人工智能原理ch45(2013)
人工智能原理ch45

人工智能原理ch45
人工智能原理ch45
的报告
人工智能系统设计是一门涉及机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的工程学科。
通过机器学习、计算机视觉、自然语言处理等技术,人工智能可以实现自动判断、自动控制和自动学习,从而达到智能化的目的。
人工智能系统设计的基本原理是通过计算机实现认知智能,使计算机能够实现人类的智能操作,从而实现自动控制。
人工智能系统的设计主要是针对有限的任务,例如自动控制机器人,分析图像,语音识别,语言理解和数据挖掘等。
它和通常的程序开发有很大的不同,可以通过学习来提高系统的性能,而不需要程序员编写代码。
人工智能系统的设计主要包括三个步骤:任务定义、算法设计和系统评估。
首先,通过对任务的分析和定义,确定系统的功能和性能要求;其次,根据任务定义,设计合适的算法,实现系统的功能;最后,对系统的性能进行评估,确定系统能够满足客户的要求。
人工智能系统的模型可以分为两类:机器学习和深度学习。
机器学习是指从给定的数据中学习出规则的过程,以此来解决问题。
人工智能工作原理

人工智能工作原理近年来,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的发展在各个领域都引起了广泛关注。
尽管人工智能的应用已经非常广泛,但是很多人对于它的工作原理仍然不太了解。
本文将深入探讨人工智能的工作原理,并分析其在实际应用中的一些典型例子。
一、什么是人工智能人工智能是指模拟人类智能的理论、方法和技术,旨在使计算机能够像人一样感知、理解、推理、学习和决策。
它可以处理海量的信息,快速地分析和识别模式,并根据这些模式做出各种决策和行动。
二、人工智能的工作原理人工智能的工作原理主要包括感知、推理、学习和决策四个过程。
1. 感知感知是人工智能的基础,它是指通过传感器获取周围环境的信息。
传感器可以是各种各样的设备,比如摄像头、麦克风、温度传感器等。
通过感知,计算机能够获取各种感知数据,比如图像、声音、温度等,为后续的推理和决策提供基础。
2. 推理推理是指根据已有的知识和信息,从中进行逻辑推演和推理判断。
通过推理,计算机能够从已知的前提出发,推导出新的结论。
推理的方法有很多种,包括基于规则的推理、基于概率的推理、基于模型的推理等。
3. 学习学习是人工智能的关键环节,它使得计算机能够通过不断的经验积累和数据迭代,不断完善和提升自身的性能。
目前,主要的学习方法包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
通过学习,计算机能够从大量的数据中学习到隐藏的规律和知识,并将其应用于实际问题的解决中。
4. 决策决策是指基于已有的知识和推理结果,做出最优的决策和行动。
在人工智能中,决策可以通过各种算法和方法来实现。
比如,在机器学习中,常用的决策算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
通过决策能力,计算机可以在复杂的环境中做出精准的决策,解决各种问题。
三、人工智能的应用示例人工智能在各行各业都有广泛的应用,下面以几个典型的应用示例来说明:1. 人脸识别人脸识别是一种基于人工智能的生物特征识别技术,它通过对人脸图像的感知、推理和学习,实现对人脸的准确识别。
人工智能技术的基本原理和工作原理解析

人工智能技术的基本原理和工作原理解析人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一种前沿的技术,正逐渐改变着我们的生活方式和工作方式。
那么,人工智能的基本原理是什么?它是如何工作的呢?本文将对这些问题进行解析。
首先,人工智能的基本原理是模仿人类的智能行为。
人类的智能行为包括感知、认知、推理和决策等方面。
人工智能技术通过模拟这些智能行为,使得机器能够像人类一样进行思考和行动。
在实现这一目标的过程中,人工智能技术主要依靠机器学习和深度学习等方法。
其次,人工智能的工作原理可以分为三个主要步骤:感知、推理和决策。
感知是人工智能技术获取外部信息的过程。
在这一步骤中,机器通过传感器等设备感知到来自外界的数据,并将其转化为数字信号。
例如,图像识别技术可以将图像中的像素信息转化为数字信号,从而实现对图像的理解和分析。
推理是人工智能技术进行逻辑思考和推理的过程。
在这一步骤中,机器通过对感知到的数据进行分析和处理,从而得出结论或者进行预测。
例如,在自动驾驶技术中,机器可以通过对周围环境的感知数据进行分析,从而做出相应的驾驶决策。
决策是人工智能技术根据推理结果进行行动的过程。
在这一步骤中,机器根据之前的推理结果,选择合适的行动方案并执行。
例如,在机器人技术中,机器人可以根据周围环境的感知数据和推理结果,选择合适的动作并进行执行。
除了以上的基本原理和工作原理,人工智能技术还有一些关键的概念和方法。
一是机器学习。
机器学习是人工智能技术的核心方法之一,它通过对大量数据的学习和分析,使得机器能够从中提取规律和模式,并进行预测和决策。
常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
二是深度学习。
深度学习是机器学习的一种特殊方法,它通过构建深层神经网络模型,实现对复杂数据的学习和分析。
深度学习在图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
三是自然语言处理。
自然语言处理是人工智能技术的一个重要分支,它研究如何使机器能够理解和处理人类的自然语言。
人工智能的基本原理和应用介绍(八)

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为当今科技领域最热门的话题之一,已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
它的出现对人类的生活和工作方式产生了深远影响。
本文将探讨人工智能的基本原理和应用介绍。
首先,人工智能的基本原理是什么呢?其实,人工智能的核心是模拟人类的思维和智力行为。
它通过模拟和实现人类的智能活动,让机器具有类似人类的学习、推理、识别和理解能力。
人工智能系统通常包括感知、推理、学习和交流等多个方面。
感知是指让机器通过传感器获取外部信息,如图像、声音等。
推理是指让机器根据获取的信息做出决策或者进行问题求解。
学习是指让机器通过不断的训练和积累经验,提高自身的性能。
交流是指让机器与人类进行信息传递和交互。
这些方面共同构成了人工智能系统的基本原理。
其次,人工智能在各个领域都有着广泛的应用。
在医疗领域,人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
通过分析患者的医疗数据和病历,人工智能可以辅助医生进行准确的诊断,并提供个性化的治疗方案。
在金融领域,人工智能可以帮助银行和证券公司进行风险管理和交易决策。
通过分析大量的金融数据,人工智能可以帮助机构发现潜在的风险,并提供优化的投资组合。
在交通领域,人工智能可以帮助无人驾驶汽车、智能交通信号灯等方面,提高交通系统的效率和安全性。
在生活领域,人工智能可以帮助人们进行智能家居控制、语音识别等方面,提供更加便捷和舒适的生活体验。
除了以上提到的领域,人工智能还在工业、农业、教育等各个领域都有着广泛的应用。
它不仅可以提高生产效率,降低成本,还可以创造更多的就业机会,改善人类生活质量。
然而,人工智能也面临着一些挑战和问题。
首先是数据安全和隐私问题。
人工智能系统需要大量的数据来进行训练和学习,但是这些数据可能涉及个人隐私和敏感信息。
其次是人工智能的透明度和可解释性问题。
人工智能系统的决策和推理过程往往是黑盒子,难以理解和解释,这给人们带来了不确定性和不信任感。
探究人工智能原理揭秘智能化时代的核心技术

探究人工智能原理揭秘智能化时代的核心技术探究人工智能原理:揭秘智能化时代的核心技术在当今这个智能化的时代,人工智能(AI)已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从智能手机中的语音助手,到自动驾驶汽车,再到医疗诊断和金融预测,人工智能的应用无处不在。
然而,对于大多数人来说,人工智能的原理仍然是一个神秘的领域。
在这篇文章中,我们将深入探究人工智能的原理,揭开智能化时代核心技术的神秘面纱。
要理解人工智能,首先我们需要明确它的定义。
简单来说,人工智能是指机器模拟人类智能的能力。
这包括学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像等一系列复杂的任务。
那么,机器是如何实现这些看似只有人类才能完成的智能行为的呢?其中一个关键的概念是数据。
人工智能系统的运行离不开大量的数据。
这些数据可以是文本、图像、音频、视频等各种形式。
通过对这些数据的收集和整理,人工智能系统能够从中学习到模式和规律。
以图像识别为例,为了让计算机能够识别出猫和狗的图像,我们需要给它提供大量的猫和狗的图片,并告诉它哪些是猫,哪些是狗。
计算机通过分析这些图片中的像素、颜色、形状等特征,逐渐学会区分猫和狗的不同之处。
这就是所谓的“训练”过程。
在训练过程中,算法起到了至关重要的作用。
算法是一系列的计算步骤和规则,用于指导计算机如何处理数据和进行学习。
常见的人工智能算法包括神经网络、决策树、支持向量机等。
神经网络是目前人工智能领域中应用最为广泛的算法之一。
它的灵感来源于人类大脑的神经元结构。
神经网络由许多相互连接的节点(类似于神经元)组成,这些节点通过调整连接的权重来学习数据中的模式。
当数据输入到神经网络中时,它会经过多个层次的处理和计算,最终输出一个结果。
通过不断调整网络中的权重,使得输出结果与期望的结果越来越接近,从而实现学习和优化。
除了数据和算法,计算能力也是实现人工智能的重要因素。
随着人工智能技术的发展,对计算能力的需求也越来越高。
这促使了硬件技术的不断进步,如 GPU(图形处理单元)和 TPU(张量处理单元)的出现,大大提高了计算效率,使得处理大规模的数据成为可能。
人工智能原理

人工智能原理人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为当今科技领域最热门的话题之一,已经深刻地影响我们的生活方方面面。
从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车,从智能家居系统到语言翻译软件,人工智能的应用无处不在。
那么,人工智能是如何工作的呢?在这篇文章中,我们将探讨人工智能的原理。
一、机器学习机器学习是人工智能的核心原理之一。
它是一种让计算机通过学习和适应来实现智能的方法。
机器学习的过程是通过大量的数据和算法,让计算机从中发现规律和模式,并能预测、分类、识别等。
它的原理类似于人类学习的过程,只不过是由计算机自主进行的。
在机器学习中,数据起着重要的作用。
通过大数据的收集和存储,机器可以从中学习并提取有用的信息。
比如,在进行图像识别的时候,机器会通过分析海量的图像数据来学习不同物体的特征,并能从新的图像中正确地识别物体。
此外,机器学习还可以根据不同的数据类型进行分类和预测,如文本分类、股票预测和推荐系统等。
二、神经网络神经网络是实现机器学习的一种方法。
它是受到人类大脑中神经元网络启发而设计出来的。
神经网络由大量的人工神经元构成,每个神经元都有输入和输出。
当输入数据进入神经元时,神经元会根据输入的权重进行处理,并输出到下一层。
通过多层神经元的连接,神经网络能够进行复杂的计算和决策。
神经网络可以通过训练来学习和优化。
在训练过程中,神经网络会对输入数据进行反复的调整和优化,以达到更准确的结果。
通过多次迭代和反馈,神经网络可以不断提高自己的准确性和适应性。
这种模仿人类大脑的方式,使得神经网络成为了机器学习中最强大和成功的工具之一。
三、深度学习深度学习是机器学习中的一个分支,也是神经网络的一种应用。
它通过多层隐含层的神经网络来实现更复杂的计算和决策。
与传统的机器学习方法相比,深度学习更加擅长处理大规模和高维度的数据,并具有更高的准确性和预测性能。
在深度学习中,使用了一种称为反向传播(Back Propagation)的算法。
人工智能的工作原理

人工智能的工作原理人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够像人一样思考、学习和行动的科学。
它是当今世界科技领域的热门话题,也是未来科技发展的重要方向之一。
人工智能的工作原理是怎样的呢?本文将从人工智能的定义、发展历程以及工作原理等方面进行探讨。
首先,人工智能的定义是指计算机系统能够执行需要人类智力的任务。
这些任务包括理解语言、感知环境、学习、推理和解决问题等。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代,随着计算机技术的不断发展和人工智能理论的不断完善,人工智能技术也得到了长足的发展。
如今,人工智能已经渗透到我们生活的方方面面,包括语音助手、智能家居、自动驾驶等领域。
人工智能的工作原理主要包括感知、推理、学习和行动四个方面。
首先是感知,即计算机系统通过传感器获取外部环境的信息,如图像、声音、文字等。
然后是推理,计算机系统根据感知到的信息进行逻辑推理和问题求解,从而做出相应的决策。
接着是学习,计算机系统能够通过大量的数据进行学习,从而不断提升自身的能力和性能。
最后是行动,计算机系统根据推理和学习的结果,执行相应的动作或输出相应的结果。
在感知方面,人工智能系统通常会利用各种传感器获取外部环境的信息,如摄像头、麦克风、雷达等。
这些传感器可以将感知到的信息转化为计算机能够理解和处理的数据,为后续的推理和决策提供基础。
在推理方面,人工智能系统会利用各种算法和模型进行逻辑推理和问题求解,以实现自动化的决策和行为。
在学习方面,人工智能系统会利用机器学习和深度学习等技术,通过大量的数据进行学习,从而提升自身的能力和性能。
在行动方面,人工智能系统会根据推理和学习的结果,执行相应的动作或输出相应的结果,以实现人机交互和智能决策。
总之,人工智能的工作原理是基于感知、推理、学习和行动四个方面的。
通过不断地感知外部环境、进行逻辑推理和问题求解、通过大量的数据进行学习,最终实现智能决策和行为。
《人工智能原理》-PPT P1C2-体系论

是专家系统(Expert systems)。
人工智能原理
6
人工智能的研究途径
符号与亚符号
符号系统无法模拟人类认知的全部过程,在智能感知、机器人技术、机器学习和
模式识别方面表现尤为突出。
亚符号人工智能(Sub-symbolic AI)学者认为,智能行为可以通过语义上无意义
本章试图追本溯源、由表及里,做一些探讨。
人工智能原理
3
第2章 体系论
目录
人工智能原理
人工智能的研究途径
人工智能的主体论点
智能主体的环境
智能主体的构成
人工智能的研究体系
智能主体的思维
智能主体的交互
智能主体的类型
4
人工智能的研究途径
控制论与人工智能
1940年代至1950年代,许多学者探讨了神经学(Neurology)、信息论
决实际问题。例如,知识系统和专家系统。
逻辑、模糊逻辑(Fuzzy Logic)、以及产生式系统(Production
System)成为主要研究对象。
现代人工智能(Modern AI)
将一些智能的基本模块整合在一起。如:人工神经网络(Artificial
Neural Networks)、遗传算法(Genetic Algorithms)、进化计算
概率与统计方法
1990年代起,将概率论和统计学方法作为人工智能的框架。
概率论是统计学的理论基础,而统计学是概率论的实际应用。
概率(Probability)可用于表示和处理不确定性,常用的方法:
概率规划(Probabilistic programming)
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在基于规则的正向演绎系统中,所要 做的第一步是将其变换(或叫化成)非 蕴含形式的与或形。要把一个公式化成 与或形,可利用以下恒等式或方法: (1) W1=>W2 = W1∨W2(利用恒等式, 去蕴含符号),在事实表达式中,很少 有=>符号出现 (2) 用德.摩根公式(定律)把否定符号移 进括号内,直到每个否定符号都只含一 个谓词为止。
在本节中,我们介绍一种有序搜索(也称 为最好优先搜索)方法。这种搜索总是选择 “最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。 何为“最有希望”,取决于你所选的估价函数 f(n)(性能指标)。有序搜索算法中,一个节点 的希望程度越大,其估价函数值就越小。被选 为扩展的节点,是估价函数最小的节点。 给定一个问题后,根据问题的特性和解的特性, 可以有多种方法定义估价函数,用不同的估价 函数指导搜索,其效果可以相差很远。如果选 得不好,那么有序搜索就可能失去一个最好的 解,甚至全部的解。
搜索树: R1 R2 A. B. R1: 如X/12为整,则X/6为整。 R2 R3 R1 R4 C. D. E. . R2: 如X/20为整,则X/10为整 R3 R4 R2 R3 R4 S F . .G . H I R3: 如X/6为整,则X/2为整。 R4 S R4 R4 S R4: 如X/10为整,则X/5为整。 S 输入数据库:N/12,N/20 判断是否N/5 S S=success S
(3) 对所得表达式进行skelem化,消除存在 性量词。 X Y mother(Y , X) X mother( f(X) , X ) (4) 删去全称量词,而余下的变量都被认为 具有全称量化作用。
Q(V, f(V))∧{[(R(V)∧P(V))]∨S(f(V),V)}
2. 事实表达式的与或图表示 根节点 Q(V,f(V))∧{[(R(V)∧P(V))]∨S(f(V),V)} 与、合取 Q(V,f(V)) [(R(V)∧P(V))]∨S(f(V),V) 或、析取
对于许多问题,其状态空间搜索树 的深度可能为无限深,或者可能至少要 比某个可接收的解答序列的已知深度上 限还要深。为了避免考虑太长的路径 (防止搜索过程沿着无益的路径扩展下 去),往往给出一个节点扩展的最大深 度—深度界限。任何节点如果达到了深 度界限,那么都将它们作为没有后继节 点处理。 和宽度优先法不同之处在于:扩展的节 点,其后继节点放入OPEN表的前端
然而,和发明创造的所有规则一样,启发式策略 也是极易出错的。在解决问题的过程中,启发仅仅 是下一步将要采取措施的一个猜想。常常根据经验 和直觉来判断。由于只利用有限信息,一个启发式 搜索可能得到一个次最佳解,也有可能一无所获。 上述两种情况第一种多出现在专家系统中,第二种情 况多出现在博奕和定理证明中。 下面的讨论主要限制在第二种情况。在这种情况下, 一般都是:初始状态、算符和目标状态的定义都是 完全确定的,然后决定一个搜索空间。进行搜索时, 一般需要某些有关具体领域的特性信息。我们把这 种信息叫做启发信息,并把利用启发信息的搜索方 法叫做启发性搜索方法。
人工智能求解者在两种基本情况下运用启发 式策略: (1) 一个问题由于问题陈述和数据获取方面固有 的模糊性可能使它没有一个确定的解。 医疗诊断即是一例:所给出的一系列症状可 能有多个原因,医生运用启发式搜索来选择 最有可能的论断,并依此产生治疗计划。 视觉问题又是一例。看到的景物经常是模糊 的。各方面原因造成。河和桥、马路。海面 上船、鲸鱼或潜水艇。视觉系统可运用启发 式策略选择一给定景像的最有可能的解释。
例:事实 A∨B 规则 A=>C∧D , B=>E∧G 目标 C∨G (C∨E, D∨G ,D∨E) A∨B 消解否证法 A A B B A∨C C G B∨G A∨B A B
R(V)∧P(V)
叶节点
S(f(V),V)
文字
R(V)
P(V)
通常,把事实表达式的与或图表示 倒过来画,即把根节点画在最下面,而 把其后继节点往上画。
3. 与或图的F规则变换 我们把允许用作规则的公式类型限制为 下列形式: L => W 式中,L是单文字;W是与或形表达式
例如:事实表达式:P∨[S∧(T∨U)] 规则:S =>(X∧Y)∨Z P∨[S∧(T∨U)]
O
搜索树: R1 R2 A. B. R1: 如X/12为整,则X/6为整。 R2 R3 R1 R4 C. D. E. . R2: 如X/20为整,则X/10为整 R3 R4 R2 R3 R4 S F . .G . H I R3: 如X/6为整,则X/2为整。 R4 S R4 R4 S
R4: 如X/10为整,则X/5为整。 S S S
5.1 规则演绎系统 我们通常习惯用if then规则形式表示知识求解 问题。基于规则的问题求解系统运用下述规则 来建立,IF - THEN , 即: IF IF1 IF2 THEN THEN1 THEN2 其中:IF部分可能由几个IF组成,而THEN部 分可能由一个或一个以上的THEN组成。
通常称每个IF部分为前项(条件、 断言),THEN部分为后项(新断 言)。这种基于规则的系统叫做规则 演绎系统。 有时,THEN部分用于规定动作,这 时称这种基于规则的系统为反应式系 统或产生式系统。
4.1.1 宽度优先搜索 如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展 节点的,那么这种搜索就叫做宽度优先搜索。 也就是说,这种搜索是逐层进行的。在对下 一层的任一节点进行搜索之前,必须搜索完 本层的所有节点。 宽度优先搜索算法(流程框图)如下: (1)把起始节点放到OPEN表中(如果该起始 节点为目标节点,则求得一个解答)。 OPEN
R4: 如X/10为整,则X/5为整。 S 输入数据库:N/12,N/20 判断是否N/5 S S=success S
这是一个产生式系统的例子。 节点用 表示。每一个节点对应于一个 状态,反映当时数据库的情况。如节点 O:N/12,N/20;节点A:N/12, N/20,N/6;节点D:N/12,N/20, N/6,N/2。每条连线对应于一个操作 符。 棋局对应走步,这里对应于一条产生 式规则。
O 规则库
OPEN表
O AB CDB FSDB O R1 A C
CLOSED表
O OA OAC S R2 R4(回溯)
三步操作,不是最短 。如知道最短2步,深度 界限定为2,肯定有解且可找到最短路径。但有些 情况下(多数),不限定深度不好。
4.2 启发式搜索
盲目搜索的效率低,耗费过多的计算空间 与时间。如果能够找到一种用于排列待扩展 节点的顺序,即选择最有希望的节点加以扩 展,那么,搜索效率将会大大提高。 “启发”(heuristic)是关于发现和发明规则 及方法的研究。在状态空间搜索中,启最有希望到达问题解的路径。
该搜索树给出了所有可能的求解证明渠 道。抽象地描述:给定初始节点和目标 节点,求图中的一条合理路径(所谓合 理有的指只要找到就行;有的要求搜索 步骤最少或路径最短等等)。 就这个例子,我们看一下宽度优先搜索、 深度优先搜索是如何进行的。当然,并 不是所有问题都可以画出图示的搜索树 (深度不深、每条支路都有解且支路不 多)。
(2) 一个问题可能有确定解,但是求解 过程中的计算机的代价令人难以接收。
在很多问题上(如象棋)中,状态空间的 增长特别快,可能的状态数随着搜索的深度 呈指数级增长、分解。在这种情况下,用盲 目搜索的办法就不行了(不象前面所举的简 单例子)。给定棋局,可能的下一状态、对 手可能的应对步骤太多。这时需用启发式策 略通过指导搜索向最有希望的方向前进,以 降低复杂性。通过删除某些状态及其延伸, 以消除组合爆炸,并得到令人能接收的解。
第四章 一般搜索原理
知识表示的目的是为了便于计算机 求解,是为了解决问题。从问题的描述 (表示)到问题的解决,有个求解的过 程,也就是搜索过程。在这一过程中采 用适当的搜索技术,包括各种规则、过 程和算法等推理技术,力求找到问题的 解答。 本章讨论一些早期的搜索技术或用于 解决比较简单问题的搜索原理(启发式 搜索、宽度优先、深度优先、有序搜 索)。
4.1 盲目搜索 盲目搜索又叫做无信息搜索。 一般只适用于求解比较简单的 问题。
O 规则库 搜索树: R1 R2 A. B. R1: 如X/12为整,则X/6为整。R2 R3 R1 R4 C. D. E. . R2: 如X/20为整,则X/10为整 R3 R4 R2 R3 R4 S F . .G . H I R3: 如X/6为整,则X/2为整。 R4 S R4 R4 S
5
第五章 高级求解技术
上一章我们介绍了几个基本的(早期 的)搜索技术,如宽度优先、深度优先 (盲目搜索)、有序搜索(启发式搜索、 最好优先)。 对于许多比较复杂的系统和问题,用这 些方法就很难甚至无法使问题获得解决。 这时,就需要应用一些更先进的推理求 解技术。 本章讨论规则演绎系统、不确定性推理。
5.1.1 规则正向演绎系统 (事实、规则、目标)
在基于规则的系统中,无论是规则演绎系统或规则产 生式系统,均有两种推理方式,即正向推理和逆向推 理。从IF部分向THEN部分推理的过程,叫做正向推 理。也就是说,正向推理是从事实或状况向目标或动 作进行操作的。反之,对于从THEN部分向IF部分推 理的过程,叫做逆向推理。逆向推理是从目标或动作 向事实或状况进行操作的。 1. 事实表达式的与或形变换 通常用谓词演算公式来表示事实(用作事实表达式)。 如事实表达式: ( V){Q(V,U)∧[(R(V)∨P(V))∧S(U,V)]} U)( 通常还存在蕴含关系。
对于八数码难题,我们采用了简单的估 价函数 f(n)=d(n)+w(n) 其中:d(n)是搜索树中节点n的深度 w(n)用来计算对应于节点n的数据库中 错放的棋子个数。 也就是说,该估价函数考虑了两个因数。 第一个因数考虑希望节点距根节点(起始 节点)越近越好,第二个因数考虑希望节 点距目标节点看上去越近越好。 考虑八数码难题,其搜索过程见图。