昆明理工大学人工智能第二次实验报告

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人工智能实验报告八数码难题

人工智能实验报告八数码难题

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告(201 —201 学年第一学期)课程名称:开课实验室:年月日一、实验内容八数码难题,问题描述:在3×3方格棋盘上,分别放置了标有数字1,2,3,4,5,6,7,8的八张牌,初始状态S0,目标状态S1如图所示,可以使用的操作有:空格上移,空格左移,空格右移,空格下移。

只允许位于空格左,上,右,下方的牌移入空格。

用广度优先搜索策略寻找从初始状态到目标状态的解路径。

二、实验原理算法思想:这是一种盲目搜索算法。

算法主要思想是从初始结点开始依次沿其上下左右四个方向扩展结点,并逐一检查这些后继结点是否为目标结点,若不等于目标结点则把该后继结点插入到数组末尾。

然后取数组中未扩展的第一个结点重复以上操作,直到得到目标结点为止或在限定步数以内未得到解。

广度优先搜索策略数据结构:void Bfs(){queue<Map> Queue;Queue.push(org);HashTable[ org.myindex ] = -1;while( NOT Queue.empty() ){Map node = Queue.front();Queue.pop( );for(int k =0 ; k < 4; k ++ ){Map tmp = node;tmp.position = node.position + derection[k];if(tmp.position < 0 || tmp.position > 8 || ( k > 1 && tmp.position / 3 != node.position /3 ) ) continue;tmp.myindex = HashValue( node , k );if(0 != HashTable[tmp.myindex] ) continue;tmp.detail[ node.position ] = tmp.detail[ tmp.position ] ;tmp.detail[ tmp.position ] = 0 ;HashTable[tmp.myindex] = node.myindex; // 状态记录到hashtable中if( node.myindex == EndIndex ) return ;Queue.push( tmp );}}return ;}三、所用仪器、材料1台PC及VISUAL C++6.0软件四、实验方法、步骤源代码见同一文件夹中bashuma.cpp部分程序代码:typedef struct Node {int num[9];int deepth;int diffnum;int value;struct Node * pre;struct Node * next;struct Node * parent;}numNode;int main ( int argc, char *argv[] ){open=create_numNode();close=create_numNode();open->pre=open->next=close->pre=close->next=NULL;init(); //由用户输入初始和目标状态numNode *p1;p1=create_numNode();p1->parent=NULL;p1->deepth=0;int i=0;for ( i=0; i<9; i++){p1->num[i]=origin[i];}open_insert(open,p1);numNode_num=1;p1=open_getfirst(open);while (p1!=NULL){close_append(close,p1);if(expand(p1))return EXIT_SUCCESS;p1=open_getfirst(open);}printf("No solution!\n");return EXIT_SUCCESS;}void init ( ){while(1){printf("输入初始状态S0(请从左到右依次输入每行数字,0代表空格):\n");char temp[10];scanf("%s",&temp);int i=0;for ( i=0;i<9 && temp[i]-'0'>=0 && temp[i]-'0'<=8; i++){origin[i]=temp[i]-'0';}printf("请输入目标状态S1:\n");scanf("%s",&temp);int j=0;for ( j=0; j<9 && temp[j]-'0'>=0 && temp[j]-'0'<=8; j++){target[j]=temp[j]-'0';}system("cls");if ( i==9&&j==9){break;}}}int operate(int m[], int op){int blank;blank=0;while (m[blank]!=0 && blank<9 )++blank;if (blank==9)return 1;switch (op) {case 1: /* up */if (blank>2)swap(m+blank,m+blank-3);break;case 2: /* down */if (blank<6)swap(m+blank,m+blank+3);break;case 3: /* left */if (blank!=0 && blank!=3 && blank!=6)swap(m+blank,m+blank-1);break;case 4: /* right */if (blank!=2 && blank!=5 && blank!=8)swap(m+blank,m+blank+1);break;default : return 1;}return 0;}五、实验过程原始记录六、实验总结:人工智能这门课程综合了许多学科的知识,这些知识面十分广,以及它的应用也是十分广泛的,才刚开始学习的时候就会感觉有点复杂,因为它毕竟综合了一些我们还没有学过的知识。

人工智能实验报告(熟悉专家系统开发工具)

人工智能实验报告(熟悉专家系统开发工具)
1 Solution
实验结论(结果)
求N! 值的:
该程序通过递归算法有效的解决了求N! 值的问题。并熟悉了Visual Prolog软件开发平台。
该程序通过递归算法有效的解决了求N!值的问题。并熟悉了Visual Prolog软件开发平台。
实验心得与小结
通过这次实验我更加熟悉了 Prolog语言和该软件开发平台。对Prolog语言的基本语法规则和使用技巧有了更好的掌握。在使用Visual Prolog软件开发平台的过程中, 我从对软件的不熟悉, 经常出错, 到会编写一些小型完整的Visual Prolog应用程序, 在这过程中, 我增长了很多知识。最后经过本次试验, 我的动手能力和分析问题的能力得到提高。
father(name,name)
everybody
clauses
father(leonard,katherine).
father(carl,jason).
father(carl,marilyn).
everybody :-father(X,Y),write(X," is ",Y,"'s father\n"),fail.
Example3:
设定目标为: everybody.
结果为:
leonard is katherine's father
carl is jason's father
carl is marilyn's father
No
求N! 值的:
设定目标为: X=6,factorial(X, FactX).
结果为:
X=6, FactX=720
6.完成简单程序的编写:求N!的值。
实验准备(预习程序)

人工智能实验报告内容

人工智能实验报告内容

人工智能实验报告内容人工智能实验报告内容人工智能(Artificial Intelligence, AI)作为一种重要的技术,正在逐渐影响到我们的日常生活和工作。

本次实验旨在学习和探索人工智能的基本技术,并通过实践加深对其原理和应用的理解。

首先,本次实验分为两个部分:人工智能基础技术的学习和人工智能应用的实践。

在人工智能基础技术学习的部分,我们研究了人工智能的核心技术包括机器学习、神经网络、深度学习等。

我们首先学习了机器学习的基本概念和算法,包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

我们使用Python编程语言,利用机器学习库进行了实践,例如使用Scikit-learn库实现了线性回归和K-means 聚类算法。

其次,我们学习了神经网络的基本原理和算法,在激活函数、损失函数、优化算法等方面进行了深入研究。

我们利用TensorFlow库搭建了神经网络模型,并使用MNIST数据集进行了手写数字识别的实验。

通过不断调整网络结构和参数,我们逐渐提高了模型的准确率。

最后,我们学习了深度学习的原理和常用的深度学习模型,包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)等。

我们使用Keras库搭建了CNN模型,并使用CIFAR-10数据集进行了图像分类实验。

通过优化网络结构和参数,我们的模型在测试集上取得了较高的准确率。

在人工智能应用的实践部分,我们选择了自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)为主题,具体研究了文本分类和情感分析两个任务。

我们使用了Python编程语言和NLTK(Natural Language Toolkit)库进行了实践。

首先,我们使用朴素贝叶斯算法实现了文本分类的任务,通过比较不同的特征提取方法,我们找到了最适合该任务的特征提取方法。

其次,我们使用情感词典和机器学习算法实现了情感分析的任务,通过对情感分析模型进行评估和调优,我们提高了模型的准确率和鲁棒性。

人工智能实验报告

人工智能实验报告

人工智能实验报告实验一 Chebyshev 神经网络建模1.1 非线性时间序列建模考虑如下非线性系统:y k F y k y k n ()[(),,()]=--1 这里y k k N N n n N ()(,,,,)=-<<1 是给定的时间序列样本值,F ()∙是未知非线性函数,其Chebyshev 神经网络模型如图1所示。

输入层:x y k i i n i =-=(),,,12隐层输入:net w x j m j ij ii n===∑112,,隐层输出为一组Chebyshev正交多项式:T T net T net T T l m l l l l 122121234===-=--,,,网络输出:y k c T m j j j m()==∑1其中w c ij j ,为权值。

网络的训练如图2所示。

1.2 Chebyshev 神经网络预测原理事实上,当所有的已知值被用于神经网络的输入时,网络仅给出了一步预测;为了进行多步预测,可将预测值y k m ()反馈至输入,相应地其它输入数据作一步移位,从而可预测y k m ()+1,以此类推。

其预测原理如图3所示。

Z –1y(k)Z -1y(k-1)y(k-n)……T 1T 2Tmy m (k)图1、Chebyshev 神经网络模型1.3 仿真与结果clears=input('请输入样本数s=') for j=1:sxu(j)=rand; endy(1)=0.28; for j=2:sy(j)=0.6/(1+exp(-0.5*xu(j-1)+0.4*y(j-1))+0.1); enda=input('请输入学习率a=') K=input('请输入学习次数K=')m=input('请输入隐神经元个数m=') n=input('请输入输入层神经元个数n=')w=rand(n,m); c=rand(1,m); for k=1:K se=0; for i=2:sxx=[xu(i-1),y(i-1)]; net=xx*w;t=cheb_bise(m,net); %求t yn=t*c'; %求y 的目标值 e=y(i)-yn;dt=cheb_deltt(m,t,net);神经 网络 模型 F(●)y(k) z -1z -1z -1y(k-1)y(k-2)… y(k-n)y m (k)e(k)=y(k)-y m (k)-+图2、网络训练框图z -1z -1y m (k)…y m (k+p-1) 神经 网络 模型 F(●)y m (k+p)y(k)z -1z -1y(k-1) …y(k-n+p)图3、网络预测原理框图dw=cheb_deltw(a,e,c,dt,xx,n,m);w=w+dw;dc=a*e*t;c=c+dc;se=se+0.5*e*e;endE=se/sif(abs(se)<1.0e-12)break;endendkyu(1)=0.28;k=1:500;u=0.15*sin(2*3.14*k/250)+0.22*sin(2*3.14*k/25)+0.2;for j=2:500yu(j)=0.6/(1+exp(-0.5*u(j-1)+0.4*yu(j-1))+0.1);endny(1)=0.28;for i=2:500for p=1:mnet(p)=u(i-1)*w(1,p)+yu(i-1)*w(2,p);endt=cheb_bise(m,net);ny(i)=t*c';end% subplot(2,2,1),plot(k,yu);% subplot(2,1,2),plot(k,ny)plot(k,yu,k,ny,'-')xlabel('k');ylabel('y(k)')function t=cbise(n,net)t(1)=1;t(2)=2*net(2);for i=3:nt(i)=2*net(i)*t(i-1)-t(i-2);endfunction dt=deltt(n,t,net)dt(1)=0;dt(2)=2;for i=3:ndt(i)=2*t(i-1)+2*net(i)*dt(i-1)-dt(i-2);endfunction dw=deltw(a,e,c,dt,xx,m,n) for i=1:mfor j=1:ndw(i,j)=a*e*c(j)*dt(j)*xx(i); endend运行结果:样本个数:200学习率:0.25运行次数:1000隐神经元:5输入层神经元:2实验二 神经网络数字水印隐藏2.1 基于Hermite 混沌神经网络数字图像隐藏原理利用Logistic 混沌序列1(1)k k k x x x μ+=-样本数据,构造如图1所示的Hermite 混沌神经网络模型,产生混沌序列密码,以此对需要隐藏的数字图像秘密信息进行XOR 加密,生成混沌数字水印;然后通过加密矩阵将其嵌入到载体图像中,其原理如图2所示,图中“⊕”表示XOR 运算,“⊗”表示嵌入运算。

人工智能深度学习实验报告

人工智能深度学习实验报告

人工智能深度学习实验报告一、实验背景随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)已经成为当今世界最具创新性和影响力的领域之一。

深度学习作为人工智能的一个重要分支,凭借其强大的学习能力和数据处理能力,在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了显著的成果。

本次实验旨在深入探索人工智能深度学习的原理和应用,通过实践操作和数据分析,进一步理解其工作机制和性能表现。

二、实验目的1、熟悉深度学习的基本概念和常用模型,如多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。

2、掌握使用 Python 编程语言和相关深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)进行模型训练和优化的方法。

3、通过实验数据,分析不同模型在不同任务中的性能差异,探索影响模型性能的关键因素。

4、培养解决实际问题的能力,能够运用深度学习技术解决简单的图像分类、文本分类等任务。

三、实验环境1、操作系统:Windows 102、编程语言:Python 383、深度学习框架:TensorFlow 244、开发工具:Jupyter Notebook四、实验数据1、图像分类数据集:CIFAR-10 数据集,包含 10 个不同类别的60000 张彩色图像,其中 50000 张用于训练,10000 张用于测试。

2、文本分类数据集:IMDB 电影评论数据集,包含 25000 条高度极性的电影评论,其中 12500 条用于训练,12500 条用于测试。

五、实验步骤1、数据预处理对于图像数据,进行图像归一化、数据增强(如随机旋转、裁剪、翻转等)操作,以增加数据的多样性和减少过拟合的风险。

对于文本数据,进行词向量化(如使用 Word2Vec、GloVe 等)、数据清洗(如去除特殊字符、停用词等)操作,将文本转换为可被模型处理的数值向量。

2、模型构建构建多层感知机(MLP)模型,包含输入层、隐藏层和输出层,使用 ReLU 激活函数和 Softmax 输出层进行分类任务。

人工智能深度学习实验报告

人工智能深度学习实验报告

人工智能深度学习实验报告一、实验背景随着科技的飞速发展,人工智能已经成为当今最热门的研究领域之一。

深度学习作为人工智能的一个重要分支,凭借其强大的学习能力和数据处理能力,在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了显著的成果。

为了更深入地了解和掌握人工智能深度学习的原理和应用,我们进行了一系列的实验。

二、实验目的本次实验的主要目的是通过实际操作和实践,深入探究人工智能深度学习的工作原理和应用方法,掌握深度学习模型的构建、训练和优化技巧,提高对深度学习算法的理解和应用能力,并通过实验结果验证深度学习在解决实际问题中的有效性和可行性。

三、实验环境在本次实验中,我们使用了以下硬件和软件环境:1、硬件:计算机:配备高性能 CPU 和 GPU 的台式计算机,以加速模型的训练过程。

存储设备:大容量硬盘,用于存储实验数据和模型文件。

2、软件:操作系统:Windows 10 专业版。

深度学习框架:TensorFlow 和 PyTorch。

编程语言:Python 37。

开发工具:Jupyter Notebook 和 PyCharm。

四、实验数据为了进行深度学习实验,我们收集了以下几种类型的数据:1、图像数据:包括 MNIST 手写数字数据集、CIFAR-10 图像分类数据集等。

2、文本数据:如 IMDb 电影评论数据集、20 Newsgroups 文本分类数据集等。

3、音频数据:使用了一些公开的语音识别数据集,如 TIMIT 语音数据集。

五、实验方法1、模型选择卷积神经网络(CNN):适用于图像数据的处理和分类任务。

循环神经网络(RNN):常用于处理序列数据,如文本和音频。

长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU):改进的RNN 架构,能够更好地处理长序列数据中的长期依赖关系。

2、数据预处理图像数据:进行图像的裁剪、缩放、归一化等操作,以提高模型的训练效率和准确性。

文本数据:进行词干提取、词向量化、去除停用词等处理,将文本转换为可被模型处理的数值形式。

人工智能_实验报告

人工智能_实验报告

人工智能_实验报告在当今科技飞速发展的时代,人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)已经成为了备受瞩目的领域。

为了更深入地了解人工智能的原理和应用,我们进行了一系列的实验。

本次实验的目的是探究人工智能在不同场景下的表现和能力,以及其对人类生活和工作可能产生的影响。

实验过程中,我们使用了多种技术和工具,包括机器学习算法、深度学习框架以及大量的数据样本。

首先,我们对图像识别这一领域进行了研究。

通过收集大量的图像数据,并使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称 CNN)进行训练,我们试图让计算机学会识别不同的物体和场景。

在实验中,我们发现,随着训练数据的增加和网络结构的优化,计算机的图像识别准确率得到了显著提高。

然而,在面对一些复杂的图像,如光线昏暗、物体遮挡等情况下,识别效果仍有待提升。

接着,我们转向了自然语言处理(Natural Language Processing,简称 NLP)的实验。

利用循环神经网络(Recurrent Neural Network,简称RNN)和长短时记忆网络(Long ShortTerm Memory,简称 LSTM),我们尝试让计算机理解和生成人类语言。

在文本分类和情感分析任务中,我们取得了一定的成果,但在处理语义模糊和上下文依赖较强的文本时,计算机仍会出现理解偏差。

在实验过程中,我们还遇到了一些挑战和问题。

数据的质量和数量对人工智能模型的性能有着至关重要的影响。

如果数据存在偏差、噪声或不完整,模型可能会学到错误的模式,从而导致预测结果不准确。

此外,模型的训练时间和计算资源需求也是一个不容忽视的问题。

一些复杂的模型需要在高性能的计算机集群上进行长时间的训练,这对于普通的研究团队和个人来说是一个巨大的负担。

为了应对这些问题,我们采取了一系列的措施。

对于数据质量问题,我们进行了严格的数据清洗和预处理工作,去除噪声和异常值,并通过数据增强技术增加数据的多样性。

人工智能实验报告2解读

人工智能实验报告2解读

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告(2012 —2013 学年第 1 学期)课程名称:人工智能开课实验室:信自楼445 2012 年11月 8日一、上机目的及内容1.上机内容:用深度优先、广度优先、或者是其它方法实现八数码问题2.上机目的(1)掌握图搜索遍历过程(2)掌握广度优先的算法和实现过程(3)掌握深度优先的算法和实现过程二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图)(1)建立一个只含有起始节点S的搜索图G,把S放到一个叫做OPEN的未扩展节点的表中;(2)建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表,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表移除并放进CLOSED表中,称此节点为节点n(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(6)扩展节点n,同时生成不是n的祖先的那些后继节点的集合M。

把M的这些成员作为n的后继节点舔到图中;(7)对那些未曾在G中出现过的M成员设置一个通向n的指针。

把M的这些成员加进OPEN表。

对已经在OPEN表或CLOSED表上的成员,确定是否需要更改通到n的指针方向;(8)按某一任意方式或按某个探视值,重排OPEN表宽度优先算法实现过程(1)把起始节点放到OPEN表中;(2)如果OPEN是个空表,则没有解,失败退出;否则继续;(3)把第一个节点从OPEN表中移除,并把它放入CLOSED的扩展节点表中;(4)扩展节点n。

如果没有后继节点,则转向(2)(5)把n的所有后继结点放到OPEN表末端,并提供从这些后继结点回到n的指针;(6)如果n的任意一个后继结点是目标节点,则找到一个解答,成功退出,否则转向(2)。

深度优先实现过程(1)把起始节点S放入未扩展节点OPEN表中。

如果此节点为一目标节点,则得到一个解;(2)如果OPEN为一空表,则失败退出;(3)把第一个节点从OPEN表移到CLOSED表;(4)如果节点n的深度等于最大深度,则转向(2);(5)扩展节点n,产生其全部后裔,并把它们放入OPEN表的前头。

人工智能实验报告(二)2024

人工智能实验报告(二)2024

人工智能实验报告(二)
引言概述:
本文是关于人工智能实验的报告,主要研究了人工智能技术在
不同领域应用的情况。

通过实验,我们探讨了人工智能在语音识别、图像处理、自然语言处理、机器学习和智能推荐等方面的应用。


过这些实验,我们可以深入了解人工智能技术的发展和应用前景。

正文内容:
1. 语音识别
- 分析语音识别技术的基本原理和方法
- 探索语音识别在智能助手、语音控制和语音翻译等领域的应

- 研究不同语音识别算法的准确性和鲁棒性
2. 图像处理
- 研究图像处理算法及其在人脸识别、图像识别和图像增强等
方面的应用
- 比较不同图像处理算法的效果和性能
- 探讨图像处理技术在医疗、安防和智能交通等领域的潜力
3. 自然语言处理
- 分析自然语言处理技术的研究方向和应用场景
- 探讨自然语言处理在智能客服、文本分类和情感分析等方面
的应用
- 研究不同自然语言处理模型的性能和可扩展性
4. 机器学习
- 研究机器学习算法的基本原理和发展趋势
- 探索机器学习在数据挖掘、预测分析和推荐系统等领域的应用
- 比较不同机器学习算法的准确性和效率
5. 智能推荐
- 分析智能推荐算法的特点和应用场景
- 探讨智能推荐在电商、社交媒体和音乐平台等领域的应用
- 研究不同智能推荐算法的精度和个性化程度
总结:
通过本次实验,我们对人工智能技术在不同领域的应用有了更深入的了解。

语音识别、图像处理、自然语言处理、机器学习和智能推荐等方面的技术都展现出了巨大的潜力和发展空间。

随着人工智能技术的不断进步,我们可以期待在未来的各个领域看到更多创新和应用。

昆明理工大学 人工智能 实验报告

昆明理工大学 人工智能 实验报告

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告(2015——2016 学年第一学期)课程名称:人工智能导论开课实验室:信自楼432室 2015年10月26日目录一、实验问题 (2)二、实验目的 (2)三、实验原理 (2)四、程序框图 (3)五、实验结果及分析 (4)1、随机检验 (4)2、该问题广度优先搜索算法的搜索树; (5)3、该问题的Open 表和Closed 表: (6)六、结论 (7)七、源程序及注释 (7)一、实验问题八数码问题的求解,及程序设计。

具体要求如下在3*3的方格中的棋盘中任意摆放1到8个自然数和一个空格,其初始状态如下:b目标状态请选择一种盲目搜索的算法或选择一种启发式搜索的算法编程求解八数码问题,初始状态任选,并对使用进行合理分析做出合理结果。

二、实验目的1、熟悉人工智能系统中的问题求解过程;2、熟悉状态空间的满目搜索和启发式搜索算法的运用;3、熟悉对八码数问题的建模、求解及编程语言的运用;三、实验原理经过分析,8数码问题中可采用的搜速策略共有:1.广度优先搜索2.深度优先搜索2.有界深度优先搜索4.最好优先搜索5.局部择优搜索一共五种。

其中,广度优先搜索法是可采纳的,有界深度优先搜索法是不完备的,最好优先和局部择优搜索法是启发式搜索法。

在实验时,我采用了广度优先算法广度优先算法搜索原理:广度优先搜索就是始终先在同一级节点中考查,只有当同一级节点考察完之后,才考查下一级的节点。

(1)把起始节点放到OPEN表中;(2)如果OPEN是个空表,则没有解,失败退出;否则继续;(3)把第一个节点从OPEN表中移除,并把它放入CLOSED的扩展节点表中;(4)扩展节点n。

如果没有后继节点,则转向(2);(5)把n的所有后继结点放到OPEN表末端,并提供从这些后继结点回到n的指针;(6)如果n的任意一个后继结点是目标节点,则找到一个解答,成功退出,否则转(2)四、程序框图五、实验结果及分析1、随机检验初始状态为:运行结果如图所示;目标状态为:2、该问题广度优先搜索算法的搜索树;解路径:S A E M Sg六、结论通过实验问题的求解过程就是搜索的过程,让我明白了采用适合的搜索算法是关键的,因为一个合适的算法对求解过程的效率有很大的影响,包括各种规则、过程和算法等推理技术。

人工智能实验二

人工智能实验二

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告( 2014 — 2015 学年第 1 学期)课程名称:人工智能及其应用开课实验室:信自504 2014年12月14日一、实验目的及内容1.手写数字的识别-参见week8中的资料-任选两种方法完成识别-可选的方法有:模板匹配、欧式举例、bayes、神经网络、决策树等-需对模式识别的基本原理和过程、本题中涉及的数字特征的提取和表示问题做阐述二、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件)1台PC以及matlab2012软件。

三、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程)实现方法为四个步骤(1)数据获取和预处理(2)特征抽取和选择(3)分类器设计(4)使用分类器进行分类数字图像被分成5行5列的格子,共5*5个特征。

X: (x1,x2,x3,…… x25)共有9个数字,因此X有9类特征的计算:统计每个格子中黑色像素的个数,除以该格子中所有的像素数目,即得一个特征手写数字特征保存在templet中,由结构体pattern表示数字‘1’的5个样本的特征矩阵每列代表一个样品每行代表一个特征手写数字图像9_1.bmp特征提取的代码如下:该手写数字的特征向量如右所示:1.基于二值数据的贝叶斯分类器计算先验概率P(ωi)计算类条件(先验)概率P(X| ωi)P(X| ωi) = ∏P(xj=a| ωi) 其中 i=1…9, j=0…24,a=0或1, P(xj=a| ωi) = (∑xj+1)/(Ni+2)应用Bayes公式求后验概率P(ωi|X) = P(ωi)* P(X| ωi)后验概率最大值的类别就是手写数字的所属类别Testing 运行: bayesBinaryTestfunction y=bayesBinary(sample);clc;load templet pattern;sum=0;prior=[];%p=[];likelihood=[];P=[];%calculate prior propabilityfor i=1:9sum = sum+pattern(i).num;endfor i=1:9prior(i) = pattern(i).num/sum;end%calculate likelihood propabilityfor i=1:9for j=1:25sum=0;for k=1:pattern(i).numif(pattern(i).feature(j,k)>0.05) sum=sum+1;endendp(j,i)=(sum+1)/(pattern(i).num+2); endendfor i=1:9sum=1;for j=1:25if(sample(j)>0.05)sum=sum*p(j,i);elsesum=sum*(1-p(j,i));endendlikelihood(i)=sum;end%calculate bayes propabilitysum=0;for i=1:9sum=sum+prior(i)*likelihood(i);endfor i=1:9P(i)=prior(i)*likelihood(i)/sum;end[maxval maxpos]=max(P);y=maxpos;2.神经网络分类器Implementation procedure实现步骤初始化输入输出矩阵p[],t[]。

人工智能实验报告

人工智能实验报告

人工智能实验报告[实验目的]本实验旨在探索人工智能在图像识别任务中的应用,并研究不同的模型结构和参数设置对其性能的影响。

[实验背景]随着人工智能技术的不断发展,图像识别逐渐成为人工智能领域的一个重要研究方向。

许多深度学习模型被应用于图像识别,并在各种任务中取得了显著的成果。

本实验将使用一个常见的图像数据集,通过训练模型来实现图像分类任务。

[实验方法]1. 数据集准备:本实验选取了MNIST数据集作为实验数据集。

MNIST数据集包含了一系列手写数字图片,每张图片为28x28的灰度图像。

2. 模型选择:本实验选择了经典的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为图像分类模型。

CNN模型在图像识别领域有着广泛应用,并取得了一些突破性的成果。

3. 模型训练:使用TensorFlow框架搭建CNN模型,并将MNIST 数据集分为训练集、验证集和测试集。

使用训练集对模型进行训练,并通过验证集来调整模型的参数和结构,以提高模型性能。

4. 模型评价:使用测试集对训练好的模型进行评价。

选择准确率作为评价指标,即模型预测正确的样本占总样本数的比例。

[实验结果]经过多次实验和参数调整,得到了如下结果:1. 模型结构:CNN模型的结构如下所示:- 卷积层1:使用32个大小为3x3的卷积核,激活函数为ReLU,步长为1- 池化层1:使用2x2的最大池化,步长为2- 卷积层2:使用64个大小为3x3的卷积核,激活函数为ReLU,步长为1- 池化层2:使用2x2的最大池化,步长为2- 全连接层1:神经元个数为128,激活函数为ReLU- 全连接层2(输出层):神经元个数为10,激活函数为Softmax2. 实验结果:经过训练和评价,模型在测试集上的准确率达到了98.5%。

[实验讨论]通过实验结果的分析,我们可以得出以下结论:1. CNN模型在图像识别任务中表现出色,可以取得较高的准确率。

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、实验背景随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)已经成为当今世界最具影响力的技术之一。

它在各个领域的应用不断拓展,从医疗保健到金融服务,从交通运输到娱乐产业,都能看到人工智能的身影。

为了更深入地了解人工智能的工作原理和性能表现,我们进行了一系列的实验。

二、实验目的本次实验的主要目的是探究人工智能在不同任务中的能力和局限性,评估其对数据的处理和分析能力,以及观察其在复杂环境中的学习和适应能力。

三、实验设备与环境我们使用了高性能的计算机服务器,配备了先进的图形处理单元(GPU),以加速模型的训练和运算。

实验所使用的软件包括主流的深度学习框架,如 TensorFlow 和 PyTorch 等。

实验环境为一个安静、稳定的实验室,确保实验过程不受外界干扰。

四、实验内容1、图像识别任务我们选取了大规模的图像数据集,如 ImageNet ,让人工智能模型学习识别不同的物体类别。

通过调整模型的架构和参数,观察其在图像分类任务中的准确率和召回率的变化。

2、自然语言处理任务利用大规模的文本数据集,如维基百科和新闻文章,训练人工智能模型进行文本分类、情感分析和机器翻译等任务。

比较不同模型在处理自然语言时的表现和效果。

3、强化学习任务通过构建虚拟环境,让人工智能模型通过与环境的交互和试错来学习最优的行为策略。

例如,在游戏场景中,让模型学习如何取得最高分或最优的游戏结果。

五、实验步骤1、数据准备首先,对收集到的图像和文本数据进行清洗和预处理,包括去除噪声、转换数据格式、标记数据类别等。

2、模型选择与构建根据实验任务的特点,选择合适的人工智能模型架构,如卷积神经网络(CNN)用于图像识别,循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)用于自然语言处理。

3、模型训练使用准备好的数据对模型进行训练,调整训练参数,如学习率、迭代次数、批量大小等,以获得最佳的训练效果。

4、模型评估使用测试数据集对训练好的模型进行评估,计算各种性能指标,如准确率、召回率、F1 值等,以衡量模型的性能。

昆明理工大学人工智能期末大报告

昆明理工大学人工智能期末大报告

人工智能及其应用结课报告课程名称:人工智能及其应用论文名称:文本分类学院:信息工程与自动化学院专业年级:指导老师:王剑姓名:学号:目录摘要 (3)一、绪论 (4)二、分类器的设计 (4)三、文本分类流程图 (5)四、算法介绍 (5)五、算法实现 (7)1、程序流程 (9)2、关键代码 (9)3、程序运行结果 (13)六、心得体会 (13)参考文献 (14)摘要21世纪是一个信息时代,信息传递中必然有很多没有用的信息,本文就如何在庞大而又纷繁芜杂的文本中掌握最有效的信息进行了阐述。

为了对文本进行有效地分类,在分类过程中需要一个算法优良的文本分类器,本文将讲述Rocchio、Naïve Bayes(朴素贝叶斯)、KNN(K最近邻)、SVM、Decision Tree(决策树)、ANN(人工神经网络)等算法的设计流程,最后将用朴素贝叶斯算法来进行简单的实现一个本文的分类,更详细的讲述文本分类的具体流程。

关键词:信息时代;文本;分类器;算法;实现一、绪论在Internet 高速发展的今天,到处都是各种类型的信息,包括文本信息,声音信息,图像信息等等。

如何在庞大而又纷繁芜杂的文本中掌握最有效的信息始终是信息处理的一大目标。

基于人工智能技术的文本分类系统能依据文本的语义将大量的文本自动分门别类,从而更好的帮助人们把握文本信息。

近年来,文本分类技术已经逐渐与搜索引擎、信息推送、信息过滤等信息处理技术相结合,有效地提高了信息服务的质量。

文本分类在现在的生活中是必不可少的,我们每天都在接收文本信息,比如邮件、短信等等,但是这些很多都是没有用的信息,或是垃圾信息,如果每个信息都要我们去看,这就太浪费时间了,这是我们就需要文本分来来帮助我们,将没有用的信息自动屏蔽。

那么我们就要有个算法能自动识别哪些是有用的文本,哪些是没用文本,不能随便分类,把有用的信息当成没用的信息,那就适得其反了。

二、分类器的设计1、设计思路要进行文本分类,一开始肯定要给机器一个学习的过程,给定一个文本训练集,也就是说给定一个分好类的文本给机器取学习。

人工智能实验报告(完成)

人工智能实验报告(完成)

人工智能单层感知器实验报告姓名:蒙中介学号:0704681328班级:网络082指导老师:夏定纯2011年5月30日星期一单层感知器模型单层感知器工作原理 单层感知器可将外部输入分为两类和。

当感知器的输出为+1时,输入属于L1 类,当感知器的输出为-1时,输入属于L2 类,从而实现两类目标的识别。

在维空间,单层感知器进行模式识别的判决超平面由下式决定:单层感知器工作原理对于只有两个输入的判别边界是直线(如下式所示),选择合适的学习算法可训练出满意的 和 ,当它用于两类模式的分类时,相当于在高维样本空间中,用一个超平面将两类样本分开。

单层感知器学习算法思想基于迭代的思想,通常是采用误差校正学习规则的学习算法。

可以将偏差作为神经元突触权值向量的第一个分量加到权值向量中 输入向量和权值向量可分别写成如下的形式:令上式等于零,可得到在维空间的单层感知器的判别超平面。

单层感知器学习算法第一步,设置变量和参量。

m 10mi i i w x b =+=∑11220w x w x b ++=f(. )为激活函数, y (n )为网络实际输出,d (n )为期望输出,η 为学习速率,n 为迭代次数,e 为实际输出与期望输出的误差。

第二步,初始化给权值向量 w (0)的各个分量赋一个较小的随机非零值,置 n=0第三步,输入一组样本 ,并给出它的期望输出d (n )。

第四步,计算实际输出: 第五步,求出期望输出和实际输出求出差e=d(n)-f(n)根据误差判断目前输出是否满足条件,一般为对所有样本误差为零或者均小于预设的值,则算法结束,否则将值增加1,并用下式调整权值:然后转到第三步,进入下一轮计算过程MATLAB 中单层感知器常用工具函数名称和基本功能newp()功能:创建一个感知器神经网络的函数 格式:net = newp(PR ,S ,TF ,LF)说明:net 为生成的感知机神经网络;PR 为一个R2的矩阵,由R 组输入向量中的最大值和最小值组成;S 表示神经元的个数;TF 表示感知器的激活函数,缺省值为硬限幅激活函数hardlim ;LF 表示网络的学习函数,缺省值为learnphardlim()功能 硬限幅激活函数 格式 A = hardlim(N)说明 函数hardlim(N)在给定网络的输入矢量矩阵N 时,返回该层的输出矢量矩阵A 。

昆明理工大学智能控制实验报告

昆明理工大学智能控制实验报告

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告( 2012—2013学年第二学期)课程名称:智能控制导论开课实验室:信自234 2013年5月 16日一、实验目的通过上机实习,熟悉MATLAB的基本操作命令、simulink和模糊控制工具箱的使用,掌握利用MATLAB设计模糊控制系统的基本方法和设计步骤,为以后利用计算机进行模糊控制系统分析与设计打下良好的基础。

二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图)模糊控制器它包含有模糊化接口、知识库(规则库、数据库)、模糊推理机、解模糊接口等部分。

输人变量e(t)是过程实测变量y(t)与系统设定值s(t)之差值。

输出变量y(t)是系统的实时控制修正变量。

模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理机。

而模糊推理就是一种模糊变换,它将输入变量模糊集变换为输出变量的模糊集,实现论域的转换。

模糊控制器的组成框图如下图所示三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等)硬件:计算机软件:Matlab 软件四、实验方法、步骤模糊推理系统的建立一个模糊推理系统的建立分为三个步骤:首先,对测量数据进行模糊化;其次,建立规则控制表;最后,输出信息的模糊判决,即对模糊量进行反模糊化,得到精确输出量。

以下为实验内容:[例] 模糊控制位置跟踪。

被控对象为:步 骤 1Simulink 环境下建立控制框图① 确定模糊控制器的结构为:单变量二维模糊控制器s50s 400)(2+=s G步骤 2建立模糊控制系统②设定e、ec和u的模糊集及其隶属函数③建立模糊控制规则及模糊推理④反模糊化步骤 3采用 Simulink 进行仿真五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等)1、Simulink 环境下建立控制框图2、开始仿真1)输出规则a输出规则b2)输出曲面:3)输出结果:六、实验结果、分析和结论(误差分析与数据处理、成果总结等。

)关于智能控制的研究,是自动控制领域的热点之一,仍然存在着许多争论,对于实际应用,大都停留在仿真或实验室阶段。

人工智能实验报告 产生式系统推理 动物识别

人工智能实验报告 产生式系统推理 动物识别

ch=fgetc(fp); } rule[i].cod[tempcodn++]=tempxuh; tempxuh=0; if(ch=='-')//下一个是结论 { ch=fgetc(fp); ch=fgetc(fp); while(ch<='9'&&ch>='0') { tempxuh=tempxuh*10+ch-'0'; ch=fgetc(fp); } rule[i].rslt=tempxuh; }//if else if(ch=='*') { ch=fgetc(fp); } rule[i].codNum++; }
规则库 typedef struct { int rslt; int codNum;//记载前提的个数 int cod[10];//记载前提的序号 int used;//记载是否已匹配成功 }Nrule; Nrule rule[50]; void readRule() { FILE *fp; int i; int tempxuh,tempcodn; char ch; if((fp=fopen("rules.txt","r"))==NULL) { printf("cannot open data\n"); exit(0); } i=0; rule[i].codNum=0; while((ch=fgetc(fp))!=EOF) { if(i==14) i=i; tempcodn=0; while(ch!='\n'&&ch!=EOF) //每一条规则 { tempxuh=0; while(ch<='9'&&ch>='0') { tempxuh=tempxuh*10+ch-'0';

AIWork2报告

AIWork2报告

使用A*搜索算法来求解八数码问题(采用3种启发函数)
一.带有说明的源程序,见附件中的文件。

二.实验用输入数据,输出结果及分析
3种启发函数如下:
(1)f(n)=d(n)+0
d(n)代表搜索的深度,h(n)=0表示启发函数为零,该方法等效于宽度优先搜索。

(2)f(n)=d(n)+w(n)
d(n)定义同上,h(n)=w(n)为启发函数,w(n)等于当前状态每一个数字偏移目标状态的部数和。

(3)f(n)=d(n)+p(n)
d(n)定义同上,h(n)=w(n)为启发函数,p(n)等于当前状态每个数字要走到目标状态的位置需要的部数和。

试验数据及结果:
试验1.选择(1)的启发函数时:
选择(2)的启发函数时:
选择(3)的启发函数时:
试验2.选择(1)的启发函数时:(搜索状态要不小于18000个)
选择(2)的启发函数时:
选择(3)的启发函数时:
由以上输出结果可以看出,A*算法和它的启发函数h(n)的选择有很大关系,从试验结果来看,(1)的效率不如(2),(2)的效率不如(3),但它们在搜索状态数足够大时都可能找到最优解,只是每种方法用的时间长短不同。

可见,A*算法所选的启发函数很重要,一个好的启发函数有利于尽快找到最优解。

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理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告( 2013 — 2014 学年第 1 学期)课程名称:人工智能开课实验室:信自楼445 2013 年12月 20日一、上机目的及容1.上机容用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。

2.上机目的(1)复习程序设计和数据结构课程的相关知识,实现课程间的平滑过渡;(2)掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法;(3)理解并掌握图搜索的技术要点。

二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图)(1)设计并实现程序,求解出正确的解答路径;(2)对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析;(3)对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。

三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件)1台PC及VISUAL C++6.0软件四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程)建立工程后建立5个source Files文件分别为1.AttributeValue.cpp#include "AttributeValue.h"#include "base.h"AttributeValue::AttributeValue(std::string const& instring) : m_value(instring){}bool AttributeValue::GetType(){if (m_value == "P"){return true;}else if (m_value == "N"){return false;}else{throw DataErrException();}}2.basefun.cpp#include <math.h>float log2 (float x){return 1.0 / log10(2) * log10(x);}float calEntropy(float prob){float sum=0;if (prob == 0 || prob == 1){return 0;}sum -= prob * log2(prob);sum -= (1 - prob) * log2 ( 1 - prob );return sum;3.DataPoint.cpp#include <iostream>#include "DataPoint.h"DataPoint::DataPoint(std::vector<AttributeValue> const& attributes, bool type) : m_type(type){for (int i=0; i<attributes.size(); ++i){m_attributes.push_back( attributes[i] );}}void DataPoint::display(){for (int i=0; i<m_attributes.size(); ++i){std::cout << "\t" << m_attributes[i].getValue();}if (true == m_type){std::cout << "\tP";}else{std::cout << "\tN";}std::cout << std::endl;}4.DataSet.cpp5.main.cpp#include <fstream>#include <iostream>#include <list>#include <sstream>#include <string>#include <vector>#include "AttributeValue.h"#include "DataPoint.h"#include "DataSet.h"DataPoint processLine(std::string const& sLine){std::istringstream isLine(sLine, std::istringstream::in);std::vector<AttributeValue> attributes;// TODO: need to handle beginning and ending empty spaces.while( isLine.good() ){std::string rawfield;isLine >> rawfield;attributes.push_back( AttributeValue( rawfield ) );}AttributeValue v = attributes.back();attributes.pop_back();bool type = v.GetType();return DataPoint(attributes, type);}void main(){std::ifstream ifs("in.txt", std::ifstream::in);DataSet initDataset;while( ifs.good() ){// TODO: need to handle empty lines.std::string sLine;std::getline(ifs, sLine);initDataset.addDataPoint( processLine(sLine) );}std::list<DataSet> processQ;std::vector<DataSet> finishedDataSet;processQ.push_back(initDataset);while ( processQ.size() > 0 ){std::vector<DataSet> splittedDataSets;DataSet dataset = processQ.front();dataset.splitDataSet(splittedDataSets);processQ.pop_front();for (int i=0; i<splittedDataSets.size(); ++i){float prob = splittedDataSets[i].getPositiveProb();if (prob == 0.0 || prob == 1.0){finishedDataSet.push_back(splittedDataSets[i]);}else{processQ.push_back(splittedDataSets[i]);}}}std::cout << "The dicision tree is:" << std::endl;for (int i = 0; i < finishedDataSet.size(); ++i){finishedDataSet[i].display();}}建立4个Header Files文件1.AttributeValue.h#ifndef ATTRIBUTE_VALUE_H_#define ATTRIBUTE_VALUE_H_#include <string>class AttributeValue{public:AttributeValue(std::string const& instring);bool GetType();std::string const& getValue() const{return m_value;}private:std::string m_value;};struct AttributeValueCmp{bool operator() (AttributeValue const& lhs, AttributeValue const& rhs) const {return lhs.getValue() < rhs.getValue();}};#endif2.base.hclass DataErrException : public std::exception{};float calEntropy(float prob);3.DatePoint.h#ifndef DATA_POINT_H_#define DATA_POINT_H_#include <vector>#include "AttributeValue.h"class DataPoint{public:DataPoint(std::vector<AttributeValue> const& attributes, bool type);bool isPositive(){return m_type;}int getNAttributes(){return m_attributes.size();}AttributeValue const& getAttribute(int index){return m_attributes[index];}void display();private:std::vector<AttributeValue> m_attributes;bool m_type;};#endif4.DateSet.h#include <map>#include <utility>#include "DataPoint.h"class SplitAttributeValue{public:SplitAttributeValue(AttributeValue v, int id): m_v(v), m_attributeIndex(id){}int getAttributeIndex(){return m_attributeIndex;}void display();private:int m_attributeIndex;AttributeValue m_v;};class DataSet{public:void addDataPoint(DataPoint const& datapoint);float getPositiveProb();void splitDataSet(std::vector<DataSet>& splittedSets);void display();private:std::vector<SplitAttributeValue> m_splitAttributes;std::vector<DataPoint> m_data;};五、实验过程原始记录( 测试数据、图表、计算等)实验运行截图六、实验结果、分析和结论(误差分析与数据处理、成果总结等。

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