最新人工智能大作业实验
《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。
人工智能深度学习实验报告

人工智能深度学习实验报告一、实验背景随着科技的飞速发展,人工智能已经成为当今最热门的研究领域之一。
深度学习作为人工智能的一个重要分支,凭借其强大的学习能力和数据处理能力,在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域取得了显著的成果。
为了更深入地了解和掌握人工智能深度学习的原理和应用,我们进行了一系列的实验。
二、实验目的本次实验的主要目的是通过实际操作和实践,深入探究人工智能深度学习的工作原理和应用方法,掌握深度学习模型的构建、训练和优化技巧,提高对深度学习算法的理解和应用能力,并通过实验结果验证深度学习在解决实际问题中的有效性和可行性。
三、实验环境在本次实验中,我们使用了以下硬件和软件环境:1、硬件:计算机:配备高性能 CPU 和 GPU 的台式计算机,以加速模型的训练过程。
存储设备:大容量硬盘,用于存储实验数据和模型文件。
2、软件:操作系统:Windows 10 专业版。
深度学习框架:TensorFlow 和 PyTorch。
编程语言:Python 37。
开发工具:Jupyter Notebook 和 PyCharm。
四、实验数据为了进行深度学习实验,我们收集了以下几种类型的数据:1、图像数据:包括 MNIST 手写数字数据集、CIFAR-10 图像分类数据集等。
2、文本数据:如 IMDb 电影评论数据集、20 Newsgroups 文本分类数据集等。
3、音频数据:使用了一些公开的语音识别数据集,如 TIMIT 语音数据集。
五、实验方法1、模型选择卷积神经网络(CNN):适用于图像数据的处理和分类任务。
循环神经网络(RNN):常用于处理序列数据,如文本和音频。
长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU):改进的RNN 架构,能够更好地处理长序列数据中的长期依赖关系。
2、数据预处理图像数据:进行图像的裁剪、缩放、归一化等操作,以提高模型的训练效率和准确性。
文本数据:进行词干提取、词向量化、去除停用词等处理,将文本转换为可被模型处理的数值形式。
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。
【内容详尽-格式完美 5000字+】人工智能大作业任务书实验报告

大作业任务书课程名称:人工智能题目:人工智能:生成智能专业:自动化班级:学号:学生姓名:任课教师:人工智能:生成智能摘要:人工智能在许多领域取得了空前的发展,对抗与博弈的思想也逐渐被应用于许多真实场景,如围棋,对抗游戏等。
不过,这篇文章所探讨的是基于博弈思想的深度学习鉴别生成模型—生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,以下简称GANs)的前沿进展。
本文从生成模型的角度出发,针对GANs,使用了交叉熵作为生成器与判别器的损失函数,在基于Tensorflow的深度学习平台应用数字手写数据库MNIST证明了GANs的实用性与收敛性,此外,还综述了近期许多改进的GANs,探讨了其不同应用数据库场景的结果。
关键词:人工智能;博弈;深度学习;生成对抗网络;交叉熵一、引言深度学习旨在发掘在人工智能具有丰富的,分级的能够表征各种数据分布的模型,比如自然界的图像,语音,和自然语言处理等[1]。
深度学习隶属于人工智能的一个重要分支,其与机器学习具有交叉互容的关系,2012年ImageNet挑战赛正式拉开深度学习的序幕,或者说是深层神经网络。
深层神经网络由传统的单层感知机,多层感知机,神经网络发展而来,其为了解决高维数据的维度灾难,模型训练难以泛化,标准解难以收敛等诸多难题。
后续许多研究者投身深度学习领域,并将其应用于各个行业领域,如医疗图像诊断,无人驾驶,语义识别,场景识别等等,取得了不俗的效果。
到目前为止,在深度学习中最引人注目的成就包括了鉴别模型,通常是那些将高维、丰富的特征输入映射到类属标签的模型。
这些显著的成功主要基于反向传播和Dropout算法,使用具有特别良好性能的梯度的分段线性单元。
由于难以去逼近极大似然估计和相关策略中出现的许多难以处理的概率计算问题,以及由于在生成上下文中难以利用分段线性单元的优点,深度生成模型的影响较小。
深度生成模型的成功为深度学习打开了一扇新的大门,之后有许多研究取得了显著的效果。
人工智能《启发式搜索》实验大作业

《人工智能》实验大作业实验题目: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。
一般而言,若搜索策略h2比h1有更多的信息性,则h2比h1考察的状态要少。
但必须注意的是更多信息性需要更多的计算时间,从而有可能抵消减少搜索空间所带来的益处。
人工智能实验报告

人工智能实验报告
一、实验介绍
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个领域,以模拟或增强人类智能的方式来实现人工智能。
本实验是基于Python的人工智能实验,使用Python实现一个简单的语音识别系统,可以识别出句话中的关键词,识别出关键词后给出相应的回答。
二、实验内容
1.安装必要的Python库
在使用Python进行人工智能实验前,需要先安装必要的Python库,例如NumPy、SciPy、Pandas等。
2.准备必要的数据集
为避免过拟合,需要准备数据集并对数据进行分离、标准化等处理,以便为训练和测试模型提供良好的环境。
3.训练语音识别模型
使用Python的TensorFlow库训练语音识别模型,模型会自动学习语音特征,以便准确地识别语音输入中的关键词。
4.实现语音识别系统
通过训练好的语音识别模型,使用Python实现一个简单的语音识别系统,实现从语音输入中识别出句话中的关键词,并给出相应的回答。
三、实验结果
本实验使用Python编写了一个简单的语音识别系统,实现从语音输
入中识别出句话中的关键词,并给出相应的回答。
通过对训练数据集的训练,模型可以准确地识别语音输入中的关键词,对测试数据集的准确率达到了87.45%,表示模型的效果较好。
四、总结。
《人工智能》实验报告1

node(n,4)=-1;
end n=n+1; %% function r=search(x) global n node; i=x; while node(i,5)~=-1
forward(j,1,0); end if (node(j,1)>=1 && node(j,1)==node(j,2))
forward(j,1,1); end if (node(j,1)==0 || node(j,1)==3)&& node(j,2)>=2
forward(j,0,2); end if (node(j,1)==2 && node(j,2)==2 || node(j,1)==3 &&
入和输出结果,如:
Please input n: 2
Please input c: 2
Optimal Procedure: 221->200->211->010->021->000
Successed or Failed?: Successed
实验原理: 先来看看问题的初始状态和目标状态,假设和分为甲岸和乙岸: 初始状态:甲岸, n 野人,n 牧师; 乙岸,0 野人,0 牧师; 船停在甲岸,船上有 0 个人; 目标状态: 甲岸,0 野人,0 牧师; 乙岸,n 野人,n 牧师; 船停在乙岸,船上有 0 个人; 整个 问题就抽象成了怎样从初始状态经中间的一系列状态达到目标状态。问题状态的改变 是通过划船渡河来引发的,所以合理的渡河操作就成了通常所说的算符。 以 n=3、c=2 为例,可以得出以下 5 个算符(按照渡船方向的不同,也可以理解为 10 个算符): 渡 1 野人、渡 1 牧师、渡 1 野人 1 牧师、渡 2 野人、渡 2 牧师 算符知 道以后,剩下的核心问题就是搜索方法了,可以考虑采用深度优先搜索,通过一个函 数找出下一步可以进行的渡河操作中的最优操作,如果没有找到则返回其父节点,看 看是否有其它兄弟节点可以扩展,然后递规调用,一级一级的向后扩展。 搜索中采用 的一些规则如下: 1、渡船优先规则:甲岸一次运走的人越多越好(即甲岸运多人优先),同时野 人优先运走; 乙岸一次运走的人越少越好(即乙岸运少人优先),同时牧师优先运走; 2、不能重复上次渡船操作(通过链表中前一操作比较),避免进入死循环; 3、任何时候河两边的野人和牧师数均分别大于等于 0 且小于等于 3; 4、由于只是找出最优解,所以当找到某一算符(当前最优先的)满足操作条件 后,不再搜索其兄弟节点,而是直接载入链表。 5、若扩展某节点 a 的时候,没有找到合适的子节点,则从链表中返回节点 a 的 父节点 b,从上次已经选择了的算符之后的算符中找最优先的算符继续扩展 b。 四、实验结果与分析 MATLAB 程序: function [ ]=guohe() global n node; n=2; solveNum=1; %问题的解法 result=zeros(100,1); node=zeros(300,5); node(1,:)=[3,3,1,1,-1];%初始化
人工智能大作业(二)2024

人工智能大作业(二)引言概述:本文旨在深入探讨人工智能大作业的相关内容。
人工智能作为一门快速发展的学科,对于学习者而言,进行相关的大作业是加深理解和应用该领域知识的重要方式之一。
本文将分析人工智能大作业的五个主要方面,包括数据集选择、算法设计、模型训练、结果分析以及展示与报告。
正文:1. 数据集选择:- 研究不同领域的数据集,并从中选择最适合研究课题的数据集。
- 评估数据集的规模、特征、质量等因素,并确保其能够支持后续的算法设计和模型训练过程。
- 如果需要,进行数据预处理操作,如去除噪声、处理缺失值等,以提高数据集的质量和可用性。
- 确保数据集的隐私和安全性,遵循相关法规和伦理原则。
2. 算法设计:- 了解和研究相关领域的常用算法,并选择适合问题的算法。
- 分析算法的优势和局限性,并根据研究课题的需要进行适当的修改和改进。
- 设计算法的流程和步骤,明确数据的输入和输出,以及各个阶段的处理过程。
- 考虑算法的效率和可扩展性,确保能够处理大规模的数据集和复杂的任务。
3. 模型训练:- 根据选定的算法,准备训练数据集和验证数据集,并进行数据集划分。
- 初始化模型参数,并进行模型训练和优化,以使模型能够更好地拟合训练数据。
- 考虑使用交叉验证和调参等技术,来选择最优的模型参数和超参数。
- 监控训练过程,分析模型在训练集和验证集上的性能表现,并根据需要进行调整和改进。
4. 结果分析:- 对训练得到的模型进行性能评估,并使用不同的评测指标来衡量模型的好坏。
- 分析模型在不同类型数据上的表现差异,并探讨其原因和解决办法。
- 进行模型的可解释性分析,了解模型对于预测结果的依赖和影响因素。
- 与其他相关工作进行比较,评估自己的研究成果在同领域中的创新性和贡献度。
5. 展示与报告:- 将实现的算法和训练得到的模型进行演示和展示,以直观地呈现出其性能和效果。
- 准备详细的报告文档,清晰地描述整个研究过程,包括问题定义、方法设计、实验结果和分析等内容。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
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动作:删除表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(羊)
添加表:AL(船),AL(农夫),AL(羊)
(3)问题求解过程
代码如下
#include<stdio.h>
#include<malloc.h>
typedef int datatype;//datatype定义
《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
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。
struct seqque//队列结构体
{
int maxnum;
int f,r;//存放头尾下标
datatype *q;
};
typedef struct seqque *pseqque;
/*创建一个新的队列*/
pseqque createmptyqueue (int m)
{
pseqque paqu=(pseqque)malloc(sizeof(struct seqque));//申请结构体动态空间
else
{
paqu->q[paqu->r]=x;
paqu->r=(paqu->r+1)%(paqu->maxnum);
}
}
/*出队运算函数*/
void deque(pseqque paqu)
{
if (paqu->f==paqu->r)
printf("空队列!");
else
paqu->f=(paqu->f+1)%(paqu->maxnum);
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。
(3)定义初始状态和目标状态
问题的初始状态:AL(农夫),AL(船),AL(狼),AL(羊),AL(白菜),
问题的目标状态:¬AL(农夫),¬AL(船),¬AL(狼),¬AL(羊),¬AL(白菜)
(4)定义动作
4个动作:
农夫不带来回
农夫带来回
L-R:农夫自己划船从左岸到右岸
L-R(x):农夫带着x划船从左岸到右岸
}
else free(paqu);
}
printf("超出存储空间!");
return NULL;
}
/*入队运算函数*/
void enque(pseqque paqu,datatype x)
{
if ((paqu->r+1)%(paqu->maxnum)==paqu->f)
printf("队列已满!");
条件:AL(船),AL(农夫),AL(狼),¬AL(羊)
动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(狼)
添加表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(狼)
L-R(羊):农夫带着羊划船从左岸到右岸
条件:AL(船),AL(农夫),AL(羊),AL(狼),AL(白菜)
或:AL(船),AL(农夫),AL(羊),¬AL(狼),¬AL(白菜)
【实验要求】
写出所用谓词的定义,并给出每个谓词的功能及变量的个体域,然后编程来实现。
【参考学时】
1.定义状态的谓词
2.定义变元的个体域
3.描述问题的初始和目标状态
4.定义动作
5.解释过程
解:(1)先定义描述状态的谓词
AL(x):x在左岸
¬AL(x)表示x在右岸。
(2)定义个体域
x的个体域:{农夫,船,狼,羊,白菜}。
动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(羊)
添加表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(羊)
L-R(白菜):农夫带着白菜划船从左岸到右岸
条件:AL(船),AL(农夫),AL(白菜),¬AL(狼)
动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(白菜)
添加表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(白菜)
R-L:农夫自己划船从右岸到左岸
R-L(x):农夫带着x划船从右岸到左岸
x的个体域是{狼,羊,白菜}。
L-R:农夫划船从左岸到右岸
条件:AL(船),AL(农夫),¬AL(狼)∨¬AL(羊),¬AL(羊)∨¬AL(白菜)
动作:删除表:AL(船),AL(农夫)
添加表:¬AL(船),¬AL(农夫)
L-R(狼):农夫带着狼划船从左岸到右岸
if (paqu!=NULL)
{
paqu->q=(datatype*)malloc(sizeof(datatype)*m);//申请datatype动态空间
if (paqu->q)
{
paqu->maxnum=m;
paqu->f=0;//置头下标为0
paqu->r=0;//置尾下标为0
return paqu;
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。
【实验目的】
让学生加深对谓词逻辑和谓词知识表示的理解。
R-L:农夫划船从右岸到左岸
条件:¬AL(船),¬AL(农夫),AL(狼)∨AL(羊),AL(羊)∨AL(白菜)
或:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(狼),¬AL(白菜),AL(羊)
动作:删除表:¬AL(船),¬AL(农夫)
添加表:AL(船),AL(农夫)
R-L(羊):农夫带着羊划船从右岸到左岸