人工智能动物识别专家系统

人工智能动物识别专家系统
人工智能动物识别专家系统

一.题目:动物识别专家系统

二.实验目的

1.理解并掌握基于规则系统的表示与推理

2.学会编写小型的生产式系统,理解正向推理和反向推理的过程以及两者的区

3.学会设计简单的人机交互界面

三.实验容

动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型,它用产生式规则来表示知识,共15条规则、可以识别七种动物,这些规则既少又简单,可以改造他们,也可以加进新的规则,还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。

四.实验要求

1、确定推理方法(正向还是反向),并根据问题设计实现一个简单的不通用推理机(匹配、冲突消解)

2、规则库要求至少包含15条规则

3、初始事实可以任意给定,输入初始事实后能够得到推理结果

4、设计人机界面,解释模块提供查询规则的功能

5、可以不考虑知识库管理模块

6、提交实验报告,

7、报告中要有推理树

五.实验原理

动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型,它用产生式规则来表示知识,共15条规则、可以识别七种动物,这些规则既少又简单,可以改造他们,也可以加进新的规则,还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。动物识别15条规则:

规则1:

如果:动物有毛发

则:该动物是哺乳动物

规则2:

如果:动物能产奶

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

六.推理树

七.代码

#include

#include

#include

#include

#define True 1

#define False 0

#define DontKnow -1

char *str[]={"chew_cud反刍动物","hooves蹄类动物","mammal哺乳动物

","forward_eyes眼盯前方",

"claws有爪","pointed_teeth有犬齿","eat_meat吃肉","lay_eggs会下蛋","fly会飞", "feathers有羽毛","ungulate有蹄","carnivore食肉动物","bird鸟","give_milk能产奶",

"has_hair有毛发","fly_well善飞","black&white_color黑白色","can_swim会游泳", "long_legs长腿","long_neck长脖子","black_stripes黑条纹","dark_spots黑斑点", "tawny_color黄褐色","albatross信天翁","penguin企鹅","ostrich驼鸟","zebra斑马",

"giraffe长颈鹿","tiger老虎","cheetah猎豹",0};

int rulep[][6]={{22,23,12,3,0,0},{21,23,12,3,0,0},{22,19,20,11,0,0},

{21,11,0,0,0,0},{17,19,20,13,-9,0},{17,18,13,-9,0,0},{16,13,0,0,0,0},

{15,0,0,0,0,0},{14,0,0,0,0,0},{10,0,0,0,0,0},{8,7,0,0,0,0},

{7,0,0,0,0,0},{4,5,6,0,0,0},{2,3,0,0,0,0},{1,3,0,0,0,0}};

int rulec[]={30,29,28,27,26,25,24,3,3,13,13,12,12,11,11,0};

class fact

{private:

int Number;

char Name[21];

int Active;

int Succ;

public:

fact *Next;

fact(int Num,char *L)

{

strcpy(Name,L);

Number=Num;

Active=False;

Succ=DontKnow;

Next=NULL;

}

char *GetName()

{

char *L;

L=new char[21];

strcpy(L,Name);

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有

人工智能小型动物分类专家系统的设计与实现PPT

小型动物分类专家系统的设计与实现 一、实验目的 通过本实验可使学生能够综合利用C语言(或C++)、面向对象程序设计、数据结构、数据库原理、人工智能、软件工程等课程的相关知识,设计并实现小型动物分类专家系统,培养学生综合运用所学计算机软件知识解决实际问题的能力,为今后从事计算机软件开发及应用打下基础。 二、实验内容 运用下列规则,设计并实现一个小型动物分类专家系统。 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,在15条规则中,共出现 30个概念(也称作事实),共30个事实,每个事实给一个编号,从编号从1到30,在规则对象中我们不存储事实概念,只有该事实的编号,同样规则的结论也是事实概念的编号,事实与规则的数据以常量表示,其结构如下:Char *str{}={"chew_cud","hooves","mammal","forward_eyes","claws", "pointed_teeth","eat_meat","lay_eggs","fly","feathers","ungulate", "carnivore","bird","give_milk","has_hair","fly_well", "black&white_color","can_swim","long_legs","long_neck", "black_stripes","dark_spots","tawny_color","albatross", "penguin","ostrich","zebra","giraffe","tiger","cheetah","\0"} 程序有编号序列的方式表达了产生式规则,如资料中规则15,如果动物是鸟,且善飞,则该动物是信天翁。相应的规则数组第七条是{16,13,0,0,0,0},第十三个是“bird”(鸟),如果事实成立,询问使用者下一个事实,第十六个“fly_well”(善飞),如果也成立,则查找结论断言编号数组{30,29,28, 27,26,25,24,3,3,13,12,12,11,11,0}中第七个“24”,这里24对应事实数组中的“albatross”(信天翁)。 上述就是程序的推理过程,也是程序中的重点,该部分是由规则类(类rul e)中的Query方法实现。 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图1。其中,知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成-如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统,它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互;也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构,并把它解释给用户。

人工智能课程设计报告--动物识别系统

计算机科学与技术学院 《人工智能》课程设计报告设计题目:动物识别系统 设计人员:学号: 学号: 学号: 学号: 学号: 学号: 指导教师: 2015年7月

目录 目录 (1) 摘要 (2) Abstract (2) 一、专家系统基本知识 (3) 1.1专家系统实际应用 (3) 1.2专家系统的开发 (3) 二、设计基本思路 (4) 2.1知识库 (4) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.1.2 知识库建立 (4) 2.1.3 知识库获取 (5) 2.2 数据库 (6) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 三、推理机构 (7) 3.1推理机介绍 (7) 3.1.1 推理机作用原理 (7) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 3.2 正向推理 (7) 3.2.1 正向推理基本思想 (7) 3.2.2 正向推理示意图 (8) 3.2.3 正向推理机所要具有功能 (8) 3.3反向推理 (8) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 3.3.2 反向推理示意图 (8) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实例系统实现 (9)

《人工智能与专家系统》试卷

《人工智能与专家系统》试卷 (1)参考答案与评分标准 问答题(每题5分,共50分)1.人工智能是何时、何地、怎样诞生的?(5分)答:人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯(Dartmouth)大学诞生。(3分)1956年夏季,美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者,汇聚在Dartmouth大学,举办了一次长达两个月的学术讨论会,认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上,第一次使用了“人工智能”这一术语,以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会,标志着人工智能学科的诞生,具有十分重要的意义。(2分) 2.行为主义是人工智能的主要学派之一,它的基本观点是什么?(5分)答:行为主义,又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义),它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3.什么是知识表示?在选择知识表示方法时,应该考虑哪几个因素?(5分)答:知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述,以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。

(3分) 在选择知识表示方法时,应该考虑以下几个因素:(1)能否充分表示相关的领域知识;(2)是否有利于对知识的利用;(3)是否便于知识的组织、维护和管理;(4)是否便于理解和实现。(2分)4.框架表示法有什么特点?(5分) 答:框架表示法有如下特点:结构性、继承性、自然性。(5分)5.何谓产生式系统?它由哪几部分组成?(5分) 答:把一组产生式放在一起,让它们相互配合,协同作用,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用,以求得问题的解,这样的系统称为产生式系统。(2分) 产生式系统一般由三个基本部分组成:规则库、综合数据库和推理机。(3分)6.产生式系统中,推理机的推理方式有哪几种?请分别解释说明。(5分)答:产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。正向推理:正向推理是从己知事实出发,通过规则库求得结果。反向推理:反向推理是从目标出发,反向使用规则,求证已知的事实。双向推理:双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行,直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束;如两方衔接不上,则推理失败。

(人工智能)关于图像识别与人工智能的就业情况

(人工智能)关于图像识别与人工智能的就业情况

关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向,我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业,进入什么样的公司?呀!这个我仍真没怎么关注,所以就上网查了查,来了解壹下。下面是转载的壹篇文章: 就我见来,个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、三维或者更高维的信号,从这个意义上来说,图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的,因为你不仅要掌握(壹维)信号处理的基本知识,也要掌握图像处理(二维或者高维信号处理)的知识。其次,图像处理是计算机视觉和视频处理的基础,掌握好了图像处理的基本知识,就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别,大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合,采集的信息很多均是图像信息,比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合,千万不能忘了医学图像这壹块,如果有医学图像处理的背景,去壹些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高,如果编程很厉害,当然就业也多了壹个选择方向,且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息,不全,仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的,实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域,必须有很强的编程能力,很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错,目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度,个个鼎鼎大名。

医学图像方向 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争,来头均不小,其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达,主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像,必然涉及到对图像的处理,做图像处理的很有机会进入这些公司。它们于国内均设有研发中心,simens的于上海和深圳,GE和柯达均于上海,飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场,而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的,所以于这些地方的待遇均仍能够,前景也见好。国内也有壹些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司于做,但肯定不少,比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别,这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题,做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区,于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司:大恒和凌云,均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面,而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS,选择了这个方向,只要做的仍不错,基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向,所以这方面的公司的信息我没有收集,但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司:诺基亚和pixelworks

人工智能实验4三-专家系统方案

《人工智能导论》实验报告

一、实验题目:识别型专家系统设计 ————识别动物专家系统 二、实验目的 1、掌握专家系统的基本构成 2、掌握用人工智能程序设计语言编制智能程序的方法 三、实验容 1、所选编程语言:C语言; 2.拟订的规则: (1)若某动物有奶,则它是哺乳动物。 (2)若某动物有毛发,则它是哺乳动物。 (3)若某动物有羽毛,则它是鸟。 (4)若某动物会飞且生蛋,则它是鸟。 (5)若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方,则它是食肉动物。 (6)若某动物是哺乳动物且吃肉,则它是食肉动物。 (7)若某动物是哺乳动物且有蹄,则它是有蹄动物。 (8)若某动物是哺乳动物且反刍食物,则它是有蹄动物。 (9)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹,则它是老虎。 (10)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点,则它是金钱豹。 (11)若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点,则它是长颈鹿。 (12)若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹,则它是斑马。 (13)若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色,则它是驼鸟。(14)若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色,则它是企鹅。 (15)若某动物是鸟且善飞,则它是海燕。 2、设计思路: 用户界面:采用问答形式; 知识库(规则库):存放产生式规则,推理时用到的一般知识和领域知识,比如动物的特征,动物的分类标准,从哺乳动物、食肉动物来分,再具体地添加一些附加特征得到具体动物;建立知识库的同时也建立了事实库。事实库是一个动态链表,一个事实是链表的一个结点。知识库通过事实号与事实库发生联系。

数据库:用来存放用户回答的问题,存放初始状态,中间推理结果,最终结果; 推理机:采用正向推理,推理机是动物识别的逻辑控制器,它控制、协调系统的推理,并利用知识库中的规则对综合数据库中的数据进行逻辑操作。推理机担负两项基本任务:一是检查已有的事实和规则,并在可能的情况下增加新的事实;二是决定推理的方式和推理顺序。将推理机制同规则对象封装在一起,事实对象记录了当前的状态,规则对象首先拿出前提条件的断言(只有这些前提都有符合时才会做这条规则的结论),询问事实对象集,如事实对象集不知道,则询问用户,如所有前提条件都被证实为真则结论为真,否则系统不知道结论真假。 3、程序流程图: 程序运行如下: 以老虎,金钱豹,长颈鹿为例画出程序流程图如下:

大学人工智能期末考试题库

《人工智能与专家系统》试卷(1)参考答案与评分标准 问答题(每题5分,共50分) 1.人工智能是何时、何地、怎样诞生的?(5分) 答:人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯(Dartmouth)大学诞生。(3分)1956年夏季,美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者,汇聚在Dartmouth大学,举办了一次长达两个月的学术讨论会,认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上,第一次使用了“人工智能”这一术语,以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会,标志着人工智能学科的诞生,具有十分重要的意义。(2分) 2.行为主义是人工智能的主要学派之一,它的基本观点是什么?(5分) 答:行为主义,又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义),它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3.什么是知识表示?在选择知识表示方法时,应该考虑哪几个因素?(5分)答:知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述,以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。(3分)在选择知识表示方法时,应该考虑以下几个因素:(1)能否充分表示相关的领域知识;(2)是否有利于对知识的利用;(3)是否便于知识的组织、维护和管理;(4)是否便于理解和实现。(2分) 4.框架表示法有什么特点?(5分) 答:框架表示法有如下特点:结构性、继承性、自然性。(5分) 5.何谓产生式系统?它由哪几部分组成?(5分) 答:把一组产生式放在一起,让它们相互配合,协同作用,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用,以求得问题的解,这样的系统称为产生式系统。(2分) 产生式系统一般由三个基本部分组成:规则库、综合数据库和推理机。(3分) 6.产生式系统中,推理机的推理方式有哪几种?请分别解释说明。(5分)答:产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理:正向推理是从己知事实出发,通过规则库求得结果。 反向推理:反向推理是从目标出发,反向使用规则,求证已知的事实。 双向推理:双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行, 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束;如两方衔接不上,则推理失败。

人工智能实验报告-产生式系统推理-动物识别

人工智能第二次实验报告 产生式系统推理 班级:姓名:学号: 一、实验目的 1. 理解并掌握产生式系统的基本原理; 2. 掌握产生式系统的组成部分,以及正向推理和逆向推理过程。 二、实验要求 1. 结合课本内容, 以动物识别系统为例,实现小型产生式系统; 2. 要求: 正向推理中能根据输入的初始事实,正确地识别所能识别的动物;逆向推理中 能根据所给的动物给出动物的特征。 三、实验算法 1. 如何表示事实和特征的知识; 在本程序中,我将动物的特征写入data.txt,将规则记入rules.txt,将动物种类记为goal.txt。

通过函数void readFiles() { readGoal(); readCod(); readRule(); }读入所有数据分别存放于goal[],rule[],cod[]自定义数组中。 2. 指出综合数据库和规则库分别使用哪些函数实现的? 综合数据库(包括特征和目标) typedef struct { int xuh;//存放编号 char valu[50];//存放具体内容 }Node; Node goal[20]; Node cod[50];

规则库 typedef struct { int rslt; int codNum;//记载前提的个数 int cod[10];//记载前提的序号 int used;//记载是否已匹配成功 }Nrule; Nrule rule[50]; void readRule() { FILE *fp; int i; int tempxuh,tempcodn; char ch; if((fp=fopen("rules.txt","r"))==NULL) { printf("cannot open data\n"); exit(0); } i=0; rule[i].codNum=0; while((ch=fgetc(fp))!=EOF) { if(i==14) i=i; tempcodn=0; while(ch!='\n'&&ch!=EOF) //每一条规则 { tempxuh=0; while(ch<='9'&&ch>='0') { tempxuh=tempxuh*10+ch-'0';

人工智能小型专家系统的设计与实现解读

人工智能技术基础实验报告 指导老师:朱力 任课教师:张勇

实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 (1)增加学生对人工智能课程的兴趣; (2)使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言; (3)使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握,并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 (1)用产生式规则作为知识表示,用产生系统实现该专家系统。 (2)可使用本实验指导书中给出的示例程序,此时只需理解该程序,并增加自己感兴趣的修改即可;也可以参考该程序,然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 (3)程序运行时,应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统(如分类、诊断、预测等类型),具体应用领域由学生自选,具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统: 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容: 1.用户界面:可采用菜单方式或问答方式。

2.知识库(规则库):存放产生式规则,库中的规则可以增删。 3.数据库:用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4.推理机:如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制,建议 用正向推理。 5.知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括:正向(数据驱动),反向(目标驱动),双向 2、动物分类实验规则集 (1)若某动物有奶,则它是哺乳动物。 (2)若某动物有毛发,则它是哺乳动物。 (3)若某动物有羽毛,则它是鸟。 (4)若某动物会飞且生蛋,则它是鸟。 (5)若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方,则它是食肉动物。(6)若某动物是哺乳动物且吃肉,则它是食肉动物。 (7)若某动物是哺乳动物且有蹄,则它是有蹄动物。 (8)若某动物是有蹄动物且反刍食物,则它是偶蹄动物。 (9)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹,则它是老虎。 (10)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点,则它是猎豹。 (11)若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点,则它是长颈鹿。 (12)若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹,则它是斑马。 (13)若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色,则它是驼鸟。

图像识别与人工智能研究所发展规划报告

图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标,特制定图像所相应的学科建设与发展规划,以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 (一)学科基础 图像识别与人工智能研究所(简称图像所)将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点,从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术,承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 (1)目前本学科点共有五个研究方向: “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 (2)本学科点现有科研人员26人,其中教授(含博士生导师)7人,副教授7人。科研教学梯队层次高,年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元,已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 (3)学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。

来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性,智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术,图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础,不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标,进行应用基础和应用技术的研究和开发,重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术,同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是: ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色,承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究,其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与

人工智能-动物识别

动物识别系统 #include #include using namespace std; struct RULES //规则结构 { int count; char pre[255]; char back[255]; int mark; }; RULES r[16]={ {1,"有毛发","哺乳动物",0}, //所有规则静态数据库{1,"有奶","哺乳动物",0}, {1,"有羽毛","鸟",0}, {2,"会飞&下蛋&","鸟",0}, {1,"吃肉","食肉动物",0}, {3,"有犬齿&有爪&眼盯前方&","食肉动物",0}, {2,"哺乳动物&有蹄&","有蹄类动物",0}, {2,"哺乳动物&反刍&","有蹄类动物",0}, {4,"哺乳动物&食肉动物&黄褐色&暗斑点&","金钱豹",0}, {4,"哺乳动物&食肉动物&黄褐色&黑色条纹&","老虎",0}, {4,"有蹄类动物&长脖子&长腿&暗斑点&","长颈鹿",0}, {2,"有蹄类动物&黑条纹&","斑马",0}, {5,"鸟&不会飞&长脖子&长腿&黑白色&","鸵鸟",0}, {4,"鸟&不会飞&会游泳&黑白色&","企鹅",0}, {2,"鸟&善飞&","信天翁",0}, }; int length; //输入的事实长度 string f[255]; //输入的事实数组 int find_rule(int s) //查找规则库中是否还有可使用的规则 { for(int i=0;i<=15;i++) s=s*r[i].mark; //cout<<"find_rule结果"<

人工智能YOLO V2 图像识别实验报告材料

第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域,如制造业、检验、文档分析、医疗诊断,和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性,一些先进国家,例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题,即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号,纹理和颜色建模,几何处理和推理,以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科,计算机视觉开始于60年代初,但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关,对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

人工智能 课程实验 专家系统 程序源代码

游戏人物识别专家系统 ——邢洪伟一试验题目 游戏人物识别专家系统 二、试验内容 游戏人物识别专家系统是流行的专家系统实验模型,主要基于暴风公司出品的经典角色类游戏《暗黑破坏神2》。它用产生式规则来表示知识,共15条规则、可以识别八种游戏人物,这些规则既少又简单,可以改造他们,也可以加进新的规则,还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。游戏人物识别15条规则的中文表示是: 规则1: 如果: 暴风公司出品的单机角色类游戏 则: 该游戏是暗黑破坏神 规则2: 如果: 暴风公司出品的单机对抗类游戏 则: 该游戏是魔兽争霸 规则3: 如果: 暴风公司出品的网络游戏

则: 该游戏是魔兽世界 规则4: 如果: 网易游戏出品的网络游戏则: 该游戏是梦幻西游 规则5: 如果: 暗黑破坏神版本1 则: 该游戏是暗黑破坏神1 规则6: 如果: 是暗黑破坏神2 则: 该游戏是暗黑破坏神2 规则7: 如果: 是暗黑破坏神3 则:

该游戏是暗黑破坏神3 规则8: 如果: 暗黑破坏神版本2单手武器使用木棒的男性人物 则: 该人物是德鲁伊 规则9: 如果: 暗黑破坏神2单手武器使用手杖的男性人物 则: 该人物是亡灵法师 规则10: 如果: 暗黑破坏神版本2单手武器使用法杖的女性人物 则: 该人物是巫师 规则11: 如果: 暗黑破坏神版本2双手武器使用长剑和盾牌的男性人物则:该人物是圣骑士 规则12:

如果: 暗黑破坏神版本2单手武器使用斧头的男性人物 则: 该人物是野蛮人 规则13: 如果: 暗黑破坏神版本2单手武器使用爪子的男性人物 则: 该人物是刺客 规则14: 如果: 暗黑破坏神2单手武器使用长剑的女性人物 则: 该人物是亚马逊 规则15: 如果: 梦幻西游单手使用鞭子的女性人物 则: 该人物是飞燕女 游戏人物识别专家系统由15条规则组成,可以识别八种动物,在15条规则中,共出现37个概念(也称作事实),共37个事实,每个事实给一个编

人工智能动物识别专家系统

一.题目:动物识别专家系统 二.实验目的 1.理解并掌握基于规则系统的表示与推理 2.学会编写小型的生产式系统,理解正向推理和反向推理的过程以及两 者的区别 3.学会设计简单的人机交互界面 三.实验内容 动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型,它用产生式规则来表示知识,共15条规则、可以识别七种动物,这些规则既少又简单,可以改造他们,也可以加进新的规则,还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。 四.实验要求 1、确定推理方法(正向还是反向),并根据问题设计实现一个简单的不通用推理机(匹配、冲突消解) 2、规则库要求至少包含15条规则 3、初始事实可以任意给定,输入初始事实后能够得到推理结果 4、设计人机界面,解释模块提供查询规则的功能 5、可以不考虑知识库管理模块 6、提交实验报告, 7、报告中要有推理树 五.实验原理 动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型,它用产生式规则来表示知识,共15条规则、可以识别七种动物,这些规则既少又简单,可以改造他们,也可以加进新的规则,还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。动物识别15条规则: 规则1: 如果:动物有毛发 则:该动物是哺乳动物

规则2: 如果:动物能产奶 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

人工智能大作业实验

人工智能大作业实验-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人:丁长松 审定人:*** 学院负责人:*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月

一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课,适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程,通过本课程的学习,是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法,培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力,启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术,主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程:高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来,专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型:程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题;用程序设计语言如:C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一:谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸,现在要把它们运送到河的右岸去,农夫有条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。

重庆大学人工智能作业(动物识别系统)

人工智能及其应用作业姓名:学号: 一、作业题目:设计一个动物识别系统,运用产生式系统的思想,设在综合数据库中存放 下列已知事实:该动物身上有暗斑点,长脖子,长腿,奶,蹄,这些事实与规则库中的知识从第一条开始匹配,最终得出该动物是长颈鹿。 二、程序设计分析:根据产生式系统的原理,该系统一般由规则库、综合数据库、控制 系统三部分构成。先定义规则库结构体,里面包括Condition[6][20],result[20]和规则数Cnum,再定义综合数据库即事实库,里面包括item[20][20],和事实数Fnum,主要用到的参数就是这些。然后初始化规则库和综合数据库,编辑规则库。之后就是主程序,也就是推理机的作用:先让用户输入事实,然后与规则库中的知识从第一条开始逐条匹配,当匹配成功时,将结论插入事实库并更新事实库,再逐条匹配,依次循环..最终如果能匹配成功就显示‘该动物是..’,否则显示‘无法识别该动物’,程序结束。 三、程序流程图如下图:

图一、系统程序流程图四、我的源程序如下: #include "iostream.h" #include "stdio.h" #include "conio.h" #include "string.h" typedef struct Rule//定义规则库 { char Condition[6][20]; char Result[20]; int Cnum; bool used; }rule;

typedef struct Fact//定义综合数据库 { char item[20][20]; int Fnum; }fact; rule r[100]; fact f; void Create_Rules();//初始化规则库void Create_Facts();//初始化综合数据库int Get_RulesNum(); void Ratiocinate(int n); void main() { int Rnum=0; Create_Rules(); Create_Facts(); Rnum=Get_RulesNum(); //cout<

人工智能实验报告_2

课程实验报告 学年学期2015—2016年第一学期课程名称人工智能原理与技术实验名称PROLOG语言编程练习实验室无 专业年级电气134 学生姓名赵倩 学生学号2013011989 提交时间2015.12.28 成绩 任课教师樊强 水利与建筑工程学院

第一章PROLOG语言编程练习 1.1实验目的 加深学生对逻辑程序运行机理的理解,使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境,同时为后面的人工智能程序设计做好准备。 (1)熟悉PROLOG语言编程环境的使用; (2)了解PROLOG语言中常量、变量的表示方法; (3)了解利用PROLOG进行事实库、规则库的编写方法; 1.2实验环境 计算机,Turbo PROLOG教学软件。 1.3预习要求 实验前应阅读实验指导书,了解实验目的、预习PROLOG语言的相关知识。 1.4实验内容 (1)学习使用Turbo PROLOG,包括进入PROLOG主程序、编辑源程序、修改环境目录、退出等基本操作。(2)在Turbo prolog集成环境下调试运行简单的Turbo PROLOG程序,如描述亲属关系的PROLOG程序或其他小型演绎数据库程序等。 1.5实验方法和步骤 (1)启动Windows XP操作环境。 (2)打开文件目录,执行prolog应用程序,启动Turbo prolog,并按空格键(SPACE)进入集成开发环境。(3)选择Setup项,打开下拉菜单,选择Directories项,进行工作目录修改,按Esc键退出,选择Save Configuration项,保存修改。 (4)选择Files项,打开下拉菜单,选择New file项,进入源程序输入和编辑,或选择Load项,选择要打开的示例程序,再选择Edit项,可以进行编辑源程序。 (5)编辑之后,可以选择Run项,执行程序,可以在Dialog窗口进行询问,即外部目标的执行,查看程序运行结果,分析程序之功能。 (6)仿前例,可以选择其他程序并运行,分析程序功能。 (7)退出,选择Quit项,可以退出Turbo Prolog程序,返回到Windows XP环境。 1.6示例程序 逻辑电路模拟程序。该程序以逻辑运算“与”、“或”、“非”的定义为基本事实,然后在此基础上定义了“异或”运算。那么,利用这些运算就可以对“与”、“或”、“非”和“异或”等逻辑电路进行模拟。事实上,在此基础上也可以对其他任一逻辑门电路进行模拟。 domains d=integer predicates not_(d,d) and_(d,d,d) or_(d,d,d) xor_(d,d,d) clauses not_(1,0). not_(0,1). and_(0,0,0). and_(0,1,0). and_(1,0,0). and_(1,1,1).

人工智能习题&答案-第6章-专家系统

第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说,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。 特点: (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题,以便让用户能够了解推理过程,提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识,修改原有知识,不断更新。 优点: (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响,也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制,以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展,它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼,能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力,它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用,具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用,并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。

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