人工智能导论实验动物识别系统封

### 构建实验动物识别系统的方法

#### 使用产生式知识表示法构建规则库
为了理解和掌握产生式知识表示方法及其基本过程，可以通过编程技术建立一个基于产生式知识表示的简单专家系统。该系统旨在创建一个用于识别特定种类动物（如虎、豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等）的规则库[^1]。

#### 实验环境配置
确保拥有合适的软件工具链来支持开发工作，包括但不限于Python解释器以及任何必要的第三方库或框架。对于本项目而言，推荐使用Python作为主要编程语言，并考虑借助GitHub平台托管源代码以便于版本控制和协作开发[^4]。

#### 设计与实现细节
- **定义特征属性**：针对每一种目标物种，列举其独特的生理特性或其他可用于区分其他生物体的关键指标；
- **编写生产规则**：依据上述特征制定一系列条件语句形式的逻辑判断准则，当满足某些前提条件时，则推导出相应的结论；
- **集成推理引擎**：选择适合当前应用场景下的正向或反向推理机制，负责按照既定顺序遍历整个规则集并执行匹配操作直至得出最终判定结果；
- **用户交互接口**：提供友好的图形化界面让用户能够方便快捷地输入待测样本信息并通过可视化手段展示处理后的输出数据[^5]。

def forward_chaining(facts, rules):
    while True:
        rule_applied = False
        
        for rule in rules:
            if all(condition in facts for condition in rule['conditions']):
                new_fact = rule['conclusion']
                
                if new_fact not in facts:
                    facts.append(new_fact)
                    rule_applied = True
                    
        if not rule_applied:
            break
            
    return facts


rules = [
    {'conditions': ['has stripes'], 'conclusion': 'tiger'},
    {'conditions': ['long neck', 'long legs'], 'conclusion': 'giraffe'}
]

facts = ["has stripes"]
result = forward_chaining(facts, rules)

print(result)  # Output should include "tiger"