构建动物识别专家系统：运用人工智能进行分类

"动物识别专家系统是通过模拟人类专家在动物识别领域的知识和经验，运用人工智能和计算机技术设计的程序。这个系统能够根据输入的特征判断动物种类，并解释推理过程。在河南城建学院的《人工智能》实验中，学生被要求设计一个基于产生式系统的小型专家系统，用于识别7种动物，包含15条规则和30个概念。规则库和事实库的建立是通过定义变量、输入条件和结论来完成的，事实和规则用编号表示，便于推理过程的表示和存储。" 在这个实验中，学生需要完成以下关键知识点： 1. **专家系统基础**：专家系统是利用特定领域内的专业知识，通过推理和判断来解决问题的计算机程序。它们包含了大量专家级别的知识和经验，旨在模仿人类专家的决策过程。 2. **产生式系统**：产生式系统是一种常见的专家系统模型，由规则库和事实库组成。规则库包含一系列IF-THEN规则，IF部分是条件，THEN部分是结论。当条件满足时，执行相应的结论。 3. **规则库和事实库**：规则库是专家系统的核心，包含了问题解决的规则。事实库则存储了当前已知的信息。在动物识别系统中，规则库有15条规则，事实库有30个概念，如“有毛”、“会飞”等。 4. **变量和值**：实验中需要定义变量及其值，这涉及到系统如何表示和处理输入的特征和识别结果。 5. **推理机制**：推理引擎是专家系统的关键组件，负责根据规则库和事实库中的信息进行推理。在这个实验中，推理过程通过比较规则的条件与事实库中的数据来完成。 6. **编程实现**：使用VC6.0作为开发环境，学生需要编写代码来实现规则的输入、匹配和推理过程，以及与用户的交互，例如询问动物的特征，然后给出动物种类的识别结果。 7. **反馈机制**：除了提供识别结果，专家系统还应能够解释其决策过程，即为何得出特定结论。这要求系统能够追踪推理路径，并向用户展示推理步骤。 通过这个实验，学生不仅能够理解专家系统的工作原理，还能学习到如何设计和实现一个简单的专家系统，这对于理解和应用人工智能技术至关重要。