人工智能第四章
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
吃
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
第四章人工智能的决策支持和5课件
数据库 DB
动态 DB
DSS 控制 系统
问题综合 与
交互系统
推理机 和
解释器
模型库 MB
综合系统
集成系统
知识库 KB
DSS
ES
图4.30智能决策支持系统集成结构图
IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面:
1. DSS和ES的总体结合。由集成系统把DSS和ES有 机结合起来(即将两者一体化)。
决策支持系统（DSS）与人工智能 （Artificial Intelligent , AI）技术相结 合的系统。
人工智能技术主要利用知识推理，完成 定性分析。
人工智能技术融入决策支持系统后，使 DSS在模型技术与数据处理技术的基础 上，增加知识推理技术，提高辅助决策 能力。
4.6.2 智能决策支持系统结构
2. KB和MB的结合。模型库中的数学模型和数据处 理模型作为知识的一种形式，即过程性知识，加入 到知识推理过程中去。
3. DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是 相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初 始数据，ES推理结束后，动态DB中的结果再送回到 DSS中的DB中去。
DSS和ES并重的IDSS结构
3）遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优化 搜索方法；
4）机器学习是让计算机模拟和实现人类的学 习，获取解决问题的知识；
5）自然语言理解是让计算机理解和处理人类 进行交流的自然语言。
2．智能决策支持系统结构形式
1）基本结构 智能决策支持系统（IDSS）＝决策支持系统 （DSS）＋人工智能（AI）技术 IDSS基本结构如图4.1所示。
该系统是我们和南京林业大学合作完成的。
人工智能基础知识全解析
人工智能基础知识全解析第一章：人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机系统实现的智能行为，具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。
其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。
人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序，并让计算机具备像人一样的思维能力。
第二章：人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（Strong AI）两个类别。
弱人工智能专注于解决特定问题，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平，能够解决多领域的问题，进行自主学习和推理。
第三章：人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。
在医疗领域，人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。
在交通领域，人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。
在金融领域，人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。
在工业领域，人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。
第四章：人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
其中，机器学习是人工智能的基础，通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。
深度学习是机器学习的一种方法，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。
自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。
计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。
第五章：人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展，但仍面临着一些挑战和限制。
其中之一是数据隐私和安全问题，大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。
另外，人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。
此外，道德和伦理方面的考虑，如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。
人工智能基础及应用(微课版) 习题及答案 第4章 机器学习
习题一、选择题1 .关于k-近邻算法说法错误的是OA是机器学习B是无监督学习Ck代表分类个数Dk的选择对分类结果没有影响2 .关于k-近邻算法说法错误的是OA一般使用投票法进行分类任务Bk-近邻算法属于懒惰学习C训练时间普遍偏长D距离计算方法不同，效果也可能显著不同3 .关于决策树算法说法错误的是OA受生物进化启发B属于归纳推理C用于分类和预测D自顶向下递推4 .利用信息增益来构造的决策树的算法是OAID3决策树B递归C归约DFIFO5 .决策树构成的顺序是（）A特征选择、决策树生成、决策树剪枝B决策树剪枝、特征选择、决策树生成C决策树生成、决策树剪枝、特征选择D特征选择、决策树剪枝、决策树生成6 .朴素贝叶斯分类器属于O假设A样本分布独立B属性条件独立C后验概率已知D先验概率已知7 .支持向量机是指OA对原始数据进行采样得到的采样点B决定分类平面可以平移的范围的数据点C位于分类面上的点D能够被正确分类的数据点8 .关于支持向量机的描述错误的是OA是一种监督学习的方式B可用于多分类问题C支持非线性核函数D是一种生成式模型9 .关于k-均值算法的描述错误的是OA算法开始时，k-means算法时需要指定中心点B算法效果不受初始中心点的影响C算法需要样本与中心点之间的距离D属于无监督学习10 .k-Medoids与k-means聚类最大的区别在于（）A中心点的选择规则B距离的计算法方法C应用层面D聚类效果二、简答题1 .k-近邻算的基本思想是什么？2 .决策树的叶结点和非叶结点分别表示什么？3 .朴素贝叶斯分类器为什么是“朴素”的？4 .线性可分支持向量机的基本思想是什么？5 .核技巧是如何使线性支持向量机生成非线性决策边界的？6 .什么是聚类？聚类和分类有什么区别？7 .试举例聚类分析的应用场景,参考答案一、选择题1.D2,C3.A4.A5.D6.B7.C8.D9.B 10.A二、简答题1.请简述k・近邻算法的思想答：给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本X：对于分类问题，k-近邻算法从所有训练样本集合中找到与X最近的k个样本，然后通过投票法选择这k个样本中出现次数最多的类别作为X的预测结果;对于回归问题,k近邻算法同样找到与X最近的k个样本,然后对这k个样本的标签求平均值，得到X的预测结果。
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。
人工智能讲义培训课件
选用知识表达旳原因
表达范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效旳算法 能否表达不精确知识 能否模块化
知识和元知识能否用统一 旳形式表达
是否加入启发信息 过程性表达还是阐明性表达 表达措施是否自然
总之 ………
选用知识表达旳原因
……….. 总之，人工智能问题旳求解是以知识表达 为基础旳。怎样将已取得旳有关知识以计 算机内部代码形式加以合理地描述、存储、 有效地利用便是知识表达应处理旳问题。
存储旳数据是构成产生式旳基本元素，又 是产生式作用旳对象。
4.2.2 产生式系统构造
2．规则集
相当于系统旳知识库，它采用“IF <前件> THEN <后件>”旳形式，来体现求解问题所 需要旳知识。
规则
客观规律知识 求解策略知识
每条规则分为左右两个部分。左部表达激活该规 则旳条件，右部表达调用该规则后所作旳动作。
4.2.4 产生式表达旳特点
优点
模块性。 规则与规则之间相互独立
灵活性。 知识库易于增长、修改、删除
自然性。 以便地表达教授旳启发性知识与经验
透明性。 易于保存动作所产生旳变化、轨迹
4.2.4 产生式表达旳特点
缺陷：
效率低。 不能表达构造性旳知识。因为规则彼此之间不能调
用。
4.2.4 产生式表达旳特点
旳 知识。它旳处理规模和方式从封闭式扩大为开 放式，从小手工作坊式旳知识工程扩大为能进 行海量知识处理旳大规模工程。返回
知识旳种类
事实性知识：采用直接表达旳形式。 如：但凡猴子都有尾巴
过程性知识：描述做某件事旳过程。 如：红烧肉做法
行为性知识：不直接给出事实本身，只给出它在 某方面旳行为。 如：微分方程、（事物旳内涵）
人工智能课后习题第4章 参考答案
第4章搜索策略参考答案4.5 有一农夫带一条狼，一只羊和一框青菜与从河的左岸乘船倒右岸，但受到下列条件的限制：(1) 船太小，农夫每次只能带一样东西过河；(2)如果没有农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。
请设计一个过河方案，使得农夫、浪、羊都能不受损失的过河，画出相应的状态空间图。
题示：(1) 用四元组（农夫，狼，羊，菜）表示状态，其中每个元素都为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。
(2) 把每次过河的一种安排作为一种操作，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
解：第一步，定义问题的描述形式用四元组S=（f，w，s，v）表示问题状态，其中，f，w，s和v分别表示农夫，狼，羊和青菜是否在左岸，它们都可以取1或0，取1表示在左岸，取0表示在右岸。
第二步，用所定义的问题状态表示方式，把所有可能的问题状态表示出来，包括问题的初始状态和目标状态。
由于状态变量有4个，每个状态变量都有2种取值，因此有以下16种可能的状态：S0=(1,1,1,1)，S1=(1,1,1,0)，S2=(1,1,0,1)，S3=(1,1,0,0)S4=(1,0,1,1)，S5=(1,0,1,0)，S6=(1,0,0,1)，S7=(1,0,0,0)S8=(0,1,1,1)，S9=(0,1,1,0)，S10=(0,1,0,1)，S11=(0,1,0,0)S12=(0,0,1,1)，S13=(0,0,1,0)，S14=(0,0,0,1)，S15=(0,0,0,0)其中，状态S3，S6，S7，S8，S9，S12是不合法状态，S0和S15分别是初始状态和目标状态。
第三步，定义操作，即用于状态变换的算符组F由于每次过河船上都必须有农夫，且除农夫外船上只能载狼，羊和菜中的一种，故算符定义如下：L(i)表示农夫从左岸将第i样东西送到右岸（i=1表示狼，i=2表示羊，i=3表示菜，i=0表示船上除农夫外不载任何东西）。
由于农夫必须在船上，故对农夫的表示省略。
人工智能基础与应用 第四章--课后题答案[5页]
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4.6 习题练习1 一元线性回归模型函数的几何意义是什么？一元线性回归求解就是拟合直线系数W和b的最佳估计值，使得预测值Y的误差最小。
只要这两个系数确定了，直线方程也就确定了，就可以把要预测的值X代入方程求得对应的Y值。
练习2 解释和分析梯度下降算法的原理。
梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程,可以类比为一个下山的过程，假设这样一个场景∶一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。
但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。
因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。
这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。
具体来说就是，以他当前所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着山的高度下降最多的地方走，(同理，如果我们的目标是上山，也就是爬到山顶，那么此时应该是朝着最陡峭的方向往上走)。
然后每走一段距离，都反复采用同一个方法，最后就能成功的抵达山谷。
梯度下降示意图原理：在微积分里面，对多元函数的参数求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。
比如函数f(x,y), 分别对x,y 求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f ∂x ,∂f ∂y)T ，梯度向量的几何意义就是函数变化增加最快的地方。
具体来说，对于函数f(x,y),在点(x0,y0)，沿着梯度向量的方向就是(∂f ∂x 0,∂f ∂y 0)T 的方向是f(x,y)增加最快的地方。
或者说，沿着梯度向量的方向，更加容易找到函数的最大值。
反过来说，沿着梯度向量相反的方向，也就是−(∂f ∂x 0,∂f ∂y 0)T 的方向，梯度减少最快，也就是更加容易找到函数的最小值。
练习3 说明逻辑回归的Sigmod 函数原理是什么？ Sigmod 函数：x ex -+=11)(SSigmod 函数图像：Sigmod 函数可以将任意实数映射到（0, 1）之间，比较适合做二分类。
逻辑回归的输入是线性回归的输出，将Sigmoid 函数作用于线性回归的输出得到输出结果。
人工智能与专家系统--第四章
普通高等院校“十二五”规划教材
4.3.3 用归结原理进行定理证明和问题求解
③把问题公式与谓词ANSWER构成的析取式化为子句 集，并把该子句集与S1合并构成子句集S。 ④对子句集S应用谓词归结原理进行归结，在归结的过 程中，通过合一置换，改变ANSWER中的变元。 ⑤如果得到归结式ANSWER，则问题的答案即在 ANSWER谓词中。
普通高等院校“十二五”规划教材
4.4 归结过程的控制策略
1.删除策略 (1)纯文字删除法 (2)重言式删除法 (3)包孕删除法 2.限制策略 (1)线性归结策略 (2)单文字（单元）归结策略 (3)输入归结策略 (4)支持集策略
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本章小结
普通高等院校“十二五”规划教材
普通高等院校“十二五”规划教材
4.1.1 推理的基本概念和分类
1.按照推理的逻辑基础分类可分为演绎推理、归纳推 理和默认推理。 2.按所用知识的确定性分类 按推理时所用知识的确定性来划分，推理可分为确定 性推理、不确定性推理。 3.按推理过程的单调性 按照推理过程中所推出的结论是否单调地增加，或者 说按照推理过程所得到的结论是否越来越接近最终目标 来分类，推理可分为单调推理与非单调推理。 4.按推理时有没有运用与问题有关的启发性知识。 按照推理时有没有运用与问题有关的启发性知识，推 理可分为启发式推理和非启发式推理。
普通高等院校“十二五”规划教材
4.3 归结推理
4.3.1 谓词公式和子句集 1.范式 （1）前束形范式 （2）斯克林范式 2.子句与子句集 3.不可满足意义下的一致性
普通高等院校“十二五”规划教材
4.3.2 归结原理
1.命题逻辑中的归结原理 (1)归结与归结式 (2)归结推理过推理时，要注意以下 几个问题： (1)若被归结的子句C1和C2中具有相同的变元时，需要 将其中一个子句的变元更名，否则可能无法做合一置 换。从而没有办法进行归结。
人工智能第四章_自动推理
2013-4-19
24
归结演绎推理★ 人的问题求解行为更像是一个解答识别过程而非解答搜索过程 识别解答或部分解答依赖于应用领域特有的知识， 符号推理则成为基于知识来求解问题的主要手段。 符号推理的重要方式是演绎推理 它的基础为谓词演算——一种形式语言 将各种陈述性（说明性）的描述以形式化的方式表示，以 便对它们 作处理。 谓词演算——人工智能系统最常用的知识表示方法， 广泛地应用于各种人工智能系统的设计。 谓词演算（或更广义地，形式逻辑）是人工智能研究的重要基础 之一。 主要内容： 谓词演算 H域和海伯伦定理 归结原理 归结反演
2013-4-19
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4.3 自然演绎推理
2013-4-19
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自然演绎推理的基本概念
定义：自然演绎推理是指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规则推出结 论的过程。 推理规则：
P规则：在推理的任何步骤上都可引入前提，继续进行推 理。 T规则：推理时，如果前面步骤中有一个或多个公式永真 蕴涵公式S，则可把S引入推理过程中。 P 反证法： Q ，当且仅当 P Q F 。即：Q为P的逻辑 结论，当且仅当 P Q 是不可满足的。
谓词符号、常量符号、变量符号、函数符号； 用括号和逗号隔开，表示论域内的关系。
“谓词公式是谓词逻辑的基本单元，也称为原子公式。
2013-4-19
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2、连词和量词 通过引入连词和量词，可以把谓词公式（原子公式）组合为复合谓词公 式。 复合谓词公式也称为逻量进行约束的量词。 （2）量词 全称量词 存在量词
2013-4-19
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2、连词和量词——（2）量词 全称量词 符号(x)P(x)：表示对于某个论域中的所有（任意一个） 个体x, 都有P(x)真值为T。 存在量词 符号(x)P(x)：来表示某个论域中至少存在一个个体x， 使P(x) 真值为T。
人工智能导论第四章课后答案
人工智能导论第四章课后答案1. 什么是先验概率？举例说明。
先验概率是指在考虑新的证据之前，先已知一些先前的概率，然后根据这些先前的概率来计算得到新的概率。
例如，在掷硬币的情况下，如果每个面出现的概率都是50%，那么在扔出正面之前，出现正面的先验概率为0.5。
2. 什么是后验概率？举例说明。
后验概率是指在获得新的证据后，重新计算概率。
例如，在掷硬币的情况下，如果前10次硬币都是正面朝上，那么出现正面的后验概率已经不再是0.5，而是根据已有的数据计算得出的新概率。
3. 什么是朴素贝叶斯分类器？其基本假设是什么？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类器。
它假设特征之间相互独立，即给定类别C，所有特征之间都是条件独立的。
这个假设使得朴素贝叶斯分类器能够通过简单的计算得出后验概率，从而进行分类。
4. 什么是决策树分类器？请描述它的工作过程。
决策树分类器是一种基于树形结构的分类器。
它通过不断地对特征进行分类来最终确定样本所属的类别，其工作过程如下：1.在样本集中找到一个关于分类问题的最好特征进行划分。
2.根据该特征将样本集分成若干个子集，每个子集对应该特征的一个取值。
3.对每个子集重复第1步和第2步操作，直到子集内所有样本的类别均相同，或者子集样本过小无法继续划分。
4.构建出一棵树模型，将每个子集对应于树上的一个节点。
5.对于新的样本，从根节点开始沿着树的路径不断前进，直到达到一个叶子节点，该叶子节点的类别即为样本的预测类别。
5. 什么是神经网络分类器？请描述其基本结构和工作原理。
神经网络分类器是一种基于人工神经网络的分类器。
它基于反向传播算法学习样本，通过不断调整网络权重使得输出结果接近真实标签。
神经网络分类器的基本结构由多个神经元组成，其在输入和输出层之间包括若干个隐藏层。
神经元通过输入层接受输入信号，该信号被赋予权值，然后被传递到下一层。
每个神经元接受到多个输入信号，经加权处理后只输出一个值，该值将作为输入传递到下一层。
人工智能导论第四章课后答案
人工智能导论第四章课后答案1. 什么是模型训练？为什么要进行模型训练？模型训练指的是利用现有数据集对模型进行训练，从而优化模型的参数，使得模型能够更好地拟合数据，提高其预测能力。
模型训练的主要目的是通过数据挖掘，寻找数据中的规律和模式，从而构建出一个能够更好地解释现象和预测未来的模型。
为什么要进行模型训练？主要原因就是数据的复杂性和多样性。
对于人类来说，我们很难直接从数据中发现规律和模式，而模型可以通过训练学习到这些模式，并将其应用于未来的数据中。
另外，模型训练可以帮助我们更好地理解数据和现象，预测未来的趋势和变化，从而帮助我们更好地做出决策。
2. 什么是分类模型？举例说明。
分类模型是一种可以将输入数据分为不同类别的数学模型。
它基于已知的数据集建立一个用于分类的函数，从而将新的数据分成不同的类别。
举个例子，假设我们有一些狗狗的图片，我们希望利用分类模型将它们分为不同的品种。
我们可以将这些数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练出一个分类器，然后利用测试集来测试分类器的准确率。
最后，我们可以利用这个分类器对新的狗狗图片进行分类，从而判断它们的品种。
3. 什么是回归模型？举例说明。
回归模型是一种可以预测数值型变量的数学模型，它可以通过已知的数据集来预测未知的数值。
举个例子，假设我们有一些房屋数据，包括房屋的面积、房间数、地段等信息，我们希望通过这些数据来预测房价。
我们可以将这些数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练出一个回归模型，然后利用测试集来测试回归模型的准确率。
最后，我们可以利用这个回归模型对新的房屋数据进行预测，从而预测出它的价格。
4. 什么是聚类模型？举例说明。
聚类模型是一种可以将输入数据分为不同组或簇的数学模型。
聚类模型通过特定的算法，将数据集中相似的数据分成一组，从而将不同的组或簇区分开来。
举个例子，假设我们有一些顾客的数据，包括顾客的年龄、性别、消费行为等信息，我们希望通过聚类模型将这些顾客分为不同的群体，以便于我们更好地为他们提供个性化的服务。
人工智能导论
与/或树深度优先搜索
将扩展节点的子节点放在Open表的首部。 子节点中是否有终止节点？若有，执行 可解标记过程；若根节点标记为可解， 结束；否则，删去Open表中的可解节点。 对不可扩展节点，执行不可解标记过程； 若根节点标记为不可解，结束；否则， 删去Open表中的不可解节点。 例4-12解或等价变换为一
系列较简单的问题予以处理。 问题的分解：如果一个问题P可以归约为一组 子问题P1、 P2、…、 Pn，并且只有当所有子问 题Pi(i=1、2、 …、n）都有解时原问题P才有解， 则称子问题P1、 P2、…、 Pn是问题P的分解。 逻辑关系是P= P1∧ P2∧ …∧ Pn
P
…
P1 P2 Pn
本原问题：可直接给出答案的问题。 在解决实际问题时，问题的分解和等价变换可
能被同时使用。
与/或树
P
P2
P1
P3
P21
P22
端节点：没有子节点的节点。 终止节点：若端节点对应的问题可以解决，就称 该端节点为终止节点。 可解节点：终止节点；“或”节点的子节点中有 一个可解；“与”节点的所有子节点可解。 不可解节点：非终止节点；“或”节点的所有子 节点不可解；“与”节点的子节点中有一个不 可解。 解树：导致根节点可解的子树。
P
t t
t
解树
P
t t
t
问题归约求解过程就是生成解树的过程。 例4-4
4-2 状态空间的盲目搜索
由于问题的状态空间可用一个有向图表示，因
此，状态空间搜索就是对有向图的搜索。 基本思想（p.109）：节点扩展和检查
4-2-1一般图搜索过程
一般图搜索过程
S0：问题的初始状态。 G：搜索过程所得到的搜索图。 M：当前扩展节点新生成的且不为自己先辈的 子节点集 Open表（未扩展节点表）：存放刚生成节点。 Closed表（已扩展节点表）：存放已经扩展或 将要扩展的节点。
人工智能第四章不确定性推理
– 如制导回溯、启发式搜索等等
2016-1-22
史忠植 人工智能：不确定性推理
5
内容提要
4.1 概述 4.2 可信度方法 4.3 主观贝叶斯方法 4.4 证据理论 4.5 模糊逻辑和模糊推理 4.6 小结
2016-1-22
史忠植 人工智能：不确定性推理
6
知识的不确定性表示
• 产生式规则：
If E Then H (CF(H, E))
MB(H,E)= m-a--x-{-P--(-H--1-|-E-P-)-(,-H-P-)-(-H--)-}--–---P--(-H--)--- 否则
• MD的定义：
1
若P（H）=0
MD(H,E)= m-i-n---{-P--(-H---P|-E-(-)H-,-)P--(-H--)-}--–---P--(-H--)--- 否则
信度CF(H)
2016-1-22
史忠植 人工智能：不确定性推理
15
结论不确定性合成算法
• r1: if E1 then H (CF(H,E1))
r2: if E2 then H (CF(H,E2)) 求合成的CF(H)
(ห้องสมุดไป่ตู้)首先对每条知识求出CF(H)，即：
CF1(H)=CF(H,E1) max{0, CF(E1)} CF2(H)=CF(H,E2) max{0, CF(E2)}
• 已知C(A), AB f(B,A),如何计算C(B)
• 已知C1(A),又得到C2(A),如何确定C(A)
• 如何由C(A1),C(A2)计算C(A1A2), C(A1A2)
–语义问题: 指的是上述表示和计算的含义是
什么,如何进行解释.
2016-1-22
人工智能入门课件第4章博弈与搜索
该算法分三个阶段进行。 第一阶段为步骤2－4，使用宽度优先法生成规定深度的全部博弈树，然后对其所有端节点计算其静态估计函数值。 第二阶段为步骤5－7是从底向上逐级求非终结点的倒推估计值，直到求出初始节点的倒推值f(s)为止。f(s)的值应为max min…. {f(ni1i2i3…ik)}，其中nik表示深度为k的端节点。 第三阶段，根据f(s)可选的相对好的走步，由Mark (Move, T )标记走步。
4.4.1 围棋博弈程序的发展
4.4.1 围棋博弈程序的发展
图4.8 围棋博弈程序的分类
4.4.2 AlphaGo博弈树搜索算法的改进
MCTS算法大致思想可类比MinMax算法：对于给定的当前根节点（某一棋局），通过计算机模拟推演以当前根节点出发的各种可能的走法，配合高效的“剪枝”算法来控制搜索空间大小，并用演算到最后一步的结果来反过来影响当前节点下一步棋的选择。 针对围棋相对于传统棋类AI的设计难点： 1）可能的走法太多（即Branching Factor较大）导致搜索空间非常大 ； 2）没有一个好的估值函数对进行中的围棋棋局计算一个静态得分。
要达到上述目的有效途径是使用启发式方法引导搜索过程，使其只生成可能赢的走步。而这样的博弈程序应具备： 一个好的（即只产生可能赢棋步骤的）生成过程。 一个好的静态估计函数。 下面介绍博弈中两种最基本的搜索方法。
4.2 极小极大搜索过程
4.2.1 极小极大搜索的思想 极小极大搜索策略是考虑双方对弈若干步之后，从可能的步中选一步相对好的走法来走，即在有限的搜索深度范围内进行求解。 为此要定义一个静态估计函数f，以便对棋局的势态作出优劣估计。这个函数可根据棋局优劣势态的特征来定义。
4.2.2 极小极大搜索算法
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• 合一：判定两个表达式通过适当的置换是否可 以变成同一表达式的过程。
• 置换： 形如 •
建立了一个变量与表达式之间的关联
– 每一个变量至多与一个表达式相关联 – 被关联的变量不出现在任何关联的表达式中 – 如：{A/x, F(B)/y, w/z} 是置换；{G(y)/x, F(x)/y}不
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Chapter 4: 2
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归结
• 对于定理证明问题，可以用一阶谓词逻辑表示 ，即给定前提P和结论Q，证明P→Q。
– 需要对每一个解释进行验证。 – 可以使用上一章的推理过程进行推理。 – 但是中间结果数量庞大，而且可能无法推理出。 – 采用反证法。 – P∧Q→{}。
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Chapter 4: 1
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Chapter 4. Resolution (continued)
§4.6 True-or-False Questions §4.7 Fill-in-the-Blank Questions §4.8 Circuit Example §4.9 Mathematics Example §4.10 Soundness and Completeness §4.11 Resolution and Equality
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Chapter 4: 3
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§4.1 Clausal Form
• 子句型是一种简化了的谓词演算，除了普通谓 词演算符号外，还包括文字和子句。
是置换。
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Chapter 4: 11
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Term
• 项是论域中的对象名，定义如下：
1. 单独一个个体（常量或变量）是项； 2. 若t1, t2, … , tn是项，f 是n 元函数，则f (t1, t2, … , tn )
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Chapter 4. Resolution
§4.1 Clausal Form §4.2 Unification §4.3 Resolution Principle §4.4 Resolution Procedure §4.5 Unsatisfactory
Chapter 4: 4
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子句型的生成过程
（1）删除蕴涵符 （2）否定内移 （3）变量标准化 （4）删除存在量词 （5）删除全称量词 （6）析取内移 （7）删除合取运算符 （8）变量更名
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Chapter 4: 8
演示示例（续）
（5）析取内移（化为合取范式）
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（6）删除全称量词
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Chapter 4: 5
演示示例
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Chapter 4: 6
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演示示例（续）
同一变量只受 一个量词约束
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Chapter 4: 7
演示示例（续）
（4）删除存在量词
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skolem函数：该函数的变元就是由那些全称量词所约束的全 称量词量化的变量.Skolem函数所使用的函数符号必须是新的.
是项； 3. 由1,２生成的表达式是项。
• 因此，项有三种类型：变量、常量或者函数 表达式。
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Chapter 4: 12
置换实例（例示）
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– 文字：原子谓词公式及其否定统称为文字． – 子句：任何文字的析取式称为子句． – 空子句：不包含任何文字的子句称为空子句．记为
：□或NIL – Horn子句：至多包含一个正文字的子句。 – 子句集：由子句和空子句所构成的集合称为子句集
．
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Chapter 4: 9
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演示示例（续）
（7）删除合取运算符 （8）变量更名
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Chapter 4: 10 Nhomakorabea§4.2 Unification