人工智能實驗指導(dǎo)

1、課程代碼適用對象指導(dǎo)教師H0404X計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)魏世勇、陳白帆、李儀實驗內(nèi)容實驗一產(chǎn)生式系統(tǒng)實驗實驗二移動機器人的路徑規(guī)劃與行為決策實驗實驗三梵塔問題實驗實驗四A*算法實驗實驗五化為子句集的九步法實驗實驗六子句消解實驗實驗七模糊假言推理器實驗實驗八BP 網(wǎng)絡(luò)實驗實驗九貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實驗23實驗產(chǎn)生式系統(tǒng)實驗（必修，2學(xué)時）、實驗?zāi)康模菏煜ず驼莆债a(chǎn)生式系統(tǒng)的運行機制，掌握基于規(guī)則推理的基本方法。二、實驗原理產(chǎn)生式系統(tǒng)用來描述若干個不同的以一個基本概念為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，這個基本概念就是產(chǎn)生式規(guī)則或產(chǎn)生式條件和操作對。在產(chǎn)生式系統(tǒng)中，論域的知識分為兩部分：用事實表示靜 態(tài)知識；用產(chǎn)生式規(guī)則表示推理過

2、程和行為。三、實驗條件:1. 產(chǎn)生式系統(tǒng)實驗程序。2. IE5.0 以上，可以上 In ternet。-nr如貳feat施a. I 輪血皿I昇卅曲益地Dl屋I"!迂壬fm屯 |Tinaa- zrfl*Jr=如* #昨斗 卻.4 4：. E fir m fittU U* Otlo AR* WIT 1 4L + - S供干 Kta- 主rdrfe 比蟲KI iif-iijfiftaatj1-.-1： |¥k 可尸尺 IfrtSR 三料7 M Ir f& iRHItQ£ -Wfc?-fii«符H -在容 WSlCI伽叭!業(yè) IIth耳-草二事¥

3、;I(rIL-K21出AM. . hizESAaTHnEBM四、實驗內(nèi)容:1. 對已有的產(chǎn)生式系統(tǒng)（默認的例子）進行演示，同時可以更改其規(guī)則庫或（和）事實 庫，進行正反向推理，了解其推理過程和機制。2. 自己建造產(chǎn)生式系統(tǒng)（包括規(guī)則庫和事實庫），然后進行推理，即可以自己輸入任何的規(guī)則和事實，并基于這種規(guī)則和事實進行推理。這為學(xué)生親手建造產(chǎn)生式系統(tǒng) 并進行推理提供了一種有效的實驗環(huán)境。五、實驗步驟:1. 定義變量，包括變量名和變量的值。2. 建立規(guī)則庫，其方法是，（a）輸入規(guī)則的條件：每條規(guī)則至少有一個條件和一個結(jié)論，選擇變量名，輸入條件（符號）；選擇變量值，按確定按鈕就完成了一條條件的輸入。重

4、復(fù)操作，可輸入多條條件；（b）輸入規(guī)則的結(jié)論：輸入完規(guī)則的條件后, 就可以輸入規(guī)則的結(jié)論了，每條規(guī)則必須也只能有一個結(jié)論。選擇變量名，輸入條 件（符號），選擇變量值，按確定按鈕就完成了一個結(jié)論的輸入。重復(fù)以上兩步， 完成整個規(guī)則庫的建立。3. 建立事實庫（總數(shù)據(jù)庫）：建立過程同步驟 2。重復(fù)操作，可輸入多條事實。4. 然后按“開始”或“單步”按鈕即可。此外，利用實例演示，可以運行系統(tǒng)默認的產(chǎn)生式系統(tǒng)，并且可以進行正反向推理。其 他的可參見其幫助文件。六、實驗結(jié)論：包括做實驗的目的、方法、過程等，具體要寫成實驗報告，如下圖所示（見 下頁）。附：產(chǎn)生式系統(tǒng)實驗報告表預(yù)測結(jié)果實驗過程 及結(jié)果（注 意

5、觀測規(guī) 則的匹配 過程和方 法）備注（原因等）學(xué)生結(jié)論指導(dǎo)老師 意見姓名年級班級指導(dǎo) 老師日期實驗?zāi)康耐评?方法正向推理反向推理建立規(guī)則庫建立事實庫實驗移動機器人的路徑規(guī)劃與行為決策實驗（必修，2學(xué)時）一、實驗?zāi)康模菏煜ひ苿訖C器人的信息處理流程，了解、比較基于行為主義和符號主義的人工智能方 法在機器人中的應(yīng)用特點和效果，以及結(jié)合兩者的規(guī)劃與決策方式。二、實驗原理規(guī)劃是一種問題求解技術(shù)，它從某個特定的問題狀態(tài)出發(fā)，尋求一系列行為動作，并 建立一個操作序列，直到求得目標狀態(tài)為止。簡而言之，規(guī)劃是一個行動過程的描述。一個 總規(guī)劃可以含有若干個子規(guī)劃。三、實驗儀器設(shè)備：硬件：AmigoBot移動機器人

6、一臺（附無線串行信號和圖像信號傳輸裝置各一 套），計算機一臺（附圖 像采集卡、聲卡），實驗 環(huán)境（木制圍欄、障礙 物若干）軟件：Windows 98 or 2000,AmigoEyes,AmigoMa pper,AmigoColbert四、實驗內(nèi)容：1.2.3.4.5.了解AmigoBot移動機器人的傳感器和驅(qū)動器工作情況； 觀察機器人的反射式避障行為；編程控制機器人路徑，觀察行為并比較其避障效果；觀察混合式方法的導(dǎo)航效果，分析行為決策和規(guī)劃在系統(tǒng)中的作用; 分析根據(jù)先驗地圖規(guī)劃路徑的導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)缺點。五、實驗步驟：1和圖像輸入口相將機器人的無線串行信號和圖像信號傳輸裝置分別與計算機串口 連。

7、開機。打開AmigoBot電源，啟動機器人自檢程序，觀察左右驅(qū)動輪和超聲距離傳感器特征。啟動AmigoEyes程序，將機器人控制端口設(shè)為Com1，點擊connect,連接機器人與計算機控制程序。點擊wander，觀察機器人漫游時的避障行為以及超聲距離傳感器和視覺傳感器信 號,總結(jié)其行為特點,點擊停止按鈕或 Disconnect 停止機器人運動。啟動 AmigoColbert 程序,測試控制語句對機器人行為的作用效果,包括 move, turn to (deg), turn (deg), speed, rotate, stop 等語句,編寫程序控制機器人走方形和圓形路 徑。途中繞過在環(huán)境中放置

8、2 個障礙物, 編寫一段程序控制機器人由一起點至一終點, 障礙物,在機器人運行過程中變動障礙物位置,觀察機器人行為。啟動 AmigoMapper 程序,按實際尺寸繪制上一環(huán)境的地圖。在 AmigoEyes 程序中導(dǎo)入上述地圖,保持環(huán)境與地圖一致,選擇不同起點和終點, 觀察導(dǎo)航效果；變動障礙物位置,觀察機器人行為。實驗數(shù)據(jù)：1.步驟 7 和步驟 9 的初始環(huán)境地圖以及變化后的環(huán)境示意圖。2.3.步驟 6、7、9 中的機器人運行軌跡圖。步驟 6 和步驟 7的控制程序清單。實驗報告要求： 對提交的實驗結(jié)果進行分析：1.2.總結(jié)步驟 5 中機器人的行為特點。描述步驟 7 中的前后行為,分析原因。3.4

9、.描述步驟 9 中的前后行為,分析原因,并與步驟7 中的行為進行比較?？偨Y(jié)規(guī)劃與反射式行為決策在系統(tǒng)中的作用。試分析根據(jù)先驗地圖規(guī)劃路徑的導(dǎo)航系統(tǒng)的優(yōu)缺點。實驗三梵塔問題實驗（選修，2學(xué)時）、實驗?zāi)康模菏煜ず驼莆諉栴}規(guī)約法的原理、實質(zhì)和規(guī)約過程；理解規(guī)約圖的表示方法。二、實驗原理從目標（要解決的問題）出發(fā)逆向推理，先把問題分解為子問題和子-子問題，直至最后把初始問題歸約為一個平凡的本原問題集合，然后解決較小的問題。對所有本原問題的解答就意味著原始問題的解決。三、實驗條件：1. 梵塔問題系統(tǒng)實驗程序。2. IE5.0 以上，可以上 In ternet。四、實驗內(nèi)容:1.2.3.演示已有的梵塔問題

10、（默認程序例程），可以更改圓盤數(shù)量，了解問題解決的歸約過 程。分析歸約機理，熟悉問題規(guī)約的詳細過程。 自己建造一個梵塔問題歸約系統(tǒng)， 題集合。通過解決這些本原問題，然后根據(jù)歸約原理進行逆向推理，得到本原問 最終求解問題。play ”按鈕開始演示程序，觀察其求解步 “Speed+”、“Speed-”按鈕可增減演示速度。點擊“五、實驗步驟：1.開始演示。進入三圓盤實例程序, 驟，“ StoP”按鈕可停止演示，2.3.4.5.改變圓盤數(shù)量。點擊"Renew”按鈕，通過"Number+ ”和"Number-”改變圓盤 數(shù)量，再次點擊"play ”按鈕。重復(fù)演示、

11、比較，根據(jù)其求解過程得到圓盤數(shù)量與步驟數(shù)目之間的規(guī)律。歸納并 理解問題歸約的實質(zhì)。自己建立一個梵塔問題求解難題，利用歸約法進行問題分解。 畫出其問題規(guī)約圖。六、實驗結(jié)論：圓盤數(shù)目與移動步驟之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。1.2. 根據(jù)自己所建梵塔問題，畫出問題規(guī)約圖，得到子問題集，列出求解過程。3.分析問題規(guī)約的實質(zhì)。實驗四 A*算法實驗（選修，2學(xué)時）一、實驗?zāi)康模菏煜ず驼莆諉l(fā)式搜索的定義、估價函數(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。二、實驗原理:A*算法是一種有序搜索算法，其特點在于對估價函數(shù)的定義上。對于一般的有序搜索， 總是選擇f值最小的節(jié)點作為擴展節(jié)點。因此，f是根

12、據(jù)需要找到一條最小代價路徑的觀點來估算節(jié)點的，所以，可考慮每個節(jié)點n的估價函數(shù)值為兩個分量：從起始節(jié)點到節(jié)點n的代價以及從節(jié)點 n到達目標節(jié)點的代價。三、實驗條件：1 N數(shù)碼難題演示程序。2 IE5.0 以上，可以上 In ternet。CUKES I? a 1513 5 11129 71 214 34 810：6 15143小b & | 12 '.*: I、J： IL LJ !1 7 XI : I yi14 ：1 o L/iMJI津飯畀：進帀期煩申HBJSd 那貢力EKTSODE * ftjWKEiT汨1£力0斥15盧.Sli也填仙 於曰掃血環(huán)縣g標闿直.EM.it

13、i產(chǎn)至.自書敲遠S旅三、實驗內(nèi)容：分別以8數(shù)碼和15數(shù)碼為例實際求解 A*算法。 畫出A*算法求解框圖。分析估價函數(shù)對搜索算法的影響。分析A*算法的特點。四、實驗步驟:1 開始演示。進入 N數(shù)碼難題演示程序，可選8數(shù)碼或者15數(shù)碼，點擊 選擇數(shù)碼”按鈕確定。第一次啟動后，點擊兩次“缺省”或者“隨機”按鈕，才會出現(xiàn)圖片。 點擊“缺省棋局” ，會產(chǎn)生一個固定的初始節(jié)點。點擊“隨機生成” ，會產(chǎn)生任意排 列的初始節(jié)點。算法執(zhí)行。點擊“連續(xù)執(zhí)行”則程序自動搜索求解，并演示每一步結(jié)果；點擊“單 步運行”則每次執(zhí)行一步求解流程。 “運行速度”可自由調(diào)節(jié)。觀察運行過程和搜索順序， 理解啟發(fā)式搜索的原理。 在

14、下拉框中選擇演示 “15 數(shù)碼 難題”，點擊“選擇數(shù)碼”確定選擇；運行 15 數(shù)碼難題演示實例。6 其它可參考幫助文件。算法流程的任一時刻的相關(guān)狀態(tài) ，以算法流程高亮、open表、close表、節(jié)點靜態(tài)圖、 當前擴展節(jié)點移動圖等 5種形式在按鈕上方同步顯示，便于深入學(xué)習理解 A*算法。 根據(jù)程序運行過程畫出 A* 算法框圖。五、實驗報告要求：A* 算法流程圖和算法框圖。 試分析估價函數(shù)的值對搜索算法速度的影響。 根據(jù) A* 算法分析啟發(fā)式搜索的特點。實驗五化為子句集的九步法實驗（選修，2學(xué)時）一、實驗?zāi)康模豪斫夂驼莆障庠?，熟悉謂詞公式化為子句集的九個步驟，理解消解推理規(guī)則，能把 任意謂詞公

15、式轉(zhuǎn)換成子句集。二、實驗原理消解是可用于一定的子句公式的重要推理規(guī)則，任一謂詞演算公式可以化成一個子句 集。通過九步法消解可以從這兩個父輩子句推導(dǎo)出一個新子句。九步法消解包括消去蘊涵符號、減否定符轄域、對變量標準化、消去存在量詞、化為 前束型、化為合取范式、消去全程量詞、消去合取符、更換變量名，依次變換即可得到子句 集。丄型jjj11 獄冉了liHC俯Agti EtfroT infTimM 呻1巾丹B*電'弋詔！MJ：,n卡詛：Muht刮-王殛盒鹿3l ：tSCS<+r中有左53“屈烹西印pirr尸啟訓(xùn)I IIII國,*的旳購苗嚇喇I g d 吧I工智芒 一護I豈人工瞥螢mJ印T

16、酣o5E仔顧 2an 四、實驗內(nèi)容：理解消解原理，熟悉謂詞公式轉(zhuǎn)換成子句集的步驟。五、實驗步驟:，再依次點擊消解過對默認謂詞公式進行轉(zhuǎn)換。進入演示程序，點擊“語法檢查” 程的九個步驟按鈕，得到消解結(jié)果。 自定義消解目標。點擊“清除”刪除默認公式，利用界面鍵盤輸入新的消解目標， 用“大寫字母” 、“小寫字母”按鍵進行輸入中的字母變換。 語法檢查。點擊“語法檢查”檢查輸入謂詞公式的語法錯誤。如無錯誤，則依次點 擊步驟按鈕進行消解。六、實驗報告要求：123重復(fù)運行 2、3 步，熟悉消解原理和消解過程。了解每一步消解的規(guī)則和原則。 給出一個謂詞公式消解的詳細過程和結(jié)果。 分析消解原理的特點和原理。實驗

17、六子句消解實驗（選修，2學(xué)時）一、實驗?zāi)康模豪斫夂凶兞康淖泳淙绾问褂孟庖?guī)則，掌握子句消解的原理和規(guī)則，能熟練進行任意 兩個子句的消解，了解消解推理的某些常用規(guī)則。二、實驗原理：對子句集進行消解推理，得到相應(yīng)的結(jié)論。為了對含有變量的子句使用消解規(guī)則，我們 必須找到一個置換，作用于父輩子句使其含有互補文字。消解兩個子句時，可能有一個以上 的消解式，不過，在任何情況下最多有有限個消解式。三、實驗條件1 子句消解推理演示程序。2 IE5.0 以上，可以上 In ternet。子坷靜* - ruuHR IntcnKt biplorcr實例演示1實例慣示2 I實圖蘭示3 罪統(tǒng)重直四、實驗內(nèi)容：運行并觀

18、察演示實例。12 輸入新的子句，檢查消解結(jié)果。3根據(jù)消解過程理解消解原理和常用規(guī)則。五、實驗步驟：1.默認示例演示。進入演示實例，點擊“演示實例 消解結(jié)果。1 ”，然后點擊“開始消解”，得到2.3.4.分別運行“演示實例 2”和“演示實例 3”，觀察消解結(jié)果，理解常用消解規(guī)則的應(yīng) 用。自定義消解子句。點擊“系統(tǒng)重置”按鈕，再通過鍵盤與兩個按鈕“”與“V” 輸入合法的子句，點擊“加入子句集”加入子句集，點擊“開始消解” ，觀察消解 結(jié)果。重復(fù)步驟 3，多次輸入不同子句進行消解，熟悉消解過程。六、實驗結(jié)論：1 熟悉消解過程，理解子句消解規(guī)則。2 給出自己輸入的待消解子句、消解結(jié)果和詳細過程。實驗七

19、模糊假言推理器實驗（選修，2學(xué)時）一、實驗?zāi)康模豪斫饽：壿嬐评淼脑砑疤攸c，熟練應(yīng)用模糊推理，了解可能性理論。通過實例比較 模糊推理與不確定性推理的實質(zhì)區(qū)別。二、實驗原理模糊推理所處理的事物自身是模糊的，概念本身沒有明確的外延，一個對象是否符合這個概念難以明確地確定模糊推理是對這種不確定性，即模糊性的表示與處理。模糊邏輯推理 是基于模糊性知識（模糊規(guī)則）的一種近似推理，一般采用Zadeh提出的語言變量、語言值、模糊集和模糊關(guān)系合成的方法進行推理。通過定義前項、后項和事實不同的模糊集合，模糊推理可以得到不同的計算結(jié)論。三、實驗條件:1 模糊假言推理器演示程序;2IE5.0以上版本，能連通In

20、ternet。3列i片下1涉9助n頁蕓檢柱 *111 r<i4t4t mt葉血 r碑latur殆亍:丁 mi 主匸0毎矢皿田）1 I希詡誘J則事實I膽«艦貝q_i_的前禎:r費rsffl子集汕為：dO/l 0.0/2 0. &/3 工 0丿苛 0, T/5補!則一 1-的結(jié)累冷儷大"*tt赭r羊現(xiàn)詢：0. 0/1 0.0/2 OlC>/3 0.34 '0i E/56卯6 0,2/7 C, 073fl = AL兄BlLO 1,0 LO LOl.Q1-0l-Ol-P 1-0hOLO0l5 a 5 0.5 0.50l50.5kO L 0 1.0 kO.

21、oLO0.3 as 0.3 0.30.50.3OLE 0.& o.eo.$0.5(X2 a 2 0.2 0.20.50,21. 01. 0 I. 0J.OkO1.0100.51.0亂50.60”5K00.0；6 OlS/F 0.0>31.01,01.0.0.0.I,四、實驗內(nèi)容：使用推理器多次推理；自己輸入的規(guī)則和模糊集，進行運算推理；通過實例分析模糊推理與不確定性推理的實質(zhì)區(qū)別。五、實驗步驟：1 運行默認推理。進入演示程序，點擊“開始運算”運行默認規(guī)則，連續(xù)點擊“計算 下一步”，觀察文本框中的輸出結(jié)果。增加新規(guī)則。點擊“添加規(guī)則”可增加新的推理邏輯，在左邊文本框中依次輸入規(guī) 則

22、的前項、后項和事實。設(shè)置模糊集合。 點擊“自定義模糊集” 可以設(shè)置規(guī)則的前項、 后項和事實的模糊集， 并點擊“確認” 。運行自定義規(guī)則。輸入完所有自定義模糊規(guī)則后，點擊“開始運算”運行自定義規(guī) 則，連續(xù)點擊“計算下一步” ，觀察文本框中的輸出結(jié)果。5 其它可參考幫助文件。按鈕“重新開始”可以進行再一次模糊推理。六、實驗報告要求： 隸屬度、模糊關(guān)系和模糊規(guī)則的相互關(guān)系。 模糊假言推理過程。 自定義規(guī)則及其推理結(jié)果。 分析模糊假言推理與不確定推理的的本質(zhì)區(qū)別。實驗八BP網(wǎng)絡(luò)實驗（選修，2學(xué)時）一、實驗?zāi)康模豪斫夥聪騻鞑ゾW(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理，掌握反向傳播算法對神經(jīng)元的訓(xùn)練過程，了解反向傳播公式。通過構(gòu)建

23、 BP網(wǎng)絡(luò)實例，熟悉前饋網(wǎng)絡(luò)的原理及結(jié)構(gòu)。二、實驗原理反向傳播（BP）算法是一種計算單個權(quán)值變化引起網(wǎng)絡(luò)性能變化值的較為簡單的方法。BP算法過程從輸出節(jié)點開始，反向地向第一隱含層（即最接近輸入層的隱含層）傳播由總誤差引起的權(quán)值修正。BP網(wǎng)絡(luò)不僅含有輸入節(jié)點和輸出節(jié)點，而且含有一層或多層隱（層）節(jié)點。輸入信號先向前傳遞到隱節(jié)點，經(jīng)過作用后，再把隱節(jié)點的輸出信息傳遞到輸出節(jié)點，最后給 出輸出結(jié)果。三、實驗條件：1 BP網(wǎng)絡(luò)演示程序。2 IE5.0以上版本，能連通In ternet。出nHthf硒權(quán)甘*»丸ffi吸弓*irTI i 二昭In44酣±Jurr JI口 Dio orH

24、ftUrKAlHtt 五 flCmCOOJI Z 一訓(xùn)±JS 1*1KLL史豐Su*f«吊'應(yīng) r B超洶一 竺空寧 » p- £»! I l-.nii jrJpMTq jjftJ嚴一寸用 郵叮恥時ifi r：JI七右41竺空侶I捋 fl mpnrn評 Bs1Hl SflEnlP HISE F整0LM(F-0 期四、實驗內(nèi)容：1 通過BP網(wǎng)絡(luò)各項參數(shù)的不同設(shè)置，觀察BP算法的學(xué)習效果。2 觀察比較BP網(wǎng)絡(luò)各項參數(shù)變化對于訓(xùn)練結(jié)果的影響。五、實驗步驟：1 設(shè)置各層神經(jīng)元個數(shù)設(shè)置。用戶點擊下拉列表框選擇輸入、隱含、輸出各層神經(jīng)元個數(shù)，其中隱

25、含層神經(jīng)元個數(shù)自動設(shè)為輸入層神經(jīng)元個數(shù)（n）的2n+1個，然后再點擊確定”按鈕，就可以看到所設(shè)置 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖以及系統(tǒng)隨機生成默認的各 層權(quán)值。2 學(xué)習參數(shù)設(shè)置，用戶點擊或拖動各滾動條分別設(shè)置樣本誤差、系統(tǒng)誤差、學(xué)習速率、動量因子、迭代次數(shù)參數(shù)值。 各層權(quán)值設(shè)置，如果用戶使用系統(tǒng)隨機生成默認的各層權(quán)值，則進行第 4 步。用戶 或選中 “自定義權(quán) ”單選框自定義權(quán)各層權(quán)，在權(quán)值設(shè)置文本域設(shè)置權(quán)值后，單擊其 后“確定 ”按鈕。或雙擊下方列表框選項，相應(yīng)權(quán)值會在權(quán)值設(shè)置文本域出現(xiàn)，則進 行該權(quán)值修改后， 單擊其后 “確定 ”按鈕，修改后的權(quán)值會成功地列表框的原位修改。 后兩種方式均會成功地激活 “確定 ”按鈕。 學(xué)習樣本設(shè)置，單文本域中出現(xiàn)“入層”字樣表示在單文本域中設(shè)置輸入層神經(jīng)元 信號向量。單文本域中出現(xiàn)“出層”字樣表示在單文本域中設(shè)置輸出層神經(jīng)元信號 向量。當輸入已完成一個或一個以上模式對， “已設(shè)置完”單選框會成功地激活， 如選中，則“校正網(wǎng)絡(luò)”按鈕會成功地激活。樣本列表框也具有如步3 的雙擊修改功能?！靶ＵW(wǎng)絡(luò)”按鈕成功地激活后，單擊“校正網(wǎng)絡(luò)”按鈕，進行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習。當學(xué)習 完成后，“較正結(jié)果如下