2知识表示2
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AI--知识表示2--与或树

西北工业大学计算机学院 林增刚
20
2.4.2 与或图
图中,终叶节点用字母t表示 有解节点用小原点表示
西北工业大学计算机学院 林增刚
2.4.2 与或图
与或图中的每个节点代表一个要解决的单一问题或问题 集合。图中所含起始节点对应于原始问题。 对应于本原问题的节点,叫做终叶节点,它没有后裔 对于把算符应用于问题A的每种可能情况,都把问题变 换为一个子问题集合;有向弧线自A 指向后继节点表示 所求得的子问题集合。 一般对于代表两个或两个以上子问题集合的每个节点, 有向弧线从此节点指向此子问题集合中的各个节点。由 于只有当集合中所有的项都有解时,这个子问题的集合 才能获得解答,所以这些子问题节点叫做与节点。 在特殊情况下,当只有一个算符可应用于问题A,而且 这个算符产生具有一个以上子问题的某个集合时,由上 述规则3和规则4所产生的图可以得到简化。
西北工业大学计算机a,0,b,0) F={f1,f2,f3,f4}是4个算符的集合 G是满足目标条件的状态集合,初始问题 变为({a,0,b,0},F,G),由于F在本问题中不 发生变化可从表中删去,得({a,0,b,0},G)
西北工业大学计算机学院 林增刚
与或图
16
2.4.2 与或图
与或图术语:
父节点、子(后继)节点、弧线、起始节点 终叶节点:对应于原问题的本原节点。 或节点:只要解决某个问题就可解决其父辈 问题的节点集合,如(M,N,H)。 与节点:只有解决所有子问题,才能解决其 父 辈 问 题 的 节 点 集 合 , 如 ( B,C) 和 (D,E,F)各个结点之间用一端小圆弧连接 标记。
第二章 知识表示
知识的基本概念 问题的变换 状态空间表示法 与或图表示法
2.4 与或图表示法
GRP10 AI 2 知识表示2 产生式表示法

它表示当前提中列出的各个条件都满足时,结论 “该微生物是绿生杆菌”可以相信的程度为0.6 。
4)冲突解决
被触发的规则不一定总是启用规则。 因为可能同时有几条规则的条件部分被满足。 这就要在解决冲突中来解决这个问题。
在复杂的情况下,在数据库和规则的条件部分之间可能要进行近似匹配。
例2-3-0(1)专一性排序
句子:
the boy plays football in the place.
1)将该句子的所有单词先替换为语法词汇: DET N V N P DET N 2)作进一步的替代为: NP V NP PP 3)通过激活规则去进行符号重写: NP VP 4)最后,综合数据库只剩下符号S(指示合 法句),文法分析成功结束。
DRUG DOSE IS 2.0 GRAMS. 4 ZHAOLING IS MAN. ZHAOLING ISN’T WOMAN. 5 6
(DOSE DRUG 2.0 GRAMS) (MAN ZHAOLING TRUE) (WOMAN ZHAOLING FASE)
三元组表示 〈特性 对象 取值〉
2)、确定性规则知识的产生式表示
•Video Grass Bee/Bug
• 男孩错误: 前面满意,不等于(后面)满意,推理条件不 充分 • 鸟的结论错误: 补充数据库: 该动物有羽毛。
2)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。 一般用四元组表示 (属性, 对象, 值, 置信度) 或 (关系,对象1,对象2,置信度) 例2-3-8(1) 1) ZHAOLING MAYBE 40 。 (AGE ZHAOLING 40 0.8) 2) 老李和老张可能是朋友. (friend, li, zhang,0.8)
人工智能 第2章 知识表示

2.1.1 知识的概念
按知识的作用范围划分
➢ 常识性知识 ➢ 领域性知识
按知识的确定性划分
➢ 确定知识 ➢ 不确定知识
按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
按人类的思维及认识方法划分
➢ 逻辑性知识 ➢ 形象性知识
2.1.2 知识表示的概念
知识表示就是研究用机器表述上述知识的可行性、有效性的一 般方法,可以看成将知识符号化,即编码成某种数据结构,并输 入到计算机的过程和方法,即:
规则库: 用于描述相应领域内知识的产生式集合。
2. 综合数据库
综合数据库(事实库、上下文、黑板等):用于存放输 入的事实、从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。
2.3.2 产生式系统的基本结构
3. 推理机
推理机: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。
一阶谓词逻辑表示法的缺点:
效率低
由于推理是根据形式逻辑进行的,把推理演算和知识含义截然分开, 抛弃了表达内容所含的语义信息,往往是推理过程太冗长,降低系统 效率。另外,谓词表示越细,表示越清楚,推理越慢、效率越低。
灵活性差
不便于表达和加入启发性知识和元知识。不便于表达不确定性的指示, 但人类的知识大都具有不确定性和模糊性,这使得它表示知识的范围 受到了限制。
R10:IF 该动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是虎
R11: IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿
R12:IF 该动物有蹄类动物 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是斑马
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
人工智能_2知识表示_谓词逻辑产生式表示法

自然数都是大于零的整数 所有整数不是偶数就是奇数 偶数除以2是整数
首先定义谓词如下:
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
另外用函数S(x)表示x除以2.此时,上述知识可用谓词公式分别表示为:
(x)(n(x)=>GZ(x)∧I(x)) (x) (I(x)=>E(x) ∨ O(x)) (x) (E(x)=>I(s(x))
人工智能及其应用
知识表示 之
谓词逻辑/产生式表示
2020/2/25
1
知识的表示方法
▪ 状态空间法 ▪ 问题归约法
▪ 谓词逻辑法
▪ 语义网络法 ▪ 框架表示法 ▪ 面向对象表示 ▪ 剧本(script)表示 ▪ 过程(procedure)表示
2020/2/25
2
2.3 谓词逻辑(predicate logic)法
31
合一
▪ 例2:表达式集 {P[x,f(y),B],P[x,f (B),B]}的合一者为
因为
s={A/x,B/y}
P[x,f(y),B]s= P[x,f(B),B]s =P[A,f(B),B]
2020/2/25
32
如果s是的任一合一者,有存在某个s',使得
{Ei}s={Ei}σs' 成立,则称σ为的最通用(最一般)的合一者, 记为mgu. 如上例s是的一个合一者,但不是最简单的 合一者,其最简单的合一者为
2020/2/25
29
▪ 2.置换性质 可结合律 (LS1)S2=L(S1S2)
(S1S2)S3=S1(S2S3)
▪ 置换是可结合的。用s1s2表示两个置换s1和s2的 合成。L表示一表达式,则有 (Ls1)s2=L(s1s2)
首先定义谓词如下:
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
另外用函数S(x)表示x除以2.此时,上述知识可用谓词公式分别表示为:
(x)(n(x)=>GZ(x)∧I(x)) (x) (I(x)=>E(x) ∨ O(x)) (x) (E(x)=>I(s(x))
人工智能及其应用
知识表示 之
谓词逻辑/产生式表示
2020/2/25
1
知识的表示方法
▪ 状态空间法 ▪ 问题归约法
▪ 谓词逻辑法
▪ 语义网络法 ▪ 框架表示法 ▪ 面向对象表示 ▪ 剧本(script)表示 ▪ 过程(procedure)表示
2020/2/25
2
2.3 谓词逻辑(predicate logic)法
31
合一
▪ 例2:表达式集 {P[x,f(y),B],P[x,f (B),B]}的合一者为
因为
s={A/x,B/y}
P[x,f(y),B]s= P[x,f(B),B]s =P[A,f(B),B]
2020/2/25
32
如果s是的任一合一者,有存在某个s',使得
{Ei}s={Ei}σs' 成立,则称σ为的最通用(最一般)的合一者, 记为mgu. 如上例s是的一个合一者,但不是最简单的 合一者,其最简单的合一者为
2020/2/25
29
▪ 2.置换性质 可结合律 (LS1)S2=L(S1S2)
(S1S2)S3=S1(S2S3)
▪ 置换是可结合的。用s1s2表示两个置换s1和s2的 合成。L表示一表达式,则有 (Ls1)s2=L(s1s2)
第二讲知识表示2谓词逻辑表示产生式表示教材课程
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个体变项
定义:泛指的个体的词 表示:小写的英文字母x,y,z,…表示 个体没有确定下来
个体域
个体变项的取值范围 可以是一个有限的集合{a,b,c} 也可以是一个无限的集合:全体自然数,全体实数 全总个体域:宇宙间的一切事物组成的个体域
2020/6/13
39
谓词常项、谓词变项
谓词常项
定义:表示具体性质或关系的词 表示:大写英文字母F,G,H,…
xF(x)
2020/6/13
44
谓词符号化的例子
所有的人都是要死的
定义谓词:F(x),x是要死的 个体域为全体人类时: xF(x) 全总个体域(没有申明个体域): x(M(x)→ F(x)) 特性谓词:M(x)
有的人活到100岁以上
定义谓词:G(x)x活到100岁以上 个体域为全体人类时: xG(x) 全总个体域(没有申明个体域): x(M(x)∧G(x))
有时n元谓词:包含有n个个体变项的谓词
F(a): 0元谓词 L(x,a):1元谓词
2020/6/13
41
谓词符号化的例子
2是素数且是偶数
F(x): x是素数;G(x):x是偶数 a:2 F(a)∧G(a)
如果2大于3,则2大于4
L(x,y): x大于y a:2; b:3 ; c:4 L(a,b)→L(b,c)
2020/6/13
19
命题公式及分类
复合命题:¬p,p∧q, p∨q,p→q,pq
如果p,q为命题常量,这些复合命题为命题 如果p,q为命题变量,这些复合命题为命题公式
命题公式:由命题常量、命题变量、逻辑联结词、 括号等构成的有效字符串
2020/6/13
20Βιβλιοθήκη 命题公式及分类定义6:
定义:泛指的个体的词 表示:小写的英文字母x,y,z,…表示 个体没有确定下来
个体域
个体变项的取值范围 可以是一个有限的集合{a,b,c} 也可以是一个无限的集合:全体自然数,全体实数 全总个体域:宇宙间的一切事物组成的个体域
2020/6/13
39
谓词常项、谓词变项
谓词常项
定义:表示具体性质或关系的词 表示:大写英文字母F,G,H,…
xF(x)
2020/6/13
44
谓词符号化的例子
所有的人都是要死的
定义谓词:F(x),x是要死的 个体域为全体人类时: xF(x) 全总个体域(没有申明个体域): x(M(x)→ F(x)) 特性谓词:M(x)
有的人活到100岁以上
定义谓词:G(x)x活到100岁以上 个体域为全体人类时: xG(x) 全总个体域(没有申明个体域): x(M(x)∧G(x))
有时n元谓词:包含有n个个体变项的谓词
F(a): 0元谓词 L(x,a):1元谓词
2020/6/13
41
谓词符号化的例子
2是素数且是偶数
F(x): x是素数;G(x):x是偶数 a:2 F(a)∧G(a)
如果2大于3,则2大于4
L(x,y): x大于y a:2; b:3 ; c:4 L(a,b)→L(b,c)
2020/6/13
19
命题公式及分类
复合命题:¬p,p∧q, p∨q,p→q,pq
如果p,q为命题常量,这些复合命题为命题 如果p,q为命题变量,这些复合命题为命题公式
命题公式:由命题常量、命题变量、逻辑联结词、 括号等构成的有效字符串
2020/6/13
20Βιβλιοθήκη 命题公式及分类定义6:
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。
知识表示方法二

第二章 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:
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:
AI_2 知识表示

2.2 一阶谓词逻辑表示法
2.2.3 谓词公式表示知识举例 设有下列事实性知识: 例: 设有下列事实性知识: 吴琼是一名计算机学院的学生, ☆吴琼是一名计算机学院的学生,但他不喜欢 编程序。 编程序。 陈雷比他父亲长的高。 ☆陈雷比他父亲长的高。 请用谓词公式表示这些知识。 请用谓词公式表示这些知识。
2.1 知识表示概述
2.1 知识表示概述
2.1.2 知识的特征 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。具有以下特征: 起所形成的信息结构。具有以下特征: 1)相对正确性 ) 2)不确定性 ) 3)可表示性 ) 4)可利用性 )
2.1 知识表示概述
2.1.3 知识的分类 对知识从不同的角度划分, 对知识从不同的角度划分,可得到不同的分 类结果。 类结果。 1)按知识的作用范围划分,可分为常识性知 )按知识的作用范围划分,可分为常识性知 识和领域性知识。 领域性知识。 2)以知识的作用及表示来划分,可分为事实 )以知识的作用及表示来划分,可分为事实 性知识、规则性知识、控制性知识和元知识。 性知识、规则性知识、控制性知识和元知识。
2.1 知识表示概述
农夫、狐狸、鹅和麦粒 农夫、狐狸、 农夫欲将一只银狐、 农夫欲将一只银狐、一只肥鹅和一些可口的麦 粒带到河的对岸。不巧,因船太小, 粒带到河的对岸。不巧,因船太小,他每次只能 带一样财产渡到对岸。更糟的是, 带一样财产渡到对岸。更糟的是,不加照管的狐 狸会吃掉鹅,不加照管的鹅会吃掉麦粒。因此, 狸会吃掉鹅,不加照管的鹅会吃掉麦粒。因此, 农夫不能让狐狸和鹅单独放在一起, 农夫不能让狐狸和鹅单独放在一起,也不能把鹅 和麦粒单独留下。如何是好? 和麦粒单独留下。如何是好?
农夫 狐狸 鹅 麦粒
狐狸
人工智能课件第二章 知识表示(修改)

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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:
第三章2 知识表示-产生式表示_r

计算效率
一 产生式系统
№6
1
产生式规则通常用于表示事物间的启发式
关联,因果关系,其基本形式为:
P Q
或者:
IF P then Q
P为规则激活使用的条件(或称前提) Q则指示规则激活时(即规则条件部分满足时)应该执 行的动作(或应该得出的结论)
№7
例子:
水被电解 生成氢气和氧气
小明很聪明∧小明很努力学习 小明学习好 x>y ∧y=z x>z
例:动物识别系统的规则库
№ 15
该产生式系统可以识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、 驼鸟、信天翁等七种动物 。规则库如下: r1: IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物 r2: IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物
r3: IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟 r4: IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN该动物是鸟 r5: IF 该动物吃肉 THEN 该动物是食肉动物 r6: IF 该动物有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN 该动物是哺乳动物 r7: IF该动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN该动物是有蹄类动 物
知识表示方法-产生式表示
本节内容
№2
产生式系统的概念和内容 产生式系统的控制策略 产生式系统的分类
人工智能对知识表示方法的要求
表示能力 可理解性 便于知识的获取 便于搜索 便于推理
№3
№4
产生式表示起源于美国数学家波斯特(Post)于1943年提 出的称为产生式系统(Production System)的计算模型 目的是为了构造一种形式化的计算工具,并证明了它和图
元知识是产生式系统优化控制推理过程的关键
№ 35
识别-行动循环一个接一个地推动问题求解向目标 状态前进 ,不能反悔 不可回溯的优化控制,简单易行,对于注重找到解
一 产生式系统
№6
1
产生式规则通常用于表示事物间的启发式
关联,因果关系,其基本形式为:
P Q
或者:
IF P then Q
P为规则激活使用的条件(或称前提) Q则指示规则激活时(即规则条件部分满足时)应该执 行的动作(或应该得出的结论)
№7
例子:
水被电解 生成氢气和氧气
小明很聪明∧小明很努力学习 小明学习好 x>y ∧y=z x>z
例:动物识别系统的规则库
№ 15
该产生式系统可以识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、 驼鸟、信天翁等七种动物 。规则库如下: r1: IF 该动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物 r2: IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物
r3: IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是鸟 r4: IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN该动物是鸟 r5: IF 该动物吃肉 THEN 该动物是食肉动物 r6: IF 该动物有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方 THEN 该动物是哺乳动物 r7: IF该动物是哺乳动物 AND 有蹄 THEN该动物是有蹄类动 物
知识表示方法-产生式表示
本节内容
№2
产生式系统的概念和内容 产生式系统的控制策略 产生式系统的分类
人工智能对知识表示方法的要求
表示能力 可理解性 便于知识的获取 便于搜索 便于推理
№3
№4
产生式表示起源于美国数学家波斯特(Post)于1943年提 出的称为产生式系统(Production System)的计算模型 目的是为了构造一种形式化的计算工具,并证明了它和图
元知识是产生式系统优化控制推理过程的关键
№ 35
识别-行动循环一个接一个地推动问题求解向目标 状态前进 ,不能反悔 不可回溯的优化控制,简单易行,对于注重找到解
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14
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
自由变元和约束变元 辖域:位于量词后面的单个谓词或者用括号括起来 的合式公式称为该量词的辖域。 约束变元:辖域内与量词中同名的变元称为约束变 元,其它不受约束的变元称为自由变元。 例: (∃x) (P (x, y) →Q (x, y)) ∨R (x, y) 其中(P (x, y) →Q (x, y)) 是∃x辖域,辖域内的变元x 是受(∃x) 约束的变元,而R (x, y)中的x是自由变元, 公式中的所有y都是自由变元。
28
2.4.4谓词逻辑表示的应用(续)
GOTO (x, y):从x处走到y处 条件:AT (robot, x) 状态变化:删除表:AT (robot, x) 添加表:AT (robot, y) Pickup(x):在x处拿起盒子 条件:ON (box, x), TABLE (x), AT (robot, x), EMPTY(robot) 状态变化: 删除表:EMPTY (robot), ON (box, x) 添加表:HOLDS (robot, box)
2知识表示方法
2.1 知识与知识表示的概念 2.2 状态空间法 2.3 问题规约法 2.4 谓词逻辑法 2.5 语义网络法
2.6 框架表示法
2.7 剧本表示法 2.8 过程表示法 2.9 小结
1
2.4谓词逻辑法
2.4.1 谓词逻辑表示的逻辑基础 2.4.2 合式公式的性质 2.4.3 谓词逻辑表示方法 2.4.4 谓词逻辑表示方法的应用 2.4.5 置换与合一
定义谓词 状态 操作 状态 TABLE (x): x是桌子。 EMPTY (y): y手中是空的。 AT (y, z): y在z的附近。 HOLDS (y, w): y拿着w。 ON (w, x): w在x桌面上。
26
2.4.4谓词逻辑表示的应用(续)
问题的初始状态: AT (robot, c) EMPTY (robot) ON (box, a) TABLE (a) TABLE (b) 问题的目标状态: AT (robot, c) EMPTY (robot) ON (box, b) TABLE (a) TABLE (b)
16
2.4.2谓词公式的性质(续)
例:设个体域D={1,2},求公式A= (∀ x) (∃y) (P (x, y) 在D上 的解释,并指出在每一种解释下公式A的真值。 在公式A中没有包括个体常量和函数,可直接为谓词指派真 值,设: P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=T,P(2,2)=F 这就是公式A 在D上的一个解释。在此解释下,对于D中所 有x都有y=1使P (x, y) 的真值为T,所以在此解释下公式A的 真值为T。 还可以对公式A中的谓词指派另外一组真值,设为: P(1,1)=T,P(1,2)=T,P(2,1)=F,P(2,2)=F 这是对公式A的另一种解释,在此解释下,对D中的所有x (即x=1和x=2)不存在一个y,使得公式A的真值为T,所 以在此解释下公式的真值为F。 公式A在D上共有16种解释。
22
2.4.3谓词逻辑表示方法(续)
例1: 所有教师都有自己的学生 定义谓词: TEACHER(x):表示x是教师 STUDENT(y):表示y是学生 TEACHES(x,y):表示x是y的老师 (∀x) (∃y) (TEACHER(x) →TEACHES(x,y)∧STUDENT(y))
23
2.4.3谓词逻辑表示方法(续)
连接词: 用来连接简单命题,并构成复合命题的逻辑运算符 号。 ¬(∼):否定(非)表示对其后面的命题的否定 ∨ :“析取”表示所连结的两个命题之间具有或 的关系。 ∧ :“合取”表示所连结的两个命题之间具有 “与”的关系。 →(⇒) :“条件”或“蕴含”表示“若…则…”。P ⇒ Q表示P蕴含Q,其中P成为条件的前件,Q成为 条件的后件 ↔:“双条件”表示“当且仅当”。
例2 王宏是计算机系的一名学生。李明是王宏的同班 同学。凡是计算机系的学生都喜欢编程序。 定义谓词: COMPUTER (x):表示x是计算机系的学生. CLASSMATE (x, y):表示x是y同班同学 LIKE (x, y):表示x喜欢y。 COMPUTER (WangHong) CLASSMATE (LiMing, WangHong) (∀x) (COMPUTER (x) →LIKE (x, Programing))
18
2.4.2谓词公式的性质(续)
(3) 结合率 ( P∨Q )∨R ⇔ P∨( Q∨R ) ( P∧Q ) ∧R ⇔ P∧( Q∧R ) (4) 分配率 P∨( Q∧R ) ⇔ ( P∨Q ) ∧( P∨R ) P∧( Q∨R ) ⇔ ( P∧Q ) ∨( P∧R ) (5) 摩根定律 ¬( P∨Q ) ⇔¬P∧¬Q ¬( P∧Q ) ⇔¬P∨¬Q (6) 吸收率 P∨( P∧Q ) ⇔ P, P∧( P∨Q) ⇔ P
12
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
项与合式公式 定义2.4 项满足如下规则: 1. 单独一个个体词是项; 2. 若t1,t2, …,tn是项,f 是n 元函数,则 f(t1,t2, …,tn)是项; 3. 由1,2生成的表达式是项。 ���项可以是: 个体常量、个体变量、函数表达 式.
13
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
谓词与命题比较
谓词比命题有更强的表达能力。一个谓
词通过个体的变换可以表达不同命题的 意义 谓词可以代表变化着的情况,而命题只 能代表某种固定的情况。谓词的真值随 个体的变化而变化,而命题的真值是固 定的。
8
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
2
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础
命题 定义2.1 一个陈述句称为一个断言。凡有真 假意义的断言称为命题。 命题的意义通常称为真值。如果命题是真, 则称它的真值为真。如果命题是假,则称它 的真值为假。 命题通常用大写英文字母表示。 命题的真值真与假分别用“T”与“F”表示
3
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
15
2.4.2谓词公式的性质
谓词公式的解释 定义2.7 设D为谓词公式P的个体域,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的映射其中 D n={(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 则称这些指派为公式P在D上的一个解释。
17
2.4.2谓词公式的性质(续)
定义2.8 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。 常用等价式: (1) 双重否定率: ¬¬P⇔P (2) 交换率: P∨Q⇔Q∨P, P∧Q⇔Q∧P
27
2.4.4谓词逻辑表示的应用(续)
所求的问题的解是机器人的操作序列。 定义谓词来表示机器人的操作动作: GOTO (x, y):从x处走到y处 Pickup (x):在x处拿起盒子 Setdown (x):在x处放下盒子 机器人的每个操作的结果所引起的状态变化, 可用对原状态的增添表和删除表来表示
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
定义2.5 原子谓词公式的含义为:若t1 ,t2 , …,tn是项, P是谓词符号,则称:P(t1 ,t2 , …,tn)原子谓词公式。 定义2.6 满足如下规则的谓词演算可得到合式公式 (谓词公式): 1. 单个原子谓词公式是合式公式; 2. 若A是合式公式,则¬A也是合式公式; 3. 若A、B都是合式公式,则A∨B,A∧B,A→B, A↔B也都是合式公式; 4. 若A是合式公式,x是项,则(∀x)A和(∃x)A也都是 合式公式。
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2.4.2谓词公式的性质(续)
(7) 补余率 P∨¬P ⇔ T, P∧¬P ⇔ F (8) 连词化归率 P→Q ⇔ ¬P∨Q P↔Q ⇔ ( P→Q ) ∧(Q→P) P↔Q ⇔ ( P∧Q)∨( ¬Q∧¬P ) (9) 量词转换率 ¬(∃x) P ⇔ (∀x) ¬P ¬(∀x) P ⇔ (∃x)¬P
24
2.4.4谓词逻辑表示的应用
机器人移盒子问题: 设在一房间里,c处有一个机器人,a和b处各有一 张桌子,分别称为a桌和b桌,a桌上有一盒子,如 图所示.要求机器人从c处出发把盒子从a桌上拿到 b桌上,然后再回到c处.请用谓词逻辑来描述机器 人的行动过程。
25
2.4.4谓词逻辑表示的应用(续)
20
2.4.2谓词公式的性质(续)
(10) 量词分配率 (∀x) ( P∧Q ) ⇔ (∀x) P∧ (∀x) Q (∃x) ( P∨Q ) ⇔ (∃x) P ∨ (∃x) Q (11) 逆否律 P→Q ⇔ ¬Q→¬P
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2.4.3谓词逻辑表示方法
事实性知识:否定、析取或合取等连接的谓 词公式表示。 规则:用蕴含式表示。 方法: 定义谓词:谓语作谓词,主语作个体 用连接词或量词把谓词连结起来,形成谓词 公式。 从外到里层层细化
一个命题不能同时既为真又为假,可以在一种条件下为真, 另外一种条件下为假。 例:1+1=10在二进制条件下是真值为T的命题,在十进制条 件下是真值为F的命题 没有真假意义的语句(如感叹句,疑问句等)不是命题。 例:请问电影院怎么走? 命题逻辑表示法有较大的局限性,无法把它所描述客观事 物的结构及逻辑特征反映出来,也不能把不同事物的共同 特征表述出来。 例:对于“老李是小李的父亲”这一命题,如果用英文字 母P来表示,无论如何也看不出老李和小李的父子关系,对 于“李白是诗人”、“杜甫也是诗人”这两个命题,用命 题逻辑表示时,无法把两者的共同特征(都是诗人)形式 的表示出来 4
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
自由变元和约束变元 辖域:位于量词后面的单个谓词或者用括号括起来 的合式公式称为该量词的辖域。 约束变元:辖域内与量词中同名的变元称为约束变 元,其它不受约束的变元称为自由变元。 例: (∃x) (P (x, y) →Q (x, y)) ∨R (x, y) 其中(P (x, y) →Q (x, y)) 是∃x辖域,辖域内的变元x 是受(∃x) 约束的变元,而R (x, y)中的x是自由变元, 公式中的所有y都是自由变元。
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2.4.4谓词逻辑表示的应用(续)
GOTO (x, y):从x处走到y处 条件:AT (robot, x) 状态变化:删除表:AT (robot, x) 添加表:AT (robot, y) Pickup(x):在x处拿起盒子 条件:ON (box, x), TABLE (x), AT (robot, x), EMPTY(robot) 状态变化: 删除表:EMPTY (robot), ON (box, x) 添加表:HOLDS (robot, box)
2知识表示方法
2.1 知识与知识表示的概念 2.2 状态空间法 2.3 问题规约法 2.4 谓词逻辑法 2.5 语义网络法
2.6 框架表示法
2.7 剧本表示法 2.8 过程表示法 2.9 小结
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2.4谓词逻辑法
2.4.1 谓词逻辑表示的逻辑基础 2.4.2 合式公式的性质 2.4.3 谓词逻辑表示方法 2.4.4 谓词逻辑表示方法的应用 2.4.5 置换与合一
定义谓词 状态 操作 状态 TABLE (x): x是桌子。 EMPTY (y): y手中是空的。 AT (y, z): y在z的附近。 HOLDS (y, w): y拿着w。 ON (w, x): w在x桌面上。
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2.4.4谓词逻辑表示的应用(续)
问题的初始状态: AT (robot, c) EMPTY (robot) ON (box, a) TABLE (a) TABLE (b) 问题的目标状态: AT (robot, c) EMPTY (robot) ON (box, b) TABLE (a) TABLE (b)
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2.4.2谓词公式的性质(续)
例:设个体域D={1,2},求公式A= (∀ x) (∃y) (P (x, y) 在D上 的解释,并指出在每一种解释下公式A的真值。 在公式A中没有包括个体常量和函数,可直接为谓词指派真 值,设: P(1,1)=T,P(1,2)=F,P(2,1)=T,P(2,2)=F 这就是公式A 在D上的一个解释。在此解释下,对于D中所 有x都有y=1使P (x, y) 的真值为T,所以在此解释下公式A的 真值为T。 还可以对公式A中的谓词指派另外一组真值,设为: P(1,1)=T,P(1,2)=T,P(2,1)=F,P(2,2)=F 这是对公式A的另一种解释,在此解释下,对D中的所有x (即x=1和x=2)不存在一个y,使得公式A的真值为T,所 以在此解释下公式的真值为F。 公式A在D上共有16种解释。
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2.4.3谓词逻辑表示方法(续)
例1: 所有教师都有自己的学生 定义谓词: TEACHER(x):表示x是教师 STUDENT(y):表示y是学生 TEACHES(x,y):表示x是y的老师 (∀x) (∃y) (TEACHER(x) →TEACHES(x,y)∧STUDENT(y))
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2.4.3谓词逻辑表示方法(续)
连接词: 用来连接简单命题,并构成复合命题的逻辑运算符 号。 ¬(∼):否定(非)表示对其后面的命题的否定 ∨ :“析取”表示所连结的两个命题之间具有或 的关系。 ∧ :“合取”表示所连结的两个命题之间具有 “与”的关系。 →(⇒) :“条件”或“蕴含”表示“若…则…”。P ⇒ Q表示P蕴含Q,其中P成为条件的前件,Q成为 条件的后件 ↔:“双条件”表示“当且仅当”。
例2 王宏是计算机系的一名学生。李明是王宏的同班 同学。凡是计算机系的学生都喜欢编程序。 定义谓词: COMPUTER (x):表示x是计算机系的学生. CLASSMATE (x, y):表示x是y同班同学 LIKE (x, y):表示x喜欢y。 COMPUTER (WangHong) CLASSMATE (LiMing, WangHong) (∀x) (COMPUTER (x) →LIKE (x, Programing))
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2.4.2谓词公式的性质(续)
(3) 结合率 ( P∨Q )∨R ⇔ P∨( Q∨R ) ( P∧Q ) ∧R ⇔ P∧( Q∧R ) (4) 分配率 P∨( Q∧R ) ⇔ ( P∨Q ) ∧( P∨R ) P∧( Q∨R ) ⇔ ( P∧Q ) ∨( P∧R ) (5) 摩根定律 ¬( P∨Q ) ⇔¬P∧¬Q ¬( P∧Q ) ⇔¬P∨¬Q (6) 吸收率 P∨( P∧Q ) ⇔ P, P∧( P∨Q) ⇔ P
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
项与合式公式 定义2.4 项满足如下规则: 1. 单独一个个体词是项; 2. 若t1,t2, …,tn是项,f 是n 元函数,则 f(t1,t2, …,tn)是项; 3. 由1,2生成的表达式是项。 ���项可以是: 个体常量、个体变量、函数表达 式.
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
谓词与命题比较
谓词比命题有更强的表达能力。一个谓
词通过个体的变换可以表达不同命题的 意义 谓词可以代表变化着的情况,而命题只 能代表某种固定的情况。谓词的真值随 个体的变化而变化,而命题的真值是固 定的。
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础
命题 定义2.1 一个陈述句称为一个断言。凡有真 假意义的断言称为命题。 命题的意义通常称为真值。如果命题是真, 则称它的真值为真。如果命题是假,则称它 的真值为假。 命题通常用大写英文字母表示。 命题的真值真与假分别用“T”与“F”表示
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2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
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2.4.2谓词公式的性质
谓词公式的解释 定义2.7 设D为谓词公式P的个体域,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的映射其中 D n={(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 则称这些指派为公式P在D上的一个解释。
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2.4.2谓词公式的性质(续)
定义2.8 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。 常用等价式: (1) 双重否定率: ¬¬P⇔P (2) 交换率: P∨Q⇔Q∨P, P∧Q⇔Q∧P
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2.4.4谓词逻辑表示的应用(续)
所求的问题的解是机器人的操作序列。 定义谓词来表示机器人的操作动作: GOTO (x, y):从x处走到y处 Pickup (x):在x处拿起盒子 Setdown (x):在x处放下盒子 机器人的每个操作的结果所引起的状态变化, 可用对原状态的增添表和删除表来表示
2.4.1谓词逻辑表示的逻辑基础(续)
定义2.5 原子谓词公式的含义为:若t1 ,t2 , …,tn是项, P是谓词符号,则称:P(t1 ,t2 , …,tn)原子谓词公式。 定义2.6 满足如下规则的谓词演算可得到合式公式 (谓词公式): 1. 单个原子谓词公式是合式公式; 2. 若A是合式公式,则¬A也是合式公式; 3. 若A、B都是合式公式,则A∨B,A∧B,A→B, A↔B也都是合式公式; 4. 若A是合式公式,x是项,则(∀x)A和(∃x)A也都是 合式公式。
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2.4.2谓词公式的性质(续)
(7) 补余率 P∨¬P ⇔ T, P∧¬P ⇔ F (8) 连词化归率 P→Q ⇔ ¬P∨Q P↔Q ⇔ ( P→Q ) ∧(Q→P) P↔Q ⇔ ( P∧Q)∨( ¬Q∧¬P ) (9) 量词转换率 ¬(∃x) P ⇔ (∀x) ¬P ¬(∀x) P ⇔ (∃x)¬P
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2.4.4谓词逻辑表示的应用
机器人移盒子问题: 设在一房间里,c处有一个机器人,a和b处各有一 张桌子,分别称为a桌和b桌,a桌上有一盒子,如 图所示.要求机器人从c处出发把盒子从a桌上拿到 b桌上,然后再回到c处.请用谓词逻辑来描述机器 人的行动过程。
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2.4.4谓词逻辑表示的应用(续)
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2.4.2谓词公式的性质(续)
(10) 量词分配率 (∀x) ( P∧Q ) ⇔ (∀x) P∧ (∀x) Q (∃x) ( P∨Q ) ⇔ (∃x) P ∨ (∃x) Q (11) 逆否律 P→Q ⇔ ¬Q→¬P
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2.4.3谓词逻辑表示方法
事实性知识:否定、析取或合取等连接的谓 词公式表示。 规则:用蕴含式表示。 方法: 定义谓词:谓语作谓词,主语作个体 用连接词或量词把谓词连结起来,形成谓词 公式。 从外到里层层细化
一个命题不能同时既为真又为假,可以在一种条件下为真, 另外一种条件下为假。 例:1+1=10在二进制条件下是真值为T的命题,在十进制条 件下是真值为F的命题 没有真假意义的语句(如感叹句,疑问句等)不是命题。 例:请问电影院怎么走? 命题逻辑表示法有较大的局限性,无法把它所描述客观事 物的结构及逻辑特征反映出来,也不能把不同事物的共同 特征表述出来。 例:对于“老李是小李的父亲”这一命题,如果用英文字 母P来表示,无论如何也看不出老李和小李的父子关系,对 于“李白是诗人”、“杜甫也是诗人”这两个命题,用命 题逻辑表示时,无法把两者的共同特征(都是诗人)形式 的表示出来 4