文档介绍：莂蝿芄“人工智能”实验报告羃螁葿老师:黄芳莅班级:计科1001肂学号:00芀姓名:赵鼎平腿莇蒄日期:、神经网络实验群 4聿二、生产式系统实验群 5蒆三、搜索策略实验群 6芅四、自动规划实验群 8蚁五、实验心得和体会 11葿膆莇肃膂羇膄膂蚁蚇膅蒄肁莈芇蚂神经网络实验群蒀姓名膈赵鼎平肄指导老师:黄芳羅日期:2013年11月7日衿实验目的袈理解反向传播网络的结构和原理,掌握反向传播算法对神经元的训练过程,了解反向传播公式。通过构建BP网络实例,熟悉前馈网络的原理及结构。肆网络袅拓朴图膁蒁罿肄训练袄数据集膁(输入节点0,输入节点1,输入节点2,输入节点5)螇(0,0,0,0)(0,0,1,0)(0,1,1,1)(1,0,0,0)(1,0,1,1)(1,1,0,1)(1,1,1,1)莆(输入节点0,输入节点1,输入节点4)芄(0,0,0)(0,1,0)(1,0,1)羂(Known,New,Short,Home,Reads)螈(1,1,0,1,0)(0,1,1,0,1)(0,0,0,0,0)(1,0,0,1,0)(1,1,1,1,1)(1,0,0,0,0)(0,0,1,0,0)(0,1,1,0,1)(1,0,0,1,0)(1,1,0,0,0)(0,0,1,1,0)(1,1,0,0,0)(1,0,1,1,1)(1,1,1,0,1)(1,1,1,1,1)(1,0,1,0,1)(1,1,1,1,1)(0,1,1,0,1)(邮件信息识别)薄观测结果肄经过200代的进化,误差以明显的阶梯型降低膀由于初始误差比较低,故经过50代的进化,误差已经极大地降低,几乎不再变化蚈经过200代的进化,误差极大地降低羇学生结论蒃神经计算能够实现“多数赞成表决器”功能袀单层的神经网络无法实现异或问题,但是含有中间层的BP网络却可以很好的解决异或问题蒆经过训练的BP网络可以进行邮件识别,解决信息识别的难题,,掌握基于规则推理的基本方法。蚄推理方法膁逆向推理袂莇建立规则库肇建立事实库袄该动物是哺乳动物<-<-<-<-该动物会飞&<-<-该动物有犬齿&有爪&<-该动物是哺乳动物&<-该动物是哺乳动物&<-该动物是哺乳动物&是食肉动物&是黄褐色&<-该动物是哺乳动物&该动物是食肉动物&是黄褐色&<-该动物是有蹄类动物&有长脖子&有长腿&<-该动物是有蹄类动物&<-该动物是鸟&有长脖子&有长腿&不会飞&<-该动物是鸟&会游泳&不会飞&<-该动物是鸟&%------动物识别系统事实集:薂%会游泳.%--该动物是企鹅芀%%%%--------%--该动物是鸟芇%%%----该动物是金钱豹<-该动物是哺乳动物&是食肉动物&是黄褐色&%%%%%----该动物是虎<-该动物是哺乳动物&该动物是食肉动物&是黄褐色&%%是食肉动物.***%%%----该动物是长颈鹿<-该动物是有蹄类动物&有长脖子&有长腿&%%%%,(注意观测规则的匹配过程和方法)芈(1)假设这个动物是金钱豹。为了检验这个假设,根据规则,要求这个动物是哺乳动物&是食肉动物&是黄褐色&(2)必须检验这个动物是否为哺乳动物。先由规则库中的:该动物是哺乳动物<-