自己上人工智能的时候花了很长时间写的动物产生式系统 ，非常完美，用java写的，还有非常漂亮的图形用户界面，采用纯粹的面向对象的思想，易于看懂，希望对大家有帮助

从那三个txt文档读出数据，然后根据自己写的算法，从正向和反向推理来的识别用户所描述是什么动物。

产生式规则的动物识别系统，人工智能的实验课做了界面，实现了正向搜索和逆向搜索，自认为不错，希望对大家有帮助，

我班牛人用产生式算法（GDA）原理编写的Matlab代码，最后生成把地物分成200类后的图片，并且上色，很直观。

产生式系统正反向推理 MFC 实现和操作步骤。 产生式系统正反向推理MFC实现和操作步骤.rar 可直接运行 实验内容与要求 运用所学知识，设计包含 15 条规则的规则库，并编程实现一个简 单的产生式系统，实现反向推理。要求所开发的系统能识别老虎，金钱豹，斑马，长颈鹿，企鹅，鸵鸟等 6 种动物，并能通过反向推理得 到正确的动物识别结果 详情见博客：人工智能入门学习实验 mfc 产生式系统

基于产生式的动物专家识别系统，实现了可视化功能，基本的增加规则功能。 直接打开myanimal.py 即可，必须导入一些库。

本书为我们作了一个对产生式编程的精彩介绍，它注定会成为一部经典之作。作者精心讲述了领域特定语言和产生式编程之间通常为人所忽视的联系，并把这种联系作为未来开发的一个推动因素。广大的开发人员完全可以把书中丰富而且实用的方法当做可以立即应用的首要步骤……而且，无论是使用现存系统，还是为正在出现的新产生式技术而做准备，它们都是价值不凡的。” 　　 ——微软研究院总构架师、意图编程的发明者 　　 “本书围绕‘统一那些本来支离破碎的东西’这个原则，逐步展开了一些令人印象深刻的主题，主要包括领域工程和元程序设计。关键是要理解，本书并不是某种新颖的变换，也不仅仅是对某些值得关注的边角技术的阐述：它是一种更加广泛的启蒙运动的先锋官，这种运动打开了一扇通向一个新时代的大门。” 　　 ——摘自由iamescoplien所作的前言，coplien是朗讯贝尔实验室中一位声名卓著的技术专家 　　 产生式编程(generative programming，gp)为应用程序开发人员提出了十分美妙的承诺。它使“从‘一种一个’的软件系统向自动制作软件的各不相同的变体发展”这种思路变得十分真实可信。简单地说，gp以“确定软件开发中自动化的好处”为中心。本书包括了将帮助你设计和实现一个系统族的“正确”组件，以及自动组合组件的方法和工具。这里提出的方法可以应用到所有的商用开发中——从类和过程的层次上的“微观编程”(programming in the small)，到“宏观编程”(programming in the large)，就是说开发大型系统的家族。 　　 本书是对这种正在浮现的规程的完整指导和参考。它提供了对以下这些关键技术和主题的深入探讨： ●领域工程 ●特征建模 ●泛型编程 ●面向方面的编程 ●使用c++的模板元程序设计 ●产生器 ●微软的意图编程 　　 使用本书你将会学习到如何组合这些技术，以及(也是更加重要的)如何在实践中运用它们。书中包括来自三个不同领域的完整的案例研究：程序设计领域(容器数据结构)、业务领域(银行业务)以及科学计算(矩阵计算)。 　　 krzysztof czarnecki是德国乌尔姆daimler chrysler研究和技术中心的一位研究员和顾问。他在对华盛顿redmond的施乐palo alto研究中心和微软研究中心进行访问研究期间，取得了面向方面编程和意图编程的第一手经验。他在萨克拉门托的加利福尼亚州立大学获得了计算机科学的学士学位，在德国的ilmenau大学获得了计算机科学的硕士学位和博士学位。 　　 ulrich w．eisenecker是zweibrucken的凯泽斯劳滕应用科学大学的一位计算机科学教授，在那里他主管组件和窗口接口部门。在大学职业生涯以前，他在工业界度过了大约十年时间。他是德国，下杂志《objektspektrum》的一种组件软件专辑增刊的编辑，他还为之撰写了一个c++专栏。他已经发表了一百多篇文章，并且经常在国内和国际肝会议上讲演。

小小的植物识别系统，用vc做的，给大家分享一下，呵呵，学习学习

人工智能课程设计，基于产生式规则的动物识别系统，推理机和知识库分离，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。（CHD） 效果图链接：https://blog.csdn.net/weixin_39644536/article/details/97019752

本项目是用eclipse编写的，在别人的基础上，加入了自己的东西，还修改了别人不合理的地方，是做人工智能——产生式系统不错的一个实验。