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人工智能实验报告

时间:2013-03-24

人工智能实验报告
实验一 在搜索策略实验群
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 A*算法求解 N 数码难题,理解求解流 程和搜索顺序。

实验目的

搜索图

算法比较

广度优先

深度优先 节点 G,节点 6

A* 节点 3,节点 9,节点 G,节点 10,节点 8

Open 表

节点 G,节点 10

Close 表

节点 s,节点 1,节点 2,节点 3, 节点 s,节点 1,节点 3,节点 7, 节点 s,节点 2,节点 1,节点 节点 4,节点 5,节点 6,节点 7,节点 4,节点 8,节点 2,节点 5, 5,节点 6,节点 4 节点 8,节点 9 节点 9 无 无

估价函数

f (n) ? g (n) ? h(n)

搜索节点次序 记录 观测结果 学生结论

节点 s,节点 1,节点 2,节点 3, 节点 s,节点 1,节点 3,节点 7, 节点 s,节点 2,节点 1,节点 节点 4,节点 5,节点 6,节点 7,节点 4,节点 8,节点 2,节点 5, 5,节点 6,节点 4,节点 G 节点 8,节点 9,节点 G 节点 9,节点 G 经过 11 步搜索得到目标节点 宽度优先搜索能保证在搜索树 经过 10 步搜索得到目标节点 深度优先搜索要沿路径一条一 经过 7 步搜索得到目标节点 A*算法是启发式算法的一

中找到一条通向目标节点的最短 路径,但由于盲目性大所以当搜 索数据比较多的时候该方法较为 费时。

条的走到底,如果目标在前几条 路径中那么该搜索会较为快捷, 在本搜索树中虽然比宽度优先少 一步,但是若第一条路径或者某 几条路径很深,则该搜索会相当 耗时且不能保证成功。

种能通过路径的权值找出代价 最为小的一条,所以很具优越 性,但是算法本身计算较为复 杂,要考虑以前的和将来两方 面的代价,进行估算,所以没 有前两种方法简单。

实验二:产生式系统实验
实验目的 熟悉和掌握产生式系统的运行机制,掌握基于规则推理 的基本方法。 推理方法 □ □ 正向推理 反向推理

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.

%------动物识别系统事实集: %--该动物是企鹅 会游泳. 不会飞. 有黑白二色. %该动物是鸟. %-------- %--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. 该动物是食肉动物 <- 该动物有犬齿&有爪&眼盯前方. %是食肉动物. 该动物是有蹄类动物 <- 该动物是哺乳动物&有蹄. 是黄褐色. 该动物是有蹄类动物 <- 该动物是哺乳动物& 是嚼反刍 身上有暗斑点. 动物. 该动物吃肉.
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&是食肉动物&是黄褐

%----该动物是虎 <- 该动物是哺乳动物&是食肉动物 &是黄褐色&身上有黑色条纹. 色&身上有黑色条纹. 该动物是哺乳动物. 该动物是长颈鹿 <- 该动物是有蹄类动物&有长脖子&有 %是食肉动物. 长腿&身上有暗斑点. 是黄褐色. 该动物是斑马 <- 该动物是有蹄类动物&身上有黑色条 身上有黑色条纹.
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. 该动物是企鹅 <- 该动物是鸟&会游泳&不会飞&有黑白 %该动物是有蹄类动物. 二色. 有长脖子. 该动物是信天翁 <- 该动物是鸟&善飞. 有长腿. 身上有暗斑点. %----该动物是有蹄类动物 <- 该动物是哺乳动物&有 蹄. %有蹄.
预测结果 在相关询问:该动物是哺乳动物? 该动物是鸟? 动物是鸵鸟?该动物是企鹅?时为真,其余为假。 该动物是食肉动物? 该动物是金钱豹?该

备注(原因等)

鸵鸟根据规则 “该动物是鸟&有长 脖子&有长腿&不会飞&有黑白二色” 查 询知识库,首先看“该动物是鸟” ,根 据规则“该动物是鸟 <- 该动物有羽 毛该动物是鸟 <- 该动物会飞&会下 蛋.” 查知识库没发现 “该动物有羽毛” 所以这一条路推出结论为 false; “该 动物是鸟”还有另外一个条件, 该 “ 动物会飞&会下蛋.” 根据知识库满足, 实验过程及结 果(注意观测规 则的匹配过程 和方法) 以该动物是否为鸵鸟为例,匹配过程如上图,得到结果为 那么去掉这个条件,继续看下面的条 件 “有长脖子&有长腿&不会飞&有黑白 真。符合预测。 二色” 根据知识库上述条件都有, , 所 以一次去掉,最后得到结论为 true。 而第二个例子同理需要先根据规则 “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.”查询知识库,首先判断“该 动物是哺乳动物”“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.” 进行判断,知识库中“该动物是哺乳

动物.该动物有毛发.”均可肯定它, 所以走这两条路,但找不到“是食 肉动物”这条知识,所以判断该动 物不是金钱豹。

以该动物是否为金钱豹为例, 匹配过程如上图, 得到结果为 真。不符合预测。

虽然我们可以通过规则“该动物是食肉动物 <- 该动物吃肉.”与知识“该动物吃肉.”判

学生结论

断出“该动物是食肉动物”但是与规则中“是食肉动物”不一样,所以不能据此推出剩下结 论,而把规则库中“该动物是食肉动物 <- 该动物吃肉.”改为: “是食肉动物 <- 该动物吃肉.”
或者把: “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.”改为 “该动物是金钱豹 <- 该动物是哺乳动物&该动物是食肉动物&是黄褐色&身上有暗斑点.” 就能使 推论成立。因此我们可以看出知识库必须完全和规则库中条件匹配才能得到相关结论。

实验目的

理解反向传播网络的结构和原理, 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。

初始
网络 拓朴图

初始

初始

目标 目标

目标

训练 数据集

节点 0 1 2 5 0000 0010 0100 0111 1000 1011 1101 R=0.1 多数赞成表决器 R=0.1

节点 0 1 4 000 011 101

输入 1 2 00 01 10 11

与 0 0 0 1

或 0 1 1 1

或非 1 0 0 0

训练误差

R=0.05 布尔网

模拟的问题或函数

异或问题

观测结果

训练以前(上图) 训练以后:

训练以前(上图) 训练以后: 训练以前(上图) 训练以后:

学生结论

经过 87 步训练达到目标, 训 练之后准确性明显提高但是 由于存在 0.1 的误差所以不 能完全准确,赋的值不同, 学习速度不同,到达目标的 时间长短也不同,r 越小, 同等条件下所需要训练的次 数 也 越 多 且 近 似成 反 比关 系。

经过 121 步训练达到目标, 训练之后准确性明显提高但 是由于存在 0.1 的误差所以 经过 467 次训练达到目标误 不能完全准确, 赋的值不同, 差,可见训练次多远远大于 学习速度不同,到达目标的 前两种,但是相对的训练后 时间长短也不同,r 越小, 精度也更高,更接近于理论 同等条件下所需要训练的次 水平,但是永远也达不到 数也越多且近似成反比关 100%准确, 所以实际运用中 系。 根据需要选取可接受的误 差范围即可。

实验四 自动规划实验

实验

理解自动规划的基本原理,掌握为活动实体(人、组织、机器)设计合理的行为 --按时间

目的 顺序的活动序列。的基本技术。 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,规划是一个行动过程的描述。一个总 原理 规划可以含有若干个子规划。 实验 Empty:表示机械手为空 ontable(木块 X): 木块 X 在桌 面上 clear(木块 X): 木块 X 上面为 状态定义 空 on(木块 X, 木块 Y):木块 X 在木块 Y 上面 hand(X) :机械手抓着木块 X 动作 Pickup(木块 X, 木块 Y) 的先决 条件和删除表: clear(X)? on(木 块 X,木块 Y) ? empty 添加表:hand(X) 动作定义 Pickup(木块 X,木块 Y) :从木块 Y 上抓取木 块X Pickuptable:(木块 X)从桌面抓取木块 X Putdown(木块 X,木块 Y) :把木块 X 放在木 块 Y 上面。 Putdowntable(木块 X):把木块 X 放在桌面上

Putdown(木块 X,木 Pickuptable(X)的 块 Y) 的先决条件和删 先决条件和删除表: Putdowntable(木块 X)的先决条件 除表: (X)? clear hand ? clear 和删除表:hand(X) ontable(X) (Y) (X) ? empty 添加表:ontable(X) ? empty 添加表:on(木块 X, 添加表:hand(X) 木块 Y) ? empty

初始状态

empty ontable(木块一) clear(木块四) ontable(木块三) on(木块四, 木块 一) on(木块二, 木块 三) clear(木块二)

empty ontable(木块一) on(木块二, 木块 一) 目标 on(木块三, 木块 状态 二) on(木块四, 木块 三) clear(木块四)

pickup(木块四, 木 块一) putdowntable( 木 块 四) pickup(木块二, 木 块三) putdown( 木 块 二 , 规 划 木块一) 结果 pickuptable( 木 块 三) putdown( 木 块 三 , 木块二) pickuptable( 木 块 四) putdown( 木 块 四 , 木块三) {ontable(木块一), on(木块二, 木块一), on(木块三, 木块二), on(木块四, 木块三), clear(木 块四), empty}->{ontable (木块一) clear(木块一), , ontable (木块三) clear(木块三), , ontable (木块四) ,on(木块二,木块三) ,clear(木块二),empty}->{ontable(木块一) ,ontable 观测 (木块三) clear(木块三), , ontable (木块四) clear(木块四), (木块二, , on 木块一) clear(木 , 结果 块二),empty}->{ontable(木块一) ,ontable(木块四) ,clear(木块四),on(木块二,木 块一) ,on(木块三,木块二) ,clear(木块三),empty}->{ontable(木块一) ,on(木块二, 木块三) ,on(木块四,木块三) ,clear(木块四),empty}

本系统能解决任意初始状态到任意目标状态的规划, 通过机械手完成操作。 机械手每次动 学 生 作的都有先决条件, 每次执行之后会对空间产生影响, 这些影响是完全可预测和可表示的, 结论 因此会对状态产生影响,删除某次额状态,添加某些状态,用 F 规则产生可求解这样的规 划的序列。以逻辑演算和深度优先搜索法建立路径完成规划。


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