专家控制系统
第四章 专家系统与专家控制
4.1 专家系统的概念
4.1.3 专家系统的类型
关于专家系统的分类，目前还无定论。我 们仅从几个不同的侧面对此进行讨论。 （1）按用途分类 按用途分类，专家系统可分为：诊断型、 解释型、预测型、决策型、设计型、规划型、控 制型、调度型等几种类型。 （2）按输出结果分类 按输出结果分类，专家系统可分为分析型 和设计型。 9
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4.1 专家系统的概念
(1)专家拥有丰富的专业知识和实践经验， 或者说他（她）拥有丰富的理论知识和经验知 识，特别是经验知识； (2)专家具有独特的思维方式，即独特的分 析问题和解决问题的方法和策略。 专家系统应该具备以下四个要素： (1) 应用于某专门领域； (2) 拥有专家级知识； (3) 能模拟专家的思维； (4) 能达到专家级水平。 5
4.1 专家系统的概念
所以，准确一点讲，专家系统应该是：应 用于某一专门领域，拥有该领域相当数量的专 家级知识，能模拟专家的思维，能达到专家级 水平，能像专家一样解决困难和复杂的实际问 题的计算机(软件)系统。
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4.1 专家系统的概念
4.1.2 专家系统的特点
同一般的计算机应用系统（如数值计算、数 据处理系统等）相比，专家系统具有下列特点： (1)从处理的问题性质看，专家系统善于解决 那些不确定性的、非结构化的、没有算法解或虽有 算法解但在现有的机器上无法实施的困难问题。 (2)从处理问题的方法看，专家系统则是靠知 识和推理来解决问题（不像传统软件系统使用固定 的算法来解决问题），所以，专家系统是基于知识 的智能问题求解系统。 7
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4.2 专家系统的结构
（2）推理机（Inferense Engine） 所谓推理机，就是实现（机器）推理的程 序，是使用知识库中的知识进行推理而解决问 题的。所以，推理机也就是专家的思维机制， 即专家分析问题、解决问题的方法的一种算法 表示和机器实现。
工业自动化中的专家系统控制技术
工业自动化中的专家系统控制技术工业自动化是现代工业的核心技术之一，随着科技的不断发展，工业自动化也逐渐进步和完善。
在自动化控制中，专家系统控制技术是其中一种比较先进和高效的技术。
本文将介绍专家系统控制技术在工业自动化中的应用和意义。
一、专家系统的概念专家系统（Expert System），是一种仿真人类专家决策思维过程的计算机系统，它可以利用先进的知识表示、推理、数据处理等技术，实现对一类特定问题领域的专业知识精细化处理和高效推理，以达到智能化决策、诊断、分析、设计和优化等目的。
二、专家系统控制技术的应用在工业生产中，专家系统控制技术应用广泛，他能够高效的解决生产厂家在生产过程中所遇到的问题，从而优化整个生产管理和流程。
以下是一些专家系统控制技术的应用：1. 故障诊断生产力受到故障的影响，特别的是对于对生产所关键的机械零部件出现故障，会导致生产受到较大的影响。
专家系统可以利用历史数据和专业的知识将故障问题尽快找到根本原因，从而进行有效的修复。
2. 智能决策在生产过程中，有一些决策如生产流程等是需要根据实际情况进行调整的，而专家系统控制技术可以帮助生产管理者进行智能决策。
通过离线算法方法，将机器学习方法与问题约束结合起来，帮助生产管理者根据历史数据进行瞬时决策调整。
3. 质效分析在工业生产中，质量控制和生产监控都是生产管理者十分关心的领域。
而专家系统可以实现对生产流程的实时监控、质效分析和监测，帮助生产管理者及时识别问题并对质量问题进行追踪分析。
三、专家系统应该如何设计专家系统的控制技术在工业自动化中是十分有效的。
但如何创建一个好的专家系统则是值得关注的问题。
1. 准确率方面专家系统虽然很智能，但它的准确率也非常重要。
在专家系统开发的过程中，需要严苛地根据实际生产情况，制定准确及实效性的规则。
2. 可靠性方面专家系统在应用过程中，需要达到极高的稳定性。
必须严格保证系统的安全和正确性，确保生产过程的流畅和准确。
专家控制系统
1、什么是专家系统？它具有哪些特点和优点?1）专家系统：专家系统（Expert System）是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统，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经验方法来处理该领域的高水平难题。
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才能处理好的复杂问题。
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。
2）专家系统的特点：①启发性：专家系统要解决的问题，其结构往往是不合理的，其问题求解知识不仅包括理论知识和常识，而且包括专家本人的启发知识；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，以便让用户了解推理过程，增大对专家系统的信任感；③灵活性：专家系统的灵活性是指它的扩展和丰富知识库的能力，以及改善非编程状态下的系统性能，即自学习能力；④符号操作：与常规程序进行数据处理和数字计算不同，专家系统强调符号处理和符号操作（运算），使用符号表示知识，用符号集合表示问题的概念。
一个符号是一串程序设计，并可用于表示现实世界中的概念；⑤ 不确定性推理：领域专家求解问题的方法大多数是经验性的，经验知识一般用于表示不精确性并存在一定概率的问问题。
止匕外，所提供的有关问题的信息往往是不确定的。
专家系统能够综合应用模糊和不确定的信息与知识，进行推理；⑥为解决特定领域的具体问题，除需要一些公共的常识，还需要大量与所研究领域问题密切相关的知识；⑦ 一般采用启发式的解题方法；⑧在解题过程中除了用演绎方法外，有时还要求助于归纳方法和抽象方法；⑨需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性；⑩能对自身的工作过程进行推理（自推理或解释）；11采用基于知识的问题求解方法；12知识库与推理机分离。
第3章专家系统控制(3.4专家控制系统)
知识源 —是与控制问题子任务有关的一些独立知识模块。
推理规则——采用“IF—THEN”产生式规则， 条件部分是全局数据库（黑板）或是局部数据 库中的状态描述，动作或结论部分是对黑板信 息或局部数据库内容的修改或添加。 局部数据库——存放与子任务相关的中间结果， 用框架表示，其中各槽的值即为这些中间结果。 操作原语——一类是对全局或局部数据库内容 的增添、删除和修改操作，另一类是对本知识 源或其他知识源的控制操作，包括激活、中止 和固定时间间隔等待或条件等待。
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1. 专家 控制系 统的工 作原理
知识基子系统位于系统上层，对数值算法进行 决策、协调和组织，包含有定性的启发式知识， 进行符号推理，按专家系统的设计规范编码， 通过数值算法库与受控过程间接相连，连接的 信箱中有读或写信息的队列。
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内部过程 的通信功 能如下：
① 出口信箱 将控制配置命令、控制算法的参数 变更值以及信息发送请求从知识基系统送往数值 算法部分。 ② 入口信箱 将算法执行结果、检测预报信号、 对于信息发送请求的答案、用户命令以及定时中 断信号分别从数值算法库、人一机接口及定时操 作部分送往知识基系统。
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2. 知识基系统的内部组织和推理机制 （1）控制的知识表示
专家控制把系统视为基于知识的系统，系统包 含的知识信息可以表示如下：
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数据库包括：
事实——已知的静态数据。例如传感器测量误 差、运行阈值、报警阈值、操作序列的约束条 件、受控过程的单元组态等。 证据——测量到的动态数据。例如传感器的输 出值、仪器仪表的测试结果等。 假设——由事实和证据推导提到的中间结果， 作为当前事实集合的补充。例如，通过各种参 数估计算法推得的状态估计等。 目标——系统的性能指标。例如对稳定性的要 求，对静态工作点的寻优，对现有控制规律是 否需要改进的判断等。
第五部分 专家控制(1)
三、知识的获取
1、知识获取的方式
（1）非自动知识获取
非自动知识获取方式分两步进行：①由知识 工程师从领域专家或有关的技术文献那里获取知识； ②由知识工程师用某种知识编辑软件输入到知识库 中，其工作方式如图所示。
非自动方式是专家系统建造中用得较为普遍的一 种知识获取方式。在非自动知识获取方式中，知识工 程师起着关键作用，知识工程师的主要任务是： ① 组织调查。以反复提问的方式启发领域专家 按知识处理的要求回答问题，并详细记录专家的答案。 ② 理解和整理材料。在充分理解的基础上对从 领域专家处或书本上得到的答案进行选择整理、分类、 汇集并形成用自然语言表达的知识条款。 ③ 修改和完善知识。把整理分类好的知识条款反 馈给领域专家，进行修改、完善和精化，最终的结果 要得到领域专家的认可。 ④ 知识的编码。把最终由专家认可的知识条款按 一定的表达方式或知识表示语言进行编码，得到知识 编辑器所能接受的知识条款。
专家系统是基于知识的系统，则建造专家系统 就涉及到知识获取、知识表示、知识的组织与管 理和知识的利用等一系列关于知识处理的技术和 方法，特别是一般知识库系统的建立，更加促进 了这些技术的发展。 关于知识处理的技术和方法已形成了一个称 为“知识工程”的学科领域。专家系统一方面促 使了知识工程的诞生和发展，另一方面知识工程 又是为专家系统服务的。由于二者的密切关系， “专家系统”与“知识工程”现在几乎已成为同 义语。
（1）按用途分类 可分为：诊断型、解释型、预测型、决策型、 设计型、规划型、控制型和调度型等几种。 （2）按输出结果分类 可分为：分析型、设计型、综合型专家系统。 （3）按知识表示分类 可分为：基于产生式规则的专家系统、基于一 阶谓词的专家系统、基于框架的专家系统以及 基于语义网络的专家系统。也存在相应的综合 型专家系统。
第7章专家控制系统
第7章 专家控制系统教学内容首先介绍专家系统基本概念、特征、组成以及基本类型。
然后讲授专家控制系统的工作原理，最后介绍了建立专家系统的步骤和专家控制器。
教学重点1．专家系统的概念，即它是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
将专家系统同控制理论和技术相结合，对系统进行控制形成专家控制系统。
把专家系统作为控制器称为专家控制器。
专家系统的基本组成，即由知识库、推理机、解释接口等组成。
2．专家控制系统工作原理。
专家系统设计的基本步骤：认识和阶段化概念，实现阶段，获取知识、构造外部知识库，调试和检验阶段。
教学难点专家系统的工作原理、知识的表示和获取，专家系统的设计。
教学要求1．了解专家系统的概念，理解专家控制系统、专家控制器的概念。
2．掌握专家系统的特征、组成和基本类型。
3．理解专家控制系统的工作原理。
知识的表示和获取。
4．掌握建立专家系统的步骤。
5．了解专家控制器的组成，专家控制器的设计原则。
7.1 概述7.1.1 专家系统的起源与发展人工智能科学家一直在致力于研制在某种意义上讲能够思维的计算机软件，用以“智能化”的处理、解决实际问题。
60年代，科学家们试图通过找到解决多种不同类型问题的通用方法来模拟思维的复杂过程，并将这些方法用于通用目的的程序中。
然而事实证明这种“通用”程序处理的问题类型越多，对任何个别问题的处理能力似乎就越差。
后来，科学家们认识到了问题的关键即计算机界程序解决问题的能力取决于它所具有的知识量的大小。
为使一个程序智能化，必须使其具有相关领域的大量高层知识。
为解决某具体专业领域问题的计算机程序系统的开发研制工作，导致专家系统这一新兴学科的兴起。
从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，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的问题。
1965年斯坦福大学开始建立用于分析化合物内部结构的DENTRAL系统，首先使用了“专家系统”的概念。
专家控制系统
第三章 专家控制系统3.1 专家系统概述1.专家及专家系统的定义专家指的是那些对解决专门问题非常熟悉的人们，他们的这种专门技术通常源于丰富的经验以及他们处理问题的详细专业知识。
定义 3.1专家系统主要指的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经验方法来处理该领域的高水平难题。
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才能处理好的复杂问题。
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。
专家系统的基本功能取决于它所含有的知识，因此，有时也把专家系统称为基于知识的系统（knowledge-based system）。
3.1.1 专家系统的特点及优点1.专家系统的特点与常规的计算机程序系统比较，专家系统具有下列特点：（1）启发性 专家系统要解决的问题，其结构往往是不合理的，其问题求解（problem-solving）知识不仅包括理论知识和常识，而且包括专家本人的启发知识。
（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，以便让用户了解推理过程，增大对专家系统的信任感。
（3） 灵活性 专家系统的灵活性是指它的扩展和丰富知识库的能力，以及改善非编程状态下的系统性能，即自学习能力。
（4）符号操作。
与常规程序进行数据处理和数字计算不同，专家系统强调符号处理和符号操作（运算），使用符号表示知识，用符号集合表示问题的概念。
一个符号是一串程序设计，并可用于表示现实世界中的概念。
（5）不确定性推理。
领域专家求解问题的方法大多数是经验性的；经验知识一般用于表示不精确性并存在一定概率的问题。
此外，所提供的有关问题的信息往往是不确定的。
专家系统能够综合应用模糊和不确定的信息与知识，进行推理。
第3章专家系统控制
专家控制的理想目标（续）
（6）控制性能方面的问题能够得到诊断，控制闭 环中的单元，包括传感器和执行机构等的故障可 以得到检测；
（7）用户可以访问系统内部的信息，并进行交互，例 如对象或过程的动态特性，控制性能的统计分析等。
专家控制的上述目标复盖了传统控制在一定程度 上可以达到的功能，但又超过了传统控制技术。
第3章专家控制
专家控制是智能控制的一个重要分支，又 称专家智能控制。
所谓专家控制，是把专家系统的理论和技 术同控制理论、方法与技术相结合，在未 知环境下，仿效专家的智能，实现对系统 的控制。
基于专家控制的原理所设计的系统或控制 器，分别称为专家控制系统或专家控制器。
1
3.1 专家系统概述 3.1.1 什么是专家系统
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3.3.1 专家控制器的结构
专家控制器通 常由知识库 （KB）、控 制规则集 （CRS）、推 理机（IE）和 特征识别与信 息处理（FR＆ IP）四部分组 成。
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知识库：
用于存放工业过程控制的领域知识，由经验数据库 （DB）和学习与适应装置（LA）组成。
经验数据库主要存储经验和事实集；
控制专家系统的任务是自适应地管理一个 受控对象或客体的全部行为，使之满足预 定要求。
控制专家系统的特点是，能够解释当前情 况，预测未来发生的情况、可能发生的问 题及其原因，不断修正计划并控制计划的 执行。所以说，控制专家系统具有解释、 预测、诊断、规划和执行等多种功能。
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（7）监视型专家系统
而专家控制则要求能对控制动作进行独立 的、自动的决策，
它的功能一定要具有连续的可靠性，较强 的抗干扰性。
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与一般专家系统的差别
（2）在控制方式上：
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些结论加入到综合数据库中：如果其右部是一个或多个操作， 则执行这些操作。
4）对于不确定性知识，在执行每一条规则时还要按一定的算 法计算结论的不确定性。
（
5）检查综合数据库中是否包含了最终结论，决定是否停止系 统的运行。
（ 34
3.4 产生式系统的例子——动物识别系统
例如：动物识别系统——识别虎、金钱豹、斑马、长颈 鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物的产生式系统。
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1.1 专家系统的概念
专家系统与传统程序的比较
（1）编程思想： 传统程序 = 数据结构+算法 专家系统 = 知识+推理 （2）传统程序：关于问题求解的知识隐含于程序中。 专家系统：知识单独组成知识库，与推理机分离。
（3）处理对象：
传统程序：数值计算和数据处理。 专家系统：符号处理。
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1.1 专家系统的概念
设定
输出 专家系统 控制对象
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2.4 专家控制器
对简单控制对象，可以简化成如图所示结构，通常 将简单的专家控制系统称为专家控制器。
专家控制器 EC
学习与 适应装置 LA
知识库 KB
K
数据库 DB G
R
E e
特征识别 信息处理 FR&IP
S
推理机 IE
I
控制 规则集 CRS
U
控制对象
被控制量
Y
第一阶段 : 初创期（20世纪60年代中期－ 20世纪70年代初）
DENDRAL系统（1968年，斯坦福大学费根鲍姆等人）——推
断化学分子结构的专家系统 MYCSYMA系统（1971年，麻省理工学院 ）——用于数学运
算的数学专家系统
特点：高度的专业化。
专门问题求解能力强。
结构、功能不完整。 移植性差。 缺乏解释功能。
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2.2 间接专家控制
间接专家控制也称为专家监督控制。其中，常规控 制器控制过程运行。专家系统只是通过对常规控制 器的调整，间接地影响被控过程。
专家系统 设定 控制器 控制对象 输出
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2.3 直接专家控制
在直接专家控制系统中，专家系统根据所测到的过 程信息及知识库中的规则，导出每一采样时刻的控 制信号。
专家系统与传统程序的比较
（4）传统程序：不具有解释功能。
专家系统：具有解释功能。
（5）传统程序：产生正确的答案。
专家系统：通常产生正确的答案，有时产生错误的 答案。 （6）系统的体系结构不同。
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专家系统的类型
14
专家系统的应用
15
专家系统的应用
16
1.2 专家系统的一般结构
用户 领域专家 知识工程师
Modern Control Engineering
专家系统与专家控制
专家系统与专家控制
0 专家系统的产生和发展
1 专家系统
2 专家控制系统
3 专家控制系统的知识表示
4 专家控制系统的推理机
5 专家控制系统的搜索技术
6 电脑充绒机专家控系统
2
0 专家系统的产生和发展
4
0 专家系统的产生和发展
第二阶段: 成熟期（20世纪70年代中期－ 20世纪80
年代初）
特点： （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。
（4）采用启发式推理、不精确推理。
（5）用产生式规则、框架、语义网络表达知识。
（6）用限定性英语进行人－机交互。
r6： IF 该动物有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方
THEN 该动物是食肉动物 r7： IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄
THEN 该动物是有蹄类动物
r 8： IF 该动物是哺乳动物 AND 是反刍动物 THEN 该动物是有蹄类动物
36
3.4 产生式系统的例子——动物识别系统
r9： IF 该动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色 AND 身上有暗斑点 AND 身上有黑色条纹 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是金钱豹 THEN 该动物是虎 THEN 该动物是长颈鹿 THEN 该动物是斑马 r13：IF 该动物是鸟 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 不会飞 AND 有黑白二色 AND 有黑白二色 r15： IF 该动物是鸟 AND 善飞 THEN 该动物是鸵鸟 THEN 该动物是企鹅 THEN 该动物是信天翁
老李和老王不大可能是朋友：（friend，Li，Wang，0.1）
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3.2 产生式知识表示
产生式与谓词逻辑中的蕴含式的区别： （1）除逻辑蕴含外，产生式还包括各种操作、规则、 变换、算子、函数等。例如，“如果炉温超过上限， 则立即关闭风门”是产生式，但不是蕴含式。
（2）蕴含式只能表示精确知识，而产生式不仅可以表 示精确的知识，还可以表示不精确知识。蕴含式的 匹配总要求是精确的。产生式匹配可以是精确的， 也可以是不精确的，只要按某种算法求出的相似度 落在预先指定的范围内就认为是可匹配的。
(1) 操作方式：实时专家系统的信息输入主要来自 外界过程的传感器，且往往从多个独立的传感器输 入。
(2) 输出去向：实时专家系统直接送往过程的控制 器或（和）向生产人员送出诊断、预报、操作指导 等信息。
18
1.3 实时专家系统
(3) 数据特征：实时专家系统数据是连续时变的， 是实时数据，信息量往往很大。 (4) 中断功能：实时专家系统一方面要满足专家系 统功能的要求，另一方面还必须受时间条件的约束， 即满足实时性的要求。 (5) 实时性：实时专家系统响应要求快，常常为毫 秒、秒级。实时性的要求是实时专家系统首先必须 考虑的。 (6) 推理过程：实时专家系统采用实时推理。
3．推理机
由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现 对问题的求解。
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3.3 产生式系统
4．控制系统
控制系统要做以下几项工作： （1）从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。 （2）匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解。
（ 3）执行某一规则时，如果其右部是一个或多个结论，则把这
u
传感器
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3 专家控制系统的知识表示
3.1 知识表示
3.2 产生式知识表示
3.3 产生式系统
3.4 产生式系统的例子——动物识别系统
3.5 产生式表示法的特点
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3.1 知识表示
专家系统是建立在知识的基础之上的，专家控制是 基于知识的控制。 知识表示是将人类知识形式化或者模型化。 目前已经提出了许多知识表示方法，例如一阶谓词 逻辑、产生式、框架、状态空间、人工神经网络、 遗传编码等。
6
0 专家系统的产生和发展
第三阶段：发展期（20世纪80年代至今） 我国研制开发的专家系统：
施肥专家系统（中国科学院合肥智能机械研究所） 新构造找水专家系统（南京大学） 勘探专家系统及油气资源评价专家系统（吉林大学） 服装剪裁专家系统及花布图案设计专家系统（浙江 大学）
关幼波肝病诊断专家系统（北京中医学院）
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3.2 产生式知识表示
产 生 式 的 形 式 描 述 及 语 义 —— 巴 科 斯 范 式 BNF （backus normal form）
> <产生式>::=<前提> <结论 <前 提>::=<简单条件>|<复合条件> <结 论>::=<事实>|<操作> <复合条件>::=<简单条件>AND<简单条件>[AND<简单条件>… |<简单条件>OR<简单条件>[OR<简单条件>… <操 作>::=<操作名>[(<变元>，…)]
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0 专家系统的产生和发展
第三阶段：发展期（20世纪80年代至今） 专 家 系 统 XCON （ DEC 公 司 、 卡 内 基 － 梅 隆 大 学 ）：为VAX计算机系统制订硬件配置方案。 专家系统开发工具：
骨架系统：EMYCIN、KAS、EXPERT 等。 通用型知识表达语言： OPS5 等。 专家系统开发环境： AGE 等。
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0 专家系统的产生和发展
第二阶段: 成熟期（20世纪70年代中－ 20世纪80年代初） MYCIN系统（斯坦福大学 ）——血液感染病诊断专家系 统 PROSPECTOR系统（斯坦福研究所 ）——探矿专家系统
CASNET系统（拉特格尔大学）：用于青光眼诊断与治疗。 AM系统（ 1981年，斯坦福大学）：模拟人类进行概括、 抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。 HEARSAY系统（卡内基－梅隆大学）——语音识别专家 系统
人
机
接
口 专家系统核心
解释机构 解释机构
知识获取机构 知识获取机构
数据库 数据库
推理机 推理机
知识库 知识库
专家系统的一般结构
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1.3 实时专家系统
实时专家系统是具有实时性的专家系统。它一方面 要满足专家系统功能的要求，另一方面还必须受时 间条件的约束，即满足实时性要求。 实时专家系统的特点：
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3.4 产生式系统的例子——动物识别系统
规则库：
r1： IF 该动物有毛发 r2： IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物 THEN 该动物是哺乳动物
r3： IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟
r4： IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟 r5： IF 该动物吃肉 THEN 该动物是食肉动物