人工智能原理一、名词解释1
启发式搜索4
原子集二、选择题1
非结构化的知识的表示法是()
语义网络表示B
谓词逻辑表示C
框架表示法中D
面向对象表示2
归结策略中,()是完备的
线性输入策略Ⅱ
支持集策略Ⅲ
单文字策略Ⅳ
祖先过滤策略A
在证据理论中,信任函数与似然函数对(Bel(A),Pl(A))的值为(0,0)时,表示()
对A一无所知C
对A为真有一定信任4
在主观Bayes方法中,专家给出的Ln和LS值,不能出现下两种情况()
在证据理论中,信任函数与似然函数的关系为()
Bel(A)≤Pl(A)B
Bel(A)<Pl(A)C
Bel(A)≥Pl(A)D
Bel(A)>Pl(A)6
不完备的搜索过程是()A.广度优先搜索B.深度优先搜索C.有界深度优先搜索D.代价树广度优先搜索7
在主观Bayes方法中,规则E→H,有LS=LN=1,这意味:()A
E对H没有影响B
-E支持HD
E支持-H8
在可信度方法中,若证据A的可信度CF(F)=0,这意味:()A
证据A不可信B
对证据A一无所知C
证据A可信D
人工智能研究的领域不包括()
自然语言理解B
自动程序设计C
程序设计方法D
自动定理证明10
用归结反演证明定理时,若当前归结式为(),则定理得证A
包孕式(subsumed)C
在主观Bayes方法中,证据E支持结论H时,有()
在可信度方法中,证据E的出现增加结论H为真时,有()
CF(H,E)>1B
CF(H,E)>0C
CF(H,E)=0D
CF(H,E)