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人工智能产生式表示法“产生式”由美国数学家波斯特（ E.POST在1934年首先提岀，它根据称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。
1972年纽厄尔和西蒙在研究人类知识模型中开发了基于规则的产生式系统。
1.产生式的基本形式' 或 IF P THEN Q常用结构示例原因a结果天下雨，地上湿条件a结论如果把冰加热到 0。
以上，冰就会融化为水前提a操作若能找到一根合适的杠杆，就能撬起那座大山事实a进展夜来风雨声，花落知多少情况a行为刚才开机了，意味着发岀了捕获目标图像的信号表1产生式表示的常用结构及示例2.产生式系统把一组产生式放在一起，让它们互相配合，协同作用，一个产生式生成的式作为已知事实使用，以求得问题的解决，这样的系统称为产生式系统。
串代替规则提岀了一种结论可以供另一个产生3. 动物识别系统产生式推理链设动物识别知识库中已包含识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、海鸥等 条规则。
图1产生式系统7中动物15R1：F某动物是哺乳动物 AND是食肉动物 AND是黄褐色 AND身上有斑点 THEN该动物是金钱豹R2: IF某动物是哺乳动物 AND是食肉动物 AND是黄褐色 AND身上有黑色条纹 THEN该动物是老虎R3： IF某动物是有蹄类动物 AND有长脖子 AND有长腿AND身上有暗斑点 THEN该动物是长颈鹿R4： IF某动物是有蹄类动物 AND身上有黑色条纹 THEN该动物是斑马R5: IF该动物是鸟 AND有长脖子 AND有长腿AND不会飞AND有黑白两色 THEN该动物是鸵鸟R6: IF某动物是鸟 AND会游泳AND不会飞AND有黑白两色 THEN该动物是企鹅R7： IF某动物是鸟 AND会游泳AND善于飞THEN该动物是海鸥R8: IF动物是哺乳动物 AND嚼反动物THEN该动物是有蹄类动物R9: IF某动物有毛发THEN该动物是哺乳动物R10: IF某动物有奶THEN该动物是哺乳动物R11: IF某动物有羽毛 THEN该动物是鸟R12: IF某动物会飞 AND会下蛋THEN该动物是鸟R13: IF 某动物吃肉 THEN该动物是食肉动物R14: IF某动物有犬齿 AND有爪子AND眼盯前方THEN该动物是食肉动物R15: IF某动物是哺乳动物 AND有蹄子THEN该动物是有蹄类动物Rl M2 U脈¥7的在农nifi 孔肉fun r 服衲團zi图3动物识别系统的推理链已知有斑点、长脖子、长腿、有奶、有蹄子正向推理： R10-->R8-->R3反向推理：假设 R1到R7的某个结论成立，逐个与现有事实匹配正反向混合推理：正向推理，有斑点--> 豹子或长颈鹿；根据其他事实反向推理优点缺点自然性效率不高，组合爆炸模块性不能表达具有结构性的知识有效性清晰性表1产生式表示法的特点4.产生式表示法的适用范围1）由许多相对独立的知识元组成的领域知识，彼此间关系不密切，不存在结构关系2）具有经验型及不确定性的知识，而且相关领域对这些知识没有严格、统一的理论3）领域问题的求解过程可被表示为一系列相对独立的操作，而且每个操作可被表示为一条或多条产生式规则人工智能面向对象表示法1.面向对象基本概念1）对象：客观世界中的任何事物2）类：一组相似对象的抽象3）封装：对象之间除了互递消息之外，不再有其它的联系• 对象的状态只能由它的私有操作来改变«当一个对象要改变另一个对象时，它只能向该对象发送消息，该对象接受消息后就根据消息的模式找岀相应的操作，并执行操作改变自己的状态4）继承：父类所具有的数据和操作可被子类继承5）面向对象的基本特征：模块性、继承性、封装性、多态性、易维护性、便于进行增量设计2.表示知识的方法一个智能求解系统可用具有层次结构的四元组模型：& =煮口刀&泌：曲> ,其中S依据系统反映的主题（Subject ）来命名，称为主题层ID是对象标识符，又称为对象名，反映当前对象及其所属类别DS是数据结构，又称属性层，描述了当前对象的内部状态及静态属性。
常用的知识表示方法知识表示方法是人工智能中一个非常重要的领域，其主要目的是设计一种计算机程序，使其能够利用已有的知识去推理、学习和解决新问题。
在现代人工智能系统中，有许多常用的知识表示方法，包括逻辑表示、产生式表示、框架表示、语义网络表示、神经网络表示、本体表示等等。
下面将分别对这些知识表示方法展开详细的描述。
1. 逻辑表示逻辑表示是指使用逻辑语句来描述知识的方式。
这种表示方法最早应用于人工智能领域，它使用命题逻辑、谓词逻辑、模态逻辑等形式化逻辑体系来表达知识。
逻辑表示法的优点是表达简单直观，易于推理，而且能够容易地与其它知识表示方法相结合。
该方法的主要缺点是计算复杂度较高，不适用于大规模的知识表示。
2. 产生式表示产生式表示法是一种基于规则的知识表示方法，它通过一系列的规则来描述问题解决过程。
规则通常由条件和结果两部分组成，当条件满足时，就会执行规则，得到相应的输出结果。
产生式表示法的优点是表达简单易懂，适合大规模知识的表示和处理。
该方法的主要缺点是规则的编写和管理比较困难，而且可能出现死循环等问题。
3. 框架表示框架表示法是一种以对象为中心的知识表示方法，它通过描述事物的属性、关系、功能等方面来构建一个框架模型，从而达到表示知识的目的。
框架表示法的优点是具有良好的结构、易于维护和扩展。
该方法的主要缺点是无法处理复杂的关系和不确定性，而且不适用于处理嵌套结构。
4. 语义网络表示语义网络表示法是一种以图形为基础的知识表示方法，它通过节点和边的组合来描述概念、关系和属性等知识。
语义网络表示法的优点是视觉化表达直观，易于理解和调试，适用于复杂的知识系统。
该方法的主要缺点是不适用于大量数据的处理，因为图形结构比较复杂，计算开销较大。
5. 基于案例的表示基于案例的表示法是一种通过描述已有的实例来表达知识的方法，它将具体的案例作为基本单位，通过比较和分析不同案例之间的相似性和差异性来实现知识的表示和推理。
知识表⽰的⽅法——逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰知识表⽰的⽅法知识表⽰⽅法种类繁多，通常有直接表⽰、逻辑表⽰、产⽣式规则表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法、脚本表⽰⽅法、过程表⽰、混合型知识表⽰⽅法、⾯向对象的表⽰⽅法等。
在本⽂中，着重介绍⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法。
⽬前使⽤较多的知识表⽰⽅法主要有：逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、框架表⽰法、语义⽹络表⽰法、⾯向对象表⽰等等。
2.3.2.1 ⼀阶谓词逻辑表⽰法[45]通过引⼊谓词、函数来对知识加以形式化描述，获得有关的逻辑公式，进⽽以机器内部代码表⽰的⼀种⽅法。
谓词逻辑是⼀种形式语⾔，它与⼈类的⾃然语⾔⽐较接近，是⽬前能够表达⼈类思维活动的⼀种最精确的语⾔，它具有丰富的表达能⼒，因⽽可以表⽰⼤量常识知识。
它具有简单、⾃然、精确、灵活、容易实现等特点。
⼀阶谓词的⼀般形式为 P(x1, x2 (x)n)。
其中，P 是谓词，x1, x2 (x)n是常量、变元或函数。
谓词逻辑适⽤于表⽰事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以⽤来表⽰事物间关系的知识，即规则。
例如：物体 A 在物体 B 的上⾯，可以表⽰为：On(A,B)；物体 A 是书，可以表⽰为：book(A);书 A 在书 B 上，可以表⽰为：On(book(A),book(B))。
⼀阶谓词逻辑表⽰法的局限性在于它难以表达不确定性知识和启发性知识，推理⽅法在事实较多时易于出现组合爆炸，且推理过程繁杂、效率低。
2.3.2.2 产⽣式表⽰法多数较为简单的专家系统（Expert System）都是以产⽣式表⽰知识，相应的系统被称作产⽣式系统。
产⽣式系统，由知识库和推理机组成。
其中知识库由事实库和规则库组成。
事实库是已知事实的集合，规则库是产⽣式规则的集合。
规则则是产⽣式规则。
规则库蕴涵着将问题从初始状态转换到解状态的那些变换规则，规则库是专家系统的核⼼部分。
规则可以表⽰成与或树的形式，基于事实库中的事实通过与或树求值的过程就是推理。
