推理和控制策略-read.ppt

第四章 推理与控制策略 第一节 基本概念 推理是从已知的事实出发，运用已掌握的知识推出其中蕴涵的事实或归纳出某些新的结论的思维过程，其中推理所依据的事实叫前提，由前提推出的新的知识叫结论。 推理所利用的事实可分为： 初始证据； 推理过程中得到的中间结论。 人工智能系统中的推理过程是由一些程序来完成的，这些程序称为推理机。 除此之外，一个智能系统中通常还包括综合数据库和知识库，综合数据库是存放用于推理的事实或证据，知识库中存放用于推理所必需的知识。 当进行推理时，推理机根据综合数据库中的已有事实（前提），到知识库中去寻找与之匹配的知识，并从所有的匹配知识中选择一条适当的知识进行推理； 如果推出的结论不是最终结论，需要把它们作为新的事实（中间结论）放入综合数据库，并进行寻找匹配知识； 如此反复，直至得出最终结论。 第二节 推理的分类 2.1 按推理的逻辑基础分类 可分为演绎推理、归纳推理和缺省推理。 一、演绎推理 演绎推理是从一般性知识出发，推出适合某种个别情况的结论的过程。它不能产生新知识。 例如： 大前提：音乐系的学生至少会弹一种乐器。 小前提：张三是音乐系的一名学生。 结 论：张三至少会弹一种乐器。 演绎推理的一个典型特点是，在任何情况下，由推理所导出的结论总是蕴涵在大前提所给的一般性知识之中。只要小前提真实，则结论一定是可靠的。其结论和前提的联系是必然的。 二、归纳推理 它是从大量特殊事例出发，归纳出一般性结论的过程，其思维过程是从个别到一般。推理的前提是个别特殊的知识，结论一般都超出前提的范围。 归纳推理的前提和结论的联系多不是必然的，带有偶然性。 归纳推理一般能产生新知识。 归纳推理主要有： 完全归纳推理 简单枚举法 科学归纳法 类比法 完全归纳推理： S1——P S2——P ……. Sn——P S1，S2，… ，Sn是S的全部 ∴ S——P 简单枚举归纳推理： S1——P S2——P ……. Sn——P S1，S2，… ，Sn是S类的部分对象 未遇到和S——P相矛盾的情况。 ∴ S——P 科学归纳推理： S1——P S2——P ……. Sn——P S1，S2，… ，Sn是S类的部分对象 S——P是由于某种原因。 ∴ S——P 类比推理： X事物有a、b、c、d属性 Y事物有a、b、c属性 ∴ Y可能也有d属性 三、默认推理 又叫缺省推理，是在知识不完全的情况下，假设某些条件已具备所进行的推理。 默认推理摆脱了必须要知道全部的事实才能推理的要求，解决了在一个不完备的知识集中进行推理的问题。 2.2 按推理所用知识的确定性分类 可分为精确推理和不精确推理。 一、精确推理 精确推理是指前提与结论之间有确定的因果关系，并且事实与结论都是确定的。演绎推理是精确推理。 精确推理所使用的事实数据和知识是完整精确的，推理所得到的结论同样是正确可靠的。 二、不精确推理 人类在认识问题中，很多是属于主观判断，是不精确和含糊的；而且为了推理而收集的事实和信息也往往是不完全的和不精确的。因此，由这些知识归纳出来的推理知识也往往是不精确的。 基于不精确知识进行推理，形成结论，称为不精确推理。 不精确推理常包含以下内容： 证据的不确定性描述 R(E∣S) ：S表示与E有关的数据或观察 知识不确定性描述 K：E→H [R(H∣E)] 不确定性传播算法 由R(E∣S) 、R(H∣E)得出结论H的可靠性R(H∣S) 如何在多条知识 K1：E1→H [R(H∣E1)] K2：E2→H [R(H∣E2)] …… Kn：En→H [R(H∣En)] 的共同作用下，评价结论H的可靠性R(H∣S) 评价组合证据的可靠性。如：由R(E1∣S)和 R(E2∣S)， 评价R(E1∧E2∣S) 或R(E1∨E2∣S) 等。 2.3 按推理过程单调性分类 单调推理 在推理过程中，由于新知识的加入和使用，使推理所得的结论会越来越接近目标，而不会相反的否定前面的结论。 非单调推理 获得新知识时，对原有知识可能要加以修改、甚至抛弃。结论为真并不一定随着前提的增加而增加。 第三节 推理控制策略 推理控制策略主要解决整个问题求解过程的知识选择和应用顺序，即先做什么后做什么，并能根据问题求解的当前状态分别做不同的工作，还能处理异常情况。 主要包括冲突消解策略、推理方向、限制策略、 求解策略、有哪些信誉好的足球投注网站策略等。 3.1 冲突消解策略 解决如何在多条可用知识中合理选择一条知识加以利用，是一种基本的推理控制策略。 在