人工智能大作业
初中生 人工智能作业

初中生人工智能作业
初中生的人工智能作业可以有很多不同的形式,这取决于学生的兴趣和教师的指导。
以下是一些可能的作业建议:
1. 编程项目:让学生使用Python或其他编程语言编写一个简单的人工智能程序。
例如,他们可以创建一个基于规则的机器人,或者使用机器学习库(如scikit-learn)来训练一个简单的分类器。
2. 数据可视化:让学生使用数据可视化工具(如Excel、Tableau或Python的可视化库)来分析数据集,并解释数据中的模式。
这可以帮助他
们理解机器学习算法是如何处理数据的。
3. 简单机器人项目:如果有预算购买硬件,学生可以尝试构建一个简单的机器人,并使用编程语言(如Arduino语言)来控制机器人的行为。
4. 研究项目:让学生选择一个人工智能主题进行深入研究,例如人工智能的历史、不同类型的机器学习算法,或者人工智能在现实生活中的应用。
他们可以写一篇报告,或者做一个简单的幻灯片演示。
5. 创造性项目:例如,让学生使用人工智能技术创造一个艺术作品,如音乐、绘画或诗歌。
他们可以使用现有的AI工具,或者自己编写程序来生成艺术。
6. 解决实际问题:让学生寻找一个他们关心的问题(例如,提高学校的能源效率,或者改进学校的日程安排),然后尝试使用人工智能技术来解决这个问题。
这些作业的目标不仅仅是让学生编写代码或完成任务,更重要的是让他们理解人工智能是如何工作的,以及它在现实世界中的应用。
同时,通过实践,他们可以提高自己的编程能力、解决问题能力和批判性思维。
大工20秋《生产实习(人工智能专业)》大作业及要求

大工20秋《生产实习(人工智能专业)》大作业及要求一、背景介绍《生产实(人工智能专业)》是大工20秋学期的一门重要课程,旨在帮助学生将所学知识应用到实际生产中。
本课程将为学生提供一个机会,通过完成大作业来展示他们在人工智能领域的能力和实践经验。
二、大作业要求大作业的主要目的是让学生能够综合运用所学的人工智能知识,解决实际问题并提出创新性的解决方案。
具体要求如下:1. 选择一个与人工智能相关的实际问题或挑战,并提出明确的研究目标和问题陈述。
2. 设计和实施一个合适的人工智能算法和模型来解决所选择的问题。
学生可以使用现有的开源框架或自行开发算法。
但请确保学术诚信,不得抄袭他人成果。
3. 收集和整理相关的数据集,并对数据进行预处理和分析。
确保数据集的合法性和准确性。
4. 设计一个实验方案,验证所提出的算法和模型的有效性和性能。
合理选择评价指标,并进行实验结果的分析和讨论。
5. 撰写一份详细的实报告,并呈现在实践展示会上。
报告需要包含问题陈述、算法设计、数据处理和分析、实验设计和结果分析等内容。
三、评分标准大作业将根据以下标准进行评分:1. 问题的挑战性和创新性:是否选择了一个具有一定难度和挑战性的问题,并提出了创新的解决方案。
2. 算法和模型的设计和实现:算法和模型是否合理且有效地解决了问题,是否使用了合适的数据集和评价指标。
3. 数据处理和分析:是否正确地收集、整理和预处理了数据,并对数据进行了合理的分析。
4. 实验设计和结果分析:实验方案是否严谨,结果是否具有说服力,分析是否深入。
5. 实报告和实践展示:报告是否完整、详细,并能清晰地表达研究过程和结果,展示会演示是否准备充分并能回答问题。
四、提交要求大作业的提交包括以下内容:1. 一份完整的实报告,包含问题陈述、算法设计、数据处理和分析、实验设计和结果分析等内容。
2. 代码实现和相关文档。
3. 选定的实际问题的相关背景介绍和数据集说明。
请在规定时间内将大作业提交到指定的邮箱或平台,并按照要求命名文件和邮件主题。
人工智能大作业题目

人工智能大作业题目嘿,同学们!咱们今天来聊聊这个听起来超级酷的“人工智能”。
要说这人工智能啊,那可真是个神奇的东西。
就拿我前几天的一次经历来说吧。
我去商场逛街,看到有个智能机器人在给顾客指引方向,回答各种问题,那叫一个溜!它不仅能清楚地告诉你各个店铺的位置,还能根据你的需求推荐合适的商品。
我当时就在想,这人工智能发展得也太快了,说不定哪天它就能完全替代人类的某些工作啦。
咱们先从小学的教材说起。
在小学阶段,人工智能的内容更多是通过一些有趣的故事和简单的示例来引入的。
比如说,会讲一个小朋友和智能小助手一起完成任务的故事,让小朋友们初步感受人工智能的神奇。
就像有个故事里,小明同学做作业的时候遇到了难题,他的智能学习伙伴一下子就给出了详细的解题步骤和思路,帮助小明轻松解决了问题。
到了初中,教材里的人工智能内容就逐渐深入啦。
会开始介绍一些基本的原理和概念,像什么是机器学习、什么是图像识别。
记得有一次,我看到一群初中生在讨论他们做的一个关于智能垃圾分类的小项目。
他们可积极了,有的在研究如何让机器通过图像准确识别不同的垃圾类别,有的在想办法提高分类的效率。
看着他们那认真的劲儿,我就知道,这人工智能的种子已经在他们心里生根发芽了。
高中的教材那可就更有深度了。
不仅要深入理解人工智能的算法和模型,还要能够运用所学知识去解决一些实际的问题。
比如说,会让同学们去设计一个简单的智能交通系统,优化城市的交通流量。
我听说有个高中班级,为了完成这个作业,分成了好几个小组。
有的去收集交通数据,有的负责建立模型,还有的负责测试和优化。
最后他们呈现出来的成果还真让人眼前一亮,连老师都忍不住竖起大拇指呢!其实啊,人工智能不仅仅是在教材里的知识,它已经渗透到我们生活的方方面面啦。
比如说,我们用的智能手机里的语音助手,能够听懂我们的话,帮我们完成各种操作;还有家里的智能家电,能根据我们的习惯自动调节工作模式。
这一切都离不开人工智能的功劳。
人工智能大作业

大作业1、引言
1.1 背景
1.2 目的
1.3 范围
1.4 定义
2、文献综述
2.1 关于的研究历史
2.2 相关研究成果与应用领域
3、问题陈述
3.1 问题描述
3.2 研究的动机和意义
3.3 研究的目标和假设
4、方法ology
4.1 数据收集
4.2 数据处理与清洗
4.3 特征选择与提取
4.4 算法选择与实现
4.5 模型训练与优化
5、实验结果与分析
5.1 数据集描述
5.2 实验设置
5.3 结果分析与讨论
5.4 实验效果评估
6、结论与展望
6.1 主要研究结果总结 6.2 讨论与不足之处
6.3 对未来工作的展望附件:
附件1:数据集来源信息附件2:代码仓库
附件3:实验结果数据表格法律名词及注释:
1、:指通过模拟和模仿人类智能的方法和技术,使计算机系统能够自动执行任务、学习、适应和改进。
2、数据处理与清洗:指对原始数据进行筛选、过滤、去除噪声以及修复缺失值等操作,以提高数据的质量和可用性。
3、特征选择与提取:指从原始数据中选择最相关或最具代表性的特征,或通过计算、变换等方法提取出更具信息量的特征。
4、算法选择与实现:指根据问题的特点和要求,选择合适的算法,并通过编程实现。
5、模型训练与优化:指使用训练数据对选定的算法模型进行训练,并通过调整参数、改进算法等方式优化模型性能。
人工智能概论大作业

11北京印刷学院《人工智能概论》期末课程结课大作业(2009 -2010 学年第一学期)班级姓名学号成绩一、问答、解答题(40分)1. 求下列谓词公式的子句集?(10分)(1) ("x)("y)(P(x,y)∧Q(x,y))(2分)(2) ("x)(("y)P(x,y)→~("y)(Q(x,y)→R(x,y))) (8分)2.什么是产生式系统?它有哪几部分组成?(10分)产生式系统是作为组合问题的形式化变换理论提出来的,其中产生式是指类似于A→Aa的符号变换规则。
库房公式中的蕴涵关系就是产生式的特殊情形。
有的心理学家认为人的大脑对知识的存储就是产生式形式,相应的系统就称为产生式系统。
产生式系统由全局数据库,产生式规则集和控制策略三部分组成。
3.按推理的方向有哪几类?请分别说明之(10分)推理方向大致可以分为正向推理、逆向推理和双向推理方法。
正向推理是从已知事实出发,通过规则库求得结论。
正向推理称为数据驱动方式,也称作自底向上的方式。
推理过程是:(1)规则集中规则的前件与数据库中的事实进行匹配,得到匹配的规则集合。
(2)从匹配规则集合中选择一条规则作为使用规则。
(3)执行使用规则,将该使用规则的后件的执行结果送入数据库。
重复这个过程直到达到目标。
书上有正向推理又称为正向链接推理,其推理基础是逻辑演绎的推理链,它从一组表示事实的谓词或命题出发,使用一组推理规则,来证明目标谓词公式或命题是否成立。
反向推理又称为后向链接推理,其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发,使用一组规则证明事实谓词或命题成立,即提出一批假设(目标),然后逐一验证这些假设。
双向推理就是综合上面两个推理,从表示事实的谓词或命题与从表示目标的谓词或命题同时出发,来证明目标的公式或命题是成立。
4.在主观Bayes方法中,请说明LS和LN的意义。
(10分)LS表现规则成立的充分性,LN表现规则成立的必要性PPT 里有(2-1)设有3个传教士(Missionaries)和3个野人(Cannibals)二、分析题(25分):来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
人工智能(AI)大作业

《人工智能》研究生课程大作业题1(2011-2012学年)1. 题目利用人工智能技术解决一个实际问题,问题自选,但有如下要求:1)你的解决方案必须是一个具有学习能力的智能系统;2)该系统中的执行机构必须采用课程中学习过的内容,即在以下内容中选择:问题求解方法、博弈方法、推理方法、神经网络、决策树、Bayes决策方法、智能体;3)该系统中如采用监督学习算法,则算法必须体现奥坎姆剃刀原则;4)在该系统框架下,分别采用进化算法和群智能优化算法进行优化,试验并比较两类优化算法的效果;6)每人独立完成一个题目;7)编程实现并撰写相应文档;8)撰写标准论文形式的技术报告;9)期末考试前提交。
2. 提交材料及方式每一份作业需提交五份文件:(1)可执行程序;(2)源代码;(3)程序设计说明;(4)程序使用说明;(5)技术报告。
程序设计说明和使用说明格式自拟。
技术报告为标准论文形式,需包括以下内容:(1)问题定义;(2)技术现状;(3)所采用或提出的方法;(4)实验结果;(5)结论;(6)参考文献。
具体撰写格式可参考国内外一流学术期刊或会议上的论文样式。
鼓励采用英文撰写技术报告,如采用英文撰写,将根据论文质量酌情给予最高5分的加分。
以上文件请打包成一个压缩文件,以“学号_姓名_大作业编号”方式命名后提交至课程教学网站。
在文件中请留下你的个人联系方式,以便在出现文件不能解压、不能打开、程序不能编译运行等各种情况时与你联系。
3. 评分标准大作业评分分为程序和技术报告两项,各自比例分别为60%(程序)和40%(技术报告)。
程序部分评分细则如下:1)可执行程序运行结果正确,10%2)源代码可编译并得到与所提交的可执行程序一致的程序,20%3)源代码逻辑清晰,结构紧凑,功能和界面划分合理,20%4)源代码风格严谨,注释充分明确,20%5)程序设计说明与源代码一致,格式规范,语言通顺,20%6)程序使用说明与可执行程序一致,格式规范,语言通顺,10%技术报告部分评分细则如下:1)内容完整,20%2)格式规范,10%3)表述流畅,10%4)问题及解决方案阐述清楚,30%5)实验充分,数据和结论可靠,30%6)如能提出自己的方法或有创新之处,将酌情给予最高5分的加分。
大工20秋《人工智能》大作业题目及要求精选全文

可编辑修改精选全文完整版学习中心:专业:年级:年春/秋季学号:学生:完整答案下载后可见题目:深度优先搜索算法1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议?通过这学期的学习,我对人工智能有了一定的感性认识,个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解,争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。
但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”,就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。
人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点。
但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。
关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的:人工智能是人造的智能是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学,简称AI。
人类正向信息化的时代迈进,信息化是当前时代的主旋律。
信息抽象结晶为知识,知识构成智能的基础。
因此,信息化到知识化再到智能化,必将成为人类社会发展的趋势。
人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中,她的概念,方法和技术正在各行各业广泛渗透。
而在我们的身边,智能化的例子也屡见不鲜。
在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力,和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。
《人工智能》课程设计题目三:深度优先搜索算法要求:(1)撰写一份word文档,里面包括(算法思路、算法程序框图、主要函数代码)章节。
人工智能大作业-

人工智能课程考查论文学号姓名系别年级专业人工智能大作业〔1〕什么是人工智能?人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。
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响的智能机器,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。
人工智能的定义可以分为两局部,即“人工〞和“智能〞。
“人工〞比拟好理解,争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。
但总的来说,“人工系统〞就是通常意义下的人工系统。
人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一〔空间技术、能源技术、人工智能〕。
也被认为是二十一世纪〔基因工程、纳米科学、人工智能〕三大尖端技术之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的开展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能〔Artificial Intelligence,AI〕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。
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,但没有一个统一的定义。
〔2〕简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和方法、人工智能的研究领域。
A.人工智能的研究内容:1、搜索与求解:为了到达某一目标而屡次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。
事实上,搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。
许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。
搜索技术就成为人工智能最根本的研究内容2、学习与发现:学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。
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第一章1、3 什么就是人工智能?它的研究目标就是什么?人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。
它就是研究、开发用于模拟、延伸与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。
研究目标:人工智能就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、自然语言处理与专家系统等。
1、7 人工智能有哪几个主要学派?各自的特点就是什么?主要学派:符号主义,联结主义与行为主义。
1.符号主义:认为人类智能的基本单元就是符号,认识过程就就是符号表示下的符号计算,从而思维就就是符号计算;2.联结主义:认为人类智能的基本单元就是神经元,认识过程就是由神经元构成的网络的信息传递,这种传递就是并行分布进行的。
3.行为主义:认为,人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知与行动,取决于对外界复杂环境的适应,它不需要只就是,不需要表示,不需要推理。
1、8 人工智能有哪些主要研究与应用领域?其中有哪些就是新的研究热点?1、研究领域:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系统,机器学习,神经网络,机器人学,数据挖掘与知识发现,人工生命,系统与语言工具。
2、研究热点:专家系统,机器学习,神经网络,分布式人工智能与Agent,数据挖掘与知识发现。
第二章2、8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识:(1)有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。
三步走:定义谓词,定义个体域,谓词表示定义谓词P(x):x就是人L(x,y):x喜欢yy的个体域:{梅花,菊花}。
将知识用谓词表示为:(∃x)(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 不就是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
定义谓词S(x):x就是计算机系学生L(x, pragramming):x喜欢编程序U(x,computer):x使用计算机将知识用谓词表示为:¬ (∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))2、18 请用语义网络表示如下知识:高老师从3月到7月给计算机系的学生讲“计算机网络”课。
(天气预报框架)例如有以下一段天气预报:“哈尔滨地区今天白天多云,雾霾,偏北风≤3 级,最高气温9º,最低气温0º,降水概率25%。
”。
Frame<天气预报>地域:哈尔并时段:今天天气:多云风向:北风风力:<3级气温:0-9°降水概率:25%第三章3、13 (6) 判断以下子句就是否为不可满足{P(x)∨Q(x )∨R(x), ﹁P(y)∨R(y), ﹁ Q(a), ﹁R(b)}采用归结反演,存在如下归结树,故该子句集为不可满足。
3、14 (3) 证明G就是F的逻辑结论F: (∃x)(∃y)(P(f(x))∧(Q(f(b)))G: P(f(a))∧P(y)∧Q(y)先将F与¬G化成子句集:S={P(a,b), ¬P(x,b)}再对S 进行归结:所以,G 3、18 设有子句集{P(x)∨Q(x, b), P(a)∨﹁Q(a, b),﹁Q(a, f(a)), ﹁P(x)∨Q(x, b)}请用祖先过滤策略求出其归结式解:支持集策略不可用,原因就是没有指明哪个子句就是由目标公式的否定化简来的。
删除策略不可用,原因就是子句集中没有没有重言式与具有包孕关系的子句。
单文字子句策略的归结过程如下:用线性输入策略(同时满足祖先过滤策略)的归结过程如下:第四章4、10 何谓估价函数,在估价函数中,g(n)与h(n)各起什么作用?1、估价函数就是用来估计节点重要性的函数。
)()(g )(n h n n f +=。
3、g(n)就是从初始节点0S 到节点n 的实际代价;4、h(n)就是从节点n 到目标节点g S 的最优路径的估价代价。
4、11 设有如下结构的移动将牌游戏:其中,B 表示黑色将牌,W 表就是白色将牌,E 表示空格。
游戏的规定走法就是:(1) 任意一个将牌可移入相邻的空格,规定其代价为1;(2) 任何一个将牌可相隔1个其它的将牌跳入空格,其代价为跳过将牌的数目加1。
游戏要达到的目标什就是把所有W 都移到B 的左边。
对这个问题,请定义一个启发函数h(n),并给出用这个启发函数产生的搜索树。
您能否判别这个启发函数就是否满足下界要求?在求出的搜索树中,对所有节点就是否满足单调限制?解:设h(x)=每个W 左边的B 的个数,f(x)=d(x)+3*h(x),其搜索树如下:第五章5-15 用遗传算法求f(x)=x﹒sin(10π﹒x)+1、0的最大值,其中x∈[-1,2]。
(选作)5-19 设有论域U={u1, u2, u3, u4, u5}并设F、G就是U上的两个模糊集,且有F=0、9/u1+0、7/u2+0、5/u3+0、3/u4G=0、6/u3+0、8/u4+1/u5请分别计算F∩G,F∪G,﹁F。
解:F∩G=(0、9∧0)/ u1+(0、7∧0)/ u2+(0、5∧0、6)/u3+(0、3∧0、8)/u4+(0∧1)/u5=0/ u1+0/ u2+0、5/u3+0、3/u4+0/u5=0、5/u3+0、3/u4F ∪G=(0、9∨0)/ u 1+(0、7∨0)/ u 2+(0、5∨0、6)/u 3+(0、3∨0、8)/u 4+(0∨1)/u 5 =0、9/ u 1+0、7/ u 2+0、6/u 3+0、8/u 4+1/u 5﹁F=(1-0、9)/ u 1+(1-0、7)/ u 2+(1-0、5)/u 3+(1-0、3)/u 4+(1-0)/u 5=0、1/ u 1+0、3/ u 2+0、5/u 3+0、7/u 4+1/u 55、21设有如下两个模糊关系:请写出R 1与R 2的合成R 1οR 2。
解:R(1,1)=(0、3∧0、2)∨(0、7∧0、6)∨(0、2∧0、9)= 0、2∨0、6∨0、2=0、6R(1,2)=(0、3∧0、8)∨(0、7∧0、4)∨(0、2∧0、1)= 0、3∨0、4∨0、1=0、4R(2,1)=(1∧0、2)∨(0∧0、6)∨(0、4∧0、9)= 0、2∨0∨0、4=0、4R(2,2)=(1∧0、8)∨(0∧0、4)∨(0、4∧0、1)= 0、8∨0∨0、1=0、8R(3,1)=(0∧0、2)∨(0、5∧0、6)∨(1∧0、9)= 0、2∨0、6∨0、9=0、9R(3,2)=(0∧0、8)∨(0、5∧0、4)∨(1∧0、1)= 0∨0、4∨0、1=0、4因此有 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=4.09.08.04.04.06.021R R ο 第六章6、8 设有如下一组推理规则:r1: IF E1 THEN E2 (0、6)r2: IF E2 AND E3 THEN E4 (0、7)r3: IF E4 THEN H (0、8)r4: IF E5 THEN H (0、9)且已知CF(E1)=0、5, CF(E2)=0、6, CF(E3)=0、7。
求CF(H)=?⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1.09.04.06.08.02.015.004.0012.07.03.021R R解:(1) 先由r1求CF(E2)CF(E2)=0、6 × max{0,CF(E1)}=0、6 × max{0,0、5}=0、3(2) 再由r2求CF(E4)CF(E4)=0、7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}=0、7 × max{0, min{0、3, 0、6}}=0、21(3) 再由r3求CF1(H)CF1(H)= 0、8 × max{0,CF(E4)}=0、8 × max{0, 0、21)}=0、168(4) 再由r4求CF2(H)CF2(H)= 0、9 ×max{0,CF(E5)}=0、9 ×max{0, 0、7)}=0、63(5) 最后对CF1(H )与CF2(H)进行合成,求出CF(H)CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H)=0、6926、15 设U=V={1,2,3,4,5}且有如下推理规则:IF x is 少 THEN y is 多其中,“少”与“多”分别就是U与V上的模糊集,设少=0、9/1+0、7/2+0、4/3多=0、3/3+0、7/4+0、9/5已知事实为x is 较少“较少”的模糊集为较少=0、8/1+0、5/2+0、2/3请用模糊关系Rm求出模糊结论。
Rm (1,1)=(0、9∧0)∨(1-0、9)=0、1Rm (1,2)=(0、9∧0、3)∨(1-0、9)=0、3Rm (1,3)=(0、9∧0、7)∨(1-0、9)=0、7Rm (1,4)=(0、9∧0、9)∨(1-0、9)=0、7Rm (2,1)=(0、7∧0)∨(1-0、7)=0、3Rm (2,2)=(0、7∧0、3)∨(1-0、7)=0、3Rm (2,3)=(0、7∧0、7)∨(1-0、7)=0、7Rm (2,4)=(0、7∧0、9)∨(1-0、7)=0、7Rm (3,1)=(0、4∧0)∨(1-0、4)=0、6Rm (3,2)=(0、4∧0、3)∨(1-0、4)=0、6Rm (3,3)=(0、4∧0、7)∨(1-0、4)=0、6Rm (3,4)=(0、4∧0、9)∨(1-0、4)=0、6Rm (4,1)=(0∧0)∨(1-0)=1Rm (4,2)=(0∧0、3)∨(1-0)=1Rm (4,3)=(0∧0、7)∨(1-0)=1Rm (3,4)=(0∧0、9)∨(1-0)=1即:因此有(y应为小写)即,模糊结论为:Y’={0、3, 0、3, 0、7, 0、8}第七章7、9 假设w1(0)=0、2, w2(0)=0、4, θ(0)=0、3, η=0、4,请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。
解:根据“或”运算的逻辑关系,可将问题转换为:输入向量:X1=[0, 0, 1, 1]X2=[0, 1, 0, 1]输出向量:Y=[0, 1, 1, 1]由题意可知,初始连接权值、阈值,以及增益因子的取值分别为:w1(0)=0、2, w2(0)=0、4, θ(0)=0、3,η=0、4即其输入向量X(0)与连接权值向量W(0)可分别表示为:X(0)=(-1, x1 (0), x2 (0))W(0)=(θ(0), w1(0), w2 (0))根据单层感知起学习算法,其学习过程如下:设感知器的两个输入为x1(0)=0与x2(0)=0,其期望输出为d(0)=0,实际输出为:y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))=f(0、2*0+0、4*0-0、3)=f(-0、3)=0实际输出与期望输出相同,不需要调节权值。