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文檔簡介
人工智能重點總結(jié)第一章:發(fā)展簡史(此處為簡答題)1.人工智能的萌芽(1956年以前)1936年,圖靈創(chuàng)立了自動機(jī)理論(后人稱為圖靈機(jī)),提出一個理論計算機(jī)模型,為電子計算機(jī)設(shè)計奠定了基礎(chǔ),促進(jìn)了人工智能,特別是思維機(jī)器的研究。麥克洛克和皮茨于1943年提出“擬腦模型”是世界上第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(MP模型),開創(chuàng)了從結(jié)構(gòu)上研究人類大腦的途徑。1948年維納發(fā)表《控制論—關(guān)于動物與機(jī)器中的控制與通信的科學(xué)》,不但開創(chuàng)了近代控制論,而且為人工智能的控制學(xué)派樹立了里程碑。古希臘偉大的哲學(xué)家思想家亞里士多德的主要貢獻(xiàn)是為形式邏輯奠定了基礎(chǔ)。形式邏輯是一切推理活動的最基本的出發(fā)點。在他的代表作《工具論》中,就給出了形式邏輯的一些基本規(guī)律,如矛盾律、排中律,并且實際上已經(jīng)提到了同一律和充足理由律。此外亞里士多得還研究了概念、判斷問題,以及概念的分類和概念之間的關(guān)系判斷問題的分類和它們之間的關(guān)系。其最著名的創(chuàng)造就是提出人人熟知的三段論。英國的哲學(xué)家、自然科學(xué)家Bacon(培根)(1561-1626),他的主要貢獻(xiàn)是系統(tǒng)地給出了歸納法,成為和Aristotle的演繹法相輔相成的思維法則。Bacon另一個功績是強(qiáng)調(diào)了知識的作用。Bacon的著名警句是"知識就是力量"。德國數(shù)學(xué)家、哲學(xué)家Leibnitz(萊布尼茨)(1646-1716),他提出了關(guān)于數(shù)理邏輯的思想,把形式邏輯符號化,從而能對人的思維進(jìn)行運算和推理。他曾經(jīng)做出了能進(jìn)行四則運算的手搖計算機(jī)英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家Boole(布爾)(1815-1864),他初步實現(xiàn)了布萊尼茨的思維符號化和數(shù)學(xué)化的思想,提出了一種嶄新的代數(shù)系統(tǒng)--布爾代數(shù)。美籍奧地利數(shù)理邏輯學(xué)家Godel(哥德爾)(1906-1978),他證明了一階謂詞的完備性定理;任何包含初等數(shù)論的形式系統(tǒng),如果它是無矛盾的,那么一定是不完備的。此定理的意義在于,人的思維形式化和機(jī)械化的某種極限,在理論上證明了有些事是做不到的。英國數(shù)學(xué)家Turing(圖靈)(1912-1954),1936年提出了一種理想計算機(jī)的數(shù)學(xué)模型(圖靈機(jī)),1950年提出了圖靈試驗,發(fā)表了"計算機(jī)與智能"的論文。當(dāng)今世界上計算機(jī)科學(xué)最高榮譽(yù)獎勵為"圖靈獎"。名詞解釋:名詞解釋:圖靈試驗。當(dāng)一個人與一個封閉房間里的人或者機(jī)器交談時,如果他不能分辨自己問題的回答是計算機(jī)還是人給出時,則稱該機(jī)器是具有智能的。以往該試驗幾乎是衡量機(jī)器人工智能的唯一標(biāo)準(zhǔn),但是從九十年代開始,現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家開始對此試驗提出異議:反對封閉式的,機(jī)器完全自主的智能;提出與外界交流的,人機(jī)交互的智能。美國數(shù)學(xué)家Mauchly,1946發(fā)明了電子數(shù)字計算機(jī)ENIAC美國神經(jīng)生理學(xué)家McCulloch,建立了第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。從某種意義上可以說近代人工智能的發(fā)展,首先是從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究開始的。但是由于某種原因,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究一度進(jìn)入低潮。詳細(xì)內(nèi)容參見第六章《人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)》美國數(shù)學(xué)家Shannon(香農(nóng)),1948年發(fā)表了《通訊的數(shù)學(xué)理論》,標(biāo)志著"信息論"的誕生。美國數(shù)學(xué)家、計算機(jī)科學(xué)家McCarthy,人工智能的早期研究者。1956年,他和其他一些學(xué)者聯(lián)合發(fā)起召開了世界上第一次人工智能學(xué)術(shù)大會,在他的提議下,會上正式?jīng)Q定使用人工智能這個詞來概括這個研究方向。參加大會的有Minsky,Rochester,Shannon,Moore,Samuel,Selfridge,Solomonff,Simon,Newell等數(shù)學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生理學(xué)家、計算機(jī)科學(xué)家。McCarthy也被尊為"人工智能之父"。2.人工智能的形成(1956-1969年)費根鮑姆于1968年研究成功第一個專家系統(tǒng)DENDRAL,用于質(zhì)譜儀分析有機(jī)化合物的分子結(jié)構(gòu)。1969年召開了第一屆國際人工智能會議,標(biāo)志著人工智能作為一門獨立學(xué)科登上國際學(xué)術(shù)舞臺。1970年《人工智能國際雜志》創(chuàng)刊?!?0年代初開始有了符號處理,搜索法產(chǎn)生。
人工智能的基本方法是邏輯法和搜索法。最初的搜索應(yīng)用于機(jī)器翻譯、機(jī)器定理證明、跳棋程序等。
◆60年代Simon由試驗得到結(jié)論:人類問題的求解是一個搜索的過程,效果與啟發(fā)式函數(shù)有關(guān)。敘述了智能系統(tǒng)的特點:智能表示、智能推理、智能搜索。
◆Nilson發(fā)表了A*算法(搜索方法)
◆McCarthy建立了人工智能程序設(shè)計語言Lisp
◆1965年Robinson提出了歸結(jié)原理。
◆1968年Quillian提出了語義網(wǎng)絡(luò)的知識表示方法
◆1969年Minsky出了一本書"感知機(jī)",給當(dāng)時的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果判了死刑3.人工智能的發(fā)展(1970年以后)費根鮑姆1972-1976年成功開發(fā)MYCIN醫(yī)療專家系統(tǒng),用于抗生素藥物治療1987年在美國召開第一屆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議,并發(fā)起成立國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(INNS)1989年首次召開了中國人工控制聯(lián)合會議(CJCAI)◆70年代,人工智能開始從理論走向?qū)嵺`,解決一些實際問題。同時很快就發(fā)現(xiàn)問題:歸結(jié)法費時、下棋贏不了全國冠軍、機(jī)器翻譯一團(tuán)糟。此時,以Feigenbaum為首的一批年輕科學(xué)家改變了戰(zhàn)略思想,1977年提出了知識工程的概念,開展了以知識為基礎(chǔ)的專家咨詢系統(tǒng)研究與應(yīng)用。
著名的專家系統(tǒng)有:
DENDRAL化學(xué)分析專家系統(tǒng)(斯坦福大學(xué)1968);
MACSYMA符號數(shù)學(xué)專家系統(tǒng)(麻省理工1971);
MYCIN診斷和治療細(xì)菌感染性血液病的專家咨詢系統(tǒng)(斯坦福大學(xué)1973);
CASNET(CausalASsciationalNetwork)診斷和治療青光眼的專家咨詢系統(tǒng)(拉特格爾斯(Rutgers)大學(xué)70年代中);
CADUCEUS(原名INTERNIST)醫(yī)療咨詢系統(tǒng)(匹茲堡大學(xué));
HEARSAYI和II語音理解系統(tǒng)(卡內(nèi)基-梅隆大學(xué));
PROSPECTOR地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)(斯坦福大學(xué)1976);
XCON計算機(jī)配置專家系統(tǒng)(卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)1978)。
應(yīng)該說,知識工程和專家系統(tǒng)是近十余年來人工智能研究中最有成就的分支之一。
◆80年代,人工智能發(fā)展達(dá)到階段性的頂峰。87,89年世界大會有6-7千人參加。硬件公司有上千個。Lisp硬件、Lisp機(jī)形成產(chǎn)品。同時,在專家系統(tǒng)及其工具越來越商品化的過程中,國際軟件市場上形成了一門旨在生產(chǎn)和加工知識的新產(chǎn)業(yè)--知識產(chǎn)業(yè)。
◆同年代,1986年Rumlhart領(lǐng)導(dǎo)的并行分布處理研究小組提出了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的反向傳播學(xué)習(xí)算法,解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類能力有限這一根本問題。從此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入新的高潮。
◆90年代,計算機(jī)發(fā)展趨勢為小型化、并行化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。人工智能技術(shù)逐漸與數(shù)據(jù)庫、多媒體等主流技術(shù)相結(jié)合,并融合在主流技術(shù)之中,旨在使計算機(jī)更聰明、更有效、與人更接近。
二、三大學(xué)派:1、符號主義(Symbolicism),又稱為邏輯主義(Logicism)、心理學(xué)派(Psychlogism)或計算機(jī)學(xué)派(Computerism),其原理主要為物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理。符號主義學(xué)派認(rèn)為:人工智能源于數(shù)學(xué)邏輯。代表性成果:是啟發(fā)式程序LT邏輯理論家,證明了38條數(shù)學(xué)定理,表明我們可以應(yīng)用計算機(jī)研究人的思維過程,模擬人類智能活動。代表人物:紐厄爾、肖·西蒙和尼爾遜。2、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。這一學(xué)派認(rèn)為:人工智能源于仿生學(xué),特別是人腦模型的研究代表性成果:1943年由麥克洛奇和皮茲提出的形式化神經(jīng)元模型,即M-P模型代表人物:麥克洛奇、皮茲、霍普菲爾特、魯梅爾哈特3、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。這一學(xué)派認(rèn)為:人工智能源于控制論代表性成果:布魯克斯的六足機(jī)器人,它被看做新一代的“控制論動物”,是一個基于感知——動作模式的模擬昆蟲行為的控制系統(tǒng)。代表人物:布魯克斯第二章知識表示狀態(tài)空間(在搜索那里考一個大題)了解個三元狀態(tài)(S,F(xiàn),G),其中S:初始狀態(tài)集,F:操作符集合G:目標(biāo)狀態(tài)集合(這里只用了解個大概就可以了,詳細(xì)在搜索部分介紹)問題歸約(只考一個名詞解釋)解樹:由可解節(jié)點構(gòu)成,并且由這些可解節(jié)點可推出初始節(jié)點(對 應(yīng)初始問題)為可解節(jié)點的子樹稱為解樹謂詞表示法(會在第二道大題中考4-5個應(yīng)用)用謂詞公式表示知識時,需要首先定義謂詞,然后再用連接詞把有關(guān)的謂詞連接起來,形成一個謂詞公式表達(dá)一個完整的意義。例題設(shè)有下列知識:①劉歡比他父親出名。②高揚(yáng)是計算機(jī)系的一名學(xué)生,但他不喜歡編程。為了用謂詞公式表示上述知識,首先需要定義謂詞:BIGGER(x,y):x比y出名COMPUTER(x):x是計算機(jī)系的LIKE(x,y):x喜歡y解答:此時可用謂詞公式把上述知識表示為:EQ\o\ac(○,1)BIGGER(liuhuan,father(liuhuan))(個人覺得那個father函數(shù)最好也定義下,保險一點)EQ\o\ac(○,2)COMPUTER(gaoyang)∧?LIKE(gaoyang,programing)總結(jié):(上面的例題應(yīng)該就是考試的形式)首先必須知道什么是合取、析取、蘊(yùn)含、否定以及兩種量詞的用法全稱量詞后面跟蘊(yùn)含,存在量詞后面跟合取必須先定義(切記),再表示。一般步驟為1>提取謂詞,使用類似于P(x,y):謂詞內(nèi)容的格式定義謂詞2>用連接詞和量詞加以表示D)置換和合一那會用就OK了。只會在歸結(jié)演繹推理那塊最后的證明時用一下,不理解的話看那個“黃書”P81中那個反演樹里用到的置換。語義網(wǎng)絡(luò)(會考畫圖題)只考二元關(guān)系網(wǎng)絡(luò)例題小燕是一只燕子,燕子是鳥;巢-1是小燕的巢,巢-1是巢中的一個?!弊⒁猓赫Z義網(wǎng)絡(luò)中不會考量詞、繼承、匹配就根據(jù)題目所描述的寫,不要蛋疼的寫什么小明ISA人ISA動物ISA生物……題目上怎么說怎么寫就可以(老師原話)框架表示(只有概念題)1>框架:我們無法把過去的經(jīng)驗一一都存在腦子里,而只能以一個通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式存儲以往的經(jīng)驗。這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稱為框架2>框架的構(gòu)成:框架通常由描述事物的各個方面的槽組成,每個槽可以擁有若干 個側(cè)面,而每個側(cè)面又可擁有若干個值。一個框架的一般結(jié)構(gòu)如 下:<框架名>
<槽1><側(cè)面11><值111>…<側(cè)面12><值121>……
<槽2><側(cè)面21><值211>…
…
…
<槽n><側(cè)面n1><值n11>…
…
<側(cè)面nm><值nm1>…3>一個框架系統(tǒng)(我覺得應(yīng)該不會考這個,保險起見所以放上來了) 下圖所示為表示立方體的一個視圖的框架。圖中,最高層的框架,用isa槽說明它是一個立方體,并由region槽指示出它所擁有的3個可見面A、B、E。而A、B、E又分別用3個框架來具體描述。用mustbe槽指示出它們必須是一個平行四邊形。為了能從各個不同的角度來描述物體,可以對不同角度的視圖分別建立框架,然后再把它們聯(lián)系起來組成一個框架系統(tǒng)。下圖所示的就是從3個不同的角度來研究一個立方體的例子6.過程、劇本表示不考第三章 經(jīng)典邏輯推理3.1歸結(jié)演繹推理(問題求解&證明)定理證明即證明P→Q(?P∨Q)的永真性。根據(jù)反證法,只要證明其否定(P∧?Q)不可滿足性即可。海伯倫(Herbrand)定理為自動定理證明奠定了理論基礎(chǔ);魯濱遜(Robinson)提出的歸結(jié)原理使機(jī)器定理證明成為現(xiàn)實。在謂詞邏輯中,把原子謂詞公式及其否定統(tǒng)稱為文字。如:P(x),?P(x,f(x)),Q(x,g(x)),任何文字的析取式稱為子句,不包含任何文字的子句稱為空子句。3.1.1化簡子句集(1)合取范式:C1∧C2∧C3…∧Cn(2)子句集:S={C1,C2,C3…,Cn}(3) 任何謂詞公式F都可通過等價關(guān)系及推理規(guī)則化為相應(yīng)的子句集S。子句集的性質(zhì):(1)子句集中子句之間是合取關(guān)系。(2)子句集中的變元受全稱量詞的約束。把謂詞公式化成子句集的步驟:利用等價關(guān)系消去“→”和“?” 例如公式 可等價變換成利用等價關(guān)系把“?”移到緊靠謂詞的位置上 上式經(jīng)等價變換后重新命名變元,使不同量詞約束的變元有不同的名字 上式經(jīng)變換后消去存在量詞 a.存在量詞不出現(xiàn)在全稱量詞的轄域內(nèi),則只要用一個新的個體常量替換受該量詞約束的變元。 b.存在量詞位于一個或者多個全稱量詞的轄域內(nèi),此時要用Skolem函數(shù)f(x1,x2,…,xn)替換受該存在量詞約束的變元。 上式中存在量詞($y)及($z)都位于("x)的轄域內(nèi),所以需要用Skolem函數(shù)替換,設(shè)替換y和z的Skolem函數(shù)分別是f(x)和g(x),則替換后得到把全稱量詞全部移到公式的左邊利用等價關(guān)系把公式化為Skolem標(biāo)準(zhǔn)形Skolem標(biāo)準(zhǔn)形的一般形式是其中,M是子句的合取式,稱為Skolem標(biāo)準(zhǔn)形的母式。上式化為Skolem標(biāo)準(zhǔn)形后得到:消去全稱量詞對變元更名,使不同子句中的變元不同名.上式化為消去合取詞,就得到子句集3.1.2替換的定義推論1設(shè)C1與C2是子句集S中的兩個子句,C12是它們的歸結(jié)式。若用C12代替C1和C2后得到新子句集S1,則由S1的不可滿足性可推出原子句集S的不可滿足性,即:S1的不可滿足性S的不可滿足性推論2設(shè)C1與C2是子句集S中的兩個子句,C12是它們的歸結(jié)式。若把C12加入S中得到新子句集S2,則S與S2在不可滿足的意義上是等價的,即:S2的不可滿足性S的不可滿足性推論1及推論2保證了我們可以用歸結(jié)的方法來證明子句集S的不可滿足性。為了要證明子句集S的不可滿足性,只要對其中可進(jìn)行歸結(jié)的子句進(jìn)行歸結(jié),并把歸結(jié)式加入子句集S,或者用歸結(jié)式替換它的親本子句,然后對新子句集(S1或者S2)證明不可滿足性就可以了。如果經(jīng)過歸結(jié)能得到空子句,則立即可得原子句集S是不可滿足的結(jié)論。在命題邏輯中,對不可滿足的子句集S,歸結(jié)原理是完備的。即,若子句集不可滿足,則必然存在一個從S到空子句的歸結(jié)演繹;若存在一個從S到空子句的歸結(jié)演繹,則S一定是不可滿足的。3.1.3歸結(jié)命題邏輯中的歸結(jié)原理定義4.9若P是原子謂詞公式,則稱P與?P為互補(bǔ)文字。在命題邏輯中,P為命題。定義4.10設(shè)C1與C2是子句集中的任意兩個子句。如果C1中的文字L1與C2中文字L2互補(bǔ),那么從C1和C2中分別消去L1和L2,并將兩個子句中余下的部分析取,構(gòu)成一個新子句C12,則稱這一過程為歸結(jié)。稱C12為C1和C2的歸結(jié)式,C1和C2為C12的親本子句。例4.9 設(shè)C1=?P∨Q,C2=?Q∨R,C3=PC1與C2歸結(jié)得到:C12=?P∨RC12與C3歸結(jié)得到:C123=R謂詞邏輯中的歸結(jié)原理在謂詞邏輯中,由于子句中含有變元,所以不能像命題邏輯那樣直接消去互補(bǔ)文字,而需要先用最一般合一對變元進(jìn)行代換,然后才能進(jìn)行歸結(jié)。例如,設(shè)有兩個子句C1=P(x)∨Q(x),C2=?P(a)∨R(y)由于P(x)與P(a)不同,所以C1與C2不能直接進(jìn)行歸結(jié)。但是若用最一般合一σ={a/x}對兩個子句分別進(jìn)行代換:C1σ=P(a)∨Q(a) C2σ=?P(a)∨R(y)就可對它們進(jìn)行歸結(jié),得到歸結(jié)式:Q(a)∨R(y)歸結(jié)反演及其示例*如欲證明Q為P1,P2,…,Pn的邏輯結(jié)論,只需證(P1∧P2∧…∧Pn)∧?Q是不可滿足的,或證明其子句集是不可滿足的。而子句集的不可滿足性可用歸結(jié)原理來證明。應(yīng)用歸結(jié)原理證明定理的過程稱為歸結(jié)反演。設(shè)F為已知前提的公式集,Q為目標(biāo)公式(結(jié)論),用歸結(jié)反演證明Q為真的步驟是:否定Q,得到?Q;把?Q并入到公式集F中,得到{F,?Q};把公式集{F,?Q}化為子句集S;應(yīng)用歸結(jié)原理對子句集S中的子句進(jìn)行歸結(jié),并把每次歸結(jié)得到的歸結(jié)式都并入S中。如此反復(fù)進(jìn)行,若出現(xiàn)了空子句,則停止歸結(jié),此時就證明了Q為真。例4.12已知求證:G是F的邏輯結(jié)論。證明:首先把F和?G化為子句集:然后進(jìn)行歸結(jié):(6)?A(x,y)∨?B(y) 由(1)與(3)歸結(jié),{f(x)/z}(7)?B(b) 由(4)與(6)歸結(jié),{a/x,b/y}(8)NIL 由(5)與(7)歸結(jié)所以G是F的邏輯結(jié)論。上述歸結(jié)過程如下圖歸結(jié)樹所示。應(yīng)用歸結(jié)原理求取問題的答案及其示例歸結(jié)時,并不要求把子句集中所有的子句都用到。在歸結(jié)過程中,一個子句可以多次被用來進(jìn)行歸結(jié)。求解的步驟:把已知前提用謂詞公式表示出來,并且化為相應(yīng)的子句集。設(shè)該子句集的名字為S。把待求解的問題也用謂詞公式表示出來,然后把它否定并與謂詞Answer構(gòu)成析取式。Answer是一個為了求解問題而專設(shè)的謂詞。把此析取式化為子句集,并且把該子句集并入到子句集S中,得到子句集S`。對S`應(yīng)用歸結(jié)原理進(jìn)行歸結(jié)。若得到歸結(jié)式Answer,則答案就在Answer中。例4.16設(shè)A,B,C三人中有人從不說真話,也有人從不說假話。某人向這三人分別提出同一個問題:誰是說謊者?A答:“B和C都是說謊者”;B答:“A和C都是說謊者”;C答:“A和B中至少有一個是說謊者”。求誰是老實人,誰是說謊者?解:設(shè)用T(x)表示x說真話。T(C)∨T(A)∨T(B)?T(C)∨?T(A)∨?T(B)T(A)→?T(B)∧?T(C)?T(A)→T(B)∨T(C)T(B)→?T(A)∧?T(C)?T(B)→T(A)∨T(C)T(C)→?T(A)∨?T(B)?T(C)→T(A)∧T(B)把上述公式化成子句集,得到S:(1)?T(A)∨?T(B)(2)?T(A)∨?T(C)(3)T(C)∨T(A)∨T(B)(4)?T(B)∨?T(C)(5)?T(C)∨?T(A)∨?T(B)(6)T(A)∨T(C)(7)T(B)∨T(C)下面先求誰是老實人。把?T(x)∨Ansewer(x)并入S得到S1。即多一個子句:(8)?T(x)∨Ansewer(x)應(yīng)用歸結(jié)原理對S1進(jìn)行歸結(jié):(9)?T(A)∨T(C) (1)和(7)歸結(jié)(10)T(C) (6)和(9)歸結(jié)(11)Ansewer(C) (8)和(10)歸結(jié)所以C是老實人,即C從不說假話。下面證明A不是老實人,即證明?T(A)。對?T(A)進(jìn)行否定,并入S中,得到子句集S2,即S2比S多如下子句:(8)?(?T(A)),即T(A)應(yīng)用歸結(jié)原理對S2進(jìn)行歸結(jié):(9)?T(A)∨T(C) (1)和(7)歸結(jié)(10)?T(A) (2)和(9)歸結(jié)(11)NIL (8)和(10)歸結(jié)所以A不是老實人。同樣可以證明B也不是老實人。應(yīng)用歸結(jié)原理的練習(xí)設(shè)已知:(1)如果x是y的父親,y是z的父親,則x是z的祖父;(2)每個人都有一個父親。試用歸結(jié)演繹推理證明:對于某人u,一定存在一個人v,v是u的祖父。張某被盜,公安局派出五個偵察員去調(diào)查。研究案情時,偵察員A說“趙與錢中至少有一人作案”;偵察員B說“錢與孫中至少有一人作案”;偵察員C說“孫與李中至少有一人作案”;偵察員D說“趙與孫中至少有一人與此案無關(guān)”;偵察員E說“錢與李中至少有一人與此案無關(guān)”。如果這五個偵察員的話都是可信的,試用歸結(jié)演繹推理求出誰是盜竊犯。3.2不確定性------只考模糊理論簡單模糊推理知識中只含有簡單條件,且不帶可信度因子的模糊推理稱為簡單模糊推理。合成推理規(guī)則:對于知識IF xisA THEN yisB首先構(gòu)造出A與B之間的模糊關(guān)系R,然后通過R與證據(jù)的合成求出結(jié)論。如果已知證據(jù)是xisA’且A與A’可以模糊匹配,則通過下述合成運算求取B’:B’=A’?R如果已知證據(jù)是yisB’且B與B’可以模糊匹配,則通過下述合成運算求出A’:A’=R?B’模糊集的運算模糊集上的運算主要有:包含、交、并、補(bǔ)等等。包含運算定義2.14設(shè)A,B∈F(U),若對任意u∈U,都有μB(u)≤μA(u)成立,則稱A包含B,記為 。交、并、補(bǔ)運算定義2.15設(shè)A,B∈F(U),以下為扎德算子例2.9設(shè)U={u1,u2,u3},A=0.3/u1+0.8/u2+0.6/u3B=0.6/u1+0.4/u2+0.7/u3則:A∩B=(0.3∧0.6)/u1+(0.8∧0.4)/u2+(0.6∧0.7)/u3 =0.3/u1+0.4/u2+0.6/u3A∪B=(0.3∨0.6)/u1+(0.8∨0.4)/u2+(0.6∨0.7)/u3 =0.6/u1+0.8/u2+0.7/u3?A=(1-0.3)/u1+(1-0.8)/u2+(1-0.6)/u3 =0.7/u1+0.2/u2+0.4/u33.3搜索--廣度優(yōu)先、深度優(yōu)先、全局擇優(yōu)三選一狀態(tài)空間的一些基本概念很多問題的求解過程都可以看作是一個搜索過程。問題及其求解過程可以用狀態(tài)空間表示法來表示。狀態(tài)空間用“狀態(tài)”和“算符”來表示問題。狀態(tài)狀態(tài)用以描述問題在求解過程中不同時刻的狀態(tài),一般用一個向量表示:SK=(Sk0,Sk1,…)算符使問題從一個狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪粋€狀態(tài)的操作稱為算符。在產(chǎn)生式系統(tǒng)中,一條產(chǎn)生式規(guī)則就是一個算符。狀態(tài)空間由所有可能出現(xiàn)的狀態(tài)及一切可用算符所構(gòu)成的集合稱為問題的狀態(tài)空間。采用狀態(tài)空間求解問題,可以用下面的一個三元組表示:(S,F,G)其中S是問題初始狀態(tài)的集合;F是算符的集合;G是目標(biāo)狀態(tài)的集合。采用狀態(tài)空間表示方法,首先要把問題的一切狀態(tài)都表示出來,其次要定義一組算符。問題的求解過程是一個不斷把算符作用于狀態(tài)的過程。如果在使用某個算符后得到的新狀態(tài)是目標(biāo)狀態(tài),就得到了問題的一個解。這個解就是從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)所采用算符的序列。使用算符最少的解稱為最優(yōu)解。對任何一個狀態(tài),可使用的算符可能不止一個。這樣由一個狀態(tài)所生成的后繼狀態(tài)就可能有多個。此時首先對哪一個狀態(tài)進(jìn)行操作,就取決于搜索策略。OPEN表和CLOSE表OPEN表用于存放剛生成的節(jié)點。對于不同的搜索策略,節(jié)點在OPEN表中的排列順序是不同的。CLOSE表用于存放將要擴(kuò)展的節(jié)點。對一個節(jié)點的擴(kuò)展是指:用所有可適用的算符對該節(jié)點進(jìn)行操作,生成一組子節(jié)點搜索的一般過程把初始節(jié)點S0放入OPEN表,并建立目前只包含S0的圖,記為G;檢查OPEN表是否為空,若為空則問題無解,退出;把OPEN表的第一個節(jié)點取出放入CLOSE表,并計該節(jié)點為n;考察節(jié)點n是否為目標(biāo)節(jié)點。若是,則求得了問題的解,退出;擴(kuò)展節(jié)點n,生成一組子節(jié)點。把其中不是節(jié)點n先輩的那些子節(jié)點記做集合M,并把這些子節(jié)點作為節(jié)點n的子節(jié)點加入G中;針對M中子節(jié)點的不同情況,分別進(jìn)行如下處理:對于那些未曾在G中出現(xiàn)過的M成員設(shè)置一個指向父節(jié)點(即節(jié)點n)的指針,并把它們放入OPEN表;(不在OPEN表)對于那些先前已經(jīng)在G中出現(xiàn)過的M成員,確定是否需要修改它指向父節(jié)點的指針;(在OPEN表中)對于那些先前已在G中出現(xiàn)并且已經(jīng)擴(kuò)展了的M成員,確定是否需要修改其后繼節(jié)點指向父節(jié)點的指針;(在CLOSE表中)按某種搜索策略對OPEN表中的節(jié)點進(jìn)行排序;轉(zhuǎn)第2步。一些說明一個節(jié)點經(jīng)一個算符操作后一般只生成一個子節(jié)點。但適用于一個節(jié)點的算符可能有多個,此時就會生成一組子節(jié)點。這些子節(jié)點中可能有些是當(dāng)前擴(kuò)展節(jié)點的父節(jié)點、祖父節(jié)點等,此時不能把這些先輩節(jié)點作為當(dāng)前擴(kuò)展節(jié)點的子節(jié)點。一個新生成的節(jié)點,它可能是第一次被生成的節(jié)點,也可能是先前已作為其它節(jié)點的子節(jié)點被生成過,當(dāng)前又作為另一個節(jié)點的子節(jié)點被再次生成。此時,它究竟應(yīng)選擇哪個節(jié)點作為父節(jié)點?一般由原始節(jié)點到該節(jié)點的代價來決定,處于代價小的路途上的那個節(jié)點就作為該節(jié)點的父節(jié)點。在搜索過程中,一旦某個被考察的節(jié)點是目標(biāo)節(jié)點就得到了一個解。該解是由從初始節(jié)點到該目標(biāo)節(jié)點路徑上的算符構(gòu)成。如果在搜索中一直找不到目標(biāo)節(jié)點,而且OPEN表中不再有可供擴(kuò)展的節(jié)點,則搜索失敗。通過搜索得到的圖稱為搜索圖,搜索圖是狀態(tài)空間圖的一個子集。由搜索圖中的所有節(jié)點及反向指針?biāo)鶚?gòu)成的集合是一棵樹,稱為搜索樹。根據(jù)搜索樹可給出問題的解。盲目搜索廣度優(yōu)先搜索廣度優(yōu)先搜索按照“先擴(kuò)展出的節(jié)點先被考察”的原則進(jìn)行搜索;基本思想從初始節(jié)點S0開始,逐層地對節(jié)點進(jìn)行擴(kuò)展并考察它是否為目標(biāo)節(jié)點。在第n層的節(jié)點沒有全部擴(kuò)展并考察之前,不對第n+1層的節(jié)點進(jìn)行擴(kuò)展。OPEN表中節(jié)點總是按進(jìn)入的先后順序排列,先進(jìn)入的節(jié)點排在前面,后進(jìn)入的排在后面。廣度優(yōu)先搜索過程把初始節(jié)點S0放入OPEN表。如果OPEN表為空,則問題無解,退出。把OPEN表的第一個節(jié)點(記為節(jié)點n)取出放入CLOSE表??疾旃?jié)點n是否為目標(biāo)節(jié)點。若是,則求得了問題的解,退出。若節(jié)點n不可擴(kuò)展,則轉(zhuǎn)第2步。擴(kuò)展節(jié)點n,將其子節(jié)點放入OPEN表的尾部,并為每一個子節(jié)點都配置指向父節(jié)點的指針,然后轉(zhuǎn)第2步。廣度優(yōu)先搜索的本質(zhì)是,以初始節(jié)點為根節(jié)點,在狀態(tài)空間圖中按照廣度優(yōu)先的原則,生成一棵搜索樹優(yōu)點:總可以得到解,且是路徑最短的解。缺點:盲目、效率低。重排九宮的廣度優(yōu)先搜索深度優(yōu)先搜索----考有界深度優(yōu)先搜索的可能性很大深度優(yōu)先搜索按照“后擴(kuò)展出的節(jié)點先被考察”的原則進(jìn)行搜索;深度優(yōu)先搜索與廣度優(yōu)先搜索的唯一區(qū)別是:廣度優(yōu)先搜索是將節(jié)點n的子節(jié)點放入到OPEN表的尾部,而深度優(yōu)先搜索是把節(jié)點n的子節(jié)點放入到OPEN表的首部。深度優(yōu)先搜索過程把初始節(jié)點S0放入OPEN表。如果OPEN表為空,則問題無解,退出。把OPEN表的第一個節(jié)點(記為節(jié)點n)取出放入CLOSE表。考察節(jié)點n是否為目標(biāo)節(jié)點。若是,則求得了問題的解,退出。若節(jié)點n不可擴(kuò)展,則轉(zhuǎn)第2步。擴(kuò)展節(jié)點n,將其子節(jié)點放入OPEN表的首部,并為每一個子節(jié)點都配置指向父節(jié)點的指針,然后轉(zhuǎn)第2步。深度優(yōu)先搜索的本質(zhì):以初始節(jié)點為根節(jié)點,在狀態(tài)空間圖中按照深度優(yōu)先的原則,生成一棵搜索樹。重排九宮的深度優(yōu)先搜索有界深度優(yōu)先搜索:基本思想對深度優(yōu)先搜索引入搜索深度的界限(設(shè)為dm),當(dāng)搜索深度達(dá)到了深度界限,而仍未出現(xiàn)目標(biāo)節(jié)點時,就換一個分支進(jìn)行搜索。搜索過程把初始節(jié)點S0放入OPEN表中,置S0的深度d(S0)=0。如果OPEN表為空,則問題無解,退出。把OPEN表的第一個節(jié)點(記為節(jié)點n)取出放入CLOSE表??疾旃?jié)點n是否為目標(biāo)節(jié)點。若是,則求得了問題的解,退出。若節(jié)點n的深度d(n)=dm,則轉(zhuǎn)第2步(此時節(jié)點n位于CLOSE表,但并未進(jìn)行擴(kuò)展)。若節(jié)點n不可擴(kuò)展,則轉(zhuǎn)第2步。擴(kuò)展節(jié)點n,將其子節(jié)點放入OPEN表的首部,為每一個子節(jié)點都配置指向父節(jié)點的指針,將每一個子節(jié)點的深度設(shè)置為d(n)+1,然后轉(zhuǎn)第2步。重排九宮的有界深度優(yōu)先搜索(設(shè)深度界限dm啟發(fā)式搜索啟發(fā)式搜索采用問題自身的特性信息,以指導(dǎo)搜索朝著最有希望的方向前進(jìn)。這種搜索針對性較強(qiáng),因而效率較高。啟發(fā)性信息與估價函數(shù):可用于指導(dǎo)搜索過程,且與具體問題有關(guān)的信息稱為啟發(fā)性信息。用于評估節(jié)點重要性的函數(shù)稱為估價函數(shù)。其一般形式為:f(x)=g(x)+h(x)其中g(shù)(x)表示從初始節(jié)點S0到節(jié)點x的代價;h(x)是從節(jié)點x到目標(biāo)節(jié)點Sg的最優(yōu)路徑的代價的估計,它體現(xiàn)了問題的啟發(fā)性信息。h(x)稱為啟發(fā)函數(shù)。g(x)有利于搜索的完備性,但影響搜索的效率。h(x)有利于提高搜索的效率,但影響搜索的完備性。全局擇優(yōu)搜索全局擇優(yōu)搜索按照“哪個節(jié)點到目標(biāo)節(jié)點的估計代價小就先考察哪個節(jié)點”的原則進(jìn)行搜索;廣度優(yōu)先搜索、代價樹的廣度優(yōu)先搜索是全局擇優(yōu)搜索的特例?;舅枷朊慨?dāng)要選擇下一個節(jié)點進(jìn)行考察時,全局擇優(yōu)搜索每次總是從OPEN表的全體節(jié)點中選擇一個估價值最小的節(jié)點。搜索過程把初始節(jié)點S0放入OPEN表,計算f(S0)。如果OPEN表為空,則問題無解,退出。把OPEN表的第一個節(jié)點(記為節(jié)點n)取出放入CLOSE表。考察節(jié)點n是否為目標(biāo)節(jié)點。若是,則求得了問題的解,退出。若節(jié)點n不可擴(kuò)展,則轉(zhuǎn)第2步。擴(kuò)展節(jié)點n,用估價函數(shù)f(x)計算每個子節(jié)點的估價值,并為每一個子節(jié)點都配置指向父節(jié)點的指針。把這些子節(jié)點都送入OPEN表中,然后對OPEN表中的全部節(jié)點按估價值從小至大的順序進(jìn)行排序,然后轉(zhuǎn)第2步。重排九宮問題的全局擇優(yōu)搜索樹設(shè)估價函數(shù)為:f(x)=d(x)+h(x)其中,d(x)表示節(jié)點x的深度,h(x)表示節(jié)點x的格局與目標(biāo)節(jié)點格局不相同的牌數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(只考概念)*此處老師重點為:神經(jīng)元的工作特性。但無奈兩個課本+ppt均找不到原話。 所以按下邊的內(nèi)容自己總結(jié)一下吧。生物神經(jīng)元的基本工作機(jī)制一個神經(jīng)元有兩種狀態(tài)-興奮和抑制。平時處于抑制狀態(tài)的神經(jīng)元,其樹突和胞體接受其它神經(jīng)元經(jīng)由突觸傳來的興奮電位,多個輸入在神經(jīng)元中以代數(shù)和的方式疊加;如輸入興奮總量超過閾值,神經(jīng)元被激發(fā)進(jìn)入興奮狀態(tài),發(fā)出輸出脈沖,由軸突的突觸傳遞給其它神經(jīng)元。生物神經(jīng)特性并行分布處理的工作模式神經(jīng)系統(tǒng)的可塑性和自組織性。信息處理與信息存貯合二為一。信息
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