题目类型：
  判断题
题目：
  语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识,无法表示一系列动作、一个事件等的知识.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  下图表示的是前向状态空间搜索. 
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  现实世界中的规划问题需要先调度,后规划.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  状态空间图是对一个问题的表示,通过问题表示,人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径.特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  p(a∣b)代表事件a发生的条件下事件b发生的概率.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  分层规划中包含基本动作和高层动作.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  人工智能利用遗传算法在求解优化问题时,会把问题的解用"0"和"1"表示.0,1就是就是"遗传基因",01组成的字符串,称为一个染色体或个体.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化,这些量化后的数据,如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征.这些特征都是有效的,可以提供给分类器进行训练.
选项：
  对
  错


题目类型：
  判断题
题目：
  深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据,获得看似人类同等智能的工具.
选项：
  对
  错


题目类型：
  单选题
题目：
  以下哪种知识表示的方法适宜描述特定场景中固定不变的事件序列
选项：
  谓词逻辑表示法
  脚本表示法
  启发式搜索
  产生式系统


题目类型：
  单选题
题目：
  下面的动物识别系统中,我们可以在方框中点击所知动物的某些特征,计算机可以据此来识别该动物.这一系统所使用的知识表示方法是( ) 
选项：
  图搜索表示法
  脚本表示法
  产生式系统
  问题归约法


题目类型：
  单选题
题目：
  贝叶斯网络是一个().
选项：
  有向环形图
  无向环形图
  有向无环图
  无向无环图


题目类型：
  单选题
题目：
  贝叶斯网络是( )首先提出来的.
选项：
  贝叶斯
  朱迪亚·珀尔
  高斯
  康托尔


题目类型：
  单选题
题目：
   人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫,就会输入一些数据告诉机器.如图上所示的"大大的脑袋,黑白两色,黑眼眶,圆耳朵",这些属于().
选项：
  标签
  特征值
  数据结构
  拟合标签


题目类型：
  单选题
题目：
  遗传算法具有()的迭代过程的搜索算法.也就是说,通过群体的一代代的不断进化,最终收敛到"最适应环境"的个体,从而求得问题的最优解或满意解.
选项：
  生存检测
  遗传变异
  自然选择
  适者生存


题目类型：
  单选题
题目：
  深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是
选项：
  增加数据量
  改变算法
  增加模型训练的层次
  增加标签量


题目类型：
  单选题
题目：
  算法模型看起来像一棵倒立的树,数据沿着树根输入,再从叶子节点输出,中间的分支要根据不同特征的信息进行判断,决定该向左走还是向右走,这种算法称为().
选项：
  knn
  决策树
  遗传算法
  a*算法


题目类型：
  单选题
题目：
  当神经网络接收到工作任务时,就是用()来接收这些任务所对应的数据集,如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等.()的每个神经元都是任务的特征,即特征数值.
选项：
  输入层
  输出层
  隐含层
  应用层


题目类型：
  单选题
题目：
  当我们在物品种类很多的情况下,需要快速选择出一种最优搭配方案时,其实可以借助一些特别的处理方法来解决,这些方法中的一种被称为"遗传算法",它是通过模拟达尔文的进化论来解决问题的,因此也被归类为"进化算法".()教授首先提出"遗传算法".
选项：
  约翰•霍兰德
  亚瑟·塞缪尔
  冯·诺依曼
  艾伦·麦席森·图灵





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