人工智能實驗報告西安交大

一、實驗目的學習了解java編程語言，掌握基本的算法實現；深入理解貝葉斯理論和不確定性推理理論；學習運用主觀貝葉斯公式進行不確定推理的原理和過程二、實驗題目用java語言實現運用主觀貝葉斯公式進行不確定性推理的過程：根據初始證據E的概率P(E)及LS、LN的值，把H的先驗概率P(H)更新為后驗概率P(H/E)或者P(H/﹁E)。要求如下：充分考慮各種證據情況：證據肯定存在、證據肯定不存在、觀察與證據無關、其他情況；考慮EH公式和CP公式兩種計算后驗概率的方法；給出EH公式的分段線性插值圖；三、實驗原理1、知識的不確定性在主觀貝葉斯方法中，只是是如下形式的產生式規則表示：IF E THEN (LS,LN) H (P(H))LS是充分性度量。其定義為：LS=P(E|H)/P(E|?H)。LN是必要性度量，其定義為：LN=P(?E|H)/P(?E|?H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|?H))。2、證據不確定時的計算公式四、實驗代碼importjava.awt.*;importjava.awt.event.ActionEvent;importjava.awt.event.ActionListener;importjava.util.Scanner;importjavax.swing.*;publicclassbayesextendsJFrameimplementsActionListener{ JPanelpanel=newJPanel(); JLabelph=newJLabel("P(H)"); JTextFieldPH=newJTextField("",3); JLabelpe=newJLabel("P(E)"); JTextFieldPE=newJTextField("",3); JLabells=newJLabel("LS"); JTextFieldLS=newJTextField("",3); JLabelln=newJLabel("LN"); JTextFieldLN=newJTextField("",3); Buttoncompute=newButton("COMPUTE"); staticdoublet_ph; staticdoublet_pe; staticdoublet_ln; staticdoublet_ls; staticdoubleph_e;//P(E/S)=0時PHS staticdoublephe;//P(E/S)=1時PHS publicbayes() { setLayout(newBorderLayout()); panel.setLayout(newFlowLayout()); panel.add(ph); panel.add(PH); panel.add(pe); panel.add(PE); panel.add(ln); panel.add(LN); panel.add(ls); panel.add(LS); this.add(panel); compute.addActionListener(this); this.add(compute,BorderLayout.SOUTH); } publicstaticvoidmain(String[]args) { bayesa=newbayes(); a.setSize(400,250); a.setVisible(true); a.setDefaultCloseOperation(EXIT_ON_CLOSE); } @Override publicvoidactionPerformed(ActionEventarg0){ //TODOAuto-generatedmethodstub t_ph=newDouble(PH.getText()); t_pe=newDouble(PE.getText()); t_ls=newDouble(LS.getText()); t_ln=newDouble(LN.getText()); ph_e=t_ln*t_ph/((t_ln-1)*t_ph+1); phe=t_ls*t_ph/((t_ls-1)*t_ph+1); displayc=newdisplay(); }}classdrawextendsJPanel{ publicvoidpaint(Graphicsg) { super.paint(g); g.drawLine(50,350,350,350); g.drawLine(50,50,50,350); g.drawLine(50,350-(int)(bayes.ph_e*300),50+(int)(bayes.t_pe*300),350-(int)(bayes.t_ph*300)); g.drawLine(50+(int)(bayes.t_pe*300),350-(int)(bayes.t_ph*300),350,350-(int)(bayes.phe*300)); }}classdisplayextendsJFrame{ publicdisplay() { drawb=newdraw(); this.add(b); this.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); this.setVisible(true); this.setSize(400,400); }}五、實驗結果輸入初始值：圖像結果顯示：六、實驗總結由于本次實驗是第一次使用java語言進行編程，在領略到java語言的方便與強大功能的同時，也有有很多不盡如人意的地方。編寫程序時遇到種種困難，對于java編程的不適應，最終經過努力還是完成了實驗。收獲很大。人工智能與信息社會答案課程簡介：本課程面向大學生和社會公眾，結合社會熱點和算法實踐項目，介紹人工智能技術的基本概念、發展歷史、經典算法、應用領域和對人類社會的深遠影響，展示信息社會各領域中人工智能的應用發展前景，為大學生和社會公眾提供一個深入理解人工智能的入門基礎。第一章1【單選題】Cortana是()推出的個人語音助手。A、蘋果B、亞馬遜C、微軟D、阿里巴巴我的答案：C

2【單選題】首個在新聞報道的翻譯質量和準確率上可以比肩人工翻譯的翻譯系統是()。A、蘋果B、谷歌C、微軟D、科大訊飛我的答案：C

3【單選題】相較于其他早期的面部解鎖,iPhoneX的原深感攝像頭能夠有效解決的問題是()。A、機主需要通過特定表情解鎖手機B、機主是否主動解鎖手機C、機主平面照片能夠解鎖手機D、機主雙胞胎解鎖手機我的答案：C

4【多選題】屬于家中的人工智能產品的有()。A、智能音箱B、掃地機器人C、聲控燈D、個人語音助手我的答案：ABD

5【多選題】目前外科手術領域的醫用機器人的優點有()。A、定位誤差小B、手術創口小C、不需要人類醫生進行操作D、能夠實時監控患者的情況E、可以幫助醫生診斷病情我的答案：AB

6【多選題】一般來說,掃地機器人必需的傳感器有()。A、距離傳感器B、超聲波雷達傳感器C、懸崖傳感器D、溫度傳感器我的答案：ABC

7【判斷題】人工智能具有學會下棋的學習能力,是實現通用人工智能算法的基礎。()我的答案：√

8【判斷題】目前還沒有成功進行無人自動駕駛的案例。()我的答案：×

9【判斷題】智能音箱本質上是音箱、智能語音交互系統、互聯網、內容疊加的產物。()我的答案：√

10【判斷題】基于句法的機器翻譯是目前較為流行的翻譯方法,基本達到了預期的理想。()我的答案：×第二章1【單選題】被譽為計算機科學與人工智能之父的是()。A、圖靈B、費根鮑姆C、紐維爾D、西蒙我的答案：A

2【單選題】第一個成功應用的專家系統是()。A、ELIZAB、DendralC、XconD、Deepblue我的答案：B

3【單選題】根據科學流行定義,人工智能就是和人類()相似的計算機程序。A、思考方式B、表達方式C、行為方式D、外觀外貌我的答案：C

4【多選題】關于人工智能的概念,下列表述正確的有()。A、根據對環境的感知做出合理的行動,并獲得最大收益的計算機程序B、任何計算機程序都具有人工智能C、針對特定的任務,人工智能程序都具有自主學習的能力D、人工智能程序和人類具有相同的思考方式我的答案：AC

5【多選題】人工智能的基礎包括()。A、數學B、計算機科學C、經濟學D、心理學我的答案：AB

6【多選題】發展出圖像識別成功率超越人類的人工智能的主要因素有()。A、計算力的提升B、大量數據驅動C、社會關注度提升D、人類專家規則的完善我的答案：AB

7【多選題】人工智能研究第一次寒冬的發生主要原因有()。A、AI瓶頸B、性能有限C、缺乏“常識”D、財政問題我的答案：ABC

8【判斷題】從公共關注視角來看,人工智能就是機器可以完成社會大眾不認為機器能勝任的事情。()我的答案：√

9【判斷題】從公眾關注視角定義的人工智能的范疇是在不斷變化的。()我的答案：√

10【判斷題】根據發展趨勢定義,人工智能就是會不斷自我學習的計算機程序。()我的答案：√第三章1【單選題】一個運用二分查找算法的程序的時間復雜度是()。A、指數級別B、對數級別C、常數級別D、線性級別我的答案：B

2【單選題】第一例專家系統是在()領域發揮作用的。A、物理B、化學C、數學D、生物我的答案：B

3【單選題】1977年在斯坦福大學研發的專家系統()是用于地質領域探測礦藏的一個專家系統。A、DENDRALB、MYCINC、PROSPECTORD、XCON我的答案：C

4【單選題】除了問題本身的定義之外,使用問題特定知識的搜索策略被認為是()。A、啟發式算法B、minimax算法C、深度優先搜索D、廣度優先搜索我的答案：A

5【單選題】圖中的剪枝過程稱為()剪枝。34.pngA、AlphaB、BetaC、MinD、Max我的答案：A

6【單選題】()是第一個使用蒙特卡洛樹搜索的圍棋程序,在9×9的棋盤上擊敗了職業選手。A、GNUGoB、MoGoC、DeepZenGoD、AlphaGo我的答案：B

7【多選題】以下屬于完全信息博弈的游戲有()。A、井字棋B、黑白棋C、圍棋D、橋牌E、軍棋我的答案：ABC

8【判斷題】博弈樹的每個結點表示一個動作。()我的答案：×

9【判斷題】二分查找是一個有效計算平方根的辦法。()我的答案：√

10【判斷題】啟發式算法與AlphaBeta剪枝類似,是從葉節點自底向上計算估值。()我的答案：×

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人工智能與信息社會超星爾雅答案

首頁在線搜題第四章1【單選題】色彩的三原色模型是()。A、紅、綠、藍B、.紅、黃、藍C、黃、綠、藍D、紅、綠、黃2【單選題】圖中所展示的基因遺傳算法過程是()過程。41.pngA、交叉B、復制C、變異D、初始化3【單選題】將兩個圖片每個像素RGB三個分量的差值的平方和作為適應度函數的計算方法,兩次計算得出來的值分別為1512869728和1495705312,那么說明適應度函數值(),適應度()。A、高了;高了B、高了;低了C、低了;高了D、低了;低了4【單選題】RGB模型可以組合出()種顏色。A、256B、73578C、1735666D、167772165【多選題】仿生算法的特點有()。A、模擬自然生物群體的行為B、針對特定的輸入能夠得到確定的結果C、需要大量的模擬計算過程D、適用于大規模復雜優化問題6【多選題】以下對基因遺傳算法描述正確的是()。A、基因遺傳算法反映了自然選擇的過程B、基因遺傳算法一定能得到最優解C、是一種啟發式的搜索算法D、能夠窮盡所有可能性7【多選題】基因遺傳算法的組成部分包括()。A、初始化編碼B、適應度函數C、選擇D、交叉和變異8【判斷題】仿生算法是一類模擬自然生物進化或者群體社會行為的隨機搜索方法的統稱。()9【判斷題】在解決函數優化問題時,基因遺傳算法的全局性不好,容易陷入局部最優值。()10【判斷題】自然界中生物變異的概率是不確定的,但是基因遺傳算法的變異概率可以人為調節。()第五章1【單選題】能夠提取出圖片邊緣特征的網絡是()。A、卷積層B、池化層C、全連接層D、輸出層2【單選題】向量[0.1,0.1,0.2,0.3,0.6]的維數是()。A、10B、5C、3D、13【單選題】()是用來評估神經網絡的計算模型對樣本的預測值和真實值之間的誤差大小。A、損失函數B、優化函數C、反向傳播D、梯度下降4【單選題】如果某個隱藏層中存在以下四層,那么其中最接近輸出層的是()。A、卷積層B、池化層C、全連接層D、歸一化指數層5【多選題】前饋型神經網絡常用于()。A、圖像識別B、文本處理C、問答系統D、圖像檢測6【判斷題】神經網絡中各個隱藏層能提取出和人類看到的一樣的特征。()7【判斷題】人工神經網絡訓練的目的就是使得損失函數最小化。()8【判斷題】誤差的反向傳播,即從第一個隱藏層到輸出層,逐層修改神經元的連接權值參數,使得損失函數值最小。()。9【判斷題】隱藏層中的全連接層主要作用是將所有特征融合到一起。()10【判斷題】梯度下降算法是最常用也是最有效的神經網絡的優化辦法,完全可以滿足不同類型的需求。()第六章1【單選題】典型的“雞尾酒會”問題中,提取出不同人說話的聲音是屬于()。A、監督學習B、非監督學習C、強化學習D、線性回歸2【單選題】在Q-Learning中,所謂的Q函數是指()。A、狀態動作函數B、狀態值函數C、動作值函數D、策略函數3【單選題】Q函數Q(s,a)是指在一個給定狀態s下,采取某一個動作a之后,后續的各個狀態所能得到的回報的()。A、期望值B、最大值C、最小值D、總和4【單選題】在強化學習的過程中,學習率α越大,表示采用新的嘗試得到的結果比例越(),保持舊的結果的比例越()。A、大;小B、大;大C、小;小D、小;大5【單選題】強化學習中,()主要探索未知的動作會產生的效果,有利于更新Q值,獲得更好的策略。A、探索B、開發C、輸入D、輸出6【單選題】馬爾可夫性質強調在每一個動作狀態序列中,下一個狀態與()有關。A、外部影響B、主體內因C、歷史狀態D、當前狀態7【多選題】用于監督分類的算法有()。A、支持向量機B、決策樹C、神經網絡D、線性回歸8【多選題】在強化學習中,主體和環境之間交互的要素有()。A、狀態B、動作C、回報D、強化9【判斷題】對人臉好看程度評分,主要用的是監督學習的分類功能。()10【判斷題】狀態動作函數直接決定主體該采取什么決策。()第七章1【單選題】以下四個人工智能的應用領域中,與其他三個不同的是()。A、圖像識別與分類B、醫學影像分析C、語音識別D、人臉識別與情感計算2【單選題】將結構型的圖片(空間分辨率高,紋路細節清晰)與光譜分辨率高、色彩豐富的圖片處理成空間分辨率和光譜分辨率都高的過程稱為()。A、圖像配準B、圖像識別C、圖像分類D、圖像融合3【單選題】在人工智能當中,圖像、語音、手勢等識別被認為是()的層次;而問題求解、創作、推理預測被認為是()的層次。A、感知智能;認知智能B、認知智能;感知智能C、感知智能;感知智能D、認知智能;認知智能4【單選題】ImageNet數據集包含了()幅圖片。A、1400多B、14000多C、1400多萬D、14000多萬5【單選題】科大訊飛目前的主要業務領域是()。A、醫學影像分析B、語音識別C、情感計算D、自動駕駛6【多選題】人臉識別過程中,人臉采集的影響因素包括()。A、圖像大小B、圖像分辨率C、光照環境D、采集角度7【判斷題】現階段的自動駕駛已經能夠到達第五級完全自動的標準了。()8【判斷題】情感計算是在人臉識別的基礎上,更加精細地通過臉上的表情和動作來判斷人的情緒狀態。()9【判斷題】人工智能在醫學影響分析方面,可以起到計算機輔助診斷的作用,進行病灶檢測、病灶量