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计算智能导论课后答案焦李成

一、选择题（每题2分，共30分）

1.以下哪种算法不属于进化计算？（）

A.遗传算法

B.模拟退火算法

C.蚁群算法

D.决策树算法

2.神经网络中，激活函数的作用是（）

A.增加网络的复杂度

B.引入非线性因素

C.减少计算量

D.提高网络的稳定性

3.支持向量机的目标是（）

A.最大化分类间隔

B.最小化分类误差

C.最大化准确率

D.最小化召回率

4.以下哪个不属于模糊集合的表示方法（）

A.扎德表示法

B.序偶表示法

C.向量表示法

D.二叉树表示法

5.遗传算法中，选择操作的目的是（）

A.产生新的个体

B.保留优良个体

C.增加种群多样性

D.减少种群规模

6.在粒子群优化算法中，粒子的速度更新公式中不包含以下哪一项（）

A.自身历史最优位置

B.群体历史最优位置

C.当前位置

D.随机因素

7.深度学习中，卷积神经网络的卷积层主要作用是（）

A.特征提取

B.数据降维

C.分类决策

D.数据预处理

8.以下哪种聚类算法是基于密度的（）

A.K-Means算法

B.DBSCAN算法

C.层次聚类算法

D.高斯混合模型聚类算法

9.模糊推理中，常用的推理方法不包括（）

A.扎德推理法

B.玛达尼推理法

C.反向传播推理法

D.以上都不是

10.强化学习中，智能体根据（）来学习最优策略

A.环境反馈的奖励

B.自身的先验知识

C.其他智能体的经验

D.随机探索

11.以下关于人工神经网络的说法错误的是（）

A.具有很强的非线性映射能力

B.可以进行函数逼近

C.训练过程中不会出现过拟合现象

D.由神经元组成

12.遗传算法中的交叉操作是指（）

A.对个体进行变异

B.从种群中选择优良个体

C.将优良个体的基因进行交换组合

D.计算个体的适应度

13.以下哪个不是智能计算的特点（）

A.自适应性

B.鲁棒性

C.确定性

D.并行性

14.决策树算法中，常用的划分属性选择准则不包括（）

A.信息增益

B.信息增益率

C.基尼指数

D.欧式距离

15.以下关于支持向量机的核函数说法正确的是（）

A.核函数可以将低维空间映射到高维空间

B.核函数只能使用线性核

C.核函数不影响分类效果

D.核函数的选择是固定的

二、填空题（每题2分，共20分）

1.计算智能主要包括神经网络、进化计算、______等领域。

2.神经网络的学习算法分为有监督学习、无监督学习和______。

3.遗传算法的基本操作包括选择、交叉和______。

4.模糊集合中，用来描述元素属于模糊集合程度的函数称为______。

5.粒子群优化算法中，粒子的位置更新公式为______。

6.深度学习中，常用的优化器有随机梯度下降、Adagrad、______等。

7.聚类分析是将数据对象划分为若干个______的过程。

8.强化学习中，智能体与环境交互的四元组是（状态，动作，奖励，______）。

9.决策树的构建过程是基于______准则选择划分属性。

10.支持向量机中，引入松弛变量是为了解决______问题。

三、简答题（每题10分，共30分）

1.简述神经网络的基本结构和工作原理。

2.说明遗传算法的基本思想和主要步骤。

3.解释模糊推理的基本过程。

四、计算题（每题10分，共10分）

已知一个简单的神经网络，输入层有2个神经元，隐藏层有3个神经元，输出层有1个神经元。输入层到隐藏层的权重矩阵W1为0.20.30.40.50.60.7，隐藏层到输出层的权重矩阵W2为0.80.91.0

答案及解析

一、选择题

1.答案：D

解析：决策树算法属于机器学习中的分类算法，不属于进化计算。进化计算包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。

2.答案：B

解析：激活函数的主要作用是为神经网络引入非线性因素，使得神经网络能够学习到复杂的非线性关系。

3.答案：A

解析：支持向量机的目标是找到一个最优超平面，最大化分类间隔，以提高分类的泛化能力。

4.答案：D

解析：模糊集合的表示方法有扎德表示法、序偶表示法、向量表示法等，二叉树表示法不是模糊集合的表示方法。

5.答案：B

解析：遗传算法中选择操作的目的是根据个体的适应度值，保留优良个体，为后续的交叉和变异操作提供基础。

6.答案：C

解析：粒子群优化算法中粒子速度更新公式包含自身历史最优位置、群体历史最优位置和随机因素，不包含当前位置。

7.答案：A