人工智能小型专家系统的设计与实现
人工智能技术基础实验报告
指导老师：朱力
任课教师：张勇
实验三小型专家系统设计与实现
一、实验目的
（1）增加学生对人工智能课程的兴趣；
（2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言；
（3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。
二、实验要求
（1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。
（2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。
（3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。
三、实验环境
在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。
四、实验内容
建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。
五、实验步骤
1、专家系统：
1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容：
1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。
2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。
3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中
间事实。
4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议
用正向推理。
5．知识库中的规则可以随意增减。
1.2推理策略
推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向
2、动物分类实验规则集
（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）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。
（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，则它是猎豹。
（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且不怕风浪，则它是海燕。
3、实验具体步骤
本实验用正向推理策略来完成，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。
1、充分理解知识库现有知识，提出待解决问题
2、建立规则库
3、从规则库中获取可用规则集
4、确定搜索控制策略（例如：估价函数策略）
5、通过搜索控制策略，从规则集中选出最优规则
6、执行最优规则，更新知识库
7、反复多次以上步骤
8、获得解决方案或无解
4、编写程序及调试运行步骤
4.1程序代码
“小型动物分类专家系统”
/*An Animal Classifying Expert System*/
database
xpositive(symbol,symbol)
xnegative(symbol,symbol)
predicates
run
animal_is(symbol)
it_is(symbol)
positive(symbol,symbol)
negative(symbol,symbol)
clear_facts
remember(symbol,symbol,symbol)
ask(symbol,symbol)
goal
run.
clauses
run:-
animal_is(X), !,
write("\nYour animal may be a(n) ", X),
nl, nl, clear_facts.
run:-
write("\nUnable to determine what"),
write("your animal is.\n\n"), clear_facts. positive(X,Y):-xpositive(X, Y),!.
positive(X,Y):-not(xnegative(X,Y)), ask(X,Y). negative(X,Y):-xnegative(X,Y), !.
negative(X,Y):-not(xpositive(X,Y)), ask(X,Y). ask(X,Y):-
write(X, " it ", Y, "?\n"),
readln(Reply),
remember(X, Y, Reply).
remember(X, Y, y):-asserta(xpositive(X, Y)).
remember(X, Y, n):-asserta(xnegative(X, Y)),fail.
clear_facts:-retract(xpositive(_, _)),fail.
clear_facts:-retract(xnegative(_, _)),fail.
clear_facts:-write("\n\nPlease press the space bar to Exist"), readchar(_).
/* Knowledge Base*/
animal_is(cheetah):- %猎豹
it_is(carnivore),
positive(has,tawny_color),
positive(has,black_spots).
animal_is(tiger):- %老虎
it_is(carnivore),
positive(has, tawny_color),
positive(has, black_stripes).
animal_is(giraffe):- %长颈鹿
it_is(ungulate),
positive(has, long_neck),
positive(has, long_legs),
positive(has, dark_spots).
animal_is(zebra):- %斑马
it_is(ungulate),
positive(has,black_stripes).
animal_is(ostrich):- %鸵鸟
it_is(bird),
negative(does, fly),
positive(has, long_neck),
positive(has, long_legs),
positive(has, black_and_white_color). animal_is(penguin):- %企鹅
it_is(bird),
negative(does, fly),
positive(does, swim),
positive(has, black_and_white_color). animal_is(albatross):- %信天翁
it_is(bird),
positive(does,fly_well).
it_is(mammal):- %哺乳动物
positive(has,hair).
it_is(mammal):-
positive(does,give_milk).
it_is(bird):- %鸟类
positive(has,feathers).
it_is(bird):-
positive(does,fly),
positive(does,lay_eggs).
it_is(carnivore):- %肉食动物
positive(does,eat_meat).
it_is(carnivore):-
it_is(mammal),
positive(has,pointed_teeth),
positive(has,claws),
positive(has,forward_eyes).
it_is(ungulate):- %有蹄类动物
it_is(mammal),
positive(has,hooves).
it_is(ungulate):-
it_is(mammal),
positive(does,chew_cud).
4.2调试步骤
1．在TXT文本中编写规则代码，添加到状态图通用搜索程序中，修改程序。
2．打开Turbo prolog2.0文件，启动prolog.exe应用程序，并按空格键(SPACE)进入集成开发环境。
3.选择Setup项，打开下拉菜单，选择Directories项，进行工作目录修改，按Esc键退出，选择Save Configuration项，保存修改。
4.在相应的路径所在文件件夹中会生成work.Pro文件将其用文本打开，将要运行的程序写入，保存。
5.选择Files项，选择Load项，选择要打开的示例程序
6.编辑之后，可以选择Run项，执行程序，可以在Dialog窗口进行询问，并回答y/n，依次回答问题，即可找到解
7.退出，选择Quit项，可以退出Turbo Prolog程序。
4.3书籍识别系统
根据所给示例程序，我修改出一个简单的书籍识别系统
4.3.1系统简介
这是一个简单的书籍识别系统，有：唐诗三百首、鲁迅散文集、红楼梦、泰戈尔诗词、呼啸山庄。使用我们这个系统，只需根据窗口提供的内容回答y/n，系统将会帮你选择你可能中意的书籍。
该专家系统设计书籍的特性是：中文，英文，诗集，散文，小说
各种书籍特性如下：
4.3.2系统程序
database
xpositive(symbol,symbol)
xnegative(symbol,symbol)
predicates
run
book_is(symbol)
positive(symbol,symbol)
negative(symbol,symbol)
clear_facts
remember(symbol,symbol,symbol)
ask(symbol,symbol)
goal
run.
clauses
run:-
book_is(X), !,
write("\nYour favorite book may be ", X),
nl, nl, clear_facts.
run:-
write("\nUnable to determine what"),
write("your book is.\n\n"), clear_facts.
positive(X,Y):-xpositive(X,Y),!.
positive(X,Y):-not(xnegative(X,Y)), ask(X,Y).
negative(X,Y):-xnegative(X,Y), !.
negative(X,Y):-not(xpositive(X,Y)), ask(X,Y).
ask(X,Y):-
write("Question:- ",X, " it ", Y, "?\n"),
readln(Reply),
remember(X,Y, Reply).
remember(X,Y, y):-asserta(xpositive(Y)).
remember(X,Y, n):-asserta(xnegative(Y)),fail.
clear_facts:-retract(xpositive(_, _)),fail.
clear_facts:-retract(xnegative(_, _)),fail.
clear_facts:-write("\n\nPlease press the space bar to Exist"), readchar(_).
/* Knowledge Base*/
book_is(tangShiSaibaishou):- %唐诗三百首
positive(is,chinese),
positive(is,poem).
book_is(luxunwenji):- %鲁迅文集
positive(is,chinese),
positive(is, prose).
book_is(hongloumeng):- %红楼梦
positive(is, chinese),
positive(is, novel).
book_is(taigerwenji):- %泰戈尔文集
positive(is, english),
positive(is, poem).
book_is(huxiaoshanzhaung):- %呼啸山庄positive(is, english),
positive(is, novel).
五、实验结果
5.1动物分类实验结果
图1
图2
图3 5.2书籍识别实验结果
图4
图5
图6
六、问题思考
思考：你所实现的基于产生式的专家系统所采用的推理算法是正向推理还是反向推理？采用prolog语言编写专家系统有何优点与不足？
解：（1）正向推理（2）严格来讲，该专家系统程序中并无显式的推理机，而是利用了PROLOG语言本身的推理机制实现推理的。这就是说，用PROLOG编写专家系统程序，可以省去推理机部分。如果用其他语言编程，推理机则是必不可少的。当然，用PROLOG编写专家系统程序，也可以不用它自身的推理机作为所实现的专家系统的推理机，而用户自己重新编写一个显式的推理机，这可根据问题和需要而定。如果要重新编写推理机，一般说来，规则就要用PROLOG的事实来实现。知识库就要用PROLOG 的动态数据库来实现。
七、实验中出现的问题及解决方案
实验中由于最开始对于专家系统了解不够深刻，对于理解小动物分类的程序是，遇到了很多问题，后来我仔细看了书，掌握了专家系统的整体架构，对于动态数据库有了一定的了解，加深了我对于程序的理解，同时有咨询老师和同学，理解了程序。
在理解程序之后，我又尝试着自己改编了一段小程序，虽然遇到了一些语句上的小问题，但是翻书之后，问题可以解决，同时程序可以运行出来。
八、实验总结
通过本次实验，加深了我对人工智能课程的兴趣，进一步掌握了prolog语言，加深了我对于专家系统的理解和掌握，理解了专家系统的知识库，推理机，动态数据库。并且在这最后一次人工智能上机实验中，尝试着自己修改编写一段程序，相对于前两次实验，我对于prolog语言的运用更加熟悉。
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。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。
《人工智能与专家系统》试卷
《人工智能与专家系统》试卷 （1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分）1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分）答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分）答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
（3分） 在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分）4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分）5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分）6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行，直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。
人工智能与专家系统复习
人工智能与专家系统复习尹朝庆，尹皓中国水利水电出版社 第一章 【P1】1.1何谓人工智能？人类智能主要包括哪些能力？ 答：人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。 四种能力： 认识和理解外界环境的能力； 进行演绎和归纳推理、作出决策的能力； 学习的能力； 自适应的能力。 【P6-8】1.4人工智能有哪几个主要学派？各学派的基本理论框架和研究方法有何不同？答：（1）符号主义学派的框架： 知识是智能的基础，人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，可以用一个符号系统在计算机上形式化的描述和模拟人的思维活动过程。 研究方法：功能模拟方法，力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系。 （2）联接主义学派的框架： 利用人工神经网络模仿人类智能，认为人的智能的基本单位是神经元，由人工神经元联接起来的人工神经网络可以具有学习和自适应能力。 研究方法：结构模拟。 （3）行为主义学派的框架： 提出智能行为的“感知-动作模式”。 研究方法：行为模拟方法。 【P8-9】1.5人工智能的近期研究目标和远期研究目标分别是什么？ 近期：建造智能计算机。 远期：研究人类智能和机器智能的基本原理，用智能机器来模拟人类的思维过程和智能行为。 【P9-12】1.6人工智能主要的研究应用领域？ 十条：定理证明；专家系统；机器学习；自然语言理解；智能检索；机器人学；自动程序设计；组合调度问题；模式识别；机器视觉。 第二章 【P19】2.2简述谓词逻辑中的下述推理规则： （1）P规则：在推理的任何步骤上都可引入前提； （2）T规则：在推理时，如果前面步骤中有一个或多个公式永真蕴含公式S，则可把S引入推理过程中； （3）CP规则：如果能从R和前提集合中推出S来，则可从前提集合推出R→S。 （4）反证法规则：P=>Q，当且仅当P∧┑Q＜=>F。即Q为P的逻辑结论，当且仅当P∧┑Q是不可满足的。 【P20-21】2.3一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识？它有主要哪些特点？ 答：谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以用来表示事物间确定的因果关系，即规则。
专家系统及其设计
《专家系统及其设计》教学设计 天津电子计算机职专冯莉 人工智能作为一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，在一定程度上代表着信息技术的发展前沿。但是人工智能在国内中学的开设尚属首次，教师教学经验缺乏，对学生来说，也是一个陌生的事物，与其他课程相比，难度较大。专家系统是人工智能领域的重要组成内容，也是该领域发展得较为成熟的部分。为了缩小现实与理想之间的矛盾，在人工智能课程“专家系统”内容的教学中，采用“以问题解决为中心”的教学方式，通过小组协作，让学生在感受什么是专家系统的基础上既了解有关专家系统的基本知识，又能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统，由此既增强他们对人工智能的认识，又促进问题解决能力，发散性思维能力和社会合作能力的培养。 一、学习者分析 选修这门课程的学生通常已具有一定的信息技术基础知识，懂得如何操作计算机、上网浏览信息和收集资料等。“专家系统”的学习内容在人工智能教材中一般都是置于“知识表示”之后，因此学生对各种知识表示方式都有初步了解，掌握了例如产生式规则、状态空间图、语义网络等的基本表示方法。但是各种知识表示如何在人工智能中得到应用，学生们对这个问题在上一阶段的学习中还难以深入体会。专家系统通过把领域专家的大量知识加以计算机编程嵌入到计算机内部，产生式规则的知识表示方式在专家系统的知识库建设中得到了实际应用。因此对于学生来说，虽然专家系统完全是个新事物，但是它与各种知识表示，尤其是产生式规则表示方式，有着理论与实际应用的关系。教师在教学设计时，不能忽视这个有利于学生知识增长和能力发展的“最邻近发展区”。 二、教学目标 知识与技能目标： 1. 感受什么是专家系统，知道专家系统和专家系统外壳之间的区别和联系 2.了解专家系统的基本构造和工作机制 3.能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统 过程与方法： 1.能够根据任务的要求，有效采集、分类和管理信息 2.通过感受人类专家解决复杂问题的思路，增强逻辑思维和问题解决能力 情感态度与价值观： 1.进一步增强对人工智能领域的认识，感受人工智能技术的丰富魅力 2.增强协作学习和人际交流能力 三、学习时间 本次教学计划用3个课时完成《专家系统及其设计》的课程内容 第1课时：主要让学生感受什么是专家系统，并了解有关专家系统的一些基本知识 第2课时：主要让学生能够利用InterModeller专家系统外壳自行设计一个简易的植物识别专家系统 第3课时：学生展示设计的植物识别专家系统，在互相交流中提高口头表达能力和作品鉴赏能力 四、课前准备
大学人工智能期末考试题库
《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。 反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。 双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行， 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。
人工智能小型专家系统的设计与实现解读
人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇
实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。
2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （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）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （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，则它是猎豹。 （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。
材料设计专家系统
（ 、 《计算机在材料科学中的应用》 结课作业 题 目：计算机用于新材料的设计 班 级： 姓 名： 学 号： 二零一一年五月
计算机用于新材料的设计 ——材料设计专家系统 21世纪是一个全新的数字信息时代，人们的生活、娱乐、办公、学习都离不开计算机的帮助。不仅如此，它改变了包括各个学科领域在内的世界面貌。21世纪伴随着信息产业的发展，计算机在软硬件方面都取得了长足的进步，而网络技术、信息高速公路的出现，是计算机的应用已远不止科学计算，更成为科技领域存储、传输、处理、加工数字化信息的工具。 在20世纪50年代科学家就设想用计算机进行“材料设计”，其旨是通过理论与计算机预报新材料的组分、结构与性能，或者是通过理论设计来“订做”具有特别性能的新材料，按生产要求“设计”最佳的制备与加工方法。在“材料设计”的研发下，人工智能在20世纪中叶产生并迅速的发展了起来。人工智能的研究是要分析人类的思维过程或人类智能可能具有的功能，并在计算机系统中模拟实现。而专家系统是人工智能研究领域中最活跃、最具实现价值的应用领域之一。 把专家系统应用于我们的材料设计之中，便诞生了材料设计专家系统。材料设计专家系统是指具有相当数量的与材料有关的各种背景知识，并能运用这些知识解决材料设计中有关问题的计算机程序系统。最理想的专家系统是从基本理论出发，通过计算和逻辑推理预测未知材料的性能和制备方法。但由于影响材料的组织结构和性能的因素极其复杂，这种完全演绎式的专家系统还难以实现。目前的专家系统是以经验知识和理论知识相结合为基础的。 一个完整的材料设计专家系统通常由知识库、工作数据库、推理机、知识获取机制、解释机制和人机接口六个部分组成。材料设计专家系统根据用户提出的有关材料性能的要求，以综合材料数据库为出发点，在控制策略的引导下，由推理机运用知识库中的有关知识，通过不断的探索推理以达到目标。材料设计专家系统的工作过程是以知识为基础、对目标问题进行求解的过程，是一个搜索过程。
XXX知识库专家系统
知识库专家系统 一、产品聚焦：知识创造未来 1、助力于汇集群体智慧 2、助力于提高知识收集参与热情 3、助力于提高知识点实用化水平 4、助力于降低培训成本，提升服务效率 5、助力于为各种服务渠道机器人提供支撑 二、产品简介 该产品采用一流的体系架构，先进的检索技术，深度融合电力行业的专业知识应用，以使用者便捷的应用为导向，形成知识从收集、分类、推荐、共享、检索、更新、删除全生命周期的知识管理体系。是95598座席人员、业务人员、管理人员工作不可或缺的工具，是相关人员培训和学习的得力帮手，是智能机器人的后台支撑。 三、产品特点 ■信息全面、与营销业务无缝融合 信息覆盖供电企业的各个领域，专业全面，实现与营销业务应用系统数据集成与业务协作，充分实现数据共享与工作协同。 ■技术先进、使用便捷 采用B/A/S多层分布式体系结构和Lucene全文检索引擎技术，提供先进的搜索算法，创建高效的企业级海量数据搜索引擎。 ■地图式知识管理、智能化知识推理 支持使用者自行设定板块知识结构地图或者不同岗位设置知识岗位地图，可自定义知识推理模型，实现知识应用智能化。 ■强大的知识分类，高速的知识共享交流 依托深厚的电力营销业务行业应用背景，合理进行知识分类，贴近使用者的思维习惯，形成知识收集、知识更新、知识推荐、知识共享、知识交流于一体的知识管理体系，支持多种文档格式相同的展现方式。 ■流程化、规范化、制度化管理 采用流程化的知识管理流程，规范化的知识结构设计，创新的积分激励策略，形成一套知识收集覆盖面广而又精准高效、知识分类科学合理、知识应用方便快捷的制度化知识管理体系。 四、应用效果
说明：通过知识门户，根据知识分类、知识关键字全文检索快速搜索定位知识；快速获取热点知识，最新知识；可对知识进行评价和回复，可提出知识诉求。 说明：通过统一全文检索浏览界面，按关键字对知识进行全文检索，并按知识更新先后顺序、知识热点先后顺序排序展示。 五、产品功能
人工智能习题&答案-第6章-专家系统
第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的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。 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 (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。 (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。 优点： (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。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
人工智能专家系统论文
人工智能专家系统论文 摘要：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法。 技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中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。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，求解需要专家才能解决的困难问题。 关键词：计算机，人工智能，专家系统 引言： 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从基础理论的角度出发，其研究基本内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个例子。随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大的推广，产生更大的经济效益。 专家系统(expert system)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。 专家系统属于人工智能的一个重要发展分支，并且应用于数学、物理、医疗、军事、地质勘探、气象、农业、法律、教学、化工、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。[1].[2] 一、专家系统 1.1 专家系统的特点 (1).具有专家水平的专业知识：专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次，既数据级、知识库级、控制级。数据级知识是指具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论。数据级知识通常存放与数据库中。知识库知识是指专家的知识。这一类知识是构成专家系统的基础。控制级知识也称为元知识，是关于如何应用前两种知识的知识，如在问题求解中的搜索策略、推理方法等。具有专家专业水平是专家系统的最大特点。专家系统具有的知识越丰富，质量越高，解决问题的能力就越强。 (2).能进行有效的推理：专家系统要利用专家知识来求解领域内的具体问题，必须有一个推理机构，能根据用户提供的已知事实，通过应用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解。 (3).启发性：专家系统能利用经验的判断知识来对求解的问题作出多个假设。依据某些条件选定一个假设，是推理继续进行。
人工智能第六章_专家系统_的要点
1什么是专家系统。有什么特点和优点？ 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统 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特点： 启发性，能够运用专家的知识进行推理判断与决策 透明性，能够解释推理过程和回答用户问题 灵活性，能不断增长知识，更新知识库 专家系统的优点，自己课后了解一下。 2专家系统由哪些部分构成？各部分的作用？ 知识库；综合数据库；推理机；解释器；接口 知识库，存储各领域专家的专门知识。静态。硬盘 综合数据库，存储初始问题数据和推理过程的中间数据。内存推理机，根据知识进行推理并导出结论。ＣＰＵ 接口，用户界面，和用户进行交互。向用户提问，回答用户问题，并进行必要的解释。
知识获取机制是将专业知识转换成机器能理解的表达形式。 解释机制向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）？计算机是如何得出最终结论的（How）？ ３专家系统的分类，自己课下了解。 ４建造专家系统的关键步骤。 专家系统团队关系图
是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键。因此知识表示是设计专家系统的关键 一．设计初始数据库 二．原型机的开发与实验 三．知识库的改进与归纳 建立专家系统的步骤图６．３P156页 ５基于规则的专家系统
知识库：包含解决问题用到的领域知识，知识表达成为一序列规则。每个规则使用IF(条件)THEN(动作)结构指定的关系。当满足规则的条件部分时，便激发规则，执行动作部分。 数据库：包含一序列事实（一个对象及其取值构成了一个事实），所有的事实都存放在数据库中，用来和知识库中存储的规则的IF（条件）部分相匹配。 3. 基于规则的专家系统的推理机制 推理机制分为两大类：前向连接和后向链接 前向链接就是根据已有事实推断出新的事实。例如已知事实A is x，根据规则IF A is x THEN B is y。获得B is y。然后将B is y加入数据库。再寻找新的规则，即IF B is y THEN ….。
人工智能系统之专家系统
天津财经大学 TIANJIN UNIVERSITY OF FINANCIAL AND ECONOMY 论文题目人工智能系统之专家系统 学生姓名秦健应 学生学号201011148 所在班级计算机学科学与技术1002班 院系名称理工学院信息科学与技术系
总论 人工智能又称机器智能，是计算机科学中的一门边缘科学。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。 起源与发展 20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的一些通用问题求解程序，它们可以证明定理和进行逻辑推理。但是这些通用方法无法解决大的实际问题，很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式，并且对于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。1965年，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与败经验的基础上，结合化学领域的专门知识，研制了世界上第一个专家系统dendral ，用其可以推断化学分子的结构。20多年来，知识工程的研究，专家系统的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，开发了几千个的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人类专家的水平，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。 专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。 构造与工作过程 专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。专家系统的体系结构随专家系统的类型、功能和规模的不同，而有所差异。
渐开线圆柱齿轮设计专家系统
GearDesign 渐开线圆柱齿轮设计专家系统 采用国内外最新标准，结合国内外齿轮界多位专家的研究理论和实践经验，提供向导式的设计过程，各种通用结构形式，柔性化强度计算过程，使软件使用和设计过程得以轻松完成，设计结果得以合理优化，大大提高产品研发和设计进程。主要包含以下功能： 产品的初步设计提供原始设计条件输入，自动分配总传动比（包含德国G.Nimann-H.Winter 《机械零件》、《齿轮手册》、《现代传动手册》等各种传动比的分配方法），估算出各级中心距。 各级齿轮参数的优化设计依据模数大小和系列、齿数的限制和齿数和、螺旋角大小和纵 向重合度、总变位系数大小等多项优化目标，综合考虑各种参数和性能提供最优方案选择。
专家系统概述
一般专家系统构造所需考虑的关键技术的讨论 张永红 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江省哈尔滨市 150001 摘要:本文在叙述了人工智能科学技术的发展概况之后，同时粗略的分析力专家系统的发展情况。总结梳理了完成一项专家系统设计所需的关键技术的分析，给出了一般专家系统构造是在各个环节可以考虑和运用的技术。并对各个可用的技术进行了比较分析。总结目前在专家系统设计上飞瓶颈问题和突破口。 关键词 :专家系统，人工智能，知识表示，推理 Abstract:This paper describes the overview of the development of artificial intelligence, science and technology, while rough analytical expert system development. Summary combing analysis of the key technologies required to complete an expert system design, gives the general expert systems can be considered and the use of technology in all aspects. And a comparative analysis of the available technology. Summarizes the current bottlenecks and a breakthrough fly in expert system design. key: Expert System ,Artificial Intelligence Knowledge Representation , Reasoning 1 引言 自1965年提出专家系统的概念，至今已经过去整整半个世纪了，回顾它的发展历史，专家系统在各个领域的应用已经非常广泛了，这一点不仅可以从网络学术文献搜索的数量和文献研究的领域上，还是实际产品的开发用运上都可以印证。但是由于专家系统是人工智能科学的直接产物，而人工智能的发展始终徘回而前进缓慢。人工智能的主要研究领域有： （1）符号智能：符号智能以物理符号系统为基础，研究知识表示、获取、推理过程。 （2）计算智能：计算智能包括神经计算、模糊系统、遗传算法、进化程序设计等。神经计算是从神经生理学和认知科学的研究成果出发，应用数学方法描述非程序的和适应性的、大脑风格的人工神经网络信息处理的本质和能力。 而符号智能的研究进展缓慢，这主要是人工智能的在解决知识表示与表示的基本理论和方法这一关键理论问题上还未有完满的结果。这导致以其为基础的人工神经网络、专家系统等的发展各自在不同的小领域内进行突破前行。 1958 年麦卡锡发明了表处理语言LISP。由于 LISP 语言可以方便地处理符号，很快成为人工智能程序设计的主要语言。人工智能经历了自然语言的机器翻译、鲁滨逊 （J.A.Robinson）于 1965 年提出的消解法、神经网络研究等一次次高潮，但是由于人们忽视了现实世界的复杂性和问题的多样性，人工智能的早期研究只能停留在实验室里进行。人工智能研究遇到了比想象的要严重得多的压力和困难。 60 年代中期以后，人工智能由追求万能、通用的一般研究转入特定的具体研究，通用的解题策略同特定领域的专业知识与实际经验结合，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统，使人工智能真正走向社会，走向实际应用研究。斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）于1965 年开创了基于知识的专家系统 （ Expert System）这一人工智能研究的新领域。 80 年代末，神经网络得到飞速发展。
专家系统与人工智能的应用
专家系统 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年6月20 日
专家系统与人工智能的应用 摘要：人工智能有许多备受关注的领域，如自然语言理解，人工神经系统，专家系统。 专家系统（Expert System）就是对传统人工智能问题中智能程序设计的一个非常成功 的近似解决方法；是人工智能从一般思维规律探索走向专门知识利用，从理论方法研究 走向实际系统设计的转折点和突破口。它作为典型的“知识工程”系统，既是知识表达、 只是存储、只是推理、知识获取、知识管理技术的综合应用对象，也是研究和开发知识 工程技术的工具。从这个意义上说，它促进了计算机软件、硬件和系统从数据信息处理 向知识信息处理的发展。近年来，专家系统在理论研究和实际应用方面取得了令人瞩目 的成就。在管理决策领域，专家系统也愈来愈受到人们的关注，取得了巨大的发展。 1. 引言 专家系统的第一个里程碑是斯坦福大学根鲍姆等人于1968年研制成功的分析化合物分子结构的专家系统——DENDRAL系统。此后，相继建立了各种不同功能、不同类型的专家系统。MYCSYMA系统是麻省理工学院（MIT）于1971年开发成功并投入应用的专家系统，用LISP语言实现对特定领域的数学问题进行有效的处理，包括微积分运算、微分方程求解等。DENDRAL和MYCSYMA系统是专家系统的第一阶段。这个时期专家系统的特点是高度的专业化，专门问题求解能力强，但结构、功能不完整，移植性差，缺乏解释功能。 20世纪70年代中期，专家系统进入了第二阶段——技术成熟期，出现了一笔成功的专家系统。具有代表性的专家系统是MYCIN、PROSPECTOR、AM、CASNRT等系统。MYCIN 系统是美国斯坦福大学研制的用于细菌感染性疾病的诊断和治疗的专家系统，能成功地对细菌性疾病做出专家水平的诊断和治疗。它是一个结构完整、功能全面的专家系统。它第一次使用了知识库的概念，引入了可信度的方法进行不精确推理，能够给出推理过程的解释，用英语与用户进行交互。MYCIN系统对形成专家系统的基本概念、基本结构起了重要的作用PROSPECTOR系统是由美国斯坦福研究所开发的一个探矿专家系统。由于它首次实地分析华盛顿某山区一带的地质资料，发现了一个钼矿，成为第一个取得显著经济效益的专家系统。CASNET是一个与MYCIN几乎同时开发的专家系统，由拉特格尔（Rutger），大学开发，用于青光眼诊断与治疗。AM系统是由斯坦福大学于1981年研制成功的专家系统。它能模拟人的类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。 第二阶段专家系统的特点是： ①单学科专业型专家系统。 ②系统结构完整，功能较全面，移植性好。 ③具有推理解释功能，透明性好。
人工智能期末试题及答案完整版(最新)
一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘
人工智能动物识别专家系统
一．题目：动物识别专家系统 二．实验目的 1.理解并掌握基于规则系统的表示与推理 2.学会编写小型的生产式系统，理解正向推理和反向推理的过程以及两者的区 别 3.学会设计简单的人机交互界面 三．实验容 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。 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， 7、报告中要有推理树 五．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: 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
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