人工智能实验4三-专家系统

《人工智能导论》实验报告

一、实验题目：识别型专家系统设计

————识别动物专家系统

二、实验目的

1、掌握专家系统的基本构成

2、掌握用人工智能程序设计语言编制智能程序的方法

三、实验内容

1、所选编程语言：C语言；

2.拟订的规则：

（1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。

（2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。

（3）若某动物有羽毛，则它是鸟。

（4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。

（5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。

（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。

（7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。

（8）若某动物是哺乳动物且反刍食物，则它是有蹄动物。

（9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。

（10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是金钱豹。

（11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。

（12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。

（13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。（14）若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色，则它是企鹅。

（15）若某动物是鸟且善飞，则它是海燕。

2、设计思路：

用户界面：采用问答形式；

知识库（规则库）：存放产生式规则，推理时用到的一般知识和领域知识，比如动物的特征，动物的分类标准，从哺乳动物、食肉动物来分，再具体地添加一些附加特征得到具体动物；建立知识库的同时也建立了事实库。事实库是一个动态链表，一个事实是链表的一个结点。知识库通过事实号与事实库发生联系。

数据库：用来存放用户回答的问题，存放初始状态，中间推理结果，最终结果；

推理机：采用正向推理，推理机是动物识别的逻辑控制器，它控制、协调系统的推理，并利用知识库中的规则对综合数据库中的数据进行逻辑操作。推理机担负两项基本任务：一是检查已有的事实和规则，并在可能的情况下增加新的事实；二是决定推理的方式和推理顺序。将推理机制同规则对象封装在一起，事实对象记录了当前的状态，规则对象首先拿出前提条件的断言（只有这些前提都有符合时才会做这条规则的结论），询问事实对象集，如事实对象集不知道，则询问用户，如所有前提条件都被证实为真则结论为真，否则系统不知道结论真假。

3、程序流程图：

程序运行如下：

以老虎，金钱豹，长颈鹿为例画出程序流程图如下：

四、程序编制：

程序包括知识库，数据库，推理机：

#include "Fact.h"

#include "Rule.h"

#include

fact *Fact;

//事实集（概念集）

char *str[]={"",

"反刍" /* 1 */, "有蹄" /* 2 */, " 哺乳类" /* 3*/, "眼前" /* 4 */, "有爪" /* 5 */, "犬齿" /* 6 */, "吃肉" /* 7 */, "下蛋 " /* 8 */, " 能飞" /* 9*/, "羽毛" /* 10 */, "有蹄类" /* 11 */, "食肉类" /* 12 */, "鸟类" /* 13 */, "有奶" /* 14 */, "毛发" /* 15 */,

"善飞" /* 16 */, "黑色白条纹"/* 17 */, "游泳" /* 18 */,

"长腿" /* 19 */, "长脖子" /* 20 */, "黑条纹" /* 21 */, "暗斑点" /* 22 */, "黄褐色" /* 23 */, "海燕" /* 24 */,

"企鹅" /* 25 */, "鸵鸟" /* 26 */, "斑马" /* 27 */, "长颈鹿" /* 28 */, "老虎" /* 29 */, "金钱豹" /* 30 */, "\0"

};

//规则之前件（条件）集，注意与下面对应

int rulep[][6]={

{22,23,12,3,0,0}, /*金钱豹30*/ {21,23,12,3,0,0}, /*老虎29*/ {22,19,20,11,0,0}, /*长颈鹿 28*/

21,17,0,0,0,0}, /*斑马27*/ {17,19,20,13,-9,0}, /*鸵鸟26*/ {17,18,13,-9,0,0}, /*企鹅 25*/

{13,16,0,0,0,0}, /* 海燕24*/ {15,0,0,0,0,0}, /*哺乳类3*/ {14,0,0,0,0,0}, /*哺乳类 3*/

{10,0,0,0,0,0}, /*鸟类13*/ {8,9,0,0,0,0}, /*鸟类13*/ {3,7,0,0,0,0}, /*食肉类 12*/

{3,4,5,6,0,0}, /*食肉类12*/ {3,2,0,0,0,0}, /*有蹄类11*/ {3,1,0,0,0,0} /*有蹄类 11*/

};

//规则之后件（结论）集，注意与上面对应

int rulec[]={

30, 29, 28,

27, 26, 25,

24, 3, 3,

13, 13, 12,

12, 11, 11

}; //前7个是要识别的动物

int main()

{ fact *F,*T;

rule *Rule,*R;

char ch[8];

int i=1;

Fact=NULL; //事实链表初始为空

while(strcmp(str[i], "\0")!=0) //在事实链表中填入事实，注意：前插

入 { F=new fact(i,str[i++]);

F->Next=Fact;

Fact=F;

}

F=Fact;

Fact=NULL;

while(F)

{ //倒转上面前插入的事实链表。inverted the upper link

T=F;

F=F->Next;

T->Next=Fact;

Fact=T;

}

ch[0]='R';ch[1]='U';ch[2]='L';ch[3]='E';ch[4]='_';ch[5]='a';ch[6] ='\0';

Rule=NULL; //规则链表初始为空

for (i=0;i<15;i++) //link the rule

{

R=new rule(ch,rulep[i],rulec[i]);

R->Next=Rule;

Rule=R;

ch[5]++;

}

R=Rule;

for (;;) //开始询问用户。Query

{ i=R->Query(Fact);

if((i==1)) break; //如果返回“真”，则推理成功，并可以给出最后专家答案！

R=R->Next;

if(!R) break; //所有规则都扫描完，R为空，则退出！

}

if(!R) cout<

cout<

getchar();

return True;

}

五、实验总结

本次识别型专家系统可以采用多种语言编程，如vc,vb,prolog等等，选用c语言设计成动物识别型专家系统；

通过本次专家系统的设计，使我懂得了专家系统的组成，一个简单的专家系统由用户界面，知识库，数据库，推理机，解释机构，知识获取机构；懂得了专家系统的类别，分为解释型，预测型，诊断型，设计型，控制型，管理型专家系统；专家系统的推理机分为正向推理和反向推理，一般选用正向推理；在运行程序的过程中，我认识到智能系统的实践性和理论性的结合；

在规则库里可以增删规则，得到新的识别型专家系统，如识别鸟类，花，交通工具等等；

通过此次设计型实验，在一定程度上锻炼了自己的设计能力和编程能力；

人工智能小型动物分类专家系统的设计与实现PPT

小型动物分类专家系统的设计与实现 一、实验目的 通过本实验可使学生能够综合利用C语言(或C++)、面向对象程序设计、数据结构、数据库原理、人工智能、软件工程等课程的相关知识，设计并实现小型动物分类专家系统，培养学生综合运用所学计算机软件知识解决实际问题的能力，为今后从事计算机软件开发及应用打下基础。 二、实验内容 运用下列规则，设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则1： 如果：动物有毛发 则：该动物是哺乳动物 规则2： 如果：动物有奶 则：该单位是哺乳动物 规则3: 如果：该动物有羽毛 则：该动物是鸟 规则4： 如果：动物会飞，且会下蛋 则：该动物是鸟 规则5： 如果：动物吃肉 则：该动物是肉食动物 规则6： 如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方 则：该动物是食肉动物 规则7： 如果：动物是哺乳动物，且有蹄 则：该动物是有蹄动物 规则8： 如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物 则：该动物是有蹄动物 规则9： 如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点 则：该动物是豹 规则10： 如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹 则：该动物是虎

规则11： 如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类 则：该动物是长颈鹿 规则12： 如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物 则：该动物是斑马 规则13： 如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞 则：该动物是鸵鸟 规则14： 如果：动物是鸟，且不会飞，且会游泳，且是黑色的 则：该动物是企鹅 规则15： 如果：动物是鸟，且善飞 则：该动物是信天翁 动物分类专家系统由15条规则组成，可以识别七种动物，在15条规则中，共出现 30个概念（也称作事实），共30个事实，每个事实给一个编号，从编号从1到30，在规则对象中我们不存储事实概念，只有该事实的编号，同样规则的结论也是事实概念的编号，事实与规则的数据以常量表示，其结构如下：Char *str{}={"chew_cud","hooves","mammal","forward_eyes","claws", "pointed_teeth","eat_meat","lay_eggs","fly","feathers","ungulate", "carnivore","bird","give_milk","has_hair","fly_well", "black&white_color","can_swim","long_legs","long_neck", "black_stripes","dark_spots","tawny_color","albatross", "penguin","ostrich","zebra","giraffe","tiger","cheetah","\0"} 程序有编号序列的方式表达了产生式规则，如资料中规则15，如果动物是鸟，且善飞，则该动物是信天翁。相应的规则数组第七条是{16，13，0，0，0，0}，第十三个是“bird”（鸟），如果事实成立，询问使用者下一个事实，第十六个“fly_well”（善飞），如果也成立，则查找结论断言编号数组{30,29,28, 27,26,25,24,3,3,13,12,12,11,11,0}中第七个“24”，这里24对应事实数组中的“albatross”（信天翁）。 上述就是程序的推理过程，也是程序中的重点，该部分是由规则类（类rul e）中的Query方法实现。 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图1。其中，知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成－如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互；也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构，并把它解释给用户。

《人工智能与专家系统》试卷

《人工智能与专家系统》试卷 （1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分）1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分）答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分）答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。

（3分） 在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分）4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分）5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分）6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行，直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。

人工智能与专家系统复习

人工智能与专家系统复习尹朝庆，尹皓中国水利水电出版社 第一章 【P1】1.1何谓人工智能？人类智能主要包括哪些能力？ 答：人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。 四种能力： 认识和理解外界环境的能力； 进行演绎和归纳推理、作出决策的能力； 学习的能力； 自适应的能力。 【P6-8】1.4人工智能有哪几个主要学派？各学派的基本理论框架和研究方法有何不同？答：（1）符号主义学派的框架： 知识是智能的基础，人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，可以用一个符号系统在计算机上形式化的描述和模拟人的思维活动过程。 研究方法：功能模拟方法，力图用数理逻辑方法来建立人工智能的统一理论体系。 （2）联接主义学派的框架： 利用人工神经网络模仿人类智能，认为人的智能的基本单位是神经元，由人工神经元联接起来的人工神经网络可以具有学习和自适应能力。 研究方法：结构模拟。 （3）行为主义学派的框架： 提出智能行为的“感知-动作模式”。 研究方法：行为模拟方法。 【P8-9】1.5人工智能的近期研究目标和远期研究目标分别是什么？ 近期：建造智能计算机。 远期：研究人类智能和机器智能的基本原理，用智能机器来模拟人类的思维过程和智能行为。 【P9-12】1.6人工智能主要的研究应用领域？ 十条：定理证明；专家系统；机器学习；自然语言理解；智能检索；机器人学；自动程序设计；组合调度问题；模式识别；机器视觉。 第二章 【P19】2.2简述谓词逻辑中的下述推理规则： （1）P规则：在推理的任何步骤上都可引入前提； （2）T规则：在推理时，如果前面步骤中有一个或多个公式永真蕴含公式S，则可把S引入推理过程中； （3）CP规则：如果能从R和前提集合中推出S来，则可从前提集合推出R→S。 （4）反证法规则：P=>Q，当且仅当P∧┑Q＜=>F。即Q为P的逻辑结论，当且仅当P∧┑Q是不可满足的。 【P20-21】2.3一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识？它有主要哪些特点？ 答：谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以用来表示事物间确定的因果关系，即规则。

人工智能实验4三-专家系统方案

《人工智能导论》实验报告

一、实验题目：识别型专家系统设计 ————识别动物专家系统 二、实验目的 1、掌握专家系统的基本构成 2、掌握用人工智能程序设计语言编制智能程序的方法 三、实验容 1、所选编程语言：C语言； 2.拟订的规则： （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。 （6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是哺乳动物且反刍食物，则它是有蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是金钱豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。（14）若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色，则它是企鹅。 （15）若某动物是鸟且善飞，则它是海燕。 2、设计思路： 用户界面：采用问答形式； 知识库（规则库）：存放产生式规则，推理时用到的一般知识和领域知识，比如动物的特征，动物的分类标准，从哺乳动物、食肉动物来分，再具体地添加一些附加特征得到具体动物；建立知识库的同时也建立了事实库。事实库是一个动态链表，一个事实是链表的一个结点。知识库通过事实号与事实库发生联系。

数据库：用来存放用户回答的问题，存放初始状态，中间推理结果，最终结果； 推理机：采用正向推理，推理机是动物识别的逻辑控制器，它控制、协调系统的推理，并利用知识库中的规则对综合数据库中的数据进行逻辑操作。推理机担负两项基本任务：一是检查已有的事实和规则，并在可能的情况下增加新的事实；二是决定推理的方式和推理顺序。将推理机制同规则对象封装在一起，事实对象记录了当前的状态，规则对象首先拿出前提条件的断言（只有这些前提都有符合时才会做这条规则的结论），询问事实对象集，如事实对象集不知道，则询问用户，如所有前提条件都被证实为真则结论为真，否则系统不知道结论真假。 3、程序流程图： 程序运行如下： 以老虎，金钱豹，长颈鹿为例画出程序流程图如下：

大学人工智能期末考试题库

《人工智能与专家系统》试卷（1）参考答案与评分标准 问答题（每题5分，共50分） 1．人工智能是何时、何地、怎样诞生的？（5分） 答：人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯（Dartmouth）大学诞生。（3分）1956年夏季，美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者，汇聚在Dartmouth大学，举办了一次长达两个月的学术讨论会，认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上，第一次使用了“人工智能”这一术语，以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的意义。（2分） 2．行为主义是人工智能的主要学派之一，它的基本观点是什么？（5分） 答：行为主义，又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动（所以被称为行为主义），它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3．什么是知识表示？在选择知识表示方法时，应该考虑哪几个因素？（5分）答：知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。（3分）在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识；(2)是否有利于对知识的利用；(3)是否便于知识的组织、维护和管理；(4)是否便于理解和实现。（2分） 4．框架表示法有什么特点？（5分） 答：框架表示法有如下特点：结构性、继承性、自然性。（5分） 5．何谓产生式系统？它由哪几部分组成？（5分） 答：把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统。（2分） 产生式系统一般由三个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。（3分） 6．产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？请分别解释说明。（5分）答：产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理：正向推理是从己知事实出发，通过规则库求得结果。 反向推理：反向推理是从目标出发，反向使用规则，求证已知的事实。 双向推理：双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行， 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束；如两方衔接不上，则推理失败。

人工智能小型专家系统的设计与实现解读

人工智能技术基础实验报告 指导老师：朱力 任课教师：张勇

实验三小型专家系统设计与实现 一、实验目的 （1）增加学生对人工智能课程的兴趣； （2）使学生进一步理解并掌握人工智能prolog语言； （3）使学生加强对专家系统课程内容的理解和掌握，并培养学生综合运用所学知识开发智能系统的初步能力。 二、实验要求 （1）用产生式规则作为知识表示，用产生系统实现该专家系统。 （2）可使用本实验指导书中给出的示例程序，此时只需理解该程序，并增加自己感兴趣的修改即可；也可以参考该程序，然后用PROLOG语言或其他语言另行编写。 （3）程序运行时，应能在屏幕上显示程序运行结果。 三、实验环境 在Turbo PROLOG或Visual Prolog集成环境下调试运行简单的PROLOG程序。 四、实验内容 建造一个小型专家系统（如分类、诊断、预测等类型），具体应用领域由学生自选，具体系统名称由学生自定。 五、实验步骤 1、专家系统： 1.1建造一个完整的专家系统设计需完成的内容： 1．用户界面：可采用菜单方式或问答方式。

2．知识库（规则库）：存放产生式规则，库中的规则可以增删。 3．数据库：用来存放用户回答的问题、已知事实、推理得到的中 间事实。 4．推理机：如何运用知识库中的规则进行问题的推理控制，建议 用正向推理。 5．知识库中的规则可以随意增减。 1.2推理策略 推理策略包括：正向（数据驱动），反向（目标驱动），双向 2、动物分类实验规则集 （1）若某动物有奶，则它是哺乳动物。 （2）若某动物有毛发，则它是哺乳动物。 （3）若某动物有羽毛，则它是鸟。 （4）若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。 （5）若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。（6）若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。 （7）若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。 （8）若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。 （9）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。 （10）若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色斑点，则它是猎豹。 （11）若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。 （12）若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。 （13）若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。

人工智能 课程实验 专家系统 程序源代码

游戏人物识别专家系统 ——邢洪伟一试验题目 游戏人物识别专家系统 二、试验内容 游戏人物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，主要基于暴风公司出品的经典角色类游戏《暗黑破坏神2》。它用产生式规则来表示知识，共15条规则、可以识别八种游戏人物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。游戏人物识别15条规则的中文表示是： 规则1： 如果： 暴风公司出品的单机角色类游戏 则： 该游戏是暗黑破坏神 规则2： 如果： 暴风公司出品的单机对抗类游戏 则： 该游戏是魔兽争霸 规则3: 如果： 暴风公司出品的网络游戏

则： 该游戏是魔兽世界 规则4： 如果： 网易游戏出品的网络游戏则： 该游戏是梦幻西游 规则5： 如果： 暗黑破坏神版本1 则： 该游戏是暗黑破坏神1 规则6： 如果： 是暗黑破坏神2 则： 该游戏是暗黑破坏神2 规则7： 如果： 是暗黑破坏神3 则：

该游戏是暗黑破坏神3 规则8： 如果： 暗黑破坏神版本2单手武器使用木棒的男性人物 则： 该人物是德鲁伊 规则9： 如果： 暗黑破坏神2单手武器使用手杖的男性人物 则： 该人物是亡灵法师 规则10： 如果： 暗黑破坏神版本2单手武器使用法杖的女性人物 则： 该人物是巫师 规则11： 如果： 暗黑破坏神版本2双手武器使用长剑和盾牌的男性人物则：该人物是圣骑士 规则12：

如果： 暗黑破坏神版本2单手武器使用斧头的男性人物 则： 该人物是野蛮人 规则13： 如果： 暗黑破坏神版本2单手武器使用爪子的男性人物 则： 该人物是刺客 规则14： 如果： 暗黑破坏神2单手武器使用长剑的女性人物 则： 该人物是亚马逊 规则15： 如果： 梦幻西游单手使用鞭子的女性人物 则： 该人物是飞燕女 游戏人物识别专家系统由15条规则组成，可以识别八种动物，在15条规则中，共出现37个概念（也称作事实），共37个事实，每个事实给一个编

人工智能大作业实验

人工智能大作业实验-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人：丁长松 审定人：*** 学院负责人：*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月

一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课，适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程，通过本课程的学习，是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术，主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程：高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来，专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型：程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题；用程序设计语言如：C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一：谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸，现在要把它们运送到河的右岸去，农夫有条船，过河时，除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。

人工智能实验报告_2

课程实验报告 学年学期2015—2016年第一学期课程名称人工智能原理与技术实验名称PROLOG语言编程练习实验室无 专业年级电气134 学生姓名赵倩 学生学号2013011989 提交时间2015.12.28 成绩 任课教师樊强 水利与建筑工程学院

第一章PROLOG语言编程练习 1.1实验目的 加深学生对逻辑程序运行机理的理解，使学生掌握PROLOG语言的特点、熟悉其编程环境，同时为后面的人工智能程序设计做好准备。 （1）熟悉PROLOG语言编程环境的使用； （2）了解PROLOG语言中常量、变量的表示方法； （3）了解利用PROLOG进行事实库、规则库的编写方法； 1.2实验环境 计算机，Turbo PROLOG教学软件。 1.3预习要求 实验前应阅读实验指导书，了解实验目的、预习PROLOG语言的相关知识。 1.4实验内容 （1）学习使用Turbo PROLOG，包括进入PROLOG主程序、编辑源程序、修改环境目录、退出等基本操作。（2）在Turbo prolog集成环境下调试运行简单的Turbo PROLOG程序，如描述亲属关系的PROLOG程序或其他小型演绎数据库程序等。 1.5实验方法和步骤 （1）启动Windows XP操作环境。 （2）打开文件目录，执行prolog应用程序，启动Turbo prolog，并按空格键(SPACE)进入集成开发环境。（3）选择Setup项，打开下拉菜单，选择Directories项，进行工作目录修改，按Esc键退出，选择Save Configuration项，保存修改。 （4）选择Files项，打开下拉菜单，选择New file项，进入源程序输入和编辑，或选择Load项，选择要打开的示例程序，再选择Edit项，可以进行编辑源程序。 （5）编辑之后，可以选择Run项，执行程序，可以在Dialog窗口进行询问，即外部目标的执行，查看程序运行结果，分析程序之功能。 （6）仿前例，可以选择其他程序并运行，分析程序功能。 （7）退出，选择Quit项，可以退出Turbo Prolog程序，返回到Windows XP环境。 1.6示例程序 逻辑电路模拟程序。该程序以逻辑运算“与”、“或”、“非”的定义为基本事实，然后在此基础上定义了“异或”运算。那么，利用这些运算就可以对“与”、“或”、“非”和“异或”等逻辑电路进行模拟。事实上，在此基础上也可以对其他任一逻辑门电路进行模拟。 domains d=integer predicates not_(d,d) and_(d,d,d) or_(d,d,d) xor_(d,d,d) clauses not_(1,0). not_(0,1). and_(0,0,0). and_(0,1,0). and_(1,0,0). and_(1,1,1).

人工智能习题&答案-第6章-专家系统

第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (2)透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。

人工智能专家系统论文

人工智能专家系统论文 摘要：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法。 技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，求解需要专家才能解决的困难问题。 关键词：计算机，人工智能，专家系统 引言： 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从基础理论的角度出发，其研究基本内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个例子。随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大的推广，产生更大的经济效益。 专家系统(expert system)是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 专家系统属于人工智能的一个重要发展分支，并且应用于数学、物理、医疗、军事、地质勘探、气象、农业、法律、教学、化工、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。[1].[2] 一、专家系统 1.1 专家系统的特点 (1).具有专家水平的专业知识：专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次，既数据级、知识库级、控制级。数据级知识是指具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论。数据级知识通常存放与数据库中。知识库知识是指专家的知识。这一类知识是构成专家系统的基础。控制级知识也称为元知识，是关于如何应用前两种知识的知识，如在问题求解中的搜索策略、推理方法等。具有专家专业水平是专家系统的最大特点。专家系统具有的知识越丰富，质量越高，解决问题的能力就越强。 (2).能进行有效的推理：专家系统要利用专家知识来求解领域内的具体问题，必须有一个推理机构，能根据用户提供的已知事实，通过应用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解。 (3).启发性：专家系统能利用经验的判断知识来对求解的问题作出多个假设。依据某些条件选定一个假设，是推理继续进行。

人工智能第六章_专家系统_的要点

1什么是专家系统。有什么特点和优点？ 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统特点： 启发性，能够运用专家的知识进行推理判断与决策 透明性，能够解释推理过程和回答用户问题 灵活性，能不断增长知识，更新知识库 专家系统的优点，自己课后了解一下。 2专家系统由哪些部分构成？各部分的作用？ 知识库；综合数据库；推理机；解释器；接口 知识库，存储各领域专家的专门知识。静态。硬盘 综合数据库，存储初始问题数据和推理过程的中间数据。内存推理机，根据知识进行推理并导出结论。ＣＰＵ 接口，用户界面，和用户进行交互。向用户提问，回答用户问题，并进行必要的解释。

知识获取机制是将专业知识转换成机器能理解的表达形式。 解释机制向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）？计算机是如何得出最终结论的（How）？ ３专家系统的分类，自己课下了解。 ４建造专家系统的关键步骤。 专家系统团队关系图

是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键。因此知识表示是设计专家系统的关键 一．设计初始数据库 二．原型机的开发与实验 三．知识库的改进与归纳 建立专家系统的步骤图６．３P156页 ５基于规则的专家系统

知识库：包含解决问题用到的领域知识，知识表达成为一序列规则。每个规则使用IF(条件)THEN(动作)结构指定的关系。当满足规则的条件部分时，便激发规则，执行动作部分。 数据库：包含一序列事实（一个对象及其取值构成了一个事实），所有的事实都存放在数据库中，用来和知识库中存储的规则的IF（条件）部分相匹配。 3. 基于规则的专家系统的推理机制 推理机制分为两大类：前向连接和后向链接 前向链接就是根据已有事实推断出新的事实。例如已知事实A is x，根据规则IF A is x THEN B is y。获得B is y。然后将B is y加入数据库。再寻找新的规则，即IF B is y THEN ….。

人工智能与专家系统实验报告

暨南大学本科实验报告专用纸 课程名称人工智能与专家系统成绩评定0实验项目名称动物识别系统设计指导教师0实验项目编号实验项目类型综合型0实验地点南校区学生姓名学号0学院信息科学技术学院系计算机科学系专业0 实验时间2017年12 月日-- 年月日温度℃湿度 （一）实验目的 通过建立动物识别产生式系统，理解并体会知识库与控制系统相互独立的智能产生式系统与一般程序的区别。 （二）实验要求 1.系统的设计和完成可以使用各种编程语言和实用工具，不采用人工智能语言和工具，这样能够使你更加了解专家系统。 2.推荐使用语言：C、java、php、javascript、delphi。也可以使用其他语言。 3如果使用数据库做后台，要求使用最简单的Access。 4.系统可以使用图形界面，简单的也可以使用字符界面，不要求。 （三）设计并完成知识库 本课程设计的主旨是设计并实现具有15条规则能自动识别7种动物的产生式系统。知识库与控制系统相互独立，系统完成后除了能识别已有的7种动物外，按产生式知识表示方法向知识库中添加、修改新的知识后，系统能在不修改控制系统程序的情况下仍然能正确识别。 1.综合数据库中数据结构说明； 产生式通过满足前件，得到后件的结论或者执行后件的相应动作，即后件由前件来触发。同时，一个产生式生成的结论可以作为另一个产生式的前提或语言变量使用，进一步可构成产生式系统。

因此在通过有关特征识别动物的特征中规定： 识别动物的前件（即动物的特征）： 0:有毛发 1:有奶 2:有羽毛 3:会飞 4:会生蛋 5:吃肉 6:有锋利牙齿 7:有爪 8:眼向前方 9:有蹄 10:反刍 11:黄褐色皮毛 12:有暗斑点 13:有黑色条纹 14:长脖子 15:长腿 16:不会飞 17:会游泳 18:黑白二色 19:善飞 产生的中间结果（即动物的类别）： 20:哺乳动物 21.鸟 22.食肉动物 23.有蹄类动物 最终结论： 24.虎 25.豹 26.斑马 27.长颈鹿 28.企鹅 29.鸵鸟 30.信天翁 于是在综合数据库中，将设定int型数组facts[30]，数组的编号对应着以上事实的编号，数组的值为1时，意味着对应编号的事实为真，否则为假。 2.规则的格式的数据结构说明； 每条规则都拥有前件与后件，建立规则的数据结构时将前件与后件定义即可。前件往往有一个或多个，而后件只有一个。为了方便采用序号代替前后件，因此定义前件为数组int condition[6]；定义后件int outcome;规则的数据结构也随之敲定。 typedef struct//存放规则的结构体,由条件和结果构成皆用序号int型表示 { int condition[6];//条件 int outcome;//结论 }Rule; 将15条规则转化为符号： {{0},20},//有毛发→哺乳动物 {{1},20},//有奶→哺乳动物 {{2},21},//有羽毛→鸟 {{3,4},21},//会飞&会生蛋→鸟 {{5},22},//吃肉→食肉动物

人工智能系统之专家系统

天津财经大学 TIANJIN UNIVERSITY OF FINANCIAL AND ECONOMY 论文题目人工智能系统之专家系统 学生姓名秦健应 学生学号201011148 所在班级计算机学科学与技术1002班 院系名称理工学院信息科学与技术系

总论 人工智能又称机器智能，是计算机科学中的一门边缘科学。专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。 起源与发展 20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和模拟心理活动的一些通用问题求解程序，它们可以证明定理和进行逻辑推理。但是这些通用方法无法解决大的实际问题，很难把实际问题改造成适合于计算机解决的形式，并且对于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。1965年，f.a.费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与败经验的基础上，结合化学领域的专门知识，研制了世界上第一个专家系统dendral ，用其可以推断化学分子的结构。20多年来，知识工程的研究，专家系统的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，开发了几千个的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人类专家的水平，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。 专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。 构造与工作过程 专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。专家系统的体系结构随专家系统的类型、功能和规模的不同，而有所差异。

人工智能与专家系统课程设计

目录 1.设计任务 1.1 设计题目 1.2设计要求 1.3设计任务 2．方案设计 2.1原理 2.2 具体设计方法 3．系统实施 3.1 系统开发环境 3.2系统主要功能介绍 3.3处理流程图 3.4 核心源程序 3.5系统运行结果 4．开发心得 4.1设计存在的问题 4.2进一步改进提高的设想 4.3经验和体会 5．参考文献

1. 设计任务 1.1 设计题目 在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动，该问题称八数码难题或者重排九宫问题。 1.2 设计要求 其移动规则是：与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是：对于指定的初始棋局和目标棋局，给出数码的移动序列。 1.3 设计任务 利用人工智能的图搜索技术进行搜索，解决八数码问题来提高在推理中的水平，同时进行新方法的探讨。 2. 方案设计 2.1 原理 八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式，即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索，启发式搜索就是有“向导”的搜索。 2.2 具体设计方法 启发式搜索 由于时间和空间资源的限制，穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题，而对于那些大状态空间的问题，穷举法就不能胜任，往往会导致“组合爆炸”。所以引入启发式搜索策略。启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。它有利于快速找到问题的解。 由八数码问题的部分状态图可以看出，从初始节点开始，在通向目标节点的路径上，各节点的数码格局同目标节点相比较，其数码不同的位置个数在逐渐减少，最后为零。所以，这个数码不同的位置个数便是标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息，利用这个信息就可以指导搜索。即可以利用启发信息来扩展节点的选择，减少搜索范围，提高搜索速度。 启发函数设定。对于八数码问题，可以利用棋局差距作为一个度量。搜索过程中，差距会逐渐减少，最终为零，为零即搜索完成，得到目标棋局。 3. 系统实施 3.1 系统开发环境 Windows操作系统、SQL Server 200X 3.2 系统主要功能介绍 该搜索为一个搜索树。为了简化问题，搜索树节点设计如下： struct Chess//棋盘

专家系统与人工智能的应用

专家系统 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年6月20 日

专家系统与人工智能的应用 摘要：人工智能有许多备受关注的领域，如自然语言理解，人工神经系统，专家系统。 专家系统（Expert System）就是对传统人工智能问题中智能程序设计的一个非常成功 的近似解决方法；是人工智能从一般思维规律探索走向专门知识利用，从理论方法研究 走向实际系统设计的转折点和突破口。它作为典型的“知识工程”系统，既是知识表达、 只是存储、只是推理、知识获取、知识管理技术的综合应用对象，也是研究和开发知识 工程技术的工具。从这个意义上说，它促进了计算机软件、硬件和系统从数据信息处理 向知识信息处理的发展。近年来，专家系统在理论研究和实际应用方面取得了令人瞩目 的成就。在管理决策领域，专家系统也愈来愈受到人们的关注，取得了巨大的发展。 1. 引言 专家系统的第一个里程碑是斯坦福大学根鲍姆等人于1968年研制成功的分析化合物分子结构的专家系统——DENDRAL系统。此后，相继建立了各种不同功能、不同类型的专家系统。MYCSYMA系统是麻省理工学院（MIT）于1971年开发成功并投入应用的专家系统，用LISP语言实现对特定领域的数学问题进行有效的处理，包括微积分运算、微分方程求解等。DENDRAL和MYCSYMA系统是专家系统的第一阶段。这个时期专家系统的特点是高度的专业化，专门问题求解能力强，但结构、功能不完整，移植性差，缺乏解释功能。 20世纪70年代中期，专家系统进入了第二阶段——技术成熟期，出现了一笔成功的专家系统。具有代表性的专家系统是MYCIN、PROSPECTOR、AM、CASNRT等系统。MYCIN 系统是美国斯坦福大学研制的用于细菌感染性疾病的诊断和治疗的专家系统，能成功地对细菌性疾病做出专家水平的诊断和治疗。它是一个结构完整、功能全面的专家系统。它第一次使用了知识库的概念，引入了可信度的方法进行不精确推理，能够给出推理过程的解释，用英语与用户进行交互。MYCIN系统对形成专家系统的基本概念、基本结构起了重要的作用PROSPECTOR系统是由美国斯坦福研究所开发的一个探矿专家系统。由于它首次实地分析华盛顿某山区一带的地质资料，发现了一个钼矿，成为第一个取得显著经济效益的专家系统。CASNET是一个与MYCIN几乎同时开发的专家系统，由拉特格尔（Rutger），大学开发，用于青光眼诊断与治疗。AM系统是由斯坦福大学于1981年研制成功的专家系统。它能模拟人的类进行概括、抽象和归纳推理，发现某些数论的概念和定理。 第二阶段专家系统的特点是： ①单学科专业型专家系统。 ②系统结构完整，功能较全面，移植性好。 ③具有推理解释功能，透明性好。

人工智能期末试题及答案完整版(最新)

一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘

人工智能动物识别专家系统

一．题目：动物识别专家系统 二．实验目的 1.理解并掌握基于规则系统的表示与推理 2.学会编写小型的生产式系统，理解正向推理和反向推理的过程以及两者的区 别 3.学会设计简单的人机交互界面 三．实验容 动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，它用产生式规则来表示知识，共15条规则、可以识别七种动物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。 四．实验要求 1、确定推理方法（正向还是反向），并根据问题设计实现一个简单的不通用推理机（匹配、冲突消解） 2、规则库要求至少包含15条规则 3、初始事实可以任意给定，输入初始事实后能够得到推理结果 4、设计人机界面，解释模块提供查询规则的功能 5、可以不考虑知识库管理模块 6、提交实验报告， 7、报告中要有推理树 五．实验原理 动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，它用产生式规则来表示知识，共15条规则、可以识别七种动物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。动物识别15条规则: 规则1： 如果：动物有毛发 则：该动物是哺乳动物

规则2： 如果：动物能产奶 则：该单位是哺乳动物 规则3: 如果：该动物有羽毛 则：该动物是鸟 规则4： 如果：动物会飞，且会下蛋 则：该动物是鸟 规则5： 如果：动物吃肉 则：该动物是肉食动物 规则6： 如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方 则：该动物是食肉动物 规则7： 如果：动物是哺乳动物，且有蹄 则：该动物是有蹄动物 规则8： 如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物 则：该动物是有蹄动物 规则9： 如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点 则：该动物是豹 规则10： 如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹 则：该动物是虎 规则11： 如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类 则：该动物是长颈鹿 规则12： 如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物 则：该动物是斑马 规则13： 如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞