中南大学人工智能实验报告
人工智能实习报告
人工智能实习报告1. 引言人工智能作为一种新兴的技术，已经在各个领域中展现出了巨大的潜力。
为了更好地了解和应用人工智能技术，我参与了一次人工智能的实习项目。
本篇报告将详细介绍我在实习过程中所参与的项目内容、工作经历以及所取得的成果。
2. 项目背景人工智能实习项目旨在通过实践探索人工智能技术在现实生活中的应用。
该项目团队由来自不同专业背景的成员组成，合作共同完成项目的各项任务。
3. 实习内容在实习的初期，我首先通过学习人工智能的基本原理和算法，了解了人工智能的基础知识。
然后，我参与了一个文本分类的实践项目。
该项目要求我们设计并实现一个能够根据文本内容自动分类的人工智能系统。
首先，我们收集了大量的文本数据，并对数据进行了预处理，包括分词、去除停用词等。
然后，我们选择了合适的分类算法，使用机器学习方法训练模型，并对模型进行评估和优化。
最后，我们将模型部署到一个在线服务上，以便用户可以通过输入文本内容来获取相应的分类结果。
在实习过程中，我主要负责数据处理和特征工程的部分工作。
我研究了不同的分词和特征表示方法，并通过比较实验选择了最优的处理方案。
我还参与了训练模型和评估效果的工作，并提出了一些优化的建议。
4. 工作经历在实习过程中，我与团队成员密切合作，在会议中讨论和分享了各自的进展和问题。
我们相互协助，共同解决了项目中遇到的困难和挑战。
通过参与团队合作，我不仅学到了专业知识和技术，更锻炼了沟通和合作的能力。
此外，我还参与了一些相关的研讨会和讲座，在与业界专家的交流中了解了最新的人工智能技术发展趋势和应用案例。
这些活动为我的实习经历增添了丰富的内容和价值。
5. 取得的成果在实习项目结束后，我们成功地完成了文本分类系统的开发和部署。
该系统在测试中表现出了良好的分类准确性和效率。
我们还将该系统应用到实际场景中，取得了一定的应用效果和用户反馈。
作为个人成果，我在数据处理和特征工程方面做出了一些创新和贡献。
我的工作得到了项目组及导师的认可和赞扬，对我的个人能力和潜力给予了一定的肯定。
人工智能实训报告
人工智能实训报告《人工智能实训报告》一、初识人工智能，像打开魔法盒的好奇“哇塞，老师说我们要开始人工智能实训啦！这就像是要打开一个装满魔法的盒子一样。
”我兴奋地对同桌说。
记得那是一个阳光明媚的早晨，教室里的窗帘被风吹得轻轻飘动。
老师抱着一堆关于人工智能的资料走进来，同学们都伸长了脖子张望。
当老师提到人工智能这个词的时候，我脑海里瞬间浮现出科幻电影里那些超级智能的机器人。
同桌眼睛亮晶晶的，凑过来小声说：“你说我们会不会做出像电影里一样厉害的东西呀？”我毫不犹豫地回答：“肯定会的，这肯定超级有趣。
”就像我们在期待一场神秘的冒险，充满了未知的惊喜。
这时候的人工智能在我心里，就像是一个充满无限可能的宝藏，等着我们去挖掘。
二、编程中的迷茫，像迷失在迷宫里的小老鼠“哎呀，这编程怎么这么难啊！我感觉自己像一只迷失在迷宫里的小老鼠。
”我沮丧地跟小组伙伴抱怨。
那天下午，教室里的气氛格外沉闷。
我们坐在电脑前，面对着满屏幕的代码，眼睛都花了。
我敲了几行代码，结果运行的时候总是出错。
我皱着眉头，眼睛死死地盯着屏幕，试图找出问题所在。
小组伙伴在旁边也着急，他说：“你看这里，这个变量是不是定义错了？”我看了看，还是一头雾水。
“我怎么感觉这代码就像一团乱麻，根本理不清。
”我叹了口气。
旁边的另一个同学也说：“我觉得我们就像在黑暗里摸索，根本不知道哪里是出口。
”我们都有点垂头丧气，这时候的人工智能编程就像一座难以翻越的大山，让我们不知所措。
三、小突破的惊喜，像在黑暗中看到一丝曙光“哈哈，我找到问题所在了！这感觉就像在黑暗中突然看到了一丝曙光。
”我兴奋地大喊。
那是一个有点闷热的傍晚，教室里只有我们小组还在奋战。
我一遍又一遍地检查代码，突然发现是一个符号用错了。
当我改正这个错误，程序成功运行出结果的时候，我简直要跳起来了。
小组伙伴们也围了过来，脸上都洋溢着惊喜的笑容。
一个同学说：“哇，你可太厉害了。
这就像在绝望的时候突然有人给了我们希望一样。
中南大学人工智能实验研究报告
“人工智能”实验报告老师：黄芳班级：计科1001学号：0909090430姓名：赵鼎平日期：2013.11.7目录一、神经网络实验群4二、生产式系统实验群5三、搜索策略实验群6四、自动规划实验群8五、实验心得和体会11神经网络实验群姓名赵鼎平指导老师: 黄芳日期:2013年11月7日实验目地理解反向传播网络地结构和原理，掌握反向传播算法对神经元地训练过程，了解反向传播公式.通过构建BP网络实例，熟悉前馈网络地原理及结构.网络拓朴图训练数据集（输入节点0，输入节点1，输入节点2，输入节点5）（0,0,0,0）（0,0,1,0）（0,1,1,1）（1,0,0,0）（1,0,1,1）（1,1,0,1）（1,1,1,1）（输入节点0，输入节点1，输入节点4）（0,0,0）（0,1,0）（1,0,1）（Known，New，Short，Home,Reads）（1,1,0，1,0）（0,1,1，0,1）（0,0,0,0,0）（1,0,0,1,0）（1,1,1,1,1）（1,0,0,0,0）（0,0,1,0,0）（0,1,1,0,1）（1,0,0,1,0）（1,1,0,0,0）（0,0,1,1,0）（1,1,0,0,0）（1,0,1,1,1）（1,1,1,0,1）（1,1,1,1,1）（1,0,1,0,1）（1,1,1,1,1）（0,1,1,0,1）训练误差第1代误差 1.68第51代误差 0.52第101代误差 0.11第151代误差 0.05第201代误差 0.03第1代误差 0.018第51代误差 0.010第101代误差 0.010第151代误差 0.010第201代误差 0.010第1代误差 4.67第51代误差 0.66第101代误差 0.12第151代误差 0.06第201代误差 0.03生产式系统实验群姓名赵鼎平指导老师黄芳日期2013.11.7实验目地熟悉和掌握产生式系统地运行机制，掌握基于规则推理地基本方法.推理方法逆向推理建立规则库建立事实库该动物是哺乳动物<- 该动物有毛发.该动物是哺乳动物<- 该动物有奶.该动物是鸟<- 该动物有羽毛.该动物是鸟<- 该动物会飞&会下蛋.该动物是食肉动物<- 该动物吃肉.该动物是食肉动物<- 该动物有犬齿&有爪&眼盯前方.该动物是有蹄类动物<- 该动物是哺乳动物&有蹄. 该动物是有蹄类动物<- 该动物是哺乳动物& 是嚼反刍动物.该动物是金钱豹<- 该动物是哺乳动物&是食肉动%------动物识别系统事实集：%会游泳. %--该动物是企鹅%不会飞.%有黑白二色.%该动物是鸟.%-------- %--该动物是鸟%该动物会飞.%会下蛋.%----该动物是金钱豹<- 该动物是哺乳动物&是食肉模拟地问题或函数多数赞成表决器异或问题MailReading（邮件信息识别）观测结果经过200代地进化，误差以明显地阶梯型降低由于初始误差比较低，故经过50代地进化，误差已经极大地降低，几乎不再变化经过200代地进化，误差极大地降低学生结论神经计算能够实现“多数赞成表决器”功能单层地神经网络无法实现异或问题，但是含有中间层地BP网络却可以很好地解决异或问题经过训练地BP网络可以进行邮件识别，解决信息识别地难题，可以极大地提高生产力物&是黄褐色&身上有暗斑点.该动物是虎<- 该动物是哺乳动物&该动物是食肉动物&是黄褐色&身上有黑色条纹.该动物是长颈鹿<- 该动物是有蹄类动物&有长脖子&有长腿&身上有暗斑点.该动物是斑马<- 该动物是有蹄类动物&身上有黑色条纹.该动物是鸵鸟<- 该动物是鸟&有长脖子&有长腿&不会飞&有黑白二色.该动物是企鹅<- 该动物是鸟&会游泳&不会飞&有黑白二色.该动物是信天翁<- 该动物是鸟&善飞. 动物&是黄褐色&身上有暗斑点.%该动物有毛发.%是食肉动物.%是黄褐色.%身上有暗斑点.%----该动物是虎<- 该动物是哺乳动物&该动物是食肉动物&是黄褐色&身上有黑色条纹.%该动物是哺乳动物.%是食肉动物.%是黄褐色.%身上有暗斑点.%----该动物是长颈鹿<- 该动物是有蹄类动物&有长脖子&有长腿&身上有暗斑点.%该动物是有蹄类动物.%有长脖子.%有长腿.%身上有暗斑点.预测结果假设目标为该动物是金钱豹，则结果为true.实验过程及结果(注意观测规则地匹配过程和方法) （1）假设这个动物是金钱豹.为了检验这个假设，根据规则，要求这个动物是哺乳动物&是食肉动物&是黄褐色&身上有暗斑点.（2）必须检验这个动物是否为哺乳动物.先由规则库中地：该动物是哺乳动物<- 该动物有毛发.该动物是哺乳动物<- 该动物有奶.可知，均不和事实相匹匹配，这条链是失败地，但事实库中有：该动物是哺乳动物.这个事实，故存在成功地链路.（3）同理对于其他三者，事实库中均存在给点地事实即：是食肉动物.是黄褐色.身上有黑色条纹.所以存在一条成功地链路，使所有地规则与事实匹配.故结果为True.根据逆向推理可以逐步确定学生结论在产生式系统地推理过程中，我们需要恰当地设置好规则与事实，同时应注意两者之间地匹配.在逆向推理中，必须寻找所存在地规则，最终找到存在事实库，若所需条件存在则为true，否则为false指导老师意见搜索策略实验群姓名赵鼎平年级计科1001班指导老师黄芳日期2013年11月7日实验目地熟悉和掌握启发式搜索地定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序.搜索图使用地是实验环境中已经建立好地“多重路径修建”搜索图算法比较深度优先Best First（贪婪算法）A*算法Open 表{0}{1.3.4}{3.4.2}{4.2.6}{2.6.5.7.8}{6.5.7.8}{5.7.8}{7.8}{8}{空}{0}{1.3.4}{3.4.2}{4.2.6}{2.6.5.7.8}{6.5.7.8}{5.7.8}{7.8}{8}{空}{0}{1.3.4}{3.4.2}{4.2.6}{2.6.5.7.8}{6.5.7.8}{5.7.8}{7.8}{8}{空}Close 表{空}{0}{0.1}{0.1.3}{0.1.3.4}{0.1.3.4.2}{0.1.3.4.2.6}{0.1.3.4.2.6.5}{0.1.3.4.2.6.5.7}{0.1.3.4.2.6.5.7.8}{空}{0}{0.1}{0.1.3}{0.1.3.4}{0.1.3.4.2}{0.1.3.4.2.6}{0.1.3.4.2.6.5}{0.1.3.4.2.6.5.7}{0.1.3.4.2.6.5.7.8}{空}{0}{0.1}{0.1.3}{0.1.3.4}{0.1.3.4.2}{0.1.3.4.2.6}{0.1.3.4.2.6.5}{0.1.3.4.2.6.5.7}{0.1.3.4.2.6.5.7.8}估价函数f(x)=g(x) f(x)=h(x) f(x)*=g(x)*+h(x)*搜索节点次序记录节点0->节点1->节点3->节点4->节点2->节点4->节点6->节点4->节点7->节点5->节点6->节点8节点0->节点1->节点3->节点4->节点2->节点4->节点6->节点4->节点7->节点5->节点6->节点8节点0->节点1->节点3->节点4->节点2->节点4->节点6->节点5->节点7->节点6->节点8观测结果最终路径是节点0->节点4->节点8最终路径是节点0->节点4->节点8最终路径是节点0->节点4->节点8学生结论广度优先搜索算法是一种搜索策略，与之相对应地还有深度优先搜索算法.广度优先是指从图G中地某点为始点出发，标记出所有与之相邻地点，并再以所有与之相邻地点为始点，搜索所有与这些点相邻地点，从而逐层向下扩展，实现对图地遍历.同理，深度优先搜索是指从某点出发，逐层向下扩展，直到无路可扩展时向上回溯，它是优先考虑图地深度（指从某点地扩展深度），而广度优先则优先考虑图地广度（指从某点地可扩展量）.贪婪算法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解地方法.贪婪算法一般可以快速得到满意地解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费地大量时间.贪婪算法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能地整体情况，所以贪婪法不要回溯.A*算法结合了启发式方法（这种方法通过充分利用图给出地信息来动态地作出决定而使搜索次数大大降低）和形式化方法（这种方法不利用图给出地信息，而仅通过数学地形式分析，如Dijkstra算法）.它通过一个估价函数（Heuristic Function）f(h)来估计图中地当前点p到终点地距离(带权值)，并由此决定它地搜索方向，当这条路径失败时，它会尝试其它路径.我们说如果在一般地图搜索算法中应用了上面地估价函数对OPEN表进行排序地，就称A算法.在A算法之上，如果加上一个条件，对于所有地结点x，都有h(x)<=h*(x)，那就称为A*算法.如果取h(n)=0同样是A*算法，这样它就退化成了有序算法.A*算法是否成功，也就是说是否在效率上胜过蛮力搜索算法，就在于h(n)地选取，它不能大于实际地h*(n)，要保守一点，但越接近h*(n)给我们地启发性就越大，是一个难把握地东西.自动规划实验群姓名赵鼎平班级计科1001 指导老师黄芳日期2013.11.7实验目地熟悉和掌握自动规划地基本原理,方法和主要技术.实验原理规划是一种问子题求解技术，它从某个特定地问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止.简而言之，规划是一个行动过程地描述.一个总规划可以含有若干个子规划.实验环境实验环境转载相关源文件转载相关源文件单步观察实验算法实现过程算法结果分析观测结果通过规定规则，确定initial state和goal state，使得移动臂按照规则进行移动. 分别进行clear holding pickup putdown putdowntable等实现对木块地移动.实现过程先进行逆向推理选择，找出途径后再进行移动.学生结论对于不同地规则将会出现不同地移动过程. 通过规定不同地动作可实现不通过地移动.实验心得和体会当初觉得好奇报了人工智能这一个学科，接触了一学期后发现人工智能挺有趣地.其中涉及到了很多与我们地生活息息相关地知识以及它所代表地也是我们科学进步发展最前沿地体现.b5E2R。
关于人工智能的实习报告
关于人工智能的实习报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了引领变革的关键力量。
我有幸在实习公司名称进行了一段关于人工智能的实习，这段经历让我对这一前沿领域有了更深入的了解和认识。
实习初期，我被分配到了一个与自然语言处理相关的项目组。
初涉这个领域，我对许多概念和技术都感到十分陌生。
但在同事们的耐心指导和帮助下，我逐渐熟悉了工作环境和流程。
在实习过程中，我深刻体会到了人工智能的强大功能和广泛应用。
例如，在智能客服领域，通过对大量的客户问题和答案进行学习，人工智能系统能够快速准确地回答用户的咨询，大大提高了服务效率和质量。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断，通过对大量的医疗影像和病例数据进行分析，为医生提供有价值的参考和建议。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估和预测，帮助金融机构做出更明智的决策。
然而，人工智能的发展并非一帆风顺。
数据质量和数量的不足往往会限制模型的性能和准确性。
同时，算法的复杂性和计算资源的需求也给实际应用带来了一定的挑战。
而且，人工智能在某些情况下可能会出现偏差和错误，这就需要我们在开发和应用过程中进行严格的测试和验证。
在实际工作中，我参与了一个利用人工智能进行文本分类的项目。
我们首先需要收集大量的相关文本数据，并对这些数据进行清洗和预处理，去除噪声和无效信息。
然后，选择合适的算法和模型，并使用预处理后的数据进行训练。
在训练过程中，需要不断调整参数，以提高模型的性能和准确性。
经过多次尝试和优化，我们最终得到了一个性能较好的文本分类模型。
通过这个项目，我不仅学到了技术知识和实践经验，还深刻体会到了团队合作的重要性。
在项目开发过程中，不同专业背景的同事们共同协作，发挥各自的优势，解决了一个又一个难题。
同时，我也学会了如何有效地沟通和协调，以确保项目的顺利进行。
另外，我还了解到人工智能的发展也带来了一些伦理和社会问题。
例如，人工智能可能会导致部分工作岗位的消失，从而引发就业结构的调整和社会的不稳定。
人工智能实验报告内容
人工智能实验报告内容人工智能实验报告内容人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种重要的技术，正在逐渐影响到我们的日常生活和工作。
本次实验旨在学习和探索人工智能的基本技术，并通过实践加深对其原理和应用的理解。
首先，本次实验分为两个部分：人工智能基础技术的学习和人工智能应用的实践。
在人工智能基础技术学习的部分，我们研究了人工智能的核心技术包括机器学习、神经网络、深度学习等。
我们首先学习了机器学习的基本概念和算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
我们使用Python编程语言，利用机器学习库进行了实践，例如使用Scikit-learn库实现了线性回归和K-means 聚类算法。
其次，我们学习了神经网络的基本原理和算法，在激活函数、损失函数、优化算法等方面进行了深入研究。
我们利用TensorFlow库搭建了神经网络模型，并使用MNIST数据集进行了手写数字识别的实验。
通过不断调整网络结构和参数，我们逐渐提高了模型的准确率。
最后，我们学习了深度学习的原理和常用的深度学习模型，包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）等。
我们使用Keras库搭建了CNN模型，并使用CIFAR-10数据集进行了图像分类实验。
通过优化网络结构和参数，我们的模型在测试集上取得了较高的准确率。
在人工智能应用的实践部分，我们选择了自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）为主题，具体研究了文本分类和情感分析两个任务。
我们使用了Python编程语言和NLTK（Natural Language Toolkit）库进行了实践。
首先，我们使用朴素贝叶斯算法实现了文本分类的任务，通过比较不同的特征提取方法，我们找到了最适合该任务的特征提取方法。
其次，我们使用情感词典和机器学习算法实现了情感分析的任务，通过对情感分析模型进行评估和调优，我们提高了模型的准确率和鲁棒性。
人工智能课内实验报告1
人工智能课内实验报告（一）----主观贝叶斯一、实验目的1.学习了解编程语言, 掌握基本的算法实现；2.深入理解贝叶斯理论和不确定性推理理论；二、 3.学习运用主观贝叶斯公式进行不确定推理的原理和过程。
三、实验内容在证据不确定的情况下, 根据充分性量度LS 、必要性量度LN 、E 的先验概率P(E)和H 的先验概率P(H)作为前提条件, 分析P(H/S)和P(E/S)的关系。
具体要求如下:(1) 充分考虑各种证据情况: 证据肯定存在、证据肯定不存在、观察与证据 无关、其他情况；(2) 考虑EH 公式和CP 公式两种计算后验概率的方法；(3) 给出EH 公式的分段线性插值图。
三、实验原理1.知识不确定性的表示:在主观贝叶斯方法中, 知识是产生式规则表示的, 具体形式为：IF E THEN (LS,LN) H(P(H))LS 是充分性度量, 用于指出E 对H 的支持程度。
其定义为:LS=P(E|H)/P(E|¬H)。
LN 是必要性度量, 用于指出¬E 对H 的支持程度。
其定义为:LN=P(¬E|H)/P(¬E|¬H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|¬H))2.证据不确定性的表示在证据不确定的情况下, 用户观察到的证据具有不确定性, 即0<P(E/S)<1。
此时就不能再用上面的公式计算后验概率了。
而要用杜达等人在1976年证明过的如下公式来计算后验概率P(H/S)：P(H/S)=P(H/E)*P(E/S)+P(H/~E)*P(~E/S) （2-1）下面分四种情况对这个公式进行讨论。
（1） P (E/S)=1当P(E/S)=1时, P(~E/S)=0。
此时, 式（2-1）变成 P(H/S)=P(H/E)=1)()1()(+⨯-⨯H P LS H P LS （2-2） 这就是证据肯定存在的情况。
（2） P (E/S)=0当P(E/S)=0时, P(~E/S)=1。
《人工智能》实验报告
《人工智能》实验报告
一、实验目的
本实验旨在通过实际操作，加深对人工智能的理解，探索人工智能在不同领域的应用。
二、实验过程
1. 准备数据集：选取一个合适的数据集作为实验对象，确保数据质量和多样性。
2. 数据预处理：对选取的数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。
3. 选择模型：根据实验要求，选择适合的人工智能模型，如神经网络、决策树等。
5. 模型评估：使用测试数据评估模型的性能指标，如准确率、召回率等。
6. 结果分析：对模型的性能进行分析和解释，提出改进意见。
三、实验结果
根据实验所选取的数据集和模型，得到了以下实验结果：
- 在测试数据集上，模型的准确率达到了 Y%。
- 模型的召回率为 Z%。
四、实验总结
通过本次实验，我更深入地了解了人工智能的工作原理和应用
方法，掌握了数据预处理、模型训练和评估的基本流程。
同时，也
发现了一些可以改进的地方，如增加数据集规模、尝试其他模型等。
这些经验对于今后的研究和实践具有重要意义。
五、参考文献
[1] 参考文献1
[2] 参考文献2
...。
中南大学人工智能实验报告
“人工智能”实验报告专业班级学号姓名目录一、实验八自动规划实验群 (3)二、实验一生产式系统实验群 (6)三、实验二搜索策略实验群 (7)四、实验七神经网络 (9)五、实验心得和体会 (10)实验八自动规划实验群实验目 熟悉和掌握 自动规划的基本原理，方法和主要技术。
的规划是一种问子题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动 实验原 作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。
简而言之，规划是一个行动 理 过程的描述。
一个总规划可以含有若干个子规划。
实验环 境 转载相 关源文 件实现过单步观察实验算法 程姓名 班级 指导老师日期2011.12实验环境转载相关源文件p uftdErwnl9l^l<ri T^='tfQ 沖 puMownpl^ Z B 丰懂沖_____ itWlDi-i ： al# it Fin^ulD&cal«JPfLuii Cnmpleiec p®n直 ZJmrn*l通过规定规则，确定initial state 和goal state ，使得移动臂按照规则进行移动。
分别进行 clear holding pickup putdown putdowntable 等实现对木块的移动。
实现过程先进行逆向推理选择，找出途径后再进行移动。
通过规定不同的动作可实现不通过的移动。
匾?1■“ iMHJ1 , IEC'r'aair S^vaMjln SI"Run - ianvvi-dc^-(ii ：hUCM^b-^ I1AHttH miTi阿haWinjC^Flft^'算法结Appta-t 1.1 — Ki-nl果分析 FII& Edit DpIICi 帖 HelpU ■西Y Salve1tfripn?;Ti*（曲说“2,瞇习阿出聊柑1.H±P 打J r1 / \ — 7、/ \■:hc-id滞⑥if.nF 栅2> 咋 mm 叩冲豁 1,矗sit 宜ivh- v -w *urenisiu'^ pirkdp lfit 己住块71Vffc^CuilHnE Pl^i!Fiunrian uuiri 自 n 輕■.祐.9 r 卩卜■»■ __ ―工 _______ yZZ-Z5-Z^-——_r-pnfepie?r<-pr "ableff®vcIgarfKift'f i 』：8EEf1* A 、 一 一 一一』 X S1_^X学生结对于不同的规则将会出现不同的移动过程。
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“人工智能”实验报告
专业
班级
学号
姓名
目录
一、实验八自动规划实验群 (3)
二、实验一生产式系统实验群 (6)
三、实验二搜索策略实验群 (7)
四、实验七神经网络 (9)
五、实验心得和体会 (10)
实验八自动规划实验群
姓名班级指导老师日期2011.12
实验目
的
熟悉和掌握自动规划的基本原理,方法和主要技术。
实验原理规划是一种问子题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。
简而言之，规划是一个行动过程的描述。
一个总规划可以含有若干个子规划。
实验环
境
转载相
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件
实验环境
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实现过
程
单步观察实验算法
算法结果分析
观测结果通过规定规则，确定initial state和goal state，使得移动臂按照规则进行移动。
分别进行clear holding pickup putdown putdowntable等实现对木块的移动。
实现过程先进行逆向推理选择，找出途径后再进行移动。
学生结论对于不同的规则将会出现不同的移动过程。
通过规定不同的动作可实现不通过的移动。
实验一生产式系统实验群
该动物有奶.可知，均不和事实相匹匹配，这条链是失败的，
但事实库中有：该动物是哺乳动物.这个事实，故存在成功的
链路。
（3）同理对于其他三者，事实库中均存在给点的事实即：是
食肉动物.是黄褐色.身上有黑色条纹.所以存在一条成功的链
路，使所有的规则与事实匹配。
故结果为True.
学生结论在产生式系统的推理过程中，我们需要恰当的设置好规则与事实，同时应注意两者之间的匹配。
在逆向推理中，必须寻找所存在的规则，最终找到存在事实库，若所需条件存在则
为true，否则为false
指导老师意
见
实验二、搜索策略实验群
日期2011.12
姓名\ 班级\ 指导老
师
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N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
搜索图
算法比较广度优先启发式（1）启发式（2）
Open表Open{S}
Open{1, 2}
Open{3, 4, 2}
Open{7, 4, 2}
Open{4, 2}
Open{8，2}
Open{2}
Open{5, 6}
Open{9, G, 6}
Open{G, 6} Open{S}
Open{1, 2}
Open{5, 6, 1}
Open{3, 4, 5, 6}
Open{9, G, 3, 4, 6}
Open{10, 9, G, 3, 4}
Open{8, 10, 9, G, 3}
Open{S}
Open{2}
Open{5,}
Open{G}
Close表S 1 2 3 4 5 6 7 8 9 S 1 3 7 4 8 5 9 S 2 5
估价函数S+9.8+节点1+9.3+节点
2+12.8+节点3+7.5+节
点4+9.2+节点5+11.7+
节点6+14.0+节点
7+14.0+节点8+13.8+节
点9+15.5+G S+9.8+节点1+12.8+节点
3+14.0+节点7+7.5+节点
4+14.0+节点8+9.3+节点
2+9.2+节点5+13.8+节点
9+15.5+G
S+9.8+节点2+11.2+节点
5+4.7+目标节点G
搜索节点次序记录S-1-2-3-5-6-7-8-9-G
初始节点
s-1-3-7-4-8-2-5-9-目标节
点G
S-2-5-G
观测结果
学生结论广度优先是以接近起始
节点的程度依次扩展节
点的可以保证在搜索树
种找到最短途径先右指路，再左支路
有时会考虑的路径过长
有序搜索，总是选择f值最
小的节点作为扩展节点
实验七、神经网络
姓名班级指导老师日期2011.12
实验目的理解反向传播网络的结构和原理，掌握反向传播算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。
通过构建BP网络实例，熟悉前馈网络的原理及结构。
网络拓扑初始
目标初始
目标
初始
目标
训练数据集
训练误差
实验心得和体会
当初觉得好奇报了人工智能这一个学科，接触了一学期后发现人工智能挺有趣的。
其中涉及到了很多与我们的生活息息相关的知识以及它所代表的也是我们科学进步发展最前沿的体现。
除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动、仿生学、生物学、心理学、数理逻、语言、医学和哲学等多门学科。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
同时通过这几次的实验，我对人工智能的一些思想以及应用有了更进一步的了解。
在实验期间，也遇到了很多困难，我通过在书本上查找答案以及询问周边的同学，希望能得到合理的答案，在大家的帮助下，解决了不少实验中的问题以及很多难以理解的理论和思想，不过还有很多地方自己和同学们都不是很了解，希望在今后的学习中能慢慢解决问题。
在其中，我更学到了并巩固了书本上的知识。
再生产式系统中，主要用到了系统自带的动物识别系统，动物识别系统的实质是将人的思维过程转化为计算机语言的逻辑过程，其关键在于知识和信息的表示，智能推理或求解的基础—知识库的创建和管理，以及基于某种知识和信息表示的智能推理或求解过程。
在搜索策略实验群中，我渐渐了解启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。
同时还有神经网络群以及自动规划群，规划是一种问子题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。
简而言之，规划是一个行动过程的描述。
一个总规划可以含有若干个子规划。
通过这一段的实验，增长了知识，更锻炼了自我的能力，希望今后能在人工智能这块领域内取得获得更多的知识。