人工智能及其应用 1
实验报告 1
实验一 产生式系统实验群 3
一、实验目的： 3
二、实验原理: 3
三、实验条件： 4
四、实验内容： 4
五、实验步骤： 4
实验二 搜索策略实验群搜索策略: 7
一、实验目的： 7
二、实验原理: 7
三、实验条件： 7
四、实验内容： 7
五、实验步骤： 8
六：实验过程： 8
七、A*算法流程图： 19
八、实验结论： 20
实验三 神经网络实验群 21
一、实验目的： 21
二、实验原理: 21
三、实验条件： 21
四、实验内容： 21
五、实验步骤： 22
六、实验结论： 22
实验四 自动规划实验群 26
一、实验目的： 26
二、实验原理: 26
三、实验条件： 26
四、实验内容： 26
五、实验步骤： 27
2022-04-12 16:07:07
1.02MB
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产生式系统是人工智能教学中的重点和难点。本文进行了七个学期的教学实践,通过设置对照组,定性地研究了在不同教学方法下学生的表现。结果发现:1)在教学环节中,强调实践、要求学生自行编制出程序是重要的,这能有效地促进学生理解;2)在开放式教学情形下,学生的创造性会得到发挥;3)激发学生的兴趣,则能有效地提高学生参与编程的积极性。通过总结教学经验,凝练出在产生式系统教学中需遵循的“兴趣导向、实践优先、开放活泼”的教学思路。
2022-01-04 21:10:02
1.03MB
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属于人工智能课上的一个小程序，很简单的演示了如何根据产生式推出相应结果，其中rule.txt中是产生式规则，fact.txt中是事实。相应的推导见源码
2021-12-03 18:32:31
3KB
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所有规则：
{"有羽毛","不会飞,长腿,长脖子,鸟类","不会飞,善游泳,黑白色,鸟类","长腿,长脖,有黄褐色暗斑,有蹄类","不会飞,会飞","吃肉,哺乳类","反刍食物,哺乳类","黄褐色,有暗斑点,肉食类","黄褐色,有黑条纹,肉食类","犬牙利爪,眼睛向前","善飞,鸟类","有黑白条纹,有蹄类","有毛","有奶"};
规则对应的结果
{"鸟类","鸵鸟","企鹅","长颈鹿","矛盾","肉食类","有蹄类","金钱豹","老虎","肉食类","信天翁","斑马","哺乳类","哺乳类"};
所有的事实：
{"不会飞","长腿","长脖子","吃肉","反刍食物","黑白色","黄褐色","会飞","会生蛋","鸟类","犬牙利爪","肉食类","善飞","善游泳","眼睛向前","有暗斑点","有黑白条纹","有黑条纹","有黄褐色暗斑","有毛","有奶","有蹄","有蹄类","有羽毛"};
程序打开直接运行：
1、会出现输入控制台
2、输入你选择的 事实
3、程序会进行推理 并且把推理结果显示出来
4、规则集中增加 矛盾规则，以防输入时候选择了矛盾的条件。 遇到这种情况，推理直接停止，并显示提示。
5、如果有推理成功，程序则把结论加入条件，删除掉成功推理规则。从头再进行一次推理，增加推理的完整性。
不足：
（算法需要进一步完善的地方：）
规则分类： 正常推理，和矛盾推理，由于时间原因未能实现
事实集合分类： 分为3类： 条件，中间结论，结果。 这样在推理过程中可以智能的把推理中间结论和结果分开，以免一些无效的推理。 比如： 鸟类：为中间结论，它可以做进一步的推理。 而鸵鸟为结果，不应该在加入条件集合中进行推理过程。
形似计算： 通过条件集合，以及规则来定义一个形似计算规则，对推理进行加工，得出近视推理。比如有些输入条件，仅仅就与规则差一点点，但是计算机就是推理不出结果。 我们可以近视计算出80%或者90%的推理集合，显示给用户。
2021-12-03 16:57:10
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