人工智能实验指导：从产生式系统到神经网络优化

"人工智能及其应用实验指导书是浙江工业大学计算机科学与技术学院人工智能课程组为配合《人工智能及其应用》课程理论学习而设计的实践教材。该实验指导书旨在巩固和加强学生对人工智能基本原理和方法的理解，为未来深入学习高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发打下坚实基础。书中包含了8个实验，分别涉及产生式系统、模糊推理系统、A*算法、遗传算法以及神经网络的应用。每个实验都包括实验目的、内容、条件、要求、步骤和报告撰写等环节。实验教学大纲规定了16学时的实验时间，需使用PC机、Visual C++ 6.0和Matlab 7.0等工具。实验设计中，例如模糊推理系统被用于控制汽车速度，以实现特定的追车场景，体现了人工智能在实际问题中的应用。" 实验一至实验八的具体内容概述如下： 1. **产生式系统实验**：让学生理解并掌握产生式系统的构建和运作，通过编写规则库和控制策略来解决特定问题。 2. **模糊推理系统实验**：通过设计和实现模糊逻辑控制器，让学生了解模糊推理过程，以实现对动态系统的精确控制，如在实验中追赶汽车的例子。 3. **A*算法实验**：实验包括求解8数码问题和迷宫问题，目的是让学生熟悉A*算法的工作原理，以及如何利用启发式信息来提高搜索效率。 4. **遗传算法实验**：实验一涉及函数最值问题，实验二则针对旅行商问题（TSP），通过这两个实验，学生将学习到遗传算法的优化能力及其应用。 5. **基于神经网络的模式识别实验**：学生将构建神经网络模型进行模式分类，以提升对图像或其他数据的识别能力。 6. **基于神经网络的优化计算实验**：利用神经网络解决复杂优化问题，加深对神经网络学习和优化过程的理解。 实验教学大纲中列出了不同难度等级的实验（SD表示简单难度，MD表示中等难度，LD表示困难难度），并提供了对应的实验平台，如Visual Studio (VS)、Matlab (M)或两者结合使用。这些实验涵盖了人工智能的重要分支，旨在通过实践操作使学生掌握理论知识，并培养解决实际问题的能力。