简单动物识别系统的知识表示

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简单动物识别系统的知识表示

简单动物识别系统的知识表示

•简单动物识别系统的知识表示• 1. 实验目的•理解产生式知识表示方法,能够用选定的编程语言设计产生式系统的规则库和综合数据库。

• 2. 实验环境•在微型计算机上,选一种编程语言。

• 3. 实验要求•(1) 以动物识别系统的产生式规则为例。

•(2) 用选定的编程语言建造知识库和综合数据库,并能对它们进行增加、删除和修改操作。

•学习任务•通过网络搜索,以“专家系统的作用”为主题进行调查。

搜集各种应用专家系统的实例,分析其用途,并根据不同的用途进行分类。

•请上网查找专家系统的相关资料,从不同的角度追溯专家系统的发展史。

•作品结果:把上面两个任务结果,形成一个WORD文档。

其中对专家系统的用途分类形成一个表格。

•用Intermodeller设计一个小型的专家系MYCIN是一个通过提供咨询服务来帮助普通内科医生诊治细菌感染性疾病的专家系统,其于1972年开始研制,74年基本完成,并投入实际应用。

MYCIN的取名来自多种治疗药物的公共后缀,如clindamycin、erythromycin、kanamycin等。

如果说能推测有机化合物分子结构的DENDRAL是世界上第一个有重要实用价值的专家系统,那末MYCIN则是最有影响力的专家系统。

围绕着MYCIN的各种研究工作一直沿续了10年,对于推动知识工程以及专家系统学科的建立和发展具有重要影响。

可以说,早期的专家系统,尤其是医疗诊断和咨询型专家系统,许多都参照了MYCIN系统的技术,如知识表示、不确定推理、推理解释、知识获取等。

MYCIN也设计为典型的产生式系统,由规则库、综合数据库和控制系统三个部分组成;只是基于规则的推理采用逆向方式,即从问题求解的目标出发,搜寻原始证据对于目标成立的支持,并传递和计算推理的不确定性。

从KB系统的组成来看,规则库就是MYCIN的知识库,综合数据库和控制系统联合形成推理机。

其中,综合数据库用以保存问题求解的原始证据(初始状态)和中间结果。

报告_基于产生式系统的动物识别系统

报告_基于产生式系统的动物识别系统

报告_基于产⽣式系统的动物识别系统实验基于产⽣式系统的动物识别系统知识表⽰与推理专题魏江200620108203 计算机系统结构专业(1班)正向推理是产⽣式系统的⼀种推理⽅法,它是从⼀组表⽰事实的谓词或命题出发,使⽤⼀组产⽣式规则,⽤以证明该谓词公式或命题是否成⽴.本实验⽤两种⽅法实现了⼀个简单的动物识别系统.⼀、实验⽬的1.熟悉和掌握产⽣式系统的运⾏机制,2.掌握基于产⽣式系统的正向推理的基本⽅法。

3.简要⽐较两种实现⽅式的异同⼆、实验内容1. 能根据输⼊的动物特征判断是那种动物或给出相应的回答. (第⼀种⽅法)2. 如果根据初始输⼊的动物特征不能判断,则可以动态增加新事实(即动物特征)来判断属于那种动物. (第⼀种⽅法)3. 可根据提⽰选择所要识别的动物是否具有该特征.(第⼆种⽅法)三、算法设计编程语⾔与编程环境: C++,VC6.0下⾯⽤第⼀种⽅法简要说明算法的设计过程.⾸先建⽴了⼀个animal_identifier的类.该类包含的属性有:f和r. f指针指向事实集,r指向规则集.包括的关键成员函数有:Creat_Rules(),Creat_Fact(), reason().1 建⽴静态规则库.即建⽴产⽣式规则.本算法采⽤了产⽣中间事实的⽅法,这样做的优点是涉及到的规则少,容易理解,便于建⽴和使⽤规则.为了便于设计,我们把要识别的动物限于7种,这样所需要的产⽣式规则就⽐较少.本算法总共有16种规则,部分规则如下:R1:如果某动物有⽑发则该动物是哺乳动物R2:如果某动物有奶则该动物是哺乳动物R3:如果某动物有⽻⽑则该动物是鸟R4:如果某动物会飞,且下蛋则该动物是鸟R5:如果某动物吃⾁则该动物是⾷⾁动物R6:如果某动物有锋利的⽛齿,且有⽖,且眼睛盯着前⽅则该动物是⾷⾁动物R7:如果某动物是哺乳动物,且有蹄则该动物是有蹄类哺乳动物……………..R16: 如果反刍则哺乳动物上述规则库由类animal_identifierd的⽅法Creat_rules()静态实现.2 建⽴事实库建⽴事实库是由⽅法Creat_Fact()实现的.该⽅法要求⽤户动态输⼊事实,即要求⽤户先输⼊特征个数,然后输⼊动物的特征,如果未识别出来,⽤户可以增加输⼊,或者退出.3 正向推理过程.正向推理是从已知事实出发,通过规则库求得结论,或称数据驱动⽅式。

简单动物识别系统的知识表示精品PPT课件

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2021/2/21
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4.实验效果展示 主页面
2021/2/21
6
查询规则库
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7
添加规则 修改规则
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8
识别结果
综合数据库
2021/2/21
9
匹配成功后数据库表
2021/2/21
10
匹配失败页面
2021/2/21
11
5.实验不足
每次匹配都会从头开始扫描规则库,假若被判断属性 同时满足一个最终规则和若干个中间规则,那么并不能 保证程序中第一次匹配成功的是那条最终规则,从而可 能造成大量的无用计算。如上例匹配成功后若再查询, 还是需要匹配3次才能成功。
简单动物识别系统的知识表示
2010年4月
2021/2/21
1
1.实验目的 理解和掌握生产式知识表示方法,能够用
选定的编程语言实现生产式系统的规则库。 2.实验环境
IDE: MyEclipse 6.5 数据库:MySQL 网站框架:Struts+Hibernate+Spring 表示层语言:JSP
2021/2/21
2
3.实验内容
输入需要判断的动物 的属性
结果写入综 合数据库
综合数据库
提取一条规 则并标记
规则库
检索综合数 据库进行匹 配

ห้องสมุดไป่ตู้
否 结论是 否为问 题的解


匹配成
功?

还有未标 记规则

求解成功存储 结果至规则库
求解失败
结束
2021/2/21
3
表结构
2021/2/21
4

生物识别知识点总结

生物识别知识点总结

生物识别知识点总结一、生物识别的原理1. 生物特征的稳定性生物特征是指人体的生理特征或行为特征。

这些特征在一定条件下具有稳定不变的性质。

例如指纹的纹路、虹膜的纹理、声音的音质等,都是人体特有的特征,不会因外界条件或时间的变化而改变。

2. 生物特征的独特性每个人的生物特征都是独一无二的。

指纹、虹膜、脸部等特征具有高度的个性化和独特性,可以用来作为身份的识别和验证依据。

3. 生物特征的可测性生物特征可以通过特定的传感器或设备进行采集和测量。

这些特征可以转化为数字化的信息,以便进行存储和分析。

4. 生物特征的识别准确性通过生物特征进行识别和验证的准确性较高,通常能够达到较高的识别率和准确率。

二、生物识别的技术1. 指纹识别技术指纹是一种常见的生物特征,具有独特性和稳定性。

指纹识别技术通过检测和提取指纹图像的特征信息,进行匹配和验证用户的身份。

2. 虹膜识别技术虹膜是眼睛中的一种组织,具有独特的纹理和颜色。

虹膜识别技术通过采集虹膜图像,提取虹膜特征,进行身份验证和识别。

3. 脸部识别技术脸部是人体的一种显著特征,具有独特的外貌和面部特征。

脸部识别技术通过检测和提取脸部图像的特征信息,进行用户的身份验证和识别。

4. 声纹识别技术声音是人的声音特征,具有个性和独特性。

声纹识别技术通过采集声音,提取声音特征信息,进行身份验证和识别。

5. 生物特征融合技术生物特征融合技术是将多种生物特征进行融合,提高识别系统的准确性和鲁棒性。

例如将指纹、虹膜、脸部等生物特征进行融合识别,可以提高识别精度和安全性。

三、生物识别的应用1. 身份验证与门禁系统生物识别技术可以应用于各种门禁系统、安防系统,用于实现人员的身份验证、出入权限控制等。

2. 移动支付与金融安全生物识别技术可以应用于移动支付、金融安全领域,用于用户身份验证、交易安全等。

3. 边境口岸与出入境检查生物识别技术可以应用于边境口岸、出入境检查等领域,用于进行人员的身份验证和识别。

动物识别系统实验报告

动物识别系统实验报告
{
stringFindMaxNumber ="select max(动物序号) from动物库";
SqlCommandcmd2 =newSqlCommand( FindMaxNumber ,con);
1.1功能需求
1.1.1动物识别正向推理
正向推理是从已知事实出发,通过规则库求的结论,也称为自底向上,或称为数据驱动方式。
正向推理过程的具体步骤是:
(1)读入事实集到工作存储器。
(2)取出某条规则,将规则的全部前件与工作存储器中的所有事实进行比较。如果匹配成功,则所得结果显示到屏幕上,转向(3);否则,直接转向(3)。
动物识别系统设计主体框架:本系统只用了一个页面实现,界面使用上下结构的框架设计,当用户进入系统的时候,打开Default.aspx,该页面分为上下两个部分,上面的部分是用于根据问题输入动物特征,下面的部分是新规则的加入功能部分,也是用户进行添加新规则的页面,这好似一个导航页面,用户可以更具自己的选择进行的操作,由上至下进入不同的功能部分。各个功能模块的设计:
staticint[] a =newint[7];
SqlConnectioncon =newSqlConnection("Server = PC-11; user id = sa;password = ;Database = animal;");
protectedvoidPage_Load(objectsender,EventArgse)
YesOption.Checked =false;
}
protectedvoidNoOption_CheckedChanged(objectsender,EventArgse)
{
a[Convert.ToInt32(Questionselected.SelectedValue)] = 0;

人工智能(王万森)ppt

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5.6.3 贝叶斯网络的精确推理(170)
5.6.4 贝叶斯网络的近似推理(171)
习题5 (172)
第6章 符号学习(175)
6.1 符号学习概述(175)
6.1.1 学习的概念(175)习系统的基本模型(178)
1.2.4 从学派分立走向综合(6)
1.2.5 智能科学技术学科的兴起(6)
1.3 人工智能研究的基本内容(7)
1.3.1 与脑科学和认知科学的交叉研究(7)
1.3.2 智能模拟的方法和技术研究(8)
1.4 人工智能研究中的不同学派(8)
1.4.1 符号主义(9)
1.4.2 联结主义(9)
4.2 神经计算(98)
4.2.1 神经计算基础(99)!
4.2.2 人工神经网络的互联结构(102)
4.2.3 人工神经网络的典型模型(104)
4.3 进化计算(108)
4.3.1 进化计算概述(108)
4.3.2 遗传算法(112)
4.4 模糊计算(123)
4.4.1 模糊集及其运算(123)
5.1.2 不确定性推理的基本问题(138)
5.1.3 不确定性推理的类型(139)
5.2 可信度推理(139)
5.2.1 可信度的概念(140)
5.2.2 可信度推理模型(140)
5.2.3 可信度推理的例子(144)
5.3 主观Bayes推理(145)
5.3.1 主观Bayes方法的概率论基础(145)
2.2.2 产生式表示法(33)
2.2.3 语义网络表示法(34)
2.2.4 框架表示法(40)
2.3 确定性知识推理方法(47)

人工智能实验报告大全

人工智能实验报告大全

人工智能课内实验报告(8次)学院:自动化学院班级:智能1501姓名:刘少鹏(34)学号:06153034目录课内实验1:猴子摘香蕉问题的V C编程实现 (1)课内实验2:编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)课内实验3:盲目搜索求解8数码问题 (18)课内实验4:回溯算法求解四皇后问题 (33)课内实验5:编程实现一字棋游戏 (37)课内实验6:字句集消解实验 (46)课内实验7:简单动物识别系统的产生式推理 (66)课内实验8:编程实现D-S证据推理算法 (78)人工智能课内实验报告实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现学院:自动化学院班级:智能1501姓名:刘少鹏(33)学号:06153034日期:2017-3-8 10:15-12:00实验1:猴子摘香蕉问题的VC编程实现一、实验目的(1)熟悉谓词逻辑表示法;(2)掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。

二、编程环境VC语言三、问题描述房子里有一只猴子(即机器人),位于a处。

在c处上方的天花板上有一串香蕉,猴子想吃,但摘不到。

房间的b处还有一个箱子,如果猴子站到箱子上,就可以摸着天花板。

如图1所示,对于上述问题,可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。

要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。

图1 猴子摘香蕉问题四、源代码#include<stdio.h>unsigned int i;void Monkey_Go_Box(unsigned char x, unsigned char y){printf("Step %d:monkey从%c走到%c\n", ++i, x, y);//x表示猴子的位置,y为箱子的位置}void Monkey_Move_Box(char x, char y){printf("Step %d:monkey把箱子从%c运到%c\n", ++i, x, y);//x表示箱子的位置,y为香蕉的位置}void Monkey_On_Box(){printf("Step %d:monkey爬上箱子\n", ++i);}void Monkey_Get_Banana(){printf("Step %d:monkey摘到香蕉\n", ++i);}void main(){unsigned char Monkey, Box, Banana;printf("********智能1501班**********\n");printf("********06153034************\n");printf("********刘少鹏**************\n");printf("请用a b c来表示猴子箱子香蕉的位置\n");printf("Monkey\tbox\tbanana\n");scanf("%c", &Monkey);getchar();printf("\t");scanf("%c", &Box);getchar();printf("\t\t");scanf("%c", &Banana);getchar();printf("\n操作步骤如下\n");if (Monkey != Box){Monkey_Go_Box(Monkey, Box);}if (Box != Banana){Monkey_Move_Box(Box, Banana);}Monkey_On_Box();Monkey_Get_Banana();printf("\n");getchar();}五、实验结果相关截图六、心得体会通过本次实验,我初步了学会了使用VC的新建工程,并且进行简单的程序编写。

动物学知识点

动物学知识点

动物学知识点
动物学是研究动物的分类、生态、形态结构、行为等方面的学科。

在动物学领域涵盖了非常广泛的知识点,下面将为您介绍一些基本的
动物学知识点。

一、动物分类
动物这个庞大的类群可以根据其特征进行分类。

按照生物的传统分
类法,动物界主要划分为无脊椎动物和脊椎动物两大门。

无脊椎动物
又分为多个门,包括节肢动物门、软体动物门、环节动物门等,而脊
椎动物门则包括了鱼类、两栖动物、爬行动物、鸟类和哺乳动物等五
个类群。

二、动物形态结构
动物的形态结构是指动物身体的形状、构造和器官排列等方面。


同的动物在形态结构上有着明显的差异,如鸟类的羽毛、哺乳动物的
乳腺以及昆虫的触角等特征。

三、动物生态
动物的生态是指动物在特定环境中的生存和发展方式。

不同的动物
栖息地和生态习性也有所不同,如草原动物、水生动物和寄生动物等。

四、动物行为
动物行为是指动物在各种生活和生存活动中所表现出来的行为方式。

动物的行为包括觅食、交配、争斗、逃避等,这些行为与动物的生存
直接相关。

综上所述,动物学包含了丰富的知识点,通过学习动物学知识可以
更好地了解动物的分类、形态结构、生态和行为等方面,有助于保护
和研究动植物资源,促进人类与动物的和谐共存。

希望以上介绍的动
物学知识点能为您提供一些帮助。

生物识图题知识点总结

生物识图题知识点总结

生物识图题知识点总结生物识图的知识点主要涉及生物的形态特征、分类系统、特征鉴别和识别技巧等方面。

下面就这些知识点逐一进行总结:1. 生物的形态特征生物的形态特征主要包括外部形态、内部结构、生长习性和生活方式等方面。

在生物识图中,我们首先要学会观察和描述生物的形态特征,这需要对生物的形态学知识有一定的了解。

比如,对于植物来说,我们要观察叶子的形状、叶脉特征、花朵形态等;对于动物来说,我们要观察身体的大小、形状、颜色、鳞片特征等。

只有充分了解生物的形态特征,才能准确地进行识图和鉴别。

2. 分类系统生物的分类系统是基于生物的形态特征和遗传关系制定的。

生物界按照系统发育学说被划分为五大类,即:动物界、植物界、真菌界、原生生物界和古生生物界。

每个生物界都包含若干门,每个门包含若干纲,每个纲包含若干目,依次可以分成总纲、科、属、种。

在生物识图中,了解生物的分类系统非常重要,可以帮助我们更快地确定生物的种属。

3. 特征鉴别特征鉴别是生物识图的重要环节,通过观察和比较生物的形态特征,我们可以将生物进行分类和鉴别。

在进行特征鉴别时,首先要观察生物的外部形态,比如大小、形状、颜色、纹路等;然后要观察生物的内部结构,比如叶脉、花部结构、种子形态等;最后要观察生物的生长习性和生活方式,比如生长环境、食性特点、生长周期等。

通过这些特征的鉴别,我们可以准确地确定生物的种类和分类。

4. 识别技巧在进行生物识图的过程中,我们还需要掌握一些识别技巧,可以帮助我们更快地识别生物的种类。

比如,我们可以借助生物图谱和参考书籍,查找相关的形态特征和分类信息;也可以借助生物标本和显微镜等工具,观察生物的细微特征;还可以借助现代科技手段,比如DNA条形码技术、数字图像识别技术等,进行生物的快速鉴定和分类。

掌握这些识别技巧,可以帮助我们更好地进行生物识图工作。

总之,生物识图是一项综合性的技能,需要我们通过观察和比较生物的形态特征,掌握生物的分类系统和特征鉴别技巧,才能准确地识别和分类各种生物。

第3章 知识表示

第3章 知识表示
例如:动物识别系统——识别虎、金钱豹、斑马、长颈 鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物的产生式系统。
14
第三章 知识表示 2.3.3 产生式系统的例子 ——动物识别系统
• 规则库:
r1: IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物 r2: IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物
r3: IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟
r4: IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟 r5: IF 该动物吃肉 THEN 该动物是食肉动物 r6: IF 该动物有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN 该动物是食肉动物 r7: IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN 该动物是有蹄类动物
r 8: IF 该动物是哺乳动物 AND 是反刍动物
• 综合数据库 : 该动物身上有:暗斑点,长脖子,长腿,奶,蹄,哺乳动物
(2)分别用r3,r4,r5,r6综合数据库中的已知事实进行匹配, 均不成功。 r7匹配成功,执行r7 。 • 综合数据库:
该动物身上有:暗斑点,长脖子,长腿,奶,蹄,哺乳动物,有蹄类动物
(3)r11匹配成功,并推出 “该动物是长颈鹿” 。
<产生式>::=<前提> <结论> <前 提>::=<简单条件>|<复合条件> <结 论>::=<事实>|<操作> <复合条件>::=<简单条件>AND<简单条件>[AND<简单条件>… |<简单条件>OR<简单条件>[OR<简单条件>… <操 作>::=<操作名>[(<变元>,…)] 符号“::=”表示“定义为”;符号“|”表示“或者是”; 符号“[ ]”表示“可缺省”。

人工智能课程设计报告--动物识别系统

人工智能课程设计报告--动物识别系统

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计算机科学与技术学院《人工智能》课程设计报告设计题目:动物识别系统设计人员:学号:学号:学号:学号:学号:学号:指导教师:2015年7月目录目录 (1)摘要 (2)Abstract (2)一、专家系统基本知识 (3)1.1专家系统实际应用 (3)1.2专家系统的开发 (3)二、设计基本思路 (4)2.1知识库 (4)....................................................................................................... 错误!未定义书签。

2.1.2 知识库建立 (4)2.1.3 知识库获取 (5)2.2 数据库 (6)....................................................................................................... 错误!未定义书签。

....................................................................................................... 错误!未定义书签。

三、推理机构 (7)3.1推理机介绍 (7)3.1.1 推理机作用原理 (7)....................................................................................................... 错误!未定义书签。

3.2 正向推理 (7)3.2.1 正向推理基本思想 (7)3.2.2 正向推理示意图 (8)3.2.3 正向推理机所要具有功能 (8)3.3反向推理 (8)....................................................................................................... 错误!未定义书签。

科学认识动物的分类和特征

科学认识动物的分类和特征

科学认识动物的分类和特征动物是地球上最为丰富和多样的生命形式之一。

为了更好地了解和研究动物,科学家们将其按照各种特征和属性进行分类。

通过这种分类,我们可以更好地认识动物的特点和相互之间的关系。

一、动物的分类根据动物的形态、生态和遗传等特征,科学家将动物分为以下几个主要类群:1. 脊椎动物:脊椎动物是具有脊柱的动物,包括鱼类、两栖类、爬行类、鸟类和哺乳类。

脊椎动物具有相对较复杂的体内结构和器官系统,能够更适应各种环境。

2. 软体动物:软体动物是没有脊椎的动物,包括蜗牛、蛞蝓等。

软体动物的身体柔软,通常具有柔软的外壳或外套膜来保护自己。

3. 节肢动物:节肢动物是具有节肢和外骨骼的动物,包括昆虫、蜘蛛、甲壳类动物等。

节肢动物的体节分明,能够更加灵活地行动和适应各种环境。

4. 环节动物:环节动物是身体由多个环节组成的动物,包括蚯蚓、火鳞虫等。

环节动物的每个环节都具有自己的神经系统和运动器官。

5. 棘皮动物:棘皮动物是身体表面具有刺状骨片的动物,包括海星、海胆等。

棘皮动物的外部骨骼能够为其提供保护,并起到运动和捕食的作用。

6. 珊瑚动物:珊瑚动物是生活在海洋中的无脊椎动物,形成了大片的珊瑚礁。

珊瑚动物以浮游生物为食,能够过滤水中的营养物质。

二、动物的特征除了按照形态和分类进行划分外,我们还可以通过不同的特征来认识动物:1. 呼吸方式:动物可以通过不同的方式进行呼吸,包括肺呼吸、鳃呼吸和皮肤呼吸。

这些呼吸方式与动物所处的环境息息相关。

2. 运动方式:动物可以通过四肢的运动、游泳、飞行等方式来进行自身的移动。

不同的动物有不同的适应性结构,例如,鸟类的翅膀可以用于飞行,鱼类的鳍可以用于游泳。

3. 饮食习性:动物的饮食习性多种多样,包括肉食动物、草食动物和杂食动物。

它们通过不同的方式获取所需的营养物质。

4. 繁殖方式:动物的繁殖方式包括卵生和胎生两种,有些动物还能进行无性繁殖。

这种方式与动物的生活习性和生存环境密切相关。

典型动物学知识点

典型动物学知识点

典型动物学知识点动物学是生物学的一个重要分支,研究的是动物界的分类、解剖、生理、生态等方面的知识。

在动物学中,有一些典型的知识点是我们必须要了解和掌握的。

本文将介绍一些典型的动物学知识点,帮助读者更好地了解动物世界。

一、动物的分类1. 动物的三大分类:动物界分为无脊椎动物和脊椎动物两大类,其中无脊椎动物包括扁形动物、线形动物、环节动物、软体动物、节肢动物等,而脊椎动物则包括鱼类、两栖动物、爬行动物、鸟类和哺乳动物五大类。

2. 动物的门:无脊椎动物门包括原生动物门、刺绵动物门、海绵动物门、扁形动物门、线形动物门、环节动物门、软体动物门、节肢动物门等;脊椎动物门包括脊索动物门等。

二、动物的内外部结构1. 动物的细胞结构:动物的细胞由细胞膜、细胞核、质膜、细胞质等组成,不同类型的动物细胞在结构和功能上有所不同。

2. 动物的器官系统:动物的器官系统包括呼吸系统、循环系统、消化系统、神经系统、内分泌系统、排泄系统等,这些系统协同工作,保持动物体内环境的平衡。

三、动物的生活习性1. 动物的取食方式:动物的取食方式有捕食、食草、寄生、腐食等不同类型,不同种类的动物根据其生态环境和生活习性选择适合自己的取食方式。

2. 动物的繁殖方式:动物的繁殖方式包括有性生殖和无性生殖两种,有性生殖适用于大部分的动物,通过交配产生后代,而无性生殖则不需要交配,通过分裂或孢子等方式进行繁殖。

四、动物的生态环境1. 动物的生活习性:动物根据其生态环境的不同,分为陆生动物、水生动物和空中动物,它们在不同的环境中适应各自的生活习性。

2. 动物的生态链:动物在自然界中形成了复杂的生态链,食物链和食物网是生态链的重要组成部分,研究动物在生态链中的地位和作用对于维护生态平衡至关重要。

五、动物的保护意义1. 动物的生态作用:动物在自然界中扮演着重要的角色,它们不仅是生态系统的组成部分,还参与着营养循环、能量流动等生态过程。

2. 动物的资源利用:人类利用动物提供的食物、皮毛、药材等资源,但是过度捕捞和滥用动物资源已经对生态环境造成了严重的破坏,应当重视动物的保护工作。

实验一:产生式系统-动物识别系统

实验一:产生式系统-动物识别系统

《人工智能导论》实验报告实验一:产生式系统——动物识别系统一、实验目的1、掌握知识的产生式表示法2、掌握用程序设计语言编制智能程序的方法二、实验内容1、所选编程语言:C语言;2.拟订的规则:(1)若某动物有奶,则它是哺乳动物。

(2)若某动物有毛发,则它是哺乳动物。

(3)若某动物有羽毛,则它是鸟。

(4)若某动物会飞且生蛋,则它是鸟。

(5)若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方,则它是食肉动物。

(6)若某动物是哺乳动物且吃肉,则它是食肉动物。

(7)若某动物是哺乳动物且有蹄,则它是有蹄动物。

(8)若某动物是哺乳动物且反刍食物,则它是有蹄动物。

(9)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹,则它是老虎。

(10)若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点,则它是金钱豹。

(11)若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点,则它是长颈鹿。

(12)若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹,则它是斑马。

(13)若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色,则它是驼鸟。

(14)若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色,则它是企鹅。

(15)若某动物是鸟且善飞,则它是海燕。

2、设计思路:用户界面:采用问答形式;知识库(规则库):存放产生式规则,推理时用到的一般知识和领域知识,比如动物的特征,动物的分类标准,从哺乳动物、食肉动物来分,再具体地添加一些附加特征得到具体动物;建立知识库的同时也建立了事实库。

事实库是一个动态链表,一个事实是链表的一个结点。

知识库通过事实号与事实库发生联系。

数据库:用来存放用户回答的问题,存放初始状态,中间推理结果,最终结果;推理机:采用正向推理,推理机是动物识别的逻辑控制器,它控制、协调系统的推理,并利用知识库中的规则对综合数据库中的数据进行逻辑操作。

推理机担负两项基本任务:一是检查已有的事实和规则,并在可能的情况下增加新的事实;二是决定推理的方式和推理顺序。

将推理机制同规则对象封装在一起,事实对象记录了当前的状态,规则对象首先拿出前提条件的断言(只有这些前提都有符合时才会做这条规则的结论),询问事实对象集,如事实对象集不知道,则询问用户,如所有前提条件都被证实为真则结论为真,否则系统不知道结论真假。

幼儿园动物认知知识点总结

幼儿园动物认知知识点总结

幼儿园动物认知知识点总结在幼儿园的教学中,动物是一个重要的教学内容。

通过动物的教学,可以帮助幼儿建立良好的自然观念,培养幼儿的观察、分析、认知和解决问题的能力。

以下是一些幼儿园动物认知知识点的总结:1. 动物的分类:在幼儿园的认知教育中,首先要教给幼儿动物的分类。

可以通过动物的种类、习性、食性、生活环境等多方面来对动物进行分类。

比如,野生动物和家畜、肉食动物和植食动物、陆生动物和水生动物等。

通过分类学习,可以帮助幼儿建立起对动物的整体认识。

2. 动物的特征:在教学中,需要向幼儿介绍动物的各种特征,包括形态特征和生活习性。

比如,野生动物身体的特点、生长的环境、食性等;家畜的生长环境、饲养方法、用途等。

通过了解动物的特征,可以让幼儿更清楚地认识到每种动物的不同之处。

3. 动物的食性:教学中还要向幼儿介绍动物的食性。

比如,肉食动物、植食动物、杂食动物等。

可以通过图片、实物、实际观察等多种形式进行教学,让幼儿对动物的食性有更直观的认识。

4. 动物的生活习性:动物的生活习性包括了它们的生活环境、生活方式、习性等。

在教学中,需要向幼儿介绍各种不同种类动物的生活习性。

比如,野生动物栖息地的选择、哺育方式、迁徙规律等;家畜的生活环境、生活基本需求等。

让幼儿对动物的生活习性有更深入的了解。

5. 动物的保护:在动物认知教学中,还要向幼儿介绍动物的保护问题。

可以通过故事、乐趣游戏等方式,引导幼儿了解动物的生存困境,培养他们的爱心和保护意识。

让幼儿从小就明白保护动物的重要性,培养他们保护动物的责任感。

6. 动物的关系:在教学中,还可以向幼儿介绍动物之间的关系,比如动物与人类的关系、生物链中的动物关系等。

通过了解动物之间的关系,可以帮助幼儿建立起对动物生态系统的整体认识,培养幼儿的环保意识。

以上便是幼儿园动物认知知识点的总结。

通过系统的动物认知教学,可以帮助幼儿建立起对动物的整体认识,培养幼儿的保护意识和环保意识,为他们未来的健康成长打下坚实的基础。

幼儿认识动物知识点总结

幼儿认识动物知识点总结

幼儿认识动物知识点总结动物是地球上非常丰富多样的生物群体,它们以其多样的形态和生活习性给人们带来了无尽的趣味和好奇。

对于幼儿而言,认识动物不仅可以增加他们对世界的了解,还可以帮助他们培养对动物的保护意识。

因此,幼儿认识动物知识点是很重要的。

一、动物的分类1.按有无脊椎动物划分有脊椎动物和无脊椎动物。

无脊椎动物包括昆虫、软体动物、节肢动物等,有脊椎动物包括鱼类、两栖类、爬行类、鸟类和哺乳类。

2.按食性划分植食动物、肉食动物和杂食动物。

植食动物是以植物为主食的动物,肉食动物是以其他动物为主食的动物,杂食动物是既吃植物又吃其他动物为主食的动物。

3.按栖息地划分陆生动物、水生动物和空中动物。

陆生动物是生活在陆地上的动物,水生动物是生活在水中的动物,空中动物是生活在空中的动物。

二、动物的特征1.动物的体形特征动物的身体结构和体形各异,有的动物脸长舌短,有的动物身体短小,有的动物长颈子长脖子。

2.动物的运动特征动物可以通过四肢、翅膀、尾巴等不同的方式来进行运动,有的动物可以跳、爬、游泳、飞行等。

3.动物的生活习性动物们有着各自不同的生活习性,有些动物喜欢群居,有些动物喜欢独居,有些动物会进行长途迁徙。

三、常见动物的知识1.哺乳动物哺乳动物是目前地球上最为丰富的一类动物,它们给人类带来了肉食、工作力量以及各种各样的乳制品。

熊猫、大象、狮子、老虎、河马等都是哺乳动物的代表。

2.鸟类鸟类是一类生活方式多样的动物,它们以飞行为主要的生活方式,有一些鸟类还会进行长途迁徙。

鹦鹉、鸵鸟、孔雀、啄木鸟、喜鹊等都是鸟类的代表。

3.爬行类爬行类动物是一类适应充满挑战的环境的动物,它们有着坚固的外壳和灵活的身体,可以在陆地和水中自由活动。

蛇、龟、鳄鱼、蜥蜴等都是爬行类动物的代表。

4.两栖类两栖类动物是一类能够在水中和陆地上生活的动物,它们的身体骨骼结构和呼吸方式都与其他动物不同。

青蛙、蝾螈、鲟鱼、蟾蜍等都是两栖类动物的代表。

5.鱼类鱼类是一类生活在水中的动物,它们以游泳为主要的生活方式,有着各种各样的形态和生活习性。

动物的光感和听觉系统

动物的光感和听觉系统
光感系统:帮助动物寻找食物、躲 避危险、识别方向等
光感和听觉系统共同作用:提高动 物的生存能力和适应性
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
听觉系统:帮助动物捕捉声音、交 流信息、躲避危险等
光感和听觉系统的进化:适应不同 环境和生活习性的需要
协同进化
光感和听觉系统 在动物生存中的 重要性
光感和听觉系统 如何协同工作, 提高动物的生存 能力
听觉系统:不受光线影响,可以在夜 间或暗处正常工作
适应环境的差异
光感系统:适 应昼行性动物 的需求,如鸟 类、哺乳动物

听觉系统:适 应夜行性动物 的需求,如蝙 蝠、猫头鹰等
光感系统:对 光线敏感,有 助于动物寻找 食物、躲避危
险等
听觉系统:对 声音敏感,有 助于动物寻找 猎物、躲避天
敌等
在生存中的重要性
视觉功能
视觉信号处理:视网膜、视 神经、视皮层
光感受器:视杆细胞和视锥 细胞
视觉适应:暗适应和明适应
视觉感知:形状、颜色、运 动、深度等
适应环境
光感系统:动 物适应环境的
重要器官
视觉:动物通 过视觉感知环 境,获取信息
色觉:动物通 过色觉识别食 物、躲避危险
光敏细胞:动 物通过光敏细 胞感受光线, 调节生物钟和
光感和听觉系统 在动物进化过程 中的相互影响和 适应
光感和听觉系统 协同进化的例子, 如蝙蝠和海豚
THANK YOU
汇报人:XXX
听小骨:放大和传递机械能
耳蜗:将机械能转化为神经 冲动
听觉神经:传递神经冲动到 听觉中枢
听觉功能
接收声音:通过耳朵接收外界的声音信号 传导声音:通过听觉神经将声音信号传导到大脑 分析声音:大脑对声音信号进行分析和处理,识别出各种声音 反应:根据声音信号做出相应的反应,如躲避危险、寻找食物等

禽兽系统管理

禽兽系统管理

动物识别专家系统一试验题目动物识别专家系统二、试验内容动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型,它用产生式规则来表示知识,共15条规则、可以识别七种动物,这些规则既少又简单,可以改造他们,也可以加进新的规则,还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。

动物识别15条规则的中文表示是:规则1:如果:动物有毛发则:该动物是哺乳动物规则2:如果:动物有奶则:该单位是哺乳动物规则3:如果:该动物有羽毛则:该动物是鸟规则4:如果:动物会飞,且会下蛋则:该动物是鸟规则5:如果:动物吃肉则:该动物是肉食动物规则6:如果:动物有犬齿,且有爪,且眼盯前方则:该动物是食肉动物规则7:如果:动物是哺乳动物,且有蹄则:该动物是有蹄动物规则8:如果:动物是哺乳动物,且是反刍动物则:该动物是有蹄动物规则9:如果:动物是哺乳动物,且是食肉动物,且是黄褐色的,且有暗斑点则:该动物是豹规则10:如果:如果:动物是黄褐色的,且是哺乳动物,且是食肉,且有黑条纹则:该动物是虎规则11:如果:动物有暗斑点,且有长腿,且有长脖子,且是有蹄类则:该动物是长颈鹿规则12:如果:动物有黑条纹,且是有蹄类动物则:该动物是斑马规则13:如果:动物有长腿,且有长脖子,且是黑色的,且是鸟,且不会飞则:该动物是鸵鸟规则14:如果:动物是鸟,且不会飞,且会游泳,且是黑色的则:该动物是企鹅规则15:如果:动物是鸟,且善飞则:该动物是信天翁动物分类专家系统由15条规则组成,可以识别七种动物,在15条规则中,共出现 30个概念(也称作事实),共30个事实,每个事实给一个编号,从编号从1到30,在规则对象中我们不存储事实概念,只有该事实的编号,同样规则的结论也是事实概念的编号,事实与规则的数据以常量表示,其结构如下:Char *str{}={"chew_cud","hooves","mammal","forward_eyes","claws", "pointed_teeth","eat_meat","lay_eggs","fly","feathers","ungulate", "carnivore","bird","give_milk","has_hair","fly_well","black&white_color","can_swim","long_legs","long_neck","black_stripes","dark_spots","tawny_color","albatross","penguin","ostrich","zebra","giraffe","tiger","cheetah","\0"}程序用编号序列的方式表达了产生式规则,如资料中规则15,如果动物是鸟,且善飞,则该动物是信天翁。

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•简单动物识别系统的知识表示• 1. 实验目的•理解产生式知识表示方法,能够用选定的编程语言设计产生式系统的规则库和综合数据库。

• 2. 实验环境•在微型计算机上,选一种编程语言。

• 3. 实验要求•(1) 以动物识别系统的产生式规则为例。

•(2) 用选定的编程语言建造知识库和综合数据库,并能对它们进行增加、删除和修改操作。

•学习任务•通过网络搜索,以“专家系统的作用”为主题进行调查。

搜集各种应用专家系统的实例,分析其用途,并根据不同的用途进行分类。

•请上网查找专家系统的相关资料,从不同的角度追溯专家系统的发展史。

•作品结果:把上面两个任务结果,形成一个WORD文档。

其中对专家系统的用途分类形成一个表格。

•用Intermodeller设计一个小型的专家系MYCIN是一个通过提供咨询服务来帮助普通内科医生诊治细菌感染性疾病的专家系统,其于1972年开始研制,74年基本完成,并投入实际应用。

MYCIN的取名来自多种治疗药物的公共后缀,如clindamycin、erythromycin、kanamycin等。

如果说能推测有机化合物分子结构的DENDRAL是世界上第一个有重要实用价值的专家系统,那末MYCIN则是最有影响力的专家系统。

围绕着MYCIN的各种研究工作一直沿续了10年,对于推动知识工程以及专家系统学科的建立和发展具有重要影响。

可以说,早期的专家系统,尤其是医疗诊断和咨询型专家系统,许多都参照了MYCIN系统的技术,如知识表示、不确定推理、推理解释、知识获取等。

MYCIN也设计为典型的产生式系统,由规则库、综合数据库和控制系统三个部分组成;只是基于规则的推理采用逆向方式,即从问题求解的目标出发,搜寻原始证据对于目标成立的支持,并传递和计算推理的不确定性。

从KB系统的组成来看,规则库就是MYCIN的知识库,综合数据库和控制系统联合形成推理机。

其中,综合数据库用以保存问题求解的原始证据(初始状态)和中间结果。

由于当时尚未出现视窗技术,用户界面只提供基于文本(text)的问答过程和结果显示。

MYCIN系统采用INTERLISP(人工智能程序设计语言LISP的一种版本)编程,运行于DEC PDP-10的操作系统TENEX下,MYCIN系统的执行代码有50KB,规则库占据16KB,系统的咨询服务(包括提供解释)平均每次20分钟。

本章首先介绍知识库的结构,然后讨论推理机的设计,再阐述支持MYCIN应用的各种设施,最后介绍通过抽取MYCIN骨架而产生的专家系统工具EMYCIN。

4.3.1.知识库的构造MYCIN的知识库以前提-动作型产生式规则来表示诊断和治疗细菌感染性疾病的专家级医学知识,以实现专家级诊断和治疗能力。

规则的表示结构以BNF范式描述如下:<规则> := RULE <规则号>PREMISE ($AND {<条件>}+)ACTION {<动作>}+<条件> := <简单条件> |($OR {<简单条件>}+)其中,简单条件以MYCIN提供的4类简单函数来表示。

最常用的函数是SAME,其BNF范式描述如下:(SAME <对象> <属性> <值>)在推理机对规则进行解释执行时,SAME函数指示推理机请求用户证实该对象是否有该属性值(当属性值是原始观测数据时),或经由逆向推理证实该属性值。

这里证实的程度以所谓的可信度(CF-Certainty Factor)来指示。

CF的取值范围是[-1,+1],-1表示假,+1表示真,0指示无法确定真假的程度,其它值或多或少指示真假的程度。

CF可以由用户在回答关于证实的请求时直接给出,或由逆向推理产生。

规则中的动作也以简单函数表示,最常用的是CONCLUDE,其将对象的属性值作为推理结论加进综合数据库,并记载推理结论的实际可信度。

CONCLUDE 函数的BNF范式描述如下:(CONCLUDE <对象> <属性> <值> TALLY <结论CF>)其中,TALLY用于存放规则前提的CF(计算方式请参阅7.2.2节)。

结论CF意指规则本身的可靠(可相信)程度,即在规则前提CF为1(真)的情况下,结论为真的可能程度。

实际上MYCIN知识库收集的大多数规则均是启发式关联知识,取自医疗专家多年积累的经验,不保证完全正确,所以引入结论可信度是十分必要的。

结论CF的取值范围也是[-1,+1],其与规则前提在推理中使用时的实际CF相乘,即可得到规则结论的实际CF(参阅7.2.2节)。

例如,TALLY当前值为0.8,而结论CF为0.4,则结论的实际CF为0.32。

MYCIN系统建立的初期就以上述格式表示和收集了200多条规则于知识库,其中047号规则表示如下:RULE 047PREMISE ($AND (SAME CNTXT SITE BLOOD)(NOTDEFINITE CNTXT IDENT)(SAME CNTXT STAIN GRAMNEG)(SAME CNTXT MORPH ROD)(SAME CNTXT BURN T))ACTION (CONCLUDE CNTXT IDENT PSEUDOMONAS TALLY 0.4)该规则的英语形式(已翻译为汉语)如下:规则047如果:1)培养物取自血液,且 2)病原体的身份未鉴别,且 3)病原体的染色是革兰氏阴性,且4)病原体的形态为杆状,且5)病人被烧伤;那么:该病原体的身份应鉴别为假单胞细菌,且可信度为0.4。

其中,CNTXT意指推理过程中需考察的相应对象,作为综合数据库的主要内容,MYCIN系统称其为上下文,并区分为10类。

上述规则中已涉及到三类:病人(PERSON), 从病人身上提取的培养物(CURCULS),从培养物中分离出的病原体(CURORGS)。

另外还有给病人使用的抗生药物和治疗手术等。

每一类上下文对象都有其特有的属性(也称临床参数),属性又可按其取值特性区分为单值型(只可取单一值)、多值型、可问型(可通过向用户询问来取值)、可导型(可基于规则推导出值)等。

对象、属性和值构成所谓的关联三元组,由于属性名隶属于特别类型的上下文对象,所以规则047前提中的CNTXT隐含地指示了三种不同类型的上下文对象。

MYCIN是一个通过提供咨询服务来帮助普通内科医生诊治细菌感染性疾病的专家系统,其于1972年开始研制,74年基本完成,并投入实际应用。

MYCIN的取名来自多种治疗药物的公共后缀,如clindamycin、erythromycin、kanamycin等。

如果说能推测有机化合物分子结构的DENDRAL是世界上第一个有重要实用价值的专家系统,那末MYCIN则是最有影响力的专家系统。

围绕着MYCIN的各种研究工作一直沿续了10年,对于推动知识工程以及专家系统学科的建立和发展具有重要影响。

可以说,早期的专家系统,尤其是医疗诊断和咨询型专家系统,许多都参照了MYCIN系统的技术,如知识表示、不确定推理、推理解释、知识获取等。

MYCIN也设计为典型的产生式系统,由规则库、综合数据库和控制系统三个部分组成;只是基于规则的推理采用逆向方式,即从问题求解的目标出发,搜寻原始证据对于目标成立的支持,并传递和计算推理的不确定性。

从KB系统的组成来看,规则库就是MYCIN的知识库,综合数据库和控制系统联合形成推理机。

其中,综合数据库用以保存问题求解的原始证据(初始状态)和中间结果。

由于当时尚未出现视窗技术,用户界面只提供基于文本(text)的问答过程和结果显示。

MYCIN系统采用INTERLISP(人工智能程序设计语言LISP的一种版本)编程,运行于DEC PDP-10的操作系统TENEX下,MYCIN系统的执行代码有50KB,规则库占据16KB,系统的咨询服务(包括提供解释)平均每次20分钟。

本章首先介绍知识库的结构,然后讨论推理机的设计,再阐述支持MYCIN应用的各种设施,最后介绍通过抽取MYCIN骨架而产生的专家系统工具EMYCIN。

4.3.1.知识库的构造MYCIN的知识库以前提-动作型产生式规则来表示诊断和治疗细菌感染性疾病的专家级医学知识,以实现专家级诊断和治疗能力。

规则的表示结构以BNF范式描述如下:<规则> := RULE <规则号>PREMISE ($AND {<条件>}+)ACTION {<动作>}+<条件> := <简单条件> |($OR {<简单条件>}+)其中,简单条件以MYCIN提供的4类简单函数来表示。

最常用的函数是SAME,其BNF范式描述如下:(SAME <对象> <属性> <值>)在推理机对规则进行解释执行时,SAME函数指示推理机请求用户证实该对象是否有该属性值(当属性值是原始观测数据时),或经由逆向推理证实该属性值。

这里证实的程度以所谓的可信度(CF-Certainty Factor)来指示。

CF的取值范围是[-1,+1],-1表示假,+1表示真,0指示无法确定真假的程度,其它值或多或少指示真假的程度。

CF可以由用户在回答关于证实的请求时直接给出,或由逆向推理产生。

规则中的动作也以简单函数表示,最常用的是CONCLUDE,其将对象的属性值作为推理结论加进综合数据库,并记载推理结论的实际可信度。

CONCLUDE 函数的BNF范式描述如下:(CONCLUDE <对象> <属性> <值> TALLY <结论CF>)其中,TALLY用于存放规则前提的CF(计算方式请参阅7.2.2节)。

结论CF意指规则本身的可靠(可相信)程度,即在规则前提CF为1(真)的情况下,结论为真的可能程度。

实际上MYCIN知识库收集的大多数规则均是启发式关联知识,取自医疗专家多年积累的经验,不保证完全正确,所以引入结论可信度是十分必要的。

结论CF的取值范围也是[-1,+1],其与规则前提在推理中使用时的实际CF相乘,即可得到规则结论的实际CF(参阅7.2.2节)。

例如,TALLY当前值为0.8,而结论CF为0.4,则结论的实际CF为0.32。

MYCIN系统建立的初期就以上述格式表示和收集了200多条规则于知识库,其中047号规则表示如下:RULE 047PREMISE ($AND (SAME CNTXT SITE BLOOD)(NOTDEFINITE CNTXT IDENT)(SAME CNTXT STAIN GRAMNEG)(SAME CNTXT MORPH ROD)(SAME CNTXT BURN T))ACTION (CONCLUDE CNTXT IDENT PSEUDOMONAS TALLY 0.4)该规则的英语形式(已翻译为汉语)如下:规则047如果:1)培养物取自血液,且 2)病原体的身份未鉴别,且 3)病原体的染色是革兰氏阴性,且4)病原体的形态为杆状,且5)病人被烧伤;那么:该病原体的身份应鉴别为假单胞细菌,且可信度为0.4。

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