大连理工大学22秋季《人工智能》在线作业二

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大工22秋《人工智能》在线作业2

从推出新判断的途径来分，推理分为演绎推理、归纳推理、（）推理。
A:默认
B:确定性
C:不确定
D:启发
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表达式G是不可满足的，当且仅当对所有的解释（）。
A:G为真
B:G为假
C:G为非永真
D:以上都不对
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鲁滨逊归结原理可以分为命题逻辑归结原理和（）归结原理。
A:谓词逻辑
B:限制逻辑
C:删除逻辑
D:线性输入
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主观Bayes推理中，规定充分性度量应（）。
A:大于等于0
B:大于0
C:小于等于0
D:小于0
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主观Bayes推理中，规定必要性度量应（）。
A:小于等于0
B:大于0
C:大于等于0
D:小于0
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主观Bayes推理中，规则E→H,其LS=LN=1,这意味着（）。
A:E对H没有影响
B:E支持H
C:E不支持H
D:以上都不对
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MYCIN系统中规定，由证据E得到假设H的可信度的取值为（）。
A:大于0
B:小于0
C:大于2
D:大于等于-1且小于等于1
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MYCIN系统中规定，由证据E得到假设H的可信度等于0，则代表（）。
A:证据不可信
B:证据可信
C:证据对H没有影响
D:以上都不对
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已知IF E1 THEN H1(0.8),CF(E1)=1,则CF(H1)=（）。
A:0.8
B:1
C:0
D:0.5
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已知IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1(0.8),CF(E4)=0.5,CF(E5)=0.6,CF(E6)=0.8,则CF(E1)=（）。
A:0.2
B:0.3
C:0.4
D:0.5
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最常见的不确定性是随机性。
A:对
B:错
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知识的不确定性，还来自知识的不完备性、不协调性和非恒常性。
A:对
B:错
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知识的不完备性是指知识内在的矛盾，可以依次为冗余、干扰、冲突等。
A:对
B:错
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推理是运用知识求解问题的过程，是证据和规则相结合得出结论的过程。由于知识的不确定性，导致了所产生的结论的不确定性。
A:对
B:错
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在专家系统中的“不确定性” 一般分为两类：知识的不确定性,证据的不确定性。
A:对
B:错
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证据的不确定性通常也是一个数值表示，它代表相应证据的不确定性程度，称之为动态强度。
A:对
B:错
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演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。
A:对
B:错
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完全归纳推理，在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象，就得出了关于该事物的结论。
A:对
B:错
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演绎推理是将已有事实揭露出来，同时它可以增殖新知识。
A:对
B:错
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非单调推理,在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使得推理退回到前面的某一步，重新开始。
A:对
B:错
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