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学起plus人工智能导论

人工智能导论

学校: 无

平台: 学起plus

题目如下：

1. 1. 若用Hopfield神经网络对一组鸢尾属植物进行分类。假设有3种鸢尾属植物类别：山鸢尾，变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾，每一种植物需用4个变量来表示：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。那么Hopfield神经网络的神经元个数为（ ）

A. 3

B. 4

C. 5

D. 7

答案: 4

2. 2. 在启发式图搜索策略中，下面描述正确的是（ ）

A. open表用于存放已扩展过的节点。

B. closed表用于存放所有已生成而未扩展的节点。

C. open表用于存放所有已生成的节点。

D. closed表用于存放已扩展过的节点。

答案: closed表用于存放已扩展过的节点。

3. 3. BP神经网络是（ ）

A. 多层前向（前馈）网络

B. 单层前向（前馈）网络

C. 多层反馈网络

D. 单层反馈网络

答案: 多层前向（前馈）网络

4. 4. 通过从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般概念性概念的一种学习方法称为（ ）

A. 指导式学习

B. 归纳学习

C. 示例学习

D. 观察学习

答案: 示例学习

5. 5. 不适合用产生式表示法表示的知识是（ ）

A. 由许多相对独立的知识元组成的领域知识

B. 可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作

C. 具有结构关系的知识

D. 具有经验性及不确定性的知识

答案: 具有结构关系的知识

6. 6. （ ）表示“每个人都有喜欢的人”。

A.

B.

C.

D.

答案:

7. 7. 以下不属于智能体的体系结构的是( )

A. 反应式体系结构

B. 慎思式体系结构

C. 复合式体系结构

D. 自动式体系结构

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

8. 8. 若模糊推理结果为0.1/2+0.6/3+0.5/4+0.4/5+0.2/6，若采用加权平均判决法，则模糊决策的结果为（ ）

A. 0.36

B. 0.6

C. 3

D. 4

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

9. 9. 在证据理论中，设样本空间D=｛h1，h2，h3｝，如果概率分配函数为M（｛h1｝）=0.87, M（｛h2｝）=0.066, M（｛h3｝）=0，则似然函数Pl（｛h1｝）为（ ）

A. 0.87

B. 0.13

C. 0.934

D. 0.066

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10. 10. 人工智能中通常把（ ）作为衡量机器智能的准则。

A. 图灵机

B. 图灵测试

C. 中文屋思想实验

D. 人类智能

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11. 11. 在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表示（ ）

A. A为真

B. 对A一无所知

C. A为假

D. 对A为真有一定信任

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

12. 12. 关于逻辑回归算法，以下描述不正确的是（ ）

A. 逻辑回归是一种有监督学习方法

B. 逻辑回归仅能解决二分类问题

C. 逻辑回归训练问题是凸优化问题

D. 逻辑回归训练问题能采用梯度下降策略求解

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

13. 13. 在蚁群算法中，蚁群的信息素浓度更新有3中不同模型，其中利用全局信息更新的模型是（）

A. 蚂蚁系统

B. 蚂蚁圈系统

C. 蚂蚁数量系统

D. 蚂蚁密度系统

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14. 14. 李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（ ）

A. 常量

B. 变元

C. 函数

D. 一元谓词

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15. 15. 在启发式图搜索策略中，下面描述正确的是（ ）

A. open表用于存放所有已生成的节点。

B. open表用于存放已扩展过的节点。

C. closed表表用于存放所有已生成而未扩展的节点。

D. closed表用于存放已扩展过的节点。

答案：请关注微信公众号获取正确答案。

16. 16. 李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（ ）

A. 常量

B. 变元

C. 函数

D. 一元谓词

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17. 17. Hopfield神经网络的结构与BP神经网络不同，它是（ ）

A. 单层的非全互连的反馈型神经网络

B. 单层的全互连的反馈型神经网络

C. 多层的非全互连的反馈型神经网络

D. 多层的全互连的反馈型神经网络

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18. 18. 下列不是框架表示法特点的是（ ）

A. 结构性

B. 模块性

C. 继承性

D. 自然性

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19. 19. 如果用连续型Hopfield神经网络求解10个城市的TSP问题，那么该网络的神经元个数为（）

A. 10

B. 20

C. 100

D. 200

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20. 20. 表达“人人爱劳动”正确的谓词公式是（ )

A.

B.

C.

D.

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21. 21. 以下不属于智能体的体系结构的是( )

A. 反应式体系结构

B. 慎思式体系结构

C. 复合式体系结构

D. 自动式体系结构

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22. 22. 下面谓词公式（ ）表示“每个人都有喜欢的人”。

A.

B.

C.

D.

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23. 23. 在证据理论中，信任函数与似然函数对（Bel（A），Pl（A））的值为（0，0）时，表示（ ）

A. A为真

B. 对A一无所知

C. A为假

D. 对A为真有一定信任

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24. 24. 关于专家系统，下列说法不正确的是（ ）

A. 专家系统是依据知识和推理求解问题的，这是专家系统与传统程序的最大区别。

B. 专家系统不具有解释功能。

C. 专家系统的知识库与推理机是分离的。

D. 知识库用来存放专家提供的知识，一般来说，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。

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25. 25. 李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（Brother（John））这里Brother（John）是（ ）

A. 常量

B. 变元

C. 函数

D. 一元谓词

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26. 26. 人工智能的主要学派连接主义（即联结主义）主张人工智能重在以（ ）模拟人的智能。

A. 功能

B. 结构

C. 行为

D. 以上都不对

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27. 27. 人工智能中通常把（ ）作为衡量机器智能的准则。

A. 图灵机

B. 图灵测试

C. 中文屋思想实验

D. 人类智能

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28. 28. 如果证据E的出现使得结论H一定程度为假，则可信度因子（ ）

A. 0

B. -1

C. CH(H,E) =0

D. CH(H,E) =-1

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29. 29. 关于逻辑回归算法，以下描述不正确的是（ ）

A. 逻辑回归是一种有监督学习方法

B. 逻辑回归仅能解决二分类问题

C. 逻辑回归训练问题是凸优化问题

D. 逻辑回归训练问题能采用梯度下降策略求解

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30. 30. 下列神经网络体系结构中，哪个会有权重（参数）共享？

A. BP神经网络

B. 卷积神经网络

C. Hopfield神经网络

D. 以上都不对

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31. 31. 在卷积神经网络的卷积层中，如果输入是32*32*3（其中3为通道数）的花卉图片，采用6个大小为5*5的卷积核进行卷积，那么输出的特征图有（ ）个？

A. 3

B. 6

C. 5

D. 32

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32. 32. 不适合用产生式表示法表示的知识是（ ）

A. 由许多相对独立的知识元组成的领域知识

B. 可以表示为一系列相对独立的求解问题的操作

C. 具有结构关系的知识

D. 具有经验性及不确定性的知识

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33. 33. 有关状态空间的图描述中，下面叙述错误的是（ ）

A. 状态空间可用无向图来描述，图的结点表示问题的状态

B. 初始状态是状态空间图中的根结点

C. 状态空间图的弧表示状态之间的关系，即求解问题的步骤

D. 在状态空间图中寻找从一种状态转换为另一种状态的某个操作算子序列等价于在一个图中寻找某一路径

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34. 34. 对于谓词公式，以下说法错误的是（ ）。

A. 上述公式中的所有 y 是自由变元。

B. P(x, y) 中的 x 是约束变元。

C. R(x, y) 中的 x 是约束变元。

D. Q(x, y) 中的 x 是约束变元。

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35. 35. 人工智能中通常把（ ）作为衡量机器智能的准则。

A. 图灵机

B. 图灵测试

C. 中文屋思想实验

D. 人类智能

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36. 36. 在谓词公式中，连接词的优先级别从高到低排列是（ ）。

A. ﹁，∨，∧，→，

B. ∧，∨，﹁，→，

C. ﹁，∧，∨，，→

D. ﹁，∧，∨，→，

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37. 37. 在可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=0, 这意味：（ ）

A. 证据A不可信

B. 对证据A一无所知

C. 证据A可信

D. 没有意义

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38. 38. 依据估价函数f(x)=g(x)+h(x) (其中g(x)为初始节点到节点x已实际付出的代价，h(x)是节点x到目标节点的最优路径的估计代价）对OPEN表中的节点进行排序，并且要求启发函数满足( )，则称这种状态空间图的搜索算法为A*算法。

A. h(x)≤h*(x)

B. h(x)≥h*(x)

C. h(x)≠h*(x)

D. h(x)>h*(x)

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39. 39. 下列哪个不是人工智能的研究领域（ ）。

A. 机器视觉

B. 专家系统

C. 自然语言处理

D. 编译原理

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40. 40. 关于逻辑回归算法，以下描述不正确的是（ ）

A. 逻辑回归是一种无监督学习方法

B. 逻辑回归能解决二分类问题

C. 逻辑回归训练问题是凸优化问题

D. 逻辑回归训练问题能采用梯度下降策略求解

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41. 41. 人工智能中通常把（ ）作为衡量机器智能的准则。

A. 图灵机

B. 图灵测试

C. 中文屋思想实验

D. 人类智能

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42. 42. （ ）表示“每个人都有喜欢的人”。

A.

B.

C.

D.

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43. 43. 下列不是框架表示法特点的是（ ）

A. 结构性

B. 模块性

C. 继承性

D. 自然性

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44. 44. 如果用连续型Hopfield神经网络求解10个城市的TSP问题，那么该网络的神经元个数为（ ）

A. 10

B. 20

C. 100

D. 200

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45. 45. 依据估价函数f(x)=g(x)+h(x) (其中g(x)为初始节点到节点x已实际付出的代价，h(x)是节点x到目标节点的最优路径的估计代价）对OPEN表中的节点进行排序，并且要求启发函数满足( )，则称这种状态空间图的搜索算法为A*算法。

A. h(x)≤h*(x)

B. h(x)≥h*(x)

C. h(x)≠h*(x)

D. h(x)>h*(x)

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46. 46. 搜索中需要解决的基本问题包括（）

A. 搜索过程是否一定能找到一个解

B. 搜索过程是否终止运行或是否会陷入一个死循环

C. 搜索过程的时间与空间复杂性如何

D. 当搜索过程找到一个解时，找到的是否最佳解

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47. 47. 遗传算法的设计包括（）

A. 编码方案设计

B. 适应度函数设计

C. 选择、交叉与变异等操作设计

D. 控制参数选择

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48. 48. 遗传算法中，选择个体方法主要有（）

A. 适应度比例方法

B. 轮盘赌选择方法

C. 锦标赛选择方法

D. 最佳个体保存方法

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49. 49. 要解决BP神经网络的学习问题，关键是解决（ ）

A. 如何给定问题的输入输出样本

B. 如何确定BP神经网络的的学习方式

C. 是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数

D. 如果调整BP神经网络的权值，如何使BP神经网络的输入与输出之间的关系与给定的样本相同

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50. 50. Hopfield神经网络用于联想记忆时，网络的记忆容量与（ ）有关

A. 所要求的联想范围大小

B. 记忆样本的性质

C. 神经元个数

D. 连接权值的设计

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51. 51. 基本遗传算法的基本遗传算子不包括( )算子。

A. 变异

B. 交叉

C. 杂交

D. 选择

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52. 52. 以下关于神经网络的说法错误的是（ ）

A. 神经元数学模型包括加权求和、线性动态系统和非线性函数映射三部分。

B. BP神经网络是一种多层前向网络。

C. Hopfield神经网络只有一个稳定状态。

D. 人工神经网络中，隐层神经元的激活函数作用是实现非线性化的变换。

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53. 53. 如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ ）可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。

A. 宽度优先搜索

B. 深度优先搜索

C. 有界深度优先搜索

D. 启发式搜索

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54. 54. 关于线性回归，以下说法错误的是（ ）

A. 线性回归是一种有监督学习算法

B. 线性回归能够求解直线（或超平面）拟合问题

C. 线性回归能够求解二次曲线拟合问题

D. 线性回归模型能够通过梯度下降策略训练

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55. 55. 假设一个只有单权值的BP神经网络采用“最速下降法”调整连接权值，当误差函数（目标函数）对权值的偏导数大于零时，此时权值应该向（ ）调整

A. 增大

B. 减小

C. 可能增大也可能减小

D. 不变

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56. 56. 对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题？

A. 回归

B. 分类

C. 聚类

D. 强化

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57. 57. 以下哪个问题不属于机器学习分类问题（ ）。

A. 判别电子邮件是否为垃圾邮件

B. 预测明天天气（晴天、阴天、多云等）

C. 拍照识别植物名称

D. 房价预测

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58. 58. 假设考生考试成绩的论域为{A，B，C，D，E}，小王成绩为A、为B、为A或B的基本概率分别分配为0.3、0.1、0.2。若Bel({C, D, E})=0.3，则对{A, B}不知道的程度为（ ）。

A. 0

B. 0.1

C. 0.2

D. 0.3

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59. 59. 下面说法错误的是（ ）

A. 粒子群优化算法与遗传算法都属于全局优化方法

B. 粒子群优化算法中最好的个体通过产生更多的后代来传播基因

C. 粒子群优化算法强调“协同合作”，不好的个体通过学习向好的方向转变

D. 粒子群优化算法中的个体除了有位置和速度外，还有着过去的历史信息（pBest、gBest）

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60. 60. 图像识别示例中，卷积神经网络输入的是24*24的彩色图像，通道数为( )

A. 1

B. 2

C. 3

D. 4

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61. 61. 以下哪个机器学习算法是无监督学习算法?

A. 逻辑回归

B. 线性回归

C. k-means

D. 决策树

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62. 62. 如果证据E的出现使得结论H一定程度为真，则可信度因子（ ）

A.

B.

C.

D.

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63. 63. 专家系统的基本结构除了人机界面、解释模块，还有（ ）

A. 知识库

B. 推理机

C. 动态数据库

D. 知识库管理系统

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64. 64. 遗传算法的设计包括（ ）

A. 编码方案

B. 适应度函数

C. 选择、交叉与变异等操作

D. 控制参数

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65. 65. 以下哪些机器学习算法是有监督学习算法?

A. 逻辑回归

B. 线性回归

C. k-means

D. Q学习算法

E. 决策树

F. 随机森林

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66. 66. 下面有关知识图谱的描述，正确的是（ ）。

A. 知识图谱是一种互联网环境下的知识表示方法。

B. 知识图谱的目的是为了提高搜索引擎的能力，改善用户的搜索质量以及搜索体验。

C. Google、百度和搜狗等搜索引擎公司构建的知识图谱，分别称为知识图谱、知心和知立方。

D. 三元组是知识图谱的一种通用表示方式。

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67. 67. 请观看《谷歌云首席科学家李飞飞：一堂人工智能公开课》https://v.qq.com/x/page/w0366iubkw0.html?__t=1&ptag=1.sina&_out=1回答以下问题：在李飞飞的人工智能公开课中，她提到Terry Winograd看来要实现人工智能需要有三个要素，分别是哪三个？

A. syntax

B. semantics

C. inference

D. learning

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68. 68. 关于逻辑回归算法，以下描述不正确的是（ ）

A. 逻辑回归是一种无监督学习方法

B. 逻辑回归可以解决二分类问题

C. 逻辑回归训练问题是凸优化问题

D. 逻辑回归训练问题能采用梯度下降策略求解

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69. 69. 若模糊推理结果为根据最大隶属度平均法，模糊决策的结果为（ ）

A. -1.42

B. -2

C. -1

D. -1.5

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70. 70. 关于离散型Hopfield神经网络的稳定性，下面叙述正确的是（ ）

A. 只要连接权值构成的矩阵是非负定矩阵，该网络就具有串行稳定性

B. 只要连接权值构成的矩阵是非负定矩阵，该网络就具有并行稳定性

C. 只要连接权值构成的矩阵是非负对角元的对称矩阵，该网络就具有串行稳定性

D. 只要连接权值构成的矩阵是非负对角元的对称矩阵，该网络就具有并行稳定性

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71. 71. 以下哪些机器学习算法是无监督学习算法?

A. 逻辑回归

B. 线性回归

C. k-means

D. Q学习算法

E. 决策树

F. 随机森林

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72. 72. 与有监督学习相比，下面哪些属于半监督学习的优势?

A. 能够节约大规模数据标注带来的时间和费用开销

B. 在标注数据量有限时，采用半监督学习有望训练得到更优的机器学习模型

C. 半监督学习的数学优化问题更容易求解

D. 半监督学习的模型训练时间更短

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73. 73. 与有监督学习相比，下面哪些属于半监督学习的优势?

A. 能够节约大规模数据标注带来的时间和费用开销

B. 在标注数据量有限时，采用半监督学习有望训练得到更优的机器学习模型

C. 半监督学习的数学优化问题更容易求解

D. 半监督学习的模型推理时间更短

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74. 74. 有关知识图谱的构建，下面正确的是（ ）

A. 知识图谱的逻辑结构可以分为模式层与数据层，其中模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心。

B. 知识图谱的数据层主要是由一系列的事实组成，而知识以事实为单位进行存储。

C. 知识图谱的构建方式一般分为自顶向下和自底向上，其中自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。

D. 知识图谱构建的数据来源只有非结构化数据。

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75. 75. 以下哪项任务不适合采用AI中的搜索算法进行求解

A. 地图导航路径规划

B. 最小旅行商问题

C. 图像分类

D. 迷宫寻路问题

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76. 76. BP神经网络是什么网络？（ ）

A. 单层无反馈网络

B. 单层有反馈网络

C. 多层无反馈网络

D. 多层有反馈网络

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77. 77. 人工智能的目的是让机器能够（ ），以实现某些脑力劳动的机械化。

A. 具有智能

B. 和人一样工作

C. 完全代替人的大脑

D. 模拟、延伸和扩展人的智能

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78. 78. 在可信度方法中，若证据A的可信度CF（F）=1, 这意味（ ）

A. 证据A肯定为假

B. 证据A肯定为真

C. 证据A以某种程度为真

D. 对证据A一无所知

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79. 79. 设有如下一组推理规则: R1: IF E2 AND E3 THEN E4(0.7) R2: IF E4 THEN H (0.8) R3: IF E5 THEN H (0.9)且已知CF(E2)=0.3, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7,那么CF(H)=（ ），要求保留小数点之后两位。

A. 0.21

B. 0.69

C. 0.7

D. 0.3

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80. 80. 对于信息素挥发度，下面叙述正确的是（ ）

A. 信息素挥发度直接关系到蚁群算法的全局搜索能力及其收敛速度。

B. 信息素挥发度过大时，以前搜索过的路径被再次选择的可能性会变小，这会影响算法的随机性能和全局搜索能力。

C. 通过减小信息素挥发度可以提高算法随机性能和全局搜索能力。

D. 信息素挥发度减小时，算法的收敛速度也会降低。

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81. 81. 人类智能的特征包括（ ）。

A. 感知能力

B. 记忆与思维能力

C. 学习能力

D. 行为能力

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82. 82. 人工智能研究的基本内容包括（ ）。

A. 机器行为

B. 机器感知

C. 机器思维

D. 机器学习

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83. 83. 能够在一定程度上实现机器学习的系统称为学习系统，学习系统的基本组成部分包括（ ）

A. 环境

B. 学习

C. 知识库

D. 执行与评价

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84. 84. 在蚁群算法中，蚁群的信息素浓度更新有3中不同模型，其中利用局部信息更新的模型是（ ）

A. 蚂蚁系统

B. 蚂蚁圈系统

C. 蚂蚁数量系统

D. 蚂蚁密度系统

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85. 85. 关于蚁群算法的参数，下面叙述错误的是（ ）

A. 信息素启发因子越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，蚁群的搜索过程越不易陷入局部最优。

B. 信息素启发因子越小，蚁群搜索的随机性越小。

C. 期望值启发因子越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大，这样搜索的收敛速度会加快。

D. 期望值启发因子越大，蚁群在最优路径的搜索过程中随机性减弱，易于陷入局部最优值。

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86. 86. 2022年北京冬奥会也称为“AI奥运”，以下哪些属于弱人工智能？

A. 首钢园区的L4级自动驾驶班车

B. AI手语主播“数字人”

C. 场馆智能向导

D. AI自动跟拍机器人

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87. 87. 以下关于神经网络的说法正确的是（ ）

A. 神经元数学模型包括加权求和、线性动态系统和非线性函数映射三部分。

B. BP神经网络是一种多层前向网络。

C. Hopfield神经网络只有一个稳定状态。

D. 人工神经网络中，隐层神经元的激活函数作用是实现非线性化的变换。

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88. 88. 状态空间是利用状态变量和操作符号表示系统或问题的有关知识的符号体系，它可以用（）表示

A. 状态集合

B. 操作算子集合

C. 初始状态

D. 目标状态

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89. 89. 以下哪些机器学习算法是有监督学习算法?

A. 线性回归

B. 逻辑回归

C. k-means

D. 决策树

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90. 90. 关于专家系统，下列说法正确的是（ ）

A. 专家系统是依据知识和推理求解问题的，这是专家系统与传统程序的最大区别。

B. 专家系统不具有解释功能。

C. 专家系统的知识库与推理机是分离的。

D. 知识库用来存放专家提供的知识，一般来说，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。

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91. 91. 以下关于证据理论的说法不正确的是（ ）

A. M({红，黄})=M({红})+M({黄})。

B. 证据理论使用集合表示命题。

C. Bel(A)表示命题为非真的总的信任程度。

D. Pl(A)=1-Bel(A)。

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92. 92. 不确定推理中，除了需要解决推理方法、推理方向、控制策略外，还需解决（ ）

A. 组合证据不确定性的算法

B. 不确定性的传递算法

C. 不确定的表示与度量

D. 结论不确定性的合成

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93. 93. 机器学习的主要目标是解决以下哪些问题?

A. 分类

B. 回归

C. 聚类

D. 自动定理证明

E. 信息挖掘

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94. 94. 遗传算法中，个体选择概率的常用分配方法有（ ）

A. 适应度比例方法

B. 轮盘赌选择方法

C. 排序方法

D. 最佳个体保存方法

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95. 95. 决定人工神经网络性能的三大要素是（ ）

A. 神经元的特性

B. 神经元之间相互连接的形式即拓扑结构

C. 为适应环境而改善性能的学习规则

D. 神经网络的稳定性

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96. 96. 下列（ ）是谓词公式。

A. P(x)

B. P(x)

C. P(x)Q(x)

D. P(x)+Q(x)R(x)

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97. 97. 下面说法正确的是（ ）

A. 粒子群优化算法与遗传算法都属于全局优化方法

B. 粒子群优化算法中最好的个体通过产生更多的后代来传播基因

C. 粒子群优化算法强调“协同合作”，不好的个体通过学习向好的方向转变

D. 粒子群优化算法中的个体除了有位置和速度外，还有着过去的历史信息（pBest、gBest）

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98. 98. 下列关于人工神经网络描述正确的是（ ）

A. 卷积神经网络可以通过多卷积核提取图片的不同特征，也可以通过池化对特征图进行降维。

B. 利用梯度下降法训练深度神经网络时，如果发现训练损失函数值不随迭代步数变化，很有可能是梯度消失了。

C. 生成对抗网络包括生成网络和判别网络。

D. 生成对抗网络采用博弈学习进行训练，容易收敛。

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99. 99. 隐层人工神经元常用的激活函数（也称激励函数）有（ ）

A. sigmoid函数（也称s型函数）

B. tanh函数（也称双曲正切s型函数）

C. ReLU函数（也称线性修正单元）

D. line函数（也称线性函数）

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100. 100. 智能体的特性包括( )

A. 主动性

B. 反应性

C. 自主性

D. 社会性

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101. 101. 以下关于“人工智能（AI）的说法”，正确的是（ ）

A. AI已经达到了与人类智能水平相当的程度。

B. AI具有较大的社会影响力。

C. 需要谨慎思考AI对现实世界带来的影响。

D. AI诞生于1956年达特茅斯学院研讨会。

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102. 102. 下面属于群体智能优化算法的是（ ）

A. 粒子群优化算法

B. 蚁群优化算法

C. 布谷鸟优化算法

D. A星搜索算法

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