人工智能 知识表示方法----语义网络

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人工智能中知识的表示法

人工智能中知识的表示法

人工智能中知识的表示法
在人工智能领域,知识的表示是将信息组织成可供计算机理解和处理的形式的过程。

不同的问题和应用需要不同的知识表示方法。

以下是一些常见的知识表示方法:
谓词逻辑:使用谓词和逻辑运算符表示事实和关系。

一阶逻辑和高阶逻辑是常见的形式。

图表示法:使用图结构表示对象和它们之间的关系。

图可以是有向图或无向图,节点表示实体,边表示关系。

框架表示法: 将知识组织成框架或者类似于面向对象编程中的类的结构。

每个框架包含关于实体或概念的属性和关系。

语义网络:与图表示法相似,语义网络使用节点表示概念,边表示关系,但通常具有更丰富的语义。

产生式系统:使用规则的集合,每个规则描述了在特定条件下执行的操作。

用于表示推理和问题解决的过程。

向量表示法: 将实体和概念表示为向量,例如词嵌入(Word Embeddings)用于表示单词,将语义相近的单词映射到相似的向量空间位置。

本体论:使用本体来描述概念、实体和它们之间的关系。

本体是一种形式化的知识表示,用于共享和集成信息。

模型表示法:使用数学模型表示知识,例如概率图模型、
贝叶斯网络等。

这些模型可以用于推理、学习和决策。

神经网络表示法:利用神经网络来学习和表示知识,例如深度学习中的各种神经网络结构。

人工智能_知识表示

人工智能_知识表示

人工智能_知识表示人工智能:知识表示在当今科技飞速发展的时代,人工智能已经成为了一个热门话题。

从智能手机中的语音助手,到自动驾驶汽车,再到医疗诊断中的辅助系统,人工智能的应用无处不在。

而在人工智能的领域中,知识表示是一个至关重要的概念,它是人工智能系统理解和处理信息的基础。

那么,什么是知识表示呢?简单来说,知识表示就是将知识以一种计算机能够理解和处理的形式进行描述和存储。

就好像我们人类用语言、文字、图像等方式来表达和传递知识一样,计算机也需要一种特定的方式来“理解”和“记住”知识。

想象一下,如果我们要让计算机理解“苹果是一种水果”这个简单的知识,我们不能只是简单地告诉它这句话,而是需要用一种它能“懂”的方式来表示。

这可能涉及到使用特定的数据结构、符号或者模型来描述这个概念。

在知识表示的方法中,有一种常见的方式叫做语义网络。

语义网络就像是一个由节点和连线组成的图,节点代表概念,连线代表概念之间的关系。

比如,“苹果”这个节点可以通过一条连线与“水果”这个节点相连,来表示它们之间的所属关系。

另一种方法是框架表示法。

框架可以看作是一种模板,它包含了关于某个对象或概念的各种信息。

例如,对于“苹果”这个框架,可能会包含颜色、形状、味道、产地等属性的描述。

还有一种知识表示方法是基于规则的表示。

这就像是一系列的“如果……那么……”的逻辑规则。

例如,“如果水果是红色的并且圆形的,那么它可能是苹果”。

不同的知识表示方法各有优缺点。

语义网络直观易懂,但在处理复杂关系时可能会变得混乱;框架表示法结构清晰,但可能会导致信息冗余;基于规则的表示法逻辑明确,但规则的制定和维护可能会很困难。

知识表示在人工智能中的应用非常广泛。

在自然语言处理中,计算机需要理解和处理人类的语言,这就需要将语言中的知识进行有效的表示。

例如,当我们进行机器翻译时,计算机需要知道不同语言中词汇和语法的对应关系,这就依赖于知识表示。

在专家系统中,知识表示更是核心。

人工智能知识表示方法第四章

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

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

人工智能第二章知识表示方法

人工智能第二章知识表示方法

框架的构建与实现
80%
确定框架的结构
根据实际需求和领域知识,确定 框架的槽和属性,以及它们之间 的关系。
100%
填充框架的实例
根据实际数据和信息,为框架的 各个槽和属性填充具体的实例值 。
80%
实现框架的推理
通过逻辑推理和规则匹配,实现 基于框架的知识推理和应用。
框架表示法的应用场景
自然语言处理
模块化
面向对象的知识表示方法可以将 知识划分为独立的模块,方便管 理和维护。
面向对象表示法的优缺点
• 可扩展性:面向对象的知识表示方法可以通过继承和多态实现知识的扩展和复用。
面向对象表示法的优缺点
复杂性
面向对象的知识表示方法需要建立复 杂的类和对象关系,可能导致知识表 示的复杂性增加。
冗余性
面向对象的知识表示方法可能导致知 识表示的冗余,尤其是在处理不相关 或弱相关的事实时。
人工智能第二章知识表示方法

CONTENCT

• 知识表示方法概述 • 逻辑表示法 • 语义网络表示法 • 框架表示法 • 面向对象的知识表示法
01
知识表示方法概述
知识表示的定义
知识表示是人工智能领域中用于描述和表示知识的符号系统。它 是一种将知识编码成计算机可理解的形式,以便进行推理、学习 、解释和利用的过程。
知识表示方法通常包括概念、关系、规则、框架等元素,用于描 述现实世界中的实体、事件和状态。
知识表示的重要性
知识表示是人工智能的核心问题之一,它决定了知 识的可理解性、可利用性和可扩展性。
良好的知识表示方法能够提高知识的精度、可靠性 和一致性,有助于提高人工智能系统的智能水平和 应用效果。
知识表示方法的发展对于推动人工智能技术的进步 和应用领域的拓展具有重要意义。

人工智能_3知识表示_语义网络法

人工智能_3知识表示_语义网络法
▪ 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。
2020/2/25
5
2.4.1 二元语义网络的表示
(Representation of Two-Element Semantic Network)
▪ 1.表示简单的事实 例1. 所有的燕子都是鸟
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▪ 2.表示占有关系 例2. 小燕是一只燕子, 燕子是鸟;巢-1是小燕的巢,巢-1是巢中的 一个。
ISA
ISA
XIAOYAN
SWALLOW
BIRD
OWNS
ISA NEST-1
NEST
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7
▪ 3.选择语义基元 选择语义基元就是试图用一组基元来
▪ 例如,三根线a,b,c组成一个三角形。这可表 示成TRIANGLE(a,b,c)。
▪ 这个三元关系可转换成一组二元关系的合取,
即CAT(a,b)∧CAT(b,c)∧CAT(c,a)
▪ 其中,CAT表示串行连接。
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▪ 要在语义网络中进行这种转换需要引入附 加节点。对于上述球赛,我们可以建立一 个G25节点来表示这场特定的球赛。然后, 把有关球赛的信息和这场球赛联系起来。 这样的过程如图2.16所示。
ISA
Major
教育
教育1

3. 将其与知识库中的知识网络进行匹配,由 Major 弧所指节点可知赵云主修课程是计算 机。
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人工智能_知识表示

人工智能_知识表示

_知识表示_知识表示引言:(Artificial Intelligence,简称)是一门研究如何使计算机能够像人一样进行思考和决策的学科。

知识表示是的一个重要研究领域,主要涉及如何以一种能够被计算机理解和处理的形式表示和组织知识,以支持计算机程序进行推理、学习和解决问题。

本文档旨在介绍中的知识表示领域的基本概念、方法和应用。

主要内容包括:语义网络、谓词逻辑、产生式规则、本体论、语义解释器等方面的内容。

一、语义网络语义网络是一种以图形化形式表示知识的方法。

它通过节点和边来表示概念和关系,节点表示概念,边表示概念之间的关系。

语义网络常用于知识图谱的构建,它能够有效地表示和表达知识之间的关联性。

1.1 节点和边的定义在语义网络中,节点用来表示概念,边用来表示概念之间的关系。

节点和边可以通过标签表示其含义,例如,一个表示“猫”的节点可以用标签“猫”表示,一个表示“属于”的边可以用标签“属于”表示。

1.2 常见的语义网络表示法在语义网络中,有多种常见的表示法,包括二元关系表示法、三元关系表示法和本体图表示法。

其中,二元关系表示法通过一对节点和一个边来表示关系,三元关系表示法通过三个节点和两个边来表示关系,本体图表示法通过节点、边和属性来表示关系。

二、谓词逻辑谓词逻辑是一种用符号逻辑表示知识的方法。

它通过定义一组谓词和一组公式来表示概念和关系,谓词表示概念,公式表示概念之间的关系。

谓词逻辑常用于知识推理和自动推理的领域,它能够通过逻辑推理来解决问题。

2.1 谓词和公式的定义在谓词逻辑中,谓词用来表示概念,公式用来表示概念之间的关系。

谓词可以具有多个参数,用来表示概念的属性。

公式由谓词和参数组成,用来表示概念之间的关系。

2.2 常见的谓词逻辑表示法在谓词逻辑中,有多种常见的表示法,包括命题逻辑、一阶逻辑和高阶逻辑。

其中,命题逻辑用来表示简单的真值关系,一阶逻辑用来表示概念和关系的复杂性,高阶逻辑用来表示关系的进一步抽象性。

人工智能知识表示方法

人工智能知识表示方法

2023/11/26
产生式系统旳构成
控制系统或策略是规则旳 解释程序。它要求了怎样 选择一条可应用旳规则对 数据库进行操作即决定了 问题旳推理路线。
综合 数据库
产生式系统 旳基本要素
产生式系统所使用旳主要数 据构造,用来表述问题状态 或有关事实,即它具有所求 问题旳信息,期中有些部分 能够是不变旳,有些部分可 能只与目前问题旳节有关。
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是一种学生 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)
2023/11/26
F
F
F
T
F
F
F
T
T
F
T
T
F
F
F
T
F
F
T
T
2023/11/ 2023/11/26
谓词
• 一阶谓词逻辑根据对象和对象上旳谓词(即 对象旳属性和对象之间旳关系),经过使用 联结词和量词来表达世界。
• 主要思想:世界是由对象构成旳,能够由 标识符和属性来区别它们。在这些/26
知识表达旳分类
•陈说性知识表达:将知识表达与知识旳利用分开处理,在表达知识时,并不
涉及怎样利用知识旳问题,是一种静态旳描述措施。如学生统计表。
•过程性知识表达:将知识表达与知识旳利用相结合,知识包括于程序中,是
一种动态旳描述措施。如转置矩阵旳程序隐含了专职矩阵旳知识。
选用知识表达旳原因

人工智能中的知识表示与推理

人工智能中的知识表示与推理

人工智能中的知识表示与推理人工智能(Artificial Intelligence,AI)已经成为当今科技领域的热门话题,它迅速改变着我们的生活方式和工作方式。

而在AI的核心技术中,知识表示与推理是至关重要的一环。

本文将探讨人工智能中的知识表示与推理,以及它们在实际应用中的意义和挑战。

一、知识表示知识表示是指将知识以适合计算机理解和处理的形式进行表达。

在人工智能中,常用的知识表示方式有以下几种。

1.符号逻辑表示符号逻辑是指用逻辑符号和规则来表示和处理知识的方法。

它将事物和关系抽象成逻辑符号,通过逻辑推理来达成目的。

例如,利用一阶谓词逻辑可以表示“所有猫都喜欢鱼”,然后通过推理得出“Tom是猫,所以Tom喜欢鱼”。

2.网络表示网络表示使用图结构来表示和处理知识。

图的节点代表事物,边代表事物之间的关系。

例如,使用有向图可以表示“Tom是Jerry的朋友”,节点Tom指向节点Jerry,表示Tom是Jerry的朋友。

3.语义网络表示语义网络是一种特殊的网络表示方法,它将知识以概念和关系的形式进行表达。

概念节点代表事物,关系边代表事物之间的关系。

例如,利用语义网络可以表示“猫是哺乳动物”,节点猫和节点哺乳动物通过关系边连接。

二、推理推理是指根据已知的事实和规则,通过逻辑推导得出新的结论或解决问题的过程。

在人工智能中,常用的推理方法有以下几种。

1.前向推理前向推理是从已知的事实出发,应用规则和逻辑推理,逐步推导得出结论的过程。

它从已知事实出发,逐级扩展,直到无法再得到新结论为止。

2.后向推理后向推理是从目标出发,逐步向前推导,找出能够满足目标的事实和规则。

它逆向推理,直到得到满足目标的结论或无法再向前推导。

3.不确定推理不确定推理是指在处理不完全或不准确的信息时,通过概率推断得到结论的方法。

它可以用于处理模糊、不确定的情况,通过概率模型计算出结论的概率。

三、知识表示与推理的应用知识表示与推理在人工智能的各个领域都有广泛的应用,下面以几个典型的应用为例进行介绍。

人工智能(四)知识表示

人工智能(四)知识表示
由谓词演算引伸而来 将所有信息描述为一组单元,每个单元 建立一些 槽,槽有槽值,用于描述信息 之间的逻辑关系 单元表示---具有模块化的特点,易于添 加信息和进行修改 槽值可以是常量、变量或着函数表达式

3
单元名称 槽名1: 槽名2: …… 槽名n: 槽值n
4
槽值1
槽值2

John给了MARY一本书。
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对单元表示的使用
通过提问单元和事实单元的“匹配”判 别来得到问题的解答。 例如:提问“Bill给了谁钢笔?” 可现将该提问用单元表示如下:
lement-of GIVING-EVENTS) Bill
Y
PEN
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“提问单元X”,可与以上事实单元G2相匹 配。 匹配过程中有置换{G2/X,recip(G1)/Y}, 其中通过recip(G1)在G1中查找recip槽值 可得到MARY。 推出最后置换: {G2/X,MARY/Y},得 到问题的解答。

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用单元来表示规则
例:若Y是X部门的经理,则Y在X部门 工作。 单元规则表示如下:

RULE1 ANTE: X self: Manager: CONSE: Y Works-in: (element-of DEPARTMENTS) Y X
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语义网络


最初由Quillion和Raphael(1968)提出,用来表达英文的语 义的. 在自然语言理解中应用最多,是一种对知识的图解表示 方法. 特别适合于表达分类学的知识,以及其间的复杂推理关 系,如PROSPECTOR探矿系统,用于表示矿石的各种分 类关系.还适于表示事物特性的知识。 语义网络由节点和弧线所组成. 节点用于表示实体、概念和情况等,弧线用于表示节 点之间的关系。

人工智能知识的表示方法

人工智能知识的表示方法

人工智能知识的表示方法一、知识表示方法的重要性。

1.1 就像盖房子得有图纸一样,在处理各种信息的时候,知识表示方法就是那个“图纸”。

没有一个好的表示方法,就如同把一堆建筑材料胡乱堆在一起,想要建成大厦那是天方夜谭。

知识表示方法是我们组织和理解知识的关键所在。

1.2 它是打开知识宝库的钥匙。

如果把知识比作宝藏,那表示方法就是找到宝藏并且能把宝藏拿出来用的工具。

好的表示方法能让我们在知识的海洋里畅游,轻松找到我们需要的信息,要是方法不对,那可就只能在知识的海洋里“扑腾”,迷失方向。

二、常见的知识表示方法。

2.1 逻辑表示法。

这种方法就像是数学里的公式一样严谨。

比如说,“所有的鸟都会飞,鸵鸟是鸟,但是鸵鸟不会飞”,这就是用逻辑来表示知识。

它清晰地定义了事物之间的关系,像一个规规矩矩的老学究,一切都按照规则来。

不过呢,它有时候也有点死板,就像那些刻板的老规矩,遇到复杂的、模糊的情况就有点力不从心了。

2.2 语义网络表示法。

语义网络就像是一张大网,把各种知识节点连接起来。

就好比社交关系网一样,每个节点是一个概念或者实体,边就是它们之间的关系。

例如“小明是学生,小明在学校学习,学校有老师”,这就构成了一个简单的语义网络。

这种方法很直观,就像看一幅画一样,能快速理解各个元素之间的联系,但缺点是这个网要是太大太复杂了,就容易乱成一团麻。

2.3 框架表示法。

框架表示法有点像我们生活中的模板。

比如说,描述一个房子,有房间数量、面积、朝向等框架结构。

在这个框架里填充具体的数值或者内容,就形成了对某个房子的知识表示。

它适合表示那些有固定结构的知识,方便又快捷。

可是呢,它的灵活性就差了点,遇到那些不按套路出牌的知识就有点“抓瞎”了。

三、选择合适的知识表示方法。

3.1 根据知识的类型来选。

如果是那种很严谨的、逻辑性强的知识,像数学定理之类的,逻辑表示法可能就比较合适。

要是知识比较侧重于概念之间的联系,语义网络就像个得力助手。

人工智能 ch2(2.6)知识表示的其他方法

人工智能  ch2(2.6)知识表示的其他方法

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语义网络可表示事物之间的关系。 关系(或联系)型的知识和能化为关 系型的知识都可以用语义网络来表 示。
2.6.1.1 基本命题的语义网络表 示
1.以个体为中心组织知识的语义联系
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1、实例联系 表示类与其实例之 间的关系。 其中关系"是一个"一般 标 识 为 ” is-a", 或 ISA。
4·属性联系 art-of
Part-of
性别
年龄
身高
职业
笔芯
笔杆

30
1.75米
教师
11
2.以谓词或关系为中心组织 知识的语义联系
设有n元谓词或关系R(argl, arg2,…,argn),分别取值为al, a2,…,an,其对应的语义网络 可表示为下图的形式。
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框架的表达能力
由框架的形式可以看出,框架适合表达结构 性的知识。 概念、对象等知识最适于用框架表示。 框架的槽就是对象的属性或状态,槽值就是 属性值或状态值。 框架还可以表示行为(动作),所以,有些过 程性事件或情节也可用框架网络来表示。
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例4下面是关于房间的框架: 框架名:<房间> 墙数x1: 缺省:xl=4 条件:x1>0 窗数x2: 缺省:x2=2 条件:x2>=0 门数x3: 缺省:x3=1 条件:x3>0
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例3 描述一个具体教师的框架: 框架名:<教师-1>
类属:<大学教师> 姓名:李明 性别:男 年龄:25 职业:教师 职称:助教 专业:计算机应用 部门:计算机系软件教研室 工作: 参加工作时间:1995年8月 工龄:当前年份一参加工作年份 工资:<工资单>

人工智能中的知识表示与推理方法

人工智能中的知识表示与推理方法

人工智能中的知识表示与推理方法在人工智能领域中,知识表示和推理方法是至关重要的概念。

它们为计算机系统提供了获取、存储和运用知识的能力,使得机器能够模拟人类的思维过程。

本文将探讨人工智能中的知识表示与推理方法,并介绍它们在不同领域的应用。

一、知识表示方法知识表示是指将现实世界的信息转化为计算机可以理解和处理的形式。

在人工智能中,常用的知识表示方法包括逻辑表示、语义网络、框架表示和产生式规则等。

1. 逻辑表示逻辑表示是一种基于数学逻辑的知识表示方法,它通过谓词逻辑和一阶逻辑等形式来表示事实、规则和推理过程。

逻辑表示能够提供精确的语义表达,使机器能够进行逻辑推理和证明。

2. 语义网络语义网络是一种用图形方式表示知识的方法,其中节点表示概念,边表示概念之间的关系。

语义网络可以用于表示实体的属性、关系和层次结构等。

通过遍历语义网络,机器可以进行基于关联的推理和知识检索。

3. 框架表示框架表示是一种以槽-值结构表示知识的方法,其中槽表示对象的属性或特征,值表示属性的取值。

框架表示可以用于表示复杂的实体和概念之间的关系,提供结构化的知识存储和推理能力。

4. 产生式规则产生式规则是一种基于规则的知识表示方法,它由条件和结论组成,当条件满足时,触发规则执行相应的结论。

产生式规则可以用于表示专家系统的知识库和推理引擎,实现基于规则的推理和决策。

二、推理方法推理方法是指根据已有的知识和事实进行推断和推理的过程。

在人工智能中,常用的推理方法包括逻辑推理、概率推理和基于规则的推理等。

1. 逻辑推理逻辑推理是一种基于逻辑规则和规则推导的推理方法,它可以根据已知的事实和规则推导出新的结论。

逻辑推理可以通过正向推理和反向推理来进行,通过推理引擎的支持,可以实现复杂的逻辑推理过程。

2. 概率推理概率推理是一种基于概率模型和统计方法的推理方法,它可以根据已知的概率信息和条件概率推断出新的概率。

概率推理在不确定性问题和模糊推理中具有广泛的应用,如机器学习和数据挖掘等领域。

人工智能第二章知识表示方法

人工智能第二章知识表示方法

人工智能第二章知识表示方法答:状态空间法: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。

一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。

问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。

问题规约的实质: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,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。

谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。

要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。

语义网络法:是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链组成。

节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。

语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。

语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题2-2利用图2.3,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。

选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。

710910D图2.32-3试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。

用四元数列(nA,nB,nC,nD)来表示状态,其中nA表示A盘落在第nA号柱子上,nB表示B盘落在第nB号柱子上,nC表示C盘落在第nC号柱子上,nD表示D盘落在第nD号柱子上。

初始状态为1111,目标状态为3333如图所示,按从上往下的顺序,依次处理每一个叶结点,搬动圆盘,问题得解。

2-4把下列句子变换成子句形式:(1)某y(On(某,y)→Above(某,y))(2)某yz(Above(某,y)∧Above(y,z)→Above(某,z))(1)(ANY某)(ANYy){On(某,y)Above(某,y)}(ANY某)(ANYy){~On(某,y)ORAbove(某,y)}~On(某,y)ORAbove(某,y)最后子句为~On(某,y)ORAbove(某,y)(2)(ANY某)(ANYy)(ANYz){Above(某,y)ANDAbove(y,z)Above(某,z)}(命题联结词之优先级如下:否定→合取→析取→蕴涵→等价)(ANY某)(ANYy)(ANYz){~[Above(某,y)ANDAbove(y,z)]ORAbove(某,z)}~[Above (某,y)ANDAbove(y,z)]ORAbove(某,z)最后子句为~[Above(某,y),Above(y,z)]ORAbove(某,z)2-5用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。

人工智能_第2章知识表示方法(1)

人工智能_第2章知识表示方法(1)
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框架间的继承
◆框架的继承性,就是当子节点的某些槽值或侧面值没有被 直接记录时,可以从其父节点继承这些值。 继承性是框架表示法的一个重要特性,它不仅可以在两个框 架之间实现继承关系,而且还可以通过两两的继承关系,从 最低层追搠到最高层,使高层的信息逐层向低层传递。 例如,椅子一般都有4条腿,如果一把具体的椅子没有说明它 有几条腿,则可以通过一般椅子的特性,得出它也有4条腿。 如果一个在上层框架中描述的属性在下层框架需作进一步说 明时,则需要在下层框架中再次给出描述。 如果在下层框架中对某些槽没有作特别的声明,那么它将自 动继承上层框架相应槽的槽值。
缺省:男
框架名:<棋手> ISA: <运动员> 脑力:特好
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标准槽名
2) AKO槽:用于具体的指出事物间的类属关系。其直观含义 是“是一种”,下层框架可以继承其上层框架所描述的属性及值。 对上面的例子,可将棋手框架中的ISA改为AKO。 3)Subclass槽:用于指出子类与类之间的类属关系。 上例中,由于“棋手”是“运动员的一个子类,故可将ISA该为 Subclass。 4) Instance槽:用来建立AKO槽的逆关系。 用它作为某框架的槽时,可用来指出它的下层框架是哪些。 【例】框架名:<运动员>
缺省:教师 开始工作时间:单位(年,月) 截止工作时间:单位(年,月)
缺省:现在 离退休状况:范围(离休,退休)
9
框架络-例
教师框架为: 框架名:<教师> 继承:<教职工> 部门:单位(系,教研室) 语种:范围(英语,法语,日语,
德语,俄语)
缺省:英语 外语水平:范围(优,良, 中,差)
缺省:良 职称:范围(教授,副教授,讲师,

语义网络表示法

语义网络表示法

A-Member-of:直观含义“是……的一员”, 即表示一个事物是另一个事物的成员,反映 了个体与集件(类或集合)之间的关系。
Instance-Of:关系用来建立AKO关系的逆关系, 表示一个事物是另一个事物的实例。
类属关系
属性关系
属性关系一般是指事物和其属性之间的关系。一 个类的对象一般都有一个以上的属性,而每个属 性又有一个值。属性和值组合成特性。
John
ISA
Huma
Giving-Events
Giver
ISA
G1
Object
Receiptor
ISA
Mary
Book1
ISA
Book
逻辑关系的表示:
合取与析取
1. 合取 在语义网络中,如不加标志,就意味着
连接之间的关系是合取关系。 2. 析取
在语义网络中,为与合取关系相区别,析 取关系可以加上析取界限,并标记DIS。当合取 关系嵌套在析取关系之内时,如果合取关系不 被标注就会引起误解。
例如:香港回归之后,澳门也会回归了。
位置关系
位置关系是指不同事物在位置方面的关 系。 常用的位置关系:
Located-on:一物在另一物之上。 Located-at:一物在何位置。 Located-under: 一物在另一物之下。 Located-inside: 一物在另一物之中。 Located-outside: 一物在另一物之外。
AKO
WEDGE SHAPE
ISA
WEDGE19
TRIANGULAR
BLOCK
AKO
BRICK ISA
SHAPE
RECTANGLUAR
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1. 值继承

人工智能的学习理论与方法

人工智能的学习理论与方法

人工智能的学习理论与方法人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指通过机器学习、深度学习和其他技术让机器具备人类智能的能力。

人工智能的学习理论和方法是指为了实现人工智能的目标,研究和开发的相关理论和方法。

本文将介绍。

一、机器学习机器学习是人工智能领域最重要的学习方法之一,也是实现智能的关键。

机器学习通过让机器从数据中学习和自动优化模型,使机器能够从实例中学习到规律和知识,然后应用这些知识进行预测和决策。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。

1. 监督学习监督学习是机器学习中最常用的学习方法之一。

它通过使用已知的输入和输出样本对模型进行训练,使模型能够学习到输入和输出之间的映射关系。

常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络。

2. 无监督学习无监督学习是一种让机器从未标记的数据中学习的方法。

它主要用于发现数据中的模式和结构,进而进行聚类、降维和异常检测等任务。

常见的无监督学习算法包括k-means聚类、主成分分析和关联规则挖掘。

3. 强化学习强化学习是一种通过持续与环境交互,通过观察环境的奖励信号来学习最优行为的方法。

它通过试错和反馈机制,让机器逐渐探索和学习到环境中的最佳决策策略。

强化学习在游戏、机器人控制和智能交通等领域有广泛应用。

二、深度学习深度学习是近年来兴起的一种基于人工神经网络的机器学习方法,它模拟了人类大脑神经元之间相互连接的方式,能够处理复杂的非线性关系和大规模数据。

深度学习由浅层神经网络逐渐演化成为多层神经网络,可以通过多个隐藏层进行特征提取和抽象表示,从而极大地提高了模型的学习能力和表达能力。

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了重大突破。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和变换器网络(Transformer)等。

三、知识表示与推理知识表示与推理是人工智能学习的核心内容之一,它研究如何将世界知识表示为计算机能够理解和操作的形式,并基于这些知识进行推理、决策和问题求解。

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框架表示
框架是一种结构化表示方法.由指定事物各 个方面的槽组成,每个槽拥有若干个侧面,而 每个侧面又可拥有若干个值.
大多数实用系统必须同时使用许多框架,并 可把它们联成一个框架系统.
剧本表示
剧本是框架的一种特殊形式,它使用一 组槽来描述事件的发生序列. 剧本表示特别适用于描述顺序性动作 或事件.
匹配:除概念节点或类节点的继承关系传递外, 其它的值从类节点传递到实例节点的关

第五讲知识表示方法—语义网络法

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四.语义网络的特点 表示实体的结构、属性和实体间的因果关系,通 过弧线推导与实体相关的事实、特征和关系; 表现问题直观、易于理解适于知识工程师与领域 专家沟通; 语义解释依赖于结构的推理过程而没有结构的约 定,不能保证推理的有效性。 节点间的联系可能是线状、树状或网状或递归状 的结构,知识存储和检索需要比较复杂的过程。
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二.二元语义网络 1.节点间的isa、part-of、is型关系 isa链:表示具体—抽象关系,或表示一种 隶属关系,体现某种层次分类。 特点:具体层结点可继承抽象层结点的 属性。 Isa 例如: 鸟 动物
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二.二元语义网络 Part-of链:表示部分与全体的关系,或表示包 含关系。 特点:part-of关系下各层节点的属性可能是很 不同的。 例如:两只手是人体的一部分 part-of 两只手 人体
y person x worker O(x,y)

loc 37-Maple
profession programmer
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3.语义网络推理过程 继承:把对事物的描述从概念节点或类节点传 递到实例节点。 例如: isa ako Brick12 Brick Block
agent John event is object Tom
Punching
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2.连接词 合取 :例1中的agent和object之间的关系。 析取:例如: isa(A,B) V Part-of(B,C)
B
isa Part-of A C


dis
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人工智能及其应用
第五讲知识表示方法—语义网络法

一.语义网络的概念 语义网络是1968年Quillian在研究人类联想 记忆时提出的心理模型. 语义网络的结构:
(节点1,弧,节点2) 主节点 辅节点
其中:节点表示概念、事物、事件、情况等; 弧上的标注表示节点1的属性或节点1与节点2 之间的关系
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二.二元语义网络 Is链:表示一个节点是另一个节点的属性 例如:小红是很高的。
is

小红
很高
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二.二元语义网络
2.举例:小燕是一只燕子,有一个从春天到秋天占有的 巢。 ISA ISA
XIAOYAN OWNER OWNEE OWN-1 STARTTIME NEST-1 ISA SWALLOW ISA NEST BIRD

否定 例如:~{isa(A,B) V Part-of(B,C)}
B isa neg A C Part-of




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蕴含:例如:Every one who lives at 37 Maple Street is a programmer. Address Occupation isa ante conse isa
SPRING
END-TIME FALL
TP
ISA
SITUATION
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三.多元语义网络
1.Event节点:表示一个动作或一个事件,常由表 示动作施主的agent节点、表示动作对象object节 点、表示动作状态位置location节点、表示动作时 间time节点等。例1:John Punch Tom
过程表示
过程是一种知识的过程式表示,它将某一有 关问题领域知识同这些使用方法一起,隐式 地表示为一个问题求解过程. 它所给出的是事物的一些客观规律,表达的 是如何求解问题.
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