人工智能 知识表示方法完整版.ppt

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人工智能及其应用完整版本ppt课件

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2.2 问题规约法
梵塔问题归约图
•数据结构介绍
(111)(333)
•思考题:四圆盘问题
(111)(122) (122)(322)
()(333)
(111)(113) (113)(123) (123)(122) (322)(321) (321)(331) (331)(333)
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解题过程
将原始问题归约为一个较简单问题集合 将原始梵塔难题归约(简化)为下列子
难题
– 移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题 – 移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题 – 移动圆盘A和B至柱子3的双圆盘难题
详细过程参看下图
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2.2 问题规约法
解题过程(3个圆盘问题)
123
123
叫做从节点ni1至节点nik的长度为k的路径
代价 用c(ni,nj)来表示从节点ni指向节点nj
的那段弧线的代价。两点间路径的代价等于连
接该路径上各节点的所有弧线代价之和.
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6
图的显示说明 对于显式说明,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
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。
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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
思考:用状态空间法有多少个节点?为什么?

人工智能课件之知识表示方法(PPT 228页)

人工智能课件之知识表示方法(PPT 228页)
• 这种图搜索控制策略将在第三章讨论.
推销员旅行问题
• 例2.1 推销员旅行问题(旅行商问题)

一个推销员计划出访推销产品。他
从一个城市(如A)出发,访问每个城市
一次,且最多一次,然后返回城市A。要
求寻找最短路线。
推销员旅行问题
• 状态描述:目前为止访问过的城市列表(A…)

初始状态: (A)

棋局。首先把适用的算符用于初始
状态,以产生新的状态;然后,再
把另一些适用算符用于这些新的状
态;这样继续下去,直至产生目标
状态为止。
八数码难题部分状态图
十五数码难题(思考)
11
9
1
3
7
5
13
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初始状态
目标状态
状态图示法
状态空间的图示形式称为状态空间图。
启发式规则,如果下雨,则出门带伞。
知识的要素
• 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。是有关问题的求解步骤、规划、求
解策略等技巧性知识.
• 元知识:怎样使用规则、解释规则、校验规则、解
释程序结构等知识。是有关知识的知识,是知识库中
的高层知识。元知识与控制知识有时有重叠.
知识的分类
目标状态: (A……A)
推销员旅行问题
图2.4 推销员旅行问题状态空间图
• 算符:下一步走向的城市(a)(b)(c)(d)(e)

人工智能 知识表示方法(共87张PPT)

人工智能 知识表示方法(共87张PPT)

第一步
定义综合数据库:{x},x是字符
第二步
第三步
规则集: (1) A ∧B→C,(2)A∧C→D,(3)B∧C→G,(4) B∧E→F,
(5) D→E
控制策略: 顺序排队
第四步
初始条件:{x},x是字符
第五步
结束条件:F∈{x}
2022/9/8
求解过程:
数据库 A,B
或一组数学表达式或自然语言。
2022/9/8
对于规则,表示事物间的因果关系,以下式描述:
“if Condition then action”
举例1
聪明人智力竞赛:主持人在三个竞赛者头上戴一顶帽子,
帽子颜色分红白两种,但至少有一顶是白帽,题目是说 出自己所戴帽子的颜色。戴毕,主持人连问两次,三人 面面相觑,无一人能答。问到第三次时,某甲抢先给出
例2
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
第二步
将个体代入谓词中,得到
LOVE(x,labour)
第三步
根据语义,用逻辑连接符连接 (∀x)(MAN(x) →LOVE(x,labour)) (∀x)(N(x) →GZ(x) ∧I(x)) (∀x)(I(x) →E(x) ∨ O(x))
2200222/29//89/8
一阶谓词逻辑表示法特点
严密性 自然性
2022/9/8
相关概念
命题逻辑

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。

人工智能课件之知识表示方法(PPT 228张)

人工智能课件之知识表示方法(PPT 228张)

• • • •
对一个问题的状态描述,必须确定3件事: (1) 该状态描述方式,特别是初始状态描述; (2) 操作符集合及其对状态描述的作用; (3) 目标状态描述的特性
状态空间表示
• 典型的例子: • 下棋、迷宫及各种游戏。
三数码难题
• 问题描述: • 三数码难题:有3个编有1-3并放在2X2方格 棋盘上可走动的棋子组成.棋盘上总有一个 空格,以便让空格周围的棋子走进来.直至 从初始状态到达目标状态.
知识的要素
• 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。是有关问题的求解步骤、规划、求 解策略等技巧性知识. • 元知识:怎样使用规则、解释规则、校验规则、解 释程序结构等知识。是有关知识的知识,是知识库中 的高层知识。元知识与控制知识有时有重叠 .
知识的分类
根据知识表达的内容,将其简单地分为如下几类: 事实性知识 知识的一般直接表示,如果事实性知识是批量的、有规律的,则 往往以表格、图册,甚至数据库等形式出现。 这种知识描述一般性的事实,如凡是冷血动物都要冬眠,哺乳动 物都是胎生繁殖后代等。
节知识表示方法
• • • • • • • • • 内容提要:
状态空间法 问题归容之前,我们先了解一 下有关知识及其表示的概念。 人类的智能活动过程主要是一个获得 并运用知识的过程,知识是智能的基础 。为了使计算机具有智能,就必须使它 具有知识。 那什么是知识呢?
三数码难题
八数码难题
初始棋局
目标棋局
表示
•根据问题状态、操作算符和目标条件选择各种 表示,是高效率求解必须的。在问题求解过程中, 会不断取得经验,获得一些简化的表示。 • 制定操作算符集: • * 直观方法——为每个棋牌制定一套可能的走 步:左、上、右、下四种移动。这样就需32个 操作算子。 • * 简易方法——仅为空格制定这4种走步,因 为只有紧靠空格的棋牌才能移动。 • * 空格移动的唯一约束是不能移出棋盘。

人工智能知识表示PPT课件

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将总问题分解为若干子问题。若所有的子问题都解决了, 则总问题也解决了,这是与的逻辑关系。 • 变换—或树:将较难的问题变换为较易的等价或等效的问 题。若一个难问题可以等价变换为几个容易问题,则任何 一个容易问题解决了,也就解决了原有的难问题,这是或 的单)
2.目标:(0,0);
3.分割操作:每次操作,分割 出一个小长方块,割去一个小黑 格和一个小白格,使状态变量都 减去1,如第一次分割,使原始状 态变成状态(2n2-1,2n2-3)。显 然,经过2n2-2次操作后,状态变 为(2,0),不可能达到所求的 目标状态(0,0)。
初始状态 (2n2,2n2-2)
• 1)、原始问题:在 2n×2n的方格棋盘 中,去掉对顶角上 两个小方格后,如 图(a)所示,问能 否将它分割为若干 1×2的小长方块? (“组合爆炸”)。
(a)原始问题
Artificial Intelligence
• 2)、同构问题:将棋盘中 小方格相间着色,将其化为 同构问题,如图(b)所示, 由此可见,无论n为何值, 对顶角上两个小方格是同色 的,去掉它们后,小白格和 小黑格的数目之间的差值为 2。
等价问题 (易)
等价问题 (更易)
Artificial Intelligence
三) 产生式系统
• 产生式系统是一种最早被使用且直到现在 仍被广泛使用的知识表示方法.
• 在产生式系统中,知识分为两部分:用事 实表示静态知识; 用产生式规则表示推理过 程和行为.
• 三个基本部分组成:一个综合数据库(事 实库)、一组产生式规则(规则集)和一 个控制系统(控制器)。
• 知识是人们对自然现象的认识和从中总结出来的 规律、经验。
• 表示是使用人造的体系对自然界事物的运算规律 进行概括与抽象的模型。
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Graduate(张静)
谓词形式:P(x1,x2,……,xn) 其中,P是谓词,x1,x2,……,xn是个体。
谓词逻辑的语法元素表示
(1) 常量符号:如张静。 (2) 变量符号:通常用小写字母表示,如x,y,z (3)函数符号:通常用小写英文字母或小写英文字母串表示,如plus、f、g (4)谓词符号:通常用大写英文字母或(首字母)大写英文字母串表示。 (5) 联结词:~、∧、∨、→、↔。 (6)量词:全称量词∀,存在量词∃。∀x表示“对个体域中所有x”, ∃x表示“在 个体域中存在个体x”。 ∀和∃后面的x叫做量词的指导变元。
相关概念
命题逻辑 所谓命题就是具有真假意义的陈述句。如“今天下雨”、 “1+100=101”,真或假用符号T或F表示。
命题的分类
•原子命题:不能分解成更简单的陈述语句。 •复合命题:由联结词、标点符号和原子命题等复合构成的命题。
命题逻辑
命题逻辑就是研究命题和命题之间关系的符号逻辑系统。通常用大写字母P、Q 、R、S等来表示命题。如: P:今天下雨 P是命题的名或命题标识符 命题常量:命题标识符表示一个确定的命题。 命题变元:命题标识符只表示任意命题的位置标志。当命题变元P用一个特定的 命题取代时,P才能确定真值,这时称为对P进行指派。
2020/9/24
一阶或多阶谓词
• 任何函数符号和谓词符号都取指定个数变元。 • 若函数符号f中包含的个体数目为n,则称f为n元函数
符号。如father(x)是一元函数 • 若谓词符号P中包含的个体数目为n,则称P为n元谓
知识
• 总之,可以认为知识是经过加工的信息,它 包括事实、信念和启发式规则。
2.1.1 知识
知识要素
事实
是关于对象和物体的知识,常以“…是…”的形式出现。事实是静态、 可共享、可公开获得、公认的知识,位于知识库的底层 规则 有关问题中与事物的行动、动作相联系的因果关系知识,是动态的, 常以“如果…那么…”形式出现。特别是启发式知识属于专门经验知识。 控制 有关问题的求解步骤、技巧性知识,告诉怎么做一件事。
命题公式
(1) 命题常元和命题变元是命题公式,也称为原子公式。 (2) 如果P、Q是命题公式,那么~P、P∧Q、P∨Q、P→Q和P↔Q也是命题公式。 (3)只有有限步引用(1)、(2)条款所组成的符号串是命题公式。
5个联结词的优先级顺序为:~、∧、∨、→、↔。
2020/9/24
联结词的语义
联结词的语义定义如下
2020/9/24
语法
命题符号包括以下几种
(1) 命题常元: True(T)或False(F)表示; (2) 命题符号:P、Q、R等; (3) 连接词:
①~(否定,not),~P称为“非P”; ②∧(合取,conjunction),P∧Q表示“P∧Q”; ③∨(析取,disjunction),P∨Q表示“P∨Q”; ④→(蕴含,implication),P→Q表示“P蕴含Q”,P称为蕴含的前件,Q称为蕴 含的后件; ⑤↔ (等价,equivalent),P↔Q表示“P当且仅当Q”。
T
T
F
F
F
T
F
F
T
T
2020/9/24
谓词
• 一阶谓词逻辑根据对象和对象上的谓词(即 对象的属性和对象之间的关系),通过使用 联结词和量词来表示世界。
• 主要思想:世界是由对象组成的,可以由 标识符和属性来区分它们。在这些对象中, 还包含着相互间的关系。
谓词语法
谓词
用于刻画个体的性质、状态和个体之间关系的语言成分就是谓词。 如,李静是研究生。
燕子低飞;南京是江苏省的省会。
谜语“山叠叠而不高,路遥遥而不远,雷 轰轰而不雨,雪飘飘而不寒”--(石磨) 一个计算机辅助教学系统要知道用户理解 的程度;
2.1.2 知识表示
知识表示的定义 可看成是一组事物的约定,以把人类知识表示成机器能处理 的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种 数据结构的过程。
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。如学生统计表。
•过程性知识表示:将知识表示与知识的运用相结合,知识包含于程序中,是
一种动态的描述方法。如转置矩阵的程序隐含了专职矩阵的知识。
选取知识表示的因素
表示知识的范围是否广泛
能否在同一层次上和不同层次上模块化
是否适于推理
知识和元知识能否用统一的形式表示
是否适于计算机处理
是否适合于加入启发信息
是否有高效的求解算法 能否表示不精确知识
过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然
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 被计算机进行精确推理。
第二章 知识表示方法
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
2.1.1 知识
知识定义
Bacon 知识就是力量 Feigenbaum 知识与信息不一样,知识信息经过加工整理、解释、挑选 和改造而形成。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。从知识库的观点看,知识 是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
■ ~P为真,当且仅当P为假。 ■ P∧Q为真,当且仅当P和Q都为真。 ■ P∨Q为真,当且仅当P为真,或者Q为真。 ■ P→Q为真,当且仅当P为假,或者Q为真。 ■ P↔Q 为真,当且仅当P→Q为真,并且Q→P为真。
真值表
P
Q
~P P∧Q P∨Q P→Q P↔Q
T
T
F
T
T
T
T
T
F
F
F
T
F
F

T
T
F
元知识 有关知识的知识,是知识库中的高层知识。例如,怎样使用规则,解释 规则、校验规则、解释程序结构等知识。 它可以决定哪一个知识库适 用。
2.1.1 知识
知识分类
事实性知识 过程性知识 行为性知识 实例性知识 类比性知识
元知识
例如
北京是中国的首都;太湖在苏州的西边
怎样制作松鼠桂鱼;手机维修法。 微分方程刻划了一个函数的行为。
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