A.在寻找完所有解图之后,再判断解图的一致性。
B.首先找一个任意解图,再检验其一致性,看是否是一致解图。如果这个候选解图不一致,则继续搜索直到找到一个一致解图为止。
C.在扩展局部的候选解图前,就进行一致性的检验,修剪不一致的局部候选解图,致使效率提高。
D.建立规则连接图结构,从而提高系统的求解效率。
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
A.无需专门的机理来实现算子的各种计算
B.计算都是由定理证明程序中的演绎方法来处理
C.求解过程简单
D.有用的启发信息不容易引入求解过程,且所需要的推理常识也都要以专门的公理形式给出各种关系的描述
A.摩根定律
B.分配律
C.结合律
D.蕴涵式转化
A.事实表达式是任意形式
B.规则形式为:L→W或L1∨L2→W,其中L为单文字,W为任意形式
C.目标公式为文字析取形
D.目标公式是任意形式
A.当轮到我方走棋时,首先按照一定的搜索深度生成出给定深度d以内的所有状态,计算所有叶节点的评价函数值。
B.然后从d-1层节点开始逆向计算。
C.对于我方要走的极大节点取其子节点中的最大值为该节点的值
D.对于对方要走的极小节点取其子节点中的最小值为该节点的值。
E.一直到计算出根节点的值为止,获得根节点取值的那一分枝,即为所选择的最佳走步。
A.图中的每一个节点代表问题的状态,节点间的弧代表应用的规则。
B.就是从隐含图中搜索出含有解路径的子图来。
C.对每一个状态可应用的所有规则都要去试,并把结果记录下来。
D.沿着单独的一条路向下延伸搜索下去。
A.初始状态
B.目标状态
C.回溯策略
D.回溯条件
A.事实表达式的与或树
B.目标公式的与或树
C.与或树
D.证明树
A.左上位置
B.中上位置
C.中央位置
D.中左位置
A.F∈{x},当目标F在综合数据库中出现时,则F被求得。
B.F∈{x},当目标F在综合数据库中出现时,则F一定不被求得。
C.F不包含于{x},当目标F不在综合数据库中出现时,则F被求得。
D.F不包含于{x},当目标F不在综合数据库中出现时,则F一定被求得。
A.Cn
B.k(n1,N)+…+k(ni,N)
C.0
D.Cn+k(n1,N)+…+k(ni,N)
最新试题
循环神经网络是一种深度学习模型,主要应用于图像和视频等二维数据的处理。
Softmax函数在多分类问题中的应用主要体现在将模型的输出转换为概率分布。对于给定的输入向量,softmax函数会计算每个类别的指数化得分,并通过归一化使得所有类别的得分之和为1,从而得到每个类别的概率。这些概率可以直接用于分类决策,如选择概率最大的类别作为预测结果。
高斯核属于支持向量机常用的核函数。
在随机森林模型中,增加树的数量会增加模型的复杂度,最终导致模型过拟合。
关联规则挖掘的算法主要有Apriori 和FP-Growth。
在机器学习中,提前对特征进行归一化有时会导致模型的性能下降。
空洞卷积通过在标准卷积核中引入间隙来增加接受字段,而无需增加参数数量或使用池化层。
梯度下降法需要确定合适的迭代步长。
针对业界成熟大模型,开展全方位验证测试,形成选型建议。基于统一汇聚样本,开展行业大模型训练验证,推进自主构建、训练调优、迭代优化,探索大模型建设模式。
几何特征抽取法和提取文字的一些特征无关。