人工智能自动推理(第3部分 归结原理及其应用)剖析

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人工智能第三章谓词逻辑与归结原理

人工智能第三章谓词逻辑与归结原理
• 如P(x) ∨ Q(y)与~P(a) ∨ R(z)
• 所以要考虑置换与合一。即对变量 作适当的替换。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
置换
• 置换:可以简单的理解为是在一个谓词公式中用 置换项去置换变量。
• 定义: 置换是形如{t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}的有限集合。其 中,x1, x2, …, xn是互不相同的变量,t1, t2, …, tn是 不同于xi的项(常量、变量、函数);ti/xi表示用ti 置换xi,并且要求ti与xi不能相同,而且xi不能循环 地出现在另一个ti中。
例如: {a/x,c/y,f(b)/z}是一个置换。 {g(y)/x,f(x)/y}不是一个置换。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
置换的合成
• 设={t1/x1, t2/x2, …, tn/xn}, ={u1/y1, u2/y2, …, un/yn},是两个置换。 则与的合成也是一个置换,记作·。它是从集合
• 最一般合一求取方法
– 令W={F1,F2} – 令k=0,W0=W, σ0=ε – 如果Wk已合一,停止, σk=mgu,否则找Dk – 若Dk中存在元素vk和tk,其中,vk不出现在tk中,转下一
步,否则,不可合一。 – 令σk+1= σk.{tk/vk},Wk+1=Wk{tk/vk}=W σk+1 – K=k+1转第3步。
《人工智能》第三章 谓词逻辑与归结原理
谓词归结子句形
• 子句与子句集
– 文字:不含任何连接词的谓词公式。 – 子句:一些文字的析取(谓词的和)。 – 空子句:不含任何文字的子句。记作NIL或
□ – 子句集:所有子句的集合。 – 对于任何一个谓词公式G,都可以通过

人工智能 第3章(确定性推理3-与或树搜索)

人工智能 第3章(确定性推理3-与或树搜索)
常用启发式函数
包括基于距离的启发式函数、基于成本的启发式函数、基于规则的启发式函数等。
节点排序和选择策略
节点排序的目的和意义
节点排序是为了在扩展节点时,按照一定的顺序选择下一个要扩展的节点,以优化搜索过程。
常用节点排序策略
包括最佳优先搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。最佳优先搜索根据启发式函数的值来选择最优节点; 广度优先搜索按照节点的层次顺序进行扩展;深度优先搜索则尽可能深地扩展节点。
盲目搜索方法比较与选择
• 宽度优先搜索、深度优先搜索和迭代加深搜索都是盲目搜索方法,它们在不同的场景下有不同的应用。 • 宽度优先搜索适用于问题空间较大、解存在于较浅层次的情况,因为它可以逐层遍历整个问题空间,找到最短
路径。 • 深度优先搜索适用于问题空间较小、解存在于较深层次的情况,因为它可以尽可能深地搜索树的分支,找到更
启发式信息获取途径
01
02
03
问题自身的特性
通过分析问题的性质、结 构、约束条件等,提取出 对搜索过程有指导意义的 启发式信息。
领域知识
利用领域内的经验、规则、 常识等,为搜索过程提供 有价值的启发式信息。
搜索过程中的信息
在搜索过程中,通过评估 当前状态、已搜索路径、 未搜索路径等,动态地获 取启发式信息。
04 与或树搜索优化技术
剪枝策略
01
剪枝的定义和目的
剪枝是在搜索过程中,通过某些评估标准,提前终止对某些无意义或低
效的节点的扩展,以减少搜索空间,提高搜索效率。
02 03
常用剪枝策略
包括限界剪枝、启发式剪枝、概率剪枝等。限界剪枝通过设置上下界来 限制搜索范围;启发式剪枝利用启发式函数来评估节点的重要性;概率 剪枝则根据节点的概率分布来进行剪枝。

《人工智能》-第三章__确定性推理

《人工智能》-第三章__确定性推理

感”。
15
3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理的定义 3.1.2 推理方式及其分类 3.1.3 推理的方向 3.1.4 冲突消解策略
16
3.1.3 推理的方向
正向推理
逆向推理

(反 向 推 理 )



混合推理
双向推理
数据库 知识库
专家
推理机
用户
17
3.1.3 推理的方向
1. 正向推理
正向推理(事实驱动推理): 已知事实 → 结论
Powerpoint
人工智能
教材: 蔡自兴等《人工智能及其应用》(第4版) 清华大学出版社,2010. 5
第 3 章 确定性推理方法
❖ 3.1 推理的基本概念 ❖ 3.2 自然演绎推理 ❖ 3.3 谓词公式化为子句集的方法 ❖ 3.4 鲁宾逊归结原理 ❖ 3.5 归结反演 ❖ 3.6 应用归结反演求解问题 ❖ 3.7 盲目搜索 ❖ 3.8 产生式系统 ❖ 3.9 启发式搜索 ❖ 3.10 非单调推理 ❖ 3.11 消解原理
利用逆向推理中得到的信息进行正向推理,以推出更多的结论。
24
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26
3.1.3 推理的方向
4. 双向推理
双向推理:正向推理与逆向推理同时进行,且在推理过 程中的某一步骤上“碰头”的一种推理。
中间结论
已知事实 正向推理 证
反向推理 假设目标 据
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3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理的定义 3.1.2 推理方式及其分类 3.1.3 推理的方向 3.1.4 冲突消解策略
P(x) Q(x), P(x, f (x)) Q(x, g(x))
❖ 空子句(NIL):不包含任何文字的子句。

人工智能演绎推理

人工智能演绎推理

第三章演绎推理自动定理证明是人工智能一个重要的研究领域,是早期取得较大成果的研究课题之一,在发展人工智能方法上起过重大作用。

1956,美国,Newell, Simon, Shaw编制逻辑理论机:The Logic Theory Machine 简称LT. 证明了《数学原理》(罗素)第二章中38个定理, 改进后证明了全部52个定理。

是对人的思维活动进行研究的重大成果,是人工智能研究的真正开端。

在此之后,发展了一些机械化推理算法,很成功地用到人工智能系统中。

第一节鲁滨逊归结原理一、命题逻辑中归结推理1.归结:消去子句中互补对的过程:子句:任何文字的析取式C称为子句,C=P∨Q∨7R={P,Q,7R}如:C1=LVC1`={L,C1`}C2=7LVC2`={7L,C2`}可以证明C12=C1`VC2`={C1`,C2`}是C1,C2的逻辑结论:即:C1∧C2⇒C12证明:C1=LVC1`=77C1`VL=7C1`→LC2=7LVC2`=L→C2`所以7C1`→C2`=77C1`VC2`=C1`VC2`实际上是P→Q, Q →R⇒P→R的应用即前提成立⇒结论成立,也即结论不成立⇒前提不成立S子句集:其中有C1,C2归结式S`子句集:C12代替C1,C2则:S`不可满足⇒S不可满足2.归结推理步骤要证A⇒B成立(或证A→B重言、永真),只要证A∧7B不可满足(永假)①化A∧7B为合取范式C1∧C2∧……∧Cm②子句集S={C1,C2,…, Cm}③归结规则用于S,归结式入S中.④重复③,直到S中出现空子句。

证明:SVR是P∨Q , P→R,Q→S的逻辑结论。

(P∨Q) ∧(P →R) ∧(Q→S) ∧7(S∨R)=(P∨Q)∧(7P∨R) ∧(7Q∨S) ∧7S∧7R所以S={P∨Q,7P∨R,7Q∨S,7S,7R}(1)P∨Q(2)7P∨R(3)7Q∨S(4)7S(5)7R(6)Q∨R (1)(2) 归结(7)7Q (3)(4) 归结(8)Q (5)(6) 归结(9)F (7)(8) 归结命题逻辑中不可满足的子句集S,使用归结原理,总能在有限步内得到一个空子句⇒归结原理是完备的。

人工智能第三章归结推理方法

人工智能第三章归结推理方法

Y
失败退出
成功退出
逆向推理的流程图
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逆向推理




对上例,采用逆向推理,其推理过程如下: 推理开始前,综合数据库和假设集均为空。 推理开始后,先将初始证据A和目标C分别 放入综合数据库和假设集,然后从假设集中取 出一个假设C,查找C是否为综合数据库中的 已知事实,回答为“N”。 再检查C是否能被知识库中的知识所导出, 发现C可由r1 导出,于是r1 被放入可用知识集。 由于知识库中只有r1可用,故可用知识集中仅 含r1。
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正向推理


正向推理是从已知事实出发、正向使用推理规 则,亦称为数据驱动推理或前向链推理。 算法描述 (1) 把用户提供的初始证据放入综合数据库; (2) 检查综合数据库中是否包含了问题的解, 若已包含,则求解结束,并成功推出;否则执 行下一步; (3) 检查知识库中是否有可用知识,若有,形 成当前可用知识集,执行下一步;否则转(5)。
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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。


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 略可分为推理策略和搜索策略。
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
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正向推理

正向推理的主要优点
比较直观,允许用户主动提供有用的事实信息, 适合于诊断、设计、预测、监控等领域的问题求 解。 正向推理的主要缺点

推理无明确目标,求解问题是可能会执行许多 与解无关的操作,导致推理效率较低。

人工智能第3章参考答案

人工智能第3章参考答案

第3章确定性推理部分参考答案判断下列公式是否为可合一,若可合一,则求出其最一般合一。

(1) P(a, b), P(x, y)(2) P(f(x), b), P(y, z)(3) P(f(x), y), P(y, f(b))(4) P(f(y), y, x), P(x, f(a), f(b))(5) P(x, y), P(y, x)解:(1) 可合一,其最一般和一为:σ={a/x, b/y}。

(2) 可合一,其最一般和一为:σ={y/f(x), b/z}。

(3) 可合一,其最一般和一为:σ={ f(b)/y, b/x}。

(4) 不可合一。

(5) 可合一,其最一般和一为:σ={ y/x}。

把下列谓词公式化成子句集:(1)(∀x)(∀y)(P(x, y)∧Q(x, y))(2)(∀x)(∀y)(P(x, y)→Q(x, y))(3)(∀x)(∃y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y)))(4)(∀x) (∀y) (∃z)(P(x, y)→Q(x, y)∨R(x, z))解:(1) 由于(∀x)(∀y)(P(x, y)∧Q(x, y))已经是Skolem标准型,且P(x, y)∧Q(x, y)已经是合取范式,所以可直接消去全称量词、合取词,得{ P(x, y), Q(x, y)}再进行变元换名得子句集:S={ P(x, y), Q(u, v)}(2) 对谓词公式(∀x)(∀y)(P(x, y)→Q(x, y)),先消去连接词“→”得:(∀x)(∀y)(¬P(x, y)∨Q(x, y))此公式已为Skolem标准型。

再消去全称量词得子句集:S={¬P(x, y)∨Q(x, y)}(3) 对谓词公式(∀x)(∃y)(P(x, y)∨(Q(x, y)→R(x, y))),先消去连接词“→”得:(∀x)(∃y)(P(x, y)∨(¬Q(x, y)∨R(x, y)))此公式已为前束范式。

人工智能原理及应用第3章 确定性推理方法

人工智能原理及应用第3章 确定性推理方法

3.1 推理概述
3.1.2 推理的方法
1.演绎推理: 例:有如下三个判断: ①计算机系的学生都会编程序;(一般性知识) ②程强是计算机系的一位学生;(具体情况) ③因此程强会编程序。(结论)
这是一个三段论推理。其中:“①计算机系的学生都会编程序” 是大前提,“②程强是计算机系的一位学生”是小前提,那么“③ 程强会编程序”是经演绎推出来的结论。其结论蕴含在大前提中, 这就是典型的演绎推理三段论。
N
Y Y
以正向推理结果为假设
输入进行反向推理
N
输出结果
Y
成功退出
需要进行正向推理吗?
3.1 推理概述
3.1.4 推理中的冲突
在推理过程中,系统要不断地用数据库中的事实与知识库中的 规则进行匹配,当有一个以上规则的条件部分和当前数据库相匹配 时,就需要有一种策略来决定首先使用哪一条规则,这就是冲突解 决策略。冲突解决策略实际上就是确定规则的启用顺序。
33演绎推理方法332演绎推理的特点正向演绎推理逆向演绎推理问题求解的描述事实文字与或形事实文字合取式规则lw规则wl目标文字析取形目标文字与或形初始与或图相应于事实表达式事实表达式的与或树相应于目标公式事实表达式的与或树演绎推理f规则事实目标b规则目标事实结束条件包含所有目标节点的一致解图以事实节点作为所有终节点的一致解图34归结推理方法341子句集及其化简342herbrand海伯伦定理343robinson鲁宾逊归结原理344利用归结推理进行定理证明345应用归结原理进行问题求解在谓词演算中利用前面列出的等价式和永真蕴含式可以从已知的一些公式推导出新的公式这个导出的公式叫做定理在推导过程中使用的推理规则序列就成了该定理的一个证明而这种推导就是归结推理方法
形成可用知识集

人工智能自动推理(第3部分 归结原理及其应用)

人工智能自动推理(第3部分 归结原理及其应用)
应的所有变量,并且去掉第一个存在量词而得出 的公式,(k=1,…,m),显然 S Gm。与上面的证明相似, 可以证明 Gk1 是不可满足的,当且仅当 Gk 是不可 满足的(k=1,…,m)。所以可以断定, G 是不可满 足的,当且仅当S 是不可满足的。
例3.6 G (x)P(x)的SKOLEM标准形与 G并不是等值 的。
(1)C1: P R,C2 :~ P Q
子句C1中的文字P和子句 C2中~ P 的文字是互补的。 由 C1和 C2 中分别删除 P和~ P,并且构造两个子句 的 其 余 部 分R 和 Q的 析 取 式 , 得 出 归 结 式 为 RQ 。
这两个被归结的子句可以写成:~ R P, P Q,根据 假言三段论,可以推出~ R Q,它等价于 R Q 。 因此可以知道假言三段论是归结的一个特例。
真,只要在论域D中能找到一个个体x 0使 P( x0)为真。而
G1 =P(a) 是 从 论 域 中 选 定 一 个 个 体 a , 这 样 不 能 保 证 P(a)为真。
例3.7 G (x)(y)P(x, y)
G1 (x)P(x, f (x))
考虑G 与G1 的逻辑关系。 仍在论域D={1,2}上讨论。便有
子句型
Clause form
归结证明过程是一种反驳程序,即:不是证明一 个公式是有效的(valid),而是证明公式之非是不 可 满 足 的 (unsatisfiable)。 这 完 全 是 为 了 方 便 , 并且不失一般性。我们知道,归结推理规则所应 用的对象是命题或谓词合式公式的一种特殊的形 式,称为子句。因此在进行归结之前需要把合式 公式化为子句式。
很F推1∧理显F方然2∧法F…1就∧∧F是F2∧从n∧…F~1∧∧BFF是n2∧矛…盾G 是∧(永F重n∧假言~)式式B等出。价归发

人工智能第三章归结推理方法

人工智能第三章归结推理方法
第三章 归结推理方法
• 概述 • 命题逻辑的归结法 • 谓词归结子句形 • 归结原理 • 归结过程的策略控制 • Herbrand定理
《人工智能原理》第三章 归结推理方法
归结 推理
命题 逻辑
谓词逻 辑
Herbrand 定理
数理 逻辑
命题逻辑 归结
基本 概念
谓词逻辑 归结原理
Skolem标准形、 子句集
C1ΛC2 → C12 ,注意:反之不一定成立。
《人工智能原理》第三章 归结推理方法
命题逻辑的归结法
• 归结过程 p87
– 将命题写成合取范式 – 求出子句集 – 对子句集使用归结推理规则 – 归结式作为新子句参加归结 – 归结式为空子句□ ,S是不可满足的(矛盾),原
命题成立。
•(证明完毕) • 谓词的归结:除了有量词和函数以外,其余和
《人工智能原理》第三章 归结推理方法
3.1.1 命题
• 命题:能判断真假(不是既真又假)的陈述句。
简单陈述句描述事实、事物的状态、关系等性质。
例如:1. 1+1=2 • 2. 雪是黑色的。 • 3. 北京是中国的首都。 • 4. 到冥王星去渡假。
判断一个句子是否是命题,有先要看它是否是陈述句,而后看它的 真值是否唯一。以上的例子都是陈述句,第4句的真值现在是假, 随着人类科学的发展,有可能变成真,但不管怎样,真值是唯一 的。因此,以上4个例子都是命题。
前提引入 假言推理 引入否定结论 拒取式 前提引入 简化⑤ ⑥ ⑦合取
《人工智能原理》第三章 归结推理方法
命题逻辑的归结法
• 建立子句集(例如P86/3.5 3.6)
✓ 合取范式:命题、命题和的与, 如: PΛ( P∨Q)Λ( ~P∨Q)

人工智能第三章归结推理方法

人工智能第三章归结推理方法

人工智能第三章归结推理方法
第三章主要讨论归结推理方法,归结推理方法是人工智能领域中的一种重要技术。

归结推理是一种推理过程,它从一个给定的知识库出发,将给定的输入推断,得出想要的结果。

归结推理是一种推断过程,它把已有的规则和数据应用到新的数据中,来解决新问题。

归结推理可以从三个层面来分析:
1.处理模型
在归结推理中,首先要建立一个处理模型,这个模型是一种结构,它描述了归结推理的步骤,以及归结推理过程中用到的数据和知识。

2.知识表示
归结推理过程是基于知识库,而知识的表示是归结推理中最重要的环节。

知识的表示是一种在计算机中存储、表示和管理数据的方法,它决定了归结推理过程中的正确性和性能。

3.推理机制
推理机制是归结推理过程中,根据已有的输入,对知识进行推理以及解决问题的一种机制。

它可以把归结推理分为计算环节和决策环节,从而实现和可靠的知识表示,实现更精确的推理过程。

基于上述三个层面,归结推理方法可以有效的解决知识表示、理解和存储问题,实现可靠的推理过程,从而解决复杂的问题。

人工智能第三章归结推理方法

人工智能第三章归结推理方法
自动化推理
归结推理是人工智能中实现自动化推理的重要方法之一。 它能够将复杂的逻辑问题转化为计算机可处理的简单形式, 并通过计算机程序实现自动化推理。
知识表示与推理
在人工智能中,知识表示和推理是两个核心问题。归结推 理作为一种逻辑推理方法,为知识的表示和推理提供了有 效的工具。
专家系统与智能决策
专家系统和智能决策是人工智能的重要应用领域。归结推 理在这些领域中发挥着重要作用,能够帮助专家系统和智 能决策系统实现更加准确、高效的决策。
推理步骤不同
演绎推理通常包括大前提、小前提和结论三个步骤,而归结推理则 通过逐步缩小问题范围来逼近结论。
与归纳推理方法的比较
推理基础不同
归纳推理是基于对个别事物的观察和总结,得出一般性结论的推理方法;而归结推理则是基于已知事实和规 则,通过逻辑推导得出结论的推理方法。
结论的确定性不同
归纳推理得出的结论通常具有一定的或然性,因为个别事物的观察可能无法完全代表整体;而归结推理得出 的结论则具有必然性,只要前提真实且推理过程正确,结论就一定成立。
线性归结与锁归结
线性归结
通过消除冗余子句和简化归结过程,提 高归结效率。线性归结方法将子句按照 一定顺序排列,每次只考虑两个子句进 行归结,从而降低了归结的复杂性。
锁归结
在归结过程中引入锁机制,避免对已经归 结过的子句进行重复归结。锁归结方法通 过标记已归结的子句,确保每个子句只被 归结一次,从而提高了归结效率。
并行化处理
利用并行计算技术,同时处理多个子句的归结。并行化处 理方法能够充分利用计算资源,加速整个归结过程。
05 归结推理方法与其他推理 方法的比较与演推理方法的比较推理方向不同
演绎推理是从一般到特殊的推理过程,而归结推理则是从特殊到 一般的推理过程。

人工智能教程习题及答案第3章习题参考解答

人工智能教程习题及答案第3章习题参考解答

人工智能教程习题及答案第3章习题参考解答第三章确定性推理方法习题参考解答3.1 练习题3.1 什么是命题?请写出3个真值为T 及真值为F 的命题。

3.2 什么是谓词?什么是谓词个体及个体域?函数与谓词的区别是什么?3.3 谓词逻辑和命题逻辑的关系如何?有何异同?3.4 什么是谓词的项?什么是谓词的阶?请写出谓词的一般形式。

3.5 什么是谓词公式?什么是谓词公式的解释?设D= {1,2} ,试给出谓词公式( x)( y)(P(x,y) Q(x,y))的所有解释,并且对每一种解释指出该谓词公式的真值。

3.6对下列谓词公式分别指出哪些是约束变元?哪些是自由变元?并指出各量词的辖域。

(1)( x)(P(x, y) ( y)(Q(x, y) R(x, y)))(2)( z)( y)(P(z, y) Q(z, x)) R(u, v)(3)( x)(~ P( x, f (x )) ( z)(Q(x,z) ~ R(x,z)))(4)( z)(( y)(( t)(P(z, t) Q(y, t)) R(z, y))(5)( z)( y)(P(z, y) ( z)(( y)(P(z, y) Q(z, y) ( z)Q(z, y))))什么是谓词公式的永真性、永假性、可满足性、等价性及永真蕴含?3.7什么是置换?什么是合一?什么是最一般的合一?3.8判断以下公式对是否可合一;若可合一,则求出最一般的合一:3.9(1)P(a,b) ,P(x, y)(2)P(f(z),b) ,P(y, x)(3)P(f(x), y) ,P(y, f(a))(4)P(f(y), y,x) ,P(x, f(a), f(b))(5)P(x, y) ,P(y, x)什么是范式?请写出前束型范式与SKOLEM 范式的形式。

3.10什么是子句?什么是子句集?请写出求谓词公式子句集的步骤。

3.113.12谓词公式与它的子句集等值吗?在什么情况下它们才会等价?3.13 把下列谓词公式分别化为相应的子句集:(1)( z)( y)(P(z, y) Q(z, y))(2)( x)( y)(P(x, y) Q(x, y))(3)( x)( y)(P(x, y) (Q(x, y) R(x, y)))(4)( x)( y)( z)(P(x, y) Q(x, y) R(x, z))(5)( x)( y)( z)( u)( v)( w)(P(x, y,z,u,v,w) (Q(x, y, z,u, v, w) ~R(x, z, w)))3.14 判断下列子句集中哪些是不可满足的:(1)S {~ P Q,~ Q,P,~ P}(2)S {P Q,~ P Q,P ~ Q,~ P ~ Q}(3)S {P(y) Q(y), ~ P(f(x)) R(a)}(4)S {~ P(x) Q(x), ~ P(y) R(y), P(a),S(a),~ S(z) ~ R(z)}(5)S {~ P(x) ~ Q(y) ~ L(x, y), P(a), ~ R(z) L(a, z), R(b), Q(b)}(6)S {~ P(x) Q(f(x), a), ~ P(h(y)) Q(f(h(y)), a) ~ P(z)}(7)S {P(x) Q(x) R(x),~ P(y) R(y),~Q(a),~ R(b)}(8)S {P(x) Q(x),~ Q(y) R(y), ~ P(z) Q(z),~ R(u)}3.15 为什么要引入Herbrand 理论?什么是H 域?如何求子句集的H 域?3.16 什么是原子集?如何求子句集的原子集?3.17 什么是H 域解释?如何用域D 上的一个解释I 构造H 域上的解释I *呢?3.18 假设子句集S={P(z) ∨Q(z),R(f(t))} ,S 中不出现个体常量符号。

人工智能PPT课件(共12章)第3章确定性推理

人工智能PPT课件(共12章)第3章确定性推理
正向推理,但并不能推导出最终目标;另一方面
从某假设出发进行逆向推理,但并不能推至原始
事实,而是让由正向推理所得到的中间结论恰好
与逆向推理所要求的证据相遇,此时推理结束。
逆向推理时所作的假设就是推理的最终结论。
3.1.
4
冲 突 消 解 策 略
在推理过程中,系统要不断地用自己当前已知的事实与知识
库中的知识进行匹配,匹配过程中会出现3种情况。
越来越接近最终目标分类,推理可分为单调推理和非单调推理。
(1)单调推理是指在推理的过程中随着推理的向前推进及新知识的加入,推出的
结论呈单调增加的趋势,并且结论越来越接近最终目标。单调推理在推理的过程
中不会出现反复的情况,如基于经典逻辑的演绎推理。
(2)非单调推理是指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
来,因此它不能增殖新知识。
归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的,这种由个别
事物或现象推出一般性知识的过程,是增殖新知识的过程。
例如,一位计算机维修员从书本学习知识到通过大量实例积累经验,
是一种归纳推理方式。计算机维修员运用这些一般性知识去维修计算
机的过程则属于演绎推理。
(3)默认推理又称为缺省推理,是在知识不完全的情况下假设某些条
(1)从用户提供的初始已知事实出发,在知识库KB中找出当前适
用的知识,构成知识集KS。
(2)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
出的新事实加入数据库DB中,作为下一步推理的已知事实。
(3)在知识库中选取可适用知识进行推理,如此重复这一过程,
直到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
题逻辑和一阶谓词逻辑,它们的真值都是确定的。因此,

人工智能第3章谓词逻辑与归结原理

人工智能第3章谓词逻辑与归结原理

人工智能第3章谓词逻辑与归结原理
1、谓词逻辑是什么?
谓词逻辑(Predicate Logic)是一种通用的符号化语言,用来表达
和分析各种谓词命题(Propositional Statements)的逻辑关系。

它可以
用来表达抽象概念和客观真理,并以精确的形式描述这些概念和真理。


词逻辑最重要的功能是,它能够发现和解决各种类型的逻辑问题,这在人
工智能中显得尤为重要。

2、归结原理是什么?
归结原理是一种认识论。

它提出的基本原则是,如果要获得B给定A,应当给出一个充分陈述,即必须提供一系列真实可信的参数,以及由此产
生B的能力证明,在这种情况下A必须是正确的。

因此,归结原理会被用
来推理。

例如,通过归结原理,如果一个具体的概念被认为是正确的,那
么人们可以得出结论,即所有概念的结果也是正确的。

人工智能命题逻辑归结推理实验总结

人工智能命题逻辑归结推理实验总结

人工智能命题逻辑归结推理实验总结标题:人工智能命题逻辑归结推理实验总结引言:在当今数字化时代,人工智能正以其强大的计算能力和智能算法成为各行各业的关键技术。

其中,命题逻辑归结推理作为人工智能领域的重要研究方向之一,也在不断取得突破性进展。

本文将对人工智能命题逻辑归结推理实验进行总结,探讨其在实践应用中的价值和潜力。

1. 实验背景和目的(重点词汇:命题逻辑归结推理、实验背景、目的) 1.1 命题逻辑归结推理的基本原理1.2 实验背景及相关研究1.3 实验目的和预期效果2. 实验设计与方法(重点词汇:实验设计、方法)2.1 实验对象的选择与准备2.2 实验变量及不同条件的设定2.3 实验流程和数据采集方法3. 实验结果与分析(重点词汇:实验结果、分析)3.1 实验数据的统计和整理3.2 实验结果的主要发现3.3 数据分析和结果解读4. 实验评价与展望(重点词汇:实验评价、展望)4.1 实验的局限性和不足之处4.2 实验的价值和应用前景4.3 实验的进一步改进和拓展方向5. 个人观点和理解(重点词汇:个人观点、理解)5.1 对命题逻辑归结推理的理解和认识5.2 命题逻辑归结推理在人工智能领域的重要作用5.3 个人对实验结果的解读和看法6. 总结(重点词汇:总结)6.1 实验的重要性和有效性6.2 对命题逻辑归结推理实验的回顾和总结6.3 人工智能领域的未来发展方向结语:通过本文对人工智能命题逻辑归结推理实验的总结,我们可以清晰地了解到其在实践应用中的重要价值和潜力。

命题逻辑归结推理作为人工智能发展的关键技术之一,其优化与改进将为人工智能领域带来更多突破和进步。

我们期待未来在这个领域的持续探索和创新。

人工智能命题逻辑归结推理实验的总结在进行人工智能命题逻辑归结推理实验的过程中,在数据分析和结果解读方面,我们对实验结果进行了详细的统计和分析。

通过分析,我们发现该实验存在一些局限性和不足之处。

由于数据量的限制,实验结果可能不够全面和准确。

人工智能AI讲稿3(精确推理f)PPT课件

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注: xi不能循环地出现在另一 tj 中;以消去某一变元为目的
例1:{a/x,f(b)/y,w/z} √
{g(y)/x,f(x)/y} × → {g(a)/x,f(x)/y} √ → {g(a)/x,f(g(a))/y}
10
基本概念-模式匹配(3)
定义2:代换
= {t1/x1, t2/x2,…, tn/xn}, 则复合代换 ° 从
③ D1={x,f(a)}, 2= 1 ° {f(a)/x}={a/z ,f(a)/x}
F2= {P(a,f(a),f(g(y))),P(a,f(a),f(u))} ④D2={g(y),u}, 3= 2 ° {g(y)/u}={a/z ,f(a)/x, g(y)/u}
F3= {P(a,f(a),f(g(y))),P(a,f(a),f(g(y)))} ⑤stop, ={a/z ,f(a)/x, g(y)/u}
用归结原理求解问题
归结策略
归结推理的不足
24
归结演绎推理-子句及其化约(1)
定理证明的形式:P → Q 永真 P∧﹁ Q 不可满足 定义1:原子谓词公式及其否定称为文字。P(x), P(f(x)), ﹁ Q 定义2:任何文字的析取式称为子句,子句合取构成的集合称
为子句集。 P(x)∨Q(x), ﹁P(x,f(x))∨Q(x,g(x)) 定义3:不含任何文字的子句称为空子句,空子句是不可满足
不足只给出了半可判定方法在可判定情况下计算量大基本概念自然演绎推理归结演绎推理推理方式及分类推理方向模式匹配冲突消解策略简述子句及其化约海伯伦理论鲁滨逊归结原理归结反演用归结原理求解问题归结策略归结推理的不足归结演绎推理鲁滨逊robinson归结原理1归结原理是一种逻辑推理方法1965年由robinson提出从理论和实际上解决了定理证明问题

人工智能[第三章确定性推理方法]山东大学期末考试知识点复习

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山东大学 期末考试知识点复习
②一阶谓词逻辑中的归结原理。 在一阶谓词逻辑中,由于子句中含有变元,所以不能像命题逻辑中那样直接 消去互补文字进行子句归结。而是要对子句中的某些变元做合一置换后,再对新 子句使用归结规则。例如,假设有如下两个子句:C1=P(x)∨Q(x),C2=~P(a)∨ T(z),由于 P(x)与 P(a)不同,从而 P(x)与~P(a)不是互补文字,不能对 C1 与 C2 直接进行归结。做合一置换σ={a/x),得到: C1σ=P(a)∨Q(a), C2σ=~P(a)∨T(z) 再对它们进行归结,消去 P(a)与~P(a),得到如下归结式: Q(a)∨T(z) 定义 3.5 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 的 文字,如果 L1 与~L2 有 mguσ,则把 C12=(C1σ-{L1σ})U(C2σ-{L2σ})称作子句 C1 和 C2 的一个二元归结式,而 L1 和 L2 是被归结的文字。 这里使用了集合的符号和运算是为了说明的方便。要将子句 C1σ和 L1σ先写成 集合形式,如 P(x)∨~Q(y)改写为{P(x),~Q(y))。在集合的表示下做减法或 做并运算,然后再写成子句形,如集合运算结果为{P(x),~Q(y)),可改写为 P(x)∨~Q(y)。 1.4 利用归结原理进行定理证明 归结原理指出了证明子句集不可满足性的方法。对于定理证明,我们经常见 到的形式是: A1∧A2∧…∧An→B 这里,A1∧A2∧…∧An 是前提条件,而 B 则是逻辑结论。应用归结原理进 行定理证明的步骤如下: ①否定结论 B,并将否定后的公式~B 与前提公式集组成如下形式的谓词公 式:
4设c1与c2是子句集中的任意两个子句如果c1中的文字l1与c2中的文字l2互补则从c1和c2中可以分别消去l1和l2并将二子句中余下的部分做析取构成一个新的子句c12称这一过程为归结所得到的子句c12称为c1和c2的归结式而称c1和c2为c12的亲本子句

AI(确定性推理3)

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三、归结反演推理的归结策略
(2)重言式删除法 重言式是真值为真的子句。 如果一个子句中包含有互补的文字对,则称该子 句为重言式。例如 P(x)∨﹁P(x), P(x)∨Q(x)∨﹁P(x) 都是重言式,不管P(x)的真值为真还是为假, P(x)∨﹁P(x)和P(x)∨Q(x)∨﹁P(x)都均为真。 对一个子句集来说,不管是增加还是删除一个真 值为真的子句,都不会影响该子句集的不可满足 性。因此,可从子句集中删去重言式。
﹁A∨C ﹁C ﹁B∨G ﹁G
Байду номын сангаас
A∨B B 归结得到了空子句NIL, 从而证明了目标公式。 可见与正向演绎推理所 得到的结果是一致的。
﹁A
﹁B
NIL
一、规则正向演绎推理
(2)谓词逻辑的规则演绎过程
在谓词逻辑情况下,由于事实、F规则及目标中均含有 变元,因此,其规则演绎过程还需要用最一般合一对变进 行置换。 例3.26 设已知事实的与/或形表示为: P(x, y)∨(Q(x)∧R(v, y)) F规则为: P(u, v)→(S(u)∨N(v)) 目标公式为:S(a)∨N(b)∨Q(c)
一、规则正向演绎推理
(1)
利用 “P→Q⇔﹁P∨Q”,消去蕴含符号。
(注:事实表达式中很少有 “→” ,而规则中才有)
(2) 利用狄.摩根定律及量词转换率把“﹁”移到 紧靠谓词的位置,直到每个否定符号的辖域 最多只含一个谓词为止。 (3) 对所得到的表达式进行前束化。 (4) 对全称量词辖域内的变量进行改名和标准 化,对存在量词量化的变量用skolem函数代 替,使不同量词约束的变元有不同的名字。
一、规则正向演绎推理
(1)命题逻辑的规则演绎过程 由于命题逻辑中的公式不含变元,因此其规则演 绎过程比较简单。 例3.25 设已知事实为:A∨B F规则为: r1: A→C∧D r2: B→E∧G 目标公式为:C∨G 推理过程:先将已知事实用与/或树表示出来,然后 再用匹配弧把r1和r2分别连接到事实与/或树中与r1和 r2前件匹配的两个不同端节点,由于出现了以目标节 点为终节点的解树,故推理过程结束,如图示。

人工智能自动推理(第3部分 归结原理及其应用)剖析

人工智能自动推理(第3部分 归结原理及其应用)剖析

例3.3 计算下述子句的归结式: (1) C1 : P R, C 2 :~ P Q 子句C1中的文字P和子句 C2 中~ P 的文字是互补的。 由 C1 和 C2 中分别删除 P 和~ P ,并且构造两个子句 的 其 余 部 分R 和 Q 的 析 取 式 , 得 出 归 结 式 为 RQ 。 这两个被归结的子句可以写成: ~ R P, P Q,根据 假言三段论,可以推出~ R Q ,它等价于 R Q 。 因此可以知道假言三段论是归结的一个特例。
定理3.2 子句 C1 和 C2 的归结式是 C1和C2 的逻辑推论。 证明:设
C1 P C1' , C 2 ~ P C 2'

R(C1, C 2) C1' C 2'
' C 1 其中 和 C 2 '都是文字的析取式。
Proof:
假定 C1 和 C2根据某种解释 I 为真。若 P 按 解释 I 为假,则 C1必不是单元子句(即单个文字), I C1 否则C1按I 解释为假。因此,按 ' ' R ( C 1 , C 2 ) C 1 C 2 必为真,即归结式 按 I 为真。 若P按I解释为真,则 ~ P按I为假,此时 C2 必不是单元子句,并且 C 2 '必按 I 为真,所以 R(C1, C 2) C1' C 2' 按I为真。由此得出,R(C1, C 2)是 C1 和 C2 的逻辑推论。定理得证
另一方面,设 G1是不可满足的。若G是可满足的, 则存在某定义域D上的解释I使 G 按I为真。即对任 意 x1 D,..., xr 1 D ,存在元素 xr D使
(Qr 1xr 1)...(Qnxn)M ( x1,..., xr 1, xr, xr 1,..., xn)
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子句与子句集
Clause and clause set


为 使 用 归 结 方 法 , 首 先 要 把 F1∧F2∧…∧Fn∧~ G 化成一种称作子句形的 标准形式。一般地,归结推理规则所应用的对 象是命题或谓词公式的一种特殊的形式,称为 子句(Clause) 一个子句就是一组文字的析取,一个文字或是 一个原子 ( 这时也称为正文字 ) ,或者是一个原 Q、 ~ R 都是 子的否定(这时也称为负文字),如 P、 文字, P Q ~ R 是子句。

(2) C1 :~ P Q, C 2 : P C1 和 C2的归结式为 Q 。因为 C1 可以写作 P Q, 所以可以知道假言推理也是归结的一个特例。 (3) C1 :~ P Q R, C 2 :~ Q ~ R C1 和 C2 存在两个归结式,一个是 ~ P R ~ R 另一个是:~ P Q ~ Q 。 在这个例子中,只能是在 Q 上或 R 上进行归 结,不能两者同时进行归结,也就是说 ~ P 不 是归结式。
3.8.1 命题逻辑中的归结法 Resolution method in propositional logic


设有命题逻辑描述的命题F1,F2 ,…,Fn和G,要 求来证明在 F1∧F2∧…∧Fn 成立的条件下有 G 成立,或说F1∧F2∧…∧Fn G是定理(重言式), 这就是我们的问题。如何建立推理规则,来 证明这个定理便是我们的任务。 很 显 然 F1∧F2∧…∧Fn G 是 重 言 式 等 价 于 F1∧F2∧…∧Fn∧~ B 是矛盾 ( 永假 ) 式。归结 推理方法就是从 F1∧F2∧…∧Fn∧~ B 出发, 使用归结推理规则来寻找矛盾,最后证明定 理 F1∧F2∧…∧FnG 的成立。这种方法可称作反演推理方法。
归结推理过程
Resolution reasoning proced Nhomakorabeare

从子句集 S 出发,仅只对 S 的子句间使用归结 推理规则,并将所得归结式仍放入 S 中,进而 再对新子句集使用归结推理规则,重复这些步 骤直到得到空子句□,便说明S是不可满足的, 从而与S对应的定理F1∧F2∧…∧Fn G是成 立的。 因为归结推理规则是正确的推理规则,归结式 是原两子句的逻辑推论,于是归结过程出现空 子句□,说明S中必有矛盾。
( P ~ R) (~ Q ~ R P)
一个子句的合取范式(CNF形式)常常表示为一个子
句的集合,即:
S {P ~ R, ~ Q ~ R P}
称为对应公式的子句集,其中每个元素都是一个子 句。把公式表示为子句集只是为了说明上的方便。
归结式 Resolvent


命题逻辑的归结规则可以陈述如下。 ' ' C2 C 1 P C 1 , C 2 ~ P C 2 设有两个子句: (其中 C1 、 是子句, P 是文字),从中消去互补对(即 P 和 ~ P ), ' ' C2 R ( C 1 , C 2 ) C 1 C 2,便称作子句 C1, 所得的新子句: 的归结式,原子P 称为被归结的原子。这个过 程称为归结。没有互补对的两个子句没有归结 式。 因此归结推理规则指的是对两个子句做归结, 即求归结式。上述归结规则是一种合理的推理 规则,这可从下述定理中看出。

(4)C1 :~ P Q, C 2 :~ P R C1中的任何文字都不能与 C2 中的文字构成互补 对,所以C1 和 C2 不存在归结式。 (5) C1 : Q, C 2 :~ Q Q 和~ Q是互补的,将它们分别由 C 和 C 中删除, 2 1 再构造 C1 和 C2其余部分的析取式,得出的归结 式是空子句 (Null clause) ,用□表示。这说明 由于 Q 和 ~ Q的互补性,它们不能同时成立。所 以空子句的出现代表出现了矛盾。
例3.4 证明 (P Q) ~ Q ~ P 先将 ( P Q) ~ Q ~ (~ P) 化成合取范式,得 (~ P Q) ~ Q P S {~ P Q, ~ Q, P} 建立子句集 对S做归结 (1) ~ P Q (2) ~ Q (3) P (4) ~ P (1)(2)归结 (5) □ (3)(4)归结 证毕。
定理3.2 子句 C1 和 C2 的归结式是 C1和C2 的逻辑推论。 证明:设
C1 P C1' , C 2 ~ P C 2'

R(C1, C 2) C1' C 2'
' C 1 其中 和 C 2 '都是文字的析取式。
Proof:
假定 C1 和 C2根据某种解释 I 为真。若 P 按 解释 I 为假,则 C1必不是单元子句(即单个文字), I C1 否则C1按I 解释为假。因此,按 ' ' R ( C 1 , C 2 ) C 1 C 2 必为真,即归结式 按 I 为真。 若P按I解释为真,则 ~ P按I为假,此时 C2 必不是单元子句,并且 C 2 '必按 I 为真,所以 R(C1, C 2) C1' C 2' 按I为真。由此得出,R(C1, C 2)是 C1 和 C2 的逻辑推论。定理得证

我们知道:对任意公式,都有与之等值的合取 范式,即对任意公式G 都有形如 G1 ... Gn(n 1) 的 公式与之等价,其中每个 Gi 都是文字的析取式, 就是一个子句。可以使用各种等价式将任意一 个公式 G 转化为一个合取范式。例如,可以把 公式 ~ ( P Q) ( R P) 转换为如下的合取范式:

例3.3 计算下述子句的归结式: (1) C1 : P R, C 2 :~ P Q 子句C1中的文字P和子句 C2 中~ P 的文字是互补的。 由 C1 和 C2 中分别删除 P 和~ P ,并且构造两个子句 的 其 余 部 分R 和 Q 的 析 取 式 , 得 出 归 结 式 为 RQ 。 这两个被归结的子句可以写成: ~ R P, P Q,根据 假言三段论,可以推出~ R Q ,它等价于 R Q 。 因此可以知道假言三段论是归结的一个特例。
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