空间信息智能服务理论与方法(王艳东,龚健雅著)思维导图
人工智能知识表示方法第四章
清华大学
VISITING TEAM
篮球比赛
ISA SCORE
G25
HOME TEAM
北京大学
85:89
语义网络法
❖ 连接词和量词的表示
✓ 合取和析取的表示：可通过
增加合取节点和析取节点来实 现
✓ 例如：用语义网络表示：“参 赛者有教师有学生，参赛者的 身高有高有低”
✓ 分析参赛者的不同情况，可得 到以下四种情况：
✓ 蕴含的表示：通过增加蕴含关系节点来实现。在蕴含关系中，有 两条指向蕴含节点的弧，一条代表前提条件(Antecedent) ，标记为 ANTE；另一条代表结论(Consequence) ，标记为CONSE
✓ 例如：用语义网络表示：“如果学校组织大学生机器人竞赛活动， 那么李强就参加比赛”
智能机器
比赛 AKO
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第4章：知识 表示
内容提要
第4章：知识表示
1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法 5.其他方法
语义网络法
❖语义网络法（ Semantic Network Representation ）
✓ 语义网络是奎廉(J. R. Quillian) 1968年在研究人类联想 记忆时提出的一种心理学模型，认为记忆是由概念间的 联系实现的。随后，奎廉又把它用作知识表示。
Can
Can
运动
动物
吃
语义网络法
❖ 二元关系：二元语义网络表示
✓ 可用二元谓词P(x,y)表示的关系。其中，x,y为实体，P为实 体之间的关系。
✓ 单个二元关系可直接用一个基本网元来表示 ✓ 对复杂关系，可通过一些相对独立的二元或一元关系的组合
《地理空间信息服务》教学大纲
《地理空间信息服务》教学大纲一、课程基本信息1．课程代码：211251002．课程中文名称：地理空间信息服务课程英文名称：Geospatial Information Service3．面向对象：地理信息科学、遥感科学与技术、信息工程等专业的本科生4．开课学院（课部）、系（中心、室）：信息工程学院，空间信息工程系5．总学时数：32讲课学时数：20 ，实验学时数：126．学分数：27．授课语种：中文，考试语种：中文8．教材：《网络地理信息系统和服务》二、课程内容简介《地理空间信息服务》(Geospatial Information Service)是一门选修课，是地理信息科学专业应用拓展型的课程。
它是以采用SOA架构、GIS、Internet、数据库等相关技术交叉融合的一种空间信息服务，是通过将反映地理实体空间分布特征的信息为用户提供包括地图位置、网络处理、数据规划与观测等众多服务的技术基础。
通过这门课程的学习，学生能掌握基本的地理空间信息服务的概念、服务框架、服务应用的内容与管理方法。
具有开发设计地理空间信息服务的初步知识。
三、课程的地位、作用和教学目标地理空间信息服务是地理信息科学的前沿科学，要求学生具体地理信息系统原理、网络地理信息系统与空间数据库等课程的学习基础。
它的作用是对基础地理信息系统原理的延伸与扩展，学生通过对该门课程的学习，可以将GIS原理与WWW服务相结合，实现GIS原理的WWW的应用服务。
教学目标是：通过讲解地理空间信息服务概述、相关服务标准、注册服务、数据服务、处理服务、集成服务、传感网服务、网络定位服务与质量服务等课程，使得学生基本掌握地理空间信息服务的基础理论与应用服务知识。
四、与本课程相联系的其他课程地理信息系统原理与方法、网络地理信息系统、空间数据库五、教学基本要求1.掌握地理空间信息服务的基本概述；2.掌握地理空间信息服务的相关标准及框架；3.掌握空间信息注册服务技术与流程；4.掌握空间数据服务，如WMS、WCS、WFS，熟悉其服务的接口与使用流程；5.掌握空间数据网络处理服务的接口与部署流程；6.掌握空间数据网络集成服务的步骤与相关流程；7.掌握传感网服务，如SOS、SPS、SES等，熟悉其服务的接口与使用流程；8.掌握网络定位服务的部署方式与使用流程；9.掌握质量服务相关的度量、组合与语义查询等知识。
人工智能之知识图谱
图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
知识表示状态空间问题归约表示法
(c,1,c,1)
其中，c是香蕉正下方的地板位置，在应用算符grasp 时，要求猴子和箱子都在位置c上，并且猴子已在箱子顶 上。
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应当说明的是，在这种情况下，算符(操作)的适用 性及作用均由产生式规则表示。例如，对于规则 (2)，只有当算符pushbox(V)的先决条件，即猴子 与箱子在同一位置上而且猴子不在箱顶上这些条 件得到满足时，算符pushbox(V)才是适用的。这 一操作算符的作用是猴子把箱子推到位置V。在 这一表示中，目标状态的集合可由任何最后元素 为1的表列来描述。
状态空间方法：基于解答空间的问题表示和求解 方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问 题的。
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1.问题状态描述
要完成某个问题的状态描述，必须确定三件事：
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。
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§状态空间法
问题求解(problem solving)是个大课题，它涉及归 约、推断、决策、规划、常识推理、定理证明和 相关过程的核心概念。在分析了人工智能研究中 运用的问题求解方法之后，就会发现许多问题求 解方法是采用试探搜索方法的。也就是说，这些 方法是通过在某个可能的解空间内寻找一个解来 求解问题的。这种基于解答空间的问题表示和求 解方法就是状态空间法，它是以状态和算符 (operator) 为 基 础 来 表 示 和 求 解 问 题 的 。
如何把初始棋局变换为目标棋局呢？问题的解答 就是某个合适的棋子走步序列，如"左移棋子12， 下移棋子15，右移棋子4，…"等等。
思维导图讲座PPT[1]
![思维导图讲座PPT[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/e38e269d4afe04a1b171de31.png)
思维导图创始人 — 托尼.博赞
英国学者博赞在20世纪60年 代初创立。
他首先将其应用于训练一群 被称为“学习障碍者”、“阅读 能力丧失”的族群，这些被称为 失败者或曾被放弃的学生，很快 的变成好学生，其中更有一部分 成为同年级中的佼佼者。
1971年Tony Buzan开始将 他的研究成果集结成书，慢慢形 成了放射性思考和思维导图的概 念。
思维导图提供一个有效的工具，运用图文并重的 技巧，开启人类大脑的无限潜能。心智图充分运 用左右脑的机能，协助人们在科学与艺术、逻辑 与想象之间平衡发展。
什么是思维导图？
思维导图是基于对人脑的模拟，它的 整个画面正像一个人大脑的结构图 ， 能发挥人脑整体功能。
脑神经细胞结构与思维导图
什么是思维导图？
思维导图已成为牛津、剑桥 、哈佛学生必须掌握的学习方法 。
思维导图在英国、美国、澳大 利亚、新加坡等国家的教育领域也 有广泛应用，在提高教学效果方面 成效显著。有些国家从小学就开始 展开思维导图的教育。
什么是思维导图？
思维导图是一种放射状的辐射性的思维表达方式 ，是一种将放射性思考具体化的方法，是一种非 常有用的图形技术，是打开大脑潜能的万能钥匙 ，可以应用于生活的各个方面，其改进后的学习 能力和清晰的思维方式会改善人的行为表现。
因为图像能够自动的吸引眼睛和大脑的注意力，可以 触发无数的联想，并且是帮助记忆的一个极有效的方法， 图像还能够使人感到愉悦。
除了图像之外，还可以更多的使用颜色、或者通过层 次的变化以及间隔的设置、线条的粗细等方式，突出思维 导图中的重点。
绘制思维导图注意事项：
使用联想
联想也是改善记忆和提高创造力的一个重要因 素，它是大脑使用的另一个整合每个人都能够画出 自己的思维导图，逐渐就可以形成了个人 风格。
人工智能第3章(确定性推理1-图盲目搜索)
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宽度优先搜索算法
全息交互助力学生思维可视化
数字课堂窃全息交互助力学生思维可视化文丨王澎路虹剑思维是人脑对客观现实间接的和概括的反应，揭示的是事物的本质和事物间规律性的联系，这是人与动物的本质区别，传统教学注重“感 知记忆”，这种方式主要用于训练动物111。
当今，教师可以应用一系列图示技术将本来不可视的思维（思考方法和思考路径）清晰呈现出来，即思维可视化，使教学重新聚焦在思维层，让 教学回归人本教育。
思维可视化可以有效提高信息加工及信息传递的效能。
全息交互协作学习终端是人工智能技术的典型应用，属于人机混合智能的表现，教师可以用其还原物体真实的三维特征（幻影生动逼真），与学生实时互动。
从书本向应用技术环境转变，从平面向立体，从文本向视窗，这样的教学变革有利于学生思维可视化，帮助他们展示思考过程，深入幵展科学实践。
那么，如何利用全息交互协作学习终端结合思维导图，开展科学学科的思维可视化教学？笔者对此做了一些研究和探索。
一、激发学生学习科学的兴趣教师必须重视学生学习兴趣的培养，尤其是科学学科，更要注意培养学生持久的学习兴趣。
在科学课堂上，教师要充分利用学生的好奇心，激发学生对科学的求知欲。
教师呈现与学生思维阶段相适的知识问题，能够引发认识冲突，引起 学生强烈的共鸣和解决冲突的愿望，更好地激发学生思考的兴趣，活化学生思考过程。
在六年级“化石带给我们的信息”一课的前测中，笔者了解到学生知道化石原本是动植物的骨骼，也知道化石是在地下沉积亿万年所形成的。
伹是怎么挖化石，会挖到什么化石……对学生而言是新奇的、未知的。
于是，笔者利用全息交互协作学习终端创设了挖掘化石的情境体验。
全息 情境中有铲车、锤子、凿子、护目镜等工具供学生选择。
学生沉浸在挖化石的乐趣中。
在学生选择工具挖化石时，他们如何选择工具、如何挖化石、如何生发新的问题，都能可视化呈现。
当学 生挖到硅化木、狼鳍鱼等化石时，他们体验到挖化石带来的乐趣，同时探究化石的兴趣和强烈的学习愿望也被激发，随之产生了一系列新问题，如“为什么会挖到这些化石”“挖到这些化石说明这里曾经是什么样的环境”等。
专家系统开发工具OKPS
诊断系统中学习流程
采集信息，进行诊断推理。 发现新故障且求解成功后， 通过学习机制获取新知识 已存在的故障,对模型作相 应的修改 求解失败，将问题及求解 状况存入问题库
Hale Waihona Puke 系统的总体结构系统中的诊断知识库 系统中的诊断推理机 推理控制语言ICL 系统中的学习模块 远程设备诊断
远程设备诊断
传统系统中,设备之间相互独立,扩充性、灵活 性、通用性差,不能有效地进行信息交换和资 源共享 异地设备之间联系日益密切 网络技术和Internet技术的发展对远程设备 的诊断成为可能
诊断知识库的获取和管理工具
可视化的知识获取 所见即所得 方便添加、删除和修改诊断知识,浏览各种对象和 属性等管理维护工作 关系数据库和通用接口的选择有利于系统的移植 和分布式知识库的实现
知识库的内存访问策略
对象树导航技术
对象类的双向链表存储 建立知识对象索引表，存放知识对象的的属性起始记录 指针（记录号）和属性总数 在内存中只对当前结点推理，对修改过的属性槽和侧面 更新 从知识对象索引表中得到下一结点的属性槽在槽库中的 首记录指针，将其所有槽和侧面调入内存继续
在推理过程中是按照不同的次序执行
推理机的搜索策略
盲目搜索方法
深度优先 广度优先 有限深度优先 随机深度优先
启发式的搜索方法
爬山法 最近邻居搜索
推理机的搜索策略
单步控制的DFS实例:
搜索结果：
结点1: 先序方法 结点2: 先序方法 结点3: 先序方法 结点3: 后序方法 结点2: 中序方法 结点4: 先序方法 结点4: 后序方法 结点2: 中序方法 结点5: 先序方法 结点5: 后序方法 结点2: 后序方法 结点1: 中序方法
专家系统开发工具OKPS
1-5_服务科学
– 研究对象：现实世界中有关服务的现象、数据与信息(即服务系统)； – 输出：服务相关的知识——对服务系统的结构与行为进行刻画，建立理论模 型(即服务系统的模型)； – 目的：建立一套严格的、完备的、理论化的服务模型，从各类服务系统中抽 象出其内在的、本质的规律，使服务的提供者和需求者能够深入的理解和认 识服务，并采用科学的方法来指导服务系统的设计、构建与运作。
5 服务科学概述
服务科学的主要研究内容
主要研究内容：致力于建立一套严格的、形式化的服务理论
– 服务及服务系统的定义与分类 – 服务生态系统的形式化模型(静态结构与动态行为) – 服务系统建模、仿真与分析 – 服务复杂性理论 – 服务行为科学 – 顾客心理学 – 服务演化理论 – 服务价值理论 – 服务创新理论与方法 – 服务虚拟化
5 服务科学概述
什么是“系统”？
“系统”是观察或理解世界的一种手段：
– 感知或理解某种客观现象； – 将复杂问题进行简化； – 只关注特定的对象、属性、之间的关系。
人工智能及其应用-第5章 搜索求解策略(AI应用3版)
CLOSED表
编号 节点 父节点编号 f(n)
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第5章 搜索求解策略
5.1 搜索的概念 5.2 状态空间知识表示方法
✓ 5.3 盲目的图搜索策略
5.4 启发式图搜索策略 5.5 与/或图搜索策略
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5.3 盲目的图搜索策略
5.3.1 宽度优先搜索策略 5.3.2 深度优先搜索策略 5.3.3 回溯策略
5、目标测试——判断更新后的状态是否为目标状态， 若不是则转到4再进行搜索，否则转到6
6、搜索成功,记录搜索路径(沿着有关指针从结束状态 反向到达开始状态，给出一解答路径)
用open表和closed表保存搜索经过的各个节点
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open表和closed表的一般结构
OPEN表
节点 父节点编号 f(n)
逆向搜索：从想达到的目的入手，看哪些操作算子能产生 该目的以及应用这些操作算子产生目的时需要哪些条件。
(3) 双向搜索
双向搜索：从开始状态出发作正向搜索，同时又从目的状 态出发作逆向搜索，直到两条路径在中间的某处汇合为止。
5
5.1.2 搜索策略
2. 盲目搜索与启发式搜索: （1）盲目搜索：在不具有对特定问题的任何有关信
S0 S1S5S13S22
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5.3.1 宽度优先搜索
优点
完备性：如果问题有解， 广度优先搜索总能够在 有限步内找到目标节点
最优性：在不考虑路径 成本的前提下，广度优 先搜索总能够找到最浅 的目标节点
缺点：
遍历各个节点，搜索效 率差，消耗大量内存和 时间
S0
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Sg
S1
3
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5.3.2 宽度优先搜索的拓展—--代价树宽 度搜索
空间信息可视化
空间信息可视 化
3.主要形式——三维仿真地图
传统三维表示方法
•晕渲法：通过光照下灰度的变化来反映高度的变 化 •等高线法：高程相等点的连线，高程间隔一定 •分层设色法：用颜色系列来表示高程
空间信息可视 化
3.主要形式——三维仿真 地图
三维地图模型：对现实世界或其中一部分的一个或多个 方面的三维、抽象的描述（或综合）。而这些方面主要 是地形以及基于地形的其它专题要素 •三维地形图
空间信息可视 化
3.主要形式
地图 多媒体信息
动态地图
三维仿真地图 虚拟现实
空间信息可 视化
3.主要形式——地图
地图：是空间信息可视化的最 主要形式，也是最古老的形式， 是地理学的第二语言
专题地图
普通地图
地图
普通地图
空间信息的 可视化
瑞士工业分布专题地图
空间信息可 视化
3.主要形式——多媒体 信息
01
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汶川8.0级地震 破裂过程
空间信息可视 化
主要形式——动态 地图
厄尔尼斯托飓风踪迹 图
空间信息可视 化
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主要形式——动态地 图
2
印度洋海啸的传播过程
空间信息可 视化
主要形式—— 动态地图
空间信息可 视化
3.主要形式——三维仿真地图
三维仿真地图：基于三维仿真 和计算机三维真实图形技术而 产生的三维地图,具有仿真的 形状、光照、纹理等，也可以 进行各种三维的量测和分析
信息可视化
空间信息可视 化
科学计算数据 工程计算数据 （复杂数据）
普通数据 如金融数据、 通信数据 商业数据等
数据背后隐藏 的信息
语义关系、超
文本的可视化
_智慧学习的概念框架与模式设计
智慧学习的概念框架与模式设计*郭晓珊郑旭东杨现民【通讯作者】（江苏师范大学教育研究院，江苏徐州221116）摘要：智慧教育是信息技术与教育发展高度融合而产生的新型教育模式，代表了未来教育的发展与改革方向。
智慧学校、智慧图书馆等智慧环境的不断建设与完善为实现数字化学习向智慧学习的转变提供了可能。
该文在已有研究基础上界定了智慧学习的内涵，构建了智慧学习的概念框架，设计了四种智慧学习模式，分别是独立自助式学习模式、群组协作式学习模式、入境学习模式以及创客学习模式，期望能够为智慧学习的有效开展提供一定的指导。
关键词：智慧学习；智慧教育；学习模式；概念框架【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009—8097（2014）08—0005—08 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2014.08.001教育变革跟上时代步伐的关键是加快教育模式和学习方式的转变[1]。
当前全球各地都在积极开展智慧教育建设，智慧学习是智慧教育的基石[2]，是智慧教育浪潮推动下学习方式转变的必然趋势，是物联网、云计算、大数据、泛在网络等新一代信息技术推动下能力观、知识观和学习观转变的重要方向。
本文在界定智慧学习内涵与特征的基础上设计了以学习者为中心的智慧学习概念框架，并根据不同类型智慧学习环境的特点提出四种典型的智慧学习模式，期望能对智慧学习活动的顺利开展提供一定的指导。
一智慧学习的内涵界定有关智慧学习的内涵，国内外已有学者进行了探讨。
Gyu-seong Rho[3]认为，智慧学习是一种学习者自我指导的以人为本的学习方式，它通过智慧信息技术与学习活动整合让学习者容易访问到信息资源，以支持学习者之间或者学习者与教师之间的有效交互，同时还需要设计自我指导的学习环境。
祝智庭[4]认为，智慧学习就是要主动灵活地运用适当的技术促进学习者建构意义、合作共赢和创新实践，不断改善优化和适应环境。
贺斌[5]认为，智慧学习是一种学习者自我指导的、以学习者为中心、具有完整学习体验的新型学习范式。