Visual PROLOG实现的小型动物分类专家系统
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更新于2024-08-05
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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。
2020-05-04 上传
2023-06-10 上传
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