4-与或图搜索
11个相似图片搜索网站
11个相似图片搜索网站（以图找图）关键词：搜索网站图片网址┊杂粹┊推荐：┊来源：中国教程网┊收藏你想凭着一张现有图片找出它的原始图片，或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图吗？下面的十款搜索引擎可以帮你实现，以图找图，以图搜图，以图片搜索相似的图片。
一：/Tineye是典型的以图找图搜索引擎，输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址，即可自动帮你搜索相似图片，搜索准确度相对来说还比较令人满意。
TinEye是加拿大Idée公司研发的相似图片搜索引擎，TinEye主要用途有：1、发现图片的来源与相关信息；2、研究追踪图片信息在互联网的传播；3、找到高分辨率版本的图片；4、找到有你照片的网页；5、看看这张图片有哪些不同版本。
二：百度正式上线了其最新的搜索功能——“识图”（）。
该功能是百度基于相似图片识别技术，让用户通过上传本地图片或者输入图片的URL地址之后，百度再根据图像特征进行分析，进而从互联网中搜索出与此相似的图片资源及信息内容。
但需要注意的是，用户上传本地图片时，图片的文件要小于5M，格式可为JPG、JPEG、GIF、PNG、BMP 等图片文件。
三：/GazoPa搜索图片时，不依据关键词进行检索，而是通过图片自身的某些特征（例如色彩，形状等信息）来进行搜索。
GazoPa搜索方式有四种：第一种是传统的通过关键词搜索图片，但在传统图片搜索领域GazoPa与google等搜索引擎无法竞争。
第二种是创新的通过图片搜索图片，但在此领域GazoPa无法与TinEye相竞争。
TinEye 很容易就能搜索出与原图最接近的一些结果，而GazoPa很多时候的搜索结果则完全无法与原图匹配。
第三种是通过手绘图片搜索图片，这种方式其实没太大用处。
GazoPa虽然有这样那样的不足之处，但也算是一个很有独创性的搜索引擎。
GazoPa目前还处在内测阶段，想要加入测试的可以在官网上留下你的邮箱地址，收到邀请后你就可以测试使用了。
问题归约法
2
3
(122) A
C
B
图 2(a) 移动圆盘 A 和 B 至柱子 2 2. 移动圆盘 C 至柱子 3 的单圆盘问题,如图 2(b)所示.
1
2
3
(122) A
C
B
(322)
1
2
A B
3 C
图 2(b) 移动圆盘 C 至柱子 3 3. 移动圆盘 A 和 B 至柱子 3 的双圆盘问题,如图 2(c)所示.
问题规约法的实质：
从目标（要解决的问题）出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至最后把初始问题归约为
一个平凡的本原问题集合。 最小的问题或具有明显解答的问题被称为本原问题。
dx 就是一个本原问题，其答案是显而易见的，即 ∫dx=x。
一般地，本原问题是原始问题的子孙问题。因此，问题规约的过程就是在问题空间中不断搜索问题的子 问题和子问题的子问题的过程，直至将原始问题分解为本原问题集合。本原问题的解可以直接得到或通过一 个"黑箱"操作得到。 （2）问题归约表示可由下列 3 部分组成:
一个初始问题描述; 将问题变换为子问题的操作集; 一系列本原问题描述. 问题的归约描述
初始问题集合：初始状态集合 S 算符集合：将问题分解为若干子问题的变换集合 F 本原问题集合：目标状态集合 G 三元组合：（S , F, G） （3）问题规约法与状态空间法
问题归约与前面状态空间描述不同的是,主要其在问题空间中展开对问题的描述和求解。 状态空间法只是研究对问题所陈述的事实\状态如何表示,以及如何搜索状态空间求解;而问题归约法则是 对问题求解中如何将问题逐步分解为一系列子问题\本原问题的集合。 对实际问题求解,可将这两种方法有机结合,如后面讨论到的与或图表示与搜索。 1 与或图的概念 用一个类似图的结构来表示把问题归约为后继问题的替换集合，画出归约问题图。 例：有一个问题 A，它可以通过三种途径来求解： （1）、求解问题 B 和 C （2）、求解问题 D、E 和 F （3）、求解问题 H 这一问题归约为子问题的替换集合关系可由图 4 所示的结构来表示.
搜索引擎的使用方法及技巧
搜索引擎的使用方法及技巧搜索引擎是我们在互联网上进行信息检索的重要工具，它可以帮助我们快速找到我们所需的信息。
但是，有时候我们可能会遇到搜索结果过多、无关或者不准确的问题。
以下是一些搜索引擎的使用方法和技巧，希望可以帮助大家更加高效地使用搜索引擎。
1.使用关键词：在搜索引擎的搜索框中输入与你想要搜索的内容相关的关键词。
关键词可以是一个单词或者是一个短语，尽量使用最相关的关键词来缩小搜索范围。
2.使用引号：如果你想搜索一个完整的短语，可以使用引号将短语括起来。
这样搜索引擎会将完整的短语作为一个整体进行匹配搜索，提高搜索结果的准确性。
3.使用排除词：在搜索中使用减号来排除一些和搜索无关的内容。
例如，如果你搜索“苹果”，但是你不想看到与“苹果手机”相关的结果，你可以搜索“苹果 -手机”，减号后面的词将被排除在搜索结果之外。
4.使用站点限制：如果你只想在某个特定网站上进行搜索，可以在搜索关键词后面加上“site:网址”，这样搜索引擎将只搜索该网站下的相关内容。
5.使用高级搜索功能：大多数搜索引擎都提供了高级搜索功能，你可以通过设置特定条件来缩小搜索范围。
例如，你可以限制搜索结果的时间范围、文件类型、语言等等。
6.使用相关搜索：如果你在搜索中找不到你所需要的信息，可以试试看下方的“相关搜索”功能。
搜索引擎会根据你的搜索内容提供一些类似或者相关的搜索建议，可能会帮助你找到更相关的结果。
7.使用尽可能多的关键词：如果你想要获得更精确的搜索结果，可以尽量使用更多的关键词。
不过要注意关键词之间的关联性，使用太多无关的关键词可能会导致搜索结果不准确。
8.阅读搜索结果摘要：当你得到一些搜索结果时，不要仅仅看标题就下结论。
通常，搜索结果下方会有摘要或者描述，你可以通过阅读摘要来更好地判断该搜索结果是否与你的需求相关。
9.使用图像搜索：有时候我们可能无法准确描述我们所需要的图片，这时可以使用搜索引擎的图像搜索功能。
你可以通过上传一张图片或者提供一段图片的URL来进行搜索，搜索引擎会找到与该图片相关的内容。
如何运用搜索引擎找到需要的信息
如何运用搜索引擎找到需要的信息在当下信息爆炸的时代，我们时常需要通过网络搜索引擎来获取各种信息，例如学习资料、工作资讯、医疗信息、旅游咨询等。
然而，在搜索引擎海量信息面前，我们有时会感到毫无头绪，也许只需要一些小技巧就能更好地利用搜索引擎，找到我们真正需要的信息。
一、用正确的关键词进行搜索在使用搜索引擎进行信息搜索时，关键词是最基本、最有效的搜索手段。
无论是在百度、谷歌、必应还是其他搜索引擎上，输入准确的关键字都能帮助我们找到需要的信息。
关键字的准确性很大程度上取决于我们的搜索目的和了解程度。
如果我们想查找某位作者的作品，首要关键词就应该是作者的名字，而不是作品名或描述词。
常见的搜索词错误包括拼写错误、过于笼统、含有歧义等，这些问题可以通过在查找前仔细检查的方式来解决。
二、利用搜索引擎高级搜索功能搜索引擎除了基本的搜索功能，还有很多强大的高级搜索功能，例如时间段、文件类型、语言、网站、排序等。
通过高级搜索，我们能够规定一些特定的搜索条件，进行更加精确和有效的搜索。
以百度为例，在进行搜索时，点击“高级搜索”按钮，可以设置搜索语言、筛选图片或视频、设定搜索范围等。
三、利用搜索引擎的缓存和快照查找信息如果在经常访问的网站上寻找信息时发现网站暂时无法访问或信息已被删除，那么可以使用搜索引擎的缓存或快照功能，来寻找相应的信息。
此外，搜索引擎的快照也有助于寻找活动页面、家族族谱、已停运的公司等资料。
四、通过图像搜索查找信息当我们需要通过图片寻找相关信息时，就可以使用搜索引擎的图片搜索功能。
我们可以输入关键词并在搜索工具中选择“图片”，以获取与关键词有关的图片。
此外，我们还可以在图片搜索功能中上传自己想要搜索的图片，以便搜索相似或相关的图片或资料。
五、利用搜索引擎建议搜索和提示搜索许多搜索引擎在进行搜索时，会自动为我们提示或建议相关搜索内容。
这些建议通常基于先前用户的搜索记录或主题相关度等，我们可以根据自己的搜索需求来快速找到相关的搜索内容。
(搜索推理技术-与或树搜索)
7、无判断起始节点1可解
8、从OPEN中删除含有可解先辈节点的节点
删除
OPEN= { B, C, t1, 10, 11, 12, A, t2, t3 }
CLOSED= { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 } OPEN= {t1, 10, 11, 12, t2, t3}
CLOSED= {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} 说明：对于OPEN表中的叶节点直接移到 CLOSED表，不作任何处理
OPEN= {9, B, C, t1, 10, 11, 12, A} CLOSED= {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
第九大循环（3、4、5、6、7、8步）： 3、从OPEN表中取出节点9，并送到CLOSED表 4、扩展节点9，生成后继节点 t2、t3，并送到 OPEN表的末端 5、有叶节点 6、实现可解标志过程（可以判断节点9、4、2可解）
即OPEN是堆栈
注意
由于深度限制，深度优先搜索算法有可能找不 到解
例：
深度界限为4
√
2
1
√
√
6
√
3
Ⅹ A √ √
7 √
C
Ⅹ
4
5
8
t
√
Ⅹ B
t
t
t
t
√
√
√
√
注：后生成的节点画在左边
课堂练习：用宽度和深度优先搜索算法找出解树
提示：对于宽度优先搜索，先生成的节点画在左；
对于深度优先搜索，后生成的节点画在左
CLOSED= { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, t1, 10 }
搜索过程演示
√
人工智能chp.ppt
(3) 与A算法类似，若s→N存在解图，当 h(n)≤h*(n)且h(n)满足单调限制条件时,AO*一定可找 到最佳解图,而h(n)=0时AO*变为宽度优先搜索算法。
第三章 可分解产生式系统搜索策略
3.3 博弈树搜索 Grundy博弈：一堆数目为N的钱币由两位选手轮流分 堆，每个选手每次只把其中某一堆分成数目不等的两 小堆，直到不能再分为数目不等的两堆时认输。下面 是对应的产生式系统描述。 综合数据库：无序数字序列x1,…xn表示n堆钱币不同 的个数，M表示对应的选手标志，组合(x1,…,xn,M)表 示了选手走步的状态。 规则：If (x1,…,xn,M)∧(xi=y+z,y≠z) Then (x1,…,xi-1,y,z,xi+1,xn,M) Grundy博弈问题搜索的状态空间图。
n0 ３
n0
5
２
n1 n4
１ n5 １
n0
4
5
n1
n2
4 n3 4
１ n5
n1
4
n3
5
t n2
２
n5
１n4
4
n6
２
n4
n7 0
１
n8
0
5 n0
5
n1
tn4
n3
n2
１
4
4
２ n5
n6
２
n7
0
0 n8
第三章 可分解产生式系统搜索策略 AO*与算法A的区别:
(1) AO*评价函数只考虑h(n)分量，因算法是自底 向上的耗散值操作，局部耗散值的比较是在s处，获得 估计效果，没必要计算g的值;
2.7 与或图法知识表示与问题求解
（111） （122）
（122） （322）
（322） （333）
（113） （111）
（123） （113）
（122） （322） （321） （321） （331） （123）
（333） （331）
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2.2.6 问题归约法
[例]求解不定积分
A B C A B
1 1 2 3 1
1 C
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2
3
2.2.6 问题归约法
归约过程 （1）移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题；
A B C
1
2 1 (111)
3
C
1 A
B
2 1 (122)
3
自动化系仪自教研室
2.2.6 问题归约法
（2）移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题；
1 A
B C
2 1 (122)
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6.2.4 基于与或图的搜索
与或图的基本概念回顾
与树：当把一个复杂问题分解为若干个子问题时， 可用一个“与树”来表示这种分解。 或树：当把一个复杂问题变换为若干个与之等价的 新问题时，可用一个“或树”来表示这种变换。
A
A
B
C
D
B
C
23 或图自动化系仪自教研室
与图
6.2.4 基于与或图的搜索
2.2.6 问题归约法
本原问题:
指那种不能或不需要再进行分解或变换，且可以直 接解答的问题。 归约: 把一个复杂问题分解或变换为一组本原问题的过程。 问题的分解：是指把一个复杂问题分解为若干个子问题的过程。
问题的解是所有子问题解的“与”，即只有当所有子问题都有解时， 原问题才有解。
第3章产生式系统的搜索策略
四皇后问题的改进：
• 思路： 利用问题有关信息对规则进行动态排序
• 方法：定义一个对角线函数 Maxdiag（i，j）。该函 数计算棋盘上ij单元的最长对角线长度，通过比较 不同单元的函数值来决定每行（列） Rij 的排序
• 例如，若 Maxdiag（i，k）小于 Maxdiag（i，j）， 则规则顺序为（Rik，Rij），即对角线短的单元，相 应的规则排在前头，若相同，则维持原顺序
综合数据库：DATA=L（表），L元素用{ij}表示，i，j 的值域为{1，2，3，4}。即L表的元素表示皇后所在 的行和列。如（12 24 31 43）、（13 21 34 42）、 （11 21）、（11 22）、（11 23 31）.
Artificial Intelligence
• 规则集：
BACKTRACK1(DATALIST):
1 DATA FIRST(DATALIST) 参数: 初始到当前状态的逆序表 2 if MEMBER(DATA,TAIL(DATALIST), return FAIL 回老路 3 if TERM(DATA), return NIL 到达目标，成功返回 4 if DEADEND(DATA), return FAIL 到达不合理状态，退回 5 if LENGTH(DATALIST) > BOUND, return FAIL 到深度限制 6 RULES APPRULES(DATA) 得出可应用的规则集 7 LOOP: if NULL(RULES), return FAIL 进入死胡同，退回 8 R FIRST(RULES) 取出第一条可应用规则
过程返回解路径规则表（或局部解路径子表）.
Artificial Intelligence
举例
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对垒过程中，双方都了解当前格局及过去的历史
非偶然
双方都是理智的分析决定自己的行动，不存在“碰运气”的偶然因
素
11
人工智能
sspu 王帅
博弈树
在博弈过程中，任何一方都希望自己取得胜利。因此，在 某一方当前有多个行动方案可供选择时，他总是挑选对自 己最有利而对对方最不利的那个方案行动。 如果我们站在A方立场，则可供A选择的若干方案之间是 “或”关系，因为主动权在A方手里，他或者选择这个方 案，或者选择另一个方案，完全由A决定 但若B也有若干可供选择的方案，则对A来说这些方案之间 是“与”关系，因为这时主动权在B，这些可供选择的方 案中的任何一个都可能被B选中，A必须考虑对自己最不利 的情况的发生 把上述博弈过程用图表示出来，得到的是一棵“与／或” 树 注意：该“与／或”树是始终站在某一方（例如Ａ方）的 立场上得出的，不能一会站在Ａ方立场，一会又站在Ｂ方 立场
24
人工智能 sspu 王帅
极大极小法—计算倒推值示例
1
b
0
1
a
0
3
1
6
极大
极小
0
-3
3
-3
-3
-2
1
-3
6
-3
0
5
-3
3
3
-3
0
2
2
-3
0
-2
3 5 4
1
-3
0 6
8 9
-3
25
人工智能
sspu 王帅
-剪枝
S0
3 ≥3 S2 ≤2
S1
3
3 5 S3 S4
2 S5 S6
设有博弈树，各端点的估值如 图所示，其中S6还没计算估值。 由S3与S4的估值得到S1的倒推 值为3，这表示S0的倒推值最小 为3。另外，由S5的估值得知S2 的倒推值最大为2，因此S0的倒 推值为3。 这里，虽然没有计算S6的估值， 仍然不影响对上层节点倒推值 的推算，这表示S6这个分枝可 以从博弈树中剪去
28
人工智能 sspu 王帅
-剪枝技术的一般规律
剪枝的条件：
后辈节点的值≤祖先节点的值时， 剪枝 后辈节点的 值≥祖先节点的值时， 剪枝
简记为：
极小≤极大， 剪枝
极大≥极小， 剪枝
29
人工智能
sspu 王帅
-剪枝 —例
f
≤0 0 ≥0 1
d
≥3
m h
≥1 1
12
人工智能 sspu 王帅
博弈树的特点
博弈的初始格局是初始节点 在博弈树中，“或”节点和“与”节点是逐层 交替出现的
己方扩展的节点之间是“或”关系
对方扩展的节点之间是“与”关系 双方轮流扩展节点
所有能使己方获胜的终局都是本原问题，相应 的节点是可解节点；所有使对方获胜的终局都 是不可解节点
1
a
0
3
1
6
极大
极小
0
-3
3
-3
-3
-2
1
-3
6
-3
0
5
-3
3
3
-3
0
2
2
-3
0
-2
3 5 4
1
-3
0 6
8 9
-3
19
人工智能
sspu 王帅
极大极小法应用
例：一字棋 设有九个空格，由A，B二人对弈，轮到谁走 棋谁就往空格上放自己的一只棋子，谁先使自 己的棋子构成三子成一线，谁就取得了胜利 设A的棋子用a表示，B的棋子用b表示
（3,2,2）
（4,3）
（3,3,1）
（5,1,1） （4,2,1）
（4,1,1,1） （3,1,1,1,1）
（3,2,1,1）
（2,2,2,1） 我方必胜
sspu 王帅
（2,2,1,1,1）
人工智能
（2,1,1,1,1,1） 15
对于较简单的博弈问题，可以求出解图，解图 代表了从开局到终局任何阶段上的弈法，但这 对于复杂的博弈问题是不可能实现的 在博弈问题中，每个格局可供选择的行动方案 有很多，因此会生成十分庞大的博弈树。
中国象棋 一盘棋平均走50步，总状态数约为10161。 假设1毫微秒走一步，约需10145年。 西洋跳棋 博弈树约有1040个节点 围棋
结论：不可能穷举。试图利用完整的博弈树来 进行分析是很困难的
16
人工智能 sspu 王帅
博弈树搜索
可行的办法
只生成一定深度的博弈树，然后进行极大极小分析，
找出当前最好的行动方案（极大极小搜索是博弈树 搜索最常用的基本方法） 在此之后，再在已经选定的分枝上扩展一定深度， 再选最好的方案 如此进行，直到取得胜败的结果为止
每次生成博弈树的深度，当然越大越好，但由 于受到计算机存储空间的限制，只能根据实际 情况而定
17
人工智能 sspu 王帅
极大极小分析法
人工智能
sspu 王帅
作业
P75 2.6
34
人工智能
sspu 王帅
3
人工智能 sspu 王帅
与或图的概念
对于一个复杂问题，直接求解往往比较困 难。此时，可以通过下述方法进行简化
分解 等价变换
4
人工智能
sspu 王帅
分解
把一个复杂问题分解为若干个较简单的子问题， 每个子问题又继续分解为若干个更简单的子问 题，重复此过程，直到不需要再分解或者不能 在分解为止。 然后对每个子问题分别求解，最后把各子问题 的解复合起来就得到了原问题的解。 这时子节点间是“与”关系 …... 通常用一条弧把各边连接起来 构成的图称为“与图” K个 若一节点有k个与关系子节点，则称该节点有一 个k-连接符
13
人工智能 sspu 王帅
例—分钱币问题
有一堆数目为Ｎ的钱币，由两位选手轮流 进行分堆，要求每个选手每次只把其中某 一堆分成数目不等的两小堆，直到有一位 选手无法把钱币再分成不相等的两堆时就 得认输
14
人工智能
sspu 王帅
分钱币问题 状态空间图及搜索解图
对方先走 （6,1）
（7）
（5,2）
人工智能 sspu 王帅
26
-剪枝
对于“或”节点，它取当前子节点中的最 大倒推值最为它倒推值的下界，称此值为 值 对于“与”节点，它取当前子节点中的最 小倒推值最为它倒推值的上界，称此值为 值
27
人工智能
sspu 王帅
-剪枝技术的一般规律
任何“或”节点x的值如果不能降低其父节点 的值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并 使x的倒推值为。这种剪枝称为剪枝 任何“与”节点x的值如果不能降低其父节点 的值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并 使x的倒推值为 。这种剪枝称为剪枝 注意： 剪枝和剪枝，剪去的都是节点x以下 的分枝，此时的x节点还不能剪去。因为x节点 对计算其父节点的倒推值还是有用的。
31
人工智能 sspu 王帅
-剪枝
S0
A
B
19
20 17
15
无法剪枝 思考：如果把A，B互换， 会怎样？ 答：若把A，B互换，则D， E节点可以剪去
C
D
E
32
人工智能
sspu 王帅
-剪枝
S0
A
B
10
同样无法剪枝 但若把A，B互换，则可 剪枝D，E
25 17
15
C
D
E
33
基本思想
设博弈双方中一方为A，另一方为B，极大极小分析法是为其中
的一方（例如A）寻找一个最优行动方案的方法 为了找到当前最优方案，需对各个方案可能产生的后果进行比 较，考虑每个方案实施后对方可能采取的所有行动，并计算可 能的得分 为计算得分，需根据问题的特性信息定一个估价函数，用来估 算当前博弈树端节点的得分（称为静态估值） 当端节点的估值计算出来后，再推算父节点的得分（成为倒推 值）
≤1 1 ≥6
b
≥0 0
n e
3
k
a
0ห้องสมุดไป่ตู้
c
≤-3
g
5 4
i
1
≤-3
6
j
0
5
-3
3
3
-3
0
2
2
-3
0
-2
3 5 4
1
-3
0 6
8 9
-3
30
人工智能
sspu 王帅
-剪枝
在-剪枝 技术中，一个节点的第一个子 节点的倒推值或估值是很重要的 对于一个“或”节点，如果估值最高的子 节点最先生成，或者对于一个“与”节点， 估值最低的子节点最先生成，则被剪除的 节点数最多，搜索的效率最高。这称为最 优-剪枝 法
在与或树中，满足下列条件之一的称为可解节点 是一个终止节点 是一个“或”节点，且其子节点中至少有一个是可解节点 是一个“与”节点，且其子节点全部是可解节点
不可解节点
不是可解节点的节点
解树
由可解节点构成，且由这些可解节点可推出初始节
点（对应于原始问题）为可解节点的子树称为解树 在解树中一定包含初始节点
对“或”节点，选其子节点中一个最大的得分作为它的得分（使
自己在可选方案中选一个最己最有利的方案） 对“与”节点，选其子节点中一个最小的得分作为它的得分（这 是为了立足于最坏的情况）
如果一个方案能获得较大的倒推值，则它就是当前最好的方案
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人工智能
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极大极小法—计算倒推值示例
1
b
0
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