人工智能主观贝叶斯分析实验
贝叶斯网络算法在人工智能中的应用探究
贝叶斯网络算法在人工智能中的应用探究人工智能,作为当今科技领域热门话题,吸引了越来越多的关注。
人工智能的核心在于数据分析,尤其是通过算法对数据进行分析和预处理。
其中,贝叶斯网络算法是一种重要的数据处理工具,本文将着重讨论贝叶斯网络算法在人工智能中的应用。
一、贝叶斯网络算法简介贝叶斯网络算法是一种基于概率论和图论的计算机算法,最早由托马斯·贝叶斯提出。
该算法主要基于贝叶斯定理,通过数学模型来分析数据之间的因果关系。
在许多领域中,贝叶斯网络算法都有着极高的应用价值。
贝叶斯网络算法是一种非常适合推断模型关系的方法,通常可以应用于自然语言处理、图像识别、机器学习和智能推荐等领域。
其左右所涵盖的内容广阔,因此该算法在人工智能技术中也被广泛应用。
二、贝叶斯网络算法在人工智能中的应用1.自然语言处理贝叶斯网络算法在自然语言处理中的应用是十分重要的,这方面的应用包括机器翻译、语音识别和情感分析等。
这是因为贝叶斯网络算法在处理大规模数据时,具有极高的准确性和灵活性。
例如,贝叶斯网络算法可以通过分析用户的搜索记录,来预测用户的下一步行动。
也可以通过分析用户设备上的功能与应用,结合之前的搜索记录,来推测用户的实际需求。
因此,在自然语言处理领域中,贝叶斯网络算法显得尤为重要和必要。
2.智能推荐贝叶斯网络算法也可以应用于智能推荐系统中。
通过分析用户的浏览记录、收藏记录、交互状态和评分等信息,贝叶斯网络算法可以快速地检测出用户的情感和兴趣。
此外,该算法还可以通过构建用户-物品关系网络,进而完成个性化推荐的过程。
例如,当用户浏览了一件商品时,贝叶斯网络算法可以通过分析该用户的购买历史、浏览历史、地理位置等信息,来推荐更适合该用户的商品,从而提升用户购物体验。
因此,在今天的购物推荐系统中,贝叶斯网络算法已经被广泛应用。
3.机器学习贝叶斯网络算法在机器学习和数据挖掘中也有着广泛的应用。
其主要应用于分类、聚类、数据降维等方面。
关于贝叶斯公式的人工智能应用案例
关于贝叶斯公式的人工智能应用案例贝叶斯公式是概率论中的一条重要公式,可以用来计算条件概率。
它在人工智能领域有着广泛的应用,下面我将列举10个关于贝叶斯公式的人工智能应用案例。
1. 垃圾邮件过滤:邮件服务提供商可以使用贝叶斯公式来判断一封邮件是否是垃圾邮件。
通过分析已知的垃圾邮件和正常邮件的特征,比如关键词、发件人等,计算出垃圾邮件的概率,再根据贝叶斯公式计算出这封邮件是垃圾邮件的概率。
2. 语音识别:在语音识别中,贝叶斯公式可以用来计算某个词语在特定语境中出现的概率。
通过统计大量的语音样本,可以计算出某个词语的先验概率,再根据当前语音信号的特征,计算出词语的后验概率,从而确定最可能的词语。
3. 机器翻译:在机器翻译中,贝叶斯公式可以用来计算某个翻译句子在源语言句子下出现的概率。
通过统计大量的平行语料,可以计算出某个翻译句子的先验概率,再根据源语言句子的特征,计算出翻译句子的后验概率,从而确定最佳的翻译结果。
4. 图像识别:在图像识别中,贝叶斯公式可以用来计算某个物体在图像中出现的概率。
通过训练大量的图像样本,可以计算出某个物体的先验概率,再根据图像的特征,计算出物体的后验概率,从而确定最可能的物体标签。
5. 推荐系统:在推荐系统中,贝叶斯公式可以用来计算某个用户对某个物品的喜好程度。
通过分析用户的行为数据,比如浏览记录、购买记录等,可以计算出用户对不同物品的先验喜好概率,再根据物品的特征,计算出用户对物品的后验喜好概率,从而推荐最适合用户的物品。
6. 智能驾驶:在智能驾驶中,贝叶斯公式可以用来计算某个交通事件发生的概率。
通过分析大量的交通数据,比如车辆速度、车辆位置等,可以计算出某个交通事件的先验概率,再根据当前的传感器数据,计算出交通事件的后验概率,从而判断是否需要采取相应的控制措施。
7. 情感分析:在情感分析中,贝叶斯公式可以用来计算某个文本的情感倾向。
通过分析大量的文本数据,比如用户评论、社交媒体帖子等,可以计算出某个词语在积极文本中出现的概率和在消极文本中出现的概率,再根据文本的特征,计算出文本的情感倾向。
贝叶斯网络模型在人工智能中的应用研究
贝叶斯网络模型在人工智能中的应用研究人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和进行决策的学科。
近年来,贝叶斯网络模型(Bayesian Network Model)作为一种强大的人工智能工具,被广泛应用于不同领域。
本文将探讨贝叶斯网络模型在人工智能中的应用研究,并探讨其优势和挑战。
一、贝叶斯网络模型简介贝叶斯网络模型是一种基于概率和图模型的人工智能技术。
它通过表示变量之间的依赖关系来描述不确定性信息,能够有效地对复杂系统进行建模和推理。
贝叶斯网络模型由有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)和条件概率表(Conditional Probability Table, CPT)组成,节点表示变量,边表示依赖关系,条件概率表表示节点之间的依赖关系。
二、贝叶斯网络模型在机器学习中的应用1. 分类问题贝叶斯网络模型可以用于解决分类问题。
通过学习数据集中变量之间的依赖关系和条件概率,可以对新的样本进行分类。
贝叶斯网络模型的推理过程基于贝叶斯公式,利用后验概率进行分类。
2. 异常检测贝叶斯网络模型还可用于异常检测。
将正常状态下的变量关系建模,并计算异常样本在模型中的概率,可用于检测潜在的异常情况。
这在金融欺诈检测、网络入侵检测等领域具有重要应用。
三、贝叶斯网络模型在自然语言处理中的应用1. 语义分析贝叶斯网络模型可用于分析自然语言的语义。
通过将词汇和语法规则建模成节点和边,可以根据上下文进行语义推理和理解。
如情感分析、语义角色标注等任务。
2. 机器翻译贝叶斯网络模型还可用于机器翻译。
通过建立源语言和目标语言之间的依赖关系,可以进行语言之间的翻译和转换。
这在跨语言交流和文化交流中起到重要作用。
四、贝叶斯网络模型的优势和挑战1. 优势贝叶斯网络模型具有较强的解释性和可扩展性。
通过图模型的展示,可以直观地表示变量之间的依赖关系。
主观贝叶斯推理实例
主观贝叶斯推理实例主观贝叶斯推理是一种基于贝叶斯定理的推理方法,它能够帮助我们在不确定的情况下做出合理的决策。
在本文中,我们将通过一个实例来介绍主观贝叶斯推理的应用。
假设我们是一家电商公司的市场营销经理,我们想要提高某个产品的销售量。
我们已经收集到了一些数据,包括产品的价格、广告投放渠道、竞争对手的价格等信息。
现在我们想要在有限的资源下,制定一个合理的广告投放策略,以提高产品的销售量。
我们需要确定一些先验概率。
先验概率是在没有任何证据的情况下,我们对事件发生的概率的主观判断。
在这个例子中,我们可以假设广告投放渠道对产品销售量的影响是重要的,我们给予其较高的先验概率。
接下来,我们需要收集一些证据。
在这个例子中,我们可以通过市场调研和竞争对手的分析来获取一些证据。
我们发现竞争对手的价格较低,可能会对我们的销售量产生一定的影响。
于是,我们可以将竞争对手的价格作为一个证据,来对我们的先验概率进行修正。
通过主观贝叶斯推理,我们可以得到一个后验概率,即在考虑了证据后,事件发生的概率。
在这个例子中,我们可以得到在考虑了竞争对手价格的情况下,广告投放渠道对产品销售量的影响的后验概率。
根据后验概率,我们可以制定一个合理的广告投放策略。
在这个例子中,如果竞争对手的价格较低,我们可以考虑降低产品的价格,以提高销售量。
另外,我们也可以考虑增加广告投放的力度,以提高产品的曝光度和知名度。
通过主观贝叶斯推理,我们可以在不确定的情况下,根据已有的证据来做出合理的决策。
这种方法不仅可以应用于市场营销领域,还可以应用于其他领域,如医疗诊断、金融风险评估等。
总结起来,主观贝叶斯推理是一种基于贝叶斯定理的推理方法,可以帮助我们在不确定的情况下做出合理的决策。
通过先验概率和证据的结合,我们可以得到后验概率,从而制定出合理的决策策略。
这种方法在实际应用中具有广泛的应用前景,可以帮助我们更好地应对不确定性。
人工智能主观贝叶斯分析实验
人工智能主观贝叶斯分析实验YUKI was compiled on the morning of December 16, 2020人工智能实验报告西安交大一、实验目的(1)学习了解java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;(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二、实验题目用java语言实现运用主观贝叶斯公式进行不确定性推理的过程:根据初始证据E的概率P(E)及LS、LN的值,把H的先验概率P(H)更新为后验概率P(H/E)或者P(H/﹁E)。
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、知识的不确定性在主观贝叶斯方法中,只是是如下形式的产生式规则表示:IF E THEN (LS,LN) H (P(H))LS是充分性度量。
其定义为:LS=P(E|H)/P(E|¬H)。
LN是必要性度量,其定义为:LN=P(¬E|H)/P(¬E|¬H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|¬H))。
2、证据不确定时的计算公式⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤---+<≤⌝-+⌝=1)S /E (P )E (P ))E (P )S /E (P (*)E (P 1)H (P )E /H (P )H (P )E (P )S /E (P 0)S /E (P *)E (P )E /H (P )H (P )E /H (P )S /H (P 当当四、实验代码import .*;import .*;public class bayes extends JFrame implements ActionListener{JPanel panel =new JPanel();JLabel ph =new JLabel("P(H)");JTextField PH =new JTextField("",3);JLabel pe =new JLabel("P(E)");JTextField PE =new JTextField("",3);JLabel ls =new JLabel("LS");JTextField LS =new JTextField("",3);JLabel ln =new JLabel("LN");JTextField LN =new JTextField("",3);Button compute =new Button("COMPUTE");static double t_ph ;static double t_pe ;static double t_ln ;static double t_ls ;static double ph_e ; //P(E/S)=0 时 PHSstatic double phe ; //P(E/S)=1 时 PHSpublic bayes(){setLayout(new BorderLayout());(new FlowLayout()); (ph );(PH);(pe);(PE);(ln);(LN);(ls);(LS);(panel);(this);(compute,;}public static void main(String [] args){bayes a=new bayes();(400,250);(true);(EXIT_ON_CLOSE);}@Overridepublic void actionPerformed(ActionEvent arg0) {// TODO Auto-generated method stubt_ph=new Double());t_pe=new Double());t_ls=new Double());t_ln=new Double());ph_e=t_ln*t_ph/((t_ln-1)*t_ph+1);phe=t_ls*t_ph/((t_ls-1)*t_ph+1);display c=new display();}}class draw extends JPanel{public void paint(Graphics g){(g);(50, 350, 350, 350);(50, 50, 50, 350 );(50, 350-(int)*300), 50+(int)*300),350-(int)*300));(50+(int)*300),350-(int)*300),350,350-(int)*300));}}class display extends JFrame{public display(){draw b=new draw();(b);;(true);(400,400);}}五、实验结果输入初始值:图像结果显示:六、实验总结由于本次实验是第一次使用java语言进行编程,在领略到java语言的方便与强大功能的同时,也有有很多不尽如人意的地方。
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。
贝叶斯算法在智能分析中的应用研究
贝叶斯算法在智能分析中的应用研究智能分析,是指利用计算机技术和人工智能方法分析大量数据并做出决策的能力,已经成为当今时代智能化的最佳体现之一。
随着人们对于数据分析需求日益增长,各种智能分析方法也层出不穷。
其中,贝叶斯算法依靠的贝叶斯定理成为了众多数据分析方法中最为重要和有效的一种。
贝叶斯算法的基本原理贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率推理算法,主要用于预测事物的状态。
贝叶斯定理是指“在已知B(事件B已经发生)的条件下,事件A的概率P(A|B)等于事件B发生的条件下,事件A的概率乘以事件B的发生概率和事件B未发生的概率乘以事件A发生的条件下,事件B未发生的概率之积的和”(P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B))。
贝叶斯算法在智能分析中的应用贝叶斯算法被广泛应用于各种数据挖掘与智能分析领域,例如在自然语言处理、图像处理、推荐系统等方面都具有广泛的应用前景。
1. 自然语言处理贝叶斯算法在自然语言处理中的应用非常广泛,常被用于垃圾邮件识别、语义匹配、情感分析等方面。
根据文本分类要求,通过分析训练样本词汇表中不同词汇在不同类别中的频率,建立分类器,在输入一段文本时,将其与每个类别计算出的概率相比较,从而确定其所属类别,实现自然语言处理的分类目的。
2. 图像处理贝叶斯算法在图像处理中通常用于图像分割、目标跟踪、图像特征提取等领域。
通过从样本图像中学习相应的颜色、形状等特征,将所学特征用于待处理图像,从而实现目标图像的处理和分析。
3. 推荐系统贝叶斯算法被广泛应用于推荐系统中,通过对用户行为数据分析,推荐系统可以根据用户的历史访问记录和对历史访问物品的兴趣程度,计算出用户可能感兴趣的物品,根据概率分布,进行相应物品的推荐。
贝叶斯算法在智能分析中的优缺点优点:1. 鲁棒性好:贝叶斯算法中的概率模型可以自然地处理异常数据,提高算法的鲁棒性和精度。
2. 适用面广:贝叶斯算法可以很好地处理不同的数据类型,不同的领域,以及对于数据源的误差较小的情况。
人工智能思维利器——贝叶斯公式的教学探究
人工智能思维利器——贝叶斯公式的教学探究贝叶斯公式是一种用于计算概率的数学公式,被广泛应用于人工智能、机器学习、统计学等领域。
如今,随着人工智能技术的不断发展,贝叶斯公式越来越成为一种重要的思维利器,可以帮助我们更好地理解和应用人工智能技术。
在人工智能领域中,贝叶斯公式主要用于处理不确定性问题。
例如,在自然语言处理中,我们需要对一句话进行情感分析,判断它是积极的还是消极的。
但是,由于自然语言的复杂性,很难确定某个词语或短语的情感倾向。
这时,我们就可以使用贝叶斯公式来处理这种不确定性问题。
贝叶斯公式的核心思想是“先验概率”和“后验概率”。
先验概
率是根据以往经验或知识得出的概率,而后验概率是在考虑新的证据或信息后重新计算的概率。
通过不断迭代计算先验概率和后验概率,我们可以逐步提高对某个事件的判断准确性。
例如,在自然语言处理中,我们可以使用贝叶斯公式来计算一个词语或短语是积极的概率。
我们先根据以往经验或知识得出一个先验概率,比如说“好”的概率是0.6,然后根据当前句子中该词语或短语的出现情况,重新计算后验概率。
如果该词语或短语在一个积极的句子中出现了,则更新后验概率为0.8,反之如果在一个消极的句子中出现,则更新后验概率为0.2。
通过不断迭代计算先验概率和后验概率,我们可以逐步提高对该词语或短语是积极的概率的准确性。
贝叶斯公式的应用不仅仅局限于自然语言处理领域,在图像识别、
推荐系统、智能问答等领域中也有广泛的应用。
掌握贝叶斯公式的思想和方法,可以帮助我们更好地理解和应用人工智能技术,从而提高人工智能应用的效果和准确性。
贝叶斯公式 人工智能
贝叶斯公式人工智能贝叶斯公式在我们的日常生活和科学研究中,那可真是个厉害的角色!虽然它看起来有点高深莫测,但其实并没有那么难以理解。
咱们先来说说啥是贝叶斯公式。
简单来讲,贝叶斯公式就是一种根据新的信息来不断更新和修正我们对某个事件概率估计的方法。
我记得有一次,我和朋友去逛街。
路过一家彩票店,朋友心血来潮说要买几张彩票碰碰运气。
我就跟他说:“你知道吗,买彩票中奖这事儿,可不能光凭感觉,这里面其实也能用到贝叶斯公式呢!”朋友一脸疑惑地看着我,说:“啥?买彩票和贝叶斯公式能有啥关系?”我就给他解释:“比如说,我们先假设彩票中奖的概率是极低的,这是我们一开始的估计。
但是如果我们知道了一些新的信息,比如这期彩票的销售量特别少,或者说中奖号码的规律有一些特殊的特点,那我们就可以根据这些新信息,用贝叶斯公式来重新估计中奖的概率。
不过呢,即使重新估计了,这概率通常还是很小很小的啦。
”朋友听了似懂非懂地点点头。
说完这个生活中的小例子,咱们再把目光转向人工智能领域。
在人工智能中,贝叶斯公式那可是大有用处!比如说在图像识别中,机器一开始并不知道一张图片里到底是什么东西。
但是它会根据已经学习到的大量图像数据和特征,先给出一个初步的判断。
然后,当它接收到更多关于这张图片的信息,比如颜色分布、形状特点等等,就会用贝叶斯公式不断地修正和完善自己的判断,最终给出一个更准确的识别结果。
再比如在自然语言处理中,当机器要理解一段文字的意思时,它也会先根据常见的语言模式和词汇搭配做出一个初步的理解。
然后,随着它继续分析句子的结构、上下文的关系等新信息,再运用贝叶斯公式来优化和改进自己的理解,从而更准确地把握这段文字的含义。
贝叶斯公式还在医疗诊断中发挥着重要作用呢!医生在诊断一个病人的病情时,往往会先根据病人的症状和常见疾病的发病率做出一个初步的推测。
然后,通过进一步的检查,比如验血、拍片等得到更多的信息,再利用贝叶斯公式来更新对疾病的判断,给出更精确的诊断结果。
人工智能主观贝叶斯分析实验
人工智能主观贝叶斯分析实验
一、背景介绍
工作人员的主观贝叶斯分析是一种基于主观评价及相关背景以及现实
影响因素的推论方法,在实际工作中,主观贝叶斯分析法可以帮助管理者
进行智能决策,采取性价比高且可行的方案,规避风险,实现投资的最大
收益。
主观贝叶斯分析是深度学习的关键技术之一,可以利用人工智能技术
实现对其中一任务的分析、优化和推断。
通过主观贝叶斯分析,可以根据
用户的个人观点对问题进行深入分析,从而获得可靠性更高的投资建议,
有效规避风险,提高投资收益。
二、实验任务
本次实验的任务是使用人工智能对账户里的资产进行分析,使用主观
贝叶斯分析确定最佳投资方案,并进行模拟投资,评估投资结果以及模拟
投资的风险。
三、实验步骤
1、数据准备:
首先要准备好所需的数据,这些数据包括投资者的个人情况,如年龄、收入等;投资产品的信息,如收益、风险、手续费等;市场行情,如股票
价格、国债收益率等,这些数据是模拟投资所必需的基础数据。
2、参数设置:
其次,需要根据实际的需求确定主观贝叶斯分析的参数,如投资者的
投资目的、投资期限等。
《人工智能第一次》word版
实验一主观BAYES方法不确定性推理1 实验内容用主观BAYES方法的理论依据进行不确定性推理。
并画出相应曲线。
2 实验原理:知识不确定性的表示:在主观BAYES方法中,知识是用产生式规则表示的,具体形式如下:IF E THEN (LS,LN) H(P(H));其中,E是知识的前提条件,既可以为简单条件也可以为复合条件。
P(H)是结论的先验概率,有专家给出。
LS为充分性量度,用于指出E对H的支持程度,范围是[0,无穷]LS=P(E/H)/P(E/~H)LN为必要性量度,指出~E对H的支持程度,范围是[0,无穷]LN=P(~E/H)/P(~E/~H)LS,LN值由专家给出,代表知识的静态强度。
证据不确定性的表示:由用户根据观察给出P(E/S),即动态强度。
根据证据E的条件概率P(E/S),LS,LN的值把H的先验概率转化为后验概率P(H/S)。
分以下三种情况:(1)证据肯定存在时:P(E/S)=1;(2)证据肯定不存在时:P(E/S)=0;(3)证据不确定:0<P(E/S)<1有公式:P(H/E)=LS*P(H)/[(LS-1)*P(H)+1] aP(H/~E)=LN*P(H)/[(LN-1)*P(H)+1] b于是得到公式:0<P(E/S)<P(E)P(H/S)=P(H/~E)+(P(H)-P(H/~E))/P(E)*P(E/S) cP(E)<<P(E/S)<<1P(H/S)=P(H)+(P(H/E)-P(H))/(1-P(E))*(P(E/S)-P(E)) d3实验分析:采用MATLAB程序进行实现画图的。
首先确定已知的量,由于P(H),LS,LN,P(E)为已知给出的量。
P(E/S)为变化的量,有公式a,b可以由LS,LN,P(H)算出P(H/~E),P(H/E).然后c,d中的量都已经知道,运用MATLAB里的画图命令PLOT();进行简单的编程以后即可以画出P(H/S)在不同P(E/S)条件下的值。
人工智能领域中基于贝叶斯网络的故障诊断算法研究
人工智能领域中基于贝叶斯网络的故障诊断算法研究第一章引言1.1 研究背景人工智能的发展使得机器具备了一定的智能,能够自主完成一些复杂任务。
然而,随着机器的复杂性不断提高,故障的出现也变得更加频繁,这给设备的正常工作和维护带来了很大的挑战。
因此,如何准确快速地诊断和定位故障就变得尤为重要。
1.2 研究目的本文旨在研究人工智能领域中基于贝叶斯网络的故障诊断算法,通过分析设备的传感器数据和历史故障案例,建立一个准确的故障诊断模型,提高设备的故障诊断准确率和效率。
第二章相关工作2.1 传统故障诊断方法传统的故障诊断方法主要基于规则和专家经验,对设备的工作情况进行分析并给出故障诊断结果。
然而,这种方法的局限性在于无法处理大量的数据和复杂的问题。
2.2 贝叶斯网络在故障诊断中的应用贝叶斯网络是一种概率图模型,通过表示变量之间的依赖关系来进行推理。
在故障诊断中,贝叶斯网络可以用于建立设备的故障诊断模型,并通过观测到的数据来进行推理和诊断。
第三章基于贝叶斯网络的故障诊断算法3.1 问题建模首先,需要将设备的故障模式划分为不同的状态,然后将传感器数据和故障模式之间的依赖关系通过贝叶斯网络进行建模。
3.2 参数学习通过历史故障案例和传感器数据,可以利用极大似然估计方法对贝叶斯网络的参数进行学习,从而得到一个准确的故障诊断模型。
3.3 故障诊断推理通过观测到的传感器数据,可以通过贝叶斯网络进行推理,得到设备当前所处的故障模式,从而实现故障诊断的目的。
第四章实验与评估4.1 数据集介绍本章介绍所采集的设备传感器数据和历史故障案例的数据集,用于验证所提出的故障诊断算法的性能。
4.2 算法性能评估通过比较所提出的算法与传统方法的故障诊断准确率、诊断时间等指标,评估算法的性能。
第五章结果与讨论5.1 实验结果分析根据实验结果分析所提出的基于贝叶斯网络的故障诊断算法的性能优势和不足之处。
5.2 讨论与展望讨论算法在实际应用中的限制,并对未来的研究方向进行展望。
人工智能思维利器——贝叶斯公式的教学探究
人工智能思维利器——贝叶斯公式的教学探
究
贝叶斯公式是概率论中的重要工具,它可以在已知某些条件下,推导出相应结果的概率。
在人工智能领域中,贝叶斯公式常被用于机器学习、自然语言处理、图像识别等领域中。
在教学中,我们可以通过以下几个方面来探究贝叶斯公式:
1. 理解概率和条件概率:在介绍贝叶斯公式之前,需要学生对概率和条件概率有一定的了解。
可以通过简单的例子和图示来进行讲解和展示,让学生更好地理解这些概念。
2. 探究贝叶斯公式的应用:可以通过实际的例子来解释贝叶斯公式的应用,如垃圾邮件过滤、医学诊断等。
这样能够让学生了解贝叶斯公式在实际应用中的价值和作用。
3. 分析贝叶斯公式的推导过程:在讲解贝叶斯公式时,可以结合推导过程,让学生更深入地理解公式的原理和意义。
同时,也可以让学生通过自己的思考和推导来理解贝叶斯公式。
4. 练习贝叶斯公式的应用:在教学结束后,可以提供一些练习题,让学生练习应用贝叶斯公式求解问题,加深他们对贝叶斯公式的理解和掌握程度。
通过以上教学探究,可以帮助学生更好地理解和掌握贝叶斯公式,提高他们在人工智能领域中的应用能力。
人工智能4--Bayes方法
上述结论也可以直接从公式5,6推导 出来 – LS>1,使得P(R|E)>P(R) – LS<1, 使得P(R|E)<P(R) – LN>1,使得P(R|﹁ E)>P(R) – LN<1, 使得P(R|﹁ E)<P(R)
P( A | B) P( A B) P(B)
是在B事件已经发生的条件下, A事件发生的概率。 乘法定理:
P(A B) P(A| B) P(B)
全概率公式:设 A1, A2, An 事件满足:
⑴ 两两互不相容,即当 i j时,有 Ai Aj
⑵ P(Ai ) 0(1 i n)
⑶ 样本空间
当LS 时,证据E将使得R为真; 勇于开始,才能找到成功的路 当LS 1时,可证明P(R | E) P(R), 即E导致R为真的可能性增加; 当LS 1时,E与R无关; 当LS 1时,E导致R为真的可能性下降; 当LS 0时,E导致R为假。
LN表示证据E的不存在,影响结论R为 真的概率: O(R|﹁ E)=LN× O( R)
CF (E) min{CF (E1),CF (E2),...,CF (En)}
– 组合证据为多个证据的析取时,即E=E1 OR E2 OR … En
CF (E) max{CF (E1),CF (E2),...,CF (En)}
二. 证据不确定性的传递 (1) 对于叶结点证据E的传递
P(R
|
S)
人工智能4--Bayes方法
2021/7/9
主要内容
1. 概率论基础 2. 主观Bayes方法的基本理论 3. 主观Bayes方法的基本模型
人工智能主观贝叶斯分析实验
人工智能主观贝叶斯分析实验Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-人工智能实验报告西安交大一、实验目的(1)学习了解java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;(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二、实验题目用java语言实现运用主观贝叶斯公式进行不确定性推理的过程:根据初始证据E的概率P(E)及LS、LN的值,把H的先验概率P(H)更新为后验概率P(H/E)或者P(H/﹁E)。
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、知识的不确定性在主观贝叶斯方法中,只是是如下形式的产生式规则表示:IF E THEN (LS,LN) H (P(H)) LS是充分性度量。
其定义为:LS=P(E|H)/P(E|H)。
LN是必要性度量,其定义为:LN=P(E|H)/P(E|H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|H))。
2、证据不确定时的计算公式四、实验代码import java.awt.*;importimportimportimport javax.swing.*;public class bayes extends JFrame implements ActionListener{JPanel panel=new JPanel();JLabel ph=new JLabel("P(H)");JTextField PH=new JTextField("",3);JLabel pe=new JLabel("P(E)");JTextField PE=new JTextField("",3);JLabel ls=new JLabel("LS");JTextField LS=new JTextField("",3);JLabel ln=new JLabel("LN");JTextField LN=new JTextField("",3);Button compute=new Button("COMPUTE");static double t_ph;static double t_pe;static double t_ln;static double t_ls;static double ph_e; //P(E/S)=0 时 PHS static double phe; //P(E/S)=1 时 PHS public bayes(){setLayout(new BorderLayout());panel.setLayout(new FlowLayout());panel.add(ph);panel.add(PH);panel.add(pe);panel.add(PE);panel.add(ln);panel.add(LN);panel.add(ls);panel.add(LS);this.add(panel);compute.addActionListener(this);this.add(compute,BorderLayout.SOUTH);}public static void main(String [] args){bayes a=new bayes();a.setSize(400,250);a.setVisible(true);a.setDefaultCloseOperation(EXIT_ON_CLOSE); }@Overridepublic void actionPerformed(ActionEvent arg0) { // TODO Auto-generated method stubt_ph=new Double(PH.getText());t_pe=new Double(PE.getText());t_ls=new Double(LS.getText());t_ln=new Double(LN.getText());ph_e=t_ln*t_ph/((t_ln-1)*t_ph+1);phe=t_ls*t_ph/((t_ls-1)*t_ph+1);display c=new display();}}class draw extends JPanel{public void paint(Graphics g){super.paint(g);g.drawLine(50, 350, 350, 350);g.drawLine(50, 50, 50, 350 );g.drawLine(50, 350-(int)(bayes.ph_e*300),50+(int)(bayes.t_pe*300),350-(int)(bayes.t_ph*300));g.drawLine(50+(int)(bayes.t_pe*300),350-(int)(bayes.t_ph*300),350,350-(int)(bayes.phe*300));}}class display extends JFrame{public display(){draw b=new draw();this.add(b);this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);this.setVisible(true);this.setSize(400,400);}}五、实验结果输入初始值:图像结果显示:六、实验总结由于本次实验是第一次使用java语言进行编程,在领略到java语言的方便与强大功能的同时,也有有很多不尽如人意的地方。
人工智能中的贝叶斯算法研究
人工智能中的贝叶斯算法研究随着人工智能的快速发展,越来越多的企业开始将人工智能技术应用到他们的产品中。
在这些应用中,贝叶斯算法是其中一种极其重要的算法。
贝叶斯算法是基于贝叶斯统计理论和贝叶斯公式的一种分类算法,其主要能解决两种问题:二分类问题和多分类问题。
在本文中,我们将深入研究贝叶斯算法,并探讨在人工智能领域中贝叶斯算法的应用。
一、什么是贝叶斯算法?贝叶斯算法是一种统计学中的算法。
该算法的核心是基于贝叶斯公式进行计算,从而实现分类。
贝叶斯公式是在总体概率下通过观察到的样本信息来推测后验概率,根据现有条件下某事件的概率来估算该事件的分类概率。
在中文语言处理中,贝叶斯算法常用来对文本进行分类,比如判断一个句子是积极的还是消极的。
贝叶斯分类器是贝叶斯算法的一种实现方式。
在贝叶斯分类器中,通过一些已知的数据或样本来估算预测分类。
首先,我们需要快速并准确地生成基础概率词典并相应地计算对应存储位置的计数;然后,通过将要测试的文本分词并在基础概率词典中匹配,在基础概率计数的基础上计算先验概率和后验概率,并据此推断文本所属的类别。
二、贝叶斯算法在人工智能领域的应用贝叶斯算法广泛应用于人工智能领域。
例如,基于贝叶斯算法的垃圾邮件分类器已成为邮件服务商中主要的垃圾邮件过滤器。
此外,贝叶斯算法也被用于情感分析,数据挖掘等人工智能领域。
在情感分析领域的应用,贝叶斯算法可以通过分析文本内容的方式来预测人们在文本中表达情感的倾向。
在这种应用中,贝叶斯算法有助于检测和评估世界各地文本中的社会和情感趋势。
这种方法可以扩大分析的范围并帮助品牌直接访问客户的声音。
除了情感分析之外,贝叶斯算法在推荐系统中也有重要的应用。
例如,通过分析用户的购买历史和浏览历史等内容来对用户进行分类,然后进行相应的个性化推荐。
该算法可以通过匹配用户与商品之间的交叉数据来优化推荐算法并且针对不同类型的用户,贝叶斯算法可以生成个性化的推荐列表。
三、优缺点贝叶斯算法在处理大数据集时有许多优点。
贝叶斯网络在人工智能中的应用研究
贝叶斯网络在人工智能中的应用研究引言人工智能(Artificial Intelligence,AI)在过去几十年一直是科学技术领域的热门话题。
随着计算机计算能力的提高和大数据的普及,人工智能在各个领域展现出了巨大的潜力。
贝叶斯网络作为一种重要的概率图模型,已经得到了广泛的应用。
本文将探讨贝叶斯网络在人工智能中的应用研究,包括机器学习、数据挖掘、图像识别等领域,并分析其优势与不足之处。
一、贝叶斯网络简介贝叶斯网络,又称为信念网络(Belief Networks)或者概率网络(Probabilistic Networks),是一种用于表示变量之间关联关系的图模型。
贝叶斯网络主要由节点和有向边组成,其中节点表示变量,有向边表示变量间的依赖关系。
每个节点的取值都与其父节点有关,并且节点的取值概率由其父节点的取值概率决定。
贝叶斯网络通过图模型的结构和概率分布来描述变量间的关联关系,能够处理不确定性信息并进行推理。
二、贝叶斯网络在机器学习中的应用贝叶斯网络在机器学习中广泛应用于分类、回归和聚类等任务。
其通过学习数据集的概率分布来构建贝叶斯网络模型,并利用该模型进行预测和推理。
贝叶斯网络的优势在于能够处理不完整和不确定的数据,还能够对模型的结构进行灵活的调整。
例如,在智能手机锁屏解锁的任务中,可以使用贝叶斯网络来学习用户的操作行为模式,并根据模式对解锁行为进行预测,提高解锁的准确性。
三、贝叶斯网络在数据挖掘中的应用贝叶斯网络在数据挖掘中常用于分析大规模数据集,并从中发现隐藏的模式和规律。
通过学习数据集的概率分布和变量之间的依赖关系,贝叶斯网络可以进行概率推理和预测。
例如,在电商领域,可以利用贝叶斯网络分析用户的购买记录和浏览行为,预测用户的购买意向,并向用户推荐个性化的商品。
四、贝叶斯网络在图像识别中的应用贝叶斯网络在图像识别中也得到了广泛的应用。
图像识别是一个复杂的任务,需要对图像进行语义理解和特征提取。
贝叶斯网络可以通过学习大量图像样本的特征分布,从而识别和分类新的图像。
基于贝叶斯网络的人工智能研究
基于贝叶斯网络的人工智能研究人工智能是当前科研领域的热点之一,贝叶斯网络是人工智能研究中的一种重要工具。
基于贝叶斯网络的人工智能研究在实际应用中具有广泛的应用前景,而且在不断推进中。
一、贝叶斯网络介绍贝叶斯网络是一种概率图模型,它可以用于描述随机变量之间的依赖关系,并用有向无环图(DAG)表示。
贝叶斯网络是基于概率论和图论的交叉学科,是一种十分有效的分析与解决问题的工具。
贝叶斯网络的基本原理是贝叶斯定理:对任意事件B和先验概率P(A),有:P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)其中,P(A|B)表示在B事件发生的情况下,A事件发生的概率;P(B|A)表示在A事件发生的情况下,B事件发生的概率;P(A)表示A事件发生的先验概率;P(B)表示B事件发生的先验概率。
通过贝叶斯定理,可以将后验概率与先验概率联系起来,从而实现对于潜在未知因素的推断。
贝叶斯网络可以用来模拟现实中复杂的因果关系,并根据实际问题给出概率推断。
其优点在于能够处理大量变量之间的关系,而且能够解决变量之间的依赖关系和概率分布问题。
二、基于贝叶斯网络的人工智能研究1. 贝叶斯网络在医学方面的应用贝叶斯网络在医学领域的应用非常广泛。
我们知道,医学方面经常涉及到各种病症的诊断和治疗,分析和确定病因是非常重要的一步。
传统的医学诊断方法依赖于医生的经验和判断,而贝叶斯网络可以对多个因素进行综合分析,并通过概率推断的方式确定病因。
贝叶斯网络可以利用机器学习算法在训练阶段学习多个因素之间的关系,然后在测试阶段进行概率推断和诊断。
2. 贝叶斯网络在金融方面的应用贝叶斯网络在金融领域的应用也非常广泛。
金融领域涉及到的风险管理、投资决策等问题都需要对多个因素进行综合分析,并进行概率预测。
贝叶斯网络可以对金融市场中多个因素进行综合分析,并能够提供出相关的概率预测。
3. 贝叶斯网络在机器人方面的应用随着人工智能技术的不断发展,机器人已经广泛应用于我们的生产和生活中,而贝叶斯网络技术在机器人领域也有着广泛的应用。
智能控制中的贝叶斯网络分析
智能控制中的贝叶斯网络分析随着科技的发展和人工智能技术的逐渐成熟,越来越多的系统和设备开始智能化运行,其中贝叶斯网络分析在智能控制中发挥着重要的作用。
本文将深入探讨贝叶斯网络分析在智能控制中的应用以及优势。
一、贝叶斯网络分析的基本原理贝叶斯网络是一种基于贝叶斯定理的概率图模型,它通过引入变量之间的条件依赖关系建立各变量之间的联合概率分布,从而描述变量之间的因果关系。
贝叶斯网络在智能控制中的应用可以帮助系统获得更加准确和可靠的数据,提高系统的运行效率和智能化水平。
二、贝叶斯网络分析在智能控制中的应用1. 特征提取和分类贝叶斯网络可以帮助系统对数据进行特征提取和分类,从而实现对不同参数的控制和优化。
例如,在机器人视觉系统中,贝叶斯网络可以用来提取图像中的特征,识别不同物体的形状和颜色,并对其进行分类,从而改善机器人的智能化程度和操作精度。
2. 系统控制和优化贝叶斯网络可以帮助系统根据历史数据和实时数据对系统状态、运行情况进行预测和优化,减少事故发生的几率,提高系统的安全性和可控性。
例如,在智能交通系统中,贝叶斯网络可以用来预测路况和车流状况,从而调整路灯、红绿灯和路线规划等相关参数,提高交通效率和安全性。
3. 智能化决策和风险管理贝叶斯网络可以帮助系统进行智能化决策和风险管理,提高系统的灵敏度和决策精度。
例如,在医疗系统中,贝叶斯网络可以用来诊断疾病和预测患者病情发展趋势,从而制定更加合理和科学的治疗方案,提高治疗效果和患者满意度。
三、贝叶斯网络分析的优势1. 可解释性强贝叶斯网络是一种基于概率推断的模型,其结果易于解释和理解。
用户可以通过观察和分析节点之间的连接和边缘权重,了解数据之间的关系和影响,从而更好地理解系统的运行情况和状态。
2. 扩展性强贝叶斯网络模型具有一定的可扩展性,可以根据需要进行扩展和修改,满足不同系统和应用的需求。
同时,贝叶斯网络模型也可以适应不同数据类型和规模的需求,提高模型的适应性和兼容性。
主观贝叶斯实验报告
主观贝叶斯实验报告学生姓名 程战战专业/班级 计算机91学 号 09055006所在学院 电信学院指导教师 鲍军鹏提交日期 2012/4/26根据初始证据E 的概率P (E )及LS 、LN 的值,把H 的先验概率P (H )更新为后验概率P (H/E )或者P(H/!E)。
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。
要用杜达等人的公式解决。
2 实验原理运用贝叶斯公式进行不确定性推理,必然受到贝叶斯公式运用条件的限制。
事实上,事件之间彼此独立的要求很苛刻的,在现实中往往不能保证这个条件被严格满足。
而且在贝叶斯公式中还要求事先知道已知结论时前件的条件概率和结论的先验概率。
要获得这些概率,就必须做一些统计工作。
然而,在实践中未必能进行足够的重复实验来获得充分的观察数据。
再者,用贝叶斯公式得到的后验概率实际上是对先验概率的修正。
假如先验概率偏差比较大,那么必然会对后验概率造成不良影响。
所以在人工智能实践中,为了应用简便和省事,往往用主观决定代替客观观察,用主观指定的数值来代替统计概率。
主观贝叶斯方法就是这种思想的一种体现。
主观贝叶斯方法是由杜达等人于1976年在贝叶斯公式基础上进行改进而提出的一种不确定性推理模型。
通过下述插值函数(称EH 公式或UED 公式)求P(H/S)的值:当证据为初始证据时,用下述CP 公式计算:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤---+<≤⌝-+⌝=1)S /E (P )E (P ))E (P )S /E (P (*)E (P 1)H (P )E /H (P )H (P )E (P )S /E (P 0)S /E (P *)E (P )E /H (P )H (P )E /H (P )S /H (P 当当⎪⎩⎪⎨⎧≤-+≤+⌝-+⌝=)S /E (C 0)S /E (C *5)H (P )E /H (P )H (P 0)S /E (C )15)S /E (C (*))E /H (P )H (P ()E /H (P )S /H (P 当当在用EH公式时执行结果在用CP公式时执行结果4 实验源代码import java.util.Scanner;public class Bayes {public float ph;public float pe;public float pes;public float ls;public float ln;public float ces;//该六项为领域专家给出的值public float peh;public float p_eh;public float phe;public float ph_e;//该四项为中间变量public float phs;//最终结果public Bayes() {//构造函数进行变量初始化ph = 0;pe = 0;pes = 0;ls = 0;ln = 0;ces = 0;peh = 0;p_eh = 0;phe = 0;ph_e = 0;phs = 0;}public void set() {peh = ls * (1 - ln) / (ls - ln);p_eh = 1 - peh;ph_e = p_eh * ph / (1 - pe);if (ph_e > 1) {ph_e = 1;}peh = ls * (1 - ln) / (ls - ln);phe = peh * ph / pe;if (phe > 1) {phe = 1;}}public int eh() {//采用eh方法计算bayes不确定性if (0 <= pes && pes <= pe) {phs = ph_e + (ph - ph_e) * pes / pe;return 1;}else if (pe <= pes && pes <= 1) {phs = ph + (phe - ph) * (pes - pe) / (1 - pe);return 1;}else {return -1;}}public int cp() {//采用cp方法计算bayes不确定性if (ces <= 0) {phs = ph_e + (ph - ph_e) * (ces / 5 + 1);return 1;}else if (ces > 0) {phs = ph + (phe - ph) * ces / 5;return 1;}else {return -1;}}public static void main(String[] args) {System.out.println("要使用bayes计算不确定性吗?输入1选择eh公式计算,输入2选择ces公式计算");System.out.println("注意:0<=P(H),P(E),P(E/S)<=1LS,LN>=0并且不能同时大于1或者小于1C(E/S)是取[-5,5]之间的整数");Scanner sc = new Scanner(System.in);int flag = sc.nextInt();Bayes baye = new Bayes();System.out.println("请输入ph");baye.ph = sc.nextFloat();System.out.println("请输入pe");baye.pe = sc.nextFloat();System.out.println("请输入ls");baye.ls = sc.nextFloat();System.out.println("请输入ln");baye.ln = sc.nextFloat();if (flag == 1) {System.out.println("请输入pes");baye.pes = sc.nextFloat();baye.set();baye.eh();}else {System.out.println("请输入ces");baye.ces = sc.nextFloat();baye.set();baye.cp();}System.out.println("结果是:");System.out.println("p(H/S)=" + baye.phs);}}。
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人工智能实验报告
西安交大
一、实验目的
(1) 学习了解java 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;
(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
二、实验题目
用java 语言实现运用主观贝叶斯公式进行不确定性推理的过程:根据初始证据E 的概率P(E)及LS 、LN 的值,把H 的先验概率P(H)更新为后验概率P(H/E)或者P(H/﹁E)。
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、知识的不确定性
在主观贝叶斯方法中,只是是如下形式的产生式规则表示:
IF E THEN (LS,LN) H (P(H))
LS 是充分性度量。
其定义为:
LS=P(E|H)/P(E|¬H)。
LN 是必要性度量,其定义为:
LN=P(¬E|H)/P(¬E|¬H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|¬H))。
2、证据不确定时的计算公式
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤≤---+<≤⌝-+⌝=1)S /E (P )E (P ))E (P )S /E (P (*)E (P 1)H (P )E /H (P )H (P )E (P )S /E (P 0)S /E (P *)E (P )E /H (P )H (P )E /H (P )S /H (P 当当
四、实验代码
import .*;
import.*;
public class bayes extends JFrame implements ActionListener{ JPanel panel=new JPanel();
JLabel ph=new JLabel("P(H)");
JTextField PH=new JTextField("",3);
JLabel pe=new JLabel("P(E)");
JTextField PE=new JTextField("",3);
JLabel ls=new JLabel("LS");
JTextField LS=new JTextField("",3);
JLabel ln=new JLabel("LN");
JTextField LN=new JTextField("",3);
Button compute=new Button("COMPUTE");
static double t_ph;
static double t_pe;
static double t_ln;
static double t_ls;
static double ph_e; //P(E/S)=0 时PHS
static double phe; //P(E/S)=1 时PHS
public bayes()
{
setLayout(new BorderLayout());
(new FlowLayout());
(ph);
(PH);
(pe);
(PE);
(ln);
(LN);
(ls);
(LS);
(panel);
(this);
(compute,;
}
public static void main(String [] args)
{
bayes a=new bayes();
(400,250);
(true);
(EXIT_ON_CLOSE);
}
@Override
public void actionPerformed(ActionEvent arg0) {
// TODO Auto-generated method stub
t_ph=new Double());
t_pe=new Double());
t_ls=new Double());
t_ln=new Double());
ph_e=t_ln*t_ph/((t_ln-1)*t_ph+1);
phe=t_ls*t_ph/((t_ls-1)*t_ph+1);
display c=new display();
}
}
class draw extends JPanel{
public void paint(Graphics g)
{
(g);
(50, 350, 350, 350);
(50, 50, 50, 350 );
(50, 350-(int)*300), 50+(int)*300),350-(int)*300));
(50+(int)*300),350-(int)*300),350,350-(int)*300));
}
}
class display extends JFrame{
public display()
{
draw b=new draw();
(b);
;
(true);
(400,400);
}
}
五、实验结果
输入初始值:
图像结果显示:
六、实验总结
由于本次实验是第一次使用java语言进行编程,在领略到java语言的方便与强大功能的同时,也有有很多不尽如人意的地方。
编写程序时遇到种种困难,对于java编程的不适应,最终经过努力还是完成了实验。
收获很大。