2知识表示2PPT课件

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2.3 产生式法知识表示与问题求解ppt课件

2.3  产生式法知识表示与问题求解ppt课件

自动化系仪自教研室
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2.2.2 产生式知识表示法
➢ 2.2.2.3 产生式系统的推理策略
正向推理
▪ 也称为数据驱动方式,它是从初始状态出发,朝着目标 状态前进,正向使用规则的一种推理方法。
▪ 所谓正向使用规则,是指以问题的初始状态作为初始综 合数据库,仅当综合数据库中的事实满足某条规则的前 提时,该规则才被使用
R12: IF 该动物是有蹄类动物 R13: IF 该动物是鸟
AND THEN AND AND AND AND THEN
身上有黑色条纹 该动物是斑马 有长脖子 有长腿 不会飞 有黑白二色 该动物是驼鸟
整理ppt
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2.2.2 产生式知识表示法
➢ 2.2.2.4 产生式系统的应用举例 例-动物识别系统
这是一个用以识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、驼鸟、信天翁等7种动 物的产生式系统。为了实现对这些动物的识别,该系统建立了如下规则库:
R1: IF 该动物有毛 R2: IF 该动物有奶 R3: IF 该动物有羽毛 R4: IF 该动物会飞 R5: IF 该动物吃肉 R6: IF 该动物有犬齿
THEN THEN THEN AND会下蛋 THEN THEN AND有爪AND THEN
▪ 优点是简单明了且能求出所有解 ▪ 缺点是执行效率较低,原因是它驱动了一些与问题无关
的规则,具有一定的盲目性。
整理ppt
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2.2.2 产生式知识表示法 ➢ 2.2.2.3 产生式系统的推理策略
正向推理
从规则库中取一个条规则,将其前提同当前 动态数据库中的事实/数据进行模式匹配
➢ 2.2.2.1 产生式表示知识的基本方法

数学分析(二)知识点总结PPT课件

数学分析(二)知识点总结PPT课件
n 但其极限是无理数 e.
即数列的单调有界定理在有理数域不成立。
-
3
3. 区间套定理
若{[ an,bn ]}是一个区间套,则在实数系中存在唯一的点
,使 [a n ,b n ]n , 1 ,2 ,
反例:取单调递增{a有 n},使 理 an 数2列 , 取单调递减{b有 n},使 理 bn 数2列 ,
(6) coxsdxsixn C
(1)2exdx ex C
-
14
(1)3axdx lan
x
a
C
(2)0 a2 1x2d xa 1arca x tC an
(2)1 x 21 a 2 d x 2 1 a ln x x a a C
(1)6 ta xn d lx c nx o C s (2)2 a 2 1x 2 d x 2 1 a ln a a x x C
一般没有规律可循,只有掌握典型例题,多做多总结。
-
17
8、常用代换: 三角代换去掉如下二次根式:
(1) a2x2 可令 xasint,
ax
t
a2 x2
(2) a2x2 可令
xatatn,
x2a2 x
t
a
(3) x2a2 可令 xasetc, x
x2a2
-
t
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a
当被积函数含有两种或两种以上的
根式 k x,,l x时,可采用令x=tn,
还 e x 2 d 有 、 x sx i2 ) d n 、 x c ( o ( x 2 s ) d 、 x 1x4dx
另外:每一个含有第一类间断点的函数都没有原函数.)k d kx x C(k 是常数) (7) six ndx co x C s
(2)

2.2 一阶谓词法知识表示与问题求解

2.2 一阶谓词法知识表示与问题求解

前面具有符号﹁的公式叫做否定。
一个复合公式的否定也是合适公式。
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2.2.1一阶谓词知识表示法 连词 (联接词)
① ② ③ ④ ⑤ ﹁:“否定”联结词,当命题P为真时,则﹁P为假,反之为真 ∧:“合取”联结词,它表示两个命题之间具有“与”关系。 ∨:“析取”联结词,它表示两个命题存在“或”的关系。 →:“蕴含”联接词、“单条件”,P→Q表示“如果P,则Q”。 其中P为前件,Q为后件。
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2.2.1一阶谓词知识表示法 析取联接词∨ 析取:连词∨用来表示“或”关系。用连词∨把几个公式连 接起来所构成的公式叫做析取, 而次析取式的每一组成部分 叫做析取项


例如,句子“李明 打篮球或踢足球”可表示为:
PLAYS(LIMING,BASKETBALL)∨PLAYS(LIMING, FOOTBALL)
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2.2.1一阶谓词知识表示法
【例2.2.1.2】 用一阶谓词法表示下列语句
(1)自然数都是大于零的整数 (x)(N(x)→GZ(x)∧I(x)) (2)所有整数不是偶数就是奇数 (x)(I(x)→E(x)∨O(x)) (3)偶数除以2 是整数 (x)(E(x)→I(S(x)))
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2.2 知识的表示
如何选取合适的知识表示法? 需要考虑的因素 6. 能否模块化 7. 知识和元知识能否用统一的形式表示 8. 能否加入启发信息 9. 过程性表示还是说明性表示 10. 表示方法是否自然
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2.2 知识的表示
表示观
表示观即对于“什么是表示”这一基本问 题的不同理解和采用的方法论。 认识论表示观

《2的分解》PPT课件小班数学

《2的分解》PPT课件小班数学
封面页
展示课程名称、适用年级 和作者信息。
目录页
列出课件的主要内容和结 构安排,方便幼儿和家长
了解课程全貌。
课程导入
通过动画、故事或游戏等 形式,激发幼儿的学习兴 趣,引出数字2的分解概念

课件内容与结构
知识讲解
运用图文结合的方式,详细讲解
数字2的分解方法,帮助幼儿理解
和掌握相关知识。
01
互动练习
数学游戏
通过设计数字组合与排序的数学 游戏,激发幼儿对数学的兴趣,
锻炼其逻辑思维和数学能力。
生活实例
引导幼儿观察生活中的数字组合 与排序现象,如电话号码、门牌 号、价格标签等,培养其数学应
用意识。
拓展活动
组织幼儿进行数字组合与排序的 拓展活动,如拼图游戏、数字接 龙等,巩固所学知识,提高其数
学素养。
数字2在生活中的应用
计数
数字2常用于计数, 如两只眼睛、两只耳 朵等。
比较
可以用数字2来比较 大小、多少等,如两 个苹果比一个苹果多 。
排序
在排序中,数字2可 以作为第二个元素出 现,如从大到小排列 数字时,2排在1后 面。
时间表示
数字2可以表示时间 中的分钟和秒钟,如 2分钟、2秒钟等。
其他应用
02 设计多种形式的互动练习,如拖
拽、连线、填空等,让幼儿在动
手实践中巩固所学知识。
课程总结
回顾本节课的学习内容,总结数
字2的分解方法,鼓励幼儿在日常
03
生活中运用所学知识。
拓展延伸
04 提供一些与数字2的分解相关的拓
展资源,如儿歌、故事、游戏等
,供幼儿课后学习和娱乐。
02
数字2的认知与理解

人工智能概论课件 第2章 知识表示(导论)

人工智能概论课件 第2章 知识表示(导论)
▪ 谓词名 P:刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
(1)个体是常量:一个或者一组指定的个体。
▪ “老张是一个教师”:一元谓词 Teacher (Zhang) ▪ “5>3” :二元谓词 Greater (5, 3) ▪ “Smith作为一个工程师为IBM工作”:
三元谓词 Works (Smith, IBM, engineer)
命题逻辑表示法:无法把它所描述的事物的结构及逻辑特 征反映出来,也不能把不同事物间的共同特征表述出来。
P:老李是小李的父亲
P:李白是诗人 Q:杜甫也是诗人
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2.2.2 谓词
谓词的一般形式: P (x1, x2,…, xn)
▪ 个体 x1, x2,…, xn :某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念;
(3)∧: “合取”(conjunction)——与。
“我喜欢音乐和绘画”: Like (I, music) ∧ Like (I, painting)
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2.2.3 谓词公式
1. 连接词(连词) (4)→:“蕴含”(implication)或 “条
件”(“如co果nd刘iti华on跑)。得最快,那么他取得冠军。” :
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示对于个体域中的任何两个个体x
和y,x与y都是朋友。
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2.2.3 谓词公式
全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。 例如:
▪ ( x)( y)(Employee(x) → Manager(y, x)) :
“每个雇员都有一个经理。”
▪ ( y)( x)(Employee(x) → Manager(y, x)):
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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

《人工智能应用概论》课件第2章-知识表示

《人工智能应用概论》课件第2章-知识表示
5.信息到知识和图形数据库阶段 Quillian于1968年提出了语义网络(Semantic Network)的概念,在研究人类联想记忆时提出, 认为记忆是由概念之间的联系来实现的。Simmon于1970年正式提出语义网络,并论证了语义网 络与一阶谓词逻辑的关系,认为语义网络是一种以网格格式表达人类知识构造的形式,使用相 互连接的点和边来表示知识,节点表示对象、概念,边表示节点之间的关系
2 2.1.2知识的特征
特征
相对正确性—知识是人类对客观世界认识的结晶, 并且受到长期实践的检验。因此,在一定的条件 及环境下,知识是正确的。(看图识字)
不确定性—由于现实世界的复杂性,信息可能是精确
的,也可能是不精确的、模糊的;关联可能是确定的, 也可能是不确定的。(打雷一定下雨吗?)
2 2.1.2 知识的特征
2 2.2.1知识表示具体实现
系统规则库: R1: IF 有毛发 THEN 哺乳动物 R2: IF 分泌乳汁 THEN 哺乳动物 R3: IF 有羽毛 THEN 鸟类 R4: IF 会飞 AND 会下蛋 THEN 鸟类 R5: IF 吃肉 THEN 食肉动物 R6: IF 有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN 食肉动物 R7: IF 哺乳动物 AND 有蹄 THEN 有蹄类动物 R8: IF 哺乳动物 AND 反刍动物 THEN 有蹄类动物 R9: IF 哺乳动物 AND 食肉动物 AND 黄褐色 AND 身上黑色斑点 THEN 金钱豹 R10: IF 哺乳动物 AND 食肉动物 AND 黄褐色 AND 身上黑色条纹 THEN 老虎 R11: IF 有蹄类动物 AND 长脖子 AND 长腿 AND 身上黑色斑点 THEN 长颈鹿 R12: IF 有蹄类动物 AND 身上黑色条纹 THEN 斑马 R13: IF 鸟类 AND 长脖子 AND 长腿 AND 不会飞 AND 黑白二色 THEN 鸵鸟 R14: IF 鸟类 AND 会游泳 AND 不会飞 AND 黑白二色 THEN 企鹅 R15: IF 鸟类 AND 会飞 THEN 信天翁

人工智能概论课件 第2章 知识表示(导论)

人工智能概论课件 第2章 知识表示(导论)
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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 框架表示法
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2.2 一阶谓词逻辑表示法
11Байду номын сангаас
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.2.1 命题 2.2.2 谓词 2.2.3 谓词公式 2.2.4 谓词公式的性质 2.2.5 一阶谓词逻辑知识表示方法 2.2.6 一阶谓词逻辑表示法的特点
▪ 知识的可利用性: 知识可以被利用。
8
2.1.3 知识的表示
知识表示(knowledge representation):将人类知识形 式化或者模型化。
知识表示是对知识的一种描述,或者说是一组约定,一 种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
选择知识表示方法的原则: (1)充分表示领域知识。 (2)有利于对知识的利用。 (3)便于对知识的组织、维护与管理。 (4)便于理解与实现。
“如果头痛“且真流”涕与“,假则”有之可间能的患中了间感状冒态”
① 随机性引起的不确定性
小李很高
② 模糊性引起的不确定性
③ 经验引起的不确定性
④ 不完全性引起的不确定性
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2.1.2 知识的特性
3. 可表示性与可利用性
▪ 知识的可表示性: 知识可以用适当形式表示出来,如 用语言、文字、图形、神经网络等。
命题逻辑表示法:无法把它所描述的事物的结构及逻辑特 征反映出来,也不能把不同事物间的共同特征表述出来。
P:老李是小李的父亲
P:李白是诗人 Q:杜甫也是诗人
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2.2.2 谓词
谓词的一般形式: P (x1, x2,…, xn)
▪ 个体 x1, x2,…, xn :某个独立存在的事物或者某个抽象 的概念;

基础知识2机器中符号数的表示法PPT课件

基础知识2机器中符号数的表示法PPT课件

2013-08
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(2) 补码扩展
直接用符号位填充全部扩展位。
例如:
0011 1011B
→ 0000 0000 0011 1011B
1110 0110B
→ 1111 1111 1110 0110B
2013-08
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7. 真值与机器数之间的转换
(1)原码转换为真值 根据原码定义,它的最高位为符号位,剩下的n-1位为数
[x]补x 2n|x|
0x2n11 2n1x0
正数的补码与其原码、反码相同。例如,当机器字长n=8时:
[+8]补=[+8]反=[+8]原=00001000B [+127]补=[+127]反=[+127]原=01111111B 当机器字长n=16时:
[+8]补=[+8]反=[+8]原=0000000000001000B
值(绝对值),将符号位还原为用+,-符号表示,数值部分不 变,就是机器数的真值。
如果要用十进制数真值表示,则再将原码数值位各位按权 展开求和。
2013-08
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例:已知[x]原=00011111B,[y]原=10011101B, 求x和y的真值。
X =+0011111B =+(026+025+124+123+122+121+120)=31
因此,计算机中通常使用补码进行加减运算,这样就引 入了反码表示法和补码表示法。
2013-08
8
3. 反码
设数x的反码记作[x]反,如机器字长为n,则反码定义如下:
[x]反
x
(2n1)|x|

人工智能导论 课件 PPT -第2章知识表示

人工智能导论 课件 PPT -第2章知识表示

产生式的基本形式
(2)规则型知识的产生式表示 规则描述的是事物间的因果关系。含义是:如果…则…,规则型 知识的产生式表示基本形式是:
P→Q 或者 IF P THEN Q 其中,P是生产式的前提,用于指出该生产式是否可用的条件;Q 是一组结论或操作,用于指出当前提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。整个产生式的含义是:如果前 提P被满足,则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
产生式系统
规则集
控制器 匹配排序 冲突裁决
匹配
检索 产生式系统结构与工作过程
综合数据库
产生式系统
【例2.1】 建立一个动物识别系统的规则库,用以识别虎、 豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。
框架表示法
框架
我们无法把过去的经验一一都存在脑子里,而只能以一个通用 的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架 (frame),框架提供了一个结构,一种组织。在这个结构或组织 中,新的资料可以用从过去的经验中得到的概念来分析和解释。 实例框架:对于一个框架,当人们把观察或认识到的具体细节填 入后,就得到了该框架的一个具体实例,框架的这种具体实例被 称为实例框架。 框架系统:在框架理论中,框架是知识的基本单位,把一组有关 的框架连结起来便形成一个框架系统。
人工智能导论
知识表示和知识图谱
2.1知识表示
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识,智能活动过程 其实就是一个获得并运用知识的过程,要使机器系统具有人的智 能能力(人工智能AI),则必须以人的知识为基础,知识是人工 智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来,才能够存 储到计算机中并被识别运用,本节将对人工智能中常用的几种知 识表示方法进行介绍,为后续学习奠定基础。

人工智能课件第二章 知识表示(修改)

人工智能课件第二章 知识表示(修改)

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TABLE(a)
TABLE(a)
SETWODN(b) TABLE(b) GOTO( b,c) TABLE(b)
=======>状态5 ON(box,b) =======>状态6 ON(box,b)
EMPTY(robot)
EMPTY(robot)
AT(robot , a)
AT(robot ,b)
则称P是一个n元谓词,记为P(x1,x2,…,xn),其中, x1,x2,…,xn为个体。
7
定义2.2 设D是个体域,f:Dn→D是一个映射,则称 f是D上的一个n元函数,记作f(x1,x2,…,xn) 其中,x1,x2,…,xn为个体。
• 谓词与函数的区别: 谓词是D到{T,F}的映射,函数是D到D的映射; 谓词的真值是T和F,函数的值(无真值)是D中 的元素; 谓词可独立存在,函数只能作为谓词的个体。
5
二、谓词逻辑表示法
1. 基本概念
• 命题:具有真假意义的断言称为命题。 • 命题的真值:
T:表示命题的意义为真 F:表示命题的意义为假 • 命题真值的说明: 一个命题不能同时既为真又为假 一个命题可在一定条件下为真,而在另一条件下为假
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• 论域:由所讨论对象的全体构成的集合。 • 个体:论域中的元素。 • 谓词:在谓词逻辑中命题是用形如P(x1,x2,…,xn)的谓词
是一种“一直往前走”不回头的方式,该方式是利用问 题给定的局部知识来决定选用的规则,就像动物识别系统一 样,选取一条与综合数据库进行匹配,然后作用到综合数据 库,再选取一条新的规则进行匹配,此时在选择上不再考虑 已经用过的规则了。
动物有暗斑点,有长脖子,有长腿,有奶,有蹄
• 该例子的部分推理网络如下:

《知识表示方法》PPT课件

《知识表示方法》PPT课件
•知识表示方法
(Suitable for teaching courseware and reports)
知识的定义
Feigenbaum 知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息。
简单地说,知识是经过加工的信息
Bernstein 知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的
Hayes-Roth 知识是事实、信念和启发式规则。从知识库的
❖ 问题归约的实质:
❖ 从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问 题以及子问题的子问题,直至最后把初始问题归 约为一个平凡的本原问题集合。
2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 (Problem Reduction Description)
❖ 梵塔难题
1
2
3
A B C
解题过程(3个圆盘问题) 2.2 问题规约法
状态空间表示举例
❖ 状态表示:(在河的左岸的传教士人数、野人人数和 船的情况)
❖ 初始状态:(3,3,1) ❖ 结束状态:(0,0,0 ❖ 中间状态则:(2,2,0)、(3,2,1)…
❖每个三元组对应了三维空间上的一个点
❖问题的解,则是一个合法状态的序列:(初始状 态,…,结束状态)
❖中间状态:介于初始状态和结束状态之间 ❖除了初始状态外,该序列中任何一个状态,都可
2. 状态空间表示概念详释
2.1 状态空间法
Original State
Middle State
Goal State
❖ 例如下棋、迷宫及各种游戏。
状态空间问题求解
状态空间法:
从初始状态开始, 每次加一个操作符, 递增地建立起操作符 的试验序列, 直到达到目标状态为止.
基本过程:
1. 为问题选择适当的”状态”及”操作符”的形式化描述方 法, 定义初始状态集合, 目标状态集合及操作符集合;
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2. 若A是合式公式,则¬A也是合式公式;
3. 若A、B都是合式公式,则A∨B,A∧B,A→B, A↔B也都是合式公式;
4. 若A是合式公式,x是项,则(∀x)A和(∃x)A也都是 合式公式。
2021/3/10
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
自由变元和约束变元
➢ 辖域:位于量词后面的单个谓词或者用括号括起来 的合式公式称为该量词的辖域。
2021/3/10
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
定义2.2 设D是个体域,P: Dn→{ T, F }是一 个映射,其中
D n={(x1, x2,…,xn )| x1, x2,…,xn∈ D} 则称P是一个n元谓词(n=1,2,…),记为:
P (x1 , x2 , …, xn ) 其中x1 , x2 , …, xn称为客体变量或个体变元。 ➢ 谓词中的个体可以是常量,变元或函数。
例:对于“老李是小李的父亲”这一命题,如果用英文字
母P来表示,无论如何也看不出老李和小李的父子关系,对
于“李白是诗人”、“杜甫也是诗人”这两个命题,用命
题逻辑表示时,无法把两者的共同特征(都是诗人)形式
的表示出来
2021/3/10
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
论域: 是由所讨论对象之全体构成的非 空集合。
MPION)
2021/3/10
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑所有的x,任意的x
➢ ∃x(存在量词):存在x
例1、 所有的机器人都是灰色的
(∀x) (ROBOT (x) →COLOR (x, GRAY))
例2、 1号房间内有个物体
(∃x)INROOM(x, r1)
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
连接词: 用来连接简单命题,并构成复合命题的逻辑运算符 号。
➢ ¬(∼):否定(非)表示对其后面的命题的否定 ➢ ∨ :“析取”表示所连结的两个命题之间具有或
的关系。 ➢ ∧ :“合取”表示所连结的两个命题之间具有
“与”的关系。 ➢ →(⇒) :“条件”或“蕴含”表示“若…则…”。P
➢ 我喜爱音乐和绘画
LIKE(I, MUSIC)∧ LIKE(I, PAINTING) ➢ 李明打篮球或踢足球
PLAYS(LIMING,BASKETBALL) ∨PLAYS(LIMING,FOOTBALL)
➢ 如果刘华跑得最快,那么他取得冠军
RUNS(LIUHUA,FASTEST)→WINS(LIUHUA,CHA
例3、 每个人都有父亲
(∀x)(∃y)( PERSON (x) →FATHER (x, y))
2021/3/10
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
项与合式公式 定义2.4 项满足如下规则: 1. 单独一个个体词是项; 2. 若t1,t2, …,tn是项,f 是n 元函数,则
f(t1,t2, …,tn)是项; 3. 由1,2生成的表达式是项。 �项可以是: 个体常量、个体变量、函数表达
➢ 论域中的元素称为个体,论域也常称为 个体域。
➢ 整数的个体域是由所有整数构成的集合 ➢ 人的个体域是由所有的人构成的集合
2021/3/10
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
谓词公式:带有参数的命题叫谓词(反 过来,也可以说不带参数的谓词叫命 题)。
例:
➢ 北京是一个城市:P1: CITY(北京) ➢ X是人:P2:HUMAN(X) ➢ 张三打了李四:P3:HIT(张三,李四) ➢ X和Y是同学:P4:CLASSMATE (x, y)
式.
2021/3/10
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
定义2.5 原子谓词公式的含义为:若t1 ,t2 , …,tn是项, P是谓词符号,则称:P(t1 ,t2 , …,tn)原子谓词公式。
定义2.6 满足如下规则的谓词演算可得到合式公式 (谓词公式):
1. 单个原子谓词公式是合式公式;
3
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
➢ 一个命题不能同时既为真又为假,可以在一种条件下为真, 另外一种条件下为假。
例:1+1=10在二进制条件下是真值为T的命题,在十进制条 件下是真值为F的命题
➢ 没有真假意义的语句(如感叹句,疑问句等)不是命题。
例:请问电影院怎么走?
➢ 命题逻辑表示法有较大的局限性,无法把它所描述客观事 物的结构及逻辑特征反映出来,也不能把不同事物的共同 特征表述出来。
2知识表示方法
2.1 知识与知识表示的概念 2.2 状态空间法 2.3 问题规约法 2.4 谓词逻辑法 2.5 语义网络法 2.6 框架表示法 2.7 剧本表示法 2.8 过程表示法 2.9 小结
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2.4谓词逻辑法
2.4.1 谓词逻辑表示的逻辑基础 2.4.2 合式公式的性质 2.4.3 谓词逻辑表示方法 2.4.4 谓词逻辑表示方法的应用 2.4.5 置换与合一
⇒ Q表示P蕴含Q,其中P成为条件的前件,Q成为 条件的后件 ➢ ↔:“双条件”表示“当且仅当”。
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
谓词逻辑真值表
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
例:
➢ 机器人不在2号房间内
¬INROOM(ROBOT,ROOM2)
➢ 如果xi (i=1,2, …,n)都是个体常量、变元或函
数词,,称则为称一它阶为谓 二词 阶。 谓如 词果 。xi 又是一个一阶谓
2021/3/10
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
谓词与命题比较
➢ 谓词比命题有更强的表达能力。一个谓 词通过个体的变换可以表达不同命题的 意义
➢ 谓词可以代表变化着的情况,而命题只 能代表某种固定的情况。谓词的真值随 个体的变化而变化,而命题的真值是固 定的。
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础
命题
定义2.1 一个陈述句称为一个断言。凡有真假 意义的断言称为命题。
➢ 命题的意义通常称为真值。如果命题是真, 则称它的真值为真。如果命题是假,则称它 的真值为假。
➢ 命题通常用大写英文字母表示。
➢ 命题的真值真与假分别用“T”与“F”表示
2021/3/10
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