常用的知识表示方法
典型的知识表示方法
典型的知识表示方法一、逻辑表示法。
1.1 这逻辑表示法呢，就像是给知识搭个框架。
把知识按照逻辑关系，什么因果啦，包含啦之类的关系，整理得明明白白。
就好比我们说“因为下雨，所以地面湿”，这就是一种简单的逻辑关系表示。
它清晰得很，让人一眼就能瞧出知识之间的联系。
这就像盖房子，一块砖一块砖按照设计好的结构码放整齐。
1.2 可是呢，这方法也有它的难处。
要是知识复杂一点，那逻辑关系就像一团乱麻，很难梳理得清清楚楚。
就像在一个大仓库里找东西，东西太多太杂，找起来就费劲。
比如说要表示一个大型企业的运营逻辑，涉及到众多部门、人员、业务流程，这逻辑表示法就有点吃力了。
二、语义网络表示法。
2.1 语义网络就有点像一张大网。
每个知识节点就像网上的一个结，节点之间的连线表示它们的关系。
比如说“猫是哺乳动物”，“猫”和“哺乳动物”就是两个节点，中间有连线表示所属关系。
这方法很直观，就像我们看人际关系图一样，谁和谁有关系，一眼就能看出来。
2.2 不过呢，语义网络也不是十全十美的。
它缺乏精确的语义定义。
有时候就像雾里看花，模模糊糊的。
就像我们说一个人“大概是好人”，这个“大概”就很模糊。
在表示精确的科学知识或者严谨的法律条文时，就可能会出问题。
2.3 还有啊，当知识规模增大的时候，这语义网络就可能变得臃肿不堪。
就像一个人穿了太多衣服，行动都不方便了。
要在这个庞大的网络里查找和更新知识，那可就不是一件轻松的事儿。
三、框架表示法。
3.1 框架表示法就像是给知识做个模板。
我们先定好一个框架结构，然后把具体的知识往里面填充。
比如说描述一个人，我们有年龄、性别、职业等框架，然后把具体某个人的这些信息填进去。
这就像我们做填空题一样，有了框架，填空就比较简单。
这种方法对于表示有固定结构的知识很方便，就像把东西分类放进不同的盒子里。
3.2 但是呢，框架表示法比较死板。
一旦框架定下来了，要是有新的知识不符合这个框架，就像硬要把一个方东西塞进圆洞里，很困难。
知识表示方法
知识的特性
相对正确性：所有的知识只在一定的范围内有 效性； 不确定性：现实生活中的信息具有模糊性； 可表示性：可以将知识数据化用于存储和处理； 可利用性：知识是可以利用的；
知识的分类
以知识的作用范围划分：常识性知识和领域性 知识； 以知识的作用及表示来划分：事实性知识；规 则性知识；控制性知识；元知识； 以知识的确定性划分：确定性知识和不确定性 知识； 按照人类的思维及认识方法划分：逻辑性知识 和形象性知识；
一阶谓词逻辑表示举例
谓词比命题更加细致地刻画知识：
– 表达能力强
• 如：北京是个城市， City(x) 把城市这个概念分割出来。把“城市” 与“北京” 两个概念连接在一起，而且说明“北京”是“城市” 的子概念。
– 谓词可以精确的表示逻辑结果
• 如：City(间建立联系：使用联结词，进 而组成公式表示事实性知识和规则性知识：
过程描述
AT(robot,c) EMPTY(robot) GOTO(x,y) TABLE(a) {c/x a/y} TABLE(b) ON(box,a) AT(robot,a) AT(robot,a) EMPTY(robot) PICK_UP(x) TABLE(a) TABLE(a) TABLE(b) {a/x} TABLE(b) HOLDS(robot,box) ON(box,a)
过程描述
AT(monkey,a) GOTO(x,y) EMPTY(monkey) BOX(c) {a/x c/y} AT(banana,b)
GOTO(x,y) {c/x b/y}
AT(monkey,c) PICK_UP(x) AT(monkey,c) EMPTY(monkey) HOLDS(monkey,box) BOX(c) {c/x} AT(banana,b) AT(banana,b) AT(monkey,b) AT(monkey,b) SET_DOWN(x) AT(box,b) HOLDS(monkey,box) EMPTY(monkey) AT(banana,b) {b/x} AT(banana,b) AT(monkey,b) AT(box,b) EMPTY(monkey) ON(monkey,bo x)
各种各样的知识表示方法及其应用
各种各样的知识表示方法及其应用众所周知，知识是一个比较普遍的概念，在生活中有着各种各样的表现形式，而如何把知识表示出来，也就是把知识提取这一过程就显得异常重要了。
每一种知识可能要采取不同的知识表示方法才能更加有效。
而且知识有可能只有一部分是我们所需要的，可以利用的，因此只有选择好一个知识表示方法，才能剔除不需要的东西，而留下精华。
在人工智能课程的学习中,我已经学到了许多知识表示方法,而通过这次读书活动,我学到了更多的知识表示方法以及相同方法的不同表现形式,现在做出如下比较与总结。
由于书中的知识表示方法在表达和分析上都跟其他书上介绍的都有区别，因此我把它们进行了比较分析。
把与书上不同的观点罗列出来，并且对相似的观点进行比较，从中收获很大。
与书中相似相似的方法:第一、语义网络法语义网络是1968年Quilian在研究人类联想记忆时提出的心理学模型，认为记忆是由概念间的联系来实现的。
1972年，Simmons首先将语义网络表示法用于自然语言理解系统。
语义网络的结构：语义网络是知识的一种图解表示，它由节点和弧线或链线组成。
节点用于表示实体、概念和情况等，弧线用于表示节点间的关系。
组成部分词法部分决定表示词汇表中允许有哪些符号，它涉及各个节点和弧线。
结构部分叙述符号排列的约束条件，指定各弧线连接的节点对。
过程部分说明访问过程，这些过程能用来建立和修正描述，以及回答相关问题。
语义部分确定与描述相关的(联想)意义的方法即确定有关节点的排列及其占有物和对应弧线。
书本上讲述的语义网络法可以用来表示事实;表示事实间的关系;表示比较复杂的知识。
而书上所讲的应用似乎不够完全,除了用来表示简单的事实、表示占有关系和其它情况之外它还能选择语义基元（试图用一组基元来表示知识，以便简化表示，并可用简单的知识来表示更复杂的知识。
）语义网络法可以分成二元语义网络的表示(Representation of Two-Element Semantic Network)和多元语义网络的表示（Representation of Multi-Element Semantic Network）语义网络法可以与谓词逻辑等效，用语义网络表示谓词逻辑法中的各种连词及量化，具体表示如下1.合取：多元关系可以被转换成一组二元关系的合取，从而可以用语义网络的形式表示出来。
第2章(知识表示方法3-谓词逻辑)
命题变元：用符号P、Q等表示的不具有固定、具
体含义的命题。它可以表示具有“真”、“假”含
义的各种命题。
命题变元可以利用联结词构成所谓的合适公式。
2013-3-10
合适公式的定义 ①若P为原子命题，则P为合适公式，称为原子公
式。
②若P是合适公式，则～P也是一个合适公式。
2013-3-10
③若P和Q是合适公式，则P∧Q、 P∨Q 、PQ 、 PQ都是合适公式。 ④经过有限次使用规则1、2、3，得到的由原子公 式、联结词和圆括号所组成的符号串，也是合适 公式。
2013-3-10
④分配律 P∧(Q∨R) 等价于 (P∧Q)∨(P∧R) P∨(Q∧R) 等价于 (P∨Q)∧(P∨R)
⑤交换律
P∧Q 等价于 Q∧P P∨Q 等价于 Q∨P
2013-3-10
⑥结合律
(P∧Q)∧R 等价于 P∧(Q∧R) (P∨Q)∨R 等价于 P∨(Q∨R) ⑦逆否律 PQ 等价于 ～Q～P
2013-3-10
谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展。它将一个原
子命题分解成客体和谓词两个组成部分。 例如： 雪 是黑的
客体
谓词
本课程主要介绍一阶谓词逻辑。
2013-3-10
2.3.1 谓词演算
1、语法与语义
谓词逻辑的基本组成部分
谓词 变量 函数 常量 圆括号、方括号、花括号和逗号
2013-3-10
（谓词）合适公式 的（递归）定义：
①原子（谓词）公式是合适公式。
②若 A 是合适公式，则 ～A 也是合适公式。 ③若 A 和 B 是合适公式，则 A∧B 、A∨B 、 AB 、AB 也是合适公式。
2013-3-10
④若 A 是合适公式， x 为 A 的自由变元（变量），
基于连续向量的知识表示
基于连续向量的知识表示摘要：一、引言二、连续向量的概念与性质三、基于连续向量的知识表示方法1.欧氏空间表示法2.球面空间表示法3.混合空间表示法四、连续向量表示法的优势与挑战五、总结与展望正文：一、引言随着深度学习技术的发展，连续向量表示法作为一种有效的知识表示方法，逐渐受到学术界和工业界的关注。
本文将对连续向量的知识表示进行详细介绍，并探讨其应用价值。
二、连续向量的概念与性质连续向量是一种具有一定长度和维度的数列，可以用数学公式表示为：v = (v1, v2, ..., vn)。
它具有以下性质：1.连续性，即相邻元素之间存在无限个可能的值；2.可加性，即对于多个连续向量，可以通过求和得到一个新的连续向量；3.标量乘法，即对连续向量乘以一个标量，可以得到一个新的连续向量。
三、基于连续向量的知识表示方法1.欧氏空间表示法欧氏空间表示法是最常见的连续向量表示方法，以欧几里得距离作为相似性度量。
对于两个连续向量u和v，其欧氏距离为：d(u, v) = sqrt(Σ(ui - vi)^2)。
欧氏空间表示法简单易实现，但存在维度灾难问题，即随着维度的增加，计算复杂度呈平方级增长。
2.球面空间表示法为了解决欧氏空间表示法的维度灾难问题，学者们提出了球面空间表示法。
球面空间表示法以球面距离作为相似性度量，具有以下优点：1.计算复杂度较低；2.能够更好地处理高维数据。
球面空间表示法的具体实现方法有多种，如余弦相似度、切向量等。
3.混合空间表示法为了综合利用欧氏空间和球面空间的优点，学者们提出了混合空间表示法。
混合空间表示法将连续向量划分为多个子空间，每个子空间使用不同的相似性度量方法。
通过合理地划分子空间，混合空间表示法可以有效地平衡计算复杂度和表示性能。
四、连续向量表示法的优势与挑战连续向量表示法具有以下优势：1.能够表示高维数据；2.能够处理连续变化的数据；3.易于与深度学习技术相结合。
然而，连续向量表示法也面临一些挑战，如：1.计算复杂度较高；2.缺少统一的相似性度量方法；3.对数据分布的依赖性较强。
知识表示方法语义网络和框架表示方法.
AKO
比赛
AKO
活动
CONSE
AKO Racer 机器人竞赛
ANTE
机器人
蕴含
ISA
参加比赛
Manipulator
Constitution
Joiner 李强
22
学生
学校
人
2.5.4 逻辑关系的表示
存在和全称量词的表示(1/4)
• 存在量词：可直接用“ISA”、“AKO”等这样的语义关系来表示 • 全称量词：可采用亨德里克提出的网络分区技术 • 基本思想：把一个复杂命题划分为若干个子命题，每个子命题用一个 较简单的语义网络表示，称为一个子空间，多个子空间构成一个大空间。 每个子空间看作是大空间中的一个结点，称作超结点。空间可逐层嵌套， 子空间之间用弧互相连结。 • 例2-19 用语义网络表示如下事实： • “每个学生都学习了一门程序设计语言” • 其语义网络如下图。在该图中： • GS是一个概念结点，它表示具有全称量化的一般事件。 • g是一个实例结点，代表GS 中的一个具体例子，如上所提到的事实。 • s是一个全称变量，表示任意一个学生。 • l是一个存在变量，表示某一次学习。 • P是一个存在变量，表示某一门程序设计语言。 • 这样，s、l、p之间的语义联系就构成一个子空间，它表示对每一个学生 23 s，都存在一个学习事件l 和一门程序设计语言p。
基本的语义关系(2/6)
•
• •
属性关系
指事物和其属性之间的关系。常用的属性关系有： Have：含义为“有”，表示一个结点具有另一个结点所描述的属性
•
•
Can：含义为 “能”、“会”，表示一个结点能做另一个结点的事情
例如：“鸟有翅膀”
鸟 Have 翅膀
第2章 知识表示方法
CISIC
6
状态空间表示概念详释
Original State
…
Middle State
…
Goal State
状态空间法：从某个初始状态开始，每次加一个 操作符，递增地建立起操作符的实验序列，直至 达到目标状态止。 例如下棋、迷宫及各种游戏。
CISIC
7
3 Puzzle Problem(3数码难问题)
CISIC
34
示例—分子结构识别问题 （DENDRAL系统）
把分子式重写为原子数较少的分子式和原子间结 合关系的混合结构，例如：
H
C5H12
C2H5
C
H
C2H5
CISIC
35
将混合结构的识别再分解为子识别问题，直至不出现分 子式为至,每个子问题只是单一分子式或原子间结合关系 的表示。 H
C2H5 H C
V=c,climbbox （c，1，c，0） grasp
（c，1，c，1） 目标状态
goto（U）
（U，0，V，0）
goto（U）
初始状态变换为目标状态的操作序列为： {goto(b), pushbox(c), climbbox, grasp} 猴子和香蕉问题的状态空间图
CISIC
17
猴子和香蕉问题自动演示：
climbbox ：猴子爬上箱顶
（W，0，W，z）
climbbox
（W，1，W，z）
应用算符climbbox的先决条件是什么？
CISIC
15
初始状态 （a，0，b，0）
goto（U）
pushbox（V） U=b
goto（U） （U，0，b，0）
U=b，climbbox (b，1，b，0) U=V
第02章知识表示方法
1. 状态空间法（11）
作业：用状态空间搜索法求解农夫、狼、 羊、菜问题。
A farmer with his goat, wolf and cabbage come to a river that they wish to cross. There is a boat, but it only has room for two, and the farmer is the only one that can row. If the goat and cabbage get in the boat at the same time, the cabbage gets eaten. Similarly, if the wolf and goat are together without the farmer, the goat is eaten. Devise a series of crossings of the river so that all concerned make it across safely.
概 述
知识的特性
1、相对正确性 2、不确定性 3、可表示性 4、可利用性
概 述
知识的分类
1、知识的作用范围：常识知识和领域知识 2、知识的作用及表示： 事实知识：有关领域内的概念、事实、 客观事物的属性、状态及其关系的描述。 规则知识：事物的行动、动作相联系的 因果关系知识。 3、知识的确定性：确定和不确定 4、思维和认识方法：逻辑和形象
2）综合数据库 又称为事实数据库，用于存放输入的事 实、中间的运行结果和最后结果的工作区。 当规则库中的某条产生式前提与综合数据 库的某些已知事实匹配时，该产生式就被 激活，推理出结论放入综合数据库中，作 为后面推理的已知事实。显然综合数据库 是动态变化的。
第二章知识和知识表示
12
知识的表示（续）
• 几点注意 –同一个知识有多种表示方法，不同的方法其效果 不一样 • 不同领域的知识具有不同的特点 • 各种表示方法各有优缺点，适用的情况不同 • 选择知识表示方法，要因问题而异 –一般，在选用知识表示方法时，应从以下几个方 面考虑 • 1.充分表示领域知识 • 2.有利于知识的利用 • 3.便于知识的组织、维护与管理 13 • 4.便于理解和实现
各种不同的方式和次序组合起来表示知识
– 连接机制表示法：用神经网络技术表示知识的
一种方法，相对于符号表示法而言是一种隐式
表示法
11
常用知识表示方法
–状态空间法
–脚本表示法
–过程表示法
–问题归约法
–谓词逻辑表示法 –产生式表示法 –框架表示法 –语义网络表示法
–Petri网表示法
–面向对象的表示法
–本体表示法
（122）（322）
（322）（333）
（111）（113）
（113）（123）
（123）（122）
（322）（321）
（321）（331）
（331）（333）
34
问题归约的描述
• 问题归约方法应用算符把问题描述转化为子问题描述，可 以采用各种数据结构：表列、树、字符串、矢量、数组等； – 例如梵塔问题的表示：包含两个数列的表列： [(113),(333)] • 也可以用状态空间表示法的三元组（S，F，G）表示；其 子问题描述规定了最后解答路径将要通过的中间状态；
解答的任一旅程,必须是具有最短距离的旅程。
28
B
A
E
D
(A)起始节点
推销员旅行问 题状态空间图
(ACDEBA)
29
知识的语义网络表示方法
张山
主体
一本书 客体2
给予事件 客体1 动作
给
肖红
2020/3/29
7
例2：有下述事实： “小信使”这只鸽子从春天到秋天占有一个窝。
小信使 是一只
占有者
占有
占有物
开始于
鸽子 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 春天
是一种 是一种
▪ 过程部分：说明访问过程，这些过程能用来建立和修正 描述，以及回答相关问题。
2020/3/29
2
一个最简单的语义网络是如下一个三元组： （节点1，弧，节点2）
它可用图表示，称为一个基本网元。
A
RAB
B
其中，A,B分别代表两个节点；RAB表示A与B之间的语某种语义联系。
例如：
是一种
猎狗
狗
其中，在猎狗与狗之间的语义关系”是一种”具体的指出了猎狗与狗的语 义关系，即猎狗是狗的一种，两者之间存在类属关系。
2.4 知识的语义网络表示方法
1. 概述
语义网络1968年由J.R.Quillian提出，开始是作为人类联想记忆的一 个显式心理学模型提出，随后在AI中用于自然语言理解，表示命题 信息（具有逻辑真的事实）。目前语义网络已广泛应用于人工智能 的许多领域，是一种表达能力强而且灵活的知识表达方式。
• 语义网络是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络图 ； • 从图论的观点看，他们就是一个“带标识的有向图” ； • 语义网络由节点和节点间的弧组成；
身上有毛 狗
有尾巴
有生命
动物 会 吃
能运动
：表示节点—— ：表示狐 ：该节点描述对象的属性
6 知识表示方法 part4
槽名
侧面名
框架表示法
框架网络：
当知识比较复杂时，往往需要通过多个框架之间的横 向或纵向联系形成一种框架网络。
框架之间的纵向联系：
是指那种具有继承关系的上下层框架之间的联系。框 架之间的纵向联系通过预定义槽名AKO或ISA等来实现。
框架之间的横向联系
是指那种以另外一个框架名作为一个槽的槽值或侧面 值所建立起来的框架之间的联系。
西安电子科技大学
语义网络法
多元关系表示方法
把多元关系它转化为一组二元关系的组合，或二元关 系的合取
R(X1，X2，…，Xn)
可转换为
R12(X1，X2)∧R13(X1，X3)∧…∧ R1n(X1，Xn) ...... Rn-1 n(Xn-1，Xn)
西安电子科技大学
语义网络法
多元关系表示方法
西安电子科技大学
语义网络法
语义网络法的优点：
结构性：把事物的属性以及事物间的各种语义联系显式地表 示出来，是一种结构化的知识表示方法。在这种方法中，下 层结点可以继承、新增、变异上层结点的属性。 联想性：本来是作为人类联想记忆模型提出来的，它着重强 调事物间的语义联系，体现了人类的联想思维过程。 自然性：这种带有标识的有向图，可比较直观地把知识表示 出来，符合人们表达事物间关系的习惯，并且与自然语言语 义网络之间的转换也比较容易实现。
知识表示方法二
李艳燕
3 、谓词逻辑表示法
2
逻辑系统： 命题逻辑：具有真假意义的陈述句
一个命题总有一个值，称为真值。真值只有“真”（ T ）、 “假”（ F ）两种。 原子命题：不能分解的简单陈述句 复合命题：由连接词、标点符号和原子命题构成
谓词逻辑：根据对象和对象上的谓词（对象的属性和 对象之间的关系），通过连接词和量词来表示。
一元、二元谓词 father(x), less(x, y) 一阶、二阶谓词
3
谓词逻辑表示法
用谓词公式表示 （ 1 ）事实性知识：用合取符号（∧）、析取符 号（∨）连接形成的谓词公式来表示。 例：“张三是学生，李四也是学生”
IS_STUDENT( 张三 ) ∧ IS_STUDENT( 李四 ) IS_STUDENT(x) 是谓词，表示 x 是学生
29
例 : 黄河大学与长江大学两校篮球队在长江大学 进行一场比赛 , 结局的比分是 98:110
30
语义网络表示知识的方法
3. 逻辑关系的表示
例 : 参赛者有工人、干部、有高的、有矮
(1) 合取与析取的表示 的 a. 工人、高的 ; b. 工人、矮的 ; c. 干部、高的 ; d. 干部、矮的 .
（ 2 ）规则性知识 以蕴含符号连接，形如： x
y
4
谓词公式表示知识的步骤
1 ）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确 切含义； 2 ）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中 的变元赋以特定的值； 3 ）根据所要表达的知识的含义，用适当的连接 符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。
5
例 1 ：张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编 程序 例 2 ：张楠比他父亲长得高。 1 ）定义谓词：
人工智能推理引擎的设计与实现教程
人工智能推理引擎的设计与实现教程人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域是计算机科学的一个重要分支，旨在开发和实现能够模拟和展现人类智能的机器或程序。
人工智能推理引擎作为人工智能的重要组成部分，被广泛应用于各个领域，包括语音识别、自然语言处理、数据挖掘等。
本文将详细介绍人工智能推理引擎的设计与实现教程。
一、概述人工智能推理引擎是指能够通过推理过程来解决问题的计算机程序。
推理过程是指通过对已知信息的逻辑推理，得出新的结论或解决问题的方法。
人工智能推理引擎的设计与实现主要包括以下几个步骤：1. 知识表示：将问题领域的知识、规则和约束转化为计算机可理解和处理的形式。
常用的知识表示方法包括逻辑表达式、语义网络、专家系统规则等。
2. 推理机制：根据输入的知识和问题描述，通过推理机制进行逻辑推理和问题求解。
推理机制可以采用前向推理、后向推理、混合推理等方式，根据问题的特点选择合适的推理机制。
3. 知识获取：通过各种方法和技术获取知识，包括专家访谈、文本分析、网络爬虫等。
知识获取是人工智能推理引擎设计的关键环节，直接影响到引擎的性能和准确性。
4. 知识推理：通过推理机制对输入的知识进行推理和演绎，得出新的结论。
推理过程中，可采用归纳推理、演绎推理、模糊推理等方法，根据具体问题和数据选择合适的推理方式。
二、知识表示知识表示是人工智能推理引擎设计的基础，合适的知识表示方法能够提高推理引擎的效率和准确性。
人工智能推理引擎常用的知识表示方法包括：1. 逻辑表达式：使用一阶逻辑或谓词逻辑进行知识的表示和推理。
逻辑表达式具有结构清晰、推理规则明确的特点，但在处理复杂问题时计算复杂度较高。
2. 语义网络：使用节点和连接线表示知识之间的关系，节点表示实体或概念，连接线表示实体或概念之间的关系。
语义网络在表示复杂关系的知识时具有较好的表达能力。
3. 专家系统规则：使用规则库来表示知识和推理过程。
规则库由一系列的条件和结论组成，根据条件的满足程度推导出结论。
人工智能[第二章知识表示方法]山东大学期末考试知识点复习
![人工智能[第二章知识表示方法]山东大学期末考试知识点复习](https://img.taocdn.com/s3/m/118c9173168884868762d6a5.png)
山东大学 期末考试知识点复习
蕴涵式是一个谓词公式，本身有真值，而产生式不是谓词公式，没有真值。 3．产生式系统 产生式系统一般由 3 个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。它们 之间的关系如图 2．1 所示。
(1)规则库 规则库就是用于描述某领域内知识的产生式集合，是 图 2．1 产生式系 统的基本结构某领域知识(规则)的存储器，其中的规则是以产生式形式表示的。 规则库中包含着将问题从初始状态转换成目标状态(或解状态)的那些变换规则。 规则库是产生系统的核心，是进行问题求解的基础，其中知识的完整性和一致性、 知识表达的准确性和灵活性以及知识组织的合理性，都将对产生式系统的性能和 运行效率产生直接影响。 (2)综合数据库 综合数据库又称为事实库，用于存放输入的事实、外部数据库输入的事实以 及中间结果(事实)和最后结果的工作区。当规则库中的某条产生式的前提可与综 合数据库中的某些已知事实匹配时，该产生式就被激活，并把用它推出的结论放 人综合数据库中，作为后面推理的已知事实。显然，综合数据库的内容是在不断 变化的，是动态的。 (3)推理机 推理机是一个或一组程序，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，包 含了推理方式和控制策略。控制策略的作用就是确定选用什么规则或如何应用规 则。通常从选择规则到执行操作分 3 步完成：匹配、冲突解决和操作。 ①匹配。匹配就是将当前综合数据库中的事实与规则中的条件进行比较，如 果相匹配，则这一规则称为匹配规则。因为可能同时有几条规则的前提条件与事
知识表示及基本推理方法
知识表示逻辑表示产生式表示法语义网络表示法框架表示法面向对象的表示法其它表示法本章目录知识表示概念知识表示是把知识符号化，转送给计算机，这是知识工程的核心领域。
知识表示方法：一阶谓词产生式框架语义网络自然语言其他（剧本、神经网络）同一知识可采用不同的表示方法，不同的表示知识表示方法必须具备的性质充分表示：表达有关领域的各种所需知识充分推理：能从旧的知识推出新的知识有效推理：有能力把附加信息结合到结构中去，这些信息有利于推理有效的获取知识：方便获取，最好系统本身有能力控制知识获取知识表示的评价标准表示方案应便于修改和扩充知识表示方案尽量简单易懂表示方法清晰明确本节目录逻辑表示这是一种最早使用的知识表示方法，运用命题演算、谓词演算的概念来描述知识。
命题演算谓词演算例子逻辑表示知识小结本节目录命题演算在日常生活中，可判断真假的话就是命题。
如，雪是白的。
把单个命题连接起来可组成复合命题。
联结词：/\合取（与）\/析取（或）¬否定（非）→蕴含（implies）等价真值表谓词演算用谓词表达命题，带有参数的命题，包括实体和谓词两个部分。
谓词公式的一般形式是：P(x 1, x 2, …, x n )其中，P是谓词符号（简称谓词），x i (i=1,2,…n)是参数项（简称项，可以为常量、变量、函数）；如：雪是白的。
P(e) P:是白的e：雪(T)P(b) P:是白的b：煤(F)对谓词演算可以加量词全称量词--以符号（"x）P(x)来表示对于某个论域中的所有（任意一个）个体x,都有P(x)真值为T。
存在量词--以符号（$x）P(x)来表示某个论域中至少存在一个个体x，使P(x) 真值为T。
一阶谓词演算若限定不允许在谓词、连词、量词和函数名位置上出现使用变量进行量化处理，且参数项不能是谓词公式，则这样的谓词演算是一阶的。
换言之，一阶谓词演算不允许对谓词、连词、量词和函数名进行量化。
谓词公式P(x1, x2, …, x n)是合适公式若A为合适公式，则¬A也是合适公式若A、B都是合适公式，则A/\B，A\/B，A→B，A B也是合适公式若A为合适公式，x为A中的自由变元，则（"x）A ，（$x）A也是合适公式例子我喜爱音乐和绘画：LIKE（I，MUSIC）∧LIKE（I，PAINTING）李明打篮球或踢足球PLAYS（LIMING，BASKETBALL）∨PLAYS（LIMING，FOOTBALL）如果该书是何平的，那么它是兰色封面的OWNS（HEPING，BOOK-1）->COLOR(BOOK-1,BLUE)机器人不在2号房间内~INROOM（ROBOT，r2）所有的机器人都是灰色的（"x）[ROBOT（X）->COLOR（x，GRAY）]1号房间内有个物体（$x）INROOM（x，r1）若x>y, y>z则x>z G(x,y)/\G(y,z) -> G(x,z)逻辑表示知识小结合适公式表示知识合适公式具有强大的形式化表示功能 推理采用归结原理方法逻辑表示法的优点：符号简单，描述易于理解自然、严密、灵活、模块化具有严格的形式定义和理论基础 基于归结法的推理，保证正确逻辑表示知识小结逻辑表示法的缺点：没有提供如何组织知识的信息无法使用启发式规则浪费时空，容易产生组合爆炸典型系统：自动问答系统QA-3机器人行为规划系统STRIPS机器博弈系统FOL本节目录产生式表示法产生式表示法是ES中用的最多的一种知识表示方法。
第2章知识表示方法
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.3
产生式表示法
产生式表示格式固定，形式单一，规则（知识单位）间相互较
2.3.5 产生式表示的特点
为独立，没有直接关系使知识库的建立较为容易，处理较为简单的 问题是可取的。另外推理方式单纯，也没有复杂计算。特别是知识
库与推理机是分离的，这种结构给知识库的修改带来方便，无需修
(1)自然性
(2)适宜于精确性知识的表示，而不适宜于不确定性知识的表示 (3)易实现
(4)与一阶谓词逻辑表示法相对应的表示法。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.3
产生式表示法
1943年美国数学家Post首先建立了一个产生式系统，
是作为组合问题的形式化变换理论提出来的。 产生式是一种知识表达方法，具有和Turing 机一样 的表达能力，有的心理学家认为人对知识的存储就是产生 式形式。
逻辑为基础,是到目前为止能够表达人类思维活动规律的一种最精
确的形式语言。它与人类的自然语言比较接近，由可方便地存储到
计算机中去，并被计算机做精确处理。因此，它是一种最早应用于
人工智能中的表示方法。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.2.1 知识的谓词逻辑表示法
用一阶谓词逻辑公式可以表示事物的状态、属性、 概念等事实性知识，也可以表示事物间具有确定因果 关系的规则性知识。
人工智能原理与应用
第二章 知识表示方法
例2、Honil 塔问题表示 已知三个柱子1,2，3和三个盘子A，B,C(A比B小，B比C小)。初始状 态下，A，B，C依次放在1柱上。目标状态是A，B，C依次放在柱子3上。 条件是每次可移动一个盘子，盘子上方是空顶方可移动，而任何时候都 不允许大盘在小盘之上。
人工智能精品：知识表示方法
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：
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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）
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常用的知识表示方法
知识表示方法是人工智能中一个非常重要的领域，其主要目的是设计一种计算机程序，使其能够利用已有的知识去推理、学习和解决新问题。
在现代人工智能系统中，有许多常
用的知识表示方法，包括逻辑表示、产生式表示、框架表示、语义网络表示、神经网络表示、本体表示等等。
下面将分别对这些知识表示方法展开详细的描述。
1. 逻辑表示
逻辑表示是指使用逻辑语句来描述知识的方式。
这种表示方法最早应用于人工智能领域，它使用命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式化逻辑体系来表达知识。
逻辑表示法的
优点是表达简单直观，易于推理，而且能够容易地与其它知识表示方法相结合。
该方法的
主要缺点是计算复杂度较高，不适用于大规模的知识表示。
2. 产生式表示
产生式表示法是一种基于规则的知识表示方法，它通过一系列的规则来描述问题解决
过程。
规则通常由条件和结果两部分组成，当条件满足时，就会执行规则，得到相应的输
出结果。
产生式表示法的优点是表达简单易懂，适合大规模知识的表示和处理。
该方法的
主要缺点是规则的编写和管理比较困难，而且可能出现死循环等问题。
3. 框架表示
框架表示法是一种以对象为中心的知识表示方法，它通过描述事物的属性、关系、功
能等方面来构建一个框架模型，从而达到表示知识的目的。
框架表示法的优点是具有良好
的结构、易于维护和扩展。
该方法的主要缺点是无法处理复杂的关系和不确定性，而且不
适用于处理嵌套结构。
4. 语义网络表示
语义网络表示法是一种以图形为基础的知识表示方法，它通过节点和边的组合来描述
概念、关系和属性等知识。
语义网络表示法的优点是视觉化表达直观，易于理解和调试，
适用于复杂的知识系统。
该方法的主要缺点是不适用于大量数据的处理，因为图形结构比
较复杂，计算开销较大。
5. 基于案例的表示
基于案例的表示法是一种通过描述已有的实例来表达知识的方法，它将具体的案例作
为基本单位，通过比较和分析不同案例之间的相似性和差异性来实现知识的表示和推理。
基于案例的表示法的优点是实用性强，能够应对复杂的现实问题。
缺点是数据获取和处理
比较困难，需要大量时间和精力进行案例的收集和分类整理。
6. 集成表示
集成表示法是一种将多种知识表示方法融合在一起的方法，综合利用已有的知识表示方法，将它们进行组合和协同，从而实现更完整、更准确的知识表示。
集成表示法的优点是能够充分利用不同知识表示方法的优势，达到优化知识表示和推理的效果。
缺点是需要大量的计算和算法优化，实现难度较高。
7. 神经网络表示
神经网络表示法是一种基于神经网络的知识表示方法，它通过训练数据来构建一个神经网络结构，该结构能够实现模式识别、分类和预测等功能。
神经网络表示法的优点是具有自适应性、容错性和强泛化能力，缺点是训练过程复杂，需要大量数据和计算资源。
8. 本体表示
本体表示法是一种基于形式化的、语义化的知识表示方法，它通过构建基于规约的分类体系、定义关系和限制条件等方式来描述知识。
本体表示法的优点是具有高度的可扩展性和互操作性，能够支持自动化的知识共享和交互。
缺点是对于非结构化的知识表示比较困难，需要对知识分类和语义理解等方面进行深入研究。
9. 语义模型表示
语义模型表示法是一种以语义模型为基础的知识表示方法，它通过描述词语之间的语义关系来构造一个词汇知识库，从而实现语义理解和推理。
语义模型表示法的优点是具有高度的语义化和可扩展性，缺点是需要大量的人工标注和算法优化来提高准确度和泛化能力。
10. 图像表示
图像表示法是一种基于图像的知识表示方法，它通过描述图像特征、结构、颜色等方面来实现图像的识别和理解。
图像表示法的优点是具有高度的视觉化表达和可靠的识别能力，缺点是需要大量的计算资源和数据集进行训练和优化。