人工智能第二章.ppt

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1、Chapter2.DeclarativeKnowledgeKnowledgeandKnowledgeRepresentation§2.1Conceptualization§2.2PredicateCalculus§2.3Semantics§2.4~2.8Examples§2.9SpecializedLanguagesKnowledge是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验Feigenbaum认为知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息。简单地说,知识是经过加工的信息。Bernstein说知识是由特定领域的描述

2、、关系和过程组成的。Hayes-Roth认为知识是事实、信念和启发式规则。从知识库观点看,知识是某论域中所涉及的各有关方面、状态的一种符号表示。知识的特性知识的特征相对正确性:知识在一定的条件下是正确的,但在另外一种情况下可能是不正确的。不确定性:事物之间的关系有时难以用真假状态来描述,不确定性就是指这种介于真假之间的中间状态。可表示性:知识通常通过一定的方法进行表示,如:语言、文字、图画、姿势、声音等。可利用性:人们常用知识来认识和改造世界ClassificationofKnowledge描述性知识(事实):是有关

3、问题环境的一些事物的知识,常以“…是…”的形式出现。判断性知识(规则):是有关问题中与事物的行动、动作相联系的因果关系知识,是动态的,常以“如果…那么…”形式出现。过程性知识(控制):是有关问题的求解步骤、技巧性知识,告诉怎么做一件事。也包括当有多个动作同时被激活时应选哪一个动作来执行的知识。KnowledgeRepresentation是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。可看成是一组描述事物的约定,以把人类知识表示成机器能处理的数据结构

4、。主要方法:谓词逻辑表示法、产生式规则表示法、语义网络表示法、框架表示法、面向对象表示法、脚本表示法、过程表示法。状态空间法在分析了人工智能研究中运用的问题求解方法之后,就会发现许多问题求解方法是采用试探搜索方法的。也就是说,这些方法是通过在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法,它是以状态和算符(operator)为基础来表示和求解问题的。状态空间法的三要点状态(state):表示问题解法中每一步问题状况的数据结构;算符(operator):把问题从一种状态变换

5、为另一种状态的手段;状态空间方法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。问题状态描述定义状态(state):为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0,q1,…,qn的有序集合,其矢量形式如下:Q=[q0,q1,...,qn]T式中每个元素qi(i=0,1,…,n)为集合的分量,称为状态变量。算符:使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为操作符或算符。操作符可为走步、过程、规则、数学算子、运算符号或逻辑符号等。操作的条件(对状态的要求)和对状态的改变。问题的状态空间(s

6、tatespace):是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图,它包含三种说明的集合,即所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。可把状态空间记为三元状态(S,F,G)。问题状态描述例修道士和野人问题:设在河的左岸有三个野人,三个修道士和一条船,修道士想用这条船把所有的人运到河对岸,但受以下条件的约束:1.修道士和野人都会划船;2.船每次至多可载两个人;3.在河的任一岸,如果野人数目超过修道士数,修道士就会被野人吃掉。假设野人会服从任何一次过河安排,请规划一个确保修道士和野人都能过河,且没有修道士

7、被野人吃掉的安全过河计划。问题状态描述状态需要表示出在某岸上的修道士人数和野人数及船在哪岸上。Sk=(m,c,b)其中,m表示左岸的修道士人数,c表示左岸的野人数,b表示左岸的船数。初始状态:S0=(3,3,1)中间状态:S4=(1,1,1)目标状态:S15=(0,0,0)问题状态描述算符算符定义:用符号Pij表示从左岸到右岸运i个修道士,j个野人;用符号Qij表示从右岸到左岸运i个修道士,j个野人。考虑到船每次最多只能载两人,则所有操作集合:F={P01,P10,P11,P02,P20,Q01,Q10,Q11,Q0

8、2,Q20}操作的条件:当前状态满足可执行条件操作不能产生非法状态例:P01的操作条件:b=1,m=0或m=3,c≥1当前状态:S4=(1,1,1)可执行的操作:P01,P11问题状态描述操作的结果:操作执行后对状态的改变例:P01的结果:b=0,c=c-1P10的结果:b=0,m=m-1P11的结果:b=0,c=c-1,m=m-1P02的结果

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