2.4--语义网络表示法
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第二章知识表示方法教学内容智能系统问题求解所采用的几种主要的知识表示方法(状态空间法.问题归约法.谓词逻辑法.语义网络法)以及基于不同表示法的问题求解方法。
教学重点1. 状态空间表示法中问题的状态描述.改变状态的操作和问题目标状态的搜索;2. 问题规约的一般步骤.规约的与或图表示;3. 谓词逻辑的语法和语义.量词的辖域.谓词公式的置换与合一;4. 语义网络的构成.语义基元的选择.语义网络的推理等。
教学难点状态描述与状态空间图示.问题归约机制.置换与合一。
教学方法课堂教学为主,同时结合《离散数学》等已学的内容实时提问.收集学生学习情况,充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求1. 重点掌握用状态空间法.问题归约法.谓词逻辑法.语义网络法来描述问题.解决问题;2. 掌握这些表示方法之间的差别;并对其它表示方法有一般了解2.1 状态空间法教学内容本节讨论基于解答空间的问题表示和求解方法,即状态空间法,它以状态和操作符为基础来表示和求解问题。
教学重点问题的状态描述,操作符。
教学难点选择一个好的状态描述与状态空间表示方案。
教学方法以课堂教学为主;充分利用网络课程中的多媒体素材来阐述抽象概念。
教学要求重点掌握对某个问题的状态空间描述,学会组织状态空间图.用搜索图来求解问题。
2.1.1 问题状态描述1.基本概念状态(state)它是为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0,q1,…,qn的有序集合,其矢量形式如下:Q=[q0,q1,…,qn]' (2.1)式中每个元素qi(i=0,1,…,n)为集合的分量,称为状态变量。
给定每个分量的一组值就得到一个具体的状态,如Qk=[q0k,q1k,…,qnk]' (2.2)操作符(operator)称使问题从一种状态变化到另一种状态的手段为操作符或算符。
状态空间(state space)它是表示一个问题全部可能状态及其关系的图,它包含所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。
第2章知识表示按照符号主义的观点,知识是一切智能行为的基础,要使计算机具有智能,首先必须使它拥有知识。
2.1 知识表示的概念2.1.1 知识的概念2.1.2 知识表示的概念2.2 谓词逻辑表示法2.3 产生式表示法2.4 语义网络表示法2.5 框架表示法2.6 面向对象表示法12.1.1 知识的概念知识的定义一般观点:知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验典型定义:(1) Feigenbaum: 知识是经过剪裁、塑造、解释、选择和转换了的信息(2) Bernstein:知识由特定领域的描述、关系和过程组成(3) Heyes-Roth:知识=事实+信念+启发式知识的类型按适用范围:常识性知识:通用通识的、普遍知道的、适应所有领域的知识。
领域性知识:面向某个具体专业领域的知识。
如:专家经验。
按信息加工观点陈述性知识或事实性知识:用于描述事物的概念、定义、属性,或状态、环境、条件等;回答“是什么?”、“为是么?”过程性知识或程序性知识:用于问题求解过程的操作、演算和行为的知识,即如何使用事实性知识的知识。
回答“怎么做?”控制性知识或策略性知识:是关于如何使用过程性知识的知识,如:推理策略、搜索策略、不确定性的传播策略。
按确定性:确定性知识,不确定性知识(不精确、模糊、不完备)22.1.2 知识表示的概念什么是知识表示是对知识的描述,即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。
其表示方法不唯一。
知识表示的要求表示能力:是指能否正确、有效地将问题求解所需要的知识表示出来。
可利用性:是指表示方法应有利于进行有效的知识推理。
包括:对推理的适应性,对高效算法的支持程度可组织性:是指可以按某种方式把知识组织成某种知识结构可维护性:是指要便于对知识的增、删、改等操作可实现性:是指知识的表示要便于计算机上实现自然性:符合人们的日常习惯可理解性:知识应易读、易懂、易获取等知识表示的方法逻辑表示法:一阶谓词逻辑产生式表示法:产生式规则结构表示法:语义网络,框架面向对象表示法:3第2章知识表示2.1 知识表示的概念2.2 谓词逻辑表示法2.2.1 谓词逻辑表示的逻辑学基础2.2.2 谓词逻辑表示方法2.2.3 谓词逻辑表示的应用2.2.4 谓词逻辑表示的特性2.3 产生式表示法2.4 语义网络表示法2.5 框架表示法2.6 面向对象表示法42.2.1 谓词逻辑表示的逻辑学基础命题、真值、论域命题断言:一个陈述句称为一个断言.命题:具有真假意义的断言称为命题.(定义2.1)真值T:表示命题的意义为真F:表示命题的意义为假说明:一个命题不能同时既为真又为假一个命题可在一定条件下为真,而在另一条件下为假论域由所讨论对象的全体构成的集合。
人工智能及其应用第四版答案【篇一:人工智能及其应用习题参考答案第9章】txt>9-1 分布式人工智能系统有何特点?试与多艾真体系统的特性加以比较。
分布式人工智能系统的特点:(1) 分布性系统信息(数据、知识、控制)在逻辑上和物理上都是分布的(2) 连接性各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接(3) 协作性各个子系统协调工作(4) 开放性通过网络互连和系统的分布,便于扩充系统规模(5) 容错性具有较多的冗余处理结点、通信路径和知识,提高工作的可靠性(6) 独立性系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务,降低了问题求解及软件开发的复杂性9-2 什么是艾真体?你对agent的译法有何见解?agent是能够通过传感器感知其环境,并借助执行器作用于该环境的实体,可看作是从感知序列到动作序列的映射。
其特性为:行为自主性,作用交互性,环境协调性,面向目标性,存在社会性,工作协作性,运行持续性,系统适应性,结构分布性,功能智能性把agent 译为艾真体的原因主要有:(1) 一种普遍的观点认为,agent是一种通过传感器感知其环境,并通过执行器作用于该环境的实体。
(2) “主体”一词考虑到了agent具有自主性,但并未考虑agent还具有交互性,协调性,社会性,适应性和分布性的特性(3) “代理”一词在汉语中已经有明确的含义,并不能表示出agent的原义(4) 把agent译为艾真体,含有一定的物理意义,即某种“真体”或事物,能够在十分广泛的领域内得到认可(5) 在找不到一个确切和公认的译法时,宜采用音译9-3 艾真体在结构上有何特点?在结构上又是如何分类的?每种结构的特点为何?真体=体系结构+程序(1) 在计算机系统中,真体相当于一个独立的功能模块,独立的计算机应用系统。
(2) 真体的核心部分是决策生成器或问题求解器,起到主控作用(3) 真体的运行是一个或多个进程,并接受总体调度(4) 各个真体在多个计算机cpu上并行运行,其运行环境由体系结构支持。
语义网络表示法讲稿第一篇:语义网络表示法讲稿语义网络表示法授课讲稿语义网络的概述一:语义网络的基本概念(1)什么是语义网络:通过概念及其语义关系来表达知识的一种有向网络图。
(2)节点:表示各种事物、概念、情况、属性、动作、状态等。
弧:表示节点之间的各种语义关系,指明它所连接的节点之间之间的某种语义关系(3)语义网络包括两个部分:事件,以及事件之间的关系。
(4)语义网络组成:一般是由语义单元构成的。
基本的语义单元:(节点1,弧,节点2)二:基本事实的表示(1)a.IS-A :表示一个事物是另一个事物的实例。
e:程明是一个硕士生。
b.AKO:用来连接一个类和另一个类。
e.鸟是一种动物。
c.A-Member-Of:表示一个事物是另一个事物的成员。
d.Instance-Of:表示一个事物是另一个事物的一个实例。
(2)属性关系:一般指的是事物和其属性之间的关系。
a.Have: 表示事物和属性的占有关系。
b.Can: 表示事物和属性之间的能力或技能关系c.Is:可表示属性和事物之间的关系比较多。
(3)包含关系:一般描述部分和整体之间的关系。
如:Part-Of,Compsed-Of;(4)时间关系:表示事物之间时间上的先后顺序。
(5)位置关系:表示不同事物间的位置关系。
(6)相似关系:指不同事物在形状、内容等方面的相似或相近。
实际语义网络有一个严重的问题:没有命名连接的标准。
三:情况和动作的表示语义网络中的节点,不仅可以表示一个物体或概念,也可以表示情况或动作。
多元语义网络的表示一元关系和多元关系都可以转换为二元关系来表示。
如果要表示的事实是多元关系,可以将这个多元关系转化成一组二元关系的合取。
连接词和量词的表示(1)a.合取b.析取(当合取嵌套在析取关系之内,需要进行标注)c.否定 d.蕴含 e.量化(实例见ppt)语义网络的推理语义网络中的推理过程主要有两种,一种是继承,另一种是匹配。
(1)继承:把对事物的描述从概念节点或类节点传递到实例节点在语义网络中,一般有3种继承过程:值继承、“如果需要”继承、缺省继承。
人工智能原理及其应用(王万森著)课后习题答案下载人工智能原理及其应用(王万森著)课后习题答案下载人工智能原理及其应用是一般高等教育"十一五'国家级规划教材和北京市精品教材立项项目,以下是阳光网我为大家搜集整理的人工智能原理及其应用(王万森著),希望能对你有关怀!点击此处下载人工智能原理及其应用(王万森著)课后答案人工智能原理及其应用(王万森著):内容简介本书共10章,除第1章人工智能概述外,其余内容可划分为四大部分。
第一部分为确定性人工智能的三大基本技术,包括第2, 3, 4章的学问表示、确定性推理和搜寻策略。
其次部分为计算智能和不确定性人工智能,包括第5, 6章的计算智能和不确定性推理。
第三部分为人工智能的两个重要争论领域,包括第7, 8章的机器学习和自然语言理解。
第四部分人工智能的两个重要应用技术,包括第9, 10章的分布智能和先进专家系统。
此外,还新增了人工智能试验,放在附录中。
本书还为任课老师免费供应电子课件及部分习题解答。
本书可作为高等院校计算机、自动化、通信、电子信息、信息管理、智能科学技术及其他相关学科专业的本科高班级同学和争论生教材,也可供从事相关领域争论、开发和应用的科技工参考。
人工智能原理及其应用(王万森著):名目第1章人工智能概述1.1 人工智能的定义及其争论目标1.2 人工智能的产生与进展1.3 人工智能争论的基本内容1.4 人工智能争论中的不同学派1.5 人工智能的争论和应用领域1.6 人工智能近期进展分析习题1第2章学问表示方法2.1 学问表示的基本概念2.2 一阶谓词规律表示2.3 产生式表示法2.4 语义网络表示法2.5 框架表示法2.6 过程表示法习题2第3章确定性推理3.1 推理的基本概念3.2 推理的规律基础3.3 自然演绎推理3.4 归结演绎推理3.5 基于规章的'演绎推理习题3第4章搜寻策略4.1 搜寻的基本概念4.2 状态空间的盲目搜寻4.3 状态空间的启发式搜寻4.4 与/或树的盲目搜寻4.5 与/或树的启发式搜寻4.6 博弈树的启发式搜寻习题4第5章计算智能第6章不确定性推理第7章机器学习第8章自然语言理解第9章分布智能第10章先进专家系统附录A 人工智能试验。
语义网络表示法1968年有奎廉提出的博士论文《人类联想记忆的一个显示心理学模型》中最先提出来的。
1. 语义网络的概念语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图(“带标识的有向图”(图论))。
2. 知识的语义网络表示1) 用语义网络表示事实图1用语义网络表示事实示例图2合取、析取关系语义网络示例图3动作作为节点的语义网络示例图4事件作为节点的语义网络示例2) 语义网络表示事实之间的关系分类关系图5 分类关系示例聚集关系图6 聚集关系示例推论关系图7 推论关系示例时间、位置关系图8 时间、位置关系示例3. 常用的语义联系表1 常用的语义联系4. 语义网络系统中求解问题的基本过程1) 语义网络系统的组成∙语义网络构成的知识库∙用于求解问题的解释程序——语义网络推理机2) 求解问题的过程∙根据待求解问题的要求构造一个网络片段,其中有些节点或弧的标识是空的,反映待求解的问题∙依次网络片段到知识库中去寻找可匹配的网络,以找出需要的信息。
主要解决不确定性匹配问题。
∙当问题的语义网络片段与知识库中的某语义网络片段匹配时,则与询问处匹配的事实就是问题的解。
表2 语义网络表示法的特点参考文献:[1] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安: 西安交通大学出版社[2] 尹朝庆. 人工智能方法与应用. 武汉: 华中科技大学出版社, 2007.《AI语义网络表示法》导学东风一中信息技术课题组【学习目标】认知知识的语义网络表示法。
重点掌握语义网络的结构,掌握二元语义网络表示方法,了解语义网络的特点。
【学习任务】语义网络表示的词法、结构、过程、语义。
一、复习知识表示法五种二、新知语义网络(Semantic network)是由节点和带标记的边(弧)组成的一种网络图。
其中节点表示事物、对象、状态等,边(弧)表示节点间的联系。
语义网络可以表示人类用语言进行描述的知识。
常见的语义关系有以下几种:1.类属关系类属关系表示类与个体关系,是最常用的一种语义关系,通常用”is_a”或ISA标识。
【教学目标】认知知识的语义网络表示法;掌握语义网络的结构,【教学重点】语义网络表示的词法、结构、过程、语义。
【教学难点】如何选择节点和弧线来构成语义网络。
导入:给句子,让学生找出句子的主谓宾(语文课中经常做)张华是一名中学生。
思考讨论:上面的句子可不可以用下面的形式表示:是张华——>中学生引入课题:人工智能知识表示法的一种形式:语义网络表示法新授:一、语义网络1、概念语义网络(Semantic network)是由节点和带标记的边(弧)组成的一种网络图。
注:节点:表示事物、对象、状态等,边(弧):表示节点间的联系,弧是有向弧,方向不能随意调换。
2、结构:是张华——>中学生通过上图可看出:语义网络一般由最基本的语义单元组成,这些语义单元成为语义基元,可用下面三元组表示:(结点1,弧,结点2)练习:地球是行星。
鸟是动物。
计算机系统包括硬件系统和软件系统。
评价:前两个简单,学生能做出来,第三个可能做不出来,引出语义关系。
二、语义关系1、类属关系类属关系是指具有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系,体现的是“具体与抽象”、“个体与集体”的概念。
常用的属性有:A-Kind-of:表示一个事物是另一个食物的一种类型A-member-of:表示一个事物是另一个事物的成员Isa:表示一个事物是另一个事物的实例。
例如:是张华——>中学生可以表示成:Isa张华——>中学生练习:鸟类是动物。
张三是工会成员。
2、包含关系包含关系表示部分与整体的关系,用Part-Of标识。
与类属关系的区别是:包含关系一般不具备属性的继承性。
例如:计算机系统包含硬件系统和软件系统。
练习:两只手是人体的一部分。
3、所属关系表示属性与事物的占有关系,用Have表示。
例如:鸟有翅膀。
可以表示成:have鸟————>翅膀4、泛化关系指类结点与更高的类之间的关系,AKO(A Kind Of)作为标识。
例如:生物包含动物和植物。
知识表⽰之三——语义⽹络表⽰法
语义⽹络是知识表⽰中最重要的⽅法之⼀,是⼀种表达能⼒强⽽且灵活的知识表⽰⽅法。
语义⽹络利⽤节点和带标记的边结构的有向图描述事件、概念、状况、动作及客体之间的关系。
带标记的有向图能⼗分⾃然的描述客体之间的关系。
语义⽹络由于其⾃燃性⽽被⼴泛应⽤。
采⽤语义⽹络表⽰的知识库的特征是利⽤带标记的有向图描述可能事件。
结点表⽰客体、客体性质、概念、事件、状况和动作,带标记的边描述客体之间的关系。
知识库的修改是通过插⼊和删除客体及其相关的关系实现的。
采⽤⽹络表⽰法⽐较合适的领域⼤多数是根据⾮常复杂的分类进⾏推理的领域以及需要表⽰事件状况、性质以及动作之间的关系的领域。
语义⽹络表⽰法具有以下的优点:
把各个节点之间的联系以明确、简洁的⽅式表⽰出来,是⼀种直观的表⽰⽅法;
着重强调事物间的语义联系,体现了⼈类思维的联想过程,符合⼈们表达事物间的关系,因此把⾃然语⾔转换成语义⽹络较为容易;
具有⼴泛的表⽰范围和强⼤的表⽰能⼒,⽤其他形式的表⽰⽅法能表达的知识⼏乎都可以⽤语义⽹络来表⽰;
把事物的属性以及事物间的各种语义联系显⽰地表⽰出来,是⼀种结构化的知识表⽰法。
但是,语义⽹络表⽰法也存在着以下的缺点:
推理规则不⼗分明了,不能充分保证⽹络操作所得推论的严格性和有效性;
⼀旦节点个数太多,⽹络结构复杂,推理就难以进⾏;
不便于表达判断性知识与深层知识。
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