人工智能 课程实验 专家系统 程序源代码

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《人工智能》实验报告

《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。

python程序源代码

python程序源代码

python程序源代码(实用版)目录1.Python 程序源代码概述2.Python 程序源代码的特点3.Python 程序源代码的发展4.Python 程序源代码的应用领域5.Python 程序源代码的未来发展趋势正文一、Python 程序源代码概述Python 程序源代码是一种采用 Python 语言编写的计算机程序代码。

Python 语言作为一门广泛应用于多个领域的编程语言,其源代码具有简洁、易读、高效等特点,深受广大开发者喜爱。

二、Python 程序源代码的特点1.语法简洁:Python 语言的语法简洁明了,使得编写程序变得轻松愉快。

2.易读性强:Python 源代码结构清晰,可读性强,易于维护。

3.高效开发:Python 源代码具有丰富的库和框架支持,可以快速开发出高质量的应用程序。

4.跨平台:Python 源代码支持多种操作系统,如 Windows、Linux、Mac OS 等,具有较高的可移植性。

三、Python 程序源代码的发展Python 语言自 1991 年诞生以来,经历了多次版本更新,其源代码也在不断完善和丰富。

如今,Python 已经成为全球最受欢迎的编程语言之一,其源代码在多个领域都有着广泛的应用。

四、Python 程序源代码的应用领域Python 源代码在众多领域都有广泛应用,如:1.Web 开发:Python 源代码在 Web 开发领域有着丰富的框架支持,如 Django、Flask 等,可以快速构建高质量的 Web 应用。

2.数据分析:Python 源代码在数据分析领域有着强大的支持,如Pandas、NumPy 等库,可以方便地处理和分析海量数据。

3.人工智能:Python 源代码在人工智能领域有着广泛的应用,如TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架,可以助力开发者快速开发智能应用。

4.网络编程:Python 源代码在网络编程方面有着丰富的库支持,如Requests、asyncio 等,可以方便地处理网络编程相关任务。

java 人工智能源代码

java 人工智能源代码

java 人工智能源代码
Java人工智能源代码主要包括一些开源项目和库,这些项目和库为Java程序员提供了实现人工智能功能的工具和框架。

以下是一些常用的Java人工智能源代码:
1.JOONE(Java面向对象的神经网络):JOONE是一个开源的Java神经网络框架,它为Java程序员提供了一种简单有效的方式来实现人工神经网络。

JOONE具有很多特性,如多线程、分布式处理等,可以大大简化神经网络实现的复杂性。

2.Weka:Weka是一个基于Java的开源机器学习库,包含了多种机器学习算法和数据挖掘工具。

Weka提供了大量的分类、回归、聚类等算法,以及数据预处理、特征选择等功能。

3.Deeplearning4j:Deeplearning4j是一个基于Java的深度学习框架,提供了神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等多种深度学习算法。

4.Apache Mahout:Apache Mahout是一个开源的分布式机器学习库,提供了许多经典的机器学习算法,如聚类、推荐系统等。

5.NLTK(自然语言处理工具包):NLTK是一个开源的Java库,用于实现自然语言处理功能。

NLTK提供了丰富的文本处理、语言识别、词向量生成等功能。

这些Java人工智能源代码可以帮助您快速搭建和实现各种人工智能应用,提高开发效率。

在实际项目中,您可以根据需求选择合适的项目和库进行开发。

《人工智能》课程教学大纲.doc

《人工智能》课程教学大纲.doc

《人工智能》课程教学大纲课程代码:H0404X课程名称:人工智能适用专业:计算机科学与技术专业及有关专业课程性质:本科生专业基础课﹙学位课﹚主讲教师:中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时:40学时﹙课堂讲授36学时,实验教学4学时﹚课程学分:2学分预修课程:离散数学,数据结构一.教学目的和要求:通过本课程学习,使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解,对主要技术及应用有一定掌握,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。

人工智能涉及自主智能系统的设计和分析,与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关,常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。

一个智能系统必须感知它的环境,与其它Agent和人类交互作用,并作用于环境,以完成指定的任务。

人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。

这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。

此外,人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。

这些工具包括启发式搜索和规划算法,知识表示和推理形式,机器学习技术,语音和语言理解方法,计算机视觉和机器人学等。

通过学习,学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题,并能够选择适当的实现方法。

二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下:1.叙述人工智能和智能系统的概况,列举出人工智能的研究与应用领域。

2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术,包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。

3.讨论高级知识推理,涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。

4.探讨人工智能的新研究领域,初步阐述计算智能的基本知识,包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。

人工智能c语言源代码

人工智能c语言源代码

人工智能c语言源代码人工智能是一个广泛的领域,涉及多种算法和技术。

在C语言中,可以实现一些基本的人工智能功能。

下面是一个简单的示例,展示了如何使用C语言编写一个简单的决策树算法:c.#include <stdio.h>。

// 定义决策树节点结构。

typedef struct DecisionTreeNode {。

char question;struct DecisionTreeNode yesNode;struct DecisionTreeNode noNode;} DecisionTreeNode;// 创建决策树节点。

DecisionTreeNode createNode(char question) {。

DecisionTreeNode node = (DecisionTreeNode)malloc(sizeof(DecisionTreeNode));node->question = question;node->yesNode = NULL;node->noNode = NULL;return node;}。

// 决策树算法。

void decisionTree() {。

DecisionTreeNode root = createNode("Is it a mammal?");root->yesNode = createNode("Does it have fur?");root->yesNode->yesNode = createNode("It's amammal!");root->yesNode->noNode = createNode("It's not a mammal!");root->noNode = createNode("Does it have feathers?");root->noNode->yesNode = createNode("It's a bird!");root->noNode->noNode = createNode("It's not abird!");printf("%s\n", root->question);char answer;scanf(" %c", &answer);DecisionTreeNode currentNode = root;while (currentNode != NULL) {。

人工智能实验报告

人工智能实验报告

暨南大学人工智能实验报告题目:动物识别系统院系:信科院计算机系专业:计算机软件与理论学号:学生姓名:张韶远成绩:日期:2009年11月10日一、目的与要求1.掌握人工智能的知识表示技术,能用产生式表示法表示知识,并实现一个用于识别的专家系统。

2.推理策略采用正向推理和反向推理两种。

二、主要内容1.学习人工智能的知识表示技术,关键掌握产生式知识表示的具体应用方法。

2.实现的动物识别系统的主要功能如下:2.1系统能通过正向、反向推理得到正确的动物识别结果。

2.2系统能动态地添加规则、能显示推理过程。

三.实验原理产生式表示:产生式表示是知识表示的一种。

这种方法是建立在因果关系的基础上的,可很容易的描述事实、规则及其不确定性度量。

1.事实的表示:事实可看成是断言一个语言变量的值或是多个语言变量间的关系的陈述句,语言变量的值或语言变量间的关系可以是一个词。

不一定是数字。

一般使用三元组(对象,属性,值)或(关系,对象1,对象2)来表示事实,其中对象就是语言变量,若考虑不确定性就成了四元组表示(增加可信度)。

这种表示的机器内部实现就是一个表。

如事实“老李年龄是35岁”,便写成(Lee,age,35)事实“老李、老张是朋友”,可写成(friend,Lee,Zhang)2.规则的表示:规则用于表示事物间的因果关系,以if condition then action 的单一形式来描述,将规则作为知识的单位。

其中的condition 部分称为条件式前件或模式,而action部分称作动作、后件或结论。

产生式一般形式为:前件后件。

前件和后件也可以是有“与”、“或”、“非”等逻辑运算符的组合的表达式。

条件部分常是一些事实的合取或析取,而结论常是某一事实B。

如果不考虑不确定性,需另附可信度度量值。

产生式过则的含义是:如果前件满足,则可得到后件的结论或者执行后件的相应动作,即后件由前件来触发。

一个产生式生成的结论可以作为另一个产生式的前提或语言变量使用,进一步可构成产生式系统。

人工智能与专家系统实训课程学习总结基于CLIPS的专家系统设计与实现报告

人工智能与专家系统实训课程学习总结基于CLIPS的专家系统设计与实现报告人工智能与专家系统实训课程是我在大学期间参与的一门课程,通过这门课程,我深入了解了人工智能和专家系统的基本概念和原理,并利用CLIPS软件进行专家系统的设计与实现。

本报告将总结我在学习过程中的心得体会,以及基于CLIPS的专家系统设计与实现的经验和方法。

一、人工智能与专家系统实训课程学习心得体会在学习人工智能与专家系统实训课程的过程中,我意识到人工智能的重要性和广泛应用的前景。

人工智能技术已经逐渐渗透到各个领域,包括医疗、金融、交通等,为各行各业带来了巨大的变革。

专家系统作为人工智能的一种典型应用,能够模拟人类专家的知识和推理过程,为决策提供指导和支持。

在课程学习过程中,我首先了解了专家系统的基本原理和分类。

专家系统是基于专家知识和推理模型构建的系统,主要包括知识表示、推理机制和用户界面等组成部分。

了解这些基本概念和原理对于后续的专家系统设计和实现非常重要。

其次,我学习了专家系统开发工具CLIPS的使用方法。

CLIPS是一个基于规则的专家系统开发工具,它使用尺度匹配和前向链接等技术实现了专家知识的表示和推理过程。

通过学习CLIPS的使用,我能够熟练地进行专家系统的设计和实现。

最后,我参与了一个基于CLIPS的专家系统设计与实现项目。

在这个项目中,我团队根据实际需求,利用CLIPS实现了一个咨询服务的专家系统。

该系统能够根据用户的问题和条件,提供相应的咨询建议。

通过这个项目,我深入理解了专家系统的开发流程和技术要点,同时也锻炼了团队合作和沟通能力。

二、基于CLIPS的专家系统设计与实现经验和方法在基于CLIPS的专家系统设计与实现过程中,我总结了一些经验和方法,供今后的工作和学习中参考。

首先,合理分析和组织专家知识是专家系统设计的关键。

专家系统的性能和准确性很大程度上取决于所蕴含的专家知识。

在设计过程中,我们需要深入了解专业领域的知识,并根据实际场景进行分析和组织,以便在CLIPS中进行有效的表示和推理。

人工智能python项目源代码

人工智能Python项目源代码介绍人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考、学习和决策的科学。

近年来,随着计算机技术的快速发展,人工智能在各个领域都有着广泛的应用。

Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言,被广泛应用于人工智能项目的开发中。

本文将介绍一个基于Python的人工智能项目源代码,包括以下几个方面内容:1.项目背景2.功能介绍3.技术实现4.使用方法5.总结与展望1. 项目背景随着人工智能技术的不断发展,越来越多的公司和组织开始关注并应用人工智能技术。

本项目旨在通过一个示例代码,展示如何使用Python编写一个简单的人工智能项目。

2. 功能介绍本项目实现了一个简单的聊天机器人。

用户可以与聊天机器人进行对话,并获取相关信息。

聊天机器人可以回答用户提出的问题,并根据用户输入进行相应的操作。

具体功能包括: - 问答功能:用户可以向聊天机器人提出问题,聊天机器人将根据预定义的问题和答案进行回复。

- 操作功能:用户可以通过输入指令与聊天机器人进行交互,如查询天气、播放音乐等。

3. 技术实现本项目使用Python编程语言实现。

下面是项目的主要技术实现:•自然语言处理(Natural Language Processing,NLP):使用NLP技术对用户的输入进行处理和理解,以便正确地回答用户的问题。

•机器学习(Machine Learning):通过训练模型,使聊天机器人能够根据问题内容进行分类和回答。

•数据库管理:使用数据库存储预定义的问题和答案,并根据用户的输入查询相关信息。

4. 使用方法在使用本项目前,需要先安装Python环境,并安装相关依赖库。

可以通过以下步骤来运行该项目:1.下载源代码到本地计算机。

2.打开命令行终端,进入项目所在目录。

3.安装所需依赖库,可以使用以下命令:pip install -r requirements.txt4.运行主程序文件:python main.py5.在命令行终端中与聊天机器人进行交互。

《人工智能》课程教学大纲

《人工智能》课程教学大纲一、课程基本信息开课单位 信息与网络工程学院 课程类别 个性拓展课程名称 人工智能课程编码 GT28101 开课对象 网络工程专业、计算机科学与技术专业开课学期第4或6学期学时学时//学分 36学时学时/2/2学分(理论课:学分(理论课:2828学时学时/1.5/1.5学分;实验课:学分;实验课: 8 8学时学时/0.5/0.5学分) 先修课程 离散数学、数据结构、程序设计课程简介:人工智能是计算机科学的重要分支,是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动,来解决需要用人类智能才能解决的问题,以延伸人们智能的科学。

该课程主要讲述人工智能的基本概念及原理、知识与知识表示、机器推理、搜索策略、神经网络、机器学习、遗传算法等方面内容。

二、课程教学目标《人工智能》是计算机科学与技术专业的一门专业拓展课,通过本课程的学习使本科生对人工智能的基本内容、基本原理和基本方法有一个比较初步的认识,掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和智能问题求解技术。

启发学生开发软件的思路,培养学生对相关的智能问题的分析能力,提高学生开发应用软件的能力和水平。

三、教学学时分配《人工智能》课程理论教学学时分配表章次 主要内容学时分配教学方法或手段 第一章 人工智能概述 3 讲授法、多媒体 第二章 智能程序设计语言 5 讲授法、多媒体 第三章 图搜索技术4 探究式、多媒体 第四章 基于谓词逻辑的机器推理 6 讲授法、多媒体 第五章 机器学习与专家系统 4 概述法、多媒体 第六章智能计算与问题求解6 启发式、多媒体合计28《人工智能》课程实验内容设置与教学要求一览表序号实验项目名称实验内容教学要求学时分配实验类别实验类型每组人数实实验一 一分支与循环程序设计1) Prolog 运行环境; 2)2)利用利用PROLOG 进行事实库、规则库的编写; 3)3)分支程序设计;分支程序设计;4)4)循环程序设计;循环程序设计;5)5)输入出程序设计。

人工智能专业英语课程代码

人工智能专业英语课程代码
人工智能专业的英语课程代码可能因学校和课程设置的不同而有所差异。

一般来说,人工智能专业的英语课程代码可能包括但不限于以下几种:
1. AI101: Introduction to Artificial Intelligence.
2. AI201: Machine Learning Fundamentals.
3. AI301: Natural Language Processing.
4. AI401: Deep Learning and Neural Networks.
5. AI501: Reinforcement Learning.
6. AI601: Computer Vision.
7. AI701: Ethics in AI.
8. AI801: AI Applications in Industry.
9. AI901: AI Capstone Project.
这些课程代码可能会根据学校的具体设置而有所不同,但一般来说,人工智能专业的英语课程代码会涵盖人工智能的基础理论、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、伦理等方面的内容。

希望这些信息能够对你有所帮助。

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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{28,29,30,31,32,33,34,35,14,15,16,13,12,36,37}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rule)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4、使用规则对事实进行推导规则类:规则名只是用来表示规则的一个名称,前提链由前提类生成的单链表,结论则是存放结论断言编号,表示由该规则的到的结论在事实数组中的编号。

事件类:事实号和规则数据和结论断言数据的数字相对应。

激活标志表示这个时候有没有被处理过。

断言这保存推理后的结论,在重复查询这个事实条件时不用反复询问用户。

四、关键代码int rule::Query(){int i;char c;int Tag=0;list *L;fact *F;F=Fact;L=Pre;if(L==NULL)cout<<"\nError";while(L!=NUll){F=Fact;for(;;){}if(L->GetNumber()>0){if((F->GetSucc())==true) {L=L->Next;continue;}if((F->GetSucc())==false) return false;if(abs(L->GetNumber())==F->GetNumber())F=F->Next; //查找与规则前提链中前提号相同的事实} //如果事实的断言为真则判断下一个前提,为假,则表示该规则不适合else}{}if((F->GetSucc())==true) return false;if((F->GetSucc())==false) {L=L->Next;continue;}cout<<endl<<F->GetName()<<"(Y/N)";c=getchar(); //事实断言为不知道的时候,向用户询问flushall();if((c=='Y')||(c=='y')){}{}L=L->Next;if(L->GetNumber()<0)F->PutAct(-1,false);{}F->PutAct(-1,false);Tag=-1;return false;if(L->GetNumber()>0)F->PutAct(1,true); //设置事实的断言和激活标志if(L->GetNumber()<0){}F->PutAct(1,true);Tag=-1;return false;elseelsefor(;;){}if(Conc<24){}{F->PutAct(1,true);return false;if(Conc==F->GetNumber()) break; //查找结论断言对应的事实F=F->Next;if(Tag!=-1)};}F=Fact;for(;;){}if(Conc<24){}F->PutAct(1,true);return false;if(Conc==F->GetNumber()) break;F=F->Next;cout<<"\nThis animal is"<<F->GetName();return true;return false;五试验结论通过这次试验和一些辅助书籍的阅读,加强了自己的阅读程序能力和编程的能力,而且游戏人物识别专家系统,它用产生式规则来表示知识,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,运用到其它方面去。

总之,这次试验让我受益匪浅。

完整的源代码#include <string.h>#include <math.h>#include <stdio.h>#include <iostream.h>#define True 1#define False 0#define DontKnow -1Char *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"}int rulep[][6]={{19,17,15,10,0,0},{20,17,15,10,0,0},{21,17,15,11,0,0},{23,22,18,15,10,0},{24,17,15,11,0,0},{25,17,15,11,0,0},{22,17,15,11,0,0},{26,17,13,11,0,0},{12,7,1,0,0,0},{12,8,1,0,0,0},{12,9,1,0,0,0},{4,2,0,0,0,0},{5,3,1,0,0,0},{6,3,1,0,0,0},{4,1,0,0,0,0}};int rulec[]={28,29,30,31,32,33,34,35,14,15,16,13,12,36,37};class fact{private:int Number;char Name[21];int Active;int Succ;public:fact *Next;fact(int Num,char *L){strcpy(Name,L);Number=Num;Active=False;//-1是已经推理,不符合。

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