本研究聚焦于小型分类专家系统的设计与实现，通过优化算法和规则库构建，旨在提升决策效率与准确率，探索其在特定领域应用的潜力。
实验四的小型专家系统设计旨在帮助我们深入理解专家系统的原理，并掌握如何使用VisualPROLOG开发基于规则和逻辑的专家系统。在这个实验中，我们将构建一个小型动物分类专家系统，它能够根据输入特征判断动物种类。
该实验要求通过给出不同的初始事实来运行程序，以得到三种不同类型的动物：老虎、长颈鹿和企鹅。这些初始事实包括毛发状况、食性及颜色等特性信息。在撰写报告时不需要提供完整的代码实现，但需要记录调试过程与结果输出。
我们需要绘制出针对这三类动物的正反向推理树。其中，正向推理是从已知的事实出发逐步推导目标结论；而反向推理则是从目标回溯寻找满足条件的所有事实。例如，在识别企鹅的过程中可以按照规则r14（不会飞、会游泳且黑白色）进行逆向追踪。
接下来展示了一个包含15条规则的示例程序，这些规则以产生式系统形式表示动物分类知识库，并涵盖了哺乳类、鸟类及有蹄类的不同特征。例如，r9规则表明如果一种动物是食肉动物并且具有黄褐色和黑色条纹，则它是一只老虎。
在实现阶段中使用PROLOG语言定义上述产生式规则并将其嵌入程序内；示例代码包括`animal_is1`、`it_is1`及`ask3`等谓词，它们分别对应于不同类型的动物属性以及询问与记忆功能。通过这些谓词可以依据给定的规则进行推理进而确定最终结果。
该小型专家系统采用正向推理算法从已知事实出发逐步应用规则以匹配目标条件；在运行示例程序时输入f1至f4（有毛发、吃肉、黄褐色及黑色条纹）符合r9，因此得出结论为老虎。同时绘制出的正反向推理树分别展示了这一过程。
总结而言，该实验涵盖了专家系统的核心概念如知识表示方式、推理机制以及规则库构建方法；通过实际操作能够更好地理解和应用这些理论，并掌握如何使用VisualPROLOG来实现基于规则的专家系统设计。这对于进一步开发更复杂的专家系统具有重要的实践意义。
5星
