人工智能小型动物分类专家系统的设计与实现PPT
动物识别专家系统的建立
一 鞴 与 壤
…
…
Ｆ Ｒ Ｍ Ｏ ⅨＰ ｌ Ｓ… Ｏ Ｕ Ｆ Ｅｌ … … Ｔ ………… ………… 一 … ～ 一ｕ… － 一一 …一 ～ … … ……… …… ｒ … … ……
表 明 具 有一 金 钱 豹 特征 结 果 为一 金 钱 豹 动 物 哺 乳 类
蓄纹
尖 牙 利 爪
后 ． 按 系 统 提 示 键 入 “ ” 退 出 程 序 ， 重 新 运 行 程 序 ，输 入 ３
“ 善 飞 的鸟 类 ” 最 ，系统 输 出 “ 白天 鹅 ”证 明 系 统 的 保存 与 初 始
化功 能运 行 正 确 。
眼 睛 向 前
一
、
把 题 目转 化 成 专 家 系 统 的语 言 如 下 ：
发 而 且 吃 肉并 黄 褐 色 有 暗斑 点 此 时 系 统 显示 ： 表 明具 有 一 哺 乳 类 特 征 表 明具 有 一 食 肉类 特 征
包含 节 点 的激 活 信 息 。 激 活 信 息 表 明 节 点 所 代 表 的 意 义 是 否 有 效 ．例 如 ， 有 蹄 ”
８ ｎ
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
实用第一 智慧密集
… ． ． … … … … … ．
人工智能-基于规则的动物识别专家系统
人工智能实验二
一．题目：基于规则的动物识别专家系统
二．实验目的
1.熟悉产生式的特点，基本结构和设计思想；
2.掌握基于规则推理的基本过程和方法；
3.学会用高级程序设计语言开发基于规则的动物识别系统。
三．实验内容
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:
r1 毛发哺乳动物
r2 奶哺乳动物
r3 羽毛鸟
r4 会飞|下蛋鸟
r5 吃肉食肉动物
r6 犬齿|爪|眼睛盯着前方食肉动物
r7 哺乳动物|蹄有蹄类动物
r8 哺乳动物|反刍有蹄类动物
r9 哺乳动物|食肉动物|黄褐色|暗斑点金钱豹
r10 哺乳动物|食肉动物|黄褐色|黑色条纹虎
r11 有蹄类动物|长脖子|长腿|暗斑点长颈鹿
r12 有蹄类动物|黑条纹斑马
r13 鸟|不会飞|长脖子|长腿|黑白色鸵鸟
r14 鸟|不会飞|游泳|黑白色企鹅
r15 鸟|善飞信天翁
四．实验要求
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，以word文档形式“学号+姓名”命名；
①报告中要有程序源代码；
②有程序运行结果截图；
③要有推理树；
④报告提交到：ftp://192.168.129.253/xstjzy/任建平/人工智能
人工智能ppt
6. 长期生存与发展
人工智能发展面临的挑战——长期生存与发展人工智能在发展过程中面临着长期生存与发展的挑战。一方面，人工智能需要在技术上实现持续创新，以应对技术进步带来的挑战；另一方面，人工智能需要在社会层面进行持续的伦理和法律研究，以应对技术发展带来的挑战。同时，人工智能还需要在经济层面实现持续发展，以应对商业应用的挑战。
4. 自动化策略制定
利用强化学习和专家系统生成金融策略，减少人为错误，提高投资决策效率。
5. 风险预警与跟踪
利用机器学习算法实时监控金融风险，并迅速调整风险控制策略，保障金融体系稳健运行。
6. 智能家居
智能家居智能家居利用人工智能技术，通过语音识别、自然语言处理等技术，实现家居设备的智能化控制，使家居生活更加便捷舒适。例如，用户可以通过语音指令控制灯光、空调、电视等设备，还可以通过手机APP远程控制家居设备。智能家居不仅可以提高家居生活的便利性，还可以提高家居安全性和舒适性。例如，智能安防系统可以实时监测家庭安全，智能恒温系统可以根据环境温度自动调节室内温度，让用户享受到更加舒适的家居环境。
5. 专业人才培养：为适应AI产业发展的需求，高等院校将持续加强AI相关专业的教育和培训，培养更多专业人才。
1
5
人工智能技术体系
1. 机器学习
3
3. 应用
图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
人工智能课件(PPT 85页)
AI的产生及主要学派
•Brooks 的行为主义学派否定智能行为来 源于逻辑推理及其启发式的思想，认为 对AI的研究不应把精力放在知识表示和 编制推理规则上，而应着重研究在复杂 环境下对行为的控制。这种思想对AI主 流派传统的符号主义思想是一次冲击和 挑战。行为主义学派的代表作首推 Brooks等人研制的六足行走机器人，它 是一个基于“感知——动作”模式的模 拟昆虫行为的控制系统。
AI的产生及主要学派
• McCarthy提出了“Artificial Intelligence”一词，尔后Allen Newell和H. A. Simon提出了物理符 号系统假设，从而创建了AI这一学 科。主张系统符号假设的学派形成 了AI研究的主要学派，即符号主义 学派。
AI的产生及主要学派
• 人工智能的主要有以下三个学派。 1．符号主义（Symbolicism）学派
人工智能
人工智能
• 课程的特点：理论性、抽象性比较强
• 参考书： • 人工智能原理 朱福喜等 武汉大学出版社 2002年 • 人工智能原理与应用 张仰森 高等教育出版社
2004年 • 人工智能教程 王士同 电子工业出版社 2001年 • 人工智能原理与应用 王文杰等 人民邮电出版社
2004年 • 。。。。。。
u 自然语言处理：在有限范围内的问题回答系统。 u 程序验证系统：通过定理证明途径验证程序的
人工智能PPT
人工智能的未来发展趋势
01
02
03
技术创新
随着算法模型、计算能力 和数据规模的持续发展， 人工智能将在各个领域实 现更广泛的应用和创新。
跨界融合
人工智能将与物联网、云 计算、边缘计算等新一代 信息技术深度融合，形成 更强大的技术生态。
产业升级
人工智能将推动传统产业 的升级转型，催生新的业 态和商业模式，促进经济 的高质量发展。
人工智能
汇报人：可编辑 2023-12-23
目 录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 人工智能机器人 • 人工智能的挑战与未来发展 • 人工智能与人类的关系
01
人工智能概述
定义与特点
定义
人工智能（AI）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方 法、技术及应用系统的新技术科学，它是计算机科学的一个分支，旨在生产出 一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
进行更加自然的交互。
佳佳机器人被广泛应用于人机交互、智能服务、教育 、娱乐等领域，为人们的生活和工作带来了便利。
佳佳机器人是中国科学技术大学研制的类人机 器人，具有人类外观特征，能够与人进行简单 的交流和互动。
佳佳机器人还具有语音识别和语音合成功能，能 够理解人类的语言并做出相应的回应。
小度机器人
言处理。
生成对抗网络
通过生成器和判别器之间的竞 争，生成高质量的数据。
（毕业论文）动物识别专家系统
摘要
专家系统是目前人工智能中最活跃，最有成效的一个研究领域，它是一种基于知识的系统，它从人类专家那里获得知识，并用来解决只有专家才能解决的困难问题。
该动物识别专家系统是在VC编程环境下编写的基于Windows操作平台上的图形用户界面程序，依据15条规则，构建知识库，能判别七种动物。该系统具有较好的扩充性，可移植性、透明性，算法简单高效，使用方便，用户界面友好。在层次树结构的数据结构基础上，采用正向推理的技术构建推理机，解释机构的实现采用了唱片技术和追踪技术。
构建该动物识别专家系统主要目的是为了提高人工智能的理论水平，更深入地了解专家系统的原理、历史、构成和各组成部件的基本原理，并提高VC的编程能力。
关键字：专家系统，知识库，规则，推理机，解释机
Abstract
Expert system is one of the most active and effective research realms. It can solve difficult problems, which can only be solved by experts. It is a system based on knowledge and can achieve knowledge from experts.
This expert system is the visual interface program, which based on Windows operation system in the situation of Visual C++ programming. It can distinguish seven kinds of animals by constructing knowledge base, which is based on 15 rules. This system is moveable, transparent, and expansible. It can be easily used. Its mathematic is simple and efficient the user interface is friendly. The construction of reasoning machine adopts the positive reasoning technology and the realization of explanation adopts the record and pursuit technology
人工智能简介-课件(PPT演示)
AI的定义
何谓人工智能（2/2） Turing测试
小于50%？
被测机器
测试主持人
被测人
12
人工智能概述
• AI的定义及其研究目标 • AI的产生与发展 • 孕育期（1956年以前） • 形成期（1956----1970年） • 知识应用期（1970---- 20世纪80年代末） • 从学派分离走向综合（20世纪80年代末到本世纪初） • 智能科学技术学科的兴起（本世纪初以来） • AI研究的基本内容 • AI研究的不同学派
形成期（1956--1970年）
早期研究 心理学小组：1957年，纽厄尔、肖(J.Shaw)和西蒙等人的心理学小组研制 了称为逻辑理论机(简称LT)的数学定理证明程序。 1960年研制了通用问题求解程序。该程序当时可解决11种类型的问题，如 不定积分、三角函数、代数方程、猴子摘香蕉、河内梵塔、人—羊过河等。 IBM工程小组：1956年，塞缪尔在IBM704计算机上研制成功了具有自学习 、自组织和自适应能力的西洋跳棋程序。这个程序可以从棋谱中学习，也可 以在下棋过程中积累经验、提高棋艺。通过不断学习，该程序1959年击败了 塞缪尔本人，1962年又击败了一个州的冠军。 MIT小组：1958年，麦卡西建立了行动规划咨询系统。 1960年，麦卡锡又研制了人工智能语言LISP。 1961年，明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智能 的发展。 其他方面：1965年，鲁宾逊(J.A.Robinson)提出了归结（消解）原理。 1965年，费根鲍姆开始研究化学专家系统DENDRAL。
专家系统PPT
引言--深化与应用期(2/2)
ES技术今后的展望:今后ES技术可能沿以下几个方向发展: 综合多个知识表示模式,使浅层知识、深层知识、常识知 识等结合起来; 分布式 ES体系结构; 知识的自学习方法;
符号推理与数值理论的结合;
新的ES工具模型; 实时ES.
PS(1/1)
PS的组成--产生式规则(2/2)
then部分被称为操作、结果或后项. 在PS的执行过程中,如果某规则的前项满足了,那么, 该规则就可以被应用,也就是说,系统的控制部分可以 执行规则后项的操作部分. 产生式规则的前后项可用谓词逻辑、逻辑函数、符号和 语言的形式,或用很复杂的过程语句来表示. 这取决于所采用知识表示的方法与数据结构的类型.
引言(2/4)
What is ES?
一种智能计算机程序,它运用知识和推理来解 决只有人类专家才能解决的复杂问题
定义(Edward Feigenbaum) An intelligent computer program that uses knowledge and inference procedures to solve problems that are difficult enough to require significant human expertise for their solutions. 定义(Giarratano and Riley,1998) ES is a computer system that emulates the decision-making ability of a human expert in a restricted domain
人工智能专家系统
2023/11/4
13
LISP语言
• 1、BackGround
• 1959年，麦卡锡基于阿隆索.邱奇(Alonzo Church)的λ-演算和西蒙、纽厄尔首创的"表 结构"，开发了著名的LISP语言（LISt Processing language or LISt Processor）， 成为人工智能界第一个最广泛流行的语言。
• 由于人工智能研究的问题的特点和解决问 题的方法的特殊性，为了能方便而有效地 建立人工智能系统，需要发展专门的人工 智能语言。
2023/11/4
8
人工智能语言
一般来说，人工智能语言应具备如下特点： • 要有符号处理能力（即非数值处理能力）； • 适合于结构化程序设计，编程容易； • 要有递归功能和回溯功能； • 要有人机交互能力； • 适合于推理； • 要有把过程与说明式数据结构混合起来的能力，
2023/11/4
27
LISP语言
②数的比较函数 > < >= <= = /=
③等值函数 equal (equal ( ) nil ) → t (equal ‘(a b c) ‘(a b d)) → nil
④逻辑运算函数 and or not
2023/11/4
28
LISP语言
5、条件函数 ①if 函数 (if test then [else]) 返回：[else] or nil
人工智能课程设计汇报ppt课件
；.
18
核心代码
int rule_result[rule_num] =
{
int rule_prerequisite[rule_num][rule_volu2m1e, ] =
{
21,
{1,0,0,0},
22,
{2,0,0,0},
22,
{3,0,0,0},
23,
{4,5,0,0},
23,
{21,6,0,0},
double k;
Cprobability(group);
cross_point=Randominteger1(1,nu
Caccumulation(group); for(i=0;i<N-1;i++)
m_C-1); //随机生成交叉位点 for(i=0;i<num_C;i++)
{
{
k=Randominteger(0,1);
24,
{7,8,9,0},
24,
{21,10,0,0},
25,
{21,11,0,0},
26,
{23,12,13,0},
27,
{23,12,14,0},
28,
{24,15,16,13},
29,
{24,14,0,0},
30,
{22,15,16,4},
人工智能PPT课件
百度文库
应用
在游戏AI、自动驾驶等领域有广 泛应用。
挑战
强化学习需要大量的试错和训练 时间，且在某些情况下可能无法
找到最优解。
03
人工智能在各领域的应用
医疗领域
医疗影像诊断
AI技术可以辅助医生进行影像 诊断，提高诊断准确性和效率
。
病历分析
AI可以对大量病历数据进行挖 掘和分析，帮助医生制定更精 准的治疗方案。
人工智能的核心
让机器具备自主学习和决策的能 力，以解决复杂问题。
人工智能的历史与发展
起步阶段（1950年代）：人工智能 的概念开始萌芽，出现了一些简单的 程序和算法。
机器学习与神经网络（1980-1990年 代）：人工神经网络、支持向量机等 机器学习算法得到广泛应用。
知识表示与推理（1960-1970年代） ：专家系统、知识表示和推理技术得 到发展。
06
案例分析
AlphaGo战胜围棋世界冠军
人工智能在游戏领域的里程碑事件
AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序，于2016年击败了世界围棋冠军李世石，成为人工智能在游戏领 域的一项重大突破。AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，不断自我学习和进步，最终在围棋这个被视为人类智力巅峰的 领域取得了胜利。
的内容。
医疗诊断
(完整版)人工智能介绍PPT课件
主条目：GOFAI
当20世纪50年代，数字计算机研制成功，研究者开始探索人类智能是否能简化成符号处理。研究主要集 中在卡内基梅隆大学，斯坦福大学和麻省理工学院，而各自有独立的研究风格。JOHN HAUGELAND称 这些方法为GOFAI(出色的老式人工智能)。 60年代，符号方法在小型证明程序上模拟高级思考有很大的 成就。基于控制论或神经网络的方法则置于次要。 60~70年代的研究者确信符号方法最终可以成功创造 强人工智能的机器，同时这也是他们的目标。 认知模拟经济学家赫伯特 西蒙和艾伦 纽厄尔研究人类问题解决能力和尝试将其形式化，同时他们为人工 智能的基本原理打下基础，如认知科学，运筹学和经营科学。他们的研究团队使用心理学实验的结果开发 模拟人类解决问题方法的程序。这方法一直在卡内基梅隆大学沿袭下来，并在80年代于SOAR发展到高峰。
大脑模拟
主条目：控制论和计算神经科学 20世纪40年代到50年代，许多研究者探索神经病学，信息理论及控 制论之间的联系。其中还造出一些使用电子网络构造的初步智能， 如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。这 些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的RATIO CLUB举行技术协 会会议。直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再 次提出这些原理。 符号处理
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中 得到应用。
人工智能PPT课件
要点二
强化学习- 强化学习是使智能体通 过与环境的交互，学…
通过构建Q表来学习状态-动作值函数，选择最优的动作。 - Policy Gradient Methods：通过优化策略来最大化期望 回报，适用于连续动作空间。- Actor-Critic Methods： 结合策略梯度和值函数近似，同时更新策略和值函数。Deep Reinforcement Learning：结合深度学习和强化学 习，使用深度神经网络来近似状态-动作值函数或策略。
无监督学习：训练数据没有标签，通 过学习数据的内在结构和模式，对新 的数据进行分类或聚类。
监督学习：训练数据带有标签，通过 学习输入和输出之间的关系，对新的 输入数据进行预测。
强化学习：通过与环境的交互，智能 体不断优化策略以达成长期目标。
深度学习
01
深度学习是机器学习的 一个子集，通过构建深 度神经网络来模拟人脑 的神经网络。
人工智能的分类
根据智能程度和应用场景，人工智能可以分为弱人工智能和 强人工智能。弱人工智能专注于特定领域的问题解决，强人 工智能则具备全面的认知能力，能在多种任务中表现出超越 人类的智能水平。
人工智能的历史与发展
起步阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，机器翻译、定理证明等研究项目 启动。
数据安全
随着人工智能技术的广泛应用，数据 泄露和黑客攻击的风险也相应增加， 如何确保数据安全，防止数据被非法 获取和使用，也是亟待解决的问题。
人工智能课程设计报告--动物识别系统
文档从互联网中收集，已重新修正排版，word格式支持编辑，如有帮助欢迎下载支持。
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。
人工智能与专家系统
1.4.4 专家系统
❖ 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内 部含有大量的某个领域专家水平的知识与经 验，能够利用人类专家的知识和解决问题的 方法来处理该领域问题。
1.4.5 机器人
❖ 机器人（Robot）是自动执行工作的机器装 置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预 先编排的程序，也可以根据以人工智能技术 制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取 代人类工作的工作，例如生产业、建筑业， 或是危险的工作。
1.4.6 自然语言处理
❖ 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能 领域中的一个重要方向。它研究能实现人与 计算机之间用自然语言进行有效通信的各种 理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、 计算机科学、数学于一体的科学。
1.4.7 博弈
❖ 博弈，词语解释是局戏、围棋、赌博。 ❖ 博弈分为静态博弈和动态博弈。 ❖ 静态博弈是指在博弈中，两个参与人同时选择或两
❖ 希尔勒假设：希尔勒博士在一个封闭的房子 里，有输入和输出缝隙与外部相同。
❖ 输入的是中文问题，而他对中文一窍不通。 房子内有一本英语的指令手册，从中可以找 到相应的规则。他按照规则办事，把作为答 案的中文符号写在纸上，并输出到屋子外面。
❖ 这样，看起来他能处理输入的中文问题，并 给出正确答案。但是，他对那些问题毫无理 解，不理解其中的任何一个词！
❖ 2.维纳和麦洛克等人提出的控制论和自组织 系统。控制论把神经系统的工作原理与信息 理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。
人工智能ppt课件模板
2010年代，深度学习、强化学习等技术取得重 大突破，推动人工智能进入快速发展阶段
应用领域拓展
01
语音识别：语 音助手、智能 客服等
04
机器学习：数 据挖掘、推荐 系统等
02
03
自然语言处理： 机器翻译、文 本分类等
计算机视觉： 图像识别、人 脸识别等
人工智能与金融行业的融合， 实现智能风控和投资决策
人工智能与教育行业的融合， 实现个性化教育和智能评估
伦理与法律挑战
1
隐私保护：如何保护个人隐 私和数据安全
2
责任归属：当AI系统出现错 误或事故时，如何确定责任
归属
3
公平性：如何确保AI系统的 决策和推荐是公平和公正的
4
监管和立法：如何制定合适 的法律和监管措施来规范AI
人工智能
演讲人
目录
01 人 工 智 能 的 发 展 历 程 03 人 工 智 能 的 应 用 场 景
02 人 工 智 能 的 技 术 原 理 04 人 工 智 能 的 未 来 趋 势
1
人工智能的发展历 程
起源
01
02
03
04
05
06
1956年， 1960年代，
达特茅斯会 人工智能研
议首次提出 究进入黄金
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小型动物分类专家系统的设计与实现
一、实验目的
通过本实验可使学生能够综合利用C语言(或C++)、面向对象程序设计、数据结构、数据库原理、人工智能、软件工程等课程的相关知识，设计并实现小型动物分类专家系统，培养学生综合运用所学计算机软件知识解决实际问题的能力，为今后从事计算机软件开发及应用打下基础。
二、实验内容
运用下列规则，设计并实现一个小型动物分类专家系统。
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"}
程序有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。相应的规则数组第七条是{16，13，0，0，0，0}，第十三个是“bird”（鸟），如果事实成立，询问使用者下一个事实，第十六个“fly_well”（善飞），如果也成立，则查找结论断言编号数组{30,29,28, 27,26,25,24,3,3,13,12,12,11,11,0}中第七个“24”，这里24对应事实数组中的“albatross”（信天翁）。
上述就是程序的推理过程，也是程序中的重点，该部分是由规则类（类rul e）中的Query方法实现。
三、实验原理
一个基于规则专家系统的完整结构示于图1。其中，知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成－如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互；也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构，并把它解释给用户。
图1 一个基于规则专家系统的完整结构
四、实验环境
开发工具采用Microsft Visual C++6.0 集成开发工具或C，其它C++工具任选，如采用数据库完成知识库，数据库管理系统采用Sql Server 2000.五、实验步骤
知识库中的知识源于领域专家，它是问题求解所需要的领域知识的集合，包括基本事实、规则和其它有关信息。
步骤一：知识获取与知识表示选择/设计
1.知识的获取