基于神经网络方法的专家系统源代码

用C语言编写的基于神经网络的专家系统代码

// ExpertSystem.cpp : Defines the entry point for the console application.
//模拟一个专家系统，由外提供规则库，自行生成事实库（文件）和解释系统（输出）；
//人机交互方式
#include “stdafx.h“
#include “Stack.h“
#include 
#include 
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;


double reason（char conclusion[]vector &rules
			  Stack &rulenumberStack &jielundouble gailv[]ofstream &factvector &xuliehaoint &size）;
double combination（double orarray[]int c）;//求并集
double min（double andarr[]int size）;//求交集
void charToDouble（vector &rulesdouble gailv[]）;//将读到的字符串转化为DOUBLE型
void interpretation（char outfile[]）;//解释系统

void main（）
{
	int i;
	int j;
	int kp;
	int findnumber;//用于保存查找的位置
	bool mark;
	int goalnumber=0;
	
	/////////////////读取规则库（前提是规则文件是正确的）////////////////////////
	vector rules;//引入容器类模板
	vector xuliehao;
	
	Stack rulenumber;//存放压入规则栈的规则号
	Stack jielun;//存放压入规则栈的结论
	rulenumber.MakeEmpty（）;
	jielun.MakeEmpty（）;

	//////////////////////////////////////////////////////////////////
	//打开文件读取
	char outfile[20]=“shishiku.txt“;
	char filename[20];
	cout<<“请输入规则库文件名:“;
	cin>>filename;
    
	ifstream ku（filenameios::in）;

	if（!ku）{
		cerr<<“file can not open“<		exit（1）;
	}

	string rule;//用于读取文件中的字符串
	while（ku>>rule）{
		rules.push_back（rule）;//将文件中的字符串压入容器类中
		xuliehao.push_back（rule）;
	}

	int size=rules.size（）;//规则类的长度
	double *gailv=new double[size/2];//用于存放规则的概率
	

	
	///////////////////////////////////////////////////////////////
	//建立事实数据库
	ofstream fact（outfileios::out）;	
		
	if（!fact）{
		cerr<<“file can not open“<		exit（1）;
	}

	fact<	
	/////////////////////////////////////////////////////////////////
	//test
	//for（i=0;i	 	//cout<
	char* conclusion=new char[size/2];//存放结论的动态数组
	char* ptr;//指针
	bool in;//用于判断
	int * number=new int [size/2];//用于判断最终目标即结论
	int *finalGoalNumber=new int [size/2];//总目标对应的规则号
	double *result=new double[size/2];
	int jishu;
	double finalResult;
	int *pass=new int [size/2];
	
	
	if（rules.empty（）||（size%2!=0））
		cout<<“规则库不完备“<	else{	

		for（i=0;i			number[i]=0;//初始化数组

		for（i=0j=0;i			ptr=rules[i].begin（）;//字符串的起始指针
			findnumber=rules[i].find（“→“）;//用于查找结论在字符串里的位置			
			conclusion[j]=*（ptr+findnumber+2）;//将结论存入数组里
			rules[i].erase（findnumber）;//将“→”和结论从数组中删去

            findnumber=rules[i].find（“∧“）;
			while（findnumber!=string::npos）{
				rules[i].replace（findnumber2““）;//将“∧”从数组中删去
				findnumber=rules[i].find（“∧“）;
			}

			findnumber=rules[i].find（“:“）;
			while（findnumber!=string::npos）{
				rules[i].replace（0findnumber+1““）;//将规则序列号从数组中删去
				findnumber=rules[i].find（“:“）;
			}

			findnumber=rules[i+1

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        912  2005-01-11 10:09  基于神经网络方法的专家系统源代码\shishiku.txt

     文件       1351  2004-12-28 09:06  基于神经网络方法的专家系统源代码\Stack.h

     文件       4662  2004-12-27 11:37  基于神经网络方法的专家系统源代码\ExpertSystem.dsp

     文件        667  2004-12-27 09:55  基于神经网络方法的专家系统源代码\StdAfx.h

     文件        299  2004-12-27 09:55  基于神经网络方法的专家系统源代码\StdAfx.cpp

     文件       1244  2004-12-27 09:55  基于神经网络方法的专家系统源代码\ReadMe.txt

     文件        549  2004-12-27 09:55  基于神经网络方法的专家系统源代码\ExpertSystem.dsw

     文件      50176  2005-01-13 14:58  基于神经网络方法的专家系统源代码\ExpertSystem.ncb

     文件        258  2005-01-11 08:41  基于神经网络方法的专家系统源代码\ExpertSystem.plg

     文件        149  2004-12-30 09:09  基于神经网络方法的专家系统源代码\rules.txt

     文件      11743  2005-01-11 08:38  基于神经网络方法的专家系统源代码\ExpertSystem.cpp

     文件      81920  2005-01-13 14:58  基于神经网络方法的专家系统源代码\ExpertSystem.opt

     目录          0  2005-03-31 13:21  基于神经网络方法的专家系统源代码\Debug

     目录          0  2005-03-31 13:21  基于神经网络方法的专家系统源代码

----------- ---------  ---------- -----  ----

               154148                    15