第三章确定性推理

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第三章 确定性推理

第三章 确定性推理

第三章 ห้องสมุดไป่ตู้定性推理方法
3.1.2 推理的方法及其分类
所谓枚举归纳推理是指在进行归纳时, 如果已知某类事物的有限可数个具体事 物都具有某种属性,则可推出该类事物都具有此种属性。 例如,设 a1 , a2 , , an 是 某类事物A中的 n 个具体事物,若 a1 , a2 , , an 都具有某种属性B,并没有发现反例, n 那么当 足够大时,就可得出“A中的所有事物都具有属性B”这一结论。所谓类比 推理是指在两个或两类事物有许多属性都相同或相似的基础上, 推出他们在其他属 性上也相同或相似的一种归纳推理。例如,设A、B分别是两类事物的集合:
第三章 确定性推理方法
3.1.2 推理的方法及其分类
演绎推理与归纳推理是两种完全不同的推理。 演绎推理是在已知领域内的一 般性知识的前提下,通过演绎求解一个具体问题或者证明一个结论的正确性。 它 所得出的结论实际上早已蕴涵在一般性知识的前提中,演绎推理只不过是将已有 事实揭示出来,因此它不能增殖新的知识。 而归纳推理所推出的结论并没有包含 在前提内容中,它是一个由个别事物或现象推出一般性知识的过程,这种过程能 够导致新知识的产生。所以,从人工智能的知识获取要求这一角度看,归纳推理 应当比演绎推理重要。 本章后面重点介绍的归结推理也即是归纳推理。然而,在 现实世界中,当人们运用逻辑推理解决问题时,往往是归纳推理与演绎推理并用, 两种推理过程是相辅相成的。 例如,一位发动机维修员,当他刚开始从事这项工 作时,只有书本知识,而无实际经验,这时按照书中的知识修机器往往修不好, 因为书中所介绍的故障现象与实际中有些差别。当当他经过一段时间的工作实践 后,就会通过大量维修实例积累起来一些经验,这些经验就是由一个个实例归纳 出来的一般性知识,采用的是归纳推理方式。当他掌握了这些一般性知识后,就 可以运用这些知识去修理更多的机器,这时为修理某一台机器运用了他前面积累 总结出一般性知识,这一过程实际是一个演义推理过程。

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

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。

第三章 简单判断及推理上

第三章 简单判断及推理上

• (4)A与O的关系:矛盾关系 • 特点:不能同真,不能同假。 由真推假,由假推真 A真→O假, A假→O真; O真→A假, O假→A真. 例如: 所有事物都是运动的。(SAP) 有些事物不是运动的。(SOP) 所有物体都是固体。(SAP) 有些物体不是固体。(SOP)
• ห้องสมุดไป่ตู้ •
E与I的关系:矛盾关系(同上) E真→I假, E假→I真; I真→E假, I假→E真.
4、判断的种类
性质判断
简单判断
非模态判断 关系判断 联言判断 选言判断 假言判断 负判断
复合判断
判断 必然判断 模态判断 可能判断
1.什么是推理? 推理就是根据已知判断推出新判断的思维形式。 例:科学思维是合乎逻辑的思维。 不合乎逻辑的思维不是科学的思维。 信息是可以分享的。 知识是信息。 知识是可以分享的。 2.推理的结构: 推理由判断组成,组成推理的判断包括前提 和结论两个部分,已知判断是前提,新推出的判断为 结论。
4、推理的种类
性质直接推理 性质推理 三段论 简单判断推理 非模态推理 1、演绎推理 模态推理 2、 归纳推理 3、 类比推理 复合判断推理 关系推理 联言推理 选言推理 假言推理 负判断等值推理 二难推理
完全归纳推理
不完全归纳推理
二、性质判断及其相互关系
1.性质判断 性质判断就是直接断定事物具有或不具有某种性质的 判断,又叫直言判断。如:所有的经历都是财富。 2.性质判断的逻辑结构 性质判断由主项、谓项、联项和量项四部分构成。 其公式为:所有(有的)S是(不是)P。 其中,量项‚所有(有的)”和联项‚是(不是)”是逻辑 常 项;主项‚S”和谓项‚P”是逻辑变项。 从质上区分:有肯定与否定之分; 规律是不以人的意志为转移的。 任何困难不是不能克服的。 从量上区分:有单称、全称、特称之分; 某个 是 所有 S P 有些 不是

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。

第三章 确定性推理

第三章  确定性推理
(2) 任何其它节点的深度等于其父辈节点深度加上1。
首先,扩展最深的节点使得搜索从起始节点沿某条单一路 径进行下去;只有当搜索到达一个没有后裔的状态时,才考虑 最近的另一条替代的路径。替代路径与前面已经试过的路径不 同之处仅仅在于:改变最后n步,而且保持n尽可能小。
对于许多问题,其状态空间搜索树的深度可能为无限深, 或者可能至少要比某个可接受的解答序列的已知深度上限还要 深。为了防止搜索过程沿着无益的路径扩展下去,往往给出一 个节点扩展的最大深度——深度界限。任何节点如果达到了深 度界限,那么都将把它们作为没有后继节点处理。值得说明的 是,即使应用了深度界限的规定,所求得的解答路径并不一定 就是最短的路径。
3、宽度优先搜索方法分析:
宽度优先搜索是图搜索一般过程的特殊情况, 将图搜索一般过程中的第8步具体化为本算法中的 第5步,这就是将OPEN表作为“先进先出”的队列 进行操作。
宽度优先搜索的缺点:搜索方向盲目性较大, 当目标节点距离初始节点较远时,将会产生大量的 无用节点,搜索效率低。
但是,只要问题有解,用宽度优先搜索总可以 找到它的解,而且是搜索树中从初始节点到目标节 点路径最短的解(不考虑每条弧线的长度、代价、 扩展节点数等,只考虑经历的步数)。因此,宽度 优先搜索策略是完备的。搜索树能提供所有存在的 路径(如果没有路径存在,对有限图来说,就以失 败退出;对于无限图来说,则永远不会终止)。
宽度优先搜索示意图
2、宽度优先搜索算法如下:
(1) 把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节 点为一目标节点,则求得一个解答)。
(2) 如果OPEN表是个空表,则没有解,失败退 出;否则继续。
(3) 把第一个节点(节点n)从OPEN表移出,并 把它放入CLOSED扩展节点表中。

第三章 判断和推理概述

第三章 判断和推理概述

如果p, 那么q P 所以,q 中的命题变项p,q做不同的代入,可得到下面两个不同的推理 例: 如果小强感冒,则小强会发烧; 小强确实感冒了, 所以,小强会发烧. 例: 如果冬天来了,春天不再遥远; 冬天确实来了, 所以,春天不再遥远.
• 在各种能力性质考试如GRE, GMAT, LAST, MBA中,都要考到逻辑,其中有一类 “比较 型”考题, 它要求比较几个不同推理在结构 中的相同或者不同,这要通过抽象出(至少是 识别出)它们共同的形式结构来实现,即用命 题变项表示其中的单个命题,或用词项变项 表示直言命题中的词项,每一个推理中相同 的命题或词项用相同的变项表示,不同的命 题或词项用不同的变项表示.例如:
考考你的逻辑思维
一名数学教师给三个非常聪明的学生出了一道 题,教师在每个同学脑门上贴了一纸条并告诉他 们,每个人的纸条上都写了一个正整数,且某两 个数的和等于第三个!(每个人可以看见另两个 数,但看不见自己的) 老师问第一个学生:你能猜出自己的数吗?回答: 不能;问第二个,回答:不能;问到第三个,回答:我 猜出来了,是144!老师很满意地笑了.请问您能 猜出另外两个人的数吗?
• 例: 网络作家蔡智恒在其成名作《第一次亲密接触》的开头写道: “如果我有一千万,我就能买一座房子。 我有一千万吗?没有。 所以我仍然没有房子。 如果我有翅膀,我就能飞。 我有翅膀吗?没有。 所以我也没办法飞。 如果把整个太平洋的水倒出,也浇不熄我对你爱情的火焰。 整个太平洋的水能够倒出吗?不行。 所以我并不爱你。” 下列哪一个选项,其句子结构与上面诗句中的类似?
1、欧洲中世纪有人问神学家们:“您说上帝万能,那么 我请问您:上帝能不能创造一块他自己举不起来的石 头?”并进行了这样的推理:如果上帝能够创造一块他 自己举不起来的石头,那么他不是万能的,因为有一块 石头他举不起来;如果上帝不能创造这样一块石头,那 么他不是万能的,因为有一块石头他不能创造;上帝或 者能创造这样一块石头或者不能,所以上帝不是万能的。 2、当普罗泰哥拉准备告欧提勒士时,欧提勒士对他说, 我是您的学生,您的那一套咱也会:如果输了,根据合同,我不应该给您另一半 学费;这场官司我或者打赢了或者打输了;总之,我不 应该给您另一半学费。

第三章直言命题及推理

第三章直言命题及推理
命题。
❖ 全称否定命题的逻辑形式是:
❖ 所有的S不是P(或:SEP、E)。 ❖ 如:所有的鲸都不是鱼。
❖ (3)特称肯定命题 ❖ 它是断定某类对象中至少有一个对象(部分对象)
具有某种直言的命题。
❖ 特称肯定命题的逻辑形式是:
❖ 有的(有些)S是P(或:SIP、I)。 ❖ 如:有些学生是共产党员。
❖ (4)特称否定命题 ❖ 它是断定某类对象中至少有一个对象(部分对象)
❖ 如前面例子中的“所有”、“有些”、“这个”。 联项和量项都是逻辑常项。
❖ 一个直言命题的基本结构可用公式表示为:
❖ 所有的(或有的、某个)S是(或不是)P
三、直言命题的种类 ——根据命题的质与量来分类
1、按命题的联项不同即“质” 划分 肯定命题 :断定对象具有某种直言 的命题。
用 “是”表示,其逻辑形式为 “S是P” 否定命题 :断定对象不具有某种直言的命题。
❖ 2.二者的区别 第一,所有命题都能用语句来表达,但并非所
有语句都能表达命题。
不能对事物情况的真假做出断定的语句,不能表 达命题。
一般说来,陈述句直接表达命题,反问句间接表达命 题,一般疑问句、祈使句和感叹句不表达命题。
❖ 例:
❖ 今天是星期一。


❖ 难道还有什么困难不能克服吗?


❖ 你每天几点起床?
❖ 上述四个命题分别是A、E、I、O命题,它们 的主项相同,谓项也相同。因此又叫同素材 的直言命题。它们之间存在着一种真假相互 制约的关系。这种关系亦称“对当关系”。
而“所有的树都是植物”与 “有些人是工人” 不存在关系;
❖ 2、主谓项不能出现虚假概念,因为无法讨论 真假;
❖ 3、必须弄清特称命题的单义性。

第三章 自动推理

第三章 自动推理
– 假言推理: P,P→Q, => Q。已知P为真,且P→Q,则Q为真。 – 例如:铜是金属 ; 如果x是金属,则x可以导电; 铜可以导电
– 拒式假言推理: P→Q, ¬Q , => ¬ P。如果P→Q为真,但Q不成立, 则P也不成立。
– 例如:如果x是金属,则x可以导电; 木头不导电; 木头不是金属
1
• 人工智能可以看作是对人类智能现象的模拟。人的智能,具有 抽象、总结、记忆知识的能力。在第二章中,我们介绍的知识 表示方法,就是对人类智能这种能力的模拟。关于知识表示方 法的研究贯穿了AI研究历史,可以说是AI研究的基础。
• 但是,仅让计算机具有表示和存储知识的能力是远远不够的, 要想模拟智能现象,还需要研究如何让计算机使用知识,即让 计算机学会“思考”。
• 那,什么是思考呢?或者说,人类智能思考表现出来是什么样 子的呢?
3
推理与人工智能
对此,学者们普遍认为逻辑和推理是智能思维的一种 重要表现形式,研究如何使计算机能够进行“逻辑思维”, 就成为人工智能研究的重点之一。
在达特茅斯会议上,西蒙和纽厄尔带来的“逻辑理论家” 程序,可以自动证明《数学原理》重的几十个定理。此后定 理证明成为人工智能的重要分支,引领了符号主义和逻辑智 能的发展。
– 大前提:运动员的身体都很强壮; – 小前提:小张是一个云党员; – 结论: 小张的身体很强壮。
6
推理的方向
• 除了推理类型,在完成一个证明时,我么还要考虑推理的方向。即,正向推理、 反向推理。
• 正向推理:从已知的事实命题出发,采用逻辑推理规则,与知识库中的知识匹 配,产生新的事实,直至结论出现在事实集中。常用的逻辑推理规则包括:
– 如数学定理证明,通常都是确定性证明。

12 确定性推理 part6

12 确定性推理 part6
Answer(302)
C(zhang, li)
At(zhang, 302)
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用归结反演求取问题的答案
例:已知:A,B,C三人中有人从不说真话,也有人 从不说假话。某人向这三人分别提出同一个问题: 谁是说谎者? A答:“B和C都是说谎者”;
B答:“A和C都是说谎者”; C答:“A和B中至少有一个是说谎者”。 问:求谁是老实人,谁是说谎者?
(3) 把此析取式化为子句集,并且把该子句集并入到子句集S中, 得到子句集S′。 (4) 对S′应用归结原理进行归结 (5) 若得到归结式Answer,则答案就在Answer中。
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用归结反演求取问题的答案
例 1:
已知:“张和李是同班同学,如果x和y是同班同学,则x的 教室也是y的教室,现在张在302教室上课。”
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归结反演举例
将谓词公式转化为子句集
F1: P(A)∨ P(B) ∨ P(C)
P(A)∨ P(B) ∨ P(C) F2: P(A) ∧ ﹁P(B)→P (C) ﹁ (P(A) ∧ ﹁P(B)) ∨ P (C) F3: P(B)→P (C) ﹁ P(A) ∨ P(B) ∨ P (C)
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用归结反演求取问题的答案
先求谁是老实人,结论的否定为:¬ T(x) ¬ T(x)∨Answer(x)并入S得到S1。即多一个子句: (8)¬ T(x)∨Answer(x) 应用归结原理对S1进行归结: (9) ¬ T(A)∨T(C) (1)和(7)归结 (10) T(C) (6)和(9)归结 (11) Answer(C) (8)和(10)归结
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归结反演推理的归结策略

人工智能导论复习

人工智能导论复习

⼈⼯智能导论复习⼈⼯智能导论复习题⼈⼯智能导论复习题第⼀章绪论1.智能是()和()的总和。

正确答案:(1) 知识,智⼒2.()是⼀切智能⾏为的基础正确答案:(1) 知识3.()是获取知识并应⽤知识求解问题的能⼒。

正确答案:(1) 智⼒4.智能的特征有()、()、()、()。

正确答案:(1) 具有感知能⼒(2) 具有记忆与思维能⼒(3) 具有学习能⼒(4) 具有⾏为能⼒5.(填空题)⼈⼯智能的长期⽬标是()正确答案:(1) 实现⼈类⽔平的机器智能6.⼈⼯智能的主要研究内容有()、()、()、()、()正确答案:(1) 知识表⽰(2) 机器感知(3) 机器思维(4) 机器学习(5) 机器⾏为7.⼈⼯智能的定义是什么?正确答案:⼈⼯智能主要研究⽤⼈⼯的⽅法和技术,模拟、延伸和扩展⼈的智能,实现机器智能。

8.简述“图灵测试”?正确答案:让⼈与机器分别在两个房间⾥,两者之间可以通话,但彼此看不到对⽅,如果通过对话,⼈的⼀⽅不能分辨对⽅是⼈还是机器,那么就可以认为对⽅的那台机器达到了⼈类智能的⽔平。

第⼆章知识表⽰与知识图谱1.造成知识具有不确定性的原因主要有()、()、()、()。

正确答案:随机性模糊性经验不完全性2.知识的特性有()、()、()。

正确答案:(1) 相对正确性(2) 不确定性(3) 可表⽰性与可利⽤性3.在⼈⼯智能领域内显式的知识表⽰⽅法主要有()、()、()、()。

正确答案:(1) ⼀阶谓词逻辑表⽰法(2) 产⽣式表⽰法(3) 语义⽹络表⽰法(4) 框架表⽰法4.谓词的⼀般形式是()。

(1) P(x1,x2,...,xn)5.⼀个产⽣式系统由()、()和()三部分组成正确答案:(1) 规则库(2) 推理机(3) 综合数据库6.位于量词后⾯的单个谓词或者⽤括弧括起来的谓词公式称为量词的(),域内与量词中同名的变元称为(),不受约束的变元称为()。

正确答案:(1) 辖域(2) 约束变元(3) ⾃由变元7.在谓词公式中,连接词的优先级别从⾼到低排列是(),(),(),(),()。

人工智能导论 第3章 确定性推理方法(导论) [兼容模式]

人工智能导论 第3章 确定性推理方法(导论) [兼容模式]

①足球运动员的身体都是强壮的;
(大前提)
②高波是一名足球运动员;
(小前提)
③所以,高波的身体是强壮的。 (结 论)
9
3.1.2推理方式及其分类
1.演绎推理、归纳推理、默认推理 (2)归纳推理(inductive reasoning):个别一一般
完全归纳推理(必然性推理) 不完全归纳推理(非必然性推理)
■逆向推理需要解决的问题: ♦如何判断一个假设是否是证据?
___ ♦当导出假设的知识有多条时,如何确定先选哪一条? ♦ 一条知识的运用条件一般都有多个,当其中的一个经 验证成立后,如何自动地换为对另一个的验证?
♦ ......
选择初 -_逆向推理:目的性强,利于向用户提供解释,但 始目标时具有盲目性,比正向推理复杂。
22
3.1.3推理的方向
3.混合推理
.正向推理:盲目、效率低。
■逆向推理:若提出的假设目标不符合实际,会降低效
率C
■正反向混合推理:
1 ( ) 先正向后逆向:先进行正向推理,帮助选择某个目标,
即从已知事实演绎出部分结果,然后再用逆向推理证实该目标
2 或提高其可信度;
( ) 先逆向后正向:先假设一个目标进行逆向推理,然后
■实现正向推理需要解决的问题: .确定索知识库。 .冲突消解策略。
■正向推理简单,易实现,但目的性不强,效率低。
19
3.1.3推理的方向
2.逆向推理
.逆向推理(目标驱动推理):以某个假设目标作为出 发点。 -基本思想:
选定一个假设目标。 寻找支持该假设的证据,若所需的证据都能找到,则 原假设成立;若无论如何都找不到所需要的证据,说明 原假设不成立的;为此需要另作新的假设。 ■主要优点:不必使用与目标无关的知识,目的性强, 同时它还有利于向用户提供解释。

人工智能导论第五版答案第三章

人工智能导论第五版答案第三章

人工智能导论第五版答案第三章1. 什么是推理,请从多种角度阐述推理?(1)推理:按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。

(2)正向推理正向推理(事实驱动推理)是由已知事实出发向结论方向的推理。

基本思想是:系统根据用户提供的初始事实,在知识库中搜索能与之匹配的规则即当前可用的规则,构成可适用的规则集RS,然后按某种冲突解决策略从RS中选择一条知识进行推理,并将推出的结论作为中间结果加入到数据库DB中作为下一步推理的事实,在此之后,再在知识库中选择可适用的知识进行推理,如此重复进行这一过程,直到得出最终结论或者知识库中没有可适用的知识为止。

正向推理简单、易实现,但目的性不强,效率低。

需要用启发性知识解除冲突并控制中间结果的选取,其中包括必要的回溯。

由于不能反推,系统的解释功能受到影响。

(3)反向推理反向推理是以某个假设目标作为出发点的一种推理,又称为目标驱动推理或逆向推理。

反向推理的基本思想是:首先提出一个假设目标,然后由此出发,进一步寻找支持该假设的证据,若所需的证据都能找到,则该假设成立,推理成功;若无法找到支持该假设的所有证据,则说明此假设不成立,需要另作新的假设。

与正向推理相比,反向推理的主要优点是不必使用与目标无关的知识,目的性强,同时它还有利于向用户提供解释。

反向推理的缺点是在选择初始目标时具有很大的盲目性,若假设不正确,就有可能要多次提出假设,影响了系统的效率。

反向推理比较适合结论单一或直接提出结论要求证实的系统。

(4)推理方式分类演绎推理、归纳推理、默认推理确定性推理、不精确推理单调推理、非单调推理启发式推理、非启发式推理2. 什么是逆向推理?它的基本过程是什么?解:逆向推理是以某个假设目标作为出发点的推理方法过程:(1)将问题的初始证据和要求证的目标(称为假设)分别放入综合数据库和假设集;(2)从假设集中选出一个假设,检查该假设是否在综合数据库中,若在,则该假设成立。

此时,若假设集为空,则成功退出。

第三章 确定性推理方法分析

第三章 确定性推理方法分析

3.1.3 推理的方向
1. 正向推理

实现正向推理需要解决的问题:

确定匹配(知识与已知事实)的方法。 按什么策略搜索知识库。 冲突消解策略。
(3)归结反演
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 海伯伦定理 3.5 鲁宾逊归结原理 3.6 归结反演 3.7 应用归结反演求解问题
归 结 演

推 理
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
( 小前提 )
(结 论)
3.1.2 推理方式及其分类
1.演绎推理、归纳推理、默认推理(按推出结论的途径)
(2)归纳推理 (inductive reasoning): 个别 → 一般
完全归纳推理(必然性推理) 不完全归纳推理(非必然性推理)
完全归纳推理
检查全部产品合格
不完全归纳推理
该厂产品合格
检查全部样品合格
黄色 挪威人 库尔斯牌 水 狐狸
蓝色 乌克兰人 切斯菲尔德 茶 马
红色 英国人 温斯顿 牛奶 蜗牛
绿色 日本人 国会牌 咖啡 斑马
白色 西班牙人 幸运牌 橘子汁 狗
1.英国人住在红色的房间 4.黄房间的人抽库尔斯牌香烟 11.抽库尔斯牌烟的房间在有匹马的房间的隔壁 7.抽温斯顿牌香烟的人有一只蜗牛 5.抽切斯菲尔德香烟的人的 是养了一只狐狸的人的邻居
2.西班牙人有一条狗 8.抽幸运牌香烟的人喝橘子汁 橘子汁是谁喝的? 9.乌克兰人喝茶 10.日本人抽国会牌香烟 3.挪威人住在左边第一个房间 12.绿房间的人喝咖啡 6.挪威人住在蓝房间旁边 14.绿房间的人在白房间的隔壁 13.中间房间的人喝牛奶

第三章第四节定性预测法及第五节常见专业领域市场预测35

第三章第四节定性预测法及第五节常见专业领域市场预测35

第四节定性预测法一、类推预测法类推预测法是根据市场及其环境的相似性,从一个已知的产品或市场区域的需求和演变情况,推测其他类似产品或市场区域的需求及其变化趋势的一种判断预测方法。

它是由局部、个别到特殊的分析推理方法,具有极大的灵活性和广泛性,非常适用于新产品、新行业和新市场的需求预测。

根据预测目标和市场范围的不同,类推预测法可分为产品类推预测、行业类推预测、地区类推预测。

二、专家预测法(一)专家个人判断法专家个人判断法,是指专家凭借个人的知识、经验、能力等,对预测目标作出未来发展趋势的判断。

这种方法一般先征求专家个人的意见、看法和建议,然后对这些意见、看法和建议加以归纳、整理而得出一般结论。

专家判断法的成功与否取决于专家个人所掌握的资料以及分析、综合和逻辑推理能力。

(二)专家会议法专家会议法是组织有关方面的专家,通过会议的形式,对产品的市场发展前景进行分析预测,然后在专家判断的基础上,综合各位专家意见,得出市场预测结论。

专家会议预测法包括三种形式:头脑风暴法、交锋式会议法、混合式会议法。

(三)德尔菲法(2006-2010-2014年考点)——是在专家个人判断法和专家会议法的基础上发展起来的一种专家调查法,它广泛应用在市场预测、技术预测、方案比选、社会评价等众多领域。

1.德尔菲法的程序(1)建立预测工作组,负责调查预测的组织工作。

(2)明确预测范围和种类,依据问题的性质选择专家。

专家组由技术专家、宏观经济专家、企业管理者、行业管理者等构成,数量一般为20人左右。

(3)设计调查表。

(4)组织调查实施。

一般调查要经过2~3轮。

对第一轮专家调查表进行收集统计后,须将结果表发送给专家,要求其对第一轮调查的结果提出进一步的意见,经工作组整理统计后,形成初步预测意见;如有必要再进行第三轮预测。

(5)汇总结果,进行进一步的统计分析和数据处理。

2. 德尔菲法的利弊3.德尔菲法的应用范围(1)缺乏足够的资料,如新产品的市场预测;(2)长远规划或大趋势预测;(3)影响预测事件的因素太多;(4)主观因素对预测事件的影响较大。

逻辑学基础知识第三章 判断与推理AAA6

逻辑学基础知识第三章   判断与推理AAA6

请问:甲班45人中有多少懂逻辑?
甲班班长是否懂逻辑?
S2aP=1
(1)甲班所有学生懂逻辑。
SAP=1
S1aP=1 SIP=1
(3)甲班所有学生不懂逻辑。 SEP=0
◆ 设下列四句中二真二假。
请问:哪两句是真的?哪两句是假的?
能否确定乙班黄强是否学过逻辑?
能否确定乙班学习委员是否学过逻辑?为什么?(请写出推导过程)
A
E
a
e
I
O
分解逻辑六角形可以看到,它是由表示A、E、I、O、a、e之间真假 制约关系的四种图形合成的。它们是:
(1) 反对关系 AE
a
e
(2)下反对关系
a
e
IO
(3)矛盾关系 AE
a
e
IO
(4)差等关系 AE
a
e
IO
由上可知,SaP与SeP的关系,不同于SAP与SEP的关系,SaP与SeP 之间的关系是矛盾关系,而不是反对关系。因此,我们不能简单地把单 称命题都当作全称命题来看待。
① 前提真 ∧ 形式对 结论真
② 前提真 ∧ 结论真 形式有对有错
③ 前提假 ∨ 形式错 结论不必然真
④ 结论假 前提假 ∨ 形式错
第二节 性质判断
一、性质判断的定义与结构
1、性质判断的定义--即断定对象是否具有某种性质的判断。也 称“直言判断”。如:
① 所有蛇都是卵生的。 ② 贫穷不是社会主义。 ③ 有的细菌是有益健康的。 ④ 电大学生有的不是青年。 ⑤ 上海师范大学不是医科大学。 ⑥ 这个工程师是自学成材的。
◆ 已知下例(1)(2)(3)中,只有一句是真的。 请问:甲班45人中有多少懂逻辑?甲班班长是否懂逻辑? (1)甲班有学生懂逻辑。 SIP=1 S1aP=1 (3)甲班有学生不懂逻辑。 SOP = 0

第三章 推理技术

第三章 推理技术

例如:有事实表达式: ( u)( v){Q(v,u)∧~[(R(v)∨P(v))∧S(u,v)]}
把它化为:
Q(v,A)∧{[~R(v)∧~P(v)]∨~S(A,v)}
对变量更名标准化,使得同一变量不出现在事 实表达式的不同主要合取式中。更名后得与或 形表达式:
Q(w,A)∧{[~R(v)∧~P(v)]∨~S(A,v)}
(2) 用狄· 摩根(De Morgan)定律把否定符号移 进括号内,直到每个否定符号的辖域最多只 含有一个谓词为止。 (3) 对所得到的表达式进行Skolem化和前束 化。 (4) 对全称量词辖域内的变量进行改名和变 量标准化,而存在量词量化变量用Skolem函 数代替。 (5) 删去全称量词,而任何余下的变量都被 认为具有全称量化作用。
下面举例说明问题求解过程: 例1:已知:①王先生是小李的老师; ②小李与小张是同班同学; ③如果x与y是同班同学,则x的老 师也是的y老师。 求:小张的老师是谁? 例2:A说B和C说假话,C说A和B中至少有一 人说假话,B说A和C说假话,求谁说真话。
§3.2 规则演绎系统
本节将研究采用易于叙述的if-then(如 果-那么)规则来求解问题。
3 问题求解
(1)把已知前提用谓词公式表示出来,并且化为子句 集S; (2)把待求解的问题也用谓词公式表示出来,并且与 谓词ANSWER一起构成析取式(变元要一致),也化 为子句集,并将其并入S,构成新子句集; (3) 对新子句集消解反演; (4) 若得到归结式ANSWER,则答案就在ANSWER中。
第三章 推理技术
3.1 消解原理 3.2 规则演绎系统 3.3 不确定性推理 3.4 非单调推理
§3.1
消解原理
消解原理的基础知识: (1)谓词公式、某些推理规则以及置换合一等概念。 (2)文字:一个原子公式和原子公式的否定都叫做 文字。 (3)子句:由文字的析取组成的公式。 (4)子句集:子句通过合取符号联接起来形成子句 集。

920090-人工智能导论(第4版)-第3章 确定性推理方法(导论)

920090-人工智能导论(第4版)-第3章 确定性推理方法(导论)
6
3.1.1 推理的定义
已知事实
推理: ( 证 据 ) 某 种 策 略
知识
结论
数据库 知识库
专家
推理机
病人
医疗专家系统
知识 专家的经验、医学常识
初始 证据
病人的症状、化验结果
证据
中间结论
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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
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第3章 确确定定性性推推理理方方法法
知识 知识 推理
智 能 ?!
自然演绎 推理
经典逻辑推理 (确定性推理)


不确定性推理
归结演绎 推理
与 /或 形 演绎推理
3
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
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3.1.3 推理的方向
3. 混合推理
正向推理: 盲目、效率低。 ▪ 逆向推理: 若提出的假设目标不符合实际,会降低效率。 ▪ 正反向混合推理: (1)先正向后逆向:先进行正向推理,帮助选择某个目标,
即从已知事实演绎出部分结果,然后再用逆向推理证实该目标 或提高其可信度;
(2)先逆向后正向:先假设一个目标进行逆向推理,然后再
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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
归 结 演 绎 推 理
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归结演绎推理
反证法: P 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

逻辑学第三章

逻辑学第三章

逻辑学第三章判断和推理第一节判断的概述一、判断的特征1.什么是判断判断是对客观事物情况有所断定的一种思维形式,是用肯定或否定的形式反映周围现实的一种思维形式。

例如:(1)秘书工作要既不失职,又不越权。

(2)张三不是杀人犯。

2.判断的逻辑特征:一是有所断定。

如果对对象既无所肯定,也无所否定,那不是判断。

二是有真假(把我们所讲的逻辑称为二位逻辑)。

判断是对客观事物有所断定的一种思维形式,是对客观事物情况的反映,而不是客观事物本身。

因此,存在着是否真实地反映客观事物的问题。

例:(1)地球是围绕太阳运行的。

(2)地球不是围绕太阳运行的。

3,凡是判断都是命题,但不一定一切命题都是判断,只有当命题加上断定成分后才能成为判断。

如:把门打开。

这是一个祈使句。

应注意的问题:普通逻辑并不考虑思维的具体内容,它只是从判断形式的结构方面研究不同类型的判断的真假特征,以及各种判断之间的真假关系。

至于判断本身的真假,是由实践来检验的。

二、判断与语句1.判断是思维形式,是逻辑学的研究对象。

语句是表达完整思想的语言单位,是语言学的研究对象。

2.任何判断都必须用语句来表达,但并非所有的语句都表示判断。

表达判断的语句在逻辑上也称作命题。

一个语句能否是判断,关键在于它能否直接地表现出判断的两个逻辑性质。

(1)一般来说,陈述句表达判断。

例如:“所有的法律都是有强制性的”,“人民检察院不是审判机关”这些句子都表达判断。

(2)疑问句、祈使句、感叹句一般不表示判断,除非它们都对事物作出了判定。

例如:①美丽的杭州啊!②年轻人,不要吸烟!③有绝对静止的事物吗?3.判断与语句并非一一对应(1)同一个判断可以用不同的语句表达。

例如:①每一个公民都必须遵守法律。

②没有一个公民可以不遵守法律!③难道有可以不遵守法律的公民吗?以上三个句子语法结构都不同,但都表示了同一个判断,即“所有的公民都必须遵守法律”。

(2)同一个语句在不同的语境中可以有不同的判断。

第三章性质命题及其推理

第三章性质命题及其推理

3、三段论前提、形式与结论的联系情况 三段论前提、
(1)前提真实,形式正确,结论必然真实。 前提真实,形式正确,结论必然真实。 (2)前提真实,形式错误,结论可真可假。 前提真实,形式错误,。 前提虚假,形式正确,结论可真可假。 (4)前提虚假,形式错误,结论可真可假。 前提虚假,形式错误,结论可真可假。
三、换质位法 定义: 1、定义:把换质法和换位法结合起来交 互使用的命题变形法。 互使用的命题变形法。 规则: 2、规则:同时遵守换质法和换位法的规 则。 公式:原命题(推出) 3、公式:原命题(推出)换质位命题 SAP——SE非P——非PES; ——SE非 ——非 SE SEP——SA非P——非PES; ——SA非 ——非 SA SIP——SO非P——(不能换位); ——SO非 ——(不能换位); SO SOP——SI非P——非PIS。 ——SI非 ——非 SI
1、A与E的关系(特点:量同质异) A E 反对关系: 反对关系 不能同真(一个真,另一个必假); 可以同假(一个假,另一个可真可假)。 2、I与O的关系(特点:量同质异) I O 下反对关系: 下反对关系 不能同假(一个假,另一个必真); 可以同真(一个真,另一个可真可假)。
3、A与O、E与I的关系(特点:量质皆异) A O E I 矛盾关系: 矛盾关系 不能同真(一个真,另一个必假); 不能同假(一个假,另一个必真)。 4、A与I、E与O的关系(特点:量异质同) A I E O 差等关系: 差等关系 全称真,特称必真; 全称假,特称可真可假; 特称假,全称必假; 特称真,全称可真可假。
4、三段论推理必须明确的几点认识 只有前提真实并且形式正确的推理, (1)只有前提真实并且形式正确的推理, 才能推出必然真实的结论;除此之外, 才能推出必然真实的结论;除此之外,其它 情况的结论都是不必然真的。 情况的结论都是不必然真的。 前提真实并且结论也真实的推理, (2)前提真实并且结论也真实的推理,其 形式未必正确;但是, 形式未必正确;但是,形式正确而结论虚假 的推理,其前提一定包含有虚假命题。 的推理,其前提一定包含有虚假命题。 检验命题真假要靠科学知识, (3)检验命题真假要靠科学知识,检验形 式正误要靠逻辑知识; 式正误要靠逻辑知识;推理有逻辑性只是指 推理的形式本身正确,不等于说“ 推理的形式本身正确,不等于说“从前提能 够推出必然真的结论” 够推出必然真的结论”。
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推理是指从已知事实出发,运用已掌握的知识,推导出其中蕴含 的事实性结论或归纳出某些新的结论的过程。其中,推理所用的事实 可分为两种情况,一种是与求解问题有关的初始证据;另一种是推理 过程中所得到的中间结论,这些中间结论可以作为进一步推理的已知 事实或证据。
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第三章 确定性推理 3.1 推理概述 3.1.2 推理的方法及其分类
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑 3.3.2 谓词公式
1. 连接词 ~,∨,∧,→,
2. 量词
为刻画谓词与个体间的关系,引入了两个量词:全称量词(x), 和存在量词(x)。
3. 谓词演算公式
定义3.4 谓词演算中,由单个谓词构成的不含任何连接词的公式, 叫做原子谓词公式。
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删除以后剩下元素所构成的集合称作与的乘积,记作 · 。
( ·) ·= · ·) (
但除了空臵换外,臵换的交换律不成立。即只有· = 。 =·
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑
2. 合一 合一的概念
定义3.14 设有公式集{E1,E2,…,En}和臵换θ ,使
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第三章 确定性推理 3.1 推理概述
3.1.3 推理的控制策略
推理过程不仅依赖于所用的推理方法,同时也依赖于 推理的控制策略。控制策略包括推理方向、搜索策略、冲 突消解策略等;而推理方法则是指在推理控制策略确定之 后,在进行具体推理时所要采取的匹配方法或不确定性传 递算法等方法。 按照对推理方向的控制,推理可分为正向推理、反向 推理、混合推理及双向推理四种情况。
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑 3.谓词公式的可满足性
定义3.9 对于谓词公式P,如果至少存在一个解释使得公式P在此 解释下的真值为T,则称公式P是可满足的。 按照定义3.9,对谓词公式P,如果不存在任何解释,使得P的取值 为T,则称公式P是不可满足的。所以,谓词公式P永假与不可满足 是等价的。若P永假,则也可称P是不可满足的。
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑
谓词逻辑中还有如下一些推理规则: (1)P规则:在推理的任何步骤上都可引入前提。 (2)T规则:推理时,如果前面步骤中有一个或多个永真蕴含公式S, 则可把S引入推理过程中。 (3)CP规则:如果能从R和前提集合中推出S来,则可从前提集合推 出R→S来。 (4)反证法:P=>Q,当且仅当P∧~QF,即Q为P的逻辑结论,当且 仅当P∧~Q 是不可满足的。 推广之,可得如下定理。 定理3.1 Q为P1,P2,…,Pn的逻辑结论,当且仅当 (P1∧P2∧…∧Pn)∧~Q是不可满足的。
Skolem范式 从前束形范式中消去全部存在量词所得到的公式即为Skolem范式, 或称Skolem标准型。 例如,如果用f(x)代替上面前束形范式中的y即得到Skolem范式: ( x) ( z)(P(x)∧F(f(x), z)∧Q(f(x), z))
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑 例3.1 设个体域D={1,2},求公式
A=(x)(P(x)→Q(f(x),b))
在D上的某一个解释,并指出在此解释下公式A的真值。
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑 2.谓词公式的永真性
定义3.7 如果谓词公式P,对个体域D上的任何一个解释都取得真 值T,则称P在D上是永真的;如果P在每个非空个体域上均永真,则 称P永真。 定义3.8 如果谓词公式P对于个体域D上的所有解释都取得假值F, 则称P在D上是永假的;如果P在每个非空个体域上均永假,则称P永 假。 谓词公式的永假性又称为不可满足性或不相容性。
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑 3.3.1 谓词与个体 在谓词逻辑中,将原子命题分解为谓词与个体两部分。 个体是指可以独立存在的物体,可以是抽象的或具体的。 谓词则是用于刻画个体的性质、状态或个体间的关系的。 例如:“李白是诗人” 可表示为:poet(LiBai) poet称为谓词,用以刻画“是诗人”;LiBai称为个 体
E1 θ = E2 θ =…=En θ 便称E1,E2,…,En是可合一的 ,且θ称为合一臵换。
定义3.15 若E1,E2,…,En 有合一臵换σ,且对E1,E2,…,En 的任一臵换都存在一个臵换λ,使得θ= σ ·λ ,则称σ是E1, E2,…,En 的最一般合一臵换,记为mgu。
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑
最一般合一置换的求取算法 设有两个谓词公式: E1:P(x,y,z); E2:P(x,f(a),g(b)) 分别从E1与E2的第一个符号开始逐个向右比较,此时发现E1中的y与E2 中的f(a)不同,则它们构成了一个不一致集: D1={y,f(a)} 当继续向右比较时,又发现中E1 中的z与E2 中g(b)不同,则又得到一 个不一致集: D2={z,g(b)}
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑 3.3.5 置换与合一
1. 臵换
臵换的定义 定义3.12 臵换是形如{t1/x1,t2/x2,…,tn/xn}的一个有限集。其中xi 是变量,ti是不同于xi的项(常量,变量,函数),且xi xj(Ij), i,j=1,2,…,n 。
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第三章 确定性推理 按照推理过程所用知识的确定性,推理可分为确定性推 理和不确定性推理。 自然演绎推理和归结推理是经典的确定性推理,它们以 数理逻辑的有关理论、方法和技术为理论基础,是机械化的、 可在计算机上加以实现的推理方法。
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第三章 确定性推理 3.1 推理概述 3.1.1 推理的基本概念
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑
一个谓词可以与一个个体相关联,此种谓词称作一元谓词,
它刻画了个体的性质。一个谓词也可以与多个个体相关联,此种谓
词称为多元谓词,它刻画了个体间的“关系”
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑
谓词的一般形式: P(x1,x2,…,xn ) 其中P是谓词,而x1,x2,…,xn是个体。谓词通常用大写字母表示,个 体通常用小写字母表示。 项:在谓词中,个体可以是常量,也可以是变量,还可以是一个 函数。例如,“小刘的哥哥是个工人”,可以表示为 worker(brother(Liu)),其中brother(Liu)是一个函数。 个体常数、变量和函数统称为项。
第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑
例如,{a/x,b/y,f(x)/z},{f(z)/x,y/z}都是臵换。 不含任何元素的臵换称为空臵换,以ℇ表示。 臵换乘法
臵换乘法作用是将两个臵换合成为一个臵换。
定义3.13假设 ={t1/x1,t2/x2,…,tn/xn} ={u1/y1,u2/y2,…,um/ym}
是两个臵换,则它们的乘积是一个新臵换,其作用于公式E时,相 当于先后λ对E的作用。它的定义如下:
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑
先作臵换{t1· 1,t2· 2,…,tn· n,u1/y1,u2/y2,…,um/ym}。 /x /x /x
若yi{ x1,…,xn}时,先从上述集合中删除ui/yi 。 若 ti· =xi时,再从上述集合中删除ti· /xi 臵换结合率 一般地说,下列的臵换结合律成立 。
第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑
由原子公式的定义出发,可定义谓词演算的合式公式如下。
定义3.5 可按下述规则得到谓词演算的合式公式:
(1) 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和B都是合式公式,则A∧B、A∨B、A→B、AB也都是合式
公式。 (4)若A是合式公式,x是任一个体变元,则(x)A和(x)A也都是合 式公式。 (5)只有按(1)—(4)所得的公式才是合式公式。
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。
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第三章 确定性推理 3.1 推理概述
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。(McDermott和他的合作者提出的所谓耶鲁射击问题、蝙蝠是鸟还是兽)
下面给出求公式{E1,E2}的最一般合一臵换的算法:
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1)令W={ E1,E2 }。 (2)令 k=0,Wk=W,σk=ε;ε是空臵换,它表示不作臵换。 (3)如果Wk只有一个表达式,则算法停止,σk就是所要求的mgu。 (4)找出Wk的不一致集Dk 。 (5)若Dk中存在元素xk和tk ,其中xk是变元,tk是项,且xk不在tk中 出现,则臵: σk+1=σk · k/xk } {t Wk+1=wk{tk/xk } k=k+1 然后转(3)。 (6)算法终止,W的mgu不存在。 可以证明,如果E1和E2可合一,则算法必停止于第(3)步。
谓词的语义:由使用者根据需要人为地定义.
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑
谓词的元数:谓词中包含的个体数目称为谓词的元数,例如P(x)是 一元谓词,P(x,y)是二元谓词,而P(x1,x2,…,xn )则是n元谓词。
谓词的阶数:在谓词P(x1,x2,…,xn )中,若xi(i=1,2,…,n)都是个体 常量、变元或函数,则称它为一阶谓词。如果某个xi本身又是一个一 阶谓词,则称它为二阶谓词,依次类推。 谓词和函数的区别:谓词具有逻辑值“真”或“假”,而函数 则是某个个体到另一个个体(按数学上的概念是自变量到因变量) 之间的映射。
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第三章 确定性推理 3.3 谓词逻辑 例3.5 设E1=P(a,v,f(g(y))),E2=P(z,f(a),f(u)),求E1 和E2的
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