《人工智能》教材第4章 自动推理
人工智能课件第4章
例如: 例如: A. 音乐系的学生至少会弹奏一种乐器; 音乐系的学生至少会弹奏一种乐器; B. 李聪是音乐系的学生; 李聪是音乐系的学生; C. 李聪至少会弹奏一种乐器。 李至少会弹奏一种乐器。
(2)归纳推理 ) 归纳推理是从大量特殊事例出发, 归纳推理是从大量特殊事例出发,归纳 出一般性结论的推理过程, 出一般性结论的推理过程 , 是一种由个别 到一般的推理方法。其基本思想是: 到一般的推理方法 。 其基本思想是 : 首先 从已知事实中猜测出一个结论, 从已知事实中猜测出一个结论 , 然后对这 个结论的正确性加以证明确认, 个结论的正确性加以证明确认 , 数学归纳 法就是归纳推理的一种典型例子。 法就是归纳推理的一种典型例子。
例如,有规则集如下: 规则1: IF P1 THEN P2 规则2: IF P2 THEN P3 规则3: IF P3 THEN q3 规则中的P1、P2、P3、q3可以是谓词公式或命题。设总数据 库(工作存储器)中已有事实P1,则应用这三条规则进行正向 推理,即从P1出发推导出q3的过程如下图所示。
4.2.2 命题公式 1. 连接词 命题逻辑中, 命题逻辑中 , 可以通过连接词将一些原子命题 连接起来,构成复合命题,以表示复杂的定义。 连接起来,构成复合命题,以表示复杂的定义。 称为“ 否定” ~称为“非”或“否定”。 析取” ∨称为 “析取”。表示被它连接的两个命题具 的关系。 有“或”的关系。
合取” ∧称为 “合取”。表示被它连接的两个 命题具有“ 的关系。 命题具有“与”的关系。 →称为“条件”或“蕴涵”. P→Q表示 称为“ 蕴涵” 称为 条件” 表示 蕴涵Q”, 如果P, “P蕴涵 ,即“如果 ,则Q”,其中 为 蕴涵 ,其中P为 条件的前提, 为条件的后件 为条件的后件。 条件的前提,Q为条件的后件。 ↔称为“双条件”. P↔Q表示“P当且仅 称为“ 表示“ 当且仅 称为 双条件” 表示 当Q”
人工智能课件第四章 确定性推理(修改)
3. 谓词公式的等价性和永真蕴含性
谓词公式的等价性和永真蕴含性可分别用相应的等价 式和永真蕴含式来表示,这些等价式和永真蕴含式都是演 绎推理的主要依据,因此也称它们为推理规则。
谓词公式的等价式可定义如下: 定义4.5 设P与Q是D上的两个谓词公式,若对D上的 任意解释,P与Q都有相同的真值,则称P与Q在D 上是等 价的。如果D是任意非空个体域,则称P与Q是等价的,记 作P⇔Q。
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3. 推理的控制策略及其分类
• 推理的控制策略 推理过程不仅依赖于所用的推方法,同时也依赖于
推理的控制策略。推理的控制策略是指如何使用领域 知识使推理过程尽快达到目标的策略。 • 推理控制策略的分类
由于智能系统的推理过程一般表现为一种搜索过程, 因此,推理的控制策略又可分为推理策略和搜索策略。 其中,推理策略主要解决推理方向、冲突消解等问题, 如推理方向控制策略、求解策略、限制策略、冲突消 解策略等;搜索策略主要解决推理线路、推理效果、 推理效率等问题。本章主要讨论推理策略,至于搜索 策略将放到第5章单独讨论。
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2. 推理方法及分类
推理的方法主要解决前提和结论的逻辑关系以及在不 确定推理中不确定性的传递问题。推理有很多不同的分 类方法,例如,可以按照推理的逻辑基础、所用知识的 确定性、推理过程的单调性以及是否使用启发性信息等 角度划分。
1) 按推理的逻辑基础分类 常用的推理方法可分为演绎推理、归纳推理。 ① 演绎推理是从已知的一般性知识出发,去推出蕴含
将该知识前提中的每个子条 件作为新的假设加入假设集
失败退出
成功退出
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• 逆向推理的主要优点 不必寻找和使用那些与假设目标无关的信息和知识
推理过程的目标明确,也有利于向用户提供解释,在 诊断性专家系统中较为有效。 • 逆向推理的主要缺点
人工智能教程习题及答案第4章习题参考解答
第四章不确定性推理习题参考解答4.1 练习题4.1什么是不确定性推理?有哪几类不确定性推理方法?不确定性推理中需要解决的基本问题有哪些?4.2什么是可信度?由可信度因子CF(H,E)的定义说明它的含义。
4.3什么是信任增长度?什么是不信任增长度?根据定义说明它们的含义。
4.4当有多条证据支持一个结论时,什么情况下使用合成法求取结论的可信度?什么情况下使用更新法求取结论可信度?试说明这两种方法实际是一致的。
4.5设有如下一组推理规则:r1:IF E1THEN E2(0.6)r2:IF E2AND E3THEN E4 (0.8)r3:IF E4THEN H (0.7)r4:IF E5THEN H (0.9)且已知CF(E1)=0.5,CF(E3)=0.6,CF(E5)=0.4,结论H的初始可信度一无所知。
求CF(H)=?4.6已知:规则可信度为r1:IF E1THEN H1(0.7)r2:IF E2THEN H1(0.6)r3:IF E3THEN H1(0.4)r4:IF (H1 AND E4) THEN H2(0.2)证据可信度为CF(E1)=CF(E2)=CF(E3)=CF(E4)=CF(E5)=0.5H1的初始可信度一无所知,H2的初始可信度CF0(H2)=0.3计算结论H2的可信度CF(H2)。
4.7设有三个独立的结论H1,H2,H3及两个独立的证据E1与E2,它们的先验概率和条件概率分别为P(H1)=0.4,P(H2)=0.3,P(H3)=0.3P(E1/H1)=0.5,P(E1/H2)=0.6,P(E1/H3)=0.3P(E2/H1)=0.7,P(E2/H2)=0.9,P(E2/H3)=0.1利用基本Bayes方法分别求出:(1)当只有证据E1出现时,P(H1/E1),P(H2/E1),P(H3/E1)的值各为多少?这说明了什么?(2)当E1和E2同时出现时,P(H1/E1E2),P(H2/E1E2),P(H3/E1E2)的值各是多少?这说明了什么?4.8在主观Bayes方法中,请说明LS与LN的意义。
人工智能第四章_自动推理
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推理方式及其分类
3、单调推理、非单调推理 按推理过程中推出的结论是否单调地增加,或推 出的结论是否越来越接近目标,可分为单调推理 和非单调推理 单调推理:在推理过程中随着推理的向前及新知 识的加入,推出的结论是呈单调增加的趋势,并 且越来越接近最终目标,在推理过程中不出现反 复的情况 非单调推理:在推理过程中由于新知识的加入, 不仅没有加强已推出的结论,反而要否定它,使 得推理退回到前面的某一步,重新开始 非单调推理往往在信息不完全或者情况发生变化 时出现。
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推理的控制策略
③
④
⑤
按匹配度排序 在不确定推理时,匹配度不仅可确定两个知识模式是 否可匹配,还可用于冲突消解。根据匹配程度来决定 哪一个产生式规则优先被应用。 按领域问题特点排序 该方法按照求解问题领域的特点将知识排成固定的次 序。 按上下文限制排序 该策略将知识按照所描述的上下文分成若干组,在推 理过程中根据当前数据库中的已知事实与上下文的匹 配情况,确定选择某组中的某条知识。
断
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推理方式及其分类
在任何情况下,由演绎推导出的结论都是蕴涵在大前提 的一般性知识中 只要大前提和小前提是正确的,则由它们推出的结论必 然是正确的 (2) 归纳推理 归纳推理是从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理 过程,是一种从个别到一般的推理 归纳推理:完全归纳推理、不完全归纳推理 完全归纳推理是在进行归纳时考察了相应事物的全部对 象,并根据这些对象是否都具有某种属性,从而推出这 个事物是否具有这个属性 不完全归纳推理是指只考察了相应事物的部分对象就得 出了结论
(非)加在谓词公式前面,称为否定,或取反。 (与)连接谓词公式,称为合取; 产生的逻辑语句称为合取式,每个成分成为合取项。
人工智能-4经典逻辑推理 共64页PPT资料
确定性匹配是指两个知识模式完全一致,或者经过变 量代换后变得完全一致。
例如:
P1: father(李四,李小四) and man(李小四)
P2: father(x,y) and man(y)
不确定性匹配是指两个知识模式不完全一致,但是它 们的相似程度又在规定的限度内。
推出的结论是否单调增加。 4. 启发式、非启发式推理
所谓启发性知识是指与问题有关且能加快推理进程、 求得问题最优解的知识。 5. 基于知识的推理、统计推理、直觉推理 从方法论的角度划分。
3.1.3 推理的控制策略
推理的控制策略主要包括:推理方向、搜索策略、冲 突消解策略、求解策略及限制策略。
1. 正向推理 正向推理的基本思想是:从用户提供的初始已知事实 出发,在知识库KB中找出当前可适用的知识,构成可 适用知识集KS,然后按某种冲突消解策略从KS中选 出一条知识进行推理,并将推出的新事实加入到数据 库中作为下一步推理的已知事实,在此之后再在知识 库中选取可适用知识进行推理。如此重复进行这一过 程,直到求得了所要求的解或者知识库中再无可使用 的知识为止。
tiλ/xi
当tiλ=xi
ui/yi
当yi∈{x1,x2,…,xn}
后剩下的元素所构成的集合,记为θ°λ 。
注: tiλ表示对ti运用λ代换。实际上θ°λ就是对一个公 式先运用θ代换,然后再运用λ代换。
代换的例子
例如,设有代换
θ= {f(y)/x,z/y} λ= {a/x,b/y,y/z} 则 θ°λ={f(y)λ/x,zλ/y,a/x,b/y,y/z} ={f(b)/x,y/y,a/x,b/y,y/z} ={f(b)/x,y/z}
人工智能_人工智能导论课件第4章不确定性推理方法导论
AND E8 )} 0.9 max{ 0, min{ CF ( E7 ),CF ( E8 )}} 0.9 max{ 0, min{ 0.6,0.9}} 0.9 max{ 0,0.6} 0.54
r1 :
M ( ) 0
M ( A) 1 ∑
A⊆ D
则 M: 2 D 上的基本概率分配函数,M(A): A的基 本概率数。
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4.2 可信度方法
例4.1 设有如下一组知识:
r1 :
r2 :
r3 : r4 :
r5 :
IF
IF
IF IF
IF
E1
E2
E3 E4
E7
THEN
THEN
THEN AND
AND
H
H
H OR
(0.8)
(0.6)
(0.5) E6 ) THEN
E3
(E5
E8
E1
(0.9)
(0.7)
THEN
已知: CF (E2 ) 0.8, CF (E4 ) 0.5,CF (E5 ) 0.6, CF (E6 ) 0.7,
0.7 max{ 0, min{ CF ( E4 ), max{ CF ( E5 ),CF ( E6 )}}}
0.7 max{ 0, min{ 0.5, max{ 0.6,0.7}}} 0.7 max{ 0,0.5}
0.35
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4.2 可信度方法
解:
第一步:对每一条规则求出CF(H)。
4. 不确定性的传递算法
C-F模型中的不确定性推理:从不确定的初始证据出发, 通过运用相关的不确定性知识,最终推出结论并求出结 论的可信度值。结论 H 的可信度由下式计算:
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答:“智能”一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。
1.3答:专家系统是一个智能的计算机程序,他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答:自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答:(1)状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G):S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
(3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
2020年《人工智能与专家系统(第二版)》第4章 逻辑推理
2 求解策略 推理的求解策略:推理是只求一个
解,还是求所有解以及最优解等。 3 限制策略
推理的限制策略:在控制策略中指定推 理的限制条件,以对推理的深度、宽度、 时间、空间等进行限制。
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
4 冲突消解策略
在推理过程中,可能发生已知事实可 与知识库中的多个知识匹配成功;或者有 多个已知事实可与知识库中的多个知识匹 配成功。称这种情况为发生了冲突。
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
定义4.2 设
θ={t1/x1, t2/x2, …,tn/xn} λ={u1/y1, u2/y2, …,um/ym} 是两个代换,则此两个代换的复合也是一个代换,
它是从
{t1λ/x1, t2λ/x2, …, tnλ/xn, u1/y1, u2/y2, …,um/ym} 中删去如下两种元素:
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
定义4.4 设σ是公式集F的一个合一, 如果对任一个合一θ都存在一个代换λ, 使得
θ=σ 。λ 则称σ是公式集F的最一般合一(mgu)。
人工智能与专家系统(第二版)中国水利水电出版社
差异集:设有如下两个谓词公式:
F1:P(x, y, z) F2:P (x, f (A), h(B) ) 分别从F1与F2的第一个符号开始比较,得到第一个差异 集:
(2)减小否定连词的辖域
利用下述等价关系把“﹁”移到紧靠
谓 词的位置上:
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(3)约束变元标准化 (4)消去存在量词 若存在量词不在全称量词的辖域内,则 用一个个体常量替换受该存在量词约束的变 元。 若存在量词位于一个或多个全称量词的辖 域内,则需要用Skolem函数f (x1, x2, …,xn ) 替换受该存在量词约束的变元y。
人工智能--推理技术 ppt课件
仔细分析量词的辖域
= ~(x)A(x)∨($x)B(x) (消去“蕴含”)
= ($x) (~A(x))∨($x)B(x) (“非”直接作用谓词符号)
= ($ x) (~A(x) ) ∨ ($z) B(z) (改名)
= ~A(a)∨B(b) (消去存在量词)
子句集= { ~A(a)∨B(b) }
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凡人都会死. 苏格拉底是人.
如何得到结论:苏格拉底会死.
要完成消解还面临几个问题
“”和“ ”必须消去
• Man (x) Mortal (x) Man (x) Mortal • “”怎么办?
化为子句集 置换与合一
如果能消去“”,Man (x) 和Man (Socrates)也不能构成互补对,
人
工
智
能
Artificial Intelligence (AI)
ppt课件
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第4章 推理技术
4.1 消解原理
ppt课件
2
推理是如何进行的?
推理过程多种多样 例1:
如果今天不下雨,我就去你家
今天没有下雨
例2:
小王说他下午或者去图书馆或者在家休息
小王没去图书馆
计算机如何选择?
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消解原理(归结原理)
2) 把非号~移入内层 ~ (P Q) = ~ P ~ Q ~ (P Q) = ~ P ~ Q ~ ( x)P = ( $x) ~ P ~ ($ x)P = ( x) ~ P
ppt课件 9
3)对变量标准化 改变变量名,使不同的变量不同名
( x)P(x) ( $ x)Q(x) ( x)P(x) ( $ y)Q(y) 4)消去存在量词(具体化 Skolemnizing),两种情况: 1. 存在量词不在全称量词的辖域内 —— 用新的个 体常量替换受存在量词约束的变元
人工智能课件第四章 确定性推理(修改)
11
(4) 将知识库中可以导出该假设的所有知识构成一 个可用知识集;
(5) 检查可用知识集是否为空,若是,失败退出; 否则执行下一步;
(6) 按冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识, 继续;
(7) 将该知识的前提中的每个子条件都作为新的假 设放入假设集,然后转(2)。
以上算法的流程图如下图(见下页)所示。
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定义4.1 设D是谓词公式P的非空个体域,若对P中的个 体常量、函数和谓词按如下规定赋值:
(1) 为每个个体常量指派D中的一个元素; (2) 为每个n元函数指派一个从Dn到D的一个映射,其
中Dn ={(x1, x2, …, xn)| x1, x2, …, xn∈D} (3) 为每个n元谓词指派一个从Dn到{F,T}的映射。
若在推理中所用的知识都是精确的,即可以把知识表 示成必然的因果关系,然后进行推理,推理的结论或真或 假,这种推理就叫确定性推理。本章重点讨论确定性推理, 不确定性推理放到下一章讨论。
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1. 推理的基本概念
• 什么是推理 在现实生活中,人们对各种事物进行分析、综合并最
后作出决策时,通常是从已知事实出发,通过运用已掌握 的知识,找出其中蕴含的事实或归纳出新的知识,这一过 程通常称为推理。
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3. 谓词公式的等价性和永真蕴含性
谓词公式的等价性和永真蕴含性可分别用相应的等价 式和永真蕴含式来表示,这些等价式和永真蕴含式都是演 绎推理的主要依据,因此也称它们为推理规则。
人工智能 第四章 推理技术
4、最一般合一子mgu 、最一般合一子
mgu(most general unifier) 一个对集合{ 一个对集合{E1,…,En}的合一子γ是最一般合一 , 的合一子γ 如果对E的每个合一子θ 都存在一个置换λ 子, 如果对E的每个合一子θ, 都存在一个置换λ, 使得θ γ°λ. 使得θ=γ°λ. 例子:E={P(x,y), 例子:E={P(x,y), P(x,f(b))} θ1={a/x, f(b)/y},θ2={b/x, f(b)/y} f(b)/y}, γ={f(b)/y} {a/x}, θ1= γ ° {a/x},θ2= γ ° {b/x} 问题:是否任何公式集都有mgu mgu?? 问题:是否任何公式集都有mgu??
不确定性推理是建立在非经典逻辑上的一种推理是对不确定性知识的运用与处理是从不确定性的初始证据出发通过运用不确定性的知识最终推出具有一定程度的不确定性但却合理或者近乎合理的结论的思维过程四专家系统中的两类不确定性在处理不确定知识目前有很多方法常用的有
第四章 推理技术
本章介绍另外一种问题的求解方法— 本章介绍另外一种问题的求解方法— 推理。 —推理。 第一节 推理技术概述 第二节 基于谓词逻辑知识表示方法的 问题求解技术 第三节 不确定推理概述 第四节 非单调推理
5、合一算法(unification algorithm) 合一算法(unification W的合一算法: 的合一算法: a.K=0, Wk=W, γk=ε. b.如果W 是单一的, 停机, b.如果Wk是单一的, 停机, γk是W的mgu. 否则求 如果 的差别集D 出Wk的差别集Dk. c.如果在Dk中存在元素vk与tk, 使vk是一个未出现 c.如果在D 中存在元素v 如果在 中的变量, 否则停机, W是不可合一的 是不可合一的. 在tk中的变量, 转4, 否则停机, W是不可合一的. d.令 d.令γk+1=γk°{tk/vk}. Wk+1=Wkγk+1. e.K=K+1. 转b.
人工智能第四章 经典逻辑推理
6.按推理的简繁程度
(1)简单推理 (2)复合推理
7.按结论是否具有必然性
(1)必然性推理 (2)或然性推理 …………………………
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4.1.2 推理的控制策略
推理的控制策略是指如何使用领域知识使 推理过程尽快达到目标的策略。 推理方向 搜索策略 求解策略 冲突消解 限制策略
推理开始前,综合数据库为空。 推理开始后,先把A放入综合数据库,然后检查综合数据库中是否含有该问题的 解,回答为“N”。 接着检查知识库中是否有可用知识,显然r2可用,形成仅含r2的知识集。从该知识 集中取出r2,推出新的实事B,将B加入综合数据库,检查综合数据库中是否含有 目标C,回答为“N”。 再检查知识库中是否有可用知识,此时由于B的加入使得r1为可用,形成仅含r1的 知识集。从该知识集中取出r1,推出新的实事C,将C加入综合数据库,检查综合 数据库中是否含有目标C,回答为“Y”。 它说明综合数据库中已经含有问题的解,推理成功结束,目标C得证。
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4.1.1 推理方法及其分类
(3)默认推理
默认推理又称为缺省推理,它是在知识不完全的 情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。 在默认推理过程中,如果某一时刻发现原先所作 的默认不正确,则就要撤消所作的默认以及由此 默认推出的结论,重新按
2. 按推理时所用知识的确定性 (1)确定性推理 确定性推理是指推理时所用的知识都是精确 的,推出的结论也是确定的,其真值或者为 真,或者为假,没有第三种情况出现。 (2)不确定性推理 不确定性推理是指推理时所用的知识不都是 精确的,推出的结论也不完全是肯定的,其 真值位于真与假之间。(模糊集)
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1、推理方向——混合推理
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(H
)。
4.1 确定性推理
2.归结演绎推理 例4.5 写出下列子句集的Herbrand域。 S {P(x) Q( f (x)), R(x)} S {P( f (x)) Q(a), Q(g(x)) R(b)}
解:
第四章 自动推理
4.1 确定性推理
2.归结演绎推理
解:
第四章 自动推理
4.1 确定性推理
4.1 确定性推理
2.归结演绎推理 定义1 不含任何连接词的谓词公式称为原子谓词公式。
第四章 自动推理
定义2 原子谓词公式及其否定统称为文字。
定义3 任何文字的析取式称为子句。
定义4 不包含任何文字的子句称为空子句。
定义5 由子句或空子句构成的集合称为子句集。
定义6 设S 是子句集,定义在个体域D 上,按照下面步骤可得到S 的Herbrand域
根据归结原理,存在最一般合一
={
a x
}
使得,得到
C1
和
C2
的归结式
RL (C1, C2 ) (C1 {2( Q(x) )}) (C2 {6Q(a)}) =(1 P(a) 2 Q(a) 3T (a, y) {2 Q(a)}) ( 5 P(x) 6Q(a) {6Q(a)}) ={1P(a), 3T (a, y)} =1P(a) 3T (a, y)
求证:M 为真。
第四章 自动推理
证明:
所以,M 为真。
4.1 确定性推理
2.归结演绎推理
第四章 自动推理
归结自动推理是经典逻辑中自动推理的重要方法之一。自1965年Robinson创 立归结原理以来,基于归结的自动推理已得到广泛研究,并应用于人工智能、逻辑 编程、专家系统、定理证明等智能信息处理领域。
2)子句集 S 不可满足当且仅当在所有Herbrand解释下 S 均为假。
3)子句集不可满足当且仅当存在一个有限的不可满足的基子句集 。
S*
4.1 确定性推理
2.归结演绎推理
第四章 自动推理
Robinson归结原理的基本思想:检查子句集S 中是否能归结或者包含空子句, 如果能归结出空子句,则S 不可满足。
4.1 确定性推理
3.经典的归结方法
第四章 自动推理
设 S 是一个已配锁子句集。从 S 推出子句 C 的一个锁归结演绎(或子句集对 S 锁演 绎出子句 C )是如下的子句列:
C1,C2 , , Cn C , 满足: Ci S 或 存在 j, r i, 使得RL (C j , Cr ) Ci 。
4.1 确定性推理
第四章 自动推理
和 L1
L2
为互补
文字。
4.1 确定性推理
第四章 自动推理
2.归结演绎推理
例 4.7 设 C1 和 C2 是子句集中的两个子句,且
C1
=P(a)
Q(
,
x)
C2 = Q(a) R( y)
求 C1 和 C2 的归结式 R(C1,C2)。
解:
设
L1 =Q( x)
和{
a} x
使得
L1
=Q(a)
,
L2 =Q(a) 。进而得到
R(C1, C2 ) (C1 {L1 }) (C2 {L2 }) =(P(a) Q(a) {Q(a)}) ( Q(a) R( y) {Q(a)}) ={P(a), R( y)} =P(a) R( y)
所以, C1 和 C2 的归结式为 P(a) R( y) 。
2.归结演绎推理
第四章 自动推理
定义7 子句集S 的原子集是由形如 P(t1,t2, ,tn) 的元素构成的集合,其中P 是S 中出现 的任一谓词符号,t1,t2, ,tn 是S 的Herbrand域中的任意元素。
4.1 确定性推理
2.归结演绎推理
第四章 自动推理
定理1 (Herbrand定理)
1)设I 是子句集S 的个体域D 上的解释,存在对应于I 的解释 I *,使得若 有 S | I T ,则必有 S | I* T 。
RL (C1, C2 )
为 C1 和 C2 是二元锁归结式,称 L1 和 L2 为可归结文字。
4.1 确定性推理
第四章 自动推理
3.经典的归结方法
例 4.8 设 C1=P(x) Q(x) T (x, y) , C2 =P(x) Q(x) ,则对 C1 和 C2 可分别配锁为 C1= 1 P(x) 2 Q(x) 3T (x, y) , C2 = 5 P(x) 6Q(a) ,
定义8 设 C1 和 C2 是子句集中的两个子句,如果 C1 中的文字 L1 和C2 中的文字 L2 互补, 那么从 C1 和 C2 中分别消去文字 和 L1 L2 ,并将两个子句剩余的部分析取,构成新的 子句 C12 ,这一过程称为归结, C12 为 C1 和 C2 的二元归结式。
4.1 确定性推理
2.归结演绎推理
第四章 自动推理
定义9 设 C1 和 C2 是两个没有相同变元的子句, L1 和 L2 分别是 C1 和 C2中的文字,如 果σ是 L1 和 L2 最一般合一,则称
(C1 {L1 }) (C2 {L2 })
为
C1 和 C2 的二元归结式,记作
R(C1,C2 ) ,称 L1
和 L2
为可归结文字,称
4.1 确定性推理
3.经典的归结方法
第四章 自动推理
设 C1 和 C2 是两个没有相同变元的配锁子句, L1 和 L2 分别是 C1 和 C2 中的已配锁文字,如果 是 L1 和 L2 的最一般合一,对
(C1 {L1 }) (C2 {L2 })
实施相同文字的合并规则后得到 RL (C1,C2 ) ,则称
最基本的规则是三段论推理,包括假言推理、拒取式推理。
4.1 确定性推理
1.自然演绎推理 假言推理的一般形式:
P PQ
Q
第四章 自动推理
4.1 确定性推理
1.自然演绎推理 拒取式推理的一般形式:
PQ Q
P
第四章 自动推理
4.1 确定性推理
1.自然演绎推理 例4.3 已知事实
P,Q, P R,Q R K, K M
新工科信息技术基础系列规划教材
人工智能
新工科信息技术基础系列规划教材
第四章 自动推理
4.1 确定性推理 4.2 非确定性推理 4.3 习题
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4.1 确定性推理
1.自然演绎推理
第四章 自动推理
自然演绎推理是从一组已知的事实出发,直接运用命题逻辑或谓词逻辑中的推 理模式推导出结论的过程,其中推理模式被称为推理规则。