【WHUT】《人工智能概论》课程实验报告：A*算法仿真试验-ITADN社区

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本简介为《人工智能概论》课程中关于A*算法仿真实验的总结报告。内容涵盖算法原理、实验设计及实现细节，旨在通过实践加深对搜索算法的理解和应用能力。请下载并安装附件（虚拟实验软件-启发式搜索.rar）里的智能搜索算法教学实验系统，并按照以下步骤进行A*算法的仿真实验： 1. 单击“A*算法介绍”，回顾A*算法的基本原理。 2. 在“A*算法演示程序”中，选择“自动寻路问题演示”进行仿真实验： 2.1 设置起点、终点和障碍物：选中“起点”并单击某一方格可设置起点，选中“终点”并单击某一方格可设置终点；选中“墙”并单击若干个方格以添加障碍物。若要清除所有设置，请点击“重置”。 2.2 运行A*算法：点击“开始”，可以看到当前节点的代价g（搜索深度，即已经经过的步数）、估计代价h（起点到终点的曼哈顿距离）以及估价函数值f（f=g+h）。通过单击若干次“下一步”来逐步查看扩展的状态节点。深蓝色边框表示正在扩展的状态节点；天蓝色方格代表open表中的待扩展状态；灰色方格则为已加入closed表且不再被考虑的节点，直至搜索到终点或者点击“继续”，直接跳至最终结果。如果需要重新开始实验，请单击“重置”。 2.3 结果记录：请拍摄或截图显示达到目标位置时的状态图，并记录下A*算法的具体过程和关键数据点。请注意按照上述步骤操作，以确保顺利完成仿真实验并准确理解A*算法的工作机制。

【WHUT】《人工智能概论》大作业2：人工神经网络实验报告 *实验报告*

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本实验报告为武汉理工大学《人工智能概论》课程第二项大作业，主要内容是关于人工神经网络的研究与实践，包括理论分析、模型构建及实验验证。通过本次实验，深入探讨了人工神经网络的工作原理及其应用价值。完成了MNIST手写体识别实验，在华为云ModelArts平台上使用MindSpore深度学习框架实现了一个简单的图片分类实验。整个流程包括：处理需要的数据集（这里使用了MNIST数据集）、定义一个网络（这里我们使用LeNet网络）、定义损失函数和优化器、加载数据集并进行训练，训练完成后查看结果及保存模型文件、加载保存的模型进行推理以及验证模型精度（通过加载测试数据集和训练后的模型）。

人工智能导论课程实验报告

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本实验报告为《人工智能导论》课程设计，涵盖了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的基础实验，旨在通过实践加深学生对AI理论的理解与应用。这是人工智能导论课的一些优秀实验报告，包括产生式系统实验报告、模糊推理系统实验报告、遗传算法实验一的实验报告以及基于神经网络的模式识别实验报告。

人工智能课程实验与实验报告

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本课程旨在通过实践操作加深学生对人工智能原理的理解，涵盖机器学习、深度学习等领域，并指导学生撰写高质量的实验报告。人工智能实验课的实验及实验报告内容进行了整理和总结。

人工智能课程实验报告分析

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本实验报告深入探讨了人工智能课程中的关键理论与技术实践，涵盖机器学习、深度学习等领域，并通过具体案例分析提升了读者的理解和应用能力。本段落包含四个实验：八数码问题的A*搜索算法实现、产生式系统设计、基于遗传算法的优化问题以及基于人工神经网络的图像识别，并提供了每个实验的源代码，适合人工智能专业的学生学习。

人工智能导论实验报告.docx

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《人工智能导论实验报告》涵盖了人工智能基础知识的学习与应用实践，包括机器学习、自然语言处理等领域的基础实验。报告详细记录了各项实验的操作步骤、结果分析及心得体会，旨在加深对AI技术原理的理解和实际操作能力的培养。 1. 按学号计算初始权重：初始权重为 W1(0)=[-0.27, -0.41]’ 和 b1(0)=[-0.48, -0.13]，W2(0)=[0.09, -0.17]’ 以及 b2(0)=0.48。每位同学提取自己学号的最后四位数字，分别除以十后加到上述初始权重 W1、B1、W2 和 B2 上。例如：假设某位同学学号为 XXXX9041，则该题目中的权重更新应为 W1 += 0.5, B1 += 0.6, W2 += 0.7, B2 += 0.8。 2. 完成三次迭代计算的执行情况：一次前向计算加一次后向计算构成一次完整的迭代。第一次迭代开始时，以按学号得出的初始权重为起始点；第二次迭代从第一次迭代更新后的权重值作为起点进行；第三次同样以此类推。在完成三次迭代中的每次前向计算之后，需要验证误差是否有所减少。

人工智能实验报告

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本实验报告深入探讨了人工智能的基本原理和技术应用，通过编程实践和算法优化，旨在提升机器学习模型的准确性和效率。昆明理工大学提供的《人工智能》课程资料涵盖了计算机科学技术、物联网工程等相关专业的学习内容，并要求学生提交实验报告。

【WHUT】《分析软件工具》课程实验报告

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本简介对应于武汉理工大学《分析软件工具》课程中的实验报告。该文档记录了学生通过使用各种分析软件进行实践操作的学习过程和成果总结，旨在提升学生的软件应用能力和数据分析技巧。课内所有实验的实验报告汇总及MATLAB分析软件工具。

【WHUT】《软件测试》实验一：功能性测试实验报告

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本实验报告为武汉理工大学《软件测试》课程的第一节功能性测试实践内容，详细记录了实验目的、步骤及结果分析，旨在培养学生对软件功能性的理解和评估能力。武汉理工大学软件测试课程实验一题目：隔一日问题使用功能性测试方法对以下程序进行测试：该程序有三个输入变量month、day、year（month 、 day 和 year 均为整数值，并且满足：1≤month≤12，1≤day≤31和1900≤year≤2050），分别作为输入日期的月份、日、年份。通过程序可以输出该输入日期在日历上隔一天的日期。例如，输入为 2004 年 11 月 29 日，则该程序的输出应为 2004 年 12 月 1 日。实验内容包括： (1) 编写问题的需求规格说明书，并完成程序设计。 (2) 使用功能性测试技术设计两套测试用例集，主要考虑等价类划分和边界值分析测试技术。 (3) 根据设计的两套测试用例集进行测试。具体要求如下：（1）根据题目要求编写测试用例；（2）实验结果需给出两套测试用例集的测试效果比较；（3）撰写实验报告。

人工智能实验的报告

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本报告详尽记录了在人工智能领域的多项实验研究，涵盖了机器学习、深度学习以及自然语言处理等关键技术的应用与探索。课程学习的人工智能实验包括具体的代码、实验报告以及结果图片。

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【WHUT】《人工智能概论》课程实验报告：A*算法仿真试验

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