动物识别专家系统简介
动物识别专家系统的建立
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实用第一 智慧密集
… ． ． … … … … … ．
家豫 绩
ｌ
童 小 明
摘 要 ：专 家 系统是 具 有人 工智 能和推 理功 能 的知识 系统 。 以一 个动 物识 别专 家 系统的 建 立为例 ，
１ １ ３ ４
（）吃 肉的哺 乳类 称为食 肉动 物 （ 肉 ＆哺乳 类 ＿ 肉类） ５ 吃 ＞食 。 （ ）反 刍食 物 的 哺 乳 类 是 偶 蹄 类 ｆ 刍 食 物 ＆ 哺 乳 类 一 ６ 反 ＞
“ 有蹄 类“黄 褐 色” ， “ ， １ １ １ １ １ ０ ２ ２ ２ ４ ２ ６ ５ ６ ７ ８ ９ ２ １ ２ ３ ２ ５ ２
父节点 ＆父节点 子 节点 （ ）有 毛 发 的动 物 是 哺 乳 类 （ 毛发 ＆ 动物 一 １ 有 ＞哺 乳 类） 。 （ ）有 奶 的动 物 是 哺 乳 类 （ 奶 ＆ 动物 一 ２ 有 ＞哺 乳 类） 。
长 脖
鸵 鸟 潜 水 企 鹅 ｆ 毛 发 ¨动 物 ¨哺 乳 类 ¨ 有 奶 ¨ 有 羽 毛 鸟 有 ． 类ｎ会 飞－生 蛋 ｎ吃 肉 “反刍 食 物 ”偶 蹄 类 ”有 蹄 ＊ ” ， “ ， － ， ＊ ， 一 ， ・ 一 ，
（ ）吃 肉 的 哺 乳类 称 为 食 肉动 物 ； （ ）反 刍食 物 的 哺 乳 类 是 ５ ６ 偶蹄 类 ； （ ）有 蹄 的 哺乳 类 是 有 蹄 类 ； （ ） 黄褐 色有 暗斑 点 ７ ８ 的 食 肉类 是 金 钱 豹 ； （ ）黄 褐 色有 黑 色 条 纹 的食 肉类 是 老 虎 ； ９ （０ １ ）尖 牙 利 爪 且 眼 睛 向前 的 是 食 肉动 物 ； （ １ 脖 有 黄 褐 色 １）
专家系统实例
专家系统实例
专家系统是一种基于知识推理的智能信息系统，用于解决特定领域的问题。
它们利用专家知识和推理规则，通过询问用户的问题来识别问题的本质，然后提供相应的解决方案。
以下是一些专家系统实例: 1. 动物识别专家系统：该实例是一个基于人工智能技术的专家系统，用于识别动物物种。
它利用了计算机视觉和自然语言处理技术，通过询问用户有关动物的特征和属性来识别动物。
2. 医学诊断专家系统：该实例是一个用于医学诊断的专家系统，它利用医学知识和推理规则，通过对用户提供的症状和疾病特征进行分析，从而作出准确的医学诊断。
3. 工业控制专家系统：该实例是一个用于工业控制的专家系统，它利用控制理论和推理技术，通过对用户提供的控制命令进行分析和优化，以实现更高效、更安全的工业控制。
4. 农业施肥专家系统：该实例是一个用于农业施肥的专家系统，它利用植物营养知识和推理规则，通过对用户提供的肥料信息和植物需求进行分析，从而提供最佳的施肥方案。
这些专家系统实例展示了人工智能技术在各个领域的应用，可以帮助用户解决各种复杂问题。
简单动物识别系统的知识表示
•简单动物识别系统的知识表示• 1. 实验目的•理解产生式知识表示方法，能够用选定的编程语言设计产生式系统的规则库和综合数据库。
• 2. 实验环境•在微型计算机上，选一种编程语言。
• 3. 实验要求•(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知识库和综合数据库，并能对它们进行增加、删除和修改操作。
•学习任务•通过网络搜索，以“专家系统的作用”为主题进行调查。
搜集各种应用专家系统的实例，分析其用途，并根据不同的用途进行分类。
•请上网查找专家系统的相关资料，从不同的角度追溯专家系统的发展史。
•作品结果：把上面两个任务结果，形成一个WORD文档。
其中对专家系统的用途分类形成一个表格。
•用Intermodeller设计一个小型的专家系MYCIN是一个通过提供咨询服务来帮助普通内科医生诊治细菌感染性疾病的专家系统，其于1972年开始研制，74年基本完成，并投入实际应用。
MYCIN的取名来自多种治疗药物的公共后缀，如clindamycin、erythromycin、kanamycin等。
如果说能推测有机化合物分子结构的DENDRAL是世界上第一个有重要实用价值的专家系统，那末MYCIN则是最有影响力的专家系统。
围绕着MYCIN的各种研究工作一直沿续了10年，对于推动知识工程以及专家系统学科的建立和发展具有重要影响。
可以说，早期的专家系统，尤其是医疗诊断和咨询型专家系统，许多都参照了MYCIN系统的技术，如知识表示、不确定推理、推理解释、知识获取等。
MYCIN也设计为典型的产生式系统，由规则库、综合数据库和控制系统三个部分组成；只是基于规则的推理采用逆向方式，即从问题求解的目标出发，搜寻原始证据对于目标成立的支持，并传递和计算推理的不确定性。
从KB系统的组成来看，规则库就是MYCIN的知识库，综合数据库和控制系统联合形成推理机。
其中，综合数据库用以保存问题求解的原始证据（初始状态）和中间结果。
(精选)人工智能作业——动物识别系统
动物识别专家系统-------胡沧粟—058动物识别系统由多种规那么来判别，第一原那么是依照是哺乳动物仍是鸟类来区别大类。
然后依照在哺乳动物类里成立规那么：食肉动物，非食肉，黄褐色，有斑点，长脖子，黑白两色来区分老虎，金钱豹，长颈鹿和斑马。
鸟类里面建议规那么：会飞，可不能飞，长腿，黑白两色来区分信天翁，企鹅和鸵鸟。
将书本上的规那么适当进行了简化，并利用界面的人性化来诱导人们更好的利用软件。
程序由c#语言编写。
本程序系统在考虑到整体结构相同的结构下，将规那么进行了优化。
先将哺乳动物与非哺乳动物进行了区分，从而在选取完第一条规那么后能够挑选掉很多不用的规那么。
在哺乳动物里，规那么如下：1.老虎=食肉+黄褐色2.金钱豹=食肉+有斑点3.长颈鹿=非食肉+长脖子4.斑马=非食肉+黑白两色鸟类动物里面，规那么如下：1.信天翁=会飞2.企鹅=可不能飞+黑白两色3.鸵鸟=可不能飞+长腿程序实际操作图：1.程序界面通过选取哺乳动物和鸟类能够挑选掉很多不需要的信息。
2.当按以上的规那么描述时能够通过下面的显示栏显示判定的动物。
3.当错误输入或选取规那么过量时那么会显示错误提示。
部份程序代码：using System;using ;using ;using ;using ;using ;using人工智能作业;{public partial class form1 : Form{public form1(){InitializeComponent();= true;= false;= str1;= true;}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){= false;if ( == true) && == true) && == false) && == false) && == false) && == false))= str1 + "老虎";if ( == true) && == true) && == false) && == false) && == false) && == false)){= str1 + "金钱豹";}if ( == true) && == true) && == false) && == false) && == false) && == false)){= str1 + "长颈鹿";}if ( == true) && == true) && == false) && == false) && == false) && == false))= str1 + "斑马";if ( == true) && == false) && == false) && == false) ){= str1 + "信天翁";}if ( == true) && == true) && == false) && == false)){= str1 + "鸵鸟";}if ( == true) && == true) && == false) && == false)){= str1 + "企鹅";}if ( == str1)){("动物类型描述错误，请从头输入！");= true;}}private void radioButton1_CheckedChanged(object sender, EventArgs e){if == true){= true;}}private void radioButton2_CheckedChanged(object sender, EventArgs e) {if == true){= true;= false;}}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){= str1;= true;= false;= false;= false;= false;= false;= false;= false;= false;= false;= false;}}}。
机械CAD及其应用第十章设计型专家系统
产品原型
领域原型 研究原型 演示原型
确定任务 了解知识 求解方法 系统功能
知识表示
推理方法
系统结构
获取知识
建立知识库
模块实现
系统联调
测试
评价
改进
第二十二页，编辑于星期日：十点 二十九分。
10.4.2 设计型专家系统的举例
龙门铣进给箱方案设计专家系统
1. 背景
2. FBCDES的功能 (1) 动力源设计
3. 机械设计型专家系统具有的特殊困难
a) 大的决策空间 b) 机械设计的多目标性及解的不一致性 c) 机械设计知识的多样性、病态结构及其模糊性
d) 设计变量、设计子任务和设计目标的相关性 e) 接口技术的综合性
第十页，编辑于星期日：十点 二十九分。
10.1.4 专家系统实例——“动物识别”专家系统
10.1.3 机械设计型专家系统的特点
机械设计的决策： ① 设计过程决策 即决定下一步应该做什么，如是材料选 择还是应力计算，即决定设计步骤； ② 技术过程决策 即对某个具体技术问题在记过某些分析、计
算或比较后，决定是否可以接受，例如材料、几何形状、结构大小、 加工工艺等；
③ 评价性决策 即对整个设计进行综合评价，确定可接受的标 准，并在满足所有约束条件及目标要求的情况下选择一个较优的 设计。
并将这些专门知识转换为一种计算机内的储存方式。
2. 知识获取的方式 (1) 人工方式 (2) 半自动方式 (3) 全自动方式
第十八页，编辑于星期日：十点 二十九分。
3. 知识获取的主要步骤
(1) 问题识别阶段 (2) 概念化阶段
(3) 形式化阶段 (4) 实现阶段
(5) 检验阶段
第十九页，编辑于星期日：十点 二十九分。
（毕业论文）动物识别专家系统
摘要专家系统是目前人工智能中最活跃，最有成效的一个研究领域，它是一种基于知识的系统，它从人类专家那里获得知识，并用来解决只有专家才能解决的困难问题。
该动物识别专家系统是在VC编程环境下编写的基于Windows操作平台上的图形用户界面程序，依据15条规则，构建知识库，能判别七种动物。
该系统具有较好的扩充性，可移植性、透明性，算法简单高效，使用方便，用户界面友好。
在层次树结构的数据结构基础上，采用正向推理的技术构建推理机，解释机构的实现采用了唱片技术和追踪技术。
构建该动物识别专家系统主要目的是为了提高人工智能的理论水平，更深入地了解专家系统的原理、历史、构成和各组成部件的基本原理，并提高VC的编程能力。
关键字：专家系统，知识库，规则，推理机，解释机AbstractExpert system is one of the most active and effective research realms. It can solve difficult problems, which can only be solved by experts. It is a system based on knowledge and can achieve knowledge from experts.This expert system is the visual interface program, which based on Windows operation system in the situation of Visual C++ programming. It can distinguish seven kinds of animals by constructing knowledge base, which is based on 15 rules. This system is moveable, transparent, and expansible. It can be easily used. Its mathematic is simple and efficient the user interface is friendly. The construction of reasoning machine adopts the positive reasoning technology and the realization of explanation adopts the record and pursuit technologyThis animal distinguish expert system aims to raise the theory standard of artificial intelligence. The writer intended to know about the principle, the history and the composition theory of expert system, and upgrade the programming ability.Key W ords: expert system, repository, rule, reasoning machine, explanative machine目录摘要 (1)Abstract (2)目录 (3)前言 (4)第一章需求分析 (6)1.1 需求状况 (6)1.2专家系统的设计要求 (6)1.3组成部分 (10)1.4推理机 (12)第2章概要设计 (14)2.1总体流程的设计 (14)2.1.1创建知识库 (14)2.1.2 设计推理机的工作流程 (17)2.2用户界面设计 (19)2.2.1 用户界面设计的原则 (19)2.2.2设计的用户界面 (20)第3章详细设计 (22)3.1学习VC有感 (22)3.1.1认识VC (22)3.1.2使用MSDN (23)3.2 详细编码 (24)第4章测试与完善 (37)4.1 测试系统 (37)4.2 完善功能 (38)4.2.1改善explain功能 (38)4.2.2 添加backspace功能........................... 错误！未定义书签。
专家系统举例分析
知识获取可以划分为两个阶段： 一个是在知识库尚未建立起来时，从领域专家及有关文献资料那获取知识。 对于这种情况，为了实现自动知识获取，需要解决自然语言的识别与理解以及从大量事例中归纳知识等问题。 一个是在系统运行过程中，通过运行实践不断总结归纳。 对于这一种情况，还需要解决如何从系统的运行实践中发现问题以及通过总结经验教训，归纳出新知识、修改旧知识等问题。
专家系统MYCIN － 知识表示
领域知识的表示
专家系统MYCIN － 知识表示－领域知识的表示
领域知识用规则表示,其一般形式为： RULE * * * IF <前提> THEN <行为> 1. * * * 是规则的编号。 2.前提的一般形式是： ($ AND <条件-1> <条件-2> … <条件-n>) 3.行为部分由行为函数表示,MYCIN中有三个专门用于表示动作的行为函数:CONCLUDE, CONCLIST和TRANLIST。其中以CONCLUDE用得最多，其形式为： ( CONCLUDE C P V TALLY CF)
创 建 知 识 库
建 立 数 据 库
推 理 机
解 释 机 构
标志结论性规则
释放规则链表
释放事实链表
匹配已知事实
动物识别系统 － 知识表示
知识用产生式规则表示，相应的数据结构为： struct RULE-TYPE{ char * result； int lastflag； struct CAUSE-TYPE* cause-chain； struct RULE-TYPE * next； }; 已知事实用字符串描述,连成链表，其数据结构为： struct CAUSE-TYPE { char cause; struct CAUSE-TYPE* next; };
919144-C语言程序设计教程——面向计算思维和问题求解-第4章-新
if (y > max)
/*如果y > max，则把y赋给max*/
max = y;
printf ("max=%d\n", max); /*输出max的值*/
}
4.3.1 if语句
运行结果：程序运行时若输入：59↙，结果如下图。
4.3.2 if-else语句
if-else语句用于双分支选择结构。根据条件的判定结果，选 择执行两种操作中的一种。if-else语句的基本格式如下：
4.2.2 逻辑运算及其表达式
同样，对于逻辑表达式：(表达式1) || (表达式2)，如果表达 式1的值为1，直接得出整个表达式的值也为1，而不再计算表达 式2的值。
if条件语句一般用于只有两种选择的情况。满足判定条件 执行一种操作，否则执行另一种操作。对if条件语句进行嵌套， 可以处理多种选择情况。
4.3.2 if-else语句
问题分析：目前只需要对动物分成两类。依题意，分类的条件 应为 “动物有毛发，且分泌乳汁”，条件为真时输出“是哺乳 动物”；否则输出“是鸟”。 算法设计：本例算法简单，采用if-else语句可实现该功能。算法 流程图略。
/*输出面积，保留两位小数*/
}
else
/*否则*/
printf ("构不成三角形\n");
/*输出“构不成三角形”*/
}
4.3.2 if-else语句
运行结果：程序运行时若输入345↙，结果如下图所示。
4.3.2 if-else语句 例4-5 用if-else语句求两个整数中的最大值。
问题分析：在例4-3中用if语句求出了两个整数中的最大值，实 现这一功能也可以采用if-else语句。方法是：比较两个变量x和y 的值，如果x>y则输出x，否则输出y。
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动物识别专家系统简介
动物识别专家系统是经典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。
2.1、建立动物识别专家系统的规则库，并用与/或图来描述这个规则库。
规则库由15条规则组成，编写一段程序,把15条规则组成一个表直接赋值给规则库rules，规则名分别是；rule1，rule2，┉，rule15。
( rules
((rule1
(if (animal has hair)) 若动物有毛发(F1)
(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)
((rule2
(if (animal gives milk)) 若动物有奶(F2)
(then (animal is mammal))) 则动物是哺乳动物(M1)
((rule3
(if (animal has feathers)) 若动物有羽毛(F9)
(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)
((rule4
(if (animal flies)) 若动物会飞(F10)
(animal lays eggs)) 且生蛋(F11)
(then (animal is bird))) 则动物是鸟(M4)
((rule5
(if (animal eats meat)) 若动物吃肉类(F3)
(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)
((rule6
(if (animal Raspointed teeth)) 若动物有犀利牙齿(F4)
(animal has claws) 且有爪(F5)
(animal has forword eyes)) 且眼向前方(F6)
(then (animal is carnivore))) 则动物是食肉动物(M2)
((rule7
(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)
(animal has hoofs)) 且有蹄(F7)
(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)
((rule8
(if (animal has mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)
(animal chews cud)) 且反刍(F8)
(then (animal is ungulate))) 则动物是有蹄类动物(M3)
((rule9
(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)
(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)
(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)
(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)
(then (animal is cheetah))) 则动物是豹(H1)
((rule10
(if (animal is mammal)) 若动物是哺乳动物(M1)
(animal is carnivore) 且是食肉动物(M2)
(animal has tawny color) 且有黄褐色(F12)
(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)
(then (animal is tiger))) 则动物是虎(H2)
((rule11
(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)
(animal has long neck) 且有长脖子(F16)
(animal has long legs) 且有长腿(F14)
(animal has dark sports)) 且有暗斑点(F13)
(then (animal is giraffe))) 则动物是长颈鹿(H3)
((rule12
(if (animal is ungulate)) 若动物是有蹄类动物(M3)
(animal has black stripes) 且有黑色条纹(F15)
(then (animal is zebra))) 则动物是斑马(H4)
((rule13
(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)
(animal does not fly) 且不会飞(F17)
(animal has long neck) 且有长脖子(F16)
(animal has long legs)) 且有长腿(F14)
(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)
(then (animal is ostrich))) 则动物是驼鸟(H5)
((rule14
(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)
(animal does not fly) 且不会飞(F17)
(animal swims) 且会游泳(F19)
(animal black and white)) 且有黑白二色(F18)
(then (animal is penguin))) 则动物是企鹅(H6)
((rule15
(if (animal is bird)) 若动物是鸟(M4)
(animal flies well)) 且善飞(F20)
(then (animal is albatross))) 则动物是信天翁(H6)
在上述规则的说明中，用F1-F20标记的是初始事实或证据，用M1-M4标记的是中间结论，用H1-H7标记的是最终结论。
用标记表示15条规则如下：
R1：F1→M1
R2：F2→M1
R3：F9→M4
R4：F10∧F11→M4
R5：F3→M2
R6：F4∧F5∧F6→M2
R7：F7∧M1→M3
R8：F8∧M1→M3
R9：F12∧F13∧M1∧M2→H1
R10：F12∧F15∧M1∧M2→H2
R11：F13∧F14∧F16∧M3→H3
R12：F15∧M3→H4
R13：F14∧F16∧F17∧F18∧M4→H5
R14：F17∧F18∧F19∧M4→H6
R15：F20∧M4→H7
2.2、推理机及其实现
1、正向推理过程:
根据在综合数据库中给出的已知事实,正向使用规则,即把规则的前件同当前数据库的内容进行匹配来选取可用规则,若有多条规则可用,则采用先选优先的策略,将执行规则的结论添加到综合数据库中,并将用过的规则置上激活标志,直到问题求解或没有可用规则为止.
2、正向推理过程程序实现
首先，将规则库中规则的前件同当前数据库的内容进行匹配,若匹配成功，则将这条规则送入可用规则集中；否则，取下一条规则进行匹配。
接着，如果规则非空且问题未求解，则重复上述过程，调用select-rule(s)，从规则集中选择一条规则，将该规则的结论添加到综合数据库中。
最后调用respond命令。
由上可见正向推理过程是递归的。
3、举例说明正向推理机推理过程
若已知的初始事实是F13(有暗斑点)、F12(黄褐色)、F3(若动物吃肉类)及F1(动物有毛发)，使用steq函数把已知的初始事实赋值给事实表facts：
(steq facts
((animal has dark spots)
(animal has tawny color)
( animal eats meat)
( animal has hair))
即：facts=(F13 F12 F3 F1)
facts是一个可编辑的表，即可以添加。
steq函数的功能就是对facts进行编辑。
使用在前面建立的rules规则库，叙述正向推理过程如下:
（1)、在rules中查找规则前件的全部条件在当前facts=(F13 F12 F3 F1)中的可用规则，首先找到规则R1，则把R1后件中不在facts中的结论M1添加到facts中，扩充facts为facts=(F13 F12 F3 F1 M1)。
实际上，对facts=(F13 F12 F3 F1)还有一条可用规则R5，因为R5的前件F3也在当前facts 中。
但是,由前面提到的冲突消解策略，若有多条可用规则，则按可用规则在规则库表rules 中的顺序选择第一条可用规则。
（2)、对当前facts在rules中查找可用规则，仍然找到规则R1，但R1的后件结论M1已在facts中，因此不会执行规则R1。
继续查找可用规则，找到规则R5，因为R5的后件结论M2不在当前的facts中，故执行R5，把R5不在facts中的结论M2添加到facts中，扩充facts 为facts=(F13 F12 F3 F1 M1 M2)。
（3)、对当前facts在rules中继续查找可用规则，规则R9的前件在facts中，因此R9是可用规则。
而R9的后件结论H1不在当前的facts中，执行R9，把R9的结论H1扩充到facts 中，使得facts=(F13 F12 F3 F1 M1 M2 H1)。
（4)、对当前facts，在rules中找不到规则的前件所包含的全部条件在facts中且后件有不在
facts中的结论的任何规则，至此,正向推理结束.。