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* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 问题: 归结方法不自然 可能会丢失蕴涵关系中所包含的控制信息 例: 以下蕴涵式: ~A ? ~B ? C ~C ? A ? B ~A ? ~C ? B ~A ? C ? B ~B ? ~C ? A ~B ? A ? C 均与子句(A ? B ? C)等价,但显然上面的蕴涵式信息更丰富。 * ?综合数据库是产生式系统所使用的主要数据结构, 用来表述问题的状态或有关事实。 它包含求解问题的信息 ,其中有些部分可以是不变的,有些部分可能只与当前问题的解有关。人们可以根据问题的性质, 用适当的方法来构造综合数据库的信息。 * * * * * * 在研究启发式有哪些信誉好的足球投注网站方法时, 先说明一下启发信息应用, 启发能力度量及如何获得启发信息这几个问题, 然后再来讨论算法及一些理论问题。 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 对于一个判定问题,如果能够编出一个程序P,以域中任意元素作为输入,当相应的个别问题的解答是肯定的时候,P 的执行将终止并输出“是”,否则P 的执行不终止,就称该判定问题为半可判定的。可判定的问题总是半可判定的。集合是递归可枚举集的充分必要条件为对应的判定问题是半可判定的。 * * * * * * * * 一.默认逻辑 举例:考虑下面一对默认事实 “假定某人的家乡就是他配偶的家乡” SPOUSE(x,y)∧Hometown(y)=z:Mhometown(x)=z Hometown(x)=z “假定某人的家乡就是他朋友的家乡” FRIEND(x,y)∧Hometown(y)=z:Mhometown(x)=z Hometown(x)=z 假设A的配偶住在西安,而他的朋友住在成都,那么调用第一个默认事实得到A的家乡在西安;调用第二个得到A的家乡在成都。两种结果是不相容的。 §3.7.1非单调逻辑 一.默认逻辑 总结:默认推理克服了传统逻辑在一些问题上遇到的困难。可以用于非单调、非确定性的推理,以及常识性的推理。也可用于数据库系统以提高其效率。 §3.7.1非单调逻辑 二.限制逻辑 人类思考问题时,总是在某些限制条件下考虑的。如果这些限制条件不再满足,则要重新作出推断,这就是非单调性。 1.限制推理 采用限制逻辑进行的推理,就是假设问题仅涉及到所谈到的那些个体或关系,而决不涉及其它个体或关系。 §3.7.1非单调逻辑 二.限制逻辑 2.McCarthy解决限制推理的方法 假设A是公理集合,P是公理集合A中出现的一个谓词,要把谈话范围限制在关于P的公理A中,人们就构造一个句子模式,说明满足P的那些个体就是那些可从公理A中推出的个体。 §3.7.1非单调逻辑 二.限制逻辑 例如:假设我们仅知道Jane是红头发的人,如果我们看到一个人是红头发,那么这个人就是Jane。这个例子的公理集合是A={RED-HAIRED(JANE)},要限制范围的谓词是RED-HAIRED,则限制这个谓词的模式为 ?(JANE)∧(?x)[?(x)→RED-HAIRED(x)] → (?x)[RED-HAIRED(x) → ?(x)] 其中?(x)是任意一个一元谓词,凡是满足上式的一元谓词都属于我们谈论的范围(这个谓词也称为谓词变量)。 §3.7.1非单调逻辑 二.限制逻辑 用x=JANE代替?(x),则有 JANE= JANE∧(?x)[x=JANE→RED-HAIRED(x)]→ (?x)[RED-HAIRED(x) → x=JANE] 公式的前部为真,因此有 (?x)[RED-HAIRED(x) → x=JANE] 利用这个公式可推出红头发的人就是JANE 如果增加了新事实RED-HAIRED(JOAN),则得不到上述结论,只能得到 (?x)[RED-HAIRED(x) → x=JANE ∨ x=JOAN ] §3.7.1非单调逻辑 非单调逻辑是非单调推理的理论基础,非单调系统则是非单调推理的实现基础 一.相依制导回溯 二.信任维护系统 §3.7.2非单调系统 一.相依制导回溯 1.相依制导回溯 为实现非单调推理,必须保持全部演绎和假设的依存记录。如果要取消某个假设,就可以立即取消该假设所推导出的全部结论。如果要恢复某个假设,就可以立即恢复可恢复的所有结论,不必从头进行推理。这种利用相依关系的回溯式有哪些信誉好的足球投注网站策略称为相依制导回溯(dependency-directed backtracking)。可以大大提高有哪些信誉好的足球投注网站效率。
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