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《人工智能基礎》考試重點
人工智能的考試重點
參考書目：《人工智能基礎》第二版，高等教育出版社
人工智能定義：（P2,3）
（學科）是智能科學中涉及研究、設計和應用智能機器和智能系統的一個分支，而智能科學是一門與計算機科學并行的學科。
（能力）是智能機器所執行的通常與人類有關的職能行為，這些智能行為涉及學習、感知、思考、理解、識別、判斷、推理、證明、通信、設計、規劃、行動和問題求解等活動。
人工智能的主要學派和研究的主要方法：（P7，P9）
1、符號主義：主要研究方法是功能模擬方法，通過分析人類認知系統所具備的功能和機能，然后用計算機模擬這些功能，實現人工智能。
2、連接主義：主要研究方法是結構模擬方法，主要是神經網絡及神經網絡間的連接機制與學習算法。認為功能、結構和智能行為是密切相關的，不同的結構表現出不同的功能和行為。
3、行為主義：主要研究方法是采用行為模擬方法，認為功能、結構和智能行為是不可分的，不同行為表現出的功能和不同控制結構。
模式識別定義：(P19)是指計算機代替人類或幫助人類感知模式，是對人類感知外界功能的模擬，研究的是計算機模式識別系統，也就是使一個計算機系統具有模擬人類通過感官接受外界信息、識別和理解周圍環境的感知能力。
知識表示定義：(P28)是研究用機器表示知識的可行性、有效性的一般方法，是一種數據結構和控制結構的統一體，既考慮知識的存儲有考慮知識的使用。知識表示可看成是一組描述事物的約定，以便把人類知識表示成機器能處理的數據結構。
狀態空間法定義：（P29）基于解答空間的問題表示和求解方法就是狀態空間法。
狀態空間法的要素：（P29)
1、狀態：表示問題解法中每一步問題狀況的數據結構。
2、算符：把問題從一種狀態變換為另一種狀態的手段。
3、狀態空間方法：基于解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態與算符為基礎來表示和問題求解的。
置換：（P46）一個表達式的置換就是在該表達式中用置換項置換變量。
合一：(P47)尋找項對變量的置換，以使兩個表達式一致，叫做合一。
Mgu：(P47)如果 s 是{Ei}的任一合一者，又存在某一個 s’,使得 {Ei}s={Ei}gs’成立，則稱 g為{Ei}的最通用的合一者，記為mgu
語義網絡的定義、組成和特點(P48)
定義：是知識的一種結構化圖解表示，他由節點和弧線鏈線組成。節點用于表示實體、概念和情況等，弧線用于表示節點的關系。
組成：1、詞法部分：決定表示詞匯列表中允許有哪些符號，它涉及各個節點和弧線。
2、結構部分：敘述符號排列的約束條件，指定各弧線連接的節點對。
3、過程部分：說明訪問過程，這些過程能用來建立和修正描述，以及回答相關問題。
4、語義部分：確定與描述相關的意義的方法即確定有關節點的排列及其占用物和對應弧線。
特點：1、能把實體的結構，屬性與實體間的因果關系顯式地和簡明地表達出來，與實體有關的事實、特征和關系可以通過相應的節點弧線推導出來。
2、由于在一個節點中組織與概念相關屬性和聯系，因而易于訪問和學習概念。
3、表現問題更加直觀，更易于理解，適用于知識工程師與領域專家溝通。
4、語義網絡的語義解釋依賴于該結構的推理過程而沒有結構的約定，因而得到的推理不能保證和謂詞邏輯法一樣有效。
5、節點間的聯系可能是線狀、樹狀或網狀的，甚至是遞歸狀的結構，是相應的知識存儲和檢索可能需要比較復雜的過程。
圖搜索的一般過程：（P75）
1、建立一個只含有起始節點S的搜索樹G，把S放到一個叫做OPEN的未擴展節點表中。
2、建立一個叫做CLOSED的以擴展的節點表，其初始為空表。
3、LOOP:若OPEN表為空，則失敗退出。
4、選擇OPEN表上的第一個節點，把它從OPEN表移出并放進CLOSED表中。稱此節點為n,它是CLOSED表中幾點的編號。
5、若n為一目標節點，則有解并成功地退出，此解是追蹤圖G中沿著指針從n到S這條路徑而得到的。
6、擴展節點n，同時生成不是n的祖先的那些后繼節點的集合M。把M的這些成員作為n的后繼節點添加到圖G中。
7、對那些未曾在G中出現過的M成員設置一個通向n的指針。把M的這些成員加進OPEN表。對已經在OPEN表上的每一個M成員，確定是否需要更改通到n的指針方向。對已在CLOSED表上的每個M成員，確定是否需要更改圖G中通向它的每個后裔節點的指針方向。
8、按某一任意方式或按某個試探值，重排OPEN表。
9、GO LOOP.
啟發式信息的定義與分類：（P82）
定義：進行搜素一般需要某些有關具體問題領域的特性的信息，叫啟發式信息。 按用途分為三類：
1、用于確定要擴展下一個節點，以免像在寬度優先或深度優先搜素中那樣盲目的擴展。
2、在擴展一個節點的過程中，用于確定要生成哪一個或哪幾個后繼結點，以免盲目的同時生成所有可能的節點。
3、用于確定某些應該從搜索樹中拋棄或修剪的節點。
估價函數：（P82）
定義：用來估計節點希望程度的函數。
一個節點的的希望程度有幾種不同定義方法，狀態空間問題中有兩種：一是估算目標節點到此節點的距離；另一種方法則認為，解答路徑包括被估價過的節點，并計算整條路徑的長度或難度。
適應度函數定義：（P92）為了體現個體的適應能力，引入了對問題中的每一個個體都能進行度量的函數，成為適應度函數。
遺傳算法的求解步驟:(P94)
1、初始化種群；
2、計算種群上每個個體的適應度值；
3、按由個體適應度值所決定的某個規則選擇將進入下一代的個體；
4、按概率Pc進行交叉操作；
5、按概率Pc進行突變操作；
6、沒有滿足某種停止條件，則轉第二部，否則轉第七步；
7、輸出種群中適應度值最優的染色體作為問題的滿意解或最優解。
進化算法的定義：（P94）進化算法包括遺傳算法，進化程序設計，進化規則和進化策略等，進化算法的基本框架還是簡單遺傳算法所描述的框架，但在進化的方式上有較大的差異，選擇、交叉、變異、種群控制等很多變化。
歸結原理（消解原理P106）
將普通形式邏輯中充分條件的假言聯鎖推理形式符號化，并向一階謂詞邏輯推廣的一種推理法則。
消解式：（P109）令L1和L2為原子公式，它們具有相同的謂詞符號，但一般具有不同的變量。已知兩個子句L1∨α和~L2∨β，如果L1和L2具有最一般合一者σ,那么通過消解可以從這兩個父輩子句推到出一個新子句(α∨β)σ ss ,這個新子句叫做消解式。
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