四川开放大学人工智能导论作业答案

人工智能导论

学校: 四川开放大学

问题 1: 1. 不确定性是指( ) 。

选项:

• A. 随机性

• B. 模糊性

• C. 不—致性

• D. 时变性

答案: 随机性

问题 2: 2. 如果某问题存在最优解，则采用( )一定会得到该最优解。

选项:

• A. 广度优先搜索

• B. 深度优先搜索

• C. 有界深度优先搜索

• D. 启发式搜索

答案: 深度优先搜索

问题 3: 3. 下面的( )是不确定性推理中所用的—种度量。

选项:

• A. 信度

• B. 适应度

• C. 隶属度

• D. 代价

答案: 信度

问题 4: 4. NP问题的字面解释是( )。

选项:

• A. 旅行商问题

• B. 困难问题

• C. 非确定型多项式问题

• D. 皇后问题

答案: 非确定型多项式问题

问题 5: 5. 语义web的体系结构包括（）层。

选项:

• A. 7

• B. 5

• C. 4

• D. 3

答案: 7

问题 6: 6. 1950年，图灵在他的论文（）中，提出关于机器思维的问题。

选项:

• A. 《计算与智能》

• B. 《可计算型与可定义性》

• C. 《论可计算数以及在判定问题中的应用》

• D. 《论数字计算在决断难题中的应用》

答案: 《计算与智能》

问题 7: 7. 脑的宏观心理层次的智能表现称为( )。

选项:

• A. 符号智

• B. 计算智

• C. 脑智能

• D. 群智能

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问题 8: 8. 所谓命题，就是可以判断真假的( ) 。

选项:

• A. 祈使句

• B. 疑问句

• C. 感叹句

• D. 陈述句

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问题 9: 9. 人工智能发展过程中的三大学派不包括

选项:

• A. 符号主义

• B. 连接主义

• C. 行为主义

• D. 逻辑主义

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问题 10: 10. 下面的( )不是专家系统的组成部分。

选项:

• A. 用户

• B. 综合数据库

• C. 推理机

• D. 知识库

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问题 11: 11. 最常用的模式表示形式有（）。

选项:

• A. 向量

• B. 字符串

• C. 数字

• D. 脚本

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问题 12: 12. 以下属于数据挖掘的任务有（）。

选项:

• A. 数据总结

• B. 概念描述

• C. 分类、聚类

• D. 偏差分析、建模

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问题 13: 13. 根据连接的拓扑结构不同，神经网络可以分为（）。

选项:

• A. 分层向前网络

• B. 反馈前向网络

• C. 互联前向网络

• D. 广泛互联网络

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问题 14: 14. 在机器学习的分类中，以下（）属于基于学习方法的分类。

选项:

• A. 归纳学习

• B. 演绎学习

• C. 类比学习

• D. 分析学习

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问题 15: 15. 按搜索树生成方式的不同，树式穷举搜索分为（）。

选项:

• A. 广度优先搜索

• B. 深度优先搜索

• C. 结构优先搜索

• D. 节点优先搜索

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问题 16: 16. 人工智能的目标是创造能够执行人类智能活动的机器。

选项:

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问题 17: 17. 人工智能中的“决策树”是一种用于分类和回归的算法。

选项:

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问题 18: 18. 人工智能中的“强化学习”不需要与环境交互，而是直接从数据中学习策略。

选项:

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问题 19: 19. 人工智能中的“反向传播”算法主要用于训练深度神经网络。

选项:

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问题 20: 20. 人工智能中的“集成学习”是通过构建并结合多个学习器来提高整体性能的方法。

选项:

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问题 21: 1. 下面的( )是指数据库中的知识发现。

选项:

• A. DAI

• B. DM

• C. KDD

• D. MAS

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问题 22: 2. 模式识别的简称为（）。

选项:

• A. PR

• B. ML

• C. DL

• D. KDD

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问题 23: 3. 1950年，图灵在他的论文（）中，提出关于机器思维的问题。

选项:

• A. 《计算与智能》

• B. 《可计算型与可定义性》

• C. 《论可计算数以及在判定问题中的应用》

• D. 《论数字计算在决断难题中的应用》

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问题 24: 4. DAI是( )的缩写。

选项:

• A. 分布式人工智能

• B. 数据挖掘

• C. 知识发现

• D. 多Agent

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问题 25: 5. 语义网络表达知识时，有向弧AKO、ISA 蕴涵着节点间的( ) 。

选项:

• A. 无悖性

• B. 可扩充性

• C. 继承性

• D. 完整性

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问题 26: 6. 决策树学习是—种( ) 。

选项:

• A. 连接学习

• B. 演绎学习

• C. 类比学习

• D. 归纳学习

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问题 27: 7. 下面的( )是多Agent系统的缩写。

选项:

• A. KDD

• B. MAS

• C. DAI

• D. TSP

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问题 28: 8. 下面的( )是神经网络中所用的函数。

选项:

• A. 估价函数

• B. 适应度函数

• C. 特性函数

• D. 信任函数

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问题 29: 9. 人工智能发展过程中的三大学派不包括

选项:

• A. 符号主义

• B. 连接主义

• C. 行为主义

• D. 逻辑主义

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问题 30: 10. BP神经网络的拓扑结构为( ) 。

选项:

• A. 反馈前向型

• B. 互连前向型

• C. 广泛互连型

• D. 分层前向型

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问题 31: 11. 统计学习的主要工作与过程包括（）。

选项:

• A. 准备样本数据

• B. 针对样本数据的特点，选择或设计某种数值模型或概率模型、准则函数、学习策略与算法等

• C. 编程

• D. 最终实现以归纳或估计一个最优模型

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问题 32: 12. 以下属于数据挖掘的任务有（）。

选项:

• A. 数据总结

• B. 概念描述

• C. 分类、聚类

• D. 偏差分析、建模

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问题 33: 13. 在机器学习的分类中，以下（）属于基于学习方法的分类。

选项:

• A. 归纳学习

• B. 演绎学习

• C. 类比学习

• D. 分析学习

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问题 34: 14. 智能机器人至少应具备如下（）机能

选项:

• A. 感知机能

• B. 运动机能

• C. 思维机能

• D. 人-通信信机能

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问题 35: 15. 以下属于数据挖掘的方法（）。

选项:

• A. 统计方法

• B. 机器学习方法

• C. 粗糙集

• D. 智能计算和可视化

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问题 36: 16. 遗传算法是一种启发式搜索算法，它模仿自然选择的过程来解决优化问题。

选项:

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问题 37: 17. 人工智能中的“模式识别”是指从大量数据中识别出有用的模式或规律。

选项:

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问题 38: 18. 人工智能中的“无监督学习”不依赖于任何预先标记的数据，而是试图找到数据中的结构。

选项:

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问题 39: 19. 人工智能中的“强化学习”不需要与环境交互，而是直接从数据中学习策略。

选项:

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问题 40: 20. 深度学习是连接主义的一个特例，它使用多层神经网络来模拟人类学习。

选项:

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问题 41: 1. 符号智能的英文全称为（）。

选项:

• A. Symbolic Intelligence

• B. Comutational Intelligence

• C. Social Intelligence

• D. Individual Intelligence

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问题 42: 2. 所谓命题，就是可以判断真假的( ) 。

选项:

• A. 祈使句

• B. 疑问句

• C. 感叹句

• D. 陈述句

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问题 43: 3. TSP是( )的缩写。

选项:

• A. 梵塔问题

• B. 八数码问题

• C. 旅行商问题

• D. 八皇后问题

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问题 44: 4. 描述—个神经元的输入输出关系的函数称为该神经元的( ) 。

选项:

• A. 估价函数

• B. 适应度函数

• C. 特性函数

• D. 信任函数

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问题 45: 5. 1950年，图灵在他的论文（）中，提出关于机器思维的问题。

选项:

• A. 《计算与智能》

• B. 《可计算型与可定义性》

• C. 《论可计算数以及在判定问题中的应用》

• D. 《论数字计算在决断难题中的应用》

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问题 46: 6. 最典型的计算型语言是( ) 。

选项:

• A. MATLAB

• B. JAVA

• C. LISP

• D. PROLOG

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问题 47: 7. 决策树学习是—种( ) 。

选项:

• A. 连接学习

• B. 演绎学习

• C. 类比学习

• D. 归纳学习

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问题 48: 8. 人工智能发展过程中的三大学派不包括

选项:

• A. 符号主义

• B. 连接主义

• C. 行为主义

• D. 逻辑主义

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问题 49: 9. DAI是( )的缩写。

选项:

• A. 分布式人工智能

• B. 数据挖掘

• C. 知识发现

• D. 多Agent

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问题 50: 10. 对于图灵测试，（）提出了“中文屋子”的假说来说明即便是一台计算机通过图灵测试，也不能说明它就真的具有智能。

选项:

• A. 阿兰-图灵

• B. 约翰-西尔勒

• C. 费根鲍姆

• D. 塞缪尔

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问题 51: 11. 不确定性是指( ) 。

选项:

• A. 随机性

• B. 模糊性

• C. 不—致性

• D. 时变性

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问题 52: 12. “一个概念用一组数字，向量，矩阵或张量表示，各个节点并不表示特定的概念”描述的是（）学派。

选项:

• A. 符号主义

• B. 连接主义

• C. 行为主义

• D. 逻辑主义

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问题 53: 13. 人工智能学科诞生于哪一年( )。

选项:

• A. 1957

• B. 1962

• C. 1956

• D. 1979

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问题 54: 14. 语义网络表达知识时，有向弧AKO、ISA 蕴涵着节点间的( ) 。

选项:

• A. 无悖性

• B. 可扩充性

• C. 继承性

• D. 完整性

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问题 55: 15. 下面的( )是不确定性推理中所用的—种度量。

选项:

• A. 信度

• B. 适应度

• C. 隶属度

• D. 代价

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问题 56: 16. 脑的宏观心理层次的智能表现称为( )。

选项:

• A. 符号智

• B. 计算智

• C. 脑智能

• D. 群智能

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问题 57: 17. 语义web的体系结构包括（）层。

选项:

• A. 7

• B. 5

• C. 4

• D. 3

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问题 58: 18. 逻辑蕴涵式(A→B)^A =>B被称为( )。

选项:

• A. 附加律

• B. 拒收律

• C. 假言推理

• D. US

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问题 59: 19. 专家系统PROSPECTOR中所用的不确定性推理模型称为( ) 。

选项:

• A. 确定性理论

• B. 主观贝叶斯方法

• C. 证据理论

• D. 可能性理论

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问题 60: 20. 下面的( )是神经网络中所用的函数。

选项:

• A. 估价函数

• B. 适应度函数

• C. 特性函数

• D. 信任函数

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问题 61: 21. 按照网络的活动方式分类，神经网络模型可以分为（）两类。

选项:

• A. 确定性网络

• B. 随机性网络

• C. 监督学习网络

• D. 集中学习网络

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问题 62: 22. 以下（）属于符号智能

选项:

• A. 知识获取

• B. 知识表示

• C. 知识组织与管理

• D. 知识运用

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问题 63: 23. 以下（）属于智能计算方法。

选项:

• A. 进化计算

• B. 免疫计算

• C. 量子计算

• D. 简单计算

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问题 64: 24. 在机器学习的分类中，以下（）属于基于学习方法的分类。

选项:

• A. 归纳学习

• B. 演绎学习

• C. 类比学习

• D. 分析学习

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问题 65: 25. 机器学习的三要素包括（）。

选项:

• A. 数据

• B. 发现

• C. 知识

• D. 规则

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问题 66: 26. 最常用的模式表示形式有（）。

选项:

• A. 向量

• B. 字符串

• C. 数字

• D. 脚本

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问题 67: 27. 以下（）属于当前人工智能的现状与发展呈现出的特点。

选项:

• A. 多种途径齐头并进，多种方法协作互补

• B. 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓

• C. 企业公司进军AI，协作竞争你追我赶

• D. 研究队伍日益壮大，AI教育蔚然成风

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问题 68: 28. RDF可以视为一种由（）组成的数据模型

选项:

• A. 数据结构

• B. 操作符

• C. 查询语言

• D. 完整性规则

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问题 69: 29. 决策树是由（）等三个部分组成的一棵树。

选项:

• A. 若干属性

• B. 属性值

• C. 有关决策

• D. 表达式

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问题 70: 30. 以下（）属于基于软语言规则的推理。

选项:

• A. 自然推理

• B. 程度推理

• C. 多规则程度推理

• D. AT推理

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问题 71: 31. 机器学习是计算机从学习对象中发现知识的过程

选项:

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问题 72: 32. 不确定性信息是指那些意思不够明确，不够严格（有一定弹性）的信息。

选项:

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问题 73: 33. 不确切性信息是指那些不能确定真实性的信息。

选项:

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问题 74: 34. 示例学习是从若干（包括正例和反例）中归纳出一般概念或规则的学习方法。

选项:

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问题 75: 35. 演绎学习是一种保变换，即若前提真则推出结论也为真。

选项:

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问题 76: 36. 人工智能中的“感知器”是一种复杂的非线性分类器，它模仿生物神经元的工作方式。

选项:

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问题 77: 37. 人工智能中的“反向传播”算法主要用于训练深度神经网络。

选项:

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问题 78: 38. 人工智能中的“无监督学习”不依赖于任何预先标记的数据，而是试图找到数据中的结构。

选项:

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问题 79: 39. 神经网络中的激活函数可以是线性的或非线性的，但通常线性函数更受欢迎。

选项:

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问题 80: 40. 机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习和改进。

选项:

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