人工智能與專家系統(tǒng)(ppt92頁(yè))(編輯修改稿)
2025-03-10 15:19 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 蛋） THEN （動(dòng)物是鳥(niǎo)） 產(chǎn)生式規(guī)則表示法 ? 美國(guó)數(shù)學(xué)家 Post， 1943年提出了一種計(jì)算形式體系里所使用的術(shù)語(yǔ) 。 主要是使用類似文法的規(guī)則 ， 對(duì)符號(hào)串做替換運(yùn)算 。 這就是最早的一個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng) 。 ? 到了 60年代 ， 產(chǎn)生式系統(tǒng)成為認(rèn)知心理學(xué)研究人類心理活動(dòng)中信息加工過(guò)程的基礎(chǔ) ， 由此心理學(xué)家認(rèn)為 ，人腦對(duì)知識(shí)的存儲(chǔ)就是產(chǎn)生式形式 。 因此 ， 用它來(lái)建立人類認(rèn)知模型 。 ? 到目前為止 ， 產(chǎn)生式系統(tǒng)已發(fā)展成為人工智能系統(tǒng)中最典型最普遍的一種結(jié)構(gòu) 。 產(chǎn)生式表示方法是專家系統(tǒng)的第一選擇的知識(shí)表達(dá)方式 。 產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)的表示 ? 表示形式 if A then B 或表示為“如果 A成立則 B成立”，簡(jiǎn)化為 A→B 舉例 規(guī)則 1： 如果 發(fā)動(dòng)機(jī)在抽油而且發(fā)動(dòng)機(jī)會(huì)旋轉(zhuǎn) 那么 火花塞有故障 規(guī)則 2： 如果 發(fā)動(dòng)機(jī)不旋轉(zhuǎn)而且燈不亮 那么 電池或電纜有故障 規(guī)則 3： 如果 發(fā)動(dòng)機(jī)不旋轉(zhuǎn)而且燈不亮 那么 啟動(dòng)馬達(dá)有故障 規(guī)則 4： 如果 油箱中有油而且化油器中有油 那么 發(fā)動(dòng)機(jī)在抽油 產(chǎn)生式規(guī)則的基本特征 ? 相同的條件可以得出不同的結(jié)論 ? 如： A→B ， A→C ? 相同的結(jié)論可以由不同的條件來(lái)得到 ? 如： A→G ， B→G ? 條件之間可是以“與”連接和“或”連接 ? 如： A∧ B→G ， A∨ B→G ? 一條規(guī)則中的結(jié)論，可以是另一條規(guī)則中的條件 ? 如： F∧ B→Z ， C∧ D→F 產(chǎn)生式規(guī)則的兩種推理方法 ? 正向推理 ? 逆向 （ 反向 ） 推理 正向推理 ? 逐條搜索規(guī)則庫(kù)，對(duì)每一條規(guī)則的前提條件，檢查事實(shí)庫(kù)中是否存在。前提條件中各子項(xiàng)，若在事實(shí)庫(kù)中不是全部存在，放棄該條規(guī)則；若在事實(shí)庫(kù)中全部存在，則執(zhí)行該條規(guī)則，把結(jié)論放入事實(shí)庫(kù)中。反復(fù)循環(huán)執(zhí)行上面過(guò)程，直到推出目標(biāo)，并存入事實(shí)庫(kù)中為止。 正向推理舉例 A∧ B→G C∧ D→A E→D B， C， E 產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù) 事實(shí)庫(kù) 在產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù)中有 3條規(guī)則，在事實(shí)庫(kù)中存在 B， C， E3個(gè)事實(shí)，且它們均為真。希望通過(guò)正向推理，證明目標(biāo) G為真。 推理過(guò)程：搜索每條規(guī)則的前提條件是否在事實(shí)庫(kù)中 步驟 搜索規(guī)則 是否激發(fā)該規(guī)則 原因 事實(shí)庫(kù)狀態(tài) 1 第 1條規(guī)則 否 A不在事實(shí)庫(kù) B， C， E 2 第 2條規(guī)則 否 D不在事實(shí)庫(kù) B， C， E 3 第 3條規(guī)則 是 E在事實(shí)庫(kù) B， C， E， D 4 第 1條規(guī)則 否 A不在事實(shí)庫(kù) B， C， E， D 5 第 2條規(guī)則 是 C和 D在事實(shí)庫(kù) B， C， E， A 6 第 1條規(guī)則 是 A在事實(shí)庫(kù) B， C， E， A， G 逆向推理 ? 逆向推理用得較多，主要是目標(biāo)明確，推理快。 ? 逆向推理是從目標(biāo)開(kāi)始，尋找以此目標(biāo)為結(jié)論的規(guī)則，并對(duì)該規(guī)則的前提進(jìn)行判斷，若該規(guī)則的前提中某個(gè)子項(xiàng)是另一規(guī)則的結(jié)論，再找此結(jié)論的規(guī)則，直到對(duì)某個(gè)規(guī)則的前提能夠進(jìn)行判斷。 逆向推理舉例 A∧ B→G C∧ D→A E→D B， C， E 產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù) 事實(shí)庫(kù) 步驟 規(guī)則 搜索目標(biāo) 前提成立否 原因 事實(shí)庫(kù)狀態(tài) 1 1 G 否 A不在事實(shí)庫(kù) B， C， E 2 2 A 否 D不在事實(shí)庫(kù) B， C， E 3 3 D 是 E在事實(shí)庫(kù) B， C， E， D 4 2 A 是 C和 D在事實(shí)庫(kù) B， C， E， D， A 5 1 G 是 A和 B在事實(shí)庫(kù) B， C， E， A， G 推理過(guò)程：搜索每條規(guī)則的結(jié)論，檢查其前提是否在事實(shí)庫(kù)中 根據(jù)規(guī)則庫(kù)得到的逆向推理樹(shù)（知識(shí)樹(shù)） G A B C I J K L M E X F W Z P Q A∨ B∧ C→G (I∧ J)∨ K→A X∧ F→J L→B M∨ E→C W∧ Z→M P∧ Q→E 若有知識(shí)庫(kù)為 “與或”推理樹(shù)的特點(diǎn) 總目標(biāo) G（結(jié)論） 前提 A （ 結(jié)論 ） 前提 B （ 結(jié)論 ） 前提 C （ 結(jié)論 ） 前提 I J 前提 K 前提 L M E 前提 X 前提 F 前提 W 前提 Z 前提 P 前提 Q ①每條規(guī)則對(duì)應(yīng)的結(jié)點(diǎn)分支有與、或關(guān)系 ②樹(shù)的根結(jié)點(diǎn)是推理樹(shù)的總目標(biāo) ③相鄰兩層之間是一條或多條規(guī)則連接 ④每個(gè)結(jié)點(diǎn)可以是單值，也可以是多值。若結(jié)點(diǎn)是多值時(shí)，各值對(duì)應(yīng)的規(guī)則將不同 ⑤可以把所有的葉結(jié)點(diǎn)直接放在事實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中，也可以安排向用戶提問(wèn) 推理樹(shù)的深度優(yōu)先搜索過(guò)程 －－逆向推理過(guò)程 G A B C I J K L M E X F W Z P Q Y Y N N Y Y Y 1 2 6 4 5 7 8 9 10 11 12 3 N N Y Y Y Y 專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā) 專家系統(tǒng)的局限 ?專家系統(tǒng)只是人的經(jīng)驗(yàn)的匯集 ,因而它存在先天的缺陷 ,其解也可能未必正確 。 ?專家系統(tǒng)不能由第一原理推理 ,不能抓住相似 ,缺乏普通的感知 , 所以專家系統(tǒng)不是一個(gè)通用的專家 ,不是一個(gè)問(wèn)題求解器 。 ?對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng) ,專家系統(tǒng)這種表達(dá)知識(shí)的方法也很難表達(dá) ,解就更難 。 ?專家系統(tǒng)的維護(hù)也很不容易 ,尤其對(duì)快速發(fā)展的醫(yī)學(xué)和信息領(lǐng)域 ,有時(shí)一年就有 30%的規(guī)則要加以改變。 專家系統(tǒng)的適用范圍 ?在相對(duì)窄的知范圍和一些定義好的領(lǐng)域能成功應(yīng)用； ?在企業(yè)的管理信息系統(tǒng)中專家系統(tǒng)能起到它應(yīng)有的作用。 專家系統(tǒng)的局限及適用范圍 四、遺傳算法的決策支持 遺傳算法起源 ? 遺傳算法是由美國(guó)的 J. Holland教授于 1975年在他的專著 《 自然界和人工系統(tǒng)的適應(yīng)性 》 中首先提出的，它是一類 借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)化搜索算法 。 遺傳學(xué)概述 ? 達(dá)爾文進(jìn)化論： “物競(jìng)天擇、適者生存” ? 遺傳學(xué)認(rèn)為，遺傳信息封裝在 染色體 中，并以 基因 （位）的形式包含在染色體（個(gè)體）中。 ? 每個(gè)基因有特殊的位置并控制某個(gè)特殊的性質(zhì)。基因雜交和基因突變能產(chǎn)生對(duì)環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的后代，通過(guò)優(yōu)勝劣汰的自然選擇， 適應(yīng)值高的基因結(jié)構(gòu)就保存下來(lái) 。 遺傳算法（ Geic Algorith
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