人工智能实验指导书.
人工智能实验指导书
⼈⼯智能实验指导书《⼈⼯智能》实验指导书计算机科学与技术系⽬录实验⼀Turbo Prolog系统认识实验（2学时） (2)实验⼆求N！及Fibonacci序列问题实验（3学时） (5)实验三梵塔问题实验（3学时） (6)实验四装错信封问题（4学时） (9)实验五⼩型专家系统设计与实现（4学时） (12)实验⼀Turbo Prolog系统认识实验（2学时）⼀、实验⽬的1、了解PROLOG解释器；2、了解PROLOG语⾔中常量、变量的表⽰⽅法；3、了解利⽤PROLOG进⾏事实库、规则库的编写⽅法；4、了解利⽤PROLOG中的谓词asserta和retract进⾏数据管理。
⼆、实验要求1、熟悉Prolog运⾏环境，包括硬件与软件环境；2、学习⽰例程序，分析其功能；3、写出Example 1、Example 11、Example 15⽰例程序的功能；4、利⽤PROLOG进⾏事实库、规则库的编写，并在此基础上进⾏简单的询问；5、练习利⽤PROLOG中的谓词asserta和retract进⾏数据管理。
三、实验设备⽹络计算机，Turbo prolog教学软件。
四、实验内容及步骤⼀）实验内容：1、熟悉Turbo prolog的运⾏环境，包括所⽤的机器的硬件与软件环境。
2、学习使⽤Turbo prolog，包括进⼊Prolog主程序、编辑源程序、修改环境⽬录、退出等基本操作。
3、学习Turbo prolog的简单程序结构，掌握分析问题、询问解释技巧。
4、了解PROLOG语⾔中常量、变量的表⽰⽅法；5、利⽤PROLOG进⾏事实库、规则库的编写，并在此基础上进⾏简单的询问；1、启动Windows操作环境。
2、打开⽬录，执⾏prolog应⽤程序，启动Turbo prolog，并按空格键(SPACE)集成开发环境。
3、选择Setup项，打开下拉菜单，选择Directories项，将⼯作⽬录进⾏修改，按Esc键退出，选择Save Configuration项，保存修改。
《人工智能》实 验 指 导
《人工智能导论》课程实验大纲实验学时：8 课程总学时：46适用专业：计算机科学与技术、软件工程实验项目数：1开课教研室（系）：计算机工程大纲执笔人：廉师友一、课程实验的基本理论和目的《人工智能导论》课程主要讲述搜索与问题求解、知识表示与推理、机器学习与知识发现、专家系统、Agent系统、智能化网络和智能程序设计等。
其中专家系统及其设计与实现，涉及该课程的大部分内容，如知识表示与推理、搜索与问题求解、专家系统和智能程序设计等，而且实践性和应用性都很强。
因此，该课程将专家系统设计与实现作为一个上机实验项目，以加深学生对课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力和独立分析问题、解决问题的能力。
二、课程实验的基本要求1.实验前，要认真阅读实验指导书，明确实验目的、内容、方法、步骤和目标；2.自选具体的应用领域，白拟具体的系统名称，但内容绝对不能雷同；3.所实现的专家系统必须上机运行演示；4.提交实验报告。
三、实验项目的设置、内容和学时分配实验项目：1个实验题目：小型专家系统设计与实现（具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。
）实验内容：知识获取与表示、知识库组建、推理机选择/编制、系统调试与测试。
实验学时：8学时四、实验课的考核方法与评分办法采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定实验成绩。
其具体评分标准如下：1.实验准备（所需数据、程序、图形等）20分；2.实验过程（态度、操作、处理问题能力等）20分；3.实验结果（正确性、可用性、创新性等）40分；4.实验报告（格式、内容（翔实、无误）、叙述等）20分；满分共计100分。
审定人: 批准人:。
人工智能技术实验指导书
人工智能技术实验指导书实验背景本实验指导书旨在帮助学生深入了解人工智能技术的基础原理及应用方法。
通过本实验，学生将能掌握人工智能技术的基本概念、算法和编程技能，为未来在人工智能领域的研究和研究打下坚实基础。
实验目的本实验旨在培养学生的人工智能算法设计和编程能力，提高学生对人工智能技术的理解和应用能力。
实验内容实验一：人工智能算法基础- 研究人工智能算法的基本概念和分类；- 掌握常见的人工智能算法原理和实现方法；- 利用Python编程语言实现简单的人工智能算法。
实验二：机器研究算法实践- 掌握机器研究算法的基本原理和应用方法；- 研究使用机器研究库进行数据预处理和算法训练；- 利用已有数据集，实现一个简单的机器研究算法模型。
实验三：深度研究算法应用- 理解深度研究算法的基本原理和结构；- 研究使用深度研究框架进行神经网络模型的设计和训练；- 实现一个简单的深度研究算法应用案例。
实验要求- 学生应具备基本的编程能力，熟悉Python编程语言；- 学生应具备基本的数学和统计知识，对概率和线性代数有一定了解；- 学生应具备良好的逻辑思维能力和问题解决能力。
实验评估- 实验报告：学生需按要求书写并提交实验报告，内容包括实验目的、方法、实验结果和分析等；- 实验成绩：根据实验报告和实验结果，对学生的实验成果进行综合评估。
实验资源- 教材：提供相关的教材和参考书籍，供学生参考和研究；- 软件工具：提供相应的编程环境和开发工具，供学生进行实验操作和编程实现。
实验安排- 实验时间：本实验预计需要3周的时间完成；- 实验地点：学生可以自行选择合适的实验地点进行实验。
注意事项- 学生在进行实验时，应遵守实验室规定和安全操作流程；- 学生在编写实验报告时，应保证报告内容真实可信。
参考资料- 《人工智能导论》- 《机器研究实战》- 《深度学习》。
《人工智能及其应用》实验指导书
《人工智能及其应用》实验指导书浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组2011年9月前言本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。
本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。
全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。
每个实验包括有：实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。
本实验指导书包括两个部分。
第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的内容。
由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。
人工智能课程组2011年9月目录实验教学大纲 (1)实验一产生式系统实验 (4)实验二模糊推理系统实验 (7)实验三A*算法实验I (12)实验四A*算法实验II (15)实验五遗传算法实验I (17)实验六遗传算法实验II (23)实验七基于神经网络的模式识别实验 (26)实验八基于神经网络的优化计算实验 (31)实验教学大纲一、学时：16学时，一般安排在第9周至第16周。
二、主要仪器设备及运行环境：PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。
三、实验项目及教学安排序号实验名称实验平台实验内容学时类型教学要求1产生式系统应用VC++设计知识库，实现系统识别或分类等。
2设计课内2模糊推理系统应用Matlab1）设计洗衣机的模糊控制器；2）设计两车追赶的模糊控制器。
2验证课内3A*算法应用I VC++设计与实现求解N数码问题的A*算法。
2综合课内4A*算法应用II VC++设计与实现求解迷宫问题的A*算法。
2综合课内5遗传算法应用I Matlab1）求某一函数的最小值；2）求某一函数的最大值。
人工智能实验指导书
贵州大学计算机科学与技术学院计算机科学与技术科系本科生《人工智能》实验指导书/实验教学大纲王以松2012年目录实验一人工智能冲浪 (3)实验二SAT求解描述性问题 (4)实验三Prolog基本编程环境 (6)实验四ASP描述性问题求解 (10)参考资料： (12)实验一人工智能冲浪1、实验目的了解人工智能的定义/讨论，研究内容，研究进展以及相关的重要人物和有影响的事件。
2、实验原理通过网络搜索引擎，例如google，baidu，yahoo等，以关键词在网络上搜索相关内容。
3、实验内容搜索如下内容：1）人工智能的定义与讨论，特别是wiki百科在这方面的讨论.2）人工智能研究方向/领域，以及本领域中有重大影响力的论文1-2篇，例如在citeseer上的被引用次数最多.3）Turing奖获得者中，人工智能领域的专家，例如McCarthy, Pearl, Newell, Simon, Feigenbaum等，他们的获奖理由/在人工智能方面的突出贡献.4）IBM Deep Blue， Watson；Checker；Big Dog（Boston Dynamics）4、实验描述及要求选择其中一个实验内容，整理形成一个AI的主题介绍。
5、实验步骤无要求.6、参考程序无.实验二SAT求解描述性问题1、实验目的通过学习并使用一个SAT求解器，例如MiniSat，了解Satisfiability描述性问题求解方法。
了解SAT求解器的研发现状。
2、实验原理把给定的问题表达成逻辑公式CNF形式，使得其模型对应问题的解。
经过翻译后，输入给SAT求解器，并将其输出结果解释后输出，从而读出问题的一个解。
3、实验内容1）选用一个SAT求解器，例如MiniSat等。
2）搜索公开的SAT的benchmark/测试用例，就图着色等问题生成CNF公式，或随机生成CNF公式。
3）调用SAT求解器，例如MiniSat，计算其模型。
4）输出对应问题的解。
人工智能实验指导书
华清学院软件工程专业人工智能实验指导书西安建筑科技大学信控学院目录第1章课程简介，实验项目及学时安排 (1)第2章实验设备简介 (2)第3章人工智能课程实验 (47)实验一熟悉Visual Prolog 软件开发平台 (47)实验二使用Visual Prolog求解Fibonacci序列问题 (49)实验三使用Visual Prolog求解梵塔问题 (50)实验四使用Visual Prolog求解装错信封问题 (51)第1章课程简介，实验项目及学时安排一．课程简介人工智能、专家系统、决策支持系统、智能机器、神经网络等等，都是近几年来国内外计算机界十分活跃的研究领域；它们是计算机科学、控制论、信息论、神经生物学、心理学、语言学等多学科相互渗透发展起来的综合性学科。
把它们反映到教学活动之中，可开拓学生的视野，了解计算机的新兴发展方向，对实现“宽专业、厚基础”的培养目标十分必要。
通过本课程的学习，将向学生介绍人工智能、专家系统、知识工程的发展简历、核心课题和具体应用领域；讲授知识的有关基本概念和知识的各种逻辑表示方法、常用的计算机问题求解搜索策略；学习智能系统的组成结构和开发工具、方法，掌握小型智能系统的构造原理和调试方法。
因此，《人工智能实验》的主要目的是使学生达到3个层次的实验训练要求：1. 加深理解人工智能的基本概念和方法，掌握一种智能型系统开发软件——Visual Prolog的基本安装、配置及其使用方法。
2. 结合课程内容，掌握使用Visual Prolog完成小规模人工智能程序设计的一般过程和方法。
3.在上述实验的基础上，达到巩固并加深对人工智能基本原理和概念的理解。
4.通过实验，培养学生的自主意识、动手能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力和表达能力。
二．实验项目及学时安排第2章 Visual Prolog 语言介绍Prolog是英文“PROgramming in LOGic”的缩写。
其主要思想就是用逻辑进行程序设计。
人工智能实验指导书--PROLOG语言
人工智能技术基础实验指导书人工智能课程组编写北京交通大学电子信息工程学院2015年4月实验一 PROLOG语言编程练习1 目的与要求实验目的：加强学生对逻辑程序运行机能的理解，使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境，同时为后面的人工智能程序设计做好准备。
实验要求：（1）程序自选，但必须是描述某种逻辑关系的小程序。
（2）跟踪程序的运行过程，理解逻辑程序的特点。
（3）对原程序可作适当修改，以便熟悉程序的编辑、编译和调试过程。
2 实验内容或题目实验题目：PROLOG语言编程练习实验内容：在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序，如描述亲属关系的PROLOG程序或其他小型演绎数据库程序等。
3实验步骤与源程序实验步骤：(1)启动Windows操作环境。
(2)下载、安装Turbo PROLOG，了解它的运行模式及功能。
(3)打开文件目录，执行prolog应用程序，启动Turbo prolog，并按空格键(SPACE)进入集成开发环境。
(4)选择Setup项，打开下拉菜单，选择Directories项，进行工作目录修改，按Esc键退出，选择Save Configuration项，保存修改。
(5)选择Files项，打开下拉菜单，选择New file项，进入源程序输入和编辑，或选择Load项，选择要打开的示例程序，再选择Edit项，可以进行编辑源程序。
(6)编辑之后，可以选择Run项，执行程序，可以在Dialog窗口进行询问，即外部目标的执行，查看程序运行结果，分析程序之功能。
(7)仿前例，可以选择其他程序并运行，分析程序功能。
(8)退出，选择Quit项，可以退出Turbo Prolog程序，返回到Windows环境。
源程序：验证题1：domainsd=integerpredicatesnot_(D,D)and_(D,D,D)or_(D,D,D)xor(D,D,D)clausesnot_(1,0).not_(0,1).and_(0,0,0).and_(0,1,0).and_(1,0,0).and_(1,1,1).or_(0,0,0).or_(0,1,1).or_(1,0,1).or_(1,1,1).xor(Input1,Input2,Output):-not_(Input1,N1),/*（1，0）*/not_(Input2,N2),/*（0，1）*/and_(Input1,N2,N3),and_(Input2,N1,N4),or_(N3,N4,Output).验证题2：predicatesstudent(integer,string,real)gradegoalgrade.clausesstudent(1,"zhang",90.2).student(2,"li",95.5).student(3,"wang",96.4).grade:-write("Please input name:"),readln(Name), student(_,Name,Score),nl,write(Name,"grade is",Score).grade:-write("Sorry,the student cannot find!").验证题3：domainsn,f=integerpredicatesfactorial(n,f)goalreadint(I),factorial(I,F),write(I,"!=",F).clausesfactorial(1,1).factorial(N,Res):-N>0,N1=N-1,factorial(N1,FacN1),Res=N*FacN1.验证题4：domainss=symbolpredicatesp(s) p1(s) p2(s) p3(s) p4(s) p5(s,s) p11(s) p12(s) p31(s) goalp(X),write("the x is ",X).clausesp(a1):-p1(b),p2(c).p(a2):-p1(b),p3(d),p4(e).p(a3):-p1(b),p5(f,g).p1(b):-p11(b1),p12(b2).p3(d):-p31(d1).p2(c1).p4(e1).p5(f,g).p11(b1).p12(b2).p31(d11).验证题5：domainsname=symbolage =integerpredicatesplayer(name,age)match(name,name)clausesplayer(peter,9).player(paul,10).player(chris,9).player(susan,9).match(X,Y):- player(X,9), player(Y,9), X<>Y.match(X,Y):- !, player(X,9), player(Y,9), X<>Y.match(X,Y):- player(X,9), !, player(Y,9), X<>Y.match(X,Y):- player(X,9), player(Y,9), !, X<>Y.match(X,Y):- player(X,9), player(Y,9), X<>Y, ! .在外部Goal: match(X,Y)条件下，“分别”采用以上各match谓词，观察对应的执行结果。
人工智能导论实验指导书
实验一 感知器的MATLAB 仿真感知器(Pereceptron)是一种特殊的神经网络模型，是由美国心理学家F.Rosenblatt 于1958年提出的，一层为输入层，另一层具有计算单元，感知器特别适合于简单的模式分类问题，也可用于基于模式分类的学习控制和多模态控制中。
一、感知器神经元模型感知器神经元通过对权值的训练，可以使感知器神经元的输出能代表对输入模式进行的分类，图1.1为感知器神经元模型。
图1.1 感知器神经元模型感知器神经元的每一个输入都对应于一个合适的权值，所有的输入与其对应权值的加权和作为阀值函数的输入。
由于阀值函数的引入，从而使得感知器可以将输入向量分为两个区域，通常阀函数采用双极阶跃函数，如：⎩⎨⎧<≥=0,00,1)(x x x f （1.1） 而感知器神经元模型的实际输出为⎪⎭⎫⎝⎛-=∑-=R i i i b x w f o 1 （1.2）其中b 为阀值二、感知器的网络结构图1.2所描述的是一个简单的感知器网络结构，输入层有R 个输入，Q 个输出，通过权值w ij 与s 个感知器神经元连接组成的感知器神经网络。
根据网络结构，可以写出感知器处理单元对其输入的加权和操作，即：∑==Rj j ij i p w n 1（1.3）而其输出a i 为a i =f (n i +b i ) （1.4）由式2.1易知⎩⎨⎧<+≥+=0001i i i i i b n b n a （1.5） 则当输入n i +b i 大于等于0，即有n i ≥－b i 时，感知器的输出为1；否则输出为0。
上面所述的单层感知器神经网络是不可能解决线性不可分的输入向量分类问题，也不能推广到一般的前向网络中去。
为解决这一问题，我们可以设计多层感知器神经网络以实现任意形状的划分。
图1.3描述了一个双层感知器神经网络。
其工作方式与单层感知器网络一样，只不过是增加了一层而已，具体的内容这里不做讨论。
三、感知器神经网络的学习规则感知器的学习规则主要是通过调整网络层的权值和阀值以便能够地网络的输入向量进行正确的分类。
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人工智能课程实验教学大纲课程编号：课程名称：智能系统课程总学时：32 课程总学分：2.5实验总学时：8适用专业：计算机专业本科第5学期课程类型：√必修□选修先修课程：离散数学、数据结构一、实验教学的目的、任务与要求共分2个实验，8学时内完成。
每次2学时，共4次上机。
每个实验相当于一个大作业，锻炼学生运用知识解决实际问题的能力，从而对所学知识有更深刻的理解。
要求提交源代码，运行结果和相关文档（包括核心算法）。
由实验老师逐一检查考核，占考试成绩的20%。
二、实验项目内容及学时分配：序号实验项目学时实验内容实验类型备注1 图搜索策略实验 4 用八数码难题演示各种搜索策略验证型2 回溯策略与博弈树搜索4 八皇后问题或一字棋游戏的实现基础型可选3 Chp5产生式系统的推理4用动物识别系统实现基于规则的系统构造设计型可选4 用遗传算法实现TSP问题求解410节点以内TSP问题的遗传算法实现设计型5 神经网络实验 4 用神经网络实现一个简单分类器设计型可选三、主要教材（讲义、实验指导书）：廉师友编人工智能技术导论（第三版），西安电子科技大学出版社参考书：1．《人工智能及其应用》、蔡自兴，徐光佑编著、清华大学出版社、20032．人工智能原理与方法、王永庆编、西安交通大学出版社、19973. 人工智能原理与应用、何华灿主编、西北工业大学出版社，19884. 人工智能(上下册)、陆汝钤、科学出版社、19965. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufman、N. J. Nilsson.、机械工业出社、19986．人工智能：复杂问题求解的结构和策略、(美)George F. Luger著, 史忠植等译、机械工业出版社、2003四、考核方式：闭卷考试（70%）+平时作业和上课签到（10%）+上机作业（20%）五、使用主要仪器设备说明：在Windows2000/XP环境下，语言可以采用C/C++/JA V A/Matlab等。
实验室提供相关软件可由学生根据需要安装。
制订人：艾丽蓉课程负责人：实验中心审核人：学院审核人：大纲制订时间： 2015年6月9日填表说明：实验类型：基础型、验证型、综合型、设计型、创新研究型。
实验一图搜索策略1．实验目的（说明本次实验应对那些知识达到何种认知程度，如了解/掌握）(1) 加深对各种图搜索策略概念的理解；(2) 进一步了解启发式搜索、α-β剪枝等概念；(3) 比较并分析各种图搜索策略的异同。
2. 实验预习内容(1) 了解重排九宫问题、一字棋游戏、八皇后问题；(2) 各种图搜索算法及剪枝技术等。
3. 实验内容和步骤结合第二章内容，以一字棋游戏、八皇后问题、或重排九宫/八数码问题为例，分组（1人或2人一组）编程演示其搜索过程。
1. 搜索策略根据自己能力选择：（1）任意一种搜索策略；（2）采用全局择优搜索，其中的启发式函数自己设计。
要求程序具有一定的普适性，重点是要把算法描述清楚。
2. 对博弈感兴趣的同学可选做一字棋游戏的实现，并演示剪枝后的效率变化。
4．实验总结及思考总结出各种搜索策略的特点和区别。
5. 实验一检查的指标：1．界面显示要求：（1）包含初始状态和目标状态的显示；其中初始状态的显示包含两类选择：一个是标准的范例，一个是随机的状态；（2）在界面上说明你所采用的搜索策略；（简单说明即可）（3）每次搜索过程的步骤，不要求树型结构，只要求（动画）表现，每走一步的状态变化；（4）每走一次搜索步，需要有步数的累积显示；（5）最后有完成一次搜索完毕的结果显示。
2．代码要求：搜索过程或算法的控制策略的核心代码3．要求学生讲解自己设计代码的构架，如何实现的。
（包含使用了哪些类，类中的方法主要来实现什么）4．回答辅导老师提出一些问题。
5．提交实验报告（代码和实验完成后的设计框架说明）。
附：实验报告模板：1.实验目的：2.实验要求：3.实验算法：1）有解和无解如何判定？2）启发式函数如何设定？3）open表和close表如何实现？4）关键的函数有哪些？4. 实验总结及体会补充：八数码问题的有解和无解判定将九宫格中数字顺序排列后，形成一个包含0在内的9位数字序列，该字串可用来表示九宫格的当前状态，其中0表示空格所在位置。
当空格上下、左右移动时，易知序列的逆序值奇偶性不会发生改变。
由此可知，九宫问题的362,880种状态被分成逆序值为奇数和逆序值为偶数两部分，每一部分内任意两种状态相互可达。
在八数码问题中，有些状态之间是不可达的。
如果我们能在一开始先判断初始状态和目标状态之间是否可达，这样可以避免不可达状态之间的盲目求解。
两个状态之间是否可达可以通过两个状态逆序值的奇偶性进行判断。
我们把每个状态看作一个数列，然后计算数列的逆序值，若两个数列逆序值的奇偶性相同，则对应的两个状态是可达的，否则不可达。
（注：求逆序值不把空格算在内）。
如图2所示状态：2 3 15 8 46 7图2 棋局示例它对应的数列是：23158467（不包括空格）。
对于一个数列，数列中每个数的逆序值是指位于这个数前面的比这个数大的数的个数。
数列的逆序值就是数列中每个数的逆序值之和。
逆序值求法：例：23158467的逆序值为6，求解过程为：0+0+2(1<2,1<3)+0+0+2(4<5,4<8)+1(6<8)+1(7<8)=6而状态12345678 的逆序值自然就是0。
实验二产生式系统的推理1. 实验目的（说明本次实验应对那些知识达到何种认知程度，如了解、掌握等）理解并掌握基于规则系统的表示与推理。
2. 实验预习内容(1) 了解动物识别系统问题；(2) 产生式系统的组成部分，正向推理，逆向推理和产生式系统的类型。
3. 实验内容和步骤结合第五章内容，以动物识别系统(或货物袋装系统)为例，实现基于规则的系统构造实验4学时。
要求能根据输入的规则，正确地识别所能识别的动物。
能完成正向和/或反向推理我们假设计算机的视觉系统可以识别毛发、羽毛、奶、犬齿、爪、蹄、颜色等等基本的事实。
一个动物识别专家系统的产生式如下：R1：若某动物有奶，则它是哺乳动物。
R2:若动物有毛发，则它是哺乳动物。
R3:若动物有羽毛且卵生，则它是鸟类。
R4:若动物是哺乳动物，唇裂，善跳跃，则它是兔子。
R5:若动物是哺乳动物，食肉，褐色，有黑条纹，则它是老虎。
R6:若动物是哺乳动物，有蹄，脖子长，有黑条纹，则它是长颈鹿。
R7:若动物是鸟类，上嘴鹰钩，会模仿人说话，则它是鹦鹉。
R8:若动物是鸟类，黑色，不能飞，善游泳潜水，则它是企鹅。
R9:若动物是鸟类，腿短，嘴扁平，善潜水游泳，则它是鸭子。
R10:若动物是鸟类，上嘴鹰钩，有爪，吃肉，则它是鹰。
在上述规则下要识别以下22种动物：兔子：有毛发，善跳跃，唇裂；有奶，善跳跃，唇裂；有毛发，有奶，善跳跃，唇裂；猫：有毛发，善捕鼠，脚有肉垫；有奶，善捕鼠，脚有肉垫；有毛发，有奶，善捕鼠，脚有肉垫；犀牛：有毛发，鼻子上有角，褐色，皮糙肉后，有蹄；有奶，鼻子上有角，褐色，皮糙肉后，有蹄；有毛发，有奶，鼻子上有角，褐色，皮糙肉后，有蹄；熊猫：有毛发，黑眼圈，四肢短小；有奶，黑眼圈，四肢短小；有毛发，有奶，黑眼圈，四肢短小；金钱豹：有毛发，褐色，吃肉，有斑点；有奶，褐色，吃肉，有斑点；有毛发，有奶，褐色，吃肉，有斑点；老虎：有毛发，褐色，吃肉，有黑条纹；有奶，褐色，吃肉，有黑条纹；有毛发，有奶，褐色，吃肉，有黑条纹；长颈鹿：有毛发，有蹄，长脖子，黑条纹；有奶，有蹄，长脖子，黑条纹；有毛发，有奶，有蹄，长脖子，黑条纹；鸭子：有羽毛，卵生，善游泳，嘴扁平，腿短；企鹅：有羽毛，卵生，不会飞，善游泳，黑色；鹅：有羽毛，卵生，善潜水游泳，白色或黑色，颈长，嘴大，腿长，颈部有肉只凸起；鸦：有羽毛，卵生，黑色，嘴大；鹰：有羽毛，卵生，有爪，吃肉，上嘴鹰钩；鹦鹉：有羽毛，卵生，上嘴鹰钩，能模仿人说话；青蛙：卵生，生活在水中，生活在陆地，有皮肤呼吸，用肺呼吸，皮肤光滑，吃昆虫，会变色；蝾螈：卵生，生活在水中，生活在陆地，有皮肤呼吸，用肺呼吸，吃昆虫，皮肤粗糙，四肢扁，背部黑色；蟾蜍：卵生，生活在水中，生活在陆地，有皮肤呼吸，用肺呼吸，吃昆虫，皮肤粗糙；比目鱼：用鳃呼吸，身体有鳍，生活在海洋中，身体扁平，两眼在头部同侧；鲫鱼：用鳃呼吸，身体有鳍，生活在淡水中，身体扁平，头高尾部窄；蛇：生活在陆地，用肺呼吸，胎生，身体有鳞或甲，身体圆而细长，吃小动物；壁虎：生活在陆地，用肺呼吸，胎生，身体有鳞或甲，有四肢，尾巴细长易断，吃昆虫；乌龟：生活在陆地，用肺呼吸，胎生，身体有鳞或甲，身体圆而扁，有坚硬的壳；玳瑁：生活在陆地，用肺呼吸，胎生，身体有鳞或甲，壳为黄褐色，皮肤光滑，有黑斑；鳄鱼：生活在陆地，用肺呼吸，胎生，身体有鳞或甲，有四肢，善游泳，皮硬黑褐色；4．实验总结及思考通过实例产生式系统规则集与推理机的实现，体会正向和反向推理模式5. 实验二检查的指标：1．界面显示要求（1）有若干选择动物特征的选择列表；（2）表现判断动物时，使用了哪些规则；（3）表现数据库的变化；（正向推理中表现每使用一次规则后，产生新事实。
反向推理中表现新的目标事实有哪些需要证明，哪些已经得到证实）；（4）显示规则的调用次序；（5）显示最后的结果，包含动物能识别出来和动物不能识别出来两种情况。
（6）至少检查两个例子实现正向推理和反向推理的区别2．代码要求：如何添加事实和特征的知识；所有规则的代码；控制策略的代码（采用何种控制策略）。
3．要求学生讲解自己设计代码的构架，如何实现的。
4．回答辅导老师提出一些问题。
5．提交实验报告（代码和实验完成后的设计框架说明）。
1）指出综合数据库和规则库分别使用哪些函数实现的？2）规则库的匹配算法是什么？3）如何选用可用规则集中的规则？怎么用函数实现的？实验三TSP问题的遗传算法实现1. 实验目的（说明本次实验应对那些知识达到何种认知程度，如了解、掌握等）理解并掌握遗传算法的基本原理和求解问题的实现方法。
2. 实验预习内容(1) 了解TSP问题；(2) 遗传算法的基本原理、各个遗传操作和算法步骤。
3. 实验内容和步骤1. 内容: 以TSP问题为应用实例，应用遗传算法求解个节点的TSP问题。
2. 要求: 能求出问题最优解。
4．实验总结及思考（1）总结遗传算法的特点以及如何在具体实例中进行应用。
（2）填写实验报告。
5. 实验三检查的指标：1．界面显示要求（1）显示求出的最优解；（2）显示迭代次数及每次迭代求出的局部最优值。
2．代码要求：复制、交叉和变异算子的核心代码。
3．要求学生讲解自己设计代码的构架，如何实现的。
4．回答辅导老师提出一些问题。