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时间:2018-10-13
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1、《人工智能及其应用》课程报告基于产生式动物识别系统的设计学生:学号:教师:专业:重庆大学自动化学院二O**年十一月11/11目录一、实验目的3二、实验原理3三、设计过程41、设计思路42、设计过程41)建立规则库42)输入数据库53)推理过程53)问题求解基本过程5四、实验结果7五、实验心得7附录811/11一、实验目的理解和掌握产生式知识表示方法及产生式系统的基本过程,能够利用编程技术建立一个基于产生式知识表示的简单的智能系统。建立一个动物识别系统的规则库,用以识别虎、豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。二、实验原理推理机的功能是根据一定的推理策略,从知识库中
2、选择有关知识,对用户提供的证据进行推理,直到得出相应的结论为止。推理分为精确和不精确两种。精确推理是把相关领域的知识表示成必然的因果关系,推理的结论或是肯定的,或是否定的。而不精确推理是在“公理”的基础上,定义一组函数,求出“定理”的不确定性量度。常用的不确定推理模型有:带可信度的不确定推理、主观Bayes方法、模糊集理论。而此次课题动物分类专家系统可采用正向推理策略,用户给系统提供关于属性的原始信息,如给出“鸟”、“不会飞”、“会游泳”、“黑白色”几个属性。系统搜索知识库,找到这些属性,然后进一步搜索这些属性的相关整合属性,得到最后的结论。产生式系统是把一组产生式放在一起
3、,并让它们相互配合,协同作用,一个产生式的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用,以求得问题的解决。产生式的基本形式为P→Q或者IFPTHENQ。动物识别系统的产生式规则分析如下:图1动物识别系统的部分推理网络11/11三、设计过程1、设计思路根据上课老师的思路,本系统分为三个功能模块,分别是规则库、综合数据库和控制系统。根据产生式系统的三部分可以搭建动物识别系统。数据库的设计思想主要分为条件表和规则表。在推理过程中,当规则表中某条规则的前提可以和综合数据库中的已知事实相匹配时,该规则被激活。由它推出的结论将被作为新的事实放入数据库,称为后面推理的已知事实。所以数据库系统结
4、构如下:条件表规则表数据库图2数据库系统结构此外,还需要包括连接数据库程序,添加规则和删除规则的规则库代码,整个系统设计跟自己所掌握的编程代码有所区别,所以没有采用老师的设计思路。2、设计过程1)建立规则库为了识别这些动物,可以根据动物识别的特征,建立下述规则的规则库: R1:if动物有毛发then动物是哺乳动物 R2:if动物有奶then动物是哺乳动物 R3:if动物有羽毛then动物是鸟 R4:if动物会飞and会生蛋then动物是鸟 R5:if动物吃肉then动物是食肉动物 R6:if动物有犀利牙齿and有爪and眼向前方then动物是食肉动物 R7:
5、if动物是哺乳动物and有蹄then动物是有蹄类动物 R8:if动物是哺乳动物and反刍then动物是有蹄类动物 R9:if动物是哺乳动物and是食肉动物and有黄褐色and有暗斑点then动物是豹 R10:if动物是哺乳动物and是食肉动物and有黄褐色and有黑色条纹11/11then动物是虎 R11:if动物是有蹄类动物and有长脖子and有长腿and有暗斑点then动物是长颈鹿 R12:if动物是有蹄类动物and有黑色条纹then动物是斑马 R13:if动物是鸟and不会飞and有长脖子and有长腿and有黑白二色then动物是鸵鸟 R14:if动物是鸟and不会
6、飞and会游泳and有黑白二色then动物是企鹅 R15:if动物是鸟and善飞then动物是信天翁根据课本中规则库中的15条规则,每一个规则会有一个结论,从而得到结论编号库数组为{30,29,28,27,26,25,24,3,3,13,12,12,11,11,0}。2)输入数据库假设数据库中放入一下事实:有暗斑点,有长脖子,有长腿,有奶,有蹄。求解目标:该动物是什么动物?3)推理过程(1)先从规则库中取出第一条规则r1,检查其前提是否可与综合数据库中的已知事实相匹配。r1的前提是“有毛发”,但事实库中无此事实,故匹配失败。然后取r2,该前提与已知事实“有奶”相匹配,r2被
7、执行,并将其结论“该动物是哺乳动物”作为新的事实加入到综合数据库中。此时,综合数据库的内容变为:动物有暗斑,有长脖子,有长腿,有奶,有蹄,是哺乳动物。(2)再从规则库中取r3,r4,r5,r6进行匹配,均失败。接着取r7,该前提与已知事实“是哺乳动物”相匹配,r7被执行,并将其结论“该动物是有蹄类动物”作为新的事实加入到综合数据库中。此时,综合数据库的内容变为:动物有暗斑,有长脖子,有长腿,有奶,有蹄,是哺乳动物,是有蹄类动物。 (3)此后,r8,r9,r10均匹配失败。接着取r11,该前提“该动物是有蹄类动物AN
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