人工智能基础04--推理技术解读.ppt

4.5 不确定性推理 4.5.2 Bayes（网络）推理　　 计算报警声响了，但实际并无盗贼入侵，也无地震发生，而李和张却都来电话的概率。 P(l∧z∧a∧┐b∧┐e)=p(l|a)p(z|a)p(a|┐b∧┐e)p(┐b)p(┐e) =0.90*0.70*0.001*0.999*0.998=0.00063 计算李和张都来电话时，盗贼入侵的概率 4.5 不确定性推理 4.5.2 Bayes（网络）推理　 研究的问题： 网络结构学习 参数学习（条件概率表） 推理技术： 精确推理 多连通网络具有指数级时间和空间复杂度 近似推理 4.5 不确定性推理 4.5.3 模糊逻辑推理　 理论基础：模糊集理论以及模糊逻辑 事物本身是模糊的，概念本身没有明确的外延，一个对象是否符合这个概念难以明确地确定。 模糊推理是对这种不确定，即模糊性的表示与处理。 模糊逻辑推理已经提出了Zadeh法，Baldwin法、Tsukamoto法、Yager法和Mizumoto法等方法 。 4.5 不确定性推理 4.5.3 模糊逻辑推理　 Zadeh 为了运用自然语言进行推理, 对自然语言中的模糊概念进行了量化描述, 提出了语言变量、语言值和可能性分布的概念, 建立了可能性理论和近似推理方法, 引起了许多人的研究兴趣。 同时, 这一领域仍然有许多理论问题没有解决, 而且也存在不同的看法和争议, 例如模糊数学的基础是什么?模糊逻辑的一致性和完全性问题。 4.6 非单调推理 单调推理：已知为真的命题数目随时间而严格增加。 优点： （1）当加入一个命题时，不必检查新命题与原有知识间的不相容性。 （2）对每一个已被证明了的命题，不必保留一个命题表。它的证明以该命题表中的命题为根据，因为不存在哪些命题被取消的危险。 现实问题领域的三类情况：不完全信息、不断变化的情况以及求解复杂问题过程中生成的假设。 4.6 非单调推理 4.6.1 默认推理　 送花问题 定义 　　当缺乏信息时，只要不出现相反的证据，就可以作一些有益的猜想。构造这种猜想称为缺省推理(default reasoning)。 　定义4.2 缺省推理的定义1：如果X不知道，那么得结论Y。 　定义4.3 缺省推理的定义2：如果X不能被证明，那么得结论Y。 　定义4.4 缺省推理的定义3：如果X不能在某个给定的时间内被证明，那么得结论Y。 4.6 非单调推理 4.6.1 默认推理　 一个安排会议程序：程序必须求解一个约束满足问题，即找出每个参加者都有空闲的开会日期与时刻，并有可供开会的房间。 选取日期=星期三 选取日期=星期二 若干步骤后断定：或选时间为14:00 若干步骤后断定：或选时间为14:00 找房间 找房间 失败 成功 4.6 非单调推理 4.6.2 非单调推理系统　 1.正确性维持系统(Truth Maintenane System,TMS) 　　这是一个已经实现的非单调推理系统。它用以协助其它推理程序维持系统的正确性，所以它的作用不是生成新的推理，而是在其它程序所产生的命题之间保持相容性。一旦发现某个不相容，它就调出自己的推理机制，面向从属关系的回溯，并通过修改最小的信念集来消除不相容。 4.6 非单调推理 4.6.2 非单调推理系统　 2.工作原理 　　在TMS中，每一命题或规则均称为节点，且对任一节点，以下两种状态必居其一： IN 相信为真 OUT 不相信为真，或无理由相信为真，或当前没有可相信的理由。 IN节点是指那些至少有一个在当前说来是有效证实的节点 OUT结点则指那些当前无任何有效证实的节点。 　　 4.6 非单调推理 4.6.2 非单调推理系统　 　　在系统中，有两种方式可用来证实一个节点的有效性可依赖于其它节点的有效性： 　　(1) 支持表 (SL (IN-节点) (OUT-节点)) 　　(2) 条件证明 (CP (结论) 　　(IN-假设) 　　(OUT-假设)) 课堂练习 对于子句集 S={ P(x)∨Q(x), ～P(x)∨R(x), ～Q(x)∨R(x), ～R(x) } 使用消解反演求解 4.3 产生式系统 4.3.1 产生式系统的结构 　产生式系统由3个部分组成，即总数据库(或全局数据库)、产生式规则和控制策略。 if某种动物是哺乳动物并且吃肉then这种动物是食肉动物 控制策略 产生式规则 总数据库 4.3 产生式系统 4.3.1 产生