第4章知识表示讲述.ppt

大家去考查对于一个系统时，往往会将其分为主体和外部环境两部分，这样一来，两部分之间的信息交互就成为一个关键问题，而这方面描述的最重要问题就是知识。 人工智能的问题求解是以知识为基础的，知识是人工智能的重要研究对象。 要使智能机器（如计算机）具有知识，处理知识，就必须要解决知识的表示问题。 知识表示(Knowledge Representation)，就是把知识用智能机器（计算机）可接受的符号并以某种形式描述出来。如图表结构、语法树、规则匹配模式、树形或网状表达等。即，知识表示就是知识的符号化过程。把相关问题的知识加以形式化描述，表示成为便于机器（计算机）存储、管理和调用的某种数据结构模式。 知识是人类世界特有的概念。它是人类对客观世界一种较为准确、全面的认识和理解的结晶。 知识只有相对正确的特性。例如直到1543年哥白尼学说问世之前，人们一直认为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了正确完整的知识形成是一个复杂的智能过程。 通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 知识的分类 不同的角度、不同的侧面对知识有不同的分类。 从知识的内容来分类，可以有原理性和方法性两种知识 从知识的形式来分类，又有显式知识和隐性知识 从知识的性质来看，又可以有理论性和经验性知识 等等 控制：是当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动作来执行的知识。是有关问题的求解布置、规划、策略等技巧性知识。 元知识：是高层知识。是怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。元知识有时与控制知识有重叠。 产生式知识表示方法也称为产生式规则知识表示方法，这种方法是建立在因果关系的基础上的，所以，很容易的表示出事实、规则及其不确定性度量。 规则的表示 规则用来表示事物之间的因果关系，以If condition Then action的形式描述，其中的condition部分称为条件式前件或模式，而action部分称为动作、后件或结论 产生式的一般形式是：前件→后件（或称条件导致结论），前件和后件也可以是由”与”、“或”、“非”等逻辑运算符组合的表达式 一个产生式生成的结论可以作为另一个产生式的前件使用，从而构成产生式系统。（一组产生式相互配合、协同工作，就是产生式系统） 推理机的主要工作内容 包括： 1、按一定策略从规则库中选择规则与数据库的已知事实进行匹配（结果是成功、失败、无结果中的一个） 2、当匹配成功的规则不止一个时，从匹配成功的规则中选出一个加以执行。 3、解释执行规则后件的动作：若该规则的后件不是问题的目标，将其加入到数据库中；若这些后件是一个或多个操作，根据一定的策略，有选择、有顺序地执行。 4、掌握结束产生式系统运行的时机。对要执行的规则，若该规则的后件满足问题的结束条件，则停止推理。 推理机是产生式系统的核心，推理机的性能优劣决定系统的性能。 其推理过程大致是： 用工作存储器中的事实与产生式规则的前提条件进行匹配。 按冲突消解策略从匹配的规则中选择一条规则。 执行选中规则的动作（依次）。修改工作存储器。 用更新后的工作存储器，重复上述工作，直到得出结论或工作存储器不再发生变化为止。 将正向推理的推理过程再描述如下： 规则集中的规则前件与数据库中的事实进行匹配，得匹配的规则集合 从匹配规则集合中选择一条规则作为使用规则。 执行使用规则的后件。将该使用规则的后件送入数据库中 重复这个过程直至达到目标 具体说如数据库中含有事实A，而规则库中有规则A→B，那么这条规则便是匹配规则，进而将后件B送入数据库中。这样可不断扩大数据库直至包含目标便成功结束。如有多条匹配规则需从中选一条作为使用规则，不同的选择方法直接影响着求解效率，选规则的问题称作控制策略。正向推理会得出一些与目标无直接关系的事实，是有浪费的。 例： R1：如果X能被12整除，则X能被6整除R2：如果X能被20整除，则 X能被10整除R3：如果X能被6整除，则 X能被2整除R4：如果X能被10整除，则 X能被5整除同时假设数据库中某数N能被12和20整除，现在问题是判断N能否被5整除。我们先将以下数据输入到数据库中：N能被12整除N能被20整除采用数据驱动方法，该问题的的整个有哪些信誉好的足球投注网站空间可用一棵树表示，其中每一分支代表了一种选择使用规则的顺序。 在双向推理中，已知事实用与或图表示，目标表达式用另一个与或图表示，两个与或图分别用正向推理和反向推理的规则进行操作，从正反两个方向进行推理，分别扩展两个与或图。推理的终止处位于两个与或图分别扩展和的某个交接处，当正反两个方向的与或图对应的叶结点（端结点）都可合一时，推理结束 产生式表示的特点 清