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1、 人工智能及其应用实验指引书浙江工业大学计算机科学与技术学院人工智能课程组9月前 言本实验是为了配合人工智能及其应用课程的理论学习而专门设立的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和措施，并为此后进一步学习更高档课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基本。全书共分为八个实验：1.产生式系统实验；2.模糊推理系统实验；3.A*算法求解8数码问题实验；4.A*算法求解迷宫问题实验；5.遗传算法求解函数最值问题实验；6.遗传算法求解TSP问题实验；7.基于神经网络的模式辨认实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验涉及有：实验目的、实验内容、实验条件、实验规定、实验环节和实验报告等
2、六个项目。本实验指引书涉及两个部分。第一种部分是简介实验的教学大纲；第二部分是简介八个实验的内容。由于编者水平有限，本实验指引书的错误和局限性在所难免，欢迎批评指正。 人工智能课程组9月 目录实验教学大纲1实验一 产生式系统实验3实验二 模糊推理系统实验5实验三 A*算法实验I9实验四 A*算法实验II12实验五 遗传算法实验I14实验六 遗传算法实验II18实验七 基于神经网络的模式辨认实验20实验八 基于神经网络的优化计算实验24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、重要仪器设备及运营环境：PC机、Visual C+ 6.0、Matlab 7.0。三、实验项目及教
3、学安排序号实验名称实验平台实验内容学时类型教学规定1产生式系统应用VC+设计知识库，实现系统辨认或分类等。2设计课内2模糊推理系统应用Matlab1）设计洗衣机的模糊控制器；2）设计两车追赶的模糊控制器。2验证课内3A*算法应用IVC+设计与实现求解N数码问题的A*算法。2综合课内4A*算法应用IIVC+设计与实现求解迷宫问题的A*算法。2综合课内5遗传算法应用IMatlab1）求某一函数的最小值；2）求某一函数的最大值。2验证课内6遗传算法应用IIVC+设计与实现求解不同都市规模的TSP问题的遗传算法。2综合课内7基于神经网络的模式辨认Matlab1）基于BP神经网络的数字辨认设计；2）基于
4、离散Hopfiel神经网络的联想记忆设计。2验证课内8基于神经网络的优化计算VC+设计与实现求解TSP问题的持续Hopfield神经网络。2综合课内四、实验成绩评估实验课成绩单独按五分制评估。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察为主，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重要考核根据。对于实验课成绩，无论采用何种方式进行考核，都必须按实验课的目的规定，以实际实验工作能力的强弱作为评估成绩的重要根据。评估各级成绩时，可参照如下原则：（一）优秀能对的理解实验的目的规定，能独立、顺利而对的地完毕各项实验操作，会分析和解决实验中遇到的问题，能掌握
5、所学的各项实验技能，能较好地完毕实验报告及其他各项实验作业，有一定发明精神和能力。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规定，能认真而对的地完毕各项实验操作，能分析和解决实验中遇到的某些问题。能掌握所学实验技能的绝大部分，对难点较大的操作完毕有困难。能一般完毕实验报告和其他实验作业。有较好的实验习惯和工作作风。（三）中档能粗浅理解实验目的规定，能认真努力进行各项实验操作，但技巧较差。能分析和解决实验中某些较容易的问题，掌握实验技能的大部分。有30%掌握得不好。能一般完毕各项实验作业和报告。解决问题缺少条理。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
6、理解实验内容，能一般按图、或按实验环节“照方抓药”完毕实验操作，能完毕60%所学的实验技能，有些虽作但不精确。遇到问题常常缺少解决的措施，在别人启发下能作些简朴解决，但效果不抱负。能一般完毕实验报告，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（如工作无筹划，解决问题缺少条理）。（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，操作不对的。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成果，遇到问题时说不明因素，在教师指引下也较难完毕各项实验作业。或有些小聪颖但不努力，不求上进。实验一 产生式系统实验一、实验目的
7、：熟悉一阶谓词逻辑和产生式表达法，掌握产生式系统的运营机制，以及基于规则推理的基本措施。二、实验内容运用所学知识，设计并编程实现一种小型人工智能系统（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、实验规定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达，运用如图1所示的产生式系统实验程序，建立知识库，分别运营正、反向推理。3. 系统完毕后，提交实验报告。五、实验环节：1. 基于如图1所示的产生式系统实验程序，设计并实现一种小型人工智能系统：1）系统设立，涉及设立系统名称和
8、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，完毕整个规则库的建立。3）建立事实库（综合数据库），输入多条事实或结论。4）运营推理，涉及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。递交的报告文献名：班级_学号_姓名_实验名称实验名称班级： 学号： 姓名： 一、实验目的 二、实验内容三、实验环节四、实验成果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，纯熟应用模糊推理，理解也许
9、性理论。二、实验原理模糊推理所解决的事物自身是模糊的，概念自身没有明确的外延，一种对象与否符合这个概念难以明确地拟定，模糊推理是对这种不拟定性，即模糊性的表达与解决。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措施进行推理。三、实验条件Matlab 7.0 的Fuzzy Logic Tool。四、实验内容及规定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”。规定：（1）假设污泥、油脂、洗涤时间的论域
10、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、输出语言变量的从属函数图，模糊控制规则表和推论成果立体图。（2）假定目前传感器测得的信息为，采用面积重心法反模糊化，给出模糊推理成果，并观测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（洗涤时间中档）、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xyzSDNGVSSDMGMSDLGLMDNGSMDMGMMDLGLLDNGM
11、LDMGLLDLGVL2假设两汽车均为抱负状态，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。规定：（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、输出语言变量的从属函数图，模糊控制规则表，推论成果立体图和模糊推理的动态仿真环境图。图1 两车追赶
12、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，给出目的车（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的车（1号汽车）相对距离变化图。提示：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的从属函数如图2所示。表2 模糊控制规则表NBZEPBPBZENMNBPMZEPMPBZEZEPMPBNMZENMNBNBZENMNB图2 r的从属函数图五、实验报告规定：1. 按照实验规定，给出相应成果。2分析从属度、模糊关系和模糊规则的互相关系。下面是实验报告的基本内容和书写格式。实验名称班级： 学号： 姓名： 一、实
13、验目的 二、实验内容三、实验成果按照实验规定，给出相应成果。四、实验总结1. 分析从属度、模糊关系和模糊规则的互相关系。 2. 总结实验心得体会实验三 A*算法实验I一、实验目的熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并运用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。二、实验原理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途径的观点来估算节点的，因此，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达到目的节点的估价代价h(n),且，为节点到目的结点的最优途径的代价。八数码问题是在33的九宫格棋盘上
