确定性知识系统综述
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按知识的作用效果 陈述性知识或事实性知识（零级）：用于描述事物的概念、定义、属性，
或状态、环境、条件等；回答“是什么？”、“为什么？” 过程性知识或程序性知识（一级）：用于问题求解过程的操作、演算和行
为的知识，即如何使用事实性知识的知识。回答“怎么做？” 控制性知识或策略性知识（二级）：是关于如何使用过程性知识的知识，
从结构的角度： 推理由两个以上的判断所组成 ，是一种对已有判断进行分析和综合，再得 出新的判断的过程。例如，若有以下两个判断： ① 计算机系的学生都会编程序； ② 程强是计算机系的一名学生； 则可得出下面第三个判断： ③ 程强会编程序。 从过程的角度： 认为推理是在给定信息和已有知识的基础上的一系列加工操作，提出了如 下人类推理的公式：
结论：是由大前提推出的，并且适合于小前提的判断。
例如，前面所提到的例子有如下三个判断：
① 计算机系的学生都会编程序； （ ①是大前提，一般性知识）
② 程强是计算机系的一位学生； （ ②是小前提，具体情况）
③ 程强会编程序。
（ ③是经演绎推出来的结论结论）
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2.推理方法及其分类
按推理的逻辑基础分类(2/3)
代表性解释 (1) Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息 (2) Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成 (3) Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式
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2.知识的类型
按知识的适用范围 常识性知识：通用通识的、普遍知道的、适应所有领域的知识。 领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。如：专家经验。
y=F(x, k) 其中，x为推理时给出的信息，k为推理时可用的领域知识和特殊事例，F为 可用的一系列操作，y为推理过程所得到的结论。
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1. 推理的概念
推理的心理过程
推理过程的心理形式
从心理学的角度，推理是一种心理过程。可有以下几种主要形式：
(1) 三段论推理
由两个假定真实的前提和一个可能符合也可能不符合这两前提的结论组成。
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4.知识表示方法
知识表示方法也称知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。 知识表示的类型
按知识的不同存储方式： 陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；
知识本身和使用知识的过程相分离。 过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。 知识表示的基本方法 非结构化方法： 一阶谓词逻辑 产生式规则 结构化方法： 语义网络 框架 知识表示的其它方法 状态空间法和问题归约法。放在搜索中讨论。
第2章 确定性知识系统
按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能， 首先必须使它拥有知识，并且能够使用知识。
2.1 确定性知识系统概述 2.2 确定性知识表示方法 2.3 确定性知识推理方法 2.4 确定性知识系统简介
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2.1 确定性知识系统概述
2.1.1 确定性知识表示概述
如：推理策略、搜索策略、不确定性的传播策略。 按知识的确定性
确定性知识：可以给出其“真”、“假”的知识。 不确定性知识：具有不确定特性（不精确、模糊、不完备）的知识。
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3.知识表示的概念
知识表示的解释 知识表示是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的
某种结构。其表示方法不唯一。 知识表示的要求
搜索理策略(第3章单独讨论)
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2. 推理方法及其分类
按推理的逻辑基础分类(1/3)
演绎推理
是一种由一般到个别的推理方法。
其核心是三段论，如假言推理、拒取式和假言三段论。
例： 假言三段论
A→B，B→C ⇒ A→C
常用的三段论是以下三部分组成的：
大前提：是已知的一般性知识或推理过程得到的判断；
小前提：是关于某种具体情况或某个具体实例的判断；
表示能力： 是指能否正确、有效地将问题求解所需要的知识表示出来。 可利用性：是指表示方法应有利于进行有效的知识推理。包括：对推理的 适应性，对高效算法的支持程度 可组织性与可维护性： 可组织性是指可以按某种方式把知识组织成某种知识结构。 可维护性是指要便于对知识的增、删、改等操作 可理解性与可实现性： 可理解性是指知识应易读、易懂、易获取等 可实现性是指知识的表示要便于计算机上实现
1.知识的概念 2.知识的类型 3.知识表示的概念 4.知识表示方法
2.1.2 确定性知识推理概述
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1.知识的概念
一般性观点 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
信息加工观点 知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识。 知识 = 信息 + 关联 常用的关联形式： 如果 … , 则 …
有所不同。
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2. 推理方法及其分类
推理方法解决的主要问题： 推理过程中前提与结论之间的逻辑关系； 不确定性推理中不确定性的传递问题。
推理方法的分类形式： 可有多种不同的分类方法.例如:
按推理的逻辑基础
演绎推理 归纳推理
分类 按知识的确定性
确定性推理 不确定性推理(第5章单独讨论)
按推理的控制策略
推理策略
归纳推理 是一种由个别到一般的推理方法。归纳推理的类型
按照所选事例的广泛性可分为完全归纳推理和不完全归纳推理 按照推理所使用的方法可分为枚举、类比、统计和差异归纳推理等 完全归纳推理 是指在进行归纳时需要考察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，推出该类事物是否具有此属性。
所有的太阳系大行星都是沿着椭圆轨道绕太阳运行的 不完全归纳推理 是指在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象，就得出了关于该事物的 结论。
(2) 线性推理
或称线性三段论，这种推理的三个判断之间具有线性关系。
(3) 条件推理
即前一命题是后一命题的条件。
(4) 概率推理
即用概率来表示知识的不确定性，并根据所给出的概率来估计新的概率。
推理的机器实现
人工智能中的推理是由推理机完成的。所谓推理机，是指系统中用来实现
推理的那段程序。
根据推理所用知识的不同，推理方式和推理方法的不同，推理机的构造也
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2.1 确定性知识系统概述
2.1.1 确定性知识表示概述 2.1.2 确定性知识推理概述
1. 推理的概念 2. 推理方法及其分类 3. 推的心理学观点
按照心理学的观点，推理是由具体事例归纳出一般规律，或者根据已有知 识推出新的结论的思维过程。心理学对推理有两种解释：
或状态、环境、条件等；回答“是什么？”、“为什么？” 过程性知识或程序性知识（一级）：用于问题求解过程的操作、演算和行
为的知识，即如何使用事实性知识的知识。回答“怎么做？” 控制性知识或策略性知识（二级）：是关于如何使用过程性知识的知识，
从结构的角度： 推理由两个以上的判断所组成 ，是一种对已有判断进行分析和综合，再得 出新的判断的过程。例如，若有以下两个判断： ① 计算机系的学生都会编程序； ② 程强是计算机系的一名学生； 则可得出下面第三个判断： ③ 程强会编程序。 从过程的角度： 认为推理是在给定信息和已有知识的基础上的一系列加工操作，提出了如 下人类推理的公式：
结论：是由大前提推出的，并且适合于小前提的判断。
例如，前面所提到的例子有如下三个判断：
① 计算机系的学生都会编程序； （ ①是大前提，一般性知识）
② 程强是计算机系的一位学生； （ ②是小前提，具体情况）
③ 程强会编程序。
（ ③是经演绎推出来的结论结论）
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2.推理方法及其分类
按推理的逻辑基础分类(2/3)
代表性解释 (1) Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息 (2) Bernstein：知识由特定领域的描述、关系和过程组成 (3) Heyes-Roth：知识=事实+信念+启发式
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2.知识的类型
按知识的适用范围 常识性知识：通用通识的、普遍知道的、适应所有领域的知识。 领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。如：专家经验。
y=F(x, k) 其中，x为推理时给出的信息，k为推理时可用的领域知识和特殊事例，F为 可用的一系列操作，y为推理过程所得到的结论。
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1. 推理的概念
推理的心理过程
推理过程的心理形式
从心理学的角度，推理是一种心理过程。可有以下几种主要形式：
(1) 三段论推理
由两个假定真实的前提和一个可能符合也可能不符合这两前提的结论组成。
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4.知识表示方法
知识表示方法也称知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。 知识表示的类型
按知识的不同存储方式： 陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；
知识本身和使用知识的过程相分离。 过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。 知识表示的基本方法 非结构化方法： 一阶谓词逻辑 产生式规则 结构化方法： 语义网络 框架 知识表示的其它方法 状态空间法和问题归约法。放在搜索中讨论。
第2章 确定性知识系统
按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能， 首先必须使它拥有知识，并且能够使用知识。
2.1 确定性知识系统概述 2.2 确定性知识表示方法 2.3 确定性知识推理方法 2.4 确定性知识系统简介
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2.1 确定性知识系统概述
2.1.1 确定性知识表示概述
如：推理策略、搜索策略、不确定性的传播策略。 按知识的确定性
确定性知识：可以给出其“真”、“假”的知识。 不确定性知识：具有不确定特性（不精确、模糊、不完备）的知识。
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3.知识表示的概念
知识表示的解释 知识表示是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的
某种结构。其表示方法不唯一。 知识表示的要求
搜索理策略(第3章单独讨论)
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2. 推理方法及其分类
按推理的逻辑基础分类(1/3)
演绎推理
是一种由一般到个别的推理方法。
其核心是三段论，如假言推理、拒取式和假言三段论。
例： 假言三段论
A→B，B→C ⇒ A→C
常用的三段论是以下三部分组成的：
大前提：是已知的一般性知识或推理过程得到的判断；
小前提：是关于某种具体情况或某个具体实例的判断；
表示能力： 是指能否正确、有效地将问题求解所需要的知识表示出来。 可利用性：是指表示方法应有利于进行有效的知识推理。包括：对推理的 适应性，对高效算法的支持程度 可组织性与可维护性： 可组织性是指可以按某种方式把知识组织成某种知识结构。 可维护性是指要便于对知识的增、删、改等操作 可理解性与可实现性： 可理解性是指知识应易读、易懂、易获取等 可实现性是指知识的表示要便于计算机上实现
1.知识的概念 2.知识的类型 3.知识表示的概念 4.知识表示方法
2.1.2 确定性知识推理概述
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1.知识的概念
一般性观点 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
信息加工观点 知识是对信息进行智能性加工所形成的对客观世界规律性的认识。 知识 = 信息 + 关联 常用的关联形式： 如果 … , 则 …
有所不同。
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2. 推理方法及其分类
推理方法解决的主要问题： 推理过程中前提与结论之间的逻辑关系； 不确定性推理中不确定性的传递问题。
推理方法的分类形式： 可有多种不同的分类方法.例如:
按推理的逻辑基础
演绎推理 归纳推理
分类 按知识的确定性
确定性推理 不确定性推理(第5章单独讨论)
按推理的控制策略
推理策略
归纳推理 是一种由个别到一般的推理方法。归纳推理的类型
按照所选事例的广泛性可分为完全归纳推理和不完全归纳推理 按照推理所使用的方法可分为枚举、类比、统计和差异归纳推理等 完全归纳推理 是指在进行归纳时需要考察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，推出该类事物是否具有此属性。
所有的太阳系大行星都是沿着椭圆轨道绕太阳运行的 不完全归纳推理 是指在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象，就得出了关于该事物的 结论。
(2) 线性推理
或称线性三段论，这种推理的三个判断之间具有线性关系。
(3) 条件推理
即前一命题是后一命题的条件。
(4) 概率推理
即用概率来表示知识的不确定性，并根据所给出的概率来估计新的概率。
推理的机器实现
人工智能中的推理是由推理机完成的。所谓推理机，是指系统中用来实现
推理的那段程序。
根据推理所用知识的不同，推理方式和推理方法的不同，推理机的构造也
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2.1 确定性知识系统概述
2.1.1 确定性知识表示概述 2.1.2 确定性知识推理概述
1. 推理的概念 2. 推理方法及其分类 3. 推的心理学观点
按照心理学的观点，推理是由具体事例归纳出一般规律，或者根据已有知 识推出新的结论的思维过程。心理学对推理有两种解释：