一个简单的动物识别专家系统

资 源 简 介

一个简单的动物识别专家系统

详 情 说 明

动物识别专家系统是经典的知识库系统实践案例，基于规则推理实现物种判断。该系统通过15条特征规则对7种目标动物进行分层分类，展现了专家系统在模式识别领域的典型实现方式。

系统构建核心在于规则库设计，采用"IF-THEN"结构串联动物特征。例如：通过毛发、哺乳等基础特征判断大类，再结合蹄子、反刍等细分特征锁定具体物种。这种分层规则树能有效降低计算复杂度，每层只需匹配少量特征即可缩小识别范围。

MATLAB的实现优势体现在矩阵运算和逻辑处理能力上，特别适合处理规则间的权重关系。系统通常包含三个关键模块：知识库（存储15条规则）、推理机（特征匹配逻辑）和人机接口（输入输出交互）。当用户输入观测特征时，系统会沿规则树进行正向链式推理，最终输出最匹配的动物类型。

该实验系统虽仅识别7种动物，但完整演示了专家系统的工作原理。拓展方向包括引入不确定性推理（如模糊逻辑处理部分匹配特征）、增加学习机制动态优化规则库等。这种基于规则的实现方案也可迁移到医疗诊断、故障检测等需要专家知识的领域。