人工智能原理(ppt 53頁(yè))(文件)
【正文】 通常，把事實(shí)表達(dá)式的與或圖表示倒過(guò)來(lái)畫(huà)，即把根節(jié)點(diǎn)畫(huà)在最下面，而把其后繼節(jié)點(diǎn)往上畫(huà)。 (目標(biāo)可由葉節(jié)點(diǎn) 析取 得到 ) 對(duì)上圖，若目標(biāo)為： P∨Z∨X 或 P∨Z∨Y 時(shí)，就算證出。 例：目標(biāo)表達(dá)式 Y X{P(X)=[Q(X,Y)∧[R(X)∧S(Y)]]} 化成與或形 P(f(Y))∨{Q(f(Y),Y)∧[R( f(Y))∨S(Y)]} ?? 與事實(shí)表達(dá)式的與或圖不同的是，對(duì)于目標(biāo)表達(dá)式，與或圖中的連接符用來(lái)區(qū)分合取關(guān)系的子表達(dá)式。 W=(L1∧L2) 可以化為兩個(gè)規(guī)則： W=L1和 (∧) W=L2 3. 作為終止條件的事實(shí)節(jié)點(diǎn)的一致解圖 逆向系統(tǒng)中的事實(shí)表達(dá)式均限制為文字合取形。 用目標(biāo)表達(dá)式表示為： X Y[貓（ Y） ∧ 狗（ X） ∧ 可怕 (Y， X)] ? 貓（ Y） ∧ 狗（ X） ∧ 可怕 (Y， X) 貓（ Y） 狗（ X） 可怕 (Y， X) {MT/Y} {FD/X} 貓（ MT） 狗（ FD） 可怕 (Y， X) R2 叫（ X） 溫順 (X) {FD/X} 叫（ FD） 溫順 (X) 逆向系統(tǒng)的一致解圖 R1 紅色節(jié)點(diǎn)為事實(shí)節(jié)點(diǎn) 搖尾 (X ) 狗（ X） {FD/X} {FD/X} 搖尾 (FD ) 狗（ FD） 終止在事實(shí)節(jié)點(diǎn)前的臵換為 {MT/Y}， {FD/X}。這個(gè)系統(tǒng)就是我們所要研究的規(guī)則雙向演繹系統(tǒng)。 不確定性推理 對(duì)于許多比較復(fù)雜的人工智能系統(tǒng)，往往含有復(fù)雜性、不完全性、模糊性和不確定性。例如，當(dāng)你觀察某種動(dòng)物的顏色時(shí)，你可能說(shuō)這種動(dòng)物的顏色看起來(lái)是白色的，但也可能是灰色的。這個(gè)系數(shù)被稱(chēng)為可信度。 在 MYCIN系統(tǒng)中主要采用這種方法。 關(guān)于規(guī)則和結(jié)論的不確定性 規(guī)則的不確定性，它表示 當(dāng)規(guī)則的條件被完全滿(mǎn)足時(shí)，產(chǎn)生某種結(jié)論的不確定程度 。 規(guī)則：如果 該動(dòng)物有毛發(fā) 那么 它是哺乳動(dòng)物 規(guī)則：如果 該動(dòng)物能產(chǎn)乳 那么 它是哺乳動(dòng)物 1. 基于模糊集理論的方法 取支持該結(jié)論的各規(guī)則的結(jié)論可信度的最大值作為結(jié)論的可信度 。 RJ=RJ1*RJ2*…*R Jn （ 3）按公式求結(jié)論的可信度 CJ:CJ= RJ/(1+RJ) 當(dāng)條件不確定性、規(guī)則不確定性、多個(gè)規(guī)則支持同一結(jié)論時(shí)，可按順序依次解決。 3. 確定對(duì)引起感染的有機(jī)體有抑制作用的藥物。 演講完畢，謝謝觀看！ 。 前兩步診斷，后兩步治療。步驟 4個(gè)： 1. 確定患者有無(wú)需要治療的細(xì)菌性感染。 一組規(guī)則支持結(jié)論的可信度，可用以下方法求得： （ 1）首先把各規(guī)則結(jié)論的可信度 CJi轉(zhuǎn)換成可信性比例 RJi。 例如：規(guī)則：如果啟動(dòng)器發(fā)出刺耳的噪聲 那么這個(gè)啟動(dòng)器壞的可能性是 該規(guī)則表示，如果事實(shí)完全肯定（ ），那么結(jié)論的可信度為 。 2. 以概率為基礎(chǔ)的方法 總的證據(jù)可信度為各證據(jù)可信度的乘積 。已有的方法有兩類(lèi)： 1. 以模糊集理論為基礎(chǔ)的方法 按這種方法， 把所有條件中最小的可信度作為總條件的可信度 ，看起來(lái)好像是符合模糊集理論的。 一般，通過(guò)對(duì)事實(shí)賦于一個(gè)介于 0和 1之間的系數(shù)來(lái)表示事實(shí)的不確定性。有兩種不確定性，即關(guān)于證據(jù)的不確定性和關(guān)于規(guī)則的不確定性。一個(gè)簡(jiǎn)單的終止條件是某個(gè)判定與或圖根節(jié)點(diǎn)是否為可解過(guò)程的直接歸納。 規(guī)則雙向演繹系統(tǒng) 在上兩節(jié)中，我們所討論的基于規(guī)則的正向演繹系統(tǒng)和逆向演繹系統(tǒng)都具有局限性（正向 L=W，逆向 W=L）。 下面討論一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，看看基于規(guī)則的逆向演繹系統(tǒng)是怎樣工作的。目標(biāo)子句是文字的 合取 ，目標(biāo)表達(dá)式就是這些子句的 析取 。 逆向演繹系統(tǒng)能夠處理任意形式的目標(biāo)表達(dá)式。在正向推理系統(tǒng)中，這種目標(biāo)表達(dá)式只限于可證明的表達(dá)式，尤其是可證明的 文字析取形 的目標(biāo)公式表達(dá)式。 (3) 對(duì)所得表達(dá)式進(jìn)行 skelem化，消除存在性量詞。 1. 事實(shí)表達(dá)式的與或形變換 通常用謂詞演算公式來(lái)表示事實(shí)（用作事實(shí)表達(dá)式）。從 IF部分向 THEN部分推理的過(guò)程，叫做正向推理。 通常稱(chēng)每個(gè) IF部分為前項(xiàng)（條件、斷言）， THEN部分為后項(xiàng)（新斷
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