922259-人工智能导论第4版试验参考程序-补充：模糊推理系统
922262-人工智能导论第4版试验参考程序-迷宫寻路实验要求
实验四 A*算法实验II
一、实验目的：
熟悉和掌握A*算法实现迷宫寻路功能，要求掌握启发式函数的编写以及各类启发式函数效果的比较。
二、实验原理：
A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。
公式表示为：f(n)=g(n)+h(n)，其中f(n)是节点n从初始点到目标点的估价函数，g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n)是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h(n)的选取：估价值h(n)小于等于n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低，但能得到最优解。
如果估价值大于实际值，搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。
三、实验内容：
1、参考实验系统给出的迷宫求解核心代码，观察求解过程与思路。
2、画出用A*算法求解迷宫最短路径的流程图。
3、尝试改变启发式算法提高迷宫搜索速度。
4、分析不同启发式函数对迷宫寻路速度的提升效果。
四、实验报告要求：
1、画出A*算法求解迷宫最短路径问题的流程图。
2、试分析不同启发式函数对迷宫寻路求解的速度提升效果。
3、分析启发式函数中g(n)和h(n)求解方法不同对A*算法的影响。
人工智能第四章模糊计算和模糊推理1
人工智能第四章模糊计算和模糊推理1人工智能第四章模糊计算和模糊推理1
模糊计算和模糊推理是人工智能领域中一个新兴的分支，它主要应用
于处理难以定义的不确定系统的计算问题。
模糊计算和模糊推理有助于分
析复杂的非线性系统，建立系统模型，解决不同学科的问题。
模糊推理是利用模糊计算得出的结果作为基础，通过运用模糊逻辑判
断进行决策，从而解决不同学科问题的一种方法。
模糊推理的核心思想是
使用模糊计算将输入信息映射到输出信息，从而形成一个统一的、有序的、易于理解的推理系统。
模糊推理可以用来评估不确实性系统中不同属性的
相关性、可能性以及其他因素，并给出多个可能的输出选择，有效地改善
决策结果的准确性。
模糊计算和模糊推理都可以有效地处理信息中的不确定性，模糊计算
的输入可以是多种格式。
922263-人工智能导论第4版试验参考程序-说明
本文档是基于神经网络的模式识别实验x 的说明文档
1.运行程序后得到如下三个窗口
其中左上是标准的数字输入，右上窗口是加入噪声的数字，下面的窗口是神经网络工具箱的操作窗口
2.加入input data和target data
选择右下角的import 弹出新的窗口，
选择xx作为input data，yy作为target data。
得到的图片如图所示:
3.创建神经网络
点击下面的new按钮
选好图中的input data 和target data 下拉框，点击create
4.训练网络
双击中间的network1 弹出训练框
点击train按钮
选好inputs 和targets 复选框，点击下面的train network 弹出训练的过程框
5.训练结果，单机下面的pots可以查看训练的结果v。
922257-人工智能导论第4版试验参考程序-8基于神经网络的优化计算实验要求
实验六基于神经网络的优化计算实验
一、实验目的：
掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。
二、实验原理
连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。
如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。
三、实验条件：
VC＋＋6.0。
四、实验内容：
1、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码，给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。
2、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数，分析不同参数对算法结果的影响。
3、上交源代码。
五、实验报告要求：
1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。
2、根据实验内容，给出相应结果及分析。
3、总结连续Hopfield神经网络和遗传算法用于TSP问题求解时的优缺点。
922252-人工智能导论第4版试验参考程序-2模糊推理系统实验要求
实验二 模糊推理系统实验一、实验目的：理解模糊逻辑推理的原理及特点，熟练应用模糊推理，了解可能性理论。
二、实验原理模糊推理所处理的事物自身是模糊的，概念本身没有明确的外延，一个对象是否符合这个概念难以明确地确定模糊推理是对这种不确定性，即模糊性的表示与处理。
模糊逻辑推理是基于模糊性知识(模糊规则)的一种近似推理，一般采用Zadeh 提出的语言变量、语言值、模糊集和模糊关系合成的方法进行推理。
三、实验条件：Matlab 7.0 的Fuzzy Logic Tool 。
四、实验内容：1.设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。
已知人的操作经验为：“污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长”；“污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中”；“污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短”。
要求：（1）设计相应的模糊控制器，给出输入、输出语言变量的隶属函数图，模糊控制规则表和推论结果立体图。
（2）假定当前传感器测得的信息为00(60,70x y ==污泥）（油脂），采用面积重心法反模糊化，给出模糊推理结果，并观察模糊控制的动态仿真环境，给出模糊控制器的动态仿真环境图。
提示：模糊控制规则如图4－1。
其中SD （污泥少）、MD （污泥中）、LD （污泥多）、NG （油脂少）、MG （油脂中）、LG （油脂多）、VS （洗涤时间很短）、S （洗涤时间短）、M （洗涤时间中等）、L （洗涤时间长）、VL （洗涤时间很长）。
2．假设两汽车均为理想状态，即2Y()4U()20.724s s s s =+⨯⨯+，Y 为速度，U 为油门控制输入。
（1）设计模糊控制器控制汽车由静止启动，追赶200m 外时速90km 的汽车并与其保持30m 的距离。
（2）在25时刻前车速度改为时速110km 时，仍与其保持30m 距离。
（3）在35时刻前车速度改为时速70km 时，仍与其保持30m 距离。
要求：（1）设计两输入一输出的模糊控制器，给出输入、输出语言变量的隶属函数图，模糊控制规则表，推论结果立体图。
人工智能领域模糊逻辑和模糊系统方面88个课题名称
人工智能领域模糊逻辑和模糊系统方面88个课题名称以下是人工智能领域模糊逻辑和模糊系统方面的88个课题名称：1.模糊逻辑与人工智能的应用研究2.模糊逻辑在机器学习中的应用3.模糊推理与知识表达4.模糊控制系统的设计与优化5.模糊规则库的自动构建算法6.模糊神经网络的设计与训练7.模糊集合理论与人工智能的集成8.模糊集合在聚类分析中的应用9.模糊推理在决策支持系统中的应用10.模糊系统在智能交通系统中的应用11.模糊逻辑在自然语言处理中的应用12.模糊逻辑在机器视觉中的应用13.模糊逻辑在智能机器人中的应用14.模糊逻辑在医疗诊断中的应用15.模糊逻辑在金融风险评估中的应用16.模糊决策树的构建和优化17.模糊集合在数据挖掘中的应用18.模糊规划与模糊优化算法研究19.模糊逻辑在智能交互系统中的应用20.模糊集合在模式识别中的应用21.模糊神经网络模型的改进与优化22.模糊逻辑在智能音频处理中的应用23.模糊系统在能源管理中的应用24.模糊决策支持系统的设计与实现25.模糊逻辑在人机交互中的应用26.模糊决策在供应链管理中的应用27.模糊集合在智能传感器网络中的应用28.模糊神经网络在图像处理中的应用29.模糊逻辑在机器人导航中的应用30.模糊集成系统的建模与仿真31.模糊逻辑在风险评估中的应用32.模糊控制在工业自动化中的应用33.模糊决策在项目管理中的应用34.模糊逻辑在自动驾驶中的应用35.模糊规划在城市规划中的应用36.模糊系统在嵌入式系统中的应用37.模糊逻辑在智能家居中的应用38.模糊决策在医疗资源分配中的应用39.模糊集合在物联网中的应用40.模糊神经网络在语音识别中的应用41.模糊逻辑在电网管理中的应用42.模糊控制在飞行器导航中的应用43.模糊规划与模糊匹配的研究44.模糊逻辑在航空管制中的应用45.模糊决策支持系统在供应链管理中的应用46.模糊集合在智能视频监控中的应用47.模糊逻辑在电力系统中的应用48.模糊推理在网站推荐系统中的应用49.模糊控制在水资源管理中的应用50.模糊规划与时间序列分析的研究51.模糊逻辑在虚拟现实中的应用52.模糊决策在物流运输中的应用53.模糊集合在智能安防中的应用54.模糊神经网络在手写字符识别中的应用55.模糊逻辑在风电场管理中的应用56.模糊控制在石油化工过程中的应用57.模糊规划与智能匹配算法的研究58.模糊逻辑在智能仓储中的应用59.模糊决策支持系统在供应链协同中的应用60.模糊集合在智能交通信号控制中的应用61.模糊逻辑在飞机故障诊断中的应用62.模糊决策在电子商务中的应用63.模糊神经网络在航空器设计中的应用64.模糊逻辑在火电厂运行管理中的应用65.模糊控制在化工过程优化中的应用66.模糊规划与智能匹配在人力资源管理中的应用67.模糊逻辑在物联网安全中的应用68.模糊决策支持系统在供应链危机管理中的应用69.模糊集合在智能交通路线规划中的应用70.模糊逻辑在医疗器械设计中的应用71.模糊决策在电子支付中的应用72.模糊神经网络在智能电网中的应用73.模糊逻辑在钢铁冶炼过程中的应用74.模糊控制在交通拥堵优化中的应用75.模糊规划与智能匹配在企业战略决策中的应用76.模糊逻辑在自动化仓库中的应用77.模糊决策支持系统在供应链可持续发展中的应用78.模糊集合在智能交通违章识别中的应用79.模糊逻辑在汽车动力系统设计中的应用80.模糊决策在电子游戏中的应用81.模糊神经网络在智能能源领域中的应用82.模糊逻辑在能源消耗优化中的应用83.模糊控制在机器故障预测中的应用84.模糊规划与智能匹配在企业价值评估中的应用85.模糊逻辑在火车运行控制中的应用86.模糊决策支持系统在供应链风险管理中的应用87.模糊集合在智能交通车辆跟踪中的应用88.模糊逻辑在飞行器设计优化中的应用。
北京师范大学人工智能导论课后作业
北京师范大学人工智能导论课后作业
《人工智能导论（第4版）》是由王万良编著，高等教育出版社于年出版的“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材。
该教材可作为电气信息类、机械类、电子信息科学类
以及其他专业的本科生学习人工智能课程的教材。
人工智能导论由绪论、知识表示、确定性推理方法、不确定性推理方法、搜索求解策略、智能计算及其应用、专家系统与机器学习、人工神经网络及其应用、智能体与多智能
体系统、自然语言处理及其应用、人工智能在游戏设计中的应用组成。
922256-人工智能导论第4版试验参考程序-7基于神经网络的模式识别实验要求
实验七 基于神经网络的模式识别实验一、实验目的：理解BP 神经网络和离散Hopfield 神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。
通过构建BP 网络和离散Hopfield 网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。
二、实验原理BP 学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。
BP 网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。
输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。
离散Hopfield 神经网络的联想记忆过程分为学习和联想两个阶段。
在给定样本的条件下，按照Hebb 学习规则调整连接权值，使得存储的样本成为网络的稳定状态，这就是学习阶段。
联想是指在连接权值不变的情况下，输入部分不全或者受了干扰的信息，最终网络输出某个稳定状态。
三、实验条件：Matlab 7.X 的神经网络工具箱。
四、实验内容：1.针对教材例8.1，设计一个三层的BP 网络结构模型，并以教材图8.5 为训练样本数据，图8.6为测试数据。
（1）给出训练成功后的连接权值和阈值，以及测试结果。
（2）通过BP 网络各项参数的不同设置，观察BP 算法的学习效果，并比较BP 网络各项参数变化对于训练结果的影响。
2. 已知字符点阵为模式，两组训练数据为 设计一个能够存储这两个字符的离散Hopfield 神经网络，要求：22⨯[][]）小写字母）大写字母l a a TT (1010L (1101)2()1(==（1）给出相应的离散Hopfield 神经网络结构图；（2）计算连接权值及阈值（阈值可设为 0）；（3）输入下列测试数据给出网络最终输出的稳定状态。
五、实验报告要求：1． 按照实验内容，给出相应结果。
2．分析比较BP 网络各项参数变化对于训练结果的影响。
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模糊化 输 入 Fuzzification
inte rface
知识库 Knowledge base
数据库
规则库
Data base Rule base
推理单元 Decision -making unit
去模糊化 Defuzzification 输 出
interface
模糊推理系统
.
• 模糊化运算x fz ( x0 )
两车追赶的例子
1号 车 2号 车
90km/h
110km/h
u
模糊推理系统
70km/h
2
200m
0
＋
—
50m
相对距离e
de dt
• 用SIMULINK设计两车追赶的模糊控制系统
1号车 数学模型
2号车 数学模型
极坐标
模糊推理 系统
Y(s)
Y为速度，U为油门控制输入。U(s)
s2
4 2 0.7 2s
4
110km/h
90km/h
70km/h
2
200m
0
两车追赶的例子
1号 车 2号 车
90km/h
110km/h
u
模糊推理系统
70km/h
2
200m
0
＋
—
50m
相对距离e
de dt
•
e
r
e
.
r e2 e2
.
tg e
e
（1）单点模糊集合
A
(
x)
1 0
x x0 x x0
A ( x)
1
0 x0
模糊推理系统
• 模糊化运算x fz ( x0 )
（2）三角形模糊集合
A ( x)
0
x
x0
A ( x)
x0
x
0
x x0 x0 x x0
x0 x x0 x x0
1
0 x0－ x0 x0+ x
模糊推理系统
• 模糊化运算x fz ( x0 )
（3）高斯形模糊集合
( x x0 )2
(x) e 22 A
A ( x)
1
0
x0
x
两车追赶的例子
1号 车 2号 车
90km/h
110km/h
u
模糊推理系统
70km/h
200m
＋
—
50m
相对距离e
de dt
2 0
两车追赶的例子
假设两车均为理想状态，即