知识表示与产生式系统

一、知识表示

1、知识表示的目的知识表示的重要性（为什么要研究知识表示？）

通过知识的有效表示，使人工智能程序能利用这些知识做出决策、制定计划、识别状况、分析事件以及获取结论等。

知识表示不仅是人工智能的重要研究内容，而且已经形成了一个独立的子领域（知识工程）。

2、什么是知识表示？

知识表示是知识的符号化过程

知识表示是选择合适的形式表示知识

知识表示就是将知识编码成一种适当的数据结构

3、知识的概念

4、知识的类型

5、知识表示方法

第一：利用自然语言表示知识可以吗？

困难之处：1）自然语言的二义性；2）不能很好地描述自然语言的语法和语义；3）自然语言的句子结构缺乏一致性

第二：以前用过哪些知识表示方法

1）记录和数据库系统

2）高级程序设计语言提供的数据结构：整数、实数、字符、数组、记录、指针等。每一种语言都有自己的语法规则。

第三：如何衡量知识表示方法的优劣？

二、产生式表示法与产生式系统

（一）实验内容和目的

1. 熟悉和掌握产生式系统的运行机制；

2. 掌握基于产生式系统的正向推理的基本方法。

3. 系统可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、信天翁这6种

动物。其规则库包含15条规则

（二）实验要求

1. 能根据输入的动物特征判断是那种动物或给出相应的回答，如果根据

初始输入的动物特征不能判断，则可以动态由用户增加新动物特征来

判断属于那种动物---第一种方法

2. 能根据输入的动物特征判断是那种动物或给出相应的回答，如果根据

初始输入的动物特征不能判断，则可以向用户提示所要识别的动物是

否具有某种特征，然后根据用户的回答继续判断属于哪种动物----第二

种方法

3. 使用C++,VC6.0编程

（三）界面要求

1、提示用户可以识别的动物以及可以输入的动物特征

2、如果有没有使用的规则，则提示用户输入新动物特征（两种方法）

3、显示最后判断出的动物名称或者本系统不能识别这种动物

4、显示解决问题的路径（规则序列）

5、界面美观实用

（四）算法设计

1、如何实现规则库和综合数据库的建立

2、正向推理过程中如何实现规则的匹配、规则的选择（冲突解决策略），

即控制系统的具体实现方法（P39）要求采用两种以上的冲突解决策

略。

（五）实验设计与结果分析

1、设计实验，分析所采用的冲突解决策略的优缺点（根据解决问题的路

径分析、综合分析）

2、设计实验，比较实验要求中，新输入动物特征的两种实现方方法的异

同。

（六）系统改进方案设计

1、能否使系统具有动态增加新规则的功能,使其更符合实际情况

2、其它

（七）实验报告内容与要求

1、介绍算法设计思想（包括第四部分的内容）

2、关键代码说明

3、实验设计与结果分析（包括第五部分的内容）

4、分析界面的优缺点

规则排序、就近排序