实验指导手册第一部分 智能测验

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人工智能教育智能测评系统操作手册

人工智能教育智能测评系统操作手册

人工智能教育智能测评系统操作手册第1章系统概述与安装配置 (4)1.1 系统简介 (4)1.2 系统安装 (4)1.2.1 硬件要求 (4)1.2.2 软件要求 (4)1.2.3 安装步骤 (5)1.3 系统配置 (5)1.3.1 系统初始化配置 (5)1.3.2 系统运行配置 (5)第2章系统功能介绍 (5)2.1 测评项目管理 (5)2.1.1 创建测评项目 (5)2.1.2 修改测评项目 (6)2.1.3 删除测评项目 (6)2.1.4 查询测评项目 (6)2.2 试题库管理 (6)2.2.1 创建试题 (6)2.2.2 修改试题 (6)2.2.3 删除试题 (6)2.2.4 查询试题 (6)2.2.5 试题分类管理 (6)2.3 用户管理 (6)2.3.1 用户注册 (6)2.3.2 修改用户信息 (6)2.3.3 用户权限设置 (7)2.4 测评结果分析 (7)2.4.1 测评成绩查询 (7)2.4.2 成绩统计分析 (7)2.4.3 答题记录查看 (7)2.4.4 反馈与建议 (7)第3章测评项目管理 (7)3.1 创建测评项目 (7)3.1.1 登录系统 (7)3.1.2 进入创建页面 (7)3.1.3 填写项目信息 (7)3.1.4 添加题目 (8)3.1.5 保存测评项目 (8)3.2 修改测评项目 (8)3.2.1 进入修改页面 (8)3.2.2 修改项目信息 (8)3.2.3 保存修改 (8)3.3.1 选择删除项目 (8)3.3.2 确认删除 (8)3.4 测评项目列表 (8)3.4.1 查看列表 (8)3.4.2 列表操作 (8)第4章试题库管理 (9)4.1 试题类型与格式 (9)4.1.1 选择题 (9)4.1.2 填空题 (9)4.1.3 判断题 (9)4.1.4 简答题 (9)4.1.5 论述题 (9)4.2 创建试题 (9)4.3 修改试题 (9)4.4 删除试题 (10)第5章用户管理 (10)5.1 管理员用户 (10)5.1.1 管理员登录 (10)5.1.2 管理员权限 (10)5.2 教师用户 (10)5.2.1 教师用户注册 (10)5.2.2 教师用户登录 (10)5.2.3 教师权限 (10)5.3 学生用户 (11)5.3.1 学生用户注册 (11)5.3.2 学生用户登录 (11)5.3.3 学生权限 (11)5.4 用户权限设置 (11)5.4.1 管理员权限设置 (11)5.4.2 教师权限设置 (11)5.4.3 学生权限设置 (11)5.4.4 权限调整 (12)第6章测评流程 (12)6.1 测评开始与结束 (12)6.1.1 测评开始 (12)6.1.2 测评结束 (12)6.2 测评时间管理 (12)6.2.1 测评总时长 (12)6.2.2 单题时间限制 (12)6.3 试题呈现与作答 (12)6.3.1 试题呈现 (12)6.3.2 试题作答 (12)6.3.3 试题切换 (12)6.4.1 试卷提交 (13)6.4.2 试卷批改 (13)6.4.3 试卷查看 (13)第7章测评结果分析 (13)7.1 学绩查询 (13)7.1.1 查询入口 (13)7.1.2 查询方式 (13)7.1.3 查询结果 (13)7.2 成绩统计分析 (13)7.2.1 班级平均分 (13)7.2.2 分数段分布 (13)7.2.3 优良率统计 (13)7.3 知识点掌握情况分析 (14)7.3.1 知识点得分率 (14)7.3.2 知识点薄弱环节分析 (14)7.3.3 知识点提升建议 (14)7.4 教学建议 (14)7.4.1 针对性问题指导 (14)7.4.2 个性化教学方案 (14)7.4.3 教学资源推荐 (14)第8章系统设置与维护 (14)8.1 系统参数设置 (14)8.1.1 进入系统参数设置 (14)8.1.2 基本参数设置 (14)8.1.3 高级参数设置 (15)8.2 数据备份与恢复 (15)8.2.1 数据备份 (15)8.2.2 数据恢复 (15)8.3 系统日志管理 (15)8.3.1 查看系统日志 (15)8.3.2 日志导出 (15)8.3.3 日志删除 (15)8.4 系统升级与更新 (15)8.4.1 检查更新 (15)8.4.2 系统升级 (15)8.4.3 系统更新日志 (16)第9章常见问题解答 (16)9.1 系统操作问题 (16)9.1.1 如何登录系统? (16)9.1.2 忘记密码怎么办? (16)9.1.3 如何修改个人资料? (16)9.1.4 如何查看测评报告? (16)9.2 试题库管理问题 (16)9.2.2 如何删除试题? (16)9.2.3 如何修改试题? (16)9.2.4 如何导入试题? (16)9.3 测评流程问题 (16)9.3.1 如何创建测评任务? (16)9.3.2 如何进行测评? (17)9.3.3 如何查看测评进度? (17)9.3.4 测评结果是否可以导出? (17)9.4 系统设置与维护问题 (17)9.4.1 如何设置系统参数? (17)9.4.2 如何进行系统备份? (17)9.4.3 如何恢复系统数据? (17)9.4.4 如何更新系统? (17)第10章系统使用注意事项 (17)10.1 合理使用系统资源 (17)10.2 用户账号与密码安全 (17)10.3 防止非法操作 (18)10.4 系统运行环境要求 (18)第1章系统概述与安装配置1.1 系统简介人工智能教育智能测评系统(以下简称“本系统”)是基于人工智能技术,针对教育行业设计开发的一款智能测评软件。

人工智能实验指导书

人工智能实验指导书

⼈⼯智能实验指导书《⼈⼯智能》实验指导书计算机科学与技术系⽬录实验⼀Turbo Prolog系统认识实验(2学时) (2)实验⼆求N!及Fibonacci序列问题实验(3学时) (5)实验三梵塔问题实验(3学时) (6)实验四装错信封问题(4学时) (9)实验五⼩型专家系统设计与实现(4学时) (12)实验⼀Turbo Prolog系统认识实验(2学时)⼀、实验⽬的1、了解PROLOG解释器;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;4、了解利⽤PROLOG中的谓词asserta和retract进⾏数据管理。

⼆、实验要求1、熟悉Prolog运⾏环境,包括硬件与软件环境;2、学习⽰例程序,分析其功能;3、写出Example 1、Example 11、Example 15⽰例程序的功能;4、利⽤PROLOG进⾏事实库、规则库的编写,并在此基础上进⾏简单的询问;5、练习利⽤PROLOG中的谓词asserta和retract进⾏数据管理。

三、实验设备⽹络计算机,Turbo prolog教学软件。

四、实验内容及步骤⼀)实验内容:1、熟悉Turbo prolog的运⾏环境,包括所⽤的机器的硬件与软件环境。

2、学习使⽤Turbo 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。

3、学习Turbo prolog的简单程序结构,掌握分析问题、询问解释技巧。

4、了解PROLOG语⾔中常量、变量的表⽰⽅法;5、利⽤PROLOG进⾏事实库、规则库的编写,并在此基础上进⾏简单的询问;1、启动Windows操作环境。

2、打开⽬录,执⾏prolog应⽤程序,启动Turbo prolog,并按空格键(SPACE)集成开发环境。

3、选择Setup项,打开下拉菜单,选择Directories项,将⼯作⽬录进⾏修改,按Esc键退出,选择Save Configuration项,保存修改。

智能化测控系统实验指导说明书

智能化测控系统实验指导说明书

实验一:A/D转换实验一、实验目的与要求了解你所熟悉的PC机上的测量资源,利用它们制作简单的实验系统。

二、实验类型验证型。

三、实验原理及说明计算机是一个含有丰富测试资源的设备。

例如,计算机上的麦克风是一个电容传感器、计算机声卡是一个双通道的 A/D 卡 + D/A 卡。

下图是 PC 机上测试资源。

图1、PC 机上常见的测试资源将PC机上的测量资源与计算机虚拟仪器软件相结合,就可以在教师上课、学生上网的计算机上建立个人测试实验室,开出测试实验。

1、电容传声器测声(麦克风)PC机上的麦克风是一个电容传声器、它的结构如图3所示。

主要由振动膜片、刚性极板、电源和负载电阻等组成。

它的工作原理是当膜片受到声波的压力,并随着压力的大小和频率的不同而振动时,膜片极板之间的电容量就发生变化。

与此同时,极板上的电荷随之变化,从而使电路中的电流也相应变化,负载电阻上也就有相应的电压输出,从而完成了声电转换。

在计算机中一般使用的是驻极体电容传声器,其工作原理和电容传声器相同,所不同的是它采用一种聚四氟乙烯材料作为振动膜片。

由于这种材料经特殊电处理后,表面被永久地驻有极化电荷,从而取代了电容传声器的极板,故名为驻极体电容传声器。

其特点是体积小、性能优越、使用方便。

图3、电容传声器原理2.A/D、D/A变换(声卡)声卡是多媒体电脑的主要部件之一,它包含记录和播放声音所需的硬件。

声卡的种类很多,功能也不完全相同,但它们有一些共同的基本功能:能选择以单声道或双声道录音,并且能控制采样速率。

声卡上有数模转换芯片(DAC),用来把数字化的声音信号转换成模拟信号,同时还有模数转换芯片(ADC),用来把模拟声音信号转换成数字信号。

四、实验仪器五、实验内容和步骤利用DRVI软件和PC机上的测量资源进行测量实验。

A/D、D/A工作原理实验以及声音信号测量和频谱分析实验。

1. 运行DRVI主程序,点击DRVI快捷工具条上的"联机注册"图标,选择其中的“DRVI 采集仪主卡检测”或“网络在线注册”进行软件注册。

自动测试与检测技术课内实验指导书.docx

自动测试与检测技术课内实验指导书.docx

《自动测试与检测技术》课内实验六安职业技术学院信息工程系应用电子技术教研室实验一K型热电偶测温实验实验二气敏传感器实验实验三光敏电阻特性实验实验四霍尔测速实验实验五金属箔式应变片一一全桥性能实验实验六电容式传感器的位移特性实验实验一K型热电偶测温实验一、实验目的:了解K型热电偶的特性与应用二、实验仪器:智能调节仪、PT100、K型热电偶、温度源、温度传感器实验模块。

三、实验原理:热电偶传感器的工作原理热电偶是一种使用最多的温度传感器,它的原理杲妹于1821年发现的塞贝克效应,即两种不同的导体或半导体A或B组成一个回路,其两端相互连接,只要两节点处的温度不同,一端温度为T,另-端温度为To,则回路中就有电流产生,见图30-1 (a),即回路中存在电动势,该电动势被称为热电势。

图29-1 (a)两种不同导体或半导体的组合被称为热电偶。

'勺回路断开时,在断开处a, b之间便有一电动势E T,其极性和最值与回路中的热电势一致, 见图29」(b),并规宦任冷端,当电流由A流向B时,称A为正极,B为负极•实验表明"当ft® 小时,热电势Ej•与温度差(T-T0)成正比,W片场(T-T O)(1)S妨为塞贝克系数,又称为热电势率,它是热电偶的最重要的特征量,其符号和大小取决于热电极材料的相对特性。

热电偶的基本定律:(1)均质导体定律由一种均质导体组成的闭合回路,不论导体的截面积和长度如何,也不论各处的温度分布如何,都不能产生热电势。

(2)中间导体定律用两种金属导体A, B组成热电偶测显时,在测温回路小必须通过连接孑线接入仪农测屜温差电势E 仍(T, To), lAj这些导体材料和热电偶导体A, B的材料往往并不相同。

在这种引入了中间导体的情况下,回路中的温差电势是否发生变化呢?热电偶中间导体定律指出:在热电偶回路中.只要中间导体C两端温度相冋,那么接入中间导体C对热电偶回路总热电势(T, T0) 没有影响。

智能仪器实验指导书

智能仪器实验指导书

实验一智能数字示波器 S5022ME使用功能一、实验目的1.基本了解《智能仪器与仪表》课程经常使用的测量仪器、仪表并且熟悉常用仪表功能类型、特点及应用范围,掌握安全用电的基础知识。

2.结合对理论知识的理解,观察识别智能仪器外部结构,内部电路组成,电路结构中使用大量元件,器件等,增强学生对电子设备内的感性认识,培养学生的观察能力、培养学生识别电阻与正确使用模拟万用表动手操作能力。

3. 通过现场智能仪器与仪表典型电路分析,实物观察,结合课程理论部分,对照电原理图电路,讲解元件,器件基础知识,增强学生的识别能力与仪表测量能力,能够通过实际测试,掌握识别基础元器件的能力。

通过现场智能仪器典型电路分析,实物观察,结合课程理论部分,对照电原理图电路,讲解元件,器件基础知识,增强学生的识别能力与仪表测量能力,能够通过实际测试,掌握识别基础元器件的能力,掌握基础测量仪表的使用能力,掌握仪器设备安全注意事项,达到增强对电子设备理论与实际结合的感性认识的目的,同时加深对实际操作技能在电子设备维修维护中的重要作用的理解。

二、实验设备1.智能数字示波器S5022ME;(DS5000)2.数字万用表三、实验内容1. 掌握安全用电的基础知识。

智能数字示波器S5022ME;安全用电的重要性分析。

2.熟练掌握智能数字示波器S5022ME的使用方法。

3.拆卸智能数字示波器S5022ME1)观察识别智能数字示波器S5022ME的外部结构,内部电路组成。

2)观察与识别智能数字示波器S5022ME电路中,使用大量元件,器件等名称与起什么作用。

3)能够正确使用智能数字示波器S5022ME,培养学生的动手操作能力。

注意观察智能数字示波器S5022ME的内部结构、安装情况及相互关系,注意部件的位置与固定。

4)通过现场智能数字示波器S5022ME电路分析,实物观察,结合课程理论部分,对照电原理图电路,讲解元件,器件基础知识。

5)增强学生的识别能力与仪表测量能力;6)能够通过实际测试,掌握智能数字示波器S5022ME的能力。

《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。

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》。

人工智能实验指导书

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贵州大学计算机科学与技术学院计算机科学与技术科系本科生《人工智能》实验指导书/实验教学大纲王以松2012年目录实验一人工智能冲浪 (3)实验二SAT求解描述性问题 (4)实验三Prolog基本编程环境 (6)实验四ASP描述性问题求解 (10)参考资料: (12)实验一人工智能冲浪1、实验目的了解人工智能的定义/讨论,研究内容,研究进展以及相关的重要人物和有影响的事件。

2、实验原理通过网络搜索引擎,例如google,baidu,yahoo等,以关键词在网络上搜索相关内容。

3、实验内容搜索如下内容:1)人工智能的定义与讨论,特别是wiki百科在这方面的讨论.2)人工智能研究方向/领域,以及本领域中有重大影响力的论文1-2篇,例如在citeseer上的被引用次数最多.3)Turing奖获得者中,人工智能领域的专家,例如McCarthy, Pearl, Newell, Simon, Feigenbaum等,他们的获奖理由/在人工智能方面的突出贡献.4)IBM Deep Blue, Watson;Checker;Big Dog(Boston Dynamics)4、实验描述及要求选择其中一个实验内容,整理形成一个AI的主题介绍。

5、实验步骤无要求.6、参考程序无.实验二SAT求解描述性问题1、实验目的通过学习并使用一个SAT求解器,例如MiniSat,了解Satisfiability描述性问题求解方法。

了解SAT求解器的研发现状。

2、实验原理把给定的问题表达成逻辑公式CNF形式,使得其模型对应问题的解。

经过翻译后,输入给SAT求解器,并将其输出结果解释后输出,从而读出问题的一个解。

3、实验内容1)选用一个SAT求解器,例如MiniSat等。

2)搜索公开的SAT的benchmark/测试用例,就图着色等问题生成CNF公式,或随机生成CNF公式。

3)调用SAT求解器,例如MiniSat,计算其模型。

4)输出对应问题的解。

人工智能实验指导书

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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)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第2章 Visual Prolog 语言介绍Prolog是英文“PROgramming in LOGic”的缩写。

其主要思想就是用逻辑进行程序设计。

软件测试实验指导书

软件测试实验指导书

第一章实验要求1.1 实验总体要求1.1.1 实验意义和目的本实验课程配合《软件测试技术》理论课同步开设,其中包括验证型、设计型和综合型实验。

本实验课程着眼于理论与应用的结合,注重培养学生软件测试的实际动手能力,增强软件工程项目的质量管理意识。

通过实验教学,使学生掌握软件测试的方法和技术,并能运用软件测试工具进行自动化测试。

本实验课程要求学生完成适当的上机实习,并写出相应的实验报告。

验证和设计题单独完成,综合题任选一题。

验证型题目使学生熟悉常用的软件测试工具。

设计型题目使学生掌握软件测试的基本理论和基本方法,培养基本的应用能力。

综合型题目在于提高学生分析问题、解决问题的能力,培养工程项目的测试能力和管理能力。

1.1.2 实验内容安排实验内容安排如表1-1 所示。

表1-1 实验内容安排表1.1.3 实验过程要求实验前要充分做好准备工作:●复习和掌握与本实验有关的知识内容;●预习、思考实验内容;●对实验内容进行分析和设计。

实验过程中,实验者必须服从指导教师和实验室工作人员的安排,遵守纪律与实验制度,爱护设备及卫生。

在指定的实验时间内,必须到实验室内做实验。

对于上机过程中出现的问题,尽量先独立思考和解决;对于难以解决的问题可以和同学交流或询问老师;对于同一个实验题目,可以考虑多种方法来实现,然后比较并选择出一种较为有效的方法来实现。

对于设计型和验证型实验,实验时一人一组,独立上机。

对于综合型实验,每四人组成一个小组,由组长来组织管理小组成员,共同完成实验内容。

1.2 实验报告要求实验后,应及时整理出实验报告,实验报告提交电子文档和纸质报告。

1.3 实验成绩评价1.3.1 实验成绩评价结构及比例实验课程的总成绩由实验考勤和实验报告成绩组成,其中实验考勤占20%,实验过程占20%,实验报告占60%。

1.3.2 考核方式实验考核主要是三个方面:1.上机实验考勤。

每次上机应主动在指导老师处签到,冒签等不诚信行为一旦被发现,取消本次实验成绩。

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。

人工智能实验指导书

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《人工智能》实验指导书1.实验目的培养学生利用人工智能技术解决简单实际问题的能力。

2. 实验设备或环境硬件设备:微机。

软件环境:操作系统Windows XP,开发工具Microsoft Visual C++ 6.0、Visual Prolog5.2、Matlab6.5,等。

3. 实验内容(1).在Visual C++环境(或者其他高级编程语言)下,利用状态空间法解决两个简单的走迷宫游戏问题。

(2).了解Visual Prolog人工智能编程语言,编写和调试一些简单的Prolog程序。

(3).在Matlab环境下,初步掌握人工神经网络的一些常用模型的基本使用方法.4.实验步骤(1).编写、调试程序。

(2).运行若干个实例。

(3).编写实验报告。

5. 考核要求或实验报告要求每位学生独立完成编程与实验报告,在机房抽查同学的程序。

少量同学需要做口头报告与演示程序。

实验报告的格式见附件。

附件:《人工智能》课程实验报告模板说明:1、模板的斜体文字是编写提纲,正式报告中不用保留。

2、必须在理解教材和上课内容的基础上,自己独立完成本报告。

不要拷贝教材中的文字与流程图。

3、提交的实验报告包括本报告与程序源代码,每位同学以自己的学号名字为文件名,压缩后提交。

例如,1912xxxx张三.zip/rar。

4、在机房抽查同学的程序。

在课堂上,要求部分同学口头讲解报告和演示程序。

以下是报告的模板正文利用状态空间法解决走迷宫游戏问题学号姓名完成时间______________1.迷宫游戏简介(用文字描述迷宫游戏问题)2.迷宫游戏问题的状态空间法表示(利用课程介绍的状态空间法来描述迷宫游戏问题,针对矩形迷宫,定义相应的状态与操作符)3.迷宫游戏问题的盲目搜索技术概述(介绍宽度和深度优先搜索算法的基本原理和流程图)(算法复杂性分析:时间与空间复杂性(选做))(师范班同学可以不做深度优先搜索算法)4.迷宫游戏问题的启发式搜索技术(给出你所采用估价函数,并介绍算法的基本原理和流程图)5.例子及分析对于算法的运行过程,需要记录下列信息:起始状态、目标状态、所走的步数及其对应操作符、生成的状态总数(OPEN表和CLOSED 表的大小)、搜索CPU时间(毫秒)等。

人工智能技术实验指导书

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人工智能技术实验指导书目录前言 (1)实验一刺激响应Agent实验 (2)实验二能计划的Agent实验(一) (4)实验三能计划的Agent实验(二) (6)实验四双Agent博弈实验(一) (7)实验五双Agent博弈实验(二) (9)实验六谓词逻辑与归结原理实验(一) (11)实验七谓词逻辑与归结原理实验(二) (13)实验八学习Agent实验 (15)前言人工智能技术实验是为了结合研究生人工智能理论课程的学习而开设的一门实践教学课程,要求学生通过本课程的学习巩固并进一步深入理解理论学习所介绍的人工智能的基本原理与方法,掌握人工智能一些主要技术的实现方法,提高人工智能程序的设计和使用程序设计语言实际编程的能力。

学习本课程要求学生掌握程序设计基本知识和至少一种程序设计语言,学过人工智能原理。

本实验指导书中共有八个实验,涵盖了人工智能的一些基本技术,包括能对周围环境进行探测并做出响应的刺激响应Agent实验;能在解空间中进行搜索,寻找问题求解方法的能计划的Agent实验;能够在游戏中与对手较量的双Agent博弈实验;能够进行逻辑推理的谓词逻辑与归结原理实验;能够进行学习和优化的学习Agent实验等。

其中,实验三、实验五、实验七相对于实验二、实验四、实验六要复杂一些,可供学生根据自己的基础和程序设计能力选做。

实验指导书对每个实验首先提出了实验目的和要求,主要指出通过实验所要掌握的人工智能的基本技术;然后简单介绍与该实验相关的人工智能技术的基本知识,以便读者回忆和复习人工智能原理的有关内容,为完成实验做好准备;最后给出了实验内容和进行方式,具体给出实际的应用环境和要解决的问题以及对程序功能的要求。

实验一刺激响应Agent实验实验目的与要求目的:掌握产生式系统的结构和设计方法,了解刺激响应Agent的工作原理。

要求:设计生活在一个二维网格世界中的“人工蚂蚁”的模拟程序。

基本知识刺激响应(stimulus-response)Agent指的是没有内部状态而只是对所感知到的环境刺激给出简单反应的机器。

人工智能实验指导书-1

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人工智能导论实验指导一、实验整体要求(包括进度、实验预习和报告要求、结果形式、考核等)共分两个实验,12学时内完成,每次3学时,共4次上机。

每个实验相当于一个大作业,锻炼学生运用知识解决实际问题的能力,对所学知识有更深刻的理解。

要求提交源代码,运行结果和相关文档(包括核心算法)。

由实验老师逐一检查考核,占考试成绩的20%。

二、(有关说明:软/硬环境、实验基本方法、调试和测试工具的使用等)在Windows2000/XP环境下,语言可以采用C/C++/JAVA/Matlab等。

实验室提供相关软件可由学生根据需要安装。

三、实验内容实验_图搜索策略1.实验目的(说明本次实验应对那些知识达到何种认知程度,如了解/掌握)(1)加深对各种图搜索策略概念的理解;(2)进一步了解启发式搜索;(3)比较并分析各种图搜索策略的异同°2.实验预习内容(1)了解重排九宫问题、一字棋游戏、八皇后问题;(2)各种图搜索算法及剪枝技术等。

3.实验内容和步骤结合第二章内容,以一字棋游戏,八皇后问题,重排九宫问题等为例,分组编程演示其搜索策略.题目:b 以重排九宫问题为例演示各种搜索策略的搜索过程,要求程序具有一定的普适性,重点是要把算法描述清楚。

6学时2,对博弈感兴趣的同学可选做一字棋游戏的实现。

4.实验总结及思考总结出各种搜索策略的特点和区别。

实验二产生式系统的推理1.实验目的(说明本次实验应对那些知识达到何种认知程度,如了解、掌握等)理解并掌握基于规则系统的表示与推理。

2.实验预习内容第五章产生式系统3.实验内容和步骤1.内容:结合第五章内容,以动物识别系统(或货物袋装系统)为例,实现基于规则的系统构造实验.6学时。

2.要求:1)根据输入的规则,正确地识别所能识别的动物。

2)能完成正向和/或反向推理我们假设计算机的视觉系统可以识别毛发、羽毛、奶、犬齿、爪、蹄、颜色等等基本的事实。

一个动物识别专家系统的产生式如下:R1:若某动物有奶,则它是哺乳动物。

人工智能实验指导书

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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。

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实验指导手册第一部分智能测验一、智力测验所依据的各种理论对智力的看法是编制智力测验的理论前提。

在19世纪后半叶,智力一词最早是由哲学家斯宾塞(H.Sencer)和生物学家高尔顿将古代拉丁词intelligence 引入英文的,其意义是代表一种天生的特点及倾向性。

此后,智力一词随着心理测验的发展而逐渐普及。

智力的实质究竟是什么?这是多个世纪以来智力研究者们关注的焦点。

智力测验已有近百年的历史,但对这一问题至今仍然是众说纷纭,莫衷一是。

其中,基于心理测量学、认知科学和生物学的三类研究是最富有影响力和竞争力的。

(一)智力的心理测量学理论1.智力的二因素论英国心理学家斯皮尔曼(C.Spearman,1904)首先发现一系列心理能力测验之间存在普遍的正相关,并首先利用因素分析方法,将这些相关归因于一种一般因素或共同因素的作用。

他命名为这种因素为G因素。

后来,由于测验间并非完全相关,斯皮尔曼又提出还存在特殊因素(S因素),并由此构成他的智力二因素论。

2. 智力多因素论由于统计学中因素分析方法的发展,美国心理学家塞斯顿(L.Thurstone, 1938)利用多重因素分析方法首先提出:智力的核心不是单一的G因素,而是许多主要的、基本的、彼此相关的能力因素群。

一战以后,吉尔福特(T.Guilford)以20年时间孕育了一个新的智力结构模型,通常被认为是塞斯顿的扩展。

他将智力分成三个维度,分别为内容、操作和结果维度,分别包括5、5、6个因素,吉尔福特认为这三个维度的变化组合可以产生150种心理能力。

3.智力层次理论美国心理学家弗农(P.A.Vernon,1971)提出了智力的三层次模型,认为G 因素处于智力结构最高层,贯穿于其它所有智力因素之中;第二层是言语能力和操作能力因素,分别控制着第三层的主要心理能力,如数学、语文、空间知觉等。

(二)智力的生物学理论随着神经生理学和生理心理学的发展和成熟,智力的生物学研究在智力领域始终占据一席之地。

高尔顿、桑代克、爱森克、詹森(A.R.Jenson)等人皆从生物学观点出发,认为:智力在人类脑的结构、生物化学、生理学、遗传学等先天因素的影响下形成和发展,它使人类区分于其他生物,同时也使人类个体差异得到反映。

其中詹森的智力振荡理论在其中最具代表性。

(三)智力的认知心理学理论60年代,认知科学兴起。

此后,由于它的影响力和渗透力,越来越多的心理学家开始在信息加工的理论框架下,试图探讨人类智力的内部信息加工机制与过程。

在这一领域中具有代表性的研究成果,当属美国心理学家斯坦伯格(R.J.Sternberg,1985)提出的智力认知成分理论。

这一理论认为,智力结构由“成分”组成。

所谓成分,就是对物体或符号的内部表征进行操作的基本信息加工过程。

据成分的概括水平或功能可对其进行不同的分类。

据成分概括水平分类,可分为一般成分、类成分和特殊成分。

据成分的功能分类,可分成操作成分、元成分和知识获得成分。

二、关于智力评估的实践探索受达尔文进化论思想的影响,英国心理学家高尔顿将智力归诸于遗传的素质,成为智力的个别差异研究和科学测量智力的主要创始人。

1884年,高尔顿开始运用实验手段测量智力,结果以反应时表示,并且首先发现反应时与教师评定的智力等级间的正相关。

在智力的早期研究中,卡特尔、桑代克等人皆沿袭了高尔顿的实验室方式,认为反应时与其它简单的感知觉辨别测验相结合可以评估智力的个体差异。

1904年,斯皮尔曼提出了智力G因素的存在。

这一理论观点不仅对以后关于智力实质的理论研究产生了巨大的影响,而且也成为智力测验产生的理论基础。

1905年,法国心理学家比内和医生西蒙(T.Simon)在智力G因素论的影响下,合作制成世界上第一个智力量表,以测验的总分或平均分作为个体智力G因素水平的评估指标,并以此标定智力的个体差异。

从此,比内一西蒙智力量表便作为智力测验的传统模式而存在。

在随后的50—60年时间里,行为主义学派在心理学中占据着主导地位,心理学家们的研究兴趣更多集中于行为的结果而非其内部过程。

因而,这段时期内的智力评估,几乎皆以智力的心理测量学理论为基础,并遵循着比内一西蒙量表的传统——只是测验内容的细节不同,并且评估指标几经改进之后,离差智商成为最广泛使用的指标。

智力测验一经产生,便被迅速地应用于人类社会的各个方面,并且,作为一种度量工具,它们在对个体的分类和预测上显示了非凡的使用价值。

然而,智力测验同时也遭到来自各方面的批判。

其中,最激烈的批判之一是认为智力测验过分注重于个体的知识结构,而知识是教育的结果,教育又极具特定社会和文化背景的影响,因此,测验的应用受到歪曲或限制。

批判者们提倡文化公平测验,这种思想集中体现在智力的生物学研究之中。

关于智力的稳定的遗传力的研究,智力与大量生物学指标之间的相关研究,以及智力与反应时之间的相关研究为詹森的理论假设提供了实验证据,并表明了速度对于智力G因素的重要性,因此,詹森认为可以设想从更为简单的信息加工现象入手,以一系列不受社会和文化背景影响的纯粹的反应时测验来取代传统的智力测验,并以个体在测验中的反应时指标来标定其智力G因素水平。

由于传统的智力测验和詹森所倡议的反应时测验均注重于个体在测验中的行为结果,并以一个总的指标来评估智力的个体差异,而未在更为精细、严密的水平上对个体心理活动过程的内部加工机制进行分析,因此,60年代以后的认知心理学家们对此提出异议,并开始寻找新的智力评估方法。

在认知心理学中的减法反应时法的启发下,斯坦伯格提出了智力的认知成份分析法。

这种方法从复杂认知作业的操作入手,并在理论上假设任何一个复杂的问题解决都由一系列基本的认知操作成分(如编码、推断、应用等)构成,然后通过精心设计的反应时实验,分解出不同智力水平的个体解决同一复杂问题所采用的各种认知加工成分,并记录每一个体在每一加工成分上的反应时参数,最后比较个体和总体的各成分参数,就可以评估个体在每一加工成分上的水平高低,从而能够相当精确地诊断出个体认知过程中真正的、内在的薄弱点,并因此而能对症下药,及时有效地给以补救和引导。

然而,以反应时表示的信息加工速度虽然可以有效地反映个体操作成分上的差异,但棘手的是:人们可以主动地有意识地控制加工速度,进行合理的资源分配,平衡速度和准确性的矛盾。

这正是斯坦伯格所说的智力元成分的功能。

显然,信息加工速度并非元成分的主要特征,因而以反应时作为元成分的评估指标是无效的或至少是不足够的。

那么应该如何评估元成分?这个问题目前仍在研究和探索之中。

事实上,以詹森为代表的生物学智力论者和以斯坦伯格为代表的认知心理学智力论者虽然从不同的角度指出了传统智力测验的不足,并在各自的理论基础上对智力评估提出了新思路、新方法,但是这些新思路和新方法往往还只停留在设想或实验研究的水平之上,而未能制订出现成的、切实可信的智力测量工具,因而便无法被应用于实际之中以满足社会的需要。

到目前为止,在社会各界用以评估智力个体差异的测量工具中,影响最大、普及面最广、权威性最强的仍是传统的智力测验。

三、传统智力测验的若干问题(一)传统智力测验的结构效度由于传统的智力测验是在智力G因素论的基础上编制,因此,若测验具有较好的结构效度,那么我们便认为它基本测出了个体在智力G因素上的水平高低。

然而,如果我们作进一步的讨论:“智力因素真正存在吗?”“智力G因素的实质究竟是什么?”“智力G因素上的个体差异意味着智力全部的个体差异吗?”那么便会遗憾地发现对于这些问题的讨论始于很多年以前而至今仍无定论。

若想解决这些问题,唯一有效的途径就是统一对于智力实质的看法;这就意味着我们前面所述的各种不同的智力研究方向将向一个共同点汇合。

分析智力理论的研究趋势,各种智力理论研究方向之间的结合是可能的并且势在必行。

早在1957年,美国心理学家克伦巴赫(L.J.Cronbach)就提出:科学心理学应当将相关研究和实验研究有机地协调起来。

以心理测量学为代表的相关研究能够揭示智力任务上各种不同智力因素间的关系,但它却不能解释各种智力因素及其相互关系的内在加工实质。

以认知心理学为代表的实验研究能够以相对确定的方式揭示认知活动的内在机制,但单从实验本身却难以说明加工系统的各种成分对于完成智力任务是否是—般有效的。

因而,完整、充分地认识人的智力需要两种研究相结合。

而智力的生物学研究,从辩证法的角度来看,它所强调的智力的遗传素质应该作为智力研究的生理基础而存在。

智力研究者们期望通过共同的努力而最终达到对于智力实质的共识。

那么,关于智力实质的一个综合的统一的理论究竟能不能产生?若能,则什么时候可以产生?这些目前来说均是未知数。

因而,关于智力测验的结构效度,目前我们只能做狭义的解释,即以不同智力理论模型为基础的智力测验,其结构效度应具备不同的含义,并且我们最终对测验结果的解释亦相应不同。

因此,在选择和使用智力测验时,这是一个必须慎重考虑的问题。

(二)传统智力测验的功能测验的基本功能是测量个体差异,因而传统智力测验的功能便是对智力的个体差异的测量。

大量的测量结果表明:在一般人群中智力高者或低者均占少数,智力中等或接近中等者约占全部人口的80%,基本上呈常态分布。

由于智力测验所依据的理论上的特性,以及智力分布的常态性,智力测验在实际中常常行使将人群分类的功能。

韦克斯勒(D.Weehsler)曾按智商的高低,把智力分成7类,极优秀(130以上)、优秀(120-129)、中上(110-119)、中材(90-109)、中下(80-89)、低能边缘(70-79)、智力缺陷(70以下)。

此外,由于传统智力测验结果与学习成绩、教师评定等外在效标间的高的正相关的存在,智力测验在实际中又常被作为预测源测验行使预测的功能。

社会对智力测验的需求不仅仅是将人群分类并预测个体未来可能的成功程度,还要求测验能进一步对个体进行诊断和采取相应且及时的补救措施。

而智力的心理测量学概念强调G因素的存在,只从宏观上描述个体的外在行为结果,却忽视了对个体心理活动过程进行精细的分析及对内部加工机制的探讨。

因此,以此为依据的传统智力测验可以对人群进行分类和预测,却无法对个体真正的内在的薄弱点作出精确诊断,从而不能满足社会更为精细的需求。

(三)传统智力测验的公平性利用测验评估智力差异时,首要前提是必须客观公正。

传统智力测验对任何人都是公正的么?这是一个长期以来颇有争议的问题。

对此持否定态度者主要从以下几个方面提出质疑:1.性别差异对于智力的性别差异的研究,已有多年的历史。

研究者们通常会发现男女两性在智力上的差别在统计上并不显著,因此,就整体而言,智力很可能并不存在性别差异。

然而,具体到对智力的不同能力因素上的研究,则结果一般表明存在性别差异:男性在数学推理、视觉——空间能力、躯体运动速度和协调方面优于女性;而女性在言语流畅性、言语理解和记忆等方面则优于男性。

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