动物识别专家系统人工智能必备.docVIP

小型动物分类专家系统的设计与实现 实验目的 通过本实验可使学生能够综合利用高级程序设计语言、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，培养能力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. 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 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。 步骤知识获取与表示知识的获取专业领域所涉及到的知识内容。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。 系统调试与测试调试测试1、实例化各个类 2、初始化事实集 3、初始化规则集 4、使用规则对事实进行推导 关于实验的思考 专家系统的设计和开发方法与其它软件的设计和开发的方法有什么不同？ 老虎 黄褐色 有黑色条纹 食肉动物 哺乳动物 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 长脖子 有暗斑点