任务有何不同?

6-5 基于规则的专家系统是如何工作的？其结构为何？

6-6 基于框架的专家系统与面向目标编程有何关系？其结构有何特点？其设计任务是什

么？

6-7 为什么要提出基于模型的专家系统？试述神经网络专家系统的一般结构。 6-8 新型专家系统有何特征？什么是分布式专家系统和协同式专家系统？ 6-9 在设计专家系统时，应考虑哪些技术？

6-10 什么是建造专家系统的工具?你知道哪些专家系统工具，各有什么特点? 6-11 专家系统面临什么问题?你认为应如何发展专家系统? 6-12 用基于规则的推理系统证明下述推理的正确性：

已知 狗都会吠叫和咬人

任何动物吠叫时总是吵人的 猎犬是狗

结论 猎犬是吵人的

第七章 机器学习

7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?

7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。

7-3 试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究? 7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。

7-5 什么是类比学习？其推理和学习过程为何？ 7-6 试述解释学习的基本原理、学习形式和功能。

7-7 试比较说明符号系统和连接机制在机器学习中的主要思想。 7-8 用C语言编写一套计算机程序，用于执行BP学习算法。 7-9 试应用神经网络模型优化求解销售员旅行问题。 7-10 考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设 (1) 用一常数乘所有的权值和阈值；

(2) 用一常数加于所有权值和阈值。 试说明网络性能是否会变化? 7-11 增大权值是否能够使BP学习变慢?

7-12 什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有何关系？ 7-13 试说明知识发现的处理过程。

7-14 有哪几种比较常用的知识发现方法？试略加介绍。

7-15 知识发现的应用领域有哪些？试展望知识发现的发展和应用前景。

第八章 机器人规划

8-1 有哪几种重要的机器人高层规划系统?它们各有什么特点?你认为哪种规划方法有较大的发展前景?

8-2 让right(x),left(x),up(x)和down(x)分别表示八数码难题中单元x左边、右边、上面和下面的单元(如果这样的单元存在的话)。试写出STIPS规划来模拟向上移动B(空格)、向下移动B、向左移动B和向右移动B等动作。 8-3 考虑设计一个清扫厨房规划问题。

(1) 写出一套可能要用的STRIPS型操作符。当你描述这些操作符时，要考虑到下列情况：

·清扫火炉或电冰箱会弄脏地板。

·要清扫烘箱，必须应用烘箱清洗器，然后搬走此清洗器。 ·在清扫地板之前，必须先行打扫。

·在打扫地板之前，必须先把垃圾筒拿出去。 ·清扫电冰箱造成垃圾污物，并把工作台弄脏。 ·清洗工作台或地板使洗涤盘弄脏。

(2) 写出一个被清扫厨房的可能初始状态描述，并写出一个可描述的(但很可能难以得到的)目标描述。

(3) 说明如何把STRIPS规划技术用来求解这个问题。(提示：你可能想修正添加条件的定义，以便当某个条件添加至数据库时，如果出现它的否定的话，就能自动删去此否定)。 8-4 曲颈瓶F1和F2的容积分别为C1和C2。公式CONT(X，Y)表示瓶子X含有Y容量

单位的液体。试写出STRIPS规划来模拟下列动作： (1) 把F1内的全部液体倒进F2内。 (2) 用F1的部分液体把F2装满。

8-5 机器人Rover正在房外，想进入房内，但不能开门让自已进去，而只能喊叫，让叫声

促使开门。另一机器人Max在房间内，他能够开门并喜欢平静。Max通常可以把门打开来使Rover停止叫喊。假设Max和Rover各有一个STRIPS规划生成系统和规划执行系统。试说明Max和Rover的STRIPS规则和动作，并描述导致平衡状态的规划序列和执行步骤。

8-6 用本章讨论过的任何规划生成系统，解决图8.22所示机械手堆积木问题。 8-7 考虑图8.23所示的寻找路径问题。

(1) 对所示物体和障碍物(阴影部分)建立一个结构空间。其中，物体的初始位置有两种情况，一种如图所示，另一种情况是把物体旋转90°。

(2) 应用结构空间，描述一个寻求上述无碰撞路径的过程(程序)把问题限于无旋转的二维问题。 A B D B A C C D 机械手 机械手 (a)初始布局 (b)目标布局

图 8.22 机械手堆积木规划问题

8-8 指出你的过程结构空间求得的图8.23问题的路径，并叙述如何把你在上

题中所得结论推广至包括旋转情况。

图 8.23 一个寻找路径问题

8-9 图8.24表示机器人工作的世界模型。要求机器人Robot把3个箱子BOX1、BOX2和

BOX3移到如图E23(b)所示目标位置，试用专家系统方法建立本规划，并给出规划序列。

(a)初始世界模型M0 (b)目标世界模型G0

图 8.24 移动箱子于一处的机器人规划

8-10 图8.25表示机器人工作的世界模型。要求机器人把箱子从房间R2初始位置移至房间

R1目标位置。试建立本机器人规划专家系统，并给出规划结果。

图 8.25 从一房间移至另一房间的机器人规划

第九章 Agent (艾真体)

9-1 分布式人工智能系统有何特点？试与多艾真体系统的特性加以比较。

9-2 什么是艾真体？你对agent的译法有何见解？

9-3 艾真体在结构上有何特点？在结构上又是如何分类的？每种结构的特点为何？ 9-4 艾真体为什么需要互相通信？

9-5 试述艾真体通信的步骤、类型和方式。

9-6 艾真体有哪几种主要通信语言？它们各有什么特点？

9-7 多艾真体系统有哪几种基本模型？其体系结构又有哪几种？ 9-8 试说明多艾真体的协作方法、协商技术和协调方式。 9-9 为什么多艾真体需要学习与规划？

9-10 你认为多艾真体系统的研究方向应是哪些？其应用前景又如何？

9-11 选择一个你熟悉的领域，编写一页程序来描述艾真体与环境的作用。说明环境是否是

可访问的、确定性的、情节性的、静态的和连续的。对于该领域，采用何种艾真体结构为好？

9-12 设计并实现几种具有内部状态的艾真体，并测量其性能。对于给定的环境，这些艾真

体如何接近理想的艾真体？

9-13 改变房间的形状和摆设物的位置，添加新家具。试测量该新环境中各艾真体，讨论如

何改善其性能，以求处理更为复杂的地貌。

9-14 有些艾真体一旦得知一个新句子，就立即进行推理，而另一些艾真体只有在得到请求

后才进行推理。这两种推理方法在知识层、逻辑层和执行层将有何区别？

9-15 应用布尔电路为无名普斯世界设计一个逻辑艾真体。该电路是一个连接输入（感知阀

门）和输出（行动阀门）的逻辑门的集合。 (1) 试解释为什么需要触发器。 (2) 估计需要多少逻辑门和触发器。

第十章 机器视觉

10-1 可用广义锥体语言把楔形物体描述为一个具有一定尺寸的三角形沿着一根直轴移动而成的。请给出另一种描述。 10-2 (1)除了表面法线(p,q,-1)外，还有另外两个感兴趣的矢量：一个矢量指向光源，它对应于某些特别的p和q值，记为ps和 (s为假设日光)，表示指向日光的矢量(ps，qs，-1)；另一指向观察者，即矢量(0，0，-1)。

利用表面法线、日光矢量和观测矢量，可以求出一些用p和q表示的与出射角、入射角和相位角有关的公式。试证明下列公式成立：

cosi?pps?qqs?1p2?q2?1ps2?qs2?1

ps?0, qs?0，

(2)对cose和cosg推导类似公式。

10-3 已知朗伯表面亮度等于?cosi。如果光源正好在观察者的后面，即于是可得对应于p和q的亮度为：

E??cosi???1p2?q2?1

2222p?q?1p?q?1?C是平面PQ上某个圆的方当为一常数时，亮度E为一恒值。由于

程式，所以我们可得如下结论：当光源位于观察者后面时，PQ反射图上的等亮度线是一些圆周线。试证明阴影线是直线。