專題二 測驗

試卷總分:40  得分:100

一、判斷題

1.深度學(xué)習(xí)是計算機(jī)利用其計算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。

2.分層規(guī)劃中包含基本動作和高層動作。

3.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時，會把問題的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遺傳基因”，01組成的字符串，稱為一個染色體或個體。

4.人們需要把分類器學(xué)習(xí)的樣本的特點進(jìn)行量化，這些量化后的數(shù)據(jù)，如鳶尾花的高度、花瓣的長度、花瓣的寬度等就是鳶尾花的特征。這些特征都是有效的，可以提供給分類器進(jìn)行訓(xùn)練。

5.啟發(fā)式規(guī)劃的兩種方法是減少更多的邊或者狀態(tài)抽象。

6.現(xiàn)實世界中的規(guī)劃問題需要先調(diào)度，后規(guī)劃。

7.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。

8.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。

{圖}

9.狀態(tài)空間圖是對一個問題的表示，通過問題表示，人們可以探索和分析通往解的可能的可替代路徑。特定問題的解將對應(yīng)狀態(tài)空間圖中的一條路徑。

10.語義網(wǎng)絡(luò)的表示方法只能表示有關(guān)某一事物的知識，無法表示一系列動作、一個事件等的知識。

二、選擇題

11.以下哪一項不是機(jī)器智能的來源（? ??）

A.摩爾定律

B.數(shù)據(jù)

C.數(shù)學(xué)模型

D.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

12.下面的動物識別系統(tǒng)中，我們可以在方框中點擊所知動物的某些特征，計算機(jī)可以據(jù)此來識別該動物。這一系統(tǒng)所使用的知識表示方法是（ ）

{圖}

A.圖搜索表示法

B.腳本表示法

C.產(chǎn)生式系統(tǒng)

D.問題歸約法

13.算法模型看起來像一棵倒立的樹，數(shù)據(jù)沿著樹根輸入，再從葉子節(jié)點輸出，中間的分支要根據(jù)不同特征的信息進(jìn)行判斷，決定該向左走還是向右走，這種算法稱為（）。

A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

14.當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到工作任務(wù)時，就是用（）來接收這些任務(wù)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，如圖像每個像素點的特征數(shù)值——色彩、亮度等。（）的每個神經(jīng)元都是任務(wù)的特征，即特征數(shù)值。

A.輸入層

B.輸出層

C.隱含層

D.應(yīng)用層

15.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是（ ）首先提出來的。

A.貝葉斯

B.朱迪亞·珀爾

C.高斯

D.康托爾

16.當(dāng)我們在物品種類很多的情況下，需要快速選擇出一種最優(yōu)搭配方案時，其實可以借助一些特別的處理方法來解決，這些方法中的一種被稱為“遺傳算法”，它是通過模擬達(dá)爾文的進(jìn)化論來解決問題的，因此也被歸類為“進(jìn)化算法”。（）教授首先提出“遺傳算法”。

A.約翰?霍蘭德

B.亞瑟·塞繆爾

C.馮·諾依曼

D.艾倫·麥席森·圖靈

17.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個（）。

A.有向環(huán)形圖

B.無向環(huán)形圖

C.有向無環(huán)圖

D.無向無環(huán)圖

18.（）的原理是：每一個節(jié)點綁定一個啟發(fā)值，然后經(jīng)過一次又一次的篩選，引導(dǎo)機(jī)器優(yōu)先篩選那些啟發(fā)值更優(yōu)的節(jié)點，規(guī)避一些無用或效率較低的節(jié)點，從而快速找到問題的解。

A.KNN

B.決策樹

C.遺傳算法

D.A*算法

19.{圖}

人們想讓智能機(jī)器分辨哪個動物是熊貓，就會輸入一些數(shù)據(jù)告訴機(jī)器。如圖上所示的“大大的腦袋，黑白兩色，黑眼眶，圓耳朵”，這些屬于（）。

A.標(biāo)簽

B.特征值

C.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

D.擬合標(biāo)簽

20.遺傳算法具有（）的迭代過程的搜索算法。也就是說，通過群體的一代代的不斷進(jìn)化，最終收斂到“最適應(yīng)環(huán)境”的個體，從而求得問題的最優(yōu)解或滿意解。

A.生存＋檢測

B.遺傳變異

C.自然選擇

D.適者生存

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