实验一：动物识别专家系统设计

实验一：动物识别专家系统设计

一、实验目的与要求

1、掌握专家系统的基本构成

2、掌握用人工智能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：

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

三、实验原理

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。

四、实验步骤

（1）知识获取：

（2）知识表示： 提示：

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","h as_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。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）。

（3）推理机设计： 正向推理原理:

正向推理又称数据驱动推理，是按照由条件推出结论的方向进行的推理方式，它从一组事实出发，使黄褐色 有黑色条纹

食肉动物

有毛发

有奶 吃肉 有爪 有犬齿

目盯前方 金钱豹 有黑色斑点

长颈鹿

有蹄动物

有蹄

长腿

用一定的推理规则，来证明目标事实或命题的成立。一般的推理过程是先向综合数据库提供一些初始已知事实，控制系统利用这些数据与知识库中的知识进行匹配，被触发的知识，将其结论作为新的事实添加到综合数据库中。重复上述过程，用更新过的综合数据库中的事实再与知识库中另一条知识匹配，将其结论更新至综合数据库中，直到没有可匹配的新知识和不再有新的事实加入到综合数据库中为止。然后测试是否得到解，有解则返回解，无解则提示运行失败。

正向推理的步骤

1）将用户提供的初始已知事实送入综合数据库；

2）检查综合数据库中是否已经包含问题的解，若有则求解结束，否则执行下一步；

3）将初始已知事实与知识库中的知识做匹配，若有，则转4），否则转6）；

4）将所有的匹配成功的知识构建成一个知识集；

5）若知识集不为空，则按某种冲突消解策略选择一条规则进行推理，并将其推出的新事实更新至综合数据库，然后转2）；若知识集为空，则转6）

6）询问用户是否可提供新的事实，若有则将其添加至综合数据库，转3）；否则表示问题求解失败，退出。

正向推理的流程图

五、附程序

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