专题二 测验

试卷总分:40 得分:100

一、判断题

1.下图表示的是前向状态空间搜索。

{图}

2.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。

3.P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

4.贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

5.现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。

6.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。

7.谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

8.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。

9.启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

10.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。

二、选择题

11.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

12.（）设计出了一个会自主学习的跳棋程序，驳倒了“机器无法超越人类，像人类一样写代码和学习”的理论，创造出了“机器学习”这一术语。

A.亚瑟·塞缪尔

B.冯·诺依曼

C.托马斯·贝叶斯

D.艾伦·麦席森·图灵

13.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

14.{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

15.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

16.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

17.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

18.机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。

A.监督学习

B.无监督学习

C.机器学习

D.深度学习

19.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

20.以下哪种知识表示的方法适宜描述特定场景中固定不变的事件序列（ ）。

A.谓词逻辑表示法

B.脚本表示法

C.启发式搜索

D.产生式系统

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