人工智能与信息社会——基于仿生算法的智能系统.pdf下载

weixin_39820535 2023-03-19 09:30:11
⼈⼯智能与信息社会——基于仿⽣算法的智能系统 ⼈⼯智能与信息社会——基于仿⽣算法的智能系统 1【单选题】⾊彩的三原⾊模型是(A)。 A、红、绿、蓝 B、.红、黄、蓝 C、黄、绿、蓝 D、红、绿、黄 2【单选题】图中所展⽰的基因遗传算法过程是(C)过程。 A、交叉 B、复制 C、变异 D、初始化 3【单选题】将两个图⽚每个像素RGB三个分量的差值的平⽅和作为适应度函数的计算⽅法,两次计算得出来的值分别为1512869728和 1495705312,那么说明适应度函数值(C),适应度(C)。 A、⾼了;⾼了 B、⾼了;低了 C、低了;⾼了 D、低了;低了 4【单选题】RGB模型可以组合出(D)种颜⾊。 A、256 B、73578 C、1735666 D、16777216 5【多选题】仿⽣算法的特点有(ACD)。 A、模拟⾃然⽣物群体的⾏为 B、针对特定的输⼊能够得到确定的结果 C、需要⼤量的模拟计算过程 D、适⽤于⼤规模复杂优化问题 6【多选题】以下属于仿⽣算法的有(ABC)。 A、蚁群算法 B、遗传算法 C、⼈⼯神经⽹络 D、蒙特卡洛⽅法 E、归并排序算法 7【多选题】以下对基因遗传算法描述正确的是(AC)。 A、基因遗传算法反映了⾃然选择的过程 B、基因遗传算法⼀定能得到最优解 C、是⼀种启发式的搜索算法 D、能够穷尽所有可能性 8【多选题】基因遗传算法的组成部分包括(ABCD)。 A、初始化编码 B、适应度函数 C、选择 D、交叉和变异 9【多选题】基因遗传算法的两个常⽤的结束条件为(AB)。 A、达到⼀定的迭代次数 B、适应度函数达到⼀定的要求 C、达到⼀定的变异次数 D、达到⼀定的交叉次数 10【判断题】仿⽣算法是⼀类模拟⾃然⽣物进化或者群体社会⾏为的随机搜索⽅法的统称。( ) 11【判断题】在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷⼊局部最优值。(×) 12【判断题】⾃然界中⽣物变异的概率是不确定的,但是基因遗传算法的变异概率可以⼈为调节。( ) 13【判断题】基因遗传算法中,利⽤适应度函数表⽰参数值的⼤⼩,判断个体是否应该被淘汰。( ) 14【判断题】基因遗传算法的终⽌条件⼀般是适应度数值⼩于0.(×) , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_43934844/87504821?utm_source=bbsseo
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⼈⼯智能信息社会 ⼈⼯智能信息社会——基于神经⽹络的智能系统 基于神经⽹络的智能系统II 1.【单选题】 (C) 有跟环境进⾏交互 , 从反馈当中进⾏不断的学习的过程。 A 、 监督学习 B 、 ⾮监督学习 C 、 强化学习 D 、 线性回归 2.【 单选】 典型的"鸡尾酒会"问题中,提取出不同⼈说话的声⾳是属于(A) A.⾮监督学习 B. 线性回归 C. 监督学习 D. 强化学习 3.【单选题】 Q 函数 Q(s,a) 是指在⼀个给定状态 s 下 , 采取某⼀个动作 a 之后 , 后续的各个状态所能得到的回报的 (A) 。 A 、 期望值 B 、 最⼤值 C 、 最⼩值 D 、 总和 4.【 单选】 在Q-Learning中,所谓的Q函数是指(A) A.状态动作函数 B.策略函数 C.状态值函数 D.动作值函数 5.【单选题】在 ε-greedy 策略当中 ,ε 的值越⼤ , 表⽰采⽤随机的⼀个动作的概率越 (), 采⽤当前 Q 函数值最⼤的动作的概率越 (A) 。 A 、 ⼤ ; ⼩ B 、 ⼤ ; ⼤ C 、 ⼩ ; ⼩ D 、 ⼩ ; ⼤ 6.【单选】在强化学习的过程中,学习率α越⼤,表⽰采⽤新的尝试得到的结果⽐例越____,保持旧的结果的⽐例越____。(B) A.⼤;⼤ B.⼤;⼩ C.⼩;⼩ D.⼩;⼤ 7.【单选题】在强化学习过程中 ,(A) 表⽰随机地采取某个动作 , 以便于尝试各种结果 ;() 表⽰采取当前认为最优的动作 , 以便于进⼀步优化评 估当前认为最优的动作的值。 A 、 探索 ; 开发 B 、 开发 ; 探索 C 、 探索 ; 输出 D 、 开发 ; 输出 8.【单选题】强化学习中 ,(A) 主要探索未知的动作会产⽣的效果 , 有利于更新 Q 值 , 获得更好的策略。 A 、 探索 B 、 开发 C 、 输⼊ D 、 输出 9.【单选题】马尔可夫性质强调在每⼀个动作状态序列中 , 下⼀个状态与 (D) 有关。 A 、 外部影响 B 、 主体内因 C 、 历史状态 D 、 当前状态 10.【单选题】强化学习的回报值⼀个重要特点是具有 (D) 。 A 、 客观性 B 、 主体性 C 、 超前性 D 、 滞后性 11.【多选题】⽤于监督分类的算法有 (ABC) 。 A 、 ⽀持向量机 B 、 决策树 C 、 神经⽹络 D 、 线性回归 12.【判断题】⼈⼯智能学习玩 Flappy Bird 过程中 , 只需要⼈类告诉 AI 不能碰到⽔管即可 , 不需要提供其他信息。 ( × ) 13.【判断题】状态动作函数直接决定主体该采取什么决策。 ( ) 14.【填空】在⽀持向量机分类算法中,⽤于⽀撑两个类别最宽分解线的这些样本点称为_______。 填空:⽀持向量 或 support vector##%_YZPRLFH_%##Support Vector##%_YZPRLFH_%##Support vector

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