人工智能(蔡自兴)实验2事实表示

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《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第3章

第三章搜索推理技术3-1什么是图搜索过程?其中,重排OPEN表意味着什么,重排的原则是什么?图搜索的一般过程如下:(1) 建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S),把S放到未扩展节点表中(OPEN表)中。

(2) 建立一个已扩展节点表(CLOSED表),其初始为空表。

(3) LOOP:若OPEN表是空表,则失败退出。

(4) 选择OPEN表上的第一个节点,把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。

称此节点为节点n,它是CLOSED表中节点的编号(5) 若n为一目标节点,则有解并成功退出。

此解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径而得到的(指针将在第7步中设置)(6) 扩展节点n,生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。

将M添入图G中。

(7) 对那些未曾在G中出现过的(既未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M成员设置一个通向n的指针,并将它们加进OPEN表。

对已经在OPEN或CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改通到n的指针方向。

对已在CLOSED表上的每个M成员,确定是否需要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方向。

(8) 按某一任意方式或按某个探试值,重排OPEN表。

(9) GO LOOP。

重排OPEN表意味着,在第(6)步中,将优先扩展哪个节点,不同的排序标准对应着不同的搜索策略。

重排的原则当视具体需求而定,不同的原则对应着不同的搜索策略,如果想尽快地找到一个解,则应当将最有可能达到目标节点的那些节点排在OPEN表的前面部分,如果想找到代价最小的解,则应当按代价从小到大的顺序重排OPEN表。

3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。

宽度优先搜索(1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点,则求得一个解答)。

(2) 如果OPEN是个空表,则没有解,失败退出;否则继续。

(3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出,并把它放入CLOSED扩展节点表中。

(4) 扩展节点n。

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第5章

《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第5章

第五章机器学习7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?按照人工智能大师西蒙的观点,学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进,使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时,会比现在做得更好或效率更高。

机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科,是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。

这里所说的“机器”,指的就是计算机。

现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。

7-2 试述机器学习系统的基本结构,并说明各部分的作用。

环境向系统的学习部分提供某些信息,学习部分利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行部分根据知识库完成任务,同时把获得的信息反馈给学习部分。

影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。

更具体地说是信息的质量。

7-3 试解释机械学习的模式。

机械学习有哪些重要问题需要加以研究?机械学习是最简单的机器学习方法。

机械学习就是记忆,即把新的知识存储起来,供需要时检索调用,而不需要计算和推理。

是最基本的学习过程。

任何学习系统都必须记住它们获取的知识。

在机械学习系统中,知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的,不需要系统进行过多的加工。

要研究的问题:(1) 存储组织信息只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时,机械学习才有意义,检索的越快,其意义也就越大。

因此,采用适当的存储方式,使检索速度尽可能地快,是机械学习中的重要问题。

(2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况(3) 存储与计算之间的权衡如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多,那么机械学习就失去了意义。

7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。

归纳是一种从个别到一般,从部分到整体的推理行为。

归纳学习的一般模式为:给定:观察陈述(事实)F,假定的初始归纳断言(可能为空),及背景知识求:归纳断言(假设)H,能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述,并满足背景知识。

蔡自兴人工智能课后参考答案

蔡自兴人工智能课后参考答案

人工智能作业题1 - 1 什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。

1 - 4 现在人工智能有哪些学派?它们的任知观是什么?1 - 6 人工智能的主要研究和应用领域是什么?其中,哪些是新的研究热点?2 - 6 用谓词演算公式表示下列英文句子 ( 多用而不是省用不同谓词和项。

例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子 ) 。

A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.2 - 7 把下列语句表示成语义网络描述:(1) All man are mortal.(2) Every cloud has a silver liming.(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.2 - 9 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。

补充题:1 、张某被盗,公安局派出五个侦察员去调查。

研究案情时,侦察员 A 说“赵与钱中至少有一人作案”;侦察员 B 说“钱与孙中至少有一人作案”;侦察员 C 说“孙与李中至少有一人作案”;侦察员 D 说“赵与孙中至少有一人与此案无关”;侦察员 E 说“钱与李中至少有一人与此案无关”。

如果这五个侦察员的话都是可信的,试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。

3 -4 如何通过消解反演求取问题的答案?3 - 11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何?3 - 6 下列语句是一些几何定理,把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则:(1) 两个全等三角形的各对应角相等。

(2) 两个全等三角形的各对应边相等。

3 - 17 把下列句子变换成子句形式:4 - 1 计算智能的含义是什么?它涉及哪些研究分支?4 - 6 构作一个神经网络,用于计算含有两个输入的 XOP 函数。

人工智能及其应用蔡自兴第四版

人工智能及其应用蔡自兴第四版
P1 1 0 0 0 1 10 10 01
P2
1 1 0 1 1 10 10 10
11
变异操作 返回
变异操作的简单方式是改变数码串的 某个位置上的数码
二进制编码表示的简单变异操作是将 0与1互换:0变异为1,1变异为0
TSP的变异操作:随机产生一个1至n 之间的数k,对回路中的第k个城市的 代之部码间,的得wk数 到作:w变,异替操代作w,k ,又并产将生w一k个加1到至尾n
符号编码方法是指个体染色体编码串中的基
因值取自一个无数值含义、而只有代码含义 的符号集。 例如,对于TSP问题,采用符号编码方法, 按一条回路中城市的次序进行编码,一般情 况是从城市w1开始,依次经过城市 w有2如,下…编…码,表w示n,:最后回到城市w1,我们就 由W 于1,W 是回2,路..,.W ,记nwn+1= w1。它其实是1,……, n的一个循环排列。要注意w1, w2,……, wn是互不相同的。
遗传算法为那些难以找到传统数学模型的难 题指出了一个解决方法。
进化计算和遗传算法借鉴了生物科学中的某 些知识,这也体现了人工智能这一交叉学科 的特点。
4
5.1 遗传算法
5.1.1 遗传算法的基本机理
霍兰德的遗传算法通常称为简单遗传算 法(SGA)。现以此作为讨论主要对象, 加上适应的改进,来分析遗传算法的结 构和机理。
101100101交 叉 101101100
个体 编号
1 2 3 4
复制后 的群体
01101 11000 11000 10011
基因 译码
13 24 24 19
适应度 计算
169 576 576 361
交叉 对象
2 1 4 3

人工智能及其应用2(蔡自兴)

人工智能及其应用2(蔡自兴)
劳动力市场失衡
人工智能的发展可能导致劳动力市场出现失衡现象,一些高技能岗位需求增加, 而低技能岗位则面临更大的就业压力。需要采取措施促进劳动力市场的均衡发展 。
算法偏见与歧视
数据偏见
人工智能算法在训练过程中可能受到数据偏见的影响,导致 算法决策存在不公平和歧视现象。需要采取措施确保数据来 源的多样性和公正性,以及在算法设计过程中考虑公平性和 公正性。
模型透明度
通过可视化、解释性算法等方式提高AI模型的透明度,帮 助人们更好地理解AI决策过程。
因果推理
利用因果推理方法,探索AI决策背后的因果关系,提高AI 决策的可信度和可靠性。
AI与人类的和谐共生
AI与人类的和谐共生
未来的人工智能技术将更加注重与人类的和谐共生,而非简单地 替代人类。
人类与AI的协同工作
AI技术可以支持在线课程、远程教育 等模式,打破地域限制,让更多人接 受优质教育资源。
AI技术可以辅助教师进行教学管理、 作业批改等日常工作,减轻教师负担。
个性化学习
在线教育
教育评估
智能助教
AI算法可以根据学生的学习习惯、能 力水平等信息,为学生提供个性化的 学习方案。
AI算法可以分析学生的学习成果、能 力表现等信息,为教育评估提供客观、 准确的数据支持。
通过发展人机协同技术,实现人类和AI的共同协作,提高工作效率 和创造力。
AI伦理与法律
为确保AI与人类的和谐共生,需要制定相应的AI伦理和法律规范, 保障人类的权益和利益。
THANKS
感谢观看
03
机器学习技术不断发展,深度学习、强化学习等技术在解决复杂问题 方面表现出色。
04
机器学习面临数据隐私、算法公平性等问题,需要加强伦理和法律监 管。

【2024版】人工智能及其应用蔡自兴)课后答案

【2024版】人工智能及其应用蔡自兴)课后答案

可编辑修改精选全文完整版人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?答:状态空间法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。

一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。

问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。

问题规约的实质:从目标出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。

谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。

要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。

语义网络法:是一种结构化表示方法,它节点和弧线或链组成。

节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。

语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。

语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。

该船的负载能力为两人。

在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。

他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用Si(nC, nY) 表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数目,于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。

考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3种情况: 1. nC=0 2. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用di(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY表示,第i次渡河后,对岸野人数目的变化。

蔡自兴_人工智能课后答案【最新精选】

蔡自兴_人工智能课后答案【最新精选】

人工智能作业题1 - 1 什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。

1 - 4 现在人工智能有哪些学派?它们的任知观是什么?1 - 6 人工智能的主要研究和应用领域是什么?其中,哪些是新的研究热点?2 - 6 用谓词演算公式表示下列英文句子 ( 多用而不是省用不同谓词和项。

例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子 ) 。

A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.2 - 7 把下列语句表示成语义网络描述:(1) All man are mortal.(2) Every cloud has a silver liming.(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.2 - 9 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。

补充题:1 、张某被盗,公安局派出五个侦察员去调查。

研究案情时,侦察员 A 说“赵与钱中至少有一人作案”;侦察员 B 说“钱与孙中至少有一人作案”;侦察员 C 说“孙与李中至少有一人作案”;侦察员 D 说“赵与孙中至少有一人与此案无关”;侦察员 E 说“钱与李中至少有一人与此案无关”。

如果这五个侦察员的话都是可信的,试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。

3 -4 如何通过消解反演求取问题的答案?3 - 11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何?3 - 6 下列语句是一些几何定理,把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则:(1) 两个全等三角形的各对应角相等。

(2) 两个全等三角形的各对应边相等。

3 - 17 把下列句子变换成子句形式:4 - 1 计算智能的含义是什么?它涉及哪些研究分支?4 - 6 构作一个神经网络,用于计算含有两个输入的 XOP 函数。

蔡自兴人工智能课后参考答案

蔡自兴人工智能课后参考答案

人工智能作业题1 - 1 什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。

1 - 4 现在人工智能有哪些学派?它们的任知观是什么?1 - 6 人工智能的主要研究和应用领域是什么?其中,哪些是新的研究热点?2 - 6 用谓词演算公式表示下列英文句子 ( 多用而不是省用不同谓词和项。

例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子 ) 。

A computer system is intelligent if it can perform a task which,if performed by a human, requires intelligence.2 - 7 把下列语句表示成语义网络描述:(1) All man are mortal.(2) Every cloud has a silver liming.(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.2 - 9 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。

补充题:1 、张某被盗,公安局派出五个侦察员去调查。

研究案情时,侦察员 A 说“赵与钱中至少有一人作案”;侦察员 B 说“钱与孙中至少有一人作案”;侦察员 C 说“孙与李中至少有一人作案”;侦察员 D 说“赵与孙中至少有一人与此案无关”;侦察员 E 说“钱与李中至少有一人与此案无关”。

如果这五个侦察员的话都是可信的,试用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。

3 -4 如何通过消解反演求取问题的答案?3 - 11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何?3 - 6 下列语句是一些几何定理,把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则:(1) 两个全等三角形的各对应角相等。

(2) 两个全等三角形的各对应边相等。

3 - 17 把下列句子变换成子句形式:4 - 1 计算智能的含义是什么?它涉及哪些研究分支?4 - 6 构作一个神经网络,用于计算含有两个输入的 XOP 函数。

第四章知识表示人工智能蔡自兴

第四章知识表示人工智能蔡自兴

第四章知识表示人工智能蔡自兴
表示方法
概述 直接表示 • 逻辑表示 • 产生式规则表示 法 • 语义网络表示法
框架表示法 脚本方法 过程表示 混合型知识表示方法 面向对象的表示方法
第四章知识表示人工智能蔡自兴
表示方法 —直接表示
• 1963年由Gelernter提出的。用于基于传统 欧氏几何证明的几何定理证明器。
第四章知识表示人工智能蔡自兴
表示方法 —逻辑表示法
• 谓词逻辑法是应用最广的方法之一,其原因 是:
– 谓词逻辑与数据库,特别是关系数据库就有密切的 关系。在关系数据库中,逻辑代数表达式是谓词表 达式之一。因此,如果采用谓词逻辑作为系统的理 论背景,则可将数据库系统扩展改造成知识库。
– 一阶谓词逻辑具有完备的逻辑推理算法。如果对逻 辑的某些外延扩展后,则可把大部分的知识表达成 一阶谓词逻辑的形式。(知识易表达)
第四章知识表示人工智能蔡自兴
概述
• 知识的要素
–事实:事物的分类、属性、事物间关系、科学事
实、客观事实等。(最低层的知识)
–规则:事物的行动、动作和联系的因果关系知识。
(启发式规则)。
–控制:当有多个动作同时被激活时,选择哪一个
动作来执行的知识。(技巧性)
–元知识:高层知识。怎样实用规则、解释规则、
• 谓词逻辑规范表达式: P体(。x1, x2, x3, …), 这里P是谓词, xi是主体与客
第四章知识表示人工智能蔡自兴
表示方法 —逻辑表示法
• 谓词比命题更加细致地刻画知识:
– 表达能力强
• 如:北京是个城市, City(x) 把城市这个概念分割出来。把“城市” 与“北 京”两个概念连接在一起,而且说明“北京”是 “城市”的子概念。(有层)

人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案

人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案

第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?答:状态空间法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。

一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。

问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。

问题规约的实质:从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。

谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。

要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。

语义网络法:是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链组成。

节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。

语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。

语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。

该船的负载能力为两人。

在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。

他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。

考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3种情况:1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY表示,第i次渡河后,对岸野人数目的变化。

《人工智能》课程教学大纲

《人工智能》课程教学大纲

《人工智能》课程教学大纲课程代码:H0404X课程名称:人工智能适用专业:计算机科学与技术专业及有关专业课程性质:本科生专业基础课﹙学位课﹚主讲教师:中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时:40学时﹙课堂讲授36学时,实验教学4学时﹚课程学分:2学分预修课程:离散数学,数据结构一.教学目的和要求:通过本课程学习,使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解,对主要技术及应用有一定掌握,启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。

人工智能涉及自主智能系统的设计和分析,与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关,常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。

一个智能系统必须感知它的环境,与其它Agent和人类交互作用,并作用于环境,以完成指定的任务。

人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。

这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。

此外,人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。

这些工具包括启发式搜索和规划算法,知识表示和推理形式,机器学习技术,语音和语言理解方法,计算机视觉和机器人学等。

通过学习,学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题,并能够选择适当的实现方法。

二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下:1.叙述人工智能和智能系统的概况,列举出人工智能的研究与应用领域。

2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术,包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。

3.讨论高级知识推理,涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。

4.探讨人工智能的新研究领域,初步阐述计算智能的基本知识,包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。

第三章人工智能蔡自兴

第三章人工智能蔡自兴
第三章人工智能蔡自兴
命题举例
• 命题:能判断真假(不是既真又假)的陈述句。 简单陈述句描述事实、事物的状态、关系等性质。
例如:1. 1+1=2 2. 雪是黑色的。 3. 北京是中国的首都。 4. 到冥王星去渡假。
判断一个句子是否是命题,有先要看它是否是陈述句,而后看它的 真值是否唯一。以上的例子都是陈述句,第4句的真值现在是假,随着人 类科学的发展,有可能变成真,但不管怎样,真值是唯一的。因此,以 上4个例子都是命题。
第三章人工智能蔡自兴
2020/12/6
第三章人工智能蔡自兴
•归结 •推理
•命题 •逻辑
•谓词逻 •辑
•Herbrand •定理
•数理 •命题逻辑
•逻辑
•归结
•基本 •概念
•谓词逻辑 •归结原理
•Skolem标准形、 •子句集
•合一和置换、 •控制策略
第三章人工智能蔡自兴
第三章 归结推理方法
• 概述 • 命题逻辑的归结法 • 谓词归结子句形 • 归结原理 • 归结过程的策略控制
一阶逻辑 • 基本概念
– 个体词:表示主语的词 – 谓词:刻画个体性质或个体之间关系
的词 – 量词:表示数量的词
第三章人工智能蔡自兴
谓词归结原理基础
• 小王是个工程师。 • 8是个自然数。 • 我去买花。 • 小丽和小华是朋友。
其中,“小王”、“工程师”、“我”、“花”、 “8”、“小丽”、“小华”都是个体词,而“是个 工程师”、“是个自然数”、“去买”、“是朋友” 都是谓词。显然前两个谓词表示的是事物的性质, 第三个谓词“去买”表示的一个动作也表示了主、 宾两个个体词的关系,最后一个谓词“是朋友”表 示两个个体词之间的关系。

人工智能实验大纲

人工智能实验大纲

《人工智能》实验大纲(2007年7月修订)课程名称:人工智能(实验部分)课程类型:范围选修课-专业课实验学时:16学时适用对象:计算机科学与技术专业、电子信息科学与技术专业本科生一、实验教学目标与基本要求课程实验是学生掌握教学内容的必要环节,系统、科学、合理地安排实验内容可以帮助学生理解、巩固课程教学内容,设置综合性实验项目还能提高学生解决实际问题的能力。

《人工智能》实验环节的设置目的是通过几个典型实例培养学生设计并实现智能软件系统的能力。

二、实验内容与学时分配项目一:实验名称:传教士和野人过河(2学时)实验目的:这是经典的过河方案规划问题,通过本实验的设计与编程实现让学生掌握基于状态空间知识表示方法的一般搜索策略。

实验内容:选择c、c++、java等编程语言设计并实现3个传教士和3个野人的过河方案。

实验要求:程序能自动规划出所有的过河方案。

实验类型:验证型项目二:实验名称:八数码游戏(2学时)实验目的:这是经典的益智游戏。

通过本实验的设计与编程实现让学生掌握基于状态空间知识表示方法的启发式全局择优搜索策略。

实验内容:选择c、c++、java等编程语言设计并实现八数码游戏的启发式全局择优搜索算法。

实验要求:任意给定初始状态和目标状态,系统能自动给出从初始状态到目标状态的最佳走步序列。

实验类型:验证型项目三:实验名称:动物识别产生式系统(4学时)实验目的:这是一个简单的动物识别产生式系统教学实例,通过本实验让学生理解并体会知识库与控制系统相互独立的智能产生式系统与一般程序的区别,为以后设计并实现复杂的专家系统奠定基础。

实验内容:知识表示为产生式知识表示方法,设计并实现具有15条规则能自动识别7种动物的产生式系统。

实验要求:知识库与控制系统相互独立,系统完成后除了能识别已有的7种动物外,按产生式知识表示方法向知识库中添加、修改新的知识后,系统能在不修改控制系统程序的情况下仍然能正确识别。

实验类型:综合型项目四:实验名称:人工神经网络(2学时)实验目的:通过本实验理解并体会人工神经网络的设计及网络的学习方法,通过样本数据训练网络,并能使用训练成熟的网络进行预测、优化等,培养学生使用人工神经网络解决实际问题的能力。

人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案教案资料

人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案教案资料

人工智能及其应用(蔡自兴)课后答案第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?答:状态空间法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。

一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。

问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。

问题规约的实质:从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。

谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。

要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。

语义网络法:是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链组成。

节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。

语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。

语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。

该船的负载能力为两人。

在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。

他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。

考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3种情况:1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY表示,第i次渡河后,对岸野人数目的变化。

第四章知识表示人工智能蔡自兴

第四章知识表示人工智能蔡自兴

概述
• 研讨内容 • 表示观的研讨: • 看法论、本体论、知识工程 • 表示方法的研讨: • 直接法、替代法(局部、散布,…….)
概述
• 知识表示研讨的特点
• 智能行为特有的灵敏性。〝知识效果〞 不能概括为一类繁复的实际,是少量小 实际的集合。
• AI的义务遭到计算装置的约束。这招致 了所采用的〝表示〞必需同时满足〝描 写智能现象〞与〝计算装置可以接受〞, 这两个有时是矛盾的条件。
• 这两年直接表示有所开展,由于,如今看法到,可 以用其它媒体表示的方法去补充直接表示的缺 乏。——将被开展成多媒体。
• 引申的研讨是临场AI与临境技术。近几年AI对自主 智能系统研讨〔完全机器做人不干预〕的绝望,招 致对树立人机一体智能系统的尝试。这样系统所需 环境的要求是直接表示兴起的缘由之一。
• 到了60年代,发生式系统成为认知心思学研 讨人类心思活动中信息加工进程的基础,由 此心思学家以为,人脑对知识的存储就是发 生式方式。因此,用它来树立人类认知模型。
• 到目前为止,发生式系统已开展成为人工智 能系统中最典型最普遍的一种结构。发生式 表示方法是专家系统的第一选择的知识表达 方式。
表示方法—发生式规那么表
概述
• 知识的定义 • 〔难以给出明白的定义只能从不同正面加以
了解〕
• Feigenbaum:知识是经过消减、塑造、解释
和转换
的信息。
• Bernstein:知识是由特定范围的描画、关系
和进程
组成的。
• Hayes-roth:知识是理想、信心和启示式规那 么。
概述
• 知识的种类
• 理想性知识:采用直接表示的方式
• 一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻 辑。它以谓词方式来表示举措的主题、客体。 客体可以多个。
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实验2 Prolog程序事实表示Visual Prolog是面向对象的、严格类型化的和模式检验的程序设计语言。

在编写Visual Prolog程序时,必须掌握这些内容,但是在这里将集中在编写代码这个核心问题上,也就是说,编写这些代码时暂时不考虑类、类型和模式。

为此,将使用包含在Visual Prolog 6 中的PIE例子。

PIE是一个经典的Prolog解释器,通过它,可以学会和实现Prolog程序,而不必关心类、类型等方面的知识。

这里的内容是基于使用Build6004或者是以后的Visual Prolog 6版本,否则,PIE应用程序将不会象现在描述的这样工作。

这个编译号可以在VDE的About对话框中找到。

1.Horn子句逻辑Visual Prolog 和其它Prolog用语都是基于Horn子句逻辑的。

Horn 子句逻辑是对事物及其相互关系进行推理的形式系统。

在自然语言中,可以有这样样的一个陈述句:John是Bill的父亲。

这里涉及两个实体,John和Bill,以及他们之间的关系,即一个是另一个的父亲.在Horn子句逻辑中,可以这样形式化地表述上面的陈述句:father(“Bill”,”John”).上面的father是带两个参量的一个谓词或关系,它表示第2个人是第1个人的父亲。

注意:此处已经选择了第2个人是第1个人的父亲,也可以选择另外的方式,变量的顺序形式化设计者的选择,然而一旦选定了,就必须保持一致,在这里的表述中,父亲始终是第2个人。

已经选择用人名来代表人,因为在现实世界中,许多人有相同的名字,所以这一方法不一定有效。

但在这里,用这一简单的形式化表示。

有了上面的形式化方法,可以表示任何人之间的任何类型的家庭关系,但是,为了让这些表述更为有趣,制定下面的规则。

X是Z的祖父,如果X是Y的父亲且Y是Z的父亲其中X,Y,Z指人。

在Horn子句逻辑中,可以这样表述grandFathe(Person,GrandFathe):-father(Person,Father),father(Father,GrandFather).已经选择使用了比X,Y,Z更容易理解的变量名。

另外,还引入了一个谓词来描述祖父关系。

再次选择了祖父作为第二个变量,像这样的保持一致是明智的,不同谓词的变量可以遵循相同的规则,当解读这些规则时,可以将:-解释为“如果(if)”,将隔开关系的逗号解释为“与(and)”.像“John是Bill的父亲”这样的陈述称为事实,而“X是Z的祖父,如果X是Y的父亲且Y是Z的父亲“称为规则。

可以用事实和规则来形成定理,一个定理是事实和规则的集合,下面陈述一个小定理:father(“Bill”,”John”).fathaer(“Pam””Bill”). grandFather(Person,GrandFather):-father(Person,Father), father(Father,GrandFather). 这个定理的作用是回答这样的一些问题:John是Sue的父亲吗?谁是Pam的父亲?John是Pam的祖父吗?^……这些问题称为目标(goal),它们可以这样形式化表示:?- father(“Sue”,”John”).?-father(“Pam”,X). ?- grandfather(“Pam”,”John”).这些问题被称为目标子句(goal clause)或简称为目标。

事实(facts),规则(rules)及目标合起来称为Horn子句,因此得名为Horn子句逻辑。

某些目标,如第一个和最后一个目标,可以简单地用“是”或“不是”来回答,其他目标,如第2个目标,需要寻找一个解,例如,X=“Bill”.一个目标可以有多个解,例如:?- father(X,Y).E有两个解:X=“Bill”,Y=”John”.X=“Pam”,Y=”Bill”.一个Prolog程序是一个定理和目标的集合。

当程序开始时,它试图使用定理为目标找到一个解。

探索PrologProlog在英语中的意思就是Programming in LOGic(逻辑编程)。

它是建立在逻辑学的理论基础之上的,最初是运用于自然语言的研究领域。

然而现在它被广泛的应用在人工智能的研究中,它可以用来建造专家系统、自然语言理解、智能知识库等。

同时它对一些通常的应用程序的编写也很有帮助。

使用它能够比其他的语言更快速地开发程序,因为它的编程方法更象是使用逻辑的语言来描述程序。

从纯理论的角度来讲,Prolog是一种令人陶醉的编程语言,但是在这本书中还是着重介绍他的实际使用方法。

逻辑编程什么叫逻辑编程?也许你还没有一个整体的印象,还是让我们首先来研究一个简单的例子吧。

运用经典的逻辑理论,我们可以说“所有的人(person)都属于人类(moral)”,如果用Prolog的语言来说就是“对于所有的X,只要X是一个人,它就属于人类。

”moral(X):-person(X) . 同样,我们还可以加入一些简单的事实,比如:苏格拉底(socrates)是一个人。

person(socrates).有了这两条逻辑声明,Prolog就可以判断苏格拉底是不是属于人类。

在Prolog的Listener中键入如下的命令:?-mortal(socrates). (此句中的'?-'是Listener的提示符,本句表示询问苏格拉底是不是属于人类。

)Linstener将给出答案:yes我们还可以询问,“谁属于人类?”?-mortal(X).我们会得到如下的答案:X= socrates这个简单的例子显示了Prolog的一些强大的功能。

它能让程序代码更简洁、更容易编写。

在多数情况下Prolog的程序员不需要关心程序的运行流程,这些都由Prolog自动地完成了。

当然,一个完整的程序不能只包括逻辑运算部分,还必须拥有输入输出,乃至用户界面部分。

很遗憾,Prolog在这些方面做得不好,或者说很差。

不过它还是提供了一些基本的方法的。

下面是上述的程序一个完整的例子。

把这个程序调入Listener中,运行mortal_report.。

?- mortal_report.Known mortals are:socratesplatoaristotleno以上程序中的一些函数以后还会详细的介绍的。

最后的那个no表示没有其他的人了。

进入下一章从下一章起,就开始正式介绍Prolog的编程方法了。

我将用一个实例来介绍Prolog,这是一个文字的冒险游戏,你所扮演的角色是一个三岁的小女孩,你想睡觉了,可是没有毛毯(nani)你就不能安心的睡觉。

所以你必须在那个大房子中找到你的毛毯,这就是你的任务。

这个游戏能够显示出一些Prolog的独到之处,不过Prolog的功能远不止编个简单的游戏,所以文中还将介绍一些其他的小程序。

事实 (facts) 注:斜粗体字表示Prolog的专有名词事实(facts)是prolog中最简单的谓词(predicate)。

它和关系数据库中的记录十分相似。

在下一章中我们会把事实作为数据库来搜索。

事实的语法结构如下:pred(arg1, arg2, ... argN).其中pred为谓词的名称。

arg1,...为参数,共有N个。

‘.’是所有的Prolog子句的结束符。

没有参数的谓词形式如下:pred.参数可以是以下四种之一:整数(integer)绝对值小于某一个数的正数或负数。

原子(atom)由小写字母开头的字符串。

变量(variable)由大写字母或下划线(_)开头。

结构(structure)在以后的章节介绍。

不同的Prolog还增加了一些其他的数据类型,例如浮点数和字符串等。

Prolog字符集包括:大写字母,A-Z;小写字母,a-z;数字,0-9;+-/\^,.~:.?#$等。

原子通常是字母和数字组成,开头的字符必须是小写字母。

例如:hellotwoWordsTogetherx14为了方便阅读,可以使用下划线把单词分开。

例如:a_long_atom_namez_23下面的是不合法的原子,no-embedded-hyphens123nodigitsatbeginning_nounderscorefirstNocapsfirst使用单引号扩起来的字符集都是合法的原子。

例如:'this-hyphen-is-ok''UpperCase''embedded blanks'下面的由符号组成的也是合法的原子:-->++变量和原子相似,但是开头字符四大写字母或是下划线。

例如:XInput_List_4th_argumentZ56有了这些基本的知识,我们就可以开始编写事实了。

事实通常用来储存程序所需的数据。

例如,某次商业买卖中的顾客数据。

customer/3。

(/3表示customer有三个参数)customer('John Jones', boston, good_credit).customer('Sally Smith', chicago, good_credit).必须使用单引号把顾客名引起来,因为它们是由大写字母开头的,并且中间有空格。

再看一个例子,视窗系统使用事实储存不同的窗口信息。

在这个例子中参数有窗口名称和窗口的位置坐标。

window(main, 2, 2, 20, 72).window(errors, 15, 40, 20, 78).某个医疗专家系统可能有如下的疾病数据库。

disease(plague, infectious). {疾病(瘟疫,有传染性)} Prolog的解释器提供了动态储存事实和规则的方法,并且也提供了访问它们的方法。

数据库的更新是通过运行‘consult’或‘reconsult’命令。

我们也可以直接在解释器中输入谓词,但是这些谓词不会被储存到硬盘上。

寻找Nani下面我们正式开始“寻找Nani”游戏的编写。

我们从定义基本的事实开始,这些事实是本游戏的基本的数据库。

它们包括:房间和它们的联系∙物体和它们的位置∙物体的属性∙玩家在游戏开始时的位置图2.1 “寻找Nani”游戏的的房间格局首先我们使用room/1谓词定义房间,一共有五条子句,它们都是事实,如图2.1。

room(kitchen).room(office).room(hall).room('dining room').room(cellar).我们使用具有两个参数的谓词来定义物体的位置。

第一个参数代表物体的名称,第二个参数表示物体的位置。

开始时,我们加入如下的物体。

location(desk, office).location(apple, kitchen).location(flashlight, desk).location('washing machine', cellar).location(nani, 'washing machine').location(broccoli, kitchen).location(crackers, kitchen).location(computer, office).注意:我们定义的那些符号,例如:kitchen、desk等对于我们是有意义的,可是它们对于Prolog是没有任何意义的,完全可以使用任何符号来表示房间的名称。

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