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人工智能专题

学校: 国家开放大学软件学院

问题 1: 1. 现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。

选项:

答案: 错误

问题 2: 2. P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

选项:

答案: 错误

问题 3: 3. 谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

选项:

答案: 错误

问题 4: 4. 启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

选项:

答案: 错误

问题 5: 5. 状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。

选项:

答案: 正确

问题 6: 6. 人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。

选项:

答案: 正确

问题 7: 7. 人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。

选项:

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问题 8: 8. 分层规划中包含基本动作和高层动作。

选项:

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问题 9: 9. 贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

选项:

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问题 10: 10. 语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。

选项:

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问题 11: 11. 深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是（ ）

选项:

A. 增加数据量

B. 改变算法

C. 增加模型训练的层次

D. 增加标签量

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问题 12: 12. 机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。

选项:

A. 监督学习

B. 无监督学习

C. 机器学习

D. 深度学习

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问题 13: 13. 贝叶斯网络是一个（）。

选项:

A. 有向环形图

B. 无向环形图

C. 有向无环图

D. 无向无环图

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问题 14: 14. 当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。

选项:

A. 输入层

B. 输出层

C. 隐含层

D. 应用层

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问题 15: 15. 以下哪一项不是机器智能的来源（ ）

选项:

A. 摩尔定律

B. 数据

C. 数学模型

D. 数据结构

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问题 16: 16. 下列哪一条是关键路径？请选择相应的路径按钮。

选项:

A. 路径1

B. 路径2

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问题 17: 17. 遗传算法具有（）的迭代过程的搜索算法。也就是说，通过群体的一代代的不断进化，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。

选项:

A. 生存＋检测

B. 遗传变异

C. 自然选择

D. 适者生存

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问题 18: 18. 当我们在物品种类很多的情况下，需要快速选择出一种最优搭配方案时，其实可以借助一些特别的处理方法来解决，这些方法中的一种被称为“遗传算法”，它是通过模拟达尔文的进化论来解决问题的，因此也被归类为“进化算法”。（）教授首先提出“遗传算法”。

选项:

A. 约翰•霍兰德

B. 亚瑟·塞缪尔

C. 冯·诺依曼

D. 艾伦·麦席森·图灵

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问题 19: 19. 以下哪种知识表示的方法适宜描述特定场景中固定不变的事件序列（ ）。

选项:

A. 谓词逻辑表示法

B. 脚本表示法

C. 启发式搜索

D. 产生式系统

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问题 20: 20. （）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。

选项:

A. KNN

B. 决策树

C. 遗传算法

D. A*算法

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问题 21: 21. 深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。

选项:

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问题 22: 22. 算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。

选项:

A. KNN

B. 决策树

C. 遗传算法

D. A*算法

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问题 23: 23.

选项:

A. 标签

B. 特征值

C. 数据结构

D. 拟合标签

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