人工智能原理ch452013课件.ppt

在基于规则的正向演绎系统中，所要做的第一步是将其变换（或叫化成）非蕴含形式的与或形。要把一个公式化成与或形，可利用以下恒等式或方法： (1) W1=W2 = W1∨W2（利用恒等式，去蕴含符号），在事实表达式中，很少有=符号出现 (2) 用德.摩根公式（定律）把否定符号移进括号内，直到每个否定符号都只含一个谓词为止。 (3) 对所得表达式进行skelem化，消除存在性量词。 X Y mother(Y , X) X mother( f(X) , X ) (4) 删去全称量词，而余下的变量都被认为具有全称量化作用。 Q(V, f(V))∧{[(R(V)∧P(V))]∨S(f(V),V)} 2. 事实表达式的与或图表示 根节点 Q(V,f(V))∧{[(R(V)∧P(V))]∨S(f(V),V)} 与、合取 Q(V,f(V)) [(R(V)∧P(V))]∨S(f(V),V) 或、析取 R(V)∧P(V) S(f(V),V) 叶节点 文字 R(V) P(V) 通常，把事实表达式的与或图表示倒过来画，即把根节点画在最下面，而把其后继节点往上画。 3. 与或图的F规则变换 我们把允许用作规则的公式类型限制为下列形式： L = W 式中，L是单文字；W是与或形表达式 例如：事实表达式：P∨[S∧(T∨U)] 规则：S =(X∧Y)∨Z P∨[S∧(T∨U)] P 析取 S∧(T∨U) S 合取 T∨U  S T U Z X∧Y 应用一条F规则L=W X Y 得到的与或图 4. 作为终止条件的目标公式 应用F规则的目的在于从某个事实公式和某个规则集出发来证明某个目标公式。在正向推理系统中，这种目标表达式只限于可证明的表达式，尤其是可证明的文字析取形的目标公式表达式。 结论是：当正向演绎系统产生一个含有目标节点作为终止的解图时，此系统就成功地终止。(目标可由叶节点析取得到) 对上图，若目标为：P∨Z∨X或P∨Z∨Y 时，就算证出。 例：事实 A∨B 规则 A=C∧D ， B=E∧G 目标 C∨G （C∨E， D∨G ，D∨E） A∨B 消解否证法 A B A∨C C G B∨G A B A∨B A B C D E G B C G 空 把规则化为子句形式：A∨C，A∨D，B∨E，B∨G 目标否定： C∨G ，其子句形式为 C ， G 5.1.2 规则逆向演绎系统 基于规则的逆向演绎系统，其操作过程与正向演绎系统相反，即为从目标到事实的操作过程，从then到if的推理过程。 1.目标表达式的与或形式 逆向演绎系统能够处理任意形式的目标表达式。首先，采用与变换事实表达式同样的过程，把目标表达式化成与或形、即消去蕴含符号，把否定符号移进括号内，消去存在性量词（skelem化）等。 例：目标表达式 Y X{P(X)=[Q(X,Y)∧[R(X)∧S(Y)]]} 化成与或形 P(f(Y))∨{Q(f(Y),Y)∧[R( f(Y))∨S(Y)]} 与事实表达式的与或图不同的是，对于目标表达式，与或图中的连接符用来区分合取关系的子表达式。 P(f(Y))∨{Q(f(Y),Y)∧[R( f(Y)) ∨ S(Y)]}