專題二 測驗(yàn)
試卷總分:40 得分:100
一、判斷題
1.下圖表示的是前向狀態(tài)空間搜索。
{圖}
2.人們需要把分類器學(xué)習(xí)的樣本的特點(diǎn)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。
3.P（A∣B）代表事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率。
4.貝葉斯定理是為了解決頻率概率問題提出來的。
5.現(xiàn)實(shí)世界中的規(guī)劃問題需要先調(diào)度，后規(guī)劃。
6.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。
7.謂詞邏輯是應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的邏輯形式，其邏輯規(guī)則、符號系統(tǒng)與命題邏輯是一樣的。
8.人工智能利用遺傳算法在求解優(yōu)化問題時(shí)，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。
9.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。
10.深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)利用其計(jì)算能力處理大量數(shù)據(jù)，獲得看似人類同等智能的工具。
二、選擇題
11.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
12.（）設(shè)計(jì)出了一個會自主學(xué)習(xí)的跳棋程序，駁倒了“機(jī)器無法超越人類，像人類一樣寫代碼和學(xué)習(xí)”的理論，創(chuàng)造出了“機(jī)器學(xué)習(xí)”這一術(shù)語。
A.亞瑟·塞繆爾
B.馮·諾依曼
C.托馬斯·貝葉斯
D.艾倫·麥席森·圖靈
13.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
14.{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
15.以下哪一項(xiàng)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)
16.當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收到工作任務(wù)時(shí)，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(diǎn)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
17.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(diǎn)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
18.機(jī)器學(xué)習(xí)過程中，近似于人類的歸納推理式學(xué)習(xí)方式，被譽(yù)為“人工智能最有價(jià)值的地方”的學(xué)習(xí)方式是（）。
A.監(jiān)督學(xué)習(xí)
B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)
C.機(jī)器學(xué)習(xí)
D.深度學(xué)習(xí)
19.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(shí)，其實(shí)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
20.以下哪種知識表示的方法適宜描述特定場景中固定不變的事件序列（ ）。
A.謂詞邏輯表示法
B.腳本表示法
C.啟發(fā)式搜索
D.產(chǎn)生式系統(tǒng)
奧鵬，國開，廣開，電大在線，各省平臺，新疆一體化等平臺學(xué)習(xí)
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