大连理工大学21秋《人工智能》在线作业2

试卷总分:100  得分:100

一、单选题 (共 10 道试题,共 50 分)

1.从推出新判断的途径来分，推理分为演绎推理、归纳推理、（）推理。

A.默认

B.确定性

C.不确定

D.启发

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2.表达式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（）。

A.G为真

B.G为假

C.G为非永真

D.以上都不对

3.鲁滨逊归结原理可以分为命题逻辑归结原理和（）归结原理。

A.谓词逻辑

B.限制逻辑

C.删除逻辑

D.线性输入

4.主观Bayes推理中，规定充分性度量应（）。

A.大于等于0

B.大于0

C.小于等于0

D.小于0

5.主观Bayes推理中，规定必要性度量应（）。

A.小于等于0

B.大于0

C.大于等于0

D.小于0

6.主观Bayes推理中，规则E→H,其LS=LN=1,这意味着（）。

A.E对H没有影响

B.E支持H

C.E不支持H

D.以上都不对

7.MYCIN系统中规定，由证据E得到假设H的可信度的取值为（）。

A.大于0

B.小于0

C.大于2

D.大于等于-1且小于等于1

8.MYCIN系统中规定，由证据E得到假设H的可信度等于0，则代表（）。

A.证据不可信

B.证据可信

C.证据对H没有影响

D.以上都不对

9.已知IF E1 THEN H1(0.8),CF(E1)=1,则CF(H1)=（）。

A.0.8

B.1

C.0

D.0.5

10.已知IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1(0.8),CF(E4)=0.5,CF(E5)=0.6,CF(E6)=0.8,则CF(E1)=（）。

A.0.2

B.0.3

C.0.4

D.0.5

二、判断题 (共 10 道试题,共 50 分)

11.最常见的不确定性是随机性。

12.知识的不确定性，还来自知识的不完备性、不协调性和非恒常性。

13.知识的不完备性是指知识内在的矛盾，可以依次为冗余、干扰、冲突等。

14.推理是运用知识求解问题的过程，是证据和规则相结合得出结论的过程。由于知识的不确定性，导致了所产生的结论的不确定性。

15.在专家系统中的“不确定性” 一般分为两类：知识的不确定性,证据的不确定性。

16.证据的不确定性通常也是一个数值表示，它代表相应证据的不确定性程度，称之为动态强度。

17.演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。

18.完全归纳推理，在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象，就得出了关于该事物的结论。

19.演绎推理是将已有事实揭露出来，同时它可以增殖新知识。

20.非单调推理,在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使得推理退回到前面的某一步，重新开始。