随笔分类 - 人工智能引论
摘要:人工神经网络及其应用 只做基本概念介绍 神经网络 人工神经元模型 神经网络的结构 前馈型 反馈型 神经网络的工作方式 BP网络 BP算法的实现 特点
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摘要:遗传算法 仅介绍基本概念作为导引 基本思想 编码 适应度函数 选择 个体选择概率分配有线性排序和非线性排序,详略 交叉 变异
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摘要:搜索算法策略 状态空间 Example 八数码 旅行商TSP 为了简化上述搜索过程以及避免盲目搜索,我们讨论启发式策略 启发式策略 同样以八数码为例 A搜索算法 使用估价函数f的最佳优先搜索 A算法本质上就是在一般的树式搜索基础上添加了估价函数的一种启发式搜索算法 估价函数的作用仅仅是帮助确定结点的
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摘要:模糊推理 模糊集合的定义 模糊集合的表示方法 模糊关系的合成 模糊推理 模糊决策 即将模糊推理得到的模糊向量转换为一个确定值,方法有 最大隶属度法,加权平均判决法和中位数法 等等,此处不具体解释 例题
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摘要:不确定性推理方法 不确定性推理中的基本问题 可信度方法 组合证据不确定性的算法 证据理论 概率分配函数 (信任函数又称下限函数) 似然函数 (似然函数又称上限函数) 例题
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摘要:归结演绎推理 前置知识 将谓词公式化为子句集 以例题演示步骤 谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足 子句集是不可满足的,等价于其全部子句的合取式是不可满足的 鲁滨逊归结原理 基本思想 定理 例题 归结反演 基本步骤 例题
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摘要:产生式和框架表示法 产生式 产生式与谓词逻辑中的蕴含式的区别 框架 一般结构 框架表示法的特点
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摘要:一阶谓词逻辑表示法 命题 一个非真即假的陈述句 谓词 一般形式:P(X1, X2, ..., Xn) P是谓词名,X是个体 个体可分为: 个体是常量: 个体是变元: 个体是函数:(个体到另一个体的映射) 个体是谓词: 谓词公式 连接词 合取 ∧ (与) 析取 ∨ (或) 否定 ﹁(非) 蕴含 →(若
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