人工智能复习资料.doc

1. 人工智能概念:人造智能,其英文表示是“ Artifical Intelligence ”,简称 AI 。“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实验的智能,因此人工智能又称机器智能。 2. 框架的概念: 顾名思义,框架( frame )就是一种结构,一种模式,其一般形式是: < 框架名>< 曹名 1>< 槽值 1>|< 侧面名 11>< 侧面值 111 ,侧面值 112 ,···> < 侧面名 12>< 侧面值 121 ,侧面值 122 ,···> · < 曹名 2>< 槽值 2>|< 侧面名 21>< 侧面值 211 ,侧面值 212 ,···> < 侧面名 22>< 侧面值 221 ,侧面值 222 ,···> · < 曹名 k>< 槽值 k>|< 侧面名 k1>< 侧面值 k11 ,侧面值 k12 ,···> < 侧面名 k2>< 侧面值 k21 ,侧面值 k22 ,···> · 即一个框架一般有若干个槽,一个槽有一个槽值或者有若干个侧面 3. 人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。 4. 数据挖掘(也称数据开采、数据采掘等)和数据库中的知识发现的本质含义是一样的,只是前者主要流行于统计、数据分析、数据库和信息系统等领域, 后者则主要流行于人工智能和机器学习等领域。 5. PROLOG 语言只有三种语句,分别称为事实、规则和问题。 6. PROLOG 中称无值的变量为自由变量, 有值的变量为约束变量。 7. 一个完整的 Turbo PROLOG 程序一般包括常量段、领域段、数据字段、谓词段、目标段和子句段等六个部分。(加粗字体为常用部分) 8. 在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。 9. 搜索方式:树式搜索和线式搜索。 10. 树式搜索: 形象的讲就是以“画树”的方式进行搜索。即从树根( 初始节点) 出发, 一笔。一笔地描出一棵树来。准确地讲, 树式搜索就是在搜索过程中记录所经过的所有节点和边。所以, 树式搜索所记录的轨迹始终是一棵“树”。 11. 有界深度优先搜索:给出了搜索树深度限制,当从初始节点出发沿某一分枝扩展到一限定深度时,就不能再继续向下扩展,而只能改变方向继续搜索。 12. 启发式搜索: 利用启发性信息进行制导的搜索。启发性信息就是有利于尽快找到问题之解的信息. 13. 遗传算法( GA): 人们从生物界按自然选择和有性繁殖、遗传变异的自然进化现象中得到启发,而设计出来的一种优化搜索算法。 14. 遗传算法的三种运算: 选择- 复制、交叉和变异。 15. 原子公式是谓词公式。 辖域、约束变元和自由变元能分清就可以。 17. 设A 为如下形式的谓词公式: B1∧ B2∧·· ·∧ Bn 其中 Bi( i=1,2 ,····,n )形如 L1∨ L2∨·· ·∨ Lm, Li( j=1,2 ,···,m )为原子公式或其否定,则 A 称为合取范式。 18. 设A 为如下形式的命题公式: B1∨ B2∨·· ·∨ Bn 其中 Bi( i=1,2 ,····,n )形如 L1∧ L2∧·· ·∧ Lm, Li( j=1,2 ,···,m )为原子公式或其否定,则 A 称为析取范式。(要求会分辨合取范式和析取范式) 19. 设L 为一个文字,则称 L 与﹁ L为互补文字。 20. 设 C1, C2 是命题