中南大学人工智能实验报告
人工智能实验报告
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第一次实验：搜索策略
1.节点静态图（Node1为起点，Node0为终点）
2.DFS
搜索策略：当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。属于盲目搜索。
搜索结果
前四步open表和close表的变化
3.BFS
搜索策略：BFS并不使用经验法则算法。从算法的观点，所有因为展开节点而得到
的子节点都会被加进一个先进先出的队列中。依次对出队的结点进行搜索，直至找到目标节点
搜索结果
前四步open表和close表的变化
4.Lowest cost first
搜索策略：类似于BFS，但在搜索结点时，并不按照队列的顺序进行搜索，而选取队列中与起始结点距离最近的结点进行搜索。
搜索结果
前四步open表和close表的变化
5.best first
搜索策略：最佳优先搜索通过扩展最有可能到达目标节点的节点，根据指定的规则，探索一个图。
搜索结果
前四步open表和close表的变化
6.层次深度优先
搜索策略：令k=1，进行k层的深度优先搜索，如果没有找到目标，则k+1，进行k+1层的深度优先搜索，以此类推。
搜索结果
前四步open表和close表的变化
7.A*算法
搜索策略：A*[1]（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法。
公式表示为：f(n)=g(n)+h(n),
其中f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，
g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，
h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数f(n)的选取：
估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。并且如果h(n)=d(n)，即距离估计h(n)等于最短距离，那么搜索将严格沿着最短路径进行，此时的搜索效率是最高的。
如果估价值>实际值,搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。
搜索结果
前四步open表和close表的变化
8.修改源代码中的估价函数
对于一个启发式算法来说，他的搜索顺序依赖于估价函数的定义，而估价函数中启发函数部分h的定义比较主观，容易对搜索造成比较大的影响。因此，如果我们修改关于八数码问题的源代码，将估价函数中的曼哈顿距离改为欧式距离，结果可能会改变。
修改前
修改后（将启发函数由曼哈顿距离改为欧氏距离）
由上面的2个结果可以看出，当未做修改前，我们的算法可以通过5步搜索得出结果，当把曼哈顿距离改为欧氏距离之后，算法尝试了561次搜索，直到内存不够，也没能得出结果。可见估价函数对于整个搜索的影响力。
第二次实验：推理技术
1.实验说明
产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统，这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对。在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识；用产生式规则表示推理过程和行为。
2．实验内容
下面以一个具体的动物识别专家系统模型来说明其原理。
建立该专家系统的代码：
实现逆向推理过程（该动物是鸟）：
将该事实（该动物是鸟）与规则库进行匹配，与“该动物是鸟 <- 该动物有羽毛.”和“该动物是鸟 <- 该动物会飞&会下蛋”这两条规则匹配，于是得到这两个结论，将它们加入用于推理的事实中，继续与规则库匹配，发现没有能够继续匹配的规则了，于是推理终止。过程如下
我尝试对规则库进行修改，将“该动物是鸟 <- 该动物会飞&会下蛋.”改为了“该动物是鸟 <- 该动物会飞&会下蛋&有屁股.”，果然发现得到的结果改变了
后来我又尝试自己建立规则库
规则库代码如下：
% file: 动物识别系统规则库.pl
该动物是人 <- 该动物有毛发.
该动物是人 <- 该动物会说话.
该动物是人 <- 该动物知羞耻.
该动物有毛发 <- 该动物等级高.
该动物有毛发 <- 该动物不是鱼.
该动物不是鱼 <- 该动物不会游泳.
%------动物识别系统事实集：
%---- %--该动物是人
%该动物有毛发.
%会说话.
%知羞耻
%--- %该动物有毛发
%该动物等级高
%该动物不是鱼
%--- %该动物不是鱼
%该动物不会游泳
实验自己生成的产生式系统（逆向推理“该动物有毛发”），得到如下结
果
由“该动物有毛发”推出了“该动物等级高”和“该动物不是鱼”，进而推出了“该动物不会游泳”。可见这个产生式系统是符合要求的。
第三次实验：神经网络
1.实验内容
1.1多数赞成表决器的应用
网络拓扑图
所使用的训练数据集：
数据类型：（输入节点0，输入节点1，输入节点2，输入
节点5）
（0,0,0,0）（0,0,1,0）（0,1,1,1）（1,0,0,0）（1,0,1,1）（1,1,0,1）（1,1,1,1） 反复对这个网络训练的结果：
训练两百次时的误差 0.03
可见随着不断的训练，误差越来越小，也就是说网络越来越能满足功能的要求，下面是误差随训练次数的变化图。 1.2异或问题的实现 网络拓扑图 用于训练的数据集：
（0,0,0）
（0,1,0）（1,0,1）
对网络进行训练的结果：
训练200次的误差 0.010
误差测试如下图
可以发现，和多数赞成表决器的BP 网络一样，这个BP 网络经过训练，误差也在不断减小。单层的神经网络无法实现异或问题，但是含有中间层的BP 网络却可以很好
训练一次时的总误差 1.68 训练五十次时的误差 0.52 训练一百次时的误差 0.11 训练一百五十次时的误差 0.05
数据类型：（输入节点0，输入节点1，输入节点4） 训练1次的误差 0.018 训练50次的误差 0.010 训练100次的误差 0.010 训练150次的误差 0.010
的解决异或问题。最终得到的网络结构如下
功能测试：
我们输入结点1和0（异或），得到相应输出0.9574（近似为1）
我们输入结点0和0，得到相应输出0.0638（近似为0）
可见是可以实现异或功能的
2.感知器实现逻辑‘与’功能
2.1感知器实现逻辑‘与’功能的学习算法
单层感知器，即只有一层处理单元的感知器。感知器结构如下图所示：
感知器结构
表1：与运算的真值表
x1 x2 y
0 0 0
0 1 0
1 0 0
1 1 1
分界线的方程（w1x1+w2x2-T=0）
可以为： 0.5x1+0.5x2-0.75=0
输入为kx1、kx2，输出为yk。
当kx1和kx2均为1时，yk为1，否则yk为0。
2.2具体代码（用matlab编写）：
function yu();
close all;
rand('state',sum(100*clock))
X=[-1 0 0;-1 0 1;-1 1 0;-1 1 1]';
d=[0 0 0 1];
h=0.1;
p=4;
epoch=100;
W=rand(1,3);
W(1)=T;
W1=[];
W2=[];
err=[];
k=0;
for i=1:epoch
s=0;
for j=1:p
net(j)=W*X(:,j);
o(j)=(net(j)>=0);
W=W+h*(d(j)-o(j))*X(:,j)'; s=s+abs(d(j)-o(j));
end
err=[err s];
k=k+1;
W1=[W1 W(2)];
W2=[W2 W(3)];
if s==0,
break
end
end
figure(1)
subplot(3,1,1)
x=1:k;
plot(x,err,'b-')
xlabel('迭代次数')
ylabel('error')
title('误差的收敛曲线')
subplot(3,1,2)
plot(x,W1,'r-')
xlabel('迭代次数')
ylabel('W1')
title('权值W1的变化过程')
subplot(3,1,3)
plot(x,W2,'y-')
xlabel('迭代次数')
ylabel('W2')
title('权值W2的变化过程')
figure(2)
hold on
x1=-2:4;
x2=(T-W(1)*x1)/W(2);
plot(x1,x2,'b--')
xlabel('x1')
ylabel('x2 ')
title('样本分布及分界线')
x=[0 0 1 1];
y=[0 1 0 1];
plot(x,y,'b*');
M=[0 0 0;0 1 0;1 0 0;1 1 1];
fprintf('\n')
display(['与运算的结果'])
display(['The final error is:' num2str(s)])
display(['The epoch is:' num2str(k)])
display(['The final W is:' num2str(W(2)) ' ' num2str(W(3))])
display(['The final T is:' num2str(T)])
display(['the result is:']) display(['x1',' x2',' y'])
display(num2str(M))
2.3实验结果：
程序运行的结果
可见仅当x1、x2输入均为1时输出y才为1，实现了“与”功能。
得到的图表
误差的收敛曲线和迭代次数
样本分布及分界线
2.4总结和讨论：
①单层感知器的结构与功能都比较简单，所以在解决实际问题时很少被采用，但在
神经网络中具有重要的意义，是研究其他网络的基础而
且较易学习和理解，适合与作为学习神经网络的起点。
②单层感知器的局限性：仅对线性可分问题具有分类能力，不能解决
‘异或’问题。
③使用二值变换函数和连续变换函数对单层感知器产生的影响：误差
的收敛曲线、权值W1、W2的变化不同。
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人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034 目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)
课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题
四、源代码 #include
游戏人工智能实验报告记录四
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————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键
资源视图中下方 选择ID和键值
3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();
人工智能实验报告
《人工智能》课外实践报告 项目名称：剪枝法五子棋 所在班级： 2013级软件工程一班 小组成员：李晓宁、白明辉、刘小晶、袁成飞、程小兰、李喜林 指导教师：薛笑荣 起止时间： 2016-5-10——2016-6-18
项目基本信息 一、系统分析 1.1背景
1.1.1 设计背景 智力小游戏作为人们日常休闲娱乐的工具已经深入人们的生活，五子棋更成为了智力游戏的经典，它是基于AI的αβ剪枝法和极小极大值算法实现的人工智能游戏，让人们能和计算机进行对弈。能使人们在与电脑进行对弈的过程中学习五子棋，陶冶情操。并且推进人们对AI的关注和兴趣。 1.1.2可行性分析 通过研究，本游戏的可行性有以下三方面作保障 （1）技术可行性 本游戏采用Windows xp等等系统作为操作平台，使用人工智能进行算法设计，利用剪枝法进行编写，大大减少了内存容量，而且不用使用数据库，便可操作，方便可行，因此在技术上是可行的。 （2）经济可行性 开发软件：SublimText （3）操作可行性 该游戏运行所需配置低、用户操作界面友好，具有较强的操作可行性。 1.2数据需求 五子棋需要设计如下的数据字段和数据表： 1.2.1 估值函数：
估值函数通常是为了评价棋型的状态，根据实现定义的一个棋局估值表，对双方的棋局形态进行计算，根据得到的估值来判断应该采用的走法。棋局估值表是根据当前的棋局形势，定义一个分值来反映其优势程度，来对整个棋局形势进行评价。本程序采用的估值如下： 状态眠二假活三眠三活二冲四假活三活三活四连五 分值 2 4 5 8 12 15 40 90 200 一般来说，我们采用的是15×15的棋盘，棋盘的每一条线称为一路，包括行、列和斜线，4个方向，其中行列有30路，两条对角线共有58路，整个棋盘的路数为88路。考虑到五子棋必须要五子相连才可以获胜，这样对于斜线，可以减少8路，即有效的棋盘路数为72路。对于每一路来说，第i路的估分为E(i)=Ec(i)-Ep(i)，其中Ec(i)为计算机的i路估分，Ep(i)为玩家的i路估分。棋局整个形势的估值情况通过对各路估分的累加进行判断，即估值函数： 72 F（n）= Σ E(i) i=1 1.2.2 极小极大值算法: 极大极小搜索算法就是在博弈树在寻找最优解的一个过程，这主要是一个对各个子结点进行比较取舍的过程，定义一个估值函数F(n)来分别计算各个终结点的分值，通过双方的分值来对棋局形势进行分析判断。以甲乙两人下棋为例，甲为max，乙为min。当甲走棋时，自然在博弈树中寻找最大点的走法，轮到乙时，则寻找最小点的走法，如此反复，这就是一个极大极小搜索过程，以此来寻找对机器的最佳走法。
中南大学电工电子课程设计实验报告
中南大学 电工电子技术课程设计报告 题目：可编程乐曲演奏器的设计 学院：信息科学与工程学院 指导老师：陈明义 专业班级： 姓名： 学号：
前言 随着科学技术发展的日新日异，电工电子技术在现代社会生产中占据着非常重要的地位，因此作为二十一世纪的自动化专业的学生而言，掌握电力电子应用技术十分重要。 电工电子课程设计的目的在于进一步巩固和加深所学电工电子基本理论知识。使学生能综合运用相关关课程的基本知识，通过本课程设计，培养我们独立思考的能力，学会和认识查阅学习我们未学会的知识，了解专业工程设计的特点、思路、以及具体的方法和步骤，掌握专业课程设计中的设计计算、软件编制，硬件设计及整体调试。设计过程中还能树立正确的设计思想和严谨的工作作风，达到提高我们的设计能力的目标。 从理论到实践，往往看似简单，实则是有很大的差距的，通过课程设计，可以培养我们学到很多东西，不仅可以巩固了以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正的学到知识，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。 在次，特别感谢老师给我们以实践动手的机会，让我们对以前的知识以复习，整合，并从理论走向实践，相信我们都会在这次课程设计中学到很多！！！
目录 前言 (2) 正文 第一章系统概述 (4) 系统功能 (4) 系统结构 (4) 实验原理 (4) 整体方案 (5) 第二章单元电路的设计与分析 (5) 2.1 音频发生器的设计 (5) 2.2 节拍发生器的设计 (6) 2.3 读取存储器数据 (7) 2.4 选择存储器地址 (8) 2.5 控制音频电路设计 (8) 第三章电路的安装与调试 (9) 第四章结束语 (9) 元器件明细表 (10) 参考文献 (10) 附录 (11)
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实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键 资源视图中 下方
选择ID和键值 3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead(); }; ai_Entity entityList[kMaxEntities]; #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2
(完整word版)哈工大人工智能导论实验报告
人工智能导论实验报告 学院：计算机科学与技术学院 专业：计算机科学与技术 2016.12.20
目录 人工智能导论实验报告 (1) 一、简介(对该实验背景，方法以及目的的理解) (3) 1. 实验背景 (3) 2. 实验方法 (3) 3. 实验目的 (3) 二、方法（对每个问题的分析及解决问题的方法） (4) Q1: Depth First Search (4) Q2: Breadth First Search (4) Q3: Uniform Cost Search (5) Q4: A* Search (6) Q5: Corners Problem: Representation (6) Q6: Corners Problem: Heuristic (6) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (7) Q8: Suboptimal Search (7) 三、实验结果（解决每个问题的结果） (7) Q1: Depth First Search (7) Q2: Breadth First Search (9) Q3: Uniform Cost Search (10) Q4: A* Search (12) Q5: Corners Problem: Representation (13) Q6: Corners Problem: Heuristic (14) Q7: Eating All The Dots: Heuristic (14) Q8: Suboptimal Search (15) 自动评分 (15) 四、总结及讨论（对该实验的总结以及任何该实验的启发） (15)
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人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034
目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include
中南大学电工技术完整答案
电工技术II习题 电工电子教学实验中心 中南大学 2011年上学期
目录 习题1——电路模型和电路定律 (1) 习题2——等效电路分析方法 (4) 习题3——支路电流法、回路电流法和结点电压法 (8) 习题4——电路基本定理 (11) 习题5——正弦稳态电路的分析 (16) 习题6——正弦电路的谐振 (22) 习题7——三相交流电路 (29) 习题8——动态电路 (32) 习题9——二端口网络 (32)
习题1——电路模型和电路定律 1-1 根据图示参考方向，判断各元件是吸收还是发出功率，其功率各为多少？ 解：元件1吸收10W ；元件2吸收10W ；元件3发出10W ；元件4发出10W ； 1-2 各元件的条件如图所示。 (1)若元件A 吸收功率为10 W ，求I a ； (2)若元件B 产生功率为(－10 W)，求U b ； (3)若元件C 吸收功率为(－10 W)，求I c ；(4)求元件D 吸收的功率。 解：I a ＝-1A; U b ＝-10V; I c ＝-1A; P ＝-4mW. 1-3某直流电源的额定功率为P N =200W ，额定电压为U N =50V ，内阻R 0=0.5Ω，负载电阻R 可以调节，如图所示，试求： （1） 额定状态下的电流及负载电阻； （2） 空载状态下的电压； （3） 短路状态下的电流。 解：(1) P N ＝U N ×I N ----> I N =4A; E= U N + R o ×I N I N ＝E /(R o +R ) (2) U =E= U N + R o ×I N (3) I st =E /R 0 1-4 某有源支路接在U =230V 得电路中的电流I =10安培。求： （1）该有源支路的电动势E ； （2 解：（1）E= U + R o ×I =235V （2）P =U ×I >0, 输送 1-5 (1)求图 (a)(2)求图 (b)解：（a ）U 1＝3×4 =12V ，受控电压源的端电压×24 =72W （b ）I 2＝0.5A ，受控电流源的电流6I 2＝3A ，P 吸=5×3 =15W 1-6 求图示各电路中的U ab ，设端口a 、b 均为开路。 解：（a ）U ab ＝-2+4=2V （b ）U ab ＝-1+8=7V （c ）i =5/20 =0.25 A U ab ＝3i +10i =3.25V （d ）U ab ＝-3+5×1＝2V E E
人工智能实验报告
计算机科学与技术1341901301 敏 实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、算法描述 （1）算法基本思想的文字描述；
人工智能实验报告
实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言，用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、 强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成：知识库、推理机。它的基本语法是： (defmodule< module-n ame >[< comme nt >]) CLIPS的基本结构： （1）.知识库由事实库（初始事实+初始对象实例）和规则库组成。 事实库： 表示已知的数据或信息，用deftemplat，deffact定义初始事实表FACTLIS，由关系名、后跟 零个或多个槽以及它们的相关值组成，其格式如下： 模板： （deftemplate
人工智能导论1-4章作业
《人工智能导论》作业（1-4章） 1．人工智能有哪几个主要的学派？各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同？2．用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。 （定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列） 3．请给出下列描述的语义网络表示： 1)11月5日，NBA常规赛火箭主场对阵小牛，火箭107-76大胜小牛。 2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。李老师从10至12月 给计算机专业学生教授《操作系统原理》。 3)树和草都是植物；树和草都有根和叶；水草是草，生活在水中；果树是树，会结果； 苹果树是果树，结苹果。 4．请用相应谓词公式描述下列语句： 1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球；有的人既喜欢足球又喜欢篮球。 2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。 3)不是每个自控系的学生都喜欢编程。 4)有一个裁缝，他给所有不自己做衣服的人做衣服。 5)如果星期六不下雨，汤姆就会去爬山。 5．什么是谓词公式的解释？对于公式?x ?y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1，2，3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。 6．什么是合一？求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。 7．把下面谓词公式化为子句集 ?x ?y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y)) ?x (P(x) →?y(P(y)∧R(x,y))
?x (P(x)∧?y(P(y) →R(x,y))) 8．证明下面各题中，G是否是F的逻辑结论？ F1: ?x (P(x) →?y(Q(y)→L(x,y))) F2: ?x (P(x)∧?y(R(y) →L(x,y))) G: ?x (R(x) →~Q(x)) F1: ?z (~B(z)→?y(D(z,y)∧C(y))) F2: ?x (E(x)∧A(x)∧?y (D(x,y) →E(y))) F3: ?y(E(y) →~B(y)) G: ?z (E(z) ∧C(z)) 9．已知：John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。 高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员（也可以都是）。 登山运动员不喜欢雨。 滑雪运动员都喜欢雪。 凡是Mike喜欢的，John就不喜欢。 凡是Mike 不喜欢的，John就喜欢。 Mike喜欢雨和雪。 问：高山俱乐部是否有一个成员，他是登山运动员，但不是滑雪运动员？如果有，他是谁？10．为什么说归结式是其亲本子句的逻辑结论？ 11．何为完备的归结策略？有哪些归结策略是完备的？ 12．何谓搜索？有哪些常用的搜索方法？盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什么？13．用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？什么是最优解？在图搜索算法中，OPEN 表和CLOSED表的作用是什么？f(x)有何不同含义？ 14．宽度优先搜索和深度优先搜索有何不同？在何种情况下，宽度优先搜索优于深度优先搜索，何种情况反之？ 15．什么是启发式搜索，g(x)与h(x)各有什么作用？A*算法的限制条件是什么？
人工智能导论实验
人工智能导论 实验报告 姓名：蔡鹏 学号：1130310726 实验一
一、实验内容 有如下序列，试把所有黑色格移到所有白色格的右边，黄色格代表空格，黑色格和白色格可以和距离不超过三的空格交换。 二、实验代码 #include
Enstack(root,&S); while(S.num!=0) { n=Destack(&S); if(n->f < min->f) { min=n; } for(i=0;i
人工智能实验报告
人工智能课程项目报告 姓名： 班级：二班
一、实验背景 在新的时代背景下，人工智能这一重要的计算机学科分支，焕发出了他强大的生命力。不仅仅为了完成课程设计，作为计算机专业的学生， 了解他，学习他我认为都是很有必要的。 二、实验目的 识别手写字体0~9 三、实验原理 用K-最近邻算法对数据进行分类。逻辑回归算法（仅分类0和1）四、实验内容 使用knn算法： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3.使用knnClassify（）进行测试 4.依据k的值，得出结果 使用逻辑回归： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3. 使用上式求参数。步长0.07，迭代10次 4.使用参数以及逻辑回归函数对测试数据处理，根据结果判断测试数 据类型。 五、实验结果与分析 5.1 实验环境与工具 Window7旗舰版+ python2.7.10 + numpy（库）+ notepad++（编辑）
Python这一语言的发展是非常迅速的，既然他支持在window下运行就不必去搞虚拟机。 5.2 实验数据集与参数设置 Knn算法： 训练数据1934个，测试数据有946个。
数据包括数字0-9的手写体。每个数字大约有200个样本。 每个样本保持在一个txt文件中。手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下图所 示 建立一个kNN.py脚本文件，文件里面包含三个函数，一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量：img2vector(filename):，一个用 来加载整个数据库loadDataSet():，最后就是实现测试。
人工智能实验报告
《一人工智能方向实习一》 实习报告 专业：计算机科学与技术 班级：12419013 学号: 姓名: 江苏科技大学计算机学院 2016年3月
实验一数据聚类分析 一、实验目的 编程实现数据聚类的算法。 二、实验内容 k-means聚类算法。 三、实验原理方法和手段 k-means算法接受参数k ;然后将事先输入的 n个数据对象划分为 k个聚类以便使得 所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高 四、实验条件 Matlab2014b 五、实验步骤 (1)初始化k个聚类中心。 (2)计算数据集各数据到中心的距离，选取到中心距离最短的为该数据所属类别。 (3)计算(2)分类后，k个类别的中心(即求聚类平均距离) (4)继续执行(2)(3)直到k个聚类中心不再变化(或者数据集所属类别不再变化) 六、实验代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % mai n.m % k-mea ns algorithm % @author matcloud %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; close all ; load fisheriris ; X = [meas(:,3) meas(:,4)]; figure; plot(X(:,1),X(:,2), 'ko' ,'MarkerSize' ,4); title( 'fisheriris dataset' , 'FontSize' ,18, 'Color' , 'red'); [idx,ctrs] = kmea ns(X,3); figure; subplot(1,2,1); plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2), 'ro' , 'MarkerSize' ,4); hold on;
中南大学电工电子实习报告
本页面为作品封面，下载文档后可自由编辑删除！ 实 习 报 告 单位： 姓名： 时间： 中南大学电工电子实习报告
中南大学电工电子实习报告（一） 一、实习内容： （1）学习识别简单的电子元件与电子线路； （2）学习并掌握收音机的工作原理； （3）按照图纸焊接元件，组装一台收音机，并掌握其调试方法。 二、实习器材介绍： （1）电烙铁：由于焊接的元件多，所以使用的是外热式电烙铁，功率为30w，烙铁头是铜制。 （2）螺丝刀、镊子等必备工具。 （3）松香和锡，由于锡它的熔点低，焊接时，焊锡能迅速散步在金属表面焊接牢固，焊点光亮美观。 （4）两节5号电池。
三、实习目的： 电子技术实习的主要目的就是培养我们的动手能力，同金工实习的意义是一样的，金工实习要求我们都日常的机械车床，劳动工具能够熟练使用，能够自己动手做出一个像样的东西来。而电子技术实习就要我们对电子元器件识别，相应工具的操作，相关仪器的使用，电子设备制作、装调的全过程，掌握查找及排除电子电路故障的常用方法有个更加详实的体验，不能在面对这样的东西时还像以前那样一筹莫展。有助于我们对理论知识的理解，帮助我们学习专业知识。使我们对电子元件及收音机的装机与调试有一定的感性和理性认识，打好日后深入学习电子技术基础。同时实习使我获得了收音机的实际生产知识和装配技能，培养理论联系实际的能力，提高分析问题和解决问题的能力，增强独立工作的能力。同时也培养同学之间的团队合作、共同探讨、共同前进的精神。 具体目的如下： 熟悉手工焊锡的常用工具的使用及其维护与修理。 基本掌握手工电烙铁的焊接技术，能够独立的完成简单电子产品的安装与焊接。熟悉电子产品的安装工艺的生产流程。 熟悉印制电路板设计的步骤和方法，熟悉手工制作印制电板的工艺流程，能够根据电路原理图，元器件实物设计并制作印制电路板。
人工智能实验报告
****大学 人工智能基础课程实验报告 （2011-2012学年第一学期） 启发式搜索王浩算法 班级： *********** 学号： ********** 姓名： ****** 指导教师： ****** 成绩： 2012年 1 月 10 日
实验一 启发式搜索算法 1. 实验内容： 使用启发式搜索算法求解8数码问题。 ⑴ 编制程序实现求解8数码问题A *算法，采用估价函数 ()()()() w n f n d n p n ??=+???， 其中：()d n 是搜索树中结点n 的深度；()w n 为结点n 的数据库中错放的棋子个数；()p n 为结点n 的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 ⑵ 分析上述⑴中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是()p n 的上界的()h n 的定义，并测试使用该估价函数是否使算法失去可采纳性。 2. 实验目的 熟练掌握启发式搜索A *算法及其可采纳性。 3. 实验原理 使用启发式信息知道搜索过程，可以在较大的程度上提高搜索算法的时间效率和空间效率； 启发式搜索的效率在于启发式函数的优劣，在启发式函数构造不好的情况下，甚至在存在解的情形下也可能导致解丢失的现象或者找不到最优解，所以构造一个优秀的启发式函数是前提条件。 4.实验内容 1.问题描述 在一个3*3的九宫格 里有1至8 八个数以及一个空格随机摆放在格子中，如下图： 初始状态 目标状态 现需将图一转化为图二的目标状态，调整的规则为：每次只能将空格与其相邻的一个数字进行交换。实质是要求给出一个合法的移动步骤，实现从初始状态到目标状态的转变。 2.算法分析 (1)解存在性的讨论 对于任意的一个初始状态，是否有解可通过线性代数的有关理论证明。按数组存储后，算出初始状态的逆序数和目标状态的逆序数，若两者的奇偶性一致，则表明有解。 （2）估价函数的确定
中南大学电工电子实习报告范文(最新版)
编号：YB-BG-0114 ( 实习报告) 部门：_____________________ 姓名：_____________________ 日期：_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 中南大学电工电子实习报告范 文(最新版) The internship report allows us to understand the society in practice, open up our horizons, increase our knowledge, and lay a solid foundation for the society.
中南大学电工电子实习报告范文(最 新版) 备注：实习报告是每个大学生必须拥有的一段经历，它使我们在实践中了解社会，让我们学到了很多在课堂上根本就学不到的知识，受益匪浅，也打开了视野，增长了见识，为我们以后进一步走向社会打下坚实的基础。 在为期两周的实习当中感触最深的便是实践联系理论的重要性，当遇到实际问题时，只要认真思考，对就是思考，用所学的知识，再一步步探索，是完全可以解决遇到的一般问题的。这次的内容包括电路的设计，印制电路板，电路的焊接。本次实习的目的主要是使我们对电子元件及电路板制作工艺有一定的感性和理性认识；对电子信息技术等方面的专业知识做进一步的理解；培养和锻炼我们的实际动手能力，使我们的理论知识与实践充分地结合，作到不仅具有专业知识，而且还具有较强的实践动手能力，能分析问题和解决问题的高素质人才，为以后的顺利就业作好准备。 在大一和大二我们学的都是一些理论知识，就是有几个实习我们也大都注重观察的方面，比较注重理论性，而较少注重我们的动
人工智能 遗传算法实验报告
人工智能实验报告 学号： 姓名： 实验名称：遗传算法 实验日期：2016.1.5
【实验名称】遗传算法 【实验目的】 掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。【实验原理】 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法程度流程图为：
【实验内容】 题目：已知f(x)=x*sin(x)+1，x ∈[0,2π],求f(x)的最大值和最小值。 数据结构： struct poptype { double gene[length];//染色体 double realnumber;//对应的实数x double fitness;//适应度 double rfitness;//相对适应度 double cfitness;//累计适应度 }; struct poptype population[popsize+1];//最后一位存放max/min struct poptype newpopulation[popsize+1];// 染色体编码： [0,2]x π∈，变量长度为2 π，取小数点后6位，由于2262322*102;π<< 因此，染色体由23位字节的二进制矢量表示，则X 与二进制串（）2之间的映射如下： () 222221 2 010 b b ......b 2'i i i b x =?? =?= ???∑;23 2'21x x π=- 适应度函数： 由于要求f(x)的最值,所以适应度函数即可为f(x)。但为了确保在轮赌法选择过中，每个个体都有被选中的可能性，因此需要将所有适应度调整为大于0的值。因此，设计求最大值的适应度函数如下： max ()5sin 6; eval f x x x =+=+ 将最小问题转化为求-f(x)的最大值，同理，设计最小值的适应度函数如下： min ()5sin 4;eval f x x x =-+=-+ 种群大小： 本实验默认为50，再进行种群初始化。 实验参数： 主要有迭代数，交叉概率，变异概率这三个参数。一般交叉概率在0.6-0.9范围内，变异概率在0.01-0.1范围内。可以通过手动输入进行调试。 主要代码如下： void initialize()//种群初始化 { srand(time(NULL));
人工智能_实验报告
实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、实验组织运行要求 本实验采用集中授课形式，每个同学独立完成上述实验要求。
五、实验条件 每人一台计算机独立完成实验。 六、实验代码 Main.cpp #include //船 class Boat { public: static int c; int pastor;//牧师 int savage;//野人 Boat(int pastor, int savage); }; //河岸状态 class State
中南大学电工电子实习报告
第一篇中南大学电工电子实习报告 《2020中南大学电工电子实习报告》 中南大学电工电子实习报告（一） 一、实习内容 （1）学习识别简单的电子元件与电子线路； （2）学习并掌握收音机的工作原理； （3）按照图纸焊接元件，组装一台收音机，并掌握其调试方法。 二、实习器材介绍 （1）电烙铁由于焊接的元件多，所以使用的是外热式电烙铁，功率为30w，烙铁头是铜制。 （2）螺丝刀、镊子等必备工具。
（3）松香和锡，由于锡它的熔点低，焊接时，焊锡能迅速散步在金属表面焊接牢固，焊点光亮美观。 （4）两节5号电池。 三、实习目的 电子技术实习的主要目的就是培养我们的动手能力，同金工实习的意义是一样的，金工实习要求我们都日常的机械车床，劳动工具能够熟练使用，能够自己动手做出一个像样的东西来。而电子技术实习就要我们对电子元器件识别，相应工具的操作，相关仪器的使用，电子设备制作、装调的全过程，掌握查找及排除电子电路故障的常用方法有个更加详实的体验，不能在面对这样的东西时还像以前那样一筹莫展。有助于我们对理论知识的理解，帮助我们学习专业知识。使我们对电子元件及收音机的装机与调试有一定的感性和理性认识，打好日后深入学习电子技术基础。同时实习使我获得了收音机的实际生产知识和装配技能，培养理论联系实际的能力，提高分析问题和解决问题的能力，增强独立工作的能力。同时也培养同学之间的团队合作、共同探讨、共同前进的精神。 具体目的如下 熟悉手工焊锡的常用工具的使用及其维护与修理。
基本掌握手工电烙铁的焊接技术，能够独立的完成简单电子产品的安装与焊接。熟悉电子产品的安装工艺的生产流程。 熟悉印制电路板设计的步骤和方法，熟悉手工制作印制电板的工艺流程，能够根据电路原理图，元器件实物设计并制作印制电路板。 熟悉常用电子器件的类别、型号、规格、性能及其使用范围，能查阅有关的电子器件图书。 能够正确识别和选用常用的电子器件，并且能够熟练使用普通万用表和数字万用表。 了解电子产品的焊接、调试与维修方法。 四、原理简述 ZX-921型收音机是由8个三极管和2个二极管组成的，其中BG1为变频三极管，BG2、BG3为中频放大三极管，BG4为检波三极管，BG5、BG6组成阻容耦合式前置低频放大器，BG7、BG8组成变压器耦合推挽低频功率放大器。该机的主要技术指标为