人工智能实验一

人工智能实验一
人工智能实验一

实验一 PROLOG语言编程

一、实验目的

1.加深学生对逻辑程序运行机理的理解。

2.掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境。

3.为今后人工智能程序设计做好准备。

二、预习要求

1.复习PROLOG语言的语法。

2.熟悉PROLOG的语言环境。

3.阅读一些PROLOG的程序。

三、实验要求

1.用PROLOG语言编程。

四、实验内容

1、编写一个描述亲属关系的PROLOG程序,然后再给予出一些事实数据,建立一个小型演绎数据库。

提示:可以以父亲和母亲为基本关系(作为基本谓词),再由此来描述祖父、祖母、兄弟、姐妹以及其他所属关系。

domains

name=symbol.

predicates

mother(name,name).

father(name,name).

grandfather(name,name).

grandmother(name,name).

sister(name,name).

aunt(name,name).

goal

grandmother(a,X),write("X=",X),nl,

father(b,Y),write("Y=",Y),nl,

sister(d,Z),write("Z=",Z),nl,

aunt(d,T),write("T=",T).

clauses

mother(a,c).

mother(a,d).

mother(c,g).

mother(c,f).

father(b,c).

father(b,d).

father(e,g).

father(e,f).

grandfather(X,Z):-father(X,Y),father(Y,Z).

grandmother(X,Z):-mother(X,Y),mother(Y,Z).

sister(X,Y):-mother(Z,X),mother(Z,Y).

aunt(X,Y):-mother(Z,Y),sister(Z,X).

2、编写一个路径查询程序,使其能输出图中所有路径。

提示:程序中的事实描述了下面的有向图,规则是图中两节点间通路的定义。

e

point=symbol

predicates

road(point,point).

path(point,point).

goal

path(X,Y),write(X,"-->",Y),nl,fail.

clauses road(a,b).

road(a,c).

road(b,e).

road(b,d).

road(c,d).

road(d,e).

path(X,Y):-road(X,Y).

path(X,Y):-road(X,Z),road(Z,Y),not(road(X,Y)).

3、一个雇主在发出招聘广告之后,收到了大量的应聘申请。为了从中筛选出不量的候选人,该雇主采用下列判据:申请者必须会打字、开车,并且住在伦敦。

(a)用Prolog规则表述这个雇主的选择准则。

(b)用Prolog事实描述下列申请者的情况:

史密斯住在剑桥,会开车但不会打字。

布朗住在伦敦,会开车也会打字。

简住在格拉斯哥,不会开车但会打字。

埃文斯住在伦敦,会开车也会打字。

格林住在卢顿,会开车也会打字。

(c)要求Prolog提供一个候选人名单。

domains

people=symbol.skill=symbol.

predicates

ziliao(people,skill,skill,skill).

goal

ziliao(X,london,car,type),write("X=",X),nl,fail.

clauses

ziliao(smith,jianqiao,car,nottype).

ziliao(brown,london,car,type).

ziliao(jane,glasg,nocar,type).

ziliao(elven,london,car,type).

ziliao(green,ludun,car,type).

4、实现递归谓词remove(X,Y,Z),它用于从表Y中除去所有整型数X的倍数值后得到新表Z。例如,对于询问

?- remove(2,[3,4,5,6,7,8,9,10],Z).

的回答为:

Z=[3,5,7,9]

DOMAINS

num=integer

lists=num*

PREDICATES

remove(num,lists,lists).

CLAUSES

remove(X,[H|T],Z):- H mod X =0, remove(X,T,Z).

remove(X,[H|T],Z):- H mod X <>0,remove(X,T,Z1),Z=[H|Z1]. remove(X,[],[]).

五、实验总结

1.通过本次实验,进一步加深了对逻辑程序运行机理的理解。

2.通过本次实验,进一步掌握了PROLOG语言的特点、熟悉了编程环境。

3.prolog语言最大的特点是逻辑性强,语言规则简单。

人工智能实验一指导

实验1: Prolog语言程序设计 人工智能(AI)语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。 Prolog是当代最有影响的人工智能语言之一,由于该语言很适合表达人的思维和推理规则,在自然语言理解、机器定理证明、专家系统等方面得到了广泛的应用,已经成为人工智能应用领域的强有力的开发语言。 尽管Prolog语言有许多版本,但它们的核心部分都是一样的。Prolog的基本语句仅有三种,即事实、规则和目标三种类型的语句,且都用谓词表示,因而程序逻辑性强,方法简捷,清晰易懂。另一方面,Prolog是陈述性语言,一旦给它提交必要的事实和规则之后,Prolog就使用内部的演绎推理机制自动求解程序给定的目标,而不需要在程序中列出详细的求解步骤。 一、实验目的 1、加深学生对逻辑程序运行机理的理解。 2、掌握Prolog语言的特点、熟悉其编程环境。 3、为今后人工智能程序设计做好准备。 二、实验内容 1、编写一个描述亲属关系的Prolog程序,然后再给予出一些事实数据,建立一个小型演绎数据库。 提示:可以以父亲和母亲为基本关系(作为基本谓词),再由此来描述祖父、祖母、兄弟、姐妹以及其他所属关系。 2、编写一个路径查询程序,使其能输出图中所有路径。 提示:程序中的事实描述了下面的有向图,规则是图中两节点间通路的定义。 e

3、一个雇主在发出招聘广告之后,收到了大量的应聘申请。为了从中筛选出不量的候选人,该雇主采用下列判据:申请者必须会打字、开车,并且住在伦敦。 (a)用Prolog规则表述这个雇主的选择准则。 (b)用Prolog事实描述下列申请者的情况: 史密斯住在剑桥,会开车但不会打字。 布朗住在伦敦,会开车也会打字。 简住在格拉斯哥,不会开车但会打字。 埃文斯住在伦敦,会开车也会打字。 格林住在卢顿,会开车也会打字。 (c)要求Prolog提供一个候选人名单。 4、实现递归谓词remove(X,Y,Z),它用于从表Y中除去所有整型数X的倍数值后得到新表Z。例如,对于询问 remove(2,[3,4,5,6,7,8,9,10],Z). 的回答为: Z=[3,5,7,9] 三、实验建议 1、首先运行Prolog安装目录中PROGRAM目录下的示例程序,对Prolog功能有一个感性认识。 (1)HANOI.PRO 实现汉诺塔演示的程序。 程序运行界面如图所示。

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:

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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 unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) { printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置,y为箱子的位置 } void Monkey_Move_Box(char x, char y) { printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置,y为香蕉的位置 } void Monkey_On_Box() { printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i); } void Monkey_Get_Banana() { printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i); } void main() { unsigned char Monkey, Box, Banana; printf("********智能1501班**********\n"); printf("********06153034************\n"); printf("********刘少鹏**************\n"); printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n"); printf("Monkey\tbox\tbanana\n"); scanf("%c", &Monkey); getchar(); printf("\t"); scanf("%c", &Box); getchar(); printf("\t\t"); scanf("%c", &Banana); getchar(); printf("\n操作步骤如下\n"); if (Monkey != Box) { Monkey_Go_Box(Monkey, Box); } if (Box != Banana)

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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 unsigned int i; void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y) {

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 [] *) :: = | 事实: (deffacts [] *) 当CLIPS系统启动推理时,会把所有用deffact定义的事实自动添加到工作存储器中。常用命令如下:asser:把事实添加到事实库(工作存储器)中retract:删除指定事实 modify :修改自定义模板事实的槽值duplicate :复制事实 clear:删除所有事实 规则库 表示系统推理的有关知识,用defrule命令来定义,由规则头、后跟零个或多个条件元素以 及行为列表组成,其格式如下: (defrule [] * ; =>

《人工智能及其应用》实验指导书Word版

《人工智能及其应用》 实验指导书 浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法,并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验:1.产生式系统实验;2.模糊推理系统实验;3.A*算法求解8数码问题实验;4.A*算法求解迷宫问题实验;5.遗传算法求解函数最值问题实验;6.遗传算法求解TSP问题实验;7.基于神经网络的模式识别实验;8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有:实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲;第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月

目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (3) 实验二模糊推理系统实验 (5) 实验三A*算法实验I (9) 实验四A*算法实验II (12) 实验五遗传算法实验I (14) 实验六遗传算法实验II (18) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (20) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)

实验教学大纲 一、学时:16学时,一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境:PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验内容学 时 类型教学 要求 1产生式系统应用VC++设计知识库,实现系统识别或 分类等。 2设计课内 2模糊推理系统应用Matlab1)设计洗衣机的模糊控制器; 2)设计两车追赶的模糊控制 器。 2验证课内 3A*算法应用I VC++设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2综合课内4A*算法应用II VC++设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2综合课内5遗传算法应用I Matlab1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2验证课内6遗传算法应用II VC++设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2综合课内 7基于神经网络的模式识别Matlab1)基于BP神经网络的数字识 别设计; 2)基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2验证课内 8基于神经网络的 优化计算 VC++设计与实现求解TSP问题的连2综合课内 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者,该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主,一般应占课程总成绩的50%,其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩,无论采取何种方式进行考核,都必须按实验课的目的要求,以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。

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。

人工智能及其应用总结

人工智能及其应用总结 1、感知能力、 2、记忆与思维能、 3、学习能力、 4、行为能力(表达能力)人工智能的研究内容:知识表示、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为人工智能的研究目标:近期目标:使现有的电子数字计算机更聪明、更有用,使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理,而且能运用知识处理问题,能模拟人类的部分智能行为。建造智能机器人代替人类的部分智力劳动。远期目标:用自动机模仿人类的思维过程和智能行为。最终目标:机器智能实现生物智能的各项功能。智能行为:感知、推理、学习、通信和复杂环境下的动作行为知识发现的处理过程:数据挖掘、数据选择、知识评价人工智能的主要学派:符号主义、连接主义和行为主义人工智能的研究途径:心理模拟、生理模拟和行为模拟人工智能的应用领域:智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。人工智能的基本技术:表示、运算、搜索归纳技术、联想技术人工智能(机器智能)、学科和能力:(书)所谓人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或者说是人们使机器具有类似于人的智能。从学科角度来看:人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能,并开发相关理论和技术。从能力角度来看:人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能。对认知

行为进行研究:心理活动的最高层级是思维策略,中间一层是初级信息处理,最低层级是生理过程,与此相应的是计算机程序、语言和硬件。研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系,并用计算机程序来模拟人的思维策略水平,而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。人工智能新的研究热点:新的研究热点:分布式人工智能与Agent,计算智能与进化计算,数据挖掘与知识发现 (超市市场商品数据分析),人工生命第二章:知识表示方法知识的一般概念:知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验知识表示:是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,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。知识表示的要求:表示能力、可利用性、可实现性、可组织性、可维护性、自然性、可理解性状态空间法的三要素:状态、算符、状态空间方法问题求解技术:问题的表示和求解的方法二种不确定性:关于证据的不确定性和关于结论的不确定性原子公式:由若干谓词符号和项组成问题的状态空间包含三种说明的集合:初始状态集合S、操作符集合以及目标状态集合“我听音乐或者绘画”的谓词表示的析取式LISTEN(I,MUSIC)VDRAW(I,PAINTING)句子变换成子句形式:(x){P(x)→P(x)} (ANY x) { P(x)P(x) } (ANY x) {~P(x)

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。

人工智能实训室建设方案

人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司

人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能(Artificial Intelligence),它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的实际应用有:机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界,受到了众多企业的追捧。截至2019年6月,中国人工智能企业超过1200家,位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板,专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》,中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求,国家相继出台了多项政策方针,引导高校尽快设置人工智能相关专业,加大人工智能人才培养力度。2019年3月,35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中,增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育(专科)专业设置管理办法》,在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上,教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个,自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中,正式宣布人工智能技术服务专业诞生,专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础,以人工智能技术与应用能力为培养主线,将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合,构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式,通过实施“双证书”和“多证书”制,培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日,教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此,在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。

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;

《人工智能及其应用》实验指导书上课讲义

《人工智能及其应用》实验指导书

《人工智能及其应用》 实验指导书 浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法,并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验:1.产生式系统实验;2.模糊推理系统实验;3.A*算法求解8数码问题实验;4.A*算法求解迷宫问题实验;5.遗传算法求解函数最值问题实验;6.遗传算法求解TSP问题实验;7.基于神经网络的模式识别实验;8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有:实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲;第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月

目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (6) 实验三 A*算法实验I (11) 实验四 A*算法实验II (14) 实验五遗传算法实验I (16) 实验六遗传算法实验II (21) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (24) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (28)

实验教学大纲 一、学时:16学时,一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境:PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台 实验内容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应 用VC++ 设计知识库,实现系统识 别或分类等。 2 设计课内 2 模糊推理系统 应用Matlab 1)设计洗衣机的模糊控制 器; 2)设计两车追赶的模糊控 制器。 2 验证课内 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问 题的A*算法。 2 综合课内4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题 的A*算法。 2 综合课内 5 遗传算法应用 I Matlab 1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2 验证课内 6 遗传算法应用 II VC++ 设计与实现求解不同城市 规模的TSP问题的遗传算 法。 2 综合课内 7 基于神经网络 的模式识别Matlab 1)基于BP神经网络的数 字识别设计; 2)基于离散Hopfiel神经 网络的联想记忆设计。 2 验证课内 8 基于神经网络 的优化计算VC++ 设计与实现求解TSP问题 的连续Hopfield神经网 络。 2 综合课内 四、实验成绩评定

人工智能试验 结课报告

人工智能结课报告 学号:姓名: 一、课题:机器视觉及机器视觉系统的运用 二、摘要:科技在不停的发展,很多智能的东西在我们生活中随处可见,随着人工智能的不断发展,我们可以制造出真正的智能机器,而且这个领域也将成为下一个技术革命。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。 机器视觉不会有人眼的疲劳,有着比人眼更高的精度和速度,借助红外线、紫外线、X 射线、超声波等高新探测技术,机器视觉在探测不可视物体和高危险场景时,更具有其突出的优点。机器视觉技术现已得到广泛的应用。 机器视觉技术的诞生和应用,极大地解放了人类劳动力,提高了生产自动化水平,改善了人类生活现状,其应用前景极为广阔。目前在国外,机器视觉技术已广泛应用于生产、生活中,而我国正处于起步阶段,急需广大科技工作者的共同努力,来迅速提高我国机器视觉技术的发展水平,为我国的现代化建设做出自己的贡献。 三、三个问题回答 (1)应用价值(10分):为什么跟踪这个人、项目、技术或者算法? 答:在学习人工智能时,从老师的课堂扩充中,我了解到了“机器视觉”这个词,所以我就对这项技术产生了兴趣,也对此进行了跟踪。 在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。 目前国内随着经济水平的提高,3D机器视觉也开始进入人们的视野。目前3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力,在生产过程的早期就报废劣质产品,从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。

《人工智能及其应用》实验指导书

《人工智能及其应用》 实验指导书

浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法,并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验:1.产生式系统实验;2.模糊推理系统实验;3.A*算法求解8数码问题实验;4.A*算法求解迷宫问题实验;5.遗传算法求解函数最值问题实验;6.遗传算法求解TSP问题实验;7.基于神经网络的模式识别实验;8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有:实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲;第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月

目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (7)

实验三A*算法实验I (13) 实验四A*算法实验II (17) 实验五遗传算法实验I (19) 实验六遗传算法实验II (26) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (29) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (35)

实验教学大纲 一、学时:16学时,一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境:PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验内容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库,实现系统识别或 分类等。 2 设计课内 2 模糊推理系统应 用Matla b 1)设计洗衣机的模糊控制器; 2)设计两车追赶的模糊控制 器。 2 验证课内 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课内 4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课内 5 遗传算法应用I Matla b 1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2 验证课内 6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2 综合课内7 基于神经网络的Matla1)基于BP神经网络的数字识 2 验证课内

人工智能实验一

人工智能技术基础 PROLOG语言编程练习 实验报告

一、实验目的: 加强对逻辑程序运行机能的理解,更好地掌握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。 二、实验要求: (1)程序自选,但必须是描述某种逻辑关系的小程序。 (2)跟踪程序的运行过程,理解逻辑程序的特点。 (3)对原程序可作适当修改,以便熟悉程序的编辑、编译和调试过程。 三、实验内容: 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的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。 四、实验结果: (1)验证题1源程序 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). or_(0,0,0). or_(0,1,1). or_(1,0,1). or_(1,1,1). xor(Input1,Input2,Output):- not_(Input1,N1),/*(1,0)*/ not_(Input2,N2),/*(0,1)*/ and_(Input1,N2,N3), and_(Input2,N1,N4), or_(N3,N4,Output).

(2)验证题2源程序 predicates student(integer,string,real) grade goal grade. clauses student(1,"zhang",90.2). student(2,"li",95.5). student(3,"wang",96.4). grade:-write("Please input name:"),readln(Name), student(_,Name,Score), nl,write(Name,"grade is",Score). grade:-write("Sorry,the student cannot find!").

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,每个事实给一个编号,从编号从1到37,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{}={"暴风公司出品 ","网易游戏出品","单机游戏","网络游戏", "角色类游戏","对抗类游戏","版本1","版本2","版本3","男性","女性", "暗黑破坏神","梦幻西游","暗黑破坏神1","暗黑破坏神2","暗黑破坏神3","单身武器","双手武器","使用木棒","是用手杖","使用法杖","使用长剑","使用盾牌","使用斧头","使用爪子","使用鞭子","巫师","德鲁伊","亡灵法师","法师","圣骑士","野蛮人","刺客","亚马逊","飞燕女","魔兽争霸","魔兽世界","\ 0"} 程序用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。相应的规则数组第八条是{26,17,13,11,0,0},第26个是“使用鞭子”,如果事实成立,询问使用者下一个事实,第17 个“单手武器”,如果也成立,询问使用者下一个事实,第13个是“梦幻西游”则,如果事实成立,询问使用者下一个事实,第11个是“女性”,如果事实成立,查找结论断言编号数组{28,29,30,31,32,33,34,35,14,15,16,1 3,12,36,37}中第八个“35”,这里35对应事实数组中的“飞燕女”。 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、流程图及分析 主程序的流程主要是:1、实例化各个类 2、初始化事实集 3、初始化规则集

人工智能实验二

实验二线性神经网络的MATLAB实现 16电子1 胡恒 2016329600013 指导老师:陈秋妹一.实验目的 1.了解线性神经元的模型结构 2.进一步理解线性神经元网络的特性 3.线性神经学习网络的学习方法 4.熟练掌握上节课的train函数等使用 二.实验内容 原先的代码是错误的,

更改后: time=1:0.0025:5; p=sin(sin(time).*time.*10); t=p*2+2; plot(time, p, time, t) title('Input and Target Signals') xlabel('Time') ylabel('Input Target') 结果如图: 2.要求设计一个线性神经网络,寻找给定数据之间的线性关系。P=[1.1 -1.3]; T=[0.6 1]; 设置网络训练后的目标误差为0.0001 P=[1.1 -1.3]; >> T=[0.6 1]; >> net=newlin(minmax(P),1,0,0.01); >> net=init(net);

>> net.trainParam.goal=0.0001; >> net=train(net,P,T); >> y=sim(net,P); >> E=mse(y-T) 三.本实验的心得体会 本次实验涉及到的线性神经网络的函数主要有初始化函数,设计函数,仿真

函数,训练函数,尤其是训练函数,trainwh( )和adaptwh( )。其中函数trainwh 可以对线性神经网络进行离线训练;而函数adaptwh( ) 可以对线性神经网络进行在线自适应训练。 利用trainwh( )函数可以得到网络的权矩阵w,阀值向量b,实际训练次数te 以及训练过程中网络的误差平方和lr。

来自MIT人工智能实验室

8447 麻省理工学院 人工智能实验室 AI Working Paper 316 1988年10月来自MIT人工智能实验室:如何做研究? 作者:人工智能实验室全体研究生 编辑:David Chapman 版本:1.3 时间:1988年9月 译者:柳泉波北京师范大学信息学院2000级博士生 摘要本文的主旨是解释如何做研究。我们提供的这些建议,对做研究本身(阅读、写作和程序设计),理解研究过程以及开始热爱研究(方法论、选题、选导师和情感因素),都是极具价值的。 备注:人工智能实验室的Working Papers用于内部交流,包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表。不像正式论文那样,会列出所有的参考文献。 1. 简介 这是什么? 并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功,本文只是列举了一些可能会有所帮助的非正式意见。 目标读者是谁? 本文档主要是为MIT人工智能实验室新入学的研究生而写,但对于其他机构的人工智能研究者也很有价值。即使不是人工智能领域的研究者,也可以从中发现对自己有价值的部分。 如何使用? 要精读完本文,太长了一些,最好是采用浏览的方式。很多人觉得下面的方法很有效:先快速通读一遍,然后选取其中与自己当前研究项目有关的部分仔细研究。 本文档被粗略地分为两部分。第一部分涉及研究者所需具备的各种技能:阅读,写作和程序设计,等等。第二部分讨论研究过程本身:研究究竟是怎么回事,

如何做研究,如何选题和选导师,如何考虑研究中的情感因素。很多读者反映,从长远看,第二部分比第一部分更有价值,也更让人感兴趣。 .. 小节2 如何通过阅读打好AI研究的基础。列举了重要的AI期刊,并给出了一些阅读的诀窍。 .. 小节3 如何成为AI研究领域的一员:与相关人员保持联系,他们可以使你保持对研究前沿的跟踪,知道应该读什么材料。 .. 小节4 学习AI相关领域的知识。对几个领域都有基本的理解,对于一个或者两个领域要精通。 .. 小节5 如何做研究笔记。 .. 小节6 如何写期刊论文和毕业论文。如何为草稿写评审意见,如何利用别人的评审意见。如何发表论文。 .. 小节7 如何做研究报告。 .. 小节8 是有关程序设计的。AI程序设计与平常大家习惯的程序设计有所不同。 .. 小节9 有关研究生涯最重要的问题,如何选导师。不同的导师具有不同的风格,本节的意见有助于你找到合适的导师。导师是你必须了解如何利用的资源。 .. 小节10 关于毕业论文。毕业论文将占据研究生生涯的大部分时间,本部分涉及如何选题,以及如何避免浪费时间。 .. 小节11 有关研究方法论,尚未完成。 .. 小节12 或许是最重要的一节:涉及研究过程中的情感因素,包括如何面对失败,如何设定目标,如何避免不安全感,保持自信,享受快乐。 2. 阅读 很多研究人员花一半的时间阅读文献。从别人的工作中可以很快地学到很多东西。本节讨论的是AI中的阅读,在第四小节将论述其他主题相关的阅读。 阅读文献,始于今日。一旦你开始写作论文,就没有多少时间了,那时的阅读主要集中于论文主题相关的文献。在研究生的头两年,大部分的时间要用于做课程作业和打基础。此时,阅读课本和出版的期刊文章就可以了。(以后,你将主要阅读文章的草稿,参看小节三)。 在本领域打下坚实的基础所需要的阅读量,是令人望而却步的。但既然AI只是一个很小的研究领域,因此你仍然可以花几年的时间阅读本领域已出版的数量众多论文中最本质的那部分。一个有用的小技巧是首先找出那些最本质的论文。此时可以参考一些有用的书目:例如研究生课程表,其他学校(主要是斯坦福大学)研究生录取程序的建议阅读列表,这些可以让你有一些初步的印象。如果你对AI的某个子领域感兴趣,向该领域的高年级研究生请教本领域最重要的十篇论文是什么,如果可以,借过来复印。最近,出现了很多精心编辑的有关某个子领域的论文集,尤其是Morgan-Kauffman出版的。 AI实验室有三种内部出版物系列:Working Papers,Memos和Technical Reports,正式的程度依次增加,在八层的架子上可以找到。回顾最近几年的出版物,将那些非常感兴趣的复制下来。这不仅是由于其中很多都是意义重大的论文,对于了解实验室成员的工作进展也是很重要的。

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