24秋国开电大春四川开放大学人工智能专题专题二 测验答卷参考答案

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专题二 测验答卷
专题二 测验答卷
专题二 测验
试卷总分:40  得分:null

一、判断题

1. 人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。
答案:

2. 启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。国开形成性考核答案
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3. 人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。
答案:
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4. 状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。
答案:
5. 深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。一网一平台答案
答案:

6. 谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。
答案:
7. P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。
答案:

8. 贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。
答案:

9. 语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。
答案:

10. 现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
答案:


二、选择题

11. 贝叶斯网络是一个（）。
A. 有向环形图
B. 无向环形图
C. 有向无环图
D. 无向无环图
答案:

12.{图}

人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。如图上所示的“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（）。
A. 标签
B. 特征值
C. 数据结构
D. 拟合标签
答案:

13.（）设计出了一个会自主学习的跳棋程序，驳倒了“机器无法超越人类，像人类一样写代码和学习”的理论，创造出了“机器学习”这一术语。
A. 亚瑟·塞缪尔
B. 冯·诺依曼一网一平台答案
C. 托马斯·贝叶斯
D. 艾伦·麦席森·图灵
答案:

14.当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。
A. 输入层
B. 输出层
C. 隐含层
D. 应用层
答案:

15.以下哪种知识表示的方法适宜描述特定场景中固定不变的事件序列（ ）。国开形成性考核答案
A. 谓词逻辑表示法
B. 脚本表示法
C. 启发式搜索
D. 产生式系统
答案:

16.（）的原理是：每一个节点绑定一个启发值，然后经过一次又一次的筛选，引导机器优先筛选那些启发值更优的节点，规避一些无用或效率较低的节点，从而快速找到问题的解。
A. KNN
B. 决策树
C. 遗传算法
D. A*算法
答案:国开形成性考核答案

17.贝叶斯网络是（ ）首先提出来的。
A. 贝叶斯
B. 朱迪亚·珀尔
C. 高斯
D. 康托尔
答案:

18.下列哪一条是关键路径？请选择相应的路径按钮。

{图}
A. 路径1
B. 路径2
答案:

19.深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是（? ? ）
A. 增加数据量
B. 改变算法
C. 增加模型训练的层次
D. 增加标签量
答案:

20.以下哪一项不是机器智能的来源（? ??）
A. 摩尔定律
B. 数据
C. 数学模型
D. 数据结构
答案: