国家开放大学25春《人工智能专题》专题二 测验（权重20%）[答案]

国家开放大学25春《人工智能专题》专题二 测验（权重20%）[答案]
题目类型：
  判断题
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.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
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.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  p(a∣b)代表事件a发生的条件下事件b发生的概率.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
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.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  现实世界中的规划问题需要先调度,后规划.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  分层规划中包含基本动作和高层动作.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
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.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
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.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
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.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
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.
选项：
  对
  错


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二判断题)
选项：
  


题目类型：
  单选题
题目：
选项：
  图搜索表示法
  脚本表示法
  产生式系统
  问题归约法


题目类型：
  单选题
题目：
  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
选项：
  谓词逻辑表示法
  脚本表示法
  启发式搜索
  产生式系统


题目类型：
  单选题
题目：
  贝叶斯网络是( )首先提出来的.
选项：
  贝叶斯
  朱迪亚·珀尔
  高斯
  康托尔


题目类型：
  单选题
题目：
  贝叶斯网络是一个().
选项：
  有向环形图
  无向环形图
  有向无环图
  无向无环图


题目类型：
  单选题
题目：
选项：
  路径1
  路径2


题目类型：
  单选题
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.
选项：
  knn
  决策树
  遗传算法
  a*算法


题目类型：
  单选题
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".
选项：
  约翰•霍兰德
  亚瑟·塞缪尔
  冯·诺依曼
  艾伦·麦席森·图灵


题目类型：
  单选题
题目：
  遗传算法具有()的迭代过程的搜索算法.也就是说,通过群体的一代代的不断进化,最终收敛到"最适应环境"的个体,从而求得问题的最优解或满意解.
选项：
  生存+检测
  遗传变异
  自然选择
  适者生存


题目类型：
  单选题
题目：
选项：
  标签
  特征值
  数据结构
  拟合标签


题目类型：
  单选题
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().
选项：
  监督学习
  无监督学习
  机器学习
  深度学习


题目类型：
  单选题
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.
选项：
  亚瑟·塞缪尔
  冯·诺依曼
  托马斯·贝叶斯
  艾伦·麦席森·图灵


题目类型：
  单选题
题目：
  算法模型看起来像一棵倒立的树,数据沿着树根输入,再从叶子节点输出,中间的分支要根据不同特征的信息进行判断,决定该向左走还是向右走,这种算法称为().
选项：
  knn
  决策树
  遗传算法
  a*算法


题目类型：
  单选题
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.
选项：
  输入层
  输出层
  隐含层
  应用层


题目类型：
  单选题
题目：
  深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是
选项：
  增加数据量
  改变算法
  增加模型训练的层次
  增加标签量


题目类型：
  单选题
题目：
  以下哪一项不是机器智能的来源
选项：
  摩尔定律
  数据
  数学模型
  数据结构


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  


题目类型：
  random
题目：
  随机题(专题二选择题)
选项：
  





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