"基于VC编程的动物识别专家系统研究"

活跃、成效显著的人工智能研究领域，它是一种基于知识的系统，利用人类专家的知识来解决专家级别的复杂问题。本文介绍了一种基于Windows操作平台，利用VC编程环境开发的动物识别专家系统。该系统基于15条规则构建了知识库，能够准确判别七种动物。系统具有良好的扩充性、可移植性和透明性，其算法简单高效，用户界面友好，易于使用。在数据结构方面，系统采用了层次树结构，利用正向推理技术构建了推理机，实现了解释机构建，采用了唱片技术和追踪技术。本文的研究旨在提高人工智能的理论水平，深入探讨专家系统的原理、历史、构成和各组成部件的基本原理，并借此提高VC编程能力。关键词：专家系统，知识库，规则，推理机，解释机。 大量的工作在计算机科学领域是符合诸如算法的思维方式和计算机的应用需求而进行的。熟练地操作这样的知识和创造力固然重要，但是专家系统的研究对这样的信息进行的处理方法和思维模式提出了挑战。专家系统属于人工智能的范畴，是基于知识的系统，可以处理复杂的问题，在某些领域可以表现出人类的专家水平。在这个系统中，知识被表示为一系列规则，推理机是专家系统的核心，他根据知识库中的数据进行推理，最终达到问题的解决。本文介绍了一个基于VC编程环境下的动物识别专家系统，该系统可以识别七种动物，系统具有较好的可扩展性和便于使用的特点。 本文构建的动物识别专家系统是在15条规则的基础上构建的，它所包括的七种动物可以被系统准确地判别。专家系统的实现过程中主要包括两个核心技术，分别是推理机和解释机。推理机是专家系统的核心，是根据知识库中的数据进行推理的部分，而解释机则用于解释推理机的工作过程。本文的动物识别专家系统中，利用了唱片技术和追踪技术来实现解释机，这两种技术的应用使得系统的推理过程更加清晰和有效。在数据结构方面，系统采用了层次树结构，在这样的数据结构下，推理机可以更加高效地进行推理。同时，该系统具有良好的可扩展性和可移植性，用户可以在该系统的基础上进行二次开发，满足不同应用场景的需求。 本文的研究旨在提高人工智能的理论水平，深入研究专家系统的原理、历史、构成以及其各组成部件的基本原理。通过构建动物识别专家系统，对专家系统的知识库、规则、推理机等进行了深入的理解和实践，同时提高了VC编程的能力。专家系统在人工智能领域有着重要的应用前景，深入的研究和实践可以从理论上为人类智能的发展做出贡献，也可以为实际的科学技术应用带来重要的影响。在本文的研究过程中，通过系统的设计和实现，使得VC编程的应用水平得到了提高。 总之，本文介绍了一个基于VC编程环境下的动物识别专家系统，该系统是基于知识的系统，利用15条规则构建了知识库。系统具有良好的可扩展性和便于使用的特点，是专家系统研究领域的有益补充。通过对这一系统的构建和实践，作者在专家系统的理论和应用方面都做出了一定的贡献。希望本文的研究可以对专家系统的发展和应用起到积极的促进作用，也希望可以为相关领域的研究者提供一定的参考价值。