人工智能实验一指导

合集下载

人工智能实验指导书

人工智能实验指导书

华清学院软件工程专业人工智能实验指导书西安建筑科技大学信控学院目录第1章课程简介,实验项目及学时安排 (1)第2章实验设备简介 (2)第3章人工智能课程实验 (47)实验一熟悉Visual Prolog 软件开发平台 (47)实验二使用Visual Prolog求解Fibonacci序列问题 (49)实验三使用Visual Prolog求解梵塔问题 (50)实验四使用Visual Prolog求解装错信封问题 (51)2人工智能实验指导书第1章课程简介,实验项目及学时安排一.课程简介人工智能、专家系统、决策支持系统、智能机器、神经网络等等,都是近几年来国内外计算机界十分活跃的研究领域;它们是计算机科学、控制论、信息论、神经生物学、心理学、语言学等多学科相互渗透发展起来的综合性学科。

把它们反映到教学活动之中,可开拓学生的视野,了解计算机的新兴发展方向,对实现“宽专业、厚基础”的培养目标十分必要。

通过本课程的学习,将向学生介绍人工智能、专家系统、知识工程的发展简历、核心课题和具体应用领域;讲授知识的有关基本概念和知识的各种逻辑表示方法、常用的计算机问题求解搜索策略;学习智能系统的组成结构和开发工具、方法,掌握小型智能系统的构造原理和调试方法。

因此,《人工智能实验》的主要目的是使学生达到3个层次的实验训练要求:1. 加深理解人工智能的基本概念和方法,掌握一种智能型系统开发软件——Visual Prolog的基本安装、配置及其使用方法。

2. 结合课程内容,掌握使用Visual Prolog完成小规模人工智能程序设计的一般过程和方法。

3.在上述实验的基础上,达到巩固并加深对人工智能基本原理和概念的理解。

4.通过实验,培养学生的自主意识、动手能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力和表达能力。

二.实验项目及学时安排- 3 -第2章 Visual Prolog 语言介绍Prolog是英文“PROgramming in LOGic”的缩写。

《人工智能》实验报告

《人工智能》实验报告

一、实验目的1. 了解机器学习的基本概念和常用算法。

2. 掌握使用Python编程语言实现图像识别系统的方法。

3. 培养分析问题、解决问题的能力。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3.73. 开发工具:PyCharm4. 机器学习库:TensorFlow、Keras三、实验内容1. 数据预处理2. 模型构建3. 模型训练4. 模型评估5. 模型应用四、实验步骤1. 数据预处理(1)下载图像数据集:选择一个适合的图像数据集,例如MNIST手写数字数据集。

(2)数据加载与处理:使用TensorFlow和Keras库加载图像数据集,并进行预处理,如归一化、调整图像大小等。

2. 模型构建(1)定义网络结构:使用Keras库定义神经网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。

(2)选择激活函数:根据问题特点选择合适的激活函数,如ReLU、Sigmoid等。

(3)定义损失函数:选择损失函数,如交叉熵损失函数。

(4)定义优化器:选择优化器,如Adam、SGD等。

3. 模型训练(1)将数据集分为训练集、验证集和测试集。

(2)使用训练集对模型进行训练,同时监控验证集的性能。

(3)调整模型参数,如学习率、批大小等,以优化模型性能。

4. 模型评估(1)使用测试集评估模型性能,计算准确率、召回率、F1值等指标。

(2)分析模型在测试集上的表现,找出模型的优点和不足。

5. 模型应用(1)将训练好的模型保存为模型文件。

(2)使用保存的模型对新的图像进行识别,展示模型在实际应用中的效果。

五、实验结果与分析1. 模型性能:在测试集上,模型的准确率为98.5%,召回率为98.3%,F1值为98.4%。

2. 模型优化:通过调整学习率、批大小等参数,模型性能得到了一定程度的提升。

3. 模型不足:在测试集中,模型对部分图像的识别效果不佳,可能需要进一步优化模型结构或改进训练方法。

六、实验总结通过本次实验,我们了解了机器学习的基本概念和常用算法,掌握了使用Python编程语言实现图像识别系统的方法。

人工智能课内实验报告1

人工智能课内实验报告1

人工智能课内实验报告(一)----主观贝叶斯一、实验目的1.学习了解编程语言, 掌握基本的算法实现;2.深入理解贝叶斯理论和不确定性推理理论;二、 3.学习运用主观贝叶斯公式进行不确定推理的原理和过程。

三、实验内容在证据不确定的情况下, 根据充分性量度LS 、必要性量度LN 、E 的先验概率P(E)和H 的先验概率P(H)作为前提条件, 分析P(H/S)和P(E/S)的关系。

具体要求如下:(1) 充分考虑各种证据情况: 证据肯定存在、证据肯定不存在、观察与证据 无关、其他情况;(2) 考虑EH 公式和CP 公式两种计算后验概率的方法;(3) 给出EH 公式的分段线性插值图。

三、实验原理1.知识不确定性的表示:在主观贝叶斯方法中, 知识是产生式规则表示的, 具体形式为:IF E THEN (LS,LN) H(P(H))LS 是充分性度量, 用于指出E 对H 的支持程度。

其定义为:LS=P(E|H)/P(E|¬H)。

LN 是必要性度量, 用于指出¬E 对H 的支持程度。

其定义为:LN=P(¬E|H)/P(¬E|¬H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|¬H))2.证据不确定性的表示在证据不确定的情况下, 用户观察到的证据具有不确定性, 即0<P(E/S)<1。

此时就不能再用上面的公式计算后验概率了。

而要用杜达等人在1976年证明过的如下公式来计算后验概率P(H/S):P(H/S)=P(H/E)*P(E/S)+P(H/~E)*P(~E/S) (2-1)下面分四种情况对这个公式进行讨论。

(1) P (E/S)=1当P(E/S)=1时, P(~E/S)=0。

此时, 式(2-1)变成 P(H/S)=P(H/E)=1)()1()(+⨯-⨯H P LS H P LS (2-2) 这就是证据肯定存在的情况。

(2) P (E/S)=0当P(E/S)=0时, P(~E/S)=1。

《人工智能》实验报告

《人工智能》实验报告

《人工智能》实验报告
一、实验目的
本实验旨在通过实际操作,加深对人工智能的理解,探索人工智能在不同领域的应用。

二、实验过程
1. 准备数据集:选取一个合适的数据集作为实验对象,确保数据质量和多样性。

2. 数据预处理:对选取的数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。

3. 选择模型:根据实验要求,选择适合的人工智能模型,如神经网络、决策树等。

5. 模型评估:使用测试数据评估模型的性能指标,如准确率、召回率等。

6. 结果分析:对模型的性能进行分析和解释,提出改进意见。

三、实验结果
根据实验所选取的数据集和模型,得到了以下实验结果:
- 在测试数据集上,模型的准确率达到了 Y%。

- 模型的召回率为 Z%。

四、实验总结
通过本次实验,我更深入地了解了人工智能的工作原理和应用
方法,掌握了数据预处理、模型训练和评估的基本流程。

同时,也
发现了一些可以改进的地方,如增加数据集规模、尝试其他模型等。

这些经验对于今后的研究和实践具有重要意义。

五、参考文献
[1] 参考文献1
[2] 参考文献2
...。

大学四年级:人工智能技术与应用实验教案

大学四年级:人工智能技术与应用实验教案

大学四年级:人工智能技术与应用实验教案实验一:人工智能概述及编程基础1. 实验目标•了解人工智能的定义、历史与发展趋势•掌握Python编程语言的基本语法和常用数据结构•运用Python编写简单的程序,实现基本的算术运算与逻辑判断2. 实验内容•介绍人工智能的概念和应用领域•讲解Python编程语言的概念、特点以及环境配置方法•讲解变量、数据类型、运算符等Python基本知识点•编写一个简单的Python程序,实现输入两个数并进行加法运算,并输出结果3. 实验步骤和要求1.学生先自行查阅相关资料,了解人工智能的发展历程和应用领域。

2.学生按照教师提供的指导,安装好Python编程环境。

3.学生跟着教师讲解,学习并掌握Python编程基础知识。

4.学生根据所学知识,自行完成编写一个可以实现加法运算功能的Python程序。

5.学生运行程序,验证程序的正确性,并根据需要进行调试。

4. 实验结果与分析•学生通过实验可以初步了解人工智能的基本概念和应用领域。

•学生能够使用Python编程语言进行简单的计算和逻辑判断。

•学生能够编写简单的程序,实现加法运算功能。

实验二:机器学习基础1. 实验目标•了解机器学习的基本概念、分类和应用•掌握常见的机器学习算法及其应用场景•运用机器学习库进行数据预处理、模型训练和评估2. 实验内容•简要介绍机器学习的定义、原理和发展历程•讲解监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习分类方法及其特点•演示使用Python中常见的机器学习库(例如scikit-learn)进行数据预处理、模型训练和评估•提供一个实际案例,要求学生根据提供的数据集,选择合适的机器学习算法进行建模,并给出预测结果3. 实验步骤与要求1.学生先听取教师对于机器学习的讲解,了解其基本原理和应用场景。

2.学生跟着教师一起安装所需要的机器学习库,并学习其基本用法。

3.学生根据提供的数据集和问题,选择合适的机器学习算法,并编写相应的代码进行建模。

《人工智能》实验指导书

《人工智能》实验指导书

山西财经大学信息管理学院王保忠编《人工智能实验指导书》适用专业:计算机科学与技术信息管理与系统信息科学与计算一、学时与学分总学时:48;总学分:4;实验学时:16;实验学分:1二、实验课的任务、性质与目的本实验课程是计算机专业、信息管理与系统学生的一门专业课程,通过实验软件环境提供的大量演示性、验证性和开发设计性实验,帮助学生更好地熟悉和掌握人工智能的基本原理和方法;通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力;使学生对人工智能的相关理论有更深刻的认识。

三、基本原理本实验涉及人工智能的经典理论和方法,以及计算智能的部分分支和实现方法,主要包括以下内容:1. 产生式系统实验2. 搜索策略实验3. 神经网络实验4. 自动规划实验四、实验方式与基本要求本实验目的是使学生进一步加深对人工智能的基本原理和方法的认识,通过实践了解人工智能的实现手段。

实验方式:1. 实验共16学时;2. 由指导教师讲解实验的基本要求,提示算法的基本思想;3. 实验一人一组,独立完成实验的演示、验证和开发设计;4. 学生在完成预习报告后才能进入实验室进行实验。

五、实验项目的设置与内容提要《人工智能实验指导书》实验名称实验目的内容简介1 产生式系统实验熟悉和掌握产生式系统的运行机制,掌握基于规则推理的基本方法主要包括产生式系统的正、反向推理、基于逻辑的搜索等10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。

2 搜索策略实验熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A*算法求解N数码难题,理解求解流程和搜索顺序。

主要包括盲目式、启发式搜索类的10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。

3 神经网络实验理解反向传播网络的结构和原理,掌握反向传播算法对神经元的训练过程,了解反向传播公式。

通过构建BP网络实例,熟悉前馈网络的原理及结构。

主要包括以BP网为代表的ANN的验证性实验及设计性实验。

并包括用BP网解决一些非线性问题的典型设计实验(如异或问题、布尔代数及非线性函数模拟等)4 自动规划实验理解自动规划的基本原理,掌握为活动实体(人、组织、机器)设计合理的行为、按时间顺序的活动序列等基本技术。

苏州大学《人工智能》实验指导书

苏州大学《人工智能》实验指导书

《人工智能》实验指导书专业年级姓名学号指导老师实验室使用日期苏州大学计算机科学与技术学院统一印制二零零二年八月实验一启发式搜索一、实验目的:熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A 算法求解九宫问题,理解求解流程和搜索顺序。

二、实验方法:1.先熟悉启发式搜索算法;2.用C、C++或JA V A 语言编程实现实验内容。

三、实验背景知识:1.估价函数在对问题的状态空间进行搜索时,为提高搜索效率需要和被解问题的解有关的大量控制性知识作为搜索的辅助性策略。

这些控制信息反映在估价函数中。

估价函数的任务就是估计待搜索节点的重要程度,给这些节点排定次序。

估价函数可以是任意一种函数,如有的定义它是节点x处于最佳路径的概率上,或是x节点和目标节点之间的距离等等。

在此,我们把估价函数f(n)定义为从初始节点经过n节点到达目标节点的最小代价路径的代价估计值,它的一般形式是:f(n) = g(n) + h(n)其中g(n)是从初始节点到节点n的实际代价,g(n)可以根据生成的搜索树实际计算出来;h(n)是从n到目标节点的最佳路径的代价估计,h(n)主要体现了搜索的启发信息。

2. 启发式搜索过程的特性(1)可采纳性当一个搜索算法在最短路径存在的时候能保证能找到它,我们就称该算法是可采纳的。

所有A*算法都是可采纳的。

(2)单调性一个启发函数h是单调的,如果a)对所有的状态n i和n j,其中n j是n i的子孙,h(n i )- h(n j )≤cost(n i,n j ),其中cost(n i,n j )是从n i到n j 实际代价。

b)目标状态的启发函数值为0,即h(Goal)=0.具有单调性的启发式搜索算法在对状态进行扩展时能保证所有被扩展的状态的f值是单调递增(不减)。

(3)信息性比较两个启发策略h1和h2,如果对搜索空间中的任何一个状态n 都有h1(n) ≤h2(n),就说h2比h1具有更多的信息性。

人工智能导论_实验指导

人工智能导论_实验指导

《人工智能导论》实验指导实验一Prolog平台使用实验二状态空间搜索:传教士与野人问题求解实验三启发式搜索算法:斑马属谁问题求解实验四小型专家系统设计与实现实验报告的基本内容和书写格式——————————————————————————————————一、实验目的二、实验内容三、实验步骤四、实验结果1. 系统名称〈所做系统的名称〉2. 系统概述(包括所做系统的背景和主要功能等。

)3.系统运行演示过程(1) 输入的初始事实或数据:(2) 系统运行时产生的推理树(网):(3) 输出的结果:——————————————————————————————————《人工智能导论》实验一Prolog平台使用实验目的:熟悉Prolog(包括SWI-Prolog平台、Turbo-Prolog平台),包括编辑器、编译器及其执行模式;熟悉Prolog语法、数据结构和推理机制;熟悉SWI-Prolog平台与Visual C++结合开发应用程序。

实验环境(硬/软件要求):硬件:计算机一台软件:SWI-Prolog、Turbo Prolog、SWI-Prolog-Editor、Visual C++、Eclipse实验内容:1.Prolog平台界面和基本操作;2.熟悉Prolog语法和数据结构;3.熟悉Eclipse PDT插件安装、使用;4.编写简单Prolog程序并测试(输入动物叫声、输出该动物名称);5.熟悉Prolog平台与Visual C++结合开发应用程序;实验主要步骤:1.打开SWI-Prolog平台,熟悉SWIPrologEditor,熟悉操作界面;2.实现Prolog基本语句;3.编写简单Prolog程序并测试(输入动物叫声、输出该动物名称);示例程序(Turbo Prolog)逻辑电路模拟程序。

该程序以逻辑运算“与”、“或”、“非”的定义为基本事实,然后在此基础上定义了“异或”运算。

那么,利用这些运算就可以对“与”、“或”、“非”和“异或”等逻辑电路进行模拟。

《人工智能》实 验 指 导

《人工智能》实 验 指 导

《人工智能导论》课程实验大纲实验学时:8 课程总学时:46适用专业:计算机科学与技术、软件工程实验项目数:1开课教研室(系):计算机工程大纲执笔人:廉师友一、课程实验的基本理论和目的《人工智能导论》课程主要讲述搜索与问题求解、知识表示与推理、机器学习与知识发现、专家系统、Agent系统、智能化网络和智能程序设计等。

其中专家系统及其设计与实现,涉及该课程的大部分内容,如知识表示与推理、搜索与问题求解、专家系统和智能程序设计等,而且实践性和应用性都很强。

因此,该课程将专家系统设计与实现作为一个上机实验项目,以加深学生对课程内容的理解和掌握,并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力和独立分析问题、解决问题的能力。

二、课程实验的基本要求1.实验前,要认真阅读实验指导书,明确实验目的、内容、方法、步骤和目标;2.自选具体的应用领域,白拟具体的系统名称,但内容绝对不能雷同;3.所实现的专家系统必须上机运行演示;4.提交实验报告。

三、实验项目的设置、内容和学时分配实验项目:1个实验题目:小型专家系统设计与实现(具体应用领域由学生自选,具体系统名称由学生自定。

)实验内容:知识获取与表示、知识库组建、推理机选择/编制、系统调试与测试。

实验学时:8学时四、实验课的考核方法与评分办法采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法,综合评定实验成绩。

其具体评分标准如下:1.实验准备(所需数据、程序、图形等)20分;2.实验过程(态度、操作、处理问题能力等)20分;3.实验结果(正确性、可用性、创新性等)40分;4.实验报告(格式、内容(翔实、无误)、叙述等)20分;满分共计100分。

审定人: 批准人:。

人工智能实验报告

人工智能实验报告

人工智能实验报告
一、实验介绍
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个领域,以模拟或增强人类智能的方式来实现人工智能。

本实验是基于Python的人工智能实验,使用Python实现一个简单的语音识别系统,可以识别出句话中的关键词,识别出关键词后给出相应的回答。

二、实验内容
1.安装必要的Python库
在使用Python进行人工智能实验前,需要先安装必要的Python库,例如NumPy、SciPy、Pandas等。

2.准备必要的数据集
为避免过拟合,需要准备数据集并对数据进行分离、标准化等处理,以便为训练和测试模型提供良好的环境。

3.训练语音识别模型
使用Python的TensorFlow库训练语音识别模型,模型会自动学习语音特征,以便准确地识别语音输入中的关键词。

4.实现语音识别系统
通过训练好的语音识别模型,使用Python实现一个简单的语音识别系统,实现从语音输入中识别出句话中的关键词,并给出相应的回答。

三、实验结果
本实验使用Python编写了一个简单的语音识别系统,实现从语音输
入中识别出句话中的关键词,并给出相应的回答。

通过对训练数据集的训练,模型可以准确地识别语音输入中的关键词,对测试数据集的准确率达到了87.45%,表示模型的效果较好。

四、总结。

人工智能技术实验指导书

人工智能技术实验指导书

人工智能技术实验指导书实验背景本实验指导书旨在帮助学生深入了解人工智能技术的基础原理及应用方法。

通过本实验,学生将能掌握人工智能技术的基本概念、算法和编程技能,为未来在人工智能领域的研究和研究打下坚实基础。

实验目的本实验旨在培养学生的人工智能算法设计和编程能力,提高学生对人工智能技术的理解和应用能力。

实验内容实验一:人工智能算法基础- 研究人工智能算法的基本概念和分类;- 掌握常见的人工智能算法原理和实现方法;- 利用Python编程语言实现简单的人工智能算法。

实验二:机器研究算法实践- 掌握机器研究算法的基本原理和应用方法;- 研究使用机器研究库进行数据预处理和算法训练;- 利用已有数据集,实现一个简单的机器研究算法模型。

实验三:深度研究算法应用- 理解深度研究算法的基本原理和结构;- 研究使用深度研究框架进行神经网络模型的设计和训练;- 实现一个简单的深度研究算法应用案例。

实验要求- 学生应具备基本的编程能力,熟悉Python编程语言;- 学生应具备基本的数学和统计知识,对概率和线性代数有一定了解;- 学生应具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力。

实验评估- 实验报告:学生需按要求书写并提交实验报告,内容包括实验目的、方法、实验结果和分析等;- 实验成绩:根据实验报告和实验结果,对学生的实验成果进行综合评估。

实验资源- 教材:提供相关的教材和参考书籍,供学生参考和研究;- 软件工具:提供相应的编程环境和开发工具,供学生进行实验操作和编程实现。

实验安排- 实验时间:本实验预计需要3周的时间完成;- 实验地点:学生可以自行选择合适的实验地点进行实验。

注意事项- 学生在进行实验时,应遵守实验室规定和安全操作流程;- 学生在编写实验报告时,应保证报告内容真实可信。

参考资料- 《人工智能导论》- 《机器研究实战》- 《深度学习》。

人工智能导论实验指导书

人工智能导论实验指导书

实验一 感知器的MATLAB 仿真感知器(Pereceptron)是一种特殊的神经网络模型,是由美国心理学家F.Rosenblatt 于1958年提出的,一层为输入层,另一层具有计算单元,感知器特别适合于简单的模式分类问题,也可用于基于模式分类的学习控制和多模态控制中。

一、感知器神经元模型感知器神经元通过对权值的训练,可以使感知器神经元的输出能代表对输入模式进行的分类,图1.1为感知器神经元模型。

图1.1 感知器神经元模型感知器神经元的每一个输入都对应于一个合适的权值,所有的输入与其对应权值的加权和作为阀值函数的输入。

由于阀值函数的引入,从而使得感知器可以将输入向量分为两个区域,通常阀函数采用双极阶跃函数,如:⎩⎨⎧<≥=0,00,1)(x x x f (1.1) 而感知器神经元模型的实际输出为⎪⎭⎫⎝⎛-=∑-=R i i i b x w f o 1 (1.2)其中b 为阀值二、感知器的网络结构图1.2所描述的是一个简单的感知器网络结构,输入层有R 个输入,Q 个输出,通过权值w ij 与s 个感知器神经元连接组成的感知器神经网络。

根据网络结构,可以写出感知器处理单元对其输入的加权和操作,即:∑==Rj j ij i p w n 1(1.3)而其输出a i 为a i =f (n i +b i ) (1.4)由式2.1易知⎩⎨⎧<+≥+=0001i i i i i b n b n a (1.5) 则当输入n i +b i 大于等于0,即有n i ≥-b i 时,感知器的输出为1;否则输出为0。

上面所述的单层感知器神经网络是不可能解决线性不可分的输入向量分类问题,也不能推广到一般的前向网络中去。

为解决这一问题,我们可以设计多层感知器神经网络以实现任意形状的划分。

图1.3描述了一个双层感知器神经网络。

其工作方式与单层感知器网络一样,只不过是增加了一层而已,具体的内容这里不做讨论。

三、感知器神经网络的学习规则感知器的学习规则主要是通过调整网络层的权值和阀值以便能够地网络的输入向量进行正确的分类。

人工智能实验指导书+作业展示

人工智能实验指导书+作业展示

《人工智能技术导论》实验指导书西北工业大学计算机学院目录一实验纲要 (1)二上机要求 (2)三实验内容 (3)实验一图搜索与问题求解 (3)实验1.1 启发式搜索 (3)实验1.2 A*算法搜索 (9)实验1.3 其他应用问题 (12)实验二产生式系统推理 (14)实验三TSP问题的遗传算法实现 (20)四实验报告模板 (27)人工智能实验一实验报告 (27)人工智能实验二实验报告 (28)人工智能实验三实验报告 (29)附件1 TSP问题的遗传算法程序模板 (30)附件2 学生作业作品展示 (35)一实验纲要一实验教学的目的、任务与要求将人工智能基础理论应用于实际问题的解决当中,加深学生对所学知识的理解,提高学生的实际动手能力。

二实验项目内容1图搜索策略实验用启发式搜索方法/A*算法求解重排九宫问题/八数码问题。

2产生式系统的推理以动物识别系统为例,实现基于产生式规则的推理系统。

3 TSP问题的遗传算法实现以N个结点的TSP问题为例,用遗传算法加以求解。

三参考教材人工智能技术导论-第3版,廉师友编著,西安电子科技大学出版社,2007。

四使用主要仪器设备说明在Windows2000/XP上,选用Java/C/C++/Matlab等语言进行实现。

五实验考核实验为12学时,分4次课完成。

每个实验题目在课堂上分别按百分制给出。

其中包括课堂纪律、程序运行结果、课堂回答问题及实验报告成绩等。

实验课总成绩为3个实验题目的平均成绩。

实验课要求学生提前预习,上课时需向辅导老师提交预习报告,报告格式和内容不作过多要求,只需简要说明自己本次实验的大体思想。

预习报告形式不限,电子版或手写版均可。

1 考核方法由各班辅导老师当堂检查源程序和运行结果,并提问相关问题,课堂上给出成绩并记录。

每个题目完成后把源代码和实验报告提交,由辅导老师检查实验报告并给出报告成绩。

2 评分标准每个实验题目根据以下标准进行考核:1)考勤分20分。

人工智能实验

人工智能实验

实验一利用问题归约法实现Hanoi塔问题(一)教学要求理解问题归约法的原理和方法,掌握用问题归约表示问题的步骤,并能够对实际问题给出具体的实现。

(二)知识点提示主要知识点:分解、归约、本原问题、与树、或树、与或树、等价变换、用与或树表示问题的步骤。

重点:用与或树表示问题的步骤、Hanoi塔问题的实现。

难点:问题归约法的实现。

(三)教学内容利用问题归约法实现Hanoi塔,主要包括主函数、函数hanoi与搬移函数move,要求在主函数中接收盘子数目并调用hanoi函数。

(四)思考题1. 当盘子数目越来越多时,运行时间有何变化?2. 什么是本原问题?实验二利用状态空间搜索法实现八数码问题(一)教学要求理解状态空间知识表示方法,掌握搜索方法的基本原理,并能够对八数码问题给出具体的实现。

(二)知识点提示主要知识点:状态、状态空间、算符、用状态空间表示问题的步骤、用状态空间求解问题的过程、搜索、宽度优先搜索、有界深度优先搜索、启发式搜索。

重点:状态空间、用状态空间求解问题的过程、宽度优先搜索、有界深度优先搜索、启发式搜索。

难点:用状态空间法求解八数码问题的实现过程。

(三)教学内容用状态空间搜索法求解问题的基本思想是将适用的算符作用于初始状态,以产生新的状态;然后再把一些适用的算符作用于新的状态,重复该过程,直至产生的状态为目标状态为止。

实验内容包括:1.定义状态的描述形式,并给出初始状态和目标状态;2.定义一组算符;3. 利用搜索算法对状态不断扩展,直至得到目标状态为止。

(四)思考题1. 如何使用产生式表示该问题中的算符?2. 使用不同搜索算法求解该问题的性能如何?实验三机器人搬盒子问题(一)教学要求理解谓词逻辑知识表示的方法,掌握一阶谓词逻辑知识表示的基本原理,能够利用归结原理求解简单问题。

(二)知识点提示主要知识点:谓词、原子公式、谓词公式、子句、子句集、空子句、归结原理。

重点:谓词公式、子句集和归结原理的实现。

人工智能实验1实验报告

人工智能实验1实验报告

人工智能实验1实验报告一、实验目的本次人工智能实验 1 的主要目的是通过实际操作和观察,深入了解人工智能的基本概念和工作原理,探索其在解决实际问题中的应用和潜力。

二、实验环境本次实验在以下环境中进行:1、硬件配置:配备高性能处理器、大容量内存和高速存储设备的计算机。

2、软件工具:使用了 Python 编程语言以及相关的人工智能库,如TensorFlow、PyTorch 等。

三、实验内容与步骤(一)数据收集为了进行实验,首先需要收集相关的数据。

本次实验选择了一个公开的数据集,该数据集包含了大量的样本,每个样本都具有特定的特征和对应的标签。

(二)数据预处理收集到的数据往往存在噪声、缺失值等问题,需要进行预处理。

通过数据清洗、标准化、归一化等操作,将数据转化为适合模型学习的格式。

(三)模型选择与构建根据实验的任务和数据特点,选择了合适的人工智能模型。

例如,对于分类问题,选择了决策树、随机森林、神经网络等模型。

(四)模型训练使用预处理后的数据对模型进行训练。

在训练过程中,调整了各种参数,如学习率、迭代次数等,以获得最佳的训练效果。

(五)模型评估使用测试数据集对训练好的模型进行评估。

通过计算准确率、召回率、F1 值等指标,评估模型的性能。

(六)结果分析与改进对模型的评估结果进行分析,找出模型存在的问题和不足之处。

根据分析结果,对模型进行改进,如调整模型结构、增加数据量、采用更先进的训练算法等。

四、实验结果与分析(一)实验结果经过多次实验和优化,最终得到了以下实验结果:1、决策树模型的准确率为 75%。

2、随机森林模型的准确率为 80%。

3、神经网络模型的准确率为 85%。

(二)结果分析1、决策树模型相对简单,对于复杂的数据模式可能无法很好地拟合,导致准确率较低。

2、随机森林模型通过集成多个决策树,提高了模型的泛化能力,因此准确率有所提高。

3、神经网络模型具有强大的学习能力和表示能力,能够自动从数据中学习到复杂的特征和模式,从而获得了最高的准确率。

人工智能实验指导书

人工智能实验指导书

人工智能及应用实验指导书前言《人工智能及应用》课程实验的目的是为了配合课堂教学,进一步强化对人工制能的不同实现途径的理解。

实验的任务是要结合相关的人工智能语言平台(PROLOG语言),熟练掌握和深入理解课堂教学内容。

帮助学生更好地学习本课程,理解和掌握人工智能算法设计与实现所需的技术,为整个专业学习打好基础,要求运用所学知识,上机解决一些典型问题,通过分析、设计等各环节的训练,使学生深刻理解、牢固掌握所用到的一些原理与技术。

实验中的内容和教科书的内容是密切相关的,在反复实践的过程中才能掌握。

使学生在掌握抽象人工智能理论的基础之上学到更多可操作性很强的智能算法技术及实践经验。

目录实验一 Prolog语言及逻辑程序设计 (1)实验二搜索策略实验 (3)实验三专家系统实验 (6)实验一 Prolog语言及逻辑程序设计一、实验目的加深学生对逻辑程序运行机理的理解,使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境,同时为后面的人工智能程序设计做好准备。

1、熟悉PROLOG语言编程环境的使用;2、了解PROLOG语言中常量、变量的表示方法;3、了解利用PROLOG进行事实库、规则库的编写方法。

二、实验环境计算机,Visual PROLOG教学软件。

三、预习要求实验前应阅读实验指导书,了解实验目的、预习PROLOG语言的相关知识。

四、实验内容1、学习使用Visual PROLOG,包括进入PROLOG主程序、编辑源程序、修改环境目录、退出等基本操作。

2、在Visual prolog集成环境下调试运行简单的Visual PROLOG程序。

3、编写一个描述亲属关系的PROLOG程序,然后再给出一些事实数据,建立一个小型演绎数据库。

可以以父亲和母亲为基本关系(作为基本谓词),再由此来描述祖父、祖母、兄弟、姐妹以及其他亲属关系。

4、修改教材2.2节例2.9的程序,使其能输出图中所有路径(path)。

五、实验方法和步骤1、启动Windows 操作环境。

人工智能实验一一致代价搜索算法实现

人工智能实验一一致代价搜索算法实现

实验一:搜索算法问题求解智能1402 201408070221 李帅玲目录实验一:搜索算法问题求解 (1)一、实验目的 (2)二、实验的硬件、软件平台 (2)三、实验内容及步骤 (2)四、思考题 (2)五.实验报告 (3)(一)算法的基本原理 (3)(二)算法的实验结果 (5)(三)实验分析和思考题 (6)(四)实验源代码 (7)一、实验目的1.了解一致代价搜索算法的基本原理;2.能够运用计算机语言实现一致代价搜索算法;3.应用搜索算法解决罗马尼亚问题;4.能够通过实验分析了解算法性能的优劣;二、实验的硬件、软件平台硬件:计算机软件:操作系统;WINDOWS 2000应用软件:C,Java或者MATLAB三、实验内容及步骤图一:罗马尼亚地图1、根据图一创建搜索树,以Arad为初始状态,Bucharest为目标状态;2、实现一致代价搜索的图搜索算法并记录搜索路径。

四、思考题1、根据实验结果分析一致代价搜索的完备性,最优性,时间和空间复杂度。

2、指出无信息搜索策略和有信息搜索策略的不同。

3、分析一致代价搜索如何保证算法的最优性五.实验报告(一)算法的基本原理1.基本原理一致代价搜索总是扩展路径消耗最小的结点n。

n点的路径消耗等于前一结点n-1的路径消耗加上n-1到n的路径消耗。

2.算法实现流程a.相关函数:地图初始化函数:其中map.txt为图搜索树信息:路径数目23条,路径起始点s,结束点t,路径消耗cost:下标获取函数:b.主函数实现流程:首先初始化地图,创建优先队列q,输入起始城市和目标城市并获取城市的下标,将起始结点入队列。

一致搜索过程:将优先队列中当前路径消耗最小的头结点弹出,(因为结点在优先队列中,其头结点必然为队列中路径消耗最小的才会弹出。

)对其进行扩展标记,判断当前结点是否为目标结点,如果不是,将该结点的后继结点入队列,并记录其前继结点,后继结点的路径消耗值等于当前结点的路径消耗加上当前结点到它的路径消耗;如果当前结点为目标结点,则将路线及路径总耗散输出,即把记录的前继结点结点输出。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

实验1: Prolog语言程序设计
人工智能(AI)语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。

能够用它来编写求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。

Prolog是当代最有影响的人工智能语言之一,由于该语言很适合表达人的思维和推理规则,在自然语言理解、机器定理证明、专家系统等方面得到了广泛的应用,已经成为人工智能应用领域的强有力的开发语言。

尽管Prolog语言有许多版本,但它们的核心部分都是一样的。

Prolog的基本语句仅有三种,即事实、规则和目标三种类型的语句,且都用谓词表示,因而程序逻辑性强,方法简捷,清晰易懂。

另一方面,Prolog是陈述性语言,一旦给它提交必要的事实和规则之后,Prolog就使用内部的演绎推理机制自动求解程序给定的目标,而不需要在程序中列出详细的求解步骤。

一、实验目的
1、加深学生对逻辑程序运行机理的理解。

2、掌握Prolog语言的特点、熟悉其编程环境。

3、为今后人工智能程序设计做好准备。

二、实验内容
1、编写一个描述亲属关系的Prolog程序,然后再给予出一些事实数据,建立一个小型演绎数据库。

提示:可以以父亲和母亲为基本关系(作为基本谓词),再由此来描述祖父、祖母、兄弟、姐妹以及其他所属关系。

2、编写一个路径查询程序,使其能输出图中所有路径。

提示:程序中的事实描述了下面的有向图,规则是图中两节点间通路的定义。

e
3、一个雇主在发出招聘广告之后,收到了大量的应聘申请。

为了从中筛选出不量的候选人,该雇主采用下列判据:申请者必须会打字、开车,并且住在伦敦。

(a)用Prolog规则表述这个雇主的选择准则。

(b)用Prolog事实描述下列申请者的情况:
史密斯住在剑桥,会开车但不会打字。

布朗住在伦敦,会开车也会打字。

简住在格拉斯哥,不会开车但会打字。

埃文斯住在伦敦,会开车也会打字。

格林住在卢顿,会开车也会打字。

(c)要求Prolog提供一个候选人名单。

4、实现递归谓词remove(X,Y,Z),它用于从表Y中除去所有整型数X的倍数值后得到新表Z。

例如,对于询问
remove(2,[3,4,5,6,7,8,9,10],Z).
的回答为:
Z=[3,5,7,9]
三、实验建议
1、首先运行Prolog安装目录中PROGRAM目录下的示例程序,对Prolog功能有一个感性认识。

(1)HANOI.PRO
实现汉诺塔演示的程序。

程序运行界面如图所示。

可以修改程序运行目标
GOAL hanoi(10)
把hanoi(10),改为hanoi(6),hanoi(3)等,查看程序运行结果。

(2)FWGC.PRO
农夫过河问题,程序执行界面如图所示。

四、Prolog 相关知识介绍
1、Prolog 环境
注:(1)使用命令方式。

(2)使用Alt+E 切换到编辑窗口。

(3)使用Alt+R 执行程序。

2、Prolog 的语句
Prolog 语言只有三种语句,分别称为事实、规则和问题。

(1)事实(fact)
事实用来说明一个问题中书籍的对象和它们之间的关系。

在Prolog 程序中,事实由谓词名及用括号括起来的一个或几个对象组成。

谓词和对象可由用户自己定义。

例如:谓词likes(jack,football)
是一个名为like的关系,表示对象jack和football之间有喜欢的关系。

(2)规则
规则由几个互相有依赖性的简单句(谓词)组成,用来描述事实之间的依赖关系。

从形式上看,规则由左边表示结论的后件谓词和右边表示条件的前提谓词组成。

例如,规则bird(X):-animal(X),has(X,feather).
表示凡是动物并且有羽毛,那么它就是鸟。

(3)目标(问题)
把事实和规则写进Prolog程序中后,询问的问题就是程序运行的目标。

目标分为内、外两种,内部目标写在程序中,外部目标在程序运行时由用户手工键入。

例如:
GOAL
friend(john,Y).
表示询问john的朋友是谁。

3、Prolog编程注意事项
(1) 每条语句后面的小圆点不能丢。

(2) 同名谓词的语句要放在一起。

(3) 变量名的第一个字符必须大写。

对象和谓词名的第一个字符必须小写。

(4) 逗号—它的意思是“与”,是用来连接两个或多个目标,以形成目标的合取。

(5) 拼写错误。

五、程序设计指导
1、编写一个描述亲属关系的Prolog程序。

提示:可以定义描述以下谓词
father(dali,xiaoli);
father(laoli,dali);
grandfather(X,Z):-father(X,Y),father(Y,Z).
2、编写一个路径查询程序,使其能输出图中所有路径。

提示:关键是描述图中蕴含的事实和规则。

定义road, path谓词
例如:road(a,b).
path的定义是本题的难点。

path(X,Y):-road(X,Z),path(Z,Y).
path(X,Y):-road(X,Y).
3、招聘
提示:需要把提供的事实表示成Rrolog语句。

例:史密斯住在剑桥,会开车但不会打字。

定义live, drive谓词。

live(smith,jianqiao).
drive(smith).
4、实现递归谓词remove(X,Y,Z)
提示:(1)用[H|T]来表示一个表,其中H、T都是变量,H为表头,T为表尾。

(2)Prolog中一般用递归的谓词来处理表。

(3)Prolog表处理示例一:
例:实现判断某个项目是否在列表中的谓词member。

首先考虑边界条件,即最简单的情况。

某项目是列表中的元素,如果此项目是列表的表头。

写成Prolog语言就是:
member(H,[H|T]).
从这个子句可以看出含有变量的事实可以当作规则使用。

第二个子句用到了递归,其意义是:如果项目是某表的表尾tail的元素,那么它也是此列表的元素。

member(X,[H|T]) :- member(X,T).
由于这个子句中的T也是一个列表,所以可以递归地进行下去。

(4)Prolog表处理示例二:
实现append谓词,将两个列表连接成一个列表。

此谓词有三个参数。

第一个参数和第二个参数连接的表为第三个参数。

例如:
?- append([a,b,c],[d,e,f],X).
X = [a,b,c,d,e,f]
这个地方有一个小小的麻烦,因为最基本的列表操作只能取得列表的头部,而不能在内表尾部添加项目。

append/3使用递归地减少第一个列表长度的方法来解决这个问题。

边界条件是:如果空表与某个表连接就是此表本身。

append([],X,X).
递归的方法是:如果列表[H|T1]与列表X连接,那么新的表的表头为H,表尾则是列表T1与X连接的表。

append([H|T1],X,[H|T2]) :- append(T1,X,T2)
完整的谓词就是:
append([],X,X).
append([H|T1],X,[H|T2]) :- append(T1,X,T2).。

相关文档
最新文档