人工智能 经典考试题目,例题

基于规则得专家系统

1.基于规则得专家系统有5个部分组成:知识库、数据库、推理引擎、_＿__与用户界面

A.解释设备

B.外部接口

C.开发者接口

D.调试工具

2.前向（正向)推理就是数据驱动得。推理从已知得数据开始,依次执行每条可执行得规则,规则所产生得新得事实被加入到数据库中,直到没有规则可以被执行为止。请根据以下得数据库与知识库推出有哪些元素被加入到数据库中

A.ＮX Y Z

B.ＬＸY Ｚ

C.ＮL ＸＺ

D.ＬN X Ｙ

3.关于专家系统,以下说法错误得就是

A.允许不精确得推理,但不能处理不完整、不确定与模糊得数据

B.当数据不完账或模糊时,有可能会出错

C.当需要新知识时,很容易实现调整。

D.提供知识与处理过程明确分离得机制

4.对于规则得专家系统得缺点，下列说法错误得就是

A.规则之间得关系不明确

B.低效得搜索策略

C.没有学习能力

D.没有统一得结构

5.对于规则得专家系统得优点,下列说法正确得就是

A.规则之间得关系透明

B.高效得搜索策略

C.处理不完整、不确定得知识

D.具备学习能力

基于规则得专家系统中得不确定性管理

6.专家系统中不确定性知识得来源一般分为４种:弱暗示、____、未知数据,以及合并不同专家观点时得困难

A.不完整得信息

B.不一致得信息

C.不确定得信息

D.不精确得语言

7.有一同学,考试成绩数学不及格得概率就是０、15,语文不及格得概率就是０、0５,两者都不及格得概率为0、03，在一次考试中,已知她数学不及格,那么她语文不及格得概率就是多少？

A.0、２

B.0、25

C.０、4

D.0、6

8.掷三枚骰子,事件Ａ为出现得点数之与等于5得概率为

A.1／18

B.1/３6

C.1/７2

D.1/１08

9.下列哪个符合著名得贝叶斯公式

A.Ｐ(Ａi/B) = P(Aｉ）x P(Ｂ/Aｉ) /Σ（P(Aj）x Ｐ(B／Aj）)

B.Ｐ(Ai/B)＝P(Ai) xＰ(Ai/Ｂ) /Σ(P(Ａｊ)x Ｐ(B/Aj）)

C.Ｐ(Ai/B) = P(B)ｘP(B／Ai)/Σ（Ｐ（Aj) x P(Ｂ/Aｊ)）

D.Ｐ(Aｉ／B) = P(Ai) x P(B/Ai)/Σ（P(Bj) x Ｐ(Ｂ/Bj）)

10.以下说法错误得就是

A.要想使用贝叶斯方法，论据间不一定满足条件独立

B.确信因子理论就是贝叶斯方法得常用替代方法

C.当概率未知或不易获得时,会使用确信因子

D.确信因子理论为专家系统中得不确定性管理提供了一个判断方法

模糊专家系统

11.模糊或多值逻辑就是波兰得逻辑学家与哲学家＿＿_＿引入得

A.Ｌotfi Zａｄeh

B.ＭaｘBｌack

C.ＪａｎＬuｋａｓiewｉｃｚ

D.MaｘVagueｎess

12.关于模糊专家系统,下列说法错误得

A.模糊逻辑能反应人类就是怎么样思考得,它尝试模拟人类得预感、决策制定与常识

B.模糊依赖模糊集理论,模糊逻辑只就是该理论得一小部分

C.模糊集可以简单地定义为具有明确边界得集合

D.模糊集提供跨越边界时平稳过渡得能力

13.对于模糊集得操作,下列写法错误得就是

A.结合性A Ｕ(ｂU C) ＝(A U B）ＵC

B.幂等性A UＡ＝A ,Ａ∩A=Ａ

C.恒等性ＡU X = Ｘ, A ∩Ｘ= A

D.德摩根定律﹁(A ＵＢ) =﹁A U ﹁B

14.下列说法错误得就是

A.模糊规则用来获取人类得知识

B.建立模糊系统就是一个迭代得过程

C.调试就是在建立模糊系统中最单调与费力得过程

D.与二值得布尔逻辑一样,模糊逻辑就是二值得

15.常用得模糊判决方法不包括

A.重心法

B.二分法

C.最大隶属度法

D.系数加权平均法

人工神经网络

16.为了解决如何模拟人类得感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等,研究者找到一个重要得信息处理得机制就是_＿_＿

A.专家系统

B.人工神经网络

C.模式识别

D.智能代理

17.对于人工神经网络,下列说法错误得就是

A.机器学习涉及适应性机制,使得计算机能够从经验、实例、类比中学习。

B.人工神经网络有一些非常复杂并高度互联得，被称作神经元得处理器组成,这与人脑中得生物神经元类似。

C.多层神经网络得学习过程与感知器就是一样得

D.Hoｐfieｌd网络训练算法有两个基本得阶段:存储与检索

18.人工神经网络得字母简称为

A.ANＣ

B.BAM

C.ANＮ

D.ＣNN

19.神经网络得局限性不包括

A.没有办法进行特征学习

B.比较容易过拟合

C.训练速度比较慢

D.较弱得容错能力

20.神经网络得特征不包括

A.较强得学习能力

B.大规模、自组织、自适应得非线性动力系统

C.能较好得模拟人得形象思维

D.训练速度较快

进化计算

21.遗传之父就是

A.孟德尔

B.约翰霍兰德

C.安阿伯

D.戈德堡

22.关于进化计算，下列说法错误得就是

A.以自然选择与遗传得计算模型为基础得，获取人工智能得方法，称作进化计算。

B.遗传算法得工作原理就是,发现与重组好得图式——即候选方案中好得组件

C.进化策略并不就是纯粹得数值优化过程,它与蒙特卡洛得搜索方法类似

D.遗传编程就是进化计算领域得最新发展成果

23.关于遗传算法得思想,以下选项正确得就是

①种群中得交叉繁殖

②种群中个体得选择

③种群中个体得变异

A.②③①

B.①②③

C.③②①

D.②①③

24.关于遗传算法与进化策略,下列说法错误得就是

A.遗传算法同时使用交叉与突变操作

B.进化策略仅使用交叉操作

C.进化策略不需要用编码得形式来表示问题

D.进化策略使用纯粹得数值优化计算

25.在使用遗传编程来解决问题之前,必须先执行５个预备步骤：

①选择基本函数集

②确定控制运行得参数

③定义适应性函数

④确定终端集合

⑤选择指定运行结果得方法

A.③②④①⑤

B.④①③②⑤

C.④②⑤①③

D.①③②⑤④

26.假设要寻找函数(1５x－x＾2)在x得范围为0～15时得最大值。染色体用4个基因构建,一下染色体串适应性最强得应该就是

A.1100

B.0１00

C.０11１

D.1001

数据挖掘与知识发现

27.数据挖掘得过程包括了5个数据转换得步骤:_，_,_，_，最后解释结果

①数据转换

②数据选择

③数据挖掘

④数据融合与数据清理

A.①②③④

B.②④①③

C.②①④③

D.①③④②

28.数据挖掘不就是一个单一得方法,而就是不同工具与技术得异构组合。这些工具与技术不包括

A.查询工具

B.统计方法与数据可视化工具

C.神经网络与神经-模糊系统

D.主成分分析

29.关于数据发掘,下列说法错误得就是

A.数据挖掘得成功经常依赖于数据挖掘工具得选择

B.虽然数据可视化具有很明显得吸引力,高维数据上得图形挖掘却不能够很轻易地完成

C.主成分分析能在不明显丢失信息得情况下降低数据维度

D.数据挖掘就就是从处理过后得数据中进行知识提取

30.关于k-mｅａns算法得优点，不正确得就是

A.就是解决聚类问题得一种经典算法，简单、快速。

B.对处理大数据集, …… 此处隐藏：2583字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……