24秋：人工智能导论：期末复习题

选择题

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1. 下列关于智能说法错误的是（D）

解释：D选项“细菌不具有智能”是错误的，因为细菌有其适应环境、生存和繁殖的能力，这些都可以视为一种简单的智能。

2. 人工智能是一门（D）学科 解释：人工智能涉及数学、心理学、生理学、语言学等多个领域的知识，因此它是一门综合性的交叉学科。

3. AI是（B）的英文缩写 解释：AI是Artificial Intelligence的英文缩写，意为人工智能。

4. 人工智能最早由一位科学家于1950年提出，并提出了一种机器智能测试模型，该科学家是：（C）

解释：图灵在1950年提出了著名的图灵测试，用于判断机器是否具有智能。

5. 想要让机器具有智能，必须使得机器具有知识。在人工智能中研究计算机自动获取知识和技能，实现自我完善的分支是：（B）

解释：机器学习是人工智能的一个分支，它研究计算机如何自动获取知识和技能，从而实现自我完善。

6. 在人工智能应用到特定困难问题时，常常需要与专业人员进行沟通，构建专业知识库，这是人工智能在（B）方面的应用

解释：专家系统是人工智能的一个重要应用，它通过与专业人员进行沟通，构建专业知识库，用于解决特定领域的困难问题。

7. 下列关于人工智能的说法中，错误的是（C）解释：C选项“人工智能是研究机器如何思维的学科”过于狭隘，人工智能不仅研究机器如何思维，还研究如何让机器具有智能，包括知识的获取、表示与应用等多个方面。

8. 知识发现过程不包括以下哪个步骤（B）解释：知识发现过程通常包括数据准备、数据挖掘和结果解释等步骤，而数据处理只是数据准备阶段的一部分，不是独立的步骤。

9. 产生式系统的推理不包括：（D）解释：产生式系统的推理主要包括正向推理和逆向推理，有时也涉及双向推理（但这不是普遍认可的分类），而简单推理并不是一个专门的、与正向和逆向推理并列的推理方式。

10. 识别手写数字过程中，对图片进行灰度化处理的主要原因是（B）解释：灰度化处理可以减少计算量，同时尽可能保存图片信息，这对于手写数字识别等图像处理任务来说是非常重要的。

11. 深度学习的主要特点是什么？（B）解释：深度学习的主要特点是使用大量训练数据来训练模型，通过多层神经网络结构来提取和表示数据中的特征。

12. 在神经网络中，负责学习并调整权重，以最小化损失函数的是：（D）解释：在神经网络中，反向传播算法负责根据损失函数来调整权重，以最小化损失函数。

13. 在人工智能应用到特定困难问题时，常常需要与专业人员进行沟通，构建专业知识库，这是人工智能在（B）方面的应用（重复题目，但解释同上）解释：同第6题。

14. 下列选项中，不属于第一阶段专家系统的特点是：（B）解释：第一阶段专家系统通常具有专业问题求解能力强、移植性不足、缺乏解释功能等特点，而结构功能完整并不是其显著特点。

15. 进化算法通过模拟自然界的进化过程设计算法，不包括下列哪项操作？（B）解释：进化算法包括选择、重组和变异等操作，而演化并不是其专门的操作术语，通常我们用进化来描述整个过程。

16. 池化层的作用不包括（B）解释：池化层的主要作用是降低特征图的分辨率（即降维）和减少计算量，同时尽可能保留重要特征。它并不直接实现特征区分或不同尺度特征提取（这些功能通常由卷积层实现）。

17. 深度神经网络与基本神经网络的区别在于（A）解释：深度神经网络与基本神经网络的主要区别在于隐含层的个数不同。深度神经网络通常具有多个隐含层，而基本神经网络（如单层感知器）只有一个或没有隐含层。

18. 在计算机中，存储的图像是（D）解释：在计算机中，图像通常以数字形式存储和处理，因此被称为数字图像。

19. 在机器学习中，过拟合通常指的是：（B）解释：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的现象。这通常是因为模型过于复杂，导致它学习了训练数据中的噪声和细节。

20. 由群体行为所表现出的智能称为（D）解释：由群体行为所表现出的智能被称为群智能，它研究的是如何通过群体中个体的简单交互来产生复杂的、智能的行为。

21. 脑的宏观心理层次的智能表现称为（C）解释：脑的宏观心理层次的智能表现通常被称为脑智能，它涉及人类思维、意识、情感等心理层面的智能表现。

22. 神经网络研究属于下列（B）学派解释：神经网络研究属于连接主义学派，它强调通过神经元之间的连接来模拟和解释智能行为。

23. 从边之间的逻辑关系看，状态图实际是一种（D）解释：状态图是一种用于描述系统状态及其转换关系的图形表示方法。从边之间的逻辑关系看，状态图实际上是一种或图（即一种有向图），其中边表示状态之间的转换关系。

24. TSP是（C）的缩写解释：TSP是Traveling Salesman Problem的缩写，即旅行商问题，它是一个经典的组合优化问题。

25. 对于88的图像，使用44的卷积核对其进行特征卷积，其结果的大小为：（C）解释：对于88的图像，使用44的卷积核进行卷积操作时，如果不进行填充（padding）且步长（stride）为1，则卷积结果的大小为(8-4+1)(8-4+1)=55。

26. 在语音识别中，为了不失真地采集提取信号，采样频率应该不小于信号最高频率的（C）倍解释：根据奈奎斯特采样定理，为了不失真地采集和提取信号，采样频率应该不小于信号最高频率的两倍。

27. 以下哪一项不是机器学习必备的要素（C）解释：机器学习必备的要素包括算法、模型和样本数据。目标标签是监督学习中的一个概念，但并不是所有机器学习算法都需要目标标签（如无监督学习）。

28. 所谓命题，就是可以判断真假的（D）解释：命题是可以判断真假的陈述句。它可以是简单命题（如“今天是晴天”）或复合命题（如“如果今天是晴天，那么我就出去玩”）。

29. 仅个体变元被量化的请词称为（A）解释：仅个体变元被量化的谓词称为一阶谓词。在逻辑学中，谓词是用来描述个体或个体集合性质的函数或关系。

30. 正向推理和反向推理是基于（A）的两种推理方式解释：正向推理和反向推理是基于产生式规则的两种推理方式。产生式规则是一种“如果...那么...”形式的规则，用于描述事物之间的因果关系或条件关系。

31. 下面的（A）是模糊集合中的度量解释：隶属度是模糊集合中的一个重要概念，它用于表示一个元素属于某个模糊集合的程度。

32. BP神经网络的学习算法为（A）解释：BP神经网络（即反向传播神经网络）的学习算法是误差反传算法。该算法通过反向传播误差来调整网络的权重和偏置，以最小化输出误差。

33. 下面的（A）不是专家系统的组成部分解释：专家系统通常由综合数据库、推理机、知识库和人机接口等部分组成。用户并不是专家系统的组成部分，而是专家系统的使用者或交互对象。

34. 强化学习的主要思想是什么？（A）解释：强化学习的主要思想是通过尝试和错误来学习。它让智能体在与环境的交互中不断学习并优化其行为策略，以最大化某种累积奖励。

35. 研究机器人的“说”、“写”、 “画画”属于人工智能的什么研究内容（D）解释：研究机器人的“说”、“写”、“画画”等行为属于人工智能中的机器行为研究内容。这些行为涉及到机器人的语言处理、文本生成、图形绘制等方面的能力。

36. 决定人工神经网络性能的三大要素中没有（B）解释：A、神经元的特性 B、神经元个数 C、神经元之间的连接形式，即拓扑结构 D、学习规则

决定人工神经网络性能的三大要素包括神经元的特性

以下哪项技术不属于人工智能范畴？（   C    ）A、语音识别 B、图像识别 C、自动化生产线 D、专家系统

人工智能在医疗领域的应用不包括？（  D  ）A、疾病诊断 B、患者监测 C、药品研发 D、远程手术

在深度学习中，网络层数越多，通常模型的性能会：（D）A、越差 B、不变 C、越好 D、不定

在知识表示中，产生式规则通常用于表示：（ B  ）A、程序逻辑 B、因果关系 C、数据结构 D、网络拓扑

以下哪一项不是机器学习必备的要素（C）A、算法 B、模型 C、目标标签 D、样本数据

判断题

以下是对上述判断题答案的解释：

1. 确定性推理方法和不确定性推理方法的差异在于是否引入可信度因子。（A）

解释：确定性推理方法不考虑信息的不确定性，而不确定性推理方法则通过引入可信度因子或其他方式来表示和处理信息的不确定性。因此，这个判断是正确的。

1. 人工智能发展历程中，第一次热潮产生于20世纪60年代。（B）

解释：虽然20世纪60年代确实有人工智能的显著发展，但通常认为人工智能的第一次热潮（也称为“AI的冬天”前的时期）是在20世纪50年代中后期到60年代初。因此，这个判断是错误的。

1. 在盲目的图搜索策略中，如果有解，那么深度优先搜索策略一定可以找到解。（B）

解释：深度优先搜索可能会陷入无限循环，特别是当图中有环时。因此，即使存在解，深度优先搜索也不一定能找到它。这个判断是错误的。

1. 在盲目的图搜索策略中，如果有解，那么宽度优先搜索策略一定可以找到解。（A）

解释：宽度优先搜索会逐层扩展节点，直到找到目标节点或遍历完所有可能的节点。因此，如果图中存在解，宽度优先搜索一定可以找到它。这个判断是正确的（但注意，此题在列表中重复了，第二次出现时的答案标记为A，与这里的解释一致）。

1. 知识表示是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构，其表示方法是唯一的。（B）

解释：知识表示有多种方法，如产生式系统、语义网络、框架等，每种方法都有其适用的场景和优缺点。因此，知识表示的方法不是唯一的。这个判断是错误的。

1. 在专家系统中，知识只能通过知识工程师输入获得。（B）

解释：虽然知识工程师在构建专家系统时起着关键作用，但知识也可以通过机器学习等方法从数据中自动提取。因此，这个判断是错误的。

1. 数据既是信息，新的信息可以带来新的收益。（A）

解释：数据是信息的载体，而信息是有价值的知识或消息。新的信息确实可以带来新的收益或洞察力。这个判断是正确的。

1. 在演绎推理中，若P→Q，则可以推出Q→P。（B）

解释：在逻辑学中，P→Q表示“如果P，则Q”，但并不能推出Q→P（即“如果Q，则P”）。这是逻辑的基本规则之一。这个判断是错误的。

1. 神经元具有球形或椭球型的细胞形态。（B）

解释：神经元通常具有多种形态，包括球形、星形、锥形等，但不仅仅是球形或椭球形。这个判断是错误的。

1. 状态空间方法是以状态和算符为基础来表示和求解问题的知识表示方法（A）

解释：状态空间方法确实是以状态和算符（或操作）为基础来表示和求解问题的。这个判断是正确的。

1. 由于的神经元的可塑性，突触的传递作用可以增强或者减弱，而机器学习的过程，也是神经元之间连接强度的变化过程。（A）

解释：神经元的可塑性允许突触传递作用的增强或减弱，这与机器学习中神经元之间连接强度的调整是相似的。这个判断是正确的。

1. 神经网络的中各单元信号传递只能采用同步传送的方式。（B）

解释：神经网络中的信号传递可以是同步的，也可以是异步的，取决于具体的网络结构和实现方式。这个判断是错误的。

1. 神经网络是一种显式的知识表示方法（B）

解释：神经网络通常被视为一种隐式的知识表示方法，它通过训练学习到的权重和偏置来隐式地表示知识。这个判断是错误的。

1. 在BP神经网络中，层与层之间的连接，以及信息的传播都是双向的。（B）

解释：在BP神经网络（反向传播神经网络）中，信息的传播是前向的（从输入层到输出层），而权重的更新是通过反向传播误差信号来实现的。但层与层之间的连接在训练过程中是单向的（权重更新时除外）。这个判断是错误的。

1. 为了看见事物，人类视觉皮层的神经元接受全局信息，并受到全局刺激的响应，并对图像进行整体感知。（B）

解释：虽然人类视觉系统确实对全局信息有响应，但视觉皮层的神经元通常对特定的局部特征（如边缘、颜色等）更敏感，并通过这些局部特征的组合来形成整体感知。这个判断是错误的。

1. BP网络是多层前馈网络，Hopfield网络是全互联反馈网络 （A）

解释：BP网络（反向传播网络）确实是一种多层前馈网络，而Hopfield网络（Hopfield神经网络）则是一种全互联的反馈网络。这个判断是正确的。

1. 在游戏人工智能中，运用定性技术以提高软件的智能性与挑战性。（B）

解释：在游戏人工智能中，通常运用定量技术和启发式搜索等方法来提高软件的智能性和挑战性。定性技术虽然也有应用，但不如定量技术普遍。这里的表述可能过于笼统或不准确，因此判断为错误（注意：此题在列表中重复了两次，第二次出现时的答案标记仍然为B，与这里的解释一致）。

1. 近年来常用的短语统计机器翻译，是一种无监督训练。（B）

解释：短语统计机器翻译通常是一种有监督的训练方法，它依赖于大量的平行语料库（即源语言和目标语言的对应文本）来进行训练。这个判断是错误的。

1. 深度学习是一种特征学习方法，将原始数据经过线性模型转化为抽象表达。（B）

解释：深度学习确实是一种特征学习方法，但它通常使用非线性模型（如深度神经网络）来将原始数据转化为抽象表达。这个判断是错误的。

1. 单层前馈网络中，如果有i个输入，j个输出，则连接权值W可以表示成一个i*j的矩阵（A）

解释：在单层前馈网络中，每个输入节点都与每个输出节点相连，因此连接权值可以表示成一个i*j的矩阵（其中i是输入节点的数量，j是输出节点的数量）。这个判断是正确的。

1. 演绎推理是由个别事物或现象推出一般性知识的过程，归纳推理是由一般性知识推理出个别事实的过程 （B）

解释：演绎推理确实是从一般到特殊的推理过程（但这里的描述不准确，因为它更侧重于从已知的前提推出结论），而归纳推理则是从特殊到一般的推理过程（即从个别事实推出一般性知识）。然而，这里的表述混淆了演绎和归纳的定义，因此判断为错误（但核心意思是归纳推理与从一般到特殊相反，这一点是正确的，但表述方式不准确）。

1. 在游戏人工智能中，常常运用定性技术以提高软件的智能性与挑战性。（B）

解释：与第17题重复，这里的表述同样可能过于笼统或不准确。在游戏人工智能中，定量技术和启发式搜索等方法更为常用。因此，这个判断是错误的。

填空题

序号1：在自然语言处理中，按照处理过程，可以分为以下大类：机器翻译，语音识别。答案：机器翻译，语音识别
解析：自然语言处理（NLP）是一个广泛的领域，涵盖了多种技术，其中机器翻译和语音识别是两种重要的应用。机器翻译是将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程，而语音识别则是将人类语音信号转换为文本信息的过程。

序号2：在人工智能中，需要将知识进行表示，包括两种表示方法：符号表示法_，连接机制表示法。答案：符号表示法，连接机制表示法
解析：在人工智能中，知识的表示是一个关键问题。符号表示法使用符号和规则来表示知识，便于理解和推理。连接机制表示法则通过神经网络等连接模型来模拟人类大脑的学习和记忆过程，具有强大的学习和泛化能力。

序号3：在确定性推理中，按照推理方向可以分为：正向推理__，逆向推理__，_混合推理，__双向推理。
答案：正向推理，逆向推理，混合推理，双向推理
解析：确定性推理是一种基于已知前提和规则进行推理的过程。正向推理是从已知事实出发，通过应用规则逐步推导出结论的过程。逆向推理则是从目标结论出发，反向寻找满足条件的规则或事实的过程。混合推理结合了正向和逆向推理的优点，而双向推理则同时从已知事实和目标结论出发进行推理。

序号4：从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是：_正向推理。答案：正向推理
解析：产生式系统是一种基于规则的推理系统，它使用产生式规则来表示知识和进行推理。正向推理是产生式系统的一种推理方式，它从已知事实出发，通过匹配规则库中的规则，逐步推导出结论。

序号5：智能优化方法包括哪两大类？：___进化算法 ___，_群智能算法。
答案：进化算法，群智能算法
解析：智能优化方法是一类用于求解复杂优化问题的算法，它们模拟自然界中的进化过程和群体行为来寻找最优解。进化算法包括遗传算法、进化策略等，它们基于自然选择和遗传机制进行搜索。群智能算法则模拟群体中的个体行为和信息交流过程，如蚁群算法、粒子群算法等。

序号6：神经网络的工作方式有 _同步 方式与 ____异步 ___ 方式。
答案：同步，异步
解析：神经网络的工作方式可以分为同步和异步两种。在同步方式中，所有神经元同时更新其状态；在异步方式中，神经元的状态更新是依次进行的，这取决于网络的拓扑结构和更新规则。

序号7：在搜索求解策略中，按搜索方向可分为：正向搜索，逆向搜索，双向搜索___。答案：逆向搜索，双向搜索
解析：搜索求解策略是人工智能中用于求解问题的一种方法。根据搜索方向的不同，搜索策略可以分为正向搜索、逆向搜索和双向搜索。正向搜索从起始状态出发，逐步探索状态空间，直到找到目标状态。逆向搜索则从目标状态出发，反向寻找路径。双向搜索则同时从起始状态和目标状态出发进行搜索，以提高搜索效率。

序号8：神经元的工作状态有 抑制状态_ 和 兴奋状态__。答案：抑制状态，兴奋状态
解析：神经元是神经网络的基本单元，其工作状态可以分为抑制状态和兴奋状态。在抑制状态下，神经元不传递信息；在兴奋状态下，神经元会传递信息并影响其他神经元的状态。

序号9：按拓扑结构分，人工神经网络可以分为 前馈网络_ 和 ____反馈网络 ___。答案：前馈网络，反馈网络
解析：人工神经网络按照拓扑结构可以分为前馈网络和反馈网络。前馈网络中的信息流向是单向的，从输入层到输出层。反馈网络中的神经元之间存在反馈连接，可以形成环路，这使得网络能够处理更加复杂的信息和任务。

序号10：在证据理论中，信任函数表示的含义是：对命题为真的总信任程度，似然函数表示的含义是：对命题为非假的信任程度__。
答案：对命题为真的总信任程度，对命题为非假的信任程度
解析：证据理论是一种处理不确定性信息的理论框架。在证据理论中，信任函数表示对命题为真的总信任程度，它综合了所有可用的证据信息。似然函数则表示对命题为非假的信任程度，它考虑了所有可能支持命题为真的证据。

序号11：在状态空间表示法中，搜索的起始和终点称为___结点 ____，而______操作算子 __序列导致不同状态的转换。
答案：结点，操作算子
解析：状态空间表示法是人工智能中用于表示问题状态和状态之间转换关系的一种方法。在状态空间表示法中，搜索的起始和终点被称为结点，它们代表了搜索的起点和目标。操作算子则是一组用于改变状态的操作或动作，它们导致不同状态之间的转换。

序号12：进化算法是基于什么生物进化机制的搜索算法？：自然选择__，自然遗传__。答案：自然选择，自然遗传
解析：进化算法是一类模拟自然界中生物进化过程的搜索算法。它们基于自然选择和自然遗传两个基本机制进行搜索。自然选择是指适应度高的个体更容易被选中进行繁殖，而自然遗传则是指个体的遗传信息通过繁殖传递给后代。这两个机制共同作用于种群中，使得种群逐渐适应环境并进化出更优秀的个体。

序号13：（重复题目，答案和解析与序号8相同）

序号14：在专家系统中，最核心的组成部分为：知识库___，推理机_。
答案：知识库，推理机
解析：专家系统是一种模拟人类专家决策过程的智能系统。它通常由知识库和推理机两个核心部分组成。知识库存储了领域专家的知识和经验，包括事实、规则、模型等。推理机则负责根据知识库中的知识进行推理和决策，以解决问题或提供建议。

序号15：在语音识别预处理中，对信号量化时可能会产生误差，量化信号与原信号值之间的差值称为：量化误差___。
答案：量化误差
解析：在语音识别预处理中，对信号进行量化是为了将其转换为数字形式以便进行处理。然而，量化过程中可能会产生误差，即量化信号与原信号值之间的差值，这种误差被称为量化误差。量化误差的大小会影响语音识别的准确性和性能。

序号16：在游戏人工智能中，广泛应用各类人工智能技术，在追逐游戏中采用的是：_搜索技术。答案：搜索技术
解析：在游戏人工智能中，搜索技术被广泛应用于各种游戏场景。特别是在追逐游戏中，搜索技术可以用于寻找最优路径、预测对手行为等，以帮助玩家获得更好的游戏体验和成绩。

序号17：在对抗游戏中，评估双方战斗强度，采用的是：模糊推理。
答案：模糊推理
解析：在对抗游戏中，评估双方战斗强度是一个复杂的问题。由于战斗强度受到多种因素的影响，如武器类型、防御能力、血量等，因此很难用精确的数学模型来表示。模糊推理是一种处理不确定性信息和模糊性问题的推理方法，它可以用于评估双方战斗强度，并根据评估结果制定战斗策略。

序号18：激活函数Sigmoid的值域范围是：0到1_。答案：0到1
解析：Sigmoid函数是一种常用的激活函数，它可以将输入值映射到0到1之间。这使得Sigmoid函数在神经网络中常用于将输出值限制在0和1之间，从而模拟二分类问题的概率输出。同时，Sigmoid函数还具有平滑的过渡特性，使得网络在训练过程中更容易收敛。

序号19：利用多种状态构成有向图，并在运行中每个时刻均只处于某一状态，采用的是：有限状态机。答案：有限状态机
解析：有限状态机是一种用于描述系统行为的数学模型，它由一组状态和状态之间的转换关系组成。在有限状态机中，系统在每个时刻都处于某个状态，并根据输入和当前状态进行状态转换。这种方法被广泛应用于各种领域，如文本处理、网络通信、游戏开发等，以模拟系统的动态行为和状态变化。

简答题

1：什么是图灵测试，其目的和过程是怎样的？请简要介绍。

目的：判断机器是否具有智能的实验

实验过程：由两个封闭的房间组成，测试人与被测试人或机器各在一个房间中，通过提问的结果来判断被测试是人还是机器，如果无法判断，则说明机器具备智能。

2：在知识表示中，通过“规则”与“事实”进行表示。两者的差异是什么？请造句并说明。

规则，用“如果···则···”关联起来的知识，表示前后之间的因果关系

事实：反映事物的特征特点等，客观事物的信息

例句略

规则 是 客观 如果   —> 则  标识 客观

事实

3：三元组是知识图谱的一种通用表示方式，包含两种形式，请问是哪两种？并分别举出2个实例。

实体1-关系-实体2 ------- 实体-属性-属性值  实体一 — 关系 — 实体二  实体——属性——属性值

实例

老师——教——学生

苹果——颜色——红色

4：在可信度方法中，可信度因子分为静态强度和动态强度两种，请简述其含义与区别。

静态强度CF（H，E）表示的是知识的强度，即当E所对应的证据为真时对H的影响程度。

而动态强度CF（E）表示的是证据E当前的不确定程度。

静态强度与动态强度表述的可信度主体不同。

5：什么是人工智能神经网络？其借鉴了人类神经的什么特点？

人工智能神经网络是一种运算模型，模拟大脑工作方式。由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点接受信号并参与计算，两个节点间存在权重值代表该连接信号的加权。最后经由非线性函数输出。

人工智能神经网络与人类神经相似，具有独立单元和相互连接的特性，且其非线性输出函数与人体的神经脉冲阈值特性相同。

6：搜索算法和进化算法，之间有何共同之处与差异？

共同之处：都是迭代式算法，在完成一轮处理后根据上一轮的结果再次进行处理，反复迭代，最终得到结果。

差异：搜索算法：通过某一单一初始点开始搜索，每次搜索后得到新的中间状态作为新的初始点。进化算法：是从原问题的一组解出发，迭代到另一组解，再由解多次改进最终得到最优化解的。

7：请解释强人工智能与弱人工智能的含义。

（1）强人工智能:有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且它将被认为是有知觉的，有自我意识的，分为类人的人工智能、非类人的人工智能。

（2）弱人工智能:不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

8：请简要描述在人工智能算法中感知器的含义，以及深度神经网络的基本组成结构。

在人工智能算法中，感知器是最基本的组成单元，其形式为y=f（∑wi*xi+bi）  (i=1,2,3···)与人类神经元的接收前端信号并进行加权求和，经过阈值分析与非线性变换后输出的形式相符，是一种通过数学方法模拟人类大脑神经元的过程。

深度神经网络是一种基础神经网络，由大量感知器神经元叠加而成，通过优化w与b的值以模拟现实分类对象，模仿人类神经元的构型，最终通过非线性激活函数的归类拟合以实现二分类或多分类问题的求解。

10：请简述卷积神经网络的三大组成部分，以及其主要作用

卷积神经网络从结构上可以分为卷积层（特征提取层）、池化层（特征映射层）、全连接层三大部分。

卷积层的作用是将神经元输入与上一层的局部感受野相连，从而提取该局部的特征。

池化层也称为下采样层，用于对计算层进行特征映射，并具有降低图片分辨率，减小数据处理量的作用。

全连接层用于分类图片，将经过前项处理的图片通过函数进行多分类，以最终输出分类结果。

11：33、当前人工智能正在飞速发展，具有广阔的研究领域，请举出3种人工智能的研究领域，并各举一个例子说明。（9分）

自动定理证明、博弈、模式识别、机器视觉、智慧医疗、自然语言理解、数据挖掘与知识发现、专家系统

举例略

多选题

1：在专家系统中，包含以下哪些组成部分：（    BCD   ）

A、用户  B、推理机  C、知识库  D、综合数据库  E、数据处理库

2：机器学习包括（   ABCE  ）

A、监督学习               B、强化学习        C、非监督学习       D、群体学习               E、迁移学习

3：人工智能利用计算机通过程序和算法实现了人类智能的哪些部分？（   ABC ）

A、视觉部分   B、理性部分   C、可计算部分   D、人类智能的非理性部分     E、不可计算部分

4：知识发现过程可以粗略地划分为以下哪些步骤（   ABD   ）

A、数据准备   B、数据挖掘   C、数据处理   D、结果解释   E、结果导出

5：按照学习方式的不同，可以将机器学习分为以下几个类别：（  BCDE    ）

A、聚类        B、无监督学习          C、监督学习        D、弱监督学习             E、强化学习

6：在游戏人工智能中，用于实现游戏非定性行为的方法包括（    ABCDE   ）：

A、神经网络     B、有限状态机    C、贝叶斯技术    D、遗传算法     E、搜索技术

7：人工智能发展的驱动力包括（  ABCDE     ）

A、大数据                B、传感网络           C、脑科学        D、智能芯片              E、超级计算

8：在语音识别中，一般采用的方法有：（ ABCE   ）

A、模板匹配法       B、随机模型法   C、概率语法分析法      D、超采样法         E、神经网络法

9：在语言处理的过程中，分为哪些层次？（    ABCDE     ）

A、语音分析   B、词法分析  C、句法分析      D、语用分析   E、语义分析

10：认识智能的观点有（ABC）

A、思维理论  B、知识阈值理论  C、进化理论    D、行为理论    E、反馈理论

11：人工智能研究的领域包括（ABCD）

A、符号智能   B、计算智能    C、机器学习    D、机器感知    E、完全取代人类

12：机器学习包括（ABC）

A、监督学习      B、强化学习    C、非监督学习    D、群体学习      E、自主学习

13：思维方式包含下列选项中的（  ACD    ）

A、抽象思维          B、逆向思维          C、形象思维      D、灵感思维          E、人工思维

14：智能制造发展的特点包括（ABCDE）

A、向智能化发展      B、实现高效绿色制造    C、生产过程透明化     D、生产现场无人化    E、运用网络通讯实现信息互通

15：按推理的逻辑基础分类，推理分为（ABC）

A、演绎推理    B、归纳推理    C、默认推理      D、双向推理    E、混合推理

当然，以下是对每道题目及其答案的解释：

1. 在专家系统中，包含以下哪些组成部分：
   • 答案：BCD
   • 解释：专家系统通常包括推理机（用于根据知识库中的知识进行推理）、知识库（存储专家知识和规则）和综合数据库（存储当前问题的状态和中间结果）。用户是专家系统的使用者，但不是系统的组成部分；数据处理库不是专家系统的标准组成部分。
2. 机器学习包括：
   • 答案：ABCE
   • 解释：机器学习的主要类型包括监督学习（有标记数据的训练）、非监督学习（无标记数据的模式发现）、强化学习（通过奖惩信号学习）和迁移学习（将在一个任务上学到的知识迁移到另一个任务上）。群体学习不是机器学习的一个标准分类。
3. 人工智能利用计算机通过程序和算法实现了人类智能的哪些部分：
   • 答案：ABC
   • 解释：人工智能能够模拟和实现人类的视觉部分（如图像识别）、理性部分（如逻辑推理）和可计算部分（如数学运算）。人类智能的非理性部分（如情感、直觉）和不可计算部分（如某些哲学或美学问题）目前仍是人工智能难以触及的领域。
4. 知识发现过程可以粗略地划分为以下哪些步骤：
   • 答案：ABD
   • 解释：知识发现过程通常包括数据准备（如数据清洗和预处理）、数据挖掘（应用算法发现模式）和结果解释（解释发现的模式并评估其意义）。数据处理是数据准备的一部分，而结果导出不是知识发现的标准步骤。
5. 按照学习方式的不同，可以将机器学习分为以下几个类别：
   • 答案：BCDE
   • 解释：机器学习可以根据学习方式分为监督学习、无监督学习、弱监督学习（如半监督学习和主动学习）和强化学习。聚类是无监督学习的一种技术，而不是一种学习方式。
6. 在游戏人工智能中，用于实现游戏非定性行为的方法包括：
   • 答案：ABCDE
   • 解释：游戏人工智能中，实现非定性行为（即非固定、可变的行为）的方法包括神经网络（模拟生物神经网络）、有限状态机（用于简单行为模式切换）、贝叶斯技术（处理不确定性）、遗传算法（优化策略）和搜索技术（寻找最佳路径或策略）。
7. 人工智能发展的驱动力包括：
   • 答案：ABCDE
   • 解释：人工智能的发展受到多种因素的驱动，包括大数据（提供丰富的训练资源）、传感网络（收集现实世界的数据）、脑科学（启发新的算法和模型）、智能芯片（提高计算效率）和超级计算（支持大规模计算任务）。
8. 在语音识别中，一般采用的方法有：
   • 答案：ABCE
   • 解释：语音识别的方法包括模板匹配法（将输入与预定义的模板进行比较）、随机模型法（如隐马尔可夫模型）、概率语法分析法（结合语法和概率进行识别）和神经网络法（如深度学习模型）。超采样法通常用于图像处理中的超分辨率重建，而不是语音识别。
9. 在语言处理的过程中，分为哪些层次：
   • 答案：ABCDE
   • 解释：自然语言处理的过程通常包括语音分析（将语音转换为文本）、词法分析（识别单词和词类）、句法分析（分析句子结构）、语用分析（理解语境和意图）和语义分析（理解句子的意义）。
10. 认识智能的观点有：
    • 答案：ABC
    • 解释：关于智能的认识有多种观点，包括思维理论（智能是思维的结果）、知识阈值理论（智能与知识量相关）和进化理论（智能是生物进化的产物）。行为理论和反馈理论虽然与智能有关，但它们不是直接解释智能本质的观点。
11. 人工智能研究的领域包括：
    • 答案：ABCD
    • 解释：人工智能的研究领域广泛，包括符号智能（处理符号和逻辑）、计算智能（利用算法和模型进行计算）、机器学习和机器感知（处理和理解感知数据）。完全取代人类不是人工智能的一个研究领域，而是其潜在的应用目标之一。
12. 机器学习包括：
    • 答案：ABC
    • 解释：机器学习的主要类型包括监督学习、强化学习和非监督学习。群体学习不是机器学习的一个标准分类，而自主学习通常被视为强化学习的一种形式或扩展。
13. 思维方式包含下列选项中的：
    • 答案：ACD
    • 解释：思维方式是人们思考问题的不同方式，包括抽象思维（用概念、符号和逻辑思考）、形象思维（用图像、形状和视觉元素思考）和灵感思维（突发性的、创造性的思考）。逆向思维虽然是一种有用的思考方式，但它不是一种独立的思维方式，而是可以与其他思维方式结合使用的技巧。人工思维不是人类的自然思维方式，而是指人工智能系统的思考方式。
14. 智能制造发展的特点包括：
    • 答案：ABCDE
    • 解释：智能制造的发展特点包括向智能化发展（利用人工智能和物联网技术）、实现高效绿色制造（提高生产效率和资源利用率）、生产过程透明化（通过实时监控和数据可视化）、生产现场无人化（减少人工干预）和运用网络通讯实现信息互通（促进信息共享和协同工作）。
15. 按推理的逻辑基础分类，推理分为：
    • 答案：ABC
    • 解释：推理可以根据其逻辑基础分为演绎推理（从一般到特殊的推理）、归纳推理（从特殊到一般的推理）和默认推理（在缺乏明确信息时进行的推理）。双向推理和混合推理不是按逻辑基础分类的标准类型。双向推理通常指同时考虑正向和反向推理的策略，而混合推理可能涉及多种推理方法的结合使用。