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1、“人工智能”实验报告老师：黄芳班级：计科1001学号：0909090430姓名：赵鼎平日期：2013.11.7目录一、神经网络实验群4二、生产式系统实验群5三、搜索策略实验群6四、自动规划实验群8五、实验心得和体会11神经网络实验群姓名赵鼎平指导老师:黄芳日期:2013年11月7日实验目的 理解反向传播网络的结构和原理，掌握反向传播算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络实例，熟悉前馈网络的原理及结构。网络拓朴图 训练数据集（输入节点0，输入节点1，输入节点2，输入节点5）（0,0,0,0）（0,0,1,0）（0,1,1,1）（1,0,0,0）（
2、1,0,1,1）（1,1,0,1）（1,1,1,1）（输入节点0，输入节点1，输入节点4）（0,0,0）（0,1,0）（1,0,1）（Known，New，Short，Home,Reads）（1,1,0，1,0）（0,1,1，0,1）（0,0,0,0,0）（1,0,0,1,0）（1,1,1,1,1）（1,0,0,0,0）（0,0,1,0,0）（0,1,1,0,1）（1,0,0,1,0）（1,1,0,0,0）（0,0,1,1,0）（1,1,0,0,0）（1,0,1,1,1）（1,1,1,0,1）（1,1,1,1,1）（1,0,1,0,1）（1,1,1,1,1）（0,1,1
3、,0,1）训练误差第1代误差1.68第51代误差0.52第101代误差0.11第151代误差0.05第201代误差0.03第1代误差0.018第51代误差0.010第101代误差0.010第151代误差0.010第201代误差0.010第1代误差4.67第51代误差0.66第101代误差0.12第151代误差0.06第201代误差0.03模拟的问题或函数多数赞成表决器异或问题MailReading（邮件信息识别）观测结果经过200代的进化，误差以明显的阶梯型降低 由于初始误差比较低，故经过50代的进化，误差已经极大地降低，几乎不再变化 经过200代的进化，误差极大地降
4、低学生结论神经计算能够实现“多数赞成表决器”功能单层的神经网络无法实现异或问题，但是含有中间层的BP网络却可以很好的解决异或问题 经过训练的BP网络可以进行邮件识别，解决信息识别的难题，可以极大地提高生产力生产式系统实验群姓名赵鼎平指导老师黄芳日期2013.11.7实验目的熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。推理方法逆向推理建立规则库建立事实库该动物是哺乳动物<-该动物有毛发.该动物是哺乳动物<-该动物有奶.该动物是鸟<-该动物有羽毛.该动物是鸟<-该动物会飞&会下蛋.该动物是食肉动物<-该动物吃肉.该动物是食肉动物<-该动物有犬齿&有爪&眼盯
5、前方.该动物是有蹄类动物<-该动物是哺乳动物&有蹄.该动物是有蹄类动物<-该动物是哺乳动物&是嚼反刍动物.该动物是金钱豹<-该动物是哺乳动物&是食肉动物&是黄褐色&身上有暗斑点.%------动物识别系统事实集：%会游泳.%--该动物是企鹅%不会飞.%有黑白二色.%该动物是鸟.%--------%--该动物是鸟%该动物会飞.%会下蛋.%----该动物是金钱豹<-该动物是哺乳动物&是食肉动物&是黄褐色&身上有暗斑点.该动物是虎<-该动物是哺乳动物&该动物是食肉动物&是黄褐色&身上有黑色条纹.该动物是长颈鹿<-该动物是有蹄类动物&有长脖子&有长腿&身上有暗斑点.该动物是斑
6、马<-该动物是有蹄类动物&身上有黑色条纹.该动物是鸵鸟<-该动物是鸟&有长脖子&有长腿&不会飞&有黑白二色.该动物是企鹅<-该动物是鸟&会游泳&不会飞&有黑白二色.该动物是信天翁<-该动物是鸟&善飞.%该动物有毛发.%是食肉动物.%是黄褐色.%身上有暗斑点.%----该动物是虎<-该动物是哺乳动物&该动物是食肉动物&是黄褐色&身上有黑色条纹.%该动物是哺乳动物.%是食肉动物.%是黄褐色.%身上有暗斑点.%----该动物是长颈鹿<-该动物是有蹄类动物&有长脖子&有长腿&身上有暗斑点.%该动物是有蹄类动物.%有长脖子.%有长腿.%身上有暗斑点.预测结果假设目标为该动物是金
7、钱豹，则结果为true.实验过程及结果(注意观测规则的匹配过程和方法)（1）假设这个动物是金钱豹。为了检验这个假设，根据规则，要求这个动物是哺乳动物&是食肉动物&是黄褐色&身上有暗斑点.（2）必须检验这个动物是否为哺乳动物。先由规则库中的：该动物是哺乳动物<-该动物有毛发.该动物是哺乳动物<-该动物有奶.可知，均不和事实相匹匹配，这条链是失败的，但事实库中有：该动物是哺乳动物.这个事实，故存在成功的链路。（3）同理对于其他三者，事实库中均存在给点的事实即：是食肉动物.是黄褐色.身上有黑色条纹.所以存在一条成功的链路，使所有的规则与事实匹配。故结果为T
