中南大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、“人工智能”實(shí)驗(yàn)報(bào)告老師:黃芳班級:計(jì)科1001學(xué)號：0909090430姓名：趙鼎平日期：2013.11.7目錄 TOC o 1-5 h z 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)群4 HYPERLINK l bookmark9 o Current Document 二、生產(chǎn)式系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)群5 HYPERLINK l bookmark12 o Current Document 三、搜索策略實(shí)驗(yàn)群6四、自動(dòng)規(guī)劃實(shí)驗(yàn)群8 HYPERLINK l bookmark15 o Current Document 五、實(shí)驗(yàn)心得和體會(huì)11神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)群訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（輸入節(jié)點(diǎn)0，輸入節(jié)點(diǎn)1，輸入節(jié) 點(diǎn)2，輸入節(jié)點(diǎn)5）（0,0,0,0）（

2、0,0,1,0）（0,1,1,1）（1,0,0,0）（1,0,1,1）（1,1,0,1）（1,1,1,1）（輸入節(jié)點(diǎn)0，輸入節(jié)點(diǎn)1，輸 入節(jié)點(diǎn)4）（0,0,0）（0,1,0）（1,0,1）(Known，New，Short，Home,Reads)(1,1,0，1,0)(0,1,1，0,1)(0,0,0,0,0)(1,0,0,1,0)(1,0,0,0,0)(0,0,1,0,0)(0,1,1,0,1)(1,0,0,1,0)(1,1,0,0,0)(0,0,1,1,0)(1,1,0,0,0)(1,0,1,1,1)(1,1,1,0,1)(1,0,1,0,1)(0,1,1,0,1)訓(xùn)練誤差第1代誤差1.68

3、 第51代誤差0.52 第101代誤差0.11 第151代誤差0.05 第201代誤差0.03第1代誤差0.018 第51代誤差0.010 第101代誤差0.010 第151代誤差0.010 第201代誤差0.010第1代誤差4.67 第51代誤差0.66 第101代誤差0.12 第151代誤差0.06 第201代誤差0.03模 擬 的 問 題 或 函 數(shù)多數(shù)贊成表決器異或問題MailReading （郵件信息識別）觀 測 結(jié) 果經(jīng)過200代的進(jìn)化，誤差以明顯的階 梯型降低Total ErrorStep Co unlit由于初始誤差比較低，故經(jīng)過 50代的進(jìn)化，誤差已經(jīng)極大地 降低，幾乎不再變

4、化Total ErrorStep Count經(jīng)過200代f 降低的進(jìn)化，誤差極t大地5. CVA,一501OT150Step Count zw學(xué) 生 結(jié) 論神經(jīng)計(jì)算能夠?qū)崿F(xiàn)“多數(shù)贊成表決 器”功能單層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法實(shí)現(xiàn)異或 問題，但是含有中間層的BP網(wǎng) 絡(luò)卻可以很好的解決異或問題經(jīng)過訓(xùn)練的BP網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行郵 件識別，解決信息識別的難題，可 以極大地提高生產(chǎn)力0生產(chǎn)式系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)群姓名趙鼎平指導(dǎo)老師黃芳日期2013.11.7實(shí)驗(yàn)?zāi)?的熟悉和掌握產(chǎn)生式系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制，掌握基 于規(guī)則推理的基本方法。推理方 法逆向推理建立規(guī)則庫建立事實(shí)庫該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物-該動(dòng)物有毛發(fā).該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物-該動(dòng)物有奶.該動(dòng)物

5、是鳥-該動(dòng)物有羽毛.該動(dòng)物是鳥-該動(dòng)物會(huì)飛&會(huì)下蛋.該動(dòng)物是食肉動(dòng)物-該動(dòng)物吃肉.該動(dòng)物是食肉動(dòng)物-該動(dòng)物有犬齒&有爪&眼盯 前方.該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物-該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物&有蹄.該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物-該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物&是嚼 反芻動(dòng)物.該動(dòng)物是金錢豹-該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物&是食肉動(dòng) 物&是黃褐色&身上有暗斑點(diǎn).該動(dòng)物是虎-該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物&該動(dòng)物是食肉 動(dòng)物&是黃褐色&身上有黑色條紋.該動(dòng)物是長頸鹿-該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物&有長脖 子&有長腿&身上有暗斑點(diǎn).該動(dòng)物是斑馬 -該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物&身上有黑 色條紋.該動(dòng)物是鴕鳥-該動(dòng)物是鳥&有長脖子&有長腿& 不會(huì)飛&有黑白二色.該動(dòng)物是企鵝-該動(dòng)物是鳥&會(huì)游泳

6、&不會(huì)飛&有 黑白二色.該動(dòng)物是信天翁-該動(dòng)物是鳥&善飛.%-動(dòng)物識別系統(tǒng)事實(shí)集：%會(huì)游泳.-該動(dòng)物是企鵝%不會(huì)飛.%有黑白二色.%該動(dòng)物是鳥.%-該動(dòng)物是鳥%該動(dòng)物會(huì)飛.%會(huì)下蛋.%-該動(dòng)物是金錢豹-該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物&是食肉 動(dòng)物&是黃褐色&身上有暗斑點(diǎn).%該動(dòng)物有毛發(fā).%是食肉動(dòng)物.%是黃褐色.%身上有暗斑點(diǎn).%-該動(dòng)物是虎 -該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物&該動(dòng)物是食 肉動(dòng)物&是黃褐色&身上有黑色條紋.%該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物.%是食肉動(dòng)物.%是黃褐色.%身上有暗斑點(diǎn).%-該動(dòng)物是長頸鹿-該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物&有長脖子&有長腿&身上有暗斑點(diǎn).%該動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物.%有長脖子.%有長腿.%身上有暗斑點(diǎn).預(yù)測結(jié)果

7、假設(shè)目標(biāo)為該動(dòng)物是金錢豹，則結(jié)果為true.實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果（注意觀測規(guī)則的 匹配過程和 方法）（1）假設(shè)這個(gè)動(dòng)物是金錢豹。為了檢驗(yàn)這個(gè)假設(shè)，根據(jù)規(guī)則， 要求這個(gè)動(dòng)物是哺乳動(dòng)物&是食肉動(dòng)物&是黃褐色&身上有暗 斑點(diǎn).（2）必須檢驗(yàn)這個(gè)動(dòng)物是否為哺乳動(dòng)物。先由規(guī)則庫中的： 該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物-該動(dòng)物有毛發(fā).該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物- 該動(dòng)物有奶.可知，均不和事實(shí)相匹匹配，這條鏈?zhǔn)鞘〉模?但事實(shí)庫中有：該動(dòng)物是哺乳動(dòng)物.這個(gè)事實(shí)，故存在成功的根據(jù)逆向推理可以逐步 確定姓名實(shí)驗(yàn)?zāi)?的搜索圖鏈路。（3）同理對于其他三者，事實(shí)庫中均存在給點(diǎn)的事實(shí)即：是 食肉動(dòng)物.是黃褐色.身上有黑色條紋.所以存在一條成功的鏈 路

8、，使所有的規(guī)則與事實(shí)匹配。故結(jié)果為True.學(xué)生結(jié)論在產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理過程中，我們需要恰當(dāng)?shù)脑O(shè)置好規(guī)則與事實(shí)，同時(shí)應(yīng)注意兩者之間的 匹配。在逆向推理中，必須尋找所存在的規(guī)則，最終找到存在事實(shí)庫，若所需條件存在則 為true，否則為false指導(dǎo)老師意 見搜索策略實(shí)驗(yàn)群趙鼎平 年級計(jì)科班 指導(dǎo)老師 黃芳 日期2013年11月7日熟悉和掌握啟發(fā)式搜索的定義、估價(jià)函數(shù)和算法過程，并利用A*算法求解N數(shù)碼難題，理解求 解流程和搜索順序。使用的是實(shí)驗(yàn)環(huán)境中已經(jīng)建立好的“多重路徑修建”搜索圖估價(jià)函 數(shù)f(x)=g(x)f(x)=h(x)f(x)*=g(x)*+h(x)*搜索節(jié) 點(diǎn)次序 記錄節(jié)點(diǎn)0-節(jié)點(diǎn)1-

9、 節(jié)點(diǎn)3-節(jié)點(diǎn)4- 節(jié)點(diǎn)2-節(jié)點(diǎn)4- 節(jié)點(diǎn)6-節(jié)點(diǎn)4- 節(jié)點(diǎn)7-節(jié)點(diǎn)5- 節(jié)點(diǎn)6-節(jié)點(diǎn)8節(jié)點(diǎn)0-節(jié)點(diǎn)1-節(jié) 點(diǎn)3-節(jié)點(diǎn)4-節(jié)點(diǎn) 2-節(jié)點(diǎn)4-節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)4-節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)5-節(jié)點(diǎn) 6-節(jié)點(diǎn)8節(jié)點(diǎn)0-節(jié)點(diǎn)1-節(jié)點(diǎn)3-節(jié)點(diǎn)4-節(jié)點(diǎn)2-節(jié)點(diǎn)4-節(jié) 點(diǎn)6-節(jié)點(diǎn)5-節(jié)點(diǎn)7-節(jié)點(diǎn)6-節(jié)點(diǎn)8觀測結(jié) 果最終路徑是 節(jié)點(diǎn)0-節(jié)點(diǎn)4-節(jié)點(diǎn) 8最終路徑是 節(jié)點(diǎn)0-節(jié)點(diǎn)4-節(jié) 點(diǎn)8最終路徑是 節(jié)點(diǎn)0-節(jié)點(diǎn)4-節(jié)點(diǎn)8學(xué)生結(jié) 論廣度優(yōu)先搜索算法是 一種搜索策略，與之相 對應(yīng)的還有深度優(yōu)先 搜索算法。廣度優(yōu)先是 指從圖G中的某點(diǎn)為 始點(diǎn)出發(fā)，標(biāo)記出所有 與之相鄰的點(diǎn)，并再以 所有與之相鄰的點(diǎn)為 始點(diǎn)，搜索所有與這些 點(diǎn)相鄰的點(diǎn)，從而

10、逐層 向下擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)對圖的 遍歷。同理，深度優(yōu)先 搜索是指從某點(diǎn)出發(fā)， 逐層向下擴(kuò)展，直到無 路可擴(kuò)展時(shí)向上回溯， 它是優(yōu)先考慮圖的深 度(指從某點(diǎn)的擴(kuò)展深 度)，而廣度優(yōu)先則優(yōu) 先考慮圖的廣度(指從 某點(diǎn)的可擴(kuò)展量)。貪婪算法是一種 不追求最優(yōu)解，只希 望得到較為滿意解 的方法。貪婪算法一 般可以快速得到滿 意的解，因?yàn)樗∪?了為找最優(yōu)解要窮 盡所有可能而必須 耗費(fèi)的大量時(shí)間。貪 婪算法常以當(dāng)前情 況為基礎(chǔ)作最優(yōu)選 擇，而不考慮各種可 能的整體情況，所以 貪婪法不要回溯。A*算法結(jié)合了啟發(fā)式方法(這種方法通過充分利用圖給出的信 息來動(dòng)態(tài)地作出決定而使搜索次數(shù)大大降低)和形式化方法 (這種方

11、法不利用圖給出的信息，而僅通過數(shù)學(xué)的形式分析，如Dijkstra算法)。它通過一個(gè)估價(jià)函數(shù)(Heuristic Function) f(h)來估計(jì)圖中的當(dāng)前點(diǎn)p到終點(diǎn)的距離(帶權(quán)值)，并由此決 定它的搜索方向，當(dāng)這條路徑失敗時(shí)，它會(huì)嘗試其它路徑。我們說如果在一般的圖搜索算法中應(yīng)用了上面的估價(jià)函數(shù)對 OPEN表進(jìn)行排序的，就稱A算法。在A算法之上，如果加上 一個(gè)條件，對于所有的結(jié)點(diǎn)x，都有h(x)=h*(x)，那就稱為 A*算法。如果取h(n)=0同樣是A*算法，這樣它就退化成了 有序算法。A*算法是否成功，也就是說是否在效率上勝過蠻力搜索算法， 就在于h(n)的選取，它不能大于實(shí)際的h*(n)

12、，要保守一點(diǎn)， 但越接近h*(n)給我們的啟發(fā)性就越大，是一個(gè)難把握的東西。p ut日 writ；北11田木塊3)p uM writable i：木塊：3)AutoscaleC Pan Zoom 4 i實(shí)驗(yàn)心得和體會(huì)當(dāng)初覺得好奇報(bào)了人工智能這一個(gè)學(xué)科，接觸了一學(xué)期后發(fā)現(xiàn)人工智能挺有 趣的。其中涉及到了很多與我們的生活息息相關(guān)的知識以及它所代表的也是我們 科學(xué)進(jìn)步發(fā)展最前沿的體現(xiàn)。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)、仿生學(xué)、生 物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏、語言、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主 要內(nèi)容包括：知識表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理 系統(tǒng)、

13、自然語言理、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方面。同時(shí)通過這幾次的實(shí)驗(yàn)，我對人工智能的一些思想以及應(yīng)用有了更進(jìn)一步的 了解。在實(shí)驗(yàn)期間，也遇到了很多困難，我通過在書本上查找答案以及詢問周邊的 同學(xué)，希望能得到合理的答案，在大家的幫助下，解決了不少實(shí)驗(yàn)中的問題以及 很多難以理解的理論和思想，不過還有很多地方自己和同學(xué)們都不是很了解，希 望在今后的學(xué)習(xí)中能慢慢解決問題。在其中，我更學(xué)到了并鞏固了書本上的知識。再生產(chǎn)式系統(tǒng)中，主要用到了系統(tǒng)自帶的動(dòng)物識別系統(tǒng)，動(dòng)物識別系統(tǒng)的實(shí) 質(zhì)是將人的思維過程轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)語言的邏輯過程，其關(guān)鍵在于知識和信息的表 示，智能推理或求解的基礎(chǔ)一知識庫的創(chuàng)建和管理，以及基于某種知識和信息表 示的智能推理或求解過程。在搜索策略實(shí)驗(yàn)群中，我漸漸了解啟發(fā)式