基于Python和PYNQ的动物识别专家系统，采用小型产生式系统及正向与反向推理方法
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简介：
本项目开发了一个基于Python和PYNQ平台的动物识别专家系统，利用小型产生式规则体系结合正向与反向推理技术，实现高效精准的动物分类与识别。
实验目的：
1. 理解并掌握基于规则系统的表示与推理。
2. 学会编写小型的产生式系统，并理解正向推理和反向推理的过程及其区别。
3. 掌握设计简单的人机交互界面的方法。
内容及步骤（部分）：
1. 产生式系统简介：
- 规则库：用于描述特定领域知识的一组规则，是产生式系统的组成部分之一。
- 综合数据库：又称事实库、上下文或黑板，是一种数据结构类型，用于存储问题求解过程中的所有当前信息。
- 控制系统：也称为推理机构，由一组程序构成，负责整个产生式系统的运行，并实现对问题的解答。
2. 构建规则库：
（1）题目事实（概念）
定义一个字符数组`feature[]`来表示一系列特征和属性。例如：
```
char *feature[]={有毛,产奶,有羽毛,会飞,会下蛋,吃肉,
有犬齿,有爪,眼睛盯前方, 有蹄, 反刍,
黄褐色, 有斑点, 有黑色条纹, 长脖,
长腿, 不会飞, 会游泳,
黑白两色, 善飞,
哺乳类,鸟类,
肉食类,蹄类,
企鹅,海燕,鸵鸟,
斑马,长颈鹿,虎,
金钱豹};
```
（2）题目产生式规则
这部分内容需要根据具体的需求来编写，即定义基于上述特征的推理规则。
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