动物识别系统实验报告人工智能原理及其应用

1、实验报告实验目的及要求：实验目的：1. 熟悉产生式的特点，基本结构和设计思想2. 掌握基于规则推理的基本过程和方法 （在实验中采用正向推理过程）3. 学会用高级程序设计语言开发基于规则的动物识别系统实验要求：1根据动物识别系统的规则建立合理的数据结构或数据库来表示知识。 2利用所选开发语言来建立推理过程。 （该程序能正向推理识别动物过程） 3利用控制台或者图形界面给出合理的交互接口，实现基本演示功能。 4提交实验报告和源程序，总结实验结论和经验教训。实验原理 ：1. 基于规则产生式系统结构：基于规则的产生式系统一般由规则库 （知识库）、综合数据库和推理引擎 （推 理机）三部分组成，规则库中它的

2、基本组成框架如下图 1 所示。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成， 综合库又称为上下文， 用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行 为，。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。领域专家图1规则产生式系统的基本结构用戶2. 简单动物识别产生式系统结构： 知识库 ANIMAL的知识库非常小，仅仅包含16条规则（一 般说来，一个产生式系统的知识库应包含几百条规则）；解空间很小，仅仅包含8个解，或8个最高假设（在一个特定 的动物园

3、里，共有虎、豹、长颈鹿、斑马、鸵鸟、企鹅和信天 翁、八哥等8种动物）； 初始事实集合很小，仅仅包含 21个事实，如图中的F1至F21;数据（即事实、证据、断言），知识（即浅层知识，规则）和推 理都是精确的，即确定性的；知识库。实验步骤：本识别系统需要通过正向推理，正向推理过程的具体步骤是：（1）读入事实集到工作存储器。（2）取出某条规则，将规则的全部前件与工作存储器中的所有事实进行比较。如果匹配成功，则所得结果显示到屏幕上，转向（3）;否则，直接转向（3）。（3）结束。大体步骤流程图:3Main类动物识别系统的过 程实现Recog ni tio n类动物识别系统的过程实现思考题:5考虑实际情况

4、， 系统中那些地方需要改进。 比如规则数目的增多， 规则之间 复杂的关系等，证据知识的不确定性等，发现你的问题（至少包括两个问题） ， 并在实验报告中写出响应的解决方法。答：在调试的时候发现添加规则时候有一些问题， 就是用户在选 择条件的时候如果已经存在这个基本事实的话，则不应该再添加相同 的记录。备注知识：1.动物识别系统包括 16 条规则下所示：如r1 毛发 哺乳动物r2 奶 哺乳动物r3 羽毛 鸟r4 会飞| 下蛋 鸟r5 吃肉 食肉动物r6 犬齿| 爪|眼睛盯着前方 食肉动物r7 哺乳动物| 蹄 有蹄类动物r8 哺乳动物 | 反刍 有蹄类动物r9 哺乳动物|食肉动物| 黄褐色|暗斑点

5、金钱豹 r10 哺乳动物|食肉动物| 黄褐色|黑色条纹 虎 r11 有蹄类动物 | 长脖子|长腿| 暗斑点 长颈鹿 r12 有蹄类动物 | 黑条纹 斑马r13 鸟|不会飞|长脖子| 长腿| 黑白色 鸵鸟r14 鸟| 不会飞| 游泳| 黑白色 企鹅r15 鸟| 善飞 信天翁 2.正向推理过程分析： 下面以一个具体的动物识别产生式系统模型来说明其原理。 初始事实集 ：动物身上 有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄 要求解的问题是判断满足该事实集的是何种动物？ 推理过程 ：1。首先从规则库取出第一条规则r1,将r1中的前提部分与初始事实集中的事实相比较， 匹配失败；于是继续取第二条规则再试，匹配成

6、功！将此规则的结论 部分作为新事实加入到 综合数据库的初始事实集中。于是初始事实集变为： 该动物身上有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄、 是哺乳动物 。2。接着依次取 r3、r4、r5、r6 与初始事实集匹配、均不成功，当执行到 r7 时 再次获得匹配，于是事实集中以增加一条事实： 该动物身上有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄、 是哺乳动物、是有蹄类 动物。5此后，当搜索到 r11 时又一次匹配成功，事实集变为： 该动物身上有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄、 是哺乳动物、是有蹄 类动物、该动 物是长颈鹿。于是得到最终结论 -该动物是长颈鹿。 上述问题的求解过程是一个不断地从规则库

7、中选取可用规则与综合数据库中的 已知事实进行匹 配的过程， 规则的每一次匹配都会使综合数据库增加新的内容， 并朝着问题的解决前进了一 步。这就是一个推理过程。1. 逆向推理过程分析：初始事实集 ：动物身上 有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄 要求解的问题是判断满足该事实集的是何种动物？ 推理过程 ：1。我们假设这个动物是长颈鹿的话，为了检验这个假设，根据规则r11,要求 这个动物是 长脖子，长腿，暗斑点且是有蹄类动物 。2。这时数据库中已经有了长脖子，长腿，暗斑点事实，为此我们还要验证“动物是有蹄类动物”，根据规则 r8 要求动物反刍，且是哺乳动物，而事实库中没有 反刍，根据规则 r7 要

8、求动物有蹄，且是哺乳动物，事实中动物有蹄。为此我们 要 验证动物是哺乳动物6我们要验证动物是哺乳动物，根据规则 r2 知道，要求动物有奶，事实中动物 有奶，此时各个子目标都是已知事实，所以逆向推理成功。 上述问题的求解过程是从目标的（作为假设）状态出发，朝着出事状态前进， 逆向适用规则的一种方法。实验总结及结论：1. 对人工智能的产生式系统有了进一步的认识， 特别是对正向推 理和反向推理有更深的了解。2. 本次实验是我们第一次上机完成人工智能实验， 充分培养了我 们的独立解决问题的能力。3. 由于我们班日前没有接触过C+和java语言，所以对java的 编程环境非常陌生，使实验进度一再陷入停滞状态。通过近一段时间 的研习，逐步熟悉了 java 语言。通过这次试验，也更加熟悉了编程 工具和编程语言。5. 通过一周的设计，动物识别系统基本开发完毕，由于