人工智能与专家系统--第2章 知识表示.ppt

第2章 知识表示 2.1 知识与知识表示的概念 2.2 一阶谓词逻辑表示法 2.3 产生式表示法 2.4 语义网络表示法 2.5 框架表示法 2.6 过程表示法 2.1 知识与知识表示的概念 2.1.1 知识的概念 2.1.2 知识表示的概念 2.1.1 知识的概念什么是知识 知识的一般概念 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验 认识：包括对事物现象、本质、属性、状态、关系、联系和运动等的认识 经验：包括解决问题的微观方法：如步骤、操作、规则、过程、技巧等 宏观方法：如战略、战术、计谋、策略等 知识的有代表性的定义 （1）Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息 （2）Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成 （3）Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式 知识、信息、数据及其关系 数据是信息的载体，本身无确切含义，其关联构成信息 信息是数据的关联，赋予数据特定的含义，仅可理解为描述性知识 知识可以是对信息的关联，也可以是对已有知识的再认识 常用的关联方式： if …… then …… 2.1.1 知识的概念知识的类型(1/2) 按知识的性质 概念、命题、公理、定理、规则和方法 按知识的作用域 常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。 领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。例如：专家经验。 按知识的作用效果 事实性知识：用于描述事物的概念、定义、属性等； 或用于描述问题的状态、环境、条件等。 过程性知识：用于问题求解过程的操作、演算和行为的知识； 用来指出如何使用那些与问题有关的事实性知识的知识； 表示方式：产生式、谓词、语义网络等。 控制性知识：(元知识或超知识) 是关于如何使用过程性知识的知识； 例如：推理策略、有哪些信誉好的足球投注网站策略、不确定性的传播策略。 2.1.1 知识的概念知识的类型(2/2) 按知识的层次 表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性知识 深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知识 按知识的确定性 确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识 不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识 不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定其真假 表示：用可信度、概率等描述 模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等 表示：用可能性、隶属度来描述 不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病 按知识的等级 零级知识：叙述性知识 一级知识：过程性知识 二级知识：控制性知识（元知识或超知识） 2.1.2 知识表示的概念知识表示的含义及要求 什么是知识表示 是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。其表示方法不唯一。 知识表示的要求 表示能力：能否正确、有效地表示问题。包括： 表范围的广泛性 领域知识表示的高效性 对非确定性知识表示的支持程度 可利用性：可利用这些知识进行有效推理。包括： 对推理的适应性：推理是根据已知事实利用知识导出结果的过程 对高效算法的支持程度：知识表示要有较高的处理效率 可实现性：要便于计算机直接对其进行处理 可组织性：可以按某种方式把知识组织成某种知识结构 可维护性：便于对知识的增、删、改等操作 自然性：符合人们的日常习惯 可理解性：知识应易读、易懂、易获取等 2.1.2 知识表示的概念知识表示的观点及方法 知识表示的观点 陈述性观点：知识的存储与知识的使用相分离 优点：灵活、简洁，演绎过程完整、确定，知识维护方便 缺点：推理效