为解决模糊Petri网建模效率低、工作量大、易出错等问题，提出了模糊产生式规则自动生成模糊Petri网的方法，并给出了其映射模型。该方法通过模型映射，结合图元生成与定位实现了模糊Petri网的自动建模。避免了模糊Petri网建模的人为失误，提高了建模效率。使知识库与模型库同步更新，保证二者的一致性。有利于充分发挥模糊Petri网的知识表示、模糊信息处理与动态并行推理的优势，对模糊Petri网理论的广泛应用具有推动作用。通过实例表明该方法是可行的。

这是人工智能课程中产生式系统的实验代码，语言为C++(MSVC)，没有GUI。 包含五个文件： testMain.cpp //用于测试产生式系统 productionSys.cpp //产生式系统的实现 productionSys.h //产生是系统的定义 testSetA.txt //测试集A(包含知识集和结果集) testSetB.txt //测试集B

基于产生式的动物识别系统，用MFC实现可视化功能。《人工智能》大作业。

产生式系统的正向逆向推理。能根据用户的输入判断可能是什么动物，若推理不出动物，则对用户进行询问。

基于产生式规则建立一个动物识别系统和手机识别系统，主要功能如下： （1）建造规则库，并基于该库进行识别推理； （2）对规则库进行增加、删除和修改操作。 压缩包包括动物识别规则库和手机识别规则库以及产生式系统的python语言程序，用户可根据自己需要导入不同的规则库进行识别，或者自己创建相似的规则库进行识别。

产生式编程——方法、工具与应用.pdf

人工智能产生式系统实验，动物识别系统，采用正向推理，事实库，结论库等等数据库内容。 主要是识别动物的，输入动物的特征条件就可自动识别出是哪种动物。

产生式动物识别系统实验报告加代码，内容比较全面，并且是c++语言编写

这是课程设计的一个实验文档，主要关于人工智能中间的产生式系统，本文档详细说明了如何创建一个动物识别系统，配有详细代码。并且有完整实验文档，做完程序感受

C++编写产生式系统识别动物，实验作业。代码完善完整不缺。