人工智能及其应用试验参考指导书.doc
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1、 人工智能及其应用试验指导书浙江工业大学计算机科学和技术学院人工智能课程组9月前 言本试验是为了配合人工智能及其应用课程理论学习而专门设置。本试验目标是巩固和加强人工智能基础原理和方法,并为以后深入学习更高级课程和信息智能化技术研究和系统开发奠定良好基础。全书共分为八个试验:1.产生式系统试验;2.模糊推理系统试验;3.A*算法求解8数码问题试验;4.A*算法求解迷宫问题试验;5.遗传算法求解函数最值问题试验;6.遗传算法求解TSP问题试验;7.基于神经网络模式识别试验;8.基于神经网络优化计算试验。每个试验包含有:试验目标、试验内容、试验条件、试验要求、试验步骤和试验汇报等六个项目。本试验指
2、导书包含两个部分。第一个部分是介绍试验教学纲领;第二部分是介绍八个试验内容。因为编者水平有限,本试验指导书错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组9月 目录试验教学纲领1试验一 产生式系统试验3试验二 模糊推理系统试验5试验三 A*算法试验I9试验四 A*算法试验II12试验五 遗传算法试验I14试验六 遗传算法试验II18试验七 基于神经网络模式识别试验20试验八 基于神经网络优化计算试验24试验教学纲领一、课时:16课时,通常安排在第9周至第16周。二、关键仪器设备及运行环境:PC机、Visual C+ 6.0、Matlab 7.0。三、试验项目及教学安排序号试验名称试验平台试验
3、内容课时类型教学要求1产生式系统应用VC+设计知识库,实现系统识别或分类等。2设计课内2模糊推理系统应用Matlab1)设计洗衣机模糊控制器;2)设计两车追赶模糊控制器。2验证课内3A*算法应用IVC+设计和实现求解N数码问题A*算法。2综合课内4A*算法应用IIVC+设计和实现求解迷宫问题A*算法。2综合课内5遗传算法应用IMatlab1)求某一函数最小值;2)求某一函数最大值。2验证课内6遗传算法应用IIVC+设计和实现求解不一样城市规模TSP问题遗传算法。2综合课内7基于神经网络模式识别Matlab1)基于BP神经网络数字识别设计;2)基于离散Hopfiel神经网络联想记忆设计。2验证课
4、内8基于神经网络优化计算VC+设计和实现求解TSP问题连续Hopfield神经网络。2综合课内四、试验成绩评定试验课成绩单独按五分制评定。凡试验成绩不及格者,该门课程就不及格。学生试验成绩应以平时考查为主,通常应占课程总成绩50%,其平时成绩又要以试验实际操作优劣作为关键考评依据。对于试验课成绩,不管采取何种方法进行考评,全部必需按试验课目标要求,以实际试验工作能力强弱作为评定成绩关键依据。评定各级成绩时,可参考以下标准:(一)优异能正确了解试验目标要求,能独立、顺利而正确地完成各项试验操作,会分析和处理试验中碰到问题,能掌握所学各项试验技能,能很好地完成试验汇报及其它各项试验作业,有一定发明
5、精神和能力。有良好试验室工作作风和习惯。(二)良好能了解试验目标和要求,能认真而正确地完成各项试验操作,能分析和处理试验中碰到部分问题。能掌握所学试验技能绝大部分,对难点较大操作完成有困难。能通常完成试验汇报和其它试验作业。有很好试验习惯和工作作风。(三)中等能粗浅了解试验目标要求,能认真努力进行各项试验操作,但技巧较差。能分析和处理试验中部分较轻易问题,掌握试验技能大部分。有30%掌握得不好。能通常完成各项试验作业和汇报。处理问题缺乏条理。工作作风很好。能认真遵守各项规章制度。学习努力。(四)及格只能机械地了解试验内容,能通常按图、或按试验步骤“照方抓药”完成试验操作,能完成60%所学试验技
6、能,有些虽作但不正确。碰到问题常常缺乏处理措施,在她人启发下能作些简单处理,但效果不理想。能通常完成试验汇报,能认真遵守试验室各项规章制度,工作中有小习惯性毛病(如工作无计划,处理问题缺乏条理)。(五)不及格盲目地“照方抓药”,只掌握50%所学试验技能。有些试验虽能作,但通常效果不好,操作不正确。工作忙乱无条理。通常能遵守试验室规章制度,但常有小错误。试验汇报较多时候有结果,碰到问题时说不明原因,在老师指导下也较难完成各项试验作业。或有些小聪慧但不努力,不求上进。试验一 产生式系统试验一、试验目标:熟悉一阶谓词逻辑和产生式表示法,掌握产生式系统运行机制,和基于规则推理基础方法。二、试验内容利用
7、所学知识,设计并编程实现一个小型人工智能系统(如分类、诊疗、估计等类型)。三、试验条件:产生式系统试验程序,以下图1所表示。图1 产生式系统试验程序界面四、试验要求1. 具体应用领域自选,具体系统名称自定;但所做系统绝对不能雷同。2. 用一阶谓词逻辑和产生式规则作为知识表示,利用图1所表示产生式系统试验程序,建立知识库,分别运行正、反向推理。3. 系统完成后,提交试验汇报。五、试验步骤:1. 基于图1所表示产生式系统试验程序,设计并实现一个小型人工智能系统:1)系统设置,包含设置系统名称和系统谓词,给出谓词名及其含义。2)编辑知识库,经过输入规则或修改规则等,完成整个规则库建立。3)建立事实库
8、(综合数据库),输入多条事实或结论。4)运行推理,包含正向推理和反向推理,给出对应推理过程、事实区和规则区。2. 撰写试验汇报。六、试验汇报下面是试验汇报基础内容和书写格式。递交汇报文件名:班级_学号_姓名_试验名称试验名称班级: 学号: 姓名: 一、试验目标 二、试验内容三、试验步骤四、试验结果1. 系统名称及谓词定义2. 系统知识库3. 系统正、反向推理过程、事实区和规则区。五、试验总结试验二 模糊推理系统试验一、试验目标了解模糊逻辑推理原理及特点,熟练应用模糊推理,了解可能性理论。二、试验原理模糊推理所处理事物本身是模糊,概念本身没有明确外延,一个对象是否符合这个概念难以明确地确定,模糊
9、推理是对这种不确定性,即模糊性表示和处理。模糊逻辑推理是基于模糊性知识(模糊规则)一个近似推理,通常采取Zadeh提出语言变量、语言值、模糊集和模糊关系合成方法进行推理。三、试验条件Matlab 7.0 Fuzzy Logic Tool。四、试验内容及要求1. 设计洗衣机洗涤时间模糊控制。已知人操作经验为:“污泥越多,油脂越多,洗涤时间越长”;“污泥适中,油脂适中,洗涤时间适中”;“污泥越少,油脂越少,洗涤时间越短”。要求:(1)假设污泥、油脂、洗涤时间论域分别为0,100、0,100和0,120,设计对应模糊推理系统,给出输入、输出语言变量隶属函数图,模糊控制规则表和推论结果立体图。(2)假
10、定目前传感器测得信息为,采取面积重心法反模糊化,给出模糊推理结果,并观察模糊推理动态仿真环境,给出其动态仿真环境图。提醒:模糊控制规则以下表1所表示,其中SD(污泥少)、MD(污泥中)、LD(污泥多)、NG(油脂少)、MG(油脂中)、LG(油脂多)、VS(洗涤时间很短)、S(洗涤时间短)、M(洗涤时间中等)、L(洗涤时间长)、VL(洗涤时间很长)。图1 洗衣机模糊控制规则表xyzSDNGVSSDMGMSDLGLMDNGSMDMGMMDLGLLDNGMLDMGLLDLGVL2假设两汽车均为理想状态,即,Y为速度,U为油门控制输入。(1)设计模糊推理系统控制2号汽车由静止开启,追赶200m外时速9
11、0km1号汽车并和其保持30m距离。(2)在25时刻1号汽车速度改为时速110km时,仍和其保持30m距离。(3)在35时刻1号汽车速度改为时速70km时,仍和其保持30m距离。要求:(1)以下图1所表示,设计两输入一输出模糊推理系统作为2号汽车模糊控制器,其中输入为误差e和误差改变,输出为1号汽车油门控制u,采取面积等分法反模糊化,给出输入、输出语言变量隶属函数图,模糊控制规则表,推论结果立体图和模糊推理动态仿真环境图。图1 两车追赶模糊控制系统框图(2)用SIMULINK仿真两车追赶模糊控制系统,给出目标车(1号汽车)速度曲线图,和追赶车(2号汽车)速度曲线图和和目标车(1号汽车)相对距离
12、改变图。提醒:模糊控制规则以下表2所表示,其中,r 、和油门控制u论域分别为0,1、-3,3和-1,1,r隶属函数图2所表示。表2 模糊控制规则表NBZEPBPBZENMNBPMZEPMPBZEZEPMPBNMZENMNBNBZENMNB图2 r隶属函数图五、试验汇报要求:1. 根据试验要求,给出对应结果。2分析隶属度、模糊关系和模糊规则相互关系。下面是试验汇报基础内容和书写格式。试验名称班级: 学号: 姓名: 一、试验目标 二、试验内容三、试验结果根据试验要求,给出对应结果。四、试验总结1. 分析隶属度、模糊关系和模糊规则相互关系。 2. 总结试验心得体会试验三 A*算法试验I一、试验目标熟
13、悉和掌握启发式搜索定义、估价函数和算法过程,并利用A*算法求解N数码难题,了解求解步骤和搜索次序。二、试验原理A*算法是一个启发式图搜索算法,其特点在于对估价函数定义上。对于通常启发式图搜索,总是选择估价函数f值最小节点作为扩展节点。所以,f是依据需要找到一条最小代价路径见解来估算节点,所以,可考虑每个节点n估价函数值为两个分量:从起始节点到节点n实际代价g(n)和从节点n抵达目标节点估价代价h(n),且,为节点到目标结点最优路径代价。八数码问题是在33九宫格棋盘上,摆有8个刻有18数码将牌。棋盘中有一个空格,许可紧邻空格某一将牌能够移到空格中,这么经过平移将牌能够将某一将牌布局变换为另一布局
14、。针对给定一个初始布局或结构(目标状态),问怎样移动将牌,实现从初始状态到目标状态转变。以下图1表示了一个具体八数码问题求解。图1 八数码问题求解三、试验内容1. 参考A*算法关键代码,以8数码问题为例实现A*算法求解程序(编程语言不限),要求设计两种不一样估价函数。2. 设置相同初始状态和目标状态,针对不一样估价函数,求得问题解,并比较它们对搜索算法性能影响,包含扩展节点数、生成节点数等。3. 设置和上述2相同初始状态和目标状态,用宽度优先搜索算法(即令估量代价h(n)0A*算法)求得问题解,和搜索过程中扩展节点数、生成节点数。*4. 参考A*算法关键代码,实现A*算法求解15数码问题程序,
15、设计两种不一样估价函数,然后反复上述2和3试验内容。5. 提交试验汇报和源程序。四、试验汇报要求1. 分析不一样估价函数对A*算法性能影响。2. 依据宽度优先搜索算法和A*算法求解8、15数码问题结果,分析启发式搜索特点。下面是试验汇报基础内容和书写格式。试验名称班级: 学号: 姓名: 一、试验目标 二、试验原理三、试验结果根据试验内容,把结果填入表1。表1 不一样启发函数h(n)求解8数码问题结果比较启发函数h(n)不在位数0初始状态目标状态最优解扩展节点数生成节点数运行时间*表2 不一样启发函数h(n)求解15数码问题结果比较启发函数h(n)不在位数0初始状态目标状态最优解扩展节点数生成节
16、点数运行时间四、试验总结1. 画出A*算法求解N数码问题步骤图2. 完成试验汇报要求1和2。 3. 总结试验心得体会试验四 A*算法试验II一、试验目标熟悉和掌握A*算法实现迷宫寻路功效,要求掌握启发式函数编写和各类启发式函数效果比较。二、试验原理 A*(A-Star)算法是一个静态路网中求解最短路最有效方法。公式表示为:f(n)=g(n)+h(n),其中f(n)是节点n从初始点到目标点估价函数,g(n)是在状态空间中从初始节点到n节点实际代价,h(n)是从n到目标节点最好路径估量代价。确保找到最短路径(最优解)条件,关键在于估价函数h(n)选择:估价值h(n)小于等于n到目标节点距离实际值,
17、这种情况下,搜索点数多,搜索范围大,效率低,但能得到最优解。假如估价值大于实际值,搜索点数少,搜索范围小,效率高,但不能确保得到最优解。寻路问题常见于各类游戏中角色寻路、三维虚拟场景中运动目标路径计划、机器人寻路等多个应用领域。迷宫寻路问题是在以方格表示地图场景中,对于给定起点、终点和障碍物(墙),怎样找到一条从起点开始避开障碍物抵达终点最短路径。假设在一个n*m迷宫里,入口坐标和出口坐标分别为(1,1)和(5,5),每一个坐标点有两种可能:0或1,其中0表示该位置许可经过,1表示该位置不许可经过。如地图:0 0 0 0 01 0 1 0 10 0 1 1 10 1 0 0 00 0 0 1
18、0最短路径应该是A B 0 0 01 C 1 0 1E D 1 1 1F 1 J K LG H I 1 M即: (1,1)-(1,2)-(2,2)-(3,2)-(3,1)-(4,1)-(5,1)-(5,2)-(5,3)-(4,3)-(4,4)-(4,5)-(5,5)三、试验内容 1参考迷宫求解关键代码,观察求解过程和思绪,画出用A*算法求解迷宫最短路径步骤图。 2设置不一样地图,和不一样初始状态和目标状态,统计A*算法求解结果,包含最短路径、扩展节点数、生成节点数和算法运行时间。3对于相同初始状态和目标状态,设计不一样启发式函数,比较不一样启发式函数对迷宫寻路速度提升效果,包含扩展节点数、生成
19、节点数和算法运行时间。4提交试验汇报和源程序。四、试验汇报要求: 1画出A*算法求解迷宫最短路径问题步骤图。 2试分析不一样启发式函数h(n)对迷宫寻路求解速度提升效果。 3分析A*算法求解不一样规模迷宫最短路径问题性能。下面是试验汇报基础内容和书写格式。试验名称班级: 学号: 姓名: 一、试验目标 二、试验原理三、试验结果根据试验内容,给出对应结果。四、试验总结1. 完成试验汇报要求2和3。 2. 总结试验心得体会试验五 遗传算法试验I一、试验目标熟悉和掌握遗传算法原理、步骤和编码策略,并利用遗传求解函数优化问题,了解求解步骤并测试关键参数对结果影响。二、试验原理遗传算法 ( Genetic
20、 Algorithms, GA )是基于生物界自然选择和基因遗传学原理一个广为应用、高效随机搜索算法,20世纪60年代由美国密执根大学Holland教授首先提出。该算法将优化问题看作是自然界中生物进化过程,经过模拟大自然中生物进化过程中遗传规律,来达成寻优目标。多年来,遗传算法已广泛地应用于作业调度和排序、可靠性设计、车辆路径选择和调度、成组技术、设备部署和分配、交通问题等等。用遗传算法求解优化问题,首先对优化问题解进行编码,编码后一个解称为一个染色体,组成染色体元素称为基因。一个群体由若干个染色体组成,染色体个数称为群体规模。在遗传算法中用适应度函数表示环境,它是已编码解函数,是一个解适应环
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- 人工智能 及其 应用 试验 参考 指导书
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