水罐启发函数为A *
有关的经典水壶搜索问题，甚至超过3水罐，这是可用于A一些受理功能*搜索算法 编辑： 我知道 http://www.dave-reed.com /csc550.S02/HW/HW4.html ，但此功能显然是不相符的。 解决方案 有两种通用方法如何设计一种可行的启发式。 这两个工作通过解决一个简单的问题。启发式值则在简单的问题的目标的距离。 1。放松 问题是由忘记负面影响简化。 例如，如
..
AI人工智能
如何用八度正常化的形象呢？
在他们的文章中描述的维奥拉 - 琼斯目标检测框架（稳健实时人脸检测由中提琴和琼斯），它是说： 用于培训的所有示例子窗口被方差标准化，以尽量减少不同的照明条件的影响。 我的问题是，“如何实现八度图像归？” 我不是在寻找特定的实现，中提琴和放大器;琼斯使用，但类似的一个，产生几乎相同的输出。我一直在关注很多哈尔培训教程（试图检测手），但尚未能够输出一个很好的检测器（XML）。 我一直试图联
..
约束满足不确定性
我试图解决一个问题，即约束的满意度不能总是得到验证。我可以找到很多关于灵活的约束满足的论文，但是这并不完全是我想要的。这里有一个例子： P（吉姆喜欢奶酪）= 0.8 P（乔喜欢奶酪）= 0.5 P（山姆喜欢奶酪）= 0.2 P（吉姆和Sam是朋友）= 0.9 P（吉姆和乔是朋友）= 0.5 P（乔和山姆是朋友）= 0.7 查理谈论约两奶酪喜欢的朋友。谁是他最有可能说什么？ 我目前看
..
我该如何正确地检查易位国际象棋AI？
我有一个国际象棋的AI，这并不总是知道它是否能城堡与否。白嘴鸦和国王有移动计数器，只允许他们参加在城堡当移动计数器的值为零。当移动计数器都是零，也没有碎片挡住了城堡，但敌人件具有从远处阻止城堡的能力出现了问题。 例如，假设你是小白，你想使王后身边的城堡。此举计数器是零，那么你的作品取得了零的动作，和你的白衣骑士，主教和皇后都没有了。在你认为你可以城堡。但是你却不能城堡，因为有敌人车有明确的界限攻
..
径向基网络字符识别
我想通过实现一个给定的神经网络样开发一个简单的字符识别程序;一个简单的命令行式就足够了。 径向基函数神经网络被分配给我，我已经研究了重量训练，投入到隐藏到输出的过程，但我仍然怀疑，在执行它。我引用（1）和的（2）。 10×10的二进制对象（即重新presents一个字符）的简单的一维数组为输入。例如，下面的阵列 输入=阵列（ 0,0,0,1,1,1,1,0,0,0， 0,0,
..
启发式功能水壶
我在山中的问题登山算法水壶问题： 给定两个水罐，其中一个可容纳水和可容纳的水ÿ升另一个X升，确定得到的水恰ð升在水罐中的一个所需的步骤数。 从一开始的状态，（X，Y）=（0,0），它可以产生一些州： （X，Y）=（0，y） 或 （X，Y）=（X，0） 和来自这些国家，它可以生成其他人，直到结束的状态要么是（X，D）或（D，Y）。 所以，我可以估计启发式功能，对于这个问题？如何知道哪
..
使用自然语言生成的句子解读的话
我的英文句子。现在我想混杂的话并输入该组词成一个计划，要根据英语语法的正常规则来输出原句解读的话。我隐约相信它会需要自然语言生成算法。 有关，例如： 一句话：玛丽已经与她的狗散步 。 组词：{了，对，一，与她的狗，玛丽，走了，走} 输出应该是同一句话。 我只能假设为一组的话永远不够，产生了原判。但是，更多的信息必须包括恢复原句？ 请指引我到哪里我应该开始。 解决方案 语言模型
..
DBSCAN算法和聚类算法进行数据挖掘
如何实现DBSCAN算法的分类数据（蘑菇数据集）？ 什么是一通聚类算法？ 你能提供的伪code为一通聚类算法？ 解决方案 您可以使用不带任何更改任意距离函数运行DBSCAN。索引部分将更加困难，所以你可能只得到为O（n ^ 2）的复杂性。 但如果你仔细观察DBSCAN，它是所有计算距离，把它们比作一个阈值，并计算对象。这是它的一个主要优势，它可以很容易地应用到各种数据，你需要的是定义一个
..
特隆lightcycles AI在序言
我写的AI游戏（像TRON lightcycles）的问题。 我写的关于使用ncurses的C中的所有图形和运动。 现在我需要编写机器人的人工智能的序言。我使用SWI序言。 我保存当前的游戏场（所有的矩阵），当前人类的位置和当前机器人的位置（如基质细胞I，J）。他们节省了像predicats在从C特等文件。 我的游戏领域是一个矩阵，其中包含1和0（1 - 参观，0 - 未访问过）。 像这样的：
..
混乱的命题逻辑算法
我不能够理解有关命题逻辑蕴涵下面的算法，从书中人工智能现代的方法。采取 一个真值表枚举算法来决定命题蕴涵。 TT代表真值表。 PL-正确的？如果一个句子一个模型中包含返回true。重新$ P $变量模型psents部分建模分配仅一些变量。函数调用扩展（磷，真实，模型）返回一个新的局部模型中P值为true。 功能TT-限嗣继承？ （KB，α）返回true或false 输入：KB，知识基础，在
..
最小最大算法蟒蛇
在最小最大算法，如何确定当您的函数到达树的端部和打破递归调用 我已经做了最大功能，其中我打电话的分钟功能。在分功能，什么shud我做的？对于最大的功能，我只是返回bestscore。 高清maxAgent（游戏状态，深度）： 如果（gameState.isWin（））： 返回gameState.getScore（） 行动= gameState.getLe
..
如何存储访问状态迭代深化/深度有限搜索？
更新：搜索第一个解决方案 对于正常的深度优先搜索很简单，只需要使用HashSet的 布尔DFS（currentState的）= { 如果（myHashSet.Contains（currentState的）） { 返回; } 其他 {
..
如何设计启发式的A *时，有在网格地图多重目标？
我现在面临一个问题，我必须使用*通过地图搜索，并且有在此映射多重目标达成。我的目标是扩大至少节点地图，如何设计启发式这个A *算法什么想法？谢谢 解决方案 假设由“多目标”你的意思是你想达到的任何一个，只取最小的所有启发式的。假设你的试探一致，这是如果不是你想的是所有，这本质上是旅行商问题，这是NP完全问题。
..
需要帮助解决的约束问题
我想使用约束来解决下面的问题，但我居然不知道从哪里开始，所以我决定将它张贴在这里寻求帮助。 ***配件广场*** 给定集的图1的黑色方块（2×2，3×3，4×4和5×5平方）， 适合他们全部变成图1（a 7×9矩形）的白色矩形，而这 这样一种方式，有正方形之间没有重叠。 需要注意的是黑色方块只能放在整数坐标。 制定以上作为约束问题的问题。拿出一个有用
..
算法选择n个向量出一套同时最大限度地降低成本
假设我们有： n维向量集U（向量v =＆LT; X1，X2，...，XN>） 约束n维向量c =＆LT; X1 ... XN> n维权重w的矢量=＆LT; X1 ... XN> 整数s 我需要的算法，将选择美的载体为集R同时最大限度地降低运行成本（R） 费用（R）= SUM（ABS（C-sumVectors（R））*宽） （sumVectors是一个函数，总结所有的载体，像这样： s
..
聚类算法，其中的文档可以在多个群集
我正在寻找一个聚类算法，允许每个文件的属于多个集群（如到至少 K 集群）。 所有集群算法我研究创建的分区的数据集，这意味着每个文件将只在一个集群中。 任何想法？ 解决方案 使用柔软的概率聚类算法像高斯混合型号。然后，这将给你属于所有可能的集群的每个实例的概率：只挑选顶端-N，或者任何高于某一概率阈值，或某些其它方案以允许多个会员
..
在Logistic回归使用排名数据
我将投入最大的赏金这个，因为我努力学习这些概念！我试图用一些排名数据在逻辑回归。我想用机器学习做一个简单的分类，以一个网页是否是“好”还是不行。这只是一个学习的锻炼，所以我不期望很大的成绩;只是希望学习“过程”和编码技术。 我已经把在.csv我的数据如下： URL WebsiteText AlexaRank GooglePageRank 在我测试的CSV我们有： URL We
..
什么是人工智能相关的最优先搜索的问题？
我知道的一些基本问题，包括当地的最大值和高原不过我很好奇，如果有相关的这一特定的搜索任何更多的问题，就是我最好的行动当然是为了克服这些问题。 可有人也给我一个例子类的问题，这个搜索将是很好的使用？ 解决方案 与最好先搜索问题： 这是贪婪的。在许多情况下它导致非常快速的解决方案 （因为你的发达节点的数量不会增加 指数，它是线性的深度增加 解决办法！），但它通常不是最优化的，因为你的 启发式功
..
Web挖掘-classification算法
我的高级项目是确定的网page.I抓取DMOZ的主要类别。现在我想建立ARFF。从那以后，我会用一些特征提取方法和分类算法。你知道哪些特征提取方法进行很好的与任何分类算法Web挖掘？ 解决方案 uClassify 使用的 贝叶斯的网络 并声称能够进行分类的网页。 uClassify是一个免费的网络服务，您可以轻松地创建自己的文本分类。例如： 在垃圾邮件过滤器 网页分类 自动电子邮件支持 语
..
如何实现一个程序，找出一个二维平面的最短路径？
如果在2D平面上有一个没有。所有可能的2D形状（圆形，四边形，三角形，不规则形状...）的障碍，那么你如何实现一种机制来发现周围障碍物的最短路径？我考虑的Visual C ++，因为它提供了许多图形类得出这样的数字。 我取得了相当大 1）首先，我将使用A *搜索（一星），以找到最低成本路径 2）用最少的排量从直线路径的路径将被视为最佳路径。 （真的不知道虽然） 3）绕过一个数字，对于如从一
..