人工智能基础实验报告
蒙特卡洛算法目录
蒙特卡洛算法····································································································1概述：··············································································································1思考步骤:···········································································································1应用：··············································································································1特点:··············································································································2参考资料·······································································································3
概述：蒙特卡罗法（MonteCarlomethod）也称统计模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城，该法为表明其随机抽样的本质而命名。故适用于对离散系统进行计算仿真试验。在计算仿真中，通过构造一个和系统性能相近似的概率模型，并在数字计算机上进行随机试验，可以模拟系统的随机特性。蒙特卡洛方法的理论基础是大数定律。大数定律是描述相当多次数重复试验的结果的定律，在大数定理的保证下:利用事件发生的频率作为事件发生的概率的近似值。所以只要设计一个随机试验，使一个事件的概率与某未知数有关，然后通过重复试验，以频率近似值表示概率，即可求得该未知数的近似值。样本数量越多，其平均就越趋近于真实值。此种方法可以求解微分方程，求多重积分，求特征值等。
思考步骤:蒙特卡罗方法一般分为三个步骤，包括构造随机的概率的过程，从构造随机概率分布中抽样，求解估计量。
1构造随机的概率过程对于本身就具有随机性质的问题，要正确描述和模拟这个概率过程。对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程了。它的某些参数正好是所要求问题的解，即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。如本例中求圆周率的问题，是一个确定性的问题，需要事先构造一个概率过程，将其转化为随机性问题，即豆子落在圆内的概率，而π就是所要求的解。
2从已知概率分布抽样由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的，因此产生已知概率分布的随机变量，就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段。如本例中采用的就是最简单、最基本的（0，1）上的均匀分布，而随机数是我们实现蒙特卡罗模拟的基本工具。
3求解估计量实现模拟实验后，要确定一个随机变量，作为所要求问题的解，即无偏估计。建立估计量，相当于对实验结果进行考察，从而得到问题的解。如求出的近似π就认为是一种无偏估计。应用：求圆周率。计算圆周率时可以考虑将一个单位圆放在一个正方形中，从而将求解圆周率转化为计算出圆和正方形面积的比例。由于C语言效率更高，就用C语言来实现了。
/*Note:YourchoiceisCIDE*/#include"stdio.h"#include"stdlib.h"#includevoidmain(){intj=10;//运行十亿次while(j-->0){inti=1,count=0;while(i++count++;}}printf("%lf ",count*4.0/i);}}运行结果：特点:一般情况下，蒙特卡罗算法的特点是，采样越多，越近似最优解。优点：对于具有统计性质的问题可以直接进行解决，对于连续性的问题也不必进行离散化处理。缺点：1、对于确定性问题转化成随机性问题做的估值处理，丧失精确性，得到一个接近准确的N值也不太容易。2、如果解空间的可能情况很多则很难求解（NP问题）
参考资料[1]萧浩辉．决策科学辞典：人民出版社，1995[2]陈磊，姚伟召，郭全魁，王秀华著,效能评估理论、方法及应用,北京邮电大学出版社,2016.01[3]百度百科蒙特卡罗法2022年12月
人工智能及其应用实验指导书doc
1、人工智能及其应用实验指导书浙江工业大学计算机科学与技术学院人工智能课程组2011年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置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法，并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。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识别实验；8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有：实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲；第二部分是介绍八个实验的内容。由于编者水平有限，本实验指导书的错误和不足在所难免，欢迎批评指正。人工智能课程组2011年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
2、的模式识别实验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、主要仪器设备及运行环境：PC机、VisualC+6.0、Matlab7.0。三、实验项目及教学安排序号实验名称实验平台实验内容学时类型教学要求1产生式系统应用VC+设计知识库，实现系统识别或分类等。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城市规模的TSP问题的遗传算法。2综合课内7基于神经网络的模式识别Matlab1）基于BP神经网络的数字识别设计；2）基于离散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问题的连续Hopfield神经网络。2综合课内四、实验成绩评定实验课成绩单独按五
3、分制评定。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查为主，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主要考核依据。对于实验课成绩，无论采取何种方式进行考核，都必须按实验课的目的要求，以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。评定各级成绩时，可参考以下标准：（一）优秀能正确理解实验的目的要求，能独立、顺利而正确地完成各项实验操作，会分析和处理实验中遇到的问题，能掌握所学的各项实验技能，能较好地完成实验报告及其它各项实验作业，有一定创造精神和能力。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要求，能认真而正确地完成各项实验操作，能分析和处理实验中遇到的一些问题。能掌握所学实验技能的绝大部分，对难点较大的操作完成有困难。能一般完成实验报告和其它实验作业。有较好的实验习惯和工作作风。（三）中等能粗浅理解实验目的要求，能认真努力进行各项实验操作，但技巧较差。能分析和处理实验中一些较容易的问题，掌握实验技能的大部分。有30%掌握得不好。能一般完成各项实验作业和报告。处理问题缺乏条理。工作作风较好。能认真遵守各项规章制度。学习努力。（
4、四）及格只能机械地了解实验内容，能一般按图、或按实验步骤“照方抓药”完成实验操作，能完成60%所学的实验技能，有些虽作但不准确。遇到问题常常缺乏解决的办法，在别人启发下能作些简单处理，但效果不理想。能一般完成实验报告，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（如工作无计划，处理问题缺乏条理）。（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，操作不正确。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结果，遇到问题时说不明原因，在教师指导下也较难完成各项实验作业。或有些小聪明但不努力，不求上进。实验一产生式系统实验一、实验目的：熟悉一阶谓词逻辑和产生式表示法，掌握产生式系统的运行机制，以及基于规则推理的基本方法。二、实验内容运用所学知识，设计并编程实现一个小型人工智能系统（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、实验要求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示，利用
5、如图1所示的产生式系统实验程序，建立知识库，分别运行正、反向推理。3.系统完成后，提交实验报告。五、实验步骤：1.基于如图1所示的产生式系统实验程序，设计并实现一个小型人工智能系统：1）系统设置，包括设置系统名称和系统谓词，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，完成整个规则库的建立。3）建立事实库（综合数据库），输入多条事实或结论。4）运行推理，包括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。递交的报告文件名：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、实验步骤四、实验结果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，熟练应用模糊推理，了解可能性理论。二、实验原理模糊推理所处理的事物自身是模糊的，概念本身没有明确的外延，一个对象是否符合这个概念难以明确地确定，模糊推理是对这种不确定性，即模糊性的表示与处理。模糊逻辑推理是基
6、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方法进行推理。三、实验条件Matlab7.0的FuzzyLogicTool。四、实验内容及要求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”。要求：（1）假设污泥、油脂、洗涤时间的论域分别为0,100、0,100和0,120，设计相应的模糊推理系统，给出输入、输出语言变量的隶属函数图，模糊控制规则表和推论结果立体图。（2）假定当前传感器测得的信息为，采用面积重心法反模糊化，给出模糊推理结果，并观察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（洗涤时间中等）、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xyzSDNGVSSDMGMSDLGLMDNGSMDMGMM
7、DLGLLDNGMLDMGLLDLGVL2假设两汽车均为理想状态，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。要求：（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、输出语言变量的隶属函数图，模糊控制规则表，推论结果立体图和模糊推理的动态仿真环境图。图1两车追赶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，给出目标车（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标车（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的隶属函数如图2所示。表2模糊控制规则表NBZEPBPBZENMNBPMZEPMPBZEZEPMPBNMZENMNBNBZENMNB图2r的隶属函数图五、实验报告要求：1.按照实验要求，给出相应结果。2分析隶属度、模糊关系和模糊规则的相互关系。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、实验目的二、实验内容三、实验结果按照实验要求，给出相应结果。四、实验总结1.分析隶属度、模糊关系和模糊规则的相互关系。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，并利用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路径的观点来估算节点的，所以，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到达目标节点的估价代价h(n),且，为节点到目的结点的最优路径的代价。八数码问题是在3
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人工智能十大算法
**人工智能是什么？**很多人都知道，但大多又都说不清楚。
事实上，人工智能已经存在于我们生活中很久了。
比如我们常常用到的邮箱，其中垃圾邮件过滤就是依靠人工智能；比如每个智能手机都配备的指纹识别或人脸识别，也是用人工智能技术实现的；比如疫情期间大规模使用的无人体温检测仪，同样也使用了人工智能；但对很多人来讲，人工智能还是一个较为“高深”的技术，然而再高深的技术，也是从基础原理开始的。
人工智能领域中就流传着10大算法，它们的原理浅显，很早就被发现、应用，甚至你在中学时就学过，在生活中也都极为常见。
一、线性回归**线性回归（LinearRegression）**可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量（x值）和数值结果（y值）。然后就可以用这条线来预测未来的值！
这种算法最常用的技术是最小二乘法（Leastofsquares）。这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离（绿线）的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。
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例如，简单线性回归，它有一个自变量（x轴）和一个因变量（y轴）。
比如预测明年的房价涨幅、下一季度新产品的销量等等。听起来并不难，不过线性回归算法的难点并不在于得出预测值，而在于如何更精确。为了那个可能十分细微的数字，多少工程师为之耗尽了青春和头发。
二、逻辑回归**逻辑回归（Logisticregression）**与线性回归类似，但逻辑回归的结果只能有两个的值。如果说线性回归是在预测一个开放的数值，那逻辑回归更像是做一道是或不是的判断题。
逻辑函数中Y值的范围从0到1，是一个概率值。逻辑函数通常呈S型，曲线把图表分成两块区域，因此适合用于分类任务。
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比如上面的逻辑回归曲线图，显示了通过考试的概率与学习时间的关系，可以用来预测是否可以通过考试。
逻辑回归经常被电商或者外卖平台用来预测用户对品类的购买偏好。
三、决策树如果说线性和逻辑回归都是把任务在一个回合内结束，那么**决策树（DecisionTrees）**就是一个多步走的动作，它同样用于回归和分类任务中，不过场景通常更复杂且具体。
举个简单例子，老师面对一个班级的学生，哪些是好学生？如果简单判断考试90分就算好学生好像太粗暴了，不能唯分数论。那面对成绩不到90分的学生，我们可以从作业、出勤、提问等几个方面分开讨论。
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以上就是一个决策树的图例，其中每一个有分叉的圈称为节点。在每个节点上，我们根据可用的特征询问有关数据的问题。左右分支代表可能的答案。最终节点（即叶节点）对应于一个预测值。
每个特征的重要性是通过自顶向下方法确定的。节点越高，其属性就越重要。比如在上面例子中的老师就认为出勤率比做作业重要，所以出勤率的节点就更高，当然分数的节点更高。
四、朴素贝叶斯**朴素贝叶斯（NaiveBayes）**是基于贝叶斯定理，即两个条件关系之间。它测量每个类的概率，每个类的条件概率给出x的值。这个算法用于分类问题，得到一个二进制“是/非”的结果。看看下面的方程式。
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朴素贝叶斯分类器是一种流行的统计技术，经典应用是过滤垃圾邮件。
当然，小编赌一顿火锅，80%的人没看懂上面这段话。（80%这个数字是小编猜的，但经验直觉就是一种贝叶斯式的计算。）
用非术语解释贝叶斯定理，就是通过A条件下发生B的概率，去得出B条件下发生A的概率。比如说，小猫喜欢你，有a%可能性在你面前翻肚皮，请问小猫在你面前翻肚皮，有多少概率喜欢你？
当然，这样做题，等于抓瞎，所以我们还需要引入其他数据，比如小猫喜欢你，有b%可能和你贴贴，有c%概率发出呼噜声。所以我们如何知道小猫有多大概率喜欢自己呢，通过贝叶斯定理就可以从翻肚皮，贴贴和呼噜的概率中计算出来。
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猫：别算了，我不喜欢你
五、支持向量机**支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）**是一种用于分类问题的监督算法。支持向量机试图在数据点之间绘制两条线，它们之间的边距最大。为此，我们将数据项绘制为n维空间中的点，其中，n是输入特征的数量。在此基础上，支持向量机找到一个最优边界，称为超平面（Hyperplane），它通过类标签将可能的输出进行最佳分离。
超平面与最近的类点之间的距离称为边距。最优超平面具有最大的边界，可以对点进行分类，从而使最近的数据点与这两个类之间的距离最大化。
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所以支持向量机想要解决的问题也就是如何把一堆数据做出区隔，它的主要应用场景有字符识别、面部识别、文本分类等各种识别。
六、K-最近邻算法（KN****N）**K-最近邻算法（K-NearestNeighbors，KNN）**非常简单。KNN通过在整个训练集中搜索K个最相似的实例，即K个邻居，并为所有这些K个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。
K的选择很关键：较小的值可能会得到大量的噪声和不准确的结果，而较大的值是不可行的。它最常用于分类，但也适用于回归问题。
用于评估实例之间相似性的距离可以是欧几里得距离（Euclideandistance）、曼哈顿距离（Manhattandistance）或明氏距离（Minkowskidistance）。欧几里得距离是两点之间的普通直线距离。它实际上是点坐标之差平方和的平方根。
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KNN分类示例
KNN理论简单，容易实现，可用于文本分类、模式识别、聚类分析等。
七、K-均值
**K-均值（K-means）**是通过对数据集进行分类来聚类的。例如，这个算法可用于根据购买历史将用户分组。它在数据集中找到K个聚类。K-均值用于无监督学习，因此，我们只需使用训练数据X，以及我们想要识别的聚类数量K。
该算法根据每个数据点的特征，将每个数据点迭代地分配给K个组中的一个组。它为每个K-聚类（称为质心）选择K个点。基于相似度，将新的数据点添加到具有最近质心的聚类中。这个过程一直持续到质心停止变化为止。
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生活中，K-均值在欺诈检测中扮演了重要角色，在汽车、医疗保险和保险欺诈检测领域中广泛应用。
八、随机森林**随机森林（RandomForest）**是一种非常流行的集成机器学习算法。这个算法的基本思想是，许多人的意见要比个人的意见更准确。在随机森林中，我们使用决策树集成（参见决策树）。
（a）在训练过程中，每个决策树都是基于训练集的引导样本来构建的。
（b）在分类过程中，输入实例的决定是根据多数投票做出的。
随机森林拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营销模拟的建模，统计客户来源、保留及流失，也可以用来预测疾病的风险和病患者的易感性。
九、降维由于我们今天能够捕获的数据量之大，机器学习问题变得更加复杂。这就意味着训练极其缓慢，而且很难找到一个好的解决方案。这一问题，通常被称为**“维数灾难”（Curseofdimensionality）**。
降维（Dimensionalityreduction）试图在不丢失最重要信息的情况下，通过将特定的特征组合成更高层次的特征来解决这个问题。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是最流行的降维技术。
主成分分析通过将数据集压缩到低维线或超平面/子空间来降低数据集的维数。这尽可能地保留了原始数据的显著特征。
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可以通过将所有数据点近似到一条直线来实现降维的示例。
十、人工神经网络（ANN）**人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）**可以处理大型复杂的机器学习任务。神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。在输入层和输出层之间，我们可以插入多个隐藏层。人工神经网络使用了两个隐藏层。除此之外，还需要处理深度学习。
人工神经网络的工作原理与大脑的结构类似。一组神经元被赋予一个随机权重，以确定神经元如何处理输入数据。通过对输入数据训练神经网络来学习输入和输出之间的关系。在训练阶段，系统可以访问正确的答案。
如果网络不能准确识别输入，系统就会调整权重。经过充分的训练后，它将始终如一地识别出正确的模式。
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每个圆形节点表示一个人工神经元，箭头表示从一个人工神经元的输出到另一个人工神经元的输入的连接。
图像识别，就是神经网络中的一个著名应用。
现在，你已经了解了最流行的人工智能算法的基础介绍，并且，对它们的实际应用也有了一定认识。