为了克服传统专家系统知识获取难、学习适应能力差、推理效率低等问题，许多专家提出将神经网络与规则专家系统相结合，构建基于神经网络的专家系统模型。文中设计了一种基于神经网络专家系统模型的混合推理机制，通过对基于神经网络推理算法、规则推理算法以及神经网络与规则的混合推理算法进行实验比较，证明本文提出的混合推理机制在改善专家系统推理准确率方面的有效性。

先分别介绍了神经网络和专家系统的基本概念和实现方法，再讲两者融合，并例举了医学应用实例，作为例证。

压缩包内是库卡的编程资料，有3个pdf：基础编程、高级编程、专家编程。另外包含一个OfficeLite V4.1.7，好像是kuka系统软件，我从这个链接下载的https://download.csdn.net/download/zhainan2011/9579135 库卡的编程资料基本就只有这些

基于产生式系统的专家识别系统源码 具体实验内容根据自己兴趣设计并实现一个基于产生式系统的某领域的小型专家系统。 1.具体应用领域根据自己兴趣选择；具体系统名称自定；编程语言不限，使用自己擅长的语言。 2.确定推理方法，根据问题设计并实现一个简单的推理机（要求涉及：匹配、冲突消解）。 3.规则库要求至少包含15条规则；查询资料了解：知识规则如何存储，都有哪些可行方案和方法，选择、比较后确定适合自己系统的知识规则存储方法。 4.推理机和知识库必须分离，在不修改推理机程序的前提下，能够向知识库添加、删除、修改规则。 5.设计合理的人机交互界面。

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