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人工智能期末复习一、名词解释1、人工智能（学科）：人工智能学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
2、语义网络：语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。
3、机器学习：机器学习就是让机器（计算机）来模拟和实现人类的学习功能。
4、正向推理产生式系统：正向推理也称数据驱动方式，它是从初始状态出发，朝着目标状态前进，正向使用规则的一种推理方法。
所谓正向使用规则，是指以问题的初始状态作为初始综合数据库，仅当综合数据库中的事实满足某条规则的前提时，该规则才被使用。
正向推理产生式系统简单明了，且能求出所有解，但是执行效率较低，具有一定的盲目性。
5、遗传算法：遗传算法是在模拟自然界生物遗传进化过程中形成的一种自适应优化的概率搜索算法。
6、人工智能（能力）：是智能机器执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
7、机器学习系统：机器学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统。
8、逆向推理产生式系统：逆向推理也称目标驱动方式，它是从目标状态出发，朝着初始状态前进，反向使用规则的一种推理方法。
所谓逆向使用规则，是指以问题的目标状态作为初始综合数据库，仅当综合数据库中的事实满足某条规则的后件时，该规则才被使用。
逆向推理产生式系统不寻找无用数据，不使用与问题无关的规则。
9、演绎推理：演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。
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。
10、启发式搜索：状态空间的启发式搜索是一种能够利用搜索过程所得到的问题自身的一些特性信息来引导搜索过程尽快达到目标的搜索方法。
二、填空题1、目前人工智能的主要学派有下列三家：符号主义、联结主义和行为主义。
2、常用的知识表示方法有一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法和过程表示法。
第二章知识表示方法2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用S i(nC, nY) 表示第i次渡河后，河对岸的状态，nC表示传教士的数目，nY表示野人的数目，由于总人数的确定的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3种情况：1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 (当nC不等于0或3)用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC表示，第i次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY表示，第i次渡河后，对岸野人数目的变化。
当i为偶数时，dC,dY同时为非负数，表示船驶向对岸，i为奇数时，dC, dY同时为非正数，表示船驶回岸边。
初始状态为S0(0, 0)，目标状态为S0(3, 3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。
在此，用图求法该问题，令横坐标为nY, 纵坐标为nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移动一格，也可以沿坐标轴方向移动1格，或沿坐标轴方向移动2格。
第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。
从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为：d1(1,1)--→d2(-1,0)--→d3(0,2)--→d4(0,-1)--→d5(2,0)--→d6(-1,-1)--→d7(2,0)--→d8(0,-1)--→d9(0,2)--→d10(-1,0)--→d11(1,1)2-3 利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A 开始，访问其他城市不多于一次，并返回A 。
⼭东⼤学⽹络教育-⼈⼯智能-期末考试试题答案⼭⼤⽹络教育《⼈⼯智能》1.⾸次提出“⼈⼯智能”是在（D ）年A.1946B.1960C.1916D.19562. ⼈⼯智能应⽤研究的两个最重要最⼴泛领域为：BA.专家系统、⾃动规划B. 专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D. 机器学习、⾃然语⾔理解3. 下列不是知识表⽰法的是 A 。
A：计算机表⽰法B：“与/或”图表⽰法C：状态空间表⽰法D：产⽣式规则表⽰法4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。
A：不确定性知识是不可以精确表⽰的B：专家知识通常属于不确定性知识C：不确定性知识是经过处理过的知识D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
⼀、填空题1、在删除策路归结的过程中，删除以下⼦句：含有的⼦句；含有的⼦句；⼦句集中被别的⼦句的⼦句。
正确答案：纯⽂字#永真#类含2、⼀般公认⼈⼯智能学科诞⽣于年。
正确答案：19563、在启发式搜索当中，通常⽤来表⽰启发性信息。
正确答案：启发函数4、⽤谓词、量词（存在量词，全称量词、联接词（⼀蕴涵，个合取，V析取连接⽽成的复杂的符号表达式称为。
正确答案：谓词公式。
⼆、简答与应⽤题5、何谓“图灵测试”？简单描述之，请您设计⼀个图灵测试问题来测试您⾯对的是⼀台机器还是⼀个⼈？正确答案：图灵实验是为了判断⼀台机器是否具有智能的实验，试验由三个封闭的房间组成，分别放置主持⼈、参与⼈和机器。
主持⼈向参与⼈和机器提问，通过提问的结果判断哪是⼈，哪是机器，如果⽆法判断，则这台机器具有智能，即所谓的“智能机器”6、⼀个产⽣式系统是以整数的集合作为综合数据库，新的数据库可通过把其中任意⼀对元素的乘积添加到原数据库的操作来产⽣。
设以某⼀个整数⼦集的出现作为⽬标条件，试说明该产⽣式系统是可交换的。
正确答案：说明⼀个产⽣式系统是可交换的，就是要证明该产⽣式系统满⾜可交换产⽣式系统的三条性质。
（1）该产⽣式系统以整数的集合为综合数据库，其规则是将集合中的两个整数相乘后加⼊到数据库中。
《人工智能》知识点整理第二讲知识表示2.0.知识表示的重要性知识是智能的基础：获得知识、运用知识符合计算机要求的知识模式：计算机能存储、处理的知识表示模式；数据结构（List, Table, Tree, Graph, etc.）2.1 基本概念2.1.1 数据、信息与知识数据(Data)⏹信息的载体和表示⏹用一组符号及其组合表示信息信息(Information)⏹数据的语义⏹数据在特定场合下的具体含义知识(Knowledge)⏹信息关联后所形成的信息结构：事实& 规则⏹经加工、整理、解释、挑选、改造后的信息2.1.2 知识的特性⏹相对正确性⏹一定条件下⏹某种环境中⏹......⏹不确定性⏹存在“中间状态”⏹“真”（“假”）程度⏹随机性⏹模糊性⏹经验性⏹不完全性⏹...... ⏹可表示性& 可利用性⏹语言⏹文字⏹图形⏹图像⏹视频⏹音频⏹神经网络⏹概率图模型⏹......2.1.3 知识的分类⏹常识性知识、领域性知识（作用范围）⏹事实性知识、过程性知识、控制知识（作用及表示）⏹确定性知识、不确定性知识（确定性）⏹逻辑性知识、形象性知识（结构及表现形式）⏹零级知识、一级知识、二级知识（抽象程度）2.1.4 常用的知识表示方法⏹一阶谓词（First Order Predicate）⏹产生式（Production）⏹框架（Framework）⏹语义网络（Semantic Network）⏹剧本（Script）⏹过程（Procedure）⏹面向对象（Object-Oriented）⏹Petri网（Petri Network）⏹信念网（Belief Network）⏹本体论（Ontology）……2.1.5 如何选择合适的表示方法？⏹充分表示领域知识⏹有利于对知识的利用⏹便于理解和实现⏹便于对知识的组织、管理与维护2.2 一阶谓词表示法1. 优点⏹自然性⏹接近自然语言，容易接受⏹精确性⏹用于表示精确知识⏹严密性⏹有严格的形式定义和推理规则⏹易实现性⏹易于转换为计算机内部形式2. 缺点⏹无法表示不确定性知识⏹所能表示的知识范围太狭窄⏹难以表示启发性知识及元知识⏹未能充分利用与问题本身特性有关的知识⏹组合爆炸⏹经常出现事实、规则等的组合爆炸⏹效率低⏹推理与知识的语义完全割裂2.3 产生式表示法⏹1943年E. Post第一次提出⏹称为“Post机”的计算模型（《计算理论》）⏹一种描述形式语言的语法⏹AI中应用最多的知识方法之一⏹Feigenbaum研制的化学分子结构专家系统DENDRAL⏹Shortliffe研制的的诊断感染性疾病的专家系统MYCIN⏹……2.3.1 产生式的基本形式P → Q 或IF P THEN Q CF = [0, 1]其中，P是产生式的前提，Q是一组结论或操作，CF(Certainty Factor)为确定性因子，也称置信度。
一、填空题01．构成产生式系统的基本元素有(综合数据库）(产生式规则)（控制系统），控制策略按执行规则的方式分为（正向推理）（反向推理)(双向推理）三类。
02．归结过程中控制策略的作用是给出控制策略，以使仅对选择合适的子句间方可做归结，避免（多余的不必要的归结式）。
常见的控制策略有（采用支撑集）（线性归结）（单元归结）(输入归结）.03．公式G和公式的子句集并不等值,但在（不可满足）的意义下是一致的。
04．与或图的启发式搜索算法（AO*算法）的两个过程分别是（图生成过程即扩展节点）和（计算耗散值的过程）。
05．人工智能的研究途径主要有两种不同的观点,一种观点称为（符号主义）,认为智能的基本单元是(符号)。
另一种观点称为（连接主义）,认为智能的基本单元是(神经元).06．集合{P(a,x,f(g（y）），P（z，f（z），f(u))）}的mgu（最一般合一置换）为（{z/a, f(x)/x, u/g(y)})。
07．语义网络是对知识的（有向图）表示方法,一个最简单的语义网络是一个形如（节点1、弧、节点2）的三元组，语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系、常用ISA、AKO弧表示节点间具有（类属）的分类关系.语义网络下的推理是通过(继承和匹配）实现的。
08．按综合属性分类，机器学习可分为（连接学习)（归纳学习)（分析学习）和遗传算法与分类器系统。
一个机器学习系统应有（环境)(知识库）（学习环节)(执行环节）四个基本部分组成.09．常用的知识表示法有逻辑表示法和（产生式规则表示法)（语义网络表示法）（框架理论表示法）（过程表示法)等。
10．有两个A＊算法A1和A2，若A1比A2有较多启发信息，则h1(n) （大于）h2(n）。
11．关于A算法与A＊算法，若规定h（n)≥0，并且定义启发函数:f*（n)=g＊(n）+h*(n）表示初始状态S0经点n到目标状态Sg最优路径的费用。
其中g＊（n)为S0到n的最小费用，h ＊(n）为n到Sg的实际最小费用。
⼈⼯智能期末考试知识点（考点）总结1、智能所包含的能⼒（1）感知能⼒（2）记忆与思维能⼒（3）学习和⾃适应能⼒（4）⾏为能⼒2、⼈⼯智能分为五个阶段：（1）孕育期（2）形成期（3）知识应⽤期（4）从学派分⽴⾛向综合（5）智能科学技术学科的兴起3、⼈⼯智能研究的基本内容（1）与脑科学和认知科学的交叉研究（2）智能模拟的⽅法和技术研究4、⼈⼯智能研究中的不同学派（三⼤学派）（1）符号主义（2）联结主义（3）⾏为主义5、机器学习机器学习是机器获取知识的根本途径，同时也是机器具有智能的重要标志。
有⼈认为，⼀个计算机系统如果不具备学习功能，就不能称其为智能系统。
机器学习有多种不同的分类⽅法，如果按照对⼈类学习的模拟⽅式，机器学习可分为符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘等。
6、演绎推理与归纳推理的区别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证明⼀个给定的结论。
这个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其揭⽰出来，因此它不能增殖新知识。
⽽在归纳推理中，所推出的结论是没有包含在前提内容中的。
这种由个别事物或现象推出⼀般性知识的过程，是增殖新知识的过程。
7、确定性知识确定性知识是指其真假可以明确给出的知识，其表⽰⽅法主要包含谓语逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法等。
8、谓语逻辑表⽰⽅法P299、语义⽹络表⽰法P3410、框架表⽰法（鸟框架）P4111、产⽣式推理的基本结构产⽣式推理的基本结构如图所⽰，它包括综合数据库、规则库和控制系统三个重要组成部分。
12、谓语公式P6913、状态空间的盲⽬搜索根据状态空间采⽤的数据结构的不同，它可分为图搜索算法和树搜索算法。
树搜索算法包括⼀般树和代价树的盲⽬搜索算法。
⼀般树的盲⽬搜索主要包括⼴度优先搜索算法和深度优先搜索算法两种。
14、⼴度优先搜索算法和深度优先搜索算法的区别P7915、⼋数码难题P7916、代价树的⼴度优先搜索也称为分枝界限算法P8017、城市交通难题P8118、什么是估价函数⽤来估计节点重要性的函数称为估价函数。
第二章知识表示方法1．1 知识及其表示1．知识、信息和数据数据与信息是两个密切相关的概念。
数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示。
信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。
只有把两者密切结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。
另外，数据和信息又是两个不同的概念，相同的数据在不同的环境下表示不同的含义，蕴涵有不同的信息。
信息是要以数据的形式来表达和传递的，数据中蕴涵着信息，然而，并不是所有的数据中都蕴涵着信息，而是只有那些有格式的数据才有意义。
对数据中的信息的理解也是主观的、因人而异的，是以增加知识为目的的。
不同格式的数据蕴涵的信息多少也不一样，比如，图像数据所蕴涵的信息量就大，而文本数据所蕴涵的信息量就少。
信息在人类生活中占有十分重要的地位，但是，只有把有关的信息关联到一起的时候，它才有实际的意义，一般把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。
知识是人们在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。
因此，知识、信息和数据是3个层次的概念。
有格式的数据经过处理、解释过程会形成信息，而把有关的信息关联到一起，经过处理过程就形成了知识。
知识是用信息表达的，信息则是用数据表达的，这种层次不仅反映了数据、信息和知识的因果产生关系，也反映了它们不同的抽象程度。
人类在社会实践过程中，其主要的智能活动就是获取知识，并运用知识解决生活中遇到的各种问题。
2．知识的特性与分类知识具有以下特性：相对正确性；不确定性；可表示性；可利用性。
知识的分类：(1)按知识的作用范围划分，可分为常识性知识和领域性知识。
(2)按知识的作用及表示划分，可分为事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识。
(3)以知识的确定性来划分，可分为确定知识和不确定知识。
(4)以人的思维及认识方法划分，可分为逻辑性知识和形象性知识。
3．知识的表示知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
知识表示实际上就是对人类知识的一种描述，以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。
对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
目前常用的知识表示方法有：一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、面向对象表示法和状态空间表示法，还有过程表示法、脚本表示法、与或树表示法等。
一般来说，在选择知识表示方法时，应该考虑以下几个因素：(1)能否充分表示相关的领域知识。
(2)是否有利于对知识的利用。
(3)是否便于知识的组织、维护和管理。
(4)是否便于理解和实现。
1．2 一阶谓词逻辑表示法命题逻辑与谓词逻辑是最先应用于人工智能的两种逻辑，在知识的形式化表示，特别是定理的自动证明中发挥了重要作用，在人工智能的发展史中占有重要地位。
谓词逻辑是在命题逻辑的基础上发展起来的，命题逻辑可看作是谓词逻辑的一种特殊形式，在讨论谓词逻辑之前，先来介绍命题逻辑的基本概念。
1．命题逻辑(1)命题一般将能够分辨真假的陈述句称作命题。
一个语句如果不能再进一步分解成更简单的语句，并且又是一个命题，则称此命题为原子命题。
将若干个原子命题通过下列的连接词连接起来，可构成一个复合命题，可表示比较复杂的语义。
～：称为“非”或“否定”。
其作用是否定位于它后面的命题。
当命题P为真时，～P为假；当P为假时，～P为真。
∨：称为“析取”。
它表示被它连接的两个命题具有“或”关系。
∧：称为“合取”。
它表示被它连接的两个命题具有“与”关系。
→：称为“条件”或者“蕴涵”。
P→Q表示“P蕴涵Q”，即“如果P，则Q”，其中P称为条件的前件，Q称为条件的后件。
←→：称为“双条件”。
P←→Q表示“P当且仅当Q”。
由以上连接词构成的复合命题的真值表如表2．1所示。
(2)命题公式以下面的递归形式给出命题公式的定义：①原子命题是命题公式。
②A是命题公式，则～A也是命题公式。
③若A和B都是命题公式，则A∧B、A∨B、A→B、A←→B也都是命题公式。
④只有按①～③所得的公式才是命题公式。
所以，命题公式就是一个按照上述规则由原子命题、连接词及圆括号所组成的字符串。
在命题演算公式中，连接词的优先级别次序是～，∧，∨，→，←→2．谓词逻辑(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。
谓词用于刻画个体的性质、状态或个体间的关系；而个体则指可以独立存在的物体，可以是抽象的，也可以是具体的。
谓词的一般形式是P(x1，x2，…，x n)其中P是谓词，而x1，x2，…，x n是个体。
通常谓词用大写字母表示，个体用小写字母表示。
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”。
个体可以是常量，也可以是变量，还可以是一个函数。
个体常数、变量和函数统称为项。
个体变元的取值范围称为个体域。
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，…，x n)则是挖元谓词。
在谓词P(x1，x2，…，x n)中，若x i(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，以此类推。
谓词和函数从形式上看很相似，其实它们有着本质的区别，是两个完全不同的概念。
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)之间的一个映射。
(2)谓词公式谓词公式是用连接词、量词及圆括号将一些原子谓词连接起来的字符串。
连接词包括～、∨、∧、→、←→，其意义及运算优先级与命题逻辑中的相同。
量词包括全称量词(∀x)和存在量词(∃x)，是用来刻画谓词与个体间的关系的。
全称量词(∀x)表示“对个体域中的所有(或任一个)个体x”，存在量词(∃x)表示“在个体域中存在个体x”。
(3)谓词逻辑表示知识的方法用谓词公式表示知识的步骤：①定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。
②根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。
③根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。
1．3 产生式表示法1．产生式的基本形式产生式通常用于表示具有因果关系的知识，其基本形式是P→Q或者IF P THEN Q其中，P是产生式的前提，用于指出该产生式是否可用的条件；Q是一组结论或操作，用于指出前提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。
P和Q是可由逻辑运算符and、or或not组成的逻辑表达式。
2．产生式与谓词逻辑中蕴涵式的区别蕴涵式是一个谓词公式，本身有真值，而产生式不是谓词公式，没有真值。
3．产生式系统产生式系统一般由3个基本部分组成：规则库、综合数据库和推理机。
它们之间的关系如图2．1所示。
(1)规则库规则库就是用于描述某领域内知识的产生式集合，是图2．1产生式系统的基本结构某领域知识(规则)的存储器，其中的规则是以产生式形式表示的。
规则库中包含着将问题从初始状态转换成目标状态(或解状态)的那些变换规则。
规则库是产生系统的核心，是进行问题求解的基础，其中知识的完整性和一致性、知识表达的准确性和灵活性以及知识组织的合理性，都将对产生式系统的性能和运行效率产生直接影响。
(2)综合数据库综合数据库又称为事实库，用于存放输入的事实、外部数据库输入的事实以及中间结果(事实)和最后结果的工作区。
当规则库中的某条产生式的前提可与综合数据库中的某些已知事实匹配时，该产生式就被激活，并把用它推出的结论放人综合数据库中，作为后面推理的已知事实。
显然，综合数据库的内容是在不断变化的，是动态的。
(3)推理机推理机是一个或一组程序，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，包含了推理方式和控制策略。
控制策略的作用就是确定选用什么规则或如何应用规则。
通常从选择规则到执行操作分3步完成：匹配、冲突解决和操作。
①匹配。
匹配就是将当前综合数据库中的事实与规则中的条件进行比较，如果相匹配，则这一规则称为匹配规则。
因为可能同时有几条规则的前提条件与事实相匹配，究竟选哪一条规则去执行呢?这就是规则冲突解决。
通过冲突解决策略选中的在操作部分执行的规则称为启用规则。
②冲突解决。
冲突解决的策略有很多种，其中专一性排序、规则排序、规模排序和就近排序是比较常见的冲突解决策略。
·专一性排序：如果某一条规则条件部分规定的情况比另一规则条件部分规定的情况更有针对性，则这条规则有较高的优先级。
·规则排序：规则库中规则的编排顺序本身就表示规则的启用次序。
·规模排序：按规则条件部分的规模排列优先级，优先使用较多条件被满足的规则。
·就近排序：把最近使用的规则放在最优先的位置。
即那些最近经常被使用的规则的优先级较高。
这是一种人类解决冲突最常用的策略。
③操作。
操作就是执行规则的操作部分。
经过操作以后，当前的综合数据库将被修改，其他的规则有可能成为启用规则。
4．用产生式表示知识的方法用产生式表示知识步骤：①分析待表示问题中所涉及的对象、事件或操作及它们之间的逻辑关系。
②确定具有因果关系的对象、事件或操作。
③把那些表示原因的对象、事件或操作用谓词表示出来，并根据这些对象间的逻辑关系(and、or、not)组成产生式的前提P。
④把那些表示结果的对象、事件或操作用谓词表示出来，并根据这些对象间的逻辑关系(and、or、not)组成产生式的结论Q。
⑤将前提和结论组成产生式(P→Q)或(IF P THEN Q)。
1．4 语义网络表示法1．语义网络的概念及其结构语义网络是通过概念及其语义关系来表示知识的一种网络图，它是一个带标注的有向图。
其中有向图的各节点用来表示各种概念、事物、属性、情况、动作、状态等，节点上的标注用来区分各节点所表示的不同对象，每个节点可以带有若干个属性，以表征其所代表的对象之特性；弧是有方向、有标注的，方向用来体现节点间的主次关系，而其上的标注则表示被连接的两个节点间的某种语义联系或语义关系。
在语义网络中，节点还可以是一个语义子网络，所以，语义网络实质上可以是一种多层次的嵌套结构。
2．语义网络中常用的语义关系语义网络的引入，主要是为了表示概念、事物、属性等及它们之间的语义关系。
语义关系的分析、提取、表示，是语义网络知识表示的关键。
常用的语义关系主要包括以下几种：①类属关系：体现了一种具体与抽象的层次分类。
其直观含义是“是一个(ISA)”、“是一种(AKO)”、“是一员(AMO)”等。
类属关系具有继承性，低层节点可继承高层节点的属性。
②部分与整体关系：表示某一事物的部分与整体间的关系，或者说表示一种包含关系。
