我正在使用A*搜索算法并使用曼哈顿距离作为启发式算法来实现NxN难题求解器，但我遇到了一个奇怪的错误(?)，我无法解决这个问题.考虑这些谜题(0元素是空格):(初始)102754863(目标)123456780从初始状态达到解决方案的最小步数是11。但是，我的求解器在17步内达到了目标。这就是问题所在-我的解谜器主要以正确的(最小)步数解决了可解的谜题，但对于这个特定的谜题，我的解谜器超过了最小步数，我想我已经确定了问题在这种特殊情况下错误计算曼哈顿距离。在此link您可以看到我的求解器在做什么(在右侧)以及一个经过反复测试的求解器在做什么(BrianBorowski的优秀求解器，可用

我正在尝试对来自社交网络的帖子之间的相似性进行评分，但没有找到任何好的算法，想法？我刚刚尝试了Levenshtein、JaroWinkler和其他人，但那些人更多地用于比较没有情感的文本。在帖子中，我们可以看到一条文字说“我真的很喜欢狗”，而另一条文字说“我真的很讨厌狗”，我们需要将这种情况归类为完全不同的情况。谢谢 最佳答案 啊...但是“我真的很爱狗”和“我真的很讨厌狗”是完全相似的；)，都是在讨论一个人对狗的感受。看来你错过了一步:运行您的算法并获取一般主题组(即“对狗的感受”)。再次运行您的算法，但这次针对之前“发现”的每个

我正在寻找通过给定初始状态为8拼图游戏实现DFS和BFS的java代码:123804765和目标状态281043765我需要打印从初始状态到目标状态的解决方案路径(尚未完成)这是我的代码。到目前为止，我只能实现DFS。到目前为止，我的程序所做的是在找到目标状态后输出SUCCESS。然而，它永远不会达到这一点。谁能告诉我哪里出错了？ 最佳答案 好的，所以您的程序花费的时间比预期的要长。首先，我们想知道它是否陷入了无限循环，或者只是变慢了。为此，让我们通过将以下内容添加到主循环来让程序打印其进度:intstatesVisited=0;w

好吧，最后我正在做我最后一年的项目，基于网络的智能职业指导系统我系统的核心功能是推荐系统基本上，我们的推荐系统会通过兴趣测试和用户的学术记录来仔细检查用户偏好，并根据这些检查信息为用户提供最佳职业选择，例如BSComputerScience等类(class)。推荐系统的输入将是学生证书和兴趣测试，兴趣测试将根据用户学术历史和他在测试中给出的答案给出问题，所以基本上测试不会向每个人询问相同的问题，它会根据系统定义的规则实时决定向哪个用户询问什么。它的输出将是根据兴趣测试决定的字段选项。问题当我在委员会面前为我的范围辩护时，他们说“这很简单if-else”这个系统不智能。我的问题是可以使用

我在WEKA中创建了一个分类器，我将它保存在我的硬盘上，现在我想在eclipse中使用wekaapi使用该分类器。我该怎么做？请指导我...谢谢 最佳答案 这是一个加载模型以预测实例值的示例。示例模型是在WekaExplorer中创建和保存的J48决策树。它是根据Weka提供的名义天气数据构建的。它被称为“tree.model”。//loadmodelStringrootPath="/some/where/";Classifiercls=(Classifier)weka.core.SerializationHelper.read(r

【论文阅读】基于多实例学习的网络威胁情报行为提取SeqMask:BehaviorExtractionOverCyberThreatIntelligenceViaMulti-InstanceLearning写在最前面1.摘要原有局限性提出新方法2.创新点3.方法论3.1.SeqMask概述3.2.文本表示3.3.信息提取3.4.TTPs可能性预测3.5.提取评估3.5.1.专家评估3.5.2.置信度评估🌈你好呀！我是是Yu欸🌌2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持~🚀欢迎一起踏上探险之旅，挖掘无限可能，共同成长！前些天发现了一个人工智能学习网站，内容深入浅出、易于理解。如果对人工智能感兴趣

我正在尝试用Java编写Hopfield神经网络类，但网络不想识别模式。而且我不明白错误在哪里。网络用互连矩阵w[n][n]表示。当使用一些标准模式教授网络时，我使用以下方法更改互连矩阵:privatevoidteaching(int[]pattern){//teachingfor(inti=0;i然后我尝试在一些相似的模式中识别标准模式。当神经元状态停止变化或超过阈值(65535次迭代)时，该过程应停止:privateint[]recognition(int[]pattern){intnet=0,s,j=0;int[]previousState=newint[n];do{System

正如我在前面的问题中提到的那样，我正在编写一个迷宫求解应用程序以帮助我学习更多的理论CS主题，在遇到一些麻烦之后，我得到了一个遗传算法，该算法可以按顺序演化出一组规则(由boolean值处理)通过迷宫找到一个好的解决方案。话虽这么说，仅靠GA就可以了，但是即使我对神经网络没有真正的工作知识(也没有正规的CS理论教育)，我还是想通过神经网络来增强它。在对该主题进行了一些阅读之后，我发现可以使用神经网络来训练基因组以改善结果。假设我有一个基因组(一组基因)，例如10010101011100...我如何使用神经网络(我假设是MLP？)来训练和改善我的基因组？除此之外，由于我对神经网络一无所知

我使用广度优先搜索构建了一个8拼图求解器。我现在想修改代码以使用启发式方法。如果有人能回答以下两个问题，我将不胜感激:可解性我们如何确定8拼图是否可解？(给定起始状态和目标状态)维基百科是这样说的:Theinvariantistheparityofthepermutationofall16squaresplustheparityofthetaxicabdistance(numberofrowsplusnumberofcolumns)oftheemptysquarefromthelowerrightcorner.不幸的是，我无法理解那是什么意思。理解起来有点复杂。谁能用更简单的语言解释一

我目前正在用Java制作吃bean人游戏。不过我有一个关于鬼魂的问题。我知道鬼魂的攻击方式并不完全相同。我首先想研究让鬼魂去追吃bean的基础知识，而不用担心其中的差异。我想问你们这些聪明人的问题是，什么是让幽灵追逐吃bean人但有时会随机转移路径的最佳方法。我目前正在使用21x21二维数组来告诉墙壁在哪里等等，所以我想让它更多地尝试并前往pacman的当前网格位置。(例如转到10,14)当然要避免像吃bean那样穿墙。我想知道我如何让它做到这一点，并且让幽灵有时停下来并转向另一个方向或其他东西，这样它就不会总是持续不断的追逐，吃bean人就有机会逃脱。也许你们中的一些人已经编写了一个