python实现专家系统

专家系统是一种基于人工智能的计算机程序，它可以模拟人类专家的决策过程，通过推理和知识表示等技术，为用户提供专业的决策支持和咨询服务。Python是一种功能强大的编程语言，它可以用于实现各种类型的专家系统。下面是一个简单的Python专家系统的实现示例：

# 定义规则库
rules = [
    {'condition': {'weather': 'sunny'}, 'action': 'play tennis'},
    {'condition': {'weather': 'rainy'}, 'action': 'stay at home'},
    {'condition': {'weather': 'windy'}, 'action': 'go to the cinema'},
    {'condition': {'weather': 'snowy'}, 'action': 'go skiing'}
]

# 定义推理引擎
def inference_engine(rules, facts):
    for rule in rules:
        condition = rule['condition']
        match = True
        for key in condition:
            if condition[key] != facts.get(key):
                match = False
                break
        if match:
            return rule['action']
    return None

# 定义事实库
facts = {'weather': 'sunny'}

# 运行推理引擎
result = inference_engine(rules, facts)

# 输出结果
print(result) # 输出：play tennis

上述代码实现了一个简单的专家系统，它根据天气条件推荐用户进行的活动。在这个系统中，规则库包含了四条规则，每条规则都包含了一个条件和一个动作。推理引擎根据用户提供的事实库和规则库，通过匹配条件来推断出用户应该进行的活动。在这个例子中，用户提供了天气为“sunny”的事实，推理引擎根据规则库推断出用户应该进行的活动是“play tennis”。