0的代价h(s0)= ( ) 。
    a、6
    b、7
    c、8
    d、9

6、设有如图所示的与/或树，请按和代价法计算解树代价。
    a、16
    b、21
    c、23
    d、28

7、在估计函数f(x)= g(x) h(x)中，其中启发式函数h(x)表示( )。
    a、从初始节点到目标节点的代价的估计
    b、从当前节点到目标节点的代价的估计
    c、从初始节点到当前节点的代价的估计
    d、目标节点所在的深度的估计

8、在估计函数f(x)= g(x) h(x)中，其中代价函数g(x)表示( )。
    a、从初始节点到目标节点的代价
    b、从当前节点到目标节点的代价
    c、从初始节点到当前节点的代价
    d、当前节点所在的深度

9、与或树的盲目搜索包括( ) 。
    a、自顶向下的扩展
    b、自底向上的扩展
    c、自顶向下的标识
    d、自底向上的标识

10、问题归约的方式包括( )。
    a、反证法
    b、等价变换
    c、分解
    d、回溯

11、常用的盲目搜索策略有（ ）。
    a、回溯
    b、宽度优先
    c、深度优先
    d、最好优先

12、在估价函数中，对于g(x)和h(x) 下面描述正确的是（ ）
    a、g(x)是从初始节点到节点x的实际代价
    b、g(x)是从初始节点到节点x的最优路径的估计代价
    c、h(x)是从节点x到目标节点的最优路径的估计代价
    d、h(x)是从节点x到目标节点的实际代价

13、在图搜索算法中，如果按估价函数f(x)=g(x) h(x)作为open表中的结点排序的依据，则该算法就是深度优先算法。

14、终止节点一定是端节点，端节点不一定是终止节点。

15、全局择优搜索的效率比较宽度优先搜索的效率高。

16、在极大极小分析法中，对于或节点，选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分。

17、与/或树中与节点的子节点中只要有一个是可解节点，就可以判断该与节点是可解的。

18、在深度优先搜索算法中，节点进出open表的顺序与数据结构中的( )相似。

19、在宽度优先搜索算法中，节点进出open表的顺序与数据结构中的( )相似。

第5章 课后作业

1、 请画出完整的搜索树，并标出搜索树种每个节点的估计函数值。

2、

第6章 进化算法及其应用

第6章 进化算法及其应用 单元测试

1、以下属于两点交叉的有( )
    a、x1= 1000110 x2= 1011001
    b、x1= 1000110 x2= 1011001
    c、x1= 1000110 x2= 1011001
    d、x1= 1000110 x2= 1011001

2、个体x1= 010100 个体x2= 110111 ，两个个体在进行交叉操作时，如果为了保证交叉后的个体与父代个体的差异最大化，应该选择从最右侧第1位开始到哪个位置结束之间进行单点交叉？
    a、第3位
    b、第4位
    c、第5位
    d、第6位

3、以下为个体的适应度、选择概率和累计概率，如果产生随机数rand1= 0.371 ,则进行选择-复制操作时应该选择以下哪个个体？ 个体 适应度 选择概率 累计概率 x1 8.5 0.211 0.211 x2 6.4 0.159 0.370 x3 10.1 0.251 0.621 x4 15.3 0.379 1.000
    a、x1
    b、x2
    c、x3
    d、x4

4、如果用遗传算法求取目标函数f(x)= -x^2-3 x∈[3.0,6.0]极小值问题，则适应度函数可以取为( )
    a、f(x)
    b、1/f(x)
    c、-f(x)
    d、-1/|f(x)|

5、为保留类似7和8在整数中的相邻关系，我们应采用以下哪种编码方式？
    a、二进制编码
    b、gray编码
    c、实数编码
    d、整数编码

6、以下属于单点交叉的有( )
    a、x1= 10110 x2= 11001
    b、x1= 10110 x2= 11001
    c、x1= 10110 x2= 11001
    d、x1= 10110 x2= 11001

7、遗传算法中包括以下哪些基本遗传算子？
    a、编码
    b、选择-复制
    c、交叉
    d、变异

8、遗传算法中常用的编码方式有？
    a、二进制编码
    b、gray编码
    c、实数编码
    d、整数编码

9、遗传算法借鉴了生物进化中的什么规律？
    a、适者生存
    b、优胜劣汰
    c、物竞天择
    d、基因突变

10、以下哪些算法是人们受自然界和生物界规律的启迪，根据其原理模仿设计的？
    a、遗传算法
    b、模拟退火算法
    c、粒子群优化算法
    d、蚁群算法

11、遗传算法主要借用生物进化中“适者生存”的规律。

12、遗传算法的适应度函数是用来区分群体中的个体好坏的标准。

13、遗传算法中起核心作用的是变异算子。

14、遗传算法采用群体搜索策略，同时对搜索空间中的多个解进行评估，因此遗传算法具有较好的全局搜索性能。

15、遗传算法能够保证每次都得到全局最优解。

16、生物进化过程中选择通过遗传和变异起作用，同时又使变异和遗传向着适应环境方向发展。

17、生物进化过程中遗传控制变异与选择的方向，变异为选择提供资料，遗传巩固与积累选择的资料。

18、在遗传算法中，将所有妨碍适应度值高的个体产生，从而影响遗传算法正常工作的问题统称为欺骗问题。

19、在遗传算法应用中，适应度函数的设计要结合问题本身的要求而定，但适应度函数和问题的目标函数没有关系。

20、在遗传算法中，适应度大的个体被选择的概率大，但不是说一定能够被选上。

21、在遗传算法中，变异操作是将个体编码中的一些位进行随机变化。

第6章 课后作业

1、1.设种群规模为4，采用二进制编码，适应度函数f(x)=x^2，初始种群如表1所示 表1 初始种群 编号 基因型 表现型 适应度 函数值 选择 概率 累计选择 概率 选中 次数 s1 1010 10 s2 0100 4 s3 1100 12 s4 0111 7 表2 新一代种群 编号 基因型 表现型 s1’ s2’ s3’ s4’ 如果遗传操作规定如下： （1） 选择概率pr=1，选择操作用轮盘赌算法，且依次生成的4个随机数分别为0.42，0.16，0.89和0.71； （2） 交叉概率pc=1，交叉算法为单点交叉，交叉点为3，交叉顺序按个体在群体中的顺序； （3） 变异概率pm=0.01 请完成初始种群的选择、交叉和变异操作，并给出所得到的新一代种群。请给出计算过程。

第7章 群智能算法及其应用

第7章 群智能算法及其应用 单元测试

1、基本的粒子群优化算法为： 其中参数ψ1和ψ2表示( )。
    a、惯性权重
    b、加速度常数
    c、位置参数
    d、速度参数

2、基本的粒子群优化算法为： 其中参数ω表示( )。
    a、惯性权重
    b、加速度常数
    c、位置参数
    d、速度参数

3、当粒子群优化算法位置更新方程中的参数ψ1=0时，以下说法正确的是（ ）
    a、粒子将一直以当前的速度飞行，直到达边界 直到达边界 。
    b、粒子下一时刻的速度只取决于粒子当前位置和其历史最好位置， 粒子本身没有运动惯性。
    c、粒子没有认知能力，对复杂问题，容易陷入局部最优点 。
    d、粒子之间没有交互，很难得到最优解。

4、关于蚁群算法，下面叙述正确的是（ ）
    a、蚁群算法是通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程，即通过个体之间的信息交流与相互协作最终找到从蚁穴到食物源的最短路径的。
    b、蚂蚁系统是一种增强型学习系统。
    c、蚁群算法中，蚂蚁选择路径的原理是一种负反馈机制。
    d、蚁群算法是一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法。

5、关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（ ）
    a、信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。
    b、信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小。
    c、期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快。
    d、期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值。

6、蚂蚁在运动过程中，根据各条路径上的信息素决定转移方向。

7、粒子群优化算法是受鸟群行为启发的一种群智能优化算法。

8、粒子群优化算法将每个个体看作n维搜索空间中一个没有体积质量的粒子，在搜索空间中以一定的速度飞行。

9、粒子群优化算法中，个体认知分量表示粒子本身的思考，它是在对粒子现有的位置和群体经历过的最优位置进行比较后得到的。

10、粒子群优化算法中，群体社会分量表示粒子间的信息共享与相互合作，如果没有群体社会分量，只有个体认知分量，那么得到最优解的概率就会非常小。

第8章 人工神经网络及其应用

第8章 人工神经网络及其应用 单元测试

1、hopfield神经网络的结构与bp神经网络不同，它是（ ）
    a、单层的全互连的反馈型神经网络
    b、多层的非全互连的反馈型神经网络
    c、单层的非全互连的反馈型神经网络
    d、多层的全互连的反馈型神经网络

2、最早的神经元数学模型是( )。
    a、bp模型
    b、感知器模型
    c、cnn模型
    d、m-p模型

3、生物神经元包括树突和轴突，其中树突相当于( )，轴突相当于( )
    a、输入端 处理端
    b、输出端 处理端
    c、输入端 输出端
    d、输出端 输入端

4、以下属于relu函数图像的是( ) 图1 图2 图3 图4
    a、图1
    b、图2
    c、图3
    d、图4

5、关于离散型hopfield神经网络的稳定性，下面叙述正确的是（ ）
    a、只要连接权值构成的矩阵是非负定矩阵，该网络就具有并行稳定性
    b、只要连接权值构成的矩阵是非负对角元的对称矩阵，该网络就具有串行稳定性
    c、只要连接权值构成的矩阵是非负定矩阵，该网络就具有串行稳定性
    d、只要连接权值构成的矩阵是非负对角元的对称矩阵，该网络就具有并行稳定性

6、hopfield神经网络用于联想记忆时，网络的记忆容量与（ ）有关
    a、连接权值的设计
    b、神经元个数
    c、所要求的联想范围大小
    d、记忆样本的性质

7、卷积神经网络的正向传播过程是指从输入层到输出层的信息传播过程，该过程包括的操作有( )
    a、卷积操作
    b、池化操作
    c、relu操作
    d、全连接分类

8、以下哪些结构属于bp神经网络?
    a、输入层
    b、隐含层
    c、输出层
    d、卷积层

9、目前人工神经网络结构的主要类型有( )
    a、离散型
    b、前馈型
    c、连续型
    d、反馈型

10、实现hopfield神经网络联想记忆的关键是网络到达记忆样本能量函数极小点时，确定网络的神经元间连接权值和阈值等参数。

11、如果将hopfield神经网络的稳态作为一个优化问题的目标函数极小点，那么初态朝稳态的收敛过程就是优化计算的过程。

12、bp学习算法中误差函数的求取是一个从输出层开始的反向传播的传递过程，所以bp学习算法被称为反向传播学习算法。

13、对于任意的连续函数f，存在一个三层bp神经网络，该神经网络可以以任意精度拟合函数f。

14、神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构，使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致。

15、生物神经元具有两种工作状态，当传入的神经信号使细胞膜电位升高超过阈值时，细胞进入兴奋状态，将神经信号通过输出端继续传递给其它神经元；当传入的神经信号使细胞膜电位下降低于阈值时，细胞进入抑制状态，没有神经信号输出。

16、卷积神经网络是一个全连接的神经网络，中间隐层通常包含多个卷积层。

17、卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。

18、卷积神经网络中，对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化 (pooling)。池化不会丢失图像的信息，也不会降低其空间分辨率。

课程论文

1、课程论文： 撰写1篇人工智能研究领域内的研究综述报告。要求： 1、不少于10个page(a4)。 2、格式按照发表论文要求。 3、参考文献不少于20篇，外文文献不少于10篇。以近3年的文献为主。 4、严禁互相抄袭，一旦发现按零分处理。 5、可以但不局限与以下方向：知识图谱、计算智能、差分进化算法及应用、 卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)、生成对抗网络(gan）、 蒙特卡洛博弈树搜索、蚁群算法、粒子群优化算法等。

第9章 机器学习与专家系统

第9章 机器学习与专家系统 单元测试

1、第一个成功应用的专家系统是？
    a、mycin
    b、emycin
    c、mycsyma
    d、dendral

2、下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是( )。
    a、是一种端到端学习的方法
    b、是一种无监督学习的方法
    c、实现了非线性映射
    d、隐含层数目大小对学习性能影响不大

3、如果某个机器学习方法需要大量使用带有标签的数据，我们称方法为（ ）。
    a、监督学习方法
    b、无监督学习方法
    c、弱监督学习方法
    d、标签学习方法

4、以下属于主要的人工智能程序设计语言的有？
    a、ops5
    b、prolog
    c、lisp
    d、java

5、专家系统的核心包括？
    a、知识库
    b、解释器
    c、人机接口
    d、推理机

6、以下属于专家系统的特点有？
    a、具有专家水平的专业知识
    b、能进行有效的推理
    c、具有启发性
    d、具有透明性

7、专家系统与传统程序最大区别是专家系统=知识 推理，传统程序=数据结构 算法。

8、深度学习采用了layer-wise的训练机制，克服了bp神经网络训练中的梯度扩散问题。

9、机器学习使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善。

10、自动编码器是一种无监督学习方法，由无监督预训练和无监督调优两个阶段构成。

课程考试

高级人工智能原理期期末考试

1、deepmind研制的alphago算法没有使用以下哪个人工智能方法？
    a、强化学习
    b、深度学习
    c、蒙特卡洛树搜索
    d、逻辑推理

2、以下哪种搜索方法属于启发式搜索？
    a、宽度优先搜索
    b、蒙特卡洛树搜索
    c、深度优先搜索
    d、a*搜索

3、以下哪一种学习方法的学习目标是学习同一类数据的分布模式？
    a、监督学习
    b、无监督学习
    c、强化学习
    d、博弈对抗

4、假如可以对围棋的规则进行修改，以下哪个修改方案不影响使用博弈树极大极小法求解该问题？
    a、由双方轮流落子，改为黑方连落两子后白方落一子。
    b、双方互相不知道对方落子的位置。
    c、由两人对弈改为三人对弈。
    d、终局时黑方所占的每个交叉点计1分，且事先给定了白方在棋盘每个位置取得一目所获取的分数，双方都已取得最高得分为目标。

5、如果证据e的出现使得结论h一定程度为真，则可信度因子( )
    a、0    b、-1    c、cf(h,e)=0
    d、cf(h,e)=-1

6、所谓不确定性推理就是从( )的初始证据出发，通过运用( )的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
    a、不确定；确定
    b、确定；不确定
    c、不确定；不确定
    d、确定；确定；

7、以下属于两点交叉的是( )
    a、x1= 1000110 x2= 1011001
    b、x1= 1000110 x2= 1011001
    c、x1= 1000110 x2= 1011001
    d、x1= 1000110 x2= 1011001

8、已知群体规模为4，每个个体适应度函数值依次为f(x1)=1.8,f(x2)=0.6, f(x3)=1.4,f(x4)=0.2,如果在选择算子中采用轮盘赌选择算法，请问当产生的随机数为0.625时，选择的是哪一个？
    a、x1
    b、x2
    c、x3
    d、x4

9、如果定义谓词love(x,y)表示某一个人x喜爱运动项目y，那么以下表示“每个人都有自己喜爱的运动项目”知识的谓词公式是？
    a、("x)($y)love(x,y)
    b、($y)("x)love(x,y)
    c、($x)("y)love(x,y)
    d、("y)($x)love(x,y)

10、基于卷积神经网络的图像特征提取方式属于（ ）
    a、全人工提取
    b、人工辅助提取
    c、半自动提取
    d、自动提取

11、以下是属于命题的是( )
    a、1 1=10
    b、x<5
    c、今天的天气真好啊！
    d、武汉理工大学合并组建于2000年。

12、下面对误差反向传播(error back propagation,bp)描述不正确的是( )
    a、bp算法是一种将输出层误差反向传播给隐含层进行参数更新的方法。
    b、bp算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差让各层单元修正各单元参数。
    c、对前馈神经网络而言，bp算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小。
    d、在bp算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数。

13、以下属于盲目搜索策略的有( )
    a、回溯
    b、宽度优先
    c、深度优先
    d、a*算法

14、基本遗传算法中包含以下哪些遗传算子？
    a、编码
    b、选择-复制
    c、交叉
    d、变异

15、卷积神经网络的正向传播过程是指从输入层到输出层的信息传播过程，该过程包括的计算有( )
    a、卷积计算
    b、池化计算
    c、relu计算
    d、全连接计算

16、p和q均是原子命题，当p不成立时，“如果p那么q”恒为真。

17、神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构，使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致。

18、对于任意的连续函数f，存在一个三层bp神经网络，该神经网络可以以任意精度拟合函数f。

19、全局择优搜索的效率肯定比宽度优先搜索的效率高。

20、在证据理论推理中，已知样本空间中某个非空子集a的信任函数bel(a)与似然函数pl(a)，那么该非空子集a对应命题的信任区间是(pl(a),bel(a))

21、在估计函数f(x)= g(x) h(x)中，其中g(x)表示从当前节点到目标节点代价的估计

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