人工智能PROLOG语言简介.doc

  1. 1、本文档共9页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
人工智能PROLOG语言简介

信息技术与工程学院 课程名称 人工智能 论文题目 人工智能PROLOG语言简介 专业班级 13级计本二班 作 者 ****** 指导教师 何淑贤 成绩 2016 年6月 16 日 人工智能PROLOG语言简介 因特网上丰富的人工智能教育资源为我国高中人工智能教育的开展提供了一个强有力的学习支持。虽然大多以国外网站居多,但教师若能结合本校实际情况和学生的特点对其合理利用,使之本土化、校本化,无疑能够有效地促进人工智能教育的顺利开展。人工智能(AI)语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。 典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。   一般来说,人工智能语言应具备如下特点:   ?具有符号处理能力(即非数值处理能力);   ?适合于结构化程序设计,编程容易;   ?具有递归功能和回溯功能;   ?具有人机交互能力;   ?适合于推理; ?既有把过程与说明式数据结构混合起来的能力,又有辨别数据、确定控制的模式匹配机制。Visual Prolog是基于Prolog语言的可视化集成开发环境,是PDC推出的基于Windows环境的智能化编程工具。目前,Visual Prolog在美国、西欧、日本、加拿大、澳大利亚等国家和地区十分流行,是国际上研究和开发智能化应用的主流工具之一。 Visual Prolog具有模式匹配、递归、回溯、对象机制、事实数据库和谓词库等强大功能。它包含构建大型应用程序所需要的一切特性:图形开发环境、编译器、连接器和调试器,支持模块化和面向对象程序设计,支持系统级编程、文件操作、字符串处理、位级运算、算术与逻辑运算,以及与其它编程语言的接口。 Visual Prolog包含一个全部使用Visual Prolog语言写成的有效的开发环境,包含对话框、菜单、工具栏等编辑功能。 Visual Prolog与SQL数据库系统、C++开发系统、以及Visual Basic、Delphi或Visual Age等编程语言一样,也可以用来轻松地开发各种应用。 智能化是当前计算机、自动化、通信、管理等信息科学技术领域中的新方法、新技术、新产品的重要发展方向与开发策略之一。信息处理的智能化与信息社会对智能的巨大需求是人工智能发展的强大动力。人工智能与专家系统曾取得过许多令人注目的成果,也走过不少弯路,经历过不少挫折。近几年来,随着计算机及网络技术的迅猛发展,特别是因特网的大规模普及,人工智能与专家系统的研究再度活跃起来,并正向更为广阔的领域发展。围绕人工智能与专家系统的研究和应用开发也迎来一个蓬勃发展的新时期。因此,引进与消化国际上已经广泛流行的功能强大和通用的智能程序设计语言、工具与环境,对于中国开发智能化应用系统十分必要。鉴于国内已有许多用户在使用Visual Prolog,而这方面的中文资料比较缺乏,我们编写了本书,系统介绍了基于Visual Prolog的AI程序设计的功能特点、编程方法与技术,相信对于开发智能化软件有启迪作用,也希望对国内在这一领域的教学、研究及智能化应用水平的提高起到良好的促进作用,且有益于国内同行在这一领域与国际主流保持一致。 Prolog是当代最有影响的人工智能语言之一,由于该语言很适合表达人的思维和推理规则,在自然语言理解、机器定理证明、专家系统等方面得到了广泛的应用,已经成为人工智能应用领域的强有力的开发语言。 现在的Prolog语言有许多版本,但它们的核心部分都是一样的。Prolog的基本语句仅有三种,即事实、规则和目标三种类型的语句,且都用谓词表示,因而程序逻辑性强,文法简捷,清晰易懂。另一方面,Prolog是陈述性语言,一旦给它提交必要的事实和规则之后,Prolog就使用内部的演绎推理机制自动求解程序给定的目标,而不需要在程序中列出详细的求解步骤。 传统方法通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中,问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步(逐条)执行。解决问题的思路与冯·诺依曼式计算机结构相吻合。当前大型数据库法、数学模型法、统计方法等都是严格结构化的方法。 对于人工智能技术要解决的问题,往往无法把全部知识都体现

文档评论(0)

peain + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档