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1、第第22章章知识表达知识表达2.1一阶谓词逻辑表示法2.1.1谓词逻辑2.1.2用谓词逻辑表示知识2.2产生式表示法2.2.1产生式与产生式系统系统组成控制策略推理方向2.2.2特殊的产生式系统2.3框架（frame）2.3.1框架的表示方法2.3.2框架的推理方法2.4语义网络（Semanticnetwork）2.4.1语义网络表示方法2.4.2语义网络推理方法作业知识表达法l 基本知识表达法：谓词逻辑、规则等。l 结构化知识表达法：语义网、框架、脚本等。2.1.2 用谓词逻辑表示知识 例：用谓词公式表示下列句子：Aformulawhosemainconnectiveisa“”isequiv
2、alenttosomeformulawhosemainconnectiveisa“”.解：首先引入下列谓词：F(x):xisaformulaMC(x,y):themainconnectiveofxisyEQ(x,y):xisequivalenttoy解：A formula whose main connective isa“”isequivalenttosomeformulawhosemainconnectiveisa“”.(x)F(x)MC(x,imp)(y)F(y)MC(y,or)EQ(x,y)2.2产生式表示法2.2.1 产生式与产生式系统l 产生式if 前提条件then 结论 或if
3、前提条件then 操作 产生式又称为规则（rule）。前提条件、结论、规则均可附加一个可信度。例：(1)如果：炉温超过上限,则：立即关闭风门。(2)如果：胶卷感光度为200,光线条件为晴天,目标距离不超过5 米,则：快门速度取250,光圈大小取f16。注：l 便于描述人处理问题的局部过程。l 人 处 理 问 题 的 整 体 过 程 可 用 一 个 规 则序列表示。系统组成推理机IE规则库RB状态数据库DB系统组成l DB：状 态 数 据 库，描 述 当 前 求 解 状 态（初 始 事实、推出的结论）l RB：状态转换规则库l IE：推理机（InferenceEngine）按 一 定 策 略 从
4、RB 中 选 择 规 则，作 用 于DB，直到DB 变为目标状态（如推出特定结论）。控制策略l 如何找出可用于当前状态的规则（匹配）l 如何选出最佳规则（消除冲突）1.匹配 将 规 则 的 前 提 条 件 逐 个 与DB 比 较，如 果 每 个 条 件 都 成 立，则 该 规 则 可 用 于 当前状态。例：DB=（b,d,g,f,h）Ri：if(eorf)andhthenc例：DB=（b,d,g,f,h）Ri：if(eorf)andhthenc 检验(eorf)是否成立:检验h 是否成立:将结论c 加入DB 得：DB=（b，d，g，f，h，c）注：l 当规则含有变量时，首先进行变量代换。参：第
5、三章3.1.3 模式匹配与变量代换l 对 于 不 精 确 规 则，需 要 计 算 前 提 和 结 论 的可信度 参：第六章2.消除冲突（优先序）l 处 理 专 门、特 殊 情 况 的 规 则，优 先 于 处 理一般情况者。如：R1：ifaandbtheneR2：ifaandbandcthenf消除冲突l 首先匹配者优先 静态有序。l 给 各 前 提 赋 予 不 同 的 优 先 级，含 高 优 先 级 条件者优先执行（质优先）。l 前提条件多的优先（量优先）。隐含各前提的优先级相同。推理方向1.正向推理（Forward）F 规则 事实 结论例：DB=（f1，f2，f3，f4，f5）R1：c1f4
6、 c2R2：f1f2f3 c1R3：f3 f5c3R4：f2 f3 f5c4R5：f1 c3c5解：假设采用“首先匹配者优先”策略，则推理过程如下：（1）使用R2：f1f2f3 c1推出c1（2）使用R1：c1f4 c2推出c2（3）使用R3：f3 f5c3推出c3（4）使用R5：f5 c3c5推出c52.逆向推理（backward）B 规则 事实 目标（结论）例：已知：DB=（f1，f2，f3，f10，f11）R1：c2 f5 p2cgR2：f1 c1c2R3：f2 f3 f4c1R4：p1 f6p2R5：c4 f11cgR6：f7 c3 f10c4R7：f8 f9c3 其 中：ci表 示
7、推 出 的 中 间 结 论，pi表 示 在 本 例 中不成立的前提。逆向推理图示：CgC2f5P2C4f11f1C1P1f6f7C3f10f1f3f4f8f93.混合推理l 正向推理不足：可能推出大量无关结论。l 逆向推理不足：可能尝试大量无关假设。混合推理的方式：1)用 启 发 式 规 则 进 行 粗 略 的 正 向 推 理，提 出 一个 假 设 的 可 能 目 标，再 用 较 详 细 的 规 则 进 行详细的逆向推理，以便验证假设。2)在 逆 向 推 理 的 基 础 上，用 正 向 推 理 推 出 更 多的相关结论。4.双向推理。l 当前事实集：初始事实、正向推理推出的中间结论。l 当前目
8、标集：原目标、为证明原目标而归约、分解出的 子目标l 交 替 使 用 正 向 推 理 和 逆 向 推 理，直 到 当 前 目 标集与当前事实集匹配。小结 产生式系统是AI最基本的结构形式。特点：l 便于模拟人的知识积累过程l 便于实现datadriven 处理方式：新数据输入 行为改变l 便于增删规则集 各规则之间相对独立。2.3框架（frame）同类事物或 过程重现特定模式框架的使用 识别 激活 问题 特征 模式 引用 参考处理方案框架的引入 为表达上述模式化知识，引入框架表示法：框架 认知模式 框架系统：包括框架、子框架。通常组织成层次结构或网状结构。可以借助类层次描述。框架的表示方法 特
9、性值：可为另一个知识表示子结构。如谓词逻辑、子框架、规则集等。可为特殊处理过程。（注视特定条件的守护程序）如：ifneededifaddedifdeniediffail 可实现微观控制机制，数据驱动，随机应变。框架的基本形式：框架的基本形式：框架名称侧面11 值11槽1侧面1m 值1m 槽2侧面21值21侧面22值2m一种具体框架模式框架名称槽1value 真实值default 缺省值if_needed 推断值的过程 槽22.3.2框架的推理方法 回溯 激活 确认 当前状态 侯选框架 可用框架 应用 联想 处理当前情况框架推理1、选择候选框架 利 用 各 框 架 的 关 键 特 征 与 当 前
10、 状 态 进 行 初步特征匹配。2、确认候选框架 进 一 步 利 用 其 余 特 征 进 行 详 细 的 匹 配（逆向），需要采用启发式经验进行灵活匹配。框架推理3、重选候选框架 当无法确认时：l 利用相似框架联想规则。l 利用框架系统的分类层次结构向上移动，找出一个能够概括当前情况的一般框架，再沿另一条路径向下找出一个候选框架。框架推理4、应用确认框架 引用现成结论（what）如诊断型问题。构造当前状态的具体解释 即给出例示框架：无结构信息 有结构信息（例示框架）框架推理4、应用确认框架 引用相应处理方案或推理知识（how）。引 导 注 意 力：不 匹 配 的 部 分，可 能 对 应 特 殊
11、 情况：）实际存在而未发现：进一步寻找。）故障。（损毁）确实不存在：修正框架模式。2.42.4语义网络语义网络（SemanticnetworkSemanticnetwork）l 最初：表达人类记忆模型及理解自然语言。l 事物之间存在自然的关系，在人脑中形成自然的联想网络（associativenet）。自然关系 联想网络l 主要用于表示不含变量的命题信息，又称为命题网（Propositionalnet）。2.4.1语义网络表示方法：1.基本表示法l 实体：概念、实例（抽象或具体）l 关系（特性）：分类：AKO，ISA，组成：ISPART，HASPART，EL，结构：SUPPORTEDBY，性质
12、：COLOR，OWNER，语义网络基本表示法大学城 西北大学 李明 助教郭杜镇25岁位于单位 职务位于年龄长安区属于西安市属于多元关系表示法 例：“a 队与b 队比赛，比分为1 3”用谓词表示为：game（a，b，1 3）用语义网表示如下：gameg1 b a1:3主队 客队ISASCORE多元关系表示法studentISA三国演义read bookJohnread1ISA ISAsubject object实现语义网实现语义网 具体实现一个语义网：l 利用实体特性特性值l 对象属性值 三元组(OAV：Objectattributevalue)例：用PROLOG 子 句（谓 词）也 可 以 方
13、 便 地 表示语义网：ISA（氧气，单质）.化学性质（氧气，RA_1）.化学性质（氧气，RA_2）.例：a_kind_of(苹果，水果).taste(苹果，甜).a_kind_of(富士，苹果).intro_from(富士，日本).is_a(日本，亚洲国家).量词的表示 存在量词的表示 可直接用ISA 链表示 全称量词的表示 例：下面语句“Everydoghadbittenapostman”可表示如下：量词的表示S1：Form，whichstatestherelationthatisbeingasserted.Form 中的其它变量B，P 为存在变量。ISAS1GSGS1DOG BITE PO
14、STMAND B PFormISAISA ISA攻击者 受害者2.4.2语义网络推理方法 语义网表示法无统一的形式语义，具体网络结构的含义由具体的应用决定，相应的推理方法，或使用网络的方法各异。l 常用推理过程：搜索、匹配（PROLOG）、继承，可信度传播（PROSPECTOR）。匹配：（1）构造一个含有未知结点或未知关系的 问题网络片段；（2）在语义网络知识库中搜寻可与问题 网络片段匹配的网络片段；（3）从匹配的网络片段中提取对应的结点 或关系值。匹配：例：已知一个学生信息语义网络，需要查询赵明的专业。解：首先构造一个语义网络片段：当该片段与主网络匹配时，将得到y 值。赵明x教育yRecip
15、ientMajorISA匹配：注：该语义网络片段对应如下Prolog 目标：GOALISA(x,教育)，Recipient(x,赵明)，Major(x,y)赵明x教育yRecipientMajorISA继承：假设希望通过继承来确定F 结点的S 特性的值：inherit（F，S）NL=F 的ISA 结点及F 的AKO结点while(NL!=NULL）N=first（NL）;NL=rest（NL）;V=get（N，S，value）;if(Vnil)thenreturnV;NL=NL+N 的AKO结点/队列returnfail;作业习题二(P.55)2.4(2)(8)2.62.132.17(2)（4）2.195/12/202352AI