智能信息处理技术复习资料
智能信息技术考核试卷

贵州师范大学作业题目:智能信息处理期末综合考试题课程名称:智能信息处理任课教师姓名:研究生姓名:学号:年级:专业:学院(部、所):任课教师评分:年月日2010-2011学年度第2学期硕士研究生课程“智能信息处理”期末综合考试题一、简答题1. 什么是智能?智能理论的研究主要分为哪两个方面?理解智能包括理解:知识如何获取、表达和存储;智能行为如何产生和学习;动机、情感和优先权如何发展和运用;传感器信号如何转换成各种符号;怎样利用各种符号执行逻辑运算、对过去进行推理及对未来进行规划;智能机制如何产生幻觉、信念、希望、畏惧、梦幻甚至善良和爱情等现象。
目前对人工智能的研究主要集中在两个方面。
第一类包括符号处理的方法。
它们基于物理符号系统的假说。
第二类包括所谓的“子符号”方法。
它们通常采用自下而上的方式,从最低阶段向上进行。
2. 什么是经典人工智能?什么是计算智能?人工智能理论主要包括哪些内容?如何进行知识表示和知识推理?符号处理的方法称为“经典的人工智能”,这类方法中,突出的方法是将逻辑操作应用于说明性知识库。
这种风格的人工智能运用说明语句来表达问题域的“知识”,这些语句基于或实质上等同于一阶逻辑中的语句。
采用逻辑推理可推导这种知识的结果。
这种方法有许多变形,包括那些强调对逻辑语言中定义域的形式公理化的角色的变形。
当遇到“真正的问题”,这一方法需要掌握问题域的足够知识,通常就称作基于知识的方法。
计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。
按照这一观点,智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。
在用进废退、优胜劣汰的过程中,适应度高的结构被保存下来,智能水平也随之提高。
因此说计算智能就是基于结构演化的智能。
人工智能是研究用机器模拟人脑所能从事的感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等思维活动, 来解决人类专家才能处理的复杂问题的理论。
人工智能中常用的知识表示方法有状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、产生式法、语义网络法、框架法、脚本法等。
信息技术复习重点

信息技术复习重点第一章信息、信息科学与信息技术1.1探索信息的真谛1.1.1信息1.什么是信息就一般意义而言,信息可以理解成消息、情报、知识、见闻、通知、报告、事实、数据等等。
信息的传播过程是???1.1.3香农对信息的定义香农认为:信息是有秩序的量度,是人们对事物了解的不确定性的消除或减少。
信息是对组织程度的一种测度,信息能使物质系统有序性增强,减少破坏、混乱和噪音。
香农提出:信息的传播过程是“信源”把要提供的信息经过“信道”传递给“信宿”,信宿接收这些经过“译码”的信息符号的过程。
信道是在物理线路上划分的逻辑通道。
在香农确定信息量名称时,将热力学中的“熵”的概念应用到信息领域。
一个系统的熵就是它的无组织程度的度量。
香农是现代信息论的创始人香农信息论的局限性:主要是由于狭义信息论没有解决信息的语义问题和有效性问题。
1.1.6 数据、消息、信号与信息的区别1.数据数据是对客观实体的一种描述形式,是信息的载体。
信息和数据的区别可以理解为:数据是未加工的信息,而信息是数据经过加工以后的能为某个目的使用的数据,信息是数据的内容或诠释。
数据可分为模拟数据和数字数据两种形式。
2.消息信息论的先驱哈特莱认为信息是包含在消息中的抽象量,消息是具体的,其中蕴含着信息。
按照香农理论,在通信过程中,信息总是经过编码(符号化)成为消息以后,才能经由媒介传播的,而信息的接收者收到信息后,总是要经过译码(解读)才能获取其中的信息的。
3.信号把消息变换成适合信道传输的物理量,这种物理量称为信号。
信号是数据的电磁或光脉冲编码。
信号可以分为模拟信号和数字信号。
1.2信息科学1.2.1 信息科学的产生与定义信息和控制是信息科学的基础和核心。
什么是信息科学:信息科学以香农创立的信息论为理论基础,以现代科学方法论作为主要研究方法、以研究信息及其运动规律为主要内容、以扩展人的信息功能作为主要研究目标的一门科学。
信息科学是以信息为基本研究对象,以信息的运动规律和应用方法为主要研究内容,这是信息科学有别于一切传统科学最基本的特征。
高中信息技术高考考点七智能信息处理(人工智能)含历年真题解析

了解信息智能处理的方式及基本应用
—自然语言理解/机器翻译
自然语言理解是指研究能实现人与计算机之间用自然语言进
行有效通信的各种理论和方法。理解过程分为三个层次:词法分 析、句法分析、语义分析。
※全文信息检索系统 就是前面学习的、google一 类的全文搜索引擎里面的一个“机器人”程序,不停的 从一个网站到另一个网站,自动识别各网页内容,并根 据内容自动建立索引数据库,供我们查找信息,这一过 程就是自然语言处理技术的应用。
高中信息技术 高考精讲
第三单元 信息的加工与表达 考点七 智能信息处理
历年高考考点分布
认识智能信息处理工具及作用
认识智能信息处理工具及作用
认识智能信息处理工具及作用
人工 业 机 器
军 用 机 器 人
服务机器人
器娱 人乐
机
教育机器人
认识智能信息处理工具及作用
仿真机器人 焊接机器人
火星机器人 插秧机器人
认识智能信息处理工具
智能处理工具与一般处理工具的异同点
相同点: 都是通过计算机程序来实现的。
不同点: 一般处理工具:处理的问题有固定算法,处理过程是重复计算 的过程,最终得到一个确定的结果。如求方程组的解,加密 解密程序。 智能处理工具:处理的问题是不确定、非结构的、没有固定算 法的,处理过程是推理控制的过程,最终结果不太确定。如手 写汉字的识别率还不足100%,但已具有实用价值。
如: Office助手、瑞星杀毒中的狮子
智能家电电器、 车辆导航系统、 智能游戏程序、 智能手术刀
课堂小结
手写输入和语音输 入令汉字输入不再 困难。
计算机辅助翻译把 翻译过程中机械、 重复、琐碎的工作 交给计算机来完成 。这样,翻译者只 需将精力集中在创 造性的思考上,有 利于工作效率的提 高。
第7章智能信息处理技术

《物联网技术概论》
2014-8-6
7.1.3 机器学习的主要策略
1. 机械学习
机械学习(Rote Learning)又称死记式学习,是最简单、最原始、最 基本的学习策略。通过记忆和评价外部环境所提供的信息达到学习的目的 ,学习系统要做的工作就是把经过评价所获取的知识存储到知识库中,求 解问题时就从知识库中检索出相应的知识直接用来求解问题。这种学习策 略不需要任何推理过程。外面输入知识的表示方式与系统内部表示方式完 全一致,不需要任何处理和变化。在机械学习系统中,知识的获取是以较 为稳定和直接的方式进行的,不需要系统进行过多的加工。 这里可以把执行部分抽象地看成某一函数,这个函数在得到自变量输 入值(x1,„,xn)之后,计算并输出函数值(y1,„,yp)。实际上它 就是简单的存储联合对[(x1,„,xn),(y1,„,yp)]。当需要f( X1,X2,„,Xn)时,执行部分就从存储器中把(Y1,Y2,„,Yp)简单 地检索出来而不是重新计算它。
qufu66sinacom山东理工职业学院软件工程学院物联网技术概论20148671机器学习72模式识别73信息融合74数据挖掘物联网技术概论201486本章学习重点通过本章的学习了解机器学习模式识别信息融合和数据挖掘等各种智能信息处理技术的概念发展和特点掌握机器学习模式识别信息融合和数据挖掘的系统组成和方法了解智能信息处理技术的应用为后续的学习和研究建立基础
遗传算法的生物基础是人类生理的进化及发展,这种方法被称为进化主 义;另一方面,神经网络的理论是基于人脑的结构,其目的是揭示一个 系统是如何向环境学习的,此方法被称为连接主义。
另外,基于统计学习理论提出了支持向量机的学习算法,由于其出色的 学习性能尤其是泛化能力,从而引起了人们对这一领域的极大关注。
智能信息处理技术考试复习重点

人工智能有能力做三件事:知识存储 解决问题 获取新知识人工智能的三个关键部分:表示 学习 推理神经网络至今经历了兴起、萧条和兴盛三个时期。
神经网络动力学过程有 过程--计算过程 和 过程--学习过程前馈神经网络的发展经历了:兴起 萧条 和 兴盛 三个时期前馈神经网络模型有:感知器、BP网络、RBF网络遗传算法的三个算子:选择算子、交叉算子、变异算子遗传算法主要由三种运算组成:选择运算 交叉变异 变异运算编码方法可以分为三大类:二进制编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法。
Hopfield神经网络模型一般由单层全互连的神经元u i(i=1,…,n)组成。
自组织映射神经网络模型SOM)它是一种无监督学习神经网络计算智能包括神经网络、模糊信息处理 和 遗传算法 。
计算智能核心内容:神经网络、进化计算和模糊系统模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法. 经典数学是以精确性为特征的.关系的特性:自反性、对称性和传递性典型的学习规则:hebbian学习规则和Delta学习规则遗传算法 主要用于函数最优化计算,它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应全局寻优的随机搜索算法。
遗传编码: 把问题的可行解从其物理解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(编码空间)的转换方法称为编码描述神经网络模型的六个要素:传播规则 活跃规则 输出规则 互连模式 学习规则 环境神经网络 :是由大量的、同时也是很简单的处理单元(神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。
反映了人脑功能的许多特性,是对人脑功能进行某种简化、抽象和模拟。
BP反向传输算法的基本过程:初始化阶段前馈阶段 权值调整阶段 学习精度计算 学习结束判断智能:智慧和能力。
个体有目的的行为、合理的思维以及有效适应环境的能力。
神经计算的特点大规模并行性、集团运算和容错能力。
信息的分布式表示。
学习和自组织能力。
多层神经网络系统具有强大的解算能力和处理实际问题的能力。
(完整word版)智能信息处理复习提纲(2015)湖南大学(word文档良心出品)

智能信息处理复习提纲一、什么是智能理论?人工智能的主要学派有哪些?人工智能的主要应用领域有哪些?计算智能的生物学基础是什么、主要方法有哪些智能理论的定义:“智能”一词可以用作名词,也可以用作形容词。
如果用作名词,它是指人类所能进行的脑力劳动,包括感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、概括……如果用作形容词,它的意义是:人一样的、聪明的、灵活的、柔性的、自学习的、自组织的、自适应的、自治的……智能理论研究的两个方面:一方面是对智能的产生、形成和工作的机制的直接研究,称为自然智能理论;另一方面是研究如何用人工的方法模拟、延伸和扩展智能。
,主要是生理学和心理学研究者所从事的工作,称为人工智能理论。
人工智能的主要学派:(1)符号主义(心理学派):认为可以用一个符号系统在计算机上形式化地描述和模拟人的思维活动过程。
(采用功能模拟方法)(2)联结主义(生理学派):利用人工神经网络模仿人类智能,认为人的智能的基本单元是神经元,由许多人工神经元联结起来的人工神经网络可以具有自学习和自适应能力,能更好地模仿人类智能。
(采用结构模拟)(3)行为主义(控制论学派):认为智能取决于感知和表现为行为,智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
(采用行为模拟)人工智能的主要应用领域:(1)定理证明(2)专家系统(3)机器学习(4)自然语言理解(5)智能检索(6)机器人学(7)自动程序设计(8)组合调度问题(9)模式识别(10)机器视觉人工智能的目:就是让计算机这台机器能够象人一样思考。
计算智能的生物学基础是什么、主要方法有哪些:计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。
基于结构演化的人工智能主要方法:人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等二、智能信息技术涉及哪几个领域、各解决哪些问题?试将人类的认知过程与计算机认知过程进行比较。
智能信息技术涉及的领域:信息技术就是感测技术、通信技术、计算机技术和控制技术。
智能信息处理考点讲解

1.信号与系统的关系信号自身需要被分析,也可以用它来研究系统;信号与系统是密不可分的,经常看到的一下几种情况:(1)控制,已知系统和系统输出求输入(2)辨识,已知系统输入和系统输出求系统(3)分析,已知系统输入和系统求系统输出(4)处理,已知系统输入和系统,求系统输出2.信号的分类准周期信号,又称近周期信号。
趋势项信号,一般的不具有周期和确定性变化规律的直流信号,如:定量仪。
瞬变冲激信号,瞬变是指持续几个周期的衰减信号(几个周期就衰减没了),冲激则是不同形式的单个脉冲。
3.随机信号定义随机信号是无法用函数描述的信号,是随机过程的一次实现。
随机过程在条件相同的情况下对一个信号进行重复观测,第i 次观测得到一个随机函Xi(t),每开始一次观测从t=0开始,得到一个观测的样本集合{ X1(t)、X2(t)、……、Xi(t)、……},这个集合就是一个随机过程。
随机过程,举例:电子元器件的热噪声和投硬币随机信号的性质:平稳性、各态历经性4.平稳随机信号证明方法:5.方差、均值、自相关函数关系均值:⎰∞∞-==dx t x xf t X E t m x x ),()]([)(方差:⎰∞∞--=-=dxt x f t m x t m t X E t x x x x ),()]([})]()({[)(222σ表示二法:)()]([)(222t m t X E t x x-=σ周期信号下的数字特征6.各态历经性判断:当均值和相关函数的集合平均等于时间平均和时间相关函数时则称:随机信号x(t)满足各态历经性物理意义:单独一个随机函数x(t)所经历的状态可以代表所有随机变量(即随即过程)在所有时间上的经历状态。
实际意义:由一次观测就能够足够了(对一次观测时间平均可以获得总体的统计特性)7.一维概率密度8.相关函数和协方差函数的关系 相关函数:[]212121212121),,,()()(),(dx dx t t x x f x x t X t X E t t R x ⎰⎰+∞∞-+∞∞-==其绝对值越大,表示相关性越强应用:流量计、相关分析的路径记忆、浓度传感器 协方差函数:[][]{})()()()(),(221121t m t X t m t X E t t K x x x --=[])()(),()()()()(),(2121212121t m t m t t R t m t m t X t X E t t K x x x x x x -=-=共同点:也描述了相关性不同点:它只考察了信号交流成分间的相关性(相似性)。
《智能信息处理》课程考试题

《智能信息处理》课程考试题
1、表1为某电子设备的测试数据与实际故障模式之间的关系,请应用表1数据作为样本,设计一BP神经网络故障辨识器,其中,取学习率η=0.5,动量因子α=0.5,E<0.02,起用增加动量项的BP算法。
(1)给出具体的神经网络结构与结构参数;
(2)给出具体的程序;
(3)给出BP网络训练的误差下降曲线;
(4)表2为该电子设备在使用时的状态测试与数据预处理结果,应用BP网络诊断该设备此时的故障模式。
表1 故障输入、输出训练样本
表2 模糊化数据
解:(1):利用三层BP网络来识别电路故障。
取输入节点数in =5,代表5个关键测试点
电压信号;取输出节点数out =10,分别代表9种故障元件和正常情况。
其BP网络结构如图所示。
根据BP网络隐层节点设计的经验公式,隐层节点数hide可取为:hide =
in+α=50+α= 12(α=1~10)并且f(x)=1/(1+exp(-x))
out
*
输入层隐形层输出层
(2)具体的程序见电子版
(3)BP网络训练的误差下降曲线:
(4)应用BP网络诊断该设备表2的故障模式:
Y1=9;Y2=5分别是第9和第5种出现故障。
3、用标准遗传算法求f(x)=x2-22x+30函数的最小值,x [0,31]。
给出了用遗传算法求解此问题的计算过程和结果。
(1)给出源程序;
(2)给出最初两次遗传运算过程;
解:(1)源程序见电子版
当X=11.64时y= -90.64是最小值
用C++运行的结果图如下
(2)前两次计算过程的运行结果图。
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例 3-4:八数码问题(1) 操作规定: 允许空格四周上、下、左、右的数码块移入空格中,不许斜方向 移动,不许返回先辈结点。 初始布局 S 和目标状态 D 如下图所示:
2 1 7 6 S 8 3 4 5 1 8 7 2 3 4 6 5 D
全局择优搜索 特点: 在 OPEN 表中保留所有已生成而未扩展的节点,并用估价函数 f(n)对它们全 部进行估计,从中选出最优的节点进行扩展,因此,亦称“最好优先搜索 法” 。 得到的不一定是实际上的最佳解。 全局择优搜索流程
第1章
人工智能 以思维与智能为核心。 是计算机科学、逻辑学、思维学、生理学、心理学、电子学、语言学、教育学等 多学科相互渗透的结果。 人工智能原理的四大问题 知识表示,人工智能研究的最基本问题 问题求解,人工智能的根本问题 机器学习,人工智能产生的核心问题 系统构成,人工智能的中心问题 已有的知识表示法:谓词逻辑表示法、模糊逻辑表示法、产生式表示法、状态空间表示法、 与/或图表示法、语义网络表示法,框架表示法等。 问题的求解与表示 (1) 问题用谓词公式表示,用演绎推理来求解。 (2) 问题用状态空间法表示,用搜索法求解。 机器学习常用方法有:死记硬背法、参数修正法、问题求解法、概念法、发现法等。 系统构成 人工智能的工作需要硬件、软件、接口等多方面的支持与配合。
知识表示体系:
表 示 方 法 替 代 表 示 直 接 表 示 分 布 表 示
局 部 表 示 过 程 性 表 示 语 义 网 络 表 示 框 架 表 示 脚 本 表 示
叙 述 性 表 示 逻 辑 表 示 产 生 式 表 示
状态 状态空间法表示问题基本步骤: (1) 定义状态的描述形式。 (2) 用所定义的状态描述形式把问题的所有可能状态都表示出来,并确定出问题的初 始状态描述和目标状态描述。 (3) 定义一组算符,使得利用这组算符可把问题由一种状态转变为另一种状态。 例 2-9:用谓词逻辑公式表示命题“任何整数或是正的或是负的”。 integer ( x )表示“是整数”, positive( x ) 表示“是正 解:设 数”,negative ( x ) 表示“是负数”。 于是根据给定命题,可用谓词逻辑公式表示如下:
第 3 章 智能求解及其搜索策略
搜索系统由以下三大成分构成 : 知识库:描述当前任务的范围以及要求解问题的目标。 规则 :用于对数据库的加工处理。 控制性知识:决定下一步应如何做?选择什么操作?在何处使用此控制?
同构同态变换
原始问题 h 同态问题
难解
原始解答 h-1
易解
同态解答
状态空间求解法 用状态描述与问题相关的事实和事实间的关系。 状态常表示为矢量。 问题的状态空间可记为三元组(S,F,G)。
(2)若 OPEN 为空,则搜索失败,问题无解; (3)弹出 OPEN 中栈顶结点 n,放入 CLOSE 表中,并给出顺序编号 n; (4)若 n 为目标结点 D,则搜索成功,问题有解; (5)若 n 的深度 d(n)=d,则转(2) ; (6)若 n 无子结点,即不可扩展,转(2) ; (7)扩展结点 n,将其所有子结点配上返回 n 的指针,并压入 OPEN 堆栈,转(2) 。 特点: 节点间有向边的代价不同 算法修改: (1)广度优先搜索法:每次从 OPEN 表中取出具有最小代价的节点进行扩展 。 (2)有界深度优先搜索法: 用代价限制 g 代替深度限制 d, 用代价 g(n)代替节点深度 d(n)。 基本思想 : 选择一个节点的后继节点, 是在它的所有子节点中, 选估价函数 f(n)最优者。 因此, 亦称“瞎子爬山法”。 特点: 可以取消 OPEN 表,每次扩展后只保留一个最优子节点,直接放入 CLOSE 表中,丢掉其它子节点。 主要在单因素、单极值情况下使用;在多因素,多极值情况下,找不到最佳 解。 什么是搜索?有哪两大类不同的搜索方法?两者的区别是什么? 用状态空间法表示问题时,什么是问题的解?求解过程的本质是什么?什么是最优 解?最优解唯一吗? 请写与状态空间图的一般搜索过程。在搜索过程中 OPEN 表和 CLOSE 表的作用分 别是什么?有何区别?
推理 定义: 从已有事实和知识中推出结论。 推理方法分类: 按途径分: 演绎推理、归纳推理、默认推理。 按所用知识的确定性分:
确定性推理、不确定推理。 按结论是否单调增加分: 单调推理、非单调推理。 按推理中是否运用启发性知识分: 启发式推理、非启发式推理。 推理系统构成: 知识库 、数据库 、推理机。
开始 把 S 放入 OPEN 表,计算 f(S),置 n=0 OPEN=NULL 取出 OPEN 表中最前的结点放入 CLOSE 表中,并寇以顺序编号 n n=目标结点 D? n 可以扩展? 扩展 n,将其子结点 ni 依次放入 OPEN 表中, 并配上指向 n 的返回指针,计算 f(ni),并按 f(ni)值对 OPEN 表重新排序(小的在前) 成功 失败
专家 知识获取设 施(工具)
用户 输入/输出 系 统 建议 说明 具体事实 与数据
知识库
推理系统
知识工程师
人工智能应用系统的结构特征(特点)是: (1)系统要有智能就必须拥有知识。 (2)系统应具备某种推理的能力。 (3)具备某种继续获取知识的功能。 什么是人工智能?人工智能的意义和目标是什么? 人工智能系统的特点有哪些?
第2章
知识是经过筛选和整理的信息,是对事物运动变化规律的表述,是人类对客观世界一种较 为准确、全面的认识和理解。 知识按问题求解要求分为: 叙述型知识、过程型知识、控制型知识。 知识按其作用分为: 描述性知识、判断性知识、过程性知识。 知识按其描述对象分为: 对象级知识、元知识 。 元知识:Ravis,1997 提出。是关于知识的知识。 叙述型知识: 描述有关系统状态、环境和条件,问题的概念、定义和事实的知识。 过程型知识: 描述有关系统状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识。 控制型知识: 描述有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、判断、管理和决 策的知识。 例:对于从北京到大庆,是乘飞机还是坐火车的问题,有关的知识可以归纳为: 叙述型知识: 北京、大庆、飞机、火车、时间费用。 过程型知识: 乘飞机、坐火车。 控制型知识: 乘飞机较快、较贵;坐火车较慢、较便宜。 同构变换与同态变换: 同构问题的解答等价于原始问题的解答。 原始问题有解,则同态问题有解;同态问题无解,则原始问题
使用自然语言、专门语言、图象的人机对话接口 人机 接口
知识库 管理软件
解题推理 软件
智能接口 软件
软件
知识库硬件 关系代数 关系数据库
解题推理硬件 逻辑程序 设计语言 逻辑机 智能接口 硬件 硬件
超大规模集成电路体系结构
系统构成包括以下五个方面: 人工智能语言 智能应用软件 软件开发环境与工具 硬件支持环境 人机智能接口 专家系统是指一类计算机智能程序,可从事特定的、难度较高的专业工作。 基本结构:如图。
大 小 结构程序 所属类型 类似于 说 明 对象框架 对象 长方块 姿态 水平 对象框架 对象 长方块 姿态 垂直 关系框架 顶 be-supported-by 柱 1 not-touch 柱 2
什么是知识?它有哪些特征?有哪几种主要的知识分类? 什么是知识表示?知识表示有哪些要求? 什么是状态空间?状态空间是怎样构成的?给出状态空间法表示问题的一般步骤。 一阶谓词表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些特点? 何谓语义网络?它有哪些基本的语义关系?
已扩展节点、未扩展节点的数据结构
OPEN表结构 状态结点 父结点 编号
CLOSED表结构 状态结点 父结点
状态空间搜索算法流程:
开 始
初始化:S放入OPEN表,CLOES表置空, n=1 Y
OPEN为空表NULL ? N
失败
OPEN表中的第一个结点n移至CLOSE表 n=目标结点D吗 ? N 若n的后继未曾在搜索图G中出现,则将其放入OPEN 表的末端,并提供返回结点n的指针, 置n=n+1 根据后继结点在搜索图G中的出现情况 修改指针方向 依某种准则重新排序OPEN表 Y 成功
搜索策略: 状态空间搜索(广度优先搜索、深度优先搜索、有界深度优先搜索等 )、启发式搜索 等。 广度优先搜索 搜索原则: 深度越小、越早生成结点的优先级越高。 当最低层不止一个结点时,它选择最先生成的结点进行搜索。 广度优先算法步骤: (1) 初始结点 S 加入到队列 OPEN 的尾部; (2) 若 OPEN 为空,则搜索失败,问题无解; (3) 取出 OPEN 队头的结点 n,并放入 CLOSE 队列中; (4) 若 n 是目标结点 D,则搜索成功,问题有解; (5) 若 n 是叶结点,则转(2); (6) 扩展 n 结点(即找出它的所有直接后继),并把它的诸子结点依次加入 OPEN 队尾,修改 这些子结点的返回指针,使其指向结点 n。转(2)。 穿透率 反映目标搜索时的搜索范围。定义为:P=L/T L 是到达目标的长度;T 是在整个搜索过程中产生的结点总数,显然 P≤1。 P 还和问题的难度相关,一般是 L 越大,问题越困难,P 值越小;反之 P 则越大。 局部择优搜索 基本思想 : 选择一个节点的后继节点, 是在它的所有子节点中, 选估价函数 f(n)最优者。 因此, 亦称“瞎子爬山法”。 特点: 可以取消 OPEN 表,每次扩展后只保留一个最优子节点,直接放入 CLOSE 表中,丢掉其它子节点。 主要在单因素、单极值情况下使用;在多因素,多极值情况下,找不到最佳 解。 局部择优算法步骤: 流程:
is-a
楔形块
长方块
楔形块
长方块
(d)A是一个楔形块,B是一个长方块
(e)一个完整的房子概念
例 2-17: 用框架表示拱的概念。下图为拱的框架表示法,左边是拱的主框架,另 外三个子框架用来描述它的组成对象和关系,其中有两个各说明一个终端,另一个 则被两个终端所共享。