知识表示及基本推理方法.pdf

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1、知识表示及基本推理方法知识表示推理技术知识表示知识表示概念逻辑表示产生式表示法语义网络表示法框架表示法面向对象的表示法其它表示法本章目录知识表示概念知识表示是把知识符号化,转送给计算机,这是知识工程的核心领域。知识表示方法:一阶谓词产生式框架语义网络自然语言其他(剧本、神经网络)知识表示概念(续1)同一知识可采用不同的表示方法,不同的表示方法可能产生不同的效果。知识表示的目的在于通过有效的知识表示,使人工智能程序能利用这些知识作出决策,获得结论。知识表示方法必须具备的四个

2、性质知识表示的评价标准知识表示方法必须具备的性质充分表示:表达有关领域的各种所需知识充分推理:能从旧的知识推出新的知识有效推理:有能力把附加信息结合到结构中去,这些信息有利于推理有效的获取知识:方便获取,最好系统本身有能力控制知识获取知识表示的评价标准表示方案应便于修改和扩充知识表示方案尽量简单易懂表示方法清晰明确本节目录逻辑表示这是一种最早使用的知识表示方法,运用命题演算、谓词演算的概念来描述知识。命题演算谓词演算例子逻辑表示知识小结本节目录命题演算在日常生活中,可判断真假的话就是

3、命题。如,雪是白的。把单个命题连接起来可组成复合命题。联结词:/合取(与)/析取(或)¬否定(非)→蕴含(implies)等价真值表谓词演算用谓词表达命题,带有参数的命题,包括实体和谓词两个部分。谓词公式的一般形式是:P(x,x,…,x)12n其中,P是谓词符号(简称谓词),x(i=1,2,…n)是参数项(简称项,可以为常量、i变量、函数);如:雪是白的。P(e)P:是白的e:雪(T)P(b)P:是白的b:煤(F)对谓词演算可以加量词全称量词--以符号("x)P(x)来表示对于某个论域中的所有(任

4、意一个)个体x,都有P(x)真值为T。存在量词--以符号($x)P(x)来表示某个论域中至少存在一个个体x,使P(x)真值为T。一阶谓词演算若限定不允许在谓词、连词、量词和函数名位置上出现使用变量进行量化处理,且参数项不能是谓词公式,则这样的谓词演算是一阶的。换言之,一阶谓词演算不允许对谓词、连词、量词和函数名进行量化。谓词公式P(x,x,…,x)是合适公式12n若A为合适公式,则¬A也是合适公式若A、B都是合适公式,则A/B,A/B,A→B,AB也是合适公式若A为合适公式,x为A中的自由变元,

5、则("x)A,($x)A也是合适公式例子我喜爱音乐和绘画:LIKE(I,MUSIC)∧LIKE(I,PAINTING)李明打篮球或踢足球PLAYS(LIMING,BASKETBALL)∨PLAYS(LIMING,FOOTBALL)如果该书是何平的,那么它是兰色封面的OWNS(HEPING,BOOK-1)->COLOR(BOOK-1,BLUE)机器人不在2号房间内~INROOM(ROBOT,r2)所有的机器人都是灰色的("x)[ROBOT(X)->COLOR(x,GRAY)]1号房间内有个物体($x)

6、INROOM(x,r1)若x>y,y>z则x>zG(x,y)/G(y,z)->G(x,z)逻辑表示知识小结合适公式表示知识合适公式具有强大的形式化表示功能推理采用归结原理方法逻辑表示法的优点:符号简单,描述易于理解自然、严密、灵活、模块化具有严格的形式定义和理论基础基于归结法的推理,保证正确逻辑表示知识小结逻辑表示法的缺点:没有提供如何组织知识的信息无法使用启发式规则浪费时空,容易产生组合爆炸典型系统:自动问答系统QA-3机器人行为规划系统STRIPS机器博弈系统FOL本节目录产生

7、式表示法产生式表示法是ES中用的最多的一种知识表示方法。它将专家的知识由称作产生式表示的规则集合来表示,每一条产生式就是构成一个知识模块的一条规则。写成:ab或IFaThenb其中a为前件,b为后件。使用这种表示法的ES通常称为基于规则的专家系统。产生式表示法(续)用产生式表示规则的一般形式为:如果前提1且前提2且···且前提n则结论1,结论2,···,结论m产生式系统的构成产生式表示法的优点产生式表示法的缺点典型系统本节目录产生式系统的构成知识库知识元:即事实,证据,断言,数据,…是不能分解的最

8、小知识片,知识元集=知识库(KB)中所有产生式包含的知识元的全体;规则:也称为知识片,每条规则(或称每个产生式)指明了知识元之间的关系;元知识:控制策略。如何使用规则的知识(例如,规则匹配的先后次序,匹配冲突的解决等)。总数据库:综合数据库、上下文、黑板一个推理引擎(Engine):负责整个产生式系统的运行,包括:规则左部与DB匹配;从匹配成功的规则中,选出一条将在下一步执行的

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