人工智能UPC

本文涵盖了人工智能领域的核心概念,包括对话系统、遗传算法、产生式系统和基于浅层模型的方法。重点讨论了启发式搜索的定义及其关键函数f(n), g(n), h(n)的含义。此外,还涉及BDI理论及其应用实例。最后,文章通过一系列计算题深入探讨了框架表示法、卷积计算、规划问题、谓词表示、语义网络和状态空间求解,以及决策树构建的信息增益计算。

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一、判断题 (20*1=20分)

二、选择题 (10*2=20分)

三、简答题 (6*5=30分)

  1. 对话系统的结构功能
  2. 遗传算法的过程
  3. 产生式的结构功能
  4. 基于浅层模型方法
  5. 启发式搜索定义,f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n)f,g,h函数的意义f,g,h函数的意义f,g,h
  6. BDI三个字母的意思,以及举出一个例子

四、计算题(30分)

  1. 框架表示法
  2. 计算卷积
  3. 规划(与课本类似)
  4. 谓词表示、语义网络
  5. 状态空间的求解 (操作算子的序列)
  6. 决策树构建(计算信息增益)
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