Visual PROLOG下小型分类专家系统设计与应用

实验四小型专家系统的设计旨在通过构建一个小型的分类专家系统，使学习者能够深入理解专家系统的原理和开发过程。在这个实验中，主要目标是使用Visual PROLOG这样的工具来创建基于规则和逻辑的系统，并通过实际操作来掌握专家系统的开发步骤。 首先，实验要求学习者提供不同的初始事实（如老虎有毛发、长颈鹿的特征等），运行预设的程序（小型动物分类专家系统示例），观察并记录程序运行的结果。例如，当输入初始事实f1（动物有毛发）、f2（吃肉）、f3（黄褐色）和f4（有黑色条纹）时，系统将推断出该动物是老虎。这个过程展示了专家系统如何根据规则库进行正向推理，即根据已知条件逐步推导出结论。 其次，实验要求绘制正反向推理树。正向推理树是从初始事实出发，逐步应用规则直至达到目标结论的过程，如图4-1所示，而反向推理树则是从目标结论出发，逆向追溯规则以验证推断的合理性，图4-2即为反向推理树。这些树形结构直观地展示了推理过程中的逻辑路径。 接着，实验还涉及到规则的编写，如r2至r15，这些规则构成了专家系统的知识库，规定了动物的各种属性与类别之间的关系。每个规则都采用了事实子句的形式，如rule([“有毛发”], “哺乳动物”), rule([“食肉动物”, “黄褐色”, “有黑色条纹”], “老虎”），这些子句明确了动物特征与所属类别之间的条件关联。 在实际应用中，比如机器人Robot识别企鹅的过程，可以通过类似规则库的推理来判断。企鹅的特征可能包括不会飞、长腿、长脖子、黑白相间的羽毛等，这些特征会被系统用来确定企鹅的身份。 最后，实验要求学习者列出15条规则的事实子句表达形式，这是系统的核心组成部分，展示了专家系统如何通过规则库中的条件匹配来进行决策。 实验四小型专家系统的设计是一个实践性的项目，它结合理论知识和编程技能，帮助学习者深入理解专家系统的工作原理，特别是规则基础的推理机制，以及如何利用Visual PROLOG或其他逻辑编程语言实现。通过实际操作，学生可以增强对专家系统在实际问题中的应用能力。