专家系统实例
专家系统实例
专家系统实例
专家系统是一种基于知识推理的智能信息系统，用于解决特定领域的问题。
它们利用专家知识和推理规则，通过询问用户的问题来识别问题的本质，然后提供相应的解决方案。
以下是一些专家系统实例: 1. 动物识别专家系统：该实例是一个基于人工智能技术的专家系统，用于识别动物物种。
它利用了计算机视觉和自然语言处理技术，通过询问用户有关动物的特征和属性来识别动物。
2. 医学诊断专家系统：该实例是一个用于医学诊断的专家系统，它利用医学知识和推理规则，通过对用户提供的症状和疾病特征进行分析，从而作出准确的医学诊断。
3. 工业控制专家系统：该实例是一个用于工业控制的专家系统，它利用控制理论和推理技术，通过对用户提供的控制命令进行分析和优化，以实现更高效、更安全的工业控制。
4. 农业施肥专家系统：该实例是一个用于农业施肥的专家系统，它利用植物营养知识和推理规则，通过对用户提供的肥料信息和植物需求进行分析，从而提供最佳的施肥方案。
这些专家系统实例展示了人工智能技术在各个领域的应用，可以帮助用户解决各种复杂问题。
专家系统举例分析
知识获取可以划分为两个阶段： 一个是在知识库尚未建立起来时，从领域专家及有关文献资料那获取知识。 对于这种情况，为了实现自动知识获取，需要解决自然语言的识别与理解以及从大量事例中归纳知识等问题。 一个是在系统运行过程中，通过运行实践不断总结归纳。 对于这一种情况，还需要解决如何从系统的运行实践中发现问题以及通过总结经验教训，归纳出新知识、修改旧知识等问题。
专家系统MYCIN － 知识表示
领域知识的表示
专家系统MYCIN － 知识表示－领域知识的表示
领域知识用规则表示,其一般形式为： RULE * * * IF <前提> THEN <行为> 1. * * * 是规则的编号。 2.前提的一般形式是： ($ AND <条件-1> <条件-2> … <条件-n>) 3.行为部分由行为函数表示,MYCIN中有三个专门用于表示动作的行为函数:CONCLUDE, CONCLIST和TRANLIST。其中以CONCLUDE用得最多，其形式为： ( CONCLUDE C P V TALLY CF)
创 建 知 识 库
建 立 数 据 库
推 理 机
解 释 机 构
标志结论性规则
释放规则链表
释放事实链表
匹配已知事实
动物识别系统 － 知识表示
知识用产生式规则表示，相应的数据结构为： struct RULE-TYPE{ char * result； int lastflag； struct CAUSE-TYPE* cause-chain； struct RULE-TYPE * next； }; 已知事实用字符串描述,连成链表，其数据结构为： struct CAUSE-TYPE { char cause; struct CAUSE-TYPE* next; };
综合项目—简易专家系统
简易专家系统
活动：动物识别系统
活动描述：通过问答，计算机能推理判断河蚌、蚯蚓、鸟、青蛙和鱼这5种动物。
推理过程如下：
1.选题理由
专家系统是人工智能应用的重要领域之一。
专家系统是具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备，采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。
复杂的专家系统对学生们来说难度太大，我们可以设计一个简易的专家系统，并用程序实现。
2.操作建议
从推理图的树根开始分析，首先根据是否有脊椎进行分类判别，如果有脊椎则继续判断是否有羽毛，没有脊椎则继续判断是否有壳。
如果把每个判断规则写成一个函数，调用起来就方便很多。
例如下面是判断脊椎动物和有壳动物的函数，用同样的方法可以写出其他判断函数。
def Jizhui():
j=input("该动物是脊椎动物吗？（y/n）")
if(j=='y'):Yumao()
elif(j=='n'):Ke()
else:print("输入错误！")
def Ke():
k=input("该动物有壳吗？（y/n）")
if(k=='y'):print("该动物是河蚌！")
elif(k=='n'):print("该动物是蚯蚓！")
else:print("输入错误！")
要提高专家系统的功能，无非是增加动物的种类，强化推理细则而已。
3.注意问题
在实现过程中注意函数的调用和语句的书写格式。
专家控制系统
3. 专家系统的四个要素
能达到专家级水平。
19
4．专家系统特点
① 为解决特定领域的具体问题，除需要一些公共的 常识，还需要大量与所研究领域问题密切相关的 知识；
② 一般采用启发式的解题方法； ③ 在解题过程中除了用演绎方法外，有时还要求助
于归纳方法和抽象方法； ④ 需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性； ⑤ 能对自身的工作过程进行推理(自推理或解释)； ⑥ 采用基于知识的问题求解方法； ⑦ 知识库与推理机分离。
15
第二代专家系统（MYCIN、HEARSAY 等）属单学科专业型、应用型系统，其体系 结构较完整，移植性方面也有所改善，而且 在系统的人机接口、解释机制、知识获取技 术、不确定推理技术、增强专家系统的知识 表示和推理方法的启发性、通用性等方面都 有所改进。
16
（3）发展期（1978-现在） 在此期间，专家系统走向应用领域，专
10
自1965年费根鲍姆等人研制成功第一个专家系 统DENLDRA以来，专家系统获得了飞速的发展， 并且运用于包括化学、数学、物理、生物、医学、 农业、气象、地质勘探、军事、工程技术、法律、 商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等 众多领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现 在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受 重视的领域。
根据表层信息解释深层结构或内部可能 情况的一类专家系统。
23
3）预测型专家系统
根据过去和现在观测到的数据预测未来 情况的系统。其应用领域有气象预报、人 口预测、农业产量估计、水文、经济、军 事形势的预测等。
4）设计型专家系统
家系统的数量增加，仅1987年研制成功的专 家系统就有1000种。
第三代专家系统属多学科综合型系统， 采用多种人工智能语言，综合采用各种知识 表示方法和多种推理机制及控制策略，并开 始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家 系统开发工具和环境来研制大型综合专家系 统。
农业专家系统应用实例分析
农业专家系统应用实例分析摘要:专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。
本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素，介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。
关键词:人工智能;专家系统;农业专家系统;应用农业专家系统也可叫农业智能系统,是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。
它应用人工智能技术,依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。
典型的农业专家系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、知识库管理系统、解释器、用户界面7个部分组成。
其中,知识库和推理机是农业专家系统最核心部分,这是任何一个农业专家系统都不可缺少的组成部分。
知识库的质量直接影响到农业专家系统质量及可信度;推理机是农业专家系统的运行动力。
而知识库管理系统则是对知识库中的知识进行检查和检索,还可以把推理过程中使用知识的实际情况显示出来,这是数据库管理系统中所没有的。
知识获取是农业专家系统开发过程中的瓶颈,其主要任务是完成领域知识的收集与整理.解释器是用来向用户,特别是专用户,解释推理的结果和在推理过程中所发生的一切。
专家系统有四个特点,即:启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;透明性,能解决本身的推理过程,能回答用户提出的问题;灵活性,能不断地增长知识,修改原有的知识。
综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。
研发农业专家系统的主要目的是使计算机在农业领域中起农业专家的作用,对那些需要专家知识才能解决的难题提供相关专业权威专家水平的解答。
专家系统在世界农业领域中的应用始于20世纪70年代末,经过20余年发展,应用已遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽管理、水产养殖、植物保护、育种以及经济决策等各方面。
专家系统在灌溉、施肥、栽培、病虫害的诊断与防治、作物育种、作物产量预测、畜禽饲养管理和水产养殖管理等方面,展示了广阔的应用前景。
专家系统的实例分析
专家系统的实例分析【教学目的】以操作票专家系统中的操作校验功能为例，阐述以下问题：1、专家系统的设计和开发过程2、构造专家系统的关键问题：知识表示。
不同知识表示方案，决定系统性能，适用不同目标，采用最切合实际问题需要的方案。
【案例分析】1、操作校验的功能需求（1）调度/变电站的倒闸操作工作简介图：两站一联络线（都是单母分段），一系统（每站有一线与系统连接）龚家湾站华林站电气设备的四种运行方式：运行、热备用、冷备用、检修联络线正常工作方式：运行联络线检修的工作流程：调度员写调度操作票：（华林站为受端）令华林站：华龚线1114运行转冷备用令龚家湾站：龚华线1114运行转检修令华林站：华龚线1114冷备用转检修华林站值班员写变电站操作票：操作任务：华龚线1114运行转冷备用操作步骤：（二次设备忽略）拉开1114开关拉开11143刀闸拉开11141刀闸（2）操作票专家系统的功能目标：辅助调度/变电站值班员开票和管理票的审核、执行。
辅助开票方式：短语开票点图开票自动开票操作校验是智能操作票的核心之一，用来校验当前要操作的设备是否符合规程要求，操作后不会发生“五防”这样的恶性事故，不会违反现场的运行规程，符合本地区的操作习惯。
（3）（一次设备）操作校验的需求描述已知：电网的接线操作前的开关、刀闸状态初始态现场的运行规程要操作的设备、操作前状态、操作后状态求：是否允许某设备在当前运行方式下，由操作前状态转换到操作后状态。
信息流图（系统结构图）2、一次设备常用操作规则（1）五防带负荷拉合刀闸带地线/地刀合刀闸带电挂地线/合接地刀闸（2）停送电顺序停电：先负荷，后电源＝》出线：先出线刀闸，后母线刀闸＝》联络线：先负荷站，后电源站＝》主变：先低压，后高压（3）等电位操作3、用产生式表示刀闸的操作规则规则一：IF 与刀闸同间隔的开关分 THEN 刀闸能分或合规则二：IF 与刀闸相关的接地刀闸/线全部为分 THEN 刀闸能合规则三：IF 刀闸是母线刀闸且停电操作且出线刀闸分 THEN 刀闸能分规则四：IF 刀闸两端具备等电位条件 THEN 刀闸能分或合4、刀闸操作校验的实现方案1为实现上述条件的匹配，必须描述开关刀闸的属性：规则一：刀闸开关同间隔规则二：刀闸接地刀闸/线相关？规则三：母线刀闸 停电操作？ 出线刀闸 规则四：等电位？（1）知识表示方法（数据库结构设计） 方案1：以设备为核心方案2：以间隔为核心（2）推理机的设计 产生式的操作规则嵌入推理源程序输入变量：刀闸名、初态、终态、操作性质（停/送） 流程：按操作规则顺序推理用间隔为中心的表示方法的推理流程(以校验规则一为例)：由刀闸名，在间隔数据表中查找相关的开关；由开关名，在设备状态表中查分合状态；85853851852 8530851085J185J2856 图2 典型间隔 Figure 2 Typical UnitIF 开关分 THEN 刀闸能分或合，置“规则一”成立标志用设备为中心的表示方法的推理流程(以校验规则一为例)：由刀闸名，在设备数据表中查找所在的间隔；在设备数据表中查找该间隔的开关由开关名，在设备状态表中查分合状态；IF 开关分 THEN 刀闸能分或合，置“规则一”成立标志（3）方案评价优点：能实现规则1~3的校验缺点：操作规则嵌入源程序，不能维护（增加） 要解决的问题：如何将操作规则和推理机分离。
专家系统在知识管理中的应用案例分析
专家系统在知识管理中的应用案例分析引言：知识管理是一个组织在日常运营中必须面对的挑战。
有效的知识管理可以提高组织的绩效和竞争力。
专家系统作为一种人工智能技术，在知识管理领域有着广泛的应用。
本文将通过深入分析两个实际案例，探讨专家系统在知识管理中的应用。
案例一：医疗诊断专家系统背景：在医学领域，医生需要依靠大量的医学知识来作出正确的诊断。
然而，医学知识繁杂且不断更新，医生很难掌握所有的知识点。
因此，一个能够协助医生进行诊断的专家系统就显得尤为重要。
应用：一家医疗机构开发了一个医疗诊断专家系统，以辅助医生进行疾病诊断。
该专家系统基于大量的医学知识和患者病例，通过与医生的交互，能够快速分析病人的病情，提供相关的诊断意见。
医生可以根据系统提供的建议来作出最终的诊断决策。
该系统还可以自动更新医学知识库，保证诊断结果的准确性。
效果：该医疗诊断专家系统在实际应用中取得了显著的效果。
首先，它大大提高了诊断的准确性和效率，减少了误诊和漏诊的概率。
其次，它缩短了患者等候时间，提高了医疗服务的质量。
此外，该系统还帮助医生累积了更多的医学知识，提升了整个医疗团队的智力水平。
启示：该案例表明专家系统在知识管理中的应用具有巨大的潜力。
通过将专业知识转化为计算机程序，专家系统可以帮助组织存储、传播和更新知识，提高组织的绩效。
案例二：销售助理专家系统背景：在销售行业中，销售人员需要积累大量的商品知识、市场信息和销售技巧。
然而，这些知识通常散落在不同的资料和员工中，很难进行有效的整合和共享。
应用：一家大型电子商务公司开发了一个销售助理专家系统，用于集中管理销售知识。
销售人员可以通过该系统快速获取关于商品特性、竞争情报和销售技巧等方面的知识。
此外，该系统还提供智能推荐功能，根据客户的偏好和需求推荐合适的商品和销售策略。
效果：在实际应用中，该销售助理专家系统取得了显著的效果。
首先，它提高了销售人员的专业水平和销售效率，减少了销售过程中的错误和失误。
专家系统在机械工程中的应用
专家系统在机械工程中的应用
随着计算机技术的发展，专家系统已经成为机械工程领域中的一
个重要应用。
专家系统基于人工智能技术和专业知识，在不需要人工
干预的情况下，能够自动处理特定问题。
在机械工程中，专家系统通常应用于以下几个方面：产品设计、
制造流程的规划与控制、设备诊断与维护、质量控制等。
在产品设计方面，专家系统可以帮助工程师们优化设计方案，降
低制造成本，提高产品质量。
例如，通过收集与产品相关的各种数据，专家系统可以自动计算出产品的性能参数，为工程师们提供宝贵的设
计参考。
在制造流程的规划与控制方面，专家系统可以帮助制造商优化制
造流程，降低制造成本，提高生产效率。
例如，专家系统可以自动识
别机械零件的加工过程和工艺参数，自动进行工艺设计和制造工艺优化。
在设备诊断与维护方面，专家系统可以帮助维修人员更快速地诊
断设备故障，并提供解决方案。
例如，专家系统可以根据设备运行状
态和维修记录，自动判断设备的健康状态，提出维护的建议。
在质量控制方面，专家系统可以帮助制造商及时发现质量问题，
并修正产品缺陷。
例如，专家系统可以根据收集到的工艺参数及产品
数据，自动进行质量分析，提供问题解决方案。
综上所述，专家系统在机械工程中的应用范围十分广泛。
通过应
用专家系统，机械工程领域可以更加高效、准确地进行产品设计、制
造和维护。
专家系统实验报告
“专家系统”实验报告专业：智能科学与技术班级：1102学号：**********姓名：***2014年6月5日实验1 专家系统与CLIPS实验内容提要：专家系统不仅是具有特定的结构，同时，它还有多种知识表示形式，及其相应的知识推理方法。
因此，直接采用程序设计语言实现专家系统是比较困难的，而采用适当的专家系统开发工具则可以大大降低系统开发的难度。
因此，本章结合麦粒肿系统专断专家系统开发的需要，首先安排了对专家系统及其开发工具CLIPS基本理论知识，以及CLIPS基本理论知识，以及CLIPS基本使用方法的概要介绍，目的是为第6章“麦粒肿诊断专家系统开发”做好准备。
实验重点：➢专家系统的一般结构➢产生式规则的表示及其正向推理➢专家系统开发工具的结构和特点➢专家系统开发工具CLIPS的基本语法➢专家系统开发工具CLIPS的基本使用实验目的➢掌握专家系统的一般结构➢掌握产生式规则的表示及其正向推理➢掌握专家系统开发工具的结构和特点➢了解专家系统开发工具CLIPS的设计目标与特点➢掌握专家系统开发工具CLIPS的基本语法➢掌握专家系统开发工具CLIPS的基本使用实验内容及要求➢学习专家系统的一般结构➢学习产生式规则的表示及其正向推理➢学习专家系统开发工具的结构和特点➢学习专家系统开发工具CLIPS的设计目标与特点➢学习专家系统开发工具CLIPS的基本语法➢学习专家系统开发工具CLIPS的基本使用实验步骤本实验包括以下六个具体步骤，分别是：学习专家系统的一般结构、学习产生式规则的表示及其正向推理、学习专家系统开发工具的结构和特点、学习专家系统开发工具CLIPS的设计目标与特点、学习专家系统开发工具CLIPS的基本语法，以及学习专家系统开发工具CLIPS的基本使用。
1 学习专家系统的一般结构：专家系统（ES，Expert System）是利用大量专家知识，运用只是推理方法解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。
专家系统应用的案例
专家系统应用的案例专家系统是一种基于人工智能技术的计算机系统，它通过模拟人类专家的知识和经验，来解决特定领域的问题。
专家系统的应用范围非常广泛，涵盖了医疗、金融、工业等各个领域。
下面将介绍几个专家系统应用的案例。
首先，让我们来看一个医疗领域的案例。
在医疗诊断中，专家系统可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗方案的制定。
例如，某个患者出现了一系列症状，医生可以通过输入这些症状到专家系统中，系统会根据预先设定的规则和知识库，给出可能的疾病诊断和相应的治疗方案。
这样可以大大提高医生的诊断准确性和治疗效果。
其次，让我们来看一个金融领域的案例。
在金融投资中，专家系统可以帮助投资者进行投资决策。
例如，某个投资者想要投资股票市场，但是他对于股票的选择和买卖时机不确定。
他可以通过输入自己的投资目标、风险承受能力等信息到专家系统中，系统会根据预先设定的规则和知识库，给出适合他的投资组合和买卖时机。
这样可以帮助投资者降低风险，提高投资收益。
再次，让我们来看一个工业领域的案例。
在工业生产中，专家系统可以帮助工程师进行故障诊断和维修指导。
例如，某个机器设备出现了故障，工程师可以通过输入故障现象和设备信息到专家系统中，系统会根据预先设定的规则和知识库，给出可能的故障原因和维修指导。
这样可以提高故障诊断的准确性和维修效率，减少生产停机时间。
最后，让我们来看一个教育领域的案例。
在教育培训中，专家系统可以帮助学生进行学习辅导和问题解答。
例如，某个学生在学习数学时遇到了困难，他可以通过输入自己的问题到专家系统中，系统会根据预先设定的规则和知识库，给出解答和学习建议。
这样可以帮助学生更好地理解知识，提高学习效果。
综上所述，专家系统在医疗、金融、工业和教育等领域都有广泛的应用。
它可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，帮助投资者进行投资决策，帮助工程师进行故障诊断和维修指导，帮助学生进行学习辅导和问题解答。
专家系统的应用可以提高工作效率，降低风险，提高准确性，提高学习效果。
专家系统案例
专家系统案例概述：健康管理专家系统是一个基于人工智能技术的应用程序，旨在帮助用户管理和改善他们的健康状况。
该系统通过收集用户的个人健康信息、分析症状和提供健康建议，为用户提供个性化的健康管理方案。
问题描述：小明是一位上班族，最近感觉精神疲惫、经常头痛和失眠。
他希望能够找到一种有效的方法来改善他的健康状况，提高生活质量。
于是，他决定寻求健康管理专家系统的帮助。
专家系统实施：1. 数据收集与询问系统首先会向小明询问他的个人信息，如年龄、性别、职业等。
然后，系统进一步询问他的症状、饮食习惯、生活方式等与健康相关的信息。
2. 分析与诊断基于小明提供的个人信息和症状，系统会使用内置的专业知识库和规则来进行分析和诊断。
系统可能会基于该信息判断小明可能处于工作压力过大、饮食不均衡、缺乏运动等一些常见的健康问题。
3. 提供建议与计划专家系统将根据诊断结果为小明提供健康建议和管理计划。
系统可能建议小明采取一些放松身心的方法、改善饮食结构、增加体育锻炼等措施，以改善他的健康状况。
4. 反馈与答疑系统会向小明解释和展示背后的推理过程，并回答他可能有的疑问。
小明可以通过系统的反馈了解为什么会得到这样的建议以及如何实施。
系统优势：1. 个性化：系统能够根据每个用户的个人信息和症状，提供定制化的健康建议和管理计划，满足用户不同的需求和条件。
2. 高效性：系统可以迅速收集、分析和处理大量的健康信息，快速提供诊断结果和改善方案。
3. 可靠性：系统基于专业知识库和规则，使用科学方法进行推理和分析，能够提供较为准确和可靠的健康建议。
4. 知识共享：系统还可以积累用户的健康信息和反馈数据，进一步完善系统的知识库和规则，提高系统的性能和精确度。
经过健康管理专家系统的帮助，小明能够更好地管理和改善他的健康状况，提高生活质量，以更好地应对工作和生活压力。
农业专家系统应用实例分析
农业专家系统应用实例分析第一篇：农业专家系统应用实例分析农业专家系统应用实例分析摘要:专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。
本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素，介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。
关键词:人工智能;专家系统;农业专家系统;应用农业专家系统也可叫农业智能系统,是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。
它应用人工智能技术,依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。
典型的农业专家系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、知识库管理系统、解释器、用户界面7个部分组成。
其中,知识库和推理机是农业专家系统最核心部分,这是任何一个农业专家系统都不可缺少的组成部分。
知识库的质量直接影响到农业专家系统质量及可信度;推理机是农业专家系统的运行动力。
而知识库管理系统则是对知识库中的知识进行检查和检索,还可以把推理过程中使用知识的实际情况显示出来,这是数据库管理系统中所没有的。
知识获取是农业专家系统开发过程中的瓶颈,其主要任务是完成领域知识的收集与整理.解释器是用来向用户,特别是专用户,解释推理的结果和在推理过程中所发生的一切。
专家系统有四个特点,即:启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;透明性,能解决本身的推理过程,能回答用户提出的问题;灵活性,能不断地增长知识,修改原有的知识。
综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。
研发农业专家系统的主要目的是使计算机在农业领域中起农业专家的作用,对那些需要专家知识才能解决的难题提供相关专业权威专家水平的解答。
专家系统在世界农业领域中的应用始于20世纪70年代末,经过20余年发展,应用已遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽管理、水产养殖、植物保护、育种以及经济决策等各方面。
专家系统在灌溉、施肥、栽培、病虫害的诊断与防治、作物育种、作物产量预测、畜禽饲养管理和水产养殖管理等方面,展示了广阔的应用前景。
专家系统实验
学生实验报告2010 年10 月27 日一、实验名称：一个关于爱情之路的测试的小型专家系统二、实验目的与要求：目的:通过实现一个简单的不通用的基于回溯推理的专家系统，来理解产生式系统的推理的基本思想和过程。
要求：1、确定推理方法（正向还是反向），并根据问题设计实现一个简单的不通用推理机（匹配、冲突消解）2、规则库要求至少包含15条规则3、初始事实可以任意给定，输入初始事实后能够得到推理结果4、设计人机界面，解释模块提供查询规则的功能5、可以不考虑知识库管理模块6、提交实验报告7、报告中要有推理树三、实验内容：本实验我是设计了一个关于爱情之路的测试的小型专家系统，主要是根据一些观察到的事实，依据系统给出的一系列规则来进行回溯处理，逐渐的推导出结果。
本次实验设计了一个简单的不通用推理机，推理机给出的推理结果是“”。
专家系统的系统结构包括：知识库，推理机，动态数据库，人机界面，解释模块，知识库管理模块。
专家系统结构图四、程序设计思想本次实验采用的是正向推理的方法，是从已知事实出发，通过规则库求得结论，也称为自底向上，或称为数据驱动方式。
这种推理方式是正向使用原则，即问题的初始状态作为初始数据库，在仅当数据库中的事实满足某条规则的前提时，这条规则才能够被使用。
程序中采用的是基于用户按照规则点击，逐步得出结果的。
正向推理的步骤步1 将初始事实置入动态数据库；步 2 用动态数据库中的事实，匹配目标条件，若目标条件满足，则推理成功，结束。
步3 用规则库中各规则的前件匹配动态数据库中的事实，将匹配成功的规则组成冲突集；步4 若冲突集为空，则运行失败，退出。
步5 对冲突集做冲突消解，对选择执行的各规则，将其结论加入动态数据库，或执行其动作，转步2。
正向推理的流程图五、程序实现过程初始事实：设计邂逅体贴容让送花有责任心勤奋努力明确表示不百依百顺规则：R1:if请人介绍then认识R2:if参加聚会 then认识R3:if搭讪 then 认识R4:if设计邂逅 then 认识R5:if认识∧一起自习then交往R6:if认识∧送花then交往R7:if认识∧约会then 交往R8:if 交往∧（有责任心Ⅴ踏实可靠） then赢得好感R9:if 交往∧（温柔善良Ⅴ善解人意） then赢得好感R10:if交往∧勤奋努力 then 赢得好感R11:if交往∧阳关活泼then 赢得好感R12:if赢得好感∧暗示then确立恋爱关系R13:if赢得好感∧明示then确立恋爱关系R14:if赢得好感∧牵手then确立恋爱关系R15:if恋爱关系∧体贴容让∧不百依百顺then建立长期关系推理过程：初始事实写入动态数据库{设计邂逅，体贴容让，送花，有责任心，勤奋努力，明确表示，不百依百顺}推理过程：(推理树)六、 程序显示结果主界面如下：结果如下：确立恋爱关系 赢得好感 认识 交往 明确表示 送花 不百依 百顺 勤奋努力有责任心 体贴容 让设计邂逅建立长期恋爱关系七、体会与总结八、程序片段void CRengongDlg::OnCheck1(){// TODO: Add your control notification handler code here//shishi[0]=1;int state = ((CButton*)GetDlgItem(IDC_CHECK1))->GetCheck();if(state==BST_CHECKED){shishi[0]=1;}elseif(state==BST_UNCHECKED){shishi[0]=0;shishi[7]=0;}}void CRengongDlg::OnCheck2(){// TODO: Add your control notification handler code here//shishi[1]=1;int state = ((CButton*)GetDlgItem(IDC_CHECK1))->GetCheck();if(state==BST_CHECKED){shishi[1]=1;//MessageBox("sdf","dafadsf",MB_OK);}elseif(state==BST_UNCHECKED){shishi[1]=0;shishi[8]=0;}}void CRengongDlg::OnCheck3(){// TODO: Add your control notification handler code here//shishi[2]=1;int state = ((CButton*)GetDlgItem(IDC_CHECK1))->GetCheck();if(state==BST_CHECKED){shishi[2]=1;}elseif(state==BST_UNCHECKED){shishi[2]=0;shishi[8]=0;}}void CRengongDlg::OnCheck4(){// TODO: Add your control notification handler code here //shishi[3]=1;int state = ((CButton*)GetDlgItem(IDC_CHECK1))->GetCheck();if(state==BST_CHECKED){shishi[3]=1;}elseif(state==BST_UNCHECKED){shishi[3]=0;shishi[8]=0;}}void CRengongDlg::OnCheck5(){// TODO: Add your control notification handler code here //shishi[4]=1;int state = ((CButton*)GetDlgItem(IDC_CHECK1))->GetCheck();if(state==BST_CHECKED){shishi[4]=1;//MessageBox("sdf","dafadsf",MB_OK);}elseif(state==BST_UNCHECKED){shishi[4]=0;shishi[9]=0;}}void CRengongDlg::OnCheck6(){// TODO: Add your control notification handler code here //shishi[5]=1;int state = ((CButton*)GetDlgItem(IDC_CHECK1))->GetCheck();if(state==BST_CHECKED){shishi[5]=1;//MessageBox("sdf","dafadsf",MB_OK);}elseif(state==BST_UNCHECKED){shishi[5]=0;shishi[10]=0;}}void CRengongDlg::OnCheck7(){// TODO: Add your control notification handler code here//shishi[6]=1;int state = ((CButton*)GetDlgItem(IDC_CHECK1))->GetCheck();if(state==BST_CHECKED){shishi[6]=1;//MessageBox("sdf","dafadsf",MB_OK);}elseif(state==BST_UNCHECKED){shishi[6]=0;shishi[11]=0;}}void CRengongDlg::OnOK(){// TODO: Add extra validation hereif(shishi[0]==1){MessageBox("认识!");shishi[7]=1;}if((shishi[7]==1)&&(shishi[2]==1)){MessageBox("交往!");shishi[8]=1;}if((shishi[8]==1)&&(shishi[4]==1)){MessageBox("赢得好感!");shishi[9]=1;}if((shishi[9]==1)&&(shishi[5]==1)){MessageBox("确立恋爱关系!");shishi[10]=1;}if((shishi[10]==1)&&(shishi[1]==1)&&(shishi[6]==1)){MessageBox("建立长期关系!");shishi[11]=1;}// CDialog::OnOK();}void CRengongDlg::OnCancel(){// TODO: Add extra cleanup hereCDialog::OnCancel();/*for(int i=0;i<15;i++){shishi[i]=0;}*/}。
用Python3实现的Mycin专家系统简单实例
⽤Python3实现的Mycin专家系统简单实例 1from sys import stderr2#########################3 TRUE = 1 #定义返回值4 FALSE = 05 FACT_LENGTH = 9 #'''前提与结论总数'''6 PRMS_LENGTH = 2 #'''每条规则的前提个数'''7 PREMISE = 7 #'''前提数量'''8 RULE_LENGTH = 4 #'''规则数量'''9 LIMIT = 0.5 #'''结论阈值'''10 AND = 1 #'''规则前提逻辑关系'''11 OR = 012 VH = 0.9 #'''规则前提可信度初始化'''13 H = 0.714 M = 0.515#double Rule_CF[RULE_LENGTH]16 Rule_CF = [0.0]*(RULE_LENGTH+1)17 Str = ["E1", "E2", "E3", "E4", "E5",18"E6", "E7", "H1", "H", "\0"]19 Fuzz = [None]*1020 Input = [None]*PREMISE21 Repeat = -111 #'''重新输⼊变量'''2223#'''知识表达'''24 Sign=[0,0,0,0,0,0,0,0,1]25 Rulep=[[1,2,0],[4,5,0],[6,8,0],[3,7,0]]26 Rulec=[[9,'AND'],[8,'AND'],[7,'AND'],[9,'OR']]27##28def Max(a, b): # '''可信度计算'''29return a if a>b else b30def Min(a, b):31return b if a>b else a32def Mix(x, y):33return (x+y-x*y)3435class fact(object): #'''定义事实类'''36def__init__(self,Num,NamInput):37 self.Number=Num #'''事实编号'''38 self.Active=False #'''记录事实的激活状态'''39 self.CF=0 #'''事实可信度'''40 self.SignNum=0 #'''输出标记'''41 =NamInput #'''事实内容'''42def Fuzz(i): #'''定义可信度模糊函数'''43pass44###45def Input(self,int):46pass47def GetName(self):48return 49def GetNumber(self):50return self.Number51def GetAct(self):52return self.Active53def PutAct(self,Act):54 self.Active=Act55def PutFunc(self,f):56 self.Fuzz=f57def GetCF(self):58return self.CF59def PutCF(self,i):60if isinstance(i,int):61 self.CF=self.Fuzz(i)62return self.CF63else:64 self.CF=i65def PutSign(self,i):66 self.Sign =i67def GetSign(self):68return self.Sign69707172class rule(object): #'''定义规则类'''7374def GetConc():75return self.Conc76def GetName():77return 78def__init__(self,P,C,Rule_CF_Val):79#'''构造规则函数'''80#print(P)81 self.List=[None]*282 ="Rule Name"83 self.List[0]=P[0]84 self.List[1]=P[1]85 self.Logic=C[1]86 self.Conc=C[0]87 self.RCFi=Rule_CF_Val88 self.Next=None89909192def__del__(self): #'''构造释放规则空间函数'''93#delete Name94#delete []List95pass9697def Query(self): # '''构造推理函数'''98 sign=099 temps=['']*10100 choose=""101#fact* (*temp)=Fact102 temp=Fact103while (sign<PRMS_LENGTH):104#for(;(*temp)!=NULL;temp=temp+1)105for index in range(len(temp)):106if(temp[index].GetNumber()==self.List[sign]): break107if(temp[index]==None): return FALSE108if(temp[index].GetAct()>0):109 sign=sign+1110 temp=Fact111else:112 temp[index].Input(temp[index].GetNumber())113 choose=input() #scanf("%s",choose)114# flushall()115print()116if choose.lower()=="q":117return TRUE118if str(int(choose))!= choose :119continue120if temp[index].PutCF(int(choose))==int(Repeat):121continue122 temp[index].PutAct(TRUE)123for index in range(len(temp)):124if(temp[index].GetNumber()==self.Conc): break125if(temp[index]==None): return FALSE126 temp[index].PutCF(Mix(temp[index].GetCF(),self.CF()))127 temp[index].PutAct(1)128return FALSE129130def CF(self): #'''构造可信度推理函数'''131if self.Logic:132 i=Min(Fact[self.List[0]-1].GetCF(),Fact[self.List[1]-1].GetCF()) 133 i=i*self.RCFi134return i135136137#################138##139 Fact=[fact]*FACT_LENGTH140141#########################142def Init(): #'''初始化函数'''143 DefFuncArray()144 DefInput()145 DefRule_CF()146147148def Input1(i):149print("按q或Q退出")150print("请输⼊事实:E[",i,"的可信度")151print("可信度为：")152print(" [1]⾼")153print(" [2]中")154print(" [3]低")155156def Input2(i=3):157print("按q或Q退出")158print("请输⼊事实 E[",i,"]数值[30-45]：")159160def Input3(i=4):161print("按q或Q退出")162print("请输⼊事实 E[",i,"]数值[60,160]：")163164def Fuzz1(sign):165 switcher = {166 1: VH,167 2: H,168 3: M,169 }170if(sign in switcher.keys()):171return switcher[sign]172else:173 stderr.write("请重新输⼊！")174return Repeat175176177def Fuzz2(sign):178if sign<30 or sign>45:179 stderr.write("请重新输⼊！")180return Repeat181 i=(sign-37.0)/9.0182return i if i>0 else -i183184def Fuzz3(sign):185if sign<60 or sign>160:186 stderr.write("请重新输⼊！")187return Repeat188189 i=(sign-60.0)/100.0190return(i)191192def DefFuncArray():193for i in range(4):194 Fuzz[i]=Fuzz1195 Fuzz[4]=Fuzz2196 Fuzz[5]=Fuzz3197198def DefInput():199for i in range(4):200 Input[i]=Input1201 Input[4]=Input2202 Input[5]=Input3203204#'''定义规则的可信度'''205def DefRule_CF():206 Rule_CF[0]=0.9207 Rule_CF[1]=1.0208 Rule_CF[2]=0.9209 Rule_CF[3]=0.9210211212def main():213#rule *Rule,*R214#int i=0215 Init()216#while(*Str[i]) # '''激活事实对象集'''217for i in range(len(Fact)):218 Fact[i]=fact((i+1),Str[i])219#print(Fact[i].GetName())220 Fact[i].PutSign(Sign[i])221for s in range(PREMISE):222 Fact[s].Input=Input[s]223 Fact[s].PutFunc(Fuzz[s])224225 Rule=None226for i in range(RULE_LENGTH-1,-1,-1): #'''激活规则对象集''' 227if(i<0): return FALSE228print(i)229 R=rule(Rulep[i],Rulec[i],Rule_CF[i])230 R.Next=Rule231 Rule=R232233 R=Rule234while(True):235if(R.Query()): break236 R=R.Next237if(not R): break238239#for(i=0;i<FACT_LENGTH;i++) '''给出结论'''240for i in range(FACT_LENGTH):241if Fact[i].GetCF()>LIMIT and Fact[i].GetSign()==1: 242 Fact[i].PutSign(0)243print(" 结论为：")244print(Fact[i].GetName())245print(" 其可信度为：")246print(Fact[i].GetCF())247248print("运⾏结束。
专家系统及其应用
专家系统及其应用在日常生活与工作中，我们经常会遇到一些需要“专家”水平才能解决的复杂问题，这时我们会希望得到该领域专家的具体帮助与指导，但这往往需要大量的时间和不扉的费用。
如何才能花较少的时间、较低的费用和便捷的方式来求得所需的答案呢？伴随着人工智能技术与应用的发展，我们将目光投向了专家系统。
1．什么是专家系统（1）专家系统的概念所谓“专家”，一般都拥有某一特定领域的大量知识，以及丰富的经验。
在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。
那么，什么是专家系统呢？简单地讲，专家系统就是一个具有智能特点的计算机程序，它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。
因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。
例如，一个医学专家系统就能够像真正的专家一样，诊断病人的疾病，判别出病情的严重性，并给出相应的处方和治疗建议等等。
目前，专家系统在各个领域中已经得到广泛应用，并取得了可喜的成果，例如个人理财专家系统、寻找油田的专家系统、贷款损失评估专家系统、各类教学专家系统等。
（2）专家系统的构造专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。
专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。
图1 专家系统结构图知识库用来存放专家提供的知识。
专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语意网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。
产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像BASIC等编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件（前件），THEN后面的是结论（后件），条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。
ai在专家系统领域的应用案例
ai在专家系统领域的应用案例AI在专家系统领域的应用案例专家系统是一种基于知识和推理的人工智能技术，它模拟了人类专家的决策过程，能够提供专业级别的问题解决方案。
以下是AI在专家系统领域的10个应用案例。
1. 医疗诊断系统医疗诊断系统是专家系统的典型应用之一。
通过收集患者的症状和医疗历史，系统能够根据先前的专家决策规则，结合机器学习算法，快速诊断出疾病，并给出治疗建议。
这种系统可以帮助医生提高诊断准确性和效率。
2. 金融风险评估系统金融风险评估系统使用专家系统技术来评估借款人的信用风险。
通过收集借款人的个人信息、财务状况和信用历史等数据，系统能够根据专家制定的规则，预测借款人的还款能力，并给出相应的风险评估结果，帮助金融机构做出贷款决策。
3. 智能交通管理系统智能交通管理系统利用专家系统技术来优化交通流量和减少拥堵。
通过收集道路交通数据、天气信息和车辆监控数据等，系统能够根据专家的决策规则，实时调整交通信号灯的配时，优化交通流量，减少交通拥堵。
4. 智能客服系统智能客服系统利用专家系统技术来提供在线客服服务。
通过收集用户的问题和需求，系统能够根据专家的知识库，提供准确的问题解答和个性化的服务建议。
这种系统可以帮助企业提高客户满意度和服务效率。
5. 智能推荐系统智能推荐系统利用专家系统技术来为用户提供个性化的推荐服务。
通过分析用户的历史行为和偏好，系统能够根据专家的决策规则，推荐用户可能感兴趣的产品、服务或内容。
这种系统可以帮助企业提高销售额和用户体验。
6. 智能制造系统智能制造系统利用专家系统技术来优化生产过程和提高生产效率。
通过收集生产数据和设备状态信息，系统能够根据专家的决策规则，实时调整生产计划，优化生产流程，减少生产成本和能源消耗。
7. 知识管理系统知识管理系统利用专家系统技术来整理和管理组织内部的知识资产。
通过收集和整理专家的知识和经验，系统能够根据专家的决策规则，帮助用户快速获取和应用相关知识，提高工作效率和决策质量。
实例讲解专家系统工作原理
实例讲解专家系统工作原理寿光中学 王建强根据视频和拓展资料理解学习，对专家系统工作原理知识学习总结如下： 一、专家系统的构成一般完整的专家系统应包括人机接口、推理机、知识库、数据库、知识获取器和解释机构六部分。
二、专家系统的工作原理一般的专家系统是通过推理机与知识库和综合数据库的交互作用来求解领域问题的，其大致过程如下：1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；（匹配）2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合； 3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；（冲突解决） 4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；（执行）5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列下中的下一个一个假设方案，重复求解问题；6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。
1、正向推理在专家系统中，对知识应用的顺序和选择过程称为控制策略，它决定着如何推理以及采用何种推理方式。
正向推理(Forward Reasoning)和反向推理(Reverse Reasoning)就是两种重要的控人机接口解释机构知识获取机构数据库 推理机知识库用户 领域专家 知识工程师制策略。
上图所示实例中，知识库中的规则： IF 苏格拉底=TURE THEN 男人=TURE. IF 男人=TURE THEN 人类=TURE. IF 人类=TURE THEN 会死的=TURE. 解释机构：顺序规则 建议取得由来。
显示:会死的 = TRUE 应用规则:IF 人类 = TRUETHEN 会死的 = TRUE .显示:男人 = TRUE 应用规则:IF 苏格拉底 = TRUE THEN 男人 = TRUE .显示:人类 = TRUE 应用规则:IF 男人 = TRUE THEN 人类 = TRUE .苏格拉底是男人所有男人都属于人类 人类必然要死亡苏格拉底是男人所有男人都属于人类 人类必然要死亡 苏格拉底是人类苏格拉底是男人所有男人都属于人类 人类必然要死亡 苏格拉底是人类苏格拉底必然要死亡苏格拉底是人类最终状态人类必然要死亡 苏格拉底是人类苏格拉底必然要死亡你说:苏格拉底 = TRUE 建议证实.总结：推理机的工作过程如下：（1）推理机将知识库中的规则前提些与这些事事实进行匹配；一般是将每条规则的<前提>取出来，验证这些前提是否在数据库中，若都在，则匹配成功；不然的话，则取下一条规则进行匹配。
生活中常见的专家系统的例子
生活中常见的专家系统的例子生活中常见的专家系统的例子有很多，下面列举了10个例子：1. 医疗诊断专家系统医疗诊断专家系统是一种利用人工智能技术实现的系统，能够根据患者的症状和病史等信息，进行疾病的诊断和治疗建议。
该系统基于大量的医学知识和专家经验，通过推理和推断来帮助医生进行准确的诊断和治疗。
2. 金融风险评估专家系统金融风险评估专家系统是一种用于评估金融机构风险的系统，能够根据各种因素（如市场波动、财务状况等）进行风险评估和预测。
该系统通过分析数据和规则，提供风险评估报告和决策建议，帮助金融机构做出合理的风险管理决策。
3. 智能家居控制专家系统智能家居控制专家系统是一种用于控制家居设备的系统，能够根据用户的需求和环境条件，智能地控制灯光、温度、安防等设备。
该系统通过学习用户的习惯和喜好，自动调节设备，提供舒适和便捷的居住体验。
4. 智能交通管理专家系统智能交通管理专家系统是一种用于优化交通流量和减少交通拥堵的系统，能够根据实时交通数据和交通规则，进行交通信号控制和路线规划。
该系统通过智能算法和优化模型，提供最优的交通管理方案，改善交通状况，提高路网通行效率。
5. 客户关系管理专家系统客户关系管理专家系统是一种用于管理和分析客户信息的系统，能够根据客户的需求和行为，进行个性化的营销和服务。
该系统通过分析客户数据和行为模式，提供定制化的产品推荐和沟通策略，增强客户满意度和忠诚度。
6. 环境监测与预警专家系统环境监测与预警专家系统是一种用于监测和预测环境变化的系统，能够根据各种环境指标和模型，进行环境污染和自然灾害的监测与预警。
该系统通过大数据分析和模型模拟，提供准确的环境预警和应急响应，保护环境和人民的生命财产安全。
7. 农业决策支持专家系统农业决策支持专家系统是一种用于农业生产和管理的系统，能够根据农业数据和农业知识，进行种植、养殖和农业管理的决策支持。
该系统通过分析土壤、气候、作物等信息，提供种植技术、病虫害防治等方面的建议，提高农业生产效益和农民收入。
人工智能第6章 专家系统
专家系统实例
每个上下文有一组属性(Attribute)，也称为临床参数(clinical Parameters)。每个临床参数表示上下文的一个特征，如病人的 姓名、培养物的地点、机体的形态、药物的剂量等等。 临床参数用二元组＜属性，上下文，值＞来表示。例如，三元 组(形态、机体—1、杆状)表示机体1的形态为杆状。 临床参数按其所属的上下文类型可分为六类：
专家系统实例
PIP
应用领域：医学 主要研制人员： S．G．Pauker，P．Szolovits (麻省理 工学院) 功能：模拟肾脏病专家采集肾病患者现病史的活动 病症用框架表示，这些知识都附有似然系数。
专家系统实例
INTERNIST - 1
应用领域：医学 主要研制人员： J．D．Mvers，H．E ． Pople (匹兹堡 大学，1982年) 功能：内科学诊断 病症用框架表示，这些知识都附有似然系数。
PROSPECTOR
应用领域：地质学 主要研制人员： Gaschnig，1982年； Duda等， 1979 Reboh，1981年,(斯坦福大学国际研究所) 功能：帮助地质学家评价储矿地点以寻找潜在的矿物资源。 概述 PROSPECTOR是用来帮助地质学家评价某个勘探地点或地区在寻 找特定类型矿床方面是否有利的专家系统。该系统通过对话接受 用户的野外勘探资料，在诊断过程结束时提供一份清单，列出可 能储有的矿床类型以及它们的似然性大小。如果储有矿床的似然 性足够大，那么该系统就继续确定最有利的钻探地点。 同某一类矿床有关的一般知识用一组产生式规则表示，这些规则 都附有不确定性系数。
专家系统实例
MYClN系统
MYClN系统是由斯坦福大学开发的，从1972年开始， 于1974年基本完成。它是一个用于诊断和治疗血液感 染性疾病的专家咨询系统。该系统功能比较全面，是 一个典型的基于规则的专家系统。
专家系统实例
一个专家系统的例子一、建立动物识别专家系统的规则库，并用与/或图来描述这个规则库。
规则库由15条规则组成，规则名分别是；rule1，rule2，┉，rule15，规则库的符号名为ruleS。
编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库ruleS。
( rules((rule1(if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1)(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)((rule2(if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2)(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)((rule3(if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9)(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)((rule4(if (animal flies)) 若动物会飞(F10)(animal lays eggs)) 且生蛋(F11)(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)((rule5(if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3)(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)((rule6(if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4)(animal has claws) 且有爪(F5)(animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6)(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)((rule7(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal has hoofs)) 且有蹄(F7)(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)((rule8(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal chews cud)) 且反刍(F8)(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)((rule9(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)(then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1)((rule10(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)(then (animal is tiger))) 则动物是虎(H2)((rule11(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)(animal has long neck) 且有长脖子(F16)(animal has long legs) 且有长腿(F14)(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)(then (animal is giraffe))) 则动物是长颈鹿(H3)((rule12(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)(then (animal is zebra))) 则动物是斑马(H4)((rule13(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal does not fly) 且不会飞(F17)(animal has long neck) 且有长脖子(F16)(animal has long legs)) 且有长腿(F14)(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)(then (animal is ostrich))) 则动物是驼鸟(H5)((rule14(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal does not fly) 且不会飞(F17)(animal swims) 且会游泳(F19)(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)(then (animal is penguin))) 则动物是企鹅(H6)((rule15(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal flies well)) 且善飞(F20)(then (animal is albatross))) 则动物是信天翁(H6)在上述规则的说明中，用F1-F20标记的是初始事实或证据，用M1-M4标记的是中间结论，用H1-H7标记的是最终结论。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一个专家系统的例子一、建立动物识别专家系统的规则库，并用与/或图来描述这个规则库。
规则库由15条规则组成，规则名分别是；rule1，rule2，┉，rule15，规则库的符号名为ruleS。
编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库ruleS。
( rules((rule1(if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1)(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)((rule2(if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2)(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)((rule3(if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9)(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)((rule4(if (animal flies)) 若动物会飞(F10)(animal lays eggs)) 且生蛋(F11)(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)((rule5(if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3)(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)((rule6(if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4)(animal has claws) 且有爪(F5)(animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6)(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)((rule7(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal has hoofs)) 且有蹄(F7)(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)((rule8(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal chews cud)) 且反刍(F8)(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)((rule9(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)(then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1)((rule10(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)(then (animal is tiger))) 则动物是虎(H2)((rule11(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)(animal has long neck) 且有长脖子(F16)(animal has long legs) 且有长腿(F14)(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)(then (animal is giraffe))) 则动物是长颈鹿(H3)((rule12(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)(then (animal is zebra))) 则动物是斑马(H4)((rule13(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal does not fly) 且不会飞(F17)(animal has long neck) 且有长脖子(F16)(animal has long legs)) 且有长腿(F14)(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)(then (animal is ostrich))) 则动物是驼鸟(H5)((rule14(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal does not fly) 且不会飞(F17)(animal swims) 且会游泳(F19)(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)(then (animal is penguin))) 则动物是企鹅(H6)((rule15(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)(animal flies well)) 且善飞(F20)(then (animal is albatross))) 则动物是信天翁(H6)在上述规则的说明中，用F1-F20标记的是初始事实或证据，用M1-M4标记的是中间结论，用H1-H7标记的是最终结论。
用标记表示15条规则如下：R1：F1→M1R2：F2→M1R3： F9→M4R4： F10∧F11→M4R5： F3→M2R6： F4∧F5∧F6→M2R7： F7∧M1→M3R8： F8∧M1→M3R9： F12∧F13∧M1∧M2→H1R10： F12∧F15∧M1∧M2→H2R11： F13∧F14∧F16∧M3→H3R12： F15∧M3→H4R13： F14∧F16∧F17∧F18∧M4→H5R14： F17∧F18∧F19∧M4→H6R15： F20∧M4→H7用VC++编写一个函数，把一个表赋给变量rules，这个表有15个顶层元素，每一个顶层元素是一条规则，每条规则都是有4个元素的一个表。
二、推理机及其实现1、正向推理过程:根据在综合数据库中给出的已知事实,正向使用规则,即把规则的前件同当前数据库的内容进行匹配来选取可用规则,若有多条规则可用,则采用先选优先的策略,将执行规则的结论添加到综合数据库中,并将用过的规则置上激活标志,直到问题求解或没有可用规则为止.2、正向推理过程程序实现Procedure respond将规则库中规则的前件同当前数据库的内容进行匹配,若匹配成功，则将这条规则送入可用规则集S；否则，取下一条规则进行匹配。
while S非空且问题未求解除 dobegin调用 select-rule(S)，从S中选择一条规则，将该规则的结论添加到综合数据库中。
调用respondend由上可见正向推理过程respond是递归的。
3、举例说明正向推理机推理过程若已知的初始事实是F13(有暗斑点)、F12(黄褐色)、F3(若动物吃肉类)及F1(动物有毛发)，使用steq函数把已知的初始事实赋值给事实表facts：(steq facts((animal has dark spots)(animal has tawny color)( animal eats meat)( animal has hair))即：facts=(F13 F12 F3 F1)facts是一个可编辑的表，即可以添加。
steq函数的功能就是对facts进行编辑。
使用在前面建立的rules规则库，叙述正向推理过程如下:1)、在rules中查找规则前件的全部条件在当前facts=(F13 F12 F3 F1)中的可用规则，首先找到规则R1，则把R1后件中不在facts中的结论M1添加到facts中，扩充facts为facts=(F13 F12 F3 F1 M1)。
实际上，对facts=(F13 F12 F3 F1)还有一条可用规则R5，因为R5的前件F3也在当前facts中。
但是,由前面提到的冲突消解策略，若有多条可用规则，则按可用规则在规则库表rules中的顺序选择第一条可用规则。
2)、对当前facts在rules中查找可用规则，仍然找到规则R1，但R1的后件结论M1已在facts中，因此不会执行规则R1。
继续查找可用规则，找到规则R5，因为R5的后件结论M2不在当前的facts中，故执行R5，把R5不在facts中的结论M2添加到facts中，扩充facts 为facts=(F13 F12 F3 F1 M1 M2)。
3)、对当前facts在rules中继续查找可用规则，规则R9的前件在facts中，因此R9是可用规则。
而R9的后件结论H1不在当前的facts中，执行R9，把R9的结论H1扩充到facts 中，使得facts=(F13 F12 F3 F1 M1 M2 H1)。
4)、对当前facts，在rules中找不到规则的前件所包含的全部条件在facts中且后件有不在facts中的结论的任何规则，至此,正向推理结束.为了实现上述推理过程,需编写以下7个函数:A、正向推理机函数deduce函数表达式；(deduce facts)功能：连续不断的从规则库rules中选择可用规则，每选择到一条可用规则，就把该规则的后件中不在facts中的所有结论添加到facts中， B、调用函数step-forward实现对facts进行扩充,再通过扩充了的facts 函数表达式:选择下一条可用规则,对facts再扩充,直到 (step-forward rules)没有可用规则为止。
每找到一条可用规则对函数功能:,C函数表达式:( try-rule rule)facts中,facts返回t调用函数use-then实现调用函数remember或者函数recall实现D、函数use-then函数表达式：(use-then rule)函数功能：判断变量rule中的一条规则的后件所包含的全部结论是否在表facts中，若全部结论都在facts中，则use-then返回nil；否则,将不在facts中的结论逐一添加到表facts 中,且use-then返回t。
▲( 调用函数steq实现)E、函数remember函数表达式: (remember new)函数功能: 判断变量new中的一个事实是否在表facts中,存在, 返回nil;否则,将new 中的事实添加到表facts的表头,且返回new中的事实。
F、函数recall函数表达式：(recall fact)函数功能：判断变量fact中的一个事实是否在表facts中，存在, recall返回值是fact 中的事实;否则, 返回nil。
●关于E、F的区别E用于向事实表facts中添加新的事实。
F用于跟踪推理过程。