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搜索资源列表

  1. 井字棋(附delphi源码)

  2. 本井字棋利用优秀的估值算法，一步即可得最优解，不需minmax搜索,无人可以下过电脑,内附delphi源码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-02-24
    • 文件大小：62464
    • 提供者：njhhack

  1. BP神经网络的数据分类算法matlab源码

  2. 人工神经网络和遗传算法都是将生物学原理应用于计算机科学的仿生学理论成果。由于它们具有极强的解决问题的能力，近年来引起了众多学者的兴趣与参与，已成为学术界跨学科的热门专题之一。 在人工神经网络的实际应用中，约90％的人工神经网络模型都是采用BP网络或者是它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别／分类、数据压缩等。现已成为人工智能研究的重要领域之一。然而，由于BP算法是一种梯度下降搜索方法，因而不可避免地存在固有的不足，如收敛速度慢、易陷入误差函数的局部极小点，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：checkpaper

  1. 中国象棋人机对弈Java版源码

  2. 中国象棋人机对弈Java版源码，包含人工智能实现（含多个难度级别，采用α-β迭代搜索算法）

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-04-09
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qianer

  1. 罗马利亚问题源码.zip

  2. 以罗马尼亚问题为例，学习人工智能的搜索算法 Romania problem 给出各个城市之间的距离及代价，包括A*算法需要的直线距离，求解从A到B点的最短路径。这里分别使用两种搜索算法求解–DFS和Astar。因为本问题的数据量较小，均使用邻接矩阵来表示图，程序均用C++实现。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_39603886

  1. Alpha-Beta剪枝实现的中国象棋源码.zip

  2. 我们基于α-β剪枝人工智能方法的的中国象棋使用python实现，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力，经过多轮测试，搜索五步的时候，电脑胜率达到80％左右。 （关于代码，my_chess.py里面是对可行走法的搜索，chinachess.py里面是象棋UI的实现，history_heuristic.py里面是历史启发算法优化部分，chess_constants.py是对棋盘、棋子基本单位的定义，my_gam

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-10
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：YDragonlong666

  1. algo-playground:数据结构和算法的游乐场-源码

  2. 数据结构和算法的游乐场 内容 数据结构 特里 不相交集 图形 细分树（quadrant-queries.py） 人工智能算法 DFS /遍历搜索空间 星空/知情遍历搜索空间（滑块） 最小冲突（解决N位皇后） 遗传算法（背包问题） Minimax带有alpha-beta修剪（井字游戏） 资源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42130786

  1. CS170_Project_2:与最近邻居的特征选择-源码

  2. 与最近邻居的特征选择 介绍 该项目要求我们实施最近邻分类，利用前向选择和后向选择来搜索相关特征，并留下一次交叉验证来测量每个特征的准确性。这是加州大学河滨分校的Keogh博士在“人工智能入门”课程中提供给我们的第二个项目。 资料夹 每个文件夹都包含与项目相关的信息。 Images文件夹包含几个条形图，用于比较每个数据集和搜索算法。 “先前版本”文件夹包含过去实现的文本文件，并用其日期标记。样本数据集是Keogh博士为测试目的提供给我们的数据集。最后， Results文件夹包含输出重定向的跟踪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：582656
    • 提供者：weixin_42141437

  1. artificial_intelligence:受罗马特雷大学（Roma Tre University）人工智能课程启发的专用于不同测试和人工智能算法的存储库-源码

  2. 人工智能 该存储库致力于从罗马特雷大学的人工智能课程中汲取灵感的各种测试和人工智能算法。 该项目是使用C＃开发的App Console（.NET Core）。 玩具问题 我在米兰，我想去那不勒斯。 我有一张意大利的地图，它代表运营商及其相关成本：该地图指示哪些城市直接相连，以及相对的旅行费用。 :copyright:Roma Tre-人工智能课程 不知情的搜索算法 这些算法没有有关该问题的任何信息，因此，它们通常效率最低。 目前已实施： 广度优先搜索 深度优先搜索 等待重构： 广度优先搜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：265216
    • 提供者：weixin_42151036

  1. AI-Search-Algorithms:该项目在ex的给定图中考虑了以下不知情的图搜索算法。 广度优先搜索（BFS），深度优先搜索（DFS），迭代加深搜索（IDS），统一成本搜索（UCS）（Dijkstra算法）和A *算法（A星）-源码

  2. 人工智能搜索算法 图搜索算法在AI中很重要。 该项目考虑了给定图中的以下不知情的图搜索算法。 广度优先搜索（BFS） 深度优先搜索（DFS） 迭代深化搜索（IDS） 统一成本搜索（UCS）（Dijkstra算法） A *算法（A星） 我实现了上述算法，以找到任何给定图（状态空间图）的遍历路径和精确路径。 状态空间图可以表示为搜索树。 起始状态是根节点，子级对应于后续级。 表示图形有两种流行的选择：邻接矩阵和邻接表。 您可以使用以下两个选项之一插入给定的图形。 对于较小的图形表示，使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：166912
    • 提供者：weixin_42131439

  1. Path-Finding-Visualizer:使用A star算法的路径查找器-源码

  2. 路径查找可视化器 使用A star算法的路径查找器 A *算法是查找节点和图形之间最短路径的最成功的搜索算法之一。 最近在我的人工智能学分课程中向我们教授了该算法。 据我了解，A *算法是一种明智的搜索算法。 它使用有关路径成本和启发式方法的信息来找到解决方案。 A *等于最优性和完整性。 什么是启发式？ “启发式功能，也简称为启发式功能，是一种功能，该功能根据可用信息在每个分支步骤中对搜索算法中的替代项进行排名，以决定要遵循的分支。例如，它可以近似精确的解决方案。” g（n）-这表示从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：953344
    • 提供者：weixin_42122432

  1. 古典计划大胆-源码

  2. 介绍 计划是AI中的一个重要主题，因为期望智能代理自动在不确定的领域中计划自己的行动。 规划和调度系统通常用于自动化和物流运营，机器人技术和自动驾驶汽车，以及诸如哈勃望远镜和NASA火星漫游车之类的航空航天应用。 该项目分为实施和分析两部分。 首先，您将结合符号逻辑和经典搜索以实现执行进度搜索以解决计划问题的代理。 然后，您将尝试使用不同的搜索算法和试探法，并使用结果回答有关设计计划系统的问题。 在开始项目之前，请仔细阅读以下所有说明和的项目规则，以了解成功完成项目的要求。 了解项目需求将帮

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：106496
    • 提供者：weixin_42128963

  1. PriorityQueueNPuzzle-源码

  2. PriorityQueueNPuzzle A *算法通过使用启发式算法预测下一步。 A *是一种明智的搜索算法，或“最佳优先”搜索，意味着它是根据加权图来表示的：从图的特定起始节点开始，它的目的是找到到给定目标节点的路径最小的路径费用（最短路程，最短时间等）。 它通过维护始于起始节点的路径树并一次扩展一条路径直到满足其终止条件来做到这一点。 在主循环的每次迭代中，A *需要确定要扩展的路径。 它是基于路径的成本以及将路径一直扩展到目标所需的成本估算值来进行的。 由于A *使用启发式算法，因此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42106357

  1. CS-3600-人工智能简介：人工智能简介2019秋季-源码

  2. CS-3600-人工智慧导论 ＃链接到描述： 专案1： ： 在这个专案中，Pacman特工必须寻找穿越迷宫世界的路径，以到达特定地点并收集食物有效。 我们建立了通用的搜索算法并将其应用于Pacman方案。 Project2： ://bhrolenok.github.io/teaching/cs-3600-spr2019/project2/index.html该项目涵盖MDP和强化学习方法，以解决行动随机性环境中的问题。 Project3： : 此项目涵盖贝叶斯网络中的推理和过滤。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42099906

  1. 系外行星人工智慧：在行星搜索调查（例如开普勒和TESS）中，机器学习用于搜索过流系外行星的信号-源码

  2. 使用人工智能搜索系外行星 白皮书链接： : arXiv： ： 该项目使用机器学习在行星搜索调查中搜索过境系外行星。 训练了多个神经网络（MLP，CNN，Wavelet MLP）以从模拟真实观察的人造光曲线识别模式。 训练有素的网络使用从任务中发现的已知行星过星历，以真实数据进行验证。 依存关系： 入门 这取决于您感兴趣的操作。.我建议您通读本文以大致了解代码的作用。 这种特定的机器学习算法基本上是一种美化的模式识别算法，旨在识别光度时间序列中的光曲线形状。 我试图包括所有撰写本文的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：75497472
    • 提供者：weixin_42139871

  1. AI-Pacman-Projects：包含UC Berkeley AI Pacman项目的实现。 这些项目依赖于各种人工智能算法和概念，包括Q学习，马尔可夫模型，图搜索，对抗搜索和启发式-源码

  2. AI-Pacman-Projects：包含UC Berkeley AI Pacman项目的实现。 这些项目依赖于各种人工智能算法和概念，包括Q学习，马尔可夫模型，图搜索，对抗搜索和启发式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42139429

  1. IIA-Pacman：该项目的目的是在状态空间中实践概念和搜索算法，并发展算法的比较分析能力。 UFMG的IIA（人工智能入门）课程项目-源码

  2. IIA-吃豆子 该项目的目的是在状态空间中实践概念和搜索算法，并发展算法比较分析的能力。 UFMG的IIA（人工智能入门）课程项目

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：123904
    • 提供者：weixin_42097508

  1. AI50-源码

  2. AI50的Python人工智能介绍 本课程探索了现代人工智能基础上的概念和算法，并深入探讨了产生诸如游戏引擎，手写识别和机器翻译之类技术的思想。 通过动手项目，学生将图搜索算法，分类，优化，强化学习以及人工智能和机器学习中的其他主题整合到自己的Python程序中，从而可以接触到这些理论。 到课程结束时，学生将拥有在机器学习库以及人工智能原理知识方面的经验，这些知识使他们能够设计自己的智能系统。 概要 在此回购中，我设计和实现了各种AI代理，从使用搜索算法玩游戏，优化和监督学习到使用TensorF

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：210763776
    • 提供者：weixin_42125867

  1. 人工智能搜索算法-源码

  2. 人工智能搜索算法 广度优先搜索 为解决《人工智能：现代方法》第3章第3.4.1节中描述的“真空世界”问题而实施。 迭代加深深度优先搜索算法 用于解决AI搜索自动驾驶导航的问题。 自动驾驶汽车应该从地图上的A点导航到B点，避免交通拥堵。 A *搜索 使用启发式实现对角线距离。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42146888

  1. 人工智能和机器学习：用于实现人工智能算法的存储库，其中包括机器学习和深度学习算法以及经典的AI搜索算法-源码

  2. 人工智能与机器学习 这是我不时从事的人工智能项目的存储库。 您可以找到用不同语言（包括Java，Python和C ++）从头开始编码的算法。 该算法的范围从经典的人工智能搜索算法到机器学习和深度学习算法。 如果您希望对某种算法进行编码和解释，欢迎提出。 我也有实现AI / ml到现实世界项目的实现，请参见下面的目录，以偷偷摸摸地查看这些项目！ 表中的内容 :gear: ：实现深层神经网络的所有组成部分，包括感知器，梯度发光，反向传播，正向传播等。 :spider_web_selector

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：weixin_42122306

  1. 人工智能和机器学习基础知识：以最新的AI先进技术为基础的实际应用程序开发开始-源码

  2. 人工智能和机器学习基础 机器学习和神经网络正在Swift成为构建智能应用程序的基础。 本课程将首先向您介绍Python并讨论使用AI搜索算法。 您将学习大量数学主题，例如Python示例所说明的回归和分类。 然后，您将继续学习高级AI技术和概念，并处理现实数据集以形成决策树和集群。 将向您介绍神经网络，它是得益于适用于21世纪计算能力的摩尔定律的强大工具。 在本课程结束时，您将充满信心，并期待用您新获得的技能来构建自己的AI应用程序！ 您将学到什么 了解AI的重要性，原理和领域 学习使用Pyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：weixin_42101056
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