人工智能技术基础实验报告PROLOG语言编程练习

实验1: Prolog语言程序设计人工智能（AI）语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。

能够用它来编写求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。

Prolog是当代最有影响的人工智能语言之一，由于该语言很适合表达人的思维和推理规则，在自然语言理解、机器定理证明、专家系统等方面得到了广泛的应用，已经成为人工智能应用领域的强有力的开发语言。

尽管Prolog语言有许多版本，但它们的核心部分都是一样的。

Prolog的基本语句仅有三种，即事实、规则和目标三种类型的语句，且都用谓词表示，因而程序逻辑性强，方法简捷，清晰易懂。

另一方面，Prolog是陈述性语言，一旦给它提交必要的事实和规则之后，Prolog就使用内部的演绎推理机制自动求解程序给定的目标，而不需要在程序中列出详细的求解步骤。

一、实验目的1、加深学生对逻辑程序运行机理的理解。

2、掌握Prolog语言的特点、熟悉其编程环境。

3、为今后人工智能程序设计做好准备。

二、实验内容1、编写一个描述亲属关系的Prolog程序，然后再给予出一些事实数据，建立一个小型演绎数据库。

提示：可以以父亲和母亲为基本关系（作为基本谓词），再由此来描述祖父、祖母、兄弟、姐妹以及其他所属关系。

2、编写一个路径查询程序，使其能输出图中所有路径。

提示：程序中的事实描述了下面的有向图，规则是图中两节点间通路的定义。

e3、一个雇主在发出招聘广告之后，收到了大量的应聘申请。

为了从中筛选出不量的候选人，该雇主采用下列判据：申请者必须会打字、开车，并且住在伦敦。

（a）用Prolog规则表述这个雇主的选择准则。

（b）用Prolog事实描述下列申请者的情况：史密斯住在剑桥，会开车但不会打字。

布朗住在伦敦，会开车也会打字。

简住在格拉斯哥，不会开车但会打字。

埃文斯住在伦敦，会开车也会打字。

格林住在卢顿，会开车也会打字。

（c）要求Prolog提供一个候选人名单。

1 Solution
实验结论（结果）
求N！ 值的:
该程序通过递归算法有效的解决了求N！ 值的问题。并熟悉了Visual Prolog软件开发平台。
该程序通过递归算法有效的解决了求N！值的问题。并熟悉了Visual Prolog软件开发平台。
实验心得与小结
通过这次实验我更加熟悉了 Prolog语言和该软件开发平台。对Prolog语言的基本语法规则和使用技巧有了更好的掌握。在使用Visual Prolog软件开发平台的过程中, 我从对软件的不熟悉, 经常出错, 到会编写一些小型完整的Visual Prolog应用程序, 在这过程中, 我增长了很多知识。最后经过本次试验, 我的动手能力和分析问题的能力得到提高。
father(name,name)
everybody
clauses
father(leonard,katherine).
father(carl,jason).
father(carl,marilyn).
everybody :-father(X,Y),write(X," is ",Y,"'s father\n"),fail.
Example3:
设定目标为: everybody.
结果为:
leonard is katherine's father
carl is jason's father
carl is marilyn's father
No
求N！ 值的:
设定目标为: X=6,factorial(X, FactX).
结果为:
X=6, FactX=720
6．完成简单程序的编写：求N！的值。
实验准备（预习程序）

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。

P Lc实训报告时间过得真快，转眼就到了我们实习的时间，这次实习使我对 pc程序有了更深刻的认识，为以后的工作打下坚实的基础。

虽然这是我大学生涯中第一次正式接手一项系统的编程工作，但对自己能够独立完成这样一个程序还是有相当大的信心了。

在做完开发任务后我就开始投入到实际操作当中了，这次实习我主要是通过观察代码来学习 pc编程与程序设计之间的关系及流程与技巧。

首先，我们先来看一下编程语言：pc语言是一种非常高级的软件开发语言，它以使用 C#作为基本语言，并采用 Java作为主要编程工具和实现手段为特征。

主要用于设计程序框架和接口。

在完成一个项目时必须首先编写程序和开发相应的功能应用场景，然后根据该应用场景编写相应的代码、实现相应功能。

在实际项目中，针对不同应用场景、不同用户需要而设计开发一些功能强但是使用复杂度较高的程序都可以通过应用程序模块实现相关自动化功能。

所以我们主要以 Pc环境开发为例来介绍 pc语言。

一、 pc环境开发步骤a.首先从硬件环境开始，运行 pc环境运行测试环境中的所有程序。

b.用 pc的图形界面来展示整个 pc环境，并对其进行配置。

c.开始将 Pcserver文件插入到 pc应用程序模块，创建pcserver的配置文件（图1)为环境配置，用 pc界面来显示环境的所有功能，并在环境创建好后对环境进行配置。

d.当应用程序配置完毕后，返回 pcserver文件中对环境进行配置并显示其主要功能及效果，这时再进行修改。

e.根据实际应用场景对实现结果进行调试（图2)。

f.最终结果并返回 pcserver文件完成环境应用程序的开发与调试工作（图3)。

f.最后对这个环境进行维护，实现环境相关功能和效果。

f.最后将该环境发布到 pc工具中去。

整个过程其实就是一个页面构建的一次循环，而开发完这个页面之后再利用 java构建出一个完整的 pc文件就完成了完整的开发过程，而最终呈现给大家的就是我们理想中呈现在眼前一款软件程序产品罢了。

《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
...。

武 夷 学 院实验报告数学与计算机系PROLOG编程练习一、目的要求进入实验机房，加深学生理解－逻辑程序运行的机理，如简单逻辑与、或、非的运算等；使学生掌握PROLOG语言(也可用数据库、C或C++语言中逻辑类指令来实现的语言)的特点、熟悉其编程环境，同时为后面人工智能程序设计做好准备。

二、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，或其它语言小型演绎数据库程序，等等。

具体要求：1.程序自选，但必须是描述某逻辑关系的小程序(也可用数据库指令或C或C++语言实现)。

2.跟综程序运行过程，理解逻辑程序特点(特别是逻辑值状态等)。

3.对原程序可做适当修改，以方便熟悉程序的编辑、编译和调试等过程。

4.示例程序(逻辑电路模拟程序)，详见教材P295-296。

⑴逻辑“与”运算⑵逻辑“或”运算⑶逻辑“非”运算三、实验环境Windows 7 , dev c++四、实验步骤1.概述逻辑程序运行的机理答：逻辑程序设计将逻辑直接作为程序设计语言并将计算作为受控推理的一种程序设计技术。

这种将逻辑与控制分开的方法具有下列的优点：①可以在控制部分设计之前不断改进逻辑程序。

②可以改进控制部分而无需变动逻辑程序本身。

③可以从程序说明中生成逻辑程序，加以验证和变换，而无需考虑其控制部分。

④只需在逻辑程序中规定目标和实现这些目标的现有条件，也就是只需告诉系统做什么(What to do)，至于如何执行也就是说怎样做(How to do)，则由系统的控制部分，即解释程序处理解决。

2.写出逻辑程序语言特点及其编程环境(结合你所选择语言系统硬软件情况)# include <stdlib.h>IntMain(){Int a,b,c;c = a || b; /* 或，与，非*/c = a && b;c = !a;c = !b;}五、实验心得体会通过本次实验，我懂得了什么是逻辑编程语言，懂得了基本的逻辑关系，与逻辑的实现。

人工智能技术基础实验报告姓名：学号：班级：指导教师：完成时间：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实验环境Turbo PROLOG3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。

4实验题目与结果（1）源程序：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).实验结果：（2）源程序：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!"). 实验结果：（3）源程序：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.实验结果：（4）源程序：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).实验结果：（5）源程序：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, ! .实验结果：5问题及解决：第一个程序中，简单定义了与、或、非、异或，之后验证异或结果是否正确，输入数据即可，但是注意电脑是二进制，只能输入1,0。

数学与软件科学学院实验报告学期：___至___ 第 __ 学期年月日课程名称:___人工智能 ___ 专业: _级__ _班实验编号：01实验项目熟悉Prolog语言环境和程序编写方法指导教师__姓名：＿ __ 学号： __实验成绩：＿＿＿＿＿一、实验目的及要求(1) 熟悉VIP（Visual Prolog 5.2）的安装、运行环境；(2)基本Prolog程序语言技术(包含表的创建、查找、分解、拼接等主要技术)。

二、实验内容(1) 安装VIP；(2) 熟悉VIP的基本环境（掌握一个Prolog语言程序或工程的构建方法、测试目标、代码浏览等基本操作方法）；(3)了解和熟悉一个实际的Prolog程序文件的基本结构。

例如：DOMAINS/PREDICATES/CLAUSES/GOAL等；(4) 编写并执行简单的Prolog程序，并熟悉测试或调试的方法。

三、实验准备及设备准备好VIP安装源；复习有关Prolog语言的上课记录；按实验大纲要求事先编制几个简单的Prolog语言程序，并根据Prolog的执行特点分析其执行结果过程，预测其执行结果。

四、实验步骤和实验过程及实验结果(1)安装VIP软件环境，如果已安装好，可以跳过此步；(2) 熟悉Prolog语言环境；打开prolog应用程序图标，可以看到整个菜单有File, Edit, Project, Options, Window和Help六种功能。

其下面是浮动菜单条，最下面有消息窗口和提示信息窗口。

File子菜单：主要涉及有关文件的操作。

新建、打开、关闭/保存/另存为、打印操作。

Edit子菜单：进入编辑器进行相应的文本编辑操作。

Project子菜单：有关工程文件的菜单功能。

主要用于生成一个包含多个文件和资源的工程环境及相关参数设置。

Options子菜单：其包括Project和Global两项内容的选择设置。

Project主要是有关Project的目录、编译方式、代码生成方法和运行参数和执行文件的生成等方面。

华北电力大学实验报告||实验名称PROLOG语言编程练习及图搜索问题求解课程名称人工智能及应用专业班级：学生姓名：学号：成绩：指导教师：实验日期：2014年5月（实验报告如打印，纸张用A4，左装订；页边距：上下2.5cm,左2.9cm, 右2.1cm；字体：宋体小四号，1.25倍行距。

）验证性、综合性实验报告应含的主要内容：一、实验目的及要求二、所用仪器、设备三、实验原理四、实验方法与步骤五、实验结果与数据处理六、讨论与结论（对实验现象、实验故障及处理方法、实验中存在的问题等进行分析和讨论，对实验的进一步想法或改进意见）七、所附实验输出的结果或数据设计性实验报告应含的主要内容：一、设计要求二、选择的方案三、所用仪器、设备四、实验方法与步骤五、实验结果与数据处理六、结论（依据“设计要求”）七、所附实验输出的结果或数据reverse_writelist([H|T]):-reverse_writelist(T),write(H),nl.empty_stack([]).stack(Top,Stack,[Top|Stack]).reverse_print_stack(Stack):-empty_stack(Stack).reverse_print_stack(Stack):-stack(E,Rest,Stack),reverse_print_stack(Rest),write(E),nl.member(X,[X|T]).member(X,[_|T]):-member(X,T).member_stack(Element,Stack):-member(Element,Stack).go(Start,Goal):-empty_stack(Empty_been_stack),stack(Start, Empty_been_stack, Been_stack),path(Start, Goal, Been_stack).test:-go(state(w,w,w,w), state(e,e,e,e)).六、讨论与结论Prlolg的求解过程就是一个不断通过规则进行匹配，最后匹配到事实后回溯得出解的过程。

实验一 PROLOG 语言编程一、实验目的1．加深学生对逻辑程序运行机理的理解。

2．掌握PROLOG 语言的特点、熟悉其编程环境。

3．为今后人工智能程序设计做好准备。

二、预习要求1．复习PROLOG 语言的语法。

2．熟悉PROLOG 的语言环境。

3．阅读一些PROLOG 的程序。

三、实验内容1、编写一个描述亲属关系的PROLOG 程序，然后再给予出一些事实数据，建立一个小型演绎数据库。

提示：可以以父亲和母亲为基本关系（作为基本谓词），再由此来描述祖父、祖母、兄弟、姐妹以及其他所属关系。

2、编写一个路径查询程序，使其能输出图中所有路径。

提示：程序中的事实描述了下面的有向图，规则是图中两节点间通路的定义。

3、一个雇主在发出招聘广告之后，收到了大量的应聘申请。

为了从中筛选出不量的候选人，该雇主采用下列判据：申请者必须会打字、开车，并且住在伦敦。

（a ）用Prolog 规则表述这个雇主的选择准则。

（b ）用Prolog 事实描述下列申请者的情况：史密斯住在剑桥，会开车但不会打字。

布朗住在伦敦，会开车也会打字。

简住在格拉斯哥，不会开车但会打字。

埃文斯住在伦敦，会开车也会打字。

格林住在卢顿，会开车也会打字。

（c ）要求Prolog 提供一个候选人名单。

e四、代码1、编写一个描述亲属关系的PROLOG程序，然后再给予出一些事实数据，建立一个小型演绎数据库。

提示：可以以父亲和母亲为基本关系（作为基本谓词），再由此来描述祖父、祖母、兄弟、姐妹以及其他所属关系。

domainsname=symbol.predicatesmother(name,name).father(name,name).grandfather(name,name).grandmother(name,name).sister(name,name).aunt(name,name).goalgrandmother(a,X),write("X=",X),nl,father(b,Y),write("Y=",Y),nl,sister(d,Z),write("Z=",Z),nl,aunt(d,T),write("T=",T).clausesmother(a,c).mother(a,d).mother(c,g).mother(c,f).father(b,c).father(b,d).father(e,g).father(e,f).grandfather(X,Z):-father(X,Z),father(Y,Z).grandmother(X,Z):-mother(X,Y),mother(Y,Z).sister(X,Y):-mother(Z,X),mother(Z,Y).aunt(X,Y):-mother(Z,Y),sister(Z,X).2、编写一个路径查询程序，使其能输出图中所有路径。

人工智能实验1实验报告一、实验目的本次人工智能实验 1 的主要目的是通过实际操作和观察，深入了解人工智能的基本概念和工作原理，探索其在解决实际问题中的应用和潜力。

二、实验环境本次实验在以下环境中进行：1、硬件配置：配备高性能处理器、大容量内存和高速存储设备的计算机。

2、软件工具：使用了 Python 编程语言以及相关的人工智能库，如TensorFlow、PyTorch 等。

三、实验内容与步骤（一）数据收集为了进行实验，首先需要收集相关的数据。

本次实验选择了一个公开的数据集，该数据集包含了大量的样本，每个样本都具有特定的特征和对应的标签。

（二）数据预处理收集到的数据往往存在噪声、缺失值等问题，需要进行预处理。

通过数据清洗、标准化、归一化等操作，将数据转化为适合模型学习的格式。

（三）模型选择与构建根据实验的任务和数据特点，选择了合适的人工智能模型。

例如，对于分类问题，选择了决策树、随机森林、神经网络等模型。

（四）模型训练使用预处理后的数据对模型进行训练。

在训练过程中，调整了各种参数，如学习率、迭代次数等，以获得最佳的训练效果。

（五）模型评估使用测试数据集对训练好的模型进行评估。

通过计算准确率、召回率、F1 值等指标，评估模型的性能。

（六）结果分析与改进对模型的评估结果进行分析，找出模型存在的问题和不足之处。

根据分析结果，对模型进行改进，如调整模型结构、增加数据量、采用更先进的训练算法等。

四、实验结果与分析（一）实验结果经过多次实验和优化，最终得到了以下实验结果：1、决策树模型的准确率为 75%。

2、随机森林模型的准确率为 80%。

3、神经网络模型的准确率为 85%。

（二）结果分析1、决策树模型相对简单，对于复杂的数据模式可能无法很好地拟合，导致准确率较低。

2、随机森林模型通过集成多个决策树，提高了模型的泛化能力，因此准确率有所提高。

3、神经网络模型具有强大的学习能力和表示能力，能够自动从数据中学习到复杂的特征和模式，从而获得了最高的准确率。

人工智能课程报告——专业：计算机科学与技术年级：姓名：学号：成绩：2011-11-01 实验名称：人工智能程序设计——少量动物识别专家系统本程序用于识别豹子、老虎、鸟、长颈鹿、斑马等七种动物的一个实验专家系统。

通过本程序的编制理解PROLOG的运行机制及推理规则，同时对专家系统有初步的了解。

源程序代码如下：databasexpositive(symbol,symbol).xnegative(symbol,symbol).predicatesrunanimal_is(symbol)it_is(symbol)positive(symbol,symbol)negative(symbol,symbol)clear_factsremember(symbol,symbol,symbol)ask(symbol,symbol)clausesrun:-animal_is(X),!,write("\nyour animal may be a(n) ",X),nl,nl,clear_facts.run:-write("\n unable to determine what "),write("\n your animal is \n\n"), clear_facts.positive(X,Y):-xpositive(X,Y),!.positive(X,Y):-not(xnegative(X,Y)),!,ask(X,Y).negative(X,Y):-xnegative(X,Y),!.negative(X,Y):-not(xpositive(X,Y)),!,ask(X,Y).ask(X,Y):-write(X," is ",Y,"\n" ),readln(Reply),remember(X,Y,Reply).remember(X,Y,yes):-assertz(xpositive(X,Y)).remember(X,Y, no):-assertz(xnegative(X,Y)),fail.clear_facts:-retract(xpositive(_,_)),fail.clear_facts:-retract(xnegative(_,_)),fail.clear_facts:-write("\n\nplease press the space bar to Exit"),readchar(_).animal_is(cheetah):-it_is(mammal),it_is(carnivore),positive(has,tawn y_color),positive(has,black_spots).animal_is(tiger):-it_is(mammal),it_is(carnivore),positive(has,tawny_c olor),positive(has,black_stripes).animal_is(giraffe):-it_is(ungulate),positive(has,long_neck),positive(has,long_legs),positive(has,dark_spots).animal_is(zebra):-it_is(ungulate),positive(has,black_stripes).animal_is(ostrich):-it_is(bird),negative(does,fly),positive(has,long_neck),positive(has,long_legs),positive(has,black_and_white_color). animal_is(penguin):-it_is(bird),negative(does,fly),positive(does,swim),positive(has,black_and_white_color). animal_is(albatross):-it_is(bird),positive(does,fly_well).it_is(mammal):-positive(has,hair).it_is(mammal):-positive(does,give_milk).it_is(bird):-positive(has,feather).it_is(bird):-positive(does,fly),positive(does,lay_eggs).it_is(carnivore):-positive(does,eat_eat).it_is(carnivore):-positive(has,pointed_teeth),positive(has,claws),positive(has,forward_eyes).it_is(ungulate):-it_is(mammal),positive(has,hooves).it_is(ungulate):-it_is(mammal),positive(has,chew_cud).谓词解释：Xpositive肯定数据库——记录yes选项的谓词，xnegative否定数据库——记录no选项的谓词。

图 1 编写、解释程序结果
（2）打开 SWI-Prolog，单击打开选项，选择刚才生成的程序解释 文件“家谱.pl”运行。
图 2 运行文件“家谱.pl” （3）检验程序。根据程序已知相互关系和给定关系规则，通过询 问语句检测程序的正确性。首先，分别输入并执行如下语句： grandfather(X,c). ——问 c 的（外）祖父是谁。 grandmother(Y,c). ——问 c 的（外）祖母是谁。 daughter(a1,Z). ——问 a1 的女儿是谁。 如图 3 所示，程序回答结果如下： X = a1. Y = a2. Z = b2.
就是对递归功能运用。 （四）Prolog 没有特定的运行顺序，顺序由电脑决定。比如问题
2 中，选择 a 到 g 的路径，如果不使用关键字“fail”,当执行语句 “path(a,g,L),write(L). ”时，并不能决定程序给出哪条路径。由于 程序员不能决定程序运行顺序，所以 Prolog 没有其它语言的 if、when、 case、fo 控制流程语句。
father(b1,c). mother(a2,b2). mother(b2,c). grandfather(X,Y):-father(X,Z),father(Z,Y). grandfather(X,Y):-father(X,Z),mother(Z,Y). grandmother(X,Y):-mother(X,Z),father(Z,Y). grandmother(X,Y):-mother(X,Z),mother(Z,Y). daughter(X,Y):-father(X,Y),female(Y). 执行解释后保存为 Prolog 文件“家谱.pl”。
问题 1：假设有这样一个家庭成员示意图：
a1

国开(电大)人工智能课程实验报告1实验介绍本实验旨在让学生了解人工智能的基本概念和应用，并通过实践掌握一些基本的人工智能技术。

实验目标1. 了解人工智能的定义和发展历史；2. 掌握机器研究的基本概念和算法；3. 学会使用Python编程语言进行人工智能应用开发；4. 实现一个简单的机器研究算法。

实验内容1. 人工智能概述本部分介绍了人工智能的定义、发展历史以及它在现实生活中的应用。

学生需要阅读相关资料，并回答相关问题。

2. 机器研究基础本部分介绍了机器研究的基本概念和常用算法，包括监督研究、无监督研究和强化研究等。

学生需要研究这些概念，并完成相关练。

3. Python编程语言介绍本部分介绍了Python编程语言的基本语法和常用库，以及在人工智能应用开发中的应用。

学生需要学会使用Python编写简单的程序。

4. 实现一个简单的机器研究算法本部分要求学生根据所学知识，使用Python编程语言，实现一个简单的机器研究算法，例如线性回归或逻辑回归等。

学生需要编写代码，并对算法进行测试和评估。

实验总结通过完成本次实验，学生对人工智能的定义、发展历史和应用有了更清楚的了解，掌握了机器研究的基本概念和算法，并能够使用Python编程语言进行简单的人工智能应用开发。

这些知识和技能将为他们今后的研究和研究奠定基础。

参考资料1. 人工智能概述，《人工智能导论》，国开(电大)教材；2. 机器研究基础，《机器研究导论》，国开(电大)教材；3. Python编程语言介绍，《Python基础教程》，国开(电大)教材；4. 实现一个简单的机器学习算法，《机器学习实战》，国开(电大)教材。

一、实验背景与目的随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当前研究的热点领域。

为了深入了解AI的基本原理和应用，我们小组开展了本次实验，旨在通过实践操作，掌握AI的基本技术，提高对AI的理解和应用能力。

二、实验环境与工具1. 实验环境：Windows 10操作系统，Python 3.8.0，Jupyter Notebook。

2. 实验工具：Scikit-learn库、TensorFlow库、Keras库。

三、实验内容与步骤本次实验主要分为以下几个部分：1. 数据预处理：从公开数据集中获取实验数据，对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作。

2. 机器学习算法：选择合适的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，对预处理后的数据进行训练和预测。

3. 模型评估：使用交叉验证等方法对模型进行评估，选择性能最佳的模型。

4. 结果分析与优化：分析模型的预测结果，针对存在的问题进行优化。

四、实验过程与结果1. 数据预处理我们从UCI机器学习库中获取了鸢尾花（Iris）数据集，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的类别标签（Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica）。

对数据进行预处理，包括：- 去除缺失值：删除含有缺失值的样本。

- 归一化：将特征值缩放到[0, 1]区间。

2. 机器学习算法选择以下机器学习算法进行实验：- 决策树（Decision Tree）：使用Scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier实现。

- 支持向量机（Support Vector Machine）：使用Scikit-learn库中的SVC实现。

- 神经网络（Neural Network）：使用TensorFlow和Keras库实现。

3. 模型评估使用交叉验证（5折）对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1值等指标。

人工智能深度学习实验报告一、实验背景随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今科技领域的热门话题。

深度学习作为人工智能的一个重要分支，在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了显著的成果。

本次实验旨在深入研究人工智能深度学习的原理和应用，探索其在解决实际问题中的潜力。

二、实验目的1、了解深度学习的基本概念和原理，包括神经网络结构、反向传播算法等。

2、掌握常见的深度学习框架和工具，如TensorFlow、PyTorch 等。

3、通过实验，训练深度学习模型，并对其性能进行评估和优化。

4、应用深度学习解决实际问题，如手写数字识别、图像分类等。

三、实验环境1、操作系统：Windows 10 专业版2、编程语言：Python 383、深度学习框架：TensorFlow 244、开发工具：Jupyter Notebook四、实验数据1、手写数字数据集 MNIST包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本每个样本是 28x28 像素的灰度图像，对应 0-9 中的一个数字2、 CIFAR-10 图像数据集包含 60000 张 32x32 彩色图像，分为 10 个类别50000 张训练图像和 10000 张测试图像五、实验步骤1、数据预处理对 MNIST 数据集进行归一化处理，将像素值范围从 0, 255 映射到0, 1。

对 CIFAR-10 数据集进行数据增强，包括随机裁剪、翻转、旋转等操作，以增加数据的多样性。

2、构建神经网络模型对于 MNIST 数据集，构建一个简单的多层感知机（MLP）模型，包含输入层、隐藏层和输出层。

对于 CIFAR-10 数据集，构建一个卷积神经网络（CNN）模型，包含卷积层、池化层、全连接层等。

3、模型训练使用随机梯度下降（SGD）优化算法对模型进行训练。

设置合适的学习率、迭代次数等超参数。

4、模型评估在测试集上计算模型的准确率、召回率、F1 值等指标。

基于Prolog的逻辑编程语言在人工智能中的应用研究人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当今科技领域的热门话题之一，其应用领域日益广泛。

在人工智能的发展过程中，逻辑编程语言扮演着重要的角色。

Prolog作为一种基于逻辑的编程语言，在人工智能领域有着独特的应用优势。

本文将探讨基于Prolog的逻辑编程语言在人工智能中的应用研究。

1. Prolog简介Prolog是一种基于逻辑的编程语言，其名字源自“Programming in Logic（逻辑编程）”。

Prolog最早由法国计算机科学家Alain Colmerauer于1972年提出，并在之后由Robert Kowalski等人进一步发展完善。

Prolog的核心思想是利用逻辑推理来解决问题，通过事实和规则的描述，实现对知识的表示和推理。

2. Prolog在人工智能中的应用2.1 专家系统专家系统是一种模拟人类专家决策过程的计算机程序，其核心是基于专家知识库进行推理和决策。

Prolog作为一种逻辑编程语言，非常适合用于构建专家系统。

通过在Prolog中定义事实和规则，可以实现对专家知识的表示和推理，从而构建出功能强大的专家系统。

2.2 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言。

Prolog在自然语言处理中有着广泛的应用。

通过在Prolog中定义语法规则和语义规则，可以实现对自然语言的解析和理解，从而实现自然语言处理任务。

2.3 机器学习机器学习是人工智能领域中另一个重要的研究方向，旨在使计算机具有学习能力并根据数据进行预测和决策。

Prolog在机器学习中也有着独特的应用。

通过在Prolog中定义学习规则和知识表示方式，可以实现对数据的学习和推理，从而实现机器学习任务。

3. Prolog在人工智能中的优势3.1 逻辑推理能力Prolog作为一种基于逻辑的编程语言，具有强大的逻辑推理能力。