使用Python语言实现植物分类。推理分类数目为7-10种，规则库要求至少包含15条推理规则初始事实可任意给定，给出初始事实后得到推理结果

在Python中实现植物分类，我们可以使用专家系统的概念，其中推理引擎基于一组规则来推导出结论。以下是一个简单的实现，包含规则库的构建和一个简单的推理机制。

首先，我们需要定义规则库。在这个例子中，我们假设有以下植物特征：叶子形状、叶子边缘、花朵颜色、花蕊数量、生长环境和开花季节。我们将使用简单的if-then规则来构建规则库。每条规则可以表示为一个条件和一个结论的组合。

这里是一个简化的规则库示例：

# 规则库：每条规则是一个元组，包含条件列表和结论
rules = [
    (["叶子形状=椭圆", "花朵颜色=红色"], "植物分类=杜鹃"),
    (["叶子边缘=锯齿", "花蕊数量=多个"], "植物分类=菊花"),
    (["生长环境=水中", "叶子形状=心形"], "植物分类=莲花"),
    # ... 更多规则
]

接下来，我们需要定义初始事实和推理函数。初始事实是一组植物的特征值，例如：

# 初始事实
facts = {
    "叶子形状": "椭圆",
    "花朵颜色": "红色",
    "叶子边缘": "锯齿",
    "花蕊数量": "多个",
    "生长环境": "水中",
    "开花季节": "春"
    # 可以根据需要添加更多特征
}

推理函数将遍历规则库，并对每条规则检查是否所有条件都满足。如果满足，则应用这条规则：

def infer(facts, rules):
    while True:
        changed = False
        for condition, conclusion in rules:
            if all(facts.get(cond, None) == value for cond, value in condition):
                facts["植物分类"] = conclusion
                print(f"根据规则，推断植物分类为：{conclusion}")
                changed = True
        if not changed:
            break
    return facts.get("植物分类", "无法分类")

# 进行推理
classification = infer(facts, rules)
print(f"最终推理结果：{classification}")

这个推理函数会在满足规则的情况下持续更新事实表，直到没有新的规则可以应用为止。

请注意，这个示例是一个非常简化的版本，实际应用中植物分类系统会更加复杂，需要更多的特征和更精细的规则来处理各种情况。