搜索技术在人工智能领域的实际应用

搜索技术在人工智能领域的实际应用

摘要：介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口。基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块: Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望。

关键字：人工智能；搜索技术；应用；

Thepractical application of search technology in artificial intelligence field Liao Yongqi

（institution of Mechanical Engineering and shanghai institution of technology and shanghai）Abstracts：The classification and operating principles of the search engine are introduced in this paper,and its systematic structure is analyzed concretely, including the systems of collection and index andthe input of inquiries. The application ofArtificial Intelligence(AI) technology to search engine isstudied, especially the intelligentization of the importantmodules of the search engine such asRobot,agents, and the input of inquires, and the direction and means of the intelligentization are described.The future development of the intelligent search engine and the challenges are also discussed.

Key Words:Artificial intelligence; search technology; application;

0引言

随着Internet的发展,网络已经是信息发布和传输的重要方式,Web已经发展成为拥有几亿页面的分布式信息空间,而且仍以每120～240d翻一倍的速度增加。虽然Internet上蕴藏着巨大的信息资源,但是要从这个信息海洋中准确快速地找到并获得自己所需的信息,往往比较困难。为了解决这个问题,人们开发了各种检索工具,以期望能提供这种信息服务。随着各种技术的日渐成熟,网络搜索引擎开始迅速发展起来。网络搜索引擎是以一定的策略在互联网中搜集和发现信息,并对信息进行理解、提取、组织和处理,为用户提供检索服务,从而起到信息导航的作用。

1搜索引擎技术

1. 1搜索引擎的分类

1. 1. 1目录式搜索引擎

目录式搜索引擎的特点是以人工方式或半自动方式搜集信息,编辑人员在访问了某个Web站点后形成信息摘要,并根据站点的内容和性质将其归为一个预先分好的类别,把站点的

URL和描述放在这个类别中,当用户查询某个关键词时,搜索软件只在这些描述中进行搜索。很多目录也接受用户提交的网站和描述,当目录的编辑人员认可该网站及描述后,就会将之添加到合适的类别中。目录式搜索引擎的优点是信息准确、导航质量高。以Yahoo为主要代表。这类搜索引擎的缺点也是显而易见的,由于人工的介入,使得费用增加,而且维护量大、信息量少、信息更新不及时。

1. 1. 2基于Robot的搜索引擎

这类搜索引擎的特点是由一个称为Robot(也叫做Spider、Web Crawler或Web Wanderer)的机器人程序以某种策略自动地在互联网中搜集和发现信息,由索引系统为搜集到的信息建立索引,由查询接口根据用户的查询输入检索索引库,并将查询结果返回给用户。它的一个重要特征是,搜索引擎要定期访问大多数以前搜集的网页,刷新索引,以反映出网页的更新情况,去除一些死链接,网页的部分内容和变化情况将会反映到用户查询的结果中。基于Robot的搜索引擎的优点是信息量大、更新及时、毋需人工干预。现在的许多搜索引擎都属于此类,例如Google, AltaVista等。它的缺点是返回信息过多,有很多无关信息,用户必须从结果中进行筛选。

1. 1. 3Meta搜索引擎

Meta搜索引擎也叫做元搜索引擎(Multiple Search Engine),它的特点是本身并没有存放网页信息的数据库,当用户查询一个关键词时,它把用户的查询请求转换成其它搜索引擎能够接受的命令格式,并行地访问数个搜索引擎来查询这个关键词,并把搜索引擎返回的结果进行重复排除、重新排序等处理后再返回给用户。在目前所存在的搜索引擎中,没有一个搜索引擎能够覆盖所有的WWW资源,大部分的搜索引擎都只能涉及到整个资源的一小部分,并且各类搜索引擎的信息来源差异较大,因此集成多个搜索引擎而产生的Meta搜索引擎具有比传统引擎覆盖面大,搜索效果更好且具有可扩展性等优点。它的缺点是有一定的局限性,不能够充分使用所使用搜索引擎的功能。

1. 2搜索引擎的工作原理与主要技术

搜索引擎的工作原理是:由一个Robot尽可能多地收集WWW上的网页,按照每个网页的文本内容建立单词到网页的反向索引,用户在查询感兴趣的主题时,输入该主题的关键字作为查询条件,搜索引擎利用事先建立好的网页库和单词索引,检索出符合条件的网页返回给用户。搜索引擎一般由3个部分组成,如图1所示。

图1搜索引擎组成示意图

1. 2. 1信息搜集系统

信息搜集系统是通过Robot来自动完成的, Robot在Internet中漫游,尽可能多、尽可能快地搜集各种类型的新信息。由于Internet上的信息量十分巨大,而且更新很快,因此,为了保证搜索引擎上的信息的完整性和时效性,就要求Robot具有理想的搜索策略和很高的搜索效率。目前主要有2种搜集信息的策略:

(1)从一个起始URL集合开始,顺着这些URL中的超链(Hyperlink),以宽度优先、深度优先或发式方式循环地在互联网中发现信息。这些起始URL可以是任意的URL,但常常是一些非常流行、包含很多链接的站点(如Yahoo! )。

(2)将Web空间按照域名、IP地址或国家域名划分,每个搜索器负责一个子空间的穷尽搜索。

1. 2. 2索引系统

Robot搜集信息后,由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析,提取相关网页信息(包括网页所在URL、编码类型、页面内容包含的所有关键词、关键词位置、生成时间、大小、与其它网页的链接关系等),根据一定的相关度算法进行大量复杂计算,得到每一个网页针对页面文字中及超链中每一个关键词的相关度(或重要性),然后用这些相关信息建立网页索引数据库。一个搜索引擎的有效性在很大程度上取决于索引的质量。

1. 2. 3查询接口

当用户提出查询要求时,搜索引擎根据用户的查询在索引数据库中快速检出文档,进行文档与查询的相关度评价,对将要输出的结果进行排序,并实现某种用户相关性反馈机制。主要的目的是方便用户使用搜索引擎,高效率、多方式地从搜索引擎中得到有效、及时的信息。查询接口的设计和实现使用人机交互的理论和方法,以充分适应人类的思维习惯。

2人工智能技术的应用研究

Internet迅速的发展,使得网上的信息呈现指数级增长, Internet的问题已经从“提供信息”

转到“如何从浩如烟海的信息中提取对自己有用的信息资源”。现有的搜索引擎存在着返回的无用信息太多、搜索效率低下、信息组织混乱等缺陷。起源于20世纪50年代的人工智能(AI)技术,可以在Internet中导引用户,不仅在用户进行搜索、浏览时给予直接的支持,而且能够提供具有独立搜索功能的智能体的幕后支持。因此人工智能已经在Internet中扮演越来越重要的角色。

2. 1Robot的智能化

2. 1. 1人工智能技术

基于Robot的搜索引擎中已经使用了大量人工智能的技术。Robot的核心目的是获取Internet上的信息资源,它是利用主页中的超文本链接遍历Web,通过URL引用从一个HTML 文档爬行到另一个HTML文档。一般步骤如下:

(1) Robot从起始URL列表中取出URL并从网上读取其内容。

(2)从每一个文档中提取某些信息并放入索引数据库中。

(3)从文档中提取指向其它文档的URL,并加入到URL列表中。

(4)重复上述3个步骤,直到再没有新的URL发现或超出了某些限制(时间或磁盘空间)。

(5)给索引数据库加上查询接口,向网上用户发布。

其算法一般采用人工智能的搜索策略中的深度优先和广度优先2种基本的策略。广度优先策略可以跟踪当前页面中的每一个URL,所以能覆盖尽可能多的网页。而深度优先策略则能产生较好的文档分布,更容易发现文档的结构,即找到最大数目的交叉引用。两种算法都是通过对网页的内容的分析判断与用户查询是否符合来检索出用户需要的网页,缺乏对检索后的网页进行进一步分析的能力,而且一次遍历往往需要花费很长的时间,检索到的信息存在大量的冗余和噪音。因此,为了提高搜索效率,运用启发式搜索策略来进行对网页的搜集,即Robot通过启发式学习采取最有效的搜索策略,选择最佳时机获取从Internet上自动收集、整理的信息。

2. 1. 2启发式搜索算法

常用有2种启发式搜索算法:

(1)加权的启发式搜索算法:用加权的启发式搜索算法控制信息资源的搜集,系统根据用户配置的领域导向词和资源服务器所在的地域信息,以启发式函数计算每个URL的权值,并选择权值高的URL优先访问。

(2)用相关度及用户兴趣作为评价函数的启发式搜索算法,对于系统中维护的一个超链队

列,根据评价函数值,按照由小到大的顺序将超链队排序,然后选择具有最小评价函数值的超链作为下一个要扩展的结点。

2. 2智能代理技术

智能代理又称智能体,是人工智能研究的新成果,近几年的发展非常迅速。它使用自动获得的领域模型、用户知识进行信息搜集、索引、过滤,并自动地将用户感兴趣的、对用户有用的信息提交给用户。

智能代理的特点是具有不断学习、适应信息和适应用户兴趣动态变化的能力,从而能够提供个性化的服务。

2. 2. 1智能代理的优势

(1)智能性。具有丰富的知识和一定的推理能力,能分析用户的需求和揣测用户的意图,以便能完成较复杂的任务,而且它可以从经验中不断学习,以提高自己处理问题的能力。

(2)代理性。顾名思义智能代理是用户的某种代理,它可以代替用户完成一些任务,并主动将结果反馈给用户。

(3)主动性。它能根据用户的需求和环境的变化,主动向用户报告并提供服务。

(4)协作性。它能通过各种通信协议和其他智能代理进行信息交流,并可以相互协调共同完成复杂的任务。

2. 2. 2客户端智能代理和服务器端智能代理

(1)客户端智能代理技术以智能搜索代理技术为主,结合搜索引擎“面向主题”的检索模式,在密切关注个体需求、提高信息与用户需求相关系统,彼此间可以通过统一的传输协议进行沟通,交换信息,从而使更多的信息得以挖掘,以弥补智能代理信息搜索范围有限的缺陷。

(2)服务器端智能代理引入用户反馈机制来完善检索机制,提高检索命中率,同时也可以提供面向个人的特殊检索服务。这种方式是记录该用户的查询踪迹,从而在用户再次登录时结合以往的用户检索记录来配合提供相关的检索服务。并且可以通过对用户的反馈意见进行跟踪,获取用户对结果的评价,以便提高检索质量。

2. 3查询接口的智能化

2. 3. 1基于关键词匹配搜索技术

当用户提出查询请求时,用户最关心的是搜索结果是否能够满足自己的需要。目前采取的一种常见的策略是将用户的查询请求分解成若干关键词,根据这些关键词计算Web文档跟

用户请求的匹配程度,从而挑出若干匹配的文档。

匹配程度的衡量准则很多:一种是根据关键词在文档中出现的频率确定它对用户请求的匹配程度;一种是计算关键词出现次数和页面总词数之比。但是基于关键词匹配的搜索技术有较大的局限性。它不能区分同形异义,也不能联想到关键词的同义词。

2. 3. 2自然语言查询

为了提高搜索引擎对用户查询请求的理解,就必须有一个好的检索提问语言,为了克服关键词检索和目录查询的缺点,应用自然语言理解技术进行自然语言智能答询。它将信息检索从目前基于关键词层面提高到基于知识(或概念)层面,对知识有一定的理解与处理能力,能够实现分词技术、同义词技术、概念搜索、短语识别以及机器翻译技术等。因而具有信息服务的智能化、人性化特征。它允许用户采用自然语言进行信息的检索,为用户提供更方便、更确切的搜索服务。

与传统的目录查询、关键词查询模式相比,自然语言查询的优势体现在:

(1)由于自然语言查询具有智能分词功能,因此使得查询变得更为简单、易于操作。

(2)采用知识(概念)检索技术,明确和缩小了搜索范围,减少了对无用信息的搜索。

(3)由于有综合知识库为背景,使得信息检索与导航服务更具有智能性。

利用自然语言理解技术进行智能搜索主要分为语义理解、知识管理和知识检索。其中,知识库是其基础和核心。在语义理解的过程中,智能分词技术是重要的一个环节,它将组成语句的核心词提炼出来供语义分析模块使用。

在分词的过程中,如何能够恰当地提供足够的词来供分析程序处理,并且过滤掉冗余的信息,这是提高语义分析的质量和速度的重要前提。

知识检索可以利用语义分析的结果,对知识库进行概念级的检索,对用户提出的问题给出准确度最高、相关度最强的检索结果。

3结束语

Internet已经发展为当今世界上最大的信息库和全球范围内传播信息的主要渠道,拥有大量结构复杂且分散的信息资源。将人工智能技术应用于搜索引擎提高Internet资源利用率,正日益得到广泛的重视和研究。

本文简单探讨和研究了搜索引擎的工作原理,研究了人工智能在搜索引擎中应用方法,但是,由于人工智能技术发展还远远不够成熟,网络信息组织无序性、信息媒体多样化,要建立真正的基于自然语言理解的智能答询系统,理解自然语言及所代表的实际含义,根据问题找出用

户实际想要的答案,还有很多的理论和应用难题。Internet 网络技术的快速发展，使网络已经成为了人们日常生活不可或缺的一部分，它作为信息发布、传播的主要方式，Web 拥有几亿页面的分布式信息空间，目前仍然以130~200d 翻一番的速度增加。Internet 信息广泛，涵盖量很大，要从中迅速找出自己需要的信息，有一定难度。因此，人们研究开发了多种检索工具，以便自可以快速方便的找出自己想要的内容。随着科学技术的不断发展与成熟，网络搜索引擎得到了快速发展，它是以一定的策略在互联网中搜集、发现、提取、处理信息的过程，通过为用户提供检索服务，发挥其信息导航的作用。

参考文献:

[1] 张晓刚，李明树.智能搜索引擎技术的研究与发展[J].计算机工程与应用，2011（24）.

[2]张明远.基于粒计算的智能搜索引擎技术研究[D].武汉理工大学：计算机应用技术，2010.

[3]王挺.智能搜索引擎在企业人力资源管理决策支持系统中的应用[J].电脑知识与技术，2010

[4]刘弘,刘希玉.一种W eb信息的启发式检索方法[J].小型计算机系统, 2003, 24(3): 427-429.

[5]赫枫龄,陶文学,李凯,等.新一代网络搜索引擎系统CHINA-VIVI的实现[J].吉林大学学报(理学版), 2003, 41(2): 192-195.

[6] 张晓辉,邵华,常桂然.WWW上的信息发现与搜索引擎技术[J].小型计算机系统, 1998, 19(6): 66-71.

[7] 余晨,顾毓清.面向主题的WWW信息挖掘系统[J].计算机科学, 2003, 30(2): 158-160.

[8] 李盛韬,余智华,程学旗,等.W eb信息采集研究进展[J].计算机科学, 2003, 30(2): 151-157.

[9]蔡自兴,徐光佑.人工智能及应用(第2版)[M ].北京:清华大学出版社, 1996. 60-69.

[10]刘艳.网络搜索引擎与智能代理技术[J].图书馆, 2002, (3): 162-164.

人工智能算法综述

人工智能算法综述 人工智能算法大概包括五大搜索技术，包括一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理和一些比较新的能够求解比较复杂问题的搜索原理，如遗传算法和模拟退火算法等。 1、盲目搜索 盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题。包括图搜索策略，宽度优先搜索和深度优先搜素。 1、图搜索（GRAPH SERCH）策略是一种在图中寻找路径的方法。在有关图的表示方法中，节点对应于状态，而连线对应于操作符。 2、如果搜素是以接近其实节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜素就叫做宽度优先搜素（breadth-first search 。 3、深度优先搜索属于图算法的一种,英文缩写为DFS即Depth First Search.其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。 二、启发式搜索 盲目搜索的不足之处是效率低，耗费过多的时间和空间。启发信息是进行搜索技术所需要的一些有关具体问题的特性的信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 3、博弈树搜索 诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。博弈有很多种，我们讨论最简单的"二人零和、全信息、非偶然"博弈，其特征如下： (1 对垒的MAX、MIN双方轮流采取行动，博弈的结果只有三种情况：MAX方胜，MIN方败；MIN方胜，MAX方败；和局。 (2 在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局及过去的历史。

人工智能化(A星算法)

A*算法实验报告 实验目的 1．熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程 2. 学会利用A*算法求解N数码难题 3. 理解求解流程和搜索顺序 实验原理 A*算法是一种有序搜索算法，其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的有序搜索，总是选择f值最小的节点作为扩展节点。因此，f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的，所以，可考虑每个节点n的估价函数值为两个分量：从起始节点到节点n的代价以及从节点n到达目标节点的代价。 实验条件 1.Window NT/xp/7及以上的操作系统 2.内存在512M以上 3.CPU在奔腾II以上 实验内容 1.分别以8数码和15数码为例实际求解A*算法 2.画出A*算法求解框图 3.分析估价函数对搜索算法的影响 4.分析A*算法的特点 实验分析 1. A*算法基本步骤 1）生成一个只包含开始节点n0的搜索图G，把n0放在一个叫OPEN的列表上。

2）生成一个列表CLOSED，它的初始值为空。 3）如果OPEN表为空，则失败退出。 4）选择OPEN上的第一个节点，把它从OPEN中移入CLPSED，称该节点为n。 5）如果n是目标节点，顺着G中，从n到n0的指针找到一条路径，获得解决方案，成功退出（该指针定义了一个搜索树，在第7步建立）。 6）扩展节点n，生成其后继结点集M，在G中，n的祖先不能在M中。在G中安置M的成员，使他们成为n的后继。 7）从M的每一个不在G中的成员建立一个指向n的指针（例如，既不在OPEN 中，也不在CLOSED中）。把M1的这些成员加到OPEN中。对M的每一个已在OPEN中或CLOSED中的成员m，如果到目前为止找到的到达m的最好路径通过n，就把它的指针指向n。对已在CLOSED中的M的每一个成员，重定向它在G中的每一个后继，以使它们顺着到目前为止发现的最好路径指向它们的祖先。 8）按递增f*值，重排OPEN（相同最小f*值可根据搜索树中的最深节点来解决）。 9）返回第3步。 在第7步中，如果搜索过程发现一条路径到达一个节点的代价比现存的路径代价低，就要重定向指向该节点的指针。已经在CLOSED中的节点子孙的重定向保存了后面的搜索结果，但是可能需要指数级的计算代价。 实验步骤 算法流程图

《人工智能基础》实验报告-实验名称：启发式搜索算法

实验名称:启发式搜索算法 1、实验环境 Visual C++ 6.0 2、实验目的和要求 （复述问题）使用启发式算法求解8数码问题 （1）编制程序实现求解8数码问题A*算法，采用估价函数 f(n)=d(n)+p（n） 其中：d(n)是搜索树中结点n的深度；w(n)为节点n的数据库中错放的旗子个数； p(n)为结点n的数据库中每个棋子与其目标位置之间的距离总和。 （2）分析上述（1）中两种估价函数求解8数码问题的效率差别，给出一个是p(n)的上界h(n)的定义，并测试该估价函数是否使算法失去可采纳性。 实验目的：熟练掌握启发式搜索A*算法及其可采纳性。 3、解题思路、代码 3.1解题思路 八数码问题的求解算法 （1）盲目搜索 宽度优先搜索算法、深度优先搜索算法 （2）启发式搜索 启发式搜索算法的基本思想是：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。 先定义下面几个函数的含义： f*(n)=g*(n)+h*(n) (1) 式中g*(n)表示从初始节点s到当前节点n的最短路径的耗散值；h*(n)表示从当前节点n到目标节点g的最短路径的耗散值，f*(n)表示从初始节点s经过n到目标节点g的最短路径的耗散值。 评价函数的形式可定义如(2)式所示： f(n)=g(n)+h(n) (2) 其中n是被评价的当前节点。f(n)、g(n)和h(n)分别表示是对f*(n)、g*(n)和h*(n)3个函数值的估计值。 利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。在A算法中，如果对所有的x，h(x)<=h*(x) (3)成立，则称好h(x)为h*(x)的下界，它表示某种偏于保守的估计。采用h*(x)的下界h(x)为启发函数的A算法，称为A*算法针对八数码问题启发函数设计如下： F(n)=d(n)+p(n) (4)

AI人工智能的几种常用算法概念

一、粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价

人工智能算法在图像处理中的应用

人工智能算法在图像处理中的应用 人工智能算法在图像处理中的应用人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等，在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。本文首先介绍常用人工智能算法的的原理和特点，然后将其在图像处理方面的应用进行综述，最后对应用前景做出展望。【关键词】人工智能算法图像处理人工智能算法是人类受自然界各种事物规律(如人脑神经元、蚂蚁觅食等)的启发，模仿其工作原理求解某些问题的算法。随着计算机技术的发展，人工智能算法在图像处理方面得到广泛应用。当前流行的人工智能算法包括人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等。 1 人工神经网络人工神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，达到处理信息的目的，具有自组织、自学习、自推理和自适应等优点。神经网络可用于图像压缩，将图像输入层和输出层设置较多节点，中间传输层设置较少节点，学习后的网络可以较少的节点表示图像，用于存储和传输环节，节约了存储空间，提高的传输效率，最后在输出层将图像还原。学者Blanz和Gish 提出一个三层的前馈神经网络图像分割模型，Babaguchi提出多层BP网络获取图像的分割阈值，Ghosh使用神经网络

对大噪声的图像进行分割。J.Cao使用PCA神经网络提取图像特征来对图像进行分类，B.Lerner用神经网络对人类染色体图像进行分类。神经网络还可与小波变换相结合(MCNN)对手写体数字进行多分辨率识别。 2 遗传算法遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟生物进化论的自然选择和遗传学进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程随机搜索最优解的方法，体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有并行性和较强的全局寻优能力。遗传算法把问题的解表示成染色体，求解步骤如下: (1)编码:定义问题的解空间到染色体编码空间的映射，一个候选解(个体)用一串符号表示。(2)初始化种群:在一定的限制条件下初始化种群，该种群是解空间的一个子空间。(3)设计适应度函数:将种群中的每个染色体解码成适于适应度函数的形式，计算其数值。(4)选择:根据适应度大小选择优秀个体繁殖下一代，适应度越高，选择概率越大。(5)交叉:随机选择两个用于繁殖下一代的个体的相同位置，在选中的位置实行交换。(6)变异:对某个串中的基因按突变概率进行翻转。(7)从步骤4开始重复进行，直到满足某一性能指标或规定的遗传代数。GA在图像分割领域应用最为成熟，只要有两种应用，一是在多种分割结果中搜索最佳分割结果，二是搜索图像分割算法的最优参数，如用来确定图

人工智能[第五章状态空间搜索策略]山东大学期末考试知识点复习

第五章状态空间搜索策略 搜索是人工智能的一个基本问题，是推理不可分割的一部分。搜索是求解问 题的一种方法，是根据问题的实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造出一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义：一层含义是要找到从初始事实到问题最终答案的一条推理路线；另一层含义是找到的这条路线是时间和空间复杂度最小的求解路线。搜索可分为盲目搜索和启发式搜索两种。 1．1 盲目搜索策略 1．状态空间图的搜索策略 为了利用搜索的方法求解问题，首先必须将被求解的问题用某种形式表示出来。一般情况下，不同的知识表示对应着不同的求解方法。状态空间表示法是一 种用“状态”和“算符”表示问题的方法。状态空间可由一个三元组表示(S ，F， S g )。 利用搜索方法求解问题的基本思想是：首先将问题的初始状态(即状态空间图中的初始节点)当作当前状态，选择一适当的算符作用于当前状态，生成一组后继状态(或称后继节点)，然后检查这组后继状态中有没有目标状态。如果有，则说明搜索成功，从初始状态到目标状态的一系列算符即是问题的解；若没有，则按照某种控制策略从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态，重复上述过程，直到目标状态出现或不再有可供操作的状态及算符时为止。 算法5．1 状态空间图的一般搜索算法 ①建立一个只含有初始节点S 0的搜索图G，把S 放入OPEN表中。 ②建立CLOSED表，且置为空表。 ③判断OPEN表是否为空表，若为空，则问题无解，退出。 ④选择OPEN表中的第一个节点，把它从OPEN表移出，并放入CLOSED表中，

将此节点记为节点n。 ⑤考察节点n是否为目标节点，若是，则问题有解，并成功退出。问题的解 的这条路径得到。 即可从图G中沿着指针从n到S ⑥扩展节点n生成一组不是n的祖先的后继节点，并将它们记作集合M，将M中的这些节点作为n的后继节点加入图G中。 ⑦对那些未曾在G中出现过的(即未曾在OPEN表上或CLOSED表上出现过的)M中的节点，设置一个指向父节点(即节点n)的指针，并把这些节点加入OPEN 表中；对于已在G中出现过的M中的那些节点，确定是否需要修改指向父节点(n 节点)的指针；对于那些先前已在G中出现并且已在COLSED表中的M中的节点，确定是否需要修改通向它们后继节点的指针。 ⑧按某一任意方式或按某种策略重排OPEN表中节点的顺序。 ⑨转第③步。 2．宽度优先搜索策略 宽度优先搜索是一种盲目搜索策略。其基本思想是，从初始节点开始，逐层对节点进行依次扩展，并考察它是否为目标节点，在对下层节点进行扩展(或搜索)之前，必须完成对当前层的所有节点的扩展(或搜索)。在搜索过程中，未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是：先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面(即将扩展得到的后继节点放于OPEN表的末端)。 宽度优先搜索的盲目性较大，搜索效率低，这是它的缺点。但宽度优先搜索策略是完备的，即只要问题有解，用宽度优先搜索总可以找到它的解。 3．深度优先搜索 深度优先搜索也是一种盲目搜索策略，其基本思想是：首先扩展最新产生的 开始，在其后继节点中选择一个节点，对其进(即最深的)节点，即从初始节点S 行考察，若它不是目标节点，则对该节点进行扩展，并再从它的后继节点中选择

web搜索引擎基于人工智能的应用

web搜索引擎基于人工智能的应用班级：计算机应用２班姓名：邢朝阳学号：07120547 目前，Internet上的搜索引擎大致可分为3种类型：（1）基于人工建立的搜索引擎，如Yahoo。它是利用大量的人力浏览Internet页面，将其编制成HTML 文件，对其进行分类，并按某种次序加以排列组合，使用户通过索引进行查阅。其优点是比较精确，缺点是编辑人员难以跟上Internet海量信息的更替步伐，建立的搜索索引覆盖面也受到限制。（2）基于搜索引擎即软件Robot自动在Internet 上搜寻数据资源，并自动建立索引，如AltaVista、Lycos、Excitd等。这种方法速度快，自动生成的索引覆盖面广，但精确度差，人们往往要花很大的精力从庞杂的反馈中过滤出所需的信息。（3）元搜索引擎，如MetaCrawler。它实际上是一种本身不具备搜索引擎，而依靠其他原始引擎的索引或搜索接口来完成其搜索任务的引擎。尽管目前的搜索引擎给人们搜寻信息资源带来了很大的便利，但是从信息资源的覆盖面、检索精度、检索结果的可视化、可维护性等诸多方面看来，其效果远不能令人满意。 知识发现近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术，帮助人们从庞大的目标数据集合中抽取出可信的、新颖的、有效的并被人们理解的知识模式，以满足人们不同的应用需要。本文提出的web搜索引擎框架就是以知识发现为基础的，它具有如下特点： （１）通过综合多个搜索引擎的结果，扩大了信息资源覆盖面； （２）对各个搜索引擎返回的结果进行知识发现“再加工”，大大地提高了检索质量； （３）对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素和经验因素，优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索，从而充分利用信息资源； （４）不需要维护庞大的数据库，开发者可以将主要精力放在查询请求的分发和返回结果的处理上。 一、系统结构 基于知识发现的web搜索引擎系统框架主要由用户接口Agent、变换调度管理模块、web文档搜集模块、知识发现模块及各web搜索引擎所组成。 （１）用户接口Agent。在搜索引擎系统中，用户接口在用户与信息资源之间起着桥梁作用。由于Internet信息资源的大容量、动态性和复杂性，传统的人机交互方式显得无能为力。基于Agent的用户接口被认为是解决人机交互问题的一个突破口，它为用户提供可视化接口，将用户的请求转化为专用语言传递给变换管理模块，并将知识发现所处理的文档展示给用户。在用户看来，用户接口Agent 是一个半自主的应用程序，一方面，它了解用户的需求 和爱好，能够代表用户智能地完成某个任务，并具有学习和适应能力；另一方面，它受用户的控制，用户可以观察它的活动状态，也可以临时性地暂停或恢复其活动，甚至将它永久性地撤消。 （２）变换调度管理模块。接受来自用户接口Agent的用户查询请求，将其变换为各个搜索引擎所能识别的格式，并利用中介索引信息，对用户提交的查询，通过分析影响性能的时间因素（最佳查询时间）和经验因素（即某一个搜索引擎搜索某一类信息最佳），优化选择效益好的搜索引擎进行信息检索。此外，可根

搜索技术在人工智能领域的实际应用

搜索技术在人工智能领域的实际应用 摘要：介绍了搜索引擎的分类、工作原理,并具体分析了搜索引擎的体系结构,包括信息的搜集系统、索引系统以及查询接口。基于现在人工智能技术的迅速发展,对于在搜索引擎中运用的人工智能技术进行了研究,且着重分析了搜索引擎重要模块: Robot的智能化、智能代理技术以及查询接口的智能化,有力地描述了搜索引擎发展的智能化方向与方法,对智能型搜索引擎所面临的挑战以及未来发展进行了展望。 关键字：人工智能；搜索技术；应用； The practical application of search technology in artificial intelligence field Liao Yongqi （institution of Mechanical Engineering and shanghai institution of technology and shanghai）Abstracts：The classification and operating principles of the search engine are introduced in this paper,and its systematic structure is analyzed concretely, including the systems of collection and index andthe input of inquiries. The application ofArtificial Intelligence(AI) technology to search engine isstudied, especially the intelligentization of the importantmodules of the search engine such asRobot,agents, and the input of inquires, and the direction and means of the intelligentization are described.The future development of the intelligent search engine and the challenges are also discussed. Key Words:Artificial intelligence; search technology; application; 0 引言 随着Internet的发展,网络已经是信息发布和传输的重要方式,Web已经发展成为拥有几亿页面的分布式信息空间,而且仍以每120～240d翻一倍的速度增加。虽然Internet上

基于人工智能的路径查找优化算法【精品毕业设计】(完整版)

毕业设计[论文] 题目：基于人工智能的路径查找优化算法 学生姓名： Weston 学号：090171021XXX 学部（系）：信息科学与技术学部 专业年级：计算机应用技术 指导教师：XXX 职称或学位： XX 2012 年 5 月 18 日

目录 摘要............................................................... II ABSTRACT ........................................................... III KEY WORDS .......................................................... III 1.前言 (1) 2.概述 (2) 2.1遗传算法优缺点 (2) 2.2遗传算法应用领域 (3) 2.3遗传算法基本流程 (3) 3.传统遗传算法解决旅行商问题 (5) 3.1常用概念 (5) 3.2基本过程 (5) 3.3关键步骤 (5) 3.4总结 (8) 4.改进后的遗传算法 (9) 4.1编码、设计遗传算子 (9) 4.2种群初始化 (9) 4.3评价 (10) 4.4选择复制 (10) 4.5交叉 (11) 4.6变异 (12) 4.7终结 (13) 5.系统设计与实现 (14) 5.1系统设计 (14) 5.2系统实现 (17) 5.3结果分析 (20) 6.总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23)

基于人工智能的路径查找优化算法 摘要 旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为：给定n个城市以及它们之间的距离（城市i到城市j的距离），求解从其中一个城市出发对每个城市访问，且仅访问一d ij 次，最后回到出发的城市，应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。 旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题，而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。 解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时，其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域，缺乏通用性，相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。 遗传算法GA( genetic algorithm) 最早由美国密歇根大学的John Holland 提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能，在许多领域都得到了应用。 遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域，已有专门的遗传算法国际会议，每两年召开一次，如今已开了数次，发表了数千篇论文，对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天，遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。 关键词：人工智能；遗传算法；TSP；旅行商问题

人工智能a算法(推荐文档)

1．启发式搜索算法A 启发式搜索算法A，一般简称为A算法，是一种典型的启发式搜索算法。其基本思想是：定义一个评价函数f，对当前的搜索状态进行评估，找出一个最有希望的节点来扩展。 评价函数的形式如下： f（n）＝g（n）＋h（n） 其中n是被评价的节点。 f（n）、g（n）和h（n）各自表述什么含义呢？我们先来定义下面几个函数的含义，它们与f（n）、g（n）和h（n）的差别是都带有一个"*"号。 g*(n)：表示从初始节点s到节点n的最短路径的耗散值； h*(n)：表示从节点n到目标节点g的最短路径的耗散值； f*(n)=g*(n)+h*(n)：表示从初始节点s经过节点n到目标节点g 的最短路径的耗散值。 而f（n）、g（n）和h（n）则分别表示是对f*（n）、g*（n）和h*（n）三个函数值的的估计值。是一种预测。A算法就是利用这种预测，来达到有效搜索的目的的。它每次按照f(n)值的大小对OPEN表中的元素进行排序，f值小的节点放在前面，而f 值大的节点则被放在OPEN表的后面，这样每次扩展节点时，都是选择当前f值最小的节点来优先扩展。

利用评价函数f（n）＝g（n）＋h（n）来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为算法A。 过程A ①OPEN:＝（s），f（s）:＝g（s）+h（s）; ②LOOP：IF OPEN＝（）THEN EXIT（FAIL）； ③n:＝FIRST（OPEN）； ④IF GOAL（n）THEN EXIT（SUCCESS）； ⑤REMOVE（n，OPEN），ADD（n，CLOSED）； ⑥EXPAND（n）→{mi}，计算f（n，mi）＝g（n，mi）+h（mi）；g（n，mi）是从s通过n到mi的耗散值，f（n，mi）是从s通过n、mi到目标节点耗散值的估计。 ·ADD（mj，OPEN），标记mi到n的指针。 ·IF f（n，mk）

人工智能启发式图搜索算法

启发式图搜索算法 摘要：启发式搜索策略概述和有序搜索。启发式搜索弥补盲目搜索的不足，提高搜索效率。一种方法用于排列待扩展节点的顺序，即选择最有希望的节点加以扩展，那么，搜索效率将会大为提高。进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息。 关键词：启发式搜索；估价函数；有序搜索；A*算法； 正文： 启发式图搜索的意义因为无信息图搜索算法的效率低，耗费过多的计算空间与时间，这是组合爆炸的一种表现形式。所以引入了启发式图搜索算法。 启发式图搜索算法就是进行搜索技术一般需要某些有关具体问题领域的特性的信息，把此种信息叫做启发信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。关于图搜索的启发式搜索算法就叫做启发式图搜索算法。 启发式图搜索策略：假设初始状态、算符和目标状态的定义都是完全确定的，然后决定一个搜索空间。因此，问题就在于如何有效地搜索这个给定空间。 启发信息按其用途可分为下列3种： (1) 用于决定要扩展的下一个节点，以免像在宽度优先或深度优先搜索中那样盲目地扩展。 (2) 在扩展一个节点的过程中，用于决定要生成哪一个或哪几个后继节点，以免盲目地同时生成所有可能的节点。 (3) 用于决定某些应该从搜索树中抛弃或修剪的节点。 启发信息的状态空间搜索算法，即决定哪个是下一步要扩展的节点。这种搜索总是选择“最有希望”的节点作为下一个被扩展的节点。这种搜索叫做有序搜索(ordered search)。有关具体问题领域的信息常常可以用来简化搜索。一个比较灵活(但代价也较大)的利用启发信息的方法是应用某些准则来重新排列每一步OPEN表中所有节点的顺序。然后，搜索就可能沿着某个被认为是最有希望的边缘区段向外扩展。应用这种排序过程，需要某些估算节点“希望”的量度，这种量度叫做估价函数(evalution function)。所谓的估价函数就是为获得某些节点“希望”的启发信息，提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。f(n)——表示节点n的估价函数值建立估价函数的一般方法：试图确定一个处在最佳路径上的节点的概率；提出任意节点与目标集之间的距离量度或差别量度；或者在棋盘式的博弈和难题中根据棋局的某些特点来决定棋局的得分数。这些特点被认为与向目标节点前进一步的希望程度有关。 有序搜索应用某个算法(例如等代价算法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点。这种搜索方法叫做有序搜索(ordered search)或最佳优先搜索 (best-first search)，而其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法。尼尔逊曾提出一个有序搜索的基本算法。估价函数f是这样确定的：一个节点的希望程序越大，其f值就越小。被选为扩展的节点，是估价函数最小的节点。选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点，即总是选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点。 有序状态空间搜索算法 (1) 把起始节点S放到OPEN表中，计算f(S)并把其值与节点S联系起来。 (2) 如果OPEN是个空表，则失败退出，无解。 (3) 从OPEN表中选择一个f值最小的节点i。结果有几个节点合格，当其中有一个为目标节点时，则选择此目标节点，否则就选择其中任一个节点作为节点i。

浅谈人工智能中的启发式搜索策略

浅谈人工智能中的启发式搜索策略浅谈人工智能中的启发式搜索策略关键词:人工智能;启发式搜索;估价函数摘要:人工智能所要解决的问题大部分是非结构化或结构不良的问题,启发式搜索可以极大提高效率。讲述了搜索策略中的启发式搜索,对它的原理进行讲解,前景进行了展望。   盲目搜索即是按预定的控制策略进行搜索[1],这种搜索具有盲目性,效率不高,不便于复杂问题的求解。为解决此类问题,人们提出启发式搜索策略,即在搜索中加入与问题有关的启发式信息,用以指导搜索朝着最有希望的方向前进,加速问题求解的效率并找到最优解。一、启发式搜索策略的发展历史40年代:由于实际需要,提出了启发式算法,具有快速有效的特点。50年代:启发式搜索逐步繁荣,其中贪婪算法和局部搜索得到人们的关注。60年代:反思阶段,人们发现以前提出的启发式算法速度很快,但是解的质量不稳定,而且对大规模的问题仍然无能为力。70年代:计算复杂性理论的提出。人们发现贪婪算法和局部搜索算法速度快,但解不好的原因是得到的解没有全局最优性。Holland的遗传算法的出现再次引发了人们研究启发式算法的兴趣。80年代以后,模拟退火算法,人工神经网络,禁忌搜索等新式算法相继出现。二、启发式搜索策略的工作原理盲目式搜索求解的过程中,节点的扩展次序是随意的,且没有利用已解决问题的特性,为此需要扩展的节点数会非常

大。启发式搜索则克服了上述缺点,它利用搜索过程中的有用信息优化搜索。一一般搜索过程基本思想[2]:把初始结点作为当前状态,选择适用的算符对其进行操作,生成一组子状态,然后检查目标状态是否在其中出现。若出现,则搜索成功,否则从已生成的状态中再选一个状态作为当前状态。重复上述过程,直到目标状态出现或者不再有可供操作的状态和算符时为止。在给出具体过程之前,首先介绍两个数据结构――OPEN表和CLOSED表。OPEN表用于存放刚生成的节点。CLOSED表用于存放将要扩展或者已经扩展的节点。搜索的一般过程如下: 1.把初始节点S0放入OPEN表,并建立目前只包含S0的图,记为G。 2.检查OPEN表是否为空,若为空则问题无解,退出。 3.把OPEN表的第一个节点取出放入到CLOSED 表,并记该节点为节点n。 4.考察节点n是否为目标节点。若是,则求得了问题的解,退出。 5.扩展节点n,生成一组子节点。把其中不是节点n先辈的那些子节点记作集合M,并把这些子节点作为节点n的子节点加入到G中。 6.针对M中子节点的不同情况,分别进行如下处理:①对于那些未曾在G中出现过的M成员设置一个指向父节点即节点n 的指针,并把他们放入OPEN表中;②对于那些先前已在G中出现过的M成员,确定是否需要修改指向父节点的指针; ③对于那些先前已在G中出现并且已经扩展了M的成员,确定是否需要修改其后继节点指向父节点的指针。7.按某种搜索策略对OPEN表中的节点进行排序。8.转向2步。由以上介绍可知,问题的求解过程实际上就是搜索过程,问题的求解的状态空间

第 04 章 搜索策略 人工智能课件

第四章搜索策略 4.1问题求解的形式化表示 4.2状态空间的盲目搜索策略 4.2.1广度优先搜索 4.2.2深度优先搜索 4.2.3有界深度优先搜索 4.2.4代价树的广度优先搜索 4.2.5代价树的深度优先搜索 4.3状态空间的启发式搜索策略 4.3.1局部择优搜索 4.3.2全局择优搜索 4.3.3图的有序搜索 4.3.4A*算法 4.4与或树搜索 4.4.1与或树 4.4.2与或树搜索 4.5博弈树搜索 作业

第四章搜索策略 2.状态空间与状态空间搜索。 状态空间：三元组〈S，F，G〉 ①S：初始状态集合。 ②F：一组合法的状态转换操作 ③G：目标状态集合。

状态空间搜索 ●状态：可用任何数据结构或知识表示法表示，常用一组变量的有序集表示： s k = ( s k1 , s k2 , ……, s kn ) ●状态空间搜索：从某个初始状态S o开始，按一定的策略选用操作，进行状态变换，直到产生任一目标状态S G

例2．分水问题： 给定两个水杯，一个容量为4升，另一个为3升，两者均无刻度，另外有一个水管可用来给水杯加水。 假设可随时将水杯中的水倒掉，可将一个杯中的水倒入另一个杯子。 问：如何在4升水杯中恰好装2升水？

●状态描述：二元组（x,y） x=0，1，2，3，4，（4升水杯中当前水量）y=0，1，2，3 ●初态：（0，0） ●目标态：（2，y）

状态转换规则： ①、将4升水杯装满水 ②、将3升水杯装满水 ③、将4升水杯中的水全部倒掉 ④、将3升水杯中的水全部倒掉 ⑤、将3升水杯中的水倒入4升水杯中，直到加满为止 ⑥、将4升水杯中的水倒入3升水杯中，直到加满为止 ⑦、将3升水杯中水全部倒入4升水杯中 ⑧、将4升水杯中水全部倒入3升水杯中

关于人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 单选题 1.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（10.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 2.生物特征识别技术不包括（）。（10.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 3.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（10.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日

D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 4.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 多选题 1.计算机视觉或机器视觉就是研究用计算机来模拟人类视觉或灵长类动物视觉的一门科学，由图像数据来产生视野环境内有用符号描述的过程，主要研究内容包括（）。（10.0分）） A.图像获取 B.图像处理 C.图像分析 D.图像识别 我的答案：ABCD√答对 2.机器学习的相关算法包括（）。（10.0分）） A.轨迹跟踪

B.决策树 C.数据挖掘 D.K 近邻算法 我的答案：BCD √答对 判断题 1.决策树是一种采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类的算法。（10.0分） 我的答案：错误 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 4.增强现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。（10.0分） 我的答案：错误 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.10.1110.11.202010:2110:21:21Oct -2010:21 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年十月十一日2020年10月11日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。10:2110.11.202010:2110.11.202010:2110:21:2110.11.202010:2110.11.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。10.11.202010.11.202010:2110:2110:21:2110:21:21 5、三军可夺帅也。Sunday, October 11, 2020October 20Sunday, October 11, 202010/11/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。10时21分10时21分11-Oct -2010.11.2020 7、人生就是学校。20.10.1120.10.1120.10.11。2020年10月11日星期日二〇二〇年十月十一日 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉 人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，感谢你的阅读。

人工智能算法综述

人工智能算法综述人工智能算法大概包括五大搜索技术，包括一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理和一些比较新的能够求解比较复杂问题的搜索原理，如遗传算法和模拟退火算法等。 1、盲目搜索 盲目搜索又叫做无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题。包括图搜索策略，宽度优先搜索和深度优先搜素。 1、图搜索(GRAPH SERCH)策略是一种在图中寻找路径的方法。在有关图的表示方法中，节点对应于状态，而连线对应于操作符。 2、如果搜素是以接近其实节点的程度依次扩展节点的，那么这种搜素就叫做宽度优先搜素( breadth-first search。 3、深度优先搜索属于图算法的一种，英文缩写为DFS即Depth First Search其过程 简要来说是对每一个可能的分支路径深入到不能再深入为止,而且每个节点只能访问一次。 二、启发式搜索 盲目搜索的不足之处是效率低，耗费过多的时间和空间。启发信息是进行搜索技术所需要的一些有关具体问题的特性的信息。利用启发信息的搜索方法叫做启发式搜索方法。 启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。 3、博弈树搜索 诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。博弈有很多种，我们讨论最简单的"二人零和、全信息、非偶然" 博弈，其特征如下： (1对垒的MAX MIN双方轮流采取行动，博弈的结果只有三种情况：MA)方胜，MIN方败；MIN方胜，MAX方败；和局。 (2 在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局及过去的历史。 (3 任何一方在采取行动前都要根据当前的实际情况，进行得失分析，选取对自 已为最有利而对对方最为不利的对策，不存在掷骰子之类的"碰运气"因素即双方都是很理智地决定自己的行动。 在博弈过程中，任何一方都希望自己取得胜利。因此，当某一方当前有多个行

人工智能检索报告

人工智能的现状与发展的检索报告 作者：陈吉 学院：计算机学院 学号：2009302530040 目录 一：检索课题名称：人工智能的现状与发展 二：课题分析：“人工智能的现状与发展“ 三：检索工具：维普 四：检索策略 五：检索过程 六：检索结果 七：电子图书数字图书馆 一：检索课题名称：人工智能的现状与发展 二：课题分析：“人工智能的现状与发展“ 关键词：人工智能Artificial intelligence 现状status 发展development 其中主要关键词为：“人工智能” 三：检索工具： 维普 万方 Cambridge Science Abstracts 百度 Google 武汉大学博硕士学位论文数据库 万方学术会议论文全文数据库

中国数字图书馆电子图书 四：检索策略： 主要使用题名途径和关键词途径 方式一：检索方法：题名途径 检索式：人工智能的现状与发展 方式二：检索方式：关键字途径 检索式：“人工智能”*（现状+发展） 备注：方式一主要用于收索引擎 方式二可用于收索引擎和数据库 五：检索过程 选题确定为“人工智能的现状与发展”，我们主要关注的是人工智能这一主体， 因此将：“人工智能“定为主要关键词。而“现状”与“发展“是关注的两个方面，定为次要关键词.在检索过程中，发现在学位论文，会议论文，季电子图书中，使用关键字“人工智能”*（现状+发展）检索的结果几乎没有，于是将关键字调整为人工智能。 六：检索结果 一、利用搜索引擎进行收索 1：在百度，使用检索式：人工智能的现状与发展 结果：

；选用1 条。 【题目】人工智能的现状及今后发展趋势展望 【作者】杨状元林建中 【刊名】《科技信息》2009年04期 2：在google，使用检索式：人工智能的现状与发展结果：

人工智能的主要内容和方法

人工智能的主要内容和方法 人工智能（ Artificial Intelligence，简称 AI）是 50 年代兴起的一门新兴边缘学科，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机 , 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外 , 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一、 AI 的主要内容人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，

相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有 A* 、AO* 算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域（如医疗诊断）的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 二、 AI 的研究方法