人工智能复习题1智能2智能的特征3思维可分为：逻辑思维,形象思维,顿悟思维4人工智能5人工智能的研究目标6人工智能研究的基本内容7人工智能的研究途径8人工智能的研究领域9机器学习它包含三方面的研究10模式识别的方法主要有：11模糊度的直观含意12建立隶属函数的方法13知识的特性14知识的分类15用谓词表示下列知识：自然数都是大于零的整数；所有整数不是偶数就是奇数；偶数除以2是整数16一阶谓词逻辑表示法的特点17产生式求解系统问题的一般步骤是18一个可交换的产生式系统，它的RB和每一个DB都具有那些性质19产生式表示法的特点20框架的一般形式21框架网络22框架系统中求解问题的基本过程23可分解的产生式系统24语义网络系统中求解问题的基本过程25推理的控制策略26推理的驱动方式27正向推理基本思想：28正向推理推理过程算法：29逆向推理基本思想：30逆向推理算法描述:31计算机对此子句集进行归结的一般过程是：32例A,B,C三人中有人从来不说真话，也有人从来不说假话，某人向这三人分别提出一个问题：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中至少有一个说谎者”。求谁是老实人，谁是说谎者。33盲目搜索34启发式搜索35广度优先搜索36状态空间的一般搜索过程37广度优先搜索—宽度优先搜索38深度优先搜索39有界深度优先搜索40代价树的广度优先搜索41代价树的深度优先搜索42与/或树的一般搜索过程43与/或树广度优先搜索:先产生的节点先扩展,搜索过程44与/或树的深度优先搜索45与/或树的有序搜索46a-b剪枝技术的一般规律47专家系统48专家系统的分类49从结构化划分有四种专家系统50进行知识组织时应遵循的原则51知识管理52知识工程与软件工程的差异53专家系统的评价54按综合属性分类55基于解释的学习与示例学习的区别56决策支持系统的特征