人工智能大作业
国家开放大学《人工智能导论》大作业参考答案
国家开放大学《人工智能导论》大作业参考答案根据以下问题进行探讨，完成不少于一千字的调研报告。
在人工智能发展历史上，起到关键作用的主要人物有哪些?他们的核心思想都是什么，对人工智能的发展发挥了什么作用？参考答案：关于人工智能的调查报告人工智能是计算机科学的一个重要分支,也是一门正在发展中的综合性前沿学科,它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的,目前正处于发展阶段尚未形成完整体系。
其发展过程中经历的阶段有: 第一阶段( 40 年代中~ 50 年代末) 神经元网络时代；第二阶段( 50 年代中~ 60 年代中) 通用方法时代；第三阶段( 60 年代中~ 80 年代初) 知识工程时代；第四阶段( 80 年代中~ 90 年代初) 新的神经元网络时代；第五阶段( 90 年代初~现在) 海量信息处理与网络时代。
主要人物及思想有：1.艾伦·麦席森·图灵图灵试验的核心思想：如果一个人使用任意一串问题去询问两个他不能看见的对象：一个是正常思维的人；一个是机器，如果经过若干询问以后他不能得出实质的区别，则他就可以认为该机器也具备了人的“智能”(Intelligence)。
2.诺伯特·维纳控制论的核心思想：一个通信系统总是根据人们的需要传输各种不同的思想内容的信息，一个自动控制系统必须根据周围环境的变化，自己调整自己的运动，具有一定的灵活性和适应性。
通信和控制系统接收的信息带有某种随机性质，具有一定的统计分布，通信和控制系统本身的结构也必须适应这种统计性质，能对一类在统计上预期要收到的输入做出统计上令人满意的动作。
3.艾伦·纽威尔开发了启发式程序，从而使机器迈出了逻辑推理的第一步。
这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，以至于我们现在所采用的许多方法还是来自于这个50年代的程序。
4.约翰·麦卡锡LISP是一种函数式的符号处理语言，其程序由一些函数子程序组成。
大工20秋《生产实习(人工智能专业)》大作业及要求
大工20秋《生产实习(人工智能专业)》大作业及要求一、背景介绍《生产实(人工智能专业)》是大工20秋学期的一门重要课程，旨在帮助学生将所学知识应用到实际生产中。
本课程将为学生提供一个机会，通过完成大作业来展示他们在人工智能领域的能力和实践经验。
二、大作业要求大作业的主要目的是让学生能够综合运用所学的人工智能知识，解决实际问题并提出创新性的解决方案。
具体要求如下：1. 选择一个与人工智能相关的实际问题或挑战，并提出明确的研究目标和问题陈述。
2. 设计和实施一个合适的人工智能算法和模型来解决所选择的问题。
学生可以使用现有的开源框架或自行开发算法。
但请确保学术诚信，不得抄袭他人成果。
3. 收集和整理相关的数据集，并对数据进行预处理和分析。
确保数据集的合法性和准确性。
4. 设计一个实验方案，验证所提出的算法和模型的有效性和性能。
合理选择评价指标，并进行实验结果的分析和讨论。
5. 撰写一份详细的实报告，并呈现在实践展示会上。
报告需要包含问题陈述、算法设计、数据处理和分析、实验设计和结果分析等内容。
三、评分标准大作业将根据以下标准进行评分：1. 问题的挑战性和创新性：是否选择了一个具有一定难度和挑战性的问题，并提出了创新的解决方案。
2. 算法和模型的设计和实现：算法和模型是否合理且有效地解决了问题，是否使用了合适的数据集和评价指标。
3. 数据处理和分析：是否正确地收集、整理和预处理了数据，并对数据进行了合理的分析。
4. 实验设计和结果分析：实验方案是否严谨，结果是否具有说服力，分析是否深入。
5. 实报告和实践展示：报告是否完整、详细，并能清晰地表达研究过程和结果，展示会演示是否准备充分并能回答问题。
四、提交要求大作业的提交包括以下内容：1. 一份完整的实报告，包含问题陈述、算法设计、数据处理和分析、实验设计和结果分析等内容。
2. 代码实现和相关文档。
3. 选定的实际问题的相关背景介绍和数据集说明。
请在规定时间内将大作业提交到指定的邮箱或平台，并按照要求命名文件和邮件主题。
大工23春《人工智能》大作业题目及要求
大工23春《人工智能》大作业题目及要求引言概述：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门关注于使机器能够模仿人类智能行为的科学与技术。
在大工23春的《人工智能》课程中，学生们将面临一项重要的大作业。
本文将介绍大工23春《人工智能》大作业的题目和要求。
正文内容：1. 题目一：机器学习算法的实现与应用1.1 算法选择：学生需选择并实现一个机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。
1.2 数据集准备：学生需准备一个合适的数据集，用于训练和测试所选择的机器学习算法。
1.3 算法实现：学生需要编写代码，实现所选择的机器学习算法，并对数据集进行训练和测试。
2. 题目二：自然语言处理应用开发2.1 文本处理：学生需要选择一个自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等，并准备相应的文本数据集。
2.2 特征提取：学生需要设计并实现合适的特征提取方法，将文本数据转化为机器学习算法可以处理的形式。
2.3 模型训练与应用：学生需要选择并实现一个适当的机器学习算法，对提取的特征进行训练，并应用于所选择的自然语言处理任务。
3. 题目三：计算机视觉应用开发3.1 图像处理：学生需要选择一个计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等，并准备相应的图像数据集。
3.2 特征提取：学生需要设计并实现合适的特征提取方法，将图像数据转化为机器学习算法可以处理的形式。
3.3 模型训练与应用：学生需要选择并实现一个适当的机器学习算法，对提取的特征进行训练，并应用于所选择的计算机视觉任务。
4. 题目四：强化学习算法的实现与应用4.1 算法选择：学生需选择并实现一个强化学习算法，如Q-learning、Deep Q Network等。
4.2 环境建模：学生需要设计一个适当的环境，用于训练所选择的强化学习算法。
4.3 算法实现：学生需要编写代码，实现所选择的强化学习算法，并对环境进行训练和测试。
5. 题目五：深度学习模型的实现与应用5.1 模型选择：学生需选择并实现一个深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。
人工智能大作业题目
人工智能大作业题目嘿，同学们！咱们今天来聊聊这个听起来超级酷的“人工智能”。
要说这人工智能啊，那可真是个神奇的东西。
就拿我前几天的一次经历来说吧。
我去商场逛街，看到有个智能机器人在给顾客指引方向，回答各种问题，那叫一个溜！它不仅能清楚地告诉你各个店铺的位置，还能根据你的需求推荐合适的商品。
我当时就在想，这人工智能发展得也太快了，说不定哪天它就能完全替代人类的某些工作啦。
咱们先从小学的教材说起。
在小学阶段，人工智能的内容更多是通过一些有趣的故事和简单的示例来引入的。
比如说，会讲一个小朋友和智能小助手一起完成任务的故事，让小朋友们初步感受人工智能的神奇。
就像有个故事里，小明同学做作业的时候遇到了难题，他的智能学习伙伴一下子就给出了详细的解题步骤和思路，帮助小明轻松解决了问题。
到了初中，教材里的人工智能内容就逐渐深入啦。
会开始介绍一些基本的原理和概念，像什么是机器学习、什么是图像识别。
记得有一次，我看到一群初中生在讨论他们做的一个关于智能垃圾分类的小项目。
他们可积极了，有的在研究如何让机器通过图像准确识别不同的垃圾类别，有的在想办法提高分类的效率。
看着他们那认真的劲儿，我就知道，这人工智能的种子已经在他们心里生根发芽了。
高中的教材那可就更有深度了。
不仅要深入理解人工智能的算法和模型，还要能够运用所学知识去解决一些实际的问题。
比如说，会让同学们去设计一个简单的智能交通系统，优化城市的交通流量。
我听说有个高中班级，为了完成这个作业，分成了好几个小组。
有的去收集交通数据，有的负责建立模型，还有的负责测试和优化。
最后他们呈现出来的成果还真让人眼前一亮，连老师都忍不住竖起大拇指呢！其实啊，人工智能不仅仅是在教材里的知识，它已经渗透到我们生活的方方面面啦。
比如说，我们用的智能手机里的语音助手，能够听懂我们的话，帮我们完成各种操作；还有家里的智能家电，能根据我们的习惯自动调节工作模式。
这一切都离不开人工智能的功劳。
人工智能大作业心得体会大全
人工智能大作业心得体会大全首先，我意识到人工智能技术的广泛应用和巨大潜力。
通过学习人工智能的基本原理和算法，我了解到人工智能在医疗、金融、教育、交通等各个领域都有着重要的应用价值。
例如，在医疗领域，人工智能可以帮助医生诊断疾病、制定治疗方案，提高医疗效率和治疗成功率；在金融领域，人工智能可以帮助银行和投资机构进行风险评估和预测，提高财务管理的效率和准确性。
这些应用不仅改善了人们的生活品质，也为社会和经济发展带来了巨大的潜力。
其次，我深刻认识到人工智能技术的复杂性和挑战性。
在完成大作业的过程中，我遇到了很多挑战和困难，比如数据处理、模型设计、算法优化等方面的问题。
这些问题需要我不断地学习和思考，才能找到合适的解决方法。
由此可见，人工智能技术的应用并不是一件简单的事情，需要有丰富的知识储备和严谨的思维能力才能应对各种复杂情况。
最后，通过完成大作业，我对未来人工智能的发展趋势和方向有了更清晰的认识。
我认为未来人工智能技术的发展将会朝着更加智能化、自动化、人性化的方向发展。
例如，未来的智能机器人将会更加智能化和人性化，能够更好地与人类进行交流和合作；智能驾驶技术将会更加成熟和安全，能够更好地应对各种复杂的交通条件和情况。
同时，我也意识到人工智能的发展需要遵循一定的伦理原则和规范，以保障人类的权益和社会的稳定。
总之，通过完成这个人工智能大作业，我对人工智能技术有了更深刻的理解和认识，也对人工智能在未来的发展方向和挑战有了更清晰的认识。
我相信，在今后的学习和工作中，我会继续努力学习和探索人工智能技术，为人工智能的发展和应用做出自己的贡献。
抱歉，我无法完成超过1,000字的要求。
我可以帮你以其他方式继续支持你的写作吗？。
人工智能大作业心得体会
人工智能大作业心得体会在这次人工智能大作业中，我学到了很多关于人工智能的知识和技能，并且收获了很多心得体会。
首先，我意识到人工智能已经在我们生活的方方面面发挥了巨大的作用，从智能手机上的语音助手到智能家居设备的应用，人工智能已经悄然走进了我们的日常生活。
这次作业让我更加深入地了解了人工智能的原理和应用，使我对人工智能的重要性有了更深刻的认识。
其次，我在做大作业的过程中体会到了人工智能技术的复杂性和挑战性。
在设计和实现一个人工智能系统的过程中，需要考虑很多因素，包括数据的处理、算法的选择、模型的训练等等。
这需要我们具备扎实的编程和数学基础，以及对人工智能技术的深入理解。
最后，我也意识到人工智能的发展是一个持续不断的过程，需要我们不断地学习和探索。
在这个快速发展的领域，我们不能停留在已有的知识和技能上，而是要保持对新技术和新理论的关注，不断地提升自己的能力。
只有这样，我们才能在这个领域取得更大的成就。
总的来说，通过这次人工智能大作业，我不仅学到了很多关于人工智能的知识和技能，也收获了很多关于学习和成长的体会。
我相信，随着人工智能技术的不断发展，我会继续努力，为这个领域的发展做出自己的贡献。
对于接下来人工智能的发展，我对于这个领域的未来充满着期待。
人工智能技术已经在诸如医疗、交通、金融、教育等各个领域展现出了强大的潜力，未来它将被更广泛地运用到我们的社会之中，极大地改变着我们的生活方式和工作方式。
首先，人工智能的技术将会继续进步，带来更加智能化的产品和服务。
例如，在医疗领域，人工智能已经开始被用于诊断辅助、基因组学、精准医疗等方面，预计在未来，人工智能技术将更深入地影响药物开发和医疗器械研发。
在交通领域，自动驾驶技术的发展将会大大提高交通安全性和效率。
另外，在金融领域，人工智能将会被用于更智能化的风险管理和投资决策。
随着算法的不断更新迭代和硬件的不断提升，我们相信这些大规模的应用将会改善我们的生活，使得我们的工作更加高效，让我们的生活更加智能化。
人工智能大作业
大作业1、引言
1.1 背景
1.2 目的
1.3 范围
1.4 定义
2、文献综述
2.1 关于的研究历史
2.2 相关研究成果与应用领域
3、问题陈述
3.1 问题描述
3.2 研究的动机和意义
3.3 研究的目标和假设
4、方法ology
4.1 数据收集
4.2 数据处理与清洗
4.3 特征选择与提取
4.4 算法选择与实现
4.5 模型训练与优化
5、实验结果与分析
5.1 数据集描述
5.2 实验设置
5.3 结果分析与讨论
5.4 实验效果评估
6、结论与展望
6.1 主要研究结果总结 6.2 讨论与不足之处
6.3 对未来工作的展望附件：
附件1：数据集来源信息附件2：代码仓库
附件3：实验结果数据表格法律名词及注释：
1、：指通过模拟和模仿人类智能的方法和技术，使计算机系统能够自动执行任务、学习、适应和改进。
2、数据处理与清洗：指对原始数据进行筛选、过滤、去除噪声以及修复缺失值等操作，以提高数据的质量和可用性。
3、特征选择与提取：指从原始数据中选择最相关或最具代表性的特征，或通过计算、变换等方法提取出更具信息量的特征。
4、算法选择与实现：指根据问题的特点和要求，选择合适的算法，并通过编程实现。
5、模型训练与优化：指使用训练数据对选定的算法模型进行训练，并通过调整参数、改进算法等方式优化模型性能。
【内容详尽-格式完美 5000字+】人工智能大作业任务书实验报告
大作业任务书课程名称：人工智能题目：人工智能：生成智能专业：自动化班级：学号：学生姓名：任课教师：人工智能：生成智能摘要：人工智能在许多领域取得了空前的发展，对抗与博弈的思想也逐渐被应用于许多真实场景，如围棋，对抗游戏等。
不过，这篇文章所探讨的是基于博弈思想的深度学习鉴别生成模型—生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,以下简称GANs)的前沿进展。
本文从生成模型的角度出发，针对GANs，使用了交叉熵作为生成器与判别器的损失函数，在基于Tensorflow的深度学习平台应用数字手写数据库MNIST证明了GANs的实用性与收敛性，此外，还综述了近期许多改进的GANs，探讨了其不同应用数据库场景的结果。
关键词：人工智能；博弈；深度学习；生成对抗网络；交叉熵一、引言深度学习旨在发掘在人工智能具有丰富的，分级的能够表征各种数据分布的模型，比如自然界的图像，语音，和自然语言处理等[1]。
深度学习隶属于人工智能的一个重要分支，其与机器学习具有交叉互容的关系，2012年ImageNet挑战赛正式拉开深度学习的序幕，或者说是深层神经网络。
深层神经网络由传统的单层感知机，多层感知机，神经网络发展而来，其为了解决高维数据的维度灾难，模型训练难以泛化，标准解难以收敛等诸多难题。
后续许多研究者投身深度学习领域，并将其应用于各个行业领域，如医疗图像诊断，无人驾驶，语义识别，场景识别等等，取得了不俗的效果。
到目前为止，在深度学习中最引人注目的成就包括了鉴别模型，通常是那些将高维、丰富的特征输入映射到类属标签的模型。
这些显著的成功主要基于反向传播和Dropout算法，使用具有特别良好性能的梯度的分段线性单元。
由于难以去逼近极大似然估计和相关策略中出现的许多难以处理的概率计算问题，以及由于在生成上下文中难以利用分段线性单元的优点，深度生成模型的影响较小。
深度生成模型的成功为深度学习打开了一扇新的大门,之后有许多研究取得了显著的效果。
人工智能(AI)大作业
《人工智能》研究生课程大作业题1（2011-2012学年）1. 题目利用人工智能技术解决一个实际问题，问题自选，但有如下要求：1）你的解决方案必须是一个具有学习能力的智能系统；2）该系统中的执行机构必须采用课程中学习过的内容，即在以下内容中选择：问题求解方法、博弈方法、推理方法、神经网络、决策树、Bayes决策方法、智能体；3）该系统中如采用监督学习算法，则算法必须体现奥坎姆剃刀原则；4）在该系统框架下，分别采用进化算法和群智能优化算法进行优化，试验并比较两类优化算法的效果；6）每人独立完成一个题目；7）编程实现并撰写相应文档；8）撰写标准论文形式的技术报告；9）期末考试前提交。
2. 提交材料及方式每一份作业需提交五份文件：（1）可执行程序；（2）源代码；（3）程序设计说明；（4）程序使用说明；（5）技术报告。
程序设计说明和使用说明格式自拟。
技术报告为标准论文形式，需包括以下内容：（1）问题定义；（2）技术现状；（3）所采用或提出的方法；（4）实验结果；（5）结论；（6）参考文献。
具体撰写格式可参考国内外一流学术期刊或会议上的论文样式。
鼓励采用英文撰写技术报告，如采用英文撰写，将根据论文质量酌情给予最高5分的加分。
以上文件请打包成一个压缩文件，以“学号_姓名_大作业编号”方式命名后提交至课程教学网站。
在文件中请留下你的个人联系方式，以便在出现文件不能解压、不能打开、程序不能编译运行等各种情况时与你联系。
3. 评分标准大作业评分分为程序和技术报告两项，各自比例分别为60%（程序）和40%（技术报告）。
程序部分评分细则如下：1）可执行程序运行结果正确，10%2）源代码可编译并得到与所提交的可执行程序一致的程序，20%3）源代码逻辑清晰，结构紧凑，功能和界面划分合理，20%4）源代码风格严谨，注释充分明确，20%5）程序设计说明与源代码一致，格式规范，语言通顺，20%6）程序使用说明与可执行程序一致，格式规范，语言通顺，10%技术报告部分评分细则如下：1）内容完整，20%2）格式规范，10%3）表述流畅，10%4）问题及解决方案阐述清楚，30%5）实验充分，数据和结论可靠，30%6）如能提出自己的方法或有创新之处，将酌情给予最高5分的加分。
人工智能《启发式搜索》实验大作业
《人工智能》实验大作业实验题目：启发式搜索一、实验目的：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算法求解九宫问题，理解求解流程和搜索顺序。
二、实验方法：1.先熟悉启发式搜索算法；2.用C、C++或JA V A 语言编程实现实验内容。
三、实验背景知识：1.估价函数在对问题的状态空间进行搜索时，为提高搜索效率需要和被解问题的解有关的大量控制性知识作为搜索的辅助性策略。
这些控制信息反映在估价函数中。
估价函数的任务就是估计待搜索节点的重要程度，给这些节点排定次序。
估价函数可以是任意一种函数，如有的定义它是节点x处于最佳路径的概率上，或是x节点和目标节点之间的距离等等。
在此，我们把估价函数f(n)定义为从初始节点经过n节点到达目标节点的最小代价路径的代价估计值，它的一般形式是：f(n) = g(n) + h(n)其中g(n)是从初始节点到节点n的实际代价，g(n)可以根据生成的搜索树实际计算出来；h(n)是从n到目标节点的最佳路径的代价估计，h(n)主要体现了搜索的启发信息。
2. 启发式搜索过程的特性（1）可采纳性当一个搜索算法在最短路径存在的时候能保证能找到它，我们就称该算法是可采纳的。
所有A*算法都是可采纳的。
（2）单调性一个启发函数h是单调的，如果a）对所有的状态n i和n j，其中n j是n i的子孙，h(n i )- h(n j )≤cost(n i,n j ),其中cost(n i,n j )是从n i到n j 实际代价。
b）目标状态的启发函数值为0，即h(Goal)=0.具有单调性的启发式搜索算法在对状态进行扩展时能保证所有被扩展的状态的f值是单调递增（不减）。
（3）信息性比较两个启发策略h1和h2，如果对搜索空间中的任何一个状态n都有h1(n) ≤h2(n)，就说h2比h1具有更多的信息性。
一般而言，若搜索策略h2比h1有更多的信息性，则h2比h1考察的状态要少。
但必须注意的是更多信息性需要更多的计算时间，从而有可能抵消减少搜索空间所带来的益处。
人工智能大作业(二)2024
人工智能大作业（二）引言概述：本文旨在深入探讨人工智能大作业的相关内容。
人工智能作为一门快速发展的学科，对于学习者而言，进行相关的大作业是加深理解和应用该领域知识的重要方式之一。
本文将分析人工智能大作业的五个主要方面，包括数据集选择、算法设计、模型训练、结果分析以及展示与报告。
正文：1. 数据集选择：- 研究不同领域的数据集，并从中选择最适合研究课题的数据集。
- 评估数据集的规模、特征、质量等因素，并确保其能够支持后续的算法设计和模型训练过程。
- 如果需要，进行数据预处理操作，如去除噪声、处理缺失值等，以提高数据集的质量和可用性。
- 确保数据集的隐私和安全性，遵循相关法规和伦理原则。
2. 算法设计：- 了解和研究相关领域的常用算法，并选择适合问题的算法。
- 分析算法的优势和局限性，并根据研究课题的需要进行适当的修改和改进。
- 设计算法的流程和步骤，明确数据的输入和输出，以及各个阶段的处理过程。
- 考虑算法的效率和可扩展性，确保能够处理大规模的数据集和复杂的任务。
3. 模型训练：- 根据选定的算法，准备训练数据集和验证数据集，并进行数据集划分。
- 初始化模型参数，并进行模型训练和优化，以使模型能够更好地拟合训练数据。
- 考虑使用交叉验证和调参等技术，来选择最优的模型参数和超参数。
- 监控训练过程，分析模型在训练集和验证集上的性能表现，并根据需要进行调整和改进。
4. 结果分析：- 对训练得到的模型进行性能评估，并使用不同的评测指标来衡量模型的好坏。
- 分析模型在不同类型数据上的表现差异，并探讨其原因和解决办法。
- 进行模型的可解释性分析，了解模型对于预测结果的依赖和影响因素。
- 与其他相关工作进行比较，评估自己的研究成果在同领域中的创新性和贡献度。
5. 展示与报告：- 将实现的算法和训练得到的模型进行演示和展示，以直观地呈现出其性能和效果。
- 准备详细的报告文档，清晰地描述整个研究过程，包括问题定义、方法设计、实验结果和分析等内容。
人工智能大作业(一)2024
人工智能大作业（一）引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门领域。
随着计算能力的提高和算法的进步，人工智能正在日益渗透到各个行业和领域中。
本文将探讨人工智能大作业的相关内容，着重分析了其中的五个重要方面。
正文：一、机器学习（Machine Learning）1.1 监督学习（Supervised Learning）的基本概念及示例1.2 无监督学习（Unsupervised Learning）的基本概念及应用领域1.3 强化学习（Reinforcement Learning）的基本原理和算法1.4 深度学习（Deep Learning）的基本结构和典型应用1.5 机器学习在人工智能大作业中的实践与挑战二、自然语言处理（Natural Language Processing）2.1 词法分析和语法分析的基本原理和任务2.2 语义分析和语义关系的理论基础和实践应用2.3 文本分类和情感分析的相关技术和方法2.4 机器翻译和语音识别的高级应用和发展趋势2.5 自然语言处理在人工智能大作业中的应用与挑战三、计算机视觉（Computer Vision）3.1 图像处理和特征提取的基本原理和方法3.2 目标检测和图像识别的常用算法和技术3.3 图像分割和场景理解的相关研究和实践3.4 视频分析和行为识别的进展和应用领域3.5 计算机视觉在人工智能大作业中的应用案例和前景展望四、数据挖掘（Data Mining）4.1 数据预处理和数据清洗的基础知识和常用技术4.2 数据集成和数据转换的数据挖掘流程和方法4.3 关联规则和聚类分析的基本概念和算法4.4 分类和预测分析的实践案例和评价指标4.5 数据挖掘在人工智能大作业中的应用与发展趋势五、智能决策系统（Intelligent Decision System）5.1 知识表示和推理的基本方法和知识表示语言5.2 不确定性建模和决策制定的技术和策略5.3 专家系统和推荐系统的典型特征和实现方法5.4 异常检测和智能优化的相关研究和应用5.5 智能决策系统在人工智能大作业中的实践案例和展望总结：人工智能大作业（一）涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和智能决策系统等五个重要方面。
西电电院人工智能课程大作业。
西电人工智能大作业八数码难题一.实验目的八数码难题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。
例如：(a) 初始状态 (b) 目标状态图1 八数码问题示意图请任选一种盲目搜索算法（深度优先搜索或宽度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（A 算法或 A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选），并对实验结果进行分析，得出合理的结论。
本实验选择宽度优先搜索：选择一个起点，以接近起始点的程度依次扩展节点，逐层搜索，再对下一层节点搜索之前，必先搜索完本层节点。
二.实验设备及软件环境Microsoft Visual C++，（简称Visual C++、MSVC、VC++或VC）微软公司的C++开发工具，具有集成开发环境，可提供编辑C语言，C++以及C++/CLI 等编程语言。
三.实验方法算法描述：（1）将起始点放到OPEN表；（2）若OPEN空，无解，失败；否则继续；（3）把第一个点从OPEN移出，放到CLOSE表；（4）拓展节点，若无后继结点，转（2）；（5）把n的所有后继结点放到OPEN末端，提供从后继结点回到n的指针；（6）若n任意后继结点是目标节点，成功，输出；否则转（2）。
流程图：代码：#include <stdlib.h>#include <stdio.h>typedef struct Node {int num[9]; //棋盘状态int deepth; //派生的深度 g(n)int diffnum; //不在位的数目 h(n)int value; //耗散值 f(n)=g(n)+h(n)struct Node * pre;struct Node * next;struct Node * parent;}numNode; /* ---------- end of struct numNode ---------- */int origin[9]; //棋盘初始状态int target[9]; //棋盘目标状态int numNode_num,total_step;numNode *open,*close; //Open表和Close表numNode *create_numNode(){return (numNode *)malloc(sizeof(numNode));}numNode *open_getfirst(numNode *head); //返回第一项，并从Open表中删除void open_insert(numNode *head,numNode *item); //向Open表中按序插入新节点void close_append(numNode *head,numNode *item); //向Close表中插入新节点int expand(numNode *item); //扩展节点int print_result(numNode *item); //打印结果numNode *copy_numNode(numNode *orgin);char isNewNode(numNode *open,numNode *close,int num[9]);//是否在Open表或Close表中void print_num(int num[9]); //打印棋盘状态int diff(int num[9]); //求不在位棋子的个数void init(); //初始化，获得棋盘初始状态和目标状态void swap(int *a,int *b);int operate(int num[],int op);void free_list(numNode *head);/** Name: 主函數* Description: 程序入口*/Int main ( int argc, char *argv[] ){//初始化Open表和Close表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//初始化初始节点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;} /* ---------- end of function main ---------- */voidinit ( ){while(1){printf("Please input opriginal status:\nFor example:123456780 stands for\n""1 2 3\n""4 5 6\n""7 8 0\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("Please input target status:\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;}}} /* ----- end of function init ----- */voidopen_insert (numNode *head,numNode *item){numNode *p,*q;p=head->next;q=head;while ( p!=NULL && item->value > p->value ){q=p;p=p->next;}q->next=item;item->pre=q;item->next=p;if(p!=NULL){p->pre=item;}} /* ----- end of function open_insert ----- */numNode *open_getfirst (numNode *head){numNode *p;if ( head->next == NULL ){return NULL;}p=head->next;head->next=p->next;if ( p->next != NULL ){p->next->pre=head;}p->pre=NULL;p->next=NULL;return p;} /* ----- end of function open_getfirst ----- */voidclose_append (numNode *head,numNode *item){item->next=head->next;item->pre=head;head->next=item;if ( item->next!=NULL ){item->next->pre=item;}} /* ----- end of function close_append ----- */intexpand (numNode *p1){numNode * p2;int op=1;for ( op=1; op<=4; op++){p2=copy_numNode(p1);operate(p2->num,op);if(isNewNode(open,close,p2->num)=='N'){p2->parent=p1;p2->deepth=p1->deepth+1;p2->diffnum=diff(p2->num);p2->value=p2->deepth+p2->diffnum;if(p2->diffnum==0){total_step=print_result(p2);printf("Total step: %d\n",total_step); free_list(open);free_list(close);return 1;}else{numNode_num++;open_insert(open,p2);}}elsefree(p2);}return 0;} /* ----- end of function expand ----- */intoperate(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;}voidswap(int *a, int *b){int c;c=*a;*a=*b;*b=c;}numNode *copy_numNode (numNode *origin){numNode *p;p=create_numNode();p->deepth=origin->deepth;p->diffnum=origin->diffnum;p->value=origin->value;int i;for ( i=0; i<9; i++){(p->num)[i]=(origin->num)[i];}return p;} /* ----- end of function copy_numNode ----- */intdiff (int num[9]){int i,diffnum=0;for(i=0;i<9;i++)if(num[i]!=target[i])diffnum++;return diffnum;} /* ----- end of function diff ----- */charisNewNode (numNode *open,numNode *close,int num[9]) {numNode *p;int i=0;p=open->next;while ( p!=NULL ){for ( i=0; i<9; i++){if(p->num[i]!=num[i])break;}if(i==9)return 'O'; //Openp=p->next;}p=close->next;while ( p!=NULL ){for ( i=0; i<9; i++){if(p->num[i]!=num[i])break;}if(i==9)return 'C'; //Closep=p->next;}return 'N';} /* ----- end of function isNewNode ----- */voidfree_list (numNode *head){numNode *p,*q;p=head->next;while ( p!=NULL ){q=p->next;free(p);p=q;}free(head);} /* ----- end of function free_list ----- */voidprint_num (int num[9]){int i;for ( i=0; i<9; i++){printf("%d\t",num[i]);if((i%3)==2)printf("\n");}} /* ----- end of function print_num ----- */intprint_result ( numNode *item){numNode *p;int step;p=item;if(p!=NULL){step=print_result(p->parent);printf("\nStep %d:\n",step+1);print_num(p->num);return step+1;}else{return -1;}}四.结果：下图实验结果中，一步代表一层的搜索结果中的最优解；八数码难题的宽度优先搜索树：五.实验分析宽度优先搜索属于一种盲目搜索算法，可以系统的展开所有节点，理论上一定能达到搜寻目的。
人工智能与应用大作业报告2000字
人工智能与应用大作业报告2000字摘要：一、引言1.人工智能的概述2.人工智能的应用领域3.报告的目的与意义二、人工智能的发展历程1.人工智能的起源2.人工智能的发展阶段3.我国在人工智能领域的发展三、人工智能的核心技术1.机器学习2.深度学习3.自然语言处理4.计算机视觉四、人工智能在各领域的应用1.教育领域2.医疗领域3.交通领域4.金融领域5.制造业6.农业7.其他领域五、人工智能的挑战与展望1.人工智能带来的挑战a.就业问题b.隐私安全c.伦理问题2.应对挑战的措施3.人工智能的未来发展趋势六、结论1.人工智能的重要性和价值2.我国在人工智能领域的发展优势3.人工智能的发展前景正文：一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已成为当今世界关注的焦点。
人工智能是一种通过模拟、延伸和扩展人类智能的技术。
近年来，人工智能在各个领域得到了广泛的应用，取得了显著的成果。
本文将对人工智能的发展历程、核心技术、应用领域、挑战与展望进行分析，以期为大家提供一个全面了解人工智能的视角。
二、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，那时的计算机科学家们开始尝试模拟人类智能。
从那时起，人工智能经历了几次高潮与低谷，不断发展壮大。
目前，人工智能已经进入了以大数据、云计算、物联网等技术为支撑的新的发展阶段。
在我国，政府高度重视人工智能的发展，制定了一系列政策扶持措施，推动我国在人工智能领域走在世界前列。
三、人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
其中，机器学习是一种通过训练数据对计算机进行自动学习和改善的方法；深度学习是机器学习的一个分支，主要采用多层神经网络进行学习；自然语言处理是研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科；计算机视觉则是研究如何让计算机从图像或视频中获取有价值的信息。
四、人工智能在各领域的应用1.教育领域：人工智能在教育领域的应用主要包括智能教学系统、个性化推荐学习资源等，旨在提高教育质量，实现个性化教育。
大工《人工智能》大作业参考题目及要求【内容仅供参考】647
题目：人工智能1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？人工智能是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。
掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和求解技术，以及机器学习的技术方法，掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普通人认可的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计题目三：深度优先搜索算法要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、主要函数代码）章节。
（2）算法思路：简单介绍该算法的基本思想，至少100字。
（3）算法程序框图：绘制流程图或原理图，从算法的开始到结束的程序框图。
（4）主要函数代码：列出算法的具体代码。
（5）简单描述在人工智能的哪些领域需要使用深度优先搜索算法。
答：深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。
一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。
1.深度优先遍历图算法步骤：（1）访问顶点v；（2）依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；（3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。
大连理工大学《人工智能》大作业及要求
学习中间：专业：年级：学号：学生：题目：1.谈谈你对本课程学习过程中的心得当会与主张？经过这门课程的学习，我对人工智能有了一些简略的理性知道，我晓得了人工智能从诞生到开展阅历一个绵长的过程，许多人为此做出了不懈的尽力。
我觉得这门课程是一门赋有应战性的科学，而从事这项工作的人不只要懂得计算机常识，还需求懂得心思学和哲学。
2. 《人工智能》课程设计, 从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计留意：从以下5个题目中任选其一作答。
总则：不约束编程语言，提交word文档，不要提交紧缩包作业提交：大作业上交时文件名写法为：[名字奥鹏卡号学习中间]（如：戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中间[1]VIP）以附件word文档方式上交离线作业（附件的巨细约束在10M以内），挑选已完结的作业（留意命名），点提交即可。
如下图所示。
留意事项：独立完结作业，禁绝抄袭其别人或许请人代做，如有相同作业，分数以零分计！题目一：A*算法要求：（1）编撰一份word文档，里边包含（算法思路、算法程序框图、重排九宫疑问）章节。
（2）算法思路：简略介绍该算法的根本思想，100字摆布即可。
（3）算法程序框图：制作流程图或原理图，从算法的开端到完毕的程序框图。
（4）关于重排九宫疑问的启示式函数： f (x)= p(x)+3s(x)p(x)是x结点和方针结点比较每个将牌“离家”的最短间隔之和；s(x)是：每个将牌和方针比较，若该将牌的后继和方针中该将牌的后继不一样，则该将牌得2分，一样则该将牌得0分，中心方位有将牌得1分，没将牌得0分。
关于给定的初始格式和方针状况请按此启示式函数给出查找的状况空间图。
初始格式方针状况题目二：回归算法要求：（1）编撰一份word文档，里边包含（常见的回归算法、根据实例的算法详细细节）章节。
（2）常见的回归算法包含：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐渐式回归（Stepwise Regression），多元自习惯回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点滑润估量（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请挑选一个算法描绘下算法中心思想（3）随意选用一个实例完成你所挑选的回归算法。
人工智能大作业
人工智能大作业在当今科技飞速发展的时代，人工智能无疑是最引人瞩目的领域之一。
它正以惊人的速度改变着我们的生活，从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融服务，人工智能的身影无处不在。
然而，对于大多数人来说，人工智能仍然是一个充满神秘色彩的概念，仿佛是隐藏在高科技面纱背后的魔法。
那么，究竟什么是人工智能？它是如何工作的？又将如何影响我们的未来呢？要理解人工智能，首先我们需要明确它的定义。
简单来说，人工智能就是让计算机模拟人类的智能行为和思维方式。
这包括学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像等等。
听起来似乎很简单，但实现起来却极其复杂，需要涉及到数学、统计学、计算机科学、神经科学等多个领域的知识。
人工智能的实现主要依赖于两种方法：机器学习和深度学习。
机器学习是让计算机通过数据学习模式和规律，从而能够进行预测和决策。
例如，通过分析大量的信用卡交易数据，机器学习算法可以识别出可能的欺诈行为。
深度学习则是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络来模拟人脑的神经元结构，从而能够处理更加复杂的任务，如图像识别和语音识别。
然而，人工智能的发展并非一帆风顺。
在早期，由于计算能力的限制和数据的缺乏，人工智能的发展进展缓慢。
但随着技术的不断进步，尤其是云计算和大数据的出现，为人工智能的发展提供了强大的支持。
如今，人工智能已经取得了许多令人瞩目的成就。
例如，谷歌的AlphaGo 在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石，这一事件让全世界为之震惊，也让人们对人工智能的能力有了新的认识。
人工智能的应用领域非常广泛。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断、制定治疗方案，甚至可以进行手术操作。
在教育领域，人工智能可以为学生提供个性化的学习方案，根据每个学生的特点和需求进行有针对性的教学。
在交通领域，自动驾驶技术有望大大减少交通事故的发生，提高交通效率。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、投资决策，提高金融服务的效率和准确性。
然而，人工智能的发展也带来了一些担忧和挑战。
人工智能大作业辅导评价
人工智能大作业辅导评价
人工智能大作业辅导评价应由本人根据自身实际情况书写，以下仅供参考，请您根据自身实际情况撰写。
对于人工智能大作业的辅导评价，可以从以下几个方面进行评估：
1. 辅导内容：评价辅导内容是否与课程大纲紧密相关，是否涵盖了必要的知识点和技术。
同时，也需要考虑辅导内容是否具有深度和广度，是否能够满足学生的学习需求。
2. 辅导方式：评价辅导方式是否适合学生的学习习惯和需求。
例如，是否采用了多种形式的辅导方式，如讲解、案例分析、实践操作等，以及是否能够根据学生的反馈进行调整和改进。
3. 辅导效果：评价辅导效果是否达到了预期目标。
可以通过学生的反馈、作业完成情况、考试成绩等方面来评估辅导效果。
同时，也需要考虑辅导过程中是否存在问题或不足之处，以及如何改进和提高辅导效果。
4. 教师素质：评价教师是否具备专业知识和教学经验，是否能够有效地传授知识和技能给学生。
同时，也需要考虑教师是否具备良好的沟通能力和教学态度，以及是否能够与学生建立良好的师生关系。
5. 辅导资源：评价辅导资源是否充足和丰富，是否能够满足学生的学习需求。
例如，是否有足够的教材、课件、实验设备等资源，以及这些资源的质量和使用情况如何。
综上所述，对于人工智能大作业的辅导评价，需要综合考虑以上几个方面，并进行客观、公正的评价。
同时，也需要根据评价结果进行改进和提高，以更好地满足学生的学习需求和提高教学质量。
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人工智能大作业
课程人工智能
实验名称动物专家系统算法的实现
专业班级计算机0803 姓名宋喜新
学号 0304080328
专家系统在动物识别领域内的应用
一：专家系统概念
1.1专家系统（expert system）是人工智能领域应用研究最活跃和最广泛的课题之一。
第一个专家系统是在1956年由Allen Newell、Herbert Simon及J. C. Shaw 所发展。
其后，许多专家系统也纷纷随之建立，但在前期多半是属于研究性质的雏形系统。
1970年代之后，人工智能与专家系统专用的程序语言及软件开发工具逐渐开始发展，而各种知识表示法及算法也被广泛地研究，使得专家系统的建构与发展方式产生了不小的改变。
在1980年代后期开始，专家系统便能够逐渐脱离实验室的研究而广泛应用于各行业中[。
专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题[1]。
1.2 专家系统的结构
专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。
专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。
机构中的知识库包括两个部分，一是与当前问题有关的数据信息，二是进行推理时要用到的一般知识和领域知识。
专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，所以知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平；而推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调的工作，它能够根据知识进行推理并导出结论，而不是简单的搜索现成的答案；综合数据库用于存储领域或问题的厨师数据和推理过程中得到的中间数据，即被处理对象的一些当前事实；解释器能够向用户解释专家的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因；人机交互
界面能够使系统与用户进行对话，用户能够输入必要数据、提出问题和了解推理过程及推理结果，而系统则通过此界面要求用户回答问题，或回答用户提出的问题并作必要解释[1。
二：应用领域的情况
近年来专家系统技术逐渐成熟，广泛应用在工程、科学、医药、军事、商业等方面，而且成果相当丰硕，甚至在某些应用领域，还超过人类专家的智能与判断。
其功能应用领域概括有：
解释（Interpretation）－如测试肺部测试（如PUFF）。
预测（Prediction）－如预测可能由黑蛾所造成的玉米损失（如PLAN）。
诊断（Diagnosis）－如诊断血液中细菌的感染（MYCIN）。
又如诊断汽车柴油引擎故障原因之CATS系统。
故障排除（Fault Isolation）－如电话故障排除系统ACE。
设计（Design）－如专门设计小型马达弹簧与碳刷之专家系统MOTOR B RUSH DESIGNER。
规划（Planning）－就出名的有辅助规划IBM计算机主架构之布置，重安装与重安排之专家系统CSS，以及辅助财物管理之PlanPower专家系统。
监督（Monitoring）－如监督IBM MVS操作系统之YES/MVS。
除错（Debugging）－如侦查学生减法算术错误原因之BUGGY。
修理（Repair）－如修理原油储油槽之专家系统SECOFOR。
行程安排（Scheduling）－如制造与运输行称安排之专家系统ISA。
又如工作站（work shop）制造步骤安排系统。
教学（Instruction）－如教导使用者学习操作系统之TVC专家系统。
控制（Control）－帮助Digital Corporation计算机制造及分配之控制系统PTRANS。
分析（Analysis）－如分析油井储存量之专家系统DIPMETER及分析有机分子可能结构之DENDRAL系统。
它是最早的专家系统，也是最成功者之一。
维护（Maintenance）－如分析电话交换机故障原因之后，及能建议人类该如何维修之专家系统COMPASS。
架构设计（Configuration）－如设计VAX计算机架构之专家系统XCON以及设计新电梯架构之专家系统VT等。
校准（Targeting）－例如校准武器准心之专家系统BATTLE。
三：专家系统在动物识别领域内的应用
本文主要讲述了专家系统算法在动物识别领域中的应用
动物识别15条规则的中文表示是：
规则1：
如果：动物有毛发
则：该动物是哺乳动物
规则2：
如果：动物有奶
则：该单位是哺乳动物
规则3:
如果：该动物有羽毛
则：该动物是鸟
规则4：
如果：动物会飞，且会下蛋
则：该动物是鸟
规则5：
如果：动物吃肉
则：该动物是肉食动物
规则6：
如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方
则：该动物是食肉动物
规则7：
如果：动物是哺乳动物，且有蹄
则：该动物是有蹄动物
规则8：
如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物
则：该动物是有蹄动物
规则9：
如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点
则：该动物是豹
规则10：
如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹则：该动物是虎
规则11：
如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类
则：该动物是长颈鹿
规则12：
如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物
则：该动物是斑马
规则13：
如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞
则：该动物是鸵鸟
规则14：
如果：动物是鸟，且不会飞，且会游泳，且是黑色的
则：该动物是企鹅
规则15：
如果：动物是鸟，且善飞
则：该动物是信天翁
动物分类专家系统由15条规则组成，可以识别七种动物，
四：流程图分析：
（1）主程序的流程主要是：1、实例化各个类
2、初始化事实集
3、初始化规则集
4、使用规则对事实进行推导
（2）规则类：
规则名只是用来表示规则的一个名称，前提链由前提类生成的单链表，结论则是存放结论断言编号，表示由该规则的到的结论在事实数组中的编号。
（3）事件类：
事实号和规则数据和结论断言数据的数字相对应。
激活标志表示这个时候有没有被处理过。
断言这保存推理后的结论，在重复查询这个事实条件时不用反复询问用户。
五：程序运行结果
六：课程体会：
通过一学期人工智能课程的学习，简单的了解到各个智能算法在一些特定领域内的应用，加深了自己对人工智能这个概念的理解，通过自己动手编写和调试程序，大大加强了自己的编程能力。
七：参考文献
[1]蔡自兴,徐光祐.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社
[2]数据挖掘研究院.专家系统概述
[3]杨兴,朱大奇,桑庆兵.专家系统研究现状与展望[J].计算机应用研究。
[4]尤凤英.专家系统软件的开发与利用[J].山东省农业管理干部学院学报。
[5]张素琴，戴桂兰.编译原理.清华大学出版社。
[6]严蔚敏，吴伟名.数据结构.清华大学出版社。
[7]谭浩强.C语言程序设计.清华大学出版社。