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1、人工智能实验报告西安交大一、实验目的（1） 学习理解jaa编程语言，掌握基本的算法实现；（2） 进一步理解贝叶斯理论和不拟定性推理理论；（3） 学习运用主观贝叶斯公式进行不拟定推理的原理和过程二、实验题目用ja语言实现运用主观贝叶斯公式进行不拟定性推理的过程：根据初始证据E的概率P(E）及L、LN的值，把H的先验概率P(H)更新为后验概率P(H)或者P（H/E)。规定如下:（1） 充足考虑多种证据状况：证据肯定存在、证据肯定不存在、观测与证据无关、其她状况;（2） 考虑H公式和CP公式两种计算后验概率的措施;（3） 给出EH公式的分段线性插值图；三、实验原理 1、知识的不拟定性 在主观贝叶斯措
2、施中,只是是如下形式的产生式规则表达：IF HEN(LS,N） H(P(H)）L是充足性度量。其定义为:LS=(E|H）/(E|H)。是必要性度量,其定义为：LN=P(EH)（E|H)=（1-P（E|H）/(1-P(H)。 、证据不拟定期的计算公式四、实验代码mprtjavat.*;mpot ava.awteent.ActonE;importava.t.event.ctionLisnr;mport jautil.Scnner;imt jaax.swing.；public class baye exteds JFame impemns onisteePanpnel=nw Pael（);JLbl
3、ph=new Jabl(P(H);JexFl PnewJeFild(,3）;Lbel e=ew JLabe(（);JTextFildPnew JTextield(,3)；JLabellse a(LS);JTeField LS=ne JTexel(,3);JLael lnne abe(LN)；JTexFedNnew JextFied(,）;Buton compue=new Butto（CMUT);ai doubl th；sati dob tpe;tatic double t_n;staic dublet_s;sttc doueph_; /（E/)时 PHstic doule phe; /P（E/
4、)=1 时 PHpul ay()setLayout（nwderLayout()；paelstayout（nwlowout()）;anel.ad（ph);pa.ad(PH）;pnel.add(pe);panel(PE);panel.ad(ln);pneladd(LN);paneladd(l);pn.add(LS)；this.add(panel);compte.addAtionistner（tis)；thiad（compute，orderayout.OUT);pblictati oid mai(String as)baye=nw ae(）;a.setSize（400,20）;a.etVisible
5、（tru)；a.stDefuCoseOperatio(EXIT_ON_CLOSE);verriepublic void actionPerfore(ctionEent ar0)/ TDO Au-generdethostubtpnw ouble(P.getTe（);pe=ew Double(PE.getet（)；t_snew Doble(S.getTxt();ln=new uble（LgtText()）；phe=t_ln*_/（(_l1)*t_ph+);he=_s*_ph/(_ls-)*t_h1)；dsay c=new dispay(）;class w exd Jnlpubli voi pain
6、t（Gpic g)sper.paint(g);.awLine（50，30， 35, 30);gdrawLine（50, 50， 5, 350 )；g.drne(5, 35-(in)（bayespe300), 5+(i)（ayes.t_*00),35（it)(bay._p*30）);g.drawine(50+（nt)(byes.t_e0),350-(int)(bays.t_h*30),35,35(int)（ayes.he30）)；class isplay teds JFameubic dilay()rw bnew rw();thisadd(b）;ths.setDefaCloseOpetin(JFram.EXITON_OSE);this.stVil(tre);ts.setze(400,400);五、实验成果输入初始值:图像成果显示:六、实验总结由于本次实验是第一次使用jaa语言进行编程,在领略到ava语言的以便与强大功能的同步,也有有诸多不尽如人意的地方。编写程序时遇到种种困难，对于java编程的不适应，最后通过努力还是完毕了实验。收获很大。
