中南大学人工智能实验报告

1、“人工智能”实验报告专业 班级 学号 姓名目录一、实验八自动规划实验群 3二、实验一生产式系统实验群 6三、实验二搜索策略实验群 7四、实验七神经网络 9五、实验心得和体会 10实验八自动规划实验群姓名班级指导老师日期2011.12实验环境转载相关源文件实验目 熟悉和掌握 自动规划的基本原理，方法和主要技术。 的规划是一种问子题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动 实验原 作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。简而言之，规划是一个行动 理 过程的描述。一个总规划可以含有若干个子规划。实验环 境转载相 关源文 件实现过单步观察实验算法 程匾?1“ iMHJ1 , IFi

2、ll E 3i OpEH &lp!Craair Svap uftdErwnl9ll 咋 mm 叩冲豁 1,矗sit 宜 ivh-v -w *urenisiupirkdp lfit 己住块71VffcCuilHnE Pli!Fiunrian uuiri自 n 輕.祐.9 r卩卜_ 工yZZ-Z5-Z-_r-pnfepie?r-prableffvcIgarfKiftfi：8EEf1* A 、一 一一一 XS1_X观测结ulD&calJPfLuii Cnmpleiec pn直 ZJmrn*l通过规定规则，确定initial state和goal state，使得移动臂按照规则进行移动。分别进行 cl

3、ear holding pickup putdown putdowntable等实现对木块的移动。实现过程先进行逆向推理选择，找出途径后再进行移动。学生结对于不同的规则将会出现不同的移动过程。通过规定不同的动作可实现不通过的移动。实验一生产式系统实验群姓名指导老师日期2011.12实验目的熟悉和掌握 于规则推理垦产生式系统的运行机制，掌握基 里的基本方法。推理方法逆向推理建立规则库建立事实库该动物是哺乳动物-该动物有毛发.该动物是哺乳动物-该动物有奶.该动物是鸟-该动物有羽毛.该动物是鸟-该动物会飞&会下蛋.该动物是食肉动物-该动物吃肉.该动物是食肉动物-该动物有犬齿&有爪&眼盯前万.该动物是

4、有蹄类动物 -该动物是哺乳动物&有蹄. 该动物是有蹄类动物 -该动物是哺乳动物&是嚼 反刍动物.该动物是金钱豹-该动物是哺乳动物 &是食肉动物&是黄褐色&身上有暗斑点.该动物是虎-该动物是哺乳动物&该动物是食肉动物&是黄褐色&身上有黑色条纹.该动物是长颈鹿-该动物是有蹄类动物&有长脖子&有长腿&身上有暗斑点.该动物是斑马-该动物是有蹄类动物&身上有黑色条纹.该动物是鸵鸟-该动物是鸟&有长脖子&有长腿&不会飞&有黑白二色.该动物是企鹅-该动物是鸟&会游泳&不会飞&有黑白二色.该动物是信天翁-该动物是鸟&善飞.%-动物识别系统事实集：%会游泳.-该动物是企鹅%不会飞.%有黑白二色.%该动物是鸟.%

5、 %-该动物是鸟%该动物会飞.%会下蛋.%-该动物是金钱豹-该动物是哺乳动物&是食肉动物&是黄褐色&身上有暗斑点.%该动物有毛发.%是食肉动物.%是黄褐色.%身上有暗斑点.%-该动物是虎-该动物是哺乳动物&该动物是食肉动物&是黄褐色&身上有黑色条纹.%该动物是哺乳动物.%是食肉动物.%是黄褐色.%身上有暗斑点.%-该动物是长颈鹿-该动物是有蹄类动物&有长脖子&有长腿&身上有暗斑点.%该动物是有蹄类动物.%有长脖子.%有长腿.%身上有暗斑点.预测结果假设目标为该动物是金钱豹，则结果为true.实验过程及 结果（注意 观测规则的 匹配过程和 方法）（1）假设这个动物是金钱豹。 为了检验这个假设，根

6、据规则， 要求这个动物是哺乳动物 &是食肉动物&是黄褐色&身上有暗 斑点.（2）必须检验这个动物是否为哺乳动物。先由规则库中的：该动物是哺乳动物-该动物有毛发.该动物是哺乳动物-备注（原因等）根据逆向推理可以逐步 确定该动物有奶.可知，均不和事实相匹匹配，这条链是失败的， 但事实库中有：该动物是哺乳动物.这个事实，故存在成功的链路。（3）同理对于其他三者，事实库中均存在给点的事实即：是 食肉动物.是黄褐色.身上有黑色条纹.所以存在一条成功的链 路，使所有的规则与事实匹配。故结果为True.学生结论在产生式系统的推理过程中，我们需要恰当的设置好规则与事实，同时应注意两者之间的 匹配。在逆向推理中

7、，必须寻找所存在的规则，最终找到存在事实库，若所需条件存在则 为true，否则为false指导老师意 见实验二、搜索策略实验群姓名班级指导老师日期2011.12实验目的熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用 码难题，理解求解流程和搜索顺序。A*算法求解N数搜索图算法比较14.014.013 8广度优先启发式（1）启发式（2）Open 表Ope nSOpen1,2Ope n3, 4, 2Ope n7, 4, 2Open4, 2Ope n8,2Ope n2Ope n5, 6Ope n9, G, 6Ope nG, 6Ope nSOpen1,2Ope n5, 6, 1Ope n3, 4

8、, 5, 6Ope n9, G, 3, 4, 6Open10, 9, G, 3, 4Ope n8, 10, 9, G, 3Ope nSOpe n2Ope n5,Ope nGClose 表S 1 2 3 4 56 7 8 9S 1 3 7 4 8 5 9S 25估价函数S+9.8+节点1+9.3+节点 2+12.8+ 节点 3+7.5+ 节 点 4+9.2+ 节点 5+11.7+ 节点 6+14.0+节点 7+14.0+节点 8+13.8+节 点 9+15.5+GS+9.8+节点 1 + 12.8+ 节点 3+14.0+节点 7+7.5+节点 4+14.0+节点 8+9.3+节点 2+9.2+

9、节点 5+13.8+ 节点 9+15.5+GS+9.8+节点 2+11.2+ 节点5+4.7+目标节点G搜索节点次序记录S-1-2-3-5-6-7-8-9-G初始节点S-1-3-7-4-8-2-5-9-目标节 点GS-2-5-G观测结果iBWMWvtI2f甜rwrit儘琼s亠节自亠喪晏詐比c如-ifl t Lilli朝电书占壬_工辛占二邑址-色石程i喘学生结论广度优先是以接近起始 节点的程度依次扩展节 点的可以保证在搜索树 种找到最短途径先右指路，再左支路 有时会考虑的路径过长有序搜索，总是选择f值最 小的节点作为扩展节点姓名班级指导老师日期2011.12实验目的理解反向传播网络的结构和原理，

10、掌握反向传播算法对神经元的训练过程，了 解反向传播公式。通过构建 BP网络实例，熟悉前馈网络的原理及结构。网络拓扑初始目标训练数据、0.1IIid0.1丁、is011:训练误差模拟的问函数：sigmoid fu nction题或函数jCyr观察结果初始目标E fc-.1 魄&D M他如 1J1.0 1打函数：sigmoid function初始目标:,；LT：.；：；：-：】：J U 9D IDIt时tJJDID1：0JU10IB旷)0 ED10 QJID10IDt|口QIQID11 (UUIQIDItID1110IDIfrjTJ抑ID1：rjTJ9DIDItrjUIDID函数：sigmoid

11、 fun ctio n在BP网络训练的过程中，权值和阈值按一定的规律变化，同时训练的次数越多,训练误差越小。学生结论在BP网络中，是从输出节点开始，反向地向第一隐含层传播由总误差引起的权值修正，是反向传播实验七、神经网络实验心得和体会当初觉得好奇报了人工智能这一个学科， 接触了一学期后发现人工智能挺有 趣的。其中涉及到了很多与我们的生活息息相关的知识以及它所代表的也是我们 科学进步发展最前沿的体现。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动、仿生学、生 物学、心理学、数理逻、语言、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主 要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获

12、取、知识处理 系统、自然语言理、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。同时通过这几次的实验，我对人工智能的一些思想以及应用有了更进一步的 了解。在实验期间，也遇到了很多困难，我通过在书本上查找答案以及询问周边的 同学，希望能得到合理的答案，在大家的帮助下，解决了不少实验中的问题以及 很多难以理解的理论和思想，不过还有很多地方自己和同学们都不是很了解， 希 望在今后的学习中能慢慢解决问题。在其中，我更学到了并巩固了书本上的知识。再生产式系统中，主要用到了系统自带的动物识别系统，动物识别系统的实 质是将人的思维过程转化为计算机语言的逻辑过程，其关键在于知识和信息的表 示，智能推理或求解的基础一知识库的创建和管理，以及基于某种知识和信息表 示的智能推理或求解过程。在搜索策略实验群中，我渐渐了解启发式搜索的定义、估价函数和算法过程， 并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。同时还有神经网络群以