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06-24《人工智能的應(yīng)用》教學(xué)設(shè)計(jì)

時(shí)間:2019-05-12 17:23:44下載本文作者:會(huì)員上傳
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第一篇:06-24《人工智能的應(yīng)用》教學(xué)設(shè)計(jì)

第24課 人工智能的應(yīng)用

【教材分析】

在我們的生活中很多領(lǐng)域已經(jīng)在使用人工智能產(chǎn)品。本課主要介紹了人工智能在生活中的一些具體的應(yīng)用,讓學(xué)生體驗(yàn)人工智能的應(yīng)用、了解其原理,為后面設(shè)計(jì)創(chuàng)作簡(jiǎn)單的人工智能作品打下基礎(chǔ)。

【學(xué)情分析】

本節(jié)課的教學(xué)對(duì)象是六年級(jí)的學(xué)生,他們之前已經(jīng)對(duì)什么是人工智能以及人工智能發(fā)展史有了初步的了解,對(duì)生活中一些人工智能產(chǎn)品也有一些感知。在本課教學(xué)中可以發(fā)揮學(xué)生的主觀能動(dòng)性,讓學(xué)生通過(guò)動(dòng)手實(shí)踐,自主探究,感受人工智能對(duì)生活帶來(lái)的便利,為后面學(xué)習(xí)使用xDing軟件編寫程序,實(shí)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用作好鋪墊。

【教學(xué)目標(biāo)與要求】

1.了解人工智能在生活中的具體應(yīng)用,感受智能識(shí)別對(duì)生活和學(xué)習(xí)的作用,產(chǎn)生并保持學(xué)習(xí)的興趣。

2.在嘗試識(shí)別未知音樂(lè)和圖片中文字的過(guò)程中,能夠根據(jù)需要,主動(dòng)地運(yùn)用相應(yīng)的智能識(shí)別軟件處理問(wèn)題,并在小組中進(jìn)行知識(shí)分享與創(chuàng)新創(chuàng)造。

3.通過(guò)對(duì)智能識(shí)別和具體的應(yīng)用的深入了解,提高探究能力,保持學(xué)習(xí)興趣。

【教學(xué)重點(diǎn)與難點(diǎn)】

重點(diǎn):了解人工智能在生活中的一些具體的應(yīng)用。

難點(diǎn):學(xué)會(huì)使用音樂(lè)識(shí)別軟件和OCR文字識(shí)別軟件,能說(shuō)出其優(yōu)點(diǎn)和不足。【教學(xué)方法與手段】

方法:通過(guò)視頻激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,教學(xué)過(guò)程中采用任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)方法,將自主探究和小組合作學(xué)習(xí)形結(jié)合,重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生對(duì)人工智能的興趣和探究熱情。

手段:多媒體教學(xué)網(wǎng)絡(luò)、教師演示與學(xué)生操作相結(jié)合。【課時(shí)安排】 安排1課時(shí)。【教學(xué)過(guò)程】

一、導(dǎo)入

1.同學(xué)們,你們打電話時(shí),一般如何撥號(hào)呢? 學(xué)生回答。

2.數(shù)字撥號(hào)看來(lái)是最常用的方式,接下來(lái)老師用的方法和你們的有點(diǎn)不一樣哦。教師使

用手機(jī)里的語(yǔ)音識(shí)別功能進(jìn)行撥號(hào)并通話。

3.現(xiàn)在我們的身邊有很多與人工智能相關(guān)的應(yīng)用,它們改善了我們的生活質(zhì)量,今天就讓我們一起來(lái)了解一下吧!

板書:人工智能的應(yīng)用

【設(shè)計(jì)意圖】通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)際應(yīng)用操作,將抽象的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)變得具體化、生活化,讓學(xué)生明白人工智能也并非是高不可攀的,它就在我們身邊。從而調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性,增強(qiáng)學(xué)生的參與性。

二、新授

1.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。

(1)剛才我們使用語(yǔ)音來(lái)幫助我們撥號(hào),使用的就是人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),也被稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(Automatic Speech Recognition,簡(jiǎn)稱ASR),其目標(biāo)是將人類的語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入,例如按鍵、二進(jìn)制編碼或者字符序列。

2.體驗(yàn)QQ音樂(lè)的聽歌識(shí)曲功能。

(1)播放一段音樂(lè),讓學(xué)生猜猜叫什么名字? 學(xué)生思考、匯報(bào)。

同學(xué)們,你們有什么好方法可以快速獲知這首歌的名字嗎? 學(xué)生簡(jiǎn)單交流、匯報(bào)。

(2)體驗(yàn)QQ音樂(lè)的聽歌識(shí)曲功能。

下載QQ音樂(lè)軟件,利用其中的語(yǔ)音識(shí)別功能快速準(zhǔn)確識(shí)別未知的音樂(lè),感受其神奇的功能。

語(yǔ)音識(shí)別功能界面

學(xué)生自行嘗試,交流。

同學(xué)們,在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域人工智能還能有哪些應(yīng)用呢?它的優(yōu)點(diǎn)和不足你們知道嗎?

學(xué)生查閱資料、討論、匯報(bào)。師生小結(jié)。

優(yōu)點(diǎn):便捷,提高效率。

不足:對(duì)讀音要求苛刻、識(shí)別過(guò)程中會(huì)有錯(cuò)誤、需要檢查糾正等。3.其他人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。

(1)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)讓我們的生活充滿了人情味,在我們的身邊還有哪些人工智能應(yīng)用實(shí)例呢?讓我們通過(guò)這一段視頻了解一下。

(2)學(xué)生小組討論:這些人工智能應(yīng)用給我們生活帶來(lái)了哪些便利呢?(3)學(xué)生匯報(bào),師生小結(jié)。

車牌識(shí)別便捷,降低維護(hù)成本,減輕工作人員工作量,找車也方便…… OCR文字識(shí)別:提高辦公效率,少打字……

(4)如今的生活,隨著掃描儀的廣泛應(yīng)用,尤其是OCR文字識(shí)別得到了進(jìn)一步的發(fā)展,在醫(yī)院、學(xué)校、交通、安全等領(lǐng)域都有著大量的運(yùn)用。百聞不如一試,接下來(lái)我們就親自動(dòng)手試一試。

(5)探究“捷速OCR文字識(shí)別”軟件的應(yīng)用。①打開“捷速OCR文字識(shí)別”軟件。

捷速OCR文字識(shí)別軟件界面1

學(xué)生熟悉窗口,通過(guò)交流了解軟件基本的使用方式。

②以小組為單位,選擇不同的圖片格式,嘗試?yán)密浖奈淖肿R(shí)別功能將圖片上的文字轉(zhuǎn)換成可以編輯的文檔。

捷速OCR文字識(shí)別軟件界面2

教師小結(jié):通過(guò)實(shí)際操作,和前面的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)相比,你能說(shuō)說(shuō)這兩種技術(shù)的相同和不同之處嗎?它們是不是每次都能成功?有沒(méi)有你認(rèn)為不足、需要改進(jìn)的地方?

學(xué)生互相交流、匯報(bào)。

【設(shè)計(jì)意圖】通過(guò)學(xué)生自身的生活體驗(yàn),結(jié)合圖片、視頻等資料及相應(yīng)的應(yīng)用軟件,更深層次地感受人工智能產(chǎn)品對(duì)人類生活質(zhì)量、工作效率的提升,從而調(diào)動(dòng)學(xué)生的積極性,同時(shí)也通過(guò)體驗(yàn)發(fā)現(xiàn)軟件的不足,對(duì)軟件本身也產(chǎn)生初步優(yōu)化的概念,為下一課學(xué)習(xí)xDing軟件作鋪墊。

三、總結(jié)拓展

同學(xué)們,你能說(shuō)說(shuō)這節(jié)課最大的感受是什么嗎?隨著生活中的人工智能應(yīng)用越來(lái)越高效,范圍越來(lái)越廣泛,我們的生活變得越來(lái)越便捷。越聰明的人工智能其實(shí)往往就是設(shè)計(jì)師們智慧的體現(xiàn),相信同學(xué)們從本節(jié)課的體驗(yàn)中也感受到了,課后我們還可以繼續(xù)交流,希望大家通過(guò)以后的學(xué)習(xí)能賦予它們更強(qiáng)大的“智慧”!

【設(shè)計(jì)意圖】總結(jié)課堂學(xué)習(xí),進(jìn)一步激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情,激勵(lì)學(xué)生在后面的學(xué)習(xí)中努力提升自己。

第二篇:人工智能教學(xué)設(shè)計(jì)

《用智能工具處理信息》教學(xué)設(shè)計(jì)

泰安長(zhǎng)城中學(xué) 彭玉梅

學(xué)習(xí)目標(biāo)

1.能在操作過(guò)程中了解智能信息處理工具的基本工作原理。2.認(rèn)識(shí)智能信息處理這一前沿技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

3.通過(guò)本節(jié)課的學(xué)習(xí),形成對(duì)人工智能的正確認(rèn)識(shí),產(chǎn)生對(duì)信息前沿技術(shù)探索的強(qiáng)烈欲望。

學(xué)習(xí)重點(diǎn):

體驗(yàn)智能信息處理工具的工作過(guò)程

學(xué)習(xí)難點(diǎn):

領(lǐng)會(huì)智能信息處理工具的工作原理

學(xué)習(xí)方法

1.實(shí)踐、交流、探究的學(xué)習(xí)方法,分享獲得的感受。

2.通過(guò)教師的講解加深對(duì)原理的理解。3.通過(guò)練習(xí)反饋學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

教學(xué)過(guò)程:

導(dǎo)入:播放人工智能新科技視頻,引出這節(jié)課。

一.智能工具處理信息的應(yīng)用:(一)模式識(shí)別

1.模式識(shí)別的概念:模式識(shí)別中“模式”的原意是提供模仿的標(biāo)準(zhǔn)樣式或標(biāo)本,模式識(shí)別就是識(shí)別出給定的物體和哪一個(gè)標(biāo)本相同或相似。

2.模式識(shí)別的一般過(guò)程:樣本采集、信息的數(shù)字化、預(yù)處理、數(shù)據(jù)特征的提取、與標(biāo)準(zhǔn)模式進(jìn)行比較、分類識(shí)別。

3.通過(guò)活動(dòng)來(lái)體驗(yàn)?zāi)J阶R(shí)別中的“OCR”識(shí)別

活動(dòng)一:用“漢王OCR”軟件識(shí)別圖片中的文字

要求:

(1)安裝并啟用“漢王OCR”軟件、快速閱讀軟件幫助.(2)利用“漢王OCR”識(shí)別兩個(gè)已經(jīng)掃描的文件【文件1(平整),文件2(褶皺)】,分析其識(shí)別正確率。

(3)就兩次識(shí)別結(jié)果討論分析其識(shí)別的簡(jiǎn)單原理

學(xué)生開始活動(dòng),教師觀察、了解學(xué)生活動(dòng)并作必要的指導(dǎo)。小結(jié):

(1)OCR識(shí)別原理:首先將漢字圖象進(jìn)行處理,抽取主要表達(dá)特征并將其特征與字的代碼存在計(jì)算機(jī)中。識(shí)別過(guò)程就是將輸入的漢字圖像經(jīng)處理后與計(jì)算機(jī)中所保存的全部漢字進(jìn)行比較,找出最相近的字作為識(shí)別結(jié)果。(2)影響識(shí)別正確率的因素: ①原稿掃描圖像是不是清晰可“辨”。②分辨率應(yīng)選擇適宜。(300dpi)③調(diào)整好亮度值和對(duì)比度值。

4.列舉日常生活中模式識(shí)別應(yīng)用的更多例子:指紋識(shí)別、手寫識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等。

(二)自然語(yǔ)言理解

1.自然語(yǔ)言理解的研究領(lǐng)域:主要是研究如何使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語(yǔ)言的技術(shù)。2.自然語(yǔ)言理解的過(guò)程可分為三個(gè)層次:詞法分析、句法分析、語(yǔ)義分析。3.通過(guò)活動(dòng)來(lái)體驗(yàn)自然語(yǔ)言理解

活動(dòng)二:訪問(wèn)自然語(yǔ)言處理網(wǎng)站,與智能語(yǔ)言機(jī)器人對(duì)話。

自然語(yǔ)言處理網(wǎng)站:http://alice.pandorabots.com

http://www-ai.ijs.si/eliza/eliza.html

要求:

(1)登陸智能網(wǎng)站,通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行交流,感受人工智能的不足。并通過(guò)與智能機(jī)器人對(duì)話,來(lái)驗(yàn)證機(jī)器人的智能程度。

(2)回顧與機(jī)器人聊天過(guò)程,談?wù)勀銓?duì)機(jī)器人的認(rèn)識(shí),想想他是如何回答你的?

(3)就與網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人交流的過(guò)程,小組內(nèi)交流一下自已的體會(huì)。

學(xué)生開始活動(dòng),教師觀察、了解學(xué)生活動(dòng)并作必要的指導(dǎo)。

小結(jié):

(1)“對(duì)話機(jī)器人”的工作原理:語(yǔ)言理解、思考和語(yǔ)言的生成。即當(dāng)我們輸入一段話,機(jī)器人首先要理解這段話的意思,然后根據(jù)并利用它所具有的知識(shí),生成一段文字,給出回答。

(2)“對(duì)話機(jī)器人”的回答存在的問(wèn)題及可能的原因

存在的問(wèn)題:

①似乎不能與我們進(jìn)行實(shí)質(zhì)性的談話。②回答問(wèn)題經(jīng)常答非所問(wèn)。主要原因可能有以下幾點(diǎn):

①機(jī)器人還不能很好地識(shí)別人類自然語(yǔ)言。②機(jī)器人的“知識(shí)”有限。③機(jī)器人沒(méi)有“感情”和“情緒”。

4.列舉日常生活中自然語(yǔ)言理解應(yīng)用的其它例子:翻譯系統(tǒng)

二、讓學(xué)生根據(jù)本節(jié)課的體會(huì),展開討論。

智能處理工具與一般處理工具的區(qū)別 小結(jié):

一般處理工具(Word,Excel)通常是處理有固定算法的問(wèn)題,智能處理工具(漢王OCR軟件,雙向翻譯系統(tǒng))通常處理的問(wèn)題是不確定的,非結(jié)構(gòu)的,沒(méi)有固定算法,處理的過(guò)程是推理控制的過(guò)程,最終得到的結(jié)果常常是不太確定的,可能是正確的,也可能是不正確的。

三、提升:我們應(yīng)該怎樣正確認(rèn)識(shí)人工智能?

1.人工智能給我們的生活學(xué)習(xí)帶來(lái)了很多方便,但他并不是萬(wàn)能的,有局限性。2.人工智能的實(shí)質(zhì):機(jī)器的思維是人通過(guò)編寫程序給予的。

3.機(jī)器不能完全代替人,我們不能完全依賴機(jī)器,一方面我們要自力、自強(qiáng)、自信;同時(shí)也要熱愛(ài)科學(xué),積極探索、發(fā)展、創(chuàng)新,讓機(jī)器成為人類的得力助手和合作伙伴,用人類自己創(chuàng)造的智慧,更好地為人類服務(wù)。

四、課堂小結(jié):

1.人工智能的研究領(lǐng)域

(1)模式識(shí)別:OCR識(shí)別、指紋識(shí)別、手寫識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等。(2)自然語(yǔ)言處理:與智能機(jī)器人對(duì)話、翻譯系統(tǒng)等。2.智能處理工具與一般處理工具的區(qū)別 3.對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)

五、課堂練習(xí):

1.本節(jié)課中的兩個(gè)活動(dòng)分別屬于智能信息處理的哪個(gè)領(lǐng)域?

2.指紋鎖的工作原理是通過(guò)提取指紋圖象的特征進(jìn)行身份識(shí)別。指紋鎖的工作流程可分為以下步驟,順序應(yīng)該是()(08年高考題)①指紋圖象采集 ② 指紋圖象處理 ③ 控制門鎖開啟④ 指紋圖象特征匹配 ⑤ 指紋圖象特征提取

A、①②⑤④③

B、①⑤②④③

C、①②③④⑤

D、①④⑤②③

3.目前在機(jī)器人足球賽中,足球機(jī)器人通過(guò)自身的攝像系統(tǒng)拍攝現(xiàn)場(chǎng)圖像,分析雙方球員的位置,運(yùn)動(dòng)方向以及與球門的距離和角度等信息,然后決定下一步的行動(dòng)。下列說(shuō)法正確的是()(08年高考題)①足球機(jī)器人具有圖像數(shù)據(jù)的獲取、分析能力 ②足球機(jī)器人的研制采用了人工智能技術(shù) ③足球機(jī)器人具有人的智能

④足球機(jī)器人既有邏輯判斷能力又有形象思維能力

A、① ②

B、① ③

C、② ④

D、③ ④

第三篇:《人工智能的發(fā)展歷史與應(yīng)用》教學(xué)設(shè)計(jì)

課題

人工智能的發(fā)展歷史與應(yīng)用

建議課時(shí)

1課時(shí)

課型

新知學(xué)習(xí)課(√)原理探究課()綜合應(yīng)用課()其它_____()

教學(xué)背景分析

隨著諸多關(guān)鍵技術(shù)的突飛猛進(jìn),誕生半個(gè)多世紀(jì)的人工智能終于從研發(fā)走到如今的巔峰期。那么人工智能如何誕生,又是在漫長(zhǎng)的歷史中怎么發(fā)展起來(lái)的?學(xué)生雖然能夠說(shuō)出生活中的人工智能的應(yīng)用,但卻對(duì)人工智能的發(fā)展歷史較為陌生。在本節(jié)課中,學(xué)生將通過(guò)自主閱讀材料,歸納總結(jié)人工智能的發(fā)展的三次浪潮及兩次低谷,并對(duì)人工智能的實(shí)際應(yīng)用有進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)。

學(xué)習(xí)目標(biāo)

1.知道達(dá)特茅斯會(huì)議標(biāo)志著人工智能的誕生。

2.知道人工智能經(jīng)歷了3次浪潮。

3.知道人工智能在制造、家居、教育、交通、安防、醫(yī)療、物流、軍事等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。

4.通過(guò)閱讀教材,學(xué)習(xí)人工智能的發(fā)展歷史,提升分析信息和處理信息的能力。

5.通過(guò)了解人工智能發(fā)展的歷程,辯證地看待科技發(fā)展的一般規(guī)律。

6.產(chǎn)生對(duì)人工智能領(lǐng)域的學(xué)習(xí)興趣和探究熱情。

學(xué)習(xí)重難點(diǎn)

1.學(xué)習(xí)重點(diǎn)

(1)知道達(dá)特茅斯會(huì)議標(biāo)志著人工智能的誕生。

(2)知道人工智能經(jīng)歷了3次浪潮。

2.學(xué)習(xí)難點(diǎn)

(1)知道人工智能在制造、家居、教育、交通、安防、醫(yī)療、物流、軍事等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。

課前準(zhǔn)備

教材,教學(xué)課件,學(xué)習(xí)單。

教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)

教師活動(dòng)

學(xué)生活動(dòng)

環(huán)節(jié)一:新課引入

教師活動(dòng):

1.教師帶領(lǐng)學(xué)生一起回顧前兩節(jié)課的內(nèi)容,回憶人工智能的含義以及人工智能在生活中的實(shí)際應(yīng)用等。

2.教師從生活實(shí)際出發(fā),列舉人工智能帶給生活的變化,并讓學(xué)生思考人工智能的發(fā)展起源。

學(xué)生活動(dòng):

1.學(xué)生回憶人工智能的含義與人工智能的應(yīng)用。

2.學(xué)生對(duì)人工智能的發(fā)展歷史產(chǎn)生好奇。

設(shè)計(jì)意圖:通過(guò)舊知回顧引入課程主題——人工智能的發(fā)展史。

環(huán)節(jié)二:新知學(xué)習(xí)(一)人工智能的發(fā)展歷史

教師活動(dòng):

1.在教師講授前,要求學(xué)生閱讀教材P10-15,自主學(xué)習(xí)人工智能的發(fā)展歷程,并填寫學(xué)習(xí)單問(wèn)題1。

2.教師引導(dǎo)學(xué)生就近四人一組,讓學(xué)生互相之間交流自己的想法,并確定一個(gè)最終版本,分小組進(jìn)行匯報(bào)。

3.教師進(jìn)行點(diǎn)評(píng)并總結(jié)歸納人工智能的發(fā)展歷史。

學(xué)生活動(dòng):

1.學(xué)生閱讀材料,完成學(xué)習(xí)單問(wèn)題1。

2.學(xué)生小組討論,并上臺(tái)匯報(bào)。

3.跟隨教師的思路學(xué)習(xí)人工智能的發(fā)展歷史。

設(shè)計(jì)意圖:學(xué)生自主閱讀相關(guān)材料,通過(guò)填寫學(xué)習(xí)單,了解人工智能發(fā)展史。

環(huán)節(jié)三:新知學(xué)習(xí)(二)人工智能在各行各業(yè)中的應(yīng)用

教師活動(dòng):

1.教師創(chuàng)設(shè)問(wèn)題情況,引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行自主學(xué)習(xí)。具體問(wèn)題和任務(wù)如下:

提問(wèn):在不同的應(yīng)用領(lǐng)域,你都知道哪些人工智能的應(yīng)用呢?

任務(wù):閱讀教材P16-19,完成學(xué)習(xí)單問(wèn)題2。

2.提問(wèn)學(xué)生“人工智能在不同領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用案例具體有哪些?”,學(xué)生回答問(wèn)題后進(jìn)行歸納總結(jié)。

學(xué)生活動(dòng):

1.學(xué)生閱讀教材P16-19,完成學(xué)習(xí)單問(wèn)題2,歸納總結(jié)人工智能的應(yīng)用案例。

2.學(xué)生自由舉手回答填寫的學(xué)習(xí)單內(nèi)容。

設(shè)計(jì)意圖:通過(guò)學(xué)生自主探究為主,教師講授為輔進(jìn)行知識(shí)的傳授,培養(yǎng)自主學(xué)習(xí)意識(shí),提高學(xué)生的語(yǔ)言表達(dá)能力和信息歸納能力。

環(huán)節(jié)四:總結(jié)歸納

教師活動(dòng):

1.教師與同學(xué)們一起回顧本節(jié)課的知識(shí)點(diǎn),提問(wèn)學(xué)生以下問(wèn)題。

(1)“人工智能之父”是誰(shuí)?

(2)人工智能最早是什么時(shí)間產(chǎn)生的?

(3)人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了幾起幾落,低谷的原因是什么?

(4)你認(rèn)為未來(lái),哪些工作將被人工智能取代?

學(xué)生活動(dòng):

1.學(xué)生回答問(wèn)題。

設(shè)計(jì)意圖:總結(jié)和反思,幫助學(xué)生內(nèi)化所學(xué),以及延展課下的繼續(xù)學(xué)習(xí)和思考。

學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)

評(píng)價(jià)任務(wù):

1956年-2016年,人工智能技術(shù)在發(fā)展歷程中經(jīng)歷了三次高潮,兩次低谷,閱讀教材,在方框中填入關(guān)鍵性的事件名稱。(10分)

評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn):

總共有6空,每空最高得分為10分,根據(jù)回答精簡(jiǎn)度和聚焦程度進(jìn)行打分,最后取6題的平均分作為本任務(wù)的最后得分,總分10分。

評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)的應(yīng)用:

本學(xué)期結(jié)課后,教師根據(jù)學(xué)生每課的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)計(jì)算出平均分,并根據(jù)平均分確定相應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí)。例如:平均分為9-10分定為優(yōu)秀;平均分為7-8分定為良好;平均分為4-6分定為一般;平均分為1-3分為較差。

第四篇:人工智能及其應(yīng)用復(fù)習(xí)資料

人工智能及其應(yīng)用(2)

第一章 緒 論

1-1.什么是人工智能?試從學(xué)科和能力兩方面加以說(shuō)明。

從學(xué)科角度來(lái)看:人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。它的近期主要目標(biāo)在于研 究用機(jī)器來(lái)模仿和執(zhí)行人腦的某些智能功能,并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。

從能力角度來(lái)看:人工智能是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能,如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)

1-2.在人工智能的發(fā)展過(guò)程中,有哪些思想和思潮起了重要作用?

控制論之父維納 1940 年主張計(jì)算機(jī)五原則。他開始考慮計(jì)算機(jī)如何能像大腦一樣工作。系統(tǒng)地創(chuàng)建了控制論,根 據(jù)這一理論,一個(gè)機(jī)械系統(tǒng)完全能進(jìn)行運(yùn)算和記憶。

帕梅拉·麥考達(dá)克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能歷史研究《機(jī)器思維》(Machine Who Think,1979)中曾 經(jīng)指出:在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在著長(zhǎng)期的聯(lián)系。

著名的英國(guó)科學(xué)家圖靈被稱為人工智能之父,圖靈不僅創(chuàng)造了一個(gè)簡(jiǎn)單的通用的非數(shù)字計(jì)算模型,而且直接證明了計(jì) 算機(jī)可能以某種被理解為智能的方法工作。提出了著名的圖靈測(cè)試。

數(shù)理邏輯從 19 世紀(jì)末起就獲迅速發(fā)展;到 20 世紀(jì) 30 年代開始用于描述智能行為。計(jì)算機(jī)出現(xiàn)后,又在計(jì)算機(jī)上 實(shí)現(xiàn)了邏輯演繹系統(tǒng)。

1943 年由生理學(xué)家麥卡洛克(McCulloch)和數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨(Pitts)創(chuàng)立的腦模型,即 MP 模型。60-70 年代,聯(lián)結(jié) 主義,尤其是對(duì)以感知機(jī)(perceptron)為代表的腦模型的研究曾出現(xiàn)過(guò)熱潮,控制論思想早在40-50 年代就成為時(shí)代思潮的重要部分,影響了早期的人工智能工作者。到60-70 年代,控制論系 統(tǒng)的研究取得一定進(jìn)展,播下智能控制和智能機(jī)器人的種子。

1-3.為什么能夠用機(jī)器(計(jì)算機(jī))模仿人的智能?

物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè):任何一個(gè)系統(tǒng),如果它能夠表現(xiàn)出智能,那么它就必定能執(zhí)行輸入符號(hào)、輸出符號(hào)、存儲(chǔ)符 號(hào)、復(fù)制符號(hào)、建立符號(hào)結(jié)構(gòu)、條件性遷移6 種功能。反之,任何系統(tǒng)如果具有這6 種功能,那么它就能夠表現(xiàn)出 智能(人類所具有的智能)。

物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)伴隨有3 個(gè)推論。

推論一: 既然人具有智能,那么他(她)就一定是個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。

推論二: 既然計(jì)算機(jī)是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng),它就一定能夠表現(xiàn)出智能。

推論三: 既然人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng),計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng),那么我們就能夠用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的活動(dòng)。

1-4.現(xiàn)在人工智能有哪些學(xué)派?它們的認(rèn)知觀是什么?

符號(hào)主義(Symbolicism),又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計(jì)算機(jī)學(xué)派(Computerism)[ 其原理 主要為物理符號(hào)系統(tǒng)(即符號(hào)操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。]

認(rèn)為人的認(rèn)知基元是符號(hào),而且認(rèn)知過(guò)程即符號(hào)操作過(guò)程。認(rèn)為人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng),計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào) 系統(tǒng),因此,我們就能夠用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的智能行為。知識(shí)是信息的一種形式,是構(gòu)成智能的基礎(chǔ)。人工智能的 核心問(wèn)題是知識(shí)表示、知識(shí)推理和知識(shí)運(yùn)用。

聯(lián)結(jié)主義(Connectionism),又稱為仿生學(xué)派(Bionicsism)或生理學(xué)派(Physiologism)[ 其原理主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法 ]

認(rèn)為人的思維基元是神經(jīng)元,而不是符號(hào)處理過(guò)程。認(rèn)為人腦不同于電腦,并提出聯(lián)結(jié)主義的大腦工作模式,用于 取代符號(hào)操作的電腦工作模式。

行為主義(Actionism),又稱進(jìn)化主義(Evolutionism)或控制論學(xué)派(Cyberneticsism)[ 其原理為控制論及感知-動(dòng)作型控 制系統(tǒng) ] 認(rèn)為智能取決于感知和行動(dòng)。認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理;人工智能可以象人類智能一樣逐步進(jìn)化。智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來(lái)。符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義對(duì)真實(shí)世界客觀事物的描 述及其智能行為工作模式是過(guò)于簡(jiǎn)化的抽象,因而是不能真實(shí)地反映客觀存在的。

1-5.你認(rèn)為應(yīng)從哪些層次對(duì)認(rèn)知行為進(jìn)行研究?

心理活動(dòng)的最高層級(jí)是思維策略,中間一層是初級(jí)信息處理,最低層級(jí)是生理過(guò)程,與此相應(yīng)的是計(jì)算機(jī)程序、語(yǔ) 言和硬件。

研究認(rèn)知過(guò)程的主要任務(wù)是探求高層次思維決策與初級(jí)信息處理的關(guān)系,并用計(jì)算機(jī)程序來(lái)模擬人 的思維策略水平,而用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言模擬人的初級(jí)信息處理過(guò)程。

1-6.人工智能的主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域是什么?其中,哪些是新的研究熱點(diǎn)?

問(wèn)題求解(下棋程序),邏輯推理與定理證明(四色定理證明),自然語(yǔ)言理解,自動(dòng)程序設(shè)計(jì),專家系統(tǒng),機(jī)器學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),機(jī)器人學(xué)(星際探索機(jī)器人),模式識(shí)別(手寫識(shí)別,汽車牌照識(shí)別,指紋識(shí)別),機(jī)器視覺(jué)(機(jī)器裝配,衛(wèi)星圖像處理),智能控制,智能檢索,智能調(diào)度與指揮(汽車運(yùn)輸高度,列車編組指揮),系統(tǒng)與語(yǔ)言工具。

新的研究熱點(diǎn): 分布式人工智能與Agent,計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算,數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)(超市市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析),人工生命。

第二章 知識(shí)表示方法

2-2 設(shè)有 3 個(gè)傳教士和 3 個(gè)野人來(lái)到河邊,打算乘一只船從右岸渡到左岸去。該船的負(fù)載能力為兩人。在任何時(shí)候,如果野人人數(shù)超過(guò)傳教士人數(shù),那么野人就會(huì)把傳教士吃掉。他們?cè)鯓硬拍苡眠@條船安全地把所有人都渡過(guò)河去?

用S i(nC, nY)表示第i 次渡河后,河對(duì)岸的狀態(tài),nC 表示傳教士的數(shù)目,nY 表示野人的數(shù)目,由于總?cè)藬?shù)的確定 的,河對(duì)岸的狀態(tài)確定了,河這邊的狀態(tài)也即確定了。考慮到題目的限制條件,要同時(shí)保證,河兩岸的傳教士數(shù)目 不少于野人數(shù)目,故在整個(gè)渡河的過(guò)程中,允許出現(xiàn)的狀態(tài)為以下3 種情況:

1.nC=0 2.nC=3

3.nC=nY>=0(當(dāng)nC 不等于0 或3)

用d i(dC, dY)表示渡河過(guò)程中,對(duì)岸狀態(tài)的變化,dC 表示,第i 次渡河后,對(duì)岸傳教士數(shù)目的變化,dY 表示,第i 次渡河后,對(duì)岸野人數(shù)目的變化。當(dāng)i 為偶數(shù)時(shí),dC,dY 同時(shí)為非負(fù)數(shù),表示船駛向?qū)Π叮琲 為奇數(shù)時(shí),dC, dY 同時(shí) 為非正數(shù),表示船駛回岸邊。

初始狀態(tài)為S 0(0, 0),目標(biāo)狀態(tài)為S 0(3, 3),用深度優(yōu)先搜索的方法可尋找渡河方案。在此,用圖求法該問(wèn)題,令橫坐標(biāo)為 nY, 縱坐標(biāo)為 nC,可行狀態(tài)為空心點(diǎn)表示,每次可以在格子上,沿對(duì)角線移 動(dòng)一格,也可以沿坐標(biāo)軸方向移動(dòng)1 格,或沿坐標(biāo)軸方向移動(dòng)2 格。第奇數(shù)次數(shù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移,沿右方,上方,或右上 方移動(dòng),第偶數(shù)次數(shù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移,沿左方,下方,或左下方移動(dòng)。

從(0,0)開始,依次沿箭頭方向改變狀態(tài),經(jīng)過(guò)11 步之后,即可以到達(dá)目標(biāo)狀態(tài)(3,3),相應(yīng)的渡河方案為: d1(1,1)--d2(-1,0)--d3(0,2)--d4(0,-1)--d5(2,0)--d6(-1,-1)--d7(2,0)--d8(0,-1)--d9(0,2)--d10(-1,0)--d11(1,1)

2-4 試說(shuō)明怎樣把一棵與或解樹用來(lái)表達(dá)圖2.28 所示的電網(wǎng)絡(luò)阻抗的計(jì)算。單獨(dú)的R、L 或C 可分別用R、jωL 或1/jωC 來(lái)計(jì)算,這個(gè)事實(shí)用作本原問(wèn)題。后繼算符應(yīng)以復(fù)合并聯(lián)和串聯(lián)阻抗的規(guī)則為基礎(chǔ)。

約定,用原來(lái)的與后繼算法用來(lái)表達(dá)并聯(lián)關(guān)系,用原來(lái)的或后繼算法用來(lái)表達(dá)串聯(lián)關(guān)系

2-5 試用四元數(shù)列結(jié)構(gòu)表示四圓盤梵塔問(wèn)題,并畫出求解該問(wèn)題的與或圖。

用四元數(shù)列(nA, nB, nC, nD)來(lái)表示狀態(tài),其中nA 表示A 盤落在第nA 號(hào)柱子上,nB 表示B 盤落在第nB 號(hào)柱子 上,nC 表示C 盤落在第nC 號(hào)柱子上,nD 表示D 盤落在第nD 號(hào)柱子上。初始狀態(tài)為 1111,目標(biāo)狀態(tài)為 3333

如圖所示,按從上往下的順序,依次處理每一個(gè)葉結(jié)點(diǎn),搬動(dòng)圓盤,問(wèn)題得解。

2-6 把下列句子變換成子句形式:

(1)(x){P(x)→P(x)}

(2)x y(On(x,y)→Above(x,y))

(3)x y z(Above(x,y)∧Above(y,z)→Above(x,z))(4)~{(x){P(x)→{(y)〔p(y)→p(f(x,y))〕∧(y)〔Q(x,y)→P(y)〕}}}(1)(ANY x){ P(x)P(x)}(ANY x){~P(x)OR P(x)} ~P(x)OR P(x)

最后子句為 ~P(x)OR P(x)

(2)(ANY x)(ANY y){ On(x,y)Above(x,y)}(ANY x)(ANY y){ ~On(x,y)OR Above(x,y)} ~On(x,y)OR Above(x,y)

最后子句為 ~On(x,y)OR Above(x,y)

(3)(ANY x)(ANY y)(ANY z){ Above(x,y)AND Above(y,z)Above(x,z)}(命題聯(lián)結(jié)詞之優(yōu)先級(jí)如下:否定→合取→析取→蘊(yùn)涵→等價(jià))

(ANY x)(ANY y)(ANY z){ ~ [ Above(x,y)AND Above(y,z)] OR Above(x,z)} ~ [ Above(x,y)AND Above(y,z)] OR Above(x,z)最后子句為 ~[Above(x,y), Above(y,z)] OR Above(x,z)

(4)~{(ANY x){ P(x){(ANY y)[ p(y)p(f(x,y))] AND(ANY y)[ Q(x,y)P(y)] } } } ~ {(ANY x){ ~P(x)OR {(ANY y)[ ~p(y)OR p(f(x,y))] AND(ANY y)[ ~Q(x,y)OR P(y)] } } }(EXT x){ P(x)AND {(EXT x)[ p(y)AND ~p(f(x,y))] OR(EXT y)[ Q(x,y)AND ~P(y)] } }(EXT x){ P(x)AND {(EXT w)[ p(y)AND ~p(f(w,y))] OR(EXT v)[ Q(x,v)AND ~P(v)] } } P(A)AND { [ p(y)AND ~p(f(B,y))] OR [ Q(A,C)AND ~P(C)] }

P(A)AND { [ p(y)AND ~p(f(B,y))OR Q(A,C)] AND [ p(y)AND ~p(f(B,y))OR ~P(C)] } P(A)AND { { p(y), ~p(f(B,y))} OR Q(A,C)} AND { { p(y), ~p(f(B,y))} OR ~P(C)} 最后子句為

P(A)

{ p(x), ~p(f(B,x))} OR Q(A,C){ p(y), ~p(f(B,y))} OR ~P(C)

2-7 用謂詞演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同謂詞和項(xiàng)。例如不要用單一的謂詞字母來(lái)表示每個(gè)句 子。)A computer system is intelligent if it can perform a task which, if performed by a human, requires intelligence.先定義基本的謂詞

INTLT(x)means x is intelligent

PERFORM(x,y)means x can perform y REQUIRE(x)means x requires intelligence CMP(x)means x is a computer system HMN(x)means x is a human 上面的句子可以表達(dá)為

(任意x)

{(存在t)(存在y)[ HMN(y)合取 PERFORM(y,t)合取 REQUIRE(t)合取 CMP(x)合取 PERFORM(x,t)] INTLT(x)}

2-8 把下列語(yǔ)句表示成語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)描述:

(1)All man are mortal.(2)Every cloud has a silver lining.(3)All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.(1)

(2)

(3)

2-9 作為一個(gè)電影觀眾,請(qǐng)你編寫一個(gè)去電影院看電影的劇本。

(1)開場(chǎng)條件

(a)顧客想看電影

(b)顧客在足夠的錢

(2)角色

顧客,售票員,檢票員,放映員

(3)道具

錢,電影票

(4)場(chǎng)景

場(chǎng)景 1 購(gòu)票

(a)顧客來(lái)到售票處

(b)售票員把票給顧客

(c)顧客把錢給售票員

(d)顧客走向電影院門

場(chǎng)景 2 檢票

(a)顧客把電影票給檢票員

(b)檢票員檢票

(c)檢票員把電影票還給顧客

(d)顧客進(jìn)入電影院

場(chǎng)景 3 等待

(a)顧客找到自己的座位

(b)顧客坐在自己座位一等待電影開始

場(chǎng)景 4 觀看電影

(a)放映員播放電影

(b)顧客觀看電影 場(chǎng)景 5 離開

(a)放映員結(jié)束電影放映

(b)顧客離開電影院

(5)結(jié)果

(a)顧客觀看了電影

(b)顧客花了錢

(c)電影院賺了錢

2-10 試構(gòu)造一個(gè)描述你的寢室或辦公室的框架系統(tǒng)。

第三章 搜索推理技術(shù)

3-1 什么是圖搜索過(guò)程?其中,重排OPEN 表意味著什么,重排的原則是什么?

圖搜索的一般過(guò)程如下:

(1)建立一個(gè)搜索圖G(初始只含有起始節(jié)點(diǎn)S),把S 放到未擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)表中(OPEN 表)中。

(2)建立一個(gè)已擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)表(CLOSED 表),其初始為空表。

(3)LOOP:若OPEN 表是空表,則失敗退出。

(4)選擇OPEN 表上的第一個(gè)節(jié)點(diǎn),把它從OPEN 表移出并放進(jìn)CLOSED 表中。稱此節(jié)點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)n,它是CLOSED 表中 節(jié)點(diǎn)的編號(hào)

(5)若n 為一目標(biāo)節(jié)點(diǎn),則有解并成功退出。此解是追蹤圖G 中沿著指針從n 到S 這條路徑而得到的(指針將在第7 步中設(shè)置)

(6)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)n,生成不是n 的祖先的那些后繼節(jié)點(diǎn)的集合M。將M 添入圖G 中。

(7)對(duì)那些未曾在G 中出現(xiàn)過(guò)的(既未曾在OPEN 表上或CLOSED 表上出現(xiàn)過(guò)的)M 成員設(shè)置一個(gè)通向n 的指針,并將 它們加進(jìn)OPEN 表。對(duì)已經(jīng)在OPEN 或CLOSED 表上的每個(gè)M 成員,確定是否需要更改通到n 的指針?lè)较颉?duì)已在CLOSED 表上的每個(gè)M 成員,確定是否需要更改圖G 中通向它的每個(gè)后裔節(jié)點(diǎn)的指針?lè)较颉?8)按某一任意方式或按某個(gè)探試值,重排OPEN 表。

(9)GO LOOP。

重排OPEN 表意味著,在第(6)步中,將優(yōu)先擴(kuò)展哪個(gè)節(jié)點(diǎn),不同的排序標(biāo)準(zhǔn)對(duì)應(yīng)著不同的搜索策略。

重排的原則當(dāng)視具體需求而定,不同的原則對(duì)應(yīng)著不同的搜索策略,如果想盡快地找到一個(gè)解,則應(yīng)當(dāng)將最有可能 達(dá)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的那些節(jié)點(diǎn)排在OPEN 表的前面部分,如果想找到代價(jià)最小的解,則應(yīng)當(dāng)按代價(jià)從小到大的順序重排 OPEN 表。

3-2 試舉例比較各種搜索方法的效率。

(1)把起始節(jié)點(diǎn)放到OPEN 表中(如果該起始節(jié)點(diǎn)為一目標(biāo)節(jié)點(diǎn),則求得一個(gè)解答)。

(2)如果OPEN 是個(gè)空表,則沒(méi)有解,失敗退出;否則繼續(xù)。

(3)把第一個(gè)節(jié)點(diǎn)(節(jié)點(diǎn)n)從OPEN 表移出,并把它放入CLOSED 擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)表中。

(4)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)n。如果沒(méi)有后繼節(jié)點(diǎn),則轉(zhuǎn)向上述第(2)步。

(5)把n 的所有后繼節(jié)點(diǎn)放到OPEN 表的末端,并提供從這些后繼節(jié)點(diǎn)回到n 的指針。

(6)如果n 的任一個(gè)后繼節(jié)點(diǎn)是個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn),則找到一個(gè)解答,成功退出;否則轉(zhuǎn)向第(2)步。

有界深度優(yōu)先搜索

(1)把起始節(jié)點(diǎn)S 放到未擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)OPEN 表中。如果此節(jié)點(diǎn)為一目標(biāo)節(jié)點(diǎn),則得到一個(gè)解。

(2)如果OPEN 為一空表,則失敗退出。

(3)把第一個(gè)節(jié)點(diǎn)(節(jié)點(diǎn)n)從OPEN 表移到CLOSED 表。

(4)如果節(jié)點(diǎn)n 的深度等于最大深度,則轉(zhuǎn)向(2)。

(5)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)n,產(chǎn)生其全部后裔,并把它們放入OPEN 表的前頭。如果沒(méi)有后裔,則轉(zhuǎn)向(2)。

(6)如果后繼節(jié)點(diǎn)中有任一個(gè)為目標(biāo)節(jié)點(diǎn),則求得一個(gè)解,成功退出;否則,轉(zhuǎn)向(2)。

等代價(jià)搜索方法以g(i)的遞增順序擴(kuò)展其節(jié)點(diǎn),其算法如下:

(1)把起始節(jié)點(diǎn)S 放到未擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)表OPEN 中。如果此起始節(jié)點(diǎn)為一目標(biāo)節(jié)點(diǎn),則求得一個(gè)解;否則令g(S)=0。

(2)如果OPEN 是個(gè)空表,則沒(méi)有解而失敗退出。

(3)從 OPEN 表中選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn) i,使其 g(i)為最小。如果有幾個(gè)節(jié)點(diǎn)都合格,那么就要選擇一個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)作為節(jié) 點(diǎn)i(要是有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的話);否則,就從中選一個(gè)作為節(jié)點(diǎn)i。把節(jié)點(diǎn)i 從OPEN 表移至擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)表CLOSED 中。(4)如果節(jié)點(diǎn)i 為目標(biāo)節(jié)點(diǎn),則求得一個(gè)解。

(5)擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)i。如果沒(méi)有后繼節(jié)點(diǎn),則轉(zhuǎn)向第(2)步。(6)對(duì)于節(jié)點(diǎn) i 的每個(gè)后繼節(jié)點(diǎn) j,計(jì)算g(j)=g(i)+c(i,j),并把所有后繼節(jié)點(diǎn) j 放進(jìn) OPEN 表。提供回到節(jié)點(diǎn) i 的指針。

(7)轉(zhuǎn)向第(2)步。

3-3 化為子句形有哪些步驟?請(qǐng)結(jié)合例子說(shuō)明之。

任一謂詞演算公式可以化成一個(gè)子句集。其變換過(guò)程由下列九個(gè)步驟組成:

(1)消去蘊(yùn)涵符號(hào)

將蘊(yùn)涵符號(hào)化為析取和否定符號(hào)

(2)減少否定符號(hào)的轄域

每個(gè)否定符號(hào)最多只用到一個(gè)謂詞符號(hào)上,并反復(fù)應(yīng)用狄· 摩根定律

(3)對(duì)變量標(biāo)準(zhǔn)化

對(duì)啞元改名以保證每個(gè)量詞有其自己唯一的啞元

(4)消去存在量詞

引入Skolem 函數(shù),消去存在量詞

如果要消去的存在量詞不在任何一個(gè)全稱量詞的轄域內(nèi),那么我們就用不含變量的Skolem 函數(shù)即常量。

(5)化為前束形

把所有全稱量詞移到公式的左邊,并使每個(gè)量詞的轄域包括這個(gè)量詞后面公式的整個(gè)部分。

前束形 =(前綴)(母式)前綴 = 全稱量詞串

母式 = 無(wú)量詞公式

(6)把母式化為合取范式

反復(fù)應(yīng)用分配律,將母式寫成許多合取項(xiàng)的合取的形式,而每一個(gè)合取項(xiàng)是一些謂詞公式和(或)謂詞公式的否定的析取

(7)消去全稱量詞

消去前綴,即消去明顯出現(xiàn)的全稱量詞

(8)消去連詞符號(hào)(合取)

用{合取項(xiàng)1,合取項(xiàng)2}替換明顯出現(xiàn)的合取符號(hào)

(9)更換變量名稱

更換變量符號(hào)的名稱,使一個(gè)變量符號(hào)不出現(xiàn)在一個(gè)以上的子句中

3-4 如何通過(guò)消解反演求取問(wèn)題的答案?

給出一個(gè)公式集S 和目標(biāo)公式L,通過(guò)反證或反演來(lái)求證目標(biāo)公式L,其證明步驟如下:

(1)否定L,得~L;

(2)把~L 添加到S 中去;

(3)把新產(chǎn)生的集合{~L,S}化成子句集;

(4)應(yīng)用消解原理,力圖推導(dǎo)出一個(gè)表示矛盾的空子句NIL。

3-5 什么叫合適公式?合適公式有哪些等價(jià)關(guān)系? 合式公式的遞歸定義為:

(1)原子謂詞公式是合式公式

(2)若A 為合式公式,則A 的否定也是合式公式

(3)若A、B 都是合式公式,則A AND B, AOR B, AB, A>B 也都是合式公式

(4)若A 是合式公式,x 為A 中的自由變?cè)瑒t(ANY x)A 和(EXT x)A 都是合式公式

(5)只有按規(guī)則(1)~(4)求得的公式,才是合式公式 等價(jià)關(guān)系有:否定之否定,蘊(yùn)含與與或形式的等價(jià),狄.摩根定律;分配律,交換律,結(jié)合律,逆否律,否定跨越量 詞,全稱量詞同與或連詞,量詞中的啞元

3-6 用寬度優(yōu)先搜索求圖3.33 所示迷宮的出路。

第一步 SAB 第二步 BH

BC

第三步 HG

CF

最終路徑為SABCF

3-7 用有界深度優(yōu)先搜索方法求解圖3.34 所示八數(shù)碼難題。

解:定義操作符集:F={f1,f2,f3,f4},其中: f1 表示空格右移; f2 表示空格上移;

f3 表示空格左移; f4 表示空格下移。

搜索時(shí),節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展順序規(guī)定為按右、左、上、下方向移動(dòng)空格。并設(shè)置深度界限為8。

由上述有界深度優(yōu)先搜索樹中可見,當(dāng)d=8 時(shí),八數(shù)碼難題的一個(gè)解為: f4, f4, f3, f2, f2, f3, f4, f3

3-10 一個(gè)機(jī)器人駕駛卡車,攜帶包裹(編號(hào)分別為#

1、#2 和#3)分別投遞到林(LIN)、吳(WU)和胡(HU)3 家住宅處。規(guī)定了某些簡(jiǎn)單的操作符,如表示駕駛方位的drive(x,y)和表示卸下包裹的unload(z)都有一定的先決條件和結(jié)果。試說(shuō)明狀態(tài)空間問(wèn)題求解系統(tǒng)如何能夠應(yīng)用謂詞演算求得一個(gè)操作符序列,該序列能夠生成一個(gè)滿足AT(#1,LIN)∧AT(#2,WU)∧AT(#3,HU)的目標(biāo)狀態(tài)。

初始狀態(tài)可描述為:AT(#1, ~LIN)AND AT(#2, ~WU)AND AT(#1, ~HU)AND AT(#1, CAR)AND AT(#2, CAR)AND AT(#3, CAR)目標(biāo)狀態(tài)可描述為:AT(#1, LIN)AND AT(#2, WU)AND AT(#1, HU)AND AT(#1, ~CAR)AND AT(#2, ~CAR)AND AT(#3, ~CAR)

對(duì)每個(gè)操作符都有一定的先決條件和結(jié)果,詳細(xì)如下

drive(x, y)

先決條件:AT(CAR, x)

結(jié)果: AT(CAR, y)unload(z)先決條件:AT(z, CAR)AND AT(CAR, x)結(jié)果: AT(z, ~CAR)AND AT(z, x)

原問(wèn)題就轉(zhuǎn)換為尋找一個(gè)可將初始狀態(tài)轉(zhuǎn)換到目標(biāo)狀態(tài)的操作序列 如何求得該操作序列???

3-11 規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)有哪幾種推理方式?各自的特點(diǎn)為何?

規(guī)則演繹系統(tǒng)的推理方式有正向推理、逆向推理和雙向推理

雙向推理組合了正向推理和逆向推理的優(yōu)點(diǎn),克服了各自的缺點(diǎn),具有更高的搜索求解效率。

產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式有正向推理、逆向推理和雙向推理

雙向推理結(jié)合了正向推理和逆向推理的長(zhǎng)處,克服了兩者的短處,其控制策略比兩者都要復(fù)雜。

3-12 為什么需要采用系統(tǒng)組織技術(shù)?有哪幾種系統(tǒng)組織技術(shù)?

如果不采用系統(tǒng)組織技術(shù),而直接寫出包含所有知識(shí)的規(guī)則,并讓系統(tǒng)利用這些規(guī)則,找出一條從給定狀態(tài)到目標(biāo) 狀態(tài)的路徑,這種方法有嚴(yán)重的缺點(diǎn):

(1)隨著規(guī)則的增加,既要加入新的規(guī)則,又要使新規(guī)則不與現(xiàn)有規(guī)則產(chǎn)生沖突,這將使問(wèn)題變得愈來(lái)愈困難

(2)在問(wèn)題求解過(guò)程中,由于每一步都必須考慮所有規(guī)則,效率就會(huì)大大降低,然而,實(shí)際上卻往往是只有應(yīng)用完 一組規(guī)則之后,才考慮另一組別的規(guī)則

(3)一種問(wèn)題求解技術(shù)和知識(shí)表達(dá)形式可能對(duì)問(wèn)題的某一部分是最好的,而對(duì)另一部分卻不是最好的 因此,采用系統(tǒng)組織技術(shù),將一個(gè)大系統(tǒng)中的知識(shí)分成一組相對(duì)獨(dú)立的模塊比較合適。

有3 種系統(tǒng)組織技術(shù):議程表、黑板法和Delta 極小搜索法

3-13 研究不確定性推理有何意義?有哪幾種不確定性?

不確定性推理是研究復(fù)雜系統(tǒng)不完全性和不確定性的有力工具。

有3 種不確定性,關(guān)于證據(jù)的不確定性(觀測(cè)有誤差),關(guān)于結(jié)論的不確定性和多個(gè)規(guī)則支持同一事實(shí)時(shí)的不確定性。

3-14 單調(diào)推理有何局限性?什么叫缺省推理?非單調(diào)推理系統(tǒng)如何證實(shí)一個(gè)節(jié)點(diǎn)的有效性?

單調(diào)系統(tǒng)不能很好地處理常常出現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)問(wèn)題領(lǐng)域中的3 類情況,即不完全的信息、不斷變化的情況、以及求解復(fù)雜問(wèn)題過(guò)程中生成的假設(shè)

有兩種方法可以證實(shí)節(jié)點(diǎn)的有效性:

(1)支持表。

(SL(IN-節(jié)點(diǎn)表)(OUT-節(jié)點(diǎn)表))

如果某節(jié)點(diǎn)的IN 節(jié)點(diǎn)表中提到的節(jié)點(diǎn)當(dāng)前都是IN, 且OUT 節(jié)點(diǎn)表中提到的節(jié)點(diǎn)當(dāng)前都是OUT,則它是有效的(2)條件證明。

(CP(結(jié)論)(IN-假設(shè))(OUT-假設(shè)))

條件證明(CP)的證實(shí)表示有前提的論點(diǎn),無(wú)論何時(shí),只要在IN 假設(shè)中的節(jié)點(diǎn)為IN, OUT 假設(shè)中的節(jié)點(diǎn)為OUT, 則 結(jié)論節(jié)點(diǎn)往往為IN,于是條件證明的證實(shí)有效。

3-15 在什么情況下需要采用不確定推理或非單調(diào)推理?

不完全的信息、不斷變化的情況、以及求解復(fù)雜問(wèn)題過(guò)程中生成的假設(shè)

3-16 下列語(yǔ)句是一些幾何定理,把這些語(yǔ)句表示為基于規(guī)則的幾何證明系統(tǒng)的產(chǎn)生式規(guī)則:

(1)兩個(gè)全等三角形的各對(duì)應(yīng)角相等。

(2)兩個(gè)全等三角形的各對(duì)應(yīng)邊相等。

(3)各對(duì)應(yīng)邊相等的三角形是全等三角形。

(4)等腰三角形的兩底角相等。

規(guī)則(1): IF 兩個(gè)三角形全等

THEN 各對(duì)應(yīng)角相等

規(guī)則(2): IF 兩個(gè)三角形全等

THEN 各對(duì)應(yīng)邊相等

規(guī)則(3): IF 兩個(gè)三角形各對(duì)應(yīng)邊相等

THEN 兩三角形全等

規(guī)則(4): IF 它是等腰三角形

THEN 它的兩底角相等

第四章 計(jì)算智能(1):神經(jīng)計(jì)算 模糊計(jì)算

4-1 計(jì)算智能的含義是什么?它涉及哪些研究分支?

貝茲德克認(rèn)為計(jì)算智能取決于制造者提供的數(shù)值數(shù)據(jù),而不依賴于知識(shí)。計(jì)算智能是智力的低層認(rèn)知。

主要的研究領(lǐng)域?yàn)樯窠?jīng)計(jì)算,模糊計(jì)算,進(jìn)化計(jì)算,人工生命。

4-2 試述計(jì)算智能(CI)、人工智能(AI)和生物智能(BI)的關(guān)系。

計(jì)算智能是智力的低層認(rèn)知,主要取決于數(shù)值數(shù)據(jù)而不依賴于知識(shí)。人工智能是在計(jì)算智能的基礎(chǔ)上引入知識(shí)而產(chǎn) 生的智力中層認(rèn)知。生物智能,尤其是人類智能,則是最高層的智能。即CI 包含AI 包含BI

4-3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么具有誘人的發(fā)展前景和潛在的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域?

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有如下至關(guān)重要的特性:

(1)并行分布處理 適于實(shí)時(shí)和動(dòng)態(tài)處理

(2)非線性映射 給處理非線性問(wèn)題帶來(lái)新的希望

(3)通過(guò)訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)

一個(gè)經(jīng)過(guò)適當(dāng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有歸納全部數(shù)據(jù)的能力,能夠解決那些由數(shù)學(xué)模型或描述規(guī)則難以處理的問(wèn)題

(4)適應(yīng)與集成

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)適應(yīng)和信息融合能力使得它可以同時(shí)輸入大量不同的控制信號(hào),實(shí)現(xiàn)信息集成和融合,適于復(fù)雜,大 規(guī)模和多變量系統(tǒng)

(5)硬件實(shí)現(xiàn)

一些超大規(guī)模集成是電路實(shí)現(xiàn)硬件已經(jīng)問(wèn)世,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為具有快速和大規(guī)模處理能力的網(wǎng)絡(luò)。

4-4 簡(jiǎn)述生物神經(jīng)元及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和主要學(xué)習(xí)算法。

生物神經(jīng)元

大多數(shù)神經(jīng)元由一個(gè)細(xì)胞體(cell body 或soma)和突(process)兩部分組成。突分兩類,即軸突(axon)和樹突(dendrite),軸突是個(gè)突出部分,長(zhǎng)度可達(dá) 1m,把本神經(jīng)元的輸出發(fā)送至其它相連接的神經(jīng)元。樹突也是突出部分,但一般較 短,且分枝很多,與其它神經(jīng)元的軸突相連,以接收來(lái)自其它神經(jīng)元的生物信號(hào)。

軸突的末端與樹突進(jìn)行信號(hào)傳遞的界面稱為突觸(synapse),通過(guò)突觸向其它神經(jīng)元發(fā)送信息。對(duì)某些突觸的刺激促 使神經(jīng)元觸發(fā)(fire)。只有神經(jīng)元所有輸入的總效應(yīng)達(dá)到閾值電平,它才能開始工作。此時(shí),神經(jīng)元就產(chǎn)生一個(gè)全強(qiáng) 度的輸出窄脈沖,從細(xì)胞體經(jīng)軸突進(jìn)入軸突分枝。這時(shí)的神經(jīng)元就稱為被觸發(fā)。突觸把經(jīng)過(guò)一個(gè)神經(jīng)元軸突的脈沖 轉(zhuǎn)化為下一個(gè)神經(jīng)元的興奮或抑制。學(xué)習(xí)就發(fā)生在突觸附近。

每個(gè)人腦大約含有 10^11-10^12 個(gè)神經(jīng)元,每一神經(jīng)元又約有 10^3-10^4 個(gè)突觸。神經(jīng)元通過(guò)突觸形成的網(wǎng)絡(luò),傳 遞神經(jīng)元間的興奮與抑制。大腦的全部神經(jīng)元構(gòu)成極其復(fù)雜的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)群體,用于實(shí)現(xiàn)記憶與思維。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由神經(jīng)元模型構(gòu)成。每個(gè)神經(jīng)元具有單一輸出,并且能夠與其它神經(jīng)元連接,存在許多輸出連接方法,每種連接方法對(duì)應(yīng)于一個(gè)連接權(quán)系數(shù)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分為2 類:

(1)遞歸(反饋)網(wǎng)絡(luò) 有些神經(jīng)元的輸出被反饋至同層或前層神經(jīng)元。信號(hào)能夠從正向和反向流通。Hopfield 網(wǎng)絡(luò),Elmman 網(wǎng)絡(luò)和Jordan 網(wǎng)絡(luò)是代表。

(2)前饋網(wǎng)絡(luò) 具有遞階分層結(jié)構(gòu),由一些同層神經(jīng)元間不存在互連的層級(jí)組成。從輸入層至輸出層的信號(hào)通過(guò)單向連接流通,神 經(jīng)元從一層連接至下一層,不存在同層神經(jīng)元之間的連接。多層感知器(MLP),學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)(LVQ),小腦模 型連接控制網(wǎng)絡(luò)(CMAC)和數(shù)據(jù)處理方法網(wǎng)絡(luò)(GMDH)是代表。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要學(xué)習(xí)算法

(1)指導(dǎo)式(有師)學(xué)習(xí)

根據(jù)期望和實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)輸出之間的差來(lái)調(diào)整神經(jīng)元連接的強(qiáng)度或權(quán)。包括Delta 規(guī)則,廣義Delta 規(guī)則,反向傳播算 法及LVQ 算法。

(2)非指導(dǎo)(無(wú)導(dǎo)師)學(xué)習(xí)

訓(xùn)練過(guò)程中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能自動(dòng)地適應(yīng)連接權(quán),以便按相似特征把輸入模式分組聚集。包括 Kohonen 算法,Carpenter-Grossberg 自適應(yīng)諧振理論(ART)(3)強(qiáng)化學(xué)習(xí)

是有師學(xué)習(xí)的一種特例。它不需要老師給出目標(biāo)輸出,而是由一個(gè)“評(píng)論員”來(lái)評(píng)介與給定輸入相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 輸出的優(yōu)度。例如遺傳算法(GA)

4-10 什么是模糊集合和隸屬函數(shù)或隸屬度?

論域U 模糊子集F 隸屬函數(shù)

序偶 P119

4-11 模糊集合有哪些運(yùn)算,滿足哪些規(guī)律?

并(取max),交(取min),補(bǔ)

冪等律,交換律,結(jié)合律,分配律,吸收律,同一律,Demorgan 律,復(fù)原律,對(duì)偶律,互補(bǔ)律不成立

4-12 什么是模糊推理?有哪幾種模糊推理方法?

模糊推理是建立在模糊邏輯基礎(chǔ)上的,一種不確定性推理方法,是在二值邏輯三段論基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。它以模糊判斷為前提,動(dòng)用模糊語(yǔ)言規(guī)則,推導(dǎo)出一個(gè)近似的模糊判斷結(jié)論。

有許多模糊推理方法。在Zadeh 法中,有2 種重要的模糊推理規(guī)則:廣義取式(肯定前提)假言推理法(GMP)和廣義 拒式(否定結(jié)論)假言推理法(GMT),分別簡(jiǎn)稱為廣義前向推理法和廣義后向推理法。

4-13 有哪些模糊蘊(yùn)含關(guān)系? 模糊合取,模糊析取,基本蘊(yùn)涵,命題演算,GMP 推理,GMT 推理

4-14 什么叫模糊判決?有哪幾種常用的模糊判決方法?

從推理得到的模糊集合中,取一個(gè)相對(duì)最能代表這個(gè)模糊集合的單值的過(guò)程就稱為解模糊或模糊判決。

常用的模糊判決方法有:重心法,最大隸屬度法,系數(shù)加權(quán)平均法,隸屬度限幅元素平均法

第五章 計(jì)算智能(2):進(jìn)化計(jì)算 人工生命

5-1 什么是進(jìn)化計(jì)算?它包括哪些內(nèi)容?它們的出發(fā)點(diǎn)是什么?

什么是?

進(jìn)化計(jì)算包括遺傳算法,進(jìn)化策略,進(jìn)化編程和遺傳編程。

出發(fā)點(diǎn)?

5-2 試述遺傳算法的基本原理,并說(shuō)明遺傳算法的求解步驟。

基本原理?

求解步驟:

(1)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)由確定長(zhǎng)度的特征字符串組成的初始種群體

(2)對(duì)該字符串種群迭代地執(zhí)行下步的步驟[1]和步驟[2],直到滿足停止準(zhǔn)則為止:

[1] 計(jì)算種群中每個(gè)個(gè)體字符中的適應(yīng)值

[2] 應(yīng)用復(fù)制,交叉和變異等遺傳算子產(chǎn)生下一代種群

(3)把在后代中出現(xiàn)的最好個(gè)體字符指定為遺傳算法的執(zhí)行結(jié)果,這個(gè)結(jié)果可以表示問(wèn)題的一個(gè)解。

5-5 進(jìn)化策略是如何描述的?

最簡(jiǎn)單的進(jìn)化策略可描述如下: P137

5-6 簡(jiǎn)述進(jìn)化編程的機(jī)理和基本過(guò)程,并以四狀態(tài)機(jī)為例說(shuō)明進(jìn)化編程的表示。

機(jī)理?

基本過(guò)程?

P139

5-7 遺傳算法、進(jìn)化策略和進(jìn)化編程的關(guān)系如何?有何區(qū)別?

關(guān)系: 它們都是模擬生物界自然進(jìn)化過(guò)程而建立的魯棒性計(jì)算機(jī)算法。

區(qū)別:

進(jìn)化策略和進(jìn)化編程把變異作為主要搜索算子,標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法中,變異處于次要位置。

交叉在遺傳法起著重要作用,而在進(jìn)化編程中卻被完全省去,在進(jìn)化策略中與自適應(yīng)結(jié)合使用,起了很重要的作用。標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和進(jìn)化編程都強(qiáng)調(diào)隨機(jī)選擇機(jī)制的重要性,而進(jìn)化策略的選擇是完全確定的。

進(jìn)化策略和進(jìn)化編程,確定地把某個(gè)個(gè)體排除在被選擇之外,而標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法都對(duì)每個(gè)個(gè)體指定一個(gè)非零的選擇概率。

5-8 人工生命是否從1987 年開始研究?為什么?

不是。

1987 年第一次人工生命研討會(huì)上,美國(guó)圣塔菲研究所非線性研究組的蘭頓正式提出了人工生命的概念,建立起人工 生命新學(xué)科。世紀(jì),60 年代,羅森布拉特研究感知機(jī),斯塔爾建立細(xì)胞活動(dòng)模型,林登邁耶提出了生長(zhǎng)發(fā)育中的細(xì)胞交互作 用數(shù)學(xué)模型。

年代,康拉德等人研究人工仿生系統(tǒng)中的自適應(yīng),進(jìn)化和群體動(dòng)力學(xué),提出不斷完善的“人工世界”模型。細(xì)胞 自動(dòng)機(jī)被用于圖像處理。康韋提出生命的細(xì)胞自動(dòng)機(jī)對(duì)策論。

年代,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再度興起,促進(jìn)了人工生命的發(fā)展。

5-9 什么是人工生命?請(qǐng)按你的理解用自己的語(yǔ)言給人工生命下個(gè)定義。

1987 年蘭德提出的人工生命定義為:人工生命是研究能夠演示出自然生命系統(tǒng)特征行為的人造系統(tǒng)。通過(guò)計(jì)算機(jī)或 其它機(jī)器對(duì)類似生命的行為進(jìn)行綜合研究,以便對(duì)傳統(tǒng)生物科學(xué)起互補(bǔ)作用。

凡是具有自然生命現(xiàn)象和特征的人造系統(tǒng),都可稱為人工生命。

5-10 人工生命要模仿自然生命的特征和現(xiàn)象。自然生命有哪些共同特征?

自然生命的共同特征和現(xiàn)象,包括但不限于:

18(1)自繁殖,自進(jìn)化,自尋優(yōu)

(2)自成長(zhǎng),自學(xué)習(xí),自組織

(3)自穩(wěn)定,自適應(yīng),自協(xié)調(diào)

(4)物質(zhì)構(gòu)造

(5)能量轉(zhuǎn)換

(6)信息處理

5-11 為什么要研究人工生命?

具有重大的科學(xué)意義和廣泛的應(yīng)用價(jià)值

(1)開發(fā)基于人工生命的工程技術(shù)新方法,新系統(tǒng),新產(chǎn)品(2)為自然生命的研究提供新模型、新工具、新環(huán)境(3)延伸人類壽命,減緩衰老,防治疾病(4)擴(kuò)展自然生命,實(shí)現(xiàn)人工進(jìn)化和優(yōu)生優(yōu)育

(5)促進(jìn)生命科學(xué),信息科學(xué),系統(tǒng)科學(xué)的交叉發(fā)展

5-12 人工生命包括哪些研究?jī)?nèi)容?其研究方法如何? 研究?jī)?nèi)容大致分為兩類:

(1)構(gòu)成生物體的內(nèi)部系統(tǒng),包括腦,神經(jīng)系統(tǒng),內(nèi)分泌系統(tǒng),免疫系統(tǒng),遺傳系統(tǒng),酶系統(tǒng),代謝系統(tǒng)

(2)生物體及其群體的外部系統(tǒng),包括環(huán)境適應(yīng)系統(tǒng)和遺傳進(jìn)化系統(tǒng) 研究方法主要可分為兩類:

(1)信息模型法,根據(jù)內(nèi)部和外部系統(tǒng)所表現(xiàn)出來(lái)的生命行為來(lái)建造信息模型

(2)工作原理法:生命行為所顯示的自律分散和非線性行為,其工作原理是混沌和分形,以此為基礎(chǔ)研究人工生命的機(jī)理。

第六章 專家系統(tǒng)

6-1 什么叫做專家系統(tǒng)?具有哪些特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)?

專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問(wèn)題的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng),其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)<宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn),能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問(wèn)題的方法來(lái)處理該領(lǐng)域問(wèn)題。也就是說(shuō),專家系統(tǒng)是一個(gè)具有 大量的專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng),它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù),根據(jù)某一個(gè)領(lǐng)域或多個(gè)專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),進(jìn)行推理和判斷,模擬人類專家的決策過(guò)程,一邊解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問(wèn)題。特點(diǎn):

(1)啟發(fā)性 專家系統(tǒng)能運(yùn)用專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理、判斷和決策

(2)透明性 專家系統(tǒng)能夠解釋本身的推理過(guò)程和回答用戶提出的問(wèn)題,以便讓用戶能夠了解推理過(guò)程,提高對(duì)專家系統(tǒng)的信賴感。

(3)靈活性 專家系統(tǒng)能不斷地增長(zhǎng)知識(shí),修改原有知識(shí),不斷更新 優(yōu)點(diǎn)

(1)專家系統(tǒng)能夠高效率、準(zhǔn)確、周到、迅速和不知疲倦地進(jìn)行工作(2)專家系統(tǒng)解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)不受周圍環(huán)境的影響,也不可能遺漏忘記

(3)可以使專家的專長(zhǎng)不受時(shí)間和空間的限制,以便推廣珍貴和稀缺的專家知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)

(4)專家系統(tǒng)能夠促進(jìn)各領(lǐng)域的發(fā)展,它使各領(lǐng)域?qū)<业膶I(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)得到總結(jié)和精煉,能夠廣泛有力地傳播專家的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和能力

(5)專家系統(tǒng)能夠匯集多領(lǐng)域?qū)<业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)以及他們寫作解決重大問(wèn)題的能力,它擁有更淵博的 19 知識(shí)、更豐富的經(jīng)驗(yàn)和更強(qiáng)的工作能力

(6)軍事專家系統(tǒng)的水平是一個(gè)國(guó)家國(guó)防現(xiàn)代化的重要標(biāo)志之一(7)專家系統(tǒng)的研制和應(yīng)用,具有巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益

(8)研究專家系統(tǒng)能夠促進(jìn)整個(gè)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。專家系統(tǒng)對(duì)人工智能的各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展起了很大的促進(jìn)作用,并將對(duì)科技、經(jīng)濟(jì)、國(guó)防、教育、社會(huì)和人民生活產(chǎn)生極其深遠(yuǎn)的影響。

6-2 專家系統(tǒng)由哪些部分構(gòu)成?各個(gè)部分的的作用為何?

(1)知識(shí)庫(kù)(knowledge base)知識(shí)庫(kù)用于存儲(chǔ)某領(lǐng)域的專門知識(shí),包括事實(shí)、可行操作與規(guī)則等。(2)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)(global database)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)又稱全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)或總數(shù)據(jù)庫(kù),它用于存儲(chǔ)領(lǐng)域或問(wèn)題的廚師數(shù)據(jù)和推理過(guò)程中得到的中間數(shù)據(jù)(信息),即被處理對(duì)象的一些當(dāng)前事實(shí)。

(3)推理機(jī)(reasoning machine)推理機(jī)用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略的程序,使整個(gè)專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調(diào)地工作。推理機(jī)能夠根據(jù)指示進(jìn)行推理和導(dǎo)出結(jié)論,而不是簡(jiǎn)單地搜索現(xiàn)成的答案。(4)解釋器(explanator)解釋器能夠向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為,包括解釋推理結(jié)論的正確性以及系統(tǒng)輸出其他候選解的原因。

(5)接口(interface)又稱界面,他能夠使系統(tǒng)與用戶進(jìn)行對(duì)話,使用戶能夠輸入必要的數(shù)據(jù)、提出問(wèn)題和了解推理過(guò)程及推理結(jié)果等。系統(tǒng)則通過(guò)接口,要求用戶回答提問(wèn),并回答用戶提出的問(wèn)題,進(jìn)行必要的解釋。

6-3 建造專家系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟是什么?

是否擁有大量知識(shí)是專家系統(tǒng)成功與否的關(guān)鍵,因而知識(shí)表示就成為設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵(1)設(shè)計(jì)初始知識(shí)庫(kù)

問(wèn)題知識(shí)化、知識(shí)概念化、概念形式化、形式規(guī)則化、規(guī)則合法化

(2)原型機(jī)(prototype)的開發(fā)與試驗(yàn)

建立整個(gè)系統(tǒng)所需要的實(shí)驗(yàn)子集,它包括整個(gè)模型的典型知識(shí),而且只涉及與試驗(yàn)有關(guān)的足夠簡(jiǎn)單的任務(wù)和推理過(guò)程

(3)知識(shí)庫(kù)的改進(jìn)與歸納

反復(fù)對(duì)知識(shí)庫(kù)及推理規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)試驗(yàn),歸納出更完善的結(jié)果

6-4 專家系統(tǒng)程序與一般的問(wèn)題求解軟件程序有何不同?開發(fā)專家系統(tǒng)與開發(fā)其他軟件的任務(wù)有何不同?

一般應(yīng)用程序與專家系統(tǒng)的區(qū)別在于:前者把問(wèn)題求解的知識(shí)隱含地編入程序,而后者則把其應(yīng)用領(lǐng)域的問(wèn)題求解知識(shí)單獨(dú)組成一個(gè)實(shí)體,即為知識(shí)庫(kù)。知識(shí)庫(kù)的處理時(shí)通過(guò)與知識(shí)庫(kù)分開的控制策略進(jìn)行的。更明確地說(shuō),一般應(yīng)用程序把知識(shí)組織為兩級(jí):數(shù)據(jù)級(jí)和程序級(jí);大多數(shù)專家系統(tǒng)則將知識(shí)組織成三級(jí):數(shù)據(jù)、知識(shí)庫(kù)和控制。

在數(shù)據(jù)級(jí)上,是已經(jīng)解決了的特定問(wèn)題的說(shuō)明性知識(shí)以及需要求解問(wèn)題的有關(guān)事件的當(dāng)前狀態(tài)、在知識(shí)庫(kù)級(jí)是專家系統(tǒng)的專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)。是否擁有大量知識(shí)是專家系統(tǒng)成功與否的關(guān)鍵,因而知識(shí)表示就成為設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵。

在控制程序級(jí),根據(jù)既定的控制策略和所求解問(wèn)題的性質(zhì)來(lái)決定應(yīng)用知識(shí)庫(kù)中的哪些知識(shí)。

6-5 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)是如何工作的?其結(jié)構(gòu)為何?

系統(tǒng)的主要部分是知識(shí)庫(kù)和推理引擎。

知識(shí)庫(kù)由謂詞演算事實(shí)和有關(guān)討論主題的規(guī)則構(gòu)成。“知識(shí)工程師”與應(yīng)用領(lǐng)域的專家共同工作以便把專家的相關(guān)知識(shí)表示成一種形式,由一個(gè)知識(shí)采集子系統(tǒng)協(xié)助,輸入到知識(shí)庫(kù)。

推理引擎由所有操作知識(shí)庫(kù)來(lái)演繹用戶要求的信息的過(guò)程構(gòu)成-如消解、前向鏈或反向鏈。

用戶接口可能包括某種自然語(yǔ)言處理系統(tǒng),它允許用戶用一個(gè)有限的自然語(yǔ)言形式與系統(tǒng)交互。也可是用帶有菜單的圖形接口界面。

解釋子系統(tǒng)分析被系統(tǒng)只需的推理結(jié)構(gòu),并把它解釋給用戶。

6-6 基于框架的專家系統(tǒng)與面向目標(biāo)的編程技術(shù),以提高系統(tǒng)的能力和靈活性。它們共享許多特征。面向目標(biāo)的編程其所有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)均以目標(biāo)形式出現(xiàn),每個(gè)目標(biāo)含有兩種基本信息:描述目標(biāo)的信息和說(shuō)明目標(biāo)能做什么的信息。面向目標(biāo)的編程為表示實(shí)際世界目標(biāo)提供了一種自然的方法。應(yīng)用專家系統(tǒng)的術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō),每個(gè)目標(biāo)具有陳述性知識(shí)和過(guò)程知識(shí)。

結(jié)構(gòu)的主要特點(diǎn)在于基于框架的專家系統(tǒng)采用框架而不是規(guī)則來(lái)表示知識(shí)。框架提供一種比規(guī)則更豐富的獲取問(wèn)題知識(shí)的方法,不僅提供某些目標(biāo)的包描述,而且還規(guī)定了該目標(biāo)如何工作。開發(fā)基于框架的專家系統(tǒng)的主要任務(wù)有:

(1)定義問(wèn)題(對(duì)問(wèn)題和結(jié)論的考察與綜述)

(2)分析領(lǐng)域(定義事物、事物特征、事件和框架結(jié)構(gòu))(3)定義類及其特征(4)定義例及其框架結(jié)構(gòu)(5)確定模式匹配法則(6)規(guī)定事物通信方法(7)設(shè)計(jì)系統(tǒng)界面(8)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)

(9)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)展,深化和擴(kuò)展知識(shí)

6-7 為什么要提出基于模型的專家系統(tǒng)?試述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)。

有一種關(guān)于人工智能的觀點(diǎn)認(rèn)為:人工智能是對(duì)各種定性模型的獲得、表達(dá)及使用的計(jì)算方法進(jìn)行研究 21 的學(xué)問(wèn)。根據(jù)這一觀點(diǎn),一個(gè)知識(shí)系統(tǒng)中的知識(shí)庫(kù)是由各種模型綜合而成的,而這些模型又往往是定性的模型。

采用各種定性模型來(lái)設(shè)計(jì)專家系統(tǒng),一方面它增加了系統(tǒng)的功能,提高了性能指標(biāo),另一方面,可獨(dú)立地深入研究各種模型及其相關(guān)問(wèn)題,把獲得的結(jié)果用于改進(jìn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

6-8 新型專家系統(tǒng)有何特征?什么是分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)? 新型專家系統(tǒng)的特征:(1)并行于分布處理(2)多專家系統(tǒng)協(xié)同工作(3)高級(jí)語(yǔ)言和知識(shí)語(yǔ)言描述

知識(shí)工程師只需用一種高級(jí)專家系統(tǒng)描述語(yǔ)言對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行功能、性能及接口描述,并用知識(shí)表示語(yǔ)言描述領(lǐng)域知識(shí),專家系統(tǒng)生成系統(tǒng)就能自動(dòng)或半自動(dòng)地生成所需專家系統(tǒng)。(4)具有自學(xué)習(xí)功能

具有高級(jí)的知識(shí)獲取與學(xué)習(xí)能力(5)引入新的推理機(jī)制

除了能進(jìn)行演繹推理之外,還有歸納推理(聯(lián)想、類比)、非標(biāo)準(zhǔn)邏輯推理(非單調(diào)邏輯推理、加權(quán)邏輯推理)及各種基于不完全知識(shí)和模糊知識(shí)的推理。(6)具有自糾錯(cuò)和自完善能力(7)先進(jìn)的智能人機(jī)接口

理解自然語(yǔ)言,實(shí)現(xiàn)語(yǔ)聲、文字、圖形和圖像的直接輸入輸出時(shí)如今人們對(duì)智能計(jì)算機(jī)提出的要求。

分布式專家系統(tǒng)

具有分布處理的特征,能把一個(gè)專家系統(tǒng)的功能經(jīng)分解以后分布到多個(gè)處理器上去并行地工作,從而有總體上提高系統(tǒng)的處理效率。它可以工作在緊耦合的多處理器系統(tǒng)環(huán)境中,也可工作在松耦合的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,其總體結(jié)構(gòu)在很大程度上依賴于其所在的硬件環(huán)境。

協(xié)同式專家系統(tǒng)

又稱為“群專家系統(tǒng)”,是一個(gè)能綜合若干個(gè)相近領(lǐng)域或一個(gè)領(lǐng)域的多個(gè)方面的子專家系統(tǒng)互相協(xié)作,共同解決一個(gè)更廣領(lǐng)域問(wèn)題的專家系統(tǒng)。是克服一般專家系統(tǒng)的局限性的重要途徑。它不著重于處理的分布和知識(shí)的分布,而是更強(qiáng)調(diào)子系統(tǒng)間的協(xié)同合作。它并不一定要求有多高處理機(jī)的硬件環(huán)境,而且一般都是在同一個(gè)處理機(jī)上實(shí)現(xiàn)各子專家系統(tǒng)的。

6-9 在設(shè)計(jì)專家系統(tǒng)時(shí),應(yīng)考慮哪些技術(shù)?(1)具有可靠知識(shí)與數(shù)據(jù)的小搜索空間問(wèn)題

數(shù)據(jù)可靠(無(wú)噪聲、無(wú)錯(cuò)誤、不丟失、不多余)和知識(shí)可靠(不出現(xiàn)假的、近似的或推測(cè)性的結(jié)論),決定了系統(tǒng)具有單調(diào)性并可采用單路推理路線。而小搜索空間的問(wèn)題一般允許采用窮舉搜索策略。(2)不可靠的數(shù)據(jù)或知識(shí)

這種情況應(yīng)采用概率推理、模糊推理、不可靠數(shù)據(jù)的精確推理方法或?qū)iT的不確定性推理技術(shù)。(3)時(shí)變數(shù)據(jù)

一般要設(shè)計(jì)時(shí)間推理技術(shù),推理過(guò)程要求較復(fù)雜的表示法。(4)大搜索空間的問(wèn)題

一般要引入啟發(fā)式搜索策略或采用分層體系結(jié)構(gòu),來(lái)降低求解過(guò)程的復(fù)雜程度。對(duì)打空間的問(wèn)題通常還要根據(jù)具體問(wèn)題的特征來(lái)去相應(yīng)的對(duì)策。

6-10 什么是建造專家系統(tǒng)的工具?你知道哪些專家系統(tǒng)工具,各有什么特點(diǎn)?

專家系統(tǒng)開發(fā)工具室一些比較通用的工具,作為設(shè)計(jì)和開發(fā)專家系統(tǒng)的輔助手段和環(huán)境,以求提高專家系統(tǒng)的開發(fā)效率、質(zhì)量和自動(dòng)化水平。專家系統(tǒng)工具是一種更高級(jí)的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言。比一般的計(jì)算機(jī)高級(jí)語(yǔ)言具有更強(qiáng)的功能。主要分為骨架型工具(又稱外殼)、語(yǔ)言型工具、構(gòu)造輔助工具和支撐環(huán)境等四類。(1)骨架型工具

借用以前開發(fā)好的專家系統(tǒng),將描述領(lǐng)域知識(shí)的規(guī)則從原系統(tǒng)中“挖掉”,只保留其獨(dú)立于問(wèn)題領(lǐng)域知識(shí)的推理機(jī)部分,這樣形成的工具成為骨架型工具,如EMYCIN, KAS 以及EXPERT等。(2)語(yǔ)言型工具

提供給用戶的是建立專家系統(tǒng)所需要的基本機(jī)制,其控制策略也不固定于一種或幾種形式,用戶可以通過(guò)一定手段來(lái)影響其控制策略。因此語(yǔ)言型工具的結(jié)構(gòu)變化范圍廣泛,表示靈活,所適應(yīng)的范圍要比骨架型工具廣泛得多。像OPS5,OPS83,RLL及ROSIE等,均屬于這一類工具。(3)構(gòu)造輔助工具

主要分兩類:一類是設(shè)計(jì)輔助工具,典型的有AGE系統(tǒng),另一類是知識(shí)獲取工具,典型的有TEIRESIAS系統(tǒng)。

(4)支撐環(huán)境

是指幫助進(jìn)行程序設(shè)計(jì)的工具,它常備作為知識(shí)工程語(yǔ)言的一部分。工具支撐環(huán)境僅是一個(gè)附帶的軟件包,以便使用戶界面更友好,它包括四個(gè)典型組件:調(diào)試輔助工具、輸入輸出設(shè)施、解釋設(shè)施和知識(shí)庫(kù)編輯器。ART就屬于這一類系統(tǒng)。

第七章 機(jī)器學(xué)習(xí)

7-1 什么是學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)?為什么要研究機(jī)器學(xué)習(xí)?

按照人工智能大師西蒙的觀點(diǎn),學(xué)習(xí)就是系統(tǒng)在不斷重復(fù)的工作中對(duì)本身能力的增強(qiáng)或者改進(jìn),使得系統(tǒng)在下一次執(zhí)行同樣認(rèn)為或類似任務(wù)時(shí),會(huì)比現(xiàn)在做得更好或效率跟高。

機(jī)器學(xué)習(xí)室研究如何使用機(jī)器來(lái)模擬人類學(xué)習(xí)活動(dòng)的一門學(xué)科,機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究機(jī)器獲取新知識(shí)和 23 新技能,并識(shí)別現(xiàn)有知識(shí)的學(xué)問(wèn)。這里說(shuō)的“機(jī)器”,指的就是計(jì)算機(jī)。

現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)沒(méi)有什么學(xué)習(xí)能力,至多也只有非常有限的學(xué)習(xí)能力,因而不能滿足科技和生產(chǎn)提出的新要求。

7-2 試述機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),并說(shuō)明各部分的作用。

環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息,學(xué)習(xí)部分利用這些信息修改知識(shí)庫(kù),以增進(jìn)系統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能,執(zhí)行部分根據(jù)知識(shí)庫(kù)完成任務(wù),同時(shí)把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部分。

7-3 試解釋機(jī)械學(xué)習(xí)的模式。機(jī)械學(xué)習(xí)有哪些重要問(wèn)題需要加以研究?

機(jī)械學(xué)習(xí)是最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。機(jī)械學(xué)習(xí)就是記憶,即把新的知識(shí)存儲(chǔ)起來(lái),供需要時(shí)檢索調(diào)用,而不需要計(jì)算和推理。是最基本的學(xué)習(xí)過(guò)程。任何學(xué)習(xí)系統(tǒng)都必須記住它們獲取的知識(shí)。在機(jī)械學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,知識(shí)的獲取是以較穩(wěn)定和直接的方式進(jìn)行的,不需要系統(tǒng)進(jìn)行過(guò)多的加工。要研究的問(wèn)題:

(1)存儲(chǔ)組織信息

只有當(dāng)檢索一個(gè)項(xiàng)目的時(shí)間比重新計(jì)算一個(gè)項(xiàng)目的時(shí)間短時(shí),機(jī)械學(xué)習(xí)才有意義,檢索的越快,其意義也就越大。

(2)環(huán)境的穩(wěn)定性

機(jī)械學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的一個(gè)重要嘉定是在某一時(shí)刻存儲(chǔ)的信息必須適用于后來(lái)的情況。(3)存儲(chǔ)與計(jì)算之間的權(quán)衡

如果檢索一個(gè)數(shù)據(jù)比重新計(jì)算一個(gè)數(shù)據(jù)所花的時(shí)間還要多,那么機(jī)械學(xué)習(xí)就失去了意義。

7-4 試說(shuō)明歸納學(xué)習(xí)的模式和學(xué)習(xí)方法。

歸納是一種從個(gè)別到一般,從部分到整體的推理行為。歸納學(xué)習(xí)的一般模式為:

給定:觀察陳述(事實(shí))F,嘉定的初始?xì)w納斷言(可能為空),及背景知識(shí) 求:歸納斷言(假設(shè))H,能重言蘊(yùn)含或弱蘊(yùn)含觀察陳述,并滿足背景知識(shí)。學(xué)習(xí)方法:

(1)示例學(xué)習(xí)

它屬于有師學(xué)習(xí),是通過(guò)從環(huán)境中取得若干與某概念有關(guān)的例子,經(jīng)歸納得出一般性行概念的一種學(xué)習(xí)方法。示例學(xué)習(xí)就是要從這些特殊知識(shí)中歸納出適用于更大范圍的一般性知識(shí),它將覆蓋所有的正例并排除所有的反例。(2)觀察發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)

它屬于無(wú)師學(xué)習(xí),其目標(biāo)是確定一個(gè)定律或理論的一般性描述,刻畫觀察集,制定某類對(duì)象的性質(zhì)。它分為觀察學(xué)習(xí)與機(jī)器發(fā)現(xiàn)兩種,前者用于對(duì)事例進(jìn)行聚類,形成概念描述,后者用于發(fā)現(xiàn)規(guī)律,產(chǎn)生定律或規(guī)則。

7-5 什么是類比學(xué)習(xí)?其推理和學(xué)習(xí)過(guò)程為何?

類比是一種很有用和很有效的推理方法,它能清晰,簡(jiǎn)潔地買哦書對(duì)象間的相似性,是人類認(rèn)識(shí)世界的 24 一種重要方法。類比推理的目的是從源域S中,選出與目標(biāo)域T最近似的問(wèn)題及其求解方法,解決當(dāng)前問(wèn)題,或者建立起目標(biāo)域中已有命題間的聯(lián)系,形成新知識(shí)。

類比學(xué)習(xí)就是通過(guò)類比,即通過(guò)對(duì)相似事物加以比較所進(jìn)行的一種學(xué)習(xí)。類比推理過(guò)程如下:(1)回憶與聯(lián)想

通過(guò)回憶與聯(lián)想在源域S中找出與目標(biāo)域T相似的情況。(2)選擇

從找出的相似情況中,選出與目標(biāo)域T最相似的情況及其有關(guān)知識(shí)。(3)建立對(duì)應(yīng)關(guān)系

在源域S與目標(biāo)域T之間建立相似元素的對(duì)應(yīng)關(guān)系,并建立起相應(yīng)的映射。(4)轉(zhuǎn)換

把S中的有關(guān)知識(shí)引導(dǎo)T中來(lái),從而建立起求解當(dāng)前問(wèn)題的方法或者學(xué)習(xí)到關(guān)于T的新知識(shí)。

類比學(xué)習(xí)過(guò)程主要包括:

(1)輸入一組已經(jīng)條件(已解決問(wèn)題)和一組未完全確定的條件(新問(wèn)題)(2)按照某種相似性的定義,尋找兩者可類比的對(duì)應(yīng)關(guān)系

(3)根據(jù)相似變換的方法,建立從已解決問(wèn)題到新問(wèn)題的映射,以獲得帶求解問(wèn)題所需的新知識(shí)。(4)對(duì)通過(guò)類比推理得到的關(guān)于新問(wèn)題的知識(shí)進(jìn)行校驗(yàn)。驗(yàn)證正確的知識(shí)存入知識(shí)庫(kù)中,暫時(shí)無(wú)法驗(yàn)證的知識(shí)作為參考性知識(shí),置于數(shù)據(jù)庫(kù)中。

7-10 考慮一個(gè)具有階梯型閾值函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),假設(shè)(1)用一常數(shù)乘所有的權(quán)值和閾值(2)用一常數(shù)加于所有權(quán)值和閾值 試說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)性能是否會(huì)變化?(1)不會(huì)(2)會(huì)

7-11 什么是知識(shí)發(fā)現(xiàn)?知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘有何關(guān)系?

根據(jù)費(fèi)亞德的定義,數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)時(shí)從大量數(shù)據(jù)中辨識(shí)出有效的,新穎的,潛在有用的,并可被理解的模式的高級(jí)處理過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘時(shí)知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟,它主要是利用某些特定的知識(shí)發(fā)現(xiàn)算法,在一定的運(yùn)算效率內(nèi),從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)出有關(guān)知識(shí)。

7-12 增大權(quán)值是否能使BP學(xué)習(xí)變慢? 是

7-13 試說(shuō)明知識(shí)發(fā)現(xiàn)的處理過(guò)程。費(fèi)亞德的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程包括:(1)數(shù)據(jù)選擇

根據(jù)用戶需求從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取與知識(shí)發(fā)現(xiàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理

檢測(cè)數(shù)據(jù)的完整性與數(shù)據(jù)的一致性,對(duì)噪音數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對(duì)丟失的數(shù)據(jù)利用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行填補(bǔ),進(jìn)行發(fā)掘數(shù)據(jù)庫(kù)

(3)數(shù)據(jù)變換

利用聚類分析和判別分析,從發(fā)掘數(shù)據(jù)庫(kù)里選擇數(shù)據(jù)(4)數(shù)據(jù)挖掘(5)知識(shí)評(píng)價(jià)

對(duì)所獲得的規(guī)則進(jìn)行價(jià)值評(píng)定,以決定所得到的的規(guī)則是否存入基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)

知識(shí)發(fā)現(xiàn)的全過(guò)程,可進(jìn)一步歸納為三個(gè)步驟,即數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理,數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘后處理。

7-14 有哪幾種比較常用的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法?試略加介紹。常用的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法有:(1)統(tǒng)計(jì)方法

統(tǒng)計(jì)方法是從事物外在數(shù)量上的表現(xiàn)去推斷事物可能的規(guī)律性,包括傳統(tǒng)方法,模糊集,支持向量機(jī),粗糙集

(2)機(jī)器學(xué)習(xí)方法

包括規(guī)則歸納、決策樹、范例推理、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),科學(xué)發(fā)現(xiàn),遺傳算法(3)神經(jīng)計(jì)算方法

常用的有剁成感知器,反向傳播網(wǎng)絡(luò),自適應(yīng)映射網(wǎng)絡(luò)(4)可視化方法

使用有效的可視化界面,可以快速,高效地與大量數(shù)據(jù)打交道,以發(fā)現(xiàn)其中隱藏的特征,關(guān)系,模式和趨勢(shì)

7-15知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些?試展望知識(shí)發(fā)現(xiàn)的發(fā)展和應(yīng)用評(píng)估。(1)金融業(yè)

數(shù)據(jù)清理,金融市場(chǎng)分析和預(yù)測(cè),賬戶分類,銀行擔(dān)保和信用評(píng)估(2)保險(xiǎn)業(yè)

通過(guò)對(duì)索賠者的資料與索賠歷史數(shù)據(jù)模式進(jìn)行比較,以判定用戶的索賠是否合理(3)制造業(yè)

零部件故障診斷,資源優(yōu)化,生產(chǎn)過(guò)程分析(4)市場(chǎng)和零售業(yè)

銷售預(yù)測(cè),庫(kù)存需求,零售點(diǎn)選擇和價(jià)格分析(5)醫(yī)療業(yè)

數(shù)據(jù)清理,預(yù)測(cè)醫(yī)療保險(xiǎn)費(fèi)用(6)司法

案件調(diào)查,詐騙檢測(cè),洗錢認(rèn)證,犯罪組織分鐘(7)工程與科學(xué) 工程與科學(xué)數(shù)據(jù)分析

第八章 機(jī)器人規(guī)劃

8-1 有哪幾種重要的機(jī)器人高層規(guī)劃系統(tǒng)?它們各有什么特點(diǎn)?你認(rèn)為哪種規(guī)劃方法有較大的發(fā)展前景?

基于謂詞邏輯的規(guī)劃是用謂詞邏輯來(lái)描述世界模型機(jī)規(guī)劃過(guò)程的一種規(guī)劃方法(1)規(guī)劃演繹法。用F規(guī)則求解規(guī)劃序列

(2)邏輯演算和通用搜索法。STRIPS和ABSTRIPS系統(tǒng)。(3)具有學(xué)習(xí)能力的規(guī)劃系統(tǒng)。如PULP-I系統(tǒng)

(4)分層規(guī)劃方法。如NOAH規(guī)劃系統(tǒng),他具有更快的規(guī)劃速度,更強(qiáng)的規(guī)劃能力和更大的適應(yīng)性。發(fā)展前景?

8-5 機(jī)器人Rover 正在房外,想進(jìn)入房?jī)?nèi),但不能開門讓自己進(jìn)去,而只能喊叫,讓叫聲促使開門。另一機(jī)器人Max 在房間內(nèi),他能夠開門并喜歡平靜。Max 通常可以把門打開來(lái)使Rover 停止叫喊。假設(shè) Max 和Rover 各有一個(gè)STRIPS規(guī)劃生產(chǎn)系統(tǒng)和規(guī)劃執(zhí)行系統(tǒng)。試說(shuō)明Max 和 Rover 的STRIPS規(guī)則和動(dòng)作,并描述導(dǎo)致平衡狀態(tài)的規(guī)劃序列和執(zhí)行的步驟。用來(lái)描述狀態(tài)的謂詞公式有: INROOM(X): X在房間里 OUTROOM(X): X不在房間里 SOUND(X): X在喊叫 QUIET(X): X保持安靜

OPENEN(X): X處于打開狀態(tài) CLOSED(X): X處于關(guān)閉狀態(tài)

Rover 可執(zhí)行的動(dòng)作有: Shout(X): X喊叫

先決條件:OUTROOM(X)AND CLOSED(Door)AND QUIET(X)刪除表:QUIET(X)添加表:SOUND(X)ComeIn(X): X走進(jìn)房間

先決條件:OUTROOM(X)AND OPEN(Door)刪除表:OUTROOM(X)添加表:INROOM(X)

Max 可執(zhí)行的動(dòng)作有:

Open(X, Door): 為X打開門

先決條件:SOUND(X)AND OUTROOMX AND CLOSED(Door)刪除表:OPENED(X)添加表:CLOSED(X)

初始狀態(tài)M0 OUTROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)目標(biāo)狀態(tài)G0 INROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)

導(dǎo)致平衡狀態(tài)的規(guī)劃序列為{Shout(Rover), Open(Rover, Door), ComeIn(Rover), Close(Door)} 執(zhí)行步驟:(1)M0:OUTROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)OP1:Shout(Rover)M1:OUTROOM(Rover)AND SOUND(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)(2)M1:OUTROOM(Rover)AND SOUND(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)OP2:Open(Rover,Door)M2:OUTROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND OPENED(Door)AND INROOM(Max)(3)M2:OUTROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND OPENED(Door)AND INROOM(Max)OP3:ComeIn(Rover)M3:INROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND OPENED(Door)AND INROOM(Max)OP4:Close(Door)M4(G0):INROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)

8-6 用本章討論過(guò)的任何規(guī)劃生成系統(tǒng),解決圖8.22所示機(jī)械手堆積木問(wèn)題。

用來(lái)描述狀態(tài)的謂詞公式有: ON(A,B): 積木A在積木B 上 ONTABLE(A): 積木A在桌子上 CLEAR(A): A上沒(méi)有東西

HOLDING(A): 機(jī)械手正抓住A HANDEMPTY: 機(jī)械手為空

機(jī)械手可執(zhí)行的動(dòng)作有:

Stack(X,Y): 把積木X堆在積木Y上

先決條件:HOLDING(X)AND CLEAR(Y)刪除表:HOLDING(X)AND CLEAR(Y)添加表:HANDEMPTY AND ON(X,Y)

UnStack(X,Y): 把堆在積木Y上的積木X抬起

先決條件:HANDEMPTY AND ON(X,Y)AND CLEAR(X)刪除表:HANDEMPTY AND ON(X,Y)添加表:HOLDING(X)AND CLEAR(Y)28

PickUp(X): 從桌面上抓起積木X 先決條件:HANDEMPTY AND ONTABLE(X)AND CLEAR(X)刪除表:ANDEMPTY AND ONTABLE(X)添加表:HOLDING(X)

PutDown(X): 將積木X 放到桌面上 先決條件:HOLDING(X)刪除表:HOLDING(X)添加表:ONTABLE(X)AND HANDEMPTY 初始布局M0:

ON(D,B)AND ON(A,C)AND CLEAR(D)AND ONTALBE(B)AN ONTALBE(C)AND HANDEMPTY 目標(biāo)布局G0:

ON(A,B)AND ON(B,C)AND ON(C,D)AND ONTABLE(D)AND CLEAR(A)AND HANDEMPTY 如何規(guī)劃?

第九章 Agent 9-1 分布式人工智能系統(tǒng)有何特點(diǎn)?試與多艾真體系統(tǒng)的特性加以比較。分布式人工智能系統(tǒng)的特點(diǎn):(1)分布性

系統(tǒng)信息(數(shù)據(jù)、知識(shí)、控制)在邏輯上和物理上都是分布的(2)連接性

各個(gè)子系統(tǒng)和求解機(jī)構(gòu)通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相互連接(3)協(xié)作性

各個(gè)子系統(tǒng)協(xié)調(diào)工作(4)開放性

通過(guò)網(wǎng)絡(luò)互連和系統(tǒng)的分布,便于擴(kuò)充系統(tǒng)規(guī)模(5)容錯(cuò)性

具有較多的冗余處理結(jié)點(diǎn)、通信路徑和知識(shí),提高工作的可靠性(6)獨(dú)立性

系統(tǒng)把求解任務(wù)規(guī)約為幾個(gè)相對(duì)獨(dú)立的子任務(wù),降低了問(wèn)題求解及軟件開發(fā)的復(fù)雜性

9-2 什么是艾真體?你對(duì)Agent的譯法有何見解?

Agent是能夠通過(guò)傳感器感知其環(huán)境,并借助執(zhí)行器作用于該環(huán)境的實(shí)體,可以看做是從感知序列到動(dòng)作序列的映射。

其特征為:行為自主性,作用交互性,環(huán)境協(xié)調(diào)性,面向目標(biāo)性,存在社會(huì)性,工作協(xié)作性,運(yùn)行持續(xù)性,系統(tǒng)適應(yīng)性,結(jié)構(gòu)分布性,功能智能性 把a(bǔ)gent 譯為艾真體的原因有:

(1)一種普遍的觀點(diǎn)認(rèn)為,Agent是一種果果傳感器感知其環(huán)境,并通過(guò)執(zhí)行器作用于該環(huán)境的實(shí)體。(2)“主體”一詞考慮到了Agent 具有自主性,但并未考慮Agent 還具有交互性,協(xié)調(diào)性,社會(huì)性,適應(yīng)性和分布性等特性。

(3)“代理”一詞在漢語(yǔ)中已經(jīng)有明確的含義,并不能表示出Agent的原意。

(4)把Agent譯為艾真體,含有一定物理意義,即某種“真體”或事物,能夠在十分廣泛的領(lǐng)域內(nèi)得到認(rèn)可。

(5)在找不到一個(gè)確切和公認(rèn)的譯法時(shí),宜采用音譯。

9-3 艾真體在結(jié)構(gòu)上有什么特點(diǎn)?在結(jié)構(gòu)上如何分類?每種結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)如何? 真體=體系結(jié)構(gòu)+程序

(1)在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中,真體相當(dāng)于一個(gè)獨(dú)立的功能模塊,獨(dú)立的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)(2)真體的核心部分是決策生成器或問(wèn)題求解器,起到主控作用(3)真體的運(yùn)行時(shí)一個(gè)或多個(gè)進(jìn)程,并接受總體調(diào)度

(4)各個(gè)真體在多個(gè)計(jì)算機(jī)CPU上并行運(yùn)行,其運(yùn)行環(huán)境由體系結(jié)構(gòu)支持

結(jié)構(gòu)分類及特點(diǎn):(1)反應(yīng)式

只是簡(jiǎn)單地對(duì)外部刺激產(chǎn)生響應(yīng),沒(méi)有內(nèi)部狀態(tài)(2)慎思式

是一個(gè)具有顯示符號(hào)模型的基于知識(shí)的系統(tǒng)(3)跟蹤式

是具有內(nèi)部狀態(tài)的反應(yīng)式真體,通過(guò)找到一個(gè)條件與現(xiàn)有的環(huán)境匹配的規(guī)則進(jìn)行工作,然后執(zhí)行與規(guī)則相關(guān)的作用

30(4)基于目標(biāo)

真體的程序能夠與可能的作用結(jié)果信息結(jié)合起來(lái),以便選擇達(dá)到目標(biāo)的行為,只要指定新的目標(biāo),就能夠產(chǎn)生新的作用(5)基于效果

一個(gè)具有顯示效果函數(shù)的真體能夠比較由不同作用獲得的效果,從而做出理性決策(6)復(fù)合式

在一個(gè)真體內(nèi)組合多種相對(duì)獨(dú)立和并行執(zhí)行的智能形態(tài),其結(jié)構(gòu)包括感知、動(dòng)作、反應(yīng)、建模、規(guī)劃、通信和決策。

9-4 艾真體為什么需要互相通信?

一些交談能向受話者傳送信息,還有一些交談要受話者采取行動(dòng)。通信的雙重目的就是建立信任和創(chuàng)建社會(huì)聯(lián)系。

9-5 試述艾真體通信的步驟、類型和方式。通信的步驟:

在一個(gè)通信事件中,講話者(T)要使用文字(W)向受話者(H)調(diào)查建議(P)在講話者身上發(fā)生三種作用:(1)意向:T要H相信P(2)生成:T選擇文字W(3)總和:H決定相信P 在受話者身上發(fā)生四種作用:

(1)感知:H 感知W(理想狀態(tài)下W’=W,但可能會(huì)有錯(cuò)覺(jué))(2)分析:H推斷,W’有多個(gè)可能的含義P1,P2,P3…….Pn(3)消岐:H推斷,T要調(diào)查Pi(理想地,Pi=P,但誤解是可能的)(4)總和:H決定相信Pi 通信的類型:

(1)使用TELL和ASK通信

真體分享相同的內(nèi)部表示語(yǔ)言,并通過(guò)界面TELL 和ASK 直接訪問(wèn)相互的知識(shí)庫(kù)(2)使用形式語(yǔ)言通信

外部通信語(yǔ)言可以與內(nèi)部表示語(yǔ)言不同,并且這些真體的每一個(gè)都可以有不同的內(nèi)部語(yǔ)言,只人每個(gè)真體能可靠地從外部語(yǔ)言映射到自己的內(nèi)部語(yǔ)言,它們就無(wú)須同意任何內(nèi)部符號(hào),其通信是通過(guò)語(yǔ)言而不是直接訪問(wèn)知識(shí)庫(kù)而實(shí)現(xiàn)的 通信的方式:

(1)黑板結(jié)構(gòu)方式

黑板提供公共工作區(qū),真體可以交換信息,數(shù)據(jù)和知識(shí)(2)消息/對(duì)話方式

這是實(shí)現(xiàn)靈活和復(fù)雜的協(xié)調(diào)策略的基礎(chǔ)。各真體使用規(guī)定的協(xié)議相互交換信息,用于建立通信和協(xié)調(diào)機(jī)制。兩真體之間的信息是直接交換的,執(zhí)行中沒(méi)有緩沖。

9-6 艾真體有哪幾種主要通信語(yǔ)言?它們各自有什么特點(diǎn)? 知識(shí)詢問(wèn)與操作語(yǔ)言KQML KQML定義了一種真體間傳遞信息的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)法以及一些動(dòng)作表達(dá)式,分為通信、消息和內(nèi)容三個(gè)從此 知識(shí)交換語(yǔ)言KIF 其語(yǔ)法基本上類似于用LISP語(yǔ)法書寫的一階謂詞演算

9-7 多艾真體系統(tǒng)有哪幾種基本模型?其體型結(jié)構(gòu)又有哪幾種? 基本模型:

(1)BDI模型

它是一個(gè)概念和邏輯上的理論模型,滲透在其他模型中,成為研究真體理性和推理機(jī)制的基礎(chǔ)。將BDI模型擴(kuò)展至多真體系統(tǒng)時(shí),提出了聯(lián)合意圖、社會(huì)承諾、合理行為等描述真體行為的形式化定義。(2)協(xié)商模型

產(chǎn)生于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)理論,主要用于資源競(jìng)爭(zhēng),任務(wù)分配和沖突消解等問(wèn)題(3)協(xié)作規(guī)劃模型

用于制定其協(xié)調(diào)一致的問(wèn)題求解規(guī)劃。每個(gè)真體都具有自己的求解目標(biāo),考慮其它真體的行動(dòng)與約束,并進(jìn)行獨(dú)立規(guī)劃。(4)自調(diào)整模型

為適應(yīng)復(fù)雜控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)控制和優(yōu)化而提出來(lái)。自協(xié)調(diào)模型隨環(huán)境變化自適應(yīng)地調(diào)整行為,是簡(jiǎn)歷在開放和動(dòng)態(tài)環(huán)境下的多真體系統(tǒng)模型。

體系結(jié)構(gòu):

(1)真體網(wǎng)絡(luò)

無(wú)論是遠(yuǎn)距離還是短距離的真體,其通信都是直接進(jìn)行的,當(dāng)真體數(shù)目較大時(shí),這種一一交互的結(jié)構(gòu)將導(dǎo)致系統(tǒng)效率低下。(2)真體聯(lián)盟

若干近程真體通過(guò)助手真體進(jìn)行交互,而遠(yuǎn)程真體則由各個(gè)局部真體群體的助手真體完成交互和消息發(fā)送。一個(gè)真體無(wú)須知道其他真體的詳細(xì)信息,比真體網(wǎng)絡(luò)有較大的靈活性。(3)黑板結(jié)構(gòu)

局部真體群體共享數(shù)據(jù)存儲(chǔ)——黑板。其中控制外殼真體負(fù)責(zé)信息交互,而網(wǎng)絡(luò)控制真體負(fù)責(zé)局部真體群體之間的遠(yuǎn)程信息交互。

9-8 試說(shuō)明多艾真體的協(xié)作方法、協(xié)商技術(shù)和協(xié)調(diào)方式。

協(xié)作是保持非對(duì)抗真體間行為協(xié)調(diào)的特例,它通過(guò)適當(dāng)?shù)膮f(xié)調(diào),合作完成共同目標(biāo)。協(xié)作方法:

(1)決策網(wǎng)絡(luò)和遞歸建模

決策網(wǎng)絡(luò)可看做是增加了決策節(jié)點(diǎn)和效益節(jié)點(diǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)對(duì)環(huán)境和其他真體的觀察信息和貝葉斯學(xué)習(xí)方法來(lái)修正模型,即修正對(duì)其他真體行為的信念,并預(yù)測(cè)它們的行為。(2)Markov對(duì)策

單真體系統(tǒng)中真體的動(dòng)態(tài)決策其實(shí)是一個(gè)Markov過(guò)程,在多真體系統(tǒng)中真體的Markov決策過(guò)程的擴(kuò)展形式就是隨機(jī)對(duì)策,即Markov對(duì)策(3)真體學(xué)習(xí)方法

多真題系統(tǒng)的協(xié)作,本質(zhì)上說(shuō)是每個(gè)真體學(xué)習(xí)其他真體的邢翁策略模型而采取相應(yīng)的最優(yōu)反應(yīng)。(4)決策樹和對(duì)策樹

實(shí)質(zhì)是將對(duì)策理論和對(duì)策過(guò)程形式化,以實(shí)現(xiàn)真體的自動(dòng)推理過(guò)程 協(xié)商時(shí)多真體系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)協(xié)同,協(xié)作,沖突消解和矛盾處理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

協(xié)商技術(shù):

(1)協(xié)商協(xié)議

主要研究真體通信語(yǔ)言的定義,表示,處理和語(yǔ)義解釋,主要處理協(xié)商過(guò)程總,真體之間的交互

32(2)協(xié)商策略

用于真體決策及選擇協(xié)商協(xié)議和通信消息,主要修改真體內(nèi)的決策和控制過(guò)程(3)協(xié)商處理

側(cè)重描述和分析單個(gè)真體和多真體協(xié)商社會(huì)的整體協(xié)作行為,包括協(xié)商算法和系統(tǒng)分析兩方面 協(xié)調(diào)時(shí)一種動(dòng)態(tài)行為,是真體對(duì)環(huán)境及其它真體的適應(yīng),往往通過(guò)改變真體的心智狀態(tài)來(lái)實(shí)現(xiàn)

協(xié)調(diào)方法:

(1)基于集中規(guī)劃

至少有一個(gè)真體具備其他真體的知識(shí),能力和環(huán)境資源知識(shí),它作為主控真體,對(duì)系統(tǒng)的目標(biāo)進(jìn)行分解,任務(wù)進(jìn)行規(guī)劃,并指示其他真體執(zhí)行任務(wù)(2)基于協(xié)商

屬于分布式協(xié)調(diào),系統(tǒng)中沒(méi)有作為規(guī)劃的主控真體(3)基于對(duì)策論

包括無(wú)通信協(xié)調(diào)和有通信協(xié)調(diào)兩類(4)基于社會(huì)規(guī)劃

以每個(gè)真體都必須遵循的社會(huì)規(guī)則,過(guò)濾策略,標(biāo)準(zhǔn)和慣例為基礎(chǔ)的協(xié)調(diào)方法

9-9 為什么多艾真體需要學(xué)習(xí)與規(guī)劃?

學(xué)習(xí)能力是衡量多真體系統(tǒng)和其他智能系統(tǒng)的重要特征之一。多真體系統(tǒng)學(xué)習(xí)比單真體學(xué)習(xí)復(fù)雜得多,因?yàn)槠鋵W(xué)習(xí)對(duì)象處于動(dòng)態(tài)變化中,且其學(xué)習(xí)離不開真體間的通信。只要給計(jì)算機(jī)設(shè)定一個(gè)目標(biāo),然后計(jì)算機(jī)不斷與環(huán)境交互以達(dá)到該目標(biāo)。

規(guī)劃是連接精神狀態(tài)(打算,設(shè)想)與執(zhí)行動(dòng)作的橋梁。多真體系統(tǒng)中的規(guī)劃與經(jīng)典規(guī)劃有所不同,需要反映環(huán)境的持續(xù)變化。

9-10 你認(rèn)為多艾真體系統(tǒng)的研究方向應(yīng)是哪些?其應(yīng)用前景又如何? 研究方向?

應(yīng)用領(lǐng)域有:多機(jī)器人協(xié)調(diào),過(guò)程智能控制,網(wǎng)絡(luò)通信與管理,交通控制,電子商務(wù),遠(yuǎn)程教學(xué),遠(yuǎn)程醫(yī)療,網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘,信息過(guò)濾、評(píng)估和集成以及數(shù)據(jù)庫(kù)管理。

第五篇:人工智能及其應(yīng)用課程總結(jié)

《人工智能及其應(yīng)用》課程總結(jié)

20世紀(jì)40年代,計(jì)算機(jī)的發(fā)明揭開了人類發(fā)展的新篇章,使得人類追尋已久的腦力勞動(dòng)機(jī)械化問(wèn)題獲得了解決的方法和途徑。計(jì)算機(jī)能夠代替人類大腦進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算,并且能夠根據(jù)計(jì)算對(duì)某些問(wèn)題做出判斷,從某種程度上代替了人腦的部分功能。而隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,20世紀(jì)50年代人工智能(AI)這一新的學(xué)科門類的誕生,對(duì)人類的發(fā)展和進(jìn)步有著重大的意義。

人工智能是指人類的各種腦力勞動(dòng)或智能行為,諸如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、通信、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng),可用某種智能化的機(jī)器來(lái)予以人工的實(shí)現(xiàn)。諸如機(jī)器編譯、機(jī)器診斷、機(jī)器推理以及各種專家系統(tǒng)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,引起了眾多學(xué)科和不同專業(yè)背景學(xué)者們的日益重視,并且發(fā)展出了若干個(gè)研究子學(xué)科,如計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)、生理學(xué)、社會(huì)學(xué)、生物學(xué)、信息學(xué)和計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)等,人工智能成為一門廣泛的交叉和前沿學(xué)科。因此,《人工智能及其應(yīng)用》課程的學(xué)習(xí),對(duì)于計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究技術(shù)、機(jī)械技術(shù)以及本人的專業(yè)——農(nóng)業(yè)機(jī)械工程的學(xué)習(xí)和科研工作中,具有十分重要的作用。《人工智能及其應(yīng)用》課程所講授的知識(shí)涵蓋面廣、內(nèi)容較多,其中許多章節(jié)所設(shè)計(jì)的知識(shí)都可以單獨(dú)作為一門課程學(xué)習(xí)。因此,通過(guò)本學(xué)期對(duì)《人工智能及其應(yīng)用》課程的學(xué)習(xí),我重點(diǎn)總結(jié)一下主要學(xué)習(xí)和掌握的幾方面知識(shí):

1.人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域。在人工智能這門學(xué)科中,包含有多個(gè)研究領(lǐng)域,每個(gè)研究領(lǐng)域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語(yǔ),它們包括:自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)定理證明、智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、視覺(jué)系統(tǒng)、問(wèn)題求解、人工智能方法和程序語(yǔ)言以及自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等。通過(guò)對(duì)這些研究領(lǐng)域的研究和應(yīng)用介紹,我發(fā)現(xiàn)其中專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)和數(shù)據(jù)挖掘等方面的知識(shí),是我所研究的專業(yè)領(lǐng)域和課題中,使用計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和自動(dòng)判別所需要的知識(shí),對(duì)我課題的研究和完成將會(huì)有很大幫助。

2.知識(shí)表示與推理。本部分研究了傳統(tǒng)人工智能的知識(shí)表示方法、搜索技術(shù)和知識(shí)推理。以符號(hào)和邏輯為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)人工智能問(wèn)題求解是通過(guò)知識(shí)表示和

知識(shí)推理來(lái)實(shí)現(xiàn)的。知識(shí)表示的方法有很多,包括圖示法、公式法、結(jié)構(gòu)化方法、陳述式表示、過(guò)程式表示、狀態(tài)空間法和問(wèn)題歸約法等。表示問(wèn)題是為了進(jìn)一步求解問(wèn)題,從問(wèn)題表示到問(wèn)題的解決有一個(gè)求解的過(guò)程,也就是搜索過(guò)程。因此,學(xué)習(xí)了圖搜索策略和A*算法的方法和步驟。學(xué)習(xí)了消解原理這一用于一定的子句公式的重要推理規(guī)則,包括消解推理規(guī)則、含有變量的消解式、消解反演求解過(guò)程等。并且學(xué)習(xí)了規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)。它們是解決比較復(fù)雜的系統(tǒng)和問(wèn)題的較為先進(jìn)的推理技術(shù)和系統(tǒng)求解方法,能夠解決搜索推理方法難以解決的一些問(wèn)題。

3.計(jì)算智能。包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、模糊計(jì)算、粗糙集理論、遺傳算法、進(jìn)化策略、進(jìn)化編程、人工生命、粒群優(yōu)化、蟻群算法、自然計(jì)算和免疫計(jì)算。其中每一部分都可以作為單獨(dú)的一門課程和知識(shí)進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)和研究。其中,我結(jié)合課程內(nèi)容,重點(diǎn)學(xué)習(xí)和研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)元的特性而產(chǎn)生的,是基于生物神經(jīng)元特性的互聯(lián)模型制造的算法及機(jī)器。包括有以下幾個(gè)重要特性:并行分布處理、非線性映射、通過(guò)訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)、適應(yīng)與集成、硬件實(shí)現(xiàn)性。在本部分學(xué)習(xí)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由基本處理單元——神經(jīng)元及其互聯(lián)方法構(gòu)成的。其網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)分為兩類:遞歸網(wǎng)絡(luò)和前饋網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要學(xué)習(xí)算法有:有師學(xué)習(xí)、無(wú)師學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三種。具體學(xué)習(xí)了自適應(yīng)諧振理論網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)矢量量化網(wǎng)絡(luò)、Kohonen網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò),并且學(xué)習(xí)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示方法和推理方法。通過(guò)這部分的學(xué)習(xí),了解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用方法和應(yīng)用領(lǐng)域,由于其學(xué)習(xí)和適應(yīng)、自組織、函數(shù)逼近和大規(guī)模并行處理等能力,因而在模式識(shí)別、信號(hào)處理、系統(tǒng)辨識(shí)和優(yōu)化等方面有著廣泛的應(yīng)用。

4.機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究機(jī)器獲取新知識(shí)和新技能,并實(shí)現(xiàn)現(xiàn)有知識(shí)的學(xué)問(wèn)。在此部分,主要學(xué)習(xí)了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要策略、系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,包括:機(jī)械學(xué)習(xí)、歸納學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)、神經(jīng)學(xué)習(xí)和知識(shí)發(fā)現(xiàn)。而其中的一些學(xué)習(xí)方法又與以前學(xué)習(xí)章節(jié)中的內(nèi)容有所交叉,如神經(jīng)學(xué)習(xí)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。介紹了各種學(xué)習(xí)方法的定義、結(jié)構(gòu)、基本計(jì)算方法和流程等知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛的應(yīng)用于圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器人動(dòng)力學(xué)與控制、自動(dòng)控制、自然語(yǔ)言理解、語(yǔ)音識(shí)別、信號(hào)處理和專家系統(tǒng)等領(lǐng)域。

通過(guò)對(duì)《人工智能及其應(yīng)用》課程的學(xué)習(xí),使我學(xué)習(xí)了人工智能的各種基本算法和思想,了解了各種方法的應(yīng)用領(lǐng)域和適用范圍。由于我的研究課題中,也需要對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和做出判斷,因此必然涉及人工智能的相關(guān)知識(shí)。課程包含內(nèi)容很多,涵蓋的領(lǐng)域非常廣泛,雖然學(xué)習(xí)深度有限,但是正是對(duì)人工智能知識(shí)的廣泛了解,才能擴(kuò)展我的研究思路,選定方向和研究算法,進(jìn)行更深層次的研究。

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