人工智能基礎(chǔ)考試大綱

一、課程性質(zhì)與設(shè)置目的

（-）課程性質(zhì)與特點(diǎn)

“人工智能”是21世紀(jì)計(jì)算機(jī)科學(xué)進(jìn)展的主流，為了培養(yǎng)國家建設(shè)跨世紀(jì)的有用人

才，在計(jì)算機(jī)專業(yè)本科開設(shè)《人工智能基礎(chǔ)》課程是一分必要的?！度斯ぶ悄芑A(chǔ)》是

計(jì)算機(jī)專業(yè)本科的一門必修課程，本課程中涉及的理論、原理、方法與技術(shù)有助于學(xué)生

進(jìn)?步學(xué)習(xí)其他專業(yè)課程。開設(shè)本課程的目的是培養(yǎng)學(xué)生軟件開發(fā)的“智能”觀念；掌

握人工智能的基本理論、基本方法與基本技術(shù)；提高解決“智能”問題的能力，為今后

的繼續(xù)深造與智能系統(tǒng)研制，與進(jìn)行有關(guān)的工作打下人工智能方面的基礎(chǔ)。

（-）本課程的基本要求（課程總目標(biāo)）

《人工智能基礎(chǔ)》是理論性較強(qiáng)，涉及知識面較廣，方法與技術(shù)較復(fù)雜的一門學(xué)科。

通過對本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握人工智能的一個(gè)問題與三大技術(shù)，即通用問題求解與

知識表示技術(shù)、搜索技術(shù)、推理技術(shù)。具體要求是：學(xué)生在較堅(jiān)實(shí)打好的人工智能數(shù)學(xué)

基礎(chǔ)（數(shù)理邏輯、概率論、模糊理論、數(shù)值分析）上，能夠利用這些數(shù)學(xué)手段對確定性

與不確定性的知識完成推理:在懂得Herbrand域概念與Hom了?句的基礎(chǔ)上，應(yīng)用Robinson

歸結(jié)原理進(jìn)行定理證明；應(yīng)掌握問題求解（GPS）的狀態(tài)空間法，能應(yīng)用幾種要緊的盲

日搜索與啟發(fā)式搜索算法（寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、有代價(jià)的搜索、A算法、A*算法、博

弈數(shù)的極大一極小法、a-B剪枝技術(shù)）完成問題求解；并能熟悉幾種重要的不確定推

理方法，如確定因子法、主觀Bayes方法、D-S證據(jù)理論等，利用數(shù)值分析中常用方法

進(jìn)行正確計(jì)算。另外，學(xué)生還應(yīng)該熟悉專家系統(tǒng)的基本概念、研究歷史、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、系

統(tǒng)評價(jià)與領(lǐng)域應(yīng)用。學(xué)生還應(yīng)認(rèn)識機(jī)器學(xué)習(xí)關(guān)于智能軟件研制的重要性，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)

的有關(guān)概念，機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及其相應(yīng)的學(xué)習(xí)機(jī)制，兒個(gè)典型的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)方

法、功能與領(lǐng)域應(yīng)用。

（三）本課程與有關(guān)課程的聯(lián)系、分工或者區(qū)別

與本課程有關(guān)的課程有：離散數(shù)學(xué)、算法設(shè)計(jì)、數(shù)值分析、程序設(shè)計(jì)語言等。

離散數(shù)學(xué)中的命題邏輯、謂詞邏輯、樹/圖、表等知識是本課程的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一。本

課程中的知識表示需要利用矩陣、表、樹/圖、多元組等手段，因此學(xué)生前期的離散數(shù)學(xué)

學(xué)習(xí)，關(guān)于本課程起到了基礎(chǔ)作用。

本課程涉及到許多算法設(shè)計(jì)（特別是問題求解），算法分析中的算法的可計(jì)算性與

計(jì)算復(fù)雜性、算法的可納性等理論作為本課程中搜索算法的理論支撐。

數(shù)值分析中的曲線插值方法要在本課程中僅作為數(shù)學(xué)工具進(jìn)行使用，本課程并天象

數(shù)值分析課程那樣去介紹方法的理論。

在本課程中，研究問題求解方法需要從算法到代碼的轉(zhuǎn)換，而這種轉(zhuǎn)換的工具是程

序設(shè)計(jì)語言，因此本課程要求學(xué)生已經(jīng)掌握了這方面的知識。

二、課程內(nèi)容與考核目標(biāo)

第一章緒論

（-）學(xué)習(xí)目的與要求

木章內(nèi)容是本課程的導(dǎo)論。本章的重點(diǎn)是：人工智能研究目標(biāo)、研究內(nèi)容、研究的

途徑（方法）、研究的領(lǐng)域等內(nèi)容。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)懂得什么是智能、深刻

懂得什么是人工智能、人工智能研究的目標(biāo)（近期目標(biāo)與長遠(yuǎn)目標(biāo)）、人工智能研究的

內(nèi)容、人工智能研究的途徑，要熟悉人工智能研究的歷史與研究領(lǐng)域的大致情況（很多

于八個(gè)領(lǐng)域）。同時(shí)，學(xué)生要掌握圖靈測試的過程。

（-）課程內(nèi)容

第一節(jié)人工智能概況

1、什么是人工智能：學(xué)者們從不一致的研究角度對人工智能有多種不一致的定義，

在這些定義中學(xué)生應(yīng)掌握其定義的實(shí)質(zhì)。

2、人工智能研究的對象是知識

3、人工智能研究概括為一大問題與三大技術(shù)

4、關(guān)于智能的定義

5、圖靈測試

6、D.B.Lcnat與E.A.Fengcnbaum的知識閾Nilsson的物理符號假設(shè)

7、日本渡邊慧的定義

第二節(jié)人工智能研究途徑

L以思維理論與認(rèn)知心理學(xué)基礎(chǔ)的符號主義學(xué)派基木思想

2、符號主義學(xué)派的代表人物

3、以閾值理論為基礎(chǔ)的聯(lián)結(jié)主義學(xué)派基本思想

4、聯(lián)結(jié)主義（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）研究不存在符號運(yùn)算

5、聯(lián)結(jié)主義研究的歷史

6、聯(lián)結(jié)主義研究的代表任務(wù)

7、以進(jìn)化理論為基礎(chǔ)的行為主義學(xué)派基本思想

8、行為主義學(xué)派的代表人物

第三節(jié)人工智能研究的目標(biāo)

1、人工智能近期研究目標(biāo)

2、人工智能遠(yuǎn)期研究目標(biāo)

第四節(jié)人工智能研究的內(nèi)容

1、機(jī)器感知

2、機(jī)器思維

3、機(jī)器學(xué)習(xí)

4、機(jī)器行為

5、智能系統(tǒng)及智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)造技術(shù)

第五節(jié)人工智能研究領(lǐng)域

1、模式識別(PatternRecognition)

2^問題求解(ProblemSolving)

3、自然語言懂得(NaturallangrageUnderstanding)

4、專家系統(tǒng)(ExpertSystem)

5、機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)

6、自動定理證明(AutomaticTheoremProving)

7、自動程序設(shè)計(jì)(AutomaticProgramming)

8、機(jī)器人學(xué)(Robots)

9、博弈(Game)

1()、智能決策支持系統(tǒng)(IntelligentDecisionSupportSystem)

11、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificialnaturalnetworks)

第六節(jié)人工智能研究的歷史回顧及進(jìn)展

1、對人工智能起到奠基作用的幾項(xiàng)工作

2、人工智能誕生的時(shí)間與地點(diǎn)

3、1957年紐厄爾、西慕的GPS

4、I960年爰卡錫的LISP語言

5、1964年魯賓遜的歸結(jié)原理

6、70年代的專家系統(tǒng)黃金時(shí)代(1977年費(fèi)根鮑母提出知識工程概念)

7、1987年ComputationalInielligence雜志發(fā)表“純粹理性批判”的論文，次年又發(fā)

表”計(jì)算機(jī)懂得質(zhì)疑”，開展了對人工智能進(jìn)展的理性辯論

8、1991年ArtificialIntelligence雜志發(fā)表了人工智能基礎(chǔ)專集，著名專家們對人工

智能基礎(chǔ)性假設(shè)進(jìn)行了辯論。

（三）考核知識點(diǎn)

1、人工智能定義

2、人工智能研究的對象

3、圖靈測試

4、人工智能研究的三大途徑

5、人工智能研究的近期目標(biāo)與遠(yuǎn)期目標(biāo)

6、人工智能研究的五大內(nèi)容

7、人工智能研究的要緊領(lǐng)域

（四）考核要求

1、人工智能定義

（1）識記：人工智能的通常定義

（2）領(lǐng)會：人工智能的其他定義

2、人工智能研究的對象

（1）識記：人工智能研究的對象是知識

（2）領(lǐng)會：與計(jì)算機(jī)科學(xué)其他學(xué)科的區(qū)別

（3）簡單應(yīng)用：知識+推理:智能程序；數(shù)據(jù)+算法=程序

3、圖靈測試

（1）識記：圖靈測試過程的描述

（2）領(lǐng)會：圖靈測試是推斷機(jī)器是否是智能機(jī)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)

4、人工智能研究的三大途徑

（1）識記：人工智能研究的三種途徑

（2）領(lǐng)會：每種研究途徑的理論基礎(chǔ)與基本思想

（3）簡單應(yīng)用：結(jié)合系統(tǒng)的研制，舉例說明各個(gè)研究途徑的實(shí)施方法

（4）綜合應(yīng)用：結(jié)合機(jī)器人的研制，說明三種研究方法在其中的應(yīng)用

5、人工智能研究的近期目標(biāo)與遠(yuǎn)期目標(biāo)

（1）識記：人工智能研究的近期口標(biāo)與遠(yuǎn)期口標(biāo)的內(nèi)容

（2）領(lǐng)會：為什么近期目標(biāo)只能是研制模擬人思維的智能程序

6、人工智能研究的五大內(nèi)容

（1）識記：人工智能研究的五個(gè)內(nèi)容

（2）領(lǐng)會：每種研究內(nèi)容的理論基礎(chǔ)與基本方法

（3）簡單應(yīng)用：利用機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，推斷程序是否是智能程序

7、人工智能研究的要緊領(lǐng)域

（1）識記：至少經(jīng)歷人工智能研究的八個(gè)領(lǐng)域

（2）領(lǐng)會：每個(gè)研究領(lǐng)域的研究內(nèi)容、基本方法與應(yīng)用

第二章問題求解的基本原理

（一）學(xué)習(xí)目的與要求

本章討論問題求解的基木原理與基本方法，它直接關(guān)系到智能系統(tǒng)的性能與效系，

因而它是本課程的重點(diǎn)章節(jié)。本章的重點(diǎn)知識有：知識的狀態(tài)空間表示法、盲目搜索的

寬度優(yōu)先與深度優(yōu)先法、啟發(fā)式搜索的估價(jià)函數(shù)、與/或者樹、A算法與A*算法、博弈樹

的a-B剪枝算法。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握狀態(tài)及狀態(tài)空間表示問題的幾種要緊

方法（矩陣法、多元組法、樹/圖法等），掌握問題通過等價(jià)變換與分解，分別形成或者

節(jié)點(diǎn)與與節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)的可解性；掌握搜索的各類算法；掌握啟發(fā)函數(shù)的含義并能根據(jù)問

題實(shí)際正確構(gòu)造估價(jià)函數(shù)；懂得OPEN表與CLOSED表的作用及其特點(diǎn)；深刻懂得博弈

樹節(jié)點(diǎn)a值與B值的意義與其倒推值的計(jì)算，并掌握a?B剪枝技術(shù)。

<-）課程內(nèi)容

第一節(jié)基本概念

1、什么是搜索：搜索分為盲目搜索與啟發(fā)式搜索

2、狀態(tài)空間表示法：由狀態(tài)與算法表示慰問體的一種方法

3、與/或者樹表示法：分解、等價(jià)變換、本原問題、節(jié)點(diǎn)的可解性

第二節(jié)狀態(tài)空間搜索策略

1、狀態(tài)空間的通常搜索過程

OPEN表：用來存放剛生成的節(jié)點(diǎn)

CLOSED表：用來存放將要擴(kuò)展或者者已擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)

2、寬度優(yōu)先搜索策略

3、深度優(yōu)先搜索策略

4、有界的深度優(yōu)先搜索策略

5、代價(jià)樹的寬度優(yōu)先搜索策略

6、代價(jià)樹的深度優(yōu)先搜索策略

第三節(jié)啟發(fā)式搜索

I、啟發(fā)信息與啟發(fā)函數(shù)

2、局部擇優(yōu)搜索

3、全局擇優(yōu)搜索

4、A*算法

第四節(jié)與/或者梃的搜索策略

1、與/或者樹的通常搜索過程

2、與/或者樹的寬度優(yōu)先搜索

3、與/或者樹的深度優(yōu)先搜索

4、與/或者樹的有序搜索

第五節(jié)博弈樹

1、博弈樹的啟發(fā)式搜索

2、極大極小法

3、a-B剪枝技術(shù)

（三）考核知識點(diǎn)

I、狀態(tài)空間搜索的基本概念

2、寬度優(yōu)先搜索算法的基本思想

3、深度優(yōu)先搜索算法的基本思想

4、有界的深度優(yōu)先搜索算法的基本思想

5、代價(jià)樹的寬度優(yōu)先搜索的基本思想

6、代價(jià)樹的深度優(yōu)先搜索的基本思想

7、啟發(fā)式搜索

8、與/或者樹的有序搜索的基本思想

（四）考核要求

1、狀態(tài)空間搜索的基本概念

（1）識記：狀態(tài)、狀態(tài)空間的定義；本原問題、可解節(jié)點(diǎn)、不可解節(jié)點(diǎn)、解樹的

定義

（2）領(lǐng)會：節(jié)點(diǎn)的等價(jià)變換與分解

（1）簡單應(yīng)用：對應(yīng)用問題構(gòu)造狀態(tài)空間（樹）

2、寬度優(yōu)先搜索算法的基本鳳根

（I）識記：盲目搜索與啟發(fā)式搜索的區(qū)別

寬度優(yōu)先搜索算法的描述

（2）領(lǐng)會：寬度優(yōu)先搜索算法OPEN表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是隊(duì)列

寬度優(yōu)先搜索算法的優(yōu)缺點(diǎn)

（3）簡單應(yīng)用：寬度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)計(jì)

（4）綜合應(yīng)用：八數(shù)碼問題的寬度優(yōu)先搜索

3、深度優(yōu)先搜索算法的基本思想

(1)識記：深度優(yōu)先搜索算法的描述

(2)領(lǐng)會：深度優(yōu)先搜索算法OPEN表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是堆棧

深度優(yōu)先搜索算法的優(yōu)缺點(diǎn)

(3)簡單應(yīng)用：深度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)計(jì)

(4)綜合應(yīng)用：黑白將牌問題的深度優(yōu)先搜索

4、有界的深度優(yōu)先搜索算法的基本思想

(1)識記：有界的深度優(yōu)先搜索算法描述

狀態(tài)空間節(jié)點(diǎn)的深度定義

(2)領(lǐng)會：有界的深度優(yōu)先搜索與深度優(yōu)先搜索的區(qū)別

(3)簡單應(yīng)用：有界的深度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)計(jì)

(4)綜合應(yīng)用：三階漢諾塔問題的有界的深度優(yōu)先搜索

5、代價(jià)樹的寬度優(yōu)先搜索的基本思想

(1)識記：代價(jià)樹的概念：g(x2)=^(x1)+c(xl,x2)

代價(jià)樹的寬度優(yōu)先搜索的算法描述

(2)領(lǐng)會：代價(jià)樹的寬度優(yōu)先搜索仍然是一種盲目搜索方法

在OPEN表中全部節(jié)點(diǎn)按代價(jià)從小到大排序

(3)簡單應(yīng)用：代價(jià)樹的寬度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)計(jì)

6、代價(jià)樹的深度優(yōu)先搜索的基本思想

(1)識記：代價(jià)樹的深度優(yōu)先搜索的算法描述

(2)領(lǐng)會：代價(jià)樹的深度優(yōu)先搜索與代價(jià)樹的寬度優(yōu)先搜索

擴(kuò)展的子節(jié)點(diǎn)按代價(jià)從小到大排序，并存放在OPEN表的首部

(3)簡單應(yīng)用：代價(jià)樹的深度優(yōu)先搜索算法的程序設(shè)計(jì)

7、啟發(fā)式搜索

(I)識記：啟發(fā)性信息與估價(jià)函數(shù)：g(x)=gCr)+〃(x)

估價(jià)函數(shù)g(x)=g(x)+力(x)各項(xiàng)的物理意義

(2)領(lǐng)會：估價(jià)函數(shù)g*)=g(x)+〃(幻各項(xiàng)的物理意義

局部擇優(yōu)搜索與全局擇優(yōu)的基本思想

A，」算法的基本思想

(3)簡單應(yīng)用：寫出黑白將牌問題的估價(jià)函數(shù)

(4)綜合應(yīng)用：八數(shù)碼問題的局部擇優(yōu)與全局擇優(yōu)算法

8、與/或者樹的有序搜索的基本思想

(I)識記：與/或者樹的有序搜索的通常過程

與/或者樹的有序搜索的寬度優(yōu)先算法

與/或者樹的有序搜索的深度優(yōu)先算法

與/或者樹的有序搜索的有序搜索算法

博弈樹的啟發(fā)式搜索算法

（2）領(lǐng)會：博弈樹的假設(shè)條件

大極不法

U?。剪枝技術(shù)

（3）簡單應(yīng)用：節(jié)點(diǎn)的a值、B值的計(jì)算；a-.3剪枝技術(shù)的應(yīng)用

（4）綜合應(yīng)用：博弈樹中各節(jié)點(diǎn)倒推值的計(jì)算與a-B剪枝的應(yīng)用

第三章知識與知識表示

（-）學(xué)習(xí)目的與要求

人類的智能活動過程要緊是一個(gè)獲取知識與應(yīng)用知識的過程。因而，知識表示構(gòu)成

了人工智能的一種重要技術(shù)，它是研究知識與智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)。本章的重點(diǎn)知識有：關(guān)

于知識的概念與特征：知識表示的要緊模式。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握人們社會

活動與科學(xué)研究中的知識表示的形態(tài)，知識的特征與知識的分類。掌握一階謂詞邏輯的

知識表示、產(chǎn)生式系統(tǒng)的知識表示、框架的知識表示法、語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示法。懂得

腳本的知識表示法、Petri網(wǎng)的知識表示法與面向?qū)ο蟮闹R表示法。

（-）課程內(nèi)容

第一節(jié)基本概念

1、什么是知識

2、知識的特征

3、知識的分類

4、知識的表示

第二節(jié)一階謂詞邏輯表示方法

1、表示知識方法

2、一階謂詞邏輯表示方法的特點(diǎn)

第三節(jié)產(chǎn)生式表示法

1、產(chǎn)生式的基本形式

2、產(chǎn)生式系統(tǒng)

3、產(chǎn)生式系統(tǒng)的分類

4、產(chǎn)生式表示法的特點(diǎn)

第四節(jié)框架表示法

1、框架理論

2、框架

3、框架網(wǎng)絡(luò)

4、框架中槽的設(shè)置與組織

5、框架表示法的特點(diǎn)

第五節(jié)語義網(wǎng)絡(luò)表示法

1、語義網(wǎng)絡(luò)的概念

2、知識的語義網(wǎng)絡(luò)表示

3、常用的語義聯(lián)系

4、語義網(wǎng)絡(luò)中問題求解的過程

5、語義網(wǎng)絡(luò)表示的特點(diǎn)

第六節(jié)腳本

1、概念依靠理論

2、腳本

第七節(jié)過程表示法

1、過程的知識表示方法

2、過程表示法的特點(diǎn)

第八節(jié)Petri網(wǎng)表示法

1、Petri網(wǎng)知識表示

2、Petri網(wǎng)表示法的特點(diǎn)

第九節(jié)面向?qū)ο蟮闹R表示

1、面向?qū)ο蟮幕靖拍?/p>

2、面向?qū)ο笾R表示

（三）考核知識點(diǎn)

1、關(guān)于知識的基本概念

2、知識的一階謂詞邏輯表示

3、知識的產(chǎn)生式表示

4、知識的框架表示

5、知識的語義網(wǎng)絡(luò)表示

（四）考核要求

1、關(guān)于知識的基本概念

（1）識記：數(shù)據(jù)、信息的定義：知識的通常定義

（2）領(lǐng)會：知識的特性；從不一致角度對知識的分類

（3）簡單應(yīng)用：針對不一致類型的知識，應(yīng)用不一致的知識表示方法

2、知識的一階謂詞邏輯表示

（I）識記：一階謂詞邏輯表示知識的通常形式（定義謂詞、連接詞與量詞的使用）；

（2）領(lǐng)會：一階謂詞邏輯適合于表示事物的狀態(tài)、屬性、概念（描述性、確定性

知識）；一階謂詞邏輯表示知識的特點(diǎn)

（3）簡單應(yīng)用：用一階謂詞邏輯表示法表示數(shù)學(xué)定理

（4）綜合應(yīng)用：用一階謂詞邏輯表示法表示機(jī)器人的狀態(tài)

3、產(chǎn)生式系統(tǒng)

（1）識記：產(chǎn)生式的基本形式：PTQ或者者〃7PTHENQ.其

中P是產(chǎn)生式前提，。是一組結(jié)論或者操作。產(chǎn)生式系統(tǒng)的構(gòu)成（規(guī)則庫、綜合數(shù)

據(jù)庫、操縱系統(tǒng)）

（2）領(lǐng)會：產(chǎn)生式系統(tǒng)把知識表示成“模式一動作”對；產(chǎn)生式系統(tǒng)分類；產(chǎn)生

系統(tǒng)知識表示的特點(diǎn)

（2）簡單應(yīng)用：用產(chǎn)生式系統(tǒng)表示動物世界問題

4、知識的框架表示

（1）識記：框架是一種所論對象屬性的數(shù)據(jù)結(jié)閡；框架結(jié)構(gòu)構(gòu)成：框架表示知識

的特點(diǎn)

（2）領(lǐng)會：框架的BNF描述；框架網(wǎng)絡(luò)；框架網(wǎng)絡(luò)重要特征：繼承性

（3）簡單應(yīng)用：系統(tǒng)預(yù)定義的槽名：ISA、AKO、Subclass%Instance>Part-of>

Infer、Possible-Reason等

（3）綜合應(yīng)用：框架系統(tǒng)中求解問題的基本過程

5、知識的語義網(wǎng)絡(luò)表示

（1）識記：語義網(wǎng)絡(luò)是通過概念及其關(guān)系來表達(dá)知識的一種網(wǎng)絡(luò)圖；它是一個(gè)帶

有標(biāo)識的有向圖；簡單語義網(wǎng)絡(luò)三元組表示

<2）領(lǐng)會：語義網(wǎng)絡(luò)的BNF描述；用語義網(wǎng)絡(luò)表示事實(shí)：用語義網(wǎng)絡(luò)表示事實(shí)

之間的關(guān)系；用語義網(wǎng)絡(luò)表示復(fù)雜的知識；語義網(wǎng)絡(luò)知識表示的特點(diǎn)

（3）簡單應(yīng)用：分類關(guān)系、聚集關(guān)系、推論關(guān)系、時(shí)間、位置關(guān)系、多元關(guān)系的

語義網(wǎng)絡(luò)表示

（4）綜合應(yīng)用：常用的語義聯(lián)系：A-Member-cf、Composed-ot\Have、Before

AfterxAt、Located-on（at.under,inside,outside）、Similar-to,Near-to；語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

第四章基于一階調(diào)詞邏輯的問題求解

（一）學(xué)習(xí)目的與要求

基于一階謂詞邏輯的問題求解是模擬機(jī)器思維能力，使之能運(yùn)用推理，完成問題求

解。本章討論應(yīng)用有關(guān)推理的方法與推理的操縱策略，特別是基于一階謂詞邏輯的歸結(jié)

演繹方法。作為本課程的重點(diǎn)章節(jié)，本章的重點(diǎn)知識有：關(guān)于推理的基本概念、推理的

操縱策略、置換與合一、歸結(jié)演繹推理、歸結(jié)反演操縱策略、與/或者形演繹推理等。通

過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握推理的基本概念與推理的操縱策略；掌握置換與合一技術(shù)；

掌握歸結(jié)演繹（反演）實(shí)現(xiàn)定理證明方法；掌握歸結(jié)反演的操縱策略；懂得Herbrand域

與Horn子句的概念與有關(guān)理論;深刻懂得Herbrand域上的不可滿足性與歸結(jié)反演中空子

句的等價(jià)性。

（-）課程內(nèi)容

第一節(jié)推理的基本概念

1、什么是推理

2、推理方式與分類

3、推理的操縱策略

4、置換與合一

第二節(jié)歸結(jié)演繹推理

1、子句

2.Herbrand域

3、Robinson歸結(jié)原理

4、歸結(jié)反演

5、歸結(jié)操縱策略

第三節(jié)與/或者形演繹系統(tǒng)

1、與/或者形正向演繹推理

2、與/或者形逆向演繹推理

3、與/或者形雙向演繹推理

（三）考核知識點(diǎn)

1、什么是推理

2、推理的操縱策略

3、置換與合一

4、子句

5、歸結(jié)反演

6、歸結(jié)操縱策略

7、與/或者形正向演繹推理

8、與/或者形逆向演繹推理

（四）考核要求

1、什么是推理

（I）識記：推理的定義

（2）領(lǐng)會：推理的分類：從推理途徑對推理分類（演繹推理、歸納推理、默認(rèn)推

理）、從知識確定性對推理分類（確定性推理、不確定性推理）、從推理的單調(diào)性

分類（單調(diào)推理、非單調(diào)推理）。

2、推理的操縱策略

（1）識記：正向推理、逆向推理、混合推理、雙向推理的基本思想

（2）領(lǐng)會：正向推理、逆向推理、混合推理、雙向推理四這之間的區(qū)別

3、置換與合一

（1）識記：置換表示形式；最通常合一的定義

（2）領(lǐng)會：復(fù)合置換；差異集

（3）簡單應(yīng)用：最通常合一算法

4、子句

（1）識記：合式公式與子句的定義；子句的不可滿足性

（2）領(lǐng)會：合取范式；Skolem函數(shù)；前束范式

（3）簡單應(yīng)用：求合式公式的子句集

5、歸結(jié)反演

（1）識記：Herbrand域；Hom子句；歸結(jié)反演算法步驟

（2）領(lǐng)會：子句集不可滿足性的充要條件是Herbrand域上一切解釋為假；Robir.son

歸結(jié)原理

（3）簡單應(yīng)用：命題邏輯中的歸結(jié)原理；謂詞邏輯中的歸結(jié)原理

（4）綜合應(yīng)用：應(yīng)用歸結(jié)反演證明G是F的邏輯結(jié)論；歸結(jié)反演樹

6、歸結(jié)操縱策略

（1）識記：刪除策略、支持集策略、線性輸入策略、單文字策略、祖先過濾策略

的基本方法

（2）領(lǐng)會：刪除策略、支持集策略、線性輸入策略、單文字策略、祖先過濾策略

的基本思想

（3）簡單應(yīng)用：歸結(jié)中應(yīng)用各個(gè)操縱策略，比較歸結(jié)式產(chǎn)生的深度

（4）綜合應(yīng)用：在定理證明中綜合應(yīng)用歸結(jié)操縱策略

7、與/或者形正向演繹推理

（1）識記：與/或者形正向演繹推理的基本思想

（2）領(lǐng)會：與/或者形正向演繹推理的事實(shí)表達(dá)式；F規(guī)則的表示形式；目標(biāo)公式

的表示形式及推理過程

（3）簡單應(yīng)用：把事實(shí)表達(dá)式化為與/或者形

（4）綜合應(yīng)用：己知事實(shí)與規(guī)則，應(yīng)用與/或者形正向演繹推理方法，證明目標(biāo)公

式成立

8、與/或者形逆向演繹推理

（1）識記：與/或者形逆向演繹推理的基本思想

（2）領(lǐng)會：與/或者形逆向演繹推理的事實(shí)表達(dá)式；B規(guī)則的表示形式；事實(shí)公式

的表示形式及推理過程

（3）簡單應(yīng)用：把目標(biāo)表達(dá)式化為與/或者形

（4）綜合應(yīng)用：已知目標(biāo)公式與規(guī)則，應(yīng)用與/或者形逆向演繹推理方法，證明終

止在事實(shí)公式的節(jié)點(diǎn)

第五章不確定性推理

（一）學(xué)習(xí)目的與要求

在現(xiàn)實(shí)世界中，人們通常是在信息不精確、不完備、模糊、隨機(jī)的情況下運(yùn)用無確

定性知識進(jìn)行思維、求解問題的，推理出的結(jié)論也并不總是隨著知識的增加而單調(diào)增加。

因而，關(guān)于不確定性的研究成為人工智能學(xué)科的?個(gè)重要內(nèi)容。本章基于代數(shù)系統(tǒng)的討

論，描述不確定知識推理的總體框架，隨后論述了幾種重要的不確定性推理方法。本章

的重點(diǎn)知識有：不確定知識推理的總體框架、不確定性推理的確定因子法、主觀貝葉斯

（Bayes）法、D-S證據(jù)理論法、可能性理論等。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握不確定

性推理的總體框架算法；懂得從已知不確定性的證據(jù)與不確定性的規(guī)則，按不確定性推

理方法推出不確定性的假設(shè)。掌握確定因子法中MB與MD的物理意義與方法的計(jì)算過

程；掌握主觀貝葉斯（Bayes）法中LS與LN的物理意義，曲線插值法與該方法的求解

過程.掌握D-S證據(jù)理論方法中基本概率賦值函數(shù)m（A）,Bel（A）與PI（A）的物理意義，正

交與回十"%十…十〃%的計(jì)算與該方法的計(jì)算過程。懂得關(guān)于知識模糊性的可能性理

論的推理方法，深刻懂得語言變量的概念并應(yīng)用于模糊推理規(guī)則中。

（-）課程內(nèi)容

第一節(jié)不確定性推理概述

1、不確定性問題的代數(shù)系統(tǒng)

2、不確定性推理模型

3、不確定性推理語義

4、幾種重要的不確定性推理方法

第二節(jié)確定因子法

1、知識的不確定性

2、證據(jù)的不確定性

3、不確定性推理算法

第三節(jié)主觀貝葉斯方法

1、規(guī)則不確定性的描述

2、證據(jù)不確定性的描述

3、舉例

第四節(jié)D-S證據(jù)理論

1、證據(jù)的不確定性

2、證據(jù)的組合

3、D-S證據(jù)理論的推理

第五節(jié)可能性理論

1、幾個(gè)基本概念

2、語言變量

3、命題模糊性的描述

4、模糊命題的轉(zhuǎn)換規(guī)則

5、模糊推理規(guī)則

第六節(jié)粗集理論

1、RST的概述

2、粗集理論的不確定性知識表示

（三）考核知識點(diǎn)

1、什么是不確定性推理

2、不確定性推理的模型

3、幾種要緊的不確定性推理方法

4、確定因子法

5、主觀貝葉斯方法

6、D-S證據(jù)理論的不確定性推理

7、可能性理論

(四)考核要求

1、什么是不確定性推理

(1)識記：不確定性推理的基本思想

(2)領(lǐng)會：不確定性推理的目的

2、不確定性推理的模型

(1)識記：不確定性推理的代數(shù)模型

(2)領(lǐng)會：不確定性知識的表示

(3)簡單應(yīng)用：不確定性推理的通常范式

(4)綜合應(yīng)用：不確定性推理的語義

3、幾種要緊的不確定性推理方法

(1)識記：不確定性推理的幾種要緊方法(確定因子法、主觀貝葉斯法、D-S證據(jù)理

論)

(2)領(lǐng)會：可能性理論法

4、確定因子法

⑴識記：何計(jì)算公式及語義；確定因子法的推理算法

(2)領(lǐng)會：與的性質(zhì)

(3)簡單應(yīng)用：證據(jù)是多個(gè)條件邏輯組合情況下等價(jià)證據(jù)的確定性因子的計(jì)算

(4)綜合應(yīng)用：實(shí)例的確定因子法計(jì)算

5、主觀貝葉斯方法

(1)識記：LS,LN的定義與語義；三點(diǎn)線性插值方法推理算法

(2)領(lǐng)會：貝葉斯公式在該方法中的應(yīng)用；幾率函數(shù)在LS,LN中的語義

(3)簡單應(yīng)用：分段線性插值的應(yīng)用

(4)綜合應(yīng)用：實(shí)例的主觀貝葉斯方法計(jì)算

6、D-S證據(jù)理論的不確定性推理

⑴識記：基本概率賦值函數(shù)加(4)的定義與語義;信任函數(shù)加/(”,E)、似然函數(shù)

PKH,E)、類概率函數(shù)/(4)的定義與語義與三者之間的關(guān)系

(2)領(lǐng)會：邏輯組合證據(jù)的計(jì)算與不一致證據(jù)來源支持同一個(gè)假設(shè)的正交與計(jì)算

(3)簡單應(yīng)用：類概率的計(jì)算；不一致證據(jù)來源支持同一個(gè)假設(shè)的正交與計(jì)算

(4)綜合應(yīng)用：推理網(wǎng)絡(luò)圖的設(shè)計(jì)；實(shí)例的D-S證據(jù)理論推理

7、可能性理論

(1)識記：模糊知識的表示；模糊產(chǎn)生式規(guī)則的通常形式

(2)領(lǐng)會：語言變量與模糊命題的轉(zhuǎn)換規(guī)則

(3)簡單應(yīng)用：模糊修飾語的計(jì)算

(4)綜合應(yīng)用：模糊的不確定性推理

第六章專家系統(tǒng)

(-)學(xué)習(xí)目的與要求

專家系統(tǒng)是人工智能學(xué)科研究最成功的一個(gè)領(lǐng)域，對它研究成功有力推動了人工智

能，乃至計(jì)算機(jī)科學(xué)的理論與技術(shù)的進(jìn)展。本章的重點(diǎn)是：專家系統(tǒng)的性能特點(diǎn)、專家

系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)懂得什么樣的程序是專家系統(tǒng)、深刻懂得如何

構(gòu)造與研制專家系統(tǒng)，要熟悉專家系統(tǒng)研究的歷史、幾個(gè)重要的專家系統(tǒng)研制的理論基

礎(chǔ)與要緊技術(shù)、重要的功能、應(yīng)用領(lǐng)域等要緊研究領(lǐng)域，應(yīng)掌握專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與研制

的整個(gè)過程。

(-)課程內(nèi)容

第一節(jié)專家系統(tǒng)基本概念

1、什么是專家系統(tǒng)

2、專家系統(tǒng)的特征

3、專家系統(tǒng)與常規(guī)程序的區(qū)別

4、專家系統(tǒng)研究的歷史

第二節(jié)專家系統(tǒng)分類

1、按專家系統(tǒng)的特征分類

2、按系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分類

第三節(jié)專家系統(tǒng)的通常結(jié)構(gòu)

1、專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

2、專家系統(tǒng)的理想結(jié)構(gòu)

第四節(jié)專家系統(tǒng)的建造與評價(jià)

1、專家系統(tǒng)建造的原則

2、專家系統(tǒng)的開發(fā)過程

3、專家系統(tǒng)的評價(jià)

第五節(jié)專家系統(tǒng)開發(fā)工具

1、人工智能語言

2、專家系統(tǒng)外殼

3、通用專家系統(tǒng)工具

第六節(jié)專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境

1、專家系統(tǒng)開發(fā)硬件環(huán)境

2、專家系統(tǒng)開發(fā)軟件環(huán)境

第七節(jié)新一代專家系統(tǒng)的研究

1、分布協(xié)同式的體系結(jié)構(gòu)

2、知識的自動獲取

3、深層知識的利用

第八節(jié)幾個(gè)著名的專家系統(tǒng)

1、動物識別系統(tǒng)

2、MYCIN

3、PROSPECTOR

4、AM

（三）考核知識點(diǎn)

1、專家系統(tǒng)的概念

2、專家系統(tǒng)的特征

3、專家系統(tǒng)研究的大致歷史

4、按專家系統(tǒng)特征的分類

5、專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

6、專家系統(tǒng)建造的原則

7、幾個(gè)著名的專家系統(tǒng)

（四）考核要求

1、專家系統(tǒng)的概念

（1）識記：專家系統(tǒng)的定義

（2）領(lǐng)會：專家系統(tǒng)研制成功對人工智能乃至計(jì)算機(jī)科學(xué)的奉獻(xiàn)

2、專家系統(tǒng)的特征

（3）識記：專家系統(tǒng)的特征

（4）領(lǐng)會：專家系統(tǒng)與通常程序的區(qū)別

（5）簡單應(yīng)用：舉例分析專家系統(tǒng)與通常程序的區(qū)別

（6）綜合應(yīng)用：舉例說明專家系統(tǒng)的特征

3、專家系統(tǒng)研究的大致歷史

（1）識記：世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)與中國第一個(gè)專家系統(tǒng)的名稱、研制者、研制時(shí)間

(2)領(lǐng)會：專家系統(tǒng)進(jìn)展的簡單情況

4、按專家系統(tǒng)特征的分類

(1)識記：按專家系統(tǒng)的特征分類有那些專家系統(tǒng)；按系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分類有那些專

家系統(tǒng)

(2)領(lǐng)會：專家系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用

5、專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

(I)識記：專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)模塊圖

(2)領(lǐng)會：專家系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)各模塊執(zhí)行的功能

(3)簡單應(yīng)用：推理機(jī)的程序設(shè)計(jì)

(4)綜合應(yīng)用：專家系統(tǒng)的理想結(jié)構(gòu)

6、專家系統(tǒng)建造的原則

(1)識記：專家系統(tǒng)建造的七個(gè)原則

(2)領(lǐng)會：專家系統(tǒng)的開發(fā)過程、專家系統(tǒng)的評價(jià)

(3)簡單應(yīng)用：專家系統(tǒng)開發(fā)工具、專家系統(tǒng)外殼、通用專家系統(tǒng)工具

(4)綜合應(yīng)用：專家系統(tǒng)的瓶頸分析與解決方案

7、幾個(gè)著名的專家系統(tǒng)

(1)識記：動物識別系統(tǒng)、MYCIN、PROSPECTOR

(2)領(lǐng)會：分布協(xié)同式的體系結(jié)構(gòu)、知識的自動獲取、深層知識的利用

(3)簡單應(yīng)用：分析動物識別系統(tǒng)、MYCIN、PROSPECTOR的知識庫的構(gòu)造

第七章機(jī)器學(xué)習(xí)

(-)學(xué)習(xí)目的與要求

機(jī)器具有學(xué)習(xí)能力是推斷程序是否是智能程序的哇一-標(biāo)準(zhǔn)，研究機(jī)器學(xué)習(xí)方法與途

徑，構(gòu)造機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是人工智能的重要內(nèi)容。本章的教學(xué)重點(diǎn)是：機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概

念、機(jī)器學(xué)習(xí)的要緊方法與機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的構(gòu)造。通過對本章的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握機(jī)器

學(xué)習(xí)的定義，懂得機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)的區(qū)別、智能程序與通常程序的區(qū)別，深刻懂得

機(jī)器學(xué)習(xí)要緊方法的機(jī)制與它們之間的區(qū)別，要熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)造原則與步驟。

(二)課程內(nèi)容

第一節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念

1、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

2、人類學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)

3、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

第二節(jié)學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型

1、環(huán)境

2、學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)

3、知識庫

4、執(zhí)行環(huán)節(jié)

第三節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類

1、基于推理策略的分類

2、基于系統(tǒng)性的分類

第四節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)研究歷史

1、神經(jīng)元模型研究階段

2、符號概念獲取研究階段

3、符號學(xué)習(xí)興旺發(fā)達(dá)階段

4、聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)與符號學(xué)習(xí)共進(jìn)展階段

第五節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)

1、通用學(xué)習(xí)算法

2、認(rèn)知模型

3、工程目標(biāo)

第六節(jié)幾個(gè)著名的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

1、BACON

2、INDUCE系統(tǒng)

3、數(shù)學(xué)方向系統(tǒng)AM

4、AQ

（三）考核知識點(diǎn)

1、機(jī)器學(xué)習(xí)的概念

2、機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類

3、機(jī)器學(xué)習(xí)研究歷史

4、幾個(gè)著名的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

（四）考核要求

1、機(jī)器學(xué)習(xí)的概念

（1）識記：機(jī)器學(xué)習(xí)的定義、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的定義

（2）領(lǐng)會：機(jī)器學(xué)習(xí)與人類學(xué)習(xí)的區(qū)別

（3）簡單應(yīng)用：利用機(jī)器學(xué)習(xí)來智能程序的推斷

(4)綜合應(yīng)用：機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立

2、機(jī)器學(xué)習(xí)方法分類

(1)識記：基于推理策略的對機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分類、基于系統(tǒng)性對機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分類

(2)領(lǐng)會：機(jī)械學(xué)習(xí)、講授學(xué)習(xí)、演繹學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)的基本

思想

(3)簡單應(yīng)用：比較分析演繹學(xué)習(xí)與歸納學(xué)習(xí)的區(qū)別，類比學(xué)習(xí)的機(jī)制

(4)綜合應(yīng)用：舉例說明機(jī)械學(xué)習(xí)的過程

3、機(jī)器學(xué)習(xí)研究歷史

(1)識記：機(jī)器學(xué)習(xí)的三個(gè)研究目標(biāo)

(2)領(lǐng)會：神經(jīng)元模型研究階段、符號概念獲取研究階段、符號學(xué)習(xí)興旺發(fā)達(dá)階段

與聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)與符號學(xué)習(xí)共進(jìn)展階段的特征

(3)簡單應(yīng)用：舉例說明機(jī)器學(xué)習(xí)的研究對人工智能的奉獻(xiàn)

(4)綜合應(yīng)用：敘述機(jī)器學(xué)習(xí)研究的大致歷史

4、幾個(gè)著名的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

(1)識記：BACON、INDUCE系統(tǒng)、AM系統(tǒng)

(2)領(lǐng)會：BACON、INDUCE系統(tǒng)、AM系統(tǒng)三個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本功能

(3)簡單應(yīng)用：利用BACON解釋電學(xué)上的安培定理

(4)綜合應(yīng)用：利用INDUCE系統(tǒng)計(jì)算定積分

三、關(guān)于大綱的說明與考核實(shí)施要求

(-)自學(xué)考試大綱的目的與作用

課程自學(xué)考試大綱是根據(jù)電工電子與信息類及有關(guān)專業(yè)自學(xué)考試計(jì)劃的要求，結(jié)合

自學(xué)考試的特點(diǎn)而確定，其目的作用是對個(gè)人自學(xué)、社會助學(xué)與課程考試命題進(jìn)行指導(dǎo)

與規(guī)定。

(-)課程自學(xué)考試大綱與教材的關(guān)系

課程自學(xué)考試大綱是進(jìn)行學(xué)習(xí)與考核的根據(jù)，教材是學(xué)習(xí)掌握課程知識的基本內(nèi)容

與范圍，教材的內(nèi)容是大綱所規(guī)定的課程知識與內(nèi)容的擴(kuò)展與發(fā)揮。

(三)關(guān)于自學(xué)教材與要緊參考書

自學(xué)教材：人工智能基礎(chǔ)，邵軍力、張景、魏長華主編，電子工業(yè)出版社，2000年

3月

要緊參考書：人工智能原理與方法，王永慶主編，西安交通大學(xué)出版社，1998年5

人工智能原理及其應(yīng)用，蔡自興、徐光佑主編，清華大學(xué)出版社，2003

年9月第三版

（四）關(guān)于自學(xué)要求與自學(xué)方法的指導(dǎo)

本課程共3個(gè)學(xué)分。

根據(jù)學(xué)習(xí)對象成人在職業(yè)余自學(xué)的實(shí)際與本課程所涉及的知識面較寬，建議學(xué)生先

學(xué)習(xí)好本課程的先導(dǎo)課程，如離散數(shù)學(xué)、概率論、數(shù)值分析與程序設(shè)計(jì)語言等課程。在

此基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)時(shí)應(yīng)注意課程的重點(diǎn)知識，區(qū)分務(wù)必要掌握的知識點(diǎn)與通常性要求熟悉

的知識點(diǎn)。學(xué)習(xí)方法應(yīng)該是做到理論與實(shí)際相結(jié)合，即對課程中的知識要自己動手進(jìn)行

必要的演算。