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1、物联网信息复习总结题型：判断10*2选择5*3填空5*3简答5*6应用2*10判断题部分1.规则是知识的一种表现方式。（V）2.产生式的基本形式是P—〉Q。（V）3.不确定知识是可以用不确定性的概率精确定义。（V）4.广度优先搜索原理，从树的根节点开始一层一层查找。（V）深度优先搜索原理，从左至右的査找每一个节点5.A=「10.50.20今入=0.8时，它的解矩阵为11「00(X).0.£10.10.3110(0.20.110.800110-0.20.81-00[11J更正:A矩阵中的数XX）.8则解矩阵中填入1，数＜0.8,则解矩阵中填入06.人工智能的一种基本形
2、式。（V）7.正向推理：从已知事实岀发利用系统知识推结论。（V）反向推理：对于已知结论反推系统知识看已知事实的情况8.遗传算法的内涵起源于进化论和群体遗传学，进化论遵循适者生存优胜劣汰的法则。遗传学说基因遗传原理，认为遗传以密码方式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体中。（V）9.粒子群算法：展于进化算法的一种，从低维空间的随机解出发，通过进化迭代寻找最优解，它是通过适应度来评析解的品质。（V）10.遗传算法有三种：选择算子、变异算子和交叉算子。（V）随机变异算子：随机选择一个基因将其变成相反数。插入变异算了：将染色体中随机选择一个基因并插入另一个位置。对换变异：染
3、色体屮随机选择两个算子并进行交换。11.粒子群算法中粒子无需赋以记忆功能即可由一个适应度函数判断适应值（X）更正：无论是否赋予粒子记忆功能都能判断适应值，且粒子必须赋以记忆功能才能记住飞过位置中最好的位置。12.知识库不是专家系统的组成部分。（X）更正：专家系统组成：事实数据库，知识库，推理机。13.推理是一个程序，协调规则库和数据库（V）推理机：知识的运用模式称为推理方式，知识的选择称为推理控制（决定推理效果和效率）演绎推理：根据公理系统把一个问题中包含在已知事实中的事实作为结论推导出來；非单调推理：常识推理大量依赖于默认信息（当且仅当没宥事实证明S不成立时,S总
4、是成立的）；定性推理：主耍起源于现实屮物理系统的研究。14.模式识别主要解决视觉和听觉的识别。（V）15.命题是判断事实真假的疑问＜ij。（X）更正：命题是判断事实真相的陈述句。16.蚁群算法正反馈现象：出现蚂蚁越多选择概率越大。（V）选择题部分1.人工皆能AT英文全称（ArtificialIntelligence）2.从已知事实出发按策略、知识库知识推出结论，是（正向推理）3.想耍机器具有智能，耍使机器具有知识，获取信息的过程称为（机器学习）4.隶属函数的确定有4个要素：①论域②U0③随动集合A*④隶属频率，哪个不拈（④隶属频率）更正：应为A*覆盖于U0的频率1.
5、父代染色体：A100001交叉后子代：100110，该交叉方式为(单交叉位)B101110101001补充：多交叉位:染色体分为3段，子代任选三段组合。例如：100001-〉1001102.100个消费者,对5种商品XI，X2,X3,X4,X5进行好的评价，分别为:81,53,100,0,24。求模糊集表示方式：(A=0.81/X1+0.53/X2+1/X3+0/X4+0.24/X5)补充：先求隶属度：A(XI)=81/100=0.81;模糊集表示：A=A(X1)/X1+A(X2)/X2+A(X3)/X3+A(X4)/X4+A(X5)/X5;3.确定性的知识是指(可
6、以精确表达的知识)4.不确定性推理：事实不确定性，知识不确定性，结论不确定性产生式推理：ifAthenB5.宥如卜*定义，随意选中两点，将两点反序插入原位，这是什么变异(对换变异)110010101—111010001补充：逆转变异：选中W点叫逆转点，逆转点之问的基因逆转并插入原序列。简答题部分1.规则的基木形式是什么？规则的具体语义是什么？答：基本形式：ifPthenQ，即P-^Q具体语义：P是前提，Q是结论，如果前提P满足则满足Q或可执行Q规定的操作。2.适应度函数在GA(遗传算法)中的作用？答：1、测量适应度，体现染色体适应能力的函数；2、有效地反映每一个染色
7、体与最优染色体之间的差距。3.对10人调查关于青少年年龄区间的定义(随动A*),数据如下，现规定27属于青少年，求隶属度？18-30,15-25,17-28,16-26,17-27,18-29,20-25,20-3,2,21-31,22-35.答：隶属次数：7隶属频率:7/10=0.727属于集合的隶属度为多少：0.74.粒子群算法中公式如下，解释W,C1,C2代表的含义。VidAk=W*VidA(k-1)+Clrl(Pbest-XidA(k-1))+C2r2(gbest-XidA(k-1))答：W:遗传因子：继承先前速度的程度；C1：个体的认知：粒子当前位置与
