动物识别专家系统

资源文件描述

本资源文件提供了一个基于Python和PYNQ平台的动物识别专家系统，该系统是一个小型产生式系统，支持正向推理和反向推理。通过本实验，您将能够：

1. 理解并掌握基于规则系统的表示与推理：学习如何使用产生式规则来表示和推理知识。
2. 学会编写小型的产生式系统：掌握如何设计和实现一个简单的产生式系统，理解正向推理和反向推理的过程以及两者的区别。
3. 学会设计简单的人机交互界面：通过实验，您将学会如何设计一个简单易用的人机交互界面，以便用户能够方便地与系统进行交互。

实验内容及步骤

1. 产生式系统简介

• 规则库：用于描述相应领域内知识的产生式系统。
• 综合数据库：又称为事实库、上下文、黑板，一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。
• 控制系统：又称推理机构，由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。

2. 构造规则库

（1）题目事实（概念）

char *feature[] = {
    "有毛", "产奶", "有羽毛", "会飞", "会下蛋", "吃肉", "有犬齿", "有爪", "眼睛盯前方", 
    "有蹄", "反刍", "黄褐色", "有斑点", "有黑色条纹", "长脖", "长腿", "不会飞", "会游泳", 
    "黑白两色", "善飞", "哺乳类", "鸟类", "肉食类", "蹄类", "企鹅", "海燕", "鸵鸟", 
    "斑马", "长颈鹿", "虎", "金钱豹"
};

（2）题目产生式规则

（此处省略具体规则内容，请下载资源文件查看完整规则库）

使用说明

1. 环境准备：确保您的开发环境已安装Python和PYNQ平台。
2. 下载资源文件：下载本仓库中的资源文件，解压后查看相关代码和文档。
3. 运行系统：按照文档中的指导，运行动物识别专家系统，体验正向推理和反向推理的过程。
4. 修改与扩展：您可以根据自己的需求，修改规则库或扩展系统功能，进一步加深对产生式系统的理解。

注意事项

• 本系统为实验性质，旨在帮助学习者理解产生式系统的基本原理和实现方法。
• 请勿将本系统用于商业用途或未经授权的场合。

贡献与反馈

如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何改进建议，欢迎通过GitHub提交Issue或Pull Request。我们期待您的反馈和贡献！

下载链接

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