人工智能基礎智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年北京科技大學子博弈精煉納什均衡不是一個納什均衡。（）

答案:錯狀態(tài)空間廣度優(yōu)先搜索是一種完備的搜索策略（）。

答案:對

答案:錯深度神經(jīng)網(wǎng)絡中卷積操作是一種非線性運算。（）

答案:錯貝葉斯網(wǎng)絡是一種表示確定性知識和推理問題的方法。（）

答案:錯深度學習網(wǎng)絡模型結構的深度通常有3-10多層或者更多的隱層節(jié)點。（）

答案:錯狀態(tài)空間搜索中，沒有必要將所有節(jié)點進行擴展（）。

答案:對搜索的基本問題包括問題描述和搜索策略兩部分（）。

答案:對在AlphaBeta剪枝算法中，我們把一個結點可能取值的上界記作Alpha值。（）

答案:錯歸結策略中的限制策略盡可能減小了歸結的盲目性，使其盡快的歸結出空子句。（）

答案:對

答案:對在博弈中納什均衡是博弈雙方能獲得的最好結果。（）

答案:錯狀態(tài)空間一般圖搜索中，每個節(jié)點的指針可以指向多個父節(jié)點（）。

答案:錯

答案:錯消解只能在僅含否定和析取連接詞的公式（子句）間進行。（）

答案:對圖靈測試是一組專門用來測試人工智能是否有人類智能的測試。（）

答案:對狀態(tài)空間一般圖搜索過程中，OPEN表用于存放未擴展的節(jié)點，CLOSED表用于存放已經(jīng)擴展或將要擴展的節(jié)點（）。

答案:對

答案:對魯賓遜歸結原理中空子句是不可滿足的，若一個子句集包含空子句集，則這個子句集一定是不可滿足的。（）

答案:對在AlphaBeta剪枝算法中，我們把一個結點可能取值的下界記作Beta值。（）

答案:錯狀態(tài)空間搜索中，使用A*搜索策略一定能夠找到問題的最優(yōu)解（）。

答案:對狀態(tài)空間一般圖搜索中，CLOSED表中的節(jié)點排序方式?jīng)Q定了搜索策略的選擇（）。

答案:錯

答案:錯貝葉斯網(wǎng)絡的預測是指從結果推測一個起因的推理。（）

答案:錯對于一階謂詞邏輯，如果沒有歸結出空子句，則說明原謂詞公式是不可滿足的。（）

答案:錯以下關于謂詞公式說法正確的是（）。

答案:貝葉斯網(wǎng)絡精確推理的方法主要包括：（）。

答案:基于變量消元的算法###基于枚舉的算法###基于團樹傳播的算法池化操作的作用是：（）。

答案:減少網(wǎng)絡的參數(shù)量###減小計算量多元關系的語義網(wǎng)絡可用多元謂詞P(x1,x2,…,xn)表示?？梢酝ㄟ^增加（）的方法，把多元關系轉化為多個二元關系，通過實體進行連接，形成一個完整的語義網(wǎng)絡。

答案:關系節(jié)點###情況節(jié)點###動作節(jié)點###事件節(jié)點證據(jù)理論的應用領域主要有（）。

答案:專家系統(tǒng)###信息融合###情報分析###法律案件分析主觀Bayes推理中，LN>1，則O(H|E)>O（H），這意味著（）。

答案:E的不出現(xiàn)支持H為真

答案:R(x,y)中的x是約束變元在可信度方法中，若證據(jù)A的可信度CF（A）=-1,這意味：（）。

答案:證據(jù)A為假主觀Bayes推理中，證據(jù)E對結論H越是必要的，則（）。

答案:LN越小。在可信度方法中，若證據(jù)A的可信度CF（A）=0,這意味：（）。

答案:對證據(jù)A一無所知當A={藍，綠}時，有m(A)=0.4，則表示（）。

答案:x是藍色或綠色的概率是0.4下面關于博弈學習理論的論述錯誤的是（）。

答案:決策者沒有預見能力，主要通過模仿選擇策略設有兩個A*搜索策略A1*和A2*，它們有A1*:f1(n)=g1(n)+h1(n)A2*:f2(n)=g2(n)+h2(n)如果對所有非目標節(jié)點均有（），則稱A2*搜索比A1*搜索優(yōu)越。

答案:h2(n)>h1(n)世界上第一款人形機器人Wabot-1是哪里發(fā)明的（）。

答案:日本早稻田大學下列關于不確定性知識描述錯誤的是（）。

答案:不確定性知識是經(jīng)過處理過的知識以下式子錯誤的是（）。

答案:

答案:（U，L）下列等價關系不成立的是（）。

答案:

答案:P1、P2和P3深度學習的思想起源于人們對（）的認識。

答案:大腦視覺認知機理主觀Bayes推理中，LN<1，則O(H|E)答案:E的不出現(xiàn)不支持H為真反演歸結（消解）證明定理時，若當前歸結式是（）時，則定理得證。

答案:空子句狀態(tài)空間A*搜索策略中，啟發(fā)函數(shù)h(n)和最優(yōu)路徑真實代價值h*(n)關系滿足（）。

答案:h(n)≤h*(n)根據(jù)博弈過程分為（）。

答案:靜態(tài)博弈、動態(tài)博弈和重復博弈運用消解推理規(guī)則的前提是（）。

答案:被作用的兩個子句中存在互補對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是（）。

答案:深度學習的代表算法之一###一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡判斷二人零和博弈是否存在純策略納什均衡的依據(jù)是最大最小定理。（）

答案:對對于逆向歸納法求解步驟下列說法正確的是（）

答案:考慮次后階段行動的人的決策，直至確定了第一階段行動人的決策###找出均衡路徑###畫出動態(tài)博弈的博弈樹貝葉斯網(wǎng)絡推理的步驟有哪些？（）

答案:得到推理結果###確定各相鄰節(jié)點之間的初始條件概率分布###對各證據(jù)節(jié)點取值，接著選擇適當推理算法對各節(jié)點的條件概率分布進行更新表示每個人都有喜歡的人（）。

答案:以下等價式錯誤的是（）。

答案:自然演繹推理和歸結演繹推理屬于確定性推理。（）

答案:對

答案:魯賓遜歸結原理應用反證法，即欲證明P→Q，只要證明P和非Q的合取為F。（）

答案:對一個產(chǎn)生式系統(tǒng)由哪幾部分組成？（）

答案:綜合數(shù)據(jù)庫###規(guī)則庫###控制系統(tǒng)一個謂詞分為謂詞名和個體兩個部分。（）

答案:對語義網(wǎng)絡的推理過程是通過繼承和匹配實現(xiàn)的。（）

答案:對產(chǎn)生式只能表示確定性知識，而蘊含式不僅可以表示確定性知識，也可表示不確定性知識。（）

答案:錯用謂詞公式表示語句：每個雇員都有一個經(jīng)理（）。

答案:(?x)(ョy)(Employee(x)→Manager(y,x))代價樹搜索策略要求OPEN表中的節(jié)點按照節(jié)點代價從小到大進行排序；A*搜索策略要求OPEN表中的節(jié)點按照節(jié)點的估價函數(shù)值從小到大進行排序（）。

答案:對博弈樹極大極小搜索過程中，任何“或”節(jié)點x的α值如果不能降低其先輩結點的β值，則對節(jié)點x以下的分支可以停止搜索，并使x的倒推值為α是β剪枝（）。

答案:對在A*搜索算法中，f(n)表示節(jié)點n的估價函數(shù)，f*(S0)表示