《人工智能及其应用》实验指导书Word格式.docx
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第一个部分是介绍实验的教学大纲;
第二部分是介绍八个实验的内容。
由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。
人工智能课程组
实验教学大纲
一、学时:
16学时,一般安排在第9周至第16周。
二、主要仪器设备及运行环境:
PC机、VisualC++6.0、Matlab7.0。
三、实验项目及教学安排
序号
实验名称
实验
平台
实验内容
学时
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
模糊推理系统应用
Matlab
1)设计洗衣机的模糊控制器;
2)设计两车追赶的模糊控制器。
验证
3
A*算法应用I
设计与实现求解N数码问题的A*算法。
综合
4
A*算法应用II
设计与实现求解迷宫问题的A*算法。
5
遗传算法应用I
1)求某一函数的最小值;
2)求某一函数的最大值。
6
遗传算法应用II
设计与实现求解不同城市规模的TSP问题的遗传算法。
7
基于神经网络的模式识别
1)基于BP神经网络的数字识别设计;
2)基于离散Hopfiel神经网络的联想记忆设计。
8
基于神经网络的优化计算
设计与实现求解TSP问题的连续Hopfield神经网络。
四、实验成绩评定
实验课成绩单独按五分制评定。
凡实验成绩不及格者,该门课程就不及格。
学生的实验成绩应以平时考查为主,一般应占课程总成绩的50%,其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。
对于实验课成绩,无论采取何种方式进行考核,都必须按实验课的目的要求,以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。
评定各级成绩时,可参考以下标准:
(一)优秀
能正确理解实验的目的要求,能独立、顺利而正确地完成各项实验操作,会分析和处理实验中遇到的问题,能掌握所学的各项实验技能,能较好地完成实验报告及其它各项实验作业,有一定创造精神和能力。
有良好的实验室工作作风和习惯。
(二)良好
能理解实验的目的和要求,能认真而正确地完成各项实验操作,能分析和处理实验中遇到的一些问题。
能掌握所学实验技能的绝大部分,对难点较大的操作完成有困难。
能一般完成实验报告和其它实验作业。
有较好的实验习惯和工作作风。
(三)中等
能粗浅理解实验目的要求,能认真努力进行各项实验操作,但技巧较差。
能分析和处理实验中一些较容易的问题,掌握实验技能的大部分。
有30%掌握得不好。
能一般完成各项实验作业和报告。
处理问题缺乏条理。
工作作风较好。
能认真遵守各项规章制度。
学习努力。
(四)及格
只能机械地了解实验内容,能一般按图、或按实验步骤“照方抓药”完成实验操作,能完成60%所学的实验技能,有些虽作但不准确。
遇到问题常常缺乏解决的办法,在别人启发下能作些简单处理,但效果不理想。
能一般完成实验报告,能认真遵守实验室各项规章制度,工作中有小的习惯性毛病(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%的所学实验技能。
有些实验虽能作,但一般效果不好,操作不正确。
工作忙乱无条理。
一般能遵守实验室规章制度,但常有小的错误。
实验报告较多的时候有结果,遇到问题时说不明原因,在教师指导下也较难完成各项实验作业。
或有些小聪明但不努力,不求上进。
实验一产生式系统实验
一、实验目的:
熟悉一阶谓词逻辑和产生式表示法,掌握产生式系统的运行机制,以及基于规则推理的基本方法。
二、实验内容
运用所学知识,设计并编程实现一个小型人工智能系统(如分类、诊断、预测等类型)。
三、实验条件:
产生式系统实验程序,如下图1所示。
图1产生式系统实验程序界面
四、实验要求
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,利用如图1所示的产生式系统实验程序,建立知识库,分别运行正、反向推理。
3.系统完成后,提交实验报告。
五、实验步骤:
1.基于如图1所示的产生式系统实验程序,设计并实现一个小型人工智能系统:
1)系统设置,包括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,通过输入规则或修改规则等,完成整个规则库的建立。
3)建立事实库(综合数据库),输入多条事实或结论。
4)运行推理,包括正向推理和反向推理,给出相应的推理过程、事实区和规则区。
2.撰写实验报告。
六、实验报告
下面是实验报告的基本内容和书写格式。
递交的报告文件名:
班级_学号_姓名_实验名称
———————————————————————
班级:
学号:
姓名:
一、实验目的
二、实验内容
三、实验步骤
四、实验结果
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、实验总结
实验二模糊推理系统实验
一、实验目的
理解模糊逻辑推理的原理及特点,熟练应用模糊推理,了解可能性理论。
二、实验原理
模糊推理所处理的事物自身是模糊的,概念本身没有明确的外延,一个对象是否符合这个概念难以明确地确定,模糊推理是对这种不确定性,即模糊性的表示与处理。
模糊逻辑推理是基于模糊性知识(模糊规则)的一种近似推理,一般采用Zadeh提出的语言变量、语言值、模糊集和模糊关系合成的方法进行推理。
三、实验条件
Matlab7.0的FuzzyLogicTool。
四、实验内容及要求
1.设计洗衣机洗涤时间的模糊控制。
已知人的操作经验为:
“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、洗涤时间的论域分别为[0,100]、[0,100]和[0,120],设计相应的模糊推理系统,给出输入、输出语言变量的隶属函数图,模糊控制规则表和推论结果立体图。
(2)假定当前传感器测得的信息为,采用面积重心法反模糊化,给出模糊推理结果,并观察模糊推理的动态仿真环境,给出其动态仿真环境图。
提示:
模糊控制规则如下表1所示,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洗衣机的模糊控制规则表
x
y
z
SD
NG
VS
MG
M
LG
L
MD
S
LD
VL
2.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号汽车由静止启动,追赶200m外时速90km的1号汽车并与其保持30m的距离。
(2)在25时刻1号汽车速度改为时速110km时,仍与其保持30m距离。
(3)在35时刻1号汽车速度改为时速70km时,仍与其保持30m距离。
(1)如下图1所示,设计两输入一输出的模糊推理系统作为2号汽车的模糊控制器,其中输入为误差e和误差的变化,输出为1号汽车的油门控制u,采用面积等分法反模糊化,给出输入、输出语言变量的隶属函数图,模糊控制规则表,推论结果立体图和模糊推理的动态仿真环境图。
图1两车追赶的模糊控制系统框图
(2)用SIMULINK仿真两车追赶的模糊控制系统,给出目标车(1号汽车)的速度曲线图,以及追赶车(2号汽车)的速度曲线图和与目标车(1号汽车)相对距离变化图。
模糊控制规则如下表2所示,其中,r、和油门控制u的论域分别为[0,1]、[-3,3]和[-1,1],r的隶属函数如图2所示。
表2模糊控制规则表
NB
ZE
PB
NM
PM
图2r的隶属函数图
五、实验报告要求:
1.按照实验要求,给出相应结果。
2.分析隶属度、模糊关系和模糊规则的相互关系。
三、实验结果
按照实验要求,给出相应结果。
四、实验总结
1.分析隶属度、模糊关系和模糊规则的相互关系。
2.总结实验心得体会
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实验三A*算法实验I
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。
A*算法是一种启发式图搜索算法,其特点在于对估价函数的定义上。
对于一般的启发式图搜索,总是选择估价函数f值最小的节点作为扩展节点。
因此,f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的,所以,可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量:
从起始节点到节点n的实际代价g(n)以及从节点n到达目标节点的估价代价h(n),且,为节点到目的结点的最优路径的代价。
八数码问题是在3×
3的九宫格棋盘上,摆有8个刻有1~8数码的将牌。
棋盘中有一个空格,允许紧邻空格的某一将牌可以移到空格中,这样通过平移将牌可以将某一将牌布局变换为另一布局。
针对给定的一种初始布局或结构(目标状态),问如何移动将牌,实现从初始状态到目标状态的转变。
如下图1表示了一个具体的八数码问题求解。
图1八数码问题的求解
三、实验内容
1.参考A*算法核心代码,以8数码问题为例实现A*算法的求解程序(编程语言不限),要求设计两种不同的估价函数。
2.设置相同的初始状态和目标状态,针对不同的估价函数,求得问题的解,并比较它们对搜索算法性能的影响,包括扩展节点数、生成节点数等。
3.设置与上述2相同的初始状态和目标状态,用宽度优先搜索算法(即令估计代价h(n)=0的A*算法)求得问题的解,以及搜索过程中的扩展节点数、生成节点数。
*4.参考A*算法核心代码,实现A*算法求解15数码问题的程序,设计两种不同的估价函数,然后重复上述2和3的实验内容。
5.提交实验报告和源程序。
四、实验报告要求
1.分析不同的估价函数对A*算法性能的影响。
2.根据宽度优先搜索算法和A*算法求解8、15数码问题的结果,分析启发式搜索的特点。
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