这是用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱相关代码与文件。 知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库，是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体－关系－实体”三元组**，实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构，基本组成是“节点－边－节点”**，从而将知识信息连接成为一个关系网。所以知识图谱主要有**实体、关系、属性**等部分。其中实体表示的某种事物是独立于其他事物的，也是构建图谱最基本的元素；关系表示的是实体与实体之间的关系，用边连接着实体；而属性则用来阐述某一类实体的一些具体的值。这些三元组形式是知识图谱数据层最底层的形式。 图数据库是一种新型的非关系型数据库，无论是节点还是边缘，它的图表都**基于图论**。图论中的基本元素节点和边对应图数据库当中的节点与关系。图数据库的模型是包括**节点、关系以及属性**。它主要存储两类数据：节点和边。节点是实体：如人、成绩、书籍或其他具体事物。边关系：连接节点的概念、事件或事物。

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人工智能课程设计报告 班级 191134 学号 20131000479 学生姓名 陈聪儿 指导老师 赵曼 日期 2015年 11月 目录 第 1 章1 罗马利亚度假问题1 1.1 题目内容1 1.2 需求分析1 1.3 设计1 1.3.1 设计思想1 1.3.2 设计表示10 1.4 调试分析10 1.4.1 调试结果与比较10 1.4.2 算法比较与总结11 1.4.3 调试中遇到的问题11

NJU-Artificial-Intelligence 2018Spring 人工智能 课程

人工智能课程上的实验 分别使用lisp语言和prolog语言实现了一个专家系统 并且有详细的实验报告 附带画的二级推理树 （1） 领域背景简介 为了更好地阐明专家系统的基本工作原理 ,我们用 PROLOG语言实现一个简单的动物识别专家系统。该系统可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁这 7 种动物。 （2） 求解问题的范围（如植物分类涉及哪些大类，哪些子类） 首先 ,将动物粗略地分为哺乳动物、鸟、肉食动物 3 大类 ,然后逐步缩小分类范围，再将动物分为老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁 在知识库中 ,并非简单地给每一种动物一条规则。首先 ,将动物粗略地分为哺乳动物、鸟、肉食动物 3 大类 , 然后逐步缩小分类范围 ,最后给出识别 7 种动物的规则。如图给出了识别长颈鹿和斑马的推理网络。 （1） 规则的前提和结论的表示方法 在本系统当中 ,知识库中的知识用产生式规则来表示。本系统能够识别 7 种动物 ,知识库中共有以下 15 条 规则。 R1 IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物 R2 IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物 R3 IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟 R4 IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟 （2） 规则的结论为中间结论时，规则的格式 R5 IF 该动物吃肉 THEN 该动物是肉食动物 R6 IF 该动物有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN 该动物是肉食动物 R7 IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN 该动物是有蹄类动物 R8 IF 该动物是哺乳动物 AND 是嚼反刍动物 THEN 该动物是有蹄类动物 （3） 规则的结论为最终结论时，规则的格式 R9 IF 该动物是哺乳动物 AND 是肉食动物 AND 是黄褐色们 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是金钱豹 R10 IF 该动物是哺乳动物 AND 是肉食动物 AND 是黄褐色 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是虎 R11 IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿 R12 IF 该动物是有蹄类动物 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是斑马 R13 IF 该动物是鸟 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 不会飞 THEN 该动物是鸵鸟 R14 IF 该动物是鸟 AND 会游泳 AND 不会飞 AND 有黑白二色 THEN 该动物是企鹅 R15 IF 该动物是鸟 AND 善飞 THEN 该动物是信天翁

内容包含数据集、完整源码以及运行结果。 实验内容：利用GAN网络、mnist数据集生成数字图像。 实验过程：1.进行环境配置 2.首先进行数据准备，将MNIST数据集离线下载，添加至对应的路径，避免代码执行过程中重复下载。 2.对MNIST数据集进行可视化展示，便于之后对比。 3.导入程序需要的模块，如torch、numpy等。 4.对分析器进行参数设定与解析。 5.定义生成器和判别器，实现隐藏层、BN以及前向传播。 6.定义损失函数。 7.初始化生成器、判别器和使用GPU加速。 8.定义神经网络优化器，使用动量梯度下降法。 9.对生成网络和训练网络进行训练。 10.结果保存。 11.修改参数，进行结果对比并分析。

人工智能课程设计-智慧交通项目

基于OpenCV+Python实现的手势识别项目完整源码+数据集+项目使用说明.7z 本项目需要 PyCharm 来运行 可以在创建项目的时候，创建 Python 运行环境，建议使用anaconda来配置。 带数据集，可训练模型 【基础包需要安装】 pip install numpy pip install scipy pip install python-tk 直接运行myGUI或者main即可，也可以自己修改一些参数重新训练模型。

在计算机视觉领域，人工智能越来越火爆。 资源包括两个文件： 1.人工智能与计算机视觉的pdf文件； 2.计算机视觉PPT 第一个文件是在校教学，拷贝老师教学的PPT，变成了PDF文件； 第二个是相关计算机课程的文件， 两个都是与计算机课程相关的资源，需要的可以自提。