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人工智能实验报告

题目：基于web动物识别系统

院系：计算机科学与技术系

专业：计算机科学与技术专业

学号：*********

学生姓名：***

日期：2010-4-21

一、实验题目：

基于web的动物识别系统

二、实验目的

理解和掌握产生式知识表示方法及产生式系统的基本过程，能够利用

Web编程技术建立一个基于产生式知识表示的简单的智能系统。

三、实验要求

(1)以本书第2章动物识别产生式系统的规则为知识库（可增加规则），

采用正向推理或逆向推理方式。

(2)以选定的数据库管理系统建立知识库，用选定的网络编程语言按

B/S模式开发一个具有解释功能的智能系统。

(3)提交完整的软件系统和相关文档，包括源程序和可执行程序。

四、实验环境

(1)硬件环境：网络环境中的微型计算机。

(2)软件环境：WindowsXP及以上操作系统，本实验采用ASP.net的框

架结构，编程语言为C#，编程环境为MicrosoftVisualStudio2008。

采用的数据库管理软件为MicrosoftOfficeAccess2007。

五、实验原理

1产生式表示法：

1.1事实

1.1.1事实的定义

事实是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句。

语言变量的值或语言变量之间的关系可以是数字、词等。

例如：“雪是白的”，其中“雪”是语言变量，“白的”是语言变量的

值

1.1.2事实的表示

确定性知识，事实可用如下三元组表示：

（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）

其中，对象就是语言变量。例如：

(snow,color,white)或（雪，颜色，白）

(love,WangFeng,country)或（热爱，王峰，祖国）

非确定性知识，事实可用如下四元组表示：

（对象，属性，值，可信度因子）

其中，“可信度因子”是指该事实为真的相信程度。可用[0,1]之间的一

个实数来表示。

1.2规则的表示

规则描述的是事物间的因果关系。规则的产生式表示形式常称之为产生式规

则，简称产生式或规则。其基本形式为：P-Q或者IFPTHENQ。

其中，P是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决

条件，由事实的逻辑组合来构成。Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，

它指出了当前提P满足时，应该推出的结论或应该执行的操作。

产生式的含义为：如果前提P满足，则可以推出结论Q或执行Q的操作。

2产生式系统的基本结构：

一个产生式系统的基本结构包括综合数据库、规则库和控制系统这三个主要

部分。控制系统用来控制整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。

2.1综合数据库

综合数据库DB（database）也称为事实库，是一个用来存放与求解问题

有关的各种当前信息的数据结构。当某条规则的前提可综合数据库中的已知事实

相匹配时，该规则将被激活，并放入综合数据库成为后面推理的已知事实。

2.2规则库

规则库RB（rulebase）是一个用来存放与求解问题有关的所有规则的集合，

也称为知识库KB（knowledgebase）。它包含了将问题从初始状态转换成目标

状态所需的所有变换规则。规则库是产生式系统进行问题求解的基础。

2.3控制系统

控制系统（co