摘要：# 机器专家软件编程简单例子以下是一个简单的机器专家系统编程示例，使用Python实现一个基础的规则引擎：```pythonclass ExpertSystem: def __init__(self): self.rules = [ {"condition": lambda facts: facts.get("温度") > 38, "action": "建...

# 机器专家软件编程简单例子

以下是一个简单的机器专家系统编程示例，使用Python实现一个基础的规则引擎：

```python

class ExpertSystem:

def __init__(self):

self.rules = [

{"condition": lambda facts: facts.get("温度") > 38, "action": "建议就医，可能有发热症状"},

{"condition": lambda facts: facts.get("咳嗽") == True and facts.get("持续时间") > 7,

"action": "建议检查，可能有呼吸道感染"},

{"condition": lambda facts: facts.get("头痛") == True and facts.get("呕吐") == True,

"action": "立即就医，可能有严重情况"}

]

def diagnose(self, symptoms):

recommendations = []

for rule in self.rules:

if rule["condition"](symptoms):

recommendations.append(rule["action"])

if not recommendations:

return "症状不明显，建议观察或提供更多信息"

return recommendations

# 使用示例

system = ExpertSystem()

patient_symptoms = {

"温度": 39.2,

"咳嗽": True,

"持续时间": 5,

"头痛": False,

"呕吐": False

}

result = system.diagnose(patient_symptoms)

print("诊断建议:", result)

```

这个简单的专家系统包含：

1. 一组规则（症状与建议的对应关系）

2. 一个推理引擎（检查哪些规则的条件被满足）

3. 根据输入事实（症状）给出建议

更完整的专家系统通常会包括：

知识库（存储专业领域知识）

推理机（更复杂的逻辑处理）

解释器（说明为什么给出特定建议）

用户界面（收集症状信息）

您可以根据具体需求扩展这个基础框架，例如添加更多规则、实现更复杂的推理逻辑或连接数据库存储知识库。