人工智能-球星产生式系统实验报告

实验目的

1. 理解生产式系统结构原理与实际应用。
2. 掌握生产式规则表示及规则库组件的实现方法。
3. 熟悉和掌握生产式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。

实验原理

       产生式系统用来描述若干个不一样的以一个基本概念为基础的系统，这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操做对。在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识；用产生式规则表示推理过程和行为。

实验内容

1. 创建本身的生产式系统（包括规则库和事实），而后进行推理，便可以本身选择事实，并基于原有的规则和输入的事实进行推理。
2. 建造球星识别系统，根据输入的球星特征判断是哪一位球星或给出相应的回答。
3. 算法设计

首先创建事实库

　　事实库是程序开始的时候直接选择的，根据用户的须要选择，即要求用户选择球星的特征进行识别。若是未识别出来，则提示输入有误。

　　球星的特征以下：

球星特征

西部第八	西部第三	东部第四	东部第一	西部第一
火箭队	雷霆队	骑士队	热火队	勇士队
35号	13号	12号	30号	3号	23号
前锋	后卫	中锋
杜兰特	哈登	霍华德	库里	韦德	詹姆斯

 

创建静态规则库

　　即创建产生式规则，采用产生中间试试的方法，便于创建和使用规则。

　　为了方便设计，咱们把要是别的球星限制在6个，这样所需的产生式规则就比较少，本算法一共有11种规则：

　　　　R1：若是是西部第八，则球星为火箭队。

　　　　R2：若是是西部第三，则球星是雷霆队。

　　　　R3：若是是东部第一，则球星是骑士队。

　　　　R4：若是是东部第四，则球星是热火队。

　　　　R5：若是是西部第一，则球星是勇士队。

　　　　R6：若是是雷霆队，且为35号且为前锋，则球星为杜兰特。

　　　　R7：若是是火箭队，且为13号且为后卫，则球星为哈登。

　　　　R8：若是是火箭队，且为12号且为中锋，则球星为霍华德。

　　　　R9：若是是勇士队，且为30号且为后卫，则球星为库里。

　　　　R10：若是是热火队，且为3号且为后卫，则球星为韦德。

　　　　R11：若是是骑士队，且为23号且为前锋，则球星为詹姆斯。

正向推导过程

　　从已知事实出发，经过规则库求得结论，或者成为数据驱动方式，推理过程为：

        规则集中的规则前件与事实库中的事件进行匹配，获得符合要求的规则集，将规则集的后件替换到新的事实集做为一条新的事实集，重复这个过程，知道达到最终目标。

实验结果及分析

　　好比：西部第八    12号      中锋。则系统推理过程以下：

        　　事实集为 西部第八 12号 中锋。

        　　先从规则库中匹配R1，事实集变为 火箭队 12号 中锋。

        　　再次匹配规则集R8，得到球星霍华德。

程序运行效果及关键代码

　　

　　

　　

 

        /**
         * 初始化规则库
         * 每条规则为一个数组
         * 数组最后一个元素为结果，其他元素为条件
         **/
        ArrayList mRule1 = new ArrayList() { "西部第八", "火箭队" };
        ArrayList mRule2 = new ArrayList() { "西部第三", "雷霆队" };
        ArrayList mRule3 = new ArrayList() { "东部第一", "骑士队" };
        ArrayList mRule4 = new ArrayList() { "东部第四", "热火队" };
        ArrayList mRule5 = new ArrayList() { "西部第一", "勇士队" };
        ArrayList mRule6 = new ArrayList() { "雷霆队", "35号", "前锋", "杜兰特" };
        ArrayList mRule7 = new ArrayList() { "火箭队", "13号", "后卫", "哈登" };
        ArrayList mRule8 = new ArrayList() { "火箭队", "12号", "中锋", "霍华德" };
        ArrayList mRule9 = new ArrayList() { "勇士队", "30号", "后卫", "库里" };
        ArrayList mRule10 = new ArrayList() { "热火队", "3号", "后卫", "韦德" };
        ArrayList mRule11 = new ArrayList() { "骑士队", "23号", "前锋", "詹姆斯" };        

 

 for (int i = 0; i <= mR.Count - 2; i++)
                {
                    bool t = ((IList)userChoose).Contains(mR[i]);
                    if (t)
                    {
                        zhong.Add(mR[i]);
                        ruleStr = ruleStr + "evidence('" + mR[i].ToString() + "')";
                    }
                    if (t && i == mR.Count - 2)
                    {
                        for (int j = 0; j < zhong.Count; j++)
                        {
                           userChoose.Remove(zhong[j]);
                        }
                        userChoose.Add(mR[mR.Count - 1]);
                        if (mR[mR.Count - 1].ToString() == "火箭队" || mR[mR.Count - 1].ToString() == "雷霆队" || mR[mR.Count - 1].ToString() == "骑士队" || mR[mR.Count - 1].ToString() == "热火队" || mR[mR.Count - 1].ToString() == "勇士队")
                        {
                            ruleStr = "itIs('" + mR[mR.Count - 1].ToString() + "'):-" + ruleStr;
                        }
                        else
                        {
                            ruleStr = "starIs(" + mR[mR.Count - 1].ToString() + "):-" + ruleStr;
                        }
                        zhong.Clear();
                        ruleStrs = ruleStrs +"\n"+ ruleStr ;
                    }
                    if (!t)
                    {
                        zhong.Clear();
                        ruleStr = "";
                        break;
                    }
                }

实验总结

       本系统的规则库是静态的，不能很好的进行增删改操做，这使得在规则的状况下不能及时改变，可是该系统已经能基本知足，对输入的事实给出相应的回答，判断是那个球星。理解了生产式系统结构原理与实际应用。可以掌握生产式规则表示及规则库组件的实现方法。熟悉和掌握了生产式系统的运行机制，掌握了基于规则推理的基本方法。