人工智能之知识表达与知识库164页PPT

（4）可表示性与可利用性
• 可表示性是指知识可以用适当的形式表示出来。例如语言 、文字、图形、神经元网络等。 • 可利用性是指知识可以被用来解决各种各样的问题。
2）.知识的类型：
（1）按知识的性质：
• 概念 • 命题 • 公理 • 定理 • 规则 • 方法
（2）按知识的作用范围：
• 常识性知识：是指通用通识的知识。即人们普遍知道的、 适应于所有领域的知识。
（2）不确定性
知识的不确定性包括不完备性、不确定性与模糊性：
• 知识的不完备性是指在解决问题时不具备解决该问题 所需要的全部知识。 • 知识的不确定性是指知识所具有的既不能完全被确定 为真，又不能完全被确定为假的特性。 •知识的模糊性是指知识的“边界”不明确的特性。
（3）矛盾性和相容性
• 矛盾性是指同一个知识集中的不同知识之间相互对立或不 一致，即从这些知识出发，会推出不一致的结论。 • 相容性是指同一个知识集中的所有知识之间互相不矛盾。
• 状态空间法 • 问题归约法 • 谓词逻辑法 • 语义网络法 • 框架表示法 • 剧本表示法 • 过程表示法 • 面向对象表示法
二. 知识表示
所谓知识表示是对知识的一种描述，即用一些约定的符 号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。所谓知识 表示过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
同一知识可以有多种不同的表示形式，而不同表示形式 所产生的效果又可能不一样。
1）.知识表示的要求
（1）表示能力
知识表示能力是指能否正确、有效地将问题求解所需要 的各种知识表示出来。知识表示能力包括以下三个方面：
第二部分 知识表示方法
➢ 知识是一切智能行为的基础，也是人工智能的重要 研究对象。要使计算机具有智能，就必须使它具有知 识，而要使计算机具有知识，首先必须解决知识的表 示问题。

应用
二分类问题，如垃圾邮件识别、疾病预 测等。
监督学习算法
原理
寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化。
应用
分类和回归问题，如图像识别、文本分类等。
非监督学习算法
原理
将数据划分为K个簇，使得簇内距离最小，簇间距离最大。
应用
客户细分、图像压缩等。
非监督学习算法
原理
通过计算数据点之间的距离，将数据逐层进行聚合。
三维重建与虚拟现实应用 展示三维重建与虚拟现实技术在游戏娱乐、教育 培训、工业设计等领域的应用案例。
06
语音识别与合成技术及应 用
语音信号处理基础
语音信号的特性
时域特性、频域特性、倒谱特性等
语音信号的预处理
预加重、分帧、加窗等
语音信号的数字化
采样、量化、编码等
语音识别技术原理及实现方法
语音识别基本原理
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪技术在视频监控、智能交通、无人机 等领域的应用案例。
三维重建与虚拟现实技术
1 2 3
三维重建方法 介绍基于多视几何的三维重建方法和基于深度学 习的三维重建方法，如SFM、MVS、深度学习 三维重建网络等。
虚拟现实技术 阐述虚拟现实技术的原理和实现方式，包括头戴 式显示设备、3D建模和渲染技术、空间定位技 术等。
产业生态
包括科研机构、高校、企业等 组成的产业生态，共同推动人
工智能技术的发展和应用。
02
机器学习原理及算法
监督学习算法
原理
通过最小化预测值与真实值之间的 均方误差，求解最优参数。
应用
预测连续型数值，如房价、销售额 等。
监督学习算法
原理
通过Sigmoid函数将线性回归结果映 射到[0,1]区间，表示概率。

2024/2/15
2.2.2 谓词逻辑表示知识举例
例3
用谓词逻辑表示下列知识： 人人爱劳动。 自然数都是大于零的整数。 所有整数，不是偶数就是奇数。
第一步
定义谓词如下： MAN(x)：x是人 LOVE(x，y)：x爱y N(x): x是自然数 I(x):x是整数 E(x): x是偶数 O(x): x是奇数 GZ(x): x大于零
效率低,过程冗长 灵活性差，不确定知识
组合爆炸
优点
缺点
2024/2/15
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2.3 产生式表示法1943年由美国数学家Fra bibliotek.Post提出。
产生式知识 表示方法
它使用类似文法的规则。用该方法求解 问题时的思路与人类很相似。目前大部 分的专家系统都采用产生式系统的结构 来构建。
2024/2/15
产生式系统的组成
例1
张三是学生，李四也是学生。
第一步
定义谓词如下： ISStudent(x)：x是一个学生 张三是个体 李四也是个体
第二步
将个体代入谓词中，得到 ISStudent(张三)， ISStudent(李四)
第三步
根据语义，用逻辑连接符连接 ISStudent(张三) ∧ISStudent(李四)
2024/2/15
能否在同一层次上和不同层次上模块化
是否适于推理
知识和元知识能否用统一的形式表示
是否适于计算机处理
是否适合于加入启发信息
是否有高效的求解算法 能否表示不精确知识
过程性表示还是说明性表示 表示方法是否自然
2024/2/15
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2.2 一阶谓词逻辑表示法
一阶谓词逻 辑表示法
一种重要的知识表示方法，它以数理逻辑 为基础，是到目前为止能够表达人类思维 和推理的一种最精确的形式语言。它的表 现方式和人类自然语言非常接近，它能够 被计算机进行精确推理。

场景解析
对图像中的场景进行解析和理解，包括场景分类 、场景布局、物体间关系等任务，有助于机器人 导航、自动驾驶等应用。
文字识别
从图像中识别出文字信息，包括印刷体文字识别 和手写文字识别等任务，广泛应用于文档数字化 、自然语言处理等领域。
05
CATALOGUE
人工智能伦理与安全问题
数据隐私保护政策解读
、建立监督机制、加强员工培训等。
算法偏见和歧视问题探讨
01
算法偏见和歧视的定义和表现
解释算法偏见和歧视的概念，以及在人工智能系统中可能出现的形式，
如性别、种族、年龄等方面的歧视。
02
算法偏见和歧视的原因分析
探讨导致算法偏见和歧视的主要原因，如数据不平衡、算法设计缺陷、
人类偏见等。
03
消除算法偏见和歧视的方法
智能客服系统能够实现多轮对话管理，根据用户的反馈和 问题进行持续的交流和解答，提高用户满意度和问题解决 效率。
智能化知识库
智能客服系统通过构建智能化知识库，整合企业内外部的 知识和信息，为用户提供全面、准确的问题解答和信息服 务。
智能推荐系统设计与实现
个性化推荐算法
智能推荐系统采用个性化推荐算法，根据用户的历史行为、兴趣偏 好和社交关系等信息，为用户推荐符合其需求的产品、服务和内容 。
自动驾驶算法
智能驾驶系统利用自动驾驶算法进行车辆控制决策和路径规划，实现车辆的自动导航和驾驶。
安全性与可靠性保障
智能驾驶系统通过多重安全保障机制，如冗余设计、故障预测与处理等，确保车辆在行驶过程中的安全 性和可靠性。同时，系统不断学习和优化自身性能，提高驾驶的准确性和稳定性。
THANKS
感谢观看
介绍消除算法偏见和歧视的技术和方法，如增加数据多样性、改进算法

02
机器学习与深度学习
机器学习原理及算法
原理
机器学习是一种通过计算机程序从数据中自动提取知识、提 升性能和完成任务的学科。它基于对数据的统计规律进行分 析，通过算法对模型进行训练和优化，从而实现对未知数据 的预测和分析。
算法
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随 机森林、支持向量机等。这些算法通过对数据的特征进行提 取和选择，建立模型并优化模型参数，从而提高模型的预测 精度和泛化能力。
03
自然语言处理与计算机视觉
自然语言处理原理及技术
自然语言处理定义
自然语言处理是一门研究如何使 计算机理解和生成人类语言的学
科。
自然语言处理原理
自然语言处理主要基于语言学、 计算机科学和人工智能等领域的 知识，通过分析语言的语法、语 义和上下文等信息，实现对自然
语言的理解和生成。
自然语言处理技术
05
人工智能的伦理与法律问题
人工智能的伦理问题
人工智能的道德决策
01
如何确保人工智能在决策过程中遵循道德原则，避免偏见和歧
视。
人工智能与人类价值观
02
人工智能的发展是否符合人类的价值观，如何平衡人工智能的
创新与人类道德伦理的关系。
人工智能对人类劳动力的影响
03
人工智能的发展可能导致部分职业的消失，如何应对由此带来
的社会和经济问题。
人工智能的隐私与安全问题
人工智能的数据隐私
人工智能需要大量的数据来训练模型，如何保护个人隐私，避免 数据被滥用。
人工智能的安全漏洞
随着人工智能技术的广泛应用，如何防范和应对网络攻击、病毒等 安全问题。
人工智能的失误和事故
如何确保人工智能系统的稳定性和安全性，避免因失误和事故造成 的不良影响。

产生式的基本形式
（2）规则型知识的产生式表示 规则描述的是事物间的因果关系。含义是：如果…则…，规则型 知识的产生式表示基本形式是：
P→Q 或者 IF P THEN Q 其中，P是生产式的前提，用于指出该生产式是否可用的条件；Q 是一组结论或操作，用于指出当前提P所指示的条件被满足时，应 该得出的结论或应该执行的操作。整个产生式的含义是：如果前 提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。
产生式系统
规则集
控制器 匹配排序 冲突裁决
匹配
检索 产生式系统结构与工作过程
综合数据库
产生式系统
【例2.1】 建立一个动物识别系统的规则库，用以识别虎、 豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。
框架表示法
框架
我们无法把过去的经验一一都存在脑子里，而只能以一个通用 的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架 （frame），框架提供了一个结构，一种组织。在这个结构或组织 中，新的资料可以用从过去的经验中得到的概念来分析和解释。 实例框架：对于一个框架，当人们把观察或认识到的具体细节填 入后，就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被 称为实例框架。 框架系统：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关 的框架连结起来便形成一个框架系统。
人工智能导论
知识表示和知识图谱
2.1知识表示
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识，智能活动过程 其实就是一个获得并运用知识的过程，要使机器系统具有人的智 能能力（人工智能AI），则必须以人的知识为基础，知识是人工 智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存 储到计算机中并被识别运用，本节将对人工智能中常用的几种知 识表示方法进行介绍，为后续学习奠定基础。

尽管不确定性知识给人们带来了一些迷惑，但它反映了客 观世界的多样性、丰富性和复杂性。
2021/5/24
第3章知识与知识表示 赵东晋
12
3.1 知识表示概述
3.1.2 知识的特性
3. 知识的可利用性和可发展性
为了使知识便于传播、学习，使有用的知识得以延续、继承与发展，人
们不断地创造了各种生动活泼的形式来记录、描述、表示和利用知识。
例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示 天气的变化。有谚语曰：“东边日(晴天)，西边雨。”但是，这只是一 种常识性的经验，并不能完全肯定或否定。
再如：甲有一头秀发，乙是两鬓如霜。您认为甲一定是青年人，乙就是 老年人吗？不能完全肯定，因为相反的事例是很多的。比如，当年的白 毛女并不是老人，而现在六十多岁的演员有一头黑发并不足奇。
知识来自于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感性认识上升成 为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条 件下，知识无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的 正确性就要接受检验，必要时就要对原来的认识加以修正或补充，以至 全部更新而取而代之。
例如，计算式1+1=10是正确的吗？
学习、可表示性使得人工智能不断得以进步与发展成为必然。
伴随着人类社会迈入信息时代，人类知识也进入了大发展时期。一方面 在淘汰旧的、老的、无用的知识，另一方面新观念、新思想、新知识不 断地被大量地挖掘涌现出来。目前，知识的更新和知识的总量，正以前 所未有的速率迅速地增长。大力发展智能科学技术，努力开发人类知识 宝库，发展新一代智力工具，这正是作为新时代智能科学工作者的光荣 历史使命。
同构
同构问题
映射
困难
原始问题

策略梯度方法
一种基于策略迭代的方法，直接优化策略参数以最大化期望回报。通过计算梯度并更新策 略参数来实现策略改进。
Actor-Critic 方法
结合了值迭代和策略迭代的方法。Actor 负责根据当前策略选择动作，Critic负责评估当前 策略的性能并指导Actor进行改进。两者相互促进，共同优化智能体的行为。
03 深度学习技术与应用
神经网络基本原理
01
神经元模型
神经网络的基本单元，模 拟生物神经元的结构和功
能。
前向传播
输入信号经过神经元处理 后向前传递的过程。
反向传播
根据误差信号调整神经元 权重的过程。
卷积神经网络 (CNN)
卷积层
通过卷积操作提取输入数 据的特征。
池化层
降低数据维度，减少计算
量。
06
人工智能伦理、法律和社会影
响
数据隐私和安全问题
数据隐私泄露
人工智能系统通常需要大量数据进行训练和学习，其中可能包含用户的个人隐 私信息。如果这些数据没有得到妥善保护，就可能导致隐私泄露事件。
网络安全问题
人工智能系统可能成为网络攻击的目标，例如黑客利用漏洞攻击人工智能系统， 获取敏感信息或者破坏系统的正常运行。
将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示。通过
迭代更新簇中心和重新划分样本，使得每个样本与其所属簇中心的距离
之和最小。
层次聚类
通过计算样本之间的距离，将距离近的样本合并为一个簇，然后不断重 复该过程，直到达到预设的簇数量或满足其他停止条件。
03
主成分分析 (PCA)
通过正交变换将原始特征空间中的线性相关变量转换为线性无关的新变
深度学习在图像识别与分类中的应用 通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像数据中提取有用 的特征，进而实现图像的高效识别和分类。

将总问题分解为若干子问题。若所有的子问题都解决了， 则总问题也解决了，这是与的逻辑关系。 • 变换—或树：将较难的问题变换为较易的等价或等效的问 题。若一个难问题可以等价变换为几个容易问题，则任何 一个容易问题解决了，也就解决了原有的难问题，这是或 的单）
2.目标：（0，0）；
3.分割操作：每次操作，分割 出一个小长方块，割去一个小黑 格和一个小白格，使状态变量都 减去1，如第一次分割，使原始状 态变成状态（2n2-1，2n2-3）。显 然，经过2n2-2次操作后，状态变 为（2，0），不可能达到所求的 目标状态（0，0）。
初始状态 （2n2，2n2-2）
• 1）、原始问题：在 2n×2n的方格棋盘 中，去掉对顶角上 两个小方格后，如 图（a）所示，问能 否将它分割为若干 1×2的小长方块？ (“组合爆炸”)。
（a）原始问题
Artificial Intelligence
• 2）、同构问题：将棋盘中 小方格相间着色，将其化为 同构问题，如图（b）所示， 由此可见，无论n为何值， 对顶角上两个小方格是同色 的，去掉它们后，小白格和 小黑格的数目之间的差值为 2。
等价问题 （易）
等价问题 （更易）
Artificial Intelligence
三) 产生式系统
• 产生式系统是一种最早被使用且直到现在 仍被广泛使用的知识表示方法.
• 在产生式系统中，知识分为两部分：用事 实表示静态知识; 用产生式规则表示推理过 程和行为.
• 三个基本部分组成：一个综合数据库（事 实库）、一组产生式规则（规则集）和一 个控制系统（控制器）。
• 知识是人们对自然现象的认识和从中总结出来的 规律、经验。
• 表示是使用人造的体系对自然界事物的运算规律 进行概括与抽象的模型。

➢人工智能是计算机科学的一个分支
，它企图了解智能的实质，并生产出 一种新的能以人类智能相似的方式做 出反应的智能机器，该领域的研究包 括机器人、语言识别、图像识别、自 然语言处理和专家系统等。
Machine learning
Computer vision
AI
Natural language learning
8 2
2 人工智能的发展与应用
➢ 人工智能的应用
1.定理证明
1977年，吴文俊关于平面几何定理的机 械化证明首次取得成功,并且创立了定 理机器证明的 “吴方法”。
2.医疗诊断
随着机器学习的病例的增多， 人工智能可以 丰富系统的知识，自动地或者在人工干预下进 行知识的积累和分析，提高医疗水平 [1]
2
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Part 4 人工智能的未来
2
14
4
人工智能的未来
➢ 健全人工智能发展标准和监管制度
任何一门新技术的诞生、发展和使用都离不开一套完整 的发展标准和科学的管理制度，这是保证科学技术“以 人为本”的根本，面对人类日益强大的科研能力，人工 智能的发展必将会在未来出现突破性的进展，强人工智 能技术也将完整的出现在人类面前。鉴于人工智能技术 的特殊性，我们不难发现，它给人类生存带来的威胁不 亚于核武器，这就要求我们必须有严格的标准来要求人 工智能的发展，并且要科学谨慎的监管其生产和使用过 程的每个细节。
(John McCarthy)
➢萨缪尔发明了“机器学习”这个词，将其定
义为“不显式编程地赋予计算机能力的研
究领域”。而能够进行机器学习的便是人工
智能。
2
4
1 人工智能是什么？
➢ 计算机学家们对人工智能的定义：
25

摘要生成
自动提取文本中的重要信息，生成 简洁明了的摘要，便于用户快速了 解文本内容。
04 计算机视觉技术
图像识别技术
基于深度学习的图像识别
光学字符识别（OCR）
通过训练深度神经网络模型，实现对 图像中物体的自动识别和分类。
将图像中的文字转换为可编辑和检索 的文本格式，广泛应用于文档数字化 、车牌识别等领域。
推荐系统
个性化推荐、广告投放、用户画 像等。
自然语言处理技术
03
词法分析技术
01
分词技术
基于规则、统计或深度学习等方法，将连续的自然语言 文本切分为独立的词汇单元。
02
词性标注
为每个词汇单元分配一个词性标签，如名词、动词、形 容词等，以揭示其在句子中的语法功能。
03
命名实体识别
识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构 名等，并进行分类标注。
人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求 解和自主学习。其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想
人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习 、推理、决策等任务。这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望
应用领域
特征提取与匹配
利用图像特征提取算法，提取图像中 的关键特征，并与已知模式进行匹配 ，实现图像识别。
目标检测技术
基于深度学习的目标检测
01
利用深度学习模型，如R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等，实现
对图像中多个目标的定位和分类。
传统目标检测方法
02
采用滑动窗口、HOG特征+SVM分类器等传统计算机视觉技术

• • • •
对一个问题的状态描述，必须确定3件事： (1) 该状态描述方式，特别是初始状态描述； (2) 操作符集合及其对状态描述的作用； (3) 目标状态描述的特性
状态空间表示
• 典型的例子: • 下棋、迷宫及各种游戏。
三数码难题
• 问题描述: • 三数码难题:有3个编有1-3并放在2X2方格 棋盘上可走动的棋子组成.棋盘上总有一个 空格,以便让空格周围的棋子走进来.直至 从初始状态到达目标状态.
知识的要素
• 控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动 作来执行的知识。是有关问题的求解步骤、规划、求 解策略等技巧性知识. • 元知识：怎样使用规则、解释规则、校验规则、解 释程序结构等知识。是有关知识的知识，是知识库中 的高层知识。元知识与控制知识有时有重叠 .
知识的分类
根据知识表达的内容，将其简单地分为如下几类： 事实性知识 知识的一般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则 往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。 这种知识描述一般性的事实，如凡是冷血动物都要冬眠，哺乳动 物都是胎生繁殖后代等。
节知识表示方法
• • • • • • • • • 内容提要：
状态空间法 问题归容之前，我们先了解一 下有关知识及其表示的概念。 人类的智能活动过程主要是一个获得 并运用知识的过程，知识是智能的基础 。为了使计算机具有智能，就必须使它 具有知识。 那什么是知识呢？
三数码难题
八数码难题
初始棋局
目标棋局
表示
•根据问题状态、操作算符和目标条件选择各种 表示，是高效率求解必须的。在问题求解过程中， 会不断取得经验，获得一些简化的表示。 • 制定操作算符集： • * 直观方法——为每个棋牌制定一套可能的走 步：左、上、右、下四种移动。这样就需32个 操作算子。 • * 简易方法——仅为空格制定这4种走步，因 为只有紧靠空格的棋牌才能移动。 • * 空格移动的唯一约束是不能移出棋盘。

自动驾驶技术：包括计算机视觉、机器学习、深度学习等
发展现状：部分自动驾驶汽车已投入实际应用，如特斯拉、谷歌等公司的自动驾驶汽车
智能客服
应用领域：电商、金融、医疗、教育等行业
功能：解答客户问题，提供咨询服务，提高客户满意度
02
技术：自然语言处理、机器学习、知识图谱等
优势：降低人力成本，提高服务效率，提升客户体验
2010年代，人工智能进入第三次黄金时代
08
应用领域
语音识别：语音转文字，语音控制等
01
图像识别：人脸识别，图像分类等
02
自然语言处理：机器翻译，语义分析等
03
机器学习：数据挖掘，模式识别等
04
智能机器人：工业机器人，服务机器人等
05
2
人工智能技术
机器学习
定义：一种通过数据训练模型，使模型具备预测、分类、识别等功能的技术
04
3
人工智能应用案例
语音识别
01
语音识别技术：将语音信号转换为文本
02
应用场景：语音输入法、语音助手、语音翻译等
03
技术难点：口音、噪音、语速等影响识别准确率
04
发展趋势：深度学习、大数据等技术推动语音识别技术不断发展
自动驾驶
自动驾驶汽车：通过传感器、摄像头、雷达等设备，实现无人驾驶
应用领域：公共交通、物流运输、个人出行等
特点：自动学习、自适应、可扩展
应用领域：语音识别、图像识别、自然语言处理等
发展历程：从浅层学习到深度学习，从监督学习到无监督学习
主要方法：监督学习、无监督学习、强化学习等
5.
4.
3.
2.
1.
自然语言处理
NLP技术包括：文本分析、信息检索、机器翻译、语义理解、情感分析等。

Ruan Xiaogang Institute of Artificial Intelligence & Robots Beijing University of Technology
2.2 产生式的形式
if-then 结构
产生式系统是一种智能机器，一种所谓的 “感知 －行动” 机构 (Perception－Action Agent)，而每一条产 生式或产生式规则就是一个微小的 “感知－行动” 子 机构，其中，if－then 结构可表达：
2.2 产生式的形式
if-then 结构
一个具有多个结论的产生式规则是可分解的， 如产生式：
if {前提} then {结论 1 and 结论 2 }
可分解为：
if {前提} then {结论 1} if {前提} then {结论 2}
因此，我们规定产生式中的结论只包含一种不 可分解的结论。
§02 产生式规则
1.8 练习与思考
3-1 符号计算学派眼中的思维是什么？ 3-2 计算机处理的符号是什么？依你的观点，人脑系统
处理的符号是什么？
3-3 什么是符号表达？什么是知识表达？ 3-4 知识表达方法应具备的主要特性是什么？ 3-5 阐述 “知识表达是人脑系统处理的符号与符号计算
机处理的符号之间的对应的关系。” 这一表述的合 理性或不合理性。
Ruan Xiaogang Institute of Artificial Intelligence & Robots Beijing University of Technology
§02 产生式规则
Section 02 Production Rules
§02 产生式规则
Ruan Xiaogang Institute of Artificial Intelligence & Robots Beijing University of Technology

F表示事实(Facts)——人类对客观世界、客观事物 的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系 的描述 R表示规则(Rules)——能表达在前提与结论之间的 因果关系的一种形式 C表示概念(Concepts)——事实的含义规则语义说 明等
5
第二章 知识表达技术
2021/12/10
2．2 知识表达技术
的冲突消解策略，这也是区分传统程序与产生式系统行为特征的关键
逻辑程序中的语句可以视作产生式规则的一种特殊形式
在产生式系统中，一条规则仅描述前提条件与行为之间的静态关 系，因此，规则的正确性应当独立地得到保证。这就是规则的自含性 ，正是由于产生式规则的自含性特点，才使得知识的表示与控制的分 离成为可能。
S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0S;G—目的 状 态,GS,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描 述)
从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态
：
O1
O2
O3
Ok
S0S1S2……G
其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)
0
第二章 知识表达技术
2021/12/10
2．5 产生式系统
规则解释（控制器）——根据有关问题的控制型知识，选择控制策略，将 规则与事实进行匹配，控制并利用知识进行推理并求解问题
通常从选择规则到执行操作分3步：
匹配、冲突消解和操作——由匹配器负责判断规则条件是否成立，冲 突消解器负责选择可调用的规则，解释器负责执行规则的动作，并在 满足结束条件时终止产生式系统的运行。
P311(f1) S0->S1
P312(f2) S1->S2