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产生式系统产生式系统（production system）由波斯特（Post）于1943年提出的产生式规则（production rule）而得名。
人们用这种规则对符号进行置换运算。
1965年美国的纽厄尔和西蒙利用这个原理建立了一个人类的认知模型。
同年，斯坦福大学利用产生式系统结构设计出第一个专家系统DENDRAL。
产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统。
这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对的概念。
在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识，如事物、事件和它们之间的关系；用产生式规则表示推理过程和行为。
由于这类系统的知识库主要用于存储规则，因此有吧这类系统称为基于规则的系统（rule-based system）。
1、产生式系统的基本要素1.1产生式系统的组成产生式系统由三部分组成，即总数据库（Global Database），产生式规则库（Set of Product Rules）和控制策略（Control Strategies），各部分之间的关系如图1所示。
图1.产生式系统的主要组成1.1.1总数据库（Global Database）总数据库又称综合数据库、上下文、黑板等，用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题的初始状态、事实或证据、中间推理结论和最后结果等，其中的数据是产生式规矩的处理对象。
数据库中的数据根据应用的问题不同，可以使常量、变量、谓词、表结构、图像等等。
例如，关于动物世界的产生式系统有如下数据库：…(Mammal Dog)(Eat Dog Meat)…从另一个角度，数据库可视为推理过程中间结果的存储池。
随着中间结果的不断加入，是数据库描述的问题状态逐步转变为目标状态。
1.1.2 规则库（Set of Product Rules）产生式规则库是某领域知识用规则形式表示的集合，其中包含将问题从初始状态转换到目标状态的所有变换规则。
当产生式规则中某条规则的前提与数据总库中的事实相匹配时，该规则库就被激活，并把其结论作为新的事实存入总数据库。
人工智能生式规则简称产生式。
它是指形如α─→β或IFαTHENβ或其等价形式的一条规则,其中α称为产生式的左部或前件;β称为产生式的右部或后件。
①如果α、β分别代表需要注视的一组条件及其成立时需要采取的行动，那么称为条件-行动型产生式;②如果α、β分别代表前提及其相应的结论,那么称为前提-结论型产生式。
人工智能中的推理很多是建立在直观经验基础上的不精确推理，而产生式在表示和运用不精确知识方面具有灵活性，因此许多专家系统采用产生式系统为体系结构。
组成一个产生式系统由下列3部分组成：一个总数据库(global database)，它含有与具体任务有关的信息。
υυ一套规则，它对数据库进行操作运算。
每条规则由左右两部分组成，左部鉴别规则的适用性或先决条件，右部描述规则应用时所完成的动作。
应用规则来改变数据库。
一个控制策略，它确定应该采用哪一条适用规则，而且当数据库的终止条件满足时，就停止计算。
υ自由帕斯卡中free pascal 中的产生式系统的组成产生式系统由一个综合数据库、一组产生式规则和一个控制系统三个基本要素组成。
其中：综合数据库是产生式系统所用的主要数据结构，它主要用来表示问题的状态，即初始状态、中间状态和目标状态等，以及状态之间的关系。
它不是固定不变的，在求解的过程中，它的内容将越来越多，状态之间的关系也越来越复杂。
经常用来表示数据库的数据结构有串、集合、数组、树、表、记录、队列等。
产生式规则是对数据库进行操作的一系列规则。
规则的一般形式是：IF 条件 THEN 操作即满足应用的先决条件后，就对数据库实行后面的操作。
控制策略规定了操作的顺序，即在任何条件下用什么规则进行操作，什么条件下停止运行，它规定了问题的求解的搜索策略和路线。
控制策略一般可分为不可撤回方式和试探法两大类，试探法又包括回溯法和图搜索法两种。
工作方式产生式是系统的单元程序，它与常规程序不同之处在于，产生式是否执行并不在事前硬性规定，各产生式之间也不能相互直接调用，而完全决定于该产生式的作用条件能否满足，即能否与全局数据库的数据条款匹配。
简述产生式规则的基本组成产生式规则是人工智能和计算机科学中的一个重要概念，用于描述和表示问题的解决方案。
它是一种形式化的规则，用于表示问题的初始状态、目标状态和问题的解决过程中的步骤。
产生式规则由两部分组成：前件和后件。
前件描述了问题的当前状态，后件描述了解决问题的操作或动作。
产生式规则的基本组成是一个三元组(条件, 操作, 结果)，其中条件是前件，操作是后件，结果是解决问题后的状态。
产生式规则的主要作用是通过匹配问题的当前状态和前件来触发操作，从而改变问题的当前状态。
前件是产生式规则中的条件部分，用于描述问题的当前状态和约束条件。
它可以是一个或多个条件的逻辑组合，条件可以是事实、属性或其他谓词逻辑表达式。
例如，条件可以是“当前状态为A并且属性B的值大于10”或“问题的某个属性的值等于某个特定值”。
操作是产生式规则中的行为部分，用于描述解决问题的步骤和动作。
操作可以是执行某个具体的计算、修改问题的状态或触发其他产生式规则。
操作可以是计算一个新的状态，更新问题的属性或执行一系列的计算和变换操作。
结果是产生式规则中的目标状态，它描述了解决问题后的最终状态。
结果可以是一个或多个状态的逻辑组合。
例如，结果可以是“问题的当前状态为C并且属性D的值小于5”或“问题的某个属性设置为某个指定的值”。
产生式规则的使用方式可以分为两种：前向推理和后向推理。
前向推理是从问题的初始状态出发，根据匹配规则的条件和操作逐步推导出解决问题的结果。
它是一种从数据（即前提）到结论的推理方式。
后向推理是从问题的目标状态出发，根据匹配规则的条件和操作逐步推导出问题的初始状态。
它是一种从结论到数据的推理方式。
产生式规则的优点在于它们的表达能力和灵活性。
它们可以描述各种复杂的问题和解决方案，并且可以根据实际需求进行扩展和修改。
产生式规则还可以与其他技术和方法结合使用，如逻辑推理、规则引擎和机器学习等。
总之，产生式规则是一种强大的问题描述和解决方法，其基本组成为前件、操作和结果。
产生式规则正向推理八数码引言随着人工智能技术的发展，推理系统被广泛应用于各个领域。
八数码问题是一个经典的智力游戏，也是推理系统在解决复杂问题中的一个具体应用。
本文将详细介绍如何使用产生式规则进行正向推理解决八数码问题，包括问题描述、推理系统设计和具体的推理过程。
问题描述八数码问题是一个基于数字排序的游戏，游戏中有一个3x3的方格，其中包含1至8这些数字，空位用0表示。
初始状态下，数字是随机排列的，目标是通过交换数字的位置，使得方格中的数字按照从小到大的顺序排列，空位在最后。
例如，初始状态为：2 3 14 5 06 7 8目标状态为：1 2 34 5 67 8 0游戏规则允许将0与其上、下、左、右的数字进行交换，但不能交换对角线上的数字。
解决八数码问题的核心是找到一系列合法的操作步骤，将初始状态转化为目标状态。
本文将采用产生式规则正向推理的方法来解决这个问题。
推理系统设计为了使用产生式规则进行正向推理解决八数码问题，我们需要设计一个合适的推理系统。
推理系统由三个主要组成部分构成：知识库、工作内存和控制策略。
知识库知识库是推理系统存储知识的地方，它包含了一系列的产生式规则。
对于八数码问题，知识库中的规则描述了在不同状态下可以执行的操作步骤，并且规定了转化到下一状态的条件。
知识库的设计是解决问题的关键，需要考虑各个状态之间的转化关系，确保能够找到一条从初始状态到目标状态的路径。
工作内存工作内存用于存储推理过程中的中间结果和当前状态。
对于八数码问题，工作内存中需要包含当前状态的表示方式，以及记录已经执行的操作步骤和可行的下一步操作。
推理过程中，工作内存会不断更新和变化，直到找到解决问题的路径。
控制策略控制策略决定了推理系统如何进行推理。
针对八数码问题，控制策略需要确定推理的启动条件和终止条件，以及推理过程中的操作顺序。
合理的控制策略可以提高推理系统的效率和解决问题的成功率。
推理过程在了解了推理系统的设计之后，我们可以开始进行推理过程来解决八数码问题。
产生式系统产生式系统（production system）由波斯特（Post）于1943年提出的产生式规则（production rule）而得名。
人们用这种规则对符号进行置换运算。
1965年美国的纽厄尔和西蒙利用这个原理建立了一个人类的认知模型。
同年,斯坦福大学利用产生式系统结构设计出第一个专家系统DENDRAL。
产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统。
这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对的概念。
在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识，如事物、事件和它们之间的关系；用产生式规则表示推理过程和行为。
由于这类系统的知识库主要用于存储规则,因此有吧这类系统称为基于规则的系统（rule-based system）。
1、产生式系统的基本要素1.1产生式系统的组成产生式系统由三部分组成,即总数据库(Global Database）,产生式规则库（Set of Product Rules）和控制策略（Control Strategies）,各部分之间的关系如图1所示。
图1。
产生式系统的主要组成1.1.1总数据库（Global Database）总数据库又称综合数据库、上下文、黑板等，用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题的初始状态、事实或证据、中间推理结论和最后结果等,其中的数据是产生式规矩的处理对象。
数据库中的数据根据应用的问题不同，可以使常量、变量、谓词、表结构、图像等等。
例如，关于动物世界的产生式系统有如下数据库：…(Mammal Dog)(Eat Dog Meat)…从另一个角度，数据库可视为推理过程中间结果的存储池。
随着中间结果的不断加入，是数据库描述的问题状态逐步转变为目标状态。
1。
1.2 规则库（Set of Product Rules）产生式规则库是某领域知识用规则形式表示的集合,其中包含将问题从初始状态转换到目标状态的所有变换规则。
当产生式规则中某条规则的前提与数据总库中的事实相匹配时，该规则库就被激活,并把其结论作为新的事实存入总数据库。
第8章 专家系统8.1 专家系统的概念8.1.1 什么是专家系统专家系统（Expert system)是一个智能计算 机软件系统。
人类专家的特点具有丰富的专业知识和实践经验。
具有独特的分析问题和解决问题的方法和策略。
专家系统应具备的要素应用于某专门领域 拥有专家级知识； 能模拟专家的思维； 能达到专家级水平。
8.1 专家系统的概念专家系统的特点专家系统善于解决不确定性的、非结构化的、没有算法解 或虽有算法解但实现困难的问题。
如：医疗诊断、地质勘 探、天气预报、管理决策等。
专家系统是基于知识的智能问题求解系统。
不同于常规程 序基于固定算法。
专家系统=知识+推理，常规程序=数据 结构+算法。
从系统结构看，专家系统的知识与推理是分离的，因而系 统具有很好的灵活性和可扩充性。
专家系统具有“自学习”能力，能不断地对自己的知识进行 总结、扩充和完善。
具有解释功能。
在运行过程中能回答用户的提问，并具有 透明性，能以用户所能理解的方式解释得到结论的推理过 程。
专家系统不像人类专家那样容易疲劳、遗忘和受环境影 响。
它的工作状态始终是稳定如一的。
而且能够突破人类 专家的时间和空间限制，永久保存，任意复制，在不同地 区和部门使用。
8.1 专家系统的概念专家系统的实用范围用专家系统来提高工作效率 人类专家的知识很快就要失传，必须通过专家系统 来收集、保存和应用 人类专家太少，必须建造专家系统来使专家们的知 识同时应用于不同的地点。
一些危险的工作环境需要专家系统来代替人类专 家。
8.1 专家系统的概念8.1.2 专家系统的类型1。
按用途分类解释型。
根据所得到的有关数据、经过分析、推理，从而 给出解释的一类专家系统。
诊断型。
根据输入信息推出相应对象存在的故障、找出产 生故障的原因并给出排除故障方案的一类专家系统。
如医 疗诊断、机器故障诊断、产品质量鉴定等专家系统。
预测型。
根据相关对象的过去及当前状况来推测未来情况 的一类专家系统。
产生式系统的组成产生式系统是人工智能领域中一种重要的知识表示和推理方法。
它由一组产生式规则组成，每条规则由前件和后件构成，表示了一种条件-动作对。
产生式系统通过匹配规则的前件，选择合适的规则并执行相应的动作，从而实现推理和问题求解的过程。
一、产生式系统的基本组成1.1 前件：前件是规则中的条件部分，用于描述问题的特征和条件。
在问题求解过程中，产生式系统会根据输入的问题描述和已知条件，匹配规则的前件，以确定适用的规则。
1.2 后件：后件是规则中的动作部分，用于描述问题求解的结果和推理的结论。
当规则的前件与当前问题描述匹配成功时，产生式系统会执行规则的后件，得到相应的结果或结论。
1.3 规则库：规则库是产生式系统中存储规则的地方，它由一组产生式规则组成。
规则库中的规则根据具体问题的特点和需求，经过人工设计和编写，用于描述问题的解决思路和推理过程。
1.4 控制策略：控制策略是产生式系统中的重要组成部分，它决定了规则的执行顺序和方式。
控制策略可以根据不同的问题和应用需求进行调整和优化，以提高系统的推理效率和准确性。
二、产生式系统的工作原理产生式系统的工作原理可以简单描述为以下几个步骤：2.1 初始化：产生式系统在开始工作之前，需要初始化系统的状态和规则库。
初始化包括设置系统的初始状态和加载规则库。
2.2 匹配规则：产生式系统根据当前问题描述和已知条件，匹配规则库中的规则的前件。
匹配可以基于规则的特征和条件进行，也可以基于问题描述和已知条件的匹配度进行。
2.3 选择规则：当有多条规则的前件与当前问题描述匹配成功时，产生式系统需要根据一定的策略选择合适的规则。
选择规则可以基于规则的优先级、匹配度等进行。
2.4 执行规则：选择合适的规则后，产生式系统执行规则的后件，得到相应的结果或推理结论。
执行规则可以包括修改系统状态、生成新的问题描述、输出结果等。
2.5 更新状态：在执行规则后，产生式系统会更新系统的状态和问题描述。
