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人工智能作业

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人工智能作业

1、用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识:

(1) 有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解:定义谓词 P(x):x 是人。 L(x,y):x 喜欢y 其中,y 的个体域是{梅花,菊花}。 将知识用谓词表示为: (Ex )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)

(2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。

解:定义谓词 S(x):x 是计算机系学生 L(x, pragramming):x 喜欢

编程序 U(x,computer):x 使用计算机 将知识用谓词表示为: ? (Ex) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) 2. 请用语义网络表示如下知识:

高老师从3月到7月给计算机系的学生讲“计算机网络”课。

3. 什么是产生式系统?它由哪几个主要部分组成?

答:产生式系统是指以产生式知识表示方法和产生式推理方法所实现的系统。J 具体而言,就是一组产生式一起相互配合,协同作用,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用,以解决问题,这样的系统称为产生式系统。它是由规则库、综合数据库和推理机三个部分组成。 4. 判断以下子句集是否为不可满足

{P(x)∨Q(x )∨R(x), ﹁P(y)∨R(y), ﹁ Q(a), ﹁R(b)}

老师

讲课事件

7月

8月

高老师

讲课

计算机网络

计算机学生

ISA

Subject

Start

End

Object

Action Caurse

5. 证明G是F的逻辑结论

F: (?x)(?y)(P(f(x))∧(Q(f(y)))

G: P(f(a))∧P(y)∧Q(y)

解:(1) 先将F和?G化成子句集:S={P(a,b), ?P(x,b)} 再对S进行归结:

{a/x} 所以,G是F的逻辑结论P(a,b) -P(x,b)

NIL

P(x) v Q(x) v R(x) ?Q(a) ?R(b)

P(x) v R(x)

P(x)

NIL ?P(y)

?P(y) v R(y)

a/x

b/y a/x , b/y

人工智能大作业

第一章 1、3 什么就是人工智能?它的研究目标就是什么? 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它就是研究、开发用于模拟、延伸与扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 研究目标:人工智能就是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理与专家系统等。 1、7 人工智能有哪几个主要学派?各自的特点就是什么? 主要学派:符号主义,联结主义与行为主义。 1.符号主义:认为人类智能的基本单元就是符号,认识过程就就是符号表示下的符号计算, 从而思维就就是符号计算; 2.联结主义:认为人类智能的基本单元就是神经元,认识过程就是由神经元构成的网络的信 息传递,这种传递就是并行分布进行的。 3.行为主义:认为,人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知与行动,取决于对外界复 杂环境的适应,它不需要只就是,不需要表示,不需要推理。 1、8 人工智能有哪些主要研究与应用领域?其中有哪些就是新的研究热点? 1、研究领域:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系统,机器 学习,神经网络,机器人学,数据挖掘与知识发现,人工生命,系统与语言工具。 2、研究热点:专家系统,机器学习,神经网络,分布式人工智能与Agent,数据挖掘与知识发 现。 第二章 2、8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识: (1)有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 三步走:定义谓词,定义个体域,谓词表示 定义谓词 P(x):x就是人

人工智能作业一答案

作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统,该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译,讨论 该系统的性能度量,环境,执行器,感知器,并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量:翻译的正确率 环境:电话线路 传感器:麦克风 执行器:音响 完全可观察的,单agent,确定的(无噪音条件下),片段的,静态的,离散的。2.考虑一个医疗诊断系统的agent,讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent, 基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。 能够治愈病人的方法有很多种,系统必须衡量最优的方法来推荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树,起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离,然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先; (b).宽度优先; (c).爬山法; (d).最佳优先; 图一 【Answer】: 建立树: 深度: 宽度: 爬山法: 优先搜索: 4.图二是一棵部分展开的搜索树,其中树的边记录了对应的单步代价,叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值,假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程,同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录: 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】: 贪婪最佳优先:如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C 一致代价搜索:B,D,E,F,G,H,C A*树搜索:如果h(B)>15,首先访问D 如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C 图二 5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态,证明如果h是一致的,那么它是

人工智能大作业

内蒙古科技大学2012/2013 学年第一学期《人工智能》大作业 课程号:67111317 考试方式:大作业 任课教师:陈淋艳 使用专业、年级 班级: 学号: 姓名:

一、(15分)智能、智力、能力的含义是什么?什么 是人工智能?人类研究人工智能的最终目标是什 么? 二、(15分)传教士与野人问题:有三个传教士和三 个野人来到河边,河边只有一条一次最多可供两 个人过河的小船,传教士如何用这条小船过河才 能使河两边的野人数目决不会超过传教士的数 目? 指定状态描述的格式,开始状态和目标状态;画出状态空间图。 (只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可)。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句:因为老百姓授法 律管制,所以晁盖劫了生辰纲,触犯了宋王朝的 法律,受到官府追究;而达官贵人和恶少不受法 律管制,所以高衙内强抢民女,虽然也违法,却 可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理?他的推理规则是什么?

试用谓词演算语句集合表示下面这段话;并用归 结反演的方法回答下列问题: 设TONY,|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部, ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山 运动员。登山运动员不喜欢下雨,而且任何不喜欢 雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所 喜欢的一切东西,而喜欢TONY所讨厌的一切东 西。TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱 乐部的成员,他是一个登山运动员但不是滑雪运动 员。 五、(20分)在主观Bayes推理中,LS和LN的意义是什么? 设系统中有如下规则: R1:IF E1THEN (50 0,0.01)H1 R2 IF E2THEN (1,100)H1 R3:IF E3THEN (1000,1)H2 R4:IF H1THEN (20,1)H2 并且已知P(H1)=0.1,P(H2)=0.1,P(H3)=0.1,初始

人工智能试题

内蒙古科技大学2013/2014 学年第一学期 《人工智能》大作业 课程号:67111317、76807376 考试方式:大作业 使用专业、年级:计算机2011-1,2,3,4 任课教师:陈淋艳 班级: 学号: 姓名:

一、(15分)智能、智力、能力的含义是什么?什么是人工智能? 人类研究人工智能的最终目标是什么? 二、(15分)传教士与野人问题:有三个传教士和三个野人来到河 边,河边只有一条一次最多可供两个人过河的小船,传教士如 何用这条小船过河才能使河两边的野人数目决不会超过传教士 的数目? 指定状态描述的格式,开始状态和目标状态;画出状态空间图。 (只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可)。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句:因为老百姓授法律管制,所 以晁盖劫了生辰纲,触犯了宋王朝的法律,受到官府追究;而 达官贵人和恶少不受法律管制,所以高衙内强抢民女,虽然也 违法,却可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理?他的推理规则是什么? 试用谓词演算语句集合表示下面这段话;并用归结反演的方法 回答下列问题: 设TONY,|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部,ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。登山运动员不喜 欢下雨,而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西,而喜欢TONY所讨厌的一切东西。 TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱乐部的成员,他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。 五、(20分)在主观Bayes推理中,LS和LN的意义是什么?

设系统中有如下规则: R1:IF E1THEN (50 0,0.01)H1 R2 IF E2THEN (1,100)H1 R3:IF E3THEN (1000,1)H2 R4:IF H1THEN (20,1)H2 并且已知P(H1)=0.1,P(H2)=0.1,P(H3)=0.1,初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5 ,P(E2|S2)=0 ,P(E3|S3)=0.8,用主观Bayes方法求H2的后验概率P(H2|S1& S2& S3)。 六、(20分)结课报告题目:选以下题目之一或自选题目写一篇5000 字左右的报告,要有关键字,图要有图号,最后要有参考资料。 1、总结知识表达技术。(选取三种知识表达放法加以介绍,并进行比较) 2、查找两篇或三篇已发表的与人工智能理论相关的论文,从文章所论述的问题,阐述的理论,其社会效益,与原有的方法相比,他的优缺点等。 3、介绍一已有的专家系统。 4、写一篇文章介绍人工神经网络。(应用领域,人工神经元模型,学习方法) 不符合以下要求的作业不收 本试题一律使用A4纸完成,一至五题要求手写。

人工智能大作业实验

人工智能大作业实验-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人:丁长松 审定人:*** 学院负责人:*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月

一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课,适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程,通过本课程的学习,是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法,培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力,启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术,主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程:高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来,专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型:程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题;用程序设计语言如:C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一:谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸,现在要把它们运送到河的右岸去,农夫有条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。

人工智能大作业

人工智能基础 大作业 —---八数码难题 学院:数学与计算机科学学院 班级:计科14—1 姓名:王佳乐 学号:12 2016、12、20 一、实验名称 八数码难题得启发式搜索 二、实验目得 八数码问题:在3×3得方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格就是空得,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移与空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态. 要求:1、熟悉人工智能系统中得问题求解过程; 2、熟悉状态空间得启发式搜索算法得应用; 3、熟悉对八数码问题得建模、求解及编程语言得应用。 三、实验设备及软件环境 1.实验编程工具:VC++ 6、0 2.实验环境:Windows7 64位 四、实验方法:启发式搜索 1、算法描述 1.将S放入open表,计算估价函数f(s)

2.判断open表就是否为空,若为空则搜索失败,否则,将open表中得第 一个元素加入close表并对其进行扩展(每次扩展后加入open表中 得元素按照代价得大小从小到大排序,找到代价最小得节点进行扩展) 注:代价得计算公式f(n)=d(n)+w(n)、其中f(n)为总代价,d(n)为节点得度,w(n)用来计算节点中错放棋子得个数. 判断i就是否为目标节点,就是则成功,否则拓展i,计算后续节点f(j),利用f(j)对open表重新排序 2、算法流程图: 3、程序源代码: #include<stdio、h> # include<string、h> # include # include〈stdlib、h> typedef struct node{ ?int i,cost,degree,exp,father; ?int a[3][3]; ?struct node *bef,*late;

人工智能大作业

第一章 1.3 什么是人工智能?它的研究目标是什么? 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 研究目标:人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 1.7 人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么? 主要学派:符号主义,联结主义和行为主义。 1.符号主义:认为人类智能的基本单元是符号,认识过程就是符号表示下的符号计算,从 而思维就是符号计算; 2.联结主义:认为人类智能的基本单元是神经元,认识过程是由神经元构成的网络的信息 传递,这种传递是并行分布进行的。 3.行为主义:认为,人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知和行动,取决于对外界 复杂环境的适应,它不需要只是,不需要表示,不需要推理。 1.8 人工智能有哪些主要研究和应用领域?其中有哪些是新的研究热点? 1.研究领域:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系 统,机器学习,神经网络,机器人学,数据挖掘与知识发现,人工生命,系统与语言工具。 2.研究热点:专家系统,机器学习,神经网络,分布式人工智能与Agent,数据挖掘与 知识发现。 第二章 2.8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识: (1)有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 三步走:定义谓词,定义个体域,谓词表示 定义谓词 P(x):x是人 L(x,y):x喜欢y y的个体域:{梅花,菊花}。 将知识用谓词表示为: (?x)(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 定义谓词 S(x):x是计算机系学生

人工智能-课后作业

第一章:P23 1.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或称机器智能 第二章:P51 5.(1)有的人喜欢打篮球,有的人喜欢踢足球,有的人既喜欢打篮球又喜欢踢足球。 定义谓词:LIKE(x,y):x喜欢y。 PLAY(x,y):x打(踢)y。 MAN(x):x是人。 定义个体域:Basketball,Soccer。 (x)(MAN(x) → LIKE(x,PLAY(x,Basketball))) ∨(y)(MAN(y) → LIKE(y,PLAY(y,Soccer))) ∨(z)(MAN(z) →LIKE(z,PLAY(z,Basketball)) ∧ LIKE(z,PLAY(z,Soccer)) (2)并不是每个人都喜欢花。 定义谓词:LIKE(x,y):x喜欢y。 P(x):x是人 定义个体词:flower ?(x)(P(x) → LIKE(x,flower)) (3)欲穷千里目,更上一层楼。 定义谓词:S(x):x想要看到千里远的地方。 H(x):x要更上一层楼。 (x)(S(x) → H(x)) 6. 产生式通常用于表示具有因果关系的知识,其基本形式是: P→Q 或者 If P Then Q [Else S] 其中,P是前件,用于指出该产生式是否可用的条件。Q是一组结论或者操作,用于指出当前提P满足时,应该得出的结论或者应该执行的操作。 区别:蕴含式只能表示精确知识;而产生式不仅可以表示精确知识,还可以表示不精确知识。 产生式中前提条件的匹配可以是精确的,也可以是非精确的;而谓词逻辑蕴含式总要求精确匹配。 7.一个产生式系统一般由三部分组成:规则集、全局数据库、控制策略。 步骤:1)初始化全局数据库,把问题的初始已知事实送入全局数据库中 2)若规则库中存在尚未使用的规则,而且它的前提可与全局数据库中的已知事实匹配,则转3),若不存在则转5) 3)执行当前选中的规则,并对该规则做标记,把该规则执行后得到的结论送入全局数据库中。如

人工智能作业三(答案)

作业三 1. 下列两个一阶逻辑的语句有什么问题?如果错误,请给出正确的表示: (a) ) ( ) (x Tall x xBoy∧ ? (要表达的意思: 所有的男孩都是高的) (b) ) ( ) (x Tall x xBoy? ? (要表达的意思:一些男孩是高的) [Answer]: ) ( ) (x Tall x xBoy? ? ) ( ) (x Tall x xBoy∧ ? 2.已知如下的两个命题“任何一个选了人工智能(AI)课程的人都是聪明的”,“任 何一门课只要教授人工智能相关知识它就是人工智能(AI)课程”,其相应的一阶 逻辑表达式如下: ? x (? y AI course(y) ∧ Takes(x,y)) ? Smart(x) ? x (? y AI topic(y) ∧ Teaches(x,y)) ? AI course(x) 现在已知事实:John选了课程CS3243,CS3243课教授的推理知识属于人工智 能相关知识,请将该事实表达成一阶逻辑句子,并且将该语句转换成CNF的形式, 然后用归结算来证明“john是聪明的”。 [Answer]: CNF形式: ) 3243 , ( ) , 3243 ( ) ( _CS John Takes Inference CS Teaches Inference topic AI∧ ∧

3.考虑从一副标准的52张纸牌(不含大小王)中分发每手5张牌的扑克牌域。假设发牌人是公平的。 (a)在联合概率分布中共有多少个原子事件(即,共有多少种5张手牌的组合)?每个原子事件的概率是多少? (b)拿到大同花顺(即同花的A、K、Q、J、10)的概率是多少?四同张(4张相同的牌,分别为4种花色)的概率是多少? [Answer]: (a) C552,1/C552 (b) 4/C552, C113C148/C552 4.文本分类是基于文本内容将给定的一个文档分类成固定的几个类中的一类。朴素贝叶斯模型经常用于这个问题。在朴素贝叶斯模型中,查询(query)变量是这个文档的类别,而结果(effect)变量时语言中每个单词的存在与否;假设文档中单词的出现是独立的,单词的出现由文档类别决定。 1)给定一组已经被分类的文档,准确解释如何构造这样的模型。 2)准确解释如何分类新文档。 3)题目中的条件独立性假设合理吗?请讨论。 [Answer]: 1) P(category|document)= P(document|category)P(category)/P(document) 2)P(document|category),P(category)根据已有条件可以统计计算出,因此,给定一个新的测试文档,只需将P(document|category)P(category)最大的category赋给该文档即可。 3)不合理,单词之间不具有独立性。 5.“三一”重工想某工程投标,计划采取两种策略:一种是投高标,中标概率为0.2,不中标概率为0.8;另一种是投低标,中标与不中标的概率均为0.5。投标

人工智能大作业

人工智能大作业 人工智能课程 考查论文 学号 姓名 系别 年级 专业 人工智能大作业 (1)什么是人工智能, 人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速

的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,但没有一个统一的定义。 (2)简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和 方法、人工智能的研究领域。 A. 人工智能的研究内容: 1、搜索与求解: 为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。事实上,搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容 2、学习与发现: 学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。事实上,经验积累能力、规律发现能力和知识学习能力都是智能的表现 3、知识与推理: 知识就是力量,知识就是智能,发现客观规律,运用知识解决问题都是有智能的表现,而且是最为基本的一种表现。发现规律和运用知识本身还需要知识,因此知识是智能的基础和源泉。研究面向机器的知识表示形式和基于各种表示的机器推理技术:知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用,机器的推理方式与知识的表示又息息相关 4、发明与创造:

人工智能作业一

作业一 1.对于下列活动,分别给出任务环境的PEAS描述,并按照 2. 3.2节列出的性质进行分析: (a) (b) (c) 2.先建立一个完整的搜索树,起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离,然后用以下方法表示如何进行搜索。

图一 首先,我们画出图一对应的完整的搜索树(按节点字母从小到大顺序依次画出): (a).深度优先: 我们知道深度优先搜索是无信息搜索,按照编程的习惯,下图中深度优先搜索的顺序是按照节点的A-G的排序进行的 (b).广度优先: 我们知道一般的广度优先搜索也是无信息搜索,按照编程的习惯,下图中广度优先搜索的顺序同样是是按照节点的A-G的排序进行的

(c).爬山法: 对于爬山法我们需要了解的是,它是简单的循环过程,不断向最优方向移动。该算法不需要维护搜索树,当前的节点的数据结构只需要记录当前状态和目标函数值。此外,爬山法不会考虑与当前状态不相邻的状态。从S出发,与S邻近最佳的状态为B,依次往下,一旦找到目标状态则算法终止,这也就是为什么爬山法容易陷入局部最优。 (d).最佳优先: 最佳优先算法的结点是基于评价函数f(n)去扩展的,评估价值最低的结点首先选择进行扩展。最佳优先算法和一致代价搜索算法实现类似,不同的是最佳优先是根据f值而不是根据g值对优先级队列排队。

3.图二是一棵部分展开的搜索树,其中树的边记录了对应的单步代价,叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值,假定当前状态位于结点A。 图二 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程,同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录: 1.贪婪最佳优先搜索: 首先,贪婪最佳优先算法是试图扩展离目标最近的节点,它只用到启发信息,也就是f(n)=h(n)。如图,h(B)是未知的,但是根据三角不等式, 我们可以知道7<=h(B)<=13。因此,先扩展C结点。 2.一致代价搜索 一致性代价搜索扩展的是路径消耗最小的结点。所以一致代价搜索接 下 来扩展结点的顺序为BDEFGHC 3.A*树搜索 A*搜索对结点的评估结合了g(n),即到达此结点已经花费的代价,和h(n),从该结点到目标结点所花的代价:f(n)=g(n)+h(n)。由于都是从A结点开始扩展,所以对于下一步可扩展的结点的f(D)=18,f(C)=21,10<=f(B)<=16。 因此,当先扩展B结点,否则先扩展D结点。 (b) 讨论以上三种算法的完备性和最优性。 贪婪最佳优先搜索试图扩展离目标最近的结点,理由是这样可以很快找到解。 贪婪最佳优先搜索于深度优先搜索类似,即使是有限状态空间,他也是不完备的, 容易陷入死胡同或者导致死循环; 一致代价搜索按结点的最优路径顺序扩展结点,这是对任何单步代价函数都是最优的算法,它不再扩展深度最浅的结点。一致代价搜索与宽度优先搜索类似,是 完备的; A*搜索是完备的,此外,A*算法对于任何给定的一致的启发函数都是效率最优的。 4.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态,证明如果h是一致的,那么它是 可采纳的。 一致性(单调性)的定义: 如果对于每个结点n和通过任意行动a生成的n的每个后继结点n’,从结点n到

人工智能大作业

家族人物关系推理系统 摘要:随着新世纪的到来全国各地的宗族在大陆的分布较分散,近年来为了研究宗族现在的状况对宗族的情况进行了相关项的调查。其中以具体的家族关系调查为起始。本次课设就是做实现家族查询的系统。主要根据数据结构的原理应用树的制作进行家族查询。完成编写之后将运行出来的程序分行显示,本程序处理起来相对复杂一些但却涉及到很多方面的知识,需要使用到的数据结构有树状结构和队列。查阅有关程序设计的案例资料,进一步理解程序设计模块化的思想,并利用此思想,根据对程序设计学习编写一个家族关系查询系统。通过本设计可以加深理解利用程序设计思想开发一个查询系统的整个流程,提高分析问题、解决问题和实际动手的能力。 关键词:推理;家族图谱 本组成员: 本人分工:部分代码实现 1 引言 家族关系查询系统 1.先初始化家族任务的各个基本信息:姓名,出生日期,性别,婚姻状况等属性2.通过这些信息进行推理,比如哥哥:相同的父母,年龄较大,性别男即可推理出这个称谓。 3.最后通过界面进行可视化的便捷操作,最终实现基本功能。 2 算法原理与系统设计 2.1家族人物关系推理系统的模型 分析各种提问方式,总结出问句的基本类型可分为两种:已知两个相关人物的名字,提问他们之间的称谓;已知一个人的名字,提问另外一个与其有家族关系的人名。为了解决上面两种常见的关于家族人物关系的问题,作者然后给出该模型下知构造了一个推理系统模型,称谓是一些表现家族人物关系的称呼,如爷爷、爸爸、妈妈等。本文把提问人物之间的称谓或相关的人名,称为提问目标。本系统包括分词,句子规范化处理,句型信息处理,知识提取,对提问目标判断,知识提取,知识存储,模板匹配,语义网络结果处理等部分。 2.2家族人物关系推理系统的模型图

人工智能大作业报告完整版

人工智能大作业报告 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

人工智能课程大作业 ——基于回溯搜索的地图着色 班级: 学号: 姓名:曾江东 2014年11月26号 摘要:人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门边缘学科。人工智能领域中,地图着色问题是一典型的优化的问题。由它引发的“四色猜想”是全世界的难题,直到1975年由三台超高速电子计算机,经过1200小时的计算才终于正明了“四色定理”。这是世界上最长的证明。本文并不是想证明,而只是想基于回溯法来给地图着色,求出最少用色。本文着重介绍利用MFC设计界面来对中国省级地图着色进行演示。计算机视觉是研究为完成在复杂的环境中运动和在复杂的场景中识别物体所需要哪些视觉信息,以及如何从图像中获取这些信息的科学领域。 关键词:地图着色;回溯搜索;MFC 本组成员:曾江东,杨星,俞洋 本人分工:本人主要基于回溯搜索算法的代码的编写。 1 引言 人,现在社会的发展中心都离不开这个人字,人是发展的本体,人类的自然智能伴随到处都是,本次实验研究什么是人工智能,人工智能又能如何的运用在生活和学习中。 人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,但没有一个统一的定义。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 本次实验研究的是关于人工智能中搜索的功能,实现用回溯法对地图不同地区的着色问题,地图上有不同国家(不同区域),每个国家都与其他一些国家邻接。现要求对地图着色,使所有的国家与它的邻接的国家有不同的颜色。通常由四种颜色就已足够。地图着色的算法比较多,但是切实可行的算法很少,回溯法在地图区域较大,邻接关系复杂的情况下,回溯次数将会大大增多,严重影响了程序执行效率。不过本次作业则是采用修改后的回溯法,在一定的条件下,执行效率还是很高。 本次实验是要对中国地图中的省级行政区最多使用四种颜色来进行着色,编程实现回溯算法用于地图自动着色。我负责得是改进的回溯算法的代码的编写。 2 算法原理与系统设计 回溯算法原理

人工智能作业一(答案)

人工智能作业一(答案) -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统,该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译,讨 论该系统的性能度量,环境,执行器,感知器,并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量:翻译的正确率环境:电话线路传感器:麦克风执行器:音响 完全可观察的,单agent,确定的(无噪音条件下),片段的,静态的,离散的。 2.考虑一个医疗诊断系统的agent,讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的 agent,基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。能够治愈病人的方法有很多种,系统必须衡量最优的方法来推 荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树,起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离,然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先; (b).宽度优先; (c).爬山法; (d).最佳优先; 图一 【Answer】: 建立树:

深度: 宽度: 爬山法:

优先搜索: 4.图二是一棵部分展开的搜索树,其中树的边记录了对应的单步代价,叶子节点标注了 到达目标结点的启发式函数的代价值,假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程,同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录: 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】:

《人工智能基础》教学大纲(自考)

人工智能基础(8017)考试大纲 一、课程性质与设置目的 (一)课程性质和特点 “人工智能”是21世纪计算机科学发展的主流,为了培养国家建设跨世纪的有用人才,在计算机专业本科开设《人工智能基础》课程是十分必要的。《人工智能基础》是计算机专业本科的一门必修课程,本课程中涉及的理论、原理、方法和技术有助于学生进一步学习其他专业课程。开设本课程的目的是培养学生软件开发的“智能”观念;掌握人工智能的基本理论、基本方法和基本技术;提高解决“智能”问题的能力,为今后的继续深造和智能系统研制,以及进行相关的工作打下人工智能方面的基础。 (二)本课程的基本要求(课程总目标) 《人工智能基础》是理论性较强,涉及知识面较广,方法和技术较复杂的一门学科。通过对本课程的学习,学生应掌握人工智能的一个问题和三大技术,即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。具体要求是:学生在较坚实打好的人工智能数学基础(数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析)上,能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理;在理解Herbrand域概念和Horn子句的基础上,应用Robinson 归结原理进行定理证明;应掌握问题求解(GPS)的状态空间法,能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法(宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术)完成问题求解;并能熟悉几种重要的不确定推理方法,如确定因子法、主观Bayes方法、D—S证据理论等,利用数值分析中常用方法进行正确计算。另外,学生还应该了解专家系统的基本概念、研究历史、系统结构、系统评价和领域应用。学生还应认识机器学习对于智能软件研制的重要性,掌握机器学习的相关概念,机器学习的方法及其相应的学习机制,几个典型的机器学习系统的学习方法、功能和领域应用。 (三)本课程与相关课程的联系、分工或区别 与本课程相关的课程有:离散数学、算法设计、数值分析、程序设计语言等。 离散数学中的命题逻辑、谓词逻辑、树/图、表等知识是本课程的数学基础之一。本课程中的知识表示需要利用矩阵、表、树/图、多元组等手段,因此学生前期的离散数学学习,对于本课程起到了基础作用。 -1-

(完整版)人工智能作业答案(矿大)

1把以下合适公式化简为合取范式的子句集: (1)? (?x)(?y)(?z){P(x) ? (?x)[Q(x, y) ? R(z)]} (2)( ?x)( ?y){{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ? (?y)[P(f(y)) ? Q(g(x))]} (3) (?x)( ?y){P(x) ∧ [Q(x)∨ R(y)]}? (?y){[P(f(y))? Q(g(y))]? (?x)R(x)} (1) ??(?x)( ?y)( ?z){P(x) ? (?x)[Q(x,y) ? R(z)]} ??(?x)( ?y)( ?z){ ?P(x) ∨ ( ?x)[?Q(x,y) ∨ R(z)]} ? (?x)( ?y)( ?z){ P(x) ∧ (? x)[Q(x,y) ∧?R(z)]} ? P(A) ∧ [Q(f(y,z), y) ∧?R(z)] ? {P(A), Q(f(y,z),y), ∧?R(w)} (2)? (?x)(?y){{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ? (?y)[P(f(y)) ? Q(g(x))]} ? (?x)(?y){?{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ∨(?y)[?P(f(y)) ∨ Q(g(x))]}

? (?x)(?y){?P(x) ∨ [?Q(x) ∧?R(y)] ∨ (?w)[?P(f(w)) ∨ Q(g(x))]} ? (?x){?P(x) ∨ [?Q(x) ∧?R(h(x))] ∨ (?w)[?P(f(w)) ∨ Q(g(x))]} ? [?P(x) ∨?Q(x) ∨?P(f(w)) ∨ Q(g(x))] ∧ [?P(x) ∨?R(h(x)) ∨?P(f(w)) ∨ Q(g(x))] ? {?P(x1) ∨?Q(x1) ∨?P(f(w1) ∨ Q(g(x1)), ?P(x2) ∨?R(h(w2)) ∨?P(f(w2)) ∨ Q(g(x2))} (3) ? (?x)(?y){P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ? (?y){[P(f(y)) ? Q(g(y))]?(?x)R(x)}

人工智能大作业汇编

1.用有界深度优先搜索方法求解图1所示八数码难题。 S o S g 图1 八数码难题 2.设有3个传教士和3个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。 他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?

3.某单位派遣出国人员,有赵、钱、孙三位候选人,经讨论后决定: (1)三人中至少派遣一人。 (2)如果赵去而钱不去,则一定派孙去。 (3)如果钱去,则一定派孙去。 求证:一定会派孙出国。 设用P(x)表示派x出国,zhao、qian、sun分别表示三人,将已知条件与目标用谓词公式正确的表示出来,并用消解反演进行证明。 4.简述进化编程的机理和基本过程,并以四状态机为例说明进化编程的表示。

5.用基于规则的推理系统证明下述推理的正确性:已知狗都会吠叫和咬人 任何动物吠叫时总是吵人的 猎犬是狗 结论猎犬是吵人的

6.如何利用遗传算法求解问题,试举例说明求解过程。 7.考虑图所示的寻找路径问题。 (1) 对所示物体和障碍物(阴影部分)建立一个结构空间。其中,物体的初始位置有两种情 况,一种如图所示,另一种情况是把物体旋转90°。 (2) 应用结构空间,描述一个寻求上述无碰撞路径的过程(程序)把问题限于无旋转的二维 问题。 机械手 (a)初始布局(b)目标布局 图2 机械手堆积木规划问题

8.用你学过语言编写计算机程序,用于执行BP学习算法。

9.选择一个你熟悉的领域,编写程序来描述艾真体与环境的作用。说明环境是否是可访问的、确定性的、情节性的、静态的和连续的。对于该领域,采用何种艾真体结构为好?

人工智能作业二答案

作业二 1. 博弈树问题. (25分) 以下是一个博弈树轮到max 选手行棋,叶子结点下的数字代表着当前状态的分值(相对于max 选手)。 a)如果max 选择走结点3且两个玩家正确游戏,那么该博弈树输出的分值是什么?(15分) b)分析使用剪枝时(从左到右遍历)该树被裁剪的部分。(10分) 【answer 】: (a): 走最右侧分支,输出3; (b): 结点13,8,19,20被裁剪 2. 考虑棋盘上的四皇后问题,最左边的一列为第一列,最上面的一行为第一行, Qi 表示皇后在第i 行所在的列数。假定皇后摆放的顺序为Q1,Q2,Q3,Q4, 且在每一行上按照从第一列到第四列的顺序摆放皇后,请运用回溯搜索算法结合前向检测来解决四皇后问题。(15分) 如果皇后摆放的顺序依旧为Q1,Q2,Q3,Q4,但不要求在每一行上从第一列到第四列摆放皇后,能够找出一种摆放策略来避免回溯失败?(10分) -αβ

【answer】: 在放第一个棋子后(有两种可能位置(1,1),(1,2)),可以通过考察放置后的矛盾位置对数

来决定初始位置: 如果放置在(1,1)位置,如第一个图所示,那么剩余可放置位置(图中空白位置,如(2,3),(2,4),(3,2),(3,4),(4,2),(4,3))之间的互斥对数有8对。 如果放置在(1,2)位置,如第五个图所示,那么剩余可放置位置(图中空白位置,如(2,4),(3,1),(3,3),(4,1),(4,3),(4,4))之间的互斥对数有5对。 说明第二种放置方法导致的空位置之间的互斥对数少,那么可行性更大,因此选择初始位置放在(1,2)处。 3.请用真值表的方法证明下列语句是有效的,可满足的,还是不可满足的?(25分) 【answer】: a) 可满足的 b) 有效的

人工智能大作业

数独游戏 摘要:通过数独求解规则的分析,归纳总结一套有效的求解算法,以计算机直接模拟人脑的思维方式,逐个排除不可能出现在宫格中的数字。论文详细阐述了比较排除法的算法思想,画出程序流程图,并提供主要代码。 关键词:数独;策略;搜索 本组成员:陈阳,李颖,司水花,马晓禾 本人分工:负责一个数独游戏的算法的编写和测试 1 引言 数独(すうどく,Sudoku)是一种运用纸、笔进行演算的逻辑游戏。玩家需要根据9×9盘面上的已知数字,推理出所有剩余空格的数字,并满足每一行、每一列、每一个粗线宫内的数字均含1-9,不重复。 独盘面是个九宫,每一宫又分为九个小格。在这八十一格中给出一定的已知数字和解题条件,利用逻辑和推理,在其他的空格上填入1-9的数字。使1-9每个数字在每一行、每一列和每一宫中都只出现一次,所以又称“九宫格”。 2 算法原理与系统设计 本文所设计的比较排除法是以计算机直接模拟人脑思维方式进行搜索,需要选取对象后作出对比排查。以人脑思维方式,对数独题目进行求解,必定先会选定某个已知的数字,对其在其他行列进行比较,直至确定另一个可放置的位置。如果一个数字已用尽已知条件9个位置都出现,或还有空缺但是却已经无法确定其位置,则跳至下一个数字进行下一轮的比较与确定。然而计算机无法进行此类比较。由于计算机无法选定已知数,所以让计算机从选定未知数开始排查,再进行逐格的一项项排除,直至完成数独题目。该方法是根据数独游戏的出题原则,每格所填数字必须有根据,故可确定总有格子是可以通过现有已知量进行推导的。算法如下:(伪码描述、自然语言描述) int main() { ifstream fin(szDataFile);//读取数独初始化文件 if (!fin) { cout << "error in open files!\n"; return -1; } int i, j;

人工智能作业一

1.什么是人类智能?它有哪些特征或特点? 定义:人类所具有的智力和行为能力。特点:主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的? 解:人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会,第一次使用“人工智能”这一术语,标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能?它的研究目标是? 定义:用机器模拟人类智能。研究目标:用计算机模仿人脑思维活动,解决复杂问题; 从实用的观点来看,以知识为对象,研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段? 解:第一阶段:孕育期(1956年以前);第二阶段:人工智能基础技术的研究和形成(1956~1970年);第三阶段:发展和实用化阶段(1971~1980年);第四阶段:知识工程和专家系统(1980年至今)。 5.人工智能研究的基本内容有哪些? 解:知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域? 解:问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么? 主要学派:符号主义和联结主义。特点:符号主义认为人类智能的基本单元是符号,认识过程就是符号表示下的符号计算,从而思维就是符号计算;联结主义认为人类智能的基本单元是神经元,认识过程是由神经元构成的网络的信息传递,这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些? 解:专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法?它有什么特征? 解:通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。特征:基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 10.什么是以网络连接为主的连接机制方法?它有什么特征? 解:用硬件模拟人类神经网络,实现人类智能在机器上的模拟。特征:研究神经网络

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