昆明理工大学人工智能实验报告
人工智能实验报告
人工智能实验报告一、实验目的。
本次实验旨在通过对人工智能相关算法的实验操作,深入了解人工智能的基本原理和实际应用,提高对人工智能技术的理解和掌握。
二、实验内容。
1. 人工智能算法的原理及应用。
2. 人工智能在图像识别、语音识别等领域的实际应用案例分析。
3. 人工智能算法在实际项目中的具体运用。
三、实验步骤。
1. 理论学习,通过学习相关教材和资料,掌握人工智能算法的基本原理和应用场景。
2. 实际操作,运用Python等编程语言,实现人工智能算法的实际应用,如图像识别、语音识别等。
3. 案例分析,结合实际案例,分析人工智能在不同领域的具体应用,了解其在实际项目中的运用情况。
四、实验结果。
通过本次实验,我们深入了解了人工智能算法的基本原理和应用场景,掌握了人工智能在图像识别、语音识别等领域的实际应用案例,并对人工智能算法在实际项目中的具体运用有了更深入的了解。
五、实验总结。
人工智能作为当今科技领域的热门话题,其应用场景和前景备受关注。
通过本次实验,我们不仅对人工智能算法有了更深入的理解,也对其在实际项目中的应用有了更清晰的认识。
人工智能技术的不断发展,必将为各行各业带来更多的创新和改变。
六、展望。
随着人工智能技术的不断进步和应用,我们相信在不久的将来,人工智能将会在更多的领域发挥重要作用,为人类社会带来更多的便利和进步。
我们也将继续深入学习和研究人工智能技术,不断提升自己的技术水平,为人工智能技术的发展贡献自己的力量。
七、参考资料。
1. 《人工智能导论》,XXX,XXX出版社,2018年。
2. 《Python人工智能编程实践》,XXX,XXX出版社,2019年。
3. 《深度学习与人工智能》,XXX,XXX出版社,2020年。
以上为本次人工智能实验的报告内容,谢谢。
《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。
人工智能实验报告(熟悉专家系统开发工具)
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(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。
大工20秋《人工智能实验(一)》实验报告
大工20秋《人工智能实验(一)》实验报
告
实验目标
此次实验的目标是介绍和探索人工智能领域的基本概念和技术。
通过实践和实验,我们将了解人工智能的定义、应用领域和常用算法。
实验步骤
1. 阅读相关文献和资料,了解人工智能的基本概念和发展历程。
2. 研究和实践常用的人工智能算法,如决策树、神经网络和遗
传算法。
3. 进行实验,使用Python编程语言实现所学算法,对给定数
据集进行训练和测试。
4. 分析实验结果,评估所选算法的性能和效果。
5. 撰写实验报告,总结实验过程、结果和结论。
实验结果
通过实验,我们成功实现了决策树算法、神经网络算法和遗传算法的编码和运行。
对给定数据集进行训练和测试后,我们得到了相应的结果和评估指标。
实验结论
根据实验结果,我们可以得出以下结论:
1. 决策树算法在某些情况下表现良好,但在处理复杂数据和高维特征时可能存在局限性。
2. 神经网络算法在处理大规模数据和复杂模式识别任务时具有显著优势。
3. 遗传算法在优化和搜索问题上有很好的应用前景,但可能需要更多的调整和参数优化。
改进建议
在后续实验中,可以考虑以下改进和深入研究的方向:
1. 探索其他常用的人工智能算法,并进行比较和评估。
2. 使用更多数据集和真实场景的数据,验证算法的鲁棒性和泛化能力。
3. 对算法进行参数调整和优化,提升性能和效果。
参考资料
- 人工智能导论,XXX - 机器研究实战,XXX - Python机器学习,XXX。
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。
昆工智能控制实验报告.doc
昆明理工大学《智能控制导论》学生实验报告班级:测控121 姓名:李仕雄学号:201210402104 日期: 2015.5.15实验一一、实验名称:模糊控制器设计与仿真研究二、实验目的:要求通过上机实习,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设计模糊控制器的基本方法,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、实验要求:1、给出模糊控制器的设计过程;2、建立模糊控制结构图;3、建立E、EC和U的隶数度函数赋值表;4、建立模糊控制规则表;5、记录试验曲线三、实验报告内容:四、实验总结通过本次实验进一步熟悉了MATLAB的基本操作、simulink和模糊控制工具箱的使用,掌握了模糊控制的原理,组成以及如何利用MATLAB设计模糊控制器的一些基本方法。
实验二一、实验名称:BP神经网络逼近与测试程序研究二、实验目的:要求通过上机实习,熟悉MATLAB的基本操作命令、simulink 的使用,掌握利用MATLAB设计神经网络模式识别的基本方法,为以后利用计算机进行神经网络控制系统分析与设计打下良好的基础。
二、实验要求:1、给出BP神经网络的结构;2、设计BP网络的训练程序;3、设计BP网络的测试程序;4、记录BP网络的逼近效果曲线和逼近误差曲线;5、记录测试曲线三、实验报告内容:1、BP神经网络的结构:2、BP网络的训练程序:clear;clc;P=-1:0.1:1;P2=-1:0.1:1;T=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ...-0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ...0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201];plot(P,T,'r+');[R,Q]=size(P);[S2,Q]=size(T);S1=5;[W1,B1]=rands(S1,R);[W2,B2]=rands(S2,S1);b1=[];b2=[];b1=B1*ones(1,21);b2=B2*ones(1,21);a2=W2*tansig(W1*P2+b1)+b2;A2=purelin(a2);hold onplot(P,A2)hold offdisp('按任一键继续')pausenet=newcf(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingd'); %创建两层前向反馈网络net.trainParam.epochs=7000; %初始化训练次数net.trainParam.goal=9.5238e-004; %初始化误差值net.trainParam.lr = 0.15; %学习速率[net,tr]=train(net,P,T); %训练网络Y=sim(net,P) ; %计算结果plot(P,Y,'b-')hold onplot(P,T,'r+');hold off4、初始网络的输出曲线:5、训练结束网络是输出结果:6、训练10次的结果:7、训练50次的结果:8、训练500次的结果9、训练3000次的结果:10、训练6000次的结果:1、BP网络的测试程序P=-1:0.1:1;T=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ...-0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ...0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201];net=newcf(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingd'); %创建两层前向回馈网络y1=sim(net,P);figure,plot(P,T,'r+',P,y1,'--')title('没有训练的网络仿真结果');xlabel('时间');ylabel('仿真输出-- 原函数+');net.trainParam.epochs=5000; %初始化训练次数net.trainParam.goal=9.5238e-004; % 初始化误差值net.trainParam.lr = 0.2;[net,tr]=train(net,P,T); %训练网络Y=sim(net,P) ; %计算结果figure,plot(P,Y,'b-')Hold onplot(P,T,'r+');hold off2、训练结束网络误差记录:3、没有训练的网络仿真:四、实验总结:通过这次实验,对于BP神经网络有了比较深刻的认识,掌握了BP神经网络的特点及结构,会简单的设计BP神经网络。
昆明理工大学智能控制(BP神经网络)实验
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 第二学期 )课程名称:智能控制导论 开课实验室:信自楼442机房 2015年5月30日通过上机实习,熟悉MATLAB 的基本操作命令和神经网络工具箱的使用,掌握MATLAB 编程或神经网络编辑器等方法,进行BP 神经网络设计的基本方法和步骤,为以后利用计算机进行神经网络控制系统分析与设计打下良好的基础。
二、实验内容试设计BP 神经网络来实现正弦函数的逼近。
输入矢量 X= -2: 0.05: 2; 相对应的目标矢量)cos()2sin(X X Y ⋅+⋅=ππ三、实验要求1. 设计一个BP 神经网络来实现对正弦函数关系的逼近; 2. 正确的选择确定BP 神经网络的相关参数; 3. 完成BP 网络函数逼近程序的仿真与调试; 4. 仿真结果分析。
四、实验原理BP 网络是一种多层前馈神经网络,由输入层、隐层和输出层组成。
一个典型的三层BP 网络的拓扑结构,层与层之间采用全互连方式,同一层之间不存在相互连接,隐层可以有一层或多层。
层与层之间有两种信号在流通:一种是工作信号,它是施加输入信号后向前传播直到在输出端产生实际输出的信号,是输入和权值的函数。
另一种是误差信号,网络实际输出与期望输出间的差值即为误差,它由输出端开始逐层向后传播。
BP网络的学习过程程由前向计算过程和误差反向传播过程组成。
在前向计算过程中,输入量从输入层经隐层逐层计算,并传向输出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。
如输出层不能得到期望的输出,则转入误差反向传播过程,误差信号沿原来的连接通路返回,逐次调整网络各层的权值和阈值,直至到达输入层,再重复向计算。
这两个过程一次反复进行,不断调整各层的权值和阈值,使得网络误差最小或达到人们所期望的要求时,学习过程结束。
五、实验过程利用两层BP网络完成函数逼近,隐含层激活函数为S型函数,输出层的激活函数为线性函数。
程序为:clear all;clc;NNTWARN OFF;X=-2:0.05:2;T=sin(2*pi*X)+cos(pi*X);plot(X,T,'+b');pause得到原始曲线截图:建立BP网络,并初始化权值和阈值程序为:[R,N]=size(X);[S2,N]=size(T);S1=20; %隐含层神经元个数[w11,b11,w12,b12]=initff(X,S1,'tansig',S2,'purelin');[y1,y21]=simuff(X,w11,b11,'tansig',w12,b12,'purelin');得到训练前BP网络的函数逼近效果截图:利用不含噪声的理想输入数据训练网络程序为:disp_freq=5;max_epoch=10000; % 训练次数err_goal=0.05; % 训练误差lr=0.01; %学习速率tp=[disp_freq max_epoch err_goal lr];[w21,b21,w22,b22,te,tr]=trainbpx(w11,b11,'tansig',w12,b12,'purelin',X,T,t p);BP网络训练过程参数显示截图为显示训练后网络的函数逼近效果程序为[y1,y22]=simuff(X,w21,b21,'tansig',w22,b22,'purelin'); plot(X,y21,'--g',X,y22,'or')disp('网络训练步数为:')tepause训练后BP网络的函数逼近效果截图为达到要求所用的网络训练步数截图:由于我预设的训练误差为0.05,相对来说比较大,而且预设10000步达到训练目的,但只用了1348步就已经完成了,所以我做了大胆的设想,将训练误差改为0.01,以期望能达到更高的要求。
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。
通
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
用
- 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。
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。
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。
人工智能实验报告范文
人工智能实验报告范文一、实验名称。
[具体的人工智能实验名称,例如:基于神经网络的图像识别实验]二、实验目的。
咱为啥要做这个实验呢?其实就是想搞清楚人工智能这神奇的玩意儿是咋在特定任务里大显神通的。
比如说这个实验,就是想看看神经网络这个超酷的技术能不能像人眼一样识别图像中的东西。
这就好比训练一个超级智能的小助手,让它一眼就能看出图片里是猫猫还是狗狗,或者是其他啥玩意儿。
这不仅能让我们深入了解人工智能的工作原理,说不定以后还能应用到好多超有趣的地方呢,像智能安防系统,一眼就能发现监控画面里的可疑人物或者物体;或者是在医疗影像识别里,帮助医生更快更准地发现病症。
三、实验环境。
1. 硬件环境。
咱用的电脑就像是这个实验的战场,配置还挺重要的呢。
我的这台电脑处理器是[具体型号],就像是大脑的核心部分,负责处理各种复杂的计算。
内存有[X]GB,这就好比是大脑的短期记忆空间,越大就能同时处理越多的数据。
显卡是[显卡型号],这可是在图像识别实验里的得力助手,就像专门负责图像相关计算的小专家。
2. 软件环境。
编程用的是Python,这可是人工智能领域的明星语言,简单又强大。
就像一把万能钥匙,可以打开很多人工智能算法的大门。
用到的深度学习框架是TensorFlow,这就像是一个装满各种工具和模型的大工具箱,里面有好多现成的函数和类,能让我们轻松搭建神经网络,就像搭积木一样简单又有趣。
四、实验原理。
神经网络这个概念听起来就很科幻,但其实理解起来也不是那么难啦。
想象一下,我们的大脑是由无数个神经元组成的,每个神经元都能接收和传递信息。
神经网络也是类似的,它由好多人工神经元组成,这些神经元分层排列,就像一个超级复杂的信息传递网络。
在图像识别里,我们把图像的数据输入到这个网络里,第一层的神经元会对图像的一些简单特征进行提取,比如说图像的边缘、颜色的深浅等。
然后这些特征会被传递到下一层神经元,下一层神经元再对这些特征进行组合和进一步处理,就像搭金字塔一样,一层一层地构建出对图像更高级、更复杂的理解,最后在输出层得出图像到底是什么东西的结论。
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。
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告(2013——2014 学年第一学期)课程名称:人工智能导论开课实验室:信自楼234室2013年11月5日一、实验问题1、用软件编程解决八数码问题二、实验目的1、熟悉人工智能求解八数码问题,以及对人工智能深入了解。
2、熟悉状态空间的盲目搜索、启发式搜索,和A*算法。
3、熟悉人工智能系统中的问题求解过程。
三、实验原理1、将初始节点s放入open表中2、若open表为空则推出3、移出open表中的第一个节点N放入close表中,并冠以顺序编号n,4、若目标节点Sg=N,则搜索成功,结束5、若N不可扩展,则转入第2步四、程序框图五、实验结果及分析1、通过逆序数的奇数偶数来判断。
因为在空白移动过程中,数码的逆序数不改变。
左右移动,数码序列不变。
上下移动,数码序列中某个数字则移动了两位。
八数码问题为3*3矩阵,3为奇数,故逆序数不作改变。
故可通过判断当前状态S的逆序数以及目标状态的数字序列的逆序数的奇偶性是否相同来判断该问题是否可解。
2、是否达到目标节点,将当前节点和目标节点进行比较3、对于f(n)的考虑,f(n)是否最小,选择最小的扩展,若几个相等的状态同时出现,则随机选一个。
4、将Open表中的所有节点进行排序选择估价函数f(n)最优的进行扩展。
第二种选择就是选择当前层扩展的节点中选择最优的f(n)进行扩展。
六、结论1、尽管明白怎么样解决八数码问题,但用电脑编程还是不会编。
虽然学过C 语言,由于不用也生疏了。
以后对学过的只是温故而知新。
2、通过本次试验我对启发式搜索有了更加深入的了解。
在实验中通过对两种启发式搜索所扩在的节点数来看更加有效 能在复杂情况下求得更加优质的解避免不必要的节点的扩展。
使搜索的速度更快。
3、八数码的启发式搜索、A 算法等用书面的形式很容易表示出来,但用计算机能读懂的语言(如C 语言)表示,这个转换的的过程很困难。
七、源程序及注释#include<stdio.h>#include<conio.h>int n,m;typedef struct Node{char matrix[10];/*存储矩阵*/char operate;/*存储不可以进行的操作,L代表不能左移R代表不能右移U代表不能上移D 代表不能下移*/char extend;/*是否可以扩展,Y代表可以,N代表不可以*/int father;/*指向产生自身的父结点*/}Node;char start[10]={"83426517 "};char end[10]={"1238 4765"};Node base[4000];int result[100];/*存放结果的base数组下标号,逆序存放*/int match()/*判断是否为目标*/{int i;for(i=0;i<9;i++){if(base[n-1].matrix[i]!=end[i]){return 0;}}return 1;}void show()/*显示矩阵的内容*/{int i=1;while(m>=0){int mm=result[m];//clrscr();printf("\n\n\n 状态方格\t\t步骤%d",i);printf("\n\n\n\n\n\t\t\t%c\t%c\t%c\n",base[mm].matrix[0],base[mm].matrix[1],base[mm].matr ix[2]);printf("\n\n\t\t\t%c\t%c\t%c\n",base[mm].matrix[3],base[mm].matrix[4],base[mm].matrix[5]) ;printf("\n\n\t\t\t%c\t%c\t%c\n",base[mm].matrix[6],base[mm].matrix[7],base[mm].matrix[8]) ;//sleep(1);m--;i++;}}void leave()/*推理成功后退出程序之前要执行的函数,主要作用是输出结果*/{ n--; while(base[n].father!=-1){ result[m]=n;m++;n=base[n].father;}result[m]=0;result[m+1]='\0';show();//clrscr();printf("\n\n\n\n\n\n\n\n\n\t\t\t\t搜索结束\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n"); getch();//exit(0);}int left(int x)/*把下标为X的数组中的矩阵的空格左移*/ {int i,j;char ch;for(i=0;i<9;i++){if(base[x].matrix[i]==' ')break;}if(i==0||i==3||i==6||i==9){ return 0;}for(j=0;j<9;j++){ base[n].matrix[j]=base[x].matrix[j];}ch=base[n].matrix[i-1];base[n].matrix[i-1]=base[n].matrix[i];base[n].matrix[i]=ch;base[n].operate='R';base[n].extend='Y';base[n].father=x;base[x].extend='N';n++;if(match(i)) leave();return 1;}int right(int x)/*把下标为X的数组中的矩阵的空格右移*/ { int i,j; char ch;for(i=0;i<9;i++){if(base[x].matrix[i]==' ')break;if(i==2||i==5||i==8||i==9){ return 0;}for(j=0;j<9;j++){ base[n].matrix[j]=base[x].matrix[j];}ch=base[n].matrix[i+1];base[n].matrix[i+1]=base[n].matrix[i];base[n].matrix[i]=ch;base[n].operate='L';base[n].extend='Y';base[n].father=x;base[x].extend='N';n++; if(match(i))leave();return 1;}int up(int x)/*把下标为X的数组中的矩阵的空格上移*/ { int i,j; char ch;for(i=0;i<9;i++){ if(base[x].matrix[i]==' ')break;}if(i==0||i==1||i==2||i==9){ return 0;}for(j=0;j<9;j++){ base[n].matrix[j]=base[x].matrix[j];}ch=base[n].matrix[i-3];base[n].matrix[i-3]=base[n].matrix[i];base[n].matrix[i]=ch;base[n].operate='D';base[n].extend='Y';base[n].father=x;base[x].extend='N';n++;if(match(i))leave();return 1;}int down(int x)/*把下标为X的数组中的矩阵的空格下移*/int i,j;char ch;for(i=0;i<9;i++){ if(base[x].matrix[i]==' ') break;}if(i==6||i==7||i==8||i==9){ return 0;}for(j=0;j<9;j++){ base[n].matrix[j]=base[x].matrix[j];}ch=base[n].matrix[i+3];base[n].matrix[i+3]=base[n].matrix[i];base[n].matrix[i]=ch;base[n].operate='U';base[n].extend='Y';base[n].father=x;base[x].extend='N';n++; if(match(i))leave(); return 1;}main(){ int i;char a[20],b[20];n=1;1./*以下是输入初始和目标矩阵,并把输入的0转换为空格*/ printf("3*3方格初始状态:");scanf("%s",a);printf("3*3方格结束状态:");scanf("%s",b);for(i=0;i<9;i++){if(a[i]=='0'){ start[i]=' '; continue; }if(b[i]=='0'){ end[i]=' '; continue; }start[i]=a[i]; end[i]=b[i];}start[9]='\0'; end[9]='\0';for(i=0;i<9;i++){ base[0].matrix[i]=start[i]; }base[0].operate='N';base[0].extend='Y';base[0].father=-1;/*以上是为第一个base数组元素赋值*/ for(i=0;n<4000;i++){if(base[i].extend=='Y'){if(base[i].operate=='L'){right(i);up(i);down(i);}if(base[i].operate=='R'){left(i);up(i);down(i);}if(base[i].operate=='U'){left(i);right(i);down(i);}if(base[i].operate=='D'){left(i);right(i);up(i);}if(base[i].operate=='N'){left(i);right(i);up(i);down(i);}}}leave();}。