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当状态空间中有重复状态会形成圈时，下列哪种算法有可能找不到解（ ）

以下知识表示方法中不是采用图的形式表示知识的是（ ）

A*算法中，节点 x 的估价函数 f(x)=g(x)+h(x)，其中 g(x)表示起始节点到节点 x 的代价，h(x) 表示_______，并且 h(x)必须满足_____不等式。

规则演绎系统中，正向推理中的 F 规则的一般形式为________________________，逆向推理中的 B 规则的一般形式为________________________。

主要的群智能算法有________________________和_______________________。

遗传算法中与具体问题相关的部分是____________和____________，其控制参数包括___________、___________、__________等，用_________来评价个体的优劣。

对于一个如下图的感知器，当前 w1=-0.3，w2=-0.6，w0为阈值权重 w0=-0.7，其激励函数为二值型函数，

x1=1，x2=0，输出为____________，若使用公式 w=w+r(t-o)x 为感知器学习的权值更新公式，其中 r 为学习常数 r=0.1 ， t 为 期 望 输 出 t=1 ， o 为 实 际 输 出 ， 则 在 上 述 输 入 下 经 过 一 次 学 习 后 ， 新 的 权 值 为w1=______，w2=________， w0=___________。

决定神经网络的三个主要因素是__________、____________和___________，常用激励函数包括____________、___________和___________等。

对于计算智能与人工智能的关系，目前国际上存在不同的观点，请结合你对它们的认识，谈谈自

己对这两者之间关系的认识。

对于人工智能的定义目前没有统一的观点，不同流派有其自己的认识，请阐述教材上关于人工智能的定义，以及不同学术流派的认知观。

请简述简单遗传算法的流程，并讨论其收敛性，能否保证收敛？如果不能，可以如何改进？

1、某问题的状态空间图如下图所示，其中节点内标明的是各节点的启发函数 h 值，弧线边的数字是该弧的 代价(C(i,j)) ， 即 ： 若 从 S 到 A ， g(A)=2 ， 而 g(C)= g(A)+C(A,C)=4，起始节点是 S，目标节点为 G，对以下几种搜索策略，请给出

i. 节点从 OPEN 表中移出的顺序（节点的扩展顺序）；

ii.解路径。

（1）宽度优先树搜索（不考虑重复出现的点）

（2）等代价搜索

（3）贪婪搜索

（4）A*搜索

有如下图所示的一个 BP 网络

(1)请计算每个神经元的实践输出 f1, f2和 f（可以只写出算式，不用计算最后的结果）。

(2)请计算每个神经元的误差 δ1, δ2和 δ（可以只写出算式，不用计算最后的结果）。

宽度优先算法中，新生成的节点会怎样处理（    ）

有如下图的一个单个神经元组成的神经网络，阈值为 0，令权向量为[w0, w1, w2],则以下哪个权向量可让其

完 成 “ 或 ” 逻 辑 （ ）

以下表达式中，不是子句~PQVR 与 PV~QV~R 的消解式的是：()

利用启发式搜索求解八数码难题时，在有解的情况下，以下哪种启发函数定义不能保证找到最优解：（）

关于 Holland 的简单遗传算法，以下哪个说法是正确的（ ）

已知两个置换 s1={f(z)/x,A/y}, s2={C/x,B/y,g(C)/z}，则两者做结合运算后的结果为（ ）

规则演绎系统中，关于正向推理中的 F 规则以下哪个说法是正确的（ ）