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大工20秋《人工智能》在线作业2
试卷总分:100 得分:100
一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)
1.从推出新判断的途径来分,推理分为演绎推理、归纳推理、()推理。
A.默认
B.确定性
C.不确定
D.启发
2.表达式G是不可满足的,当且仅当对所有的解释()。
A.G为真
B.G为假
C.G为非永真
D.以上都不对
3.鲁滨逊归结原理可以分为命题逻辑归结原理和()归结原理。
A.谓词逻辑
B.限制逻辑
C.删除逻辑
D.线性输入
4.主观Bayes推理中,规定充分性度量应()。
A.大于等于0
B.大于0
C.小于等于0
D.小于0
5.主观Bayes推理中,规定必要性度量应()。
A.小于等于0
B.大于0
C.大于等于0
D.小于0
6.主观Bayes推理中,规则E→H,其LS=LN=1,这意味着()。
A.E对H没有影响
B.E支持H
C.E不支持H
D.以上都不对
7.MYCIN系统中规定,由证据E得到假设H的可信度的取值为()。
A.大于0
B.小于0
C.大于2
D.大于等于-1且小于等于1
8.MYCIN系统中规定,由证据E得到假设H的可信度等于0,则代表()。
A.证据不可信
B.证据可信
C.证据对H没有影响
D.以上都不对
9.已知IF E1 THEN H1(0.8),CF(E1)=1,则CF(H1)=()。
A.0.8
B.1
C.0
D.0.5
10.已知IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1(0.8),CF(E4)=0.5,CF(E5)=0.6,CF(E6)=0.8,则CF(E1)=()。
A.0.2
B.0.3
C.0.4
D.0.5
二、判断题 (共 10 道试题,共 50 分)
11.最常见的不确定性是随机性。
12.知识的不确定性,还来自知识的不完备性、不协调性和非恒常性。
13.知识的不完备性是指知识内在的矛盾,可以依次为冗余、干扰、冲突等。
14.推理是运用知识求解问题的过程,是证据和规则相结合得出结论的过程。由于知识的不确定性,导致了所产生的结论的不确定性。
15.在专家系统中的“不确定性” 一般分为两类:知识的不确定性,证据的不确定性。
16.证据的不确定性通常也是一个数值表示,它代表相应证据的不确定性程度,称之为动态强度。
17.演绎推理是从已知的一般性知识出发,去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。
18.完全归纳推理,在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象,就得出了关于该事物的结论。
19.演绎推理是将已有事实揭露出来,同时它可以增殖新知识。
20.非单调推理,在推理过程中由于新知识的加入,不仅没有加强已推出的结论,反而要否定它,使得推理退回到前面的某一步,重新开始。