【文章內容簡介】 提供事例 而 不習慣 提供知識 ，所以， 知識獲取 被公認為是專家系統(tǒng)開發(fā)研究中的 瓶頸問題 。 二、 專家系統(tǒng)的基本結構及其功能 2023/2/28 27 ?推理： 根據(jù)一個或一些判斷得出另一個判斷的 思維過程 。 ?推理所 根據(jù)的判斷 ， 稱為 前提 。 ?由前提 得出的判斷 ，稱為 結論 。 ?在專家系統(tǒng)中， 推理機 利用 知識庫的知識 ，按一定的 推理策略 去 解決 當前的問題 。 三、推理機制 2023/2/28 28 2. 三段論 由 且只由 三個性質判斷 組成，其中 兩個 性質判斷是 前提 ，另一個性質判斷是 結論 。 ? 所有的推理系統(tǒng)都是 智能系統(tǒng) ； ? 專家系統(tǒng) 是 推理系統(tǒng) ； ? 所以 ， 專家系統(tǒng)是智能系統(tǒng) 。 大項 中項 小項 三、推理機制 2023/2/28 29 3. 基于規(guī)則的演繹 ?前提與結論之間有 必然性聯(lián)系 的推理，是 演繹推理 。 ?前提與結論之間的這種聯(lián)系可由一般的 蘊涵表達式 直接表示 ，成為 知識的規(guī)則 。例如 ，所有的 哺乳動物 都是 動物 ，可以寫成如下的 蘊涵式 ： (? x )[ Mammal (x) → Animal (x) ] 三、推理機制 2023/2/28 30 ?利用 規(guī)則 進行 演繹 的系統(tǒng)， 通常稱作 基于規(guī)則的演繹系統(tǒng) 。常用的演繹推理方法有 正向、 反向 和 正反向聯(lián)合 三種： ? 正向演繹系統(tǒng) ?定義： 從一組 事實出發(fā) ， 不斷嘗試 所有 可利用的規(guī)則 ，并在此過程中 不斷加入 新事實 ，直到獲得 包含 目標公式的結束條件 為止。 ?特點： 由數(shù)據(jù)到結論； 數(shù)據(jù)驅動策略。 三、推理機制 2023/2/28 31 ? 反向演繹系統(tǒng) ?定義：先提出假設 (結論 )，然后去尋找支持這個假設的證。 ?特點： 由結論到數(shù)據(jù)； 目標驅動策略。 三、推理機制 2023/2/28 32 ? 正反向聯(lián)合演繹系統(tǒng) ?正向 演繹系統(tǒng)和 反向 演繹系統(tǒng)的 局限 ： ? 正向系統(tǒng)可以 處理 任意形式的 事實表達式 ，但 被限制 在 目標 表達式為由 文字析取 組成的 一些表達式 。 ? 反向系統(tǒng)可以 處理 任意形式的 目標表達式 ，但 被限制 在 事實 表達式為由 文字合取 組成的 一些表達式 。 ?正反向 聯(lián)合演繹， 發(fā)揮 各自的 優(yōu)點 ， 克服 其 局限性 。 三、推理機制 2023/2/28 33 4. 歸納推理 ?定義：由 個別的事物 或 現(xiàn)象 推出 該類 事物 或 現(xiàn)象 的 普遍性規(guī)律 的推理。 ?常見的推理方法 ： 簡單枚舉法 、 類比法 、 統(tǒng)計推理 、 因果關系法 等五種 (契合法、差異法、契合差異并用法、共變法與剩余法 )。 三、推理機制 2023/2/28 34 5. 不精確推理 ?定義 ：基于 不確定的推理規(guī)則 進行 推理， 形成 結論。 ?常見 的不精確推理方法 ： ? 概率論方法 ? 可信度方法 ? 模糊子集法 ? 證據(jù)論方法等。 三、推理機制 2023/2/28 35 ?知識表示是計算機科學研究的 重要領域 ，智能活動過程主要是一個 獲得應用知識的過程 。智能活動 的研究范圍 ： 知識的獲取 、 知識的表示 、 知識的應用 ?知識表示的 基本要求 ： 可擴充性 、 簡明性 、 明確性 等。 ?知識表示 方法 ： 符號邏輯法 、 產(chǎn)生式規(guī)則 、 框架理論 、 語義網(wǎng)絡 、 特征矢量法 、 過程表示法 等。 四、知識表示與知識獲取 2023/2/28 36 2. 知識的符號邏輯表示法 ?優(yōu)點 ： ? 邏輯表示 的 演繹結果 在 一定范圍內 保證正確 ， 而 其他知識表示方案，至今還未達到這一點。 ? 邏輯表示 從 現(xiàn)有事實 推導出 新事實 的方法可以 機械化 。 四、知識表示與知識獲取 2023/2/28 37 ?一階謂詞邏輯表示法 一階謂詞邏輯是一種 形式語言系統(tǒng) ，研究的是 假設 與 結論 之間的 蘊含關系 ，即用 邏輯方法 研究 推理的規(guī)律 。 ? 由于它與 自然語言 相似 ， 故 可用來 表示 人類的某些知識。 四、知識表示與知識獲取 2023/2/28 38 P(x, a)： 指 x (某人 )的 身份 為 a， a為常量，可以 是 teacher, studenut 等； A(y, b) ： 指 y (某人 )的 年齡 為 b ； GE(x, y) ：指 x≥y ； E(u, e) ： 指 u (某人 )的 文化程度 為 e, e可分為 high, middle 和 primary 三擋； S(z, c) ： 指 z 的 性別 為 c, c 的取值為 male 或 female ； W(w, d) ： 指 w 的 工作年限 (工齡 )為 d。 四、知識表示與知識獲取 2023/2/28 39 例： ?謂詞： ?事實： P(Wang, teacher)： 老王 的職業(yè)為 教師 ； S(Wang, male)： 老王 為 男性 ； W(Wang, 20)： 老王 工齡 20年 。 ?規(guī)則： (1) (?x){P(x, teacher)→ E(x, high)}： 表示： 所有的教師 都具有 大學以上文化程度 (2) (x){E(y, high)→( $x)(A(y, x)?GE(x, 23))}： 表示： 所有具備 大學文化程度以上的人 ， 年齡 一般 大于或等于 23歲 四、知識表示與知識獲取 2023/2/28 40 (3) (?z)(?v) {P(z, teacher)?w(z, v)?(?w)EQ(w, ADD(v, 23)) →( ?x)(A(z, x)?GE(x, w)} 表示： 任何 一位 工齡 為 v的 教員 ， 其年齡一般 大于或等于 v+23 問題： 老王年齡多大？ 四、知識表示與知識獲取 2023/2/28 41 回答：推理， ? 從 已知事實 P(Wang, teacher)根據(jù) 推理規(guī)則 (1)， 經(jīng) 變量置換 {x／ Wang}后得 : P(Wang, teacher)→ E(Wang, high) 即 ： “ 老王受過高等教育 ” 。 ? 由 推理規(guī)則 (2)， 經(jīng) 變量置換 {y／ Wang}后得： E(Wang, high)→( ?x)(A(Wang, x)?GE(x, 23)) 即 ：“ 老王年齡至少是 23歲或 23歲以上 ” 四、知識表示與知識獲取 2023/2/28 42 ? 從 推理規(guī)則 (3)， 利用 事實 P(Wang, teacher)和 W(Wang, 20)， 經(jīng) 變量置換 {z / Wang, v / 20}， 從 另外的推理路線 得： P(Wang,teacher) ? w(Wang,20) ? (?w)EQ(w, ADD(20,23)) →( ?x)(A(Wang, x) ? GE(x, w)