Visual PROLOG实现的小型动物分类专家系统

本实验旨在通过设计一个小型分类专家系统，帮助学习者深入理解专家系统的基本原理，并掌握如何使用Visual PROLOG这一编程语言开发基于规则和逻辑的专家系统。实验中，学生需要利用给出的规则和事实，进行正向推理和反向推理，以识别出不同类型的动物，如老虎、长颈鹿和企鹅。 实验的核心是建立一个包含15条规则的产生式系统，这些规则涵盖了哺乳动物、鸟类的特征以及各种动物的具体标识。例如，规则r1表明如果动物有奶，则它属于哺乳动物，而r9则指出，如果动物是食肉动物、黄褐色且有黑色条纹，那么它就是老虎。初始事实包括动物的特征，如有毛发、吃肉、黄褐色和有黑色条纹，根据这些事实，系统能够推断出该动物是老虎。 在实验过程中，学生需要完成以下任务： 1. 使用不同的初始事实运行程序，观察并记录屏幕显示的结果，确保能得出老虎、长颈鹿和企鹅的结论。 2. 建立正向推理树和反向推理树，以图形化方式展示推理过程。例如，老虎的推理树展示了从特征到最终识别结果的路径。 3. 描述机器人Robot识别企鹅的过程，这可能涉及到分析企鹅的特性并应用规则进行匹配。 4. 将所有15条规则转化为事实子句的表达形式，如r2表示为：rule([“有毛发”]，“哺乳动物”)。 示例程序中，规则库是用PROLOG的规则表示的，这使得规则库成为程序的一部分。在运行时，系统会根据输入的事实，通过匹配规则进行推理，最终得出动物的类别。正向推理是从事实出发，应用规则推导出结论；反向推理则是从目标开始，逆向寻找满足目标的规则和事实。 通过这个实验，学生不仅能够熟悉专家系统的工作机制，还能实际操作编程，实现基于规则的推理过程，这对于理解和应用人工智能中的知识表示和推理技术具有重要意义。同时，实验也强调了逻辑编程语言PROLOG在构建此类系统中的作用，有助于提升学生的编程技能和逻辑思维能力。