基于产生式规则的机器推理
人工智能知识表示与推理
知识表示与推理本课内容1.知识表示概述2.一阶谓词逻辑3.产生式和产生式系统4.框架5.自动推理1.知识表示概述知识与智能人类的智能活动主要是获得并运用知识。
知识是智能的基础。
为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。
但人类的知识需要用适当的模式表示出来，才能存储到计算机中并能够被运用。
因此，知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课题。
知识的概念费根鲍姆Feigenbaum知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
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。
知识的概念从知识库的观点看，知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
知识的分类从内容上分原理（客观）性知识和方法（主观）性知识：⏹原理（客观）性知识具有抽象概括性；⏹方法（主观）性知识具有通用性。
从形式上分显式和隐式知识；从逻辑思维角度分逻辑型和直觉型知识；理论知识和经验知识。
从可靠性上分知识的要素事实事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等规则事物的行动、动作和联系的因果关系知识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知识的特性知识的相对正确性知识是人类对客观世界认识的结晶，并且受到长期实践的检验。
因此，在一定的条件及环境下，知识是正确的。
“一定的条件及环境”是必不可少的，它是知识正确性的前提。
因为任何知识都是在一定的条件及环境下产生的，因而也就只有在这种条件及环境下才是正确的。
知识的相对正确性西风昨夜过园林，吹落黄花满地金。
——（宋）王安石秋花不比春花落，说与诗人仔细吟。
——（宋）苏轼知识的相对正确性知识的不确定性由于现实世界的复杂性，信息可能是精确的，也可能是不精确的、模糊的;关联可能是确定的，也可能是不确定的。
基于产生式规则的推理
基于产生式规则 的机器推理
产生式规则的界定及内容
例如： （1）天下雨，地上湿。（“原因—结果”结构） （2）如果把冰加热到零摄氏度以上，冰就会融化为水。 （“条件—结论”结构） （3）“夜来风雨声，花落知多少。”（事实及其进展 结构） （4）若能找到一根合适的杠杆，就能撬起那座大山。 （前提—操作） （5）“才饮长江水，又食武昌鱼，”（事实及其进展 结构） （6）刚才开机了，意味着发出了捕获目标图像的信号。 （情况—行为）
产生式规则的界定及内容
产生式规则其实就是产生式系统的主体，是产生 式系统知识表示的核心。故人们常把产生式表示直接 称为产生式规则，或简称规则。这里所说的“规则” ， 是指人们思维判断中的一种固定逻辑结构关系。一般 产生式的结构可表示为自然语言形式，事实上，在自 然语言表达中，人们广泛使用的各种“原因—-结果”， “条件—结论”，“前提—操作”，“事实—进展”， “情况—行为”等结构，都可归结为产生式的知识表 达形式。
正向推理算法：
步1 将初始事实/数据置入动态数据库。 步2 用动态数据库中的事实/数据, 匹配/测试目标 条件, 若目标条件满足, 则推理成功, 结束。 步3 用规则库中各规则的前提匹配动态数据库中的 事实/数据, 将匹配成功的规则组成待用规则集。 步4 若待用规则集为空, 则运行失败, 退出。 步5 将待用规则集中各规则的结论加入动态数据库, 或者执行其动作, 转步2。
AI导论教学大纲-人工智能导论-廉师友-清华大学出版社
人工智能导论课程教学大纲廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者结合自己多年来给计算机专业讲授人工智能课程的教学大纲和这部《人工智能导论》新教材的内容以及该课程的基本要求，制定了这一新的教学大纲，供各位老师参考。
从内容来看，这个大纲与这部新教材是一致的，其课时应该说已达到这门课程的上限。
各位老师可根据各自院校的实际情况对该大纲的教学内容进行取舍，并确定相应的课时，以制定适合各自教学任务的教学大纲。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所裨益和帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月《人工智能导论》课程教学大纲课程编号：英文课名：Introduction to Artificial Intelligence适用专业：人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业（考试）学时：90 学分：课程类别：专业课课程性质：必修课/必选课一、课程性质和目的《人工智能导论》为人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业的一门必修或必选课程，其目的是使学生理解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，为进一步学习人工智能后续专业课程或从事人工智能的研发奠定基础，指引方向。
二、课程内容第1章人工智能概述基本内容和要求：1．理解人工智能的概念、目标和研究策略；2．理解人工智能的研究内容与方法；3．了解人工智能的分支领域；4．了解人工智能的应用与发展概况。
第2章人工智能程序设计语言基本内容和要求：1．了解人工智能程序设计语言的特点、分类和发展概况；2．理解PROLOG语言的语句特点、程序结构和运行机理，能读懂和编写简单的PROLOG 程序；3．了解Python语言的特点和使用方法，能读懂和编写简单的Python程序。
教学重点：1．PROLOG语言；2．Python语言。
教学难点：1．PROLOG语言的匹配合一和回溯控制；2．Python语言的程序结构和资源库的使用。
人工智能【期末复习题】
1．群智能与脑智能：脑智能是一种个体智能，是宏观心理层次上高级的智能。
群智能是一种社会智能（系统智能），属于微观生理层次上低级的神经元。
2．计算智能与符号智能：符号智能就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。
计算智能就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能。
3．搜索：顾名思义，就是从初始节点出发，沿着与之相连的边试探地前进，寻找目标节点的过程(也可以是反向进行)。
4．知识：就是人们对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识，知识还包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。
5．自然计算：就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型，这类计算模型通常是一类具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法。
6．机器学习：顾名思义，机器学习就是让计算机模拟人的学习行为，或者说让计算机也具有学习的能力。
7．模式识别：则指的是用计算机进行物体识别。
8．决策树学习：决策树是一种知识表示形式，构造决策树可以由人来完成，但也可以由机器从一些实例中总结、归纳出来，即机器学习而得。
机器学习决策树也就是所说的决策树学习。
9．从系统结构看，智能计算机分为智能硬件平台和智能操作系统两大部分。
10．人工智能的三个最基本、最核心的技术实现人工智能的方法虽然很多，但归纳起来，“表示”、“运算”、“搜索”则是人工智能的三个最基本、最核心的技术。
11．从所承担的工作和任务性质来看，Agent的分类：信息型Agent、合作型Agent、接口型Agent、移动型Agent等。
12．用计算机来实现状态图的搜索，有两种最基本的方式：树式搜索和线式搜索。
13．智能机器人至少应具备哪四种机能？感知机能——获取外部环境信息以便进行自我行动监视的机能；运动机能——施加于外部环境的相当于人的手、脚底动作机能；思维机能——求解问题的认识、推理、判断机能；人—机通信机能——理解指示命令、输出内部状态，与人进行信息交换的机能。
产生式1
5.1 产生式规则
4.1 产生式规则
例如，MYCIN中有如下产生式：
IF
本微生物的染色斑是革兰氏阴性 本微生物的形状呈杆状 病人是中间宿主
THEN
该微生物是绿脓杆菌，置信度为CF=0.6
CF表示知识的强度，谓词逻辑中的蕴涵式不可以这样做。
（2）用产生式表示知识的系统中，“事实”与产 生式的“前提”中所规定的条件进行匹配时，可以是“精 确匹配”，也可以是基于相似度的“不精确匹配”，只要 相似度落入某个预先设定的范围内，即可认为匹配。但对 谓词逻辑的蕴涵式而言，其匹配必须是精确的。
11
4.1 产生式规则
例如： IF 某动物吃肉 THEN 它是食肉动物 IF 动物有毛发，THEN 动物为哺乳类 IF 炉温超过上限 THEN 立即关闭风门
有时为了解决问题的需要，前件和后件可以是由逻辑运算 符AND（且）、OR（或）、NOT（非）组成的表达式。
例如：
IF 某动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN 它是有蹄动物
5.2 产生式系统
4.2 产生式系统
（4）对于不确定性知识，在执行每一条规则时，还要 按一定的算法计算结论的不确定性。 （5）随时掌握结束产生式系统运行的时机，以便在适 当的时候停止系统的运行。 产生式系统的三大组成部分的相互关系图： 推理机
规则库
综合数据库
产生式系统的基本结构
5.2 产生式系统
IF 携带危险物品 OR 易燃易爆物品 THEN 不允许登上火车 IF NOT下雨 THEN 外出郊游
12
4.1 产生式规则
在自然语言表达中，人们广泛使用的各种“原因→结果”，“条 件→结论”，“前提→操作”，“事实→进展”，“情况→行为” 等结构，都可归结为产生式的知识表达形式。 例如， 天下雨，地上湿；“原因→结果” 如果把水加热到00以上，冰就会溶化为水；“条件→结论” 夜来风雨声，花落知多少；“事实→进展”
知识表示的方法——逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示
知识表⽰的⽅法——逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰知识表⽰的⽅法知识表⽰⽅法种类繁多，通常有直接表⽰、逻辑表⽰、产⽣式规则表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法、脚本表⽰⽅法、过程表⽰、混合型知识表⽰⽅法、⾯向对象的表⽰⽅法等。
在本⽂中，着重介绍⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法。
⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法主要有：逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰等等。
2.3.2.1 ⼀阶谓词逻辑表⽰法[45]通过引⼊谓词、函数来对知识加以形式化描述，获得有关的逻辑公式，进⽽以机器内部代码表⽰的⼀种⽅法。
谓词逻辑是⼀种形式语⾔，它与⼈类的⾃然语⾔⽐较接近，是⽬前能够表达⼈类思维活动的⼀种最精确的语⾔，它具有丰富的表达能⼒，因⽽可以表⽰⼤量常识知识。
它具有简单、⾃然、精确、灵活、容易实现等特点。
⼀阶谓词的⼀般形式为 P(x1, x2 (x)n)。
其中，P 是谓词，x1, x2 (x)n是常量、变元或函数。
谓词逻辑适⽤于表⽰事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以⽤来表⽰事物间关系的知识，即规则。
例如：物体 A 在物体 B 的上⾯，可以表⽰为：On(A,B)；物体 A 是书，可以表⽰为：book(A);书 A 在书 B 上，可以表⽰为：On(book(A),book(B))。
⼀阶谓词逻辑表⽰法的局限性在于它难以表达不确定性知识和启发性知识，推理⽅法在事实较多时易于出现组合爆炸，且推理过程繁杂、效率低。
2.3.2.2 产⽣式表⽰法多数较为简单的专家系统（Expert System）都是以产⽣式表⽰知识，相应的系统被称作产⽣式系统。
产⽣式系统，由知识库和推理机组成。
其中知识库由事实库和规则库组成。
事实库是已知事实的集合，规则库是产⽣式规则的集合。
规则则是产⽣式规则。
规则库蕴涵着将问题从初始状态转换到解状态的那些变换规则，规则库是专家系统的核⼼部分。
规则可以表⽰成与或树的形式，基于事实库中的事实通过与或树求值的过程就是推理。
人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究
人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究智能制造是指基于人工智能技术实现的智能化生产制造系统。
在智能制造中，知识表示与推理是核心要素之一，它们为智能制造系统的决策和推理提供支持。
本文将介绍人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究。
一、知识表示知识表示是将领域知识转化为计算机可处理的形式，以便进行推理和决策。
在智能制造中，知识表示需要充分考虑生产制造领域的特点，如工艺流程、设备参数等。
目前，常用的知识表示方法包括逻辑表示、本体表示和图模型表示等。
逻辑表示是一种基于逻辑语言的知识表示方法，常用的有一阶逻辑和描述逻辑等。
通过逻辑表示，可以将领域知识转化为一系列的逻辑公式，以进行逻辑推理和推断。
逻辑表示具有形式化、精确性强的优点，能够准确地表达领域知识。
本体表示是一种基于本体论的知识表示方法，常用的有OWL和RDF等。
本体表示可以将领域知识组织为一种形式化的本体结构，其中包含实体、关系和属性等。
本体表示能够充分利用本体的推理能力，提供更加丰富的知识表达和推理功能。
图模型表示是一种基于图形结构的知识表示方法，常用的有贝叶斯网络和马尔可夫网络等。
图模型表示可以将领域知识表示为一张有向图或无向图，其中节点表示实体或变量，边表示实体之间的关系或变量之间的依赖。
图模型表示能够有效地处理不确定性和复杂性问题。
二、推理方法推理是基于已有知识进行推断和决策的过程，在智能制造中起着重要的作用。
常用的推理方法包括基于规则的推理、基于逻辑的推理和基于概率的推理等。
基于规则的推理是一种基于规则库进行推断的方法，常用的有产生式规则和逆向推理等。
基于规则的推理通过匹配规则库中的规则，推导出新的事实或结论。
规则库中的规则可以由领域专家提供，也可以通过机器学习方法自动生成。
基于逻辑的推理是一种基于逻辑关系进行推断的方法，常用的有前向推理和后向推理等。
基于逻辑的推理通过逻辑公式之间的推理规则，推导出新的逻辑公式。
逻辑推理具有精确性强、形式化程度高等优点，在智能制造中得到广泛应用。
第四章 基于专家系统的智能决策支持系统
• (5)自然语言理解是让计算机理解和处理人类 进行交流 的自然语言。 • 由于自然语言存在二义性、感情(语调)等复杂因素， 在计算机中无法直接使用自然语言。自然语言处理过 程是对一连串的文字表示的符号串，经过词法分析识 别出单词，经过句法分析将单词组成句子，再经过语 义分析理解句子的含义，变成计算机中的操作(如查 询数据库)。 • 目前，计算机中提供的语言如高级语言C、PASCAL等， 数据库语言FoxPro、Oracle等，均属于2型文法(上下 文无关文法)和3型文法(正则文法)范畴，虽然这些高 级语言离0型文法(短语文法)和1型文法(上下文有关 文法)的语言有较大的差距。但是，在人机交互中， 对于简单的自然语言进行理解和处理还是能做到的。
人工智能的主要研究领域有：
1）符号智能 符号智能以物理符号系统为基础，研究知识表示、 获取、推理过程。 2）计算智能 计算智能包括神经计算、模糊系统、遗传算法、 进化程序设计等。 3）人工生命 人工生命是指用计算机和精密机械等生成或构造 表现自然生命系统行为特点的仿真系统或模型系统。
智能决策支持系统中包含的人工智能 技术主要有：
• 智能决策支持系统中的人工智能技术种类较多， 这些智能技术都是决策支持技术，它们可以开 发出各自的智能系统，并发挥各自不同的辅助 决策作用。 • 一个智能决策支持系统中的智能技术一般只有 一种或两种。
• 下面我们主要讲述专家系统与决策支持系统结 合的智能决策支持系统。在第五章我们讲授机 器学习辅助决策的智能决策支持系统。
• 产生式规则知识一般表示为： if A then 示为“如果A成立则B成立”，简化为A→B。
BLeabharlann 或表• • • • • •
•
•
•
产生式规则知识允许有如下的特点： ①相同的条件可以得出不同的结论：A→B，A→C。 ②相同的结论可以由不同的条件来得到:A→G，B→G。 ③条件之间可以是“与”(AND)连接和“或”(OR)连 接。 如:AB→G，AB→G ④一条规则中的结论，可以是另一条规则中的条件。 如：FB→Z，CD→F。其中， F在前一条规则中是条 件，在后一条规则中是结论。 由于以上特点，规则知识集能做到以下两点： ①能描述和解决各种不同的灵活的实际问题(由前三 个特点形成)。 ②能把规则知识集中的所有规则连成一棵“与或”推 理树(知识树)，即这些规则知识集之间是有关联的 (由后面特点形成)。
生成式模型 推理式模型-概述说明以及解释
生成式模型推理式模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在机器学习领域中，生成式模型和推理式模型是两种常见的方法。
它们都是用于描述和处理概率和不确定性的模型。
生成式模型主要关注如何生成样本数据，而推理式模型则着眼于对给定数据进行推理和预测。
生成式模型是一种通过建模随机变量的联合概率分布，从而生成新的样本数据的方法。
它通过观察已知数据的特征，学习生成这些数据的分布规律。
生成式模型的核心思想是通过学习到的分布，来生成具有与训练样本相似的新样本。
生成式模型的一大优势是可以生成新的、不存在的数据样本，从而扩展数据集。
生成式模型常用的方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、混合高斯模型（GMM）、变分自编码器（VAE）等。
与之相对，推理式模型则主要关注给定数据后如何进行推理，即通过已知的条件获得目标值的后验分布。
推理式模型用于对已知数据进行分类、回归、聚类等任务，并且可以用于预测未来的结果。
推理式模型更加注重对特征和目标之间的依赖关系建模，以便进行准确的预测。
推理式模型常用的方法包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）等。
生成式模型和推理式模型在应用领域上也有所差异。
生成式模型常用于自然语言处理、图像生成、语音合成等任务，因为它可以生成符合特定领域规则的新样本。
而推理式模型则广泛应用于文本分类、图像识别、推荐系统等任务，因为它能够对已知数据进行准确的预测和推理。
本文将详细介绍生成式模型和推理式模型的定义、原理和在不同领域的应用。
通过对两种模型的深入理解，有助于我们选择合适的模型用于解决具体问题，并推动机器学习技术的进一步发展。
1.2文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构的目的是为读者概述本文的组织方式和内容安排，并给出每个部分的简要介绍。
通过清晰明了的结构，读者可以更好地理解和把握文章全貌，以便在阅读过程中更容易找到所需的信息。
本文主要包含以下几个部分：1. 引言：本部分将对生成式模型和推理式模型进行概述，并介绍文章的结构安排和目的。
人工智能中的自动推理技术
人工智能中的自动推理技术随着人工智能技术的快速发展，自动推理技术的应用越来越广泛。
自动推理技术是指通过计算机算法和人工智能技术从事物之间的逻辑关系中，推出新的结论和判断的系统和方法。
自动推理技术在机器学习、自然语言处理、智能问答等领域有着广泛的应用。
一、自动推理技术的原理及优点自动推理技术的实现原理是基于规则推理和模式匹配。
在知识表示与推理中，一般采用的是谓词演算、产生式规则等形式来表达知识。
在推理过程中，系统通过逐步匹配规则、优化推理方式，最终得到结论，并给出相应的证明过程。
自动推理技术的优点在于其快速、准确、可重复的特点。
通过将人类的推理规则和知识转化成计算机算法，可以实现实时处理海量数据的任务。
二、自动推理技术的应用举例1、智能问答系统在智能问答系统中，自动推理技术可用于将用户的问题转化成计算机可处理的形式，并从预先设定的数据中寻找答案。
通过推理技术，可以使智能问答系统具备解析自然语言、理解语义、识别实体、辨别关系等能力。
例如，小度智能、小爱同学等智能音箱，就是通过自动推理技术实现智能问答的。
2、人工智能决策系统人工智能决策系统的任务是基于现象数据，预测未来的趋势，包括产业趋势、市场趋势、社会趋势等。
通过对历史数据的分析和对业务规则的推理，可以实现自动预测和决策。
例如，某电商平台的推荐算法就是通过自动推理技术实现对用户行为数据的分析，从而给用户带来更加贴近个性化需求的推荐服务。
三、自动推理技术的发展趋势随着人工智能技术的快速发展，自动推理技术在未来会更加受到重视。
未来，自动推理技术的发展趋势包括如下几个方面：1、逐步向更加复杂的推理模型转移。
目前，在自动推理技术中，推理模型主要是基于规则推理和模式匹配的。
在未来，自动推理技术将向更加复杂的推理模型转移，包括基于统计的方法和深度学习模型，从而更好地处理大规模复杂数据。
2、将自动推理技术与人类智能结合。
虽然自动推理技术的优点在于其快速、准确的特点，但是，现有的自动推理技术还不能完全取代人类的智能。
人工智能---产生式表示法
产生式 PR 或
IF P THEN R
P：前项 它说明应用这条规则
必须满足的条件；
R：后项 它说明应用这条规则产
生的操作、结果
E.G.s before all are results rather than operations
2.3.2 产生式系统的组成
综合数据库 产生式规则库 控制系统
控制策略作用说明——如何使用知识,即 下一步应该选用什么规则。
2）、确定性规则知识的产生式表示
例 如果某动物会飞,并且会下蛋,那么该动物是鸟。
P→Q:
（FLY X TRUE） ∧（EGG X TRUE） →（BIRD X TRUE）
确定性事实表示 P
2024/9/21
Q
12
3）不完全事实的表示
为了表示不完全的事实，常需加入关于该事实确定性程 度的数值度量。
语言学的一个重要问题就是判定一个符 号序列是否合句法，称为文法分析。
S, N, NP, P, PP, V, VP, DET S/句子； N /名词； NP /名词词组； P /介词；PP /介词词组；V /动词； VP /谓语；DET /冠词；
语法规则：
N NP /名词就是名词词组； DET NP NP /冠词加名词词组还是名词词组； P NP PP /介词加名词词组构成介词词组； NP PP NP /名词词组后跟介词词组仍是名词词组； V NP PP VP /动词后跟名词词组和介词词组构成谓语； NP VP S /名词词组与谓语一起构成句子；
1) (细菌2菌属（ IDENT ）是连锁状球菌属（ STRETOCOCCUS ）的置 信度为0.7)
(IDENT ORGANISM2 STRETOCOCCUS 0.7)
第6章 基于产生式规则的机器推理
同其匹配，若匹配成功，转步(2)。 (4) 用规则集中的各规则的结论同该目标匹配，将第一个匹
配成功且未用过的规则的前提作为新的目标，并取代原来的父 目标而加入目标链，转步(3)。
(5) 若该目标是初始目标，则推理失败，退出。 (6) 将该目标的父目标移回目标链，取代该目标及其兄弟目 标，转步(3)。
推理机的一次推理过程可如图 6-3所示。
图 6-3 推理机的一次推理过程
6.2.3 控制策略与常用算法
产生式系统的推理可分为正向推理和反向推理两种 基本方式。简单来讲, 正向推理就是从初始事实数据出 发, 正向使用规则进行推理(即用规则前提与动态数据 库中的事实匹配, 或用动态数据库中的数据测试规则的 前提条件, 然后产生结论或执行动作),朝目标方向前进； 反向推理就是从目标出发, 反向使用规则进行推理(即 用规则结论与目标匹配, 又产生新的目标, 然后对新目 标再作同样的处理),朝初始事实或数据方向前进。下面 我们给出产生式系统正向推理和反向推理的常用算法：
还需说明的是, 对于规则库实际上还需配一个管理程 序, 即知识库管理系统, 专门负责规则及规则库的各项管 理工作。 知识库管理系统的设计也与规则的表示形式密切 相关。
3. 动态数据库的程序实现
动态数据库由推理时所需的初始事实数据、推理的中 间结果、最后结果以及其他控制或辅助信息组成。这些事 实数据的具体表示方法与上面所述的规则条件与结论的语 言表示方法基本一样, 区别就是动态数据库中的事实数据 中不能含有变量。动态数据库在内存可由(若干)链表实现 并组成。在PROLOG程序中实现动态数据库,则可不必编写 链表程序, 而利用PROLOG提供的动态数据库直接实现。
人工智能期末复习资料
人工智能技术期末复习纲要一、填空（20分）+判断(10分)1、人工智能：Artificial Intelligence，简称AI2、计算智能就是计算人工智能, 它是模拟（群智能）的人工智能。
计算智能以（数值数据）为基础, 主要通过数值计算，运用算法进行问题求解。
3、（判断）人工智能作为一门学科, 其研究目标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会4、（判断）人工智能学科的研究策略则是先部分地或某种程度地实现机器的智能,并运用智能技术解决各种实际问题特别是工程问题, 从而逐步扩展和不断延伸人的智能, 逐步实现智能化。
5、（判断）符号智能采用搜索方法进行问题求解，一般是在（问题空间）搜索；计算智能也采用搜索方法进行问题求解，一般是在（解空间）搜索。
6、（填空）表示、运算和搜索是人工智能的三个最基本、最核心的技术。
7、PROLOG语言只有三种语句，分别称为（事实）、（规则）和（问题）。
8、（填空）PROLOG程序的执行过程是一个(归结)演绎推理过程9、（填空）一个完整的Turbo PROLOG(2.0版)程序一般包括常量段、领域段、数据库段、（谓词段）、（目标段）和（子句段）等六个部分。
10、（填空）按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分，图可分为（或图）或（与或图）两大类，图搜索也就可分为（或图搜索）和（与或图搜索）两大类。
或图通常称为（状态图）。
11、（填空）用计算机来实现状态图的搜索, 有两种最基本的方式：（树式搜索）和（线式搜索）。
12、（填空）按搜索范围的扩展顺序的不同, 搜索又可分为（广度优先）和（深度优先）两种类型。
13、（填空）与或图搜索也分为（盲目搜索）和（启发式搜索）两大类。
前者又分为穷举搜索和盲目碰撞搜索。
14、（填空）遗传算法中有三种关于染色体的运算: （选择-复制）、（交叉）和（变异）。
15、（判断、填空）遗传算法是一种随机搜索算法，遗传算法又是一种优化搜索算法。
16、（填空、判断）基于谓词逻辑的机器推理也称（自动推理）。
《人工智能导论-》- 04 推理-0...
置换的合成
设＝{t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}，
＝{u1/y1, u2/y2, …, un/yn}，是两个臵换。
则与的合成也是一个臵换，记作· 。它是从集合 {t1· 1, t2· 2, …, tn· n, u1/y1, u2/y2, …, un/yn } /x /x /x
例如： （1）所有的人都是要死的。 （2）有的人活到一百岁以上。 在个体域D为人类集合时，可符号化为： x P(x)，其中P(x)表示x是要死的。 x Q(x), 其中Q(x)表示x活到一百岁以上。 引入特殊谓词R(x)表示x是人，可符号化为： （1）x（R(x) → P(x)）, 其中，R(x)表示x是人；P(x)表示x是要死的。 （2）x（R(x) ∧ Q(x)）， 其中，R(x)表示x是人；Q(x)表示x活到一百岁以上。
正向推理链接过程示意图
前面已经指出，前件和后件可以用命题或谓词来表示，当它们是谓词时，全局前提与总数据 库中的事实匹配成功是指：对前件谓词中出现的变量进行某种统一的臵换，使臵换后的前件谓词 成为总数据库中某个谓词的实例，即实例化后前件谓词与总数据库中某个事实相同。执行后件是 指：当前件匹配成功时，用前件匹配时使用的相同变量，按同一方式对后件谓词进行臵换，并把 臵换结果（后件谓词实例）加进总数据库。
命题逻辑的归结法
命题逻辑基础： 定义： 合取式：p与q，记做p Λ q 析取式：p或q，记做p ∨ q 蕴含式：如果p则q，记做p → q 等价式：p当且仅当q，记做p <=> q 析取范式：仅由有限个简单合取式组成的析取式。 合取范式：仅由有限个简单析取式组成的合取式。
产生式表示法的应用
产生式表示法的应用产生式表示法（ProductionSystemRepresentation，PSR）是一种用来表示知识的一种表示技术，它将系统的知识表示为一组“规则”。
这些规则可以成为机器学习和知识工程算法的基础，构建知识库，并采用逻辑表示引导机器推理。
目前，产生式表示法在人工智能，知识工程，自然语言理解，机器学习和基于知识的系统中得到了广泛的应用。
一识表示产生式表示法通常用来表示一些非结构化的知识，例如电脑桌面中的文件夹和文件。
它也可以用来表示一些结构化的知识，这样可以使其结构更加清晰。
它可以用来表示一些抽象的概念，例如像潜意识，情绪，预测和判断。
另外，它也可以用来表示一些与实际物体相关的知识，例如一些机器的运行情况。
产生式的优点是可以表达复杂关系，从而更好地捕捉复杂问题的知识。
它有助于在复杂的知识库中收集，分析和组织信息。
它也有助于将复杂的知识表达为更容易理解的形式，从而更好地应用于人工智能系统。
二产生式表示法的应用1.然语言理解产生式表示法可以用来表示语言语法和语义规则，以实现自然语言理解和对话系统。
它也可以用来分析和理解文本，因为文本也有若干的语法结构和语义规则。
2.式识别产生式表示法还可以用来识别图像，声音和视频等物体，其中包括人脸识别，声纹识别，语音识别和文本识别等。
它可以用来提取特征，构建模型，进行模式识别，并对模型进行验证和调整。
3.行程序产生式表示法还可以用来构建运行程序的框架，从而能够轻松快速地实现某些任务。
例如，在机器人控制系统中可以使用产生式表示法来实现物体的搜索和跟踪。
4.理产生式表示法可以用来实现机器推理，也可以用来构建命令式系统。
它可以用来分析数据，根据已有的规则推理出比较准确的结论，从而帮助人们更好地决策和解决问题。
三产生式表示法的优点产生式表示法的主要优点是用来表达知识的规则可以用比较少的简单表达式编写，可以更好地捕捉复杂的问题。
它还可以在复杂的知识库中进行收集，分析和组织信息，并可以将复杂的知识表达为更容易理解的形式。
产生式系统推理
产生式系统推理产生式系统推理是一种基于逻辑推理的计算机算法，它通过一系列的规则和事实来推导出新的结论。
这种推理方法常用于人工智能领域的知识表示和推理系统中。
一、产生式系统的基本概念1.1 产生式规则产生式规则是产生式系统推理的基本单元。
它由一个条件部分和一个结论部分组成，形式可以表示为“如果条件则结论”。
条件部分是由一系列事实和规则组成的逻辑表达式，用来描述问题的已知信息。
结论部分是由新的事实或规则组成，它是根据条件部分的逻辑关系推导出来的。
1.2 事实事实是产生式系统推理过程中的基本元素，它是描述问题现实情况的逻辑表达式。
事实可以是已知的，也可以是通过推理推导出来的。
在产生式系统中，事实可以用来匹配产生式规则的条件部分，从而触发规则的推导过程。
1.3 推理过程产生式系统的推理过程是基于规则的匹配和推导的。
当一个或多个事实与规则的条件部分匹配时，就会触发规则的推导过程，推导出新的事实或规则。
这个推导过程会不断迭代，直到没有新的事实或规则可以推导出为止。
二、产生式系统推理的应用2.1 专家系统专家系统是一种基于产生式系统推理的人工智能应用。
它利用专家的知识和经验，通过产生式规则来模拟专家的思维过程，从而解决特定领域的问题。
专家系统可以应用于医疗诊断、工程设计、金融分析等领域，帮助人们做出决策和解决问题。
2.2 自然语言处理自然语言处理是指计算机对自然语言的理解和处理。
产生式系统推理在自然语言处理中起到了重要的作用。
通过产生式规则，可以将自然语言的句子转换为逻辑表达式，并进行推理和推导。
这样可以实现机器对自然语言的理解和回答问题的能力。
2.3 智能游戏智能游戏是一种利用人工智能技术实现智能对战的游戏。
产生式系统推理在智能游戏中被广泛应用。
通过产生式规则，智能游戏可以模拟玩家的思维过程，根据当前状态和规则进行推理和决策，从而实现自动对战和智能对手的功能。
三、产生式系统推理的优势和局限3.1 优势产生式系统推理具有以下优势：（1）灵活性：产生式系统推理可以根据具体问题和需求灵活定义规则和事实，适应不同领域和情境的推理需求。
人工智能技术导论复习大纲
⼈⼯智能技术导论复习⼤纲⼀、⼈⼯智能概述1、什么是⼈⼯智能？谈谈你对⼈⼯智能的认识。
“ArtificialIntelligence”，简称AI。
⽬前的“⼈⼯智能”⼀词是⼈造智能，指⽤计算机模拟或实现的智能，同时，⼈⼯智能⼜是⼀个学科名称。
研究⼈⼯智能也是当前信息化社会的迫切要求。
我们知道, ⼈类社会现在已经进⼊了信息化时代。
信息化的进⼀步发展, 就必须有智能技术的⽀持。
例如, 当前迅速发展着的互联⽹(Internet)、万维⽹(WWW)和⽹格(Grid)就强烈地需要智能技术的⽀持。
也就是说,⼈⼯智能技术在Internet、 WWW和Grid上将发挥重要作⽤。
智能化也是⾃动化发展的必然趋势。
⾃动化发展到⼀定⽔平, 再向前发展就必然是智能化。
事实上,智能化将是继机械化、⾃动化之后, ⼈类⽣产和⽣活中的⼜⼀个技术特征。
⼈⼯智能作为⼀门学科, 其研究⽬标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会。
随着⼈⼯智能的发展⼈类社会会更加智能化，更加美好！2、⼈⼯智能有哪些应⽤领域或课题？1）、难题求解2）、⾃动规划、调度与配置3）、机器定理证明4）、⾃动程序设计5）、机器翻译6）、智能控制7）、智能管理8）、智能决策9）、智能通讯10）、智能仿真11）、智能CAD（计算机辅助设计Computer Aided Design）12）、智能制造13）、智能CAI（计算机辅助教学Computer Aided Instruction）14) 、智能⼈机接⼝15) 、模式识别16）、数据挖掘与数据库中的知识发现17）、计算机辅助创新18）、计算机⽂艺创作19）、机器博弈20）、智能机器⼈⼆、逻辑程序设计语⾔PROLOGPROLOG是⼀种逻辑型智能程序设计语⾔，以horn⼦句逻辑为基础，因此⽤它编写的程序就是逻辑程序，即在PROLOG程序中⼀般不需告诉计算机“怎么做”，只需要告诉它“做什么”。
1.试编写⼀个描述亲属关系的PROLOG程序，然后再给出⼀些事实数据，建⽴⼀个⼩型演绎数据库。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
16.10.2020
.
13
6.1.2基于产生式规则的推理模式
A B A B 把有前提的操作和逻辑推理统称为推理， 产生式系统中的推理是更广义的推理。
16.10.2020
.
14
6.2产生式系统
6.2.1系统结构 6.2.2运行过程 6.2.3控制策略常用算法 6.2.4程序实现* 6.2.5产生式系统与问题求解
状态集合表示： 用x1,x2,x3表示三个人点的颜色，1表示白色，
0表示非白色。 X＝(x1,x2,x3)表示颜色分布状态。 全部可能的状态集合(可能界PW0)：
{(0,0,0),(0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)} 实际给定的状态为现实界X0 ＝(x10,x20,x30) 用排除法找到X0 。源自16.10.2020.
4
6.1.1产生式规则（2）
产生式的一般形式为： 前件后件（情况行为） 前件是前提，规则的执行条件。 后件是结论或动作，规则体。 产生式规则的语义：如果前提满足，则可得结论或 者执行相应的动作，即后件由前件触发。
一个产生式规则就是一条知识，用产生式不仅可以进 行推理，也可以实现操作。
16.10.2020
.
9
6.1.1产生式规则（例）
排除过程：
第一次，大臣只知道至少有一个人是白点，排除 X0={(0,0,0)}状态。这时如果有人看到两个非白点，根 据排除的状态可推知自己是白点。 第二次大臣根据没有一个人知道自己点颜色的事实 推知至少两人为白点。排除{(0,0,1)(0,1,0)(1,0,0)}状态。 这时如果有人看到一个非白点，根据排除后得到的 状态可推知自己的点是白的。 第三次，大臣们根据仍无人知道自己点颜色的新事 实推知没有一个非白点出现，即X0={(1,1,1)}。于是三 人都知道自己点的颜色是白的。
(2) (n>=1) (Si=2) =>(Wi=1),(i=1,2,3,下同)； (3)( i ) (Wi=1) (n>=1) => (n=1) ； (4) (n=1) => ( i ) (Wi=1) ； (5) ( i ) (Wi=0) (n>=1) => (n>=2) ; (6) (n>=2) <=>X0 ＝ { (0,1,1),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}； (7) (n>=2) (Si=1) =>(Wi=1); (8) ( i ) (Wi=1) (n>=2) => (n=2) ; (9) (n=2) => ( i ) (Wi=1); (10) ( i ) (Wi=0) (n>=2) => (n=3); (11) (n=3) <=> X0 ＝ { (1,1,1)}； (12) (n=3) => ( i ) (Wi=1).
16.10.2020
.
5
6.1.1产生式规则（3）
产生式规则例子
如果银行存款利率下调，那么股票价格上涨。 如果炉温超过上限，则立即关闭风门。 如果发烧、呕吐并且出现黄疸，那么得了肝炎。 （0.7） 如果键盘突然失灵，且屏幕上出现怪字符，则是病 毒发作。
16.10.2020
.
6
6.1.1产生式规则（例）
16.10.2020
.
12
6.1.1产生式规则（例）
上述结果可以推广到更一般的情况：设有m个大 臣，国王说至少有l个人的点是白色的，则有下 述产生式：
(1) (n>=l) <=>X0 ＝ {x|x中的白点数>=l}； (2) (n>=l) (Si=2) =>(Wi=1),(i=1,2,…,m,下同)； (3)( i ) (Wi=1) (n>=l) => (n=l) ； (4) (n=l) => ( i ) (Wi=l) ； (5)( i ) (Wi=0) (n>=l) (l<m-1)=> (n>=l＋1) ; (6)( i ) (Wi=0) (n>=l) (l＝m-1)=> (n＝m)。
第6章 基于产生式规则的机器推理
第6章基于产生式规则的机器推理
6.1 产生式规则 6.2 产生式系统
16.10.2020
.
2
6.1 产生式规则
6.1.1 产生式规则 6.1.2 基于产生式规则的推理模式
16.10.2020
.
3
6.1.1产生式规则（1）
产生式
产生式（Production）一词从波斯特机中借用来的。 波斯特机是一种自动机，它是根据串替换规则提出 的一种计算模型。其中的每一条规则就叫一个产生 式。也称产生式规则，简称规则。 这里产生式就是前面讨论过的操作（二阶梵塔问题， 猴子摘香蕉问题等）、逻辑蕴含式、推理规则以及 各种关系（包含经验性联想）的一种逻辑抽象。
16.10.2020
.
15
6.2.1系统结构（1）
产生式系统结构
产生式规则库
推理机 全局数据库
16.10.2020
.
16
6.2.1系统结构（2）
16.10.2020
.
10
6.1.1产生式规则（例）
引入中介状态并定义下述符号：
Si—— i大臣看到的非白点数； Wi—— i大臣猜出自己点的颜色否。如果他宣布已知 道自己点的颜色，为1，否则为0； n——X0中白点的个数。
16.10.2020
.
11
6.1.1产生式规则（例）
(1) (n>=1) <=>X0 ＝ { (0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}；
16.10.2020
.
7
6.1.1产生式规则（例）
分析： 这类问题的特点是有有限个受试者，每个
人对问题都只有部分了解，无法直接求解。但 在推理过程中每个人又可以从别人那里获得新 的知识，重新进行推理。可以用产生式来表达 推理过程中所用到的各种知识。
16.10.2020
.
8
6.1.1产生式规则（例）