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1、人工智能實(shí)驗(yàn)報(bào)告西安交大一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1)學(xué)習(xí)了解java編程語(yǔ)言,掌握基本的算法實(shí)現(xiàn);( 2) 深入理解貝葉斯理論和不確定性推理理論;( 3) 學(xué)習(xí)運(yùn)用主觀(guān)貝葉斯公式進(jìn)行不確定推理的原理和過(guò)程二、實(shí)驗(yàn)題目用java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)運(yùn)用主觀(guān)貝葉斯公式進(jìn)行不確定性推理的過(guò)程:根據(jù)初始證據(jù)E的概率P(E汲LSLN的值,把H的先驗(yàn)概率P(H)更新為后驗(yàn)概率P(H/E或者P(H/E)。要求如下:( 1) 充分考慮各種證據(jù)情況:證據(jù)肯定存在、證據(jù)肯定不存在、觀(guān)察與證據(jù)無(wú)關(guān)、其他情況;(2)考慮EH公式和CP公式兩種計(jì)算后驗(yàn)概率的方法;(3)給出EH公式的分段線(xiàn)性插值圖;三、實(shí)驗(yàn)原理1、知識(shí)的不確定性在主觀(guān)貝葉斯
2、方法中,只是是如下形式的產(chǎn)生式規(guī)則表示:IF ETHEN(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(jù)不確定時(shí)的計(jì)算公式四、實(shí)驗(yàn)代碼importimportimportimportimportpublicclass bayes extends JFrameimplements ActionListenerJPanelpanel=newJPanel();JLabel ph =new JLabel("P(H)");JT
3、extFieldPH=new JTextField("" ,3);JLabel pe =new JLabel("P(E)");JTextFieldPE=new JTextField("" ,3);JLabells=newJLabel("LS");JTextFieldLS=newJTextField("",3);JLabelln=newJLabel("LN");JTextFieldLN=newJTextField("",3);Buttoncompute=ne
4、wButton("COMPUTE");staticdoublet_ph;staticdoublet_pe;staticdoublet_ln;staticdoublet_ls;staticdoubleph_e;/P(E/S)=0時(shí)PHSstaticdoublephe;/P(E/S)=1時(shí)PHSpublicbayes()setLayout(newBorderLayout();(newFlowLayout();(Ph);(PH);(Pe);(PE);(ln);(LN);(ls);(LS);(panel);(this);(compute,;publicstaticvoidmain(
5、String口args)bayesa=newbayes();(400,250);(true);(EXIT_ON_CLOSE);OverridepublicvoidactionPerformed(ActionEventarg0)/TODOAuto-generatedmethodstubt_ph=newDouble();t_pe=newDouble();t_ls=newDouble();t_ln=newDouble();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();classdrawextendsJPanelpublicvoidpaint(Graphicsg)(g);(50,350,350,350);(50,50,50,350);(50,350-(int)*300),50+(int)*300),350-(int)*300);(50+(int)*300),350-(int)*300),350,350-(int)*300);classdisplayextendsJFramepublicdisplay()drawb=newdraw();(b);(true);(400,400);五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果輸入初始值:圖像結(jié)果顯示:六、實(shí)驗(yàn)總結(jié)由于本次實(shí)驗(yàn)是第一
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