1、 prolog程式一般由一組事實、 規則和問題組成。事實一般表示物件的性質或關係；規則一般表示物件間的因果關係、蘊含關係或對應關係； 問題表示使用者的詢問是程式執行的目標。問題是程式執行的起點，稱為程式的目標。
prolog就是一種基於horn子句的邏輯程式。
prolog程式的執行是從目標出發，並不斷進行匹配、合
一、歸結，有時還要回溯，直到目標別完全滿足或不能滿足時為止。
prolog程式的執行過程是乙個(歸結)演繹推理過程。其特點是：推理方式為反向推理, 控制策略是深度優先, 且有回溯機制。
3、簡述用a*演算法求解問題時為什麼會出現重複擴充套件節點問題，解決的方法有哪些？
答：當問題有解時，a*演算法總是找到問題的最優解結束。如果h函式定義的不合理，則當擴充套件乙個節點時，不一定就找到了從初始節點到該節點的最優路徑，對於這樣的節點，就有可能被多次擴充套件。
特別是如果這樣的節點處於問題的最優解路徑上時，則一定會被多次擴充套件。解決的方法一是對h函式的定義給出限制，使得h滿足單調性。對於滿足單調性條件的h，則一定不會出現重複擴充套件節點問題。
二是對a*演算法加以改進，使用修正的a*演算法進行搜尋，則可以減少重複擴充套件節點問題。
4、簡述回溯策略與深度優先策略的不同點。
答：回溯搜尋策略與深度有限搜尋策略最大的不同是深度有限搜尋策略屬於圖搜尋，而回溯搜尋則不是圖搜尋。在回溯搜尋中，只保留了從初始節點到當前節點的搜尋路徑。
而深度優先搜尋，則保留了所有的已經搜尋過的路徑。
5、不確定性型別按性質分：隨機性，模糊性，不完全性，不一致性
6、在刪除策略歸結的過程中刪除以下子句：含有純文字的子句;含
有永真式的子句;子句集中被別的子句類含的子句。
7、圖：指由節點和有向邊組成的網路。按連線同一節點的各邊的邏輯關係又可分為或圖和與或圖。
8、合一演算法：求非空有限具有相同謂詞名的原子公式集的最一般合一（mgu）。
9、人工智慧的遠期目標是製造智慧型機器，近期目標是實現機器智慧型。
10、什麼是產生式？產生式規則的語義是什麼？
產生式規則基本形式：p→q 或者 if p then q
p 是產生式的前提（前件），用於指出該產生式是否可用的條件
q 是一組結論或操作（後件），用於指出當前提 p 所指示的條件滿足時，應該得出的結論或應該執行的操作
產生式規則的語義：如果前提p被滿足，則可推出結論 q 或執行 q 所規定的操作
11、謂詞公式g通過８個步驟所得的子句集合s，稱為g的子句集。請寫出這些步驟：1）消去蘊含式和等價式→，<-> ；2）縮小否定詞的作用範圍，直到其作用於原子公式:
；3）適當改名，使量詞間不含同名指導變元和約束變元。 ；4.）消去存在量詞（形成skolem標準型） ；5）消去所有全稱量詞 ；6) 化成合取正規化；7).
適當改名，使子句間無同名變元；8). 消去合取詞∧，用逗號代替，以子句為元素組成乙個集合s
12、人工智慧的基本技術包括搜尋技術推理技術知識表示和知識庫技術、歸納技術、聯、想技術
13、產生式系統有三部分組成綜合資料庫，知識庫和推理機。其中推理可分為正向推理和反向推理。
14、在歸結原理中，幾種常見的歸結策略並且具有完備性的是刪除策略支援集策略線性歸結策略、輸入歸結策略、單元歸結策略
15、歸結法中，可以通過修改證明樹的方法得到問題的解答
16、開發專家系統所要解決的基本問題有三個，那就是知識的獲取、知識的表示和知識的運用，在語義網路表示知識時，所使用的推理方法有ako 和isa 。
17、α－β剪枝的條件是：α剪枝：若任一極小值層節點的β值小於或等於它任一先輩極大值節點的α值，即α（先輩層）≥β（後繼層），則可中止該極小值層中這個min節點以下的搜尋過程。
這個min節點最終的倒推值就確定為這個β值。
β剪枝：若任一極大值層節點的α值大於或等於它任一先輩極小值層節點的β值，即α（後繼層）≥β（先輩層），則可以中止該極大值層中這個max節點以下的搜尋過程。這個max節點的最終倒推值就確定為這個α值。
18、知識表示的方法主要有邏輯表示法（謂詞表示法） 框架產生式和語義網路，類和物件，模糊集合，因果網路，指令碼，過程等
19、知識的分類：（1）就形式而言：顯示和隱式。
顯示知識是指可用語言文字元號形象聲音及其他人能直接識別和處理的形式，明確的在其載體上表示出來的知識。隱式知識只可用神經網路儲存和表示（2）就嚴密性和可靠性而言：理論知識和經驗知識（3）就確定性而言：
確定性知識和不確定知識（4）就確切性而言：確切描述的知識和非確切描述的知識。
20、知識表示是指面向計算機的知識描述或表達形式和方法。具體的講就是要用某種約定的形式結構來描述知識，而且這種形式結構還要能夠轉換為機器的內部形式，使的計算機能方便的儲存、處理和應用。------知識表示是建立專家系統級各種知識系統的重要環節，也是知識工程的乙個重要方面。
21、基於謂詞邏輯的推理主要是演繹方式的推理；基於框架、語義網路和物件知識表示的推理是一種稱為繼承的推理。
22、機器學習：主要指機器對自身行為的修正或效能的改善和機器對客觀規律的發現。（讓計算機模擬人的學習行為，或者說讓計算機也具有學習的能力）
23、機器學習的流程：（1）對於輸入的資訊，系統根據目標和經驗做出決策予以響應，即執行相應的動作；（2）對目標的實現或任務的完成情況進行評估；（3）將本次的輸入、響應和評價作為經驗予以儲存記錄。可以看出，第一次決策時系統中還無任何經驗，但從第二此決策開始，經驗便開始積累。
這樣，隨著經驗的豐富，系統的效能自然就會不斷改善和提高。
24、機器學習的三個要素：資訊，發展和知識。對應於機器學習的物件、方法和目標。
25、基於學習策略的分類：符號學習和神經網路學習。
26、決策樹：也稱判斷樹，它由物件的若干屬性、屬性值和有關決策組成的一棵樹。其中的節點為屬性，分支為屬性值，從同一節點出發的各個分支之間是邏輯或關係，根節點為物件的乙個屬性；從根節點出發到每乙個葉子節點的所有節點和邊，按順序串聯成一條分支路徑，位於同一分支路徑上的各個屬性-值對之間是邏輯與關係，葉子節點是這個與關係的對應結果，即決策。
27、決策樹學習首先要有乙個例項集，基本方法和步驟：（1）選取乙個屬性，按這個屬性的不同取值對例項集進行分類；並以該屬性作為根節點，以這個屬性的諸取值作為根節點的分支，進行畫樹；（2）考察所得的每乙個子類，看其中的例項的結論是否完全相同。如果相同，則以這個相同的結論作為相應分支路徑末端的葉子節點；否則，選取乙個非父節點的屬性，按這個屬性的不同取值對孩子集進行分類，並以該屬性作為節點，以這個屬性的諸取值作為節點的分支，繼續進行畫樹。
如此繼續，直到所分的子集全都滿足：例項結論完全相同，而得到所有的葉子節點為止。這樣一棵決策樹就被生成。
28、神經網路分為四大類：分層前向網路、反饋前向網路、互聯前向網路、廣泛網際網路絡。
29、網路學習一般是利用一組稱為樣本的資料，作為網路的輸入（和輸出），網路按照一定的規則自動調節神經元之間的連線強度或拓撲結構，當網路的實際輸出滿足期望的要求，或者趨於穩定是，則認為學習成功。
30、神經網路學習的規則是權值修正規則：相關規則和誤差修正規則。
31、神經網路學習方法分類：（外部影響）有導師學習，強化學習，無導師學習；（內部變化）權值修正，拓撲變化，權值與拓撲修正；（演算法性質）確定性學習，隨機性學習；（輸入要求）基於相似性學習，基於命令學習。
32、專家系統：應用於某一專門領域，擁有該領域相當數量的專家級知識，能模擬專家的思維，能達到專家級水平，像專家一樣解決困難、複雜的實際問題的計算機（軟體）系統。
33、專家系統的基本要素：專家擁有豐富的專業知識和實踐經驗或者說擁有豐富的理論知識和經驗知識，特別是經驗知識。
34、專家系統與一般的軟體系統開發無異，其開發過程同樣要遵循軟體工程的步驟和原則，即也要進行系統分析、系統設計等幾個階段的工作。
但由於它是專家系統，而不是一般的軟體系統，所以，又有其獨特的地方，主要包括以下幾個步驟：
系統總體分析與設計；知識獲取；知識表示與知識描述語言設計；知識庫設計、知識庫管理系統設計；推理機與解釋模組設計；總控與介面設計；程式設計與除錯；測試與評價；執行與維護。可以看出它有如下特點：知識獲取和知識表示設計是一切工作的起點；知識表示與知識描述語言確定後，其他設計可同時進行；
35、對涉及人工智慧的一些問題的認識：首先人工智慧把人腦更有效的擴大和延伸是人類智慧型擴大的延伸，人工智慧的應用十分廣泛：機器翻譯、智慧型控制、模式識別、機器博弈等，運用智慧型技術解決很多的實際問題從而使現有的計算機更有效更靈活成為人類智慧型化資訊處理的工具。
人工智慧用計算機模擬人的思維活動包含理解能力、學習能力、推理能力，主要是腦功能的結構模擬和功能模擬。然而人類不能賦予機器同等的情感，無法確保責任問題，此外生物物種滅絕新型細菌的出現，人類的未來難以預料
37、能解節點定義如下： ①（終節點）是能解節點； ②若非終節點有（"或"）子節點時，當且僅當其子節點至少有一能解，該非終節點才能解； ③若非終節點有（"與"）子節點時，當且僅當其子節點均能解，該非終節點才能解。
18、區域性圖的耗散值定義如下： ①若n是區域性圖的乙個葉節點，則k（n，n）=（h(n)），其中（h(n)）表示節點n到目標節點集的最佳解圖耗散值的估計； ②若n由乙個外向連線符指向後繼節點，並設該連線符的耗散值為cn，則k（n，n）= （cn+ k（n1，n） + … + k（ni，n））。
19、耗散值最小的解圖稱為（最佳）解圖
20、ao*演算法是一種用於對（與或圖）進行搜尋的啟發式搜尋演算法，該演算法對目前找到的區域性圖進行評價，選擇（耗散值最小）的區域性圖進行優先搜尋，直到找到乙個解圖為止。當啟發函式h滿足（單調）條件時，在問題有解的情況下，ao*演算法一定能找到最佳解圖結束。
21、所謂「圖靈實驗」，是為了判斷一台機器是否具備智慧型的實驗。實驗由三個封閉的房間組成，分別放置主持人、參與人和機器。主持人向參與人和機器提問，通過提問的結果來判斷誰是人，誰是機器。
如果主持人無法判斷誰是人，誰是機器，則這台機器具備智慧型，即所謂的「智慧型機器」。
22/深度優先方法的特點是什麼？屬於圖搜尋；是乙個通用的搜尋方法；如果深度限制不合適，有可能找不到問題的解；不能保證找到最優解。
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