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描述 这是用于的Python编程接口和推理引擎。 它支持以图表形式研究多个概念关系。 有关ConceptNet5项目的常规文档可以在找到。 依存关系 networkx软件包（> = 1.7），以便使用图形函数处理查询结果。 指示 安装： $ sudo python setup.py install 创建项目： $ conceptnet-make.py 上面的命令将在当前目录下创建一个新文件夹“ myproject”。 为了指定项目路径/名称，请运行： $ conceptnet-make.py -s /home/user/conceptnet_project 网络API 此程序包支持ConceptNet中的3种主要API。 查找API 这使您可以查询有关概念的一般事实。 初始化时支持3个参数： # :param offset: skip the specified am

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洗衣机模糊推理系统实验，王万良《人工智能及其应用》课后实验二，代码+实验报告

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人工智能的实验题目。输入一组合适公式，以及一个目标子句，输出归结树。 我奋斗了几乎5天总算弄出来了，放过bin出来show一下^_^。 至于代码，想要的可以联系我。 这里给出一个测试用例吧： ;假设：所有不贫穷且聪明的人都快乐。那些看书的人都是聪明的。李明能看书且不贫穷。快乐的人过着激动人心的生活。 ;求证：李明过着激动人心的生活。 (\x)(~Poor(x)∧Smart(x)→happy(x)) (\x)(Read(x)→Smart(x)) Read(Li)∧~Poor(Li) (\x)(happy(x)→Exciting(x)) Exciting(Li) ;目标公式直接放最后一行即可，无需加~

对因果推理发展的研究广泛地集中于实现两个目标: 理解因果推理的起源，以及检验因果推理如何随着发展而变化。本书回顾了旨在实现这两个目标的证据和理论。