Python+PYNQ构建动物识别专家系统:规则推理与人机交互
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本实验旨在通过Python编程语言和PYNQ平台构建一个小型的动物识别专家系统,让学生深入理解基于规则系统的表示与推理过程。主要目标包括掌握产生式系统的构造,区分正向推理和反向推理,并设计简单的用户交互界面。
1. **产生式系统基础**:
- **规则库**:规则库是专家系统的核心,它包含了关于动物特征的知识,如特征数组`feature[]`中列举的"有毛"、"产奶"等属性,以及对应的规则集`Rulerule[15]`,这些规则定义了动物之间的关系,例如"如果动物有毛且产奶,可能是哺乳类"。
2. **综合数据库与控制系统**:
- **综合数据库**(事实库或黑板):在问题求解过程中,综合数据库存储当前的动物特征信息,如输入的动物特征,供推理机构使用。
- **控制系统**(推理机构):通过一组程序,实现规则库的查询和匹配,根据输入的特征进行正向推理(根据已知事实推断可能的动物种类)或反向推理(寻找符合特定条件的动物),以解决问题。
3. **实验步骤**:
- **构造规则库**:学生需手动编写规则,将规则组织成文本形式并保存到`rules.txt`文件中。规则库的构造是关键步骤,它决定了专家系统的能力。
- **文件读取函数**:`storeRules(filePath)`函数用于从`rules.txt`文件中读取规则,这一步实现了规则库与程序的交互。
4. **学习目标**:
- **正向推理与反向推理**:实验要求学生理解这两种推理方式的区别,正向推理是从已知事实出发寻找可能的结论,而反向推理则是从目标结果出发寻找满足条件的事实。
5. **人机交互设计**:实验还涉及设计用户界面,以便用户输入动物特征,系统根据规则库进行推理,并给出识别结果,这锻炼了学生的用户界面设计能力和编程应用能力。
通过这个实验,学生能够加深对人工智能基础知识的理解,尤其是规则引擎在知识表示和推理中的应用,并提升实际编程操作技能。同时,通过项目实践,他们能够将理论知识转化为可执行的代码,提高问题解决和系统设计能力。
2021-01-20 上传
2023-09-15 上传
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2023-09-23 上传
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