第2章 知识表示方法
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程序结构等知识。
2020/4/13
2.1.2 知识表示
知识表示(Knowledge Representation)，即把 知识用计算机可接受的符号并以某种形式描述出 来。诸如图表结构、语法树、规则匹配模式、树 形或网状表达等。简言之，知识表示就是知识的 符号化过程。即把相关问题的知识加以形式化描 述，表示成为便于机器（计算机）存储、管理和 调用的某种数据结构模式。
2020/4/13
• 解：⑶从初始状态到达目标状态的变迁，必须由机器人一 步一步地执行相应的操作序列，得以逐步实现。因此，必 须要定义操作类谓词。仔细加以分析，必要的操作谓词共 有三类。
• GOTO(x, w)：机器人从x走到w处； • PICK-UP(x) ：机器人在x处拿起书； • SET-DOWN(w) ：机器人在w处放下书。 • 一般说来，如果定义谓词太多，将造成信息冗余，增加
第二章 知识表示方法
2020/4/13
内容简介
1 2.1 概述 2 2.2 一阶谓词逻辑表示法 3 2.3 产生式表示法 4 2.4 框架表示法 5 2.5 语义网络表示法 6 2.6 面向对象表示法
2020/4/13
2.1.1 知识的基本概念
知识定义
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。
元赋以特定的值。 各个谓词连接起
来形成谓词公式。
2020/4/13
2.2.2 谓词逻辑表示知识举例
例2.1
用谓词逻辑表示下列知识： 武汉是一个美丽的城市，但她不是一个沿海城市。 如果马亮是男孩，张红是女孩，则马亮比张红长得高。
第一步
定义谓词如下： BCity(x)：x是一个美丽的城市 HCity(x)：x是一个沿海城市 Boy(x): x是男孩 Girl(x): x是女孩 High(x,y): x比y长得高
能否在同一层次上和不同层次上模块化 知识和元知识能否用统一的形式表示 是否适合于加入启发信息 过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然
2020/4/13
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2.2 一阶谓词逻辑表示法
一阶谓词逻 辑表示法
一种重要的知识表示方法，它以数理逻辑 为基础，是到目前为止能够表达人类思维 和推理的一种最精确的形式语言。它的表 现方式和人类自然语言非常接近，它能够 被计算机作精确推理。
图2-2 让机器人完成搬书的任务
2020/4/13
• 解：⑴为了能够描述这个机器人世界的有关环境和状态变迁，要求必须先定 义谓词。注意这里需要定义两类谓词：一类用来描述环境状态，另一类谓词 用来表示机器人的操作。
• 首先定义描述环境状态的谓词。 • TABLE(x)： x是桌子， 个体域：x∈{a }； • BOOKCASE(z)： z是书架，个体域：z∈{b }； • EMPTY(y)： y手中是空的，个体域：y∈{robot}； • HOLDS(y，u)：y手中拿着u，个体域：u∈{books}； • AT(y，w)： y在w处，个体域：w∈{a，b，alcove }； • ON(u，x)： u被放在x之上； • CLEAR(v)： v上(中)是空的，v∈{a，b }.
2020/4/13
2.1.1 知识
知识的特点
相对正确性 不确定性
可表示性 可利用性
2020/4/13
2.1.1 知识
知识分类
事实性知识：描述问题或事务的概念、属性、状态、环 境及条件等情况的知识。如：凡是猴子都有尾巴
过程性知识：描述问题求解过程所需要的操作、演算或 行为等规律性的知识。 如：电视维修法
2020/4/13
• 例2.3 在一个房间里有一个机器人robot，一 个壁室alcove，一个积木块box，两个桌子 A和B。开始时，机器人robot在壁室alcove 的旁边，且两手是空的，桌子A上放着积木 块box，桌子B上是空的。机器人将把积木 块BOX从桌子A上转移到桌子B上。
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2.2.1 知识的谓词逻辑表示法
用谓词公式既可表示事物的状态、属性和概念等事实性 的知识，也可表示事物间具有因果关系的规则性知识。
用谓词公式 表示知识的 一般步骤
1.
2.
3.
定义谓词及个体， 根据所要表达的 根据所要表达的
ห้องสมุดไป่ตู้
确定每个谓词及 事物或概念，为 知识的语义，用
个体的确切含义。 每个谓词中的变 适当的连接符将
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2.1.2 知识表示
知识表示的分类
•陈述性知识表示：将知识表示与知识的运用分开处理，在表示知识时，并不
涉及如何运用知识的问题，是一种静态的描述方法。
•过程性知识表示：将知识表示与知识的运用相结合，知识寓于程序中，是一
种动态的描述方法。
知识选取的因素
表示知识的范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效的求解算法 能否表示不精确知识
控制性知识(元知识)：关于如何运用已有知识进行问题 求解的知识。 如：推理策略、搜索策略等。
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知识的要素
事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。 规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。 控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动作来执行的知
识。
元知识：高层知识。怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释
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• 解：⑵使用谓词以及连接词、量词等来表示环境状态。
• 这样，问题的初始状态可表示为： • S0：AT(robot, alcove)∧EMPTY(robot) • ∧ON(books, a)∧CLEAR(b) • TABLE(a)∧BOOKCASE (b) • 要求达到的目标状态为： • Sg：AT(robot, alcove)∧EMPTY(robot) • ∧ON(books, b)∧CLEAR(a) • TABLE(a)∧BOOKCASE (b)
第二步
将个体代入谓词中，得到 BCity(wuhan), HCity(wuhan), Boy(mal), Girl(zhangh), High(mal,zhangh)
第三步
根据语义，用逻辑连接符连接 BCity(wuhan)∧~HCity(wuhan) (Boy(mal)∧Girl(zhangh))→High(mal,zhangh)
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2.1.2 知识表示
知识表示(Knowledge Representation)，即把 知识用计算机可接受的符号并以某种形式描述出 来。诸如图表结构、语法树、规则匹配模式、树 形或网状表达等。简言之，知识表示就是知识的 符号化过程。即把相关问题的知识加以形式化描 述，表示成为便于机器（计算机）存储、管理和 调用的某种数据结构模式。
2020/4/13
• 解：⑶从初始状态到达目标状态的变迁，必须由机器人一 步一步地执行相应的操作序列，得以逐步实现。因此，必 须要定义操作类谓词。仔细加以分析，必要的操作谓词共 有三类。
• GOTO(x, w)：机器人从x走到w处； • PICK-UP(x) ：机器人在x处拿起书； • SET-DOWN(w) ：机器人在w处放下书。 • 一般说来，如果定义谓词太多，将造成信息冗余，增加
第二章 知识表示方法
2020/4/13
内容简介
1 2.1 概述 2 2.2 一阶谓词逻辑表示法 3 2.3 产生式表示法 4 2.4 框架表示法 5 2.5 语义网络表示法 6 2.6 面向对象表示法
2020/4/13
2.1.1 知识的基本概念
知识定义
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。
元赋以特定的值。 各个谓词连接起
来形成谓词公式。
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2.2.2 谓词逻辑表示知识举例
例2.1
用谓词逻辑表示下列知识： 武汉是一个美丽的城市，但她不是一个沿海城市。 如果马亮是男孩，张红是女孩，则马亮比张红长得高。
第一步
定义谓词如下： BCity(x)：x是一个美丽的城市 HCity(x)：x是一个沿海城市 Boy(x): x是男孩 Girl(x): x是女孩 High(x,y): x比y长得高
能否在同一层次上和不同层次上模块化 知识和元知识能否用统一的形式表示 是否适合于加入启发信息 过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然
2020/4/13
返回
2.2 一阶谓词逻辑表示法
一阶谓词逻 辑表示法
一种重要的知识表示方法，它以数理逻辑 为基础，是到目前为止能够表达人类思维 和推理的一种最精确的形式语言。它的表 现方式和人类自然语言非常接近，它能够 被计算机作精确推理。
图2-2 让机器人完成搬书的任务
2020/4/13
• 解：⑴为了能够描述这个机器人世界的有关环境和状态变迁，要求必须先定 义谓词。注意这里需要定义两类谓词：一类用来描述环境状态，另一类谓词 用来表示机器人的操作。
• 首先定义描述环境状态的谓词。 • TABLE(x)： x是桌子， 个体域：x∈{a }； • BOOKCASE(z)： z是书架，个体域：z∈{b }； • EMPTY(y)： y手中是空的，个体域：y∈{robot}； • HOLDS(y，u)：y手中拿着u，个体域：u∈{books}； • AT(y，w)： y在w处，个体域：w∈{a，b，alcove }； • ON(u，x)： u被放在x之上； • CLEAR(v)： v上(中)是空的，v∈{a，b }.
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2.1.1 知识
知识的特点
相对正确性 不确定性
可表示性 可利用性
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2.1.1 知识
知识分类
事实性知识：描述问题或事务的概念、属性、状态、环 境及条件等情况的知识。如：凡是猴子都有尾巴
过程性知识：描述问题求解过程所需要的操作、演算或 行为等规律性的知识。 如：电视维修法
2020/4/13
• 例2.3 在一个房间里有一个机器人robot，一 个壁室alcove，一个积木块box，两个桌子 A和B。开始时，机器人robot在壁室alcove 的旁边，且两手是空的，桌子A上放着积木 块box，桌子B上是空的。机器人将把积木 块BOX从桌子A上转移到桌子B上。
2020/4/13
2020/4/13
2.2.1 知识的谓词逻辑表示法
用谓词公式既可表示事物的状态、属性和概念等事实性 的知识，也可表示事物间具有因果关系的规则性知识。
用谓词公式 表示知识的 一般步骤
1.
2.
3.
定义谓词及个体， 根据所要表达的 根据所要表达的
ห้องสมุดไป่ตู้
确定每个谓词及 事物或概念，为 知识的语义，用
个体的确切含义。 每个谓词中的变 适当的连接符将
2020/4/13
2.1.2 知识表示
知识表示的分类
•陈述性知识表示：将知识表示与知识的运用分开处理，在表示知识时，并不
涉及如何运用知识的问题，是一种静态的描述方法。
•过程性知识表示：将知识表示与知识的运用相结合，知识寓于程序中，是一
种动态的描述方法。
知识选取的因素
表示知识的范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效的求解算法 能否表示不精确知识
控制性知识(元知识)：关于如何运用已有知识进行问题 求解的知识。 如：推理策略、搜索策略等。
2020/4/13
知识的要素
事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。 规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。 控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动作来执行的知
识。
元知识：高层知识。怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释
2020/4/13
• 解：⑵使用谓词以及连接词、量词等来表示环境状态。
• 这样，问题的初始状态可表示为： • S0：AT(robot, alcove)∧EMPTY(robot) • ∧ON(books, a)∧CLEAR(b) • TABLE(a)∧BOOKCASE (b) • 要求达到的目标状态为： • Sg：AT(robot, alcove)∧EMPTY(robot) • ∧ON(books, b)∧CLEAR(a) • TABLE(a)∧BOOKCASE (b)
第二步
将个体代入谓词中，得到 BCity(wuhan), HCity(wuhan), Boy(mal), Girl(zhangh), High(mal,zhangh)
第三步
根据语义，用逻辑连接符连接 BCity(wuhan)∧~HCity(wuhan) (Boy(mal)∧Girl(zhangh))→High(mal,zhangh)