动物识别专家系统
设计文档
一、设计目的
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
二、系统描述
这是一个用来识别老虎(tiger)、金钱豹(cheetah)、斑马(zebra)、长颈鹿(giraffe)、企鹅(penguin)、鸵鸟(ostrich)和信天翁(albatross)等七种动物的产生式ES。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。
三、运行环境
PC机、Visual prolog
四、系统分析
由上述规则可看出，虽然该系统是用来识别七种动物的，但在规则库中并没有简单地只设计七条规则，而是设计了15条，其基本方法是，首先根据一些比较简单的条件，如“有毛发”、“有羽毛”、“会飞”等条件将动物粗略分成哺乳动物、鸟、食肉动物三大类，然后随着条件的增加，逐步缩小分类范围，最后给出分别识别七种动物的规则。用此规则可形成各种动物的推理网络。
图1为有关“长颈鹿”的规则形成的正向推理网络，同理可画出其它动物的推理网络。
图1 有关“长颈鹿”的规则形成的（正向）推理网络
在推理网络中，最高节点如“长颈鹿”为结论（正向推理）或假设（反向推理）节点。在正向推理情况下，该节点没有输出线，当推理到本节点时，推理就结束；中间节点既有输入线，又有输出线，如节点“哺乳动物”，当推理到中间节点时，系统会自动将此中间结果存入综合数据库；终端节点也称为事实节点，如节点“长脖子”、“有毛发”等，这些节点没有输入线，该事实是否为真可通过人机接口询问用户，然后加入综合数据库中。
图2 动物识别系统的推理链结构五、系统结构
图3 专家系统原理图善
方
R9 R10 R11 R12 R13 R14 R15
本系统采用产生式结构，它包含三个主要部分：知识库、综合数据库和推理机。
⑴知识库。
在本系统当中，知识库中的知识用产生式规则来表示。本系统能够识别7种动物，知识库中共有以下15条规则：
r1: IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物
r2: IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物
r3: IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟
r4: IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟
r5: IF 该动物吃肉 THEN 该动物是食肉动物
r6: IF 该动物有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN 该动物是食肉动物r7: IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN 该动物是有蹄类动物
r8: IF 该动物是哺乳动物 AND 嚼反刍 THEN 该动物是有蹄类动物
r9: IF 该动物是哺乳动物 AND 食肉 AND 是黄褐色 AND 有黑色斑点，THEN 该动物是金钱豹
r10: IF 该动物是哺乳动物 AND 食肉 AND 是黄褐色 AND 有黑色条纹，THEN 该动物是虎
r11: IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 有暗斑点THEN 该动物是长颈鹿
r12: IF 该动物是有蹄类动物 AND 有黑色条纹 THEN 该动物是斑马
r13: IF 该动物是鸟 AND 不会飞 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 有黑白色 THEN 该动物是鸵鸟
r14: IF 该动物是鸟 AND不会飞 AND 会游泳 AND 有黑白色 THEN 该动物是企鹅
r15: IF 该动物是鸟 AND善飞 THEN 该动物是信天翁
⑵综合数据库。
综合数据库用来存放问题求解过程中各种当前信息，例如问题的原始事实、中间结论及最终结论，它的内容是动态和不断变化的。
⑶推理机。
在本系统中,我们采用正向推理,并且是精确推理。推理过程如图3所示。
图4 正向推理流程图
六、PROLOG源程序
七、C++源程序及运行结果
C++代码详见Animal identification.cpp 运行结果：
八、总结
从专家系统的原理框图出发, 简单阐述了专家系统的基本工作原理。并在此基础上, 采用精确推理的方法, 运用PROLOG 语言实现了一个简单的动物识别专家系统。
