人工智能实验一指导
人工智能实验指导书
华清学院软件工程专业人工智能实验指导书西安建筑科技大学信控学院目录第1章课程简介，实验项目及学时安排 (1)第2章实验设备简介 (2)第3章人工智能课程实验 (47)实验一熟悉Visual Prolog 软件开发平台 (47)实验二使用Visual Prolog求解Fibonacci序列问题 (49)实验三使用Visual Prolog求解梵塔问题 (50)实验四使用Visual Prolog求解装错信封问题 (51)2人工智能实验指导书第1章课程简介，实验项目及学时安排一．课程简介人工智能、专家系统、决策支持系统、智能机器、神经网络等等，都是近几年来国内外计算机界十分活跃的研究领域；它们是计算机科学、控制论、信息论、神经生物学、心理学、语言学等多学科相互渗透发展起来的综合性学科。
把它们反映到教学活动之中，可开拓学生的视野，了解计算机的新兴发展方向，对实现“宽专业、厚基础”的培养目标十分必要。
通过本课程的学习，将向学生介绍人工智能、专家系统、知识工程的发展简历、核心课题和具体应用领域；讲授知识的有关基本概念和知识的各种逻辑表示方法、常用的计算机问题求解搜索策略；学习智能系统的组成结构和开发工具、方法，掌握小型智能系统的构造原理和调试方法。
因此，《人工智能实验》的主要目的是使学生达到3个层次的实验训练要求：1. 加深理解人工智能的基本概念和方法，掌握一种智能型系统开发软件——Visual Prolog的基本安装、配置及其使用方法。
2. 结合课程内容，掌握使用Visual Prolog完成小规模人工智能程序设计的一般过程和方法。
3.在上述实验的基础上，达到巩固并加深对人工智能基本原理和概念的理解。
4.通过实验，培养学生的自主意识、动手能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力和表达能力。
二．实验项目及学时安排- 3 -第2章 Visual Prolog 语言介绍Prolog是英文“PROgramming in LOGic”的缩写。
《人工智能》实验报告
一、实验目的1. 了解机器学习的基本概念和常用算法。
2. 掌握使用Python编程语言实现图像识别系统的方法。
3. 培养分析问题、解决问题的能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 编程语言：Python3.73. 开发工具：PyCharm4. 机器学习库：TensorFlow、Keras三、实验内容1. 数据预处理2. 模型构建3. 模型训练4. 模型评估5. 模型应用四、实验步骤1. 数据预处理（1）下载图像数据集：选择一个适合的图像数据集，例如MNIST手写数字数据集。
（2）数据加载与处理：使用TensorFlow和Keras库加载图像数据集，并进行预处理，如归一化、调整图像大小等。
2. 模型构建（1）定义网络结构：使用Keras库定义神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
（2）选择激活函数：根据问题特点选择合适的激活函数，如ReLU、Sigmoid等。
（3）定义损失函数：选择损失函数，如交叉熵损失函数。
（4）定义优化器：选择优化器，如Adam、SGD等。
3. 模型训练（1）将数据集分为训练集、验证集和测试集。
（2）使用训练集对模型进行训练，同时监控验证集的性能。
（3）调整模型参数，如学习率、批大小等，以优化模型性能。
4. 模型评估（1）使用测试集评估模型性能，计算准确率、召回率、F1值等指标。
（2）分析模型在测试集上的表现，找出模型的优点和不足。
5. 模型应用（1）将训练好的模型保存为模型文件。
（2）使用保存的模型对新的图像进行识别，展示模型在实际应用中的效果。
五、实验结果与分析1. 模型性能：在测试集上，模型的准确率为98.5%，召回率为98.3%，F1值为98.4%。
2. 模型优化：通过调整学习率、批大小等参数，模型性能得到了一定程度的提升。
3. 模型不足：在测试集中，模型对部分图像的识别效果不佳，可能需要进一步优化模型结构或改进训练方法。
六、实验总结通过本次实验，我们了解了机器学习的基本概念和常用算法，掌握了使用Python编程语言实现图像识别系统的方法。
人工智能课内实验报告1
人工智能课内实验报告（一）----主观贝叶斯一、实验目的1.学习了解编程语言, 掌握基本的算法实现；2.深入理解贝叶斯理论和不确定性推理理论；二、 3.学习运用主观贝叶斯公式进行不确定推理的原理和过程。
三、实验内容在证据不确定的情况下, 根据充分性量度LS 、必要性量度LN 、E 的先验概率P(E)和H 的先验概率P(H)作为前提条件, 分析P(H/S)和P(E/S)的关系。
具体要求如下:(1) 充分考虑各种证据情况: 证据肯定存在、证据肯定不存在、观察与证据 无关、其他情况；(2) 考虑EH 公式和CP 公式两种计算后验概率的方法；(3) 给出EH 公式的分段线性插值图。
三、实验原理1.知识不确定性的表示:在主观贝叶斯方法中, 知识是产生式规则表示的, 具体形式为：IF E THEN (LS,LN) H(P(H))LS 是充分性度量, 用于指出E 对H 的支持程度。
其定义为:LS=P(E|H)/P(E|¬H)。
LN 是必要性度量, 用于指出¬E 对H 的支持程度。
其定义为:LN=P(¬E|H)/P(¬E|¬H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|¬H))2.证据不确定性的表示在证据不确定的情况下, 用户观察到的证据具有不确定性, 即0<P(E/S)<1。
此时就不能再用上面的公式计算后验概率了。
而要用杜达等人在1976年证明过的如下公式来计算后验概率P(H/S)：P(H/S)=P(H/E)*P(E/S)+P(H/~E)*P(~E/S) （2-1）下面分四种情况对这个公式进行讨论。
（1） P (E/S)=1当P(E/S)=1时, P(~E/S)=0。
此时, 式（2-1）变成 P(H/S)=P(H/E)=1)()1()(+⨯-⨯H P LS H P LS （2-2） 这就是证据肯定存在的情况。
（2） P (E/S)=0当P(E/S)=0时, P(~E/S)=1。
《人工智能》实验报告
《人工智能》实验报告
一、实验目的
本实验旨在通过实际操作，加深对人工智能的理解，探索人工智能在不同领域的应用。
二、实验过程
1. 准备数据集：选取一个合适的数据集作为实验对象，确保数据质量和多样性。
2. 数据预处理：对选取的数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。
3. 选择模型：根据实验要求，选择适合的人工智能模型，如神经网络、决策树等。
5. 模型评估：使用测试数据评估模型的性能指标，如准确率、召回率等。
6. 结果分析：对模型的性能进行分析和解释，提出改进意见。
三、实验结果
根据实验所选取的数据集和模型，得到了以下实验结果：
- 在测试数据集上，模型的准确率达到了 Y%。
- 模型的召回率为 Z%。
四、实验总结
通过本次实验，我更深入地了解了人工智能的工作原理和应用
方法，掌握了数据预处理、模型训练和评估的基本流程。
同时，也
发现了一些可以改进的地方，如增加数据集规模、尝试其他模型等。
这些经验对于今后的研究和实践具有重要意义。
五、参考文献
[1] 参考文献1
[2] 参考文献2
...。
大学四年级：人工智能技术与应用实验教案
大学四年级：人工智能技术与应用实验教案实验一：人工智能概述及编程基础1. 实验目标•了解人工智能的定义、历史与发展趋势•掌握Python编程语言的基本语法和常用数据结构•运用Python编写简单的程序，实现基本的算术运算与逻辑判断2. 实验内容•介绍人工智能的概念和应用领域•讲解Python编程语言的概念、特点以及环境配置方法•讲解变量、数据类型、运算符等Python基本知识点•编写一个简单的Python程序，实现输入两个数并进行加法运算，并输出结果3. 实验步骤和要求1.学生先自行查阅相关资料，了解人工智能的发展历程和应用领域。
2.学生按照教师提供的指导，安装好Python编程环境。
3.学生跟着教师讲解，学习并掌握Python编程基础知识。
4.学生根据所学知识，自行完成编写一个可以实现加法运算功能的Python程序。
5.学生运行程序，验证程序的正确性，并根据需要进行调试。
4. 实验结果与分析•学生通过实验可以初步了解人工智能的基本概念和应用领域。
•学生能够使用Python编程语言进行简单的计算和逻辑判断。
•学生能够编写简单的程序，实现加法运算功能。
实验二：机器学习基础1. 实验目标•了解机器学习的基本概念、分类和应用•掌握常见的机器学习算法及其应用场景•运用机器学习库进行数据预处理、模型训练和评估2. 实验内容•简要介绍机器学习的定义、原理和发展历程•讲解监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习分类方法及其特点•演示使用Python中常见的机器学习库（例如scikit-learn）进行数据预处理、模型训练和评估•提供一个实际案例，要求学生根据提供的数据集，选择合适的机器学习算法进行建模，并给出预测结果3. 实验步骤与要求1.学生先听取教师对于机器学习的讲解，了解其基本原理和应用场景。
2.学生跟着教师一起安装所需要的机器学习库，并学习其基本用法。
3.学生根据提供的数据集和问题，选择合适的机器学习算法，并编写相应的代码进行建模。
《人工智能》实验指导书
山西财经大学信息管理学院王保忠编《人工智能实验指导书》适用专业：计算机科学与技术信息管理与系统信息科学与计算一、学时与学分总学时：48；总学分：4；实验学时：16；实验学分：1二、实验课的任务、性质与目的本实验课程是计算机专业、信息管理与系统学生的一门专业课程，通过实验软件环境提供的大量演示性、验证性和开发设计性实验，帮助学生更好地熟悉和掌握人工智能的基本原理和方法；通过实验提高学生编写实验报告、总结实验结果的能力；使学生对人工智能的相关理论有更深刻的认识。
三、基本原理本实验涉及人工智能的经典理论和方法，以及计算智能的部分分支和实现方法，主要包括以下内容：1. 产生式系统实验2. 搜索策略实验3. 神经网络实验4. 自动规划实验四、实验方式与基本要求本实验目的是使学生进一步加深对人工智能的基本原理和方法的认识，通过实践了解人工智能的实现手段。
实验方式：1. 实验共16学时；2. 由指导教师讲解实验的基本要求，提示算法的基本思想；3. 实验一人一组，独立完成实验的演示、验证和开发设计；4. 学生在完成预习报告后才能进入实验室进行实验。
五、实验项目的设置与内容提要《人工智能实验指导书》实验名称实验目的内容简介1 产生式系统实验熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法主要包括产生式系统的正、反向推理、基于逻辑的搜索等10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。
2 搜索策略实验熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
主要包括盲目式、启发式搜索类的10余个相关演示性、验证性和开发性设计实验。
3 神经网络实验理解反向传播网络的结构和原理，掌握反向传播算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。
通过构建BP网络实例，熟悉前馈网络的原理及结构。
主要包括以BP网为代表的ANN的验证性实验及设计性实验。
并包括用BP网解决一些非线性问题的典型设计实验（如异或问题、布尔代数及非线性函数模拟等）4 自动规划实验理解自动规划的基本原理，掌握为活动实体（人、组织、机器）设计合理的行为、按时间顺序的活动序列等基本技术。
苏州大学《人工智能》实验指导书
《人工智能》实验指导书专业年级姓名学号指导老师实验室使用日期苏州大学计算机科学与技术学院统一印制二零零二年八月实验一启发式搜索一、实验目的：熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A 算法求解九宫问题，理解求解流程和搜索顺序。
二、实验方法：1.先熟悉启发式搜索算法；2.用C、C++或JA V A 语言编程实现实验内容。
三、实验背景知识：1.估价函数在对问题的状态空间进行搜索时，为提高搜索效率需要和被解问题的解有关的大量控制性知识作为搜索的辅助性策略。
这些控制信息反映在估价函数中。
估价函数的任务就是估计待搜索节点的重要程度，给这些节点排定次序。
估价函数可以是任意一种函数，如有的定义它是节点x处于最佳路径的概率上，或是x节点和目标节点之间的距离等等。
在此，我们把估价函数f(n)定义为从初始节点经过n节点到达目标节点的最小代价路径的代价估计值，它的一般形式是：f(n) = g(n) + h(n)其中g(n)是从初始节点到节点n的实际代价，g(n)可以根据生成的搜索树实际计算出来；h(n)是从n到目标节点的最佳路径的代价估计，h(n)主要体现了搜索的启发信息。
2. 启发式搜索过程的特性（1）可采纳性当一个搜索算法在最短路径存在的时候能保证能找到它，我们就称该算法是可采纳的。
所有A*算法都是可采纳的。
（2）单调性一个启发函数h是单调的，如果a）对所有的状态n i和n j，其中n j是n i的子孙，h(n i )- h(n j )≤cost(n i,n j ),其中cost(n i,n j )是从n i到n j 实际代价。
b）目标状态的启发函数值为0，即h(Goal)=0.具有单调性的启发式搜索算法在对状态进行扩展时能保证所有被扩展的状态的f值是单调递增（不减）。
（3）信息性比较两个启发策略h1和h2，如果对搜索空间中的任何一个状态n 都有h1(n) ≤h2(n)，就说h2比h1具有更多的信息性。
人工智能导论_实验指导
《人工智能导论》实验指导实验一Prolog平台使用实验二状态空间搜索：传教士与野人问题求解实验三启发式搜索算法：斑马属谁问题求解实验四小型专家系统设计与实现实验报告的基本内容和书写格式——————————————————————————————————一、实验目的二、实验内容三、实验步骤四、实验结果1. 系统名称〈所做系统的名称〉2. 系统概述（包括所做系统的背景和主要功能等。
）3.系统运行演示过程(1) 输入的初始事实或数据：(2) 系统运行时产生的推理树（网）：(3) 输出的结果：——————————————————————————————————《人工智能导论》实验一Prolog平台使用实验目的：熟悉Prolog（包括SWI-Prolog平台、Turbo-Prolog平台），包括编辑器、编译器及其执行模式；熟悉Prolog语法、数据结构和推理机制；熟悉SWI-Prolog平台与Visual C++结合开发应用程序。
实验环境（硬/软件要求）：硬件：计算机一台软件：SWI-Prolog、Turbo Prolog、SWI-Prolog-Editor、Visual C++、Eclipse实验内容：1.Prolog平台界面和基本操作；2.熟悉Prolog语法和数据结构；3.熟悉Eclipse PDT插件安装、使用；4.编写简单Prolog程序并测试（输入动物叫声、输出该动物名称）；5.熟悉Prolog平台与Visual C++结合开发应用程序；实验主要步骤：1.打开SWI-Prolog平台，熟悉SWIPrologEditor，熟悉操作界面；2.实现Prolog基本语句；3.编写简单Prolog程序并测试（输入动物叫声、输出该动物名称）；示例程序(Turbo Prolog)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。
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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。
可以修改程序运行目标
GOAL hanoi(10)
把hanoi(10)，改为hanoi(6)，hanoi(3)等，查看程序运行结果。
（2）FWGC．PRO
农夫过河问题，程序执行界面如图所示。
四、Prolog 相关知识介绍
1、Prolog 环境
注：（1）使用命令方式。
（2）使用Alt+E 切换到编辑窗口。
（3）使用Alt+R 执行程序。
2、Prolog 的语句
Prolog 语言只有三种语句，分别称为事实、规则和问题。
（1）事实(fact)
事实用来说明一个问题中书籍的对象和它们之间的关系。
在Prolog 程序中，事实由谓词名及用括号括起来的一个或几个对象组成。
谓词和对象可由用户自己定义。
例如：谓词likes(jack,football)
是一个名为like的关系，表示对象jack和football之间有喜欢的关系。
（2）规则
规则由几个互相有依赖性的简单句（谓词）组成，用来描述事实之间的依赖关系。
从形式上看，规则由左边表示结论的后件谓词和右边表示条件的前提谓词组成。
例如，规则bird(X):-animal(X),has(X,feather).
表示凡是动物并且有羽毛，那么它就是鸟。
（3）目标（问题）
把事实和规则写进Prolog程序中后，询问的问题就是程序运行的目标。
目标分为内、外两种，内部目标写在程序中，外部目标在程序运行时由用户手工键入。
例如：
GOAL
friend(john,Y).
表示询问john的朋友是谁。
3、Prolog编程注意事项
(1) 每条语句后面的小圆点不能丢。
(2) 同名谓词的语句要放在一起。
(3) 变量名的第一个字符必须大写。
对象和谓词名的第一个字符必须小写。
(4) 逗号—它的意思是“与”，是用来连接两个或多个目标，以形成目标的合取。
(5) 拼写错误。
五、程序设计指导
1、编写一个描述亲属关系的Prolog程序。
提示：可以定义描述以下谓词
father(dali,xiaoli);
father(laoli,dali);
grandfather(X,Z):-father(X,Y),father(Y,Z).
2、编写一个路径查询程序，使其能输出图中所有路径。
提示：关键是描述图中蕴含的事实和规则。
定义road, path谓词
例如：road(a,b).
path的定义是本题的难点。
path(X,Y):-road(X,Z),path(Z,Y).
path(X,Y):-road(X,Y).
3、招聘
提示：需要把提供的事实表示成Rrolog语句。
例：史密斯住在剑桥，会开车但不会打字。
定义live, drive谓词。
live(smith,jianqiao).
drive(smith).
4、实现递归谓词remove(X,Y,Z)
提示：（1）用［H|T］来表示一个表，其中H、T都是变量，H为表头，T为表尾。
（2）Prolog中一般用递归的谓词来处理表。
（3）Prolog表处理示例一：
例：实现判断某个项目是否在列表中的谓词member。
首先考虑边界条件，即最简单的情况。
某项目是列表中的元素，如果此项目是列表的表头。
写成Prolog语言就是：
member(H,[H|T]).
从这个子句可以看出含有变量的事实可以当作规则使用。
第二个子句用到了递归，其意义是：如果项目是某表的表尾tail的元素，那么它也是此列表的元素。
member(X,[H|T]) :- member(X,T).
由于这个子句中的T也是一个列表，所以可以递归地进行下去。
（4）Prolog表处理示例二：
实现append谓词，将两个列表连接成一个列表。
此谓词有三个参数。
第一个参数和第二个参数连接的表为第三个参数。
例如：
?- append([a,b,c],[d,e,f],X).
X = [a,b,c,d,e,f]
这个地方有一个小小的麻烦，因为最基本的列表操作只能取得列表的头部，而不能在内表尾部添加项目。
append/3使用递归地减少第一个列表长度的方法来解决这个问题。
边界条件是：如果空表与某个表连接就是此表本身。
append([],X,X).
递归的方法是：如果列表[H|T1]与列表X连接，那么新的表的表头为H，表尾则是列表T1与X连接的表。
append([H|T1],X,[H|T2]) :- append(T1,X,T2)
完整的谓词就是：
append([],X,X).
append([H|T1],X,[H|T2]) :- append(T1,X,T2).。