人工智能之产生式系统 .ppt

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1、知识表示知识是一切智能行为的基础，也是软件智能化的重要研究对象。要使软件具有智能，就必须使它具有知识，而要使软件具有知识，首先必须解决知识的表示问题。所谓知识表示实际上就是对知识的一种描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。所谓知识表示过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。一般来说，同一知识可以有多种不同的表示形式，而不同表示形式所产生的效果又可能不一样。7/22/20211常用的知识表示方法非结构化方法逻辑表示法QA3,STRIPS,DART,MOMO产生式系统DENDRAL，M

2、YCIN结构化方法框架语义网络过程式知识表示法7/22/20212第二章产生式系统2.1产生式系统概述一、产生式系统的定义产生式系统是人工智能系统中常用的一种程序结构，是一种知识表示系统。通常由以下三部分组成：综合数据库产生式规则集控制系统7/22/20213综合数据库：存放问题的状态描述的数据结构。Note:综合数据库不是常规意义的数据库，是一种数据结构。一般数据库所存数据的结构很简单，通常只有数值与字符串；综合数据库的数据可以很复杂，其中状态描述可以为常规的各种数据结构，如表、数组、字符串、集合、矩阵、树

3、、图等等。综合数据库是动态变化的。一、产生式系统的定义7/22/20214产生式规则形式：IF前提条件THEN操作当规则的前提条件被某一状态描述满足时，就对该状态施行规则所指出的操作。一、产生式系统的定义7/22/20215控制系统：（1）选择规则：对同一个状态的多个可用规则排序。（2）检验状态描述是否满足终止条件。如果满足终止条件，则终止产生式系统的运行，并用使用过的规则序列构造出问题的解。一、产生式系统的定义7/22/20216二、产生式系统的例八数码难题由8个标有1－8的棋子和一个3×3的棋盘组

4、成。把8个棋子放在棋盘里，形成一个初始状态，然后移动棋子，想办法达到规定的目标状态。在移动棋子时，只能把棋子移进相邻的空格中。图2.1八数码难题的初始状态与目标状态28316475123847657/22/20217八数码难题的产生式系统表示综合数据库：以状态为节点的有向图。状态描述：3×3矩阵产生式规则：IF<空格不在最左边>Then<左移空格>；IF<空格不在最上边>Then<上移空格>；IF<空格不在最右边>Then<右移空格>；IF<空格不在最下边>Then<下移空格>。控制系统：选择规则:按左、上、

5、右、下的顺序移动空格。终止条件：匹配成功。7/22/20218三、产生式系统的基本过程ProcedurePRODUCTIONDATA←初始状态描述untilDATA满足终止条件，do：begin在规则集合中，选出一条可用于DATA的规则RDATA←把R应用于DATA所得的结果End7/22/20219步骤4是不确定的，只要求选出一条可用的规则R，至于这条规则如何选取，却没有具体说明。选取规则所依据的原则称为控制策略。多数人工智能系统控制策略的信息并不足以在第4步选出最合用的规则，因此，控制策略便成了一个搜索过

6、程。高效的系统需要被求解问题足够的知识，以便在步骤4选出一条最合用的规则。第三章，第四章三、产生式系统的基本过程7/22/202110产生式系统的特点一、模块性强。综合数据库、规则集和控制系统相对独立，程序的修改更加容易。二、各产生式规则相互独立，不能互相调用，增加一些或删去一些产生式规则都十分方便。三、产生式规则的形式与人们推理所用的逻辑形式十分接近，人们具有的知识转换成产生式规则很容易，产生式规则也容易被人们读懂。DENDRAL和MYCIN都采用了产生式系统的结构。7/22/2021112.2控制策略产生

7、式系统的控制策略分为两类：不可撤回的控制策略试探性控制策略：回溯方式和图搜索方式7/22/202112一、不可撤回的控制策略（瞎子爬山法）基本思想采用不可撤回控制方式的解题过程类似于盲人爬山过程，是利用关于每一个状态的局部知识构造全局性解的过程。在盲人爬山过程中，无论爬到哪一点，他总沿着坡度最陡的方向向上爬，这是局部性的知识，尽管他事先对爬山路线并不了解，但只要按照这个原则向上爬，就一定能爬到某一山顶，于是确定了一条从山脚到山顶的爬山路线，也可以说构造出一个具有某种意义下全局性的解。7/22/202113一、

8、不可撤回的控制策略爬山函数：定义在整个综合数据库上的实数值函数，目标状态有最大的函数值。目标：爬到山顶。控制策略：应用爬山函数选一规则，使得所选下一状态的爬山函数值不减少且最大（有两个相同的最大值时任选一个；若无这样的规则，则终止爬山过程）。7/22/202114设爬山函数CF(S)：不在目标位的数码个数的负值。初始状态S0目标状态SgCF(S0)＝-4CF(Sg)＝0状态描述S：3阶方阵4条产生式