本资源包含两个简单的专家系统的源代码，旨在帮助初学者理解专家系统的设计与实现。通过这些示例，学习者可以掌握基本规则库、推理引擎和知识表示的方法。适合计算机科学学生及AI爱好者参考实践。
专家系统是一种人工智能应用程序，利用领域专家的知识与经验来解决复杂问题。它们通过一系列规则及推理过程模拟人类的决策能力。这里提供两个简单的专家系统的源代码示例——一个使用C++实现，另一个用Prolog编写，非常适合编程初学者学习和理解。
首先探讨C++版本的专家系统。作为一种通用且面向对象的语言，C++因其高效性和灵活性被广泛应用于各种软件开发领域，包括AI与专家系统构建。在该语言中创建专家系统通常涉及以下关键概念：
1. **知识表示**：这是核心部分，需要有效编码和存储信息。可以使用结构体、类或关联容器（如std::map或者std::vector）来实现规则及事实的呈现。
2. **规则库**：这类集合包含描述特定情况下的行动方案的所有规则。在C++中可能表现为一个类，并且包含了if-then语句或其他复杂逻辑表达式。
3. **推理引擎**：这是专家系统的关键部分，负责根据现有知识和用户输入进行推断工作。可以通过函数调用实现这一过程，比如使用递归或迭代方法来处理问题。
4. **用户接口**：为了与终端使用者交互，需要设计一个界面。在C++中这可能通过标准的I/O、图形化UI或者命令行界面向用户提供服务。
接下来转向Prolog版本的专家系统。作为一种逻辑编程语言，Prolog特别擅长于不确定性推理及基于规则的知识处理：
1. **事实和规则**：知识在此以原子陈述（即“事实”）以及if-then形式的规则表示。
2. **数据库**：所有已知的事实与规则集合构成所谓的库。这些可以被查询、修改，从而推动推理过程。
3. **查询及推理机制**：Prolog通过反向链式推断实现其逻辑处理能力——即从用户提出的查询开始追溯到已有的事实和规则以寻找解决方案。
4. **控制结构**：包括剪枝、失败以及重试等特性，在解决复杂问题时尤为关键。
5. **用户交互界面**：Prolog通常自带解释器，允许通过命令行进行互动式查询及测试。
通过对这两个源代码的分析学习不仅可以掌握专家系统的原理，还可以深入理解C++和Prolog这两种编程语言。实践中尝试修改规则并观察其对系统行为的影响有助于深化对于AI的理解，并为未来的项目打下坚实基础——例如开发更复杂的知识表示、优化推理算法或设计更加人性化的用户界面等。
5星
