人工智能动物产生式系统课程实验实验报告采用C语言内容详细注释清淅明确包含实验结果截图
实验报告的主题是“动物识别产生式系统”，这是一个基于C语言实现的人工智能实验，目标是设计一个能够根据动物特征进行分类的系统。该系统通过一套预定义的规则库来识别动物，规则库由一系列规则组成，每个规则包含了若干个前提条件。
在数据物理结构设计方面，程序使用了两个主要的数据结构：`fact`字符串数组和`rule`二维整数数组。`fact`数组包含了24种动物的特征描述，如“有毛发”、“会飞”等。`rule`数组则存储了规则集，每条规则由6个整数组成，这些整数对应`fact`数组中的特征索引，表示该规则触发的条件。例如，规则`{21, 1, 0, 0, 0, 0}`表示当动物具有第21号特征（哺乳动物）和第1号特征（有毛发）时，可能符合某种动物的特征。
在类或函数定义算法中，有两个核心函数：`match`和`inference`。`match`函数用于检查用户输入的动物特征是否与规则库中的规则相匹配。它遍历`rule`数组，通过比较规则的前提条件（即`conditionlist`中的动物特征）与用户输入，来计算匹配程度。`inference`函数则是整个推理过程的核心，它调用`match`函数，根据用户选择的特征，遍历所有规则，最终确定最匹配的动物类别。
算法描述部分，首先通过`cout`打印出所有动物特征供用户选择，然后读取用户输入的特征，将这些特征存储在`conditionlist`数组中。主函数`main`负责整个流程的控制，用户选择完特征后，调用`inference`函数进行推理，输出可能的动物名称。
在实际运行过程中，用户可以输入多个特征，比如“有毛发”、“有奶”等，程序会尝试匹配所有包含这些特征的规则，并通过匹配度最高的规则推断出最可能的动物类型。这种基于规则的推理方式是人工智能领域早期常用的一种方法，对于简化问题并实现特定任务的分类十分有效。
这个实验展示了如何利用C语言构建一个简单的产生式系统，通过规则匹配实现对动物的识别。它涵盖了数据结构设计、逻辑判断和用户交互等多个方面的编程知识，是理解和实践人工智能基础知识的一个良好案例。
