专题二 测验

试卷总分:40  得分:100

一、判断题

1.深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。

2.分层规划中包含基本动作和高层动作。

3.人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。

4.人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。

5.启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

6.现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。

7.贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

8.下图表示的是前向状态空间搜索。

{图}

9.状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。

10.语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。

二、选择题

11.以下哪一项不是机器智能的来源（? ??）

A.摩尔定律

B.数据

C.数学模型

D.数据结构

12.下面的动物识别系统中，我们可以在方框中点击所知动物的某些特征，计算机可以据此来识别该动物。这一系统所使用的知识表示方法是（ ）

{图}

A.图搜索表示法

B.脚本表示法

C.产生式系统

D.问题归约法

13.算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。

A.KNN

B.决策树

C.遗传算法

D.A*算法

14.当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。

A.输入层

B.输出层

C.隐含层

D.应用层

15.贝叶斯网络是（ ）首先提出来的。

A.贝叶斯

B.朱迪亚·珀尔

C.高斯

D.康托尔

16.当我们在物品种类很多的情况下，需要快速选择出一种最优搭配方案时，其实可以借助一些特别的处理方法来解决，这些方法中的一种被称为“遗传算法”，它是通过模拟达尔文的进化论来解决问题的，因此也被归类为“进化算法”。（）教授首先提出“遗传算法”。

A.约翰?霍兰德

B.亚瑟·塞缪尔

C.冯·诺依曼

D.艾伦·麦席森·图灵

17.贝叶斯网络是一个（）。

A.有向环形图

B.无向环形图

C.有向无环图

D.无向无环图

18.（）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。

A.KNN

B.决策树

C.遗传算法

D.A*算法

19.{图}

人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。如图上所示的“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（）。

A.标签

B.特征值

C.数据结构

D.拟合标签

20.遗传算法具有（）的迭代过程的搜索算法。也就是说，通过群体的一代代的不断进化，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。

A.生存＋检测

B.遗传变异

C.自然选择

D.适者生存

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