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第一章
1.
人工智能:是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支
2.
近期目标:研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术
3.
应用:博弈,左理证明,机器翻译,专家系统,模式识別,机器人学,智能控制,神经生理学
第二章
1.
知识的种类:事实性知识,过程性知识,行为性知识,元知识
2.
知识的要素:事实,规则,控制,元知识
3.
知识的表示:谓词逻辑,产生式规则,语义网络,框架表示
4.
谓词一般表达式:
5.
谓词逻辑表示法:泄义谓词,用连词或疑词把谓词公式连接起来,从外到里层层细化
6.
推理机:规则解释程序,控制系统规则库与数据库,负责整个产生式系统的运行,决定问题求解过程的推理路
线.主要工作:匹配器,冲突消解器,解释器
6.
语义网络:
A-kind-of A-member-of Is~a Part-of Have Can
7.
多元关系的语义网络表示:添加关系结点,动作结点,事件结点,情况结点
8.
框架表示:框架名,槽名,侧而,值
(1)
横向联系:一个框架的槽值或者侧面值可以是另外一个框架的轲字
(2)
纵向联系:具有集成关系的框架之间构成纵向联系,下层框架可以继承上层框架的槽值.
第三章
1.
状态空间法:
(1)
选择状态,描述操作
(2)
泄义初始状态集合,目标状态集合,及操作符集合
例:
2
层汉诺塔
A(l,3)
-一
B(l,2)
-一
A(3, 2)
[操作标识有向边状态标识节点]
2.
问题归约:
(1)
问题初始描述
(2)
—套把问题变为子问题的操作符
(3)—
套本原问题描述
例:
3
层汉诺塔 三元组标识状态
S
二
i,j,k
表示
A, B.C
所在的钢针号
3.
与或图:如果一个原问题既需通过分解,又需通过变换,才能得到本原问题,英归约过程可以用与或图表示
4.
端节点:在与或树中,没有子节点的节点
终叶节点:本原问题所对应的节点
终叶节点一左是端节点,但是端节点不一立是终叶右点
5.
可解节点与不可解节点
任何终叶节点都是可解节点 不为终叶节点的端节点是不可解节点
“与或”节点的可解性与子节点的关系
6.
盲目搜索:
⑴丿'•度:扩展的子节点放在
O"
初表的尾部从
Ope"
表的前取
⑵深度扩展的子节点放在
O"
幼表的首部从⑷纳表的前取
(3)
有界深度:根据题目确定盅,并调整
⑷代价树:
g(”2)= &5
】)+心,“
2)
•广度:按照代价对
0
初表中的全部节点,从小到大进行排序
〔深度:按照代价对 5 切表中的刚扩展节点,从小到大进行排序
选择一个代价最小的节点
7.
启发式搜索:
(1)
度量节点的希望的量度
f(n)
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苦茶子12138
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