智能系统 习题及答案汇总 电子 绪论+第1--12章.docx

《智能系统 习题及答案汇总 电子 绪论+第1--12章.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《智能系统 习题及答案汇总 电子 绪论+第1--12章.docx（25页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、习题一参考答案1 .根据自己的理解，生活中使用过哪些智能系统，你觉得这些智能系统或产品，还可以怎样更智能?如果让你参与设计或实现，你会怎么去改进完善它？参考答案：智能系统已经融入人类的各种生活学习工作中。比如我们经常提说的无人驾驶。试想一下，早上你起床需要出门的时候，告诉你的家里智能机器人：“我需要出发了，请车子楼下等候。”这时，智能机器人就帮你预约无人驾驶的自动汽车，在你走到楼下的时候，车子已经等候着你了。你上车后，告诉车子你要去的地方，然后车子就自动出发了。到目的地后，你什么都不用操作，车子自动进行离开停车。人类的出行问题就这样简单智能化了。不用专门去购买一辆私家车，不用去操心保养保险问题

2、，不用去考虑拥堵驾驶技术问题，更不用去考虑停车难问题。如果让我参与设计或实现，可能会更加个性化，更加智慧。2 .你期望的智能系统是怎样的？描绘一下二十年后的智能生活？参考答案：开放性问题，可发挥想象力并根据自己的理解进行描述。3 .智能系统的未来趋势？智能系统的发展，会给人类带来哪些好处，不好的方面呢？智能系统会威胁到人类吗？参考答案：未来趋势将会更加智能化，包括由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用的智能集合，随着信息技术的不断发展，其技术含量及复杂程度也越来越高，智能化的概念开始逐渐渗透到各行各业以及我们生活中的方方面面，相继出现了智能住

3、宅小区，智能医院等。智能系统的发展对人类的好处促进社会生产力的整体跃升，推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疔等民生领域发展积极正面影响。但是智能系统使劳动就业问题上的矛盾变得更加突出。由于智能系统能够代替人类进行各种脑力劳动，因此整个社会的劳动效率将会有极大地提高，但同时也会使一部分人不得不改变他们的工种，甚至会造成他们的失业。4 .智能系统的概念模型是怎样的？参考答案：广义“智能”是多种类、多层次、多阶段、多模式、多特征、多范畴的，“广义智能”的概念模型如式(1)所示：GI=MKI,M11MP1MCI,MSI,MDI.(1)式中：G1为广义智能(ge

4、nera1izedinte11igence)；MKI为多种类智能(mu1ti-kindinte11igence)；M11为多层次智能(mu1tiJayerii1te1IigCi1Ce)；MPI为多模式智能(mu1ti-patterninte11igence);MCI为多特征智能(mu1ti-characteristicInte11igence)；MSI为多阶段智能(ImI1ti-StageInte11igence)；MDI为多范畴智能(mu1ti-domainInte11igence)5 .人工智能发展的历史？参考答案：人工智能始于20世纪50年代，至今大致分为三个发展阶段：第一阶段(20世纪

5、50年代80年代)。这一阶段人工智能刚诞生，基于抽象数学推理的可编程数字计算机已经出现，符号主义(SymbO1iSm)快速发展，但由于很多事物不能形式化表达，建立的模型存在一定的局限性。此外，随着计算任务的复杂性不断加大，人工智能发展一度遇到瓶颈；第二阶段(20世纪80年代90年代末)。在这一阶段，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系统在知识获取、推理能力等方面的计算能力的提升，人工智能在很多应用领域取得了突破性进展，迎来了又一个繁荣时期。人工智能具体的发展历程如图1所示。长期以来，制造具有智能的机器一直是人类的重大梦想。早在1950年，A1anTuring在计算机器与智能中

6、就阐述了对人工智能的思考。他提出的图灵测试是机器智能的重要测量手段，后来还衍生出了视觉图灵测试等测量方法。1956年，“人工智能”这个词首次出现在达特茅斯会议上，标志着其作为一个研究领域的正式诞生。六十年来，人工智能发展潮起潮落的同时，基本思想可大致划分为四个流派：符号主义(SymbO1iSm)、连接主义(Connectionism)、行为主义(BehaVio11riSm)和统计主义(Statisticsism)o这四个流派从不同侧面抓住了智能的部分特征，在“制造”人工智能方面都取得了里程碑式的成就3-10,目前，世界各国都开始重视人工智能的发展。2017年6月29日，首届世界智能大会在天津召

7、开。中国工程院院士潘云鹤在大会主论坛作了题为“中国新一代人工智能”的主题演讲，报告中概括了世界各国在人工智能研究方面的战略：2016年5月，美国白宫发表了为人工智能的未来做好准备；英国2016年12月发布人工智能：未来决策制定的机遇和影响；法国在2017年4月制定了国家人工智能战略；德国在2017年5月颁布全国第一部自动驾驶的法律；在中国，据不完全统计，2017年运营的人工智能公司接近400家,行业巨头百度、腾讯、阿里巴巴等都不断在人工智能领域发力。从数量、投资等角度来看，自然语言处理、机器人、计算机视觉成为了人工智能最为热门的三个产业方向。6谈谈智能化对我们生活的影响？参考答案：智能化指的是

8、由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用的智能集合，随着信息技术的不断发展，其技术含量及复杂程度也越来越高，智能化的概念开始逐渐渗透到各行各业以及我们生活中的方方面面，相继出现了智能住宅小区，智能医院等。智能系统必将快速地融入人类的各种生活学习工作中。比如我们经常提说的无人驾驶。试想一下，早上你起床需要出门的时候，告诉你的家里智能机器人：“我需要出发了，请车子楼下等候。”这时，智能机器人就帮你预约无人驾驶的自动汽车，在你走到楼下的时候，车子已经等候着你了。你上车后，告诉车子你要去的地方，然后车子就自动出发了。到目的地后，你什么都不用操作，车子自

9、动进行离开停车。人类的出行问题就这样简单智能化了。不用专门去购买一辆私家车，不用去操心保养保险问题，不用去考虑拥堵驾驶技术问题，更不用去考虑停车难问题。7描述智能系统的产业现状以及未来发展趋势？参考答案：智能产业的发展。主要包括芯片、软件系统、大数据分析、通信技术、云技术等产业技术的发展。芯片产业，CPU芯片、存储芯片、图像处理芯片GPU。软件产业，行业的软件需要对行业的需求、行业的业务流程、流程中的问题解决方案分析设计。大数据产业，所有的智能处理，是建立在已有方案与未知问题的分析基础上，数据越多越详细，越有助于信息的分析，象人脸识别、人脸画像，特征分析。通信技术产业，数据的传播形式，无线、大

10、流量、低延迟。云技术，数据的云计算、云存储。信息计算的发展，智能技术对普通的消费者，就如空气般的存在，人甚至感觉不到它的存在，它确无所不在，无时不需。智能系统的发展，一方面促进了产业的发展壮大，一方面又对某些产业进行了淘汰。就像智能手机的出现，淘汰掉了之前广泛应用的卡片相机、随身播放器，甚至与手机毫不相干的纸质报纸。智能系统对工业、农业、金融、医疗、无人驾驶、安全、智能教育、智能家居等行业也正在产生深远的影响。第2章习题1 .什么是传感器和智能传感器？答：传感器是一种物理检测装置，能够感知被测物的信息和状态，可以将自然界中的各种物理量、化学量、生物量转化为可测量的电信号的装置与元件。传感器是信

11、息采集的首要部件，相似于人类的感官。智能传感器是基于人工智能理论，利用微处理器实现智能处理功能的传感器2 .简述智能传感器的主要智能处理功能。答：（1）自补偿功能。根据给定的传统传感器和环境条件的先验知识，处理器利用数字计算方法自动补偿传统传感器硬件线性、非线性和漂移以及环境影响因素引起的信号失真,以最佳地恢复被测信号。（2）自计算和处理功能。根据给定的间接测量和组合测量数学模型，智能处理器利用补偿的数据可计算出不能直接测量的物理量数值。利用给定的统计模型可计算被测对象总体的统计特性和参数。利用己知的电子数据表，处理器可重新标定传感器特性。（3）自学习与自适应功能。传感器通过对被测量样本值学习

12、，处理器利用近似公式和迭代算法可认知新的被测量值，即有再学习能力。同时，通过对被测量和影响量的学习，处理器利用判断准则自适应地重构结构和重置参数。（4）自诊断功能。对于软、硬故障，处理器利用补偿后的状态数据，通过电子故障字典或有关算法可预测、检测和定位故障。（5）其它的常用功能包括用于数据交换通信接口功能,数字和模拟输出功能及使用备用电源的断电保护功能等。3 .什么是感知智能？答：感知智能是指将物理世界的信号通过摄像头、麦克风或者其他传感器的硬件设备，借助自然语言识别、语音识别、图像识别等智能技术，映射到数字世界，再将这些数字信息进一步提升至可认知的层次，如人类那样记忆、理解、规划、决策等等。

13、4 .简述数据融合的概念。答：数据融合是通过综合不同时间与空间的多传感器观察量，利用其互补、冗余性克服单个传感器的不确定性和局限性，以形成对被测对象的相对完整一致的解释与描述，提高测量的精度和可靠性，从而提高智能系统识别、判断、决策、规划和反应的快速性和准确性。5 .简述数据融合的三个层次。答：（1）数据级融合：也称像素级融合，是对传感器的直接观测数据的融合，然后从融合的数据中提取特征矢量并进行判断识别。（2）特征级融合：特征级融合属于中间层次，先从每种传感器提供的原始观测数据中提取有代表性的特征,这些特征融合成单一的特征矢量，然后运用模式识别的方法进行处理作为进一步决策的依据。（3）决策级融

14、合：决策级融合属于高层次的融合，首先每个传感器执行一个对目标的识别决策，然后将来自每个传感器的识别结果进行融合，按照一定的准则作出最优决策。（4）监视动态融合。通过动态监视融合处理过程，优化资源和传感器管理，实时反馈融合结果信息，以使融合处理过程具有自适应性，从而达到最佳融合效果。6 .数据融合有几大类，分别有些什么方法？答：1.统计方法；2.信息论方法；3.认知模型方法。7 .什么是无线传感网络？答：无线传感网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。8

15、.无线传感网络的数据通信技术有哪些？答：无线传感网络的数据传输常采用各种短距离无线通信技术，如ZigBee、B1uetooth.Wi-Fi等。9 .视觉传感器主要有哪些？答:用于图像采集的常见视觉传感器包括红外热像仪、可见光摄像机、TOF（Timeoff1ight）深度摄像机以及近红外摄像机儿类。10 .盲人防溢出水杯利用了哪种智能感知技术，简述其原理。答：盲人防溢出水杯利用了触觉感知技术，水杯中带有漂浮杠杆，可以提示水位，当杯内水位到达一定程度时，杠杆的杯外部分会触及到握住把手的大拇指，从而让人获知“现在杯内的水已经足够了”。第3章习题参考答案1 .简述生物神经元与人工神经元之间的关系。人工

16、神经元与生物神经元之间的关系主要表现在以下几个方面：（1）结构：人工神经元的结构基于对生物神经元的模拟，如人工神经元包含输入连接（类比神经元的突触）、加权求和器（类比神经元的树突）、激活函数（类比神经元的轴突）等。（2）功能：人工神经元的功能类比于生物神经元，如前向传播（类比神经元的兴奋传递）、激活函数（类比神经元的神经兴奋阈值）、反向传播（类比于神经元的突触的可塑性）等。(3)训练：人工神经网络的训练算法基于对生物神经元和神经元之间的突触可塑性进行模拟,如Hebb规则和反向传播算法都借鉴了神经元之间的突触可塑性模型。2 .详述简单遗传算法的步骤。简单遗传算法的步骤如下：(1) .初始化：随机生成一定数量的个体作为种群，每个个体都是一个问题的可能解决方