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<<AI入门(1)>>(C)

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<<AI入门(2)>>(C)

<<AI入门(2)>>(C) <<AI入门(2)>>(C) AI(2)问题的归约:我们来看看梵诺塔难题:有三根柱子(

<<AI入门(1)>>(C)

AI(1)知识表示法:任何复杂的求解技术都由表示和搜索两部分,我们下面将介绍几种知识的表示法:1.状态空间法: 状态(state):描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量的由序集合,表示为: Q

<<AI入门(10)>>(C)

我们来讲讲高级求解技术:1.规则演绎系统:我们用if-then规则来求解问题: IF if1 if2 if3 ... THEN then1 then2

<<AI入门(9)>>(C)

消解原理: 在我们前面所说的谓词公式,推理规则和置换合一等概念基础上我们进一步研究消解原理. 什么是消解? 我们举个例子:如果存在公式E1\/E2和另一个公式~E2\/E3,那么

<<AI入门(6)>>(C)

置换和合一:置换:在谓词逻辑中一个重要的规则是假元推理,它是由合式公式W1和W1=W2产生合式公式W2,另一个重要的规是则全称化推理:它是由合式公式(\-/x)W(x)产生合式公式W(A).例一: 表

<<AI入门(5)>>(C)

AI(5)不知你学过离散数学没有,如果学过下面的可以跳过,没学过的最好找一本书学学.我们来看看知识表示法的另一种表示方法:谓词逻辑法谓词逻辑的基本组成部分为:谓词符号,变量符号,函数符号和常量符号,例

<<AI入门(4)>>(C)

我们讲一讲A*算法:我们描述一个特别的估价函数f(n),它能估算出从起始节点到n最小代价路径的代价和节点n到一目标节点的最小代价路径的代价总和.我们在介绍A*算法之前先介绍一些有用的记号:k(n,m)

<<AI入门(3)>>(C)

盲目搜索的效率很低,耗费很多时间和空间,如果我们能找出一种用于从排,及选择最有希望的节点.我们称这种搜索为"启发式搜索"或"信息搜索".进行这种搜索需要有关的信息,这信息称为启发信息,它可以分为3种:

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