CLIPS是一个专家系统，它用C语言编定。全称是The C Language Integrated Production System.
它可以应用到很多的系统上，如Microsoft Windows,Macintosh,VAX 11/780等。事实上，由于CLIPS
由C语言编写，所以理论上，只要有C语言的编绎器，我们可以将CLIPS移值到任何的系统上。
专家系统是将某领域专家们的知识与经验，经过知识加工服务的过程，建立一套以推理的方式来解
决问题的系统。它就像某一领域的专家一样，能够对该领域的一系列问题进行判定。比如医学疹断
专家系统（疹断各种疾病），农业分析系统等。
1.从C到CLIPS
虽然CLIPS是用C语言编定出来的，但是事实上，它跟C语言完全完全是两码事。因为它们在思想上是
不同的。如果你想深入学习CLIPS，我建议你先去看看有关函数式语言（如LISP）的东西。在函数式
语言中，没有顺序跟循环（在命令式语言比如C中到处都是），只有递归还有一些其他的东西。可能
我们用C语言编程时老是想着怎么定义程序的输入，怎么样通过一个算法得到程序的输出。这是标准
的冯。诺依曼体系结构的扩展，它很大程度上改进了程序的执行效率，但从另一方面来说，它加大了
程序员的工作量和工作复杂度。相对来说，函数式语言恰好做了相反的事情。程序员轻松，而机器跑
得辛苦，应该算是函数式语言的一大特点。
在CLIPS中，我们最需要考虑的是怎么样设计一个程序（也可以称为系统）的规则（Rules），给定了
规则以后，你就可以给定一些事实，然后这个系统就可以像一个专家一样判定你这个事实，并给出相
应的结论。当然，从本质上说，这也是一种输入和输出。但想深一层，我们世间万物无外乎一种计算
和变换。而变换永远是从A变到B，这里的A就是输入，而B正是我们说的输出。不过不论本质，专家系
统以及函数式语言确实提供了一种程序员所见到的不同的体系结构。
2.CLIPS中一些需要掌握的知识
事实跟知识的区别
我想这个话题跟现实中是差不多的。事实跟知识的差别也许可以这样说：事实是一种客观的存在，而知
识是一种抽象的理性表达。在CLIPS中，我们建立了一系列的规则，这些规则的建立必须是要以知识为基
础的。说得更详细点，比如说我们定义的类，模板等，这些我们可以称之为知识，而这些类和模板被实
例化后，我们称它们为事实。
CLIPS ＝ 知识库 ＋ 产生式系统推理模型 ＋ 可嵌入
* 知识库由初始事实，初始对象实例和规则库组成。
* 推理模型由黑板（用于存储推理结果数据（黑板数据）：包话当前推理结果和历史结果数据），推理机（
黑板数据针对知识库的规则进行模板匹配）以及“行动”的执行次序控制，三部分组成。
* 黑板数据包括开始推理以来得到的事实集和对象实例集。
* 行动的执行顺序控制：主要是运用数据驱动原则（RETE网）和RHS行动执行的优先控制规则。
去除循环控制的思想
我想凡是精于C或C++等高级命令式程序语言设计的，都是很善于运用循环控制这个概念的。但是在CLIPS里，
这种思想似乎没有用处。因为它编程的思想发生了变化，是一种由初始知识一步步应用规则最终得到结果的
过程，这当中可能包含了不确定性。而在命令式语言中，我们知道，给定相同的输入，一般情况下，输出都
是相同的。
3.CLIPS编程的一些要求
CLIPS中有个类似SHELL的程序，这就是命令解释器。只要单击CLIPSWIN.EXE就可以进入这个界面，开始输入命
令。事实上，所谓的CLIPS程序也就是一堆命令的组合。基于形式上的认识，我们可以称CLIPS是一个解释形系
统。
书写格式
我不想讲一大堆书写格式上的东西。这样搞得像写User Guide似的。不过有几个地方还是值得注意一下的。CLIPS
中所有的命令，声明，定义以及函数都是要用括号括住的。比如(facts)，(assert (exist a))等。另外，CLIPS中
讲求括号匹配，如果括号没有完全匹配，则回车符将被视为一种调整命令可读性的方式，命令不会被执行。最后，
在写程序时，最好多利用回车符，将程序写得结构清晰，这样自己或别人读程序时都会很快上手。
一些常用的命令
(facts) - 用于显示当前的事实。
(agenda) - 用于显示当前可以执行的规则（并列出满足条件的事实）
(run) - 当规则和事实都有了后，这个命令用来启用程序
(reset) - 重新初始化事实，初始化后，会自动的给系统加上Fact-0号事实，名为<Initial Fact>
(clear) - 清除所有的规则和事实以及对象实例
(deftemplate) - 定义模板，这个模板类似C语言中的Structure，用(reset)命令可以实例化模板
(deffacts) - 定义事实模板，实例化与(deftemplate)相同
4.四个例子
这四个例子是我自己根据所看的资料，想出来的考验自己的例子。学习一门工具时，我总喜欢给自己出一些题目来
解决，我觉得这样学起来会更主动，学到的东西会更多。
法官判案的例子（这是我想的第一个例子，虽然简单，但重在说明问题）
我们只以一条简单的法律规则来列出这个系统（程序）。如果A杀了B,那么A应该被判死刑。
(defrule result
(kill ?A ?B)
=>
(printout t ?A " kill " ?B "," ?A " should be sentenced to death!"))
那么仅有一条规则，接下来我们给定事实。
CLIPS>(assert (kill bob tom)) //定义事实 bob kill tom
CLIPS>(run)
bob kill tom,bob should be sentenced to death!
简单的文法推理
a->b
b->c
c->d
这个文法事实上没有多大的实际意义，但是考虑到很多的数学模型、演算都是用这种转换的模式写成，所以，它的指
导意义还是蛮大的。
(defrule ex-1
(exist a) //如果有a这个事实
?f0 <- (exist a) //记录a这个事实的index
=>
(assert (exist b)) // 建立b这个事实
(printout t "a->b" crlf)
(retract ?f0)) //删除a
(defrule ex-2
(exist b)
?f1 <- (exist b)
=>
(assert (exist c))
(printout t "b->c" crlf)
(retract ?f1))
(defrule ex-3
(exist c)
?f2 <- (exist c)
=>
(assert (exist d))
(printout t "c->d" crlf)
(retract ?f2))
CLIPS>(assert (exist a))
CLIPS>(run)
a->b
b->c
c->d
CLIPS>(facts)
f-3 (exist d)
For a total of 1 fact.
稍微复杂的文法推理
a->eb
b->cd
这个例子主要说明了复合文法的规则书写方式。
(defrule ex-1
(exist a)
?f0 <- (exist a)
=>
(assert (exist e b))
(printout t "a->eb" crlf)
(retract ?f0))
(defrule ex-2
(exist $?name b)
?f1 <- (exist $?name b)
=>
(assert (exist ?name c d))
(printout t "b->cd" crlf)
(retract ?f1))
动行方式同与上例是一样的。
简单的语言识别器
识别a(n)ba(n) (这里a(n)代表n个a,n是自然数)
事实上，在一些循环跟判断的方法上，至今我仍在摸索。比如上例中如果有a->ab，那么似乎程序会无止境的运行。
所以，在命今式里面的一些控制方法，还需要更进一步的学习，这个例子事实上只能给出接受时的判断。当然，在
不能接受时，系统不会给出任何提示，取巧的说，不给出提示就相当于不识别语言了。
(defrule ex-1
(exist a $?name a)
?f0 <- (exist a $?name a)
=>
(assert (exist ?name))
(retract ?f0))
(defrule ex-2
(exist b)
?f1 <- (exist b)
=>
(printout t "succeed!" crlf)
(retract ?f1))
CLIPS》（assert (exist a a a b a a a))
CLIPS>(run)
succeed!
5.一些总结
这篇文章也许可以做为一个初学CLIPS的人的一个guide，其实还有很多我在学习过程中的思想并没有写上去，我想每
个人在学习的过程中都会不自觉的思考一些东西。而我总是试图去思考一些知识外面稍微深刻点的东西。其实知识这
东西是一把双刃剑。学多了，广博，思维更发散，知识的结构性更强；学深了，术业有专攻，但可能思维日趋定势化
。关键是自己要认识到这一点，时常以一种旁观者的姿态去审势，这样，也许才不至于迷失。
学到这里，我想开始着手使用CLIPS模拟一些数学的模型，但问题还是存在的。比如说循环跟判断等。最后，我想能通
过CLIPS去模拟一些生物模型，比如P-SYSTEM等。