前向链接 Forward Chaining
推理引擎是人工智能中智能系统的组件，该引擎将逻辑规则应用于知识库，以从已知事实中推断出新信息。推理引擎通常以两种模式进行：
- 正向链接 (Forward Chaining)
- 向后链接 (Backward Chaining)
前向链接 (Forward Chaining) 是一种推理方法。使用推理引擎时，前向链接也称为前向推论或前向推理方法，用于基于已知事实逐步推导出结论。在规则推理系统中，它从已知的起始事实或规则开始，通过匹配规则的条件部分，并根据匹配结果执行相应的操作，逐步推导出新的结论。这一过程一直持续，直到达到所需的目标或无法再进一步推导为止。前向链接主要应用于专家系统和人工智能领域，用于推断和决策制定。
前向链接从知识库中的原子语句开始，并在向前方向上应用推理规则（Modus Ponens）来提取更多数据，直到达到目标为止。前向链接算法从已知事实开始，触发满足其前提的所有规则，并将其结论添加到已知事实中。重复此过程，直到问题解决。
前向连锁的属性：
- 这是一种自下而上的方法，它从下到上移动。
- 它是通过从初始状态开始并达到目标状态，基于已知事实或数据得出结论的过程。
- 当我们使用可用数据达到目标时，前向链接方法也称为数据驱动。
- 正向链接方法通常在专家系统中使用，例如 CLIPS，业务和生产规则系统。