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本文深入探讨了人工智能的基础知识，包括状态空间和问题规约、谓词逻辑、逻辑推理、感知器与神经网络以及遗传算法。介绍了各种方法的特点和应用，如谓词逻辑适于表示复杂问题，感知器算法在二分类问题中的应用，以及遗传算法的编码、选择、交叉和变异过程。此外，还讨论了人工智能的几个主要学派及其研究目标，强调了知识表示、逻辑推理和搜索策略在解决问题中的重要性。
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什么是人工智能？它的研究目标是什么
什么是知识？知识有什么特性？什么是知识表示？
产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？
什么是归结控制策略？什么样的归结控制策略是完备的？
什么是盲目搜索？主要有几种盲目搜索策略？
一阶谓词逻辑表示法适于表示什么类型的知识？它有何特点？
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何谓产生式系统？它由哪几部分组成？
什么是人工智能？人工智能有哪几个主要学派？
什么是知识？什么是知识表示？
支持集归结策略对参加归结的子句有什么限制？
产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？
有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么？
请解释框架表示法的结构性、继承性、自然性。
产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？
用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？求解过的本质是什么
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