Python实现规则驱动的动物识别专家系统完整示例

未分类 1周前程序员胖胖胖虎阿

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文章标题：

Python实现规则驱动的动物识别专家系统全面示例

文章内容：其实我在“人工智能原理”的专栏当中有较为系统地去讲解专家系统相关内容，包含了：专家系统的基础概念、一般架构、知识的获取途径与检测和组织管理方式、推理的流程、神经网络在专家系统里的应用等方面，但确实还没有一个完整的示例。

1.专家系统的基本概念剖析：专家系统的基本概念剖析——基于《人工智能原理与方法》的深入拓展_专家系统的本质-CSDN博客

2.专家系统的一般架构剖析：专家系统的一般架构剖析——基于《人工智能原理与方法》的深入拓展-CSDN博客

3.专家系统的知识获取、检测与组织管理：专家系统的知识获取、检测与组织管理——基于《人工智能原理与方法》的深度剖析_专家系统知识获取-CSDN博客

4.专家系统的推理流程深度剖析：专家系统的推理流程深度剖析_专家系统推理过程-CSDN博客

5.神经网络在专家系统中的应用：神经网络在专家系统中的应用：从符号逻辑到连接主义的融合革新_符号系统知识库神经网络-CSDN博客

本文仅仅对专家系统做简单举例，不涉及复杂流程，并且会对示例的代码进行深入讲解，以便大家能够深入理解专家系统的运行过程。

若想要了解专家系统中的复杂流程，诸如知识表示形式的不同之处、知识的获取与建模方式、推理机制的设定、规则匹配算法、规则冲突的消解机制等内容，可以查看上述文章，会有详细的说明。

一、代码即运行结果**

（一）python代码示例**

下述代码达成了一个面向动物识别领域，采用正向推理机的基于规则的专家系统，用以模拟人工智能中的符号推理过程。代码包含知识库、推理机、示例输入和解释模块这四个部分。完整代码如下：

# 知识库：规则列表（前提-结论）
rules = [
    {
        "name": "哺乳动物-有毛发",
        "premise": ["有毛发"],
        "conclusion": "哺乳动物"
    },
    {
        "name": "鸟类-有羽毛",
        "premise": ["有羽毛"],
        "conclusion": "鸟类"
    },
    {
        "name": "食肉动物-哺乳动物+吃肉",
        "premise": ["哺乳动物", "吃肉"],
        "conclusion": "食肉动物"
    },
    {
        "name": "老虎-哺乳动物+食肉动物+黄褐色+黑色条纹",
        "premise": ["哺乳动物", "食肉动物", "黄褐色", "黑色条纹"],
        "conclusion": "老虎"
    }]

# 推理机：正向推理
def forward_chaining(facts, rules):
    known_facts = set(facts)
    inferred = set()
    while True:
        updated = False
        for rule in rules:
            if all(p in known_facts for p in rule["premise"]) and rule["conclusion"] not in known_facts:
                known_facts.add(rule["conclusion"])
                inferred.add(rule["name"])
                updated = True
        if not updated:
            break
    return known_facts, inferred

# 示例输入：用户提供的事实
user_facts = ["有毛发", "吃肉", "黄褐色", "黑色条纹"]
result_facts, result_rules = forward_chaining(user_facts, rules)

# 解释模块：展示推理路径
print("已知事实：", user_facts)
print("推理结论：", result_facts - set(user_facts))
print("触发规则：")
for rule_name in result_rules:
    for rule in rules:
        if rule["name"] == rule_name:
            print(f"- {rule['name']}: {', '.join(rule['premise'])} → {rule['conclusion']}")
            break