人工智能实验指导.docx
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人工智能实验指导
《人工智能》实验指导
课程代码：
H0404X
适用对象：
计算机科学与技术专业指导教师：
魏世勇、陈白帆、李仪
实验内容
实验一
实验二
实验三
实验四
实验五
实验七
实验八
实验九
产生式系统实验
搬动机器人的路径规划与行为决策实验
梵塔问题实验
A*算法实验
化为子句集的九步法实验
模糊假言推理器实验
BP网络实验
贝叶斯网络实验
实验一产生式系统实验
（必修，2学时）
一、实验目的：
熟悉和掌握产生式系统的运行系统，掌握基于规则推理的基本方法。
二、实验原理
产生式系统用来描述若干个不同样样的以一个基本见解为基础的系统，这个基本见解就是产生式规则或产生式条件和操作对。
在产生式系统中，论域的知识分为两部分：
用事实表示静
态知识；用产生式规则表示推理过程和行为。
三、实验条件：
1.产生式系统实验程序。
2.IE5.0以上，能够上Internet。
四、实验内容：
1.对已有的产生式系统（默认的例子）进行演示，同时能够更正其规则库或（和）事实库，进行正反向推理，认识其推理过程和系统。
2.自己建筑产生式系统（包括规则库和事实库），今后进行推理，即能够自己输入任何的规则和事实，并基于这种规则和事实进行推理。
这为学生亲手建筑产生式系统并进行推理供应了一种有效的实验环境。
五、实验步骤：
1.定义变量，包括变量名和变量的值。
2.成立规则库，其方法是，（a）输入规则的条件：
每条规则最稀有一个条件和一个结论，选择变量名，输入条件（符号）；选择变量值，按确定按钮就达成了一条条件
的输入。
重复操作，可输入多条条件；（b）输入规则的结论：
输入完规则的条件后，就可以输入规则的结论了，每条规则必定也只能有一个结论。
选择变量名，输入条
件（符号），选择变量值，按确定按钮就达成了一个结论的输入。
重复以上两步，达成整个规则库的成立。
3.成立事实库（总数据库）：
成立过程同步骤2。
重复操作，可输入多条事实。
4.今后按“开始”或“单步”按钮即可。
其他，利用实例演示，能够运行系统默认的产生式系统，而且能够进行正反向推理。
其他的可拜会其帮助文件。
六、实验结论：
包括做实验的目的、方法、过程等，详细要写成实验报告，以以以下图所示（见下页）。
附：
产生式系统实验报告表
年级
指导
姓名
老师
日期
班级
推理□正向推理
实验目的
方法□反向推理
成立规则库成立事实库
展望结果
实验过程
及结果（注
备注（原因等）
意观测规
则的匹配
过程和方
法）
学生结论
指导老师
建议
实验二搬动机器人的路径规划与行为决策实验
（必修，2学时）
一、实验目的：
熟悉搬动机器人的信息办理流程，认识、比较基于行为主义和符号主义的人工智能方法在机器人中的应用特点和奏效，以及结合两者的规划与决策方式。
二、实验原理
规划是一种问题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，追求一系列行为动作，并成立一个操作序列，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。
一个总规划能够含有若干个子规划。
三、实验仪器设备：
硬件：
AmigoBot搬动机器人一
台（附无线串行信号和
图像信号传输装置各一
套），计算机一台（附图
像采集卡、声卡），实验
环境（木制围栏、阻截
物若干）
软件：
Windows98or2000,
AmigoEyes,
AmigoMapper,
AmigoColbert
四、实验内容：
1.
认识AmigoBot搬动机器人的传感器和驱动器工作情况；
2.
察看机器人的反射式避障行为；
3.
编程控制机器人路径，察看行为并比较其避障奏效；
4.
察看混杂式方法的导航奏效，剖析行为决讲和规划在系统中的作用；
5.
剖析依照先验地图规划路径的导航系统的优缺点。
五、实验步骤：
1
将机器人的无线串行信号和图像信号传输装置分别与计算机串口
1和图像输入口相
连。
2开机。
3打开AmigoBot电源，启动机器人自检程序，察看左右驱动轮和超声距离传感器特
征。
4启动AmigoEyes程序，将机器人控制端口设为Com1，点击connect，连接机器人
与计算机控制程序。
5点击wander，察看机器人旅游时的避障行为以及超声距离传感器和视觉传感器信
号，总结其行为特点，点击停止按钮或
Disconnect停止机器人运动。
6
启动AmigoColbert程序，测试控制语句对机器人行为的作用奏效，包括
move,turn
to（deg）,turn（deg）,speed,rotate,stop等语句，编写程序控制机器人走方形和圆形路
径。
7
在环境中放置2个阻截物，编写一段程序控制机器人由一起点至一终点，
途中绕过
阻截物，在机器人运行过程中变动阻截物地址，察看机器人行为。
8启动AmigoMapper程序，按实质尺寸绘制上一环境的地图。
9在AmigoEyes程序中导入上述地图，保持环境与地图一致，选择不同样样起点和终点，察看导航奏效；变动阻截物地址，察看机器人行为。
实验数据：
1.步骤7和步骤9的初始环境地图以及变化后的环境表示图。
2.步骤6、7、9中的机器人运行轨迹图。
3.步骤6和步骤7的控制程序清单。
实验报告要求：
对提交的实验结果进行剖析：
1.总结步骤5中机器人的行为特点。
2.描述步骤7中的前后行为，剖析原因。
3.描述步骤9中的前后行为，剖析原因，并与步骤7中的行为进行比较。
4.总结规划与反射式行为决策在系统中的作用。
试剖析依照先验地图规划路径的导航系统的优缺点。
实验三梵塔问题实验
（选修，2学时）
一、实验目的：
熟悉和掌握问题规约法的原理、实质和规约过程；理解规约图的表示方法。
二、实验原理
从目标（要解决的问题）出发逆向推理，先把问题分解为子问题和子-子问题，直至最后把
初始问题归约为一个平凡的根源问题会集，今后解决较小的问题。
对所有根源问题的解答就意味着原始问题的解决。
三、实验条件：
1.梵塔问题系统实验程序。
2.IE5.0以上，能够上Internet。
四、实验内容：
1.演示已有的梵塔问题（默认程序例程），能够更正圆盘数量，认识问题解决的归约过程。
2.剖析归约机理，熟悉问题规约的详细过程。
3.自己建筑一个梵塔问题归约系统，今后依照归约原理进行逆向推理，获取根源问题会集。
经过解决这些根源问题，最后求解问题。
五、实验步骤：
1.开始演示。
进入三圆盘实例程序，点击“play”按钮开始演示程序，察看其求解步骤，“Stop”按钮可停止演示，“Speed+”、“Speed-”按钮可增减演示速度。
2.改变圆盘数量。
点击“Renew”按钮，经过“Number+”和“Number-”改变圆盘数量，再次点击“play”按钮。
3.重复演示、比较，依照其求解过程获取圆盘数量与步骤数量之间的规律。
归纳并理解问题归约的实质。
4.自己成立一个梵塔问题求解难题，利用归约法进行问题分解。
5.画出其问题规约图。
六、实验结论：
1.圆盘数量与搬动步骤之间的数学关系。
2.依照自己所建梵塔问题，画出问题规约图，获取子问题集，列出求解过程。
3.剖析问题规约的实质。
实验四A*算法实验
（选修，2学时）
一、实验目的：
熟悉和掌握启示式找寻的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和找寻序次。
二、实验原理：
A*算法是一种有序找寻算法，其特点在于对估价函数的定义上。
对于一般的有序找寻，
总是选择f值最小的节点作为扩展节点。
因此，f是依照需要找到一条最小代价路径的见解
来估计节点的，因此，可考虑每个节点n的估价函数值为两个重量：
从初步节点到节点
代价以及从节点n到达目标节点的代价。
n的
三、实验条件：
1N数码难题演示程序。
2IE5.0以上，能够上Internet。
三、实验内容：
1分别以8数码和15数码为例实质求解A*算法。
2画出A*算法求解框图。
3剖析估价函数对找寻算法的影响。
4剖析A*算法的特点。
四、实验步骤：
1开始演示。
进入N数码难题演示程序，可选8数码也许15数码，点击“选择数码”
按钮确定。
第一次启动后，点击两次“缺省”也许“随机”按钮，才会出现图片。
2点击“缺省棋局”，会产生一个固定的初始节点。
点击“随机生成”，会产生任意排列的初始节点。
3算法执行。
点击“连续执行”则程序自动搜追求解，并演示每一步结果；点击“单步运行”则每次执行一步求解流程。
“运行速度”可自由调治。
4察看运行过程和找寻序次，理解启示式找寻的原理。
在下拉框中选择演示“15数码
难题”，点击“选择数码”确定选择；运行15数码难题演示实例。
5算法流程的任一时辰的有关状态,以算法流程高亮、open表、close表、节点静态图、
当前扩展节点搬动图等5种形式在按钮上方同步显示,便于深入学习理解A*算法。
6依照程序运行过程画出A*算法框图。
其他可参照帮助文件。
五、实验报告要求：
1A*算法流程图和算法框图。
2试剖析估价函数的值对找寻算法速度的影响。
3依照A*算法剖析启示式找寻的特点。
实验五化为子句集的九步法实验
（选修，2学时）
一、实验目的：
理解和掌握消解原理，熟悉谓词公式化为子句集的九个步骤，理解消解推理规则，能把任意谓词公式变换成子句集。
二、实验原理
消解是可用于必定的子句公式的重要推理规则，任一谓词演算公式能够化成一个子句集。
经过九步法消解能够从这两个父辈子句推导出一个新子句。
九步法消解包括消去蕴涵符号、减否定符辖域、对变量标准化、消去存在量词、化为前束型、化为合取范式、消去全程量词、消去合取符、更换变量名，依次变换即可获取子句集。
三、实验条件：
1子句集变换演示程序。
2IE5.0以上，能够上Internet。
四、实验内容：
理解消解原理，熟悉谓词公式变换成子句集的步骤。
五、实验步骤：
1对默认谓词公式进行变换。
进入演示程序，点击“语法检查”，再依次点击消解过程的九个步骤按钮，获取消解结果。
2自定义消解目标。
点击“除去”删除默认公式，利用界面键盘输入新的消解目标，用“大写字母”、“小写字母”按键进行输入中的字母变换。
3语法检查。
点击“语法检查”检查输入谓词公式的语法错误。
如无错误，则依次点击步骤按钮进行消解。
4重复运行2、3步，熟悉消解原理和消解过程。
六、实验报告要求：
1认识每一步消解的规则和原则。
2给出一个谓词公式消解的详细过程和结果。
3剖析消解原理的特点和原理。
实验六子句消解实验
（选修，2学时）
一、实验目的：
理解含有变量的子句如何使用消解规则，掌握子句消解的原理和规则，能熟练进行任意两个子句的消解，认识消解推理的某些常用规则。
二、实验原理：
对子句集进行消解推理，获取相应的结论。
为了对含有变量的子句使用消解规则，我们必定找到一个置换，作用于父辈子句使其含有互补文字。
消解两个子句时，可能有一个以上的消解式，但是，在任何情况下最多有有限个消解式。
三、实验条件
1子句消解推理演示程序。
2IE5.0以上，能够上Internet。
四、实验内容：
1
运行并察看演示实例。
2
输入新的子句，检查消解结果。
3
依照消解过程理解消解原理和常用规则。
五、实验步骤：
1.
默认示例演示。
进入演示实例，点击“演示实例
1”，今后点击“开始消解”，获取
消解结果。
2.分别运行“演示实例2”和“演示实例3”，察看消解结果，理解常用消解规则的应用。
3.自定义消解子句。
点击“系统重置”按钮，再经过键盘与两个按钮“～”与“∨”
输入合法的子句，点击“加入子句集”加入子句集，点击“开始消解”，察看消解结果。
4.重复步骤3，多次输入不同样样子句进行消解，熟悉消解过程。
六、实验结论：
1熟悉消解过程，理解子句消解规则。
2给出自己输入的待消解子句、消解结果和详细过程。
实验七模糊假言推理器实验
（选修，2学时）
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，认识可能性理论。
经过实例比较模糊推理与不确定性推理的实质差异。
二、实验原理
模糊推理所办理的事物自己是模糊的，见解自己没有明确的外延，一个对象可否切合这个见解难以明确地确定模糊推理是对这种不确定性，即模糊性的表示与办理。
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。
经过定义前项、后项和事实不同样样的模糊会集，模糊推理能够获取不同样样的计算结论。
三、实验条件：
1模糊假言推理器演示程序；
2IE5.0以上版本，能连通Internet。
四、实验内容：
1使用推理器多次推理；
2自己输入的规则和模糊集，进行运算推理；
3经过实例剖析模糊推理与不确定性推理的实质差异。
五、实验步骤：
1运行默认推理。
进入演示程序，点击“开始运算”运行默认规则，连续点击“计算下一步”，察看文本框中的输出结果。
2增加新规则。
点击“增加规则”可增加新的推理逻辑，在左边文本框中依次输入规则的前项、后项和事实。
3设置模糊会集。
点击“自定义模糊集”能够设置规则的前项、后项和事实的模糊集，并点击“确认”。
4运行自定义规则。
输入完满部自定义模糊规则后，点击“开始运算”运行自定义规则，连续点击“计算下一步”，察看文本框中的输出结果。
5按钮“重新开始”能够进行再一次模糊推理。
其他可参照帮助文件。
六、实验报告要求：
1隶属度、模糊关系和模糊规则的互有关系。
2模糊假言推理过程。
3自定义规则及其推理结果。
4剖析模糊假言推理与不确定推理的的实质差异。
实验八BP网络实验
（选修，2学时）
一、实验目的：
理解反向流传网络的结构和原理，掌握反向流传算法对神经元的训练过程，认识反向流传公式。
经过成立BP网络实例，熟悉前馈网络的原理及结构。
二、实验原理
反向流传（BP）算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值的较为简单的方法。
BP
算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层（即最凑近输入层的隐含层）流传由总误差引
起的权值修正。
BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐（层）节点。
输
入信号先向前传达到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传达到输出节点，最后给
出输出结果。
三、实验条件：
1BP网络演示程序。
2IE5.0以上版本，能连通Internet。
四、实验内容：
1经过BP网络各项参数的不同样样设置，察看BP算法的学习奏效。
2察看比较BP网络各项参数变化对于训练结果的影响。
五、实验步骤：
1设置各层神经元个数设置。
用户点击下拉列表框选择输入、隐含、输出各层神经元
2
个数，其中隐含层神经元个数自动设为输入层神经元个数（n）的2n+1个，今后再点
击“确定”按钮，就可以看到所设置BP神经网络表示图以及系统随机生成默认的各
层权值。
学习参数设置，用户点击或拖动各转动条分别设置样本误差、系统误差、学习速率、
动量因子、迭代次数参数值。
3各层权值设置，若是用户使用系统随机生成默认的各层权值，则进行第4步。
用户或选中“自定义权”单项选择框自定义权各层权，在权值设置文本域设置权值后，单击其
后“确定”按钮。
或双击下方列表框选项，相应权值会在权值设置文本域出现，则进
行该权值更正后，单击今后“确定”按钮，更正后的权值会成功地列表框的原位更正。
后两种方式均会成功地激活“确定”按钮。
4学习样本设置，单文本域中出现“入层”字样表示在单文本域中设置输入层神经元信号向量。
单文本域中出现“出层”字样表示在单文本域中设置输出层神经元信号
向量。
当输入已达成一个或一个以上模式对，“已设置完”单项选择框会成功地激活，
如选中，则“校正网络”按钮会成功地激活。
样本列表框也拥仿佛步3的双击更正功能。
5“校正网络”按钮成功地激活后，单击“校正网络”按钮，进行网络学习。
当学习
达成后，“较正结果以下：
”列表框显示校正学习后的结果，用户可经过察看“学习”可否满意。
如满意，则设置测试样本，进行测试“学习”奏效。
如不满意，则可（重
新设置初始权值、或学习样本等方式）让网络重新“学习”。
六、实验结论：
1BP网络的基本结构及BP算法的训练过程。
2试述阈值函数和权值变化对BP网络推理结果的影响。
实验九贝叶斯网络实验
（选修，2学时）
一、实验目的：
认识不确定性推理的原理和特点，理解贝叶斯网络的推理原理。
二、实验原理：
贝叶斯网络是一种模拟人类推过程中因果关系的不确定性办理模型，其网络拓扑结构是
一个有向无环图（DAG），它的节点用随机变量或命题来表记，认为有直接关系的命题或变量则用弧来连接。
经过成立推理规则知识库，设置前提条件和凭据可信度，经过贝叶斯推理，获取结论及其可信度。
三、实验条件
1贝叶斯推理网络演示程序。
2IE5.0以上版本，能连通Internet。
四、实验内容：
1成立贝叶斯网络，包括成立推理规则知识库和前提条件的可信度。
2实质演示贝叶斯推理过程。
五、实验步骤：
1成立推理规则知识库。
规则知识是经过点击“下条知识”按钮，将规则知识逐条加入规则知识库列表框中。
2当规则知识库成立达成后，点击“建库达成”按钮，表示用户所成立的规则知识库
的大小已确定下来。
规则知识库的最大规模不能够够高出100条。
3成立规则知识前提条件的可信度，用户能够从“凭据可信度”的下拉列表框中优选规则知识前提条件，输入相应的可信度。
4经过点击“下条凭据可信度”按钮，将规则知识逐条加入前提条件可信度列表框。
当规则知识前提条件的可信度成立达成后，点击“凭据达成”按钮。
此时用户能够看到“开始推理”按钮被激活，则表示用户能够进行推理。
5用户点击“开始推理”按钮后，能够看到生成的贝叶斯网络推理表示图以及在“推理结果以下”文本框中最后结论的后验概率值。
六、实验报告要求：
1成立的知识库和规则库内容。
2贝叶斯推理网络的推理结果。
3试论述贝叶斯推理网络的推理系统及特点。
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