[人工智能]动物专家系统work

实验内容

设计一个动物识别专家系统，规则库至少包含15条规则，可以识别至少7种动物，规则可增加；界面显示要求；

有若干选择动物特征的选择列表；
表现判断动物时，使用了哪些规则;
表现数据库的变化；
显示规则的调用次序；
显示最后的结果，包含动物能识别出来和动物不能识别出来两种情况；
至少检查两个例子实现正向推理和反向推理的区别；

解题思路

正向推理的思路为：将用户提供的动物特征放入事实库。利用已有事实和规则库内的规则推理出新的动物特征，并将新的动物特征放入事实库。当不在推理出新的动物特征时，判断是否推理出一种动物，满足条件后再判断是否事实库内存在多余的动物特征。两次判断都满足则输出此动物作为推理结果，否则推理结果为未知动物。
逆向推理的思路为：将用户提供的动物特征放入事实库。依次对7种目标动物进行识别，如果事实库内没有该动物，则利用规则库内的规则，去识别可以推理出该动物的特征。所有特征都识别成功则返回True，否则认为条件不足，继续利用规则去识别可以推理出当前特征的子类特征，判断条件同上。当所有的规则都使用后，仍然没用识别成功，向上返回false，判断该动物失败，去识别下一个目标动物。当所有的分支都识别成功，则向上返回True，说明识别该动物成功，判断是否事实库内存在多余的动物特征。没有多余特征即成功，输出该动物作为结果。有多余特征即失败，去识别下一个目标动物。7种目标动物皆识别失败，输出未知动物作为结果。

推理相关函数及代码

（C语言，MFC应用，代码见资源帖）

可视化界面

使用Visual Studio 2019制作可视化用户界面如下：

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