人工智能导论 习题答案汇总（吕云翔）第1--8章.docx

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1、人工智能导论习题答案1、根据美国教育家、心理学家霍华德加德纳(Howard Gardner)提出的多元智能理论， 人类的智能可以分成七个范畴，以下哪项不属于这七大范畴？ CA、音乐智能B、空间智能C、计算智能D、语言智能2、计算机之父及人工智能之父是? BA、尼尔森(NJ.Nilsson)B、艾伦图灵(Alan.M.Turing)C、马文闵斯基(Marvin Lee Minsky)D、约翰麦卡锡(John McCarthy)3、人工智能开展过程中的三大学派不包括：DA、符号主义B、连接主义C、行为主义D、逻辑主义4、“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

2、 了哪个学派？ BA、符号主义B、连接主义C、行为主义D、逻辑主义5、人工智能的四要素是数据、算力、算法、场景。其中 是基础。DA、算力B、算法C、场景D、数据6、以下哪项不属于人工智能主要的三个技术方向？ DA、计算机视觉B、语音处理C、自然语言处理D、大数据分析7、根据美国汽车工程师协会(SAE)将自动驾驶按照车辆行驶对于系统依赖程度的级别划分, 在全场景下车辆行驶完全实现对系统的依赖属于哪一级别？ B确定性，就能得到较好的表示效果。（错）.对于不同的知识及证据，其非确定性程度一般不同，需要不同数据表示其非确 定性的程度。（对）3 .纯粹用概率模型来表示和处理非确定性的方法是处理非确定性的

3、重要手段，但 没有严密的理论依据，因此应用受到了限制。（错）.每个可能事件具有一个0到1的概率，且样本空间中的可能事件总概率是lo（对）.逆概率方法有较强的理论背景和良好的数学特征，当证据及结论都彼此独立是 计算复杂度较低。（对）4 .主观贝叶斯推理虽然不需要大量计算，但因主观性太强而遭到诟病，因此历史 上很长一段时间无法得到广泛应用。（错）.经典集合既可以描述确定性的概念，也可以描述现实世界中模糊的概念。（错）5 .模糊集合是经典集合的推广，所以运算与经典集合相同。（对）.当用贴进度作为匹配度时，其值越大越好。（对）人工智能导论习题答案选择题：1 .搜索类型根据过程是否使用启发式信息可分为：

4、（A）A.启发式搜索和盲目搜索B.启发式搜索和随机搜索C.盲目搜索和随机搜索D.盲目搜索与状态空间搜索.搜索类型根据表示方式可分为：（C）A.启发式搜索和盲目搜索B.树搜索和盲目搜索C.状态空间搜索和基于树的搜索D.盲目搜索和基于树的搜索3.状态空间搜索通常可分为（C）A.启发式搜索和盲目搜索B.基于树的搜索和基于博弈树的搜搜C.深度优先搜索和广度优先搜索D.盲目搜索与随机搜索4.以下属于基于状态空间的启发式搜索的是（A）A. A*算法B.与或树的一般性搜索C.与或树的深度优先搜索D.博弈树5 .以下属于基于树的启发式搜索的是：（C）A.与或树的一般性搜索B.与或树的深度优先搜索C.博弈树D.

5、与或树的广度优先搜索.以下搜索示意图属于：（B）图5-1广度优先搜索示意图A.深度优先搜索B.广度优先搜索C.以上都不是6 .以下重排九宫格搜索示意图属于（A）A.深度优先搜索B.广度优先搜索C.以上都不是7 .以下不属于博弈树的特点是（D）A.博弈的初始格局是初始节点8 .在博弈树中，或节点和与节点是逐层交替出现的。C.所有能使自己一方获胜的终局都是本原问题D.能使对方获胜的终局不一定是不可解节点9 .以下不属于广度搜索的特点是（D）A.搜索的盲目性较大B.只要问题有解，总可以得到解C.可以得到路径最短的解D.可以较快的得到接10.以下不属于深度搜索的特点是（A）A.一定能得到问题的解B.可

6、以较快的得到问题的解C.如果目标节点不在搜索分支上，而该分支又是无穷分支，那么不能得到解。D.是后生成的节点先扩展的策略判断题：1 .盲目搜索是在搜索中加入了与问题有关的信息。X.基于树的启发式搜索是一种利用搜索过程所得到的启发性信息寻找优解树的过程,他包括 树的有序搜索和博弈树搜索。V2 .与或树的深度优先搜索是按照“先产生的节点先扩展的原那么进行搜索、X.模拟退火算法原那么固体退火原理，是基于模特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。3 .实现启发式搜索的最简单方法是A*算法。X.盲目搜索是按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中建信息不改变控制策路。4 .爬山法的一个主要问题是容

7、易陷在“局部极大值上”。V.与或树的有序搜索是用来求取代价最小的解树的一种搜索方法。V5 .状态空间搜索通常是指基于树和博弈树的搜索。X.与或树的本原问题是指不能再分解或变换，而且直接可求解的子问题。V人工智能导论习题答案机器学习章节习题习题选择题. Logistics regression和一般回归分析有什么区别？A. Logistics regression可以用来预测事件可能性的Logistics regression可以用来度量模型拟合程度B. Logistics regression可以用来估计回归系数D.以上所有1 .想在大数据集上训练决策树，为了减少训练时间，可以：A.增加树的深

8、度B.增加学习率(learning rate)C.减少树的深度D.减少树的数量3.以下说法正确的选项是：A. 一个机器学习模型，如果有较高准确率，说明这个分类器一定是好的B.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低C.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率通常是会降低的D.不可以使用聚类类别id作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习.如果SVM模型欠拟合，以下方法哪些可以改进模型：A.增大惩罚参数C的值B.减小惩罚参数C的值C.减小核系数(gamma参数).当模型的bias高时，我们如何降低它?A.在特征空间中减少特征B.在特征空间中增加特征C.增加数据点.在其他条件不变

9、的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题A增加训练集量B减少神经网络隐藏层节点数C删除稀疏的特征SDSVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核.关于SVM泛化误差描述正确的选项是A、超平面与支持向量之间距离B、SVM对未知数据的预测能力C、SVM的误差阈值.如果使用数据集的全部特征并且能够到达100%的准确率，但在测试集上仅能 到达70%左右，这说明：A、欠拟合B、模型很棒C、过拟合. 一般来说，以下哪种方法常用来预测连续独立变量？A.线性回归B.逻辑回顾C.线性回归和逻辑回归都行D.以上说法都不对(1)(1)10.下面三张图展示了对同一训练样本（散点），使用不同的模型拟合的效果（

10、曲线）。那么, 我们可以得出哪些结论（多项选择）？(2)(3)A.第1个模型的训练误差大于第2个、第3个模型B.最好的模型是第3个，因为它的训练误差最小C.第2个模型最为“健壮”，因为它对未知样本的拟合效果最好D.第3个模型发生了过拟合E.所有模型的表现都一样，因为我们并没有看到测试数据判断题1 .训练一个支持向量机，除去非支持向量后仍能分类；2 .在线性可分的情况下，支持向量是那些最接近决策平面的数据点；3 .构建一个最简单的线性回归模型需要2个系数（只有一个特征）；4 .知道变量的均值（Mean）和中值（Median）,即可以计算到变量的偏斜度（Skewness）；5 . Logistic

11、s regression回归的RELU函数将输出概率限定在0,1之间。6 . k折交叉验中的k值并不是越大越好，k值过大，会降低运算速度；7 .回归模型中存在多重共线性（multicollinearity）的问题，可以通过剔除所有的共线的 变量来解决此问题；.评估训练后的模型，发现模型存在高偏差，可以通过增加模型的特征的数量来解决 此问题；8 .点击率预测是一个正负样本不平衡问题（例如99%的没有点击，只有1%点击）。 假如在这个非平衡的数据集上建立一个模型，得到训练样本的正确率是99%o那么，此时 模型正确率并不高，应该建立更好的模型。9 .回归和分类问题都可能发生过拟合。答案：选择题1.

12、D2. C3. C4. A5. B6. D7. B8. C9. A10. ABC判断题11.12.13.14. F15. F16.17. F18.19.20. T人工智能导论习题答案2）题目：单项选择题：1、以下哪个选项不是R语言的主要功能：（D）A、统计分析B、图形表示C、报告D、信号处理2、数据挖掘不包含以下哪个流程：（A）A、图像处理B、数据清洗C、建模预测 D、指标评价3、以下哪个模型不是数据挖掘中常见的模型：（B）A、回归分析模型B、统计模型C、分类模型D、聚类模型4、以下哪个选项不是HDFS的组成局部：（C）A、HDFS Client B、NameNode C JobTracker

13、 D、DataNode5、以下哪个选项不是HBase的特性：（A）A、行式存储B、自动故障转移C、自动分片D、用于存储大量稀疏数据6、以下哪个选项不是“大数据”数据源的5V特性：（C）A、Volume B、Velocity C、Vividness D、Value7、以下关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的选项是（D）A、数据规模大B、数据类型多样C、数据处理速度快D、数据价值密度高8、大数据时代，数据使用的关键是（D）A、数据收集B、数据存储C、数据分析D、数据再利用9、以下关于大数据的分析理念的说法中，错误的选项是（D）A、在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据B、在分析方法上更注重相

14、关分析而不是因果分析C、在分析效果上更追究效率而不是绝对精确D、在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据10、大数据的起源是（C）A、金融B、电信 C、互联网 D、公共管理判断题：1 HDFS （Hadoop Distributed File System）是谷歌 Google File System （GFS）论 文的实现。（V）2、HDFS 由 HDFS Client、NameNode 和 DataNode 三局部组成。（X）解析：HDFS 由四局部组成，HDFS Client、NameNode、DataNode 和 Secondary NameNode o3、MapReduce计算模式的工

15、作原理是把计算任务拆解成Map和Reduce两个过 程来执行。（J）4、数据挖掘中缺失值填补最好的策略是自己随便编一个数据。（义）5、HBase为列式存储，且只支持单行事务性。（J）6、大数据实际上是指一种思维方式、一种抽象的概念。（V）7、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这表达了大数据分析理念中的相关分析方 法。（J）8、在目前的实际业务应用中，数据挖掘主要是面向决策。（J）9、单纯依据大数据预测做出决策需要遵循“确保个人动因能防范数据专制的危 害”原那么。（X）解析:单纯依据大数据预测做出决策需要遵循公开原那么、公正原那么和可

16、反驳原那么。 10、随着信息技术的开展，数据的形式和载体将会呈现多样多元化，它对客观世 界和事实的量化和描述也会改变。（义）解析：数据的形式和载体会呈现多样多元化，但它对客观世界和事实的量化和描 述不会改变。人工智能导论习题答案11、人脸检测本质是一个什么问题？BE、图像分类F、目标检测G、图像分割H、关键点检测12、人脸识别门禁系统可以有效阻拦陌生人随意进出社区，这应用了哪项技术？ DE、人脸检测F、人脸关键点检测G、人脸比对H、人脸搜索13、警方抓酒驾在查询证件的时候，通过人脸检测，来看看对方究竟是不是使用了别人的驾 照，这属于哪项技术？CE、人脸检测F、人脸关键点检测G、人脸比对H、人脸

17、搜索14、自动识别医疗单据药品明细、年龄、性别等关键字段并录入系统，这属于文字识别中的？ DA、通用类文字识别B、证件类文字识别C、票据类文字识别D、行业类文字识别15、以下哪一项不属于语音识别的应用？ CE、语音输入法F、驾驶员使用语音进行线路导航G、导航软件提示交通路线信息H、通过一段歌曲搜索出歌曲的名字16、以下哪项不属于自然语言处理基本技术层面？BE、词法分析F、情感分析G、句法分析H、语义分析17、以下哪一项不涉及自然语言处理技术？AE、文字识别F、智能音箱G、机器翻译H、信息提取18、哪种对话机器人能精确理解对话意图，提取关键信息，可用于智能话务，智能硬件？ B E、智能问答机器人

18、F、话务机器人G、智能质检19、楼宇对讲系统属于智慧城市中哪一项内容？AE、智慧社区F、智慧便民设施G、智慧医疗H、智慧教育20、自动文摘有4种主要的方法，其中 只对有用的文本片段进行有限深度的分析，其效率和灵活性显著提高。DE、基于统计的自动文摘F、基于理解的自动文摘G、基于结构的自动文摘文字识别H、信息抽取判断题11、人脸检测是批定位并返回人脸五官与轮廓的关键点坐标位置。False12、人脸搜索实质是屡次人脸比对的过程，即将待搜索的特定人脸与人脸库集合中的所有人 脸逐一进行比对。True13、通用类文字识别支持表格、文档、网络图片等任意格式图片上文字信息的自动化识别, 自适应分析各种版面和

19、表格，快速实现各种文档电子化。TrueA、L4B、L5C、L6D、L78、计算机视觉的主要应用领域中，不包含以下哪一个？ AA、文本挖掘B、智能交通C、文字处理D、公安安防9、智能医疗主要应用的人工智能中的哪一项技术？ AA、计算机视觉B、语音处理C、自然语言处理D、大数据分析10、下面哪一项主要应用自然语言处理技术？ CA、文字识别B、信号处理C、情感分析D、目标检测判断题1、数理逻辑智能是指准确感知视觉空间及周围一切事物，并且能把所感觉到的形象以图画 的形式表现出来的能力。False2、人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的 一门新的技术科学，它是计算

20、机科学的一个分支。True3、图灵测试是测试设备是否具有智能的一种测试方法。True4、人工智能自诞生起经历了两次低谷。True5、符号主义的落脚点是神经网络与深度学习。False6、算力是人工智能的核心。False7、语音处理是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感 知等各种处理技术的统称。True8、深度学习算法本身是建构在大样本数据基础上的，而且数据越多，数据质量越好，算法 结果表现越好。True9、智能家居的应用不包含自然语言处理技术。False10、智能安防领域主要应用了计算机视觉技术。True14、证件类文字类别支持增值税发票、机动车销售发票、医疗发票等

21、各种发票和表单图片上 有效信息的自动识别和结构化提取。False15、语音识别技术就是让机器通过语音信号处理和模式让机器自动识别和理解语音信号，并 把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。True16、在智能音箱的使用过程中，语音识别技术只是第一步。True17、句法分析是将句法成分与应用领域中的目标表示相关联。False18、语义角色标注是一种浅层语义分析技术，它以词为单位，不对句子所包含的信息信息进 行深入分析。False19、通常单一功能的机器人无法解决客户业务场景下的所有问题，需要融合多个不同功能的 机器人打造一个对话机器人联合解决方案。True20、智慧实验室、智慧校园等都属于智慧教

22、育的解决方案。True人工智能导论习题答案单项选择类：1 .从不同的角度和背景来看，知识有不同的划分。按作用范围，可以将知识分为和领域 性知识A.常识性知识B.表达性知识C.过程性知识D.形象性知识A.知识的表示能力指能否正确、有效地将问题求解所需要的各种知识表示出来。以下四个方 面，那个是不包括在内的：A.知识表示范围的广泛性B.领域知识表示的高效性C.对非确定性知识表示的支持程度D.知识应易读、易懂、易获取、易维护D.人工智能中用到的逻辑可以概括地分为两大类：一类是经典逻辑和,另一类是泛指除 经典逻辑外的那些逻辑A.一阶谓词逻辑B.模态逻辑C.时态逻辑D.二阶谓词逻辑A2 .以下哪个不是谓

23、词逻辑表示法的优点A.自然性B.规范性C.高效性D.严密性C.以下那个不是状态空间表示法的要素：A.状态B.算符C.状态空间方法D.联系D3 .谓词逻辑表示法有如下缺点：A.知识表示能力差B.不够严密C.知识表示范围小D.组合爆炸B4 .由于语义联系的丰富性，不同应用系统所需的语义联系的种类及其解释也不尽相同。比拟 典型的语义联系包括和以谓词或联系为中心组织知识的语义联系A以个体为中心组织知识的语义联系B泛化联系C聚集联系D属性联系ISA.语义网络表示法具有如下主要特点：A.结构性B联想性C直观性D严密性D5 .一种描述所论述对象属性的数据结构A.框架B.谓词C命题D元素A.什么是知识工程的一

24、个分支，它以众多知识表示方法为基础，在新的形势下开展而来A知识图谱B计算机C人工智能D互联网判断类：L根据人们对复杂问题往往采用探索方法的启发，形成了状态空间表示法正确2 .知识的可组织性指知识应易读、易懂、易获取、易维护错误3 .后继节点与父辈节点：如果某条弧线从节点他指向那么节点勺就叫作节点他的后继节点 或后裔，而节点耳叫作节点勺的父辈节点或祖先。正确.命题逻辑是在谓词逻辑的基础上开展起来的，谓词逻辑可看作是命题逻辑的一种特殊形式。错误.利用搜索来求解问题是在某个可能的解空间内寻找一个解,这就首先要有一种恰当的解 空间的表示方法。正确 6,由一些基本的语义联系组合成任意复杂的语义联系是可以

25、实现的。正确.表达性知识仅指有关领域内的概念错误8存在仅具备表达基本命题的能力的具有表达谓词公式能力的语义网络错误.继承推理是指在语义网络中，有些层次的节点具有继承性，那么上层节点具有的性质下 层节点也都具有。正确.框架表示法与语义网络表示法的侧重点有所不同，前者重点突出了关系，后者重点突出 了状态。错误人工智能导论习题答案10道选择10道判断：判断题：L演绎推理的核心是三段论，常用三段论由一个大前提、一个小前提和一个结论3局部组成。 N）.归纳推理是从一类事物的大量特殊事例出发，去推出该类事务的一般性结论。（4）2 .演绎推理是在领域内的一般性知识前提下，通过演绎求解一个具体问题或证明一个给

26、 定的结论。2.归纳推理中，所推理出的结论包含在前提内容中。（X）改：归纳推理中，所推理出的结论没有包含在前提内容中。N)3 .混沌推理是将正向推理与反向推理结合起来的一种推理。4 .应用归结原理证明定理的过程称为归结反演。(4).谓词逻辑的归结反演与命题逻辑的归结反演最大区别是两种方法中每个步骤的处理对象 是不同的，所以两种归结反演的主要思想也是不同的。(X)改:谓词逻辑的归结反演与命题逻辑的归结反演最大区别是两种方法中每个步骤的处理对象 是不同的，但两种归结反演的主要思想是统一的。5 .归结演绎推理世界上就是从字句集中不断寻找可进行归结的子句对，并通过对这些子句对 的归结，最终得到一个空子

27、句。(Vx) ( p(x) -Q(x)B.-i(Vx)(p(x)AQ(x)-(3x) ( p(x) -Q(x)C. i(3x)(p(x)AQ(x).(PAQ)=P/Q 是(A)A.德,摩根律.吸收律C.补余律D.结合律8 .AV(BAC)=(AVB)A(A/C)是(C)A.结合律B.连接词化归律C.分配律D.德摩根律.以下命题公式不是永真式的是(A )A. (pq)-pp-(qp)C.pV(q-p)D. (p-q)Vp9 .以下谓词公式中是前束范式的是(D )VxF(x) A0x)G(y)A. VxP(x) AVyG(y)Vx(P(x)一myQ(x,y)B. Vx3y(P(x)Q(x,y)人工

28、智能导论习题答案一单项选择题1.以下哪种推理方法是不确定性推理方法(B )。A.自然演绎推理B.归结反演C.主观Bayes方法D.拒取式推理2.以下哪项不是现实世界的事物所具有的导致人们对其认识不精确的性质(A )A.具象性B.随机性C.模糊性D.不充分性3.以下哪个选项不是非确定性推理的基本问题(C )A.推理方向B.推理方法C.非确定性的表示D.控制策略4 .以下哪个可信度最接近假”(A )A. -0. 1 B. 0.0001 C. 0 D. 15 .以下说法错误的选项是(D )A.度量要能充分表达相应知识及证据非确定性的程度。B.度量范围的指定应便于领域专家及用户对非确定性的估计。C.度

29、量要便于对非确定性的传递进行计算，而且对结论算出的非确定性度量不能 超出度量规定的范围。D.度量确实定应当是直观的，且不需要相应的理论依据。6.以下不是用来计算复合证据非确定性的方法是(B )A.最大/最小法B.最小二乘法C.概率方法D.有界方法.以下哪种方法不是为了解决纯概率方法应用限制而开展的方法(C )A.可信度方法.证据理论C.蒙特卡罗方法D.贝叶斯方法8.以下关于概率分配函数的说法错误的选项是(A )A.概率分配函数用于描述知识的估计信任度。8 .概率分配函数的作用是把D上的任意一个子集都映射到0,1上的一个数 M(A).C.概率分配函数与概率不同。D.在实际问题中，对同一个集合，可

30、能得到不同的概率分配函数。9 .以下对于证据E的可信度CF(E)的值的含义描述正确的选项是(A )CF(E)=1,证据E为真A. CF (E) =0,证据E为假CF (E) =-l,证据E无法判断B. (KCF(E)G,证据E不确定.以下哪个概念是模糊概念(A )A.这杯水太烫，不能喝B.体测1000m用时4分30秒，满足了及格条件C.他说话每分钟说250词，语速很快D.今年冬天平均气温-21,太冷了二 判断题.非确定性的表示包括知识的非确定性表示和证据的非确定性表示。一般情况下, 知识是我们的经验总结，并且把的信息称为证据。(对)1 .在选择知识的非确定性表示方法时，只需要考虑能够准确地描述问题本身的非