基于规则库的动物模式识别系统设计与实现

该论文主要探讨的是"基于动物模式识别系统的设计与实现"，它聚焦于利用计算机技术对动物模式进行自动识别。研究的核心内容包括以下几个方面： 1. 研究内容： - 系统设计：系统建立在自定义的规则库基础上，采用特征提取算法来识别动物特征。规则库中包含条件行动型产生式，即IF-THEN结构，这些规则用于指导系统的决策过程。 - 功能实现：系统不仅需要一个数据库、核心算法，还有用户界面，允许用户输入特征并实时提示操作，如更新和修改数据源。动物识别是系统的核心功能，规则通过txt文件管理，支持人机交互，既可读取原有规则，又能实时修改而保持文件同步。 2. 硬件与软件环境： - 硬件环境：研究使用了一台配备Intel i5-8300H处理器，运行64位Windows 10操作系统，开发环境为Pycharm，Python版本为3.7。 3. 数据集： - 数据集来源于开源资源，初期包含了15条标记过的动物特征数据，存储在名为rules.txt的文本文件中。系统运行过程中，新数据会覆盖旧数据，原始数据会被保存为oldrules.txt，仅保留未改动的部分。 4. 特征提取过程： - 数据集处理：识别完成后的数据集存放在rules.txt文件夹中。首先，系统初始化大小值（最大值和最小值），并通过JudgeEdge函数获取特征的行列数。接着，系统将新数据与已学习的特征向量进行对比，若匹配则验证成功。 这篇论文详细介绍了如何通过计算机科学的方法构建一个动物模式识别系统，涉及规则库、特征提取、数据管理以及用户交互等多个环节，旨在提高动物识别的准确性和用户体验。