人工智能-实验.doc

华 中 科 技 大 学
《人工智能与模式识别》
实
验
报
告

院 系： 电子与信息工程系
班 级： 电信中英班1101
姓 名： 何宇坤
学 号： U201115729
指导老师： 刘澍
电 话： 13058153519
邮 箱： 826319028@
日 期： 2015年1月17日

实验一
一、 实验内容
利用一阶谓词逻辑求解猴子摘香蕉问题：房内有一个猴子，一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置如图所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子搬到香蕉下面，然后再爬到箱子上。请定义必要的谓词，列出问题的初始化状态（即下图所示状态），目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。（附加：从初始状态到目标状态的谓词演算过程。）

二、 实验平台
VC6.0
三、 实验分析
1. 定义描述环境状态的谓词。
AT(x,w)：x在t处，个体域：xϵ{monkey}，wϵ{a,b,c,box}；
HOLD(x,t)：x手中拿着t，个体域：tϵ{box,banana}；
EMPTY(x)：x手中是空的；
ON(t,y)：t在y处，个体域：yϵ{b,c,ceiling}；
CLEAR(y)：y上是空的；
BOX(u)：u是箱子，个体域：uϵ{box}；
BANANA(v)：v是香蕉，个体域：vϵ{banana}；
2. 使用谓词、连结词、量词来表示环境状态。
问题的初始状态可表示为：
So：AT(monkey,a)˄EMPTY(monkey)˄ON(box,c)˄ON(banana,ceiling)˄CLEAR(b)˄BOX(box)˄
BANANA(banana)
要达到的目标状态为：
Sg：AT(monkey,box)˄HOLD(monkey,banana)˄ON(box,b)˄CLEAR(ceiling)˄CLEAR(c)˄
BOX(box)˄BANANA(banana)

3. 从初始状态到目标状态的转化, 猴子需要完成一系列操作, 定义操作类谓词表示其动作。
WALK(m,n)：猴子从m走到n处，个体域：m,nϵ{a,b,c}；
CARRY(s,r)：猴子在r处拿到s，个体域：rϵ{c,ceiling}，sϵ{box,banana}；
CLIMB(u,b)：猴子在b处爬上u；
这3个操作也可分别用条件和动作来表示。条件直接用谓词公式表示，是为完成相应操作所必须具备的条件；当条件中的事实使其均为真时，则可激活操作规则，于是可执行该规则中的动作部分。动作通过前后状态的变化表示，即通过从动作前删除或增加谓词公式来描述动作后的状态。
WALK(m,n)：猴子从m走到n处
条件：AT(monkey,m)
动作：
CARRY(s,r)：猴子在r处拿到s
条件：AT(monkey,r)˄EMPTY(monkey)˄ON(s,r)˄BOX(box)˄BANANA(banana)
动作：
CLIMB(u,b)：猴子在b处爬上u
条件：AT(monkey,b)˄HOLD(monkey,u)˄CLEAR(b)˄BOX(box)˄BANANA(banana)
动作：
4. 按照行动计划, 一步步进行状态替换, 直至目标状态。
AT(monkey,a)˄EMPTY(monkey)˄ON(box,c)˄ON(banana,ceiling)˄CLEAR(b)˄BOX(box)˄
BANANA(banana)

AT(monkey,c)˄EMPTY(monkey)˄ON(box,c)˄ON(banana,ceiling)˄CLEAR(b)˄BOX(box)˄
BANANA(banana)

AT(monkey,c)˄HOLD(monkey,box)˄ON(banana,ceiling)˄CLEAR(b)˄CLEAR(c)˄BOX(box)˄
BANANA(banana)

AT(monkey,b)˄HOLD(monkey,box)˄ON(banana,ceiling)˄CLEAR(b)˄CLEAR(c)˄BOX(box)˄
BANANA(banana)

AT(monkey,box)˄EMPTY(monkey)˄ON(box,b)˄ON(banana,ceiling)˄CLEAR(c)˄BOX(box)˄
BANANA(banana)

AT(monkey,box)˄HOLD(monkey,banana)˄ON(box,b)˄CLEAR(ceiling)˄CLEAR(c)˄BOX(box)˄
BANANA(banana)（目标得解）
猴子行动的规则序列是：WALK(a,c)→CARRY(c,box)→WALK(c,b)→CLIMB(box,b)→
CARRY(banana,ceiling)
在上述过程中，我们应该注意，当猴子执行某一个操作之前，需要检查当前状态是否可使所要求的条件得到满足，即证明当前状态是否蕴涵操作所要求的状态的过程。在行动过程中， 检查条件的满足性后才进行变量的代换。代入新条件后的新状态如果是目标状态，则问题解决；否则看是否满足下面的操作，如果不满足或即使满足却又回到了原来的状态，那么代入无效。
四、 源代码
#include <stdio.h>
struct State
{
int monkey; /*-1:Monkey at A;0: Monkey at B;1:Monkey at C;*/
int box; /*-1:box at A;0:box at B;1:box at C;*/
int banana; /*Banana at B,Banana=0*/
int monbox; /*-1: monkey on the box;1: monkey the box;*/
};

struct State States [150];
char* routesave[150];

/*function monkeygoto,it makes the monkey goto the other place*/
void monkeygoto(int b,int i)
{
int a;
a=b;
if (a==-1)
{
routesave[i]="Monkey go to A";
States[i+1]=States[i];
States[i+1].monkey=-1;
}
else if(a==0)
{
routesave[i]="Monkey go to B";
States[i+1]=States[i];
States[i+1].monkey=0;
}
else if(a==1)
{
routesave[i]="Monkey go to C";
States[i+1]=States[i];
States[i+1].monkey=1;
}
else
{
printf("parameter is wrong");

}
}
/*end function monkeyygoto*/

/*function movebox,the monkey move the box to the other place*/
void movebox(int a,int i)
{
int B;
B=a;
if(B==-1)
{
routesave[i]="monkey move box to A";
States[i+1]=States[i];
States[i+1].monkey=-1;
States[i+1].box=-1;
}
else if(B==0)
{
routesave[i] = "monkey move box to B";
States[i+1]=States[i];
States[i+1].monkey=0;
States[i+1].box=0;
}
else if(B==1)
{
routesave[i] = "monkey move box to C";
States[i+1]=States[i];
States[i+1].monkey=1;
States[i+1].box=1;
}
else
{
printf("parameter is wrong");
}
}
/*end function movebox*/

/*function climbonto,the monkey climb onto the box*/
void climbonto(int i)
{
routesave[i]="Monkey climb onto the box";
States[i+1]=States[i];
States[i+1].monbox=1;
}

/*function climbdown,monkey climb down from the box*/
void climbdown(int i)
{
routesave[i]="Monkey climb down from the box";
States[i+1]=States[i];
States[i+1].monbox=-1;
}

/*function reach,if the monkey,box,and banana are at the same place,the monkey reach banana*/
void reach(int i)
{
routesave[i]="Monkey reach the banana";
}

/*output the solution to the problem*/
void showSolution(int i)
{
int c;
printf ("%s \n", "Result to problem:");
for(c=0; c<i+1; c++)
{
printf ("Step %d : %s \n",c+1,routesave[c]);
}
printf("\n");
}

/*perform next step*/
void nextStep(int i)
{
int c;
int j;
if(i>=150)
{
printf("%s \n", "steplength reached 150,have problem ");
return;
}
for (c=0; c<i; c++) /*if the current state is same to previous,retrospect*/
{
if(States[c].monkey==States[i].monkey&&States[c].box==States[i].box&&States[c].banana==States[i].banana&&States[c].monbox==States[i].monbox)
{
return;
}
}
if(States[i].monbox==1&&States[i].monkey==0&&States[i].banana==0&&States[i].box==0)
{
showSolution(i);
printf("Press any key to continue \n");
getchar();/*to save screen for user,press any key to continue*/
return;
}
j=i+1;
if(States[i].monkey==0)
{
if(States[i].box==0)
{
if(States[i].monbox==-1)
{
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
/*monkeygoto(-1,i);
nextStep(j);
monkeygoto(0,i);
nextStep(j);
movebox(-1,i);
nextStep(j);
movebox(0,i);
nextStep(j);*/
}
else
{
reach(i+1);
nextStep(j);
/*climbdown(i);
nextStep(j);*/

}
}
else if(States[i].box==1)
{
/*monkeygoto(-1,i);
nextStep(j);*/
monkeygoto(1,i);
nextStep(j);
movebox(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
else /*box==-1*/
{
monkeygoto(-1,i);
nextStep(j);
movebox(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
}
/*end if*/
if(States[i].monkey==-1)
{
if(States[i].box==-1)
{
if(States[i].monbox==-1)
{
movebox(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
else
{
climbdown(i);
nextStep(j);
movebox(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
}
else if(States[i].box==0)
{
monkeygoto(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
else
{
monkeygoto(1,i);
nextStep(j);
movebox(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
}
/*end if*/
if(States[i].monkey==1)
{
if (States[i].box==1)
{
if(States[i].monbox==-1)
{
movebox(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
else
{
climbdown(i);
nextStep(j);
movebox(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
}
else if(States[i].box==-1)
{
monkeygoto(-1,i);
nextStep(j);
movebox(0,i);
nextStep(j);
movebox(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
else
{
monkeygoto(0,i);
nextStep(j);
movebox(0,i);
nextStep(j);
climbonto(i);
reach(i+1);
nextStep(j);
}
}
/*end if*/
}/*end nextStep*/

int main()
{
States[0].monkey=-1;
States[0].box=1;
States[0].banana=0;
States[0].monbox=-1;
nextStep(0);
}
五、 实验截图

六、 实验感想
主要输算法的中心思想要搞明白，根据设计的流程图转换成程序，加上互联网资源丰富，得以顺利完成
实验二
求解函数逼近问题
一、 实验内容
有21组单输入矢量Ｐ和相对应的目标矢量T，试采用Matlab (7.0以上版本)设 计神经网络来实现这对数组的函数关系
P=-1:0.1:1
T=[-0.96 0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]
测试集
P2=-1:0.025:1

二、 实验解
看到期望输出的范围是，所以利用双极性Sigmoid函数作为转移函数。
程序如下：
clear;
clc;
X=-1:0.1:1;
D=[-0.9602 -0.5770 -0.0729 0.3771 0.6405 0.6600 0.4609...
0.1336 -0.2013 -0.4344 -0.5000 -0.3930 -0.1647 -.0988...
0.3072 0.3960 0.3449 0.1816 -0.312 -0.2189 -0.3201];
figure;
plot(X,D,'*'); %绘制原始数据分布图（附录：1-1）
net = newff([-1 1],[5 1],{'tansig','tansig'});
net.trainParam.epochs = 100; %训练的最大次数
net.trainParam.goal = 0.005; %全局最小误差
net = train(net,X,D);
O = sim(net,X);
figure;
plot(X,D,'*',X,O); %绘制训练后得到的结果和误差曲线（附录：1-2、1-3）
V = net.iw{1,1}%输入层到中间层权值
theta1 = net.b{1}%中间层各神经元阈值
W = net.lw{2,1}%中间层到输出层权值
theta2 = net.b{2}%输出层各神经元阈值
三、 实验结果
输入层到中间层的权值：
中间层各神经元的阈值：
中间层到输出层的权值：
输出层各神经元的阈值：

图一 原始数据分布图

图二 仿真结果