基于规则的专家系统代码python

基于规则的专家系统是一种常见的人工智能应用，它通过一系列规则来模拟专家的知识和推理过程。在Python中，可以使用不同的库和框架来实现基于规则的专家系统，比如pyknow、pyke、CLIPS等。

下面是一个使用pyknow库实现基于规则的专家系统的示例代码：

from pyknow import *

# 定义事实和规则
class Patient(Fact):
    pass

class Diagnosis(KnowledgeEngine):
    @Rule(Patient(symptom='cough'))
    def rule1(self):
        self.declare(Patient(diagnosis='common cold'))

    @Rule(Patient(symptom='fever'))
    def rule2(self):
        self.declare(Patient(diagnosis='flu'))

    @Rule(AND(Patient(symptom='cough'), Patient(symptom='fever')))
    def rule3(self):
        self.declare(Patient(diagnosis='pneumonia'))

# 创建专家系统对象并运行
engine = Diagnosis()
engine.reset()
engine.declare(Patient(symptom='cough'))
engine.run()

# 获取诊断结果
diagnosis = engine.facts[-1]['diagnosis']
print("Diagnosis: ", diagnosis)

上述代码中，我们定义了一个`Patient`类作为事实，其中包含了症状信息。然后，我们创建了一个`Diagnosis`类作为专家系统，并定义了一些规则来推断诊断结果。最后，我们创建了一个专家系统对象，声明了症状信息，并运行专家系统，得到诊断结果。