人工智能与专家系统课程设计

目录

1.设计任务

1.1 设计题目

1.2设计要求

1.3设计任务

2．方案设计

2.1原理

2.2 具体设计方法

3．系统实施

3.1 系统开发环境

3.2系统主要功能介绍

3.3处理流程图

3.4 核心源程序

3.5系统运行结果

4．开发心得

4.1设计存在的问题

4.2进一步改进提高的设想

4.3经验和体会

5．参考文献

1. 设计任务

1.1 设计题目

在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，该问题称八数码难题或者重排九宫问题。

1.2 设计要求

其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。

1.3 设计任务

利用人工智能的图搜索技术进行搜索，解决八数码问题来提高在推理中的水平，同时进行新方法的探讨。

2. 方案设计

2.1 原理

八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。

2.2 具体设计方法

启发式搜索

由于时间和空间资源的限制，穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题，而对于那些大状态空间的问题，穷举法就不能胜任，往往会导致“组合爆炸”。所以引入启发式搜索策略。启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。它有利于快速找到问题的解。

由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。所以，这个数码不同的位置个数便是标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息就可以指导搜索。即可以利用启发信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。

启发函数设定。对于八数码问题，可以利用棋局差距作为一个度量。搜索过程中，差距会逐渐减少，最终为零，为零即搜索完成，得到目标棋局。

3. 系统实施

3.1 系统开发环境

Windows操作系统、SQL Server 200X

3.2 系统主要功能介绍

该搜索为一个搜索树。为了简化问题，搜索树节点设计如下：

struct Chess//棋盘

{ int cell[N][N];//数码数组

int Value;//评估值

Direction BelockDirec;//所屏蔽方向

struct Chess * Parent;//父节点};

int cell[N][N]; 数码数组：记录棋局数码摆放状态。

int Value; 评估值：记录与目标棋局差距的度量值。

Direction BelockDirec; 所屏蔽方向：一个屏蔽方向，防止回推。

Direction ：enum Direction{None,Up,Down,Left,Right};//方向枚举

struct Chess * Parent; 父节点：指向父亲节点。

下一步可以通过启发搜索算法构造搜索树。搜索采用广度搜索方式，利用待处理队列辅助，逐层搜索（跳过劣质节点）。搜索过程如下：

（1）、把原棋盘压入队列；

（2）、从棋盘取出一个节点；

（3）、判断棋盘估价值，为零则表示搜索完成，退出搜索；

（4）、扩展子节点，即从上下左右四个方向移动棋盘，生成相应子棋盘；

（5）、对子节点作评估，是否为优越节点（子节点估价值小于或等于父节点则为优越节点），是则把子棋盘压入队列，否则抛弃；

（6）、跳到步骤（2）；

3.3 处理流程图

3.4 核心源程序

#include "stdio.h"

#include "stdlib.h"

#include "time.h"

#include "string.h"

#include

#include

using namespace std;

const int N=3;//3*3棋盘

const int Max_Step=30;//最大搜索深度

enum Direction{None,Up,Down,Left,Right};//方向

struct Chess//棋盘

{

int cell[N][N];//数码数组

int Value;//评估值

Direction BelockDirec;//所屏蔽方向

struct Chess * Parent;//父节点

};

//打印棋盘

void PrintChess(struct Chess *TheChess)

{

printf("------------------------------------------------------------------------\n");

for(int i=0;i

{

printf("\t");

for(int j=0;j

{

printf("%d\t",TheChess->cell[i][j]);

}

printf("\n");

}

printf("\t\t\t\t差距:%d\n",TheChess->Value);

}

struct Chess * MoveChess(struct Chess * TheChess,Direction Direct,bool CreateNewChess) {

struct Chess * NewChess;

//获取空闲格位置

int i,j;

for(i=0;i

{

bool HasGetBlankCell=false;

for(j=0;j

{

if(TheChess->cell[i][j]==0)

{

HasGetBlankCell=true;

break;

}

}

if(HasGetBlankCell)

break;

}

//移动数字

int t_i=i,t_j=j;

bool AbleMove=true;

switch(Direct)

{

case Up:

t_i++;

if(t_i>=N)

AbleMove=false;

break;

case Down:

t_i--;

if(t_i<0)

AbleMove=false;

case Left:

t_j++;

if(t_j>=N)

AbleMove=false;

break;

case Right:

t_j--;

if(t_j<0)

AbleMove=false;

break;

};

if(!AbleMove)//不可以移动则返回原节点

{

return TheChess;

}

if(CreateNewChess)

{

NewChess=new Chess();

for(int x=0;x

{

for(int y=0;y

NewChess->cell[x][y]=TheChess->cell[x][y];

}

}

else

NewChess=TheChess;

NewChess->cell[i][j]=NewChess->cell[t_i][t_j];

NewChess->cell[t_i][t_j]=0;

return NewChess;

}

//初始化一个初始棋盘

struct Chess * RandomChess(const struct Chess * TheChess)

{

int M=30;//随机移动棋盘步数

struct Chess * NewChess;

NewChess=new Chess();

memcpy(NewChess,TheChess,sizeof(Chess));

srand((unsigned)time(NULL));

for(int i=0;i

{

int Direct=rand()%4;

//printf("%d\n",Direct);

NewChess=MoveChess(NewChess,(Direction) Direct,false);

}

return NewChess;

}

//估价函数

int Appraisal(struct Chess * TheChess,struct Chess * Target) {

int Value=0;

for(int i=0;i

{

for(int j=0;j

{

if(TheChess->cell[i][j]!=Target->cell[i][j])

Value++;

}

}

TheChess->Value=Value;

return Value;

}

//搜索函数

struct Chess * Search(struct Chess* Begin,struct Chess * Target) {

Chess * p1,*p2,*p;

int Step=0;//深度

p=NULL;

queue Queue1;

Queue1.push(Begin);

//搜索

do{

p1=(struct Chess *)Queue1.front();

Queue1.pop();

for(int i=1;i<=4;i++)//分别从四个方向推导出新子节点{

Direction Direct=(Direction)i;

if(Direct==p1->BelockDirec)//跳过屏蔽方向

continue;

p2=MoveChess(p1,Direct,true);//移动数码

if(p2!=p1)//数码是否可以移动

{

Appraisal(p2,Target);//对新节点估价

if(p2->Value<=p1->Value)//是否为优越节点

{

p2->Parent=p1;

switch(Direct)//设置屏蔽方向,防止往回推

{

case Up:p2->BelockDirec=Down;break;

case Down:p2->BelockDirec=Up;break;

case Left:p2->BelockDirec=Right;break;

case Right:p2->BelockDirec=Left;break;

}

Queue1.push(p2);//存储节点到待处理队列

if(p2->Value==0)//为0则,搜索完成

{

p=p2;

i=5;

}

}

else

{

delete p2;//为劣质节点则抛弃

p2=NULL;

}

}

}

Step++;

if(Step>Max_Step)

return NULL;

}while(p==NULL || Queue1.size()<=0);

return p;

}

main()

{

Chess * Begin,Target,* T;

//设定目标棋盘[0 1 2],[3 4 5],[6 7 8]

for(int i=0;i

{

for(int j=0;j

{

Target.cell[i][j]=i*N+j;

}

}

//获取初始棋盘

Begin=RandomChess(&Target);

Appraisal(Begin,&Target);

Begin->Parent=NULL;

Begin->BelockDirec=None;

Target.Value=0;

printf("目标棋盘:\n");

PrintChess(&Target);

printf("初始棋盘:\n");

PrintChess(Begin);

//图搜索

T=Search(Begin,&Target);

//打印

if(T)

{

/*把路径倒序*/

Chess *p=T;

stackStack1;

while(p->Parent!=NULL)

{

Stack1.push(p);

p=p->Parent;

}

printf("搜索结果:\n");

while(!Stack1.empty())

{

PrintChess(Stack1.top());

Stack1.pop();

}

printf("\n完成!");

}else

printf("搜索不到结果.深度为%d\n",Max_Step);

scanf("%d",T);

}

3.5 系统运行结果

4. 开发心得

4.1 设计存在的问题

完全能解决简单的八数码问题，但对于复杂的八数码问题还是无能为力。

4.2 进一步改进提高的设想

可以改变数码规模（N），来扩展成N*N的棋盘，即扩展为N数码问题的求解过程。

2、 内存泄漏。由于采用倒链表的搜索树结构，

简化了数据结构，但有部分被抛弃节点的内存没有很好的处理，所以会造成内存泄漏；

3、 采用了屏蔽方向，有效防止往回搜索（节点的回推），但没能有效防止循环搜索，所以不能应用于复杂度较大的八数码问题；

4.3 经验和体会

通过独立完成本次课程设计，我对这门课程有了更加深刻的理解。在对八数码的分析、设计中，碰到很多概念上很模糊的问题，通过查阅相关资料，问题得到了解决，设计工作也顺利进行。另外，通过运用数据库连接技术，我对数据库编程技术也有了一定的了解和认识，对于人工智能系统这门课有了极大的兴趣，希望通过以后的学习继续加深这方面相关知识的掌握。

5. 参考文献

[1]王汝传.计算机图形学[M].北京：人民邮电出版社，1999：123－130.

[2]刘榴娣，刘明奇，党长民.实用数字图像处理[M].北京：北京理工大学出版，2000：12－25..

[3]丁兆海.Delphi基础教程[M].北京：电子工业出版社，1999.

[4]王小华.Delphi 5程序设计与控件参考[M].北京：电子工业出版社，1999:70－120.

[5]赵子江.多媒体技术基础[M].北京：机械工业出版社，2001：118－130.

[6]段来盛，郑城荣，曹恒.Delphi实战演练[M].北京：人民邮政出版社，2002：80－95.

人工智能课程设计报告--动物识别系统

计算机科学与技术学院 《人工智能》课程设计报告设计题目：动物识别系统 设计人员：学号： 学号： 学号： 学号： 学号： 学号： 指导教师： 2015年7月

目录 目录 (1) 摘要 (2) Abstract (2) 一、专家系统基本知识 (3) 1.1专家系统实际应用 (3) 1.2专家系统的开发 (3) 二、设计基本思路 (4) 2.1知识库 (4) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.1.2 知识库建立 (4) 2.1.3 知识库获取 (5) 2.2 数据库 (6) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 三、推理机构 (7) 3.1推理机介绍 (7) 3.1.1 推理机作用原理 (7) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 3.2 正向推理 (7) 3.2.1 正向推理基本思想 (7) 3.2.2 正向推理示意图 (8) 3.2.3 正向推理机所要具有功能 (8) 3.3反向推理 (8) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 3.3.2 反向推理示意图 (8) ....................................................................................................... 错误!未定义书签。 四、实例系统实现 (9)

人工智能与专家系统复习

人工智能与专家系统复习尹朝庆，尹皓中国水利水电出版社 第一章 【P1】1.1何谓人工智能？人类智能主要包括哪些能力？ 答：人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。 四种能力： 认识和理解外界环境的能力； 进行演绎和归纳推理、作出决策的能力； 学习的能力； 自适应的能力。 【P6-8】1.4人工智能有哪几个主要学派？各学派的基本理论框架和研究方法有何不同？答：（1）符号主义学派的框架： 知识是智能的基础，人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，可以用一个符号系统在计算机上形式化的描述和模拟人的思维活动过程。 研究方法：功能模拟方法，力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系。 （2）联接主义学派的框架： 利用人工神经网络模仿人类智能，认为人的智能的基本单位是神经元，由人工神经元联接起来的人工神经网络可以具有学习和自适应能力。 研究方法：结构模拟。 （3）行为主义学派的框架： 提出智能行为的“感知-动作模式”。 研究方法：行为模拟方法。 【P8-9】1.5人工智能的近期研究目标和远期研究目标分别是什么？ 近期：建造智能计算机。 远期：研究人类智能和机器智能的基本原理，用智能机器来模拟人类的思维过程和智能行为。 【P9-12】1.6人工智能主要的研究应用领域？ 十条：定理证明；专家系统；机器学习；自然语言理解；智能检索；机器人学；自动程序设计；组合调度问题；模式识别；机器视觉。 第二章 【P19】2.2简述谓词逻辑中的下述推理规则： （1）P规则：在推理的任何步骤上都可引入前提； （2）T规则：在推理时，如果前面步骤中有一个或多个公式永真蕴含公式S，则可把S引入推理过程中； （3）CP规则：如果能从R和前提集合中推出S来，则可从前提集合推出R→S。 （4）反证法规则：P=>Q，当且仅当P∧┑Q＜=>F。即Q为P的逻辑结论，当且仅当P∧┑Q是不可满足的。 【P20-21】2.3一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识？它有主要哪些特点？ 答：谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以用来表示事物间确定的因果关系，即规则。

人工智能课程设计报告-罗马尼亚度假问题

人工智能课程设计报告-罗马尼亚度假 问题 1

2

3 2020年5月29日 课 程 :人工智能课程设计报告 班 级: 姓 名: 学 号: 指导教师:赵曼 11月

人工智能课程设计报告 课程背景 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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,能够设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的”容器”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些一般需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种”复杂工作”的理解是不同的。 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三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)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 - 1 - 2020年5月29日

人工智能课程设计

课程名称：人工智能及应用 设计题目：基于智能搜索的进路选排设计院系：计算机与通信工程系 班级：信号一班 姓名： 学号: 指导教师：胡可 西南交通大学峨眉校区 2013 年12 月13 日

课程设计任务书 专业铁道信号姓名代荣龙学号20108065 开题日期：2013 年09 月23 日完成日期：2013 年12 月13 日题目基于智能搜索的进路选排设计 一、设计的目的 通过对课程设计任务的完成，进一步理解智能搜索算法与计算机联锁软件设计的理论内容，并且巩固和深化所学课程的知识，同时培养综合运用所学课程知识，分析和解决实际问题的能力，逐步树立正确的设计思想及严谨认真的科学态度。 二、设计的内容及要求 要求每位同学能够根据对人工智能搜索算法以及计算机联锁的进路选排过程的知识，结合课程设计的内容，独立完成该课程设计。 设计内容： 1）自选信号布置图，建立站场型静态数据库，并绘制其模块链接图； 2）自选智能搜索算法，编写动态进路搜索选排程序； 3）用所编搜索程序对建立的数据库进行进路选排，并举例说明其过程。 三、指导教师评语 四、成绩 指导教师(签章) 年月日

一、设计题目 通过对课程设计任务的完成，进一步理解智能搜索算法与计算机联锁软件设计的理论内容，并且巩固和深化所学课程的知识，同时培养综合运用所学课程知识，分析和解决实际问题的能力，逐步树立正确的设计思想及严谨认真的科学态度。 可实现的功能： 能设置道岔、轨道、信号机以及道岔、轨道、信号机的状态； 满足正常情况下的接发列车演练； 站场状态的直观形象显示； 办理列车作业； 取消进路功能； 完备的进路选排、开放保持及解锁功能 仿真分析： 对计算机联锁人机界面的分析可知，人机界面是类似于6502电气集中联锁控制台，所以设计时参考6502的控制台进行设计。 为让操作员很快适应该系统，该系统延续了一些传统的操作方法： 选排进路任采用双按钮形式； 进路排好采用白色表示； 进路占用弹出对话框（线路占用、已办理同方向进路、已办理反方向发车）； 进路解锁弹出对话框（进路已解锁）； 道岔的状态（定位绿灯显示、反位黄灯显示）； 信号机的状态（平时红灯、开放时绿灯）； 调车信号机的状态（平时蓝色、开放时白色） 列车按钮绿色（设于线路中间）； 调车按钮白色（设于线路一侧）； 进路的取消任然用双按钮（始端按钮和终端按钮）； 取消进路时点击总取消按钮后对应的上行或者下行总取消按钮表示灯亮红灯； 线路状态（平时为黑色、占用为白色）； 当进路排好后改进路上的同方向的调车信号显示白灯； 该系统的进路搜索程序采用类似于进路表的形式，将始端按钮和终端按钮按下后，改程序自动检查敌对信号是否开放（若开放则提示“已建立反方向发车”）、沿途的列车信号机是否有开放（若开放则提示“已办理同方向进路”或“已办理反方向进路”）、复式交分道岔的一组道岔是否已占用（若占用则提示“线路已占用”）、股道是否空闲（若不空闲则提示“线路已占用”），进路建立之后将显示对应信号机的状态和道岔的状态。该操作界面采用Microsoft visual basic 6.0编写，能够很直观的反映调度员所需信息，同时采用人性化理念，用弹出式对话框来提示操作过程中的一些禁止信息来提醒调度员。 设计过程： （一）绘制站场图和站场型数据模块链接图

人工智能小型专家系统的设计与实现解读

人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇

实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统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。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。

2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是猎豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。

人工智能课程设计报告-n皇后问题解读

人工智能课程设计报告 课班姓学程:人工智能课程设计报告级 : 名: 号: 指导教师:赵曼 2015年11月

人工智能课程设计报告 人工智能课程设计报告 课程背景 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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 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三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）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。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

人工智能课程设计

滑块问题求解系统 一、设计任务 用智能搜索算法中的盲目搜索和启发式搜索这两类基本方法设计八数码问题的求解系统。所谓八数码问题是指这样一种游戏:将分别标有数字1,2,3,…,8 的八块正方形数码牌任意地放在一块3×3 的数码盘上.放牌时要求不能重叠.于是,在3×3 的数码盘上出现了一个空格. 现在要求按照每次只能将与空格相邻的数码牌与空格交换的原则,将任意摆放的数码盘逐步摆成某种特殊的排列.如下图表示了一个具体的八数码问题求解. 二、设计环境及使用说明 设计环境主要采用VC++开发环境。 三、系统已实现的功能 用广度优先搜索算法和两种A*搜索算法实现八数码问题的求解系统。 四、算法思想及分析 1、广度优先搜索算法 算法思想： 这是一种盲目搜索算法。算法主要思想是从初始结点开始依次沿其上下左右四个方向扩展结点，并逐一检查这些后继结点是否为目标结点，若不等于目标结点则把该后继结点插入到数组末尾。然后取数组中未扩展的第一个结点重复以上操作，直到得到目标结点为止或在限定步数以内未得到解。 数据结构： 算法当中的结点用结构体实现， typedef struct{ int num[9]; //八个数码用一个一维数组来存储。 char expension; //记录是否可以扩展，Y代表可以扩展，N代表不可以。 char bandirect; //表示不可以执行的操作，'L'代表不能左移，'R'代表不能右 移，'U'代表不能上移，'D'代表不能下移，'C'代表可以任 意移动。 int father; //记录父节点的下标。 }Node; 扩展的结点存储在数组里： Node node[MAXSIZE]; //将搜索过的状态存储于该数组中。 算法当中遇到的问题和解决方法： 1）如何去表达八个数码的位置和每个结点状态的表示 用一维或二维数组去表示八个数码的位置关系，每个结点包含了一个一维数组 （用来表示八个数码的位置关系），可扩展标记（用来标识一个结点是否被扩 展过，避免重复扩展），限制移动方向的标记（避免一个结点在一个方向的重 复扩展），记录父节点的指针（父节点下标）。 2）如何以最简洁的方式表达一个结点在其四个方向的扩展 设定一个数组用以存储该结点在每个方位是否可扩展。操作一个结点时先根据

人工智能课程设计(五子棋)解读

《人工智能导论》课程报告 课题名称：五子棋 姓名: X X 学号：114304xxxx 课题负责人名（学号）： X X114304xxxx 同组成员名单（学号、角色）： x x1143041325 XXX1143041036 指导教师：张建州 评阅成绩： 评阅意见： 提交报告时间：2014年 1 月 9 日

五子棋 计算机科学与技术专业 学生XXX 指导老师张建州 [摘要]人类之所以不断在进步，是因为我们人类一直不断的在思考，五子棋游戏程序的开发符合人类进步也是促进人类进步的一大动力之一。五子棋游戏程序让人们方便快捷的可以下五子棋，让人们在何时都能通过下棋来提高逻辑思维能力，同时也培养儿童的兴趣以及爱好，让孩子更加聪明。 同时，五子棋游戏程序的开发也使得五子棋这个游戏得到了广泛的推广，让世界各地的人们知道五子棋，玩上五子棋，这已经不是局限。五子棋游戏程序使得越来越多的人喜欢上了五子棋，热爱下五子棋，它是具有很好的带动性的。 关键词：五子棋进步思考

目录 《人工智能导论》课程报告 0 1 引言 (3) 1.1五子棋简介 (3) 1.2 五子棋游戏的发展与现状 (3) 2 研究问题描述 (4) 2.1 问题定义 (4) 2.2 可行性研究 (4) 2.3 需求分析 (5) 2.4 总体设计 (5) 2.5 详细设计 (6) 2.6编码和单元测试 (6) 3 人工智能技术 (6) 4 算法设计 (7) 4.1α-β剪枝算法 (7) 4.2极大极小树 (7) 4.3深度优先搜索（DFS） (8) 4.4静态估值函数 (9) 5 软件设计和实现 (9) 5.1 数据结构定义 (9) 5.2 程序流程图 (17) 6 性能测试 (18) 6.1 程序执行结果 (18) 7 总结 (21) 参考文献 (21)

人工智能深度优先算法课程设计报告

人工智能课程报告 题目： 深 度 优 先 算 法 班级：XXXXXXXXXXX 学号：XXXXXXXXXXX 姓名：XXXXXXXXXXX

【摘要】结合生活中解决搜索问题所常用的思考方法与解题方法，从深度优先探讨了提高程序效率的适用技巧。 【关键词】1搜索顺序；2搜索对象；3搜索优化； 一、深度优先搜索的优化技巧 我们在做事情的时候，经常遇到这类问题——给出约束条件，求一种满足约束条件的方案，这类问题我们叫它“约束满足”问题。对于约束满足问题，我们通常可以从搜索的顺序和搜索的对象入手，进而提高程序的效率。 二、搜索的顺序及对象： 在解决约束满足问题的时候，问题给出的约束条件越强，对于搜索就越有利。之所以深度优先搜索的效率在很大程度上优于穷举，就是因为它在搜索过程中很好的利用了题目中的约束条件进行优化，达到提高程序效率的目的。 显然，在同样的一棵搜索树中，越在接近根接点的位置利用约束条件优化效果就越好。如何在搜索中最大化的利用题目的约束条件为我们提供剪枝的依据，是提高深度优先搜索效率的一个很重要的地方。而不同的搜索顺序和搜索对象就直接影响到我们对于题目约束条件的运用。 三、搜索特点 1.由于深度搜索过程中有保留已扩展节点，则不致于重复构造不必要的子树系统。 2.深度优先搜索并不是以最快的方式搜索到解，因为若目标节点在第i层的某处，必须等到该节点左边所有子树系统搜索完毕之后，才会访问到该节点，因此，搜索效率还取决于目标节点在解答树中的位置。

3.由于要存储所有已被扩展节点，所以需要的内存空间往往比较大。 4.深度优先搜索所求得的是仅仅是目前第一条从起点至目标节点的树枝路径，而不是所有通向目标节点的树枝节点的路径中最短的路径。 5.适用范围：适用于求解一条从初始节点至目标节点的可能路径的试题。若要存储所有解答路径，可以再建立其它空间，用来存储每个已求得的解。若要求得最优解，必须记下达到目前目标的路径和相应的路程值，并与前面已记录的值进行比较，保留其中最优解，等全部搜索完成后，把保留的最优解输出。 四、算法数据结构描述 深度优先搜索时，最关键的是结点扩展（ＯＰＥＮ）表的生成，它是一个栈，用于存放目前搜索到待扩展的结点，当结点到达深度界限或结点不能再扩展时，栈顶结点出栈，放入CLOSE表（存放已扩展节点），继续生成新的结点入栈OPEN 表，直到搜索到目标结点或OPEN栈空为止。 具体算法如下： ①把起始结点S放到非扩展结点OPEN表中(后进先出的堆栈)，如果此结点为一目标结点，则得到一个解。 ②如果OPEN为一空表，则搜索失败退出。 ③取OPEN表最前面(栈顶)的结点，并把它放入CLOSED的扩展结点表中，并冠以顺序编号ｎ。 ④如果结点ｎ的深度等于最大深度，则转向２。 ⑤否则，扩展结点ｎ，产生其全部子结点，把它们放入OPEN表的前头(入栈)，并配上指向ｎ的返回指针；如果没有后裔，则转向２。 ⑥如果后继结点中有任一个为目标结点，则求得一个解，成功退出；否则，转向２。

A-算法人工智能课程设计

人工智能（A*算法） 一、 A*算法概述 A*算法是到目前为止最快的一种计算最短路径的算法，但它一种‘较优’算法，即它一般只能找到较优解，而非最优解，但由于其高效性，使其在实时系统、人工智能等方面应用极其广泛。 A*算法结合了启发式方法（这种方法通过充分利用图给出的信息来动态地作出决定而使搜索次数大大降低）和形式化方法（这种方法不利用图给出的信息，而仅通过数学的形式分析，如Dijkstra算法）。它通过一个估价函数（Heuristic Function）f(h)来估计图中的当前点p到终点的距离(带权值)，并由此决定它的搜索方向，当这条路径失败时，它会尝试其它路径。 因而我们可以发现，A*算法成功与否的关键在于估价函数的正确选择，从理论上说，一个完全正确的估价函数是可以非常迅速地得到问题的正确解答，但一般完全正确的估价函数是得不到的，因而A*算法不能保证它每次都得到正确解答。一个不理想的估价函数可能会使它工作得很慢，甚至会给出错误的解答。 为了提高解答的正确性，我们可以适当地降低估价函数的值，从而使之进行更多的搜索，但这是以降低它的速度为代价的，因而我们可以根据实际对解答的速度和正确性的要求而设计出不同的方案，使之更具弹性。 二、 A*算法分析 众所周知，对图的表示可以采用数组或链表，而且这些表示法也各也优缺点，数组可以方便地实现对其中某个元素的存取，但插入和删除操作却很困难，而链表则利于插入和删除，但对某个特定元素的定位却需借助于搜索。而A*算法则需要快速插入和删除所求得的最优值以及可以对当前结点以下结点的操作，因而数组或链表都显得太通用了，用来实现A*算法会使速度有所降低。要实现这些，可以通过二分树、跳转表等数据结构来实现，我采用的是简单而高效的带优先权的堆栈，经实验表明，一个1000个结点的图，插入而且移动一个排序的链表平均需500次比较和2次移动；未排序的链表平均需1000次比较和2次移动；而堆仅需10次比较和10次移动。需要指出的是，当结点数n大于10，000时，堆将不再是正确的选择，但这足已满足我们一般的要求。

人工智能习题&答案-第6章-专家系统

第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。

人工智能课程报告封面

物理与电子工程学院 《人工智能》 课程设计报告 课题名称 专业 班级 学生姓名 学号 指导教师崔明月 成绩 2014年6月18日

题目 摘要： 关键词： 1.引言 正文 结论 参考文献：（文献10篇以上，参考下面的文献列写格式） [1]徐国华,谭民.移动机器人的发展现状及其趋势[J]. 机器人技术与应用, 2001(3):7~14. [2]H.F Durrant Whyte. Where am I? A tutorial on mobile vehicle localization. Industrial Robot, 1994, 21(2):11~16. [3]彭文刚,彭宝林,柳胜.移动机器人导航系统的研究现状与发展趋势[J]. 机电信 息, 2009(36):69~70. [4]高峰, 黄玉美, 林义忠等.自主移动机器人的模糊导航[J]. 西安理工大学 报,2005,21(4):337~341. 一、报告内容： 就下面的一方面或几方面的内容写一篇报告综述，包括目的、意义，基本概念、定义，主要的控制方法以及结果分析等，最后给出小节及自己的学习心得，要有图表，严禁抄袭，如若发现本课程按零分计！ 1.模糊控制系统设计 2.神经网络控制系统 3.遗传算法在系统辨识、控制中的应用 4.模糊控制综述 5.神经网络控制综述 注：题目自拟，也可以自选题目。

二、格式与字体要求： 正文开头的每段开头空2个字符，正文小四号字，22磅行距。大小标题加黑，标题后空一行，一级标题三号字，二级标题四号字，三级标题小四号字（不按格式要求做扣分处理）。 封面见前面示例，单面打印。

人工智能课程设计报告-n皇后问题解读

课程:人工智能课程设计报告 班级: 姓名: 学号: 指导教师:赵曼 2015年11月

人工智能课程设计报告 课程背景 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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 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三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）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。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

人工智能课程设计报告

疾病诊断小型专家系统 ——人工智能课程设计报告 智能1001班 傅宝林 0909101217 2013.6.18

1内容提要 此系统采用专家系统的规则库-推理机技术原理，以医学诊断为背景，旨在作出一个简单的辅助诊断专家系统。 系统的框架及界面采用的是Java语言，调用XML里保存的知识库和规则库。 此小型的专家系统以肺结核、哮喘、食管癌、骨折等疾病的诊断为例，展示了一个小型专家系统是如何构建的。

目录 1内容提要 (2) 2目的和意义 (4) 3系统的主要内容和功能 (5) 4设计流程及描述 (6) 5课程设计体会 (21) 6参考文献 (22)

2目的和意义 （1）加深理解专家系统的结构及开发过程。 （2）初步掌握知识获取的基本方法。 （3）掌握产生式规则知识表示方法及其编程实现方法。（4）初步掌握知识库的组建方法。

3系统的主要内容和功能 系统主要以问答的形势询问病情症状，操作者只需要回答YES或NO。当一趟询问完成后，系统会基于以上询问得出的事实推理出最终的诊断结果。 功能见以下截图1、2. 图1 问询界面 图2 诊断结果界面

4设计流程及描述 1)需求分析 本设计需要用高级语言编写框架及调用外部的规则库与知识库。方便起见，用java语言编写框架，用XML文件保存。 2)知识获取与知识表示 知识获取通过医学临床专业的同学及医学诊断专业书籍，确保专家系统的专家性。 知识的表示采用的是xml语言，把事实与规则一条条保存。3)知识库的组建 知识库分事实库和规则库组建。疾病诊断因为有的病有交叉的症状，所以逻辑上，从症状到诊断的过程是对一颗二叉树的搜索，当问题回答的是YES时，就进行深度优先搜索，当回答NO时，就转到兄弟节点。对于无关的疾病，则回到根节点重新对下一颗子树进行搜索。得到一种疾病的确诊就是result，得到这个叶子节点前遍历过的节点组成了reasons. 4)推理机制选择/编制 采用的是问题引导式推理。在规则库里写的其实不是真正的规则。真正的规则蕴含在问题及前提里。为了不让“专家”问无用的问题，每个问题都是以某个问题的答案为前提的。这样组成了内部的因果关系，所以真正的推理规则只与某一趟提问的最后一个问题的答案得出的事实有关。

人工智能第六章_专家系统_的要点

1什么是专家系统。有什么特点和优点？ 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统特点： 启发性，能够运用专家的知识进行推理判断与决策 透明性，能够解释推理过程和回答用户问题 灵活性，能不断增长知识，更新知识库 专家系统的优点，自己课后了解一下。 2专家系统由哪些部分构成？各部分的作用？ 知识库；综合数据库；推理机；解释器；接口 知识库，存储各领域专家的专门知识。静态。硬盘 综合数据库，存储初始问题数据和推理过程的中间数据。内存推理机，根据知识进行推理并导出结论。ＣＰＵ 接口，用户界面，和用户进行交互。向用户提问，回答用户问题，并进行必要的解释。

知识获取机制是将专业知识转换成机器能理解的表达形式。 解释机制向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）？计算机是如何得出最终结论的（How）？ ３专家系统的分类，自己课下了解。 ４建造专家系统的关键步骤。 专家系统团队关系图

是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键。因此知识表示是设计专家系统的关键 一．设计初始数据库 二．原型机的开发与实验 三．知识库的改进与归纳 建立专家系统的步骤图６．３P156页 ５基于规则的专家系统

知识库：包含解决问题用到的领域知识，知识表达成为一序列规则。每个规则使用IF(条件)THEN(动作)结构指定的关系。当满足规则的条件部分时，便激发规则，执行动作部分。 数据库：包含一序列事实（一个对象及其取值构成了一个事实），所有的事实都存放在数据库中，用来和知识库中存储的规则的IF（条件）部分相匹配。 3. 基于规则的专家系统的推理机制 推理机制分为两大类：前向连接和后向链接 前向链接就是根据已有事实推断出新的事实。例如已知事实A is x，根据规则IF A is x THEN B is y。获得B is y。然后将B is y加入数据库。再寻找新的规则，即IF B is y THEN ….。

人工智能实习报告(--)

人工智能 课 程 设 计 报 告 姓名： 班级：191092 学号：2009100 指导老师： 2011年10月

序言 经过近一周的奋战，我终于初步实现了我的“四子棋”游戏。起初，我选择这个游戏是因为它很独特、少有人做，而且我想当然的认为四子比五子少一子，实现起来应该相对简单，但是面对一个个头疼的错误，遭受一次又一次失败的打击，我才发现自己想错了，四子棋人机对战比五子棋更让人纠结。 暑期我和班上两名同学xxx,xx一起完成过五子棋和黑白棋的编程。当时，五子棋我们是参照别人的模板完成的，黑白棋是在透彻研究过五子棋的基础上不断讨论、优化算法最终完成的。现在，他们一个继续做五子棋一个做黑白棋，将其完善作为人工智能的课程设计课题。我只得另陌新路，关注起了四子棋。 界面的搭建以及二人对战的实现只用了我两个晚上的时间，当然我的界面构建的相对简单。二人对战实现关键一步就是输赢判断函数judge（）的编写。人机对战整整折腾了自己四五天的时间，我本来对于博弈过程中alpha—beta剪枝算法很理解的，但是具体要自己编程实现时我觉得自己只了解到其皮毛。所以，我不断看五子棋程序、单步跟踪、寻问同学，终于算是把其递归和剪枝过程搞得明明白白。 花了两天完成了alpha—beta剪枝算法我本以为核心都解决了，却不知更让人头疼的是评估函数的确定还有统计当前棋局状况的函数Calculate（）的编写。难题终究是可以被客服的，我花了整整一天写完了我的Calculate（）函数。 直至10月27日上午我依然没有让机器足够智能，或者说它目前很呆板。我一直在找原因，自己的模块设计算法思路都是对的，请教过同学她也觉得设计思路没有错。现在，我整体的想了一下，觉得应该是我的静态评估函数设计的不够合理，或者说目前的设计方法对于五子棋很合理但是对于规则不同的四子棋就可能存在缺陷。既然目前时间不允许没能实现足够智能，那就只能把这粗略的程序提交。我一定会继续完善、改进算法，重新设计评估函数，争取让机器达到理想的“智能”。

人工智能结课报告

结课报告 课程名称：人工智能 学院：信息工程与自动化学院 专业：物联网工程 年级：2013级 学号：201310107125 学生姓名：王子龙 指导教师：吴霖 日期：2014年12月28日 教务处制

智能家居 摘要 智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能，甚至为各种能源费用节约资金。 智能家居的概念起源很早，但一直未有具体的建筑案例出现，直到1984年美国联合科技公司（United Technologies Building System）将建筑设备信息化、整合化概念应用于美国康涅狄格州（Connecticut)哈特佛市（Hartford）的CityPlaceBuilding时，才出现了首栋的“智能型建筑”，从此揭开了全世界争相建造智能家居派的序幕。 应用价值 随着物联网技术的日益发展，依照物联网技术发展的新兴产业智能家居以住宅为平台，通过物联网、云计算、无线通讯等新技术，将照明、门窗、家电、安防等家居设施集，从而构建高效的住宅设施家庭日程事务的管理系统，并为用户营造安全、健康、舒适的家居生活环境。家居与人们的生活息息相关，所以比传统家居更具优势的智能家居也为人所称道，走进千家万户也是势在必行。 难点 1、用户搞不懂智能家居的概念 2、“智能家居产品太贵了” 3、安全隐患 收获 近年来智能家居行业发展迅速，所以对于行业标准的制定非常重要，1979年，美国的斯坦福研究所提出了将家电及电气设备的控制线集成在一起的家庭总线（HOMEBUS）， 并成立了相应的研究会进行研究，1983年美国电子工业协会组织专门机构开始制定家庭电气设计标准，并于1988年编制了第一个适用于家庭住宅的电气设计标准，即：《家庭自动化系统与通讯标准》，也有称之为家庭总线系统标准(HBS，Home Bus System)。在其制定的设计规范与标准中，智能住宅的电气设计要求必须满足以下三个条件，即： 1．具有家庭总线系统； 2．通过家庭总线系统提供各种服务功能； 3．能和住宅以外的外部世界相连接。 物联传感技术是全球第一个利用物联网来控制灯饰及电子电器产品（我们通称为zigbee产品），并将其作为智能家居主流产品走向了商业化。ZigBee最初预计的应用领域主要包括消费电子、能源管理、卫生保健、家庭自动化、建筑自动化和工业自动化。这种技术低功耗、

大工20秋《人工智能》大作业答案

学习中心： 专业： 年级： 学号： 学生： 题目：人工智能课程设计（回归算法） 1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？ 经过一学期的网上学习，我对《人工智能》这门课程有了初步的认识，人工智能这门课程内容新颖，涉及计算机知识非常广，学习起来极富挑战性，学到的知识在未来我们的工作中用处也非常大，当然，这门课也比较深奥，单单《人工智能》只是一个入门，后面我也会在课后继续深入学习有关人工智能这方面的知识。在学习过程中我始终跟随老师视频讲解，严格要求自己，收获很大。老师的讲解深入浅出，在学识知识的同时，也激发了我的学习兴趣。我由衷的感谢老师的教导，感谢老师们不辞辛苦录制课件，感谢自己能获得这次宝贵的学习机会。 2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。 《人工智能》课程设计 题目二：回归算法 要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。 （2）常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归 （Stepwise Regression），多元自适应回归样条

（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点 平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请 选择一个算法描述下算法核心思想 （3）随意选用一个实例实现你所选择的回归算法。 答： （1）最小二乘法算法核心思想 最小二乘法原理如下： 根据一组给定的实验数据，求出自变量x与因变量y的函数关系，只要求在给定点上的误差的平方和最小.当时，即 (1) 这里是线性无关的函数族，假定在上给出一组数据，以及对应的一组权，这里为权系数，要求使最小，其中 (2) (2)中实际上是关于的多元函数，求I的最小值就是求多元函数I的极值，由极值必要条件，可得 (3) 根据内积定义引入相应带权内积记号 (4) 则(3)可改写为

专家系统与人工智能的应用

专家系统 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年6月20 日

专家系统与人工智能的应用 摘要：人工智能有许多备受关注的领域，如自然语言理解，人工神经系统，专家系统。 专家系统（Expert System）就是对传统人工智能问题中智能程序设计的一个非常成功 的近似解决方法；是人工智能从一般思维规律探索走向专门知识利用，从理论方法研究 走向实际系统设计的转折点和突破口。它作为典型的“知识工程”系统，既是知识表达、 只是存储、只是推理、知识获取、知识管理技术的综合应用对象，也是研究和开发知识 工程技术的工具。从这个意义上说，它促进了计算机软件、硬件和系统从数据信息处理 向知识信息处理的发展。近年来，专家系统在理论研究和实际应用方面取得了令人瞩目 的成就。在管理决策领域，专家系统也愈来愈受到人们的关注，取得了巨大的发展。 1. 引言 专家系统的第一个里程碑是斯坦福大学根鲍姆等人于1968年研制成功的分析化合物分子结构的专家系统——DENDRAL系统。此后，相继建立了各种不同功能、不同类型的专家系统。MYCSYMA系统是麻省理工学院（MIT）于1971年开发成功并投入应用的专家系统，用LISP语言实现对特定领域的数学问题进行有效的处理，包括微积分运算、微分方程求解等。DENDRAL和MYCSYMA系统是专家系统的第一阶段。这个时期专家系统的特点是高度的专业化，专门问题求解能力强，但结构、功能不完整，移植性差，缺乏解释功能。 20世纪70年代中期，专家系统进入了第二阶段——技术成熟期，出现了一笔成功的专家系统。具有代表性的专家系统是MYCIN、PROSPECTOR、AM、CASNRT等系统。MYCIN 系统是美国斯坦福大学研制的用于细菌感染性疾病的诊断和治疗的专家系统，能成功地对细菌性疾病做出专家水平的诊断和治疗。它是一个结构完整、功能全面的专家系统。它第一次使用了知识库的概念，引入了可信度的方法进行不精确推理，能够给出推理过程的解释，用英语与用户进行交互。MYCIN系统对形成专家系统的基本概念、基本结构起了重要的作用PROSPECTOR系统是由美国斯坦福研究所开发的一个探矿专家系统。由于它首次实地分析华盛顿某山区一带的地质资料，发现了一个钼矿，成为第一个取得显著经济效益的专家系统。CASNET是一个与MYCIN几乎同时开发的专家系统，由拉特格尔（Rutger），大学开发，用于青光眼诊断与治疗。AM系统是由斯坦福大学于1981年研制成功的专家系统。它能模拟人的类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。 第二阶段专家系统的特点是： ①单学科专业型专家系统。 ②系统结构完整，功能较全面，移植性好。 ③具有推理解释功能，透明性好。