人工智能总结---矿大版东哥无敌放大版

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1、人工智能主要研究学派:符号主义：强调物理符号系统，思维过程是富符号模式的处理过程。（适合逻辑思维，不适合形象思维）连接主义：乂称仿生学派，强调神经元的运作。（不适合逻辑思维，适合形象思维）行为主义：智能行为的基础是“感知■行动”，是在与坏境的交互作用中表现出來的。（只能模仿昆虫行为）人工智能的主要研究领域:机器学习、问题求解、专家系统、模式识别、白然语言处理、智能决策支持系统、人工神经网络、白动定理证明、机器人学知识：人类认识白然界的精神产物,是人类进行智能活动的基础（按作用分：描述性知识、判断性知识、过程性知识；按作用层次：对象级知识、元级知识）表示：为描述世界所做

2、的一组约定,是把知识符号化的过程对知识表示要求:（表示能力、可理解性、便于知识获取、便于搜索、便于推理）或（表示能力、可理解性、可访问性、可扩充性）知识表示方法：叙述性表示（知识、控制分开，控制部分留给计算机。逻辑性强推理效率低）过程性表示（知识与控制结合，推理效率高）知识表示：是数据结构及其处理机制的综合:知识表示二符号（结构）+处理机制基本的知识表示方式（1）谓词逻辑（2）产生式（3）语义网络（4）框架（5）脚本（6）状态空间（7）而向对象的知识谓词逻辑（命题逻辑：具右真假意义的陈述句:谓词逻辑：根据对象和对象上的谓词，通过使用连接词和量词來表示世界）命题——不包

3、含变量的谓词公式和逻辑语句；命题逻辑——基于命题的谓词逻辑称为命题逻辑，命题逻辑是谓词逻辑的子集。命题逻辑、谓词逻辑区别：命题具有较人的局限性,它无法把它所描述的客观事物的结构及逻辑特征反映出来，也不能把不同事物的共同特征描述出来谓词逻辑适用范围：适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性知识（析取符号:V合取符号：A）,或表示事物间具有确定因果关系的规则性知识（蕴涵符号:-＞）0一阶谓词逻辑表示法的特点优点（1）严密性（2）口然性（3）通用性（4）知识易表达（5）易于实现；缺点:（1）效率低（2）灵活性差（3）组合爆炸产生式规则通常川于表示事物间的因果关系；（适川于事

4、实性知识、规则性知识）【规则分类】①前提-结论型②条件-动作型:（确定性规则、不确定性规则）产生式系统的组成把一组产生式放在一起，让他们互相配合，协同作川，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为己知事实使用，以求得问题的解决，这样的系统称为产生式系统。基本组成部分｛规则库、控制系统、综合数据库规则库：川于描述某领域内知识的产牛式集合,是某领域知识（规则）的存储器，以中的规则是以产牛式形式表示的。综合数据库（事实库）用丁•存放输入的事实、从外部数据库输入的事实以及中间结果（事实）和最后结果的工作区。推理机：是一•个或一组程序,用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，

5、包含了推理方式和控制策略。（匹配、冲突解决、操作）产生式系统推理机的推理方式：正向推理（数据驱动方式、自底向上的方式）：从已知爭实出发，通过规则库求得结论：反向推理（目标驱动方式、自顶向下的方式）：从目标（作为假设）出发，反向使用规则，求得己知事实；双向推理（既自顶向下又自底向上）:从两个方向同时进行，直至某个中I'可界面上两方向结果相符便成功结束产生式特点:（1）清晰性（2）模块性（3）自然性；缺点：难以扩展;规律选择效率低；控制策略不灵活；知识表示形式m—语义网络：描述事物间关系的有向图AKO（A・Kind・of）:表示一个事物是另一个事物的一种类型。ISA（Is

6、・a）:表示一个事物是另一个事物的实例。语义网络特点（1）结构性（2）联想性（3）自索引性（4）自然性（5）非严格性框架山描述事物各个方面属性的槽（slot）组成框架更强调表示事物的内部结构；语义网络节点更强调表示事物I'可的关系；两大类搜索技术：1、一般图搜索、启发式搜索2、基于问题归约的与或图搜索两种典型的推理技术：1、基于归结的演绎推理（归结反演）2、基于规则的演绎推理（止向演绎推理、逆向演绎推理）!索策略4大准则:（1）完备性（2）时间复杂性（3）空间复杂性（4）最优性OPEN・存放待展扩节点的表；CLOSE•存放已被扩展的节点的衣;宽度优先（基本思想）扩展当

7、前节点后生成的子节点总是置于OPEN表的后端，即OPEN表作为队列使川,先进先出，使搜索优先向横广方向发展。优缺点:时间、空I'可复杂度高,搜索效率低，具有完备性、最优性；深度优先（基本思想）—扩展当前节点后生成的子节点总是置于OPEN表的前端，即OPEN表作为栈使用，后进先出，使搜索优先向纵深方向发展。优缺点：与宽度优先相反廿性提高一般图搜索效率的关键：优化OPEN表中节点的排序方式启发式搜索：在搜索过程中加入了与问题有关的启发式信息,用于指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解并找到最优解。盲目搜索共同优缺点:（X）比接应川一般图搜索算法实