海洋机器人与人工智能期末答案2023秋

1.在8数码问题中，启发函数f(x)=g(x)+h(x)中的g(x)表示（ ） 。
A:节点 x 与目标状态位置相同的棋子个数 B:节点x的子节点数 C:节点x与目标状态位置不同的棋子个数 D:节点 x 所在的层数
答案:节点 x 所在的层数
2.下述（ ）不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。
A:形象描写表示法 B:语义网络表示法 C:状态空间表示法 D:框架表示法
答案:形象描写表示法
3.人类专家知识通常包括两大类：（ ）。
A:书本知识和经验知识 B:理科知识和文科知识 C:基础知识和专业知识 D:理论知识和操作知识
答案:书本知识和经验知识
4.下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中（ ） 。
A:关系 B:控制和元知识 C:规则 D:事实
答案:关系
5.RBM网络中隐元也叫特征检测器。（ ）
A:错误 B:正确
答案:正确
6.CNN具有共享卷积核的优点。（ ）
A:错误 B:正确
答案:正确
7.限制性玻尔兹曼机属于某种确定性的模型。（ ）
A:错误 B:正确
答案:错误
8.池化层在一定程度上防止过拟合。（ ）
A:正确 B:错误
答案:正确
9.DBN网络是由多个RBM级联组成的。（ ）
A:正确 B:错误
答案:正确
10.通过训练代价函数可以获得网络参数。（ ）
A:错误 B:正确
答案:正确
11.DBN同一隐层单元之间是相互连接的。（ ）
A:正确 B:错误

12.全连接层一般布置在卷积神经网络的尾部。（ ）
A:正确 B:错误 13.RBM中的显层和隐层之间是单向传递的。（ ）
A:错误 B:正确 14.池化层可实现特征降维。（ ）
A:错误 B:正确 15.知识获取的方法有手动获取知识、自动获取知识这两种方法。（ ）
A:错 B:对 16.普通的玻尔兹曼机同一隐层单元之间是相互连接的。（ ）
A:错 B:对 17.在Actor-Critic算法中，Q函数和V函数同时被优化。（ ）
A:对 B:错 18.RBM从显层到隐层相当于解码过程。（ ）
A:错误 B:正确 19.在卷积层中每个神经元连接数据窗的权重是固定的，每个神经元只关注一个特性。（ ）
A:错误 B:正确 20.为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是（ ）。
A:专家系统 B:人工神经网络 C:模式识别 D:智能代理 21.下列不属于专家系统的解释功能的主要作用是（ ）。
A:对用户说明为什么得到这个结论 B:对用户说明如何得到这个结论 C:对用户说明专家系统的知识结构 D:提高专家系统的信赖程度 22.下列哪种情况是图灵测试的内容？（ ）
A:当机器骗过测试者，使得询问者分不清是人还是机器时，说明它通过了图灵测试 B:当人与人对话，其中一人的智力超过另一人时，说明智者通过了图灵测试 C:当机器与人对话，两者相互询问，人分不清机器是人还是机器，说明它通过了图灵测试 D:两机对话，其中一机的智力超过另一机时，说明智者机器通过了图灵测试 23.产生式系统的推理不包括（ ）。
A:正向推理 B:双向推理 C:简单推理 D:逆向推理 24.下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ ）。
A:不精确推理过程是运用不确定的知识 B:不精确推理过程最终推出不确定性的结论 C:不精确推理过程是从不确定的事实出发 D:不精确推理过程最终能够推出确定的结论 25.下列不属于激活函数的是？（ ）
A:Tan B:Sigmiod C:ReLU D:Tanh 26.我国学者吴文俊院士在人工智能的（ ）领域作出了贡献。
A:智能代理 B:机器证明 C:模式识别 D:人工神经网络 27.关于“与/或”图表示法的叙述中，正确的是（ ）。
A:“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分之间的不确定关系。 B:“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的求解过程。 C:“与/或”图就是用“AND”和“OR”连续各个部分的图形，用来描述各部分的因果关系。 D:“与/或”图就是用“与”节点和“或”节点组合起来的树形图，用来描述某类问题的层次关系。 28.确定性知识是指（ ）知识。
A:可以精确表示的 B:正确的 C:能够解决问题的 D:在大学中学到的知识 29.什么是训练数据集和测试数据集？
30.产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。
31.考虑为什么描述赌徒问题最优策略的曲线会如图所示？比如，当赌徒的资金数是50美元的时候，他一次性压上所有的资金，但是当他的资金数是51美元的时候他却不这么做。试说明为什么说这是一个比较好的策略？
32.BP网络与RBF网络的不同
33.什么是人工智能？它有哪些特征或特点
34.为什么A*算法会出现重复扩展结点的问题？解决的方法有哪些？
35.考虑如何利用策略迭代计算动作值函数？参考图计算，试给出一个完整的算法计算。
36.BP网络的主要能力是什么？
37.池化层的作用是什么？
38.通过搬动积木块，希望从初始状态达到一个目的状态，即三块积木按顺序堆叠在一起。操作算子为MOVE（X，Y）：把积木X搬到Y（积木或桌面），操作算子可运用的先决条件：
（1）被搬动积木的顶部必须为空。
（2）如果 Y 是积木，则积木 Y 的顶部也必须为空。
（3）同一状态下，运用操作算子的次数不得多于一次。
39.什么是神经网络的泛化能力？
40.每个状态的状态值函数的值是由当前状态下的动作值函数的值以及动作的选择概率说确定的。我们可以用一幅回溯图来表示它们之间的关系：

根据上图，给出和之间的等量关系。
41.K-means聚类算法如何确定数据中心。
42.什么是监督学习？