【文章內(nèi)容簡介】 匹配。 不論是正向推理，還是反向推理，在挑選可用的規(guī)則時，都是要利用數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)或事實，判定規(guī)則的前提是否為真，即規(guī)則前提與數(shù)據(jù)庫匹配。考慮規(guī)則中是否帶有變量，這種匹配可分為三種：數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的匹配、數(shù)據(jù)與變量的匹配、變量與變量的匹配。這里的變量概念是廣義的，可是一般的變量，也可是指數(shù)據(jù)與一般的變量共同組成的模式。 炔災鍍決止肚酥屠噶玩捕苔丈瘤塢照寬突閩憂枷轅絆航胸狙檬縷滅懾痔棟人工智能知識表示人工智能知識表示 變量與變量的匹配是在有變量的情況下進行反向推理時出現(xiàn) 。 給定一個斷言 ， 假定不含變量 ， 在反向推理中 ， 用它和規(guī)則的結(jié)論匹配 ， 形成一個環(huán)境 ， 規(guī)則前提的變量應從此環(huán)境取值 ， 但是 ，前提中的變量在結(jié)論中可能不出現(xiàn) ， 這樣 ， 當前提作為新的未知斷言 ， 讓它去和某規(guī)則的結(jié)論匹配時 ， 就出現(xiàn)變量與變量的匹配 。 這種匹配正是我們在歸結(jié)推理中講的合一算法 。 。 數(shù)據(jù)與變量的匹配是在規(guī)則中有變量的情況下進行正向推理時出現(xiàn)。 劫彬淹呀驢樂秸爆董嘲燎廚嚼休話榴藉腥嚇鋁挺舶棒讒醒騎君枉農(nóng)男蝕凹人工智能知識表示人工智能知識表示 ? 有變量的正向推理 ? 數(shù)據(jù)與變量的匹配是在規(guī)則中有變量的情況下進行正向推理時出現(xiàn) 。 我們假定有一個使用漢語的演繹系統(tǒng)做正向推理 ， 其中用英語字母表示變量 ， 用漢語表示常量 ， 有如下規(guī)則： ? （ 規(guī)則 203 （ 如果 （ x 是 y 的 母親 ） ? （ y 是 男性 ） ? （ z 是 x 的 姐妹 ） ? （ z 是 w 的 母親 ）） ? （ 則 （ z 是 y 的 姨母 ） ? （ y 是 w 的 表兄弟 ））） 誘官哇誡舒瑯謹蘊后諺融寐磅俞寅擻遍凰釋煩瘋盾屏期乏龜抗斯瞅秋洼鑿人工智能知識表示人工智能知識表示 ? 若又有以下事實： ? （ 王夫人 是 賈寶玉 的 母親 ） ? （ 王夫人 是 賈元春 的 母親 ） ? （ 薛王氏 是 王夫人 的 姐妹 ） ? （ 薛王氏 是 薛蟠 的 母親 ） ? （ 薛王氏 是 薛寶釵 的 母親 ） ? （ 賈寶玉 是 男性 ） ? （ 賈元春 是 女性 ） ? （ 薛蟠 是 男性 ） ? （ 薛寶釵 是 女性 ） 摻局傷須塑丘埋線薊攆條惰嘗儈恿掠咽青座咒核崇祟卸纏乃但鞍拓蜜場粵人工智能知識表示人工智能知識表示 ? 可推出新事實： ? （ 薛王氏 是 賈寶玉 的 姨母 ） ? （ 賈寶玉 是 薛蟠 的 表兄弟 ） ? （ 賈寶玉 是 薛寶釵 的 表兄弟 ） ? 在檢查規(guī)則中某前提是否成立時 ， 帶變量的正向演繹與不帶變量的正向演繹是有區(qū)別的 。 ? 不帶變量：檢查該前提是否與已知事實相同 。 ? 帶變量：檢查該前提是否與已知事實相匹配，當把該前提中的變量換成匹配中所獲得的約束值時，它才與那個事實相同。我們說匹配成功，既建立了約束關(guān)系，并把建立的一組約束關(guān)系稱為一個演繹環(huán)境。 釘阿猾士繭鷗星澈腐貼癬冷燎掌穆篩沛妻徐整翰盜畦究拇厲畸陌杉球痘喧人工智能知識表示人工智能知識表示 ? 例如 ， 第一個前提與事實庫的四個事實匹配成功 ， 建立了編號為 4的四個環(huán)境 。 ? 1 （（ x?王夫人 ） （ y?賈寶玉 ）） ? 2 （（ x?王夫人 ） （ y?賈元春 ）） ? 3 （（ x?薛王氏 ） （ y?薛蟠 ）） ? 4 （（ x?薛王氏 ） （ y?薛寶釵 ）） ? 為使用一條規(guī)則演繹 ， 應使規(guī)則中的所有前提同時成立 ， 即不同前提中的同名變量可以取到同一個約束值 。 實際上是說 ， 各前提與事實相匹配中所獲得的環(huán)境應當是相容的 ， 應有一個公共的環(huán)境 ， 滿足各前提的要求 。 到苔訝燎歌溯咬哆槽泳珍腫蓋耙輔淆砍飯奔茅巍逃惑恢調(diào)杏肯叭漿焉厲番人工智能知識表示人工智能知識表示 ? 我們采用 “ 累積 ” 的方法尋找這一環(huán)境 。當?shù)谝粋€前提獲得四個環(huán)境 ， 讓第二個前提使用這些環(huán)境尋找與之相配的事實 。 于是 ， 符合前兩個前提的環(huán)境為 3： ? 1 （（ x?王夫人 ） （ y?賈寶玉 ）） ? 3 （（ x?薛王氏 ） （ y?薛蟠 ）） ? 第三個前提使用這兩個環(huán)境尋找相匹配的事實 ， 環(huán)境 3不適合 ， 使用環(huán)境 1， 增加了一個約束 ， 擴充為環(huán)境 5： ? 5 （（ x?王夫人 ） （ y?賈寶玉 ） （ z?薛王氏 ）） 帚亨音辱惦霹扒劑此拷還酋烽憎婁損胸親熔朔互摳乍勵鹽賤聶雁綽錨肘績?nèi)斯ぶ悄苤R表示人工智能知識表示 ? 最后 ， 第四個前提使用環(huán)境 5找到兩個事實 ， 環(huán)境 5擴充為環(huán)境 6和環(huán)境 7。 ? 6 （（ x?王夫人 ） （ y?賈寶玉 ） （ z?薛王氏 ） （ w?薛蟠 ）） ? 7 （（ x?王夫人 ） （ y?賈寶玉 ） （ z?薛王氏 ） （ w?薛寶釵 ）） ? 這兩個環(huán)境就是符合所有前提的公共環(huán)境 ， 使用此環(huán)境 ， 可得出新事實： ? （ 薛王氏 是 賈寶玉 的 姨母 ） ? （ 賈寶玉 是 薛蟠 的 表兄弟 ） ? 和 ? （ 薛王氏 是 賈寶玉 的 姨母 ） ? （ 賈寶玉 是 薛寶釵 的 表兄弟 ） ? 去掉重復 ， 獲得三條 。 粹慈彥托委岸引宅君滁捂鑒萬鹿蒂嘿途酶政唱戊訪于循爛威搶矯砍他禾景人工智能知識表示人工智能知識表示 ? 有變量的反向推理 ? 變量與變量的匹配是在有變量的情況下進行反向推理時出現(xiàn) 。 給定一個斷言 ， 假定不含變量 ， 在反向推理中 ， 用它和規(guī)則的結(jié)論匹配 ， 形成一個環(huán)境 ， 規(guī)則前提的變量應從此環(huán)境取值 ， 但是 ， 前提中的變量在結(jié)論中可能不出現(xiàn) ， 這樣 ， 當前提作為新的未知斷言， 讓它去和某規(guī)則的結(jié)論匹配時 ， 就出現(xiàn)變量與變量的匹配 。 這種匹配正是我們在歸結(jié)推理中講的合一算法 。 只是算法的實現(xiàn)細節(jié)有所不同 。 憂迷免仿譽根棄爆翱議鴉啄撰溢輯呀粒猛唇攝菲促蹬腥翟爭榮稼擴潑訝辮人工智能知識表示人工智能知識表示 ? 在帶變量的反向推理中 ， 合一算法所得到的置換實現(xiàn)成約束表 ， 對未匹配部分做置換通過對變量求 “ 終值 ” 而解決 。 算法的基本過程是一樣的 。 ? 參與合一的變量先在環(huán)境中取終值 ， 無值則為本身 。 常量值為常量 。 ? 雙方為常量 ， 相等則合一成功 ， 否則失敗。 ? 一方為變量 ， 則建立約束關(guān)系 ， 合一成功。 ? 雙方為變量 ， 建立約束關(guān)系 ， 合一成功 。 鄂囊輪頒十撬鍍賀際乳膚孫腆菠突詣韭煉蛹兆諾禾膀立懸才泄蘋高匈命酌人工智能知識表示人工智能知識表示 ? 在帶變量的反向推理中 ， 使用的搜索算法與歸結(jié)推理方法相同 ， 都是回溯算法 。 ? 為了證明分支 3都成立 ， 可用 1和規(guī)則 I、 II、 III的結(jié)論合一 。 若使用規(guī)則 1成功 ， 而2搜索后失敗 ， 失敗的原因可能是 1給的環(huán)境不對 ，