产生式系统 实验报告 人工智能原理实验
2024-06-06 19:31:09
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一、实验主要步骤
①.设计规则，编辑知识库。
②.设计界面，将数据库实现人机交互，用tkinter来展示整个系统。
③.推理算法介绍。
二、实验结果展示
①.当推理失败时
②.当推理成功时
三、附录
完整实验程序代码:
一、实验主要步骤
①.设计规则，编辑知识库。
通过输入或修改规则建立规则库。
基于数学原理，自己设计了如下的命题和22条规则。
由于推理机后续工作时，可能会将当前输入的条件转换为可用知识进行下一步的推理，因此在设计规则时对规则进行了分层，推理机对规则的执行顺序为第一层——>第二层——>第三层——>第四层。
设计完知识库之后，存入数据库，便于修改知识库（本次实验使用的是sql数据库）。
②.设计界面，将数据库实现人机交互，用tkinter来展示整个系统。
首先使用treeview对数据库里的表格进行显示，当用户选中某个条件之后，可以将此条件添加到推理机里。当添加的条件合理且可以与数据库里的规则匹配成功时，点击结果便会呈现正确答案，反之则会显示无法推理。
编程过程中使用了tkinter库、sqlite3库以及类函数来实现，此部分代码部分如下：
class accounting:#数据库名字db_name = 'database.db'#初始化操作def __init__(self,window):self.win=windowself.win.title("产生式系统")width=1500height=1000align_str='%dx%d'%(width,height)window.geometry(align_str)#treeview进行左表格显示self.tree=ttk.Treeview(height=31,column=("#0","#1"))self.tree.grid(row=0,column=0,columnspan=1)self.tree.heading("#0",text="编号",anchor=CENTER)self.tree.heading("#1",text="内容",anchor=CENTER)#绘制表格records=self.tree.get_children()for element in records:self.tree.delete(element)query="select * from chanshengshi order by num"db_rows=self.run_query(query)#填充表格for row in db_rows:self.tree.insert("",0,text=row[0],values=(row[1]))global list_reallist_real=[]ttk.Button(text='添加——>',command=self.add).grid(row=0, column=3, sticky=W + E)self.message = Label(text='', fg='red')self.message.grid(row=0, column=5, columnspan=5,sticky=W+E)self.message['text']="您的选择是："self.message2 = Label(text=' ', fg='red')self.message2.grid(row=0, column=20, columnspan=5,sticky=W+E)self.message2['text']="前提条件为：\n"ttk.Button(text='结果——>',command=self.resultword).grid(row=0, column=12, sticky=W + E)
以上是界面的设计，界面中有两个按钮“添加”和“结果”。
“添加”实现的功能是将条件加入到推理机中，代码展示如下：（“结果”按钮会调用推理的函数以及打印结果，此部分在“③推理算法介绍”中进行阐述）。
def add(self):global list_reallist_real.append(str(self.tree.item(self.tree.selection())['text']))print("lastadd",list_real)self.message['text']=self.message['text']+'\n'+str(self.tree.item(self.tree.selection())['text'])+str(self.tree.item(self.tree.selection())['values'][0])self.message.grid(row=0, column=4, columnspan=5,sticky=W+E)③.推理算法介绍。
首先简要介绍一下推理的主要思想。
在①中提到了我将规则分为四层，但是分为四次推理效率低，时间复杂度高，因此对其进行简化。
第一层规则作为第一次推理，将第一次推理得出的图形称为“基础图形”。将剩下的三层规则作为第二次推理，推理机执行的顺序为：“基础图形”的命题序号从小到大。这样按顺序执行不会在条件转化为可用知识时产生遗漏，又可以提高效率，减少执行时间。
现在，介绍一下推理的步骤。
建立综合数据库（在程序中用字典“dic_before”进行表示），可用知识库（程序中用列表“list_real”进行表示），结果存储器（在程序中用列表“result”进行表示）。定义判断函数，推理机分别执行两次规则的推理，如果在推理过程中，已知条件与综合数据库的规则有所匹配，调用判断函数（判断该条件是否在可用数据库中已经存在，避免重复添加），打印推理过程，迭代推理。若得到“最终推理图形”，则结束推理，反之则告知用户无法推理。
二、实验结果展示
①.当推理失败时
当条件数量不够或者条件与规则不匹配时，会产生推理失败的情况，系统运行结果如下：
②.当推理成功时
当条件合理且与规则可以成功匹配时，则会产生正确的推理结果，结果展示如下：
三、附录
完整实验程序代码:
from tkinter import ttk
from tkinter import *
import sqlite3class accounting:#数据库名字db_name = 'database.db'#初始化操作def __init__(self,window):self.win=windowself.win.title("产生式系统")width=1500height=1000align_str='%dx%d'%(width,height)window.geometry(align_str)#treeview进行左表格显示self.tree=ttk.Treeview(height=31,column=("#0","#1"))self.tree.grid(row=0,column=0,columnspan=1)self.tree.heading("#0",text="编号",anchor=CENTER)self.tree.heading("#1",text="内容",anchor=CENTER)#绘制表格records=self.tree.get_children()for element in records:self.tree.delete(element)query="select * from chanshengshi order by num"db_rows=self.run_query(query)#填充表格for row in db_rows:self.tree.insert("",0,text=row[0],values=(row[1]))global list_reallist_real=[]ttk.Button(text='添加——>',command=self.add).grid(row=0, column=3, sticky=W + E)self.message = Label(text='', fg='red')self.message.grid(row=0, column=5, columnspan=5,sticky=W+E)self.message['text']="您的选择是："self.message2 = Label(text=' ', fg='red')self.message2.grid(row=0, column=20, columnspan=5,sticky=W+E)self.message2['text']="前提条件为：\n"ttk.Button(text='结果——>',command=self.resultword).grid(row=0, column=12, sticky=W + E)#数据库操作方法def run_query(self, query, params=()):with sqlite3.connect(self.db_name) as conn:cursor = conn.cursor()result_ = conn.execute(query, params)conn.commit()return result_#数据添加处理 def add(self):global list_reallist_real.append(str(self.tree.item(self.tree.selection())['text']))print("lastadd",list_real)self.message['text']=self.message['text']+'\n'+str(self.tree.item(self.tree.selection())['text'])+str(self.tree.item(self.tree.selection())['values'][0])self.message.grid(row=0, column=4, columnspan=5,sticky=W+E)#自定义函数，判断有无重复元素def judge_repeat(self,value,list_real):for i in range(0,len(list_real)):if(list_real[i]==value):return 1else:if(i!=len(list_real)-1):continueelse:return 0def resultword(self):global list_realglobal dic_beforeglobal resultresult=["0",0]print("last11",list_real) dic_before={'1':'由三条边组成','2':'内角和为180°','3':'内角和为360°','4':'两组对边互相平行','5':'每条边一样长','6':'每个角都是90°','7':'不是所有边都一样长','8':'面积为边长的平方','9':'面积为（上底+下底）*高/2','10':'每条边都不一样长','11':'形状是由矩形+菱形组成的','12':'对角线垂直','13':'一组邻边相等','14':'对角线相等','15':'对角线互相平分','16':'邻边垂直','17':'三角形','18':'平行四边形','19':'矩形','20':'正方形','21':'长方形','22':'菱形','23':'梯形','24':'筝形'}#综合数据库for i in range(0,len(list_real)):self.message2['text']=self.message2['text']+" "+str(dic_before[list_real[i]])self.message2['text']= self.message2['text']+'\n'+"推理过程如下："+'\n'#遍历综合数据库list_real中的前提条件for i in list_real:if(i=='1'):if(self.judge_repeat('17',list_real)==0):list_real.append('17')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['1']+"——>"+dic_before['17']+'\n'result[0]=dic_before['17']result[1]=17if(i=='2'):if(self.judge_repeat('17',list_real)==0):list_real.append('17')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['2']+"——>"+dic_before['17']+'\n'result[0]=dic_before['17']result[1]=17if(i=='3'):for j in list_real:if(j=='4'):if(self.judge_repeat('18',list_real)==0):list_real.append('18')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['3']+"+"+dic_before['4']+"——>"+dic_before['18']+'\n'result[0]=dic_before['18']result[1]=18if(j=='6'):if(self.judge_repeat('19',list_real)==0):list_real.append('19')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['3']+"+"+dic_before['6']+"——>"+dic_before['19']+'\n'result[0]=dic_before['19']result[1]=19if(j=='9'):if(self.judge_repeat('23',list_real)==0):list_real.append('23')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['3']+"+"+dic_before['9']+"——>"+dic_before['23']+'\n'result[0]=dic_before['23']result[1]=23if(j=='10'):if(self.judge_repeat('23',list_real)==0):list_real.append('23')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['3']+"+"+dic_before['10']+"——>"+dic_before['23']+'\n'result[0]=dic_before['23']result[1]=23if(j=='11'):if(self.judge_repeat('23',list_real)==0):list_real.append('23')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['3']+"+"+dic_before['11']+"——>"+dic_before['23']+'\n'result[0]=dic_before['23']result[1]=23if(j=='12'):if(self.judge_repeat('24',list_real)==0):list_real.append('24')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['3']+"+"+dic_before['12']+"——>"+dic_before['24']+'\n'result[0]=dic_before['24']result[1]=24if(j=='15'):if(self.judge_repeat('18',list_real)==0):list_real.append('18')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['3']+"+"+dic_before['15']+"——>"+dic_before['18']+'\n'result[0]=dic_before['18']result[1]=18elif(i=='12'):for j in list_real:if(j=='15'):if(self.judge_repeat('22',list_real)==0):list_real.append('22')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['12']+"+"+dic_before['15']+"——>"+dic_before['22']+'\n'result[0]=dic_before['22']result[1]=22elif(i=='14'):for j in list_real:if(j=='15'):if(self.judge_repeat('19',list_real)==0):list_real.append('19')self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['14']+"+"+dic_before['15']+"——>"+dic_before['19']+'\n'result[0]=dic_before['19']result[1]=19print("last0",list_real) self.judge_last(list_real)self.message2.grid(row=0, column=20, columnspan=5,sticky=W+E)if result[1]>=17 and result[1]<=24:self.message2['text']=self.message2['text']+"所识别的图形为:"+result[0]+"\n"else:self.message2['text']=self.message2['text']+"无法根据所给条件识别出图形\n"#自定义函数，对已经整理好的综合数据库real_list进行最终的结果判断 def judge_last(self,list_real):global dic_deforeflag=0global resultfor i in list_real:if(i=='18'):for j in list_real:if(j=='5'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['18']+"+"+dic_before['5']+"——>"+dic_before['22']+'\n'result[0]=dic_before['22']result[1]=22flag=1if(j=='6'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['18']+"+"+dic_before['6']+"——>"+dic_before['19']+'\n'result[0]=dic_before['19']result[1]=19flag=1if(j=='12'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['18']+"+"+dic_before['12']+"——>"+dic_before['22']+'\n'result[0]=dic_before['22']result[1]=22flag=1if(j=='13'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['18']+"+"+dic_before['13']+"——>"+dic_before['22']+'\n'result[0]=dic_before['22']result[1]=22flag=1if(i=='19'):for j in list_real:if(j=='5'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['19']+"+"+dic_before['5']+"——>"+dic_before['20']+'\n'result=dic_before['20']result[0]=dic_before['20']result[1]=20flag=1if(j=='7'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['19']+"+"+dic_before['7']+"——>"+dic_before['21']+'\n'result=dic_before['21']result[0]=dic_before['21']result[1]=21flag=1if(j=='8'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['19']+"+"+dic_before['8']+"——>"+dic_before['20']+'\n'result=dic_before['20']result[0]=dic_before['20']result[1]=20flag=1if(j=='12'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['19']+"+"+dic_before['12']+"——>"+dic_before['20']+'\n'result=dic_before['20']result[0]=dic_before['20']result[1]=20flag=1if(j=='13'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['19']+"+"+dic_before['13']+"——>"+dic_before['20']+'\n'result=dic_before['20']result[0]=dic_before['20']result[1]=20flag=1if(i=='21'):for j in list_real:if(j=='16'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['21']+"+"+dic_before['16']+"——>"+dic_before['20']+'\n'result=dic_before['20']result[0]=dic_before['20']result[1]=20flag=1if(i=='24'):for j in list_real:if(j=='5'):self.message2['text']=self.message2['text']+dic_before['24']+"+"+dic_before['5']+"——>"+dic_before['22']+'\n'result=dic_before['22']result[0]=dic_before['22']result[1]=22flag=1if __name__ == '__main__':window = Tk()application = accounting(window)window.mainloop()产生式系统 实验报告 人工智能原理实验相关推荐
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