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命题逻辑归结规则:如果大雁不南飞越冬,秋天天气如何变化

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发表于 2024-9-14 15:21:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
下列哪个复合命题在逻辑上等同于“如果秋天天气变冷,那么大雁就不会南飞过冬” ( )A:如果秋天天气不变冷,那么大雁就不会南飞过冬B:如果秋天天气变冷,那么大雁就不会南飞过冬C:如果大雁不南飞过冬,那么秋天天气变冷D:如果大雁不南飞过冬,那么秋天天气不会变冷:如果大雁不南飞过冬,那么秋天天气不会变冷点击这里查看完整课程人工智能:模型与算法(浙江大学)中国大学MOOC满分完整版章节测试WYC相关测试题下列哪个句子是对命题逻辑中归结( )规则的错误描述( )A:在两个析取复合命题中,如果命题q及其反命题出现在这两个选言复合命题,用归结法可以得到一个新的选言复合命题,不过必须从该选言复合命题中去掉命题q和它的反义词。B:如果命题q出现在一个选言复合命题中,并且命题q的反义词单独存在,用归结法可以得到一个新的选言复合命题,不过必须从该选言复合命题中去掉命题q和它的反义词。 C:用归结法处理命题 q 及其反命题,所得命题为空命题D:用归结法处理命题 q 及其反命题,所得命题为假命题:用归结法处理命题 q 及其反命题,所得命题为假命题下列哪项描述命题范式的说法是错误的( )A:由有限个简单合取词组成的析取形式称为析取范式 B:由有限个简单析取词组成的合取形式称为合取范式 C:析取范式当且仅当其包含无效的简单合取词时才是无效的 D:合取范式当且仅当其每个简单析取词都有效时才是有效的:析取范式当且仅当其包含无效的简单合取词时才是无效的下列哪项逻辑等价关系是无效的( )A: B: C: D: : 下列谓词逻辑的推理规则中,哪个规则是无效的( )A: B: C: D: : 知识图谱可以看作是包含多种关系的图。

在图中,每个节点都是一个实体(比如人名、地点、事件和活动等),任意两个节点之间的边表示两个节点之间的关系。 以下对知识图谱的描述哪些是错误的( ) A:知识图谱中的节点可以是实体,也可以是概念 B:知识图谱中的边连接两个节点,可以用来表示两个节点之间存在一定的关系 C:知识图谱中两个节点之间只能有一条边 D:知识图谱中的一条边可以用三元组来表示: 知识图谱中两个节点之间只能有一条边 假如知识图谱中有两个节点David和Mike,他们之间存在与关系。在知识图谱中还有其他丰富节点和丰富关系(比如 等)的前提下,以下描述错误的是( ) A:从知识图谱中可以形成的表达式,这里是谓词。 B:从知识图谱中可以形成的表达式,这里是谓词。 C:知识图谱中可以找到该谓词的正例和反例。 D:知识图谱中只能找到该谓词的正例,找不到这两个谓词的反例。 :知识图谱中只能找到该谓词的正例,找不到这两个谓词的反例。

在一阶归纳学习中,只要给定目标谓词,FOIL算法就从若干个例子开始,不断测试得到的推理规则中是否还含有反面例子,一旦没有反面例子,学习就结束,体现了“归纳学习”的能力。 以下哪个例子不是FOIL学习推理规则时所用到的? A:背景知识例子 B:得到的推理规则所涵盖的正例 C:得到的推理规则所涵盖的反例 D:信息增益超过一定阈值的推理规则所涵盖的例子:信息增益超过一定阈值的推理规则所涵盖的例子 以下对一阶归纳推理(FOIL)中的信息增益值(gain)的解释错误的是( ) A:信息增益值用来评判加入推理规则的前提约束谓词的好坏。 B:算法结束前,每向推理规则中添加一个前提约束谓词,由该前提约束谓词得到的新推理规则的信息增益值最大。 C:在计算信息增益值的过程中,需要利用新推理规则和旧推理规则分别覆盖的正例和反例个数。 D:信息增益值的大小与背景知识样本个数有关。 :信息增益的值与背景知识样本个数有关 设命题p为真,命题q为假,则下列哪个复合命题为真( ) A:如果q则p B:p与q C:非p D:如果p则q :如果q则p和q都是原子命题,“如果p则q”是p与q合并得到的复合命题。

下列哪项对复合命题“如果 p 则 q”的表述是错误的?()A:不可能用真值表来判断“如果 p 则 q”的真假B:“如果 p 则 q”定义了一种蕴涵关系(即充分条件)C:“如果 p 则 q”表示命题 q 包含命题 p,即 p 是 q 的子集D:当 p 不为真时,“如果 p 则 q”始终为真:不可能用真值表来判断“如果 p 则 q”的真假下列哪一个复合命题在逻辑上等同于“如果秋天天气变冷,那么大雁会向南飞过冬”? ( )A:如果大雁不向南飞越冬天,那么秋天天气就不会变冷B:如果秋天天气没有变冷,那么大雁不向南飞越冬天C:如果秋天天气变冷,那么大雁不向南飞越冬天D:如果大雁不向南飞越冬天,那么秋天天气就会变冷:如果大雁不向南飞越冬天,那么秋天天气就不会变冷下列哪个句子是对命题逻辑中解决( )规则的错误描述? ( )A:对命题q及其对立面进行归结,所得命题为假命题B:在两个选言复合命题中,如果命题q及其对立面分别出现在两个选言复合命题中,则可用归结法得到一个新的选言复合命题,但必须从该选言复合命题中去除命题q及其对立面。C:如果命题q出现在一个选言复合命题中,而命题q的对立面单独存在,则可用归结法得到一个新的选言复合命题,但必须从该选言复合命题中去除命题q及其对立面。



D: 将归结法应用于命题 q 及其反面,得到的命题为空命题: 将归结法应用于命题 q 及其反面,得到的命题为假命题 下列哪项描述命题范式的说法是错误的( )A: 析取范式无效当且仅当它包含无效的简单合取词B: 由有限个简单合取词组成的析取形式称为析取范式C: 由有限个简单析取项组成的合取词称为合取范式D: 合取范式有效当且仅当它的每个简单析取项都有效: 析取范式无效当且仅当它包含无效的简单合取词 下列哪个逻辑等价关系是无效的( )A: B: C: D: : 下列哪个谓词逻辑推理规则是无效的( )A: B: C: D: :知识图谱可以看作是包含多种关系的图。图中每个节点都是一个实体(比如人名、地名、事件或活动等),任意两个节点之间的边表示这两个节点之间的关系。下列关于知识图谱的描述中,错误的是( ) A:知识图谱中两个节点之间只能有一条边 B:知识图谱中的节点可以是实体,也可以是概念 C:知识图谱中的边连接两个节点,可以用来表示这两个节点之间存在一定的关系 D:知识图谱中的边可以用三元组来表示: 知识图谱中两个节点之间只能有一条边 假如知识图谱中有两个节点David和Mike,他们之间存在与关系。

在知识图谱中存在其他丰富节点和丰富关系(如,等)的前提下,下列描述不正确的是( ) A:从知识图谱中只能找到这个谓词的正例,找不到这两个谓词的反例。 B:从知识图谱中能形成的表达就是这里的谓词。 C:从知识图谱中能形成的表达就是这里的谓词。 D:从知识图谱中既能找到这个谓词的正例,也能找到这两个谓词的反例。 :从知识图谱中只能找到这个谓词的正例,找不到这两个谓词的反例。 在一阶归纳学习中,只要给出目标谓词,FOIL 算法就从几个例子开始,不断测试得到的推理规则是否还包含反例。一旦不包含反例,学习就结束,体现了“归纳学习”的能力。 以下哪个例子不是 FOIL 在学习推理规则时使用的例子之一。 A:信息增益超过一定阈值时,推理规则所涵盖的例子B:背景知识样本C:得到的推理规则所涵盖的正例D:得到的推理规则所涵盖的反例:信息增益超过一定阈值时,推理规则所涵盖的例子下列对一阶归纳推理(FOIL)中的信息增益值(gain)的解释错误的是( )A:信息增益值的大小与背景知识样本的多少有关。

B:信息增益值用于评判加入到推理规则中的前提约束谓词的好坏。C:算法结束前,每向推理规则中添加一个前提约束谓词,由该前提约束谓词得到的新推理规则的信息增益值最大。D:在计算信息增益值的过程中,需要利用新、旧推理规则分别覆盖的正例数和反例数。:信息增益值的大小与背景知识样本的数量有关。第 4 周 逻辑与推理(二)第 4 周 测试 基于知识图谱的路径排序推理方法可以属于下列哪种方法() A:一阶逻辑推理 B:无监督学习(即没有标记数据) C:监督学习(即使用标记数据) D:因果推理: 监督学习(即使用标记数据) 下列哪个步骤不属于基于知识图谱的路径排序推理方法中的步骤() A:定义并选择若干个有标记的训练数据 B:定义并选择训练数据的特征 C:定义并选择特定的分类器 D:定义并选择do运算符操作: 定义并选择do运算符操作 基于知识图谱的路径排序推理方法中,最终训练出来的分类器的功能是() A:给定两个实体(知识图谱中的两个节点),判断它们是否具有分类器所表达的关系(即节点之间是否具有分类器能够识别的关系) B:判断给定实体(知识图谱中的节点)是否有相邻节点C:给定两个实体(知识图谱中的两个节点),判断是否存在一条长度大于或小于一定长度的路径D:给定两个实体(知识图谱中的两个节点),判断它们是否具有分类器所表达的关系(即节点之间是否具有分类器能够识别的关系)。 以下对辛普森悖论描述错误的是() A:在某些情况下,忽略潜在的“第三变量”可能会改变现有的结论,而我们往往对此一无所知。

B:为了克服辛普森悖论,需要从观察到的结果中寻找结果的原因,从结果中追溯原因。 C:如果忽略某些潜在因素,在所有数据上观察到的结果可能对某些数据不成立。 D:辛普森悖论产生的原因在于数据之间彼此没有关联。 :辛普森悖论产生的原因在于数据之间彼此没有关联。 下列哪个问题不属于因果分析的内容() A:如果产品的价格翻倍,预测销售量的变化P′(sales) B:如果戒烟,预测患癌症的概率P′() C:如果广告投入翻倍,预测销售量的增长D:购买了产品A的顾客会购买产品B吗:购买了产品A的顾客会购买产品B吗?下列哪个模型不属于用于因果推理的模型() A:结构因果模型 B:因果图 C:贝叶斯网络 D:有向循环图: 下列关于有向循环图的说法中,错误的是() A:有向无环图唯一地确定联合分布 B:联合分布不能唯一地确定有向无环图 C:在有向无环图中,父节点“促进”子节点的值 D:有向无环图不能唯一地确定联合分布: 有向无环图不能唯一地确定联合分布 在因果推理中,D-分离(d-)的作用是( )A:用于确定集合A中的变量是否与集合B中的变量独立(给定集合C) B:用于确定集合A中的变量是否与集合B中的变量相关(给定集合C) C:用于确定集合A中的变量与集合B中的变量之间是否存在联系 BD:用于确定集合A中的变量和集合B中的变量没有联系: 用于判断集合A中的变量是否独立于集合B中的变量(给定集合C) 下列关于干预()和do操作符(do-)的描述不正确的是( )A:do操作符的含义可以理解为“干预”( ) B:do(x)=a表示切断DAG中指向节点x的所有有向边,并将x的值固定为常数a C:干预()是指固定(fix)系统中的某个变量,然后改变系统并观察其他变量的变化 D:do(x)=a表示将DAG中所有指向节点x的节点的值固定为a:do(x)=a表示将DAG中所有指向节点x的节点的值固定为a 下列关于反事实推理(模型)的描述不正确的是( ) A:事实是在特定变量(A)的影响下可观察的状态或结果(B)。



“反事实”是指特定变量(A)取负值时所能观察到的状态或结果(B')。B:条件变量与结果变量之间的因果关系是A为真时B的状态与A取负值时的“反事实”状态(B')之间的差异。如果这种差异存在且具有统计学意义,则意味着条件变量与结果变量之间存在因果关系。C:反事实推理是一种用于因果推理的方法。D:条件变量与结果变量之间的因果关系是A为真时B的状态与A取负值时的“反事实”状态(B')之间的差异。如果这种差异存在且具有统计学意义,则意味着条件变量与结果变量之间不存在因果关系。 :条件变量与结果变量之间的因果关系是A为真时B的状态与A取负值时的“反事实”状态(B')之间的差异。如果这种差异存在且统计显著,则说明条件变量与结果变量之间不存在因果关系。 以下关于通过因果图进行因果推理的缺点的描述,错误的是( ) A:很难得到完整的DAG来解释变量之间的因果关系或数据生成机制,这极大地阻碍了DAG的应用。 B:因果推理中引入了do操作符,即从系统外部人为控制一些变量。但这依赖于一个假设:干预某些变量不会引起DAG中其他结构的变化。 C:DAG作为一种简化模型,在复杂系统中可能并不完全适用,需要扩展到动态系统(如时间序列)。

D:因果图不能描述数据之间的联合分布。 :因果图不能描述数据之间的联合分布。 基于知识图谱的路径排序推理方法可以属于下列哪种方法() A:监督学习(即使用标记数据) B:一阶逻辑推理 C:无监督学习(即无标记数据) D:因果推理:监督学习(即使用标记数据) 下列哪个步骤不属于基于知识图谱的路径排序推理方法中的步骤() A:定义并选择do 操作 B:定义并选择若干个标记的训练数据 C:定义并选择训练数据的特征 D:定义并选择特定的分类器:定义并选择do 操作 以下对辛普森悖论的描述错误的是() A:辛普森悖论的原因是数据彼此之间不相关。 B:在某些情况下,忽略潜在的“第三变量”可能会改变现有的结论,但我们往往对此一无所知。 C:为了克服辛普森悖论,需要从观察到的结果中寻找结果的原因,从结果中追溯原因。 D:如果忽略某些潜在因素,在所有数据上观察到的结果可能对某些数据不成立。:辛普森悖论产生的原因在于数据之间彼此不相关。 下列哪个问题不属于因果分析的内容() A:购买了产品A的顾客会购买产品B吗? B:如果产品价格翻倍,预测销售量的变化P′(sales) C:如果戒烟,预测患癌症的概率P′() D:如果广告投入翻倍,预测销售量的增长: 购买了产品A的顾客会购买产品B吗?下列哪个模型不属于用于因果推理的模型() A:有向循环图 B:结构因果模型 C:因果图 D:贝叶斯网络: 下列关于有向循环图的说法中,错误的是() A:有向无环图不能唯一确定联合分布 B:有向无环图唯一确定联合分布 C:联合分布不能唯一确定有向无环图 D:有向无环图中,父节点“提升”子节点的值: 有向无环图不能唯一确定联合分布。 下列关于干预()和do运算符(do-)的描述错误的是( )A:do(x)=a表示将DAG中所有指向节点x的节点值固定为a。 B:do运算符的含义可以理解为“干预”() C:do(x)=a表示将DAG中所有指向节点x的有向边都剪断,将x的值固定为常数a。 D:干预()是指固定系统中的某个变量,然后改变系统并观察其他变量的变化:do(x)=a 表示将 DAG 中所有指向节点 x 的节点值固定为 a。下列关于反事实推理(模型)的描述不正确的是()A:条件变量对结果变量的因果关系是 A 为真时 B 的状态与 A 取负值时的“反事实”状态(B')之间的差值。

如果这种差异存在,并且具有统计学意义,则说明条件变量与结果变量之间不存在因果关系。 B:事实是指在特定变量(A)的影响下可以观察到的状态或结果(B)。“反事实”是指特定变量(A)取负值时可以观察到的状态或结果(B')。 C:条件变量对结果变量的因果关系是A成立时B的状态与A取负值时的“反事实”状态(B')之间的差异。如果这种差异存在,并且具有统计学意义,则说明条件变量与结果变量之间存在因果关系。 D:反事实推理是用于因果推理的一种方法。 :条件变量对结果变量的因果关系是A成立时B的状态与A取负值时的“反事实”状态(B')之间的差异。如果这种差异存在,且统计显著,就说明条件变量和结果变量之间不存在因果关系。 以下关于通过因果图进行因果推理的缺点描述不正确的是( ) A:因果图无法描述数据间的联合分布。 B:很难得到完整的DAG来说明变量间的因果关系或者数据生成机制,大大阻碍了DAG的应用。 C:因果推理中引入了do操作符,即从系统外部人为控制一些变量,但这依赖于一个假设:干预某些变量不会引起DAG中其他结构的变化。 D:DAG作为一种简化模型,在复杂系统中可能并不完全适用,需要扩展到动态系统(如时间序列)。 :因果图无法描述数据间的联合分布。 数据来源:互联网学科库
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