实验一产生式系统实验
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。
人工智能实验报告
暨南大学人工智能实验报告题目：动物识别系统院系：信科院计算机系专业：计算机软件与理论学号：学生姓名：张韶远成绩：日期：2009年11月10日一、目的与要求1．掌握人工智能的知识表示技术，能用产生式表示法表示知识，并实现一个用于识别的专家系统。
2．推理策略采用正向推理和反向推理两种。
二、主要内容1．学习人工智能的知识表示技术，关键掌握产生式知识表示的具体应用方法。
2．实现的动物识别系统的主要功能如下：2．1系统能通过正向、反向推理得到正确的动物识别结果。
2．2系统能动态地添加规则、能显示推理过程。
三．实验原理产生式表示：产生式表示是知识表示的一种。
这种方法是建立在因果关系的基础上的，可很容易的描述事实、规则及其不确定性度量。
1．事实的表示：事实可看成是断言一个语言变量的值或是多个语言变量间的关系的陈述句，语言变量的值或语言变量间的关系可以是一个词。
不一定是数字。
一般使用三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）来表示事实，其中对象就是语言变量，若考虑不确定性就成了四元组表示（增加可信度）。
这种表示的机器内部实现就是一个表。
如事实“老李年龄是35岁”，便写成（Lee,age,35）事实“老李、老张是朋友”，可写成（friend,Lee,Zhang）2．规则的表示：规则用于表示事物间的因果关系，以if condition then action 的单一形式来描述，将规则作为知识的单位。
其中的condition 部分称为条件式前件或模式，而action部分称作动作、后件或结论。
产生式一般形式为：前件后件。
前件和后件也可以是有“与”、“或”、“非”等逻辑运算符的组合的表达式。
条件部分常是一些事实的合取或析取，而结论常是某一事实B。
如果不考虑不确定性，需另附可信度度量值。
产生式过则的含义是：如果前件满足，则可得到后件的结论或者执行后件的相应动作，即后件由前件来触发。
一个产生式生成的结论可以作为另一个产生式的前提或语言变量使用，进一步可构成产生式系统。
AI实验报告
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实验一产生式系统实验群. (2)一、实验目的： (2)二、实验原理: (2)三、实验条件： (3)四、实验内容： (3)五、实验步骤： (3)实验二搜索策略实验群搜索策略: (6)一、实验目的： (6)二、实验原理: (6)三、实验条件： (6)四、实验内容： (6)五、实验步骤： (7)六：实验过程： (7)七、A*算法流程图： (18)八、实验结论： (19)实验三神经网络实验群 (20)一、实验目的： (20)二、实验原理: (20)三、实验条件： (20)四、实验内容： (20)五、实验步骤： (21)六、实验结论： (21)实验四自动规划实验群 (25)一、实验目的： (25)二、实验原理: (25)三、实验条件： (25)四、实验内容： (26)五、实验步骤： (26)实验一产生式系统实验群产生式系统: 是由一组规则组成的、能够协同作用的推理系统。
其模型是设计各种智能专家系统的基础 .产生式系统主要由规则库、综合数据库和推理机三大部分组成。
本实验环境主要提供一个能够实现模拟产生式专家系统的验证、设计和开发的可视化操作平台。
学生既能用本系统提供的范例进行演示或验证性实验，也能够用它来设计并调试自己的实验模型。
一、实验目的：熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。
二、实验原理:生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统，这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对。
简单动物识别系统的知识表示实验报告
简单动物识别系统的知识表示实验报告一、实验目的：1、理解和掌握产生式知识表示方法。
2、能够用选定的编程语言实现产生式系统的规则库。
二、实验内容和要求：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、实验步骤：1、确定需要识别的动物及其属性：本次实验的简单动物识别系统总共能识别7种动物，即：老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁。
2、建立识别七种动物识别系统的规则：由于实验要求系统的规则库和综合数据库能够进行增加、删除和修改操作，因此可以采取逐步添加条件，压缩范围的方法进行识别，即：先跟据一些动物的共性进行大致分类，然后在添加约束条件，将范围缩小，直到能够识别出每一种不同的动物为止。
这样，我们在需要添加识别其他动物的功能时，只需要添加那些动物的个性方面的信息即可，这样也可以简化系统的结构和内容。
识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁这7种动物的简单动物识别系统规则一共可以写成以下15条：Rule1：IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物Rule2：IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物Rule3：IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟Rule4：IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN该动物是鸟Rule5：IF 该动物吃肉 THEN 该动物是肉食动物Rule6：IF 该动物有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN该动物是肉食动物Rule7：IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN 该动物是有蹄类动物Rule8：IF 该动物是哺乳动物 AND 是嚼反刍动物 THEN 该动物是有蹄类动物Rule9：IF 该动物是哺乳动物 AND 是肉食动物 AND 是黄褐色AND 身上有暗斑点THEN该动物是金钱豹Rule10：IF 该动物是哺乳动物 AND 是肉食动物 AND 是黄褐色AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是老虎Rule11：IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是有长颈鹿Rule12：IF 该动物是有蹄类动物 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是斑马Rule13：IF 该动物是鸟 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND不会飞 THEN 该动物是鸵鸟Rule14：IF 该动物是鸟 AND 会游泳 AND 有黑白二色 AND不会飞THEN 该动物是企鹅Rule15：IF 该动物是鸟 AND 善飞 THEN 该动物是信天翁三、选定编程语言并确定综合数据库和规则库结构：（1）选用C语言作为编程语言（2）综合数据库的建立：用C程序写出综合数据库的代码：char*str{"有毛发","有奶","有羽毛","有犬齿","有暗斑点","有黑色条纹","有蹄","有长脖子","有长腿","有爪","有黑白两色","是黄褐色"," 会游泳","会下蛋","会飞","善飞","不会飞","眼盯前方","吃肉","哺乳动物","嚼反刍动物","肉食动物","有蹄类动物","鸟","老虎","金钱豹","斑马","长颈鹿","企鹅","鸵鸟","信天翁",0}（3）规则库的建立：为了简化数据结构，将综合数据库中的事实全部用序号来表示，共有31个事实，编号依次为1到31。
人工智能产生式系统实验报告
实验报告【实验名称】______________产生式系统_______________________ 【实验目的】1. 理解产生式系统的结构原理与实际应用。
2. 掌握产生式规则表示及规则库组建的实现方法。
3. 熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。
【实验原理】产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统，这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对。
在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识；用产生式规则表示推理过程和行为。
【实验内容】1.自己建造产生式系统（包括规则库和事实库），然后进行推理，即可以自己输入任何的事实，并基于原有的规则和输入的事实进行推理。
2.建造动物识别系统，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。
3.算法设计①首先建立事实库事实库是在程序的开始直接输入的，用户根据需要选择，即要求用户先输入特征个数，然后输入动物的特征，进行识别。
如果未识别出来，则可以重新选择，或者退出。
动物的特征如下：1有奶2有毛发3有羽毛4会飞5生蛋6有爪7有犬齿8目盯前方9吃肉10有蹄11反刍食物12黄褐色13黑色条纹14黑色斑点15长腿16长脖子17暗斑点18白色19不会飞20黑白色21会游泳22善飞23不怕风浪24哺乳动物25鸟26食肉动物27有蹄动物28偶蹄动物29海燕30老虎31金钱豹32长颈鹿33斑马34鸵鸟35企鹅②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，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。
本算法共有15种规则，如下：R1: 如果动物有奶，则它是哺乳动物R2: 如果动物有毛发，则它是哺乳动物R3: 如果动物有羽毛，则它是鸟R4: 如果动物会飞且生蛋，则它是鸟R5: 吃肉的哺乳动物是食肉动物R6: 有爪有犬齿木钉前方的哺乳动物是食肉动物R7: 有蹄的哺乳动物是有蹄动物R8: 反刍食物的有蹄动物是偶蹄动物R9: 黄褐色有黑条纹的食肉动物是老虎R10:黄褐色有黑色斑点的食肉动物是金钱豹R11:长腿长脖子有黄褐色暗斑点的有蹄动物是长颈鹿R12:有黑白条纹的有蹄动物是斑马R13:不会飞长腿长脖的鸟是鸵鸟R14:不会飞会游泳黑白色的鸟是企鹅R15:善飞不怕风浪的鸟是海燕具体表示如下：R1: 1->24R2: 2->24R3: 3->25R4: 4*5->25R5: 6*7*8*24->26R6: 9*24->26R7: 10*24->27R8: 11*27->28R9: 12*13*24->30R10: 12*14*24->31R11: 12*15*16*17*27->32R12: 13*18*27->33R13: 15*16*19*25->34R14: 19*20*21*25->35R15: 22*23*25->29③正向推理过程从已知事实出发，通过规则库求得结论，或称数据驱动方式。
实验一 产生式系统实验
（12）is("寒凉性水果"):-positive("清热降火")
（13）is("平性水果"):-positive("寒热偏性不明，开胃健脾")
（14）is("温热性水果"):-positive("驱寒补虚")
（2）编辑知识库，通过输入规则或修改规则等，完成整个规则库的建立。
（3）建立事实库（综合数据库），输入多条事实或结论。
（4）运行推理，包括正向推理和反向推理，给出相应的推理过程、事实区和规则区。
2. 撰写实验报告。
四、实验结果
1. 系统名称及谓词定义
（1）系统名称：水果识别系统
（2）谓词定义：
①水果是：fruit
（7）fruit("苹果"):-is("平性水果"),positive("红色的")
（8）fruit("桑葚"):-is("平性水果"),positive("紫色的")
（9）fruit("西瓜"):-is("寒凉性水果"),positive("多汁的"),positive("葫芦科水果")
（10）fruit("香蕉"):-is("寒凉性水果"),positive("黄色的"),positive("剥皮的")
产生式实验报告
产生式实验报告一、引言产生式（Production）是一种用于表示语法规则的形式化工具，它在人工智能领域具有广泛的应用。
本实验报告旨在介绍产生式的基本概念、产生式的应用领域以及在实验中如何使用产生式来实现推理和搜索。
二、产生式的基本概念1. 产生式的定义产生式是一种形式化的表示语法规则的工具。
它由一个左部（Left-hand side）和一个右部（Right-hand side）组成，左部表示一个非终结符号，右部则表示一串终结符号和非终结符号的序列。
2. 产生式的形式产生式的形式通常为：左部 -> 右部，其中右部由终结符和非终结符组成，可以为空。
3. 产生式的应用产生式在人工智能领域有广泛的应用，例如在自然语言处理中，可以使用产生式来表示句子的语法结构；在专家系统中，可以使用产生式来表示知识库中的规则；在编译原理中，可以使用产生式来描述语言的语法规则等。
三、产生式的应用领域1. 自然语言处理在自然语言处理中，产生式被广泛应用于句子的语法分析、语义分析以及机器翻译等任务。
通过定义一系列产生式规则，可以构建一个语法分析器，用于自动识别和分析句子的结构和意义。
2. 专家系统专家系统是一种基于知识库的智能系统，其中的知识被表示为一组产生式规则。
通过使用产生式来表示知识和推理规则，专家系统可以根据用户提供的问题和条件进行推理和决策，给出相应的解答和建议。
3. 编译原理编译原理是计算机科学中的一个重要领域，其中的产生式被广泛应用于编译器的前端处理，用于描述语言的语法规则和语义规则。
通过使用产生式和对应的语法分析算法，可以将源代码转化为中间代码或目标代码。
四、产生式在实验中的应用在实验中，我们可以使用产生式来实现推理和搜索。
以人工智能领域的经典问题“图搜索”为例，我们可以使用产生式规则来描述搜索的过程。
1. 初始状态假设我们需要解决一个迷宫问题，迷宫可以表示为一个二维矩阵，其中的元素可以是墙壁、路径或终点。
产生式动物识别系统
实验7：产生式动物识别系统一、实验目的理解和掌握产生式系统的推理方法，能够用选定的编程语言实现推理机。
二、编程环境本文主要编译环境是Windows 10 Visual Studio 2015三、问题描述设计一个用于动物识别的产生式系统，该系统通过规则库识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、信天翁、鸵鸟7种动物。
四、解决方案1.规则库：用于描述相应领域内知识的产生式集合称为规则库。
本规则库包括以下规则R1：if 动物有毛发then 动物是哺乳动物R2：if 动物有奶then 动物是哺乳动物R3：if 动物有羽毛then 动物是鸟R4：if 动物会飞and 会生蛋then 动物是鸟R5：if 动物吃肉then 动物是食肉动物R6：if 动物有犀利牙齿and 有爪and 眼向前方then 动物是食肉动物R7：if 动物是哺乳动物and有蹄then动物是有蹄类动物R8：if 动物是哺乳动物and反刍then动物是有蹄类动物R9：if 动物是哺乳动物and是食肉动物and有黄褐色and 有暗斑点then 动物是豹R10：if 动物是哺乳动物and是食肉动物and有黄褐色and有黑色条纹then 动物是虎R11：if动物是有蹄类动物and 有长脖子and有长腿and有暗斑点then 动物是长颈鹿R12：if 动物是有蹄类动物and有黑色条纹then 动物是斑马R13：if 动物是鸟and不会飞and有长脖子and有长腿and有黑白二色then 动物是鸵鸟R14：if 动物是鸟and不会飞and会游泳and有黑白二色then 动物是企鹅R15：if 动物是鸟and善飞then 动物是信天翁2.综合数据库char *ans0 = "抱歉，我也不知道这是什么动物";char *ans1 = "这个动物是金钱豹";char *ans2 = "这个动物是老虎";char *ans3 = "这个动物是长颈鹿";char *ans4 = "这个动物有斑马";char *ans5 = "这个动物是企鹅";char *ans6 = "这个动物是鸵鸟";char *ans7 = "这个动物是信天翁";3.推理机(1) 初始化综合数据库，即把欲解决问题的已知事实送入综合数据库中；(2) 检查规则库中是否有未使用过的规则，若无转(7)；(3) 检查规则库的未使用规则中是否有其前提可与综合数据库中已知事实相匹配的规则，若有，形成当前可用规则集；否则转(6)；(4) 按照冲突消解策略，从当前可用规则集中选择一个规则执行，并对该规则作上标记。
产生式系统实验报告张昆参考模板
产生式系统实验报告姓名:张昆学号:E201102044一、产生式系统的组成一个产生式系统由三大部分组成。
1、一组称为产生式的规则。
每一规则分左右两部，左部确定该规则的可用性，右部描述应用该规则时采用的行动。
这些行动主要是修改数据库的内容。
2、一个或多个数据库，它们含有适合于该特定任务的信息，数据库中有些部分可以使永久性的，有些则是仅与求解当前问题有关，可按任何适当的方法构造数据库中的信息；3、一个执行问题求解过程的规则解释程序。
产生式系统是通过一系列“识别—作用”周期来执行求解过程。
简单的“识别—作用”执行模式是这样：相对于当前数据库的内容，每条产生式的左部被求值，确定哪些产生式是被满足的，二这些被满足的产生式构成冲突集。
从冲突集中选择一个产生式，执行该产生式的右部，即改变数据库中的内容。
相对于新的数据库内容，这种“识别—作用”过程重复进行。
“识别—作用”周期停止的条件是：（1）冲突集为空域；（2）所期望的数据库内容出现，即求得问题的解。
从冲突集总选择一个产生式的过程称为冲突解决。
二、动物识别系统1、动物识别系统规则库设计数据结构：typedef struct{int rslt;int codNum;//记载前提的个数int cod[10];//记载前提的序号int used;//记载是否已匹配成功}Nrule;方便起见，前提和结论对应为数字，如图1；规则库存储于文件中，如图2图1 图22、回溯策略2.1 如图3，纵向递归推理，横向选择推理分支；两个回溯点：状态不合法、冲突集为空；结束：找到目标状态、尝试所有路径没有解答图32.2 递归算法：PS_BACKTRACK(db)(1) 若db指示了目标状态，则输出（显示）db作为解答,算法成功结束；(2) 若db指示了失败状态，则返回真值F；(3) rs :=RULE_ACTIVATE(db)，并用启发式知识对rs中的规则按从优到劣的次序排列；(4) 若rs为空，则返回真值F；(5) r:=MOVE_FIRST(rs)；(6) PS_BACKTRACK(TRANSFORM(db,r))；(7) 返回语句（4）。
AI实验-七种动物识别系统
AI实验-七种动物识别系统AI-动物识别⼀、实验⽬的1. 理解产⽣式系统的结构原理与实际应⽤。
2. 掌握产⽣式规则表⽰及规则库组建的实现⽅法。
3. 熟悉和掌握产⽣式系统的运⾏机制，掌握基于规则推理的基本⽅法。
⼆、实验原理产⽣式系统⽤来描述若⼲个不同的以⼀个基本概念为基础的系统，这个基本概念就是产⽣式规则或产⽣式条件和操作对。
在产⽣式系统中，论域的知识分为两部分：⽤事实表⽰静态知识；⽤产⽣式规则表⽰推理过程和⾏为1.实验要求运⽤所学知识，设计并编程⼀个⼩型的动物识别系统，识别对象：虎、⾦钱豹、斑马、长颈⿅、鸵鸟、企鹅、信天翁七种动物2.识别规则库R1: 有⽑(1) --> 哺乳动物(12)R2: 有奶(2) --> 哺乳动物(12)R3: 有⽻⽑(3) --> 鸟类(13)R4: 会飞(4) & 会下蛋 --> 鸟类(13)R5: 吃⾁(6) --> ⾷⾁动物(14)R6: ⽝齿(7) & 有⽖(8) & 盯前⽅(9) --> ⾷⾁动物(14)R7: 哺乳动物(12) & 有蹄(10) --> 有蹄类动物(15)R8: 哺乳动物(12) & 反刍(11) --> 有蹄类动物(15)R9: 哺乳动物(12) & ⾷⾁动物(14) & 黄褐⾊(16) & 暗斑点(17) --> ⾦钱豹(a)R10: 哺乳动物(12) & ⾷⾁动物(14) & 黄褐⾊(16) & ⿊⾊条纹(18) --> 虎(b)R11: 有蹄类动物(15) & 长脖(19) & 长腿(20) & 暗斑⾊(17) --> 长颈⿅(c)R12: 有蹄类动物(15) & ⿊⾊条纹(18) & --> 斑马(d)R13: 鸟类(13) & 长脖(19) & 长腿(20) & 不会飞(21) & ⿊⽩两⾊(22) --> 鸵鸟(e)R14: 鸟类(13) & 会游泳(23) & 不会飞(21) & ⿊⽩⼆⾊(22) --> 企鹅(f)R15: 鸟类(13) & 善飞(24) --> 信天翁(g)以上为：动物识别规则的15条规则，已编码3.思路分析1. 第⼀次编写时：采⽤的是，条件对应原则，每个条件对应的动物做⼀个集合，多个条件集合取交集，得到对应动物。
实验一：产生式系统实验
实验一：产生式系统实验一、实验目的：熟悉和掌握产生式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。
二、实验原理产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统，这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对。
在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识；用产生式规则表示推理过程和行为。
产生式系统是由一组规则组成的、能够协同作用的推理系统。
其模型是设计各种智能专家系统的基础.产生式系统主要由规则库、综合数据库和推理机三大部分组成。
本实验环境主要提供一个能够实现模拟产生式专家系统的验证、设计和开发的可视化操作平台。
学生既能用本系统提供的范例进行演示或验证性实验，也能够用它来设计并调试自己的实验模型。
三、实验条件：1、产生式系统实验程序。
2、IE6.0以上，可以上Internet四、实验内容：1.对已有的产生式系统(默认的例子)进行演示，同时可以更改其规则库或（和）事实库，进行正反向推理，了解其推理过程和机制。
2.自己建造产生式系统（包括规则库和事实库），然后进行推理，即可以自己输入任何的规则和事实，并基于这种规则和事实进行推理。
这为学生亲手建造产生式系统并进行推理提供了一种有效的实验环境。
五、实验步骤：1.定义变量，包括变量名和变量的值。
2.建立规则库，其方法是，(a) 输入规则的条件：每条规则至少有一个条件和一个结论，选择变量名，输入条件（符号）；选择变量值，按确定按钮就完成了一条条件的输入。
重复操作，可输入多条条件；(b) 输入规则的结论：输入完规则的条件后，就可以输入规则的结论了，每条规则必须也只能有一个结论。
选择变量名，输入条件（符号），选择变量值，按确定按钮就完成了一个结论的输入。
重复以上两步，完成整个规则库的建立。
3.建立事实库（总数据库）：建立过程同步骤2。
重复操作，可输入多条事实。
4.然后按“开始”或“单步”按钮即可。
此外，利用实例演示，可以运行系统默认的产生式系统，并且可以进行正反向推理。
产生式系统实验总结
产生式系统实验总结
哇塞，这次的产生式系统实验可真是让我印象深刻啊！
还记得刚开始做这个实验的时候，我就像一只无头苍蝇，完全不知道从哪里下手。
但是，在老师和同学们的帮助下，我慢慢找到了感觉。
就好比我是一艘在大海中迷失方向的小船，老师和同学们就是指引方向的灯塔，带着我一步步向前。
在实验过程中，我们遇到了好多难题啊！比如说系统总是出错，那感觉就像你明明走在平路上，却突然摔了一跤，真让人懊恼啊！但是我们没有放弃，大家一起讨论，一起想办法。
“嘿，这个问题会不会是这样的？”“哎呀，不是啦，应该是那样！”我们的讨论激烈又有趣。
这就像是一群侦探在破解一个超级大谜团！
然后经过一次次的尝试和改进，我们终于看到了成果。
哇哦，那种感觉简直太棒了！就好像你一直在黑暗中摸索，突然一下子看到了光明，心里别提有多高兴了。
实验结束后，我想说，这次实验真的让我收获满满。
它让我明白了团队合作的重要性，也让我知道了遇到困难不能退缩。
就像爬山一样，虽然过程
很累很辛苦，但当你爬到山顶，看到那美丽的风景时，你就会觉得一切都值得了。
所以啊，我觉得做实验真的是一件非常有意义的事情。
它能让我们学到知识，还能锻炼我们的能力。
以后要是还有这样的实验，我肯定第一个冲上去！。
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲课程代码：H040４Ｘ课程名称:人工智能适用专业:计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚主讲教师:中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：４０学时﹙课堂讲授36学时，实验教学４学时﹚课程学分:2学分预修课程:离散数学,数据结构一.教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。
人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关,常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。
一个智能系统必须感知它的环境，与其它Ａgenｔ和人类交互作用，并作用于环境,以完成指定的任务。
人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。
这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
此外,人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。
这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术,语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。
通过学习,学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下:1.叙述人工智能和智能系统的概况,列举出人工智能的研究与应用领域。
2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。
3.讨论高级知识推理,涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。
4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。
人工智能产生式系统实验报告
人工智能产生式系统实验报告嘿，大家好，今天咱们聊聊人工智能产生式系统，听起来挺高大上的，其实说白了，就是一套能模仿人类思维过程的工具。
这就像是一个聪明的小伙伴，随时准备给你出主意，帮你解决问题。
想象一下，你在厨房里忙得不可开交，正想做道新菜，结果小伙伴跳出来说：“嘿，试试加点这个，或者换个做法！”是不是感觉特别贴心？产生式系统的基本原理就像是“做菜”，你得先有一堆食材。
这些食材就是知识，系统需要从中找到合适的配方来“做饭”。
系统里有规则，就像是菜谱，按照这些规则，系统能够在特定情况下给出合理的建议，甚至解决复杂问题。
听起来简单，但其实背后可是有一番“打磨”的过程。
就像学做饭，你不能一开始就能做出五星级大餐，总得经历一些“翻车”的瞬间，才能掌握窍门。
在实验过程中，我的任务就是建立一个这样的产生式系统。
先得定义一些基本的知识库。
就像咱们平时积累的生活经验，知识库里包含各种规则和事实。
这部分就得耐心一点，像写日记一样，把每条信息整理好，方便随时调取。
我还得设定一些规则，这些规则就像是行驶在高速公路上的交通信号灯，得让系统知道在不同情况下该怎么反应。
比如说，如果客户问“这道菜怎么做”，系统就得立刻提供相关的做法。
在实际操作中，偶尔也会遇到些小麻烦。
比如，有时候规则设定得不够清晰，导致系统给出的建议让人哭笑不得。
有一回，我设定了一个规则，让系统根据食材推荐菜品。
结果系统调侃了一句：“你只剩下一根黄瓜，不如做个黄瓜沙拉吧。
”我当时真是有点无奈，想说你这小子太现实了，难道我就不能做个大餐吗？不过这也让我意识到，规则得具体一些，不能随便应付。
然后我开始进行测试，看看系统反应如何。
每次测试都是个惊喜，或者说是惊吓。
比如某次，我故意问：“我想吃点特别的，有什么推荐？”结果系统居然给出了“草莓酱炒牛肉”的创意。
这让我想起了那些网红菜，口味奇特，但未必人人都能接受。
系统的建议让我感受到了一种“脑洞大开”的乐趣，真是让人哭笑不得。
推理技术-产生式系统
产生式系统概述 产生式系统工作原理 产生式系统控制策略 产生式系统与图搜索 产生式系统评价
பைடு நூலகம்
4.1 产生式系统概述
产生式系统(Production System): 美国 数学家Post 1943年提出. 产生式(Production): 前件-->后件 产生式 产生式系统的组成:
3.IF 衣服是脏的
AND 有15件以上的脏衣服 THEN 洗衣服
4.IF 洗衣服
THEN 衣服是湿的
规则库
1.IF 衣服是湿的
AND 天气晴朗 THEN 在户外晾晒衣服
步骤2:和规则4进行匹配
2.IF 衣服是湿的
AND 外面在下雨 THEN 用干衣机烘干衣服
动态数据库
衣服是脏的 有20件脏衣服
3.IF 衣服是脏的
反向推理
规则的一般形式: P1 --> P2 ; P3
P2 -->
反向推理 : 反向使用规则的推理过程.
从目标状态(目标条件)到初始状态(初始事实/数 据)的与或图解搜索过程. 又称目标驱动, 自顶向 下,后向, 反向连推理.
反向推理算法 : 无信息, 启发式 反向推理举例 : 动物分类
产生式系统优点
模块性: 产生式规则是规则库中最基本的知识单元， 各规则之间只能通过综合数据库发生联系，不能相互 调用，增加了规则的模块性，有利于对知识的增加、 删除和修改。 有效性: 产生式表示法既可以表示确定性知识，又可 以表示不确定性知识，既有利于表示启发性知识，又 有利于表示过程性知识。 自然性: 产生式表示法用“If…then…”的形式表示知 识，这种表示形式与人类的判断性知识基本一致，直 观、自然，便于推理。 模拟性: 人们在研究人工智能问题时，发现产生式系统 可以较好模拟人类推理的思维过程。
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。
动物识别系统_人工智能课程实验
2 规则库
规则库RB（rule base）是一个用来存放与求 解问题有关的所有规则的集合，也称为知识库K B（knowledge base）。它包含了将问题从初始 状态转换成目标状态所需的所有变换规则。规则 库是产生式系统进行问题求解的基础。
3 控制系统（1）
控制系统（control system）也称为推理机， 其主要工作如下： 按一定的策略从规则库中选择规则与综合数据 库中的已知事实进行匹配。 当匹配成功的规则多于一条时，按照某种策略 选择一条执行。 对于要执行的规则，如果该规则的结论不是问 题的目标，将其加入综合数据库中。
动物识别系统
目录
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一、产生式系统的基本结构 二、产生式系统的类型
三、动物识别系统的相关策略
四、实验结果
一、产生式系统的基本结构
1 2 3
综合数据库
规则库 控制系统
1 综合数据库
综合数据库DB（data base）也称为事实库， 是一个用来存放与求解问题有关的各种当前信息 的数据结构。当某条规则的前提与综合数据库中 的已知事实相匹配时，该规则将被激活，并把其 结论放入综合数据库成为后面推理的已知事实。
四、实验结果（1实验结果（3）
四、实验结果（4）
二、产生式系统的类型（2）
3.2逆向推理产生式系统 也称目标驱动方式，它是从目标（作为假设） 状态出发，朝着初始状态前进，反向使用规则的 一种推理方法。所谓逆向使用规则，是指以问题 的目标状态作为初始综合数据库，仅当综合数据 库中的事实满足某条规则的后件时，该规则才被 使用。 优点：不使用与问题无关的规则。因此，对 那些目标明确的问题，使用反向推理方式是一种 最佳选择。
人工智能实验报告
暨南大学人工智能实验报告题目：动物识别系统院系：信科院计算机系专业：计算机软件与理论学号： 0934061004学生姓名：张韶远成绩：日期： 2009年11月10日一、目的与要求1．掌握人工智能的知识表示技术，能用产生式表示法表示知识，并实现一个用于识别的专家系统。
2．推理策略采用正向推理和反向推理两种。
二、主要内容1．学习人工智能的知识表示技术，关键掌握产生式知识表示的具体应用方法。
2．实现的动物识别系统的主要功能如下：2．1系统能通过正向、反向推理得到正确的动物识别结果。
2．2系统能动态地添加规则、能显示推理过程。
三．实验原理产生式表示：产生式表示是知识表示的一种。
这种方法是建立在因果关系的基础上的，可很容易的描述事实、规则及其不确定性度量。
1．事实的表示：事实可看成是断言一个语言变量的值或是多个语言变量间的关系的陈述句，语言变量的值或语言变量间的关系可以是一个词。
不一定是数字。
一般使用三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）来表示事实，其中对象就是语言变量，若考虑不确定性就成了四元组表示（增加可信度）。
这种表示的机器内部实现就是一个表。
如事实“老李年龄是35岁”，便写成（Lee,age,35）事实“老李、老张是朋友”，可写成（friend,Lee,Zhang）2．规则的表示：规则用于表示事物间的因果关系，以if condition then action 的单一形式来描述，将规则作为知识的单位。
其中的condition 部分称为条件式前件或模式，而action部分称作动作、后件或结论。
后件。
前件和后件也可以是有“与”、“或”、“非”等逻辑运算符的组合的表达式。
条件部分常是一些事实的合取或析取，而结论常是某一事实B。
如果不考虑不确定性，需另附可信度度量值。
产生式过则的含义是：如果前件满足，则可得到后件的结论或者执行后件的相应动作，即后件由前件来触发。
一个产生式生成的结论可以作为另一个产生式的前提或语言变量使用，进一步可构成产生式系统。
产生式系统实验报告
学生实验报告实验课名称：人工智能实验项目名称：产生式系统实验专业名称：计算机科学与技术班级：2013240202学号：********************教师姓名：陈亮亮2015 年10 月25 日实验日期：2015 年10 月23 日实验室名称：明远2203一．实验名称：产生式系统实验二．实验目的与要求：1、确定推理方法（正向还是反向），并根据问题设计并实现一个简单的推理机（要求涉及：匹配、冲突消解）2、规则库要求至少包含15条规则（知识规则如何存储？）3、推理机和知识库必须分离4、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5、设计合理的人机界面，解释模块提供查询规则的功能6、可以不考虑知识库管理模块7、提交实验报告8、报告中要有推理树三．实验内容：本实验我设计了一个动物识别的小型专家系统，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正向推理，将逐渐的推导出结果。
本次实验设计了一个简单的推理机，推理机给出的推理结果有“它是__动物”、“条件不足，不能推出它是什么动物”、“条件有冲突，没有这样的动物”或“条件不完全,但它有__的部分特征”。
部分推理树如下：四、算法描述：1.表示事实和特征的知识。
在本程序中，我将动物的特征写入data.txt，将规则记入rules.txt，将动物种类记为goal.txt。
步骤4 若冲突集为空，则运行失败，退出。
步骤5 对冲突集做处理，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，转步骤2。
推理的流程图五．源程序：#include<stdio.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>#include<iostream.h>#include<math.h>#define MAXNUM 50typedef structprintf("按任意键继续,按'n'或'N'退出:");ch=getchar();ch=getchar();}while(ch!='n'&&ch!='N');}六．运行结果与分析：。
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（1）正向推理过程
①事实区：
温热性水果
大红色的
甜的
②规则区：
fruit("樱桃"):-is("温热性水果"),positive("大红色的"),positive("甜的")
（2）反向推理过程
①假设：菠萝
②水果是：驱寒补虚吗(Y/N)?回答：Y
③水果是：酸甜的吗(Y/N)?回答：Y
④水果是：也称凤梨吗(Y/N)?回答：Y
⑤事实区：
驱寒补虚
温热性水果
酸甜的
也称凤梨
菠萝
⑥规则区：
is("温热性水果"):-positive("驱寒补虚")
fruit("菠萝"):-is("温热性水果"),positive("酸甜的"),positive("也称凤梨")
⑦结论：假设成立
五、实验总结
实验一产生式系统实验
一、实验目的
1.熟悉一阶谓词逻辑和产生式表示法。
2.掌握产生式系统的运行机制。
3.以及基于规则推理的基本方法。
二、实验内容
运用所学知识，设计并编程实现一个小型的水果识别人工智能系统。
三、实验步骤
1. 基于产生式系统实验程序，设计并实现一个小型人工智能系统：
（1）系统设置，包括设置系统名称和系统谓词，给出谓词名及其含义。
（11）fruit("樱桃"):-is("温热性水果"),positive("大红色的"),positive("甜的")
（12）is("寒凉性水果"):-positive("清热降火")
（13）is("平性水果"):-positive("寒热偏性不明，开胃健脾")
（14）is("温热性水果"):-positive("驱寒补虚")
（2）编辑知识库，通过输入规则或修改规则等，完成整个规则库的建立。
（3）建立事实库（综合数据库），输入多条事实或结论。
（4）运行推理，包括正向推理和反向推理，给出相应的推理过程、事实区和规则区。
2. 撰写实验报告。
四、实验结果
1. 系统名称及谓词定义
（1）系统名称：水果识别系统
（2）谓词定义：
①水果是：fruit
②类别是：is
③事实：positive
2. 系统知识库
（1）fruit("菠萝"):-is("温热;酸甜的"),positive("也称凤梨")
（2）fruit("甘蔗"):-is("平性水果"),positive("甜的")，positive("有节的")
（3）fruit("火龙果"):-is("寒凉性水果"),positive("仙人掌科水果")
（7）fruit("苹果"):-is("平性水果"),positive("红色的")
（8）fruit("桑葚"):-is("平性水果"),positive("紫色的")
（9）fruit("西瓜"):-is("寒凉性水果"),positive("多汁的"),positive("葫芦科水果")
（10）fruit("香蕉"):-is("寒凉性水果"),positive("黄色的"),positive("剥皮的")
（4）fruit("梨"):-is("寒凉性水果"),positive("药用功效强的"),positive("蔷薇科水果")
（5）fruit("荔枝"):-is("温热性水果"),positive("需冷藏的")
（6）fruit("柠檬"):-is("平性水果"),positive("酸的")，positive("黄色的")