高级人工智能原理与技术(武汉理工大学) 中国大学mooc慕课答案2024版 m335294

，购买后上方矩形框将出现已付费的隐藏内容 ;信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小 ;蚁群算法是通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程，即通过个体之间的信息交流与相互协作最终找到从蚁穴到食物源的最短路径的 ;蚂蚁系统是一种增强型学习系统 . “小张不肯学习但他是幸运的” {f(a)/b};{x/y，f(y)/x} ﹁Study(zhang)∧Lucky(zhang) × ××. =””<ch(h，e)<</ch(h，e)<</ch(h，e) ArtificialIntelligence A为假 BP学习算法中误差函数的求取是一个从输出层开始的反向传播的传递过程，所以BP学习算法被称为反向传播学习算法 C.R(x，y)中的x是约束变元 C’σ∨C’σ CF（H，E）< closed表用于存放已扩展过的节点 Dendral FX g(x)是从初始节点到节点x的实际代价h(x)是从节点x到目标节点的最优路径的估计代价 Gray编码 h(x)≤h(x) Hopfield神经网络用于联想记忆时，网络的记忆容量与（）有关 Hopfield神经网络的结构与BP神经网络不同，它是（） mooc慕课答案 mooc慕课答案题库 mooc答案 mooc答案题库 mooc题库 MP模型 MYCIN系统中使用不确定推理，规则E→H由专家指定其可信度CF（H，E），若E不支持结论H为真，那么可以得到以下结论 P(x);P(x)→Q(x) P→QQ→R=>P→R该永真蕴含式属于（） PROLOG;LISP Q，P→Q=>P;┓P，P→Q=>┓Q Q(a)∨R(y) Skolem函数 xxx+xx*x+ 一个命题不能同时既为真又为假，但可以在一种条件下为真，在另一种条件为假 一般来说，一个产生式系统由()组成 一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点 一般认为人类智能是知识与智力的总和，其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力 一阶谓词逻辑中的个体可以是() 一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识 一阶谓词逻辑表示法的优点有（） 下列不是框架表示法特点的是（） 下图是一棵与/或树，按最大代价法计算图中节点S的代价h(S)=() 下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是（）A是一种端到端学习的方法B是一种监督学习的方法C实现了非线性映射D隐藏层数目大小对学习性能影响不大 不确定性，不确定性 不确定性的传递算法;组合证据不确定性的算法;不确定的表示与度量;结论不确定性的合成 不确定推理中，除了需要解决推理方法 不适合用产生式表示法表示的知识是（） 与/或树中与节点的子节点中只要有一个是可解节点，就可以判断该与节点是可解的 与或树中有几类节点 与或树的盲目搜索包括() 专家系统与传统程序最大区别是专家系统=知识+推理，传统程序=数据结构+算法 专家系统的核心包括 个体X=个体X=，两个个体在进行交叉操作时，如果为了保证交叉后的个体与父代个体的差异最大化，应该选择从最右侧第位开始到哪个位置结束之间进行单点交叉 个体适应度选择概率累计概率X...X...X...X... 中国大学mooc慕课答案 中国大学mooc慕课答案大全 中国大学mooc慕课答案题库 中国大学mooc测验作业答案 中国大学mooc答案 中国大学MOOC答案 CSDN 中国大学mooc答案公众号 中国大学mooc答案公众号免费 中国大学mooc答案合集 中国大学MOOC答案在哪里查 中国大学MOOC答案查询 中国大学mooc答案题库 中国大学MOOC网课答案查询方法 中国大学慕课mooc答案题库 中国大学慕课答案 中国大学慕课答案题库 为保留类似和在整数中的相邻关系，我们应采用以下哪种编码方式 二进制编码;Gray编码;实数编码 产生式有固定的格式，每一条产生式规则都由前提与结论（操作）两部分组成 产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配–冲突消解–执行”的过程 人工智能中通常把（）作为衡量机器智能的准则 人工智能概念是在哪次会议上首次提出 人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化 人工智能的英文全称是() 人工智能研究的基本内容包括（） 人类智能的特征包括（） 从初始节点到当前节点的代价 从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理 从当前节点到目标节点的代价的估计 令这种依赖关系明显地由函数所定义，把每个y值映射到存在的那个x 以下为个体的适应度 以下哪一项属于产生式 以下哪些是谓词公式 以下哪些算法是人们受自然界和生物界规律的启迪，根据其原理模仿设计的 以下哪些结构属于BP神经网络 以下属于Relu函数图像的是()图图图图 以下属于不合法代换的有() 以下属于专家系统的特点有 以下属于两点交叉的有() 以下属于主要的人工智能程序设计语言的有 以下属于单点交叉的有() 以下推理错误的是（） 任何文字的合取式称为子句 依据估价函数f(x)=g(x)+h(x)(其中g(x)为初始节点到节点x已实际付出的代价，h(x)是节点x到目标节点的最优路径的估计代价）对OPEN表中的节点进行排序，并且要求启发函数满足()，则称这种状态空间图的搜索算法为A算法 信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优 假言三段论 假设我们定义了以下谓词：Study(x)x肯学习Lucky(x)x是幸运的那么下列哪个谓词公式对于以下知识的表示是正确的 全局择优搜索的效率比较宽度优先搜索的效率高 关于离散型Hopfield神经网络的稳定性，下面叙述正确的是（） 关于蚁群算法，下面叙述正确的是（） 关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（） 具有专家水平的专业知识;能进行有效的推理;具有启发性;具有透明性 具有结构关系的知识 函数 前馈型;反馈型 加速度常数 单层的全互连的反馈型神经网络 卷积操作;池化操作;Relu操作;全连接分类 卷积是一种有效提取图片特征的方法 卷积神经网络中，对不同位置的特征进行聚合统计，称为池化(pooling) 卷积神经网络是一个全连接的神经网络，中间隐层通常包含多个卷积层 卷积神经网络的正向传播过程是指从输入层到输出层的信息传播过程，该过程包括的操作有() 只要连接权值构成的矩阵是非负定矩阵，该网络就具有并行稳定性;只要连接权值构成的矩阵是非负对角元的对称矩阵，该网络就具有串行稳定性 启发式搜索 命题逻辑可以把所描述的事物的结构及其逻辑特征反映出来，也能把不同事物间的共同特征表述出来 回溯;宽度优先;深度优先 图 图灵测试 图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值 在估价函数中，对于g(x)和h(x)下面描述正确的是（） 在估计函数f(x)=g(x)+h(x)中，其中代价函数g(x)表示() 在估计函数f(x)=g(x)+h(x)中，其中启发式函数h(x)表示() 在公式中yxp(x，y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值 在可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=，这意味：（） 在启发式图搜索策略中，下面描述正确的是（） 在图搜索算法中，如果按估价函数f(x)=g(x)+h(x)作为OPEN表中的结点排序的依据，则该算法就是深度优先算法 在宽度优先搜索算法中，节点进出OPEN表的顺序与数据结构中的()相似 在极大极小分析法中，对于或节点，选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分 在深度优先搜索算法中，节点进出OPEN表的顺序与数据结构中的()相似 在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（，）时，表示（） 在遗传算法中，变异操作是将个体编码中的一些位进行随机变化 在遗传算法中，将所有妨碍适应度值高的个体产生，从而影响遗传算法正常工作的问题统称为欺骗问题 在遗传算法中，适应度大的个体被选择的概率大，但不是说一定能够被选上 在遗传算法应用中，适应度函数的设计要结合问题本身的要求而定，但适应度函数和问题的目标函数没有关系 均为章节测试 基本概率分配函数之值是概率 基本的粒子群优化算法为：其中参数ψ和ψ表示() 基本的粒子群优化算法为：其中参数ω表示() 大学慕课MOOC的答案在哪里 大数据;深度学习算法;计算力 如果将Hopfield神经网络的稳态作为一个优化问题的目标函数极小点，那么初态朝稳态的收敛过程就是优化计算的过程 如果某个机器学习方法需要大量使用带有标签的数据，我们称方法为（） 如果用遗传算法求取目标函数f(x)=x^x∈[.，.]极小值问题，则适应度函数可以取为() 如果证据E的出现使得结论H一定程度为真，则可信度因子（） 如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解 定义谓词Like(x，y)表示x喜欢y，个体域为全体人类，以下表示“每个人都有喜欢的人”含义的谓词公式是() 实现Hopfield神经网络联想记忆的关键是网络到达记忆样本能量函数极小点时，确定网络的神经元间连接权值和阈值等参数 对于一阶谓词逻辑，如果没有归结出空子句，则说明原谓词公式是不可满足的 对于一阶谓词逻辑，若子句集是不可满足的，则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎 对于任意的连续函数f，存在一个三层BP神经网络，该神经网络可以以任意精度拟合函数f 对于谓词公式，以下说法错误的是（） 对证据A一无所知 已知CF(H)=.CF(H)=.，请问结论H不确定性的合成CF，(H)= 已知规则E→HCF（H，E）=.如果还已知证据CF(E)=.，请问CF(H)= 常用的盲目搜索策略有（） 常量;变元;函数 年达特茅斯会议 延伸和扩展人的智能 当粒子群优化算法位置更新方程中的参数ψ=时，以下说法正确的是（） 惯性权重 感知能力;记忆与思维能力;学习能力;行为能力 慕课答案 慕课答案免费查询 慕课答案题库 慕课题库 所谓不确定性推理就是从()的初始证据出发，通过运用()的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程 把一组产生式放在一起，让他们互相配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统 控制策略外，还需解决（） 推理方向 新一代人工智能的核心包括() 最早的神经元数学模型是() 机器学习使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善 机器行为;机器感知;机器思维;机器学习 李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（） 栈分析：都是后进先出 框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字 框架表示法不能表示具有因果关系的知识 模块性 模拟 模糊性是由事物的概念界限模糊和人的主观推理与判断产生的 模糊推理是利用模糊性知识进行的一种不精确推理 模糊集合与其隶属函数是等价的 正确 正确第章人工神经网络及其应用第章人工神经网络及其应用单元测试 正确第章搜索求解策略第章搜索求解策略单元测试 正确第章知识表示第章知识表示单元测试 正确第章确定性推理方法第章确定性推理方法单元测试 正确第章群智能算法及其应用第章群智能算法及其应用单元测试 池化不会丢失图像的信息，也不会降低其空间分辨率 深度学习采用了layerwise的训练机制，克服了BP神经网络训练中的梯度扩散问题 演绎推理 点击这里查看第章绪论第章绪论单元测试 生物神经元具有两种工作状态，当传入的神经信号使细胞膜电位升高超过阈值时，细胞进入兴奋状态，将神经信号通过输出端继续传递给其它神经元；当传入的神经信号使细胞膜电位下降低于阈值时，细胞进入抑制状态，没有神经信号输出 生物神经元包括树突和轴突，其中树突相当于()，轴突相当于() 生物进化过程中选择通过遗传和变异起作用，同时又使变异和遗传向着适应环境方向发展 生物进化过程中遗传控制变异与选择的方向，变异为选择提供资料，遗传巩固与积累选择的资料 由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是 电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础 监督学习方法 目前人工神经网络结构的主要类型有() 知识库;推理机 知识表示;知识推理 神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构，使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致 空子句是可以满足的 符号主义学派认为人工智能的核心是() 第一个成功应用的专家系统是 第位 等价变换;分解 粒子没有认知能力，对复杂问题，容易陷入局部最优点 粒子群优化算法中，个体认知分量表示粒子本身的思考，它是在对粒子现有的位置和群体经历过的最优位置进行比较后得到的 粒子群优化算法中，群体社会分量表示粒子间的信息共享与相互合作，如果没有群体社会分量，只有个体认知分量，那么得到最优解的概率就会非常小 粒子群优化算法将每个个体看作n维搜索空间中一个没有体积质量的粒子，在搜索空间中以一定的速度飞行 粒子群优化算法是受鸟群行为启发的一种群智能优化算法 终止节点一定是端节点，端节点不一定是终止节点 编译原理中的文法 自动编码器是一种无监督学习方法，由无监督预训练和无监督调优两个阶段构成 自然性;精确性;严密性;易实现 自顶向下的扩展;自底向上的标识 若C=P(x)∨Q(x)，C=┐P(a)∨R(y)，则C和C的归结式R（C，C）=() 蚁群算法是一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法 蚂蚁在运动过程中，根据各条路径上的信息素决定转移方向 规则库;综合数据库;推理机 论域是由所讨论对象的全体构成的非空集合 设有如图所示的与/或树，请按和代价法计算解树代价 谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足 谓词逻辑下，子句C=L∨C’，C=┐L∨C’，若σ是互补文字的最一般合一代换，则其归结式C=（） 输入层隐含层输出层 输入端输出端 这种函数叫做（） 连接权值的设计;神经元个数;所要求的联想范围大小;记忆样本的性质 适者生存;优胜劣汰;物竞天择;基因突变 选择复制;交叉;变异 选择概率和累计概率，如果产生随机数rand=.，则进行选择复制操作时应该选择以下哪个个体 遗传算法;模拟退火算法;粒子群优化算法;蚁群算法 遗传算法中包括以下哪些基本遗传算子 遗传算法中常用的编码方式有 遗传算法中起核心作用的是变异算子 遗传算法主要借用生物进化中“适者生存”的规律 遗传算法借鉴了生物进化中的什么规律 遗传算法的适应度函数是用来区分群体中的个体好坏的标准 遗传算法能够保证每次都得到全局最优解 遗传算法采用群体搜索策略，同时对搜索空间中的多个解进行评估，因此遗传算法具有较好的全局搜索性能 部分作业 错误 错误[/]完整 错误下方是付费阅读内容：本平台商品均为虚拟商品，无法用作二次销售，不支持退换货，请在购买前确认您需要购买的资料准确无误后再购买，望知悉！[]post_id=”″show_buy_btn=”true”]下方为已购买的内容：第四章西方现代及当代管理理论的发展第四章章节测试 错误分析：全局择优搜索的效率比较宽度优先搜索的效率高，必须要有前提条件就是：如果启发式函数定义恰当的话，如果启发式函数定义不合适，全局择优搜索的效率可能还不如宽度优先搜索 错误第章机器学习与专家系统第章机器学习与专家系统单元测试 问题归约的方式包括() 队列分析：都是先进先出第章进化算法及其应用第章进化算法及其应用单元测试 隐含层数目大小对学习性能影响不大 需点击上方按钮支付元购买，所有 高级人工智能原理与技术(武汉理工大学) 中国大学mooc慕课答案2023版 m335294 高级人工智能原理与技术(武汉理工大学) 中国大学慕课答案