计算机博弈的研究从上世纪50年代人工智能作为一门学科诞生以来就从未停止过,它在人工智能领域占有举足轻重的地位,并已取得了辉煌的成就。相对于棋类的人机对战博弈而言,九宫格(八数码)、纸牌、魔方等智力游戏的计算机单机博弈方面的研究较少。目前已有的一些传统数学智力难题计算机求解方法大都存在着求解效率低的缺陷。本文主要在传统方法的基础上,研究了一种基于学习的九宫问题求解方法。该方法模仿人类的学习过程,通过每一次玩游戏,可以从直接的训练样例,即各种棋盘状态和正确的走子中进行快速高效地学习,获取经验知识,并能将学习到的知识永久存储到“大脑”中,随着学习经验的不断积累,求解问题的能力也不断提高。为了验证基于学习的九宫问题求解方法的效果,用C++设计编写了实验平台。实验表明:该方法在保证路径较优解的前提下,大大缩短了求解时间,相对于传统方法具有巨大优势。中文自动分词是自然语言处理和计算机语言学领域中的主要内容,它的研究和实现具有重要的理论意义和实用价值。本文将基于机器学习的核心思想和算法运用到中文自动分词系统的设计中,开发了一个基本的中文自动分词演示系统,实验证明,该系统对海量词库具有适应性,并能自主发现新的词汇而学习到字典中。本文研究的基于机器学习的核心思想和算法还可在军事专家系统、军用机器人等智能型武器装备研制中得到广泛应用。