知识表示方法PPT课件
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函数的概念与表示法课件(共19张PPT)
( x 1) 1 x 的定义域为_____ (2)函数 y ( x 1)
解题回顾:求函数f(x)的定义域,只需使解析式有 意义,列不等式组求解.
抽象函数定义域问题:
抽象函数 :没有给出具体解析式的函数 2. (1)已知函数 y
1 y f ( x 1) 的定义域为______ 2
探究提高: 分段函数是一类重要的函数模型.解决分段函数问题,
关键要抓住在不同的段内研究问题.
如本例,需分x>0时,f(x)=x的解的个数
和x≤0时,f(x)=x的解的个数.
“分段函数分段考察”
五 抽象函数
定义在R上的函数f(x)满足f(x+y)=f(x)+f(y)+2xy(x,y∈R),
f(1)=2,则f(-3)等于( C ) A.2 B.3 C.6
推广,函数是一种特殊的映射,要注意构成函数 的两个集合A、B必须是非空数集.
典型例题:
一:函数的基本概念:
1.设集合M={x|0≤x≤2},N={y|0≤y≤2},那么下面 的4个图形中,能表示集合M到集合N的函数关系的有 ( )
A.①②③④
B.①②③
C.②③
D.②
解析:由函数的定义,要求函数在定义域上都有图 象,并且一个x对应着一个y,据此排除①④,选C.
A
B
x
f ( x)
(2)函数的定义域、值域: 在函数 y f ( x ), x A 中,x叫做自变量,x的取 值范围A叫做函数的定义域;与x的值相对应的y值 叫做函数值,函数值的集合f ( x) x A 叫做函数的 值域。 (3)函数的三要素:定义域、值域和对应法则 . (4)相等函数:如果两个函数的定义域和对应法则完 全一致,则这两个函数相等,这是判断两函数相等的 依据.
人工智能知识表示方法ppt课件
2024/2/15
2.2.2 谓词逻辑表示知识举例
例3
用谓词逻辑表示下列知识: 人人爱劳动。 自然数都是大于零的整数。 所有整数,不是偶数就是奇数。
第一步
定义谓词如下: MAN(x):x是人 LOVE(x,y):x爱y N(x): x是自然数 I(x):x是整数 E(x): x是偶数 O(x): x是奇数 GZ(x): x大于零
效率低,过程冗长 灵活性差,不确定知识
组合爆炸
优点
缺点
2024/2/15
返回
2.3 产生式表示法1943年由美国数学家Fra bibliotek.Post提出。
产生式知识 表示方法
它使用类似文法的规则。用该方法求解 问题时的思路与人类很相似。目前大部 分的专家系统都采用产生式系统的结构 来构建。
2024/2/15
产生式系统的组成
例1
张三是学生,李四也是学生。
第一步
定义谓词如下: ISStudent(x):x是一个学生 张三是个体 李四也是个体
第二步
将个体代入谓词中,得到 ISStudent(张三), ISStudent(李四)
第三步
根据语义,用逻辑连接符连接 ISStudent(张三) ∧ISStudent(李四)
2024/2/15
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
2024/2/15
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。
2.2.2 谓词逻辑表示知识举例
例3
用谓词逻辑表示下列知识: 人人爱劳动。 自然数都是大于零的整数。 所有整数,不是偶数就是奇数。
第一步
定义谓词如下: MAN(x):x是人 LOVE(x,y):x爱y N(x): x是自然数 I(x):x是整数 E(x): x是偶数 O(x): x是奇数 GZ(x): x大于零
效率低,过程冗长 灵活性差,不确定知识
组合爆炸
优点
缺点
2024/2/15
返回
2.3 产生式表示法1943年由美国数学家Fra bibliotek.Post提出。
产生式知识 表示方法
它使用类似文法的规则。用该方法求解 问题时的思路与人类很相似。目前大部 分的专家系统都采用产生式系统的结构 来构建。
2024/2/15
产生式系统的组成
例1
张三是学生,李四也是学生。
第一步
定义谓词如下: ISStudent(x):x是一个学生 张三是个体 李四也是个体
第二步
将个体代入谓词中,得到 ISStudent(张三), ISStudent(李四)
第三步
根据语义,用逻辑连接符连接 ISStudent(张三) ∧ISStudent(李四)
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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
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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 被计算机进行精确推理。
知识图谱 ppt课件
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第四章 知识图谱
一、万维网之父---蒂姆·伯纳斯·李
1989.3 提出超文本 (http)嫁接因特网 1990.11.12 提出超链接(html)万维网 1994.10 在MIT成立万维网联盟W3C 1999 提出语义万维网 2014.4.15 获颁“千年技术奖” 2016 获颁“图灵奖”
重大发明:统一资源标识符URI
一、知识图谱
2012年5月16日,Google提出Knowledge Graph:
利用网络多源数据构建的知识库增强语义搜索,提升搜索质量
The world is not made of strings,but is made of things.
概念
关系 实体
ppt课件
5
第四章 知识图谱
一、知识图谱
3、属性在开始标签内用键值对指定,属性名不能重复
ppt课件
12
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
ppt课件
RDF作用:
1、保证内容有 准确含义 2、内容可以被 理解并处理 3、通过内容集 成进行自动数 据处理
13
第四章 知识图谱
二、万维网知识描述语言
2、资源描述框架RDF与链接数据
ppt课件
知识卡片
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第四章 知识图谱
一、知识图谱
●知识卡片的作用: ◔让搜索更有深度和广度 ◑找到最想要的信息
◕提供最全面的摘要
ppt课件
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第四章 知识图谱
01
知识图谱
02
本体知识表示
03 万维网知识表示
04 知识图谱的现状及发展应用
ppt课件
8
第四章 知识图谱
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。
知识图谱ppt课件
总结词:语义搜索
详细描述:语义搜索是知识图谱应用 的另一个重要领域。传统的搜索引擎 主要是基于关键词匹配来提供搜索结 果,而语义搜索则是基于知识图谱和 自然语言处理技术来理解用户的查询 意图和上下文信息,为其提供更准确 、更有价值的结果。这不仅可以提高 搜索的准确性和效率,还可以促进知 识的传播和应用。
使用关系数据库存储知识图谱 ,如MySQL、PostgreSQL等
。
知识推理
基于规则的推理
使用规则引擎进行推理,如Drools、Jena等 。
基于逻辑的推理
使用逻辑推理算法进行推理,如演绎推理、 归纳推理等。
基于机器学习的推理
使用机器学习算法进行推理,如神经网络、 决策树等。
基于本体的推理
使用本体进行推理,如语义网本体语言( OWL)、本体推理机(Protégé)等。
跨领域应用
探索跨领域知识图谱的应用场景, 推动其在不同领域的实际应用和发 展。
THANKS.
总结词
智能推荐系统
详细描述
智能推荐系统是知识图谱应用的另一个重要领域。通过利用知识图谱技术,智能推荐系统 能够深入理解用户的需求和兴趣,为其推荐相关内容或产品。这不仅可以提高用户的满意 度和忠诚度,还可以促进产品的销售和推广。
语义搜索
语义搜索:知识图谱在语义搜索中的 应用,主要是通过理解用户的查询意 图和上下文信息,为其提供更准确、 更有价值的结果。
知识图谱的起源与发展
起源
知识图谱的起源可以追溯到语义网和 本体论的研究,这些研究旨在构建一 个基于知识的网络,以支持智能应用 和语义搜索。
发展
随着大数据和人工智能技术的不断发 展,知识图谱的应用越来越广泛,已 经成为许多领域的重要工具,如智能 问答、推荐系统、智能助手等。
人工智能课件第二章 知识表示(修改)
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• 接上一页
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
6
• 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:
人工智能精品:知识表示方法
11
2.1 概 述
• 2.1.3 知识的分类 对知识从不同的角度划分,可得到不同的分类方法。
(1)以知识的作用范围划分,可分为常识性知识和领域性 知识。
(2)以知识的作用及表示来划分,可分为事实性知识、过 程性知识和控制性知识。
(3)以知识的确定性来划分,可分为确定知识和不确定知 识。
(4)按照人类的思维及认识方法来分,可分为逻辑性知识 和形象性知识。
∧TABLE(B)∧EMPTYTABLE(B)
问题的目标状态: AT(ROBOT,ALCOVE)∧EMPTYHANDED(ROBOT)∧ON(BOX,B)∧TABLE(A)
∧TABLE(B)∧EMPTYTABLE(A)
2.2 一阶谓词逻辑表示法
▪2.2.4 一阶谓词逻辑表示法的特点
一阶谓词逻辑是一种形式语言系统,它用数理逻辑的 方法研究推理的规律,即条件与结论之间的蕴涵关系,其 有以下一些特点:
8
2.1 概 述
(2)不确定性
知识的不确定性包括不完备性、不确定性与模糊性: • 知识的不完备性是指在解决问题时不具备解 决该问题所需要的全部知识。 • 知识的不确定性是指知识所具有的既不能完 全被确定为真,又不能完全被确定为假的特性。 • 知识的模糊性是指知识的“边界”不明确的 特性。
9
2.1 概 述
性的分别进行表示。其基本形式是
P→Q
或
IF P THEN Q
2.3 产生式表示法
2.3.3 知识的表示方法
1.确定性规则知识的产生式表示 P → Q 或者 IF P THEN Q
其中,P是产生式的前提;Q是一组结论或操作,用于指出前提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。
2.不确定性规则知识的产生式表示 P → Q (置信度) 或者 IF P THEN Q (置信度)
2.1 概 述
• 2.1.3 知识的分类 对知识从不同的角度划分,可得到不同的分类方法。
(1)以知识的作用范围划分,可分为常识性知识和领域性 知识。
(2)以知识的作用及表示来划分,可分为事实性知识、过 程性知识和控制性知识。
(3)以知识的确定性来划分,可分为确定知识和不确定知 识。
(4)按照人类的思维及认识方法来分,可分为逻辑性知识 和形象性知识。
∧TABLE(B)∧EMPTYTABLE(B)
问题的目标状态: AT(ROBOT,ALCOVE)∧EMPTYHANDED(ROBOT)∧ON(BOX,B)∧TABLE(A)
∧TABLE(B)∧EMPTYTABLE(A)
2.2 一阶谓词逻辑表示法
▪2.2.4 一阶谓词逻辑表示法的特点
一阶谓词逻辑是一种形式语言系统,它用数理逻辑的 方法研究推理的规律,即条件与结论之间的蕴涵关系,其 有以下一些特点:
8
2.1 概 述
(2)不确定性
知识的不确定性包括不完备性、不确定性与模糊性: • 知识的不完备性是指在解决问题时不具备解 决该问题所需要的全部知识。 • 知识的不确定性是指知识所具有的既不能完 全被确定为真,又不能完全被确定为假的特性。 • 知识的模糊性是指知识的“边界”不明确的 特性。
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2.1 概 述
性的分别进行表示。其基本形式是
P→Q
或
IF P THEN Q
2.3 产生式表示法
2.3.3 知识的表示方法
1.确定性规则知识的产生式表示 P → Q 或者 IF P THEN Q
其中,P是产生式的前提;Q是一组结论或操作,用于指出前提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。
2.不确定性规则知识的产生式表示 P → Q (置信度) 或者 IF P THEN Q (置信度)
《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;
(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;
科学知识图谱方法及应用 ppt课件
20世纪20、30年代英国人类学研 究提出“社会网络分析图谱”social
networt analysis map
默创立“三维构型图谱”three
dimensional configuration map
之后出现“多维尺度图谱”multi-
dimensional scaling map
卡尔提出“自组织映射图谱 ”self-organizing map
传播 创新
百闻不如一见、一图胜万言!
纽约大学心理学专家吉米·布洛诺(Jerome Bruner)在实验中发现,人们能记住10%听 到的东西,30%读到的东西,但是却可以记 住 80%看到的东西
8
9
1.知识可视化概述
❖科 学 计 算 可 视 化 (Visualization in Scientific; Computing)、数据可视化(Data visualization)、 信息可视化、知识可视化、知识域可视化。
18
2.知识图谱概述——基本概念
科学知识图谱是 显示科学知识的 发展进程与结构 关系的一种图形
以科学知识为计 量研究对象,属 于科学计量学范 畴
在以数学模型表 达科学知识单元 及其关系基础上
进而以可视化形 式绘制成二维或 三维图形,即知 识图谱
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2.知识图谱概述——基本概念
❖ ①较形象、定量、客观、真实地显示学科结构、 热点、演化与趋势,是学科基础研究新视角。
❖ 用克林伯格跳变算法和共生词分析法和图示 技术,研制主要主题和复杂趋势的发现地图
• 网络中各节点代表高 频词和爆炸词 • 节点大小代表该词达 到最大爆炸水平 • 颜色代表词常用和达 到最大爆炸水平的年 代
26
2.知识图谱概述——发展历程
相关主题
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有向图 后继节点(后裔) 父辈节点(祖先) 代价(cost) c(ni,nj) 图的显示说明(已知) 图的隐示说明(起始点,推论已知,后
继无限)
2.1 状态空间法
A
B
12
2.1 状态空间法
2.1.3 状态空间表示举例
产生式系统(production system) – 一个总数据库:它含有与具体任务有关的信息随着应用情况的不 同,这些数据库可能简单,或许复杂。 – 一套规则:它对数据库进行操作运算。每条规则由左部鉴别规则
状态空间表示法是人工智能中最基本的形 式化方法,是讨论问题求解技术的基础。
7
2.1.1 问题状态描述
Hale Waihona Puke 2.1 状态空间法1 定义
状态:
描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0,q1,…,qn 的有序集合。
是描述问题求解过程中不同时刻状况的数据 结构。 一般用一组变量的有序集合表示: Q=(q0,q1,...,qn) 其中每个元素qi(i=0,l,2,…,n) 为状态变量。 当给每一个变量以确定的值时,就得到了一个具体的状态。
算符:使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为 操作符或算符。
算符可分为走步、过程、规则、数学算子、运算符号、
逻辑符号等。
8
状态空间:是一个表示该问题全部可能状态及 其关系的图. 由三部分构成:问题的所有可能初始状态构成 的集合S;算符集合F;目标状态集合G。
问题的解 状态空间的问题求解就是从问题的初始状态集 S出发,经过一系列的算符运算,到达目标状 态。 由初始状态到目标状态所用算符的序列就构成 了问题的一个解。
9
2.1 状态空间法
2. 状态空间表示概念详释
Original State
Middle State
Goal State
例如下棋、迷宫及各种游戏。
10
例:三数码难题 (3 puzzle problem)
23 1
23 1
2 13
2.1 状态空间法
2 13
2
11
3
1
初始棋局
12
3
目标棋局
2.1.2 状态图示法 图论术语
过程性知识表示主要用来描述规则性知识和控制结构 知识。将有关某一问题领域的知识,连同如何使用这 些知识的方法,均隐式地表达为一个求解问题的过程 (如程序)
6
2.1状态空间法 (State Space Representation)
状态空间表示法就是以“状态空间’’的 形式来表示问题及其搜索过程的一种方法。
第二章 知识表示方法
2.1 状态空间法 2.2 问题归约法 2.3 谓词逻辑法 2.4 语义网络法 2.5 其他方法 2.6 小结
1
知识表示的基本概念
什么是知识?(专家看法)
Feigenbaum 认 为 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。
(W,0,W,z) climbbox (W,1,W,z)
16
2.1 状态空间法
grasp猴子摘到香蕉,即有
(c,1,c,0)
grasp
(c,1,c,1)
该初始状态变换为目标状态的操作序列为 {goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp}
的适用性或先决条件以及右部描述规则应用时所完成的动作。
– 一个控制策略:它确定应该采用哪一条适用规则,而且当数据库
的终止条件满足时,就停止计算。
13
状态空间表示举例
例:推销员旅行问题(运筹学-图论-最短路径) 例:猴子和香蕉问题
2.1 状态空间法
在一个房间内有一只猴子(可把这只猴子看做一个机器人)、一个箱子和一束香蕉。
知识的特性 相对正确性:在一定前提条件下正确。 不确定性:知识存在“真—假”程度之分。 可表示性:知识可数据化形式表示。 可利用性:知识就是力量。
3
知识的分类 知识可以从不同角度划分,得到不同的分类方法。 ➢ 按照知识的作用范围来划分,知识可以分为常识性知识、领域性
知识。 ➢ 按照知识的作用及表示来划分,知识可以分为事实性知识、规则
Bernstein说知识是由特定领域的描述、关系和过 程组成的。
Hayes-Roth认为知识是事实、信念和启发式规则。 从知识库观点看,知识是某论域中所涉及的各有 关方面、状态的一种符号表示。
2
知识 知识是人们把实践中获得的信息关联在一起所 形成的信息结构,是构成智能的基础。 知识→信息→数据→符号
14
香蕉挂在天花板下方,但猴子的高度不足以碰到它。那么这只猴子怎样才能摘到 香蕉呢?上图表示出猴子、香蕉和箱子在房间内的相对位置。
解题过程
2.1 状态空间法
用一个四元表列(W,x,Y,z)来表示这个问题状态.
W-猴子的水平位置 x-当猴子在箱子顶上时取x=1;否则取x=0 Y-箱子的水平位置 z-当猴子摘到香蕉时取z=1;否则取z=0
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。
知识表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一 般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考 虑知识的存储,又考虑知识的使用。
5
知识表示方法可以分为陈述性知识表示和过程性知识 表示两大类。
陈述性知识表示主要是用来描述事实性知识。这类表 示法就是将对象的有关事实陈述出来,并以数据的形 式表示。强调事物所涉及的对象是什么,是对事物有 关知识的静态描述,是知识的一种显式表达形式。而 对于如何使用这些知识,则通过控制策略来决定。
性知识、控制性知识和元知识。 ➢ 按照知识的确定性划分,知识可以分为确定性知识和不确定性知
识。 ➢ 按照人类的思维及认识来划分,可分为逻辑性知识和形象性知识。
4
知识的表示就是对人类知识的一种描述,把知识表示 成计算机能够处理的数据结构。
知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的 一般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既 考虑知识的存储又考虑知识的使用。
这个问题的操作(算符)如下: – 2 goto(U)表示猴子走到水平位置U – 或者用产生式规则表示为
(W,0,Y,z) goto(U) (U,0,Y,z)
15
2.1 状态空间法
pushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V,即有
(W,0,W,z) pushbox(V) (V,0,V,z)
climbbox猴子爬上箱顶,即有
继无限)
2.1 状态空间法
A
B
12
2.1 状态空间法
2.1.3 状态空间表示举例
产生式系统(production system) – 一个总数据库:它含有与具体任务有关的信息随着应用情况的不 同,这些数据库可能简单,或许复杂。 – 一套规则:它对数据库进行操作运算。每条规则由左部鉴别规则
状态空间表示法是人工智能中最基本的形 式化方法,是讨论问题求解技术的基础。
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2.1.1 问题状态描述
Hale Waihona Puke 2.1 状态空间法1 定义
状态:
描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0,q1,…,qn 的有序集合。
是描述问题求解过程中不同时刻状况的数据 结构。 一般用一组变量的有序集合表示: Q=(q0,q1,...,qn) 其中每个元素qi(i=0,l,2,…,n) 为状态变量。 当给每一个变量以确定的值时,就得到了一个具体的状态。
算符:使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为 操作符或算符。
算符可分为走步、过程、规则、数学算子、运算符号、
逻辑符号等。
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状态空间:是一个表示该问题全部可能状态及 其关系的图. 由三部分构成:问题的所有可能初始状态构成 的集合S;算符集合F;目标状态集合G。
问题的解 状态空间的问题求解就是从问题的初始状态集 S出发,经过一系列的算符运算,到达目标状 态。 由初始状态到目标状态所用算符的序列就构成 了问题的一个解。
9
2.1 状态空间法
2. 状态空间表示概念详释
Original State
Middle State
Goal State
例如下棋、迷宫及各种游戏。
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例:三数码难题 (3 puzzle problem)
23 1
23 1
2 13
2.1 状态空间法
2 13
2
11
3
1
初始棋局
12
3
目标棋局
2.1.2 状态图示法 图论术语
过程性知识表示主要用来描述规则性知识和控制结构 知识。将有关某一问题领域的知识,连同如何使用这 些知识的方法,均隐式地表达为一个求解问题的过程 (如程序)
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2.1状态空间法 (State Space Representation)
状态空间表示法就是以“状态空间’’的 形式来表示问题及其搜索过程的一种方法。
第二章 知识表示方法
2.1 状态空间法 2.2 问题归约法 2.3 谓词逻辑法 2.4 语义网络法 2.5 其他方法 2.6 小结
1
知识表示的基本概念
什么是知识?(专家看法)
Feigenbaum 认 为 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。
(W,0,W,z) climbbox (W,1,W,z)
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2.1 状态空间法
grasp猴子摘到香蕉,即有
(c,1,c,0)
grasp
(c,1,c,1)
该初始状态变换为目标状态的操作序列为 {goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp}
的适用性或先决条件以及右部描述规则应用时所完成的动作。
– 一个控制策略:它确定应该采用哪一条适用规则,而且当数据库
的终止条件满足时,就停止计算。
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状态空间表示举例
例:推销员旅行问题(运筹学-图论-最短路径) 例:猴子和香蕉问题
2.1 状态空间法
在一个房间内有一只猴子(可把这只猴子看做一个机器人)、一个箱子和一束香蕉。
知识的特性 相对正确性:在一定前提条件下正确。 不确定性:知识存在“真—假”程度之分。 可表示性:知识可数据化形式表示。 可利用性:知识就是力量。
3
知识的分类 知识可以从不同角度划分,得到不同的分类方法。 ➢ 按照知识的作用范围来划分,知识可以分为常识性知识、领域性
知识。 ➢ 按照知识的作用及表示来划分,知识可以分为事实性知识、规则
Bernstein说知识是由特定领域的描述、关系和过 程组成的。
Hayes-Roth认为知识是事实、信念和启发式规则。 从知识库观点看,知识是某论域中所涉及的各有 关方面、状态的一种符号表示。
2
知识 知识是人们把实践中获得的信息关联在一起所 形成的信息结构,是构成智能的基础。 知识→信息→数据→符号
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香蕉挂在天花板下方,但猴子的高度不足以碰到它。那么这只猴子怎样才能摘到 香蕉呢?上图表示出猴子、香蕉和箱子在房间内的相对位置。
解题过程
2.1 状态空间法
用一个四元表列(W,x,Y,z)来表示这个问题状态.
W-猴子的水平位置 x-当猴子在箱子顶上时取x=1;否则取x=0 Y-箱子的水平位置 z-当猴子摘到香蕉时取z=1;否则取z=0
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。
知识表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一 般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考 虑知识的存储,又考虑知识的使用。
5
知识表示方法可以分为陈述性知识表示和过程性知识 表示两大类。
陈述性知识表示主要是用来描述事实性知识。这类表 示法就是将对象的有关事实陈述出来,并以数据的形 式表示。强调事物所涉及的对象是什么,是对事物有 关知识的静态描述,是知识的一种显式表达形式。而 对于如何使用这些知识,则通过控制策略来决定。
性知识、控制性知识和元知识。 ➢ 按照知识的确定性划分,知识可以分为确定性知识和不确定性知
识。 ➢ 按照人类的思维及认识来划分,可分为逻辑性知识和形象性知识。
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知识的表示就是对人类知识的一种描述,把知识表示 成计算机能够处理的数据结构。
知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的 一般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既 考虑知识的存储又考虑知识的使用。
这个问题的操作(算符)如下: – 2 goto(U)表示猴子走到水平位置U – 或者用产生式规则表示为
(W,0,Y,z) goto(U) (U,0,Y,z)
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2.1 状态空间法
pushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V,即有
(W,0,W,z) pushbox(V) (V,0,V,z)
climbbox猴子爬上箱顶,即有