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第二章 智能控制的知识工程基础 基本概念 知识工程——研究知识的表示、获取和处理的工程方法的学科。 知识—— 哲学观点：人们通过实践、学习或联想（思维），而获得的对客观世界规律性的认识。 计算机观点：知识是一种把有关信息关联在一起所成的数据结构。 规则——关联起来的知识（“如果头痛且流涕，则有可能患了感冒” ） 事实——不与其他信息关联的信息（ “雪是白色的” ） 知识的特性 知识的分类 按范围分：共性知识，个性知识 按问题求解时的功能分 事实性知识——事物的属性、状态等知识 过程性知识——描述某事件的过程，含：规则、定理、经验等 控制性知识——（又称元知识）它是关于如何管理/使用知识的知识。 按确定程度分——确定性知识，不确定性知识 按结构形式分——逻辑型知识，形象性知识 知识的分类 例如：从北京到上海是乘飞机还是火车的问题表示如下： 事实性知识：北京、上海、飞机、时间、费用。 过程性知识：乘飞机、坐火车。 控制性知识：乘坐飞机较快、较贵；坐火车较慢、较便宜。 知识表示 知识表示（knowledge representation）：将人类知识形式化或者模型化。 知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。 选择知识表示方法的原则： 强调三个问题 知识表示方法 可粗略地分为两类： 符号表示法：用各种包含具体涵义的符号，以各种不同的方式和次序组织起来表示知识的一类方法，主要用来表示逻辑性知识。本课程所要讨论的各种知识表示方法多属于这一类。 连接机制表示法：是用神经网络技术表示知识的一种方法，它把各种物理对象以不同的方式和次序连接起来，并在其间相互传递及加工各种包含具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。它特别适合于表示各种形象性知识。这部分内容可参看人工神经网络部分。 知识表示方法 状态空间法 问题规约法 谓词逻辑法 产生式表示法 语义网络法 框架表示法 状态空间法 状态空间法 状态空间法 问题求解（Problem-solving）试探有哪些信誉好的足球投注网站方法 通过在某个可能的解空间内寻找一个解。 状态空间法 基于解空间的问题表示和求解方法，以状态和算符为基础来表示和求解问题。 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。其中， 称为状态变量。 为一个具体状态。 算符（operator）：使问题从一种状态变化到另一种状态的手段。算符可以是步骤、过程、规则、数学算子、运算符号或逻辑符号等。 问题状态描述 状态空间（state space）：一个表示该问题全部可能状态及其关系的图。可以记为三元状态（S,F,G）: S：所有可能的问题初始状态集合。 F：操作符集合。 G：目标状态集合。 问题的求解定义为寻找操作序列： 也就是找到使事物从初始状态改变为目标状态的操作。 [例]数码难题 [例]数码难题 [例]数码难题 [例]数码难题 [例]数码难题 [例]触发器问题 [例]设有三个触发器A，B，C，和两个脉冲信号线连接，如图示。如果开始时三个触发器均处于“0”状态，试问能否在两脉冲信号线上的脉冲序列作用下，三个触发器同时处于“1”态。 [例]触发器问题（续） 解：设状态描述 设 分别为作用在两条信号线上的一个记数脉冲，用序元组表示状态空间S，F，G，则 初始状态集合 S={（0，0，0）} 操作集合 F={ } 目标状态集合 G={（1，1，1）} [例]触发器问题（续） 为求解这一问题，须寻找操作序列 ，使得 在这种表示下，问题的求解并不是一目了然，如果把此状态空间映射为有向图描述，就可以知道，此问题无解。因为从初始结点到目标结点不存在路径。 问题规约法 问题规约（problem reduction） 已知问题的描述，通过一系列变换把问题最终变成为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。 问题规约的实质－逆向推理 从目标出发，建立子问题和子问题的子问题，直至最后把初始问题规约为一个平凡的本原问题集合。 梵塔难题 梵塔难题 梵塔难题 梵塔难题 梵塔难题 梵塔难题 与或图表示 与或图表示 [例]求解不定积分 [例]求解不定积分 谓词逻辑法 命题 谓词 谓词公式 谓词公式的性质 一阶谓词逻辑知识表示方法 一阶谓词逻辑表示法的特点 数理逻辑 命题逻辑 命题（proposition）：一个非真即假的陈述句。 若命题的意义为真，称它的真值为真，记为 T。 若命题的意义为假，称它的真值为假，记为