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国开电大《人工智能专题》形考任务专题2答案

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题目：P(A|B)代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

答案：错

题目：贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

答案：错

题目：分层规划中包含基本动作和高层动作。

答案：对

题目：启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

答案：错

题目：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：对

题目：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：错

题目：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。

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答案：对

题目：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：错

题目：下图表示的是前向状态空间有哪些信誉好的足球投注网站。

答案：对

题目：现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。

答案：错

题目：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：错

题目：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：对

题目：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()。

答案：特征值

题目：()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。

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答案：A*算法

题目：()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。

答案：亚瑟·塞缪尔

题目：贝叶斯网络是()首先提出来的。

答案：朱迪亚·珀尔

题目：贝叶斯网络是一个()。

答案：有向无环图

题目：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。

答案：输入层

题目：当我们在物品种类很多的情况下，需要快速选择出一种最优搭

配方案时，其实可以借助一些特别的处理方法来解决，这些方法中的

一种被称为“遗传算法”,它是通过模拟达尔文的进化论来解决问题

的，因此也被归类为“进化算法”。()教授首先提出“遗传算法”。

答案：约翰?霍兰德

题目：机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为

“人工智能最有价值的地方”的学习方式是()。

答案：无监督学习

题目：深度学习模型区别于