得分/总分

• A.

  正向推理以某个假设目标作为出发点

• B.

  “如果P->Q为真，但Q不成立，则P也不成立”是假言推理

• C.

  “如果x是金属，则x可以导电；木头不导电；木头不是金属”是拒式假言推理

  2.50/2.50
• D.

  “铜是金属；如果x是金属，那么x可以导电；铜可以导电”是拒式假言推理

得分/总分

• A.

  演绎更适合人类推理

• B.

  推理的确定性是推理的三个特性中最复杂的

• C.

  机器学习可以看做是一种演绎推理

  2.50/2.50
• D.

  计算机如果要实现自动推理，最可行的方法就是采用反向、演绎的方法

得分/总分

• A.

  0.18

• B.

  0.24

  2.50/2.50
• C.

  0.48

• D.

  0.144

得分/总分

• A.

  反向推理与正向推理相反，以某个假设目标作为出发点，来展开推理

• B.

  演绎推理是由一般到特殊，用已知规律推断或预测个别事例的过程

• C.

  正向推理：P，P→Q,   =>  Q

• D.

  归纳推理：由“人都会死”、“苏格拉底是人”推出“苏格拉底会死”

  2.50/2.50

得分/总分

• A.

  ¬full(K) ∨ study(X)

• B.

  ¬eat(Z,rice) ∨ full(Y)

  2.50/2.50
• C.

  ¬eat(rice,Boo)

• D.

  full(X) ∨ study(X) ∨ happy(X）

得分/总分

• A.

  CF=0表示可信度为0，代表某证据为假

• B.

  推理规则和事实证据的不确定性可信度表示方法相同。同上

• C.

  不确定性推理中事实证据的不确定性不可以用可信度表示

• D.

  事实的可信度来源有两个：专家直接提供和系统计算

  2.50/2.50

得分/总分

• A.

  从特殊到一般

  2.50/2.50
• B.

  从一般到特殊

• C.

  用已知规律推断或预测个别事例的过程

• D.

  三段论

得分/总分

• A.

  确定性推理在推理时，所有知识和证据都是确定非真即假的

• B.

  反向推理则可以在每一步都有具体的目标，目标单一

• C.

  正向推理，适合计算机处理

  2.50/2.50
• D.

  天气预报中的“明天降水概率”，是个不确定的推理结论

得分/总分

• A.

  a←b1∧b2∧b3∧…∧bn

  2.50/2.50
• B.

  a1←  ；  a2← ；

• C.

  ←b1∧b2∧b3∧…∧bn

• D.

  b1∧b2∧b3

得分/总分

• A.

  当CF>0时，表明证据E出现则H为真，值越大则H为真的概率越大

• B.

  CF(H,E)为可信度，表示当前提E对应的证据为真时，结论H为真的程度

• C.

  CF(H,E)为可信度，表示前提E与结论H之间的推理强度

• D.

  当CF=0时，表明证据E出现则H为假

  2.50/2.50