本文档探讨了小型专家系统的人工智能设计与实现方法，详细介绍了知识库构建、推理机制以及用户界面开发等方面的理论和实践。
小型专家系统的设计与实现是人工智能课程中的一个重要实验环节，旨在帮助学生深化对人工智能技术的理解，并掌握Prolog语言的应用技巧。通过这个实验，学生们将学习到如何设计并构建一个包含用户界面、知识库、数据库及推理机等组件的小型专家系统。
一、实验目的
本项实验的主要目标包括：
1. 激发学生对于人工智能课程的兴趣。
2. 使学生能够更好地理解和掌握Prolog语言的应用技巧。
3. 加深对专家系统的理解，同时培养学生的综合应用能力以开发智能系统为初步实践目标。
二、实验要求
在设计和实现小型专家系统的过程中，学生们需要使用产生式规则来表达知识，并用生成性方法构建该专家系统。学生可以参考提供的示例程序进行学习或独立编写代码。
三、实验环境
本项任务将在Turbo Prolog或者Visual Prolog等集成开发环境中完成。
四、实验内容及环节
1. 学生需设计并实现一个小型的专家系统，例如分类器、诊断工具或是预测模型。
2. 实验中包含了关于动物分类的具体规则集供参考使用。学生将通过正向推理策略来构建和测试自己的程序，并且确保在修改知识库时不会对推理机制产生影响。
五、实验步骤
1. 充分理解现有知识，明确待解决问题；
2. 构建规则数据库；
3. 从上述资源中筛选出可利用的规则集；
4. 制定搜索控制策略（如估价函数）以选择最优路径前进。
5. 根据制定好的方案执行最佳匹配项，并更新系统中的知识库信息。
6. 多次重复以上步骤直至获得问题的答案或确认无解。
六、程序编写与调试
实验提供了一个用于小型动物分类专家系统的示例代码，学生可以根据自己的需求进行修改和完善。通过本项目的实施，旨在提高学生们对人工智能技术的理解和应用能力，并为他们未来开发更复杂的智能系统打下坚实的基础。
5星
