人工智慧實驗報告

學號實驗名稱實驗目的

2010063104

姓名推理實驗

李明玥1、掌握人工智慧系統設計和實現的方法2、掌握用推理技術求解問題的方法

3、掌握謂詞邏輯及產生式等知識表示方式方法4、培養實踐創新的能力和嚴謹求實的素養

實驗方案1.基於規則產生式系統結構：

基於規則的產生式系統一般由規則庫（知識庫）、綜合資料庫和推理引擎（推理機）三部分組成，規則庫中它的基本組成框架如下圖1所示。

知識庫由謂詞演算事實和有關討論主題的規則構成，綜合庫又稱為上下文，用來暫時儲存推理過程中的結論和資料。推理機是用規則進行推理的過程和行為，。知識採集系統是領域專家把相關領域的知識表示成一定的形式，並輸入到知識庫中。

解釋系統通過使用者輸入的條件來分析被系統執行的推理結構，並將專家知識以易理解的方式並把知識解釋給使用者。

2.簡單動物識別產生式系統結構：

⑴知識庫animal的知識庫非常小，僅僅包含16條規則（一般說來，乙個產生式系統的知識庫應包含≥幾百條規則）；⑵解空間很小，僅僅包含8個解，或8個最高假設（在乙個特定的動物園裡，共有虎、豹、長頸鹿、斑馬、鴕鳥、企鵝和信天翁、八哥等8種動物）；

⑶初始事實集合很小，僅僅包含21個事實，如圖中的f1至f21；⑷資料（即事實、證據、斷言），知識（即淺層知識，規則）和推理都是精確的，即確定性的；⑸知識庫。

實驗記錄本識別系統需要通過正向推理，正向推理過程的具體步驟是：

（1）讀入事實集到工作儲存器。

（2）取出某條規則，將規則的全部前件與工作儲存器中的所有事實進行比較。如果匹配成功，則所得結果顯示到螢幕上，轉向（3）；否則，直接轉向（3）。（3）結束。

大體步驟流程圖：

1main類動物識別系統的過程實現

recognition類動物識

別系統的過程實現

使用者輸入

順序調出規則庫中的每條規與事實庫fact的規則逐條比對

讀入事實

將事實集到事傳遞到recognition類

是事實庫中是否包含

否返回返回

facts是否全部包括說明匹配是否返

回返回返回識別

輸出識別結果輸出無法識別

完成識別過程

2實驗總結1.對人工智慧的產生式系統有了進一步的認識，特別是對正向推理和反向推理

有更深的了解。

2.本次實驗是我們第二次上機完**工智慧型實驗，充分培養了我們的獨立解決問題的能力。

3.通過這次試驗，我們更加熟悉了程式設計工具和程式語言。

5.通過此次的設計，動物識別系統基本開發完畢，由於首次設計比較生疏，加之時間較短，所以該系統還有許多不盡如人意的地方，比如沒有反向推理出現一些缺陷等問題，因此有待進一步改進。總之，這次實驗受益匪淺。3