一、简答题（共 24 分）

若将人看成一个信息处理系统，1) 人的智能具有哪些特征？2) 举例说明哪一特征是最重要的并 3) 阐述其与实现通用人工智能的关系。(要求：2、3 小问一定用自己的语言作答！)（8 分）
请举例说明 1) 什么是命题，2) 举一个例子说明命题逻辑的不足、3) 并阐述人工智能领域是如何克服这一不足的。（6 分）
人工神经网络是一种知识表示方法吗？为什么？（4 分）
请举例说明 1) 什么是产生式规则匹配中的冲突消解，2) 如何解决这一问题？请用自己的语言写出详细的解释。（6 分）

二、证明题（共 18 分）

请用归结演绎推理证明：下面谓词公式 G 表示的信息是谓词公式 F1和 F2表示的前提条件的逻辑结论。要求：必须写出完备详细的步骤!。（18 分）

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三、计算题（共 16 分）

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四、应用题（共 42 分）

请用框架表示法描述以下信息：李明是 2020 年 9 月份进入山东大学计算机系的一名研究生，选择了人工智能作为自己的研究领域，并在导师赵亮教授的指导下取得了发表两篇核心论文的学术成绩。（9 分）
将谓词公式化为子句集，要求：写清楚具体过程。（8 分）

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对于‘苹果-桔子’分类问题，假设有如下的训练样例集：e1=(1.0, 2.0, 0.8, 6.0, 1); e2=(1.2, 1.8,0.7, 7.0, 1), e3=(0.8, 2.1, 0.9, 7.0, 1); e4=(2.0, 1.8, 0.4, 3.0, 2); e5=(1.9, 2.1, 0.3, 2.0, 2); e6=(2.1, 1.9, 0.4, 4.0, 2)。现遇到一个测试样例 et=(2.2, 2.0, 0.3, 3.0)，当分别使用 1
最近邻（即 1NN）、3 最近邻（即 3NN）分类算法对其分类时，请写出详细过程和相应的分类结果。（14 分）注意：使用‘在各个属性上差的绝对值的和’来计算两个样例之间的距离
为了让计算机能对苹果、香蕉、桔子三类水果进行分类，现有如下的训练样例集：e1=(1.0, 2.0, 0.8, 6.0, 1); e2=(1.2, 1.8, 0.7, 7.0, 1), e3=(0.8, 2.1, 0.2, 1.0, 2); e4=(1.1, 1.8, 0.4, 3.0, 2); e5=(2.9, 1.1, 0.5, 2.0, 3); e6=(3.1, 0.8, 0.6, 3.0, 3)。根据这一训练集，现计划用神经网络算法学习一个分类模型。欲构造的神经网络 (1)总共有 4 层，其中隐层（hidden layers）分别含有 1 个、2 个神经元，且 (2)是一个严格的无反馈前向网， (3) 前一层中任一节点与后一层中所有节点均有连接。请 1）画出该神经网络的拓扑结构，并标明每层的名称；2）若第 1、2 层和第 2、3 层间的连接权值均为 1，将 y =x - 3 作为传输函数（激活函数），并且每个神经元的阈值均为 2。为 1，将 y =x - 3 作为传输函数（激活函数），并且每个神经元的阈值均为 2。现要对第 1 个训练样例 e1 进行学习（拟合），请写出计算到第三层第一个节点的输出值的详细过程。（11 分）