知识表示方法语义网络和框架表示方法.
人工智能中知识的表示法
人工智能中知识的表示法
在人工智能领域，知识的表示是将信息组织成可供计算机理解和处理的形式的过程。
不同的问题和应用需要不同的知识表示方法。
以下是一些常见的知识表示方法：
谓词逻辑：使用谓词和逻辑运算符表示事实和关系。
一阶逻辑和高阶逻辑是常见的形式。
图表示法：使用图结构表示对象和它们之间的关系。
图可以是有向图或无向图，节点表示实体，边表示关系。
框架表示法： 将知识组织成框架或者类似于面向对象编程中的类的结构。
每个框架包含关于实体或概念的属性和关系。
语义网络：与图表示法相似，语义网络使用节点表示概念，边表示关系，但通常具有更丰富的语义。
产生式系统：使用规则的集合，每个规则描述了在特定条件下执行的操作。
用于表示推理和问题解决的过程。
向量表示法： 将实体和概念表示为向量，例如词嵌入（Word Embeddings）用于表示单词，将语义相近的单词映射到相似的向量空间位置。
本体论：使用本体来描述概念、实体和它们之间的关系。
本体是一种形式化的知识表示，用于共享和集成信息。
模型表示法：使用数学模型表示知识，例如概率图模型、
贝叶斯网络等。
这些模型可以用于推理、学习和决策。
神经网络表示法：利用神经网络来学习和表示知识，例如深度学习中的各种神经网络结构。
典型的知识表示方法
典型的知识表示方法一、逻辑表示法。
1.1 这逻辑表示法呢，就像是给知识搭个框架。
把知识按照逻辑关系，什么因果啦，包含啦之类的关系，整理得明明白白。
就好比我们说“因为下雨，所以地面湿”，这就是一种简单的逻辑关系表示。
它清晰得很，让人一眼就能瞧出知识之间的联系。
这就像盖房子，一块砖一块砖按照设计好的结构码放整齐。
1.2 可是呢，这方法也有它的难处。
要是知识复杂一点，那逻辑关系就像一团乱麻，很难梳理得清清楚楚。
就像在一个大仓库里找东西，东西太多太杂，找起来就费劲。
比如说要表示一个大型企业的运营逻辑，涉及到众多部门、人员、业务流程，这逻辑表示法就有点吃力了。
二、语义网络表示法。
2.1 语义网络就有点像一张大网。
每个知识节点就像网上的一个结，节点之间的连线表示它们的关系。
比如说“猫是哺乳动物”，“猫”和“哺乳动物”就是两个节点，中间有连线表示所属关系。
这方法很直观，就像我们看人际关系图一样，谁和谁有关系，一眼就能看出来。
2.2 不过呢，语义网络也不是十全十美的。
它缺乏精确的语义定义。
有时候就像雾里看花，模模糊糊的。
就像我们说一个人“大概是好人”，这个“大概”就很模糊。
在表示精确的科学知识或者严谨的法律条文时，就可能会出问题。
2.3 还有啊，当知识规模增大的时候，这语义网络就可能变得臃肿不堪。
就像一个人穿了太多衣服，行动都不方便了。
要在这个庞大的网络里查找和更新知识，那可就不是一件轻松的事儿。
三、框架表示法。
3.1 框架表示法就像是给知识做个模板。
我们先定好一个框架结构，然后把具体的知识往里面填充。
比如说描述一个人，我们有年龄、性别、职业等框架，然后把具体某个人的这些信息填进去。
这就像我们做填空题一样，有了框架，填空就比较简单。
这种方法对于表示有固定结构的知识很方便，就像把东西分类放进不同的盒子里。
3.2 但是呢，框架表示法比较死板。
一旦框架定下来了，要是有新的知识不符合这个框架，就像硬要把一个方东西塞进圆洞里，很困难。
人工智能第二章知识表示方法
框架的构建与实现
80%
确定框架的结构
根据实际需求和领域知识，确定 框架的槽和属性，以及它们之间 的关系。
100%
填充框架的实例
根据实际数据和信息，为框架的 各个槽和属性填充具体的实例值 。
80%
实现框架的推理
通过逻辑推理和规则匹配，实现 基于框架的知识推理和应用。
框架表示法的应用场景
自然语言处理
模块化
面向对象的知识表示方法可以将 知识划分为独立的模块，方便管 理和维护。
面向对象表示法的优缺点
• 可扩展性：面向对象的知识表示方法可以通过继承和多态实现知识的扩展和复用。
面向对象表示法的优缺点
复杂性
面向对象的知识表示方法需要建立复 杂的类和对象关系，可能导致知识表 示的复杂性增加。
冗余性
面向对象的知识表示方法可能导致知 识表示的冗余，尤其是在处理不相关 或弱相关的事实时。
人工智能第二章知识表示方法
目
CONTENCT
录
• 知识表示方法概述 • 逻辑表示法 • 语义网络表示法 • 框架表示法 • 面向对象的知识表示法
01
知识表示方法概述
知识表示的定义
知识表示是人工智能领域中用于描述和表示知识的符号系统。它 是一种将知识编码成计算机可理解的形式，以便进行推理、学习 、解释和利用的过程。
知识表示方法通常包括概念、关系、规则、框架等元素，用于描 述现实世界中的实体、事件和状态。
知识表示的重要性
知识表示是人工智能的核心问题之一，它决定了知 识的可理解性、可利用性和可扩展性。
良好的知识表示方法能够提高知识的精度、可靠性 和一致性，有助于提高人工智能系统的智能水平和 应用效果。
知识表示方法的发展对于推动人工智能技术的进步 和应用领域的拓展具有重要意义。
知识表示-框架表示法
2 框架与框架网络
对各层对象的”槽”及”侧面”进行合理的组织和安排,避免信息描述的重复.在框架的表示中,ISA、AKO和Instance槽等所联系的上下框架间具有继承性,这就要求把同一层中不同框架间所具有的相同的槽名作为这些框架所表示的对象的共同属性抽取出来,放入他们上层框架中.
例 2.3 建立一个分层的框架网络
对某些事物除了给出有关外形的属性描述外,还可以给出功能其功能属性描述,而且功能属性描述应该高于外形描述,这有利于实现框架的确定性描述.
例如,如果能在<椅子>的框架中给出其功能属性,那么即便对只有一条腿的椅子,只要它具有椅子的功能,仍然可以认为它是椅子.
小结
实际应用中可以将几种情况组合起来使用.
5 框架推理步骤
框架:墙(w,d) 墙面材料:白灰(或墙纸) 颜色:白 窗数:w 门数:d 窗:窗框架调用 门:门框架调用
|||||
|
||||
||
|||
2 框架与框架网络
2.4 框架的知识表示步骤框架是一种描述对象属性并反映相关个对象间的各种关系的数据结构,并且可以把它视作知识单位.对于要表达的知识,其中可能包含着许多对象,各个对象之间有着各种各样的联系,将这些有关系的对象的框架联结起来便形成了要表达知识的框架系统.框架表示知识的具体步骤:分析代表的知识对象及其属性,对框架中的槽进行合理设置.
在用框架表示知识的系统中,通过框架中的AKO槽和Instance槽把框架连接起来,构成的框架网络是一个层次结构.
框架推理就是以此层次结构为基础,按照一定的搜索策略,不断寻找可匹配的框架进行填槽过程.
此过程有可能找到合适的框架,得到问题的解而成功结束,也有可能因为找不到合适的框架而被迫终止.
常用的知识表示方法
常用的知识表示方法知识表示方法是人工智能中一个非常重要的领域，其主要目的是设计一种计算机程序，使其能够利用已有的知识去推理、学习和解决新问题。
在现代人工智能系统中，有许多常用的知识表示方法，包括逻辑表示、产生式表示、框架表示、语义网络表示、神经网络表示、本体表示等等。
下面将分别对这些知识表示方法展开详细的描述。
1. 逻辑表示逻辑表示是指使用逻辑语句来描述知识的方式。
这种表示方法最早应用于人工智能领域，它使用命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式化逻辑体系来表达知识。
逻辑表示法的优点是表达简单直观，易于推理，而且能够容易地与其它知识表示方法相结合。
该方法的主要缺点是计算复杂度较高，不适用于大规模的知识表示。
2. 产生式表示产生式表示法是一种基于规则的知识表示方法，它通过一系列的规则来描述问题解决过程。
规则通常由条件和结果两部分组成，当条件满足时，就会执行规则，得到相应的输出结果。
产生式表示法的优点是表达简单易懂，适合大规模知识的表示和处理。
该方法的主要缺点是规则的编写和管理比较困难，而且可能出现死循环等问题。
3. 框架表示框架表示法是一种以对象为中心的知识表示方法，它通过描述事物的属性、关系、功能等方面来构建一个框架模型，从而达到表示知识的目的。
框架表示法的优点是具有良好的结构、易于维护和扩展。
该方法的主要缺点是无法处理复杂的关系和不确定性，而且不适用于处理嵌套结构。
4. 语义网络表示语义网络表示法是一种以图形为基础的知识表示方法，它通过节点和边的组合来描述概念、关系和属性等知识。
语义网络表示法的优点是视觉化表达直观，易于理解和调试，适用于复杂的知识系统。
该方法的主要缺点是不适用于大量数据的处理，因为图形结构比较复杂，计算开销较大。
5. 基于案例的表示基于案例的表示法是一种通过描述已有的实例来表达知识的方法，它将具体的案例作为基本单位，通过比较和分析不同案例之间的相似性和差异性来实现知识的表示和推理。
知识表示方法语义网络和框架表示方法.
AKO
比赛
AKO
活动
CONSE
AKO Racer 机器人竞赛
ANTE
机器人
蕴含
ISA
参加比赛
Manipulator
Constitution
Joiner 李强
22
学生
学校
人
2.5.4 逻辑关系的表示
存在和全称量词的表示(1/4)
• 存在量词：可直接用“ISA”、“AKO”等这样的语义关系来表示 • 全称量词：可采用亨德里克提出的网络分区技术 • 基本思想：把一个复杂命题划分为若干个子命题，每个子命题用一个 较简单的语义网络表示，称为一个子空间，多个子空间构成一个大空间。 每个子空间看作是大空间中的一个结点，称作超结点。空间可逐层嵌套， 子空间之间用弧互相连结。 • 例2-19 用语义网络表示如下事实： • “每个学生都学习了一门程序设计语言” • 其语义网络如下图。在该图中： • GS是一个概念结点，它表示具有全称量化的一般事件。 • g是一个实例结点，代表GS 中的一个具体例子，如上所提到的事实。 • s是一个全称变量，表示任意一个学生。 • l是一个存在变量，表示某一次学习。 • P是一个存在变量，表示某一门程序设计语言。 • 这样，s、l、p之间的语义联系就构成一个子空间，它表示对每一个学生 23 s，都存在一个学习事件l 和一门程序设计语言p。
基本的语义关系(2/6)
•
• •
属性关系
指事物和其属性之间的关系。常用的属性关系有： Have：含义为“有”，表示一个结点具有另一个结点所描述的属性
•
•
Can：含义为 “能”、“会”，表示一个结点能做另一个结点的事情
例如：“鸟有翅膀”
鸟 Have 翅膀
知识表示的方法——逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示
知识表⽰的⽅法——逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰知识表⽰的⽅法知识表⽰⽅法种类繁多，通常有直接表⽰、逻辑表⽰、产⽣式规则表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法、脚本表⽰⽅法、过程表⽰、混合型知识表⽰⽅法、⾯向对象的表⽰⽅法等。
在本⽂中，着重介绍⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法。
⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法主要有：逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰等等。
2.3.2.1 ⼀阶谓词逻辑表⽰法[45]通过引⼊谓词、函数来对知识加以形式化描述，获得有关的逻辑公式，进⽽以机器内部代码表⽰的⼀种⽅法。
谓词逻辑是⼀种形式语⾔，它与⼈类的⾃然语⾔⽐较接近，是⽬前能够表达⼈类思维活动的⼀种最精确的语⾔，它具有丰富的表达能⼒，因⽽可以表⽰⼤量常识知识。
它具有简单、⾃然、精确、灵活、容易实现等特点。
⼀阶谓词的⼀般形式为 P(x1, x2 (x)n)。
其中，P 是谓词，x1, x2 (x)n是常量、变元或函数。
谓词逻辑适⽤于表⽰事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以⽤来表⽰事物间关系的知识，即规则。
例如：物体 A 在物体 B 的上⾯，可以表⽰为：On(A,B)；物体 A 是书，可以表⽰为：book(A);书 A 在书 B 上，可以表⽰为：On(book(A),book(B))。
⼀阶谓词逻辑表⽰法的局限性在于它难以表达不确定性知识和启发性知识，推理⽅法在事实较多时易于出现组合爆炸，且推理过程繁杂、效率低。
2.3.2.2 产⽣式表⽰法多数较为简单的专家系统（Expert System）都是以产⽣式表⽰知识，相应的系统被称作产⽣式系统。
产⽣式系统，由知识库和推理机组成。
其中知识库由事实库和规则库组成。
事实库是已知事实的集合，规则库是产⽣式规则的集合。
规则则是产⽣式规则。
规则库蕴涵着将问题从初始状态转换到解状态的那些变换规则，规则库是专家系统的核⼼部分。
规则可以表⽰成与或树的形式，基于事实库中的事实通过与或树求值的过程就是推理。
知识的表示方法
知识的表示方法作者：王泽阳来源：《价值工程》2010年第32期摘要：在人工智能研究的背景下，本为先对知识进行了解释，后简单论述了一些当前的知识的表示方法。
Abstract: In the background of research of AI, this paper firstly explained the meaning of knowledge, and then disserted some of the current methods of Knowledge Representation.关键词：人工智能；AI；知识表示Key words: Artificial Intelligence；AI；Knowledge Representation中图分类号：[C94]文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）32-0311-010引言知识是一切智能的基础。
人类在从事社会活动、生产活动和科学试验等社会实践活动中，其智能活动的过程主要是一个获取知识并运用知识的过程。
有的知识是普通知识，有的则是专门领域知识。
到底什么是知识？人工智能系统中只是又是什么含义？知识有哪些要素？有哪些种类的知识？在这里做一些简单的讨论。
1知识的定义通常，人们对客观世界的描述是通过数据和信息来实现的。
所谓数据是指人们为了描述客观世界中的具体事物而引入的一些数字，文字等。
数据和信息是两个密切相关的概念。
数据时信息的载体和表示，信息是数据在特定场合下的表意。
例如，“2”和“纸”两个数据，就可组成“2张纸”和“2叠纸”两种不同的表意。
而信息仅是对事物的描述，还不是知识。
只有对其进行挑选、加工和整理后才能形成知识。
从某种意义上讲，“信息”与“关联”是构成知识的两个要素，而信息之间的关联也可以是多种多样的，例如：即使……也……。
2知识的表示方法一个系统的智能性在很大程度上取决于知识的数量及其可利用度，该系统的可利用知识越多，其智能性就可能越高。
人工智能 ch2(2.6)知识表示的其他方法
7
语义网络可表示事物之间的关系。 关系(或联系)型的知识和能化为关 系型的知识都可以用语义网络来表 示。
2.6.1.1 基本命题的语义网络表 示
1.以个体为中心组织知识的语义联系
8
1、实例联系 表示类与其实例之 间的关系。 其中关系"是一个"一般 标 识 为 ” is-a"， 或 ISA。
4·属性联系 art-of
Part-of
性别
年龄
身高
职业
笔芯
笔杆
男
30
1.75米
教师
11
2.以谓词或关系为中心组织 知识的语义联系
设有n元谓词或关系R(argl， arg2，…，argn)，分别取值为al， a2，…，an，其对应的语义网络 可表示为下图的形式。
36
框架的表达能力
由框架的形式可以看出，框架适合表达结构 性的知识。 概念、对象等知识最适于用框架表示。 框架的槽就是对象的属性或状态，槽值就是 属性值或状态值。 框架还可以表示行为(动作)，所以，有些过 程性事件或情节也可用框架网络来表示。
37
例4下面是关于房间的框架: 框架名:<房间> 墙数x1: 缺省:xl=4 条件:x1>0 窗数x2: 缺省:x2=2 条件:x2>=0 门数x3: 缺省:x3=1 条件:x3>0
32
例3 描述一个具体教师的框架: 框架名:<教师-1>
类属:<大学教师> 姓名:李明 性别:男 年龄:25 职业:教师 职称:助教 专业:计算机应用 部门:计算机系软件教研室 工作: 参加工作时间:1995年8月 工龄:当前年份一参加工作年份 工资:<工资单>
人工智能中的知识表示与推理方法
人工智能中的知识表示与推理方法人工智能（AI）是一门研究如何使计算机执行人类智力任务的学科。
其中，知识表示与推理方法是AI的重要领域之一。
知识表示是指将世界上的知识以一种计算机可以理解的形式表达出来，而推理方法则是通过对这些知识的推理和推断来达到一定的目的。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理方法，包括不同的知识表示方法、推理的基本过程、以及推理任务中的一些常见挑战和解决方法。
一、知识表示方法知识表示是人工智能领域的一个核心问题，因为计算机需要以某种方式来存储和处理世界上的各种信息和知识。
在AI中，有多种知识表示方法，其中包括谓词逻辑、产生式规则、框架、语义网络、本体论等。
1.谓词逻辑谓词逻辑是一种使用谓词和变量来表达陈述的逻辑形式。
在谓词逻辑中，通过定义谓词和它们之间的关系以及变量的取值范围来表示知识。
谓词逻辑具有丰富的表达能力，可以描述丰富的知识和复杂的推理规则。
2.产生式规则产生式规则是一种使用条件-动作对来表示知识和推理规则的方法。
在产生式规则中，由条件部分和动作部分组成的规则可以描述丰富的知识和推理过程。
产生式规则通常用于专家系统等领域。
3.框架框架是一种使用槽位和值对来表示对象属性和关系的方法。
在框架中，通过定义对象和对象之间的属性和关系来表达知识。
框架具有良好的结构化表达能力，可以描述复杂的现实世界知识。
4.语义网络语义网络是一种使用节点和边来表示概念和关系的方法。
在语义网络中，节点表示概念，边表示概念之间的关系，通过构建网络来表示知识。
语义网络具有良好的图形表达能力，可以描述复杂的知识结构。
5.本体论本体论是一种使用概念、属性和关系来表示知识的方法。
在本体论中，通过定义概念和它们之间的属性和关系来表达知识。
本体论通常用于语义网和语义搜索等领域。
以上所述的知识表示方法各有优点和局限性，可以根据不同的应用场景和需求来选择合适的方法。
二、推理方法推理是人工智能中的一个核心问题，它是通过对知识和规则的处理和推理来达到一定的目的。
人工智能2第二章知识表示方法
2.状态空间表示详释
我们先用数码难题(puzzle problem)来 说明状态空间表示的概念。由15个编有1至 15并放在4×4方格棋盘上的可走动的棋子 组成。
11 9 4 15
13
12
7586
13 2 10 14
初试棋局
1 2 34 5 6 78 9 10 11 12 13 14 15
目标棋局
是有关知识的知识，是知识库中的高层知识。 包括怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释 程序结构等知识。元知识与控制知识是有重迭的， 对一个大的程序来说，以元知识或说元规则形式 体现控制知识更为方便，因为元知识存于知识库 中，而控制知识常与程序结合在一起出现，从而 不容易修改。
知识表示是研究用机器表示知识的可行
题
求解过程实际上是一个搜索过程。
那么如果进行搜索呢？为了进行搜索，就必须
用某种形式把问题表示出来，其表示是否适当，将
直接影响到搜索效率。
状态空间法就是用来表示问题及其搜索过程的 一种方法。它是人工智能中最基本的形式化方法， 用“状态”和“算符”来表示问题。
状态空间法三要素
(1) 状态（state）：表示问题解法中每一步问题状 况的数据结构；
·显式表示：各节点及其具有代价的弧线由 一张 表明确给出。此表可能列出该图中的每 一节点、它的后继节点以及连接弧线的代价。
Q [q0,q1,...qn ]T
式中每个元素qi(i=0,1，…，n)为集合的量，称 为状态变量。
·算符：使问题从一种状态变化为另一种状态的手 段称为操作符或算符。操作符可为走步、过程、规 则、数学算子、运算符号或逻辑符号等。
· 问题的状态空间(state space)：是一个表示该问题 全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的 集合，即所有可能的问题初始状态集合S、操作符 集合F以及目标状态集合G。可把状态空间记为三 元状态(S，F，G)。
人工智能课程习题与部分解答
《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用人工智能的主要研究和应用领域是什么其中，哪些是新的研究热点第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。
简述产生式系统的优缺点。
简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。
试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师>姓名：张宇 性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
[解]在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理过程。
人工智能_第2章知识表示方法(1)
框架间的继承
◆框架的继承性，就是当子节点的某些槽值或侧面值没有被 直接记录时，可以从其父节点继承这些值。 继承性是框架表示法的一个重要特性，它不仅可以在两个框 架之间实现继承关系，而且还可以通过两两的继承关系，从 最低层追搠到最高层，使高层的信息逐层向低层传递。 例如，椅子一般都有4条腿，如果一把具体的椅子没有说明它 有几条腿，则可以通过一般椅子的特性，得出它也有4条腿。 如果一个在上层框架中描述的属性在下层框架需作进一步说 明时，则需要在下层框架中再次给出描述。 如果在下层框架中对某些槽没有作特别的声明，那么它将自 动继承上层框架相应槽的槽值。
缺省：男
框架名：<棋手> ISA: <运动员> 脑力：特好
12
标准槽名
2) AKO槽：用于具体的指出事物间的类属关系。其直观含义 是“是一种”，下层框架可以继承其上层框架所描述的属性及值。 对上面的例子，可将棋手框架中的ISA改为AKO。 3)Subclass槽：用于指出子类与类之间的类属关系。 上例中，由于“棋手”是“运动员的一个子类，故可将ISA该为 Subclass。 4) Instance槽：用来建立AKO槽的逆关系。 用它作为某框架的槽时，可用来指出它的下层框架是哪些。 【例】框架名：<运动员>
缺省：教师 开始工作时间：单位(年，月) 截止工作时间：单位(年，月)
缺省：现在 离退休状况：范围(离休，退休)
9
框架络-例
教师框架为： 框架名：<教师> 继承：<教职工> 部门：单位(系，教研室) 语种：范围(英语,法语,日语,
德语,俄语)
缺省：英语 外语水平：范围(优，良， 中，差)
缺省：良 职称：范围(教授,副教授,讲师,
人工智能中的知识表示方法
人工智能中的知识表示方法1.一阶谓词逻辑表示方法2.产生式表示方法3.语义网络表示方法4.框架表示方法、5.过程表示方法除了以上五种表示方法，比较常用的还有以下几种表示方法：6.面向对象表示方法：对象是有一组数据和该数据相关的操作构成的实体。
类由一组变量和一组操作组成，它描述了一组具有相同属性和操作的对象。
每个对象都属于某一个类，每个对象都可由相关的类生成，类的生成过程就是例化。
面向对象的基本特征主要体现在模块性、封装性、继承性、多态性、易维护性等。
7.状态空间表示方法：状态空间表示法是以状态和运算符为基础来表示和求解问题的一种方法。
（1）状态描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构，一般用一组变量的有序组合表示。
（2）算符引起状态中某些分量发生变化，从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。
（3）状态空间由问题的全部状态以及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间。
空间状态表示方法的应用举例：猴子与香蕉的问题状态空间表示用四元组（W，x,y,z）其中：W-猴子的水平问题；x-当猴子在箱子顶上时取x=1；否则x=0；y-箱子的水平位置；z-当猴子摘到香蕉时取1，否则取0。
算符（1）g oto(U)猴子走到水平位置U；（2）p ushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V；（3）c limbbox猴子爬上箱顶；（4）g rasp猴子摘到香蕉。
求解过程令初始状态为（a,0,b,0）。
这时，goto(U)是唯一使用的操作，并导致下一状态（U，0，b，0）。
现在有三个适用的操作，若把所有适用操作继续应用于每个状态，就能得到状态空间图。
8.问题归约表示法：问题归约法的基本思想是从目标出发进行逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子-子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。
采用问题归约表示可由下列3部分组成：一个初始问题的描述；一套把问题变换为子问题的操作符；一套本原问题描述。
知识的语义网络表示方法
会飞
有羽毛 是一种
是一种
八哥
鸟
是一种
鸵鸟
动物
是一种
生活在水中
鱼
是一种
是一种
吃
鲨鱼
草鱼
会游泳
会学人语 善鸣 不会飞 善奔走 有牙 吃肉
下层概念节点除了可继承，细化，补充上层概念节点的属性外，还
出现了变异的情况：鸟是鸵鸟的上层概念节点，其属性是有羽毛，会飞，
但鸵鸟只是继承了有羽毛这一属性，把鸟的会飞变异为不会飞，善奔走。
2020/3/29
18
例：设有如下事实： 赵云是一个学生； 她在东方大学主修计算机课程； 她入校的时间是1990年。
求解问题： 赵云主修什么课程？
解： 1. 将事实用下列语义网络表示出来放在知识库中。
学生 教育
ISA 赵云 Recipient
ISA 教育1 Major Agent Begin
计算机 ISA
2020/3/29
20
5. 语义网络的特点
• 结构性。与框架法一样，语义网络也是一种结构化的知识表示方法。 • 联想性。 • 自然性。 • 非严格性。 • 处理上的复杂性。
2020/3/29
21
2.7 知识的过程表示法
2020/3/29
22
知识的过程表示法
1. 概述
在人工智能的发展史中，关于知识的表示方法 曾存在两种不同的观点。
是
鸟 鸟窝 时间
结束于
情况
秋天
是
其中，“占有” 为一个动作节点，通过它，不仅可以描述占有“窝”， 还可描述占有“窝”的时间。
2020/3/29
8
(2) 用语义网络表示有关事实间的关系
语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系，下面是常用的几种： Ⅰ. 分类关系：指事物间的类属关系。如“是一种”等。
知识表示的基本方法
知识表示的基本方法嘿，朋友们！咱今儿来聊聊知识表示的基本方法。
你看哈，知识就像是各种各样的宝贝，得有合适的法子来把它们给呈现出来、放好咯。
先说第一种，文字描述。
这就好比是给知识穿上了一件通俗易懂的外衣，用咱平常说的话把那些道理、概念啥的给讲清楚。
就像咱给别人讲故事一样，生动形象，让人一听就明白。
然后呢，还有图表表示法。
这可厉害啦，把复杂的知识用图形、表格啥的展示出来，一目了然。
就好像把一堆乱麻给理得顺顺的，让人一眼就能看清它们之间的关系。
再说说模型表示法。
这就像是搭积木，把知识按照一定的规则和结构搭建起来，形成一个完整的体系。
这样一来，知识就不再是零散的，而是有了自己的“家”。
举个例子吧，咱学数学的时候，那些公式、定理不就是知识嘛。
老师用文字给咱解释，还会在黑板上画出各种图形、列出表格，让咱更好地理解。
有时候还会用一些模型，比如几何模型，来帮助咱直观地感受知识。
知识表示的方法还有很多呢，比如语义网络表示法、框架表示法等等。
每种方法都有它的特点和用处。
就拿语义网络表示法来说，它就像是织了一张大网，把各种知识都联系起来。
让知识不再是孤立的，而是相互关联的。
框架表示法呢，则像是给知识建了一个个小房间，每个房间里都放着相关的知识。
咱在学习和生活中，要根据不同的情况选择合适的知识表示方法。
就像咱穿衣服一样，不同的场合要穿不同的衣服。
总之呢，知识表示的基本方法就像是我们手中的工具，用好了就能让我们更好地掌握知识、运用知识。
让我们一起用好这些方法，把知识的宝库打造得更加丰富多彩吧！。
人工智能中的知识表示与推理技术
人工智能中的知识表示与推理技术人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门涵盖多个学科领域的交叉学科，主要涉及计算机科学、数学、心理学、神经科学、语言学等领域。
在人工智能领域中，知识表示与推理技术一直是研究的热点之一，它们是人工智能系统实现智能行为和决策的重要基础。
本文将从知识表示和推理两个方面介绍人工智能中的相关技术，并分析其在实际应用中的重要性。
一、知识表示技术知识表示是指将现实世界中的事物、关系、事件等信息以某种形式表达出来，并储存到计算机中，以便人工智能系统能够理解、推理和应用这些知识。
在人工智能中，知识表示技术主要包括逻辑表示、语义网络、框架表示、本体论表示和概率表示等多种方法。
1.逻辑表示逻辑表示是一种常用的知识表示方法，它采用数理逻辑符号和规则来表示知识，包括命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等。
逻辑表示方法具有精确、形式化和严谨的优点，适用于表示简单的知识和逻辑推理。
例如，可以用命题逻辑表示“如果今天下雨，那么路面会湿滑”，用谓词逻辑表示“所有人类都是动物”。
2.语义网络语义网络是一种网络结构的知识表示方法，它以图的形式表示知识之间的关系，节点代表实体或概念，边代表它们之间的关联。
语义网络适用于表示复杂的知识，并能够支持自然语言理解和推理。
例如，可以用语义网络表示“狗是一种动物，狗有四条腿，狗可以作为宠物”。
3.框架表示框架表示是一种基于槽-值结构的知识表示方法，它将实体的属性和关系组织成框架，以便人工智能系统能够进行推理和认知。
框架表示方法适用于处理复杂的知识和推理问题。
例如，可以用框架表示“汽车有品牌、型号、颜色等属性，汽车可以加油、行驶、停车等操作。
”4.本体论表示本体论是一种知识表示技术，它用于描述现实世界中事物之间的关系、属性和约束条件，形成一个共享的知识库。
本体论表示方法适用于构建领域知识库和支持语义网技术。
例如，可以用本体论表示“动物包括哺乳动物、爬行动物，哺乳动物包括猫、狗等”。
人工智能精品：知识表示方法
2.1 概 述
• 2.1.3 知识的分类 对知识从不同的角度划分，可得到不同的分类方法。
（1）以知识的作用范围划分，可分为常识性知识和领域性 知识。
（2）以知识的作用及表示来划分，可分为事实性知识、过 程性知识和控制性知识。
（3）以知识的确定性来划分，可分为确定知识和不确定知 识。
（4）按照人类的思维及认识方法来分，可分为逻辑性知识 和形象性知识。
∧TABLE(B)∧EMPTYTABLE(B)
问题的目标状态： AT(ROBOT,ALCOVE)∧EMPTYHANDED(ROBOT)∧ON(BOX,B)∧TABLE(A)
∧TABLE(B)∧EMPTYTABLE(A)
2.2 一阶谓词逻辑表示法
▪2.2.4 一阶谓词逻辑表示法的特点
一阶谓词逻辑是一种形式语言系统，它用数理逻辑的 方法研究推理的规律，即条件与结论之间的蕴涵关系，其 有以下一些特点：
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2.1 概 述
（2）不确定性
知识的不确定性包括不完备性、不确定性与模糊性： • 知识的不完备性是指在解决问题时不具备解 决该问题所需要的全部知识。 • 知识的不确定性是指知识所具有的既不能完 全被确定为真，又不能完全被确定为假的特性。 • 知识的模糊性是指知识的“边界”不明确的 特性。
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2.1 概 述
性的分别进行表示。其基本形式是
P→Q
或
IF P THEN Q
2.3 产生式表示法
2.3.3 知识的表示方法
1．确定性规则知识的产生式表示 P → Q 或者 IF P THEN Q
其中，P是产生式的前提；Q是一组结论或操作，用于指出前提P所指 示的条件被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。
2．不确定性规则知识的产生式表示 P → Q （置信度） 或者 IF P THEN Q （置信度）