MFC实现的产生式系统反向推理算法设计与实战

本文档详细介绍了在Microsoft Foundation Classes (MFC)环境下设计和实现一个基于产生式系统的反向推理算法的过程。首先，实验的目标包括理解产生式系统的基本概念，如结构原理、规则表示和规则库构建，以及推理机的算法原理和编程实现。学生需要设计一个包含15条规则的规则库，这些规则用于识别六种动物（老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅和鸵鸟），并通过反向推理得到动物识别结果。 反向推理是一种从目标状态逆向推导出满足条件的事实或步骤的过程。算法步骤如下： 1. 将初始事实和目标条件分别存储在动态数据库和目标链中。 2. 如果目标链为空，说明推理已完成，结束推理过程。 3. 从目标链中提取第一个目标，尝试在动态数据库中找到匹配项，如果匹配则返回步骤2。 4. 遍历规则集，对每个规则与目标进行匹配。如果匹配成功且规则未被使用过，将规则的前提作为新目标添加到目标链，并替换父目标。 5. 如果目标是初始目标，说明推理失败，结束。 6. 若匹配成功，将原目标的父目标替换回目标链，继续从上一步骤开始。 在程序设计部分，主要关注了以下几个关键部分： - 输入界面设计：用户界面用于输入动物特征或识别结果，启动反向推理过程。 - 规则库结构：定义了一个RULE结构体，包含原因（reason）、结果（result）和布尔标志（t），用于存储规则。 - 动态数据库初始化：通过定义一系列规则，如哺乳动物、食肉动物、有蹄动物等，来建立一个基本的动物分类规则库。 代码示例展示了如何创建规则数组，并初始化第一条规则，如“有奶”的动物被认为是哺乳动物。随着后续规则的添加，系统能够通过反向推理逐步逼近动物的识别结果。 本文档深入浅出地讲解了产生式系统反向推理算法的实现原理和具体步骤，并通过MFC编程环境展示了如何将理论知识应用于实际项目，这对于理解和应用人工智能技术具有很高的实用价值。