人工智能小结.doc

Artificial Intelligence 人工智能
一、什么是人工智能
答:学科方面:人工智能学科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,其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。能力方面:人工智能能力是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理、证明、识别、感知理解通信设计思考规划学****问题求解等思维活动。
人工智能的学派及其认知观:①符号主义认为人工智能起源于数理逻辑;②连接主义认为人工智能起源于仿生学,特别是对人脑模型的研究;③行为主义认为人工智能源于控制论。人工智能三个学派:心理学派、仿生学派、控制论学派。
二、机器学****的定义,主要策略
答:机器学****是研究如何使用机器来模拟人类学****生活的一门学科,严格说,机器学****是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。
学****是一项复杂的智能活动,学****过程与推理过程是紧密相连的,按照学****中使用推理的多少,机器学****所采用的策略大体上可分为四种:机械学****示教学****类比学****示例学****br/>三、模糊判决定义,常用的模糊判决方法
答:通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合或者隶属函数,但实际应用中只有一个确定的值才能用于控制伺服机构。在推理得到的模糊集合中取一个相对最能代表这个模糊集合的单值的过程就称为模糊判决。
模糊判决的方法有:重心法、最大隶属度法、系数加权评价法和隶属度限幅元素平均法。
四、遗传算法原理和步骤
答:遗传算法的基本原理如下:通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码即染色体,形成初始种群,通过适应度函数给每个个体一个数值评价,淘汰低适应度的个体,选择高适应度的个体参加遗传操作,经过遗传操作后的个体集合形成下一代的新的种群,在对这个新种群进行下一轮进化。
一般遗传算法的主要步骤如下:
(1)初始化群体。
(2) 计算种群上每个个体的适应度值
(3)按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体
⑷按照概率Pc进行交叉操作
⑸按照概率Pc进行变异操作
⑹若没有满足某种停止条件,则转步骤⑵,否则进入下一步
⑺输出种群中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解
五、归纳学****的一般步骤
答:归纳学****的一般模式为:
给定:①观察陈述(事实)F,用以表示有关某些对象、状态、过程等的特定知识②假定的初始归纳断言(可能为空)③背景知识,用于定义有关观察陈述,候选归纳断言以及任何相关问题领域知识、假设和约束,其中包括能够刻画所求归纳断言的性质的优先准则。
求:归纳断言(假设),能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述,并满足知识背景。
六、消解原理求取问题的过程
答:⑴把前提用谓词公式表示,化成相应的子句集,设该子句集为S1⑵把待求的问题也用谓词公式表示,然后将其否定,并与谓词ANSWER构成析取式谓词ANSWER是一个专为求解问题而设立的谓词,其变量必须与问题公式的完全一致⑶把问题公式与谓词ANSWER构成的析取式化为子句集,并把该子句集与S1合并构成子句集S
⑷对子句集S用谓词消解原理消解改成ANSWER中的变元⑸如果得到消解式ANSWER,问题答案即在ANSWER谓词中。
子句集求取九步⑴消去蕴涵符号⑵减少否定符号的辖域⑶对变量标准化⑷消去存在量词⑸化为前束行⑹把母式化为合取