第3章 基于谓词逻辑的机器推理1.ppt

第三章 基于谓词逻辑的机器推理 (23) (24) (25) (26) (27) (28) (29) (30) (31) 第三章 基于谓词逻辑的机器推理 对(24)和(26)采用假言推理规则： （32） 对(30)和(27)采用假言推理规则： （33） 对(23)，(24)和(25)采用假言推理规则： （34） 对(28)，(32)，(29)，(33)，(34)和(22)采用假言推理规则： * 现在证明只需要4步。 第三章 基于谓词逻辑的机器推理 3.1.3 正向推理和反向推理 现在我们已经有了一种知识表达语言以及推理规则，下面我们来研究怎样构造推理程序。广义假言推理规则有两种使用方法：正向推理（forward chaining），从知识库中的语句出发按顺序生成新的结论来进行更多的推理；反向推理（backward chaining），从希望得到的结论开始寻找能够推出它的蕴涵语句，然后按顺序组建它们的前项。通常有一个新的事实加入知识库中，我们希望得出结论时采用正向推理；当有一个目标需要证明时我们常采用反向推理。 * 第三章 基于谓词逻辑的机器推理 1、正向推理算法 通常当知识库中增加一条新的事实 时激活正向推理。其思想是寻找所有前项中包含 的蕴涵语句，如果已知前项中的其它部分为真，我们可以将蕴涵语句的后项也加入到知识库中。由此引发新一轮的推理。 正向推理程序采用了重命名的思想。一条语句可以更名为另一条语句如果它们除了变量名以外其它都相同。例如，Likes(x, IceCream)和Likes(y, IceCream)，但Likes(x, y)和Likes(x, x)不能互换。 * 第三章 基于谓词逻辑的机器推理 1、正向推理算法 我们还需要置换组合的思想。 是置换，它的结果与按顺序应用每个置换的结果相同。即 下面我们仍旧以犯罪问题为例说明正向推理是如何工作的。假设开始时知识库中只有Horn子句形式的蕴涵语句： (36) * 第三章 基于谓词逻