人工智能考试重点整理

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1、1知识表示（二选一）(P®Q)=(¬PÚQ)¬(PÚQ)=¬PÙ¬Q¬(PÙQ)=¬PÚ¬Q1.1语义网络1.1.1二元语义网络的表示类属关系IS-AA-Member-ofA-Kind-of/AKO聚集关系A-Part-of属性关系HaveCanOwner/Own推论关系Fetch(推出)相近关系Similar-toNear-to方为关系Located-onLocated-underLocated-insideLocated-outsideLocated-at时间关系BeforeAfter构成关系Composed-of1

2、.1.1多元语义网络的表示1)用节点表示动作的主体和客体，弧表示属性关系和动作2)用节点表示动作，弧可用来指出动作的主体和客体1.2框架表示1.2.1框架网络当知识比较复杂时，往往需要通过多个框架之间的横向或纵向联系形成一种框架网络。n框架之间的纵向联系是指那种具有继承关系的上下层框架之间的联系。框架之间的纵向联系通过预定义槽名AKO或ISA等来实现。n框架之间的横向联系是指那种以另外一个框架名作为一个槽的槽值或侧面值所建立起来的框架之间的联系。例5：以下是一则关于地震的报道，请用框架表达这段报道。今天，一次强度为里氏8

3、.5级的强烈地震袭击了下斯洛文尼亚(LowSlabovia)地区，造成25人死亡和5亿美元的财产损失。下斯洛文尼亚地区主席说：多年来，靠近萨迪豪金斯断层的重灾区一直是一个危险地区。这是本地区发生的第3号地震。步骤：第一步：确定属性——框架的槽。本报道中关于地震的关键属性是地震发生的地点、时间、伤亡人数、财产损失、地震强度的震级、断层情况。第二步：将有关数据填入相应的槽。框架名：<第3号地震>地点：LowSlabovia时间：今天伤亡人数：25财产损失：5亿美元震级：里氏8.5级断层：萨迪豪金斯1经典逻辑推理1.1归结演绎

4、推理（或保留，与分离）定理证明即证明P→Q(¬P∨Q)的永真性。根据反证法，只要证明其否定(P∧¬Q)不可满足性即可。命题逻辑中的归结原理设C1与C2是子句集中的任意两个子句。如果C1中的文字L1与C2中文字L2互补，那么从C1和C2中分别消去L1和L2，并将两个子句中余下的部分析取，构成一个新子句C12，则称这一过程为归结。称C12为C1和C2的归结式，C1和C2为C12的亲本子句。应用归结原理求取问题的答案求解的步骤：1.把已知前提用谓词公式表示出来，并且化为相应的子句集。设该子句集的名字为S。2.把待求解的问题也用

5、谓词公式表示出来，然后把它否定并与谓词Answer构成析取式。Answer是一个为了求解问题而专设的谓词。3.把此析取式化为子句集，并且把该子句集并入到子句集S中，得到子句集S`。4.对S`应用归结原理进行归结。5.若得到归结式Answer，则答案就在Answer中。1.1与或型演绎推理（或画弧）1不确定性推理1.1不确定性推理中的基本问题l不确定性的表示l不确定性的匹配l组合证据的不确定性的计算l不确定性的更新l不确定性结论的合成1.1贝叶斯方法对于一组产生式规则IFETHENHi同样有后验概率如下（Hi确定性的程度，

6、或规则的静态强度）：对于有多个证据E1，E2，…，Em和多个结论H1，H2，…Hn，并且每个证据都以一定程度支持结论的情况，1.1加权可信度推理（或取大，与取小）1.知识不确定性的表示IFE1(ω1)ANDE2(ω2)AND…ANDEn(ωn)THENH(CF(H,E),λ)其中ωi(i=1,2,…,n)是加权因子，λ是阈值，其值均由专家给出。加权因子的取值范围一般为[0,1],且应满足归一条件，即2.组合证据不确定性的算法若有CF(E1)，CF(E2)，…，CF(En)，则组合证据的可信度为：3.不确定性的传递算法当一

7、条知识的CF(E)满足如下条件时，CF(E)≥λ该知识就可被应用。结论H的可信度为：CF(H)=CF(H,E)×CF(E)1.1简单模糊推理（或取大，与取小）IFxisATHENyisB对于模糊假言推理，若已知证据为xisA’则：B'm=A'◦RmB'a=A'◦Ra对于模糊拒取式推理，若已知证据为yisB’则：A'm=Rm◦B’A'a=Ra◦B’◦合成运算，先∧合取（取最小）后∨析取（取最大）1状态空间搜索策略1.1状态空间表示法状态空间用“状态”和“算符”来表示问题。¨状态状态用以描述问题在求解过程中不同时刻的状态，一

8、般用一个向量表示：SK=(Sk0,Sk1,…)¨算符使问题从一个状态转变为另一个状态的操作称为算符。在产生式系统中，一条产生式规则就是一个算符。¨状态空间由所有可能出现的状态及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间。（3）采用状态空间求解问题，可以用下面的一个三元组表示：(S,F,G)其中S是问题初始状态的集合；