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人工智能导论
00073869
问题: 1. 不确定性是指( ) 。
选项:
• A. 随机性
• B. 模糊性
• C. 不—致性
• D. 时变性
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问题: 2. 如果某问题存在最优解，则采用( )一定会得到该最优解。
选项:
• A. 广度优先搜索
• B. 深度优先搜索
• C. 有界深度优先搜索
• D. 启发式搜索
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问题: 3. 下面的( )是不确定性推理中所用的—种度量。
选项:
• A. 信度
• B. 适应度
• C. 隶属度
• D. 代价
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问题: 4. NP问题的字面解释是( )。
选项:
• A. 旅行商问题
• B. 困难问题
• C. 非确定型多项式问题
• D. 皇后问题
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问题: 5. 语义web的体系结构包括（）层。
选项:
• A. 7
• B. 5
• C. 4
• D. 3
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问题: 6. 1950年，图灵在他的论文（）中，提出关于机器思维的问题。
选项:
• A. 《计算与智能》
• B. 《可计算型与可定义性》
• C. 《论可计算数以及在判定问题中的应用》
• D. 《论数字计算在决断难题中的应用》
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问题: 7. 脑的宏观心理层次的智能表现称为( )。
选项:
• A. 符号智
• B. 计算智
• C. 脑智能
• D. 群智能
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问题: 8. 所谓命题，就是可以判断真假的( ) 。
选项:
• A. 祈使句
• B. 疑问句
• C. 感叹句
• D. 陈述句
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问题: 9. 人工智能发展过程中的三大学派不包括
选项:
• A. 符号主义
• B. 连接主义
• C. 行为主义
• D. 逻辑主义
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问题: 10. 下面的( )不是专家系统的组成部分。
选项:
• A. 用户
• B. 综合数据库
• C. 推理机
• D. 知识库
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问题: 11. 最常用的模式表示形式有（）。
选项:
• A. 向量
• B. 字符串
• C. 数字
• D. 脚本
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问题: 12. 以下属于数据挖掘的任务有（）。
选项:
• A. 数据总结
• B. 概念描述
• C. 分类、聚类
• D. 偏差分析、建模
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问题: 13. 根据连接的拓扑结构不同，神经网络可以分为（）。
选项:
• A. 分层向前网络
• B. 反馈前向网络
• C. 互联前向网络
• D. 广泛互联网络
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问题: 14. 在机器学习的分类中，以下（）属于基于学习方法的分类。
选项:
• A. 归纳学习
• B. 演绎学习
• C. 类比学习
• D. 分析学习
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问题: 15. 按搜索树生成方式的不同，树式穷举搜索分为（）。
选项:
• A. 广度优先搜索
• B. 深度优先搜索
• C. 结构优先搜索
• D. 节点优先搜索
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问题: 16. 人工智能的目标是创造能够执行人类智能活动的机器。
选项:
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问题: 17. 人工智能中的“决策树”是一种用于分类和回归的算法。
选项:
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问题: 18. 人工智能中的“强化学习”不需要与环境交互，而是直接从数据中学习策略。
选项:
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问题: 19. 人工智能中的“反向传播”算法主要用于训练深度神经网络。
选项:
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问题: 20. 人工智能中的“集成学习”是通过构建并结合多个学习器来提高整体性能的方法。
选项:
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问题: 1. 下面的( )是指数据库中的知识发现。
选项:
• A. DAI
• B. DM
• C. KDD
• D. MAS
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问题: 2. 模式识别的简称为（）。
选项:
• A. PR
• B. ML
• C. DL
• D. KDD
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问题: 3. 1950年，图灵在他的论文（）中，提出关于机器思维的问题。
选项:
• A. 《计算与智能》
• B. 《可计算型与可定义性》
• C. 《论可计算数以及在判定问题中的应用》
• D. 《论数字计算在决断难题中的应用》
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问题: 4. DAI是( )的缩写。
选项:
• A. 分布式人工智能
• B. 数据挖掘
• C. 知识发现
• D. 多Agent
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问题: 5. 语义网络表达知识时，有向弧AKO、ISA 蕴涵着节点间的( ) 。
选项:
• A. 无悖性
• B. 可扩充性
• C. 继承性
• D. 完整性
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问题: 6. 决策树学习是—种( ) 。
选项:
• A. 连接学习
• B. 演绎学习
• C. 类比学习
• D. 归纳学习
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问题: 7. 下面的( )是多Agent系统的缩写。
选项:
• A. KDD
• B. MAS
• C. DAI
• D. TSP
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问题: 8. 下面的( )是神经网络中所用的函数。
选项:
• A. 估价函数
• B. 适应度函数
• C. 特性函数
• D. 信任函数
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问题: 9. 人工智能发展过程中的三大学派不包括
选项:
• A. 符号主义
• B. 连接主义
• C. 行为主义
• D. 逻辑主义
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问题: 10. BP神经网络的拓扑结构为( ) 。
选项:
• A. 反馈前向型
• B. 互连前向型
• C. 广泛互连型
• D. 分层前向型
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问题: 11. 统计学习的主要工作与过程包括（）。
选项:
• A. 准备样本数据
• B. 针对样本数据的特点，选择或设计某种数值模型或概率模型、准则函数、学习策略与算法等
• C. 编程
• D. 最终实现以归纳或估计一个最优模型
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问题: 12. 以下属于数据挖掘的任务有（）。
选项:
• A. 数据总结
• B. 概念描述
• C. 分类、聚类
• D. 偏差分析、建模
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问题: 13. 在机器学习的分类中，以下（）属于基于学习方法的分类。
选项:
• A. 归纳学习
• B. 演绎学习
• C. 类比学习
• D. 分析学习
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问题: 14. 智能机器人至少应具备如下（）机能
选项:
• A. 感知机能
• B. 运动机能
• C. 思维机能
• D. 人-通信信机能
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问题: 15. 以下属于数据挖掘的方法（）。
选项:
• A. 统计方法
• B. 机器学习方法
• C. 粗糙集
• D. 智能计算和可视化
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问题: 16. 遗传算法是一种启发式搜索算法，它模仿自然选择的过程来解决优化问题。
选项:
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问题: 17. 人工智能中的“模式识别”是指从大量数据中识别出有用的模式或规律。
选项:
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问题: 18. 人工智能中的“无监督学习”不依赖于任何预先标记的数据，而是试图找到数据中的结构。
选项:
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问题: 19. 人工智能中的“强化学习”不需要与环境交互，而是直接从数据中学习策略。
选项:
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问题: 20. 深度学习是连接主义的一个特例，它使用多层神经网络来模拟人类学习。
选项:
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问题: 1. 由群体行为所表现出的智能称为( )。
选项:
• A. 脑智能
• B. 符号智能
• C. 计算智能
• D. 群智能
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问题: 2. “一个概念用一组数字，向量，矩阵或张量表示，各个节点并不表示特定的概念”描述的是（）学派。
选项:
• A. 符号主义
• B. 连接主义
• C. 行为主义
• D. 逻辑主义
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问题: 3. 1950年，图灵在他的论文（）中，提出关于机器思维的问题。
选项:
• A. 《计算与智能》
• B. 《可计算型与可定义性》
• C. 《论可计算数以及在判定问题中的应用》
• D. 《论数字计算在决断难题中的应用》
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问题: 4. 对于图灵测试，（）提出了“中文屋子”的假说来说明即便是一台计算机通过图灵测试，也不能说明它就真的具有智能。
选项:
• A. 阿兰-图灵
• B. 约翰-西尔勒
• C. 费根鲍姆
• D. 塞缪尔
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问题: 5. 脑的宏观心理层次的智能表现称为( )。
选项:
• A. 符号智
• B. 计算智
• C. 脑智能
• D. 群智能
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问题: 6. 人工智能学科诞生于哪一年( )。
选项:
• A. 1957
• B. 1962
• C. 1956
• D. 1979
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问题: 7. 下面的( )是指数据库中的知识发现。
选项:
• A. DAI
• B. DM
• C. KDD
• D. MAS
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问题: 8. NP问题的字面解释是( )。
选项:
• A. 旅行商问题
• B. 困难问题
• C. 非确定型多项式问题
• D. 皇后问题
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问题: 9. TSP是( )的缩写。
选项:
• A. 梵塔问题
• B. 八数码问题
• C. 旅行商问题
• D. 八皇后问题
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问题: 10. 人工智能发展过程中的三大学派不包括
选项:
• A. 符号主义
• B. 连接主义
• C. 行为主义
• D. 逻辑主义
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问题: 11. 如果某问题存在最优解，则采用( )一定会得到该最优解。
选项:
• A. 广度优先搜索
• B. 深度优先搜索
• C. 有界深度优先搜索
• D. 启发式搜索
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问题: 12. 仅个体变元被量化的谓词称为（ )。
选项:
• A. —阶谓词
• B. 原子公式
• C. 二阶谓词
• D. 全称量词
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问题: 13. 所谓命题，就是可以判断真假的( ) 。
选项:
• A. 祈使句
• B. 疑问句
• C. 感叹句
• D. 陈述句
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问题: 14. 逻辑蕴涵式(A→B)^A =>B被称为( )。
选项:
• A. 附加律
• B. 拒收律
• C. 假言推理
• D. US
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问题: 15. 语义网络表达知识时，有向弧AKO、ISA 蕴涵着节点间的( ) 。
选项:
• A. 无悖性
• B. 可扩充性
• C. 继承性
• D. 完整性
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问题: 16. 专家系统MYCIN中所用的不确定性推理模型称为( )。
选项:
• A. 证据理论
• B. 可能性理论
• C. 确定性理论
• D. 主观贝叶斯方法
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问题: 17. 下面的( )是不确定性推理中所用的—种度量。
选项:
• A. 信度
• B. 适应度
• C. 隶属度
• D. 代价
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问题: 18. 专家系统PROSPECTOR中所用的不确定性推理模型称为( ) 。
选项:
• A. 确定性理论
• B. 主观贝叶斯方法
• C. 证据理论
• D. 可能性理论
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问题: 19. 不确定性是指( ) 。
选项:
• A. 随机性
• B. 模糊性
• C. 不—致性
• D. 时变性
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问题: 20. 决策树学习是—种( ) 。
选项:
• A. 连接学习
• B. 演绎学习
• C. 类比学习
• D. 归纳学习
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问题: 21. BP神经网络的学习算法为( ) 。
选项:
• A. 误差反传算法
• B. 遗传算法
• C. A算法
• D. A*算法
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问题: 22. BP神经网络的拓扑结构为( ) 。
选项:
• A. 反馈前向型
• B. 互连前向型
• C. 广泛互连型
• D. 分层前向型
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问题: 23. 描述—个神经元的输入输出关系的函数称为该神经元的( ) 。
选项:
• A. 估价函数
• B. 适应度函数
• C. 特性函数
• D. 信任函数
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问题: 24. DAI是( )的缩写。
选项:
• A. 分布式人工智能
• B. 数据挖掘
• C. 知识发现
• D. 多Agent
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问题: 25. 下面的( )是多Agent系统的缩写。
选项:
• A. KDD
• B. MAS
• C. DAI
• D. TSP
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问题: 26. 下面的( )不是专家系统的组成部分。
选项:
• A. 用户
• B. 综合数据库
• C. 推理机
• D. 知识库
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问题: 27. 第一个人工智能程序设计语言是( ) 。
选项:
• A. LISP
• B. PROLOG
• C. C++
• D. Python
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问题: 28. 最典型的计算型语言是( ) 。
选项:
• A. MATLAB
• B. JAVA
• C. LISP
• D. PROLOG
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问题: 29. 语义web的体系结构包括（）层。
选项:
• A. 7
• B. 5
• C. 4
• D. 3
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问题: 30. 下面的( )是神经网络中所用的函数。
选项:
• A. 估价函数
• B. 适应度函数
• C. 特性函数
• D. 信任函数
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问题: 31. 机器学习的简称为（）。
选项:
• A. ML
• B. KDD
• C. DL
• D. AL
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问题: 32. 模式识别的简称为（）。
选项:
• A. PR
• B. ML
• C. DL
• D. KDD
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问题: 33. 符号智能的英文全称为（）。
选项:
• A. Symbolic Intelligence
• B. Comutational Intelligence
• C. Social Intelligence
• D. Individual Intelligence
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问题: 1. 按搜索树生成方式的不同，树式穷举搜索分为（）。
选项:
• A. 广度优先搜索
• B. 深度优先搜索
• C. 结构优先搜索
• D. 节点优先搜索
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问题: 2. 按照计算机实现状态图的搜索有两种最基本的方式（）。
选项:
• A. 树式搜索
• B. 线式搜索
• C. 层次搜索
• D. 遍历搜索
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问题: 3. 以下（）属于计算智能。
选项:
• A. 演化计算
• B. 遗传计算
• C. 进化规则
• D. 进化策略
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问题: 4. 以下（）属于当前人工智能的现状与发展呈现出的特点。
选项:
• A. 多种途径齐头并进，多种方法协作互补
• B. 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓
• C. 企业公司进军AI，协作竞争你追我赶
• D. 研究队伍日益壮大，AI教育蔚然成风
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问题: 5. 以下（）属于人工智能的研究内容。
选项:
• A. 搜索与求解
• B. 发明与创造
• C. 感知与响应
• D. 记忆与联想
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问题: 6. 智能控制系统的智能可以归纳为以下（）四个方面。
选项:
• A. 先验智能
• B. 反应性智能
• C. 优化智能
• D. 组织与协调智能
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问题: 7. 以下（）属于符号智能
选项:
• A. 知识获取
• B. 知识表示
• C. 知识组织与管理
• D. 知识运用
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问题: 8. 按照其用途划分，启发性信息一般可以分为（）三类。
选项:
• A. 用于扩展节点的选择
• B. 用于生成节点的选择
• C. 用于删除节点的选择
• D. 用于寻优路径的选择
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问题: 9. 在机器学习的分类中，以下（）属于基于学习方法的分类。
选项:
• A. 归纳学习
• B. 演绎学习
• C. 类比学习
• D. 分析学习
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问题: 10. 在机器学习的分类中，以下（）属于基于样本数据特点的分类。
选项:
• A. 有监督学习分类
• B. 无监督学习分类
• C. 符号归纳学习分类
• D. 演绎学习分类
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问题: 11. 机器学习的三要素包括（）。
选项:
• A. 数据
• B. 发现
• C. 知识
• D. 规则
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问题: 12. 以下（）属于基于软语言规则的推理。
选项:
• A. 自然推理
• B. 程度推理
• C. 多规则程度推理
• D. AT推理
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问题: 13. 以下属于机器学习的分类（）。
选项:
• A. 基于学习途径的分类
• B. 基于学习方法的分类
• C. 基于样本数据特点的分类
• D. 基于数据形式的分类
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问题: 14. 统计学习的主要工作与过程包括（）。
选项:
• A. 准备样本数据
• B. 针对样本数据的特点，选择或设计某种数值模型或概率模型、准则函数、学习策略与算法等
• C. 编程
• D. 最终实现以归纳或估计一个最优模型
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问题: 15. 考察我们人脑的学习机理可以发现，其实人脑的学习可以分为（）两类。
选项:
• A. 心理级学习
• B. 生理级学习
• C. 完全学习
• D. 语言学习
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问题: 16. 模式识别全过程分为（）两个步骤。
选项:
• A. 分类知识的生成过程
• B. 模式识别过程
• C. 数据清洗
• D. 数据筛选
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问题: 17. 以下属于符号学习有（）。
选项:
• A. 记忆学习
• B. 示例学习
• C. 演绎学习
• D. 类比学习
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问题: 18. 按照网络的活动方式分类，神经网络模型可以分为（）两类。
选项:
• A. 确定性网络
• B. 随机性网络
• C. 监督学习网络
• D. 集中学习网络
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问题: 19. 根据连接的拓扑结构不同，神经网络可以分为（）。
选项:
• A. 分层向前网络
• B. 反馈前向网络
• C. 互联前向网络
• D. 广泛互联网络
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问题: 20. 数据挖掘的一般过程包括（）。
选项:
• A. 数据准备
• B. 数据开采
• C. 结果解释与评价
• D. 数据分发
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问题: 21. 以下属于数据挖掘的任务有（）。
选项:
• A. 数据总结
• B. 概念描述
• C. 分类、聚类
• D. 偏差分析、建模
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问题: 22. Web挖掘主要分为（）。
选项:
• A. 内容挖掘
• B. 结构挖掘
• C. 用法挖掘
• D. 结果挖掘
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问题: 23. 数据挖掘的对象包括（）。
选项:
• A. 数据库
• B. 数据仓库
• C. web信息
• D. 图像和视频数据
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问题: 24. 在形式语言理论框架下，自然语言处理相继形成了三大机制，主要包括（）。
选项:
• A. 基于规则的形式化机制
• B. 基于统计的形式化机制
• C. 基于联结的形式化机制
• D. 基于转换的形式化机制
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问题: 25. 以下（）属于智能计算方法。
选项:
• A. 进化计算
• B. 免疫计算
• C. 量子计算
• D. 简单计算
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问题: 26. 最常用的模式表示形式有（）。
选项:
• A. 向量
• B. 字符串
• C. 数字
• D. 脚本
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问题: 27. 类比学习的过程包括的主要步骤有（）。
选项:
• A. 回忆与联想
• B. 建立对应关系
• C. 验证和归纳
• D. 数据计算
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问题: 28. 以下属于数据挖掘的方法（）。
选项:
• A. 统计方法
• B. 机器学习方法
• C. 粗糙集
• D. 智能计算和可视化
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问题: 29. 决策树是由（）等三个部分组成的一棵树。
选项:
• A. 若干属性
• B. 属性值
• C. 有关决策
• D. 表达式
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问题: 30. 按照网络结构分类，神经网络模型可以分为（）两类。
选项:
• A. 分层结构
• B. 互联结构
• C. 监督学习网络
• D. 连续型网络
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问题: 31. 以下（）属于智能网的两个关键部件。
选项:
• A. SSP
• B. SCP
• C. SDP
• D. SCE
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问题: 32. RDF可以视为一种由（）组成的数据模型
选项:
• A. 数据结构
• B. 操作符
• C. 查询语言
• D. 完整性规则
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问题: 33. Agent基本特性包括( ) 。
选项:
• A. 自主性
• B. 反应性
• C. 适应性
• D. 社会性
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问题: 34. 基于理论模型，Agent可以分为（）类型。
选项:
• A. 反应型
• B. 思考型
• C. 认知型
• D. 反应型和思考型的复合型
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问题: 35. 搜索引擎两个重要性能指标是( )。
选项:
• A. 查全率
• B. 查准率
• C. 覆盖率
• D. 错误率
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问题: 36. 按照规模划分，专家系统可以分为（）。
选项:
• A. 大型协同式专家系统
• B. 推理专家系统
• C. 微专家系统
• D. 神经网络专家系统
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问题: 37. 智能网络的特点包括（）。
选项:
• A. 功能分离
• B. 集中控制
• C. 模块编程
• D. 组合配置
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问题: 38. 机器人至少具备（）种机能。
选项:
• A. 1
• B. 2
• C. 3
• D. 4
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问题: 39. 智能操作系统主要有（）特点。
选项:
• A. 并行性
• B. 分布性
• C. 智能性
• D. 不确定性
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问题: 40. 专家系统应该具备的四要素包括（）。
选项:
• A. 应用于某专门领域
• B. 拥有专家级知识
• C. 能够模拟专家思维
• D. 能够达到专家级水平
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问题: 41. 智能机器人至少应具备如下（）机能
选项:
• A. 感知机能
• B. 运动机能
• C. 思维机能
• D. 人-通信信机能
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问题: 42. 专家系统按照输出结果划分，可分为（）。
选项:
• A. 分析型
• B. 设计型
• C. 集中式型
• D. 分布式型
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问题: 43. PROLOG语言是由（）组成。
选项:
• A. 事实
• B. 规则
• C. 问题
• D. 语义
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问题: 44. 多Agent系统具备（）特性。
选项:
• A. 每个Agent拥有解决问题的不完全的信息或能力
• B. 没有系统全局控制
• C. 数据是分散的
• D. 计算是异步的
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问题: 1. 不确切性信息是指那些不能确定真实性的信息。
选项:
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问题: 2. 示例学习是从若干（包括正例和反例）中归纳出一般概念或规则的学习方法。
选项:
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问题: 3. 机器学习是计算机从学习对象中发现知识的过程
选项:
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问题: 4. 不确定性信息是指那些意思不够明确，不够严格（有一定弹性）的信息。
选项:
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问题: 5. 演绎学习是一种保变换，即若前提真则推出结论也为真。
选项:
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