Python+PYNQ构建动物识别专家系统：规则推理与人机交互

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。