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这是一个 基于深度学习的卷积神经网络的四种动物识别案例分享（含数据集）。数据集含有上千张 四种动物 的图片。欢迎大家下载。

实验一：简单动物识别系统的知识表示及推理 一、实验目的 1、理解和掌握产生式表示法及其推理方法，了解其特点，基本结构和设计思想。 2、至少能够利用一种编程语言建立一个基于产生式知识表示的简单的智能系统。 二、实验内容 以动物识别系统的产生式规则为例，实现其规则库；利用规则库和综合数据库，实现推理。 三、实验要求 1、根据动物识别系统的规则建立合理的数据结构或数据库来表示知识。 2、选用熟悉的一种编程语言建立知识库和综合数据库。编辑知识库，通过输入规则或修改规则等，建立知识库。建立事实库（综合数据库），输入多条事实或结论。 3、能够实现推理过程。 4 能够根据相关参考资料，建立知识库。并且加入一些新的规则与特征，可以推出新的动物。 4、提交实验报告（包含实验步骤）和主要源程序，总结实验心得体会。 思路：实验建立一个动物识别系统的规则库，用以识别虎、豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物，在此基础上，再增加几种其他动物的识别。 为了识别这些动物，可以根据动物识别的特征，建立包含下述规则的规则库： R1：if 动物有毛发 then 动物是哺乳动物

要求： 设计一个动物识别专家系统，规则库至少包含15条规则，可以识别至少7种动物，规则可增加。