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Ｖａｌｕｅ： Ｄｅｆａｕｌｔ： Ｉｆ－ｎｅｅｄｅｄ： Ｉｆ－ａｄｄｅｄ： Ｓｌｏｔ２： Ｖａｌｕｅ： Ｄｅｆａｕｌｔ： Ｉｆ－ｎ干式氮吹儀ｅｅｄｅｄ： Ｉｆ－ａｄｄｅｄ： Ｓｌｏｔ３： Ｖａｌｕｅ： Ｄｅｆａｕｌｔ： Ｉｆ－ｎｅｅｄｅｄ： Ｉｆ－ａｄｄｅｄ： 四、對(duì)結(jié)論做假設(shè) Ｈ，有證據(jù) Ｅ１ 和 Ｅ２ ，規(guī)則 Ｒ１ 和 Ｒ２。（１０分） Ｒ１：Ｅ１ → Ｈ，ＬＳ＝２０，ＬＮ＝１； Ｒ２：Ｅ２ → Ｈ，ＬＳ＝３００，ＬＮ＝１。 已知 Ｈ 的先驗(yàn)概率 Ｐ（Ｈ）＝０．０３。若證據(jù) Ｅ１ 和 Ｅ２ 依次出現(xiàn)，按主觀 Ｂａｙｅｓ推理，求 Ｈ在此條件下的 概率 Ｐ（Ｈｍ Ｅ１ ，Ｅ２）。 （注意：每步應(yīng)列出計(jì)算式，計(jì)算結(jié)果可取近似值。） ２００１年計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科綜合考試真題 課 程Ⅳ 人工 智能原理 一、選擇與填空（共１０分，每空０．５分） （１） 標(biāo)準(zhǔn)邏輯（謂詞邏輯）中，重言式（ｔａｕｔｌｏｇｙ）是（ ）。 附錄Ａ 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科綜合考試人工智能真題 ３８３  Ａ．永真 Ｂ．永假 Ｃ．非永真（ｉｎｖａｌｉｄ） （２） 反演（ｒｅｆｕｔａｔｉｏｎ）歸結(jié)（消解，ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）證明定理時(shí)，若當(dāng)前歸 結(jié)式（消解式，ｒｅｓｏｌｖｅｎｔ）是（ ），則 定理得證。 Ａ．永真式 Ｂ．包孕式（ｓｕｂｓｕｍｅｄ） Ｃ．空子句 （３） ＭＹＣＩＮ 系統(tǒng)中規(guī)定，若證據(jù) Ａ的可信度 ＣＦ（Ａ）＝０，則意味著（ ）。 Ａ．證據(jù)不可信 Ｂ．對(duì)證據(jù)一無所知 Ｃ．證據(jù)可信 （４） 主觀 Ｂａｙｅｓ推理中，規(guī)則 Ｅ→ Ｈ，其 ＬＳ＝ＬＮ＝１，這意味著（ ）。 Ａ．Ｅ 對(duì) Ｈ 沒有影響 Ｂ．Ｅ 支持 Ｈ Ｃ．～ Ｅ支持 Ｈ （５） 開發(fā)專家系統(tǒng)所要解決的基本問題有３個(gè)，那就是知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示和（ ）；知識(shí) 表示的方

法主要有（ ），（ ），（ ），（ ）。 （６） 反演歸結(jié)的支持集策略規(guī)定：參加歸結(jié)的子句 應(yīng)這樣選取：（ ），而 其歸結(jié)式應(yīng) 并入（ ）內(nèi)。 （７） 謂詞邏輯下，子句 Ｃ１ ＝ Ｌ１ ∨Ｃ′１ ，Ｃ２＝～ Ｌ２ ∨Ｃ′２ ，若 σ是互補(bǔ)句節(jié)的（ ）的合 一子，則 其歸結(jié) 式（消解式，ｒｅｓｏｌｖｅｎｔ）Ｃ＝（ ）。 （８） 以反演歸結(jié)證明子句集 Ｓ不可滿足的過程中，當(dāng)前歸結(jié)式是（ ）或（ ），則可 刪除。 （９） 語義網(wǎng)絡(luò)是（ ）表示的［節(jié)點(diǎn)１，有向弧，節(jié)點(diǎn)２］三 元式聯(lián)結(jié)而成 的。其節(jié)點(diǎn)表 示（ ），其弧表示（ ）。 （１０）ＰＲＯＳＰＥＣＴＯＲ系統(tǒng)中的規(guī)則，由 專家指 定其 ＬＳ、ＬＮ 的值，由似 然比定 義知：ＬＳ、ＬＮ 與０（零） 比較應(yīng) ＬＳ、ＬＮ皆（ ）０，并且，若指定 ＬＳ＞１，則 ＬＮ 應(yīng)指定（ ）；反之亦然。 二、計(jì)算證據(jù)對(duì)結(jié)論的不確定性的影響（７分） 已知規(guī)則 Ｒ１、Ｒ２ 的可信度：Ｒ１，Ａ→ Ｘ，ＣＦ（Ｘ，Ａ）＝０．８ Ｒ２，Ｂ→Ｘ，ＣＦ（Ｘ，Ｂ）＝０．６ 證據(jù)可信度 ＣＦ（Ａ）＝ＣＦ（Ｂ）＝０．５，Ｘ 的初始ＣＦ０（Ｘ）＝０．１，現(xiàn)逐次引用 Ｒ１ 、Ｒ２ ，要求用 ＭＹＣＩＮ 的方 法計(jì)算結(jié)論 Ｘ 的可信度 ＣＦ（Ｘ）。 三、用標(biāo)準(zhǔn)邏輯（經(jīng)典邏輯，謂詞邏輯）的子句集表示下 述刑偵知識(shí)，并用反 演歸結(jié)的線 性策略證 明結(jié) 論。（９分） 現(xiàn)定義如下謂詞（其項(xiàng)變量 Ｘ，Ｙ，Ｚ，皆為全稱變量）。 Ｔｈｉｅｆ（Ｘ）———某人 Ｘ是賊； Ｌｉｋｅｓ（Ｘ，Ｙ）———某人 Ｘ 喜歡某物 Ｙ； Ｍａｙ ｓｔｅａｌ（Ｘ，Ｙ）———某人 Ｘ可能會(huì)偷竊某物 Ｙ。 （１） 用子句集表示下屬刑偵知識(shí)： ｉ Ｊｏｈｎ是賊。 ｉｉ Ｐａｕｌ喜歡酒（ｗｉｎｅ）。 ｉｉｉ Ｐａｕｌ（也）喜歡奶酪（ｃｈｅｅｓｅ） ｉｖ 如果 Ｐａｕｌ喜歡某物則Ｊｏｈｎ也喜歡某物。 ３８４ 附 錄  ｖ 如果某人是賊，而且他喜歡某物，則他就可能會(huì)偷竊該物。 （２） 求證結(jié)論：Ｊｏｈｎ可能會(huì)偷竊什么？ 即求證目標(biāo)： Ｍａｙ ｓｔｅａｌ（Ｊｏｈｎ，Ｚ），Ｚ＝？ （提示：建議將求證目標(biāo)作為頂子句，按線性策略進(jìn)行反演消

解，注明 每次消解式的 置換及其父 子句的 編號(hào)。） 四、用框架表示下述報(bào)道的風(fēng)災(zāi)事件（９分） 【虛擬新華社３月１５日電】 昨 日，在云 南玉 溪地區(qū) 發(fā) 生地 震，造成 財(cái)產(chǎn) 損失 約 １０萬元，統(tǒng)計(jì)部門如果需要詳細(xì)的損失數(shù)字，可電詢６２３３２９３１。另?yè)?jù)專家認(rèn)為震 級(jí)不會(huì)超過４級(jí)，并認(rèn)為地處無人區(qū)，不會(huì)造成人員傷亡。 提示：分析概括用下劃線標(biāo)出的要點(diǎn)，經(jīng)過概念化形 成槽（ｓｌｏｔ）并擬定 其槽的 名稱及 其側(cè)面（ｆａｃｅｔ）值。 特別要注意“值”（ｖａｌｕｅ）、“默認(rèn)值”（ｄｅｆａｕｌｔ）、“如果需要值”（ｉｆ－ｎｅｅｄｅｄ）、“如果附加值”（ｉｆ－ａｄｄｅｄ）的 區(qū)別與 應(yīng)用，建議采用格式如下。不用的側(cè)面值可刪。 附錄Ａ 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科綜合考試人工智能真題 ３８５  附 錄 Ｂ 計(jì) 算機(jī) 科學(xué) 與技 術(shù)學(xué) 科綜 合考 試真 題參 考解 答 １９９９年綜合考試人工智能真題參考解答 一、（Ｋ），（９），（Ｌ），（３０） 二、１．（符號(hào)主義），（仿生學(xué)），（聯(lián)結(jié)主義） ２．（框架表示法），（語義網(wǎng)絡(luò)表示法），（面向?qū)ο蟊硎痉ǎóa(chǎn)生式表示法） ３． 三、解： ～（ｘ）（ｙ）（ｚ）（ｕ）Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ，ｕ） （ｘ）（ｙ）（ｚ）（ｕ）～Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ，ｕ） （ｘ）（ｚ）～Ｐ（ｘ，ｆ（ｘ），ｚ，ｇ（ｘ，ｚ））這就是該謂詞公式的Ｓｋｏｌｅｍ 范式。 其子句集為：Ｓ＝｛～Ｐ（ｘ，ｆ（ｘ），ｚ，ｇ（ｘ，ｚ））｝ 四、解： 第一步：定義謂詞。將待證明的問題的前提條件和邏輯結(jié)論用謂詞公式表示出來。 （１） 定義謂詞： ｂｒｏｔｈｅｒ（ｘ，ｙ）：表示 ｘ是ｙ的兄弟； ｓｉｓｔｅｒ（ｘ，ｙ）：表示 ｘ是ｙ的姐妹； ｗｏｍａｎ（ｘ）：表示 ｘ是女性。 （２） 將前提及要求證的問題表示成謂詞公式： Ｒ１：任何人的兄弟不是女性 （ｘ）（ｙ）（ｂｒｏｔｈｅｒ（ｘ，ｙ）→～ｗｏｍａｎ（ｘ）） Ｒ２：任何人的姐妹必是女性