《人工智能导论》试卷库 正确回答输入信息中的有关问题，而且还包括(50)一、(51)一、 (52)_。 25.设U={ab,c,d},A={ab},B={a,b,c},m(A)=0.6,m(U=0.4,U的其它子 集的基本概率分配函数m值均为0，则Bel(A)=(53),Bel(B)=(54)。 26.证据理论中集合A的信任区间为[1,1]，则其语意解释为(55)。 二、(3分)用谓词逻辑形式化下列描述 “不存在最大的整数” 三、(3分)用语义网络表示“苹果”知识。 四、(7分)将下列谓词公式化成子句集 xvy(V=(P()-(x,>R(x,y,f(a)) 五、(8分)若谓词公式E=Pxfy),z),置换sl={fxy)/2,zw},s2={ak,by,wz}, 求E(sl·s2),E(s2·sl)。 六、(8分)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。 D 七、(10分)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）。 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。 1.用子句集表达下述刑侦知识： L.John是贼。 IL.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。 2. 求证结论：John可能会偷窃了什么？即求证目标：may-steal(John,ZD,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)《人工智能导论》试卷库 正确回答输入信息中的有关问题，而且还包括 （50） 、 （51） 、 （52） 。 25. 设 U={a,b,c,d}，A={a,b}，B={a,b,c}，m(A)=0.6，m(U)=0.4，U 的其它子 集的基本概率分配函数m值均为0，则Bel(A)= （53） ，Bel(B)= （54） 。 26. 证据理论中集合 A 的信任区间为[1，1]，则其语意解释为 （55） 。 二、（3 分）用谓词逻辑形式化下列描述 “不存在最大的整数” 三、（3 分）用语义网络表示“苹果”知识。 四、（7 分）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))) 五、（8 分）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）。 六、（8 分）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。 七、（10 分）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）。 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。 1. 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。 2. 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） A B E C D 4 5 3 2 3 4