人工智能与专家系统--第2章 知识表示.ppt

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人工智能与专家系统--第2章 知识表示

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

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