基于产生式规则机器推理共45页文档

人工智能第二次实验报告产生式系统推理班级：姓名：学号：一、实验目的1. 理解并掌握产生式系统的基本原理；2. 掌握产生式系统的组成部分，以及正向推理和逆向推理过程。

二、实验要求1. 结合课本内容, 以动物识别系统为例，实现小型产生式系统;2. 要求: 正向推理中能根据输入的初始事实，正确地识别所能识别的动物；逆向推理中能根据所给的动物给出动物的特征。

三、实验算法1. 如何表示事实和特征的知识；在本程序中，我将动物的特征写入data.txt，将规则记入rules.txt，将动物种类记为goal.txt。

通过函数void readFiles(){readGoal();readCod();readRule();}读入所有数据分别存放于goal[],rule[],cod[]自定义数组中。

2. 指出综合数据库和规则库分别使用哪些函数实现的？综合数据库（包括特征和目标）typedef struct{int xuh;//存放编号char valu[50];//存放具体内容}Node;Node goal[20];Node cod[50];规则库typedef struct{int rslt;int codNum;//记载前提的个数int cod[10];//记载前提的序号int used;//记载是否已匹配成功}Nrule;Nrule rule[50];void readRule(){FILE *fp;int i;int tempxuh,tempcodn;char ch;if((fp=fopen("rules.txt","r"))==NULL){printf("cannot open data\n");exit(0);}i=0;rule[i].codNum=0;while((ch=fgetc(fp))!=EOF){if(i==14)i=i;tempcodn=0;while(ch!='\n'&&ch!=EOF) //每一条规则{tempxuh=0;while(ch<='9'&&ch>='0'){tempxuh=tempxuh*10+ch-'0';ch=fgetc(fp);}rule[i].cod[tempcodn++]=tempxuh;tempxuh=0;if(ch=='-')//下一个是结论{ch=fgetc(fp);ch=fgetc(fp);while(ch<='9'&&ch>='0'){tempxuh=tempxuh*10+ch-'0';ch=fgetc(fp);}rule[i].rslt=tempxuh;}//ifelse if(ch=='*'){ch=fgetc(fp);}rule[i].codNum++;}i++;}rulenum=i;fclose(fp);}3. 规则库的匹配算法是什么？如何选用可用规则集中的规则？分别使用哪些函数实现的？程序中的正向与逆向搜索分别是在void main()中调用forwardFinger()和backFinger()来实现的。

基于产生式规则和演绎推理的自动变速器诊断系统研究摘要：文章简要介绍了电控自动变速器故障诊断专家系统结构设计，建立了故障集合和故障原因集合、故障集合和故障原因集合的映射关系，建立了专家系统规则库，运用与/或形演绎推理方法分析了典型故障的推理过程。

关键词：产生式规则；与/或形演绎推理；电控自动变速器产生式这一术语是由美国数学家E.Post在1943年首次提出来的。

1972年，纽厄尔和西蒙在研究人类的知识模型中开发了基于规则的产生式系统，产生式规则表示法具有便于推理的自然性、便于对规则库进行模块化处理、便于用统一的表示模式表达专家系统中多方面知识有效性和格式的规范性。

产生式规则表示法已成为目前人工智能中应用最多的一种知识表示模式。

随着人工智能的发展，专家系统用于复杂系统的故障诊断成为人工智能一个重要的应用领域。

1专家系统结构方案设计知识库包括用于存储电控自动变速器的数据库和规则库。

数据库用于存储结构与工作原理知识、专家经验知识，规则库用于存储故障诊断规则。

推理机是专家系统的核心，根据故障现象判断故障类型，分析故障原因，并提出故障排除措施。

电控自动变速器故障诊断专家系统诊断过程是一个多级目标推理过程。

推理过程按照元知识控制目标的执行顺序，对规则库进行搜索匹配。

系统以黑板作为信息传输的介质，以实现各部分之间的信息交换。

2知识库设计专家系统知识库设计主要包括事实数据库设计和规则库设计。

2.1事实数据库设计2.1.1电控自动变速器结构和性能数据库电控自动变速器由液力变矩器、行星齿轮变速器、液压控制子系统、电子控制子系统和操纵机构五部分组成。

不同型号的电控自动变速器在组成、结构、性能上存在很大差异，因此应分别建立相应的数据库，采用分层框架网络表示法。

2.1.2故障类型数据库首先对电控自动变速器可能发生的故障进行列举和分析，然后将全部故障类型定义为一个故障集合，用一个欧氏向量S表示：S＝{S1，S2，S3，…，Sn} （1）Si为第i种故障类型，n表示故障类型的总数。

第六章基于产生式规则的机器推理教学目的：使学生掌握产生式系统的定义、组成和推理技术。

教学重点和难点：产生式系统与规则演绎系统的差别和产生式系统的组成。

难点为产生式系统的控制策略等。

主要教学内容及要求：了解：产生式系统的程序实现理解：产生式系统与图搜索的区别掌握：产生式系统的组成结构，通过实践掌握产生式系统的设计和工作过程。

熟练掌握：产生式规则与产生式系统产生式这一术语，是1943年在美国数学家波斯特（E.Post）提出的一种称为波斯特机的计算模型里被首次使用的。

波斯特机的目的在于证明它和“图灵机”具有相同的计算能力。

在该模型中，波斯特主要是用类似于文法的规则对符号串做替换运算，并把其中的每一条符号变换规则称为一个产生式。

此后，产生式不断发展，1972年纽厄尔和西蒙在研究人类的认知模型中开发了基于规则的产生式系统。

目前，产生式表示法已成为人工智能中应用最多的一种知识表示模式，尤其是在专家系统方面，许多成功专家系统都是采用产生式知识表示方式。

产生式表示法也称为产生式规则表示法。

本节主要讨论产生式方法的基本方法、基本结构、基本过程和基本类型。

2.1.1产生式表示的基本方法及特性产生式表示法可以很容易地描述事实、规则以及它们的不确定性度量。

对非确定性知识的产生式表示方法，将主要在第4章讨论。

1.事实的表示事实可看作是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句。

其中，语言变量的值或语言变量之间的关系可以是数字，也可以是一个词等。

例如，陈述句“雪是白的”，其中“雪”是语言变量，“白的”是语言变量的值。

再如，陈述句“王峰热爱祖国”，其中，“王峰”和“祖国”是两个语言变量，“热爱”是语言变量之间的关系。

在产生式表示法中，事实通常是用三元组或四元组来表示的。

对确定性知识，一个事实可用一个三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）来表示。

其中，对象就是语言变量。

这种表示方式，在机器内部可用一个表来实现。

生成式模型推理式模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在机器学习领域中，生成式模型和推理式模型是两种常见的方法。

它们都是用于描述和处理概率和不确定性的模型。

生成式模型主要关注如何生成样本数据，而推理式模型则着眼于对给定数据进行推理和预测。

生成式模型是一种通过建模随机变量的联合概率分布，从而生成新的样本数据的方法。

它通过观察已知数据的特征，学习生成这些数据的分布规律。

生成式模型的核心思想是通过学习到的分布，来生成具有与训练样本相似的新样本。

生成式模型的一大优势是可以生成新的、不存在的数据样本，从而扩展数据集。

生成式模型常用的方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、混合高斯模型（GMM）、变分自编码器（VAE）等。

与之相对，推理式模型则主要关注给定数据后如何进行推理，即通过已知的条件获得目标值的后验分布。

推理式模型用于对已知数据进行分类、回归、聚类等任务，并且可以用于预测未来的结果。

推理式模型更加注重对特征和目标之间的依赖关系建模，以便进行准确的预测。

推理式模型常用的方法包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）等。

生成式模型和推理式模型在应用领域上也有所差异。

生成式模型常用于自然语言处理、图像生成、语音合成等任务，因为它可以生成符合特定领域规则的新样本。

而推理式模型则广泛应用于文本分类、图像识别、推荐系统等任务，因为它能够对已知数据进行准确的预测和推理。

本文将详细介绍生成式模型和推理式模型的定义、原理和在不同领域的应用。

通过对两种模型的深入理解，有助于我们选择合适的模型用于解决具体问题，并推动机器学习技术的进一步发展。

1.2文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构的目的是为读者概述本文的组织方式和内容安排，并给出每个部分的简要介绍。

通过清晰明了的结构，读者可以更好地理解和把握文章全貌，以便在阅读过程中更容易找到所需的信息。

本文主要包含以下几个部分：1. 引言：本部分将对生成式模型和推理式模型进行概述，并介绍文章的结构安排和目的。

产生式系统产生式系统文档一、介绍1.1 目的本文档旨在提供关于产生式系统的详细信息，包括系统的定义、架构、工作原理以及相关的实际应用案例等。

1.2 背景随着技术的不断发展和应用，产生式系统成为了一种重要的智能处理方式。

本文档将对该系统进行全面介绍，旨在帮助读者了解并使用产生式系统。

二、系统定义2.1 什么是产生式系统产生式系统是一种基于规则库的推理机制，通过规则匹配与推理等算法，实现问题的求解和自动决策。

该系统由规则库、推理机以及知识库等组成。

2.2 系统构成产生式系统主要包括以下几个组成部分：- 规则库：存储了系统的规则集合，每条规则一般由前件和后件组成，用于进行规则匹配和推理。

- 推理机：负责根据规则集合和当前问题状态进行规则匹配和推理，推理链以及最终的推理结果。

- 知识库：存储了系统所需的领域知识，包括事实、规则和推理机制等，用于支持系统的推理过程。

- 用户界面：提供给用户与系统交互的界面，包括输入问题、展示推理结果等功能。

2.3 工作原理产生式系统的工作原理如下：- 根据用户输入的问题，系统将问题转化为内部可处理的形式。

- 推理机根据规则库和知识库进行规则匹配和推理，推理链。

- 根据推理链，系统得出最终的推理结果，并展示给用户。

三、系统应用3.1 实际应用案例1：医学诊断产生式系统可以应用于医学诊断领域，通过构建规则库和知识库，实现对病情的快速诊断和治疗建议。

3.2 实际应用案例2：智能客服产生式系统可以应用于智能客服领域，根据用户的问题和规则库，实现自动回答用户的咨询和解决问题。

四、附件本文档包括以下附件：- 附件一：规则库示例- 附件二：知识库示例五、法律名词及注释1.（Artificial Intelligence，简称）：指通过模拟与复制人类智能的各种思维特征和行为，在某些特定领域或任务上展示出与人类相似的智能行为的科学和工程。

六、全文结束。

产生式规则库实例
以下是一个产生式规则库的简单示例，涵盖了动物的分类和特征：
1. R1：IF某动物有羽毛THEN该动物是鸟类。

2. R2：IF某动物是哺乳动物AND有蹄THEN该动物是有蹄类动物。

3. R3：IF某动物是爬行动物AND有鳞THEN该动物是鱼类。

4. R4：IF某动物是两栖动物AND有皮肤THEN该动物是蛙类。

5. R5：IF某动物是昆虫AND有六条腿THEN该动物是甲虫类。

这些规则可以用来对动物的类别进行推理，基于它们所具有的特征。

例如，如果一个动物有羽毛，那么根据规则R1，我们可以推断出这个动物是鸟类。

同样地，如果一个动物是哺乳动物并且有蹄，那么根据规则R2，我们可以
推断出这个动物是有蹄类动物。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的产生式规则库可能会更加复杂，涵盖更多的特征和类别，以及更复杂的逻辑和条件。