人工智能原理不精确推理.pdf
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人工智能原理第7章不精确推理(阅读).ppt
人工智能原理 第7章 不精确推理本章内容 7.1 不精确推理的必要性 7.2 贝叶斯概率推理 7.3 贝叶斯网络 7.4 可信度方法* 7.5 模糊推理 参考书目 7.1 不精确推理的必要性 不精确推理的原因 / 方法 为什么要不精确推理 做不精确推理的原因有多种： 推理所需的信息不完备：竞争双方不知道对方信息 背景知识不足：疑难病症的机理 多种原因导致同一结果：疾病的诊断 信息描述模糊：目击者对嫌疑犯的描述 信息中含有噪声：做假帐，虚假统计报表，采集数据当中的噪声（雷达、声纳/化验）等 不精确推理的原因 规则是模糊的：定性描述，如“如果刑事犯罪猖獗，就应加大打击力度”等 推
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智能控制导论 附加四 不确定性推理 1.1 基本概念 ◆ 广义不确定性：（狭义）不确定性、不确切性亦称模糊性）、不完全性、不一致性和时变性等几种类型。 1.（狭义）不确定性 不确定性(uncertainty)就是一个命题(亦即所表示的事件)的真实性不能完全肯定，而只能对其为真的可能性给出某种估计。 例 如果乌云密布并且电闪雷鸣，则很可能要下暴雨。 如果头痛发烧，则大概是患了感冒。 2. 不确切性（模糊性） 不确切性(imprecision)就是一个命题中所出现的某些言词其涵义不够确切，从概念角度讲，也就是其代表的
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《人工智能》第七章不精确知识推理教程讲解.ppt
* 贝叶斯网的D分离及其知识推理 用例子给出D分离的概念：如果对贝叶斯网中的结点Vi和Vj之间的每个无向路径，在路径上存在某个结点Vb，它有如下三个性质之一，则称结点Vi和Vj条件独立于给定的结点集合S(I(Vi,Vj|S))： 1、Vb在S中，且路径上的两条弧都从Vb开始。 2、 Vb在S中，且路径上的一条弧以Vb为头，另一个以Vb为尾。 3、 Vb和它的任何后继都不在S中，且路径上的两条弧都以Vb为头。 p(B)=0.95 p(L)=0.7 B G M L p(G|B)=0.95 p(G|?B)=0.95 p(M|? B,L)=0.0 p(M|?B, ? L)=0.0 p(M|B,L)=
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人工智能 华中科技大学水电与数字化工程学院 第7章、基本的推理技术 推理技术概述 基于规则的演绎推理 正向演绎推理 逆向演绎推理 双向演绎推理 不确定性推理 概率推理 人工智能是用计算机来模拟人的智能，就是用能在计算机上实现的技术和方法来模拟人的思维规律和过程。 1) 在确定知识表达方法后，就可以把知识表示出来并存储到计算机中。 2) 然后, 利用知识进行推理以求得问题的解. 利用知识进行推理是知识利用的基础。各种人工智能应用领域如专家系统、智能机器人、模式识别、自然语言理解等都是利用知识进行广义问题求解的智能系统. 7.1 推理技术概述 --1. 推理的
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* 机器鱼 * 机器鱼 * 机器鱼 * 机器鱼 * 机器鱼 这些机器鱼是由英国艾克塞斯大学计算机科学系的胡霍生（Huosheng Hu）教授和他带领的人类中心机器人小组制作的。 * 蚁群算法 20世纪90年代初期，意大利学者多里戈、马尼佐和科洛龙等人从生物进化和仿生学角度出发，研究蚂蚁寻找路径的自然行为，提出了蚁群算法，并用该方法求解TSP问题、二次分配问题和作业调度等问题，取得较好的效果。 * 蚁群算法 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法。蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下一种称之为外激素(pheromone)的物质进行信息传递，而且
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人工智能原理 考试说明 重点章节 该们课程的授课思路 1、什么是人工智能以及研究机制 2、知识表示 3、解决问题（确定性推理、状态空间、问题规约） 4、专家系统 第1章 人工智能概述 主要内容： 一、什么是智能？什么是人工智能？ 一、什么是智能？什么是人工智能？ 1、智能：通俗地说：智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 2、人工智能：Artificial Intelligence(AI) 其中 Artificial 就意味着这种智能是人造的 智能。 从本质上讲，人工智能是研究如何制造出人造的智能机
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(精)人工智能原理6.ppt
Part I 人工智能语言 Part II 专家系统 Part I 人工智能语言 由于人工智能研究的问题的特点和解决问题的方法的特殊性，为了能方便而有效地建立人工智能系统，需要发展专门的人工智能语言。 人工智能语言 一般来说，人工智能语言应具备如下特点：?? 要有符号处理能力（即非数值处理能力）； 适合于结构化程序设计，编程容易； 要有递归功能和回溯功能； 要有人机交互能力； 适合于推理； 要有把过程与说明式数据结构混合起来的能力，又要有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。 人工智能语言 在人工智能手册中介绍了七种人工智能语言：LISP,PLANNER,CINNIV
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《人工智能原理》
-逻辑与推理实验手册
第PAGE5页
目录
TOC\o1-3\h\z\u1实验介绍 3
1.1实验目的 3
1.2实验清单 3
1.3参考内容 4
2斑马问题 5
2.1实验简介 5
2.2实验目的 6
2.3代码实现 6
2.3.1导入相关工具包 6
2.3.2定义条件语句格式 6
2.3.3导入逻辑语句 7
2.3.4逻辑推导 7
2.4思考题-汇总 8
3黑白棋实验 10
3.1实验简介 10
3.2实验目的 11
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《人工智能导论-》- 04 推理-0....ppt
(?x)(?y)P(a,x,y)∨(?x)((?y)Q(y,b)∨R(x)) 第三步，变元易名，得 (?x)(?y)P(a,x,y) ∨(?u)(?v)(Q(v,b) ∨R(u)) 第四步，存在量词左移，直至所有的量词移到前面，得： (?x)(?y)(?u)(?v)P(a,x,y) ∨(Q(v,b)∨R(u)) 由此得到前束范式 (?x)(?y)(?u)(?v)P(a,x,y)∨(Q(v,b)∨R(u)) 第五步，消去“?”（存在量词），略去“?”全称量词 消去(?y)，因为它左边只有(?x)，
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目录引言1不確定性與模糊逻辑1.1古典逻辑1.2 模糊逻辑1.2.1 一维隶属函数参数值1.2.2 二维隶属函数参数值2 模糊关系2.1 模糊关系的定义2.2 模糊关系的表示3 模糊集合3.1 模糊集合的概念3.2 模糊集合的表示3.3 模糊集合的运算性质4 模糊逻辑5简单遗传算法6模糊遗传算法7 关于模糊遗传算法的新方法引言模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式，对于模型未知或不能确定的描述系统，以及强非线性、大滞后的控制对象，应用模糊集合和模糊规则进行推理，表达过渡性界限或定性知识经验，模拟人脑方式，实行模糊综合判断，推理解决常规方法难于对付的规则型模糊信息问题。模糊逻辑善于表
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毕业设计（论文）
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人工智能归结演绎推理
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人工智能归结演绎推理
摘要：本文旨在探讨人工智能在归结演绎推理中的应用与发展。首先，对归结演绎推理的基本概念进行阐述，然后分析归结演绎推理在人工智能领域的应用现状，接着介绍几种常用的归结演绎推理算法，最后对归结演绎推理的未来发展趋势进行展望。本文的研究对于推动人工智能技术在推理领域的应用具有重要意义。
前言：随着计算机科学和人工智能技术的飞速发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛。归结演绎推理作为人工智能的一个重要分支，在逻辑推理、知识表示、智能决策等
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毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
人工智能中的知识表示与推理技术
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人工智能中的知识表示与推理技术
摘要：随着人工智能技术的飞速发展，知识表示与推理技术在智能系统中扮演着越来越重要的角色。本文首先介绍了知识表示的基本概念、方法和应用领域，重点分析了知识表示在人工智能中的应用现状和挑战。随后，深入探讨了推理技术在知识表示中的应用，包括推理方法、推理算法和推理系统。最后，对知识表示与推理技术在人工智能领域的发展趋势进行了展望。本文的研究成果对于推动人工智能技术的进一步发展具有重要的理论意义和应用价值。
近年来，人工
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章推理人工智能研究生课程.ppt
第4章 推理和计算智能 4.1 推理的基本概念 (1) 演绎推理 (2) 归纳推理 (3) 缺省推理 4.1.3 确定性推理和不确定性推理 ? 4.1.4 单调推理和非单调推理 ? 4.1.5 启发式推理和非启发式推理 4.1.6 推理方向 人物识别正向推理例 4.3 冲突匹配消解策略 * 4.1 推理的基本概念 4.2 推理的控制策略 4.3 推理的模式匹配冲突消解策略 * 4.1 什么是推理 (Reasoning) 由已知的判断推导出新的判断的思维过程。推理过程包含两个判断， 一个是已知的判断，一个是推理得出的新判断。 问题条件和相
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计算机辅助工艺设计
——CAPP系统设计
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第六章CAPP旳决策推理和人工智能技术CAPP工艺决策分为：逻辑决策、计算决策和发明性决策。逻辑决策：对于长期生产实践中积累旳工艺经验进行系统旳总结，建立对应旳决策规则，根据逻辑推理进行决策，广泛应用于加工措施选择、机床选择和刀具选择等。最常用旳决策逻辑体现和实现措施是决策表和决策树。2
第六章CAPP旳决策推理和人工智能技术计算决策：重要用于可以建立数学模型和已具有较完善旳经验数据旳状况，如工序尺寸计算、切削用量选择及工时计算等。发明性决策:对于某些具有较大模糊性，需要十分灵活旳推理方略，如基准选择、装夹方案确定等，在很大程度上依赖于工艺人员旳经