文档介绍：ARTIFICIAL INTELLIGENCE 人工智能原理及其应用 GOYAL@ 第三章确定性推理一、推理的基本概念 :已知事实结论知识推理是指在计算机或智能机器中,在知识表达的基础上,利用形式化的知识模型,进行机器思维求解问题,实现状态转移的智能操作序列。策略第三章确定性推理基本问题:推理的方法和控制的策略 ?根据知识表示方式分类“图搜索”方法如:状态空间法、与或图“逻辑论证”方法如:谓词逻辑等 2)推理算法与推理步骤算法:完备性如宽度优先步骤:不完备如深度优先 3)启发式与非启发式启发性知识:即解决问题的策略、技巧、窍门等实践经验和知识。例:瞎子爬山第三章确定性推理 : 一般到个别三段论归纳推理: 个别到一般完全归纳、不完全归纳枚举归纳、类比归纳等默认(缺省)推理:知识不完备 :知识和结论都是精确的非确定性推理第三章确定性推理 6)按推理过程的单调性单调推理非单调推理:加入新知识会否定原来推出的结论,使推理过程回退 :指如何使用领域知识使推理过程尽快达到目标的策略。推理策略:推理方向控制策略、求解策略、限制策略、冲突消解策略搜索策略(第五章):推理线路、推理效果、推理效率第三章确定性推理?正向推理知识库、综合数据库、推理机正向推理的过程(图 3-1 ) 优点:直观。适合于诊断、监控、设计、预测等领域。缺点;推理无明确目标,效率较低。 2)逆向推理逆向推理的过程(图 3-2 ) 优点:目标明确,效率较高缺点:情况不明时,选择假设目标的盲目性比较大,可能多次提出假设,降低系统效率第三章确定性推理 ?方法?先正后逆(图 3-3 ) (图 3-4 ) (图 3-5 ) ?适用场合?事实不够充分?正向推理推出的结论可性度不高?希望得到更多结论第三章确定性推理 :对可用知识排序?特殊知识优先?新鲜知识优先?差异性大的知识优先?领域特点优先?上下文关系优先?前提条件少者优先第三章确定性推理二、推理的逻辑基础?基本概念?谓词公式的解释对所包含的常量、函数、谓词赋值 2)谓词公式的永真性与可满足性非空个体域上的任一解释( 在D上永真);任何非空个体域(永真) 3)谓词公式的等价性与永真蕴含性在D上等价与等价 P<﹦> Q , 永真蕴含 P﹦> Q 常用的等价式、永真蕴含式(牢记)第三章确定性推理 : 前缀+母式 : W1(A), ( x)(W1(x) → W2(x)) 结论: W2(A) ?置换:在表达式中用置换项置换变量。 {t1/x1, t2/x2, …,tn/xn,} 量词串无量词公式