动物识别专家系统
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动物识别专家系统的知识库
用产生式系统监别动物，需要一种演绎机制，利用己知事实的集合做出新的结论，一种方法是
替动物园中的每个动物作一个产生式，使用者首先收集所有可利用的事实，然后在产生式的表
中进行扫描，寻找一个状态部分能与之匹配的产生式。一般要经过多少步并生成和利用一些中间
事实才能从基本事实推出结论，这样做所包含的产生式可以比较小，容易理解，容易使用和容易
产生。动物识别专家系统中的知识库中的知识通常是用规则表示的。
10 条规则用 PDC Prolog 语言表示如下：
it_is(“ 哺乳动物” ) ： -positive(“ 产奶” ).
it_is(“ 呐乳动物” ) ： -positive(“ 有毛发” ).
it_is(“ 食肉动物” ) ： -positive(“ 吃肉” ).
it_is(“ 食肉动物” ) ： -positive(“ 有犬齿” ),positive(“ 有爪” ),positive(“ 眼前视” ).
it_is(“ 有蹄动物” ) ： -positive(“ 有蹄子” ),it_is(“ 哺乳动物” ).
it_is(“ 有蹄动物” ) ： -positive(“ 反刍食物” ),it_is(“ 哺乳动物” ) ．
animal_is(“ 老虎” ) ： -it_is(“ 哺乳动物” ),it_is(“ 食肉动物” ),positive(“ 黄褐色” ),positive(" 有黑条纹 ").
animal_is(“ 金钱豹” ) ： -it_is(“ 哺乳动物” ),it_is(“ 食肉动物” ),positive(“ 黄褐色” ),positive(" 有暗斑
点 ").
animal_is(“ 斑马” ) ： -it_is(“ 有蹄动物” ),positive(" 有黑条纹 ") ．
animal_is(“ 长颈鹿” ) ： -it_is(“ 有蹄动物” ),positive(" 有长脖子 "),positive(" 有长腿 "),positive(" 有暗
斑点 ").
动物识别专家系统的知识库
动物识别专家系统的数据库
在计算机中留出一些存储区间，以存放反映系统当前状态的事实，存放用户
回答的事实、已知的事实和由推理得来的事实，即由已如事实推导出的假设
成立时，也作为事实。
如用下列语句可通过问答建立动物识别专家系统动态数据库：
positive(X) ： -ask(X) ．
ask(X) ： -write(X ，”吗 ?”),readln(Reply) ， rememher(X ， RepIy).
当内部目标和 animal_is(“ 老虎” ) 匹配时，首先要满足条件 it_is(“ 哺乳动物” ),
也即要满足 positive(“ 产奶” ) ，这时搜索数据库没有发现这个事实，系统立即
转入询问，通过谓词 readIn(Reply) 从键盘输入“ Yes” 或“ No” ，用自定义谓词
remember(X,Reply) 来肯定产奶或否定产奶，从而达到增加某个新数据或否定
某个数据的目的。
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