一、概述

1.知识及知识的分类

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。这些经验的描述又涉及数据和信息等概念。数据是记录信息的符号，是信息的载体和表示，信息是对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。信息仅是对客观事物的一种简单描述，只有经过加工、整理和改造等工序，并形成对客观世界的规律性认识后才能形成知识。

 2.知识表示

人工智能问题的求解是以知识表示为基础的，知识表示实际上就是对知识的描述，即用- -些约定的符号把知识编码成--组能被计算机接受并便于系统使用的数据结构。常用的知识表示方法有一阶谓词表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法、过程表示法、脚本表示法、本体表示法等。

二、谓词逻辑表示法

1.基本概念

论域:所有讨论对象的全体构成的非空集合。

个体:论域中的元素。

命题:具有真假意义的断言。

命题的真值: T:表示命题的意义为真。F: 表示命题的意义为假。（命题真值的说明: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。）

设D是论域，P: Dn→{T, F}是一个映射，其中Dn= {(x2.…,xn)(x2…xn∈D}，则称P是一个n元谓词(n= 1,2...)， 记为(x2...xn)，其中，x2....n为个体变元。

谓词与函数的区别:

谓词是D到{T，F}的映射，函数是D到D的映射;谓词的真值是T和F函数的值(无真值)是D中的元素;谓词可独立存在，函数只能作为谓词的个体。

 2.谓词逻辑表示法

谓词逻辑表示法是--种基于数理逻辑的知识表示方法，人工智能所用的逻辑包括--阶经典逻辑和除此以外的非经典逻辑。这里所提到的谓词逻辑就是一阶经典逻辑。谓词逻辑表示法不仅可以用来表示事物的状态、属性、概念等事实性知识，还能表示事物的因果关系。

 

 三、产生式表示法

1.概述

产生式表示法在人工智能中的应用非常广泛，因为它的求解过程和人类求解问题的思维过程很相像，可以用来模拟人类求解问题的思维过程。产生式系统由美国数学家E.Post于1943年作为组合问题的形式化变换理论首先提出来的。产生式表示法也常称为产生式规则表示法，许多成功的专家系统都采用这种知识表示方法。

产生式系统的知识表示方法主要包括事实和规则两种表示。

2.产生式系统

所谓产生式系统是指-组产生式相互配合，协同作用，以求得问题的解。产生式系统-般由规则库、综合数据库以及推理机3部分组成。

规则库又称知识库，是某领域知识用规则形式表示的集合。综合数据库又称事实库，是用来存放当前与求解问题有关的各种信息的数据集合。推理机又称控制系统，由- -组程序组成，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，决定了问题的推理方式和控制策略。

3.产生式表示法应用举例

动物识别系统

该系统可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、信天翁这6种动物。其规则库包含如下15条规则:

r1：IF 该动物有毛发 THEN  该动物是哺乳动物

r2:：IF 该动物有奶 THEN 该动物是哺乳动物

r3：IF 该动物有羽毛 THEN 该动物是 鸟

r4：IF 该动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟

r5: IF 该动物吃肉 THEN 该动物是食肉动物

产生式系统的控制策略

在产生式系统求解问题中，主要有两种，其一是不可撤回方式，其二是试探性方式。

①不可撤回方式

是一种“一直往前走”不回头的方式，该方式是利用问题给定的局部知识来决定选用的规则，就像动物识别系统一样，选取一条与综合数据库进行匹配，然后作用到综合数据.库，再选取一条新的规则进行匹配，此时在选择上不再考虑已经用过的规则了。

优点是控制过程简单，缺点是当问题有多个解时不一定能找到最优解。

②试探性方式

又可分为回溯方式和图搜索方式:

回溯方式是一种碰壁回头的方式。是一种完备而有效的策略，它容易实现且占内存容量较小。需要解决的主要问题:一是如何确定回溯条件，二是如何减少回溯次数

图搜索方式是一种用图或树把全部求解过程记录下来的方式。由于它记录了已试过的所有路径，因此便于从中选取最优路径。

回溯方式抹去了所有引起失败的试探路径，而图搜索方式则记住了已试过的所有路径。

4.产生式系统的推理方式

正向推理：也称为数据驱动式推理，从已知事实出发，通过规则库求得结论。其基本推理过程如下:

①获取规则集合;

②选取启用规则;

③执行启用规则;

④重复，直到达成目标。

优点:简单明了，且能求出所有解。

缺点:执行效率较低，原因是使用规则具有一定的盲目性。

逆向推理：也称为目标驱动式推理，从目标出发，反向使用规则求得已知事实。

所谓反向使用规则，是指以问题的目标状态作为初始.综合数据库，仅当综合数据库中的事实满足某条规则的后件时，该规则才被使用。

优点:不使用与问题无关的规则。因此，对那些目标明确的问题，使用反向推理方式是一种最佳选择。

双向推理：双向推理是一种既自顶向下又自底向上的推理方式，把正向推理和反向推理结合起来使用。

5.产生式系统特点

主要优点：自然性，模块性，清晰性，有效性

主要缺点：效率较低，不便于表示结构性知识难以扩展，控制的饱和问题