人工智能導(dǎo)論模擬及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.人工智能的英文縮寫是（）。A.ARB.AIC.VRD.ML答案：B解析：AR是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AugmentedReality）的縮寫，VR是虛擬現(xiàn)實(shí)（VirtualReality）的縮寫，ML是機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning）的縮寫，而人工智能的英文是ArtificialIntelligence，縮寫為AI。2.下列不屬于人工智能研究領(lǐng)域的是（）。A.自然語言處理B.數(shù)據(jù)庫管理C.圖像識別D.機(jī)器人技術(shù)答案：B解析：自然語言處理、圖像識別和機(jī)器人技術(shù)都是人工智能的重要研究領(lǐng)域。自然語言處理旨在讓計(jì)算機(jī)理解和處理人類語言；圖像識別用于識別圖像中的物體、場景等；機(jī)器人技術(shù)涉及機(jī)器人的設(shè)計(jì)、控制和智能行為。而數(shù)據(jù)庫管理主要是對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行組織、存儲、檢索和維護(hù)等操作，不屬于人工智能研究領(lǐng)域。3.下列哪種知識表示方法不適合表示具有因果關(guān)系的知識（）。A.產(chǎn)生式表示法B.語義網(wǎng)絡(luò)表示法C.框架表示法D.謂詞邏輯表示法答案：C解析：產(chǎn)生式表示法通常以“IF-THEN”的形式表示因果關(guān)系，非常適合表達(dá)因果知識。語義網(wǎng)絡(luò)可以通過節(jié)點(diǎn)和邊的關(guān)系來表示事物之間的因果聯(lián)系。謂詞邏輯可以用邏輯表達(dá)式來描述因果關(guān)系。而框架表示法主要用于描述事物的屬性和結(jié)構(gòu)，不太適合直接表示因果關(guān)系。4.在狀態(tài)空間搜索中，廣度優(yōu)先搜索算法是（）。A.先擴(kuò)展深度最小的節(jié)點(diǎn)B.先擴(kuò)展深度最大的節(jié)點(diǎn)C.先擴(kuò)展啟發(fā)函數(shù)值最小的節(jié)點(diǎn)D.先擴(kuò)展路徑代價(jià)最小的節(jié)點(diǎn)答案：A解析：廣度優(yōu)先搜索是按照節(jié)點(diǎn)的深度進(jìn)行擴(kuò)展的，它會先擴(kuò)展深度最小的節(jié)點(diǎn)，逐層向外擴(kuò)展。先擴(kuò)展深度最大的節(jié)點(diǎn)是深度優(yōu)先搜索的特點(diǎn)；先擴(kuò)展啟發(fā)函數(shù)值最小的節(jié)點(diǎn)是啟發(fā)式搜索（如A算法）的特點(diǎn)；先擴(kuò)展路徑代價(jià)最小的節(jié)點(diǎn)是代價(jià)樹的廣度優(yōu)先搜索的特點(diǎn)。5.機(jī)器學(xué)習(xí)中，分類問題屬于（）。A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.半監(jiān)督學(xué)習(xí)答案：A解析：分類問題是監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型任務(wù)之一。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，有已知的輸入和對應(yīng)的輸出（標(biāo)簽），模型通過學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行分類預(yù)測。無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有標(biāo)簽，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)，如聚類。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是通過智能體與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)獎勵(lì)信號來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。半監(jiān)督學(xué)習(xí)則是結(jié)合了少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。6.以下關(guān)于遺傳算法的說法錯(cuò)誤的是（）。A.遺傳算法是一種基于生物進(jìn)化原理的優(yōu)化算法B.遺傳算法的基本操作包括選擇、交叉和變異C.遺傳算法只適用于連續(xù)優(yōu)化問題D.遺傳算法具有全局搜索能力答案：C解析：遺傳算法是一種基于生物進(jìn)化原理的優(yōu)化算法，其基本操作包括選擇、交叉和變異。它具有全局搜索能力，能夠在較大的搜索空間中尋找最優(yōu)解。遺傳算法不僅適用于連續(xù)優(yōu)化問題，也適用于離散優(yōu)化問題，如旅行商問題等。7.專家系統(tǒng)的核心部分是（）。A.知識庫和推理機(jī)B.人機(jī)接口和解釋器C.綜合數(shù)據(jù)庫D.知識獲取機(jī)構(gòu)答案：A解析：專家系統(tǒng)的核心是知識庫和推理機(jī)。知識庫存儲了領(lǐng)域?qū)＜业闹R，推理機(jī)根據(jù)知識庫中的知識進(jìn)行推理和判斷，以解決問題。人機(jī)接口用于用戶與專家系統(tǒng)進(jìn)行交互，解釋器用于對推理結(jié)果進(jìn)行解釋，綜合數(shù)據(jù)庫用于存儲問題求解過程中的中間信息，知識獲取機(jī)構(gòu)用于將領(lǐng)域?qū)＜业闹R轉(zhuǎn)化為知識庫中的知識。8.模糊集合的隸屬度函數(shù)表示（）。A.元素屬于某個(gè)集合的程度B.集合中元素的個(gè)數(shù)C.集合的大小D.集合之間的關(guān)系答案：A解析：模糊集合的隸屬度函數(shù)用于描述元素屬于某個(gè)模糊集合的程度，取值范圍通常在[0,1]之間。它反映了元素與集合之間的不確定性關(guān)系，而不是集合中元素的個(gè)數(shù)、集合的大小或集合之間的關(guān)系。9.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）。A.增加網(wǎng)絡(luò)的非線性B.減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)C.提高網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度D.降低網(wǎng)絡(luò)的誤差答案：A解析：激活函數(shù)的主要作用是為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入非線性特性。如果沒有激活函數(shù)，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將等價(jià)于單層線性網(wǎng)絡(luò)，只能處理線性可分的問題。激活函數(shù)可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，從而提高其表達(dá)能力。雖然激活函數(shù)在一定程度上可能會影響網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和誤差，但這不是其主要作用，也不會減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。10.在自然語言處理中，詞性標(biāo)注是指（）。A.為文本中的每個(gè)詞標(biāo)注其詞性B.對文本進(jìn)行分詞C.提取文本中的關(guān)鍵詞D.對文本進(jìn)行情感分析答案：A解析：詞性標(biāo)注是自然語言處理中的一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，它的目的是為文本中的每個(gè)詞標(biāo)注其詞性，如名詞、動詞、形容詞等。分詞是將文本分割成一個(gè)個(gè)單詞或短語的過程；提取文本中的關(guān)鍵詞是從文本中找出具有代表性的詞匯；情感分析是判斷文本所表達(dá)的情感傾向。11.下列哪種搜索算法是不完備的（）。A.廣度優(yōu)先搜索B.深度優(yōu)先搜索C.A搜索D.迭代加深深度優(yōu)先搜索答案：B解析：廣度優(yōu)先搜索、A搜索和迭代加深深度優(yōu)先搜索都是完備的搜索算法，即在有解的情況下一定能找到解。而深度優(yōu)先搜索可能會陷入無限深的分支中，導(dǎo)致無法找到解，因此是不完備的。12.決策樹學(xué)習(xí)中，信息增益是用來（）。A.選擇最優(yōu)劃分屬性B.評估決策樹的性能C.剪枝決策樹D.計(jì)算決策樹的復(fù)雜度答案：A解析：在決策樹學(xué)習(xí)中，信息增益是一種常用的屬性選擇度量。它通過計(jì)算屬性劃分前后信息熵的變化來衡量屬性的重要性，信息增益越大，說明該屬性對分類的貢獻(xiàn)越大，因此可以用來選擇最優(yōu)劃分屬性。評估決策樹的性能通常使用準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)；剪枝決策樹是為了避免過擬合；計(jì)算決策樹的復(fù)雜度通常考慮樹的節(jié)點(diǎn)數(shù)、深度等因素。13.以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法正確的是（）。A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化累積獎勵(lì)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要環(huán)境的反饋C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)只能用于機(jī)器人控制D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能體不需要學(xué)習(xí)策略答案：A解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互，采取一系列動作，以最大化累積獎勵(lì)。智能體需要根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵(lì)信號）來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用非常廣泛，不僅可以用于機(jī)器人控制，還可以用于游戲、金融等領(lǐng)域。14.語義網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)表示（）。A.事物或概念B.事物之間的關(guān)系C.屬性值D.規(guī)則答案：A解析：在語義網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)通常表示事物或概念，邊表示事物之間的關(guān)系。屬性值可以作為節(jié)點(diǎn)的屬性來表示，規(guī)則一般不直接用節(jié)點(diǎn)和邊來表示。15.以下哪種方法不屬于知識獲取的途徑（）。A.專家訪談B.文獻(xiàn)資料收集C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.數(shù)據(jù)加密答案：D解析：知識獲取的途徑包括專家訪談、文獻(xiàn)資料收集和機(jī)器學(xué)習(xí)等。專家訪談可以直接從領(lǐng)域?qū)＜夷抢铽@取知識；文獻(xiàn)資料收集可以從書籍、論文等中獲取相關(guān)知識；機(jī)器學(xué)習(xí)可以從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)知識。而數(shù)據(jù)加密是一種保護(hù)數(shù)據(jù)安全的技術(shù)，不屬于知識獲取的途徑。二、填空題（每題2分，共20分）1.人工智能的三大學(xué)派分別是符號主義、連接主義和______。答案：行為主義解析：符號主義強(qiáng)調(diào)人類智能的本質(zhì)是符號操作和邏輯推理；連接主義主要通過模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)智能；行為主義則認(rèn)為智能是通過與環(huán)境的交互和行為表現(xiàn)出來的。2.狀態(tài)空間表示法中，狀態(tài)是對問題在某一時(shí)刻的______描述。答案：快照解析：狀態(tài)空間表示法中，狀態(tài)是對問題在某一時(shí)刻的一種靜態(tài)描述，就像一張快照一樣，記錄了問題在該時(shí)刻的所有相關(guān)信息。3.機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合是指模型在______數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在______數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差。答案：訓(xùn)練；測試解析：過擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題，當(dāng)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上過度學(xué)習(xí)，記住了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，就會導(dǎo)致在測試數(shù)據(jù)上的泛化能力下降，表現(xiàn)較差。4.遺傳算法中，交叉操作是指將______的部分基因進(jìn)行交換。答案：父代個(gè)體解析：在遺傳算法中，交叉操作是產(chǎn)生新個(gè)體的重要方式之一。它通過將父代個(gè)體的部分基因進(jìn)行交換，生成子代個(gè)體，從而增加種群的多樣性。5.模糊推理的基本模式有______和______。答案：模糊假言推理；模糊拒取式推理解析：模糊假言推理和模糊拒取式推理是模糊推理中最基本的兩種模式，它們基于模糊邏輯和模糊規(guī)則進(jìn)行推理。6.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式主要有______學(xué)習(xí)和______學(xué)習(xí)。答案：有監(jiān)督；無監(jiān)督解析：有監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有已知的輸入和對應(yīng)的輸出（標(biāo)簽），模型通過學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測；無監(jiān)督學(xué)習(xí)則沒有標(biāo)簽，主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。7.自然語言處理中的句法分析是指分析句子的______結(jié)構(gòu)。答案：語法解析：句法分析的主要任務(wù)是分析句子的語法結(jié)構(gòu)，確定句子中各個(gè)成分之間的關(guān)系，如主語、謂語、賓語等。8.搜索算法中，______搜索是一種啟發(fā)式搜索算法，它結(jié)合了______搜索和______搜索的優(yōu)點(diǎn)。答案：A；廣度優(yōu)先；貪心最佳優(yōu)先解析：A搜索算法是一種經(jīng)典的啟發(fā)式搜索算法，它在搜索過程中綜合考慮了從起始節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的實(shí)際代價(jià)和從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的估計(jì)代價(jià)，結(jié)合了廣度優(yōu)先搜索的完備性和貪心最佳優(yōu)先搜索的高效性。9.決策樹學(xué)習(xí)中，常用的剪枝方法有______剪枝和______剪枝。答案：預(yù)；后解析：預(yù)剪枝是在決策樹生長過程中，通過設(shè)定一些條件來提前停止樹的生長；后剪枝是在決策樹生長完成后，對樹進(jìn)行修剪，以減少過擬合。10.專家系統(tǒng)的知識獲取方式主要有______知識獲取和______知識獲取。答案：人工；自動解析：人工知識獲取是通過知識工程師與領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行交流，將專家的知識整理成知識庫；自動知識獲取則是利用機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)從數(shù)據(jù)中自動獲取知識。三、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述人工智能的主要研究領(lǐng)域及其應(yīng)用。人工智能的主要研究領(lǐng)域及其應(yīng)用如下：-自然語言處理：-應(yīng)用于機(jī)器翻譯，如谷歌翻譯、百度翻譯等，實(shí)現(xiàn)不同語言之間的自動翻譯。智能客服系統(tǒng)也利用自然語言處理技術(shù)，能夠理解用戶的問題并提供相應(yīng)的回答。語音助手如蘋果的Siri、小米的小愛同學(xué)等，通過語音識別和自然語言處理，實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話和任務(wù)執(zhí)行。-圖像識別：-在安防領(lǐng)域，用于人臉識別門禁系統(tǒng)、監(jiān)控視頻中的目標(biāo)檢測和跟蹤。醫(yī)療領(lǐng)域中，輔助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像診斷，如識別X光、CT等圖像中的病變。自動駕駛汽車也依賴圖像識別技術(shù)來識別道路標(biāo)志、交通信號燈和其他車輛、行人等。-機(jī)器人技術(shù)：-工業(yè)機(jī)器人廣泛應(yīng)用于制造業(yè)，如汽車制造、電子設(shè)備生產(chǎn)等，能夠完成焊接、裝配、搬運(yùn)等任務(wù)。服務(wù)機(jī)器人可以在餐廳、酒店等場所提供送餐、引導(dǎo)等服務(wù)。探索機(jī)器人可用于太空探索、深海探測等危險(xiǎn)環(huán)境的探索和數(shù)據(jù)收集。-機(jī)器學(xué)習(xí)：-電商平臺利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行商品推薦，根據(jù)用戶的購買歷史和瀏覽行為推薦相關(guān)商品。金融領(lǐng)域用于風(fēng)險(xiǎn)評估和欺詐檢測，通過分析用戶的交易數(shù)據(jù)來判斷是否存在欺詐行為。搜索引擎利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對網(wǎng)頁進(jìn)行排序和搜索結(jié)果的優(yōu)化。-專家系統(tǒng)：-在醫(yī)療診斷中，幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷，提供診斷建議和治療方案。地質(zhì)勘探中，根據(jù)地質(zhì)數(shù)據(jù)和專家知識進(jìn)行礦產(chǎn)資源的預(yù)測和評估。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域用于作物病蟲害診斷和防治建議。2.簡述狀態(tài)空間搜索的基本概念和常用搜索算法。狀態(tài)空間搜索是一種問題求解的方法，它將問題表示為一個(gè)狀態(tài)空間，其中包含所有可能的狀態(tài)以及狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。問題的求解過程就是在狀態(tài)空間中尋找從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的路徑。常用的搜索算法有：-廣度優(yōu)先搜索：-從初始狀態(tài)開始，逐層擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)，先擴(kuò)展深度最小的節(jié)點(diǎn)。它是完備的，即在有解的情況下一定能找到解，并且找到的解是最優(yōu)解（在路徑代價(jià)相同的情況下）。但它的空間復(fù)雜度較高，需要存儲大量的節(jié)點(diǎn)。-深度優(yōu)先搜索：-沿著一條路徑盡可能深地搜索，直到無法繼續(xù)或找到目標(biāo)狀態(tài)。如果沒有找到目標(biāo)狀態(tài)，則回溯到上一個(gè)節(jié)點(diǎn)，繼續(xù)搜索其他分支。深度優(yōu)先搜索的空間復(fù)雜度較低，但它可能會陷入無限深的分支中，導(dǎo)致無法找到解，因此是不完備的。-迭代加深深度優(yōu)先搜索：-結(jié)合了廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索的優(yōu)點(diǎn)。它通過逐步增加深度限制，進(jìn)行多次深度優(yōu)先搜索。每次搜索的深度限制逐漸增加，直到找到解為止。它是完備的，并且空間復(fù)雜度與深度優(yōu)先搜索相同。-A搜索：-是一種啟發(fā)式搜索算法，它在搜索過程中使用一個(gè)啟發(fā)函數(shù)來估計(jì)從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的代價(jià)。A搜索結(jié)合了廣度優(yōu)先搜索的完備性和貪心最佳優(yōu)先搜索的高效性，通過綜合考慮從起始節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的實(shí)際代價(jià)和從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的估計(jì)代價(jià)，選擇最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展。在有解的情況下，A搜索一定能找到最優(yōu)解。3.簡述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，其基本結(jié)構(gòu)和工作原理如下：-基本結(jié)構(gòu)：-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層負(fù)責(zé)接收外部輸入的數(shù)據(jù)，每個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)輸入特征。隱藏層可以有一層或多層，它對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換和特征提取。輸出層則根據(jù)隱藏層的輸出產(chǎn)生最終的結(jié)果，輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)量取決于具體的任務(wù)，如分類問題中輸出節(jié)點(diǎn)的數(shù)量等于類別數(shù)。-節(jié)點(diǎn)之間通過連接權(quán)重進(jìn)行連接，連接權(quán)重表示節(jié)點(diǎn)之間的連接強(qiáng)度。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)激活函數(shù)，用于對輸入信號進(jìn)行非線性變換。-工作原理：-前向傳播：輸入數(shù)據(jù)從輸入層傳入，通過連接權(quán)重傳遞到隱藏層的節(jié)點(diǎn)。隱藏層的節(jié)點(diǎn)對輸入信號進(jìn)行加權(quán)求和，并經(jīng)過激活函數(shù)處理后得到輸出。這個(gè)輸出再傳遞到下一層，直到輸出層產(chǎn)生最終的結(jié)果。-反向傳播：在訓(xùn)練過程中，根據(jù)輸出層的結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差，通過反向傳播算法調(diào)整連接權(quán)重。反向傳播算法從輸出層開始，逐層計(jì)算誤差的梯度，然后根據(jù)梯度下降法更新連接權(quán)重，使得誤差逐漸減小。經(jīng)過多次迭代訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到輸入數(shù)據(jù)和輸出結(jié)果之間的映射關(guān)系，從而能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。四、應(yīng)用題（每題10分，共20分）1.假設(shè)有一個(gè)簡單的產(chǎn)生式系統(tǒng)，其規(guī)則庫包含以下規(guī)則：規(guī)則1：IFAANDBTHENC規(guī)則2：IFCTHEND規(guī)則3：IFDTHENE已知初始事實(shí)為A和B，試用正向推理方法推出結(jié)論E，并寫出推理過程。推理過程如下：-初始時(shí)，已知事實(shí)為A和B。-第一步：根據(jù)規(guī)則1“IFAANDBTHENC”，由于當(dāng)前事實(shí)中有A和B，滿足規(guī)則1的前提條件，所以可以推出結(jié)論C。此時(shí)，新的事實(shí)集合為{A,B,C}。-第二步：根據(jù)規(guī)則2“IFCTHEND”，因?yàn)楫?dāng)前事實(shí)集合中有C，滿足規(guī)則2的前提條件，所以可以推出結(jié)論D。此時(shí)，新的事實(shí)集合為{A,B,C,D}。-第三步：根據(jù)規(guī)則3“IFDTHENE”，由于當(dāng)前事實(shí)集合中有D，滿足規(guī)則3的前提條件，所以可以推出結(jié)論E。綜上，通過正向推理，從初始事實(shí)A和B可以推出結(jié)論E。2.設(shè)計(jì)一個(gè)簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于解決二分類問題，輸入特征有3個(gè)，隱藏層有2個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層有1個(gè)節(jié)點(diǎn)。請寫出該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)（包括節(jié)點(diǎn)和連接），并說明如何進(jìn)行訓(xùn)練。-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：-輸入層：有3個(gè)節(jié)點(diǎn)，分別對應(yīng)3個(gè)輸入特征，記為\(x_1\)、\(x_2\)、\(x_3\)。-隱藏層：有2個(gè)節(jié)點(diǎn)，記為\(h_1\)、\(h_2\)。輸入層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)與隱藏層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有連接，連接權(quán)重分別為\(w_{11}\)