【期末高分题集】[东北师范大学]《人工智能》考核必备76

奥鹏期末考核

124337–《人工智能》2022年东北师范大学期末复习题集

单选题：
（1）使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为()。
A.空间
B.状态空间
C.走步
D.算符
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（2）首次提出“人工智能”是在（）年。
A.1946
B.1960
C.1916
D.1956
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（3）计算智能系统特性的是计算适应性、计算容错力、接近人的计算速度、()。
A.计算速度快
B.空间复杂度低
C.接近人的误差度
D.易于操作
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（4）目前，人工智能的主要学派有下列3家：符号主义、()和行为主义。
A.机会主义
B.现实主义
C.浮夸主义
D.连接主义
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（5）符号主义认为人工智能的研究方法应为()模拟。
A.结构
B.形状
C.功能
D.外观
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（6）问题的状态空间(state space)是一个表示该问题()状态及其关系的图
A.全部可能
B.多数
C.少数
D.某些
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（7）在遗传算法的轮盘赌选择方法中，个体被选中的概率取决于该个体的()。
A.相对适应度
B.大小
C.密度
D.多少
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（8）统计方法是从事物的()的表现去推断该事物可能的规律性。
A.内在属性
B.外在数量
C.结构
D.与其他事物的关系
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（9）在人工智能的发展历史中，整个80年代，()和知识工程在全世界得到迅速发展。
A.神经网络
B.专家系统
C.计算智能
D.机器定理证明
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（10）机器人的研究通常划分为三个阶段：()、自适应机器人阶段和智能机器人阶段。
A.足球机器人阶段
B.程序机器人阶段
C.扫地机器人
D.表演机器人阶段
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（11）()以一套规则建立人的长期存储器模型。
A.知识库
B.工作存储器
C.加密,解密设备
D.推理机
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（12）()通过对大量人工神经元的广泛并行互联，构造人工神经网络系统去模拟生物神经系统的智能机理。
A.神经网络
B.模糊计算
C.进化计算
D.伪随机数生成
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（13）在深度优先搜索中，先生成的节点排在OPEN表的()。
A.前面
B.后面
C.中间
D.任意位置
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（14）用连词→连接两个公式所构成的公式叫做()公式。
A.析取
B.合取
C.蕴含
D.双条件
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（15）用连词∨把几个公式连接起来所构成的公式叫做()公式。
A.析取
B.合取
C.蕴含
D.双条件
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（16）一个表达式的项可以是()、常量符号或者函数表达式。
A.谓词符号
B.变量符号
C.人名符号
D.地名符号
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（17）下列选项中属于专家系统特点的有()。
A.安全性
B.稳定性
C.精确性
D.启发性
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（18）反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（）时，则定理得证。
A.永真式
B.合取式
C.析取式
D.空子句
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（19）在人工智能领域，状态空间图由初始状态和操作符隐含表示的，经常是无限的，它的复杂度根据下面的值来表达：分支因子、()、状态空间中任何路径的最大长度。
A.全部节点的个数
B.初始状态的个数
C.目标状态的个数
D.最浅的目标节点的深度
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（20）建立专家系统需要()。
A.数据加密
B.知识库的改进和归纳
C.知识评价
D.寻找问题
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（21）行为主义认为人工智能源于()。
A.控制论
B.数理逻辑
C.仿生学
D.规划理论
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（22）在等代价搜索算法中，总是选择()节点进行扩展。
A.代价最小
B.深度最小
C.深度最大
D.代价最大
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（23）如果一个合适公式中某个变量是经过量化的，就把这个变量叫做()变量。
A.约束
B.自由
C.有用
D.无用
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（24）()是先生成与/或树，然后再计算各节点的估值，即生成节点和计算估值这两个过程是分离的。
A.极大极小过程
B.－剪枝
C.有序搜索
D.宽度有序搜索
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（25）连接主义认为人的思维基元是（）。
A.符号
B.神经元
C.数字
D.图形
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（26）连接主义主张人工智能应着重于()模拟。
A.结构
B.形状
C.功能
D.行为
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（27）简单遗传算法的遗传操作主要有()、交叉、变异。
A.选择
B.取符号
C.取整
D.取上界
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（28）()通过对生物遗传和演化过程的认识，用进化算法去模拟人类智能的进化规律。
A.神经网络
B.模糊计算
C.进化计算
D.伪随机数生成
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（29）连接主义认为人工智能源于()。
A.数理逻辑
B.神经网络
C.信息检索
D.仿生学
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（30）机械式学习实质上是用()来换取处理时间。
A.存储空间
B.稳定性
C.鲁棒性
D.可视性
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（31奥鹏期末考核）人工神经网络中,()算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。
A.有师学习
B.无师学习
C.机械学习
D.以上选项都不对
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（32）在遗传算法中，()根据个体的适应度函数值所度量的优劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗传
A.交叉操作
B.选择操作
C.变异操作
D.取符号操作
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（33）机器学习是研究如何使用()来模拟人类学习活动的一门学科。
A.人脑
B.动物
C.机器
D.以上所有选项
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（34）问题归约法的组成部分包括()、一套把问题变换为子问题的操作符、一套本原问题描述。
A.中间状态描述
B.一个初始问题描述
C.目标状态描述
D.问题变量描述
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（35）()通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况。
A.解释专家系统
B.诊断专家系统
C.教学专家系统
D.预测专家系统
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（36）在启发式搜索中，()提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。
A.估计函数
B.最优函数
C.测试函数
D.区间函数
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（37）数据库中的()是从大量数据中辨识出有效的、新颖的、潜在有用的、并可被理解的模式的高级处理过程。
A.检索
B.排序
C.知识发现
D.查找
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（38）在遗传算法中，用()评价个体的好坏程度。
A.选择操作
B.交叉操作
C.变异操作
D.适应度函数
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（39）()需要的推理最多。
A.机械学习
B.类比学习
C.示教学习
D.示例学习
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（40）符号主义认为人工智能源于()。
A.数理逻辑
B.神经网络
C.信息检索
D.遗传算法
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（41）子句是由文字的()组成的公式
A.析取
B.合取
C.蕴含
D.双条件
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（42）从学科角度来讲，人工智能是()科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
A.计算机
B.数学
C.哲学
D.地理
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（43）()主要用于对所获得的规则进行价值评定，以决定所得的规则是否存入基础知识库。
A.数据预处理
B.数据交换
C.数据挖掘
D.知识评价
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（44）基于规则的专家系统采用下面模块来建立产生式系统的模型：
A.加密设备
B.编码设备
C.知识库
D.以上选项都不对
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（45）()建立人的短期存储器模型，存放问题事实和由规则激发而推断出的新事实。
A.知识库
B.工作存储器
C.加密,解密设备
D.推理机
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（46）()是指帮助进行程序设计的工具。
A.骨架型工具
B.语言型工具
C.构造辅助工具
D.支撑环境
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（47）在遗传算法中，()的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。
A.交叉操作
B.选择操作
C.变异操作
D.取符号操作
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（48）()是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
A.专家系统
B.进化算法
C.遗传算法
D.禁忌搜索
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（49）增大A*算法中启发式信息的作用，则搜索图倾向于向（）方向扩展。
A.宽度
B.深度
C.不确定
D.以上答案都不对
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（50）在( )中,每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。
A.并行网络
B.串行网络
C.前馈网络
D.反馈网络
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（51）SVM建立在计算学习理论的()原则之上。
A.结构风险最小化
B.最大似然
C.维数最小
D.计算复杂度最低
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多选题：
（1）人工智能的研究与应用领域包括()
A.问题求解与博弈
B.逻辑推理与定理证明
C.计算智能
D.数据处理
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（2）计算智能系统具有的特性有()。
A.计算适应性
B.计算容错力
C.接近人的计算速度
D.近似于人的误差率
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（3）机器人的研究通常划分为()。
A.程序机器人阶段
B.扫地机器人阶段
C.自适应机器人阶段
D.智能机器人阶段。
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（4）知识表示必须兼顾()。
A.表达能力强
B.易于推理
C.易于扩展
D.容易修改知识库
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（5）产生式规则是决策规则最为常用的表示形式可根据观测和假设之间的逻辑关系分成()。
A.由假设到观测的规则
B.由观测到观测的规则
C.由观测到假设的规则
D.由假设到假设的规则
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（6）数据预处理的内容有()。
A.知识评价
B.检测数据的完整性
C.检测数据的一致性
D.对丢失的数据用统计方法进行填补
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（7）目前，人工智能的主要学派有哪些()。
A.符号主义
B.连接主义
C.行为主义
D.机会主义
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（8）下列的数值可以作为模糊集合的隶属度值的是()
A.1
B.0
C.0.5
D.1.5
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（9）从选手的角度看，博弈树就是一棵与或树，其特点是()。
A.博弈的初始状态是初始节点
B.博弈的目标状态是初始节点
C.博弈树中的“或”节点和“与”节点分隔界限不清晰
D.博弈树中的“或”节点和“与”节点逐层交替出现
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（10）消解反演证明定理的思路是，给定一个公式集S（前提条件）和目标公式L（结论），通过反演来求证目标公式L，其证明过程包括()。
A.否定L，得到～L
B.把～L加到S中
C.把新形成的集合{S，～L}化为子句集
D.应用消解原理，试图导出一个表示矛盾的空子句
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（11）建立专家系统的一般步骤包括()。
A.设计初始知识库
B.原型机的开发与实验
C.知识库的改进与归纳
D.数据的加密
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（12）简单遗传算法的遗传操作主要有。
A.选择
B.交叉
C.取整
D.变异
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（13）下面是遗传算法的特点的是()。
A.对参数集合的编码进行进化
B.从问题解的编码组开始开始搜索
C.利用目标函数的适应度这一信息来指导搜索
D.利用选择、交叉、变异等算子进行随机操作。
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（14）一个表达式的项可以是()。
A.变量符号
B.常量符号
C.函数表达式
D.谓词符号
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（15）工具支撑环境包含的组件有()。
A.调试辅助工具
B.输入输出设施
C.解释设施
D.知识库编辑器。
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（16）可能用于知识发现的的方法有()。
A.规则归纳
B.决策树
C.范例推理
D.遗传算法
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（17）谓词逻辑的基本组成部分是()和常量符号，并用圆括弧、方括弧、花括弧和逗号隔开，以表示论域内的关系。
A.谓词符号
B.变量符号
C.函数符号
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（18）下列的数值不可以作为模糊集合的隶属度值的是()
A.1
B.2
C.0.5
D.1.5
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（19）下面关于遗传算法的特点说法错误的是()。
A.针对参数本身进行进化
B.从单个解开始搜索
C.利用导数信息来指导搜索
D.利用确定性规则进行随机操作。
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（20）相对于一般应用程序把知识组织为两级,专家系统把知识组织为三级,包括()。
A.压缩
B.数据
C.知识库
D.控制
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（21）一般搜索策略可以通过()准则来评价。
A.?完备性
B.时间复杂性
C.空间复杂性
D.最优性
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（22）基于规则的专家系统采用下列模块来建立产生式系统的模型：
A.知识库
B.工作存储器
C.加密,解密设备
D.推理机
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（23）专家系统知识库包含的内容有()。
A.所有人类知识
B.已知的同当前问题有关的数据信息
C.进行推理时要用到的一般知识和领域知识
D.以上选项都不对
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（24）20世纪30年代和40年代，()对人工智能的形成产生了重要影响。
A.数理逻辑
B.关于计算本质的新思想
C.搜索
D.规划
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（25）计算智能的主要研究领域包括()。
A.神经计算
B.进化计算
C.模糊计算
D.数字计算
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（26）关于人工智能，下列表述正确的有（）。
A.计算机科学的一个分支。
B.试图揭示人类智能的实质和真相。
C.以模拟人类智能的方式去赋能机器。
D.使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动。
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（27）人工智能的一般研究目标是()。
A.提高数值计算的精度
B.更好地理解人类智能
C.创造有用的灵巧程序
D.提高数据处理速度
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（28）知识发现的步骤包括()。
A.数据挖掘预处理
B.数据挖掘
C.数据挖掘后处理
D.数据更新
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（29）粗糙集的三值是指()。
A.0，1
B.肯定属于
C.肯定不属于
D.可能属于
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（30）经典的集合表示方法有()。
A.列举法
B.定义法
C.举例法
D.以上说法都不对
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（31）遗传算法的编码方法常用编码方式有()。
A.二进制编码
B.浮点数编码方法
C.格雷码
D.符号编码方法
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（32）下列选项中属于机器学习策略的有()。
A.机械学习
B.观察学习
C.示教学习
D.示例学习
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（33）下列数据存储方式能提高检索速度的有()。
A.索引
B.排序
C.杂凑
D.加密
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（34）现有的专家系统工具，主要分为()。
A.骨架型工具
B.语言型工具
C.构造辅助工具
D.支撑环境
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（35）影响学习系统设计的重要因素有()。
A.环境向系统提供的信息质量
B.知识库
C.信息传输的安全性
D.以上所有选项
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（36）人工智能研究的主要方法包括()。
A.功能模拟法
B.结构模拟法
C.行为模拟法
D.集成模拟法
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判断题：
（1）假元推理是由合适公式W1和W1→W2产生合适公式W2的运算。
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（2）在问题归约图中，如果某个非终叶节点含有或后继节点，那么只有当其全部后裔为不可解时，此非终叶节点才是不可解的。
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（3）在形成期和知识应用期之间，交叠地存在一个人工智能的暗淡期。究其原因，当时的人工智能主要存在三点局限性:机器性能局限性、解法局限性和结构局限性。
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（4）问题的状态空间包含三种说明的集合，即所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。
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（5）－剪枝是先生成与/或树，然后再计算各节点的估值，即生成节点和计算估值这两个过程是分离的。
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（6）如果问题有解，有序搜索不能保证找到问题的最优解。
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（7）在等代价搜索算法中，总是选择代价最小节点进行扩展。
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（8）知识库以一套规则建立人的长期存储器模型。
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（9）设A和B分别是U上的两个模糊集，其隶属函数分别为A和B，则对于论域U中的所有元素u，则u属于A补集合的隶属度为1－B(u)。
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（10）进化计算通过对生物遗传和演化过程的认识，用进化算法去模拟人类智能的进化规律。
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（11）启发式搜索利用启发式信息的实际意义在于增加解的个数和获得问题某种意义上的最优解
。
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（12）一般图搜索过程是状态空间的一般图搜索算法，它具有通用性，盲目搜索和启发式搜索都是该过程的一个特例。各种搜索策略的主要区别在于对OPEN表中节点的排列顺序不同。
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（13）如果首先扩展最新产生的(即最深的)节点。深度相等的节点可以任意排列，则这种搜索方法叫做宽度优先搜索。
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（14）一个表达式的项可以是变量符号、谓词符号或者函数表达式。
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（15）行为主义认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化（所以称为进化主义）。
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（16）遗传算法的特点是对参数集合的编码进行进化、从问题解的编码组开始开始搜索、利用导数信息来指导搜索、利用选择、交叉、变异等算子进行随机操作。
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（17）知识表示考虑是否易于扩展。
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（18）有序搜索，总是选择OPEN表上具有最大f值的节点作为下一个要扩展的节点，即总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。
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（19）已知两子句L1∨和～L2∨,如果L1和L2具有最一般合一者，那么通过消解可以从这两个父辈子句推导出一个新子句。
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（20）极大极小过程是先生成与/或树，然后再计算各节点的估值，即生成节点和计算估值这两个过程是分离的。
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（21）已知两子句L1∨和～L2∨,如果L1和L2具有最一般合一者，那么通过消解可以从这两个父辈子句推导出一个新子句。
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（22）连接主义认为人的思维基元是符号。
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（23）符号主义认为人的认知基元是数字。
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（24）形式规则化，即编制规则、把形式化了的知识变换为由编程语言表示的可供计算机执行的语句和程序。
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（25）借用以前开发好的专家系统，将描述领域知识的规则从原系统中“挖掉”，只保留其独立于问题领域知识的推理机部分，这样形成的工具称为语言型工具。
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（26）规则评价次序的编排应该使采取次序不同时，得到结论也不同。
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（27）工作存储器是基于规则的专家系统可有可无的模块。
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（28）有界深度优先搜索方法不能够保证在搜索树中找到一条通向目标节点的最短途径。
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（29）计算智能系统的典型特点之一是具有容错力。
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（30）推理机是基于规则的专家系统必须的模块。
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（31）遗传算法是一种可能用于知识发现的的方法。
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（32）在模糊逻辑体系中从属于该概念到不属于该概念之间无明显分界线。
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（33）用连词→连接两个公式所构成的公式叫做析取公式。
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（34）在极大极小过程中，当端节点的估值计算出来后，推算“与”父节点得分的方法是选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分。
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（35）人工智能的一般研究目标是创造有用的灵巧程序和更好地理解人类智能。
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（36）在极大极小过程中，当端节点的估值计算出来后，推算“或”父节点得分的方法是选其子节点中一个最大的得分作为父节点的得分。
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（37）连接主义主张人工智能应着重于功能模拟。
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（38）粗糙集的三值是指可能属于，肯定属于，肯定不属于。
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（39）诊断专家系统通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的涵义。
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（40）传统人工智能系统中所用的方法是知识的隐式表示，而神经网络中的知识表示是一种显式的表示方法。
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（41）在遗传算法中，变异操作根据个体的适应度函数值所度量的优劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗传
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（42）建立专家系统需要对原型机进行开发和实验。
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（43）机械式学习实质上是用稳定性来换取处理时间。
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（44）粗糙集是二值的。
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（45）全称化推理就是由合适公式W1和W1→W2产生合适公式W2的运算。
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（46）用连词∧把几个公式连接起来而构成的公式叫做蕴含公式。
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（47）1965年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯大学举行。
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（48）一般应用程序把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体，即为知识库。
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（49）目前，学术界对人工智能已经形成了统一标准的概念。
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（50）在遗传算法中，交叉操作的简单方式是改变数码串的某个位置上的数码。
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（51）若等代价搜索算法中所有连接弧线具有相等代价，则退化为博弈树搜索算法。
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（52）宽度优先搜索的优点是只要问题有解,则总可以得到解,而且是最短路径的解。
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（53）从学科角度来讲，人工智能是数学科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
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（54）在启发式搜索中，定义估计函数时可以参考的思路有一个结点到目标结点的某种距离或差异的度量、一个结点处在最佳路径上的概率和根据经验主观打分。
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（55）在问题归约图中，没有后裔的非终叶节点为不可解的节点。
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（56）环境提供的信息质量是影响学习系统设计的重要因素。
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（57）在遗传算法中，用交叉操作评价个体的好坏程度。
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（58）20世纪30年代和40年代，博弈和关于计算本质的新思想对人工智能的形成产生了重要影响。
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（59）图搜索策略可看作一种在图中寻找目标节点的方法。
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（60）符号主义认为人的认知基元是符号。
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（61）人工智能的一般研究目标是提高数值计算的精度和更好地理解人类智能。
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（62）从学科角度来讲，人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
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（63）知识库是基于规则的专家系统必须的模块。
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（64）遗传算法不能用于知识发现。
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（65）建立专家系统需要对数据进行加密。
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（66）推理机以一套规则建立人的长期存储器模型。
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（67）反馈网络具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。
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（68）在深度优先搜索中，OPEN表的数据结构是队列。
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（69）粗糙集是一种与统计学有关的知识发现方法。
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（70）在遗传算法中，用选择操作评价个体的好坏程度。
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（71）进化计算通过对大量人工神经元的广泛并行互联，构造人工神经网络系统去模拟生物神经系统的智能机理。
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（72）计算智能系统的典型特点是计算速度快。
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（73）在启发式搜索中，估计函数提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。
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（74）谓词逻辑的基本组成部分是谓词符号、变量符号、函数符号和常量符号，并用圆括弧、方括弧、花括弧和逗号隔开，以表示论域内的关系。
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（75）如果问题有解，A*算法能保证找到问题的最优解。
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（76）专家系统知识库包含的内容包括进行推理时要用到的一般知识和领域知识。
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（77）工作存储器借助于把存放在工作存储器内的问题事实和存放在知识库内的规则结合起来，建立人的推理模型，以推断出新的信息。
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（78）在遗传算法中，变异操作的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作为父母个体，将两者的部分码值进行交换。
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（79）专家系统把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体，即为知识库。
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（80）模糊计算通过对人类处理模糊现象的认知能力的认识，用模糊逻辑去模拟人类的智能行为。
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（81）知识概念化，即编制规则、把形式化了的知识变换为由编程语言表示的可供计算机执行的语句和程序。
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（82）规则评价次序的编排应该使不论采取什么次序，都得到相同的结论。
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（83）信息传输的安全性是影响学习系统设计的重要因素。
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（84）机械学习需要的推理最多。
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（85）20世纪30年代和40年代，数理逻辑和搜索的新思想对人工智能的形成产生了重要影响。
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（86）由观测到假设的规则规定那些可从已确定的观测直接推导出来的观测的真值。
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（87）在问题归约图中，终叶节点是不可解节点。
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（88）一般应用程序把问题求解的知识隐含地编入程序。
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（89）神经网络计算通过对人类处理模糊现象的认知能力的认识，用模糊逻辑去模拟人类的智能行为。
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（90）检测数据的完整性是数据预处理的内容之一。
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（91）推理机借助于把存放在工作存储器内的问题事实和存放在知识库内的规则结合起来，建立人的推理模型，以推断出新的信息。
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（92）机械式学习实质上是用安全性来换取处理时间。
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（93）在启发式搜索中，测试函数提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。
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（94）示例学习是一种机器学习策略。
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（95）1956年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯大学举行。
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（96）人工神经网络中,有师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神经网络提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。
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（97）支持向量机是一种可能用于知识发现的的方法。
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（98）行为主义认为智能需要知识、需要知识表示方法和知识推理方法。
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（99）加密,解密设备是基于规则的专家系统必须的模块。
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（100）知识评价主要用于对所获得的规则进行价值评定，以决定所得的规则是否存入基础知识库。
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（101）遗传算法的特点是针对参数本身进行进化、从问题解的编码组开始开始搜索、利用目标函数的适应度这一信息来指导搜索、利用选择、交叉、变异等算子进行随机操作。
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（102）如果问题有解，有序搜索能保证找到问题的最优解。
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（103）模糊集是一种与统计学有关的知识发现方法。
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（104）机器学习是一种同人类学习完全相同的方法。
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（105）问题的知识化指辨别所研究问题的实质。
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（106）专家系统知识库应该包括人类所有知识。
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（107）概念形式化，即编制规则、把形式化了的知识变换为由编程语言表示的可供计算机执行的语句和程序。
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（108）在经典二值逻辑体系中，所有的分类都被假定为有明确的边界。
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（109）有界深度优先搜索方法能够保证在搜索树中找到一条通向目标节点的最短途径。
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（110）知识评价是数据预处理的内容之一。
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（111）建立专家系统需要设计初始知识库。
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（112）计算智能系统的典型特点是需要的存储空间小。
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（113）机器学习是研究如何使用动物来模拟人类学习活动的一门学科。
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（114）专家系统把问题求解的知识隐含地编入程序
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（115）在遗传算法中，选择操作的简单方式是将被选择出的两个个体P1和P2作为父母个体，将两者的部分码值进行交换。
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（116）人工神经网络中,无师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出(对应于给定输入)间的差来调整神经元间连接的强度或权。
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（117）骨架型工具是指帮助进行程序设计的工具。
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（118）预测专家系统通过对已知信息和数据的分析与解释，确定它们的涵义。
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（119）对数据进行加密的主要目的是提高检索速度。
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（120）模糊计算通过对生物遗传和演化过程的认识，用进化算法去模拟人类智能的进化规律。
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（121）机械式学习实质上是用鲁棒性来换取处理时间。
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（122）支撑设施是指帮助进行程序设计的工具。
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（123）在遗传算法中，交叉操作根据个体的适应度函数值所度量的优劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗传
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（124）推理机建立人的短期存储器模型，存放问题事实和由规则激发而推断出的新事实。
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（125）专家系统知识库包含的内容包括同当前问题有关的数据信息。
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（126）数据预处理主要用于对所获得的规则进行价值评定，以决定所得的规则是否存入基础知识库。
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（127）机器学习是直接使用过去的经验或解法来求解给定的问题。
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（128）决策树是一种可能用于知识发现的的方法。
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（129）由观测到观测的规则规定那些可从已确定的观测直接推导出来的观测的真值。
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（130）工作存储器建立人的短期存储器模型，存放问题事实和由规则激发而推断出的新事实。
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（131）对数据进行排序能提高检索速度的有()。
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（132）在遗传算法中，用适应度函数评价个体的好坏程度。
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（133）机械学习不需要的推理。
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（134）诊断专家系统通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况。
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（135）机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。
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（136）人工神经网络中,有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出(对应于给定输入)间的差来调整神经元间连接的强度或权。
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（137）在遗传算法中，选择操作根据个体的适应度函数值所度量的优劣程度决定它在下一代是被淘汰还是被遗传
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（138）SVM建立在计算学习理论的最大似然原则之上。
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