小型动物分类专家系统的设计与实现_2016

动物识别专家系统的建立

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实用第一智慧密集
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家豫绩
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童小明
摘要：专家系统是具有人工智能和推理功能的知识系统。以一个动物识别专家系统的建立为例，
１１３４
（）吃肉的哺乳类称为食肉动物（肉＆哺乳类＿肉类）５吃＞食。（）反刍食物的哺乳类是偶蹄类ｆ刍食物＆哺乳类一６反＞
“ 有蹄类“黄褐色” ， “ ，１１１１１０２２２４２６５６７８９２１２３２５２
父节点＆父节点子节点（）有毛发的动物是哺乳类（毛发＆动物一１有＞哺乳类）。（）有奶的动物是哺乳类（奶＆动物一２有＞哺乳类）。
长脖
鸵鸟潜水企鹅ｆ毛发 ¨动物 ¨哺乳类 ¨ 有奶 ¨ 有羽毛鸟有．类ｎ会飞－生蛋ｎ吃肉 “反刍食物 ”偶蹄类 ”有蹄＊ ” ， “ ，－，＊，一，・一，
（）吃肉的哺乳类称为食肉动物；（）反刍食物的哺乳类是５６偶蹄类；（）有蹄的哺乳类是有蹄类；（）黄褐色有暗斑点７８的食肉类是金钱豹；（）黄褐色有黑色条纹的食肉类是老虎；９（０１）尖牙利爪且眼睛向前的是食肉动物；（１脖有黄褐色１）

（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AbstractExpert 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 technologyThis animal distinguish expert system aims to raise the theory standard of artificial intelligence. The writer intended to know about the principle, the history and the composition theory of expert system, and upgrade the programming ability.Key W ords: expert system, repository, rule, reasoning machine, explanative machine目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)前言 (4)第一章需求分析 (6)1.1 需求状况 (6)1.2专家系统的设计要求 (6)1.3组成部分 (10)1.4推理机 (12)第2章概要设计 (14)2.1总体流程的设计 (14)2.1.1创建知识库 (14)2.1.2 设计推理机的工作流程 (17)2.2用户界面设计 (19)2.2.1 用户界面设计的原则 (19)2.2.2设计的用户界面 (20)第3章详细设计 (22)3.1学习VC有感 (22)3.1.1认识VC (22)3.1.2使用MSDN (23)3.2 详细编码 (24)第4章测试与完善 (37)4.1 测试系统 (37)4.2 完善功能 (38)4.2.1改善explain功能 (38)4.2.2 添加backspace功能........................... 错误！未定义书签。

动物专家系统实验报告

//printf("%d",a1);
printf("Q2:有奶吗?\n1:YES\n0:NO\n");
scanf("%d", &a2);
// printf("%d",a2);
printf("\n\n\n初步结果：\n");
if (a1 == 1 && a2 == 1) {
printf("----------是哺乳动物----------\n\n");
printf("----------是有蹄类动物----------\n\n");
x4 = 1;
} else if (d2 == 1 && x1 == 1) {
printf("----------是有蹄类动物----------\n\n");
x4 = 1;
} else {
printf("----------不是有蹄类动物----------\n\n");
printf("----------该动物是虎----------");
//r11
else if (x1 == 1 && x2 == 0 && x3 == 0 && x4 == 1 && n1 == 0 && n2 == 1 && n3 == 0 && n4 == 1 && n5 == 1 && n6 == 0 && n7 == 0 && n8 == 0)

动物识别专家系统研究与设计

动物识别专家系统研究与设计摘要：动物识别专家系统是将人的思维过程转化为计算机语言的逻辑过程，其关键在于知识和信息的表示，智能推理或求解的基础——知识库的创建和管理，以及基于某种知识和信息表示的智能推理或求解过程。

专家系统已有很广泛而又重要的应用，它对人类所作出的贡献，使它越来越为更多人所接受，专家系统有着广泛的应用，遍及化学、医学、地质学、气象学、教育乃至军事等方面。

本论文所做的研究与设计是以识别七种动物为设计思路所写的。

通过输入一些已知事实，然后运用规则进行推理，最终判断出动物。

关键字：动物识别，人工智能，产生式系统一、专家系统基本知识1.1动物识别专家系统介绍动物识别专家系统是人工智能中一个比较基础的规则演绎系统，是人工智能领域里的一个大模块的专家系统的一个特定例子。

是集知识表与推理为一体的，以规则为基础对用户提供的事实进行向前、逆向或双向的推理得出结论的一种产生式系统。

如果通过良好的分析、精确地设计和细致的规划会创设出高度灵活和快速有效的识别系统，再加上良好的界面供用户添加新的事实和规则，反馈详细的错误或信息的话，那就是一个相当完整的识别系统了。

1.2专家系统实际应用目前专家系统已经成功地渗透到生活的各个领域，并且还产生了巨大的社会效益和经济效益。

例如，像车辆传感、药物、纺织服装等重工业和轻工业领域中都会应用到，特别是在计算机领域里，现在已经是一门非常重要的学科类了。

1.3专家系统的开发专家系统设计与实现的一般过程图1 专家系统开发流程二、设计基本思路2.1知识库知识库作用用产生式系统鉴别动物，需要一种演绎机制，利用己知事实的集合做出新的结论，一种方法是替动物园中的每个动物作一个产生式，使用者首先收集所有可利用的事实，然后在产生式的表中进行扫描，寻找一个状态部分能与之匹配的产生式。

一般要经过多少步并生成和利用一些中间事实才能从基本事实推出结论，这样做所包含的产生式可以比较小，容易理解，容易使用和容易产生。

人工智能小型动物分类专家系统的设计与实现PPT

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。

动物识别专家系统

动物识别专家系统摘要：专家系统是具有人工智能和推理功能的知识系统。

本系统用15条规则，可识别7种动物，用C编程实现，并对结果进行了分析。

该系统把规则的前提与推理机构结合起来，规则的前提作为推理的情况，规则的结论作为推理过程的状态，推理出最终结果后，就能直接处理，不需要判断。

关键字：专家系统；动物；推理Animal recognition expert systemAbstract: Expert systems are knowledge systems with artificial intelligence and reasoning function. The system uses 15 rules, and can identify seven kinds of animals, using C programming, and the results were analyzed. The system is the premise and reasoning mechanism combining rules, rules for reasoning rule conclusion as the reasoning process , reasoning out the final result , can directly handle, without judge.Key words: Expert systems; Animals; Reasoning1 引言1.1 专家系统简介专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。

专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题 [1]。

人工智能导论_实验指导

《人工智能导论》实验指导实验一Prolog平台使用实验二状态空间搜索：传教士与野人问题求解实验三启发式搜索算法：斑马属谁问题求解实验四小型专家系统设计与实现实验报告的基本内容和书写格式——————————————————————————————————一、实验目的二、实验内容三、实验步骤四、实验结果1. 系统名称〈所做系统的名称〉2. 系统概述（包括所做系统的背景和主要功能等。

）3.系统运行演示过程(1) 输入的初始事实或数据：(2) 系统运行时产生的推理树（网）：(3) 输出的结果：——————————————————————————————————《人工智能导论》实验一Prolog平台使用实验目的：熟悉Prolog（包括SWI-Prolog平台、Turbo-Prolog平台），包括编辑器、编译器及其执行模式；熟悉Prolog语法、数据结构和推理机制；熟悉SWI-Prolog平台与Visual C++结合开发应用程序。

实验环境（硬/软件要求）：硬件：计算机一台软件：SWI-Prolog、Turbo Prolog、SWI-Prolog-Editor、Visual C++、Eclipse实验内容：1.Prolog平台界面和基本操作；2.熟悉Prolog语法和数据结构；3.熟悉Eclipse PDT插件安装、使用；4.编写简单Prolog程序并测试（输入动物叫声、输出该动物名称）；5.熟悉Prolog平台与Visual C++结合开发应用程序；实验主要步骤：1.打开SWI-Prolog平台，熟悉SWIPrologEditor，熟悉操作界面；2.实现Prolog基本语句；3.编写简单Prolog程序并测试（输入动物叫声、输出该动物名称）；示例程序(Turbo Prolog)逻辑电路模拟程序。

该程序以逻辑运算“与”、“或”、“非”的定义为基本事实，然后在此基础上定义了“异或”运算。

那么，利用这些运算就可以对“与”、“或”、“非”和“异或”等逻辑电路进行模拟。

动物识别专家系统有MFC

动物识别专家系统摘要专家系统的出现是人工智能在实际应用中最引人注目的成果，也是人工智能最活跃或最富有成效的研究领域。

本文介绍了专家系统的原理、结构和发展方向，在此我们实现了一种动物识别的专家系统，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。

关键词：专家系统；人工智能；先进技术；应用领域1专家系统介绍当人类迈步跨进21世纪的时候，信息技术的发展也迎来了新的机遇和挑战。

在最近的几十年中，人工智能技术逐渐得到了广泛地应用，其中专家系统更是获得了很大程度的普及。

专家系统系由知识库、推论引擎及接口为基础而组成的计算机化系统，其目的在于对某一特定领域的问题作判断、解释及认知。

但由于此特定领域可大可小，且对认知的定义亦有不同的解释，故可有小如某些汽车专家系统只能依照外型等特征辨认十余种车，亦有大如某些医学专家系统可依据十二万个不同的医学表征分辨八千余种疾病。

尽管专家系统的定义未尽明确，但基本上当此系统所能处理的问题，其复杂性、对专业知识的需求、以及其执行的信度及效度足可与专家相匹敌时，我们便可称之为专家系统。

而由于专家系统能够提供智能型的决策与辅助解决问题、并对求解的过程做某种程度的解释，因而也可以称为“智能型知识库系统”（Intelligent Knowledge-Based System，IKBS）。

专家系统简化结构如图1所示。

图1 专家系统简化结构我国专家系统的研究起步较晚，大约在80年代初期。

最初开发出来的大都是演示系统，达不到实际应用水平。

到目前为止，在理论研究和实际应用开发上都已有了丰硕的成果，并己应用到工业、农业、军事以及国民经济的各个部门乃至社会生活的许多方面。

1.1 知识库知识库系统的主要工作是搜集人类的知识，将之有系统地表达或模块化，使计算机可以进行推论、解决问题。

知识库中包含两种型态：一是知识本身，即对物质及概念作实体的分析，并确认彼此之间的关系；二是人类专家所特有的经验法则、判断力与直觉。

动物定位跟踪系统设计及优化

动物定位跟踪系统设计及优化一、引言动物定位跟踪系统是一种可以追踪和监测野生动物行踪的工具，它可以为我们提供生态研究以及野生动物保护等方面的重要信息。

本文将介绍如何设计和优化动物定位跟踪系统，使其能够实现更精确和可靠的定位效果。

二、系统设计动物定位跟踪系统主要由三部分组成：标签、接收器和计算机软件。

标签是被动式或主动式的，它们可以被固定在动物身上，通过无线电信号传输它们的位置信息。

接收器可以接收和记录传输的无线电信号，并通过计算机软件来计算和确定动物的位置。

1. 标签标签设计是动物定位跟踪系统最关键的部分之一，标签的大小和重量需要考虑到动物的身体大小和负荷能力。

标签的电池寿命需要长，以确保标签可以长期工作。

同时，标签的发射频率和传输距离也需要考虑，因为它们直接影响到定位的准确性。

2. 接收器接收器需要能够接收和记录传输的无线电信号，并将其传输至计算机软件进行处理。

接收器的声音清晰度、灵敏度和抗干扰能力是决定传输距离的关键因素。

3. 计算机软件计算机软件需要能够处理从接收器接收到的数据，并计算动物的位置。

为了实现更准确的定位，计算机软件需要采用复杂的算法，例如卡尔曼滤波器和贝叶斯维特比算法等。

三、系统优化为了提高动物定位跟踪系统的定位准确性，我们可以通过以下几种方式来进行系统优化。

1. 增加标签的传输频率增加标签的发射频率可以提高定位的准确性。

然而，频率的提高会导致电量消耗加剧，标签电池的使用寿命将会降低。

为了实现有效的分析，建议在不影响电池寿命的前提下尽量增加标签的传输频率。

2. 优化接收器的位置接收器的位置对于定位准确性有着至关重要的影响。

采用多个接收器可以提高定位的精度，同时，通过在合适的位置放置接收器，可以减少信号干扰和衰减的情况。

3. 使用先进算法为了实现更准确的定位，我们可以采用更复杂的算法来处理数据。

例如，卡尔曼滤波器和贝叶斯维特比算法等都是被广泛应用的算法，可以帮助我们提高定位精度。

动物识别专家系统实验报告

题目：动物识别专家系统一．实验目的理解和掌握产生式只是表示方法，能够用选定的编程语言实现产生式系统的规则库。

二．实验内容（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规则库和综合数据库，并能对它们进行增加、删除和修改操作。

三．实验原理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r来表示知识，共15条r、可以识别七种动物，这些r既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的r，还可以用来识别其他东西的新r来取代这些r。

动物识别15条r:r1：IF 动物有毛发THEN 该动物是哺乳动物r2: IF 动物能产奶THEN该单位是哺乳动物r3: IF 该动物有羽毛THEN该动物是鸟r4: IF动物会飞AND会下蛋THEN该动物是鸟r5: IF动物吃肉THEN该动物是肉食动物r6: IF动物有犬齿AND有爪AND眼盯前方THEN该动物是食肉动物r7: IF动物是哺乳动物AND有蹄THEN该动物是有蹄动物r8: IF动物是哺乳动物AND是反刍动物THEN该动物是有蹄动物r9: IF动物是哺乳动物AND是食肉动物AND是黄褐色的AND有暗斑点THEN该动物是豹r10：IF动物是黄褐色的AND 是哺乳动物AND 是食肉AND 有黑条纹THEN该动物是虎r11：IF动物有暗斑点AND 有长腿AND 有长脖子AND 是有蹄类THEN该动物是长颈鹿r12：IF动物有黑条纹AND 是有蹄类动物THEN该动物是斑马r13：IF动物有长腿AND 有长脖子AND 是黑色的AND 是鸟AND 不会飞THEN该动物是鸵鸟r14：IF动物是鸟AND 不会飞AND 会游泳AND 是黑色的THEN该动物是企鹅r15：IF动物是鸟AND 善飞THEN该动物是信天翁四．推理树部分推理树如下：五．代码程序是用java编写的规则对象代码：public class Rule {private ArrayList<Integer> premise = new ArrayList<Integer>();private int result;public void addPremise(int item) { premise.add(item);}public int size() {return premise.size();}public int getPremiseAt(int index) {return premise.get(index);}public void setResult(int result) {this.result = result;}public int getResult() {return result;}}规则库代码如下：public class RuleBase {private ArrayList<Rule> rules= new ArrayList<Rule>();public int size() {return rules.size();}public RuleBase() {init();}public void addRule(Rule rule) {rules.add(rule);}public Rule getRuleAt(int index) {return rules.get(index);}public void init() {Rule rule1 = new Rule();rule1.addPremise(0); rule1.setResult(20);rules.add(rule1);Rule rule2 = new Rule();rule2.addPremise(1); rule2.setResult(20);rules.add(rule2);Rule rule3 = new Rule();rule3.addPremise(2); rule3.setResult(21);rules.add(rule3);Rule rule4 = new Rule();rule4.addPremise(3); rule4.addPremise(13); rule4.setResult(21);rules.add(rule4);Rule rule5 = new Rule();rule5.addPremise(19); rule5.setResult(22);rules.add(rule5);Rule rule6 = new Rule();rule6.addPremise(4); rule6.addPremise(15); rule6.addPremise(12); rule6.setResult(22);rules.add(rule6);Rule rule7 = new Rule();rule7.addPremise(20); rule7.addPremise(9); rule7.setResult(23);rules.add(rule7);Rule rule8 = new Rule();rule8.addPremise(20); rule8.addPremise(18); rule8.setResult(23);rules.add(rule8);Rule rule9 = new Rule();rule9.addPremise(20); rule9.addPremise(22); rule9.addPremise(14); rule9.addPremise(11);rule9.setResult(24);rules.add(rule9);Rule rule10 = new Rule();rule10.addPremise(20); rule10.addPremise(22); rule10.addPremise(11); rule10.addPremise(5);rule10.setResult(25);rules.add(rule10);Rule rule11 = new Rule();rule11.addPremise(23); rule11.addPremise(6); rule11.addPremise(7); rule11.addPremise(14);rule11.setResult(30);Rule rule12 = new Rule();rule12.addPremise(23); rule12.addPremise(5); rule12.setResult(26);rules.add(rule12);Rule rule13 = new Rule();rule13.addPremise(21); rule13.addPremise(6); rule13.addPremise(17); rule13.addPremise(7);rule13.setResult(27);rules.add(rule13);Rule rule14 = new Rule();rule14.addPremise(21); rule14.addPremise(10); rule14.addPremise(17); rule14.addPremise(8);rule14.setResult(28);rules.add(rule14);Rule rule15 = new Rule();rule15.addPremise(21); rule15.addPremise(16); rule15.setResult(29);}}综合数据库代码如下：public class Database {ArrayList<Integer> db = new ArrayList<Integer>();public void addFact(int item) {db.add(item);}public boolean contains(int item) {return db.contains(item);}}控制系统代码如下：public class Machine {public static String inference(Database db) { RuleBase ruleBase = new RuleBase();int result = 0;for (int i = 0; i < ruleBase.size(); i++) { int size = ruleBase.getRuleAt(i).size();boolean flag = true;for (int j = 0; j < size; j++) {if(!db.contains(ruleBase.getRuleAt(i).getPremiseAt(j))) { flag = false;break;}}if (flag) {int fact = ruleBase.getRuleAt(i).getResult();db.addFact(fact);if (fact >= 24) {result = fact;break;}}}switch (result) {case 24:return"金钱豹";case 25:return"老虎";case 26:return"斑马";case 27:return"鸵鸟";case 28:return"企鹅";case 29:return"信天翁";case 30:return"长颈鹿";default:return"不存在";}}}六．截图七．感想通过这次课程设计我对专业课的学习有了更加深刻的认识，让我知道了学无止境的道理。

人工智能大作业-动物识别专家系统研究

动物识别专家系统研究摘要：动物识别专家系统是将人的思维过程转化为计算机语言的逻辑过程，其关键在于知识和信息的表示，智能推理或求解的基础——知识库的创建和管理，以及基于某种知识和信息表示的智能推理或求解过程。

使动物识别具有一定的智能性、良好的交互性和可视化效果。

本论文也主要以识别七种动物的设计思路和程序为例所写的。

关键词：人工智能；专家系统；动物识别一、专家系统基本知识1.1动物识别专家系统介绍动物识别专家系统是人工智能中一个比较基础的规则演绎系统，是人工智能领域里的一个大模块的专家系统的一个特定例子。

是集知识表与推理为一体的，以规则为基础对用户提供的事实进行向前、逆向或双向的推理得出结论的一种产生式系统。

如果通过良好的分析、精确地设计和细致的规划会创设出高度灵活和快速有效的识别系统，再加上良好的界面供用户添加新的事实和规则，反馈详细的错误或信息的话，那就是一个相当完整的识别系统了。

1.2专家系统实际应用目前专家系统已经成功地渗透到生活的各个领域，并且还产生了巨大的社会效益和经济效益。

例如，像车辆传感、药物、纺织服装等重工业和轻工业领域中都会应用到，特别是在计算机领域里，现在已经是一门非常重要的学科类了。

1.3专家系统的开发专家系统设计与实现的一般过程图1【3】二、设计基本思路2.1知识库2.2.1知识库作用用产生式系统监别动物，需要一种演绎机制，利用己知事实的集合做出新的结论，一种方法是替动物园中的每个动物作一个产生式，使用者首先收集所有可利用的事实，然后在产生式的表中进行扫描，寻找一个状态部分能与之匹配的产生式。

一般要经过多少步并生成和利用一些中间事实才能从基本事实推出结论，这样做所包含的产生式可以比较小，容易理解，容易使用和容易产生。

动物识别专家系统中的知识库中的知识通常是用规则表示的。

2.1.2 知识库建立知识库所要遵循的规则【1】规则1：如果：动物有毛发则：该动物是哺乳动物规则2：如果：动物能产奶则：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.2.1.3 知识库获取知识获取一般是指从某个活某些致使原中获取专家系统问题求解所需要的专门知识，并以某种形式在计算机中存储、传输与转移。

动物专家系统课程设计

动物专家系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解动物专家系统的定义、原理和应用范围。

2. 学生能掌握动物分类学的基本知识，包括动物的形态、生理、生态和地理分布特征。

3. 学生能了解动物行为学的基本概念，如先天性行为、学习行为等。

技能目标：1. 学生能运用动物专家系统进行动物信息的查询、筛选和分析。

2. 学生能运用所学的动物分类和行为学知识，解决实际问题，如动物识别、行为解读等。

3. 学生能通过小组合作，共同探讨动物专家系统在实际应用中的优缺点，并提出改进建议。

情感态度价值观目标：1. 学生能培养对动物及自然环境的热爱和保护意识。

2. 学生能树立科学探究的精神，对动物专家系统及其相关技术保持好奇心和求知欲。

3. 学生能在小组合作中培养团队精神和沟通能力，尊重他人意见，共同完成任务。

本课程旨在帮助学生在掌握动物基本知识的基础上，运用动物专家系统提高解决问题的能力。

针对学生年级特点，课程注重培养学生的学习兴趣和动手操作能力，同时关注情感态度价值观的培养，使学生在学习过程中形成正确的动物保护观念。

课程目标具体、可衡量，为后续教学设计和评估提供了明确方向。

二、教学内容1. 动物专家系统简介：介绍专家系统的定义、原理，以及动物专家系统在动物学研究中的应用。

- 教材章节：第一章，第一节2. 动物分类学知识：讲解动物的形态、生理、生态和地理分布特征，以及动物分类的基本原则和方法。

- 教材章节：第二章3. 动物行为学知识：阐述先天性行为、学习行为等基本概念，以及动物行为学的研究方法。

- 教材章节：第三章4. 动物专家系统操作与实践：指导学生使用动物专家系统进行动物信息的查询、筛选和分析。

- 教材章节：第四章5. 实际案例分析：分析动物专家系统在实际应用中的成功案例，如动物保护、生态监测等。

- 教材章节：第五章6. 动物专家系统优缺点及改进建议：组织学生进行小组讨论，探讨动物专家系统在实际应用中的优缺点，并提出改进建议。

动物识别系统的设计与实现

１１人工智能的概念．
２人工智能技术的应用一动物识别系统的设计与实
现由于人们对人工和智能特别是对智能的理解不同，因而给人人工智能技术作为本世纪三大科学技术之一，国防、在工业、工智能所下的定义也有所差异，较为确切的陈述应是：设计和开教育、卫生以及高科技等领域日益凸显出其强大的实用价发出各种计算机程序来模拟人的思维结构、推理过程和求解问题农业、的行为。因此，他们认为智能应该包括信息和知识的处理、符号处值。动物识别系统是人工智能技术的一个具体应用。．理、问题求解的智能，这样智能则成为一种结合体，即一种具有广２１动物识别系统设计的基本思路动物识别系统的实质是将人的思维过程转化为计算机语言泛处理信息能力和演示信息能力的结合体。的逻辑过程，其关键在于知识和信息的表示，智能推理或求解的１．工智能的研究对象及研究范围２人基础一知识库的创建和管理，以及基于某种知识和信息表示的智１．人工智能涉及以下几个领域．１２（）１研究会读和说的计算机程序，也就是通常称为“ 自然语能推理或求解过程。
维普资讯
２０年（３卷）３０６源自第５第期怯是技术
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方丽娟（西北政法学院信息与网络中心，陕西西安７０６）１０３
符号来表示的。符号处理强调的是符号在信息处理中的重要作用。计算机具有输入、出、、输存储复制和比较符号的性能。人工智能的一个基本假说就是要把上述的符号操纵性能变成能显示人为计算机能理解的程序代码，从而使动物识别具有一定的智能和机器智能的性能。（）３问题求解处理的智能。人工智能的方法就是在求解问题性、良好的交互性和可视化效果。时能开发出各种能模拟和演示“ 智能” 为的计算机程序，行而且是关奠词：工智能动物识别人不采用算法或步进解法（ｔｙｔｏｔｎ）ＳｅｂｅＳｌｉｓ的问题求解过程。ｐｓｐｕｏ１人工智能简述人工智能研究所面ｌ的难题是一些人能完成的任务而机器无法ｌ缶为攻克这个难题，人们正在不断积极的探索，并提出了一些人工智能（ＩＡｔｃｌｎｅｉｎｅ是在１５Ａ— ｒｆｉｔｌｇｃ）ｉａＩｌｅｉ９６年作为＿ｆ涉执行。－／及多种学科的新兴科学被正式提出的。经过半个多世纪的发展和新的途径和方法。实践，已形成一个较为系统的学科，并被广泛应用于各个领域。

专家系统

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6 应用举例
小型动物分类专家系统的设计与实现
步骤一：知识获取与知识表示选择/设计
1、知识的获取
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6 应用举例
小型动物分类专家系统的设计与实现。
步骤一：知识获取与知识表示选择/设计
知识的获取
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6 应用举例
获取专业领域所涉及到的知识内容。上图是从规则集所形成的（部分）推理网络。 2、知识的表达由步骤1获取的知识集合中的内容，包括定性信息和定量信息，对于定性信息必须制定相应的规则来表达知识的含义。也是知识库建立的重点。 3、建立知识库步骤二：推理机设计推理机是实施问题求解的核心执行机构，它是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间中去。推理策略包括： 1、正向（数据驱动） 2、反向（目标驱动） 3、双向实现推理机的程序与知识库的具体内容无关，对知识库的修改不需要改动推理机。
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5 利与弊
专家系统能为它的用户带来明显的经济效益。用比较经济的方法执行任务而不需要有经验的专家，可以极大地减少劳务开支和培养费用。由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。
专家系统在给它的用户带来经济利益的同时，也造成失业。专家系统的应用技术不仅代替了人的一些体力劳动，也代替了人的某些脑力劳动，有时甚至行使着本应由人担任的职能，免不了引起法律纠纷。比如医疗诊断专家系统万一出现失误，导致医疗事故，怎么样来处理，开发专家系统者是否要负责任，使用专家系统者应负什么责任，等等。

动物专家系统

动物分类专家系统设计与实现班级：计算机0352姓名：刘一飞学号：200320010220一、专家系统简介：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。

也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

1.专家系统的特点专家系统具有下列3个特点：(1) 启发性专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。

世界上的大部分工作和知识都是非数学性的，只有一小部分人类活动是以数学公式为核心的(约占8%)。

即使是化学和物理学科，大部分也是靠推理进行思考的；对于生物学、大部分医学和全部法律，情况也是这样。

企业管理的思考几乎全靠符号推理，而不是数值计算。

(2) 透明性专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。

例如，一个医疗诊断专家系统诊断某病人患有肺炎，而且必需用某种抗生素治疗，那么，这一专家系统将会向病人解释为什么他患有肺炎，而且必须用某种抗生素治疗，就像一位医疗专家对病人详细解释病情一样。

(3) 灵活性专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。

由于这一特点，使得专家系统具有十分广泛的应用领域。

2.专家系统的优点近十多年来，专家系统获得迅速发展，应用领域越来越广，解决实际问题的能力越来越大，这是专家系统的优良性能以及对国民经济的重大作用决定的。

具体地说，包括下列几个方面：(1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。

(2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。

(3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。

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。

动物分类ai 流程说明

动物分类ai 流程说明动物分类 AI 流程说明在当今科技飞速发展的时代，AI（人工智能）在各个领域都展现出了强大的能力，动物分类也不例外。

动物分类是一项复杂而重要的任务，通过 AI 技术可以更加高效和准确地完成。

下面就让我们来详细了解一下动物分类 AI 的流程。

首先，数据采集是整个流程的基础。

为了让 AI 能够学习和识别不同的动物，我们需要收集大量的动物相关数据。

这些数据的来源非常广泛，包括但不限于动物学书籍、学术论文、在线数据库、野生动物观察记录以及动物园和保护区的资料等。

数据的类型也是多种多样的，有动物的图片、视频、形态特征描述、生活习性、地理分布等信息。

在采集到数据后，需要对数据进行预处理。

这一步骤主要是为了将原始数据整理成适合 AI 学习的格式。

比如，对于图片数据，可能需要进行裁剪、调整大小、增强对比度等操作，以便 AI 能够更好地提取特征。

对于文本数据，则需要进行清理、分词、标记化等处理，去除噪声和无关信息。

接下来是特征提取。

特征提取是整个流程中的关键环节之一，它直接影响着 AI 分类的准确性。

在动物分类中，可以提取的特征包括动物的外形特征（如体型、毛色、斑纹、肢体比例等）、行为特征（如行走方式、飞行姿态、捕食动作等）、声音特征（如叫声的频率、节奏、音色等）以及生态特征（如栖息地、食性、繁殖方式等）。

这些特征可以通过图像处理技术、音频分析技术以及自然语言处理技术等手段来获取。

有了特征数据后，就可以开始构建模型进行训练了。

在动物分类中，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）用于图像分类、循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）用于处理序列数据（如动物的行为序列）、决策树、随机森林等用于分类任务。

在训练模型时，将预处理和提取特征后的数据输入到模型中，通过不断调整模型的参数，使得模型能够准确地预测动物的类别。

训练完成后，需要对模型进行评估。

评估指标通常包括准确率、召回率、F1 值等。