推理方法综述

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推理方法综述

智能控制导论大作业

学院:电子工程学院

专业:智能科学与技术

推理方法综述

一、推理的定义:

推理是人类求解问题的主要思维方法。所谓推理就是按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。通过一个或几个被认为是正确的陈述、声明或判断达到另一真理的行动,而这真理被相信是从前面的陈述、声明或判断中得出的直接推理。

二、推理方式及其分类:

1.演绎推理、归纳推理、默认推理

(1). 演绎推理:一般→个别

演绎推理是从全称判断推出特称判断或单称判断的过程,即从一般到个别的推理。最常用的形式是三段论法。

例如:

1)所有的推理系统都是智能系统;

2)专家系统是推理系统;

3)所以,专家系统是智能系统。

(2). 归纳推理: 个别→一般

是从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程,是一种从个别到一般的推理过程,分为完全归纳推理,又称为必然性推理,不完全归纳推理,又称为非

必然性推理。

例如:

(3). 默认推理:

默认推理又称缺省推理,它是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。

例如:

2.确定性推理、不确定性推理

如果按推理时所用的知识的确定性来分,推理可分为确定性推理与不确定性推理。

(1)确定性推理(精确推理)。

如果在推理中所用的知识都是精确的,即可以把知识表示成必然的因果关系,然后进行逻辑推理,推理的结论或者为真,或者为假,这种推理就称为确定性

推理。(如归结反演、基于规则的演绎系统等)

(2)不确定性推理(不精确推理)。

在人类知识中,有相当一部分属于人们的主观判断,是不精确的和含糊的。由这些知识归纳出来的推理规则往往是不确定的。基于这种不确定的推理规则进行推理,形成的结论也是不确定的,这种推理称为不确定推理。 (在专家系统中主要使用的方法)。

例如:

3.单调推理、非单调推理

如果按推理过程中推出的结论是否单调增加,或者说推出的结论是否越来越接近最终目标来划分,推理又可分为单调推理与非单调推理。

(1)单调推理。(基于经典逻辑的演绎推理)

是指在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入,推出的结论呈单调增加的趋势,并且越来越接近最终目标。(演绎推理是单调推理。)

(2)非单调推理。(默认推理是非单调推理)

是指在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入,不仅没有加强已推出的结论,反而要否定它,使得推理退回到前面的某一步,重新开始。(一般是在知识不完全的情况下进行的)

例如:

4.启发式推理、非启发式推理

如果按推理中是否运用与问题有关的启发性知识,推理可分为启发式推理和非启发式推理。

(1)启发式推理。

如果在推理过程中,运用与问题有关的启发性知识,如解决问题的策略、技巧及经验等,以加快推理过程,提高搜索效率,这种推理过程称为启发式推理。如A、A*等算法。

(2)非启发式推理。

如果在推理过程中,不运用启发性知识,只按照一般的控制逻辑进行推理,这种推理过程称为非启发式推理。(推理效率较低,容易出现“组合爆炸”问题。)

例如:

三、推理的控制策略:

主要是指推理方向的选择、推理时所用的搜索策略及冲突解决策略等。一般推理的控制策略与知识表达方法有关 (产生式系统) 。

基于规则的演绎推理

1、推理方向:

用于确定推理的驱动方式。分为正向推理(由已知事实出发)、反向推理(以某个假设目标作为出发点)和正反向混合推理(正向推理和反向推理相结合).系统组成: 知识库(KB)+初始事实和中间结果的数据库(DB)+ 推理机

(1).正向推理(事实驱动推理):已知事实→结论

基本思想:

正向推理又称数据驱动推理,是按照由条件推出结论的方向进行的推理方式,它从一组事实出发,使用一定的推理规则,来证明目标事实或命题的成立。一般的推理过程是先向综合数据库提供一些初始已知事实,控制系统利用这些数据与知识库中的知识进行匹配,被触发的知识,将其结论作为新的事实添加到综合数据库中。重复上述过程,用更新过的综合数据库中的事实再与知识库中另一条知识匹配,将其结论更新至综合数据库中,直到没有可匹配的新知识和不再有新的事实加入到综合数据库中为止。然后测试是否得到解,有解则返回解,无解则提示运行失败。

实现正向推理需要解决的问题:

①确定匹配(知识与已知事实)的方法。②按什么策略搜索知识库。③冲突消解策略。

特点:正向推理简单,易实现,但目的性不强,效率低。

(2).逆向推理(目标驱动推理):以某个假设目标作为出发点。

基本思想:

①选定一个假设目标。②寻找支持该假设的证据,若所需的证据都能找到,则原假设成立;若无论如何都找不到所需要的证据,说明原假设不成立的;为此需要另作新的假设。

主要优点:不必使用与目标无关的知识,目的性强,同时它还有利于向用户提供解释。

主要缺点:起始目标的选择有盲目性。

实现逆向推理需要解决的问题:

①如何判断一个假设是否是证据?

②当导出假设的知识有多条时,如何确定先选哪一条?

③一条知识的运用条件一般都有多个,当其中的一个经验证成立后,如何自动地换为对另一个的验证?

特点:目的性强,利于向用户提供解释,但选择初始目标时具有盲目性,比正向推理复杂。

(3).混合推理

正反向混合推理:

(1)先正向后逆向:先进行正向推理,帮助选择某个目标,即从已知事实演绎出部分结果,然后再用逆向推理证实该目标或提高其可信度;

(2)先逆向后正向:先假设一个目标进行逆向推理,然后再利用逆向推理中得到的信息进行正向推理,以推出更多的结论。