运用所学知识，设计并编程实现一个小型生物识别系统，能识别类似于虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等动物（或植物、微生物等）的生物产生式系统 其中规则库自己设计，按照产生式规则描写。

设计一个小型生物识别系统，我们可以利用图像识别技术，特别是基于深度学习的卷积神经网络（CNN）来实现。这里是一个简化版本的设计流程：

1. **数据收集**:
收集各种动物（虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等）的图片作为训练样本。对于每种生物，至少需要一组正面、侧面和特写照片。

2. **预处理**:
图片标准化，如调整尺寸，去除背景，转换为灰度或RGB图，并将像素值归一化到0-1范围。

3. **特征提取**:
使用卷积层对图像进行特征提取，这将形成一个固定长度的向量，代表图像的特征。

4. **规则库**:
设计一些简单的产生式规则：
- 规则1: 特征向量匹配特定动物的模板 -> 识别为该动物
- 规则2: 如果特征向量与虎、金钱豹相似度高 -> 识别为大型猫科动物
- 规则3: 如果特征向量与斑马的条纹模式匹配 -> 识别为斑马
- ...

5. **模型训练**:
使用Keras、TensorFlow等库构建一个简单的CNN模型，并用收集的数据训练模型，通过比较特征向量和预设的模板来判断生物类别。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(image_height, image_width, channels)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

6. **生物识别**:
对新输入的图像进行前向传播，计算其特征向量，然后与规则库中的模板进行比较，得出识别结果。

7. **测试和评估**:
应用训练好的模型对未知图片进行预测，并检查识别准确率。可以增加更多规则进行交叉验证，优化性能。

相关问题：
1. 如何提高模型的识别精度？
2. 使用哪种机器学习算法适合这种生物识别任务？
3. 除了图像识别外，还有哪些方法可以实现生物识别？