1什么是学习和机器学习为什么要研究机器学习？学习是人类具有的一种重要的智能行为，按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样人物或类似任务时，比现在做的更好或效率更高。
西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。
机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。
机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
机械学习就是记忆，是最简单的学习策略。
这种学习策略不需要任何推理过程。
外界输入知识的表示方式与系统内部的表示方式完全一致，不需要任何处理过程。
外界输入知识的表示方式与系统内部的表示方式完全一致，不需要任何处理与转换。
虽然机械学习在方法上看来很简单，但由于计算机的储存容量相当大，检索速度又相当快，而且记忆准确，无丝毫误差，所以在很多方面能够超过人，帮助人类完成人类自己无法完成的任务2什么是图搜索过程其中，重排OPEN表意味着什么，重排的原则是什么？图搜索过程就是从初始节点出发，沿着与之相连的弧试探地前进，寻找目标节点的过程（也可以反向进行）。
重排open表意味着，在扩展节点时，将优先扩展哪个节点，不同的排序准对应着不同的搜索策略。
重排的原则应视具体情况而定，不同的原则对应不同的策略：如果想要尽快找到一个解，则应将最有可能达到目标节点的那些节点排在open表的前面部分；如果想找到代价最小的解，则应按代价从小到大的顺序重排open表3试写出7种知识表示方法，并简述其中2种表示法含义。
方法：谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、特性表示法、过程表示法解表示、概念图法、不精确表示法。
含义：、产牛.弍表示法：产红式知一股形式詢"前件+后件”。
前件就是前提，后件是结论或动作。
其规则描述的是事物间的因果关系。
其基本形式为“P f Q”或“IF P THEN Q ”，含义是：如果前提P满足，则可推出结论Q或执行Q所规走用J操作；、框架表示方法：是一种层次的、组合式的知识表示方法4试述学习系统的基本模型，并叙述各部分功能作用。
——1环纯的学习佛分理供篥堕眉慝.学习^5&分利用这些帕息*改初1；!阵，tt堆建«现皱尸聖务s«忏务mstftt机打《^tR«如训库兗慮口啊把软》»常耳巫《?^孚匀酣舟・磁响夕习叢般《什的号旳fftK#臭坏«向乘境槌烘的惆息・史fl阵地说awfi的曲W.5产生式基本形式以及产生式系统工作原理产生式系统由总数据库，产生式规则和总控制策略组成。
各部分关系如图所示。
总数据库用来存放求解过程中各种当前信息的数据结构如问题的初始状态，事实或证据，中间推理结论和最后结果等。
当产生式规则中某条规则的前提与总数据库中的某些事实相匹配时，该规则就被激活，并把其结论作为新的事实存入总数据库。
产生式规则是一个规则库。
用于存放于求解问题有关的某个领域知识的规则之集合及其交换规则。
控制策略作为一个推理机构，由一组程序组成，用来控制产生式系统的运行，决定问题求解过程的推理线路，实现对问题的求解。
通常从选择规则到执行分三步：匹配、冲突解决和操作。
6试叙述子句集的化简的九个步骤。
1消去蕴涵符号2减少否定符号的辖域3对变量标准化4消去存在量词5化为前束型6把母式化为合取范式7消去全称量词8消去连词符号9更换变量名称7简述人工神经网络（ANN ）优点。
1并行分布处理2非线性映射3通过训练进行学习4适应与集成5硬件实现8两条规则具有相同结论的情况，若有两种规则 A —兰吐）^ B和人2 —兰吐B则合并后结论B的可信度值CF（B）为( = C. 30. E0.=0.=1f・n■C L£■_r .0. 3■■0. 3C'. 40.K从屋0.—■o. 1C L■_■[ I艶E C. 3■■0. T0.■0.e・■■■■■A30.J*3 £r ■0. 5■■n.€0.£■A■£0. 3■仇■L| ・0, £7. t ■■Jk J0.T議；0.E■■卜+虧®仰CF饰］若GO]列瞩< 0■ »9判断模糊矩阵R 50.1 0.8 0.50.1 1 0.1 0.20.8 0.1 1 0.30.5 0.2 0.3 1<0.3 0.4 0.1 0.6是否是传递模糊矩阵。
R.f c.:0,s0.£w0.3'V C L1C L S0. 3{J. 31 j11▼■▼■n Pr■■0,i-i c-0,4u D. 1-1亠lO. 10. 2[:.4 1 0.s c.:p■0.30,B0. E Q”110. 30. 1E w c,:0.3:0.€C'.50”n-£C. 310. t >0.3 a *■J -"I■■0.e 1 g 30.*0. 1仇e10.30.40.10.6110什么是模糊函数，隶属度函数，隶属度。
模糊是因为质的不确定性， 含混性是由信息的不充分引起的， 有些事物无法找出它们精确的 分类标准，因此我们没有办法做出“是”或者“不是”的判断。
所以我们通常构造出函数来 表达我们所说的模糊度，构造模糊函数需要掌握一定的数学技巧，而且由于确定过程中或多或少含有人的某种心理因素， 所以模糊函数的建立也包括心理测量的进行及其结果的运用。
给定论域X 上的一个模糊子集 A ，是指对于任意x € X ，都确定了一个数 卩A(x),称卩A(x)为 x 对A 的隶属度，且 卩A(x) € [0 , 1]。
映射x € X : X 7 [0 , 1] X 7(1 A(x)叫做隶属函数或者叫做从属函数。
隶属函数1 A(x)用于刻画集合 A 中的元素对A 的隶属程度，隶属函数的值称为隶属度。
11试比较宽度优先搜索，试比较宽度优先搜索，有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率 并以实例数据加以说明。
以二叉树做例子，广度优先搜索：广度优先搜索是按照树的层次进行的搜索， 如果此层没有搜索完成的情况下不会进行下一层的搜索。
深度优先搜索：深度优先搜索是按照树的深度进行搜索的，所以又叫纵向搜索，在每一层只扩展一个节点，直到为树的规定深度或叶子节点为止。
这个便称为深度优先搜索。
我先来说说两种算法的不同点。
广度优先搜索，适用于所有情况下的搜索， 但是深度优先搜 索不一定能适用于所有情况下的搜索。
因为由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝， 深度优先搜索如果误入无穷分枝(即深度无限)，则不可能找到目标节点。
所以，深度优先搜索策略是不完备的。
广度优先搜索适用范围：在未知树深度情况下，用这种算法很保险和安全。
在树体系相对小不庞大的时候，广度优先也会更好些。
深度优先搜索适用范围： 刚才说了深度优先搜索又自己的缺陷， 但是并不代表深度优先搜索没有自己的价值。
在树深度已知情况下，并且树体系相当庞大时， 深度优先搜索往往会比广度优先搜索优秀，因为比如8*8的马踏棋盘中，如果用广度搜索，必须要记录所有节点的信 息，这个存储量一般电脑是达不到的。
然而如果用深度优先搜索的时候却能在一个棋盘被判定出来后释放之前的节点内存。
当让具体情况还是根据具体的实际问题而定， 的本质是关键。
最后我说说关于找最优解的问题， 这种问题如果不依靠其他的辅助算法来说， 优先搜索和深度优先搜索来说是一样的， 说白了找最优解就是个遍历过程， 法找最优解更好。
但是如果有辅助的启发式算法或者别的算法就另当别论了。
12研究不确定性推理有何意义 有哪几种不确定性？研究不确定性推理有何意义 ？有哪几种不确定性有哪几种不确定性。
平谕定怦枇理良聊咒亘潢購城任寛士件屮I 卄硒走性的灯力THz有3榊屮晞1宅怦*矢于汹枫旳军诵址用测有W 丼h 关尸结ft 的峯*址甲屮爭卜城喇JtW 同一*实吋的吊硝性，13简述人工神经网络的主要学习算法。
（I ） ?^辱式存叶用）牛门 誓乘期典和真尊鸽用邯宾^^工贩阳左轻^^幣捋輕死总册博朝屣哎取-悝护NWh*丹剛.F 耳 氐帕廡刖.皮B 怙擱lhL!4L¥VlhJ并没有哪种绝对的好。
所以, 理解这两种算法 其实对于广度 所以没有哪种算P）倉扣#｛七ip射学耳Jia世r和讥持#?^阎站11±门型加曲％逹塑"右wfT九叩繼S5無杞億九廊戒分W实检iys（1|長也学习足fl邮学JI陆桃帕它卜石妊老也^詩曲81^軸刨.加足血*神介’,常龜纲人相』0底的神鉅補络愉1U的忧度*啊劃«丿$愛找⑴切14请说明主观Bayes方法中LS与LN的含义及它们之间的关系。
LN表示必要性因子，它表示~E对H的支持程度。
LS表示充分性因子，它表示E对H的支持程度。
根据LS、LN的定义可知，LS > 0, LN > 0，而且LS和LN不是独立取值，只能出现：LS>1, LN<1 或LS<1, LN>1 或LS=LN=1但不能两者同时>1或同时<1在实际系统中，LS、LN的值是由专家凭经验给出的，而不依照LS、LN的定义来计算。
15在状态空间一般搜索过程中，open表与close表的作用与区别是什么。
OPEN表：用于存放刚生成的节点；CLOSE表：用于存放将要扩展或已扩展的节点野人过河不轿确拆理的五种情况-I “ ！诧間ATB：和.a(BhgJCF{AK CF(e|Ah CHS I -Al，eMl . «(B)|•： E庖网邂好丸宀B*；叫今0CHBI A； ^AjM^CKfllAJ, CFIBIAJ. e(B)J*■■ ?■, 0-Bi ■ fl,CRBh CFiB,/. B胪£,(CF(BJ. CF(B,H• (iJ^B-B^ V 坊CF(B).CIF(8,VfiJ=yCF(BJ. CRBJ「帀对菜爲細的育定T五-综述题(20分)1.(本題10分)对于八数码难題按下式定义估价函数：f(x)=d(x)+h(x)其中，d(x)为节点X 的深度；h(x)是所有棋子编翦目标位置的曼哈顿距篱(棋子偏 离目标位賣的水平距离和垂直距葛和)，例如下图所示的初始状态So ： 8的曼哈顿距离 为2; 2的曼哈硕距离为1; 1的曼哈顿距离为1; 6的曼哙硕距离为1； h(So)= 5.(1 )用A*搜索法搜索目标，列出头三步搜索中的OPEN 、CLOSED 表的內容和当 前扩長节点的f值.(2)昼出搜索対和当前扩畏节点的f 值. 解：(1)如下表 循环 OPENCLOSED 初始化 So1 S? Si S3 So 2$6 Si S3 Sj S5 So S2 3S-Si S3 S4 S5 SsSo Sj S$(2)扌叟索狗妇卞a,右上角的数字是其估价的数值SQ) nnsSX5) 2 S 3i4 P 6 0關平3(7) ffl Br|S5(7)直迪SQ)uriM■V j1 S 4 i 1卅)2 83 初始状态(So)：1 6 41 2 3目标状态：8 47 6 52.（本题10）您认为《人工智能》课程的哪一部分内容对您的毕业设计或者您以后的工作特别有用？如果有，请叙述其原理；如果没有，请您谈谈人工智能的发展对人类有哪些的影响？答：我认为人工智能的发展对人类的影响主要有以下五个方面1）劳务就业问题。