对输入：“1 0”有y=f(0.6*1+0.4*0-0.3)=f(0.3)=1 对输入：“1 1”有y=f(0.6*1+0.4*1-0.3)=f(0.7)=1
完1.将下列自然语言转化为谓词表示形式： (1) 所有的人都是要呼吸的。 (2) 每个学生都要参加考试。 (3) 任何整数或是正的或是负的。 2.何谓“图灵实验”？简单描述之
3.写出图中树的结点两个访问序列，要求分别满足以下两个搜索策略：
(1) 深度优先搜索 (2) 广度优先搜索
4.试实现一个“大学教师”的框架，大学教师类属于教师，包括以下属性：学历（学士、硕士、博士）、专业（计算机、电子、自动化、……）、职称（助教、讲师、副教授、教授） 5.用谓词逻辑形式化下列描述
“不存在最大的整数” 6.用语义网络表示“苹果”知识。
7. 什么是产生式？产生式规则的语义是什么？
8. 谓词公式G通过８个步骤所得的子句集合S，称为G的子句集。请写出这些步骤。9.（1）已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))}，求MGU
（2）已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求MGU 10.（1） 证明G是否是F的逻辑结论；
5 2 6 3 4 1 7 8 13 9 10 11 12 F:?x(P(x)?Q(a)?Q(x))
G:?x(P(x)?Q(x))（2）证明G是否是F1、F2的逻辑结论；
F1：?x(P(x)?(Q(x)?R(x))F2：?x(P(x)?S(x))G：?x(S(x)?R(x))11. 1、用语义网络表示下列信息：
(1)胡途是思源公司的经理，他35岁，住在飞天胡同68号
(2)清华大学与北京大学进行蓝球比赛，最后以89：102的比分结束。 （3）将命题：“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示 （4）把语句“每个学生都喜欢老师上的一门课。”表示为语义网络。
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（5）请把下列命题表示的事实用一个语义网络表示出来。 1)树和草都是植物； 2)树和草都是有根有叶的； 3)水草是草，且长在水中； 4)果树是树，且会结果； 5)樱桃树是一种果树，它结樱桃。 （6）用语义网络表示下列事实
姚明是一位年近半百的男教师，中等身材，他在本学年第二学期给计算机专业学生讲授“人工智能”课程。该课程是一门选修课，比较难。
13. 图示博弈树，其中末一行的数字为假设的估值，请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。（在节点及边上直接加注释）
14. 设有如下关系：（1）如果x是y的父亲，y又是z的父亲，则x是z的祖父； （2）老李是大李的父亲；（3）大李是小李的父亲；问上述人员中谁和谁是祖孙关系？ 15解释下列模糊性知识： 1) 张三，体型，（胖，0.9））。
2) (患者，症状，(头疼，0.95) )∧ (患者，症状，(发烧，1.1) ) →(患者，疾病，(感冒，1.2) ) 16. 简单阐述产生式系统的组成。
17. 试用线性消解策略证明：子句集S={ P∨Q, ﹁P∨R, ﹁Q∨R, ﹁R }是可消解的。 18广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点？ 19.语义网络可以表达事物之间的哪些关系？
20.假设已知下列事实：
（1）超市（Supermarket）卖（Sail）的商品(Goods)便宜(Cheap)。 （2）王（Wang）买（Buy）需要的（Want）便宜商品。 （3）自行车（Bicycle）是商品且超市卖自行车。 （4）王需要自行车。
（5）赵（Zhao）跟随王买同样的商品。
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请应用归结反演证明方法回答以下问题： （1）王买自行车吗？ （2）赵买什么商品？
21.已知一个使用可信度方法的推理网络如图所示，其证据的可信度均标示在图中。推理规则的可信度分别为：A∧B→H, 0.7
C∨D→H, 0.9
E→H, 0.3
试按照可信度方法的求解步骤计算每个证据节点对假设H推理的可信度，并据此推算全部证据（复合证据）对于H推理的可信度。
H E A 0.3
B 0.5 C D
0.4 0.2 ?0.8 22. 求子句R(x, y)∨﹁Q(B, y)∨W(x, f(y)) 和R(x, C)∨Q(y, C) 的归结式。 23. 何谓估价函数？启发式图搜索的A算法和A*算法最显著的区别是什么？ 24. 什么是置换？置换是可交换的吗？
25. 给1～9九个数字排一个序列，使得该序列的前n(n=1,...,9) 个数字组成的整数能被n整除。 (1)、讨论哪些知识可以帮助该问题的求解。 (2)、用产生式系统描述该问题. 26. .α－β剪枝的条件是什么？ 27将下列自然语言转化为谓词表示形式： （1）所有的人都是要呼吸的。 （2）每个学生都要参加考试。 （3） 任何整数或是正的或是负的。
28、人工智能主要有哪几种研究途径和技术方法，简单说明之。 一、 1、（1）将下列谓词公式化成子句集
?x?y??z?P?z??~Q?x,z???R?x,y,f?a???
（2）把下列谓词公式分别化成相应的子句集：
x(
yP(x,y)→～
y(Q(x,y)→R(x,y)))
2.若谓词公式E=P(x,f(y),z),置换s1=｛f(x,y)/z,z/w｝，s2=｛a/x,b/y,w/z｝，求E（s1·s2），E（s2·s1）。 3.用加权图的启发式搜索算法（不能用Dijkstra算法）求解下列问题：下图是一个交通图，设A是出发地，E是目的地，边上的数字表示两城市之间的交通费。求从A到E最小费用的旅行路线，画出搜索树，画出Closed表和Open表的变化过程。
B 4 5 E A 4.用标准逻辑（经典逻辑，谓词逻辑）的子句集表示下述刑侦知识，并用反演归解的线性策略证明结论
现定义如下谓词（其项变量X，Y，Z，皆为全称量词）。 3
C 4 39 3 2 D Thief(X)-----某人X是贼；
Likes(X,Y)------某人X喜欢某物Y；
May-steal(X,Y)------某人X可能会偷窃某物Y。 5.用子句集表达下述刑侦知识：
I. John是贼。
II. Paul喜欢酒（wine）
III. Paul( 也)喜欢奶酪（cheese）
IV. 如果Paul喜欢某物则John 也喜欢某物。
V. 如果某人是贼，而且他喜欢某物，则他就可能会偷窃该物。
6.求证结论:John可能会偷窃了什么？即求证目标：may-steal(John,Z), Z=?（要求将求证目标作为顶子句，按线性策略进行归结推理，注明每次求归结式所进行的置换及其父子句的编号） 7.（1）已知一组规则和证据（事实）：
R1：A1→B1,CF（B1，A1）=0.8 R2：A2→B1,CF（B1，A2）=0.5
R3：B1∧A3->B2，CF（B2，B1∧A3）=0.8
初始证据A1，A2，A3，并且CF(A1)=CF(A2)=CF(A3)=1, 并且初始时对B1，B2一无所知。根据Shortliffe的确定性理论（可信度方法），求证据B1，B2的可信度在执行规则R1，R2，R3后的更新值CF(B1),CF(B2)。 （2）已知有如下不确定推理规则： r1：C11∨C12 T H1 0.7； r2：H1 T H 0.5； r3：C21∧C22 T H －0.6； r4：(C31∧C32)∨C33 T H 0.8；
CF(C11) = 0.8， CF(C12) = 0.9，CF(C21) = 0.3，CF(C22) = 0.6， CF(C31) = 0.9，CF(C32) = 0.5，CF(C33) =0.7；
请应用MYCIN的确定性方法求出CF(H)。
8.设有A，B，C三人中有人从不说真话，也有人从不说假话，某人向这三人分别提出同一个问题：谁是说谎者？A 答：“B和C都是说谎者”；B答：“A和C都是说谎者”；C答：“A和B中至少有一个是说谎者”。求谁是老实人，谁是说谎者？（15分） 9. 1）设已知:
(1)能阅读者是识字的; (2)海豚不识字; (3)有些海豚是聪明的; 求证:有些聪明者并不能阅读.
2）利用谓词逻辑表示下列知识（包括已知和结论），然后化成子句集： （1）凡是清洁的东西就有人喜欢； （2）人们都不喜欢苍蝇 求证：苍蝇是不清洁的。
10. 八数码游戏，初始棋局和目标棋局如图，定义启发函数h（x）表示某状态下与目标数码不同的位置个数，用全局择优法画出搜索的过程。
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