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选修5 人工智能初步《第四章问题求解 4.1 重排九宫问题及其树的表示 4.1.1 重排九宫问题》优秀ppt课件

时间: 06月19日 08:01:36

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选修5 人工智能初步《第四章问题求解 4.1 重排九宫问题及其树的表示 4.1.1 重排九宫问题》优秀ppt课件

Q1：若每步只移动一个棋子，共有几种移法？

注意：同一种棋盘状态不能重复出现

【状态树生成过程】

【状态树的表示方法】

（1）这棵树共有几层？根节点是哪个？

（2）什么是分支？节点B2有几个分支？

（3）请举例说明分支节点、父节点、子节点和叶节点。

下图是一个迷宫，S0是入口，Sg是出口，把

入口作为初始节点，出口作为目标节点，通

道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口

Sg的迷宫问题的状态树。

【迷宫问题】

为什么要画状态树？

如果我们想让计算机帮助我们解决生活中遇到的问题，就必须把待解决的问题表示成某种固定的形式。

一个4*4国际象棋盘，依次放入四个皇后。每行、每列及对角线上只允许出现一枚棋子。每次只能将一个棋子放在当前行的下一行。请依据下列规则画出状态树，找到所有合法布局。

规则：

i表示棋子所在行，j表示棋子所在列（1≤i,j≤4）

如（12）表示第一行第二列有一枚棋子。

【四皇后问题】

谈谈收获：

通过这节课的学习，大家都有哪些收获？

选修5 人工智能初步《第四章 问题求解 4.1 重排九宫问题及其树的表示 4.1.1 重排九宫问题》优秀ppt课件

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教材

第一章 人工智能初探

1.1 什么是人工智能

1.1.1 什么是智能

1.1.2 人工智能及其特点

1.1.3 为什么要学习人工智能

1.2 人工智能的基本内容

1.2.1 机器感知

1.2.2 机器思维

1.2.3 机器学习

1.2.4 机器行为

1.2.5 机器人为什么会踢足球

1.3 人工智能的主要应用领域

1.3.1 模式识别

1.3.2 机器证明

1.3.3 自然语言理解

1.3.4 专家系统

1.3.5 自动程序设计

1.3.6 人工神经网络

1.3.7 智能代理

第二章 知识表示及Prolog语言

2.1 知识

2.1.1 知识及其分类

2.1.2 为什么要学习知识表示

2.1.3 知识的格式化表示方法

2.2 框架表示法

2.2.1 框架的基本结构

2.2.2 框架表示知识实例

2.3 “与/或”图表示法

2.3.1 “与/或”图表示法

2.3.2 “与/或”图表示实例

2.4 状态空间表示法

2.4.1 状态及操作

2.4.2 状态空间表示知识实例

2.5 产生式规则表示法

2.5.1 产生式的基本形式

2.5.2 动物识别系统的产生式规则

2.6 Prolog语言

2.6.1 初识Prolog语言

2.6.2 Prolog语言的三种基本语句

2.6.3 Prolog程序的基本结构

2.6.4 Prolog语言内部谓词

2.6.5 匹配与递归方法

2.6.6 Prolog语言的特点

2.7 综合活动：知识表示法运用

2.7.1 活动目的

2.7.2 活动任务

2.7.3 活动过程

2.7.4 活动结果

2.7.5 活动评价

第三章 专家系统

3.1 认识专家系统

3.1.1 什么是专家系统

3.1.2 专家系统的组成

3.1.3 专家系统的分类

3.2 专家系统的知识获取

3.2.1 专家知识

3.2.2 用知识表示法来表示专家知识

3.2.3 用Prolog语言表示专家知识的实例

3.2.4 知识获取的方法

3.3 专家系统的推理过程

3.3.1 正向推理和反向推理

3.3.2 不精确推理

3.4 专家系统的解释功能

3.4.1 解释的概念和作用

3.4.2 解释的内容

3.5 专家系统的开发

3.5.1 语言及工具

3.5.2 专家系统的开发过程

3.6 综合活动：植物分类专家系统的建造

3.6.1 活动目的

3.6.2 活动任务

3.6.3 活动过程

3.6.4 活动结果

3.6.5 活动评价

第四章 问题求解

4.1 重排九宫问题及其树的表示

4.1.1 重排九宫问题

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教材

第一章人工智能初探

1.1 什么是人工智能

1.1.1 什么是智能

1.1.2 人工智能及其特点

1.1.3 为什么要学习人工智能

1.2 人工智能的基本内容

1.2.1 机器感知

1.2.2 机器思维

1.2.3 机器学习

1.2.4 机器行为

1.2.5 机器人为什么会踢足球

1.3 人工智能的主要应用领域

1.3.1 模式识别

1.3.2 机器证明

1.3.3 自然语言理解

1.3.4 专家系统

1.3.5 自动程序设计

1.3.6 人工神经网络

1.3.7 智能代理

第二章知识表示及Prolog语言

2.1 知识

2.1.1 知识及其分类

2.1.2 为什么要学习知识表示

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2.2.1 框架的基本结构

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2.3.1 “与/或”图表示法

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2.6 Prolog语言

2.6.1 初识Prolog语言

2.6.2 Prolog语言的三种基本语句

2.6.3 Prolog程序的基本结构

2.6.4 Prolog语言内部谓词

2.6.5 匹配与递归方法

2.6.6 Prolog语言的特点

2.7 综合活动：知识表示法运用

2.7.1 活动目的

2.7.2 活动任务

2.7.3 活动过程

2.7.4 活动结果

2.7.5 活动评价

第三章专家系统

3.1 认识专家系统

3.1.1 什么是专家系统

3.1.2 专家系统的组成

3.1.3 专家系统的分类

3.2 专家系统的知识获取

3.2.1 专家知识

3.2.2 用知识表示法来表示专家知识

3.2.3 用Prolog语言表示专家知识的实例

3.2.4 知识获取的方法

3.3 专家系统的推理过程

3.3.1 正向推理和反向推理

3.3.2 不精确推理

3.4 专家系统的解释功能

3.4.1 解释的概念和作用

3.4.2 解释的内容

3.5 专家系统的开发

3.5.1 语言及工具

3.5.2 专家系统的开发过程

3.6 综合活动：植物分类专家系统的建造

3.6.1 活动目的

3.6.2 活动任务

3.6.3 活动过程

3.6.4 活动结果

3.6.5 活动评价

第四章问题求解

4.1 重排九宫问题及其树的表示

4.1.1 重排九宫问题

4.1.2 重排九宫问题的状态树表示