第2章 人工智能基础

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人工智能基础知识与应用解析

人工智能基础知识与应用解析

人工智能基础知识与应用解析第一章:人工智能概述人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够像人类一样具有智能的科学。

它可以帮助计算机进行推理、学习、识别和理解人类语言等一系列复杂的任务。

人工智能是计算机科学领域中的一个重要研究方向,涉及到机器学习、模式识别、自然语言处理等相关领域。

人工智能的发展源远流长,早在20世纪50年代,学者们就开始研究如何使计算机能够像人类一样具有智能。

经过几十年的努力,人工智能已经取得了一系列的突破。

目前,人工智能已经广泛应用于各个领域,包括医疗、金融、交通等。

第二章:人工智能技术人工智能的核心技术包括机器学习(Machine Learning)、自然语言处理(Natural Language Processing)和计算机视觉(Computer Vision)等。

机器学习是指通过算法让计算机从大量的数据中学习并进行预测。

自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类的语言信息。

计算机视觉是指通过图像识别和分析让计算机能够理解和处理图像信息。

人工智能的技术应用非常广泛。

在医疗领域,人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

在金融领域,人工智能可以帮助银行进行风险评估和交易监测。

在交通领域,人工智能可以帮助智能驾驶系统进行交通规划和车辆控制。

第三章:人工智能的发展趋势随着互联网的普及和技术的不断进步,人工智能正在迅速发展。

未来,人工智能将进一步发展,包括嵌入式人工智能、边缘人工智能、强化学习等。

嵌入式人工智能是指将人工智能技术应用于各种设备中,使其能够具备智能化的功能。

边缘人工智能是指将人工智能技术应用于边缘计算设备中,使其能够在离线环境下进行智能决策。

强化学习是指通过与环境的互动,使计算机能够逐步改善自己的行为。

人工智能的发展趋势还包括大规模数据的应用、智能语音助手的普及和智能物联网的发展。

大规模数据的应用是指通过收集和分析大量的数据,从中发现有价值的信息。

人工智能基础知识全解析

人工智能基础知识全解析

人工智能基础知识全解析第一章:人工智能概述人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指由计算机系统实现的智能行为,具备感知、理解、决策、学习和交互等能力。

其诞生与发展离不开计算机技术、数学、认知科学和哲学等多个领域的融合。

人工智能的研究目标是设计实现能够模拟人类智能的计算机程序,并让计算机具备像人一样的思维能力。

第二章:人工智能的分类人工智能可分为弱人工智能(Narrow AI)和强人工智能(Strong AI)两个类别。

弱人工智能专注于解决特定问题,例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。

而强人工智能则是指具备与人类智能相等或超越的智能水平,能够解决多领域的问题,进行自主学习和推理。

第三章:人工智能的应用领域人工智能在现实生活和各行各业领域得到了广泛应用。

在医疗领域,人工智能可用于辅助诊断、药物研发和健康管理等方面。

在交通领域,人工智能可以优化交通流量、自动驾驶和智能物流等。

在金融领域,人工智能可以进行风险评估、欺诈检测和智能投资等。

在工业领域,人工智能可以实现智能制造、物联网和智能供应链管理等。

第四章:人工智能的核心技术人工智能的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。

其中,机器学习是人工智能的基础,通过训练模型使计算机从数据中学习规律和知识。

深度学习是机器学习的一种方法,通过构建神经网络模型实现对复杂数据的建模和分析。

自然语言处理主要研究计算机与人类自然语言的交互和理解。

计算机视觉则研究使计算机理解和处理图像和视频等视觉信息的技术。

第五章:人工智能的挑战与限制虽然人工智能在许多领域都取得了巨大进展,但仍面临着一些挑战和限制。

其中之一是数据隐私和安全问题,大量的数据需要得到隐私保护和安全防护。

另外,人工智能系统的决策过程和黑盒特性也带来了透明度和可解释性的问题。

此外,道德和伦理方面的考虑,如人工智能对人类就业岗位的影响以及对社会公平和正义的挑战等也备受关注。

人工智能基础 第二章 知识表示与知识图谱

人工智能基础 第二章 知识表示与知识图谱
是一个学生。
• 2.产生式表示法 • 产生式表示法又称规则表示法,表示一种“条件—结果”形式,是
目前应用最多的一种知识表示方法,也是一种比较成熟的表示方法。 • 产生式表示法适用于表示具有因果关系的知识,其一般形式为:前
件→后件,前件为条件,后件为结果,由逻辑运算符AND、OR、 NOT组成表达式。
图2-5 经典图结构和多关系图
知识图谱里,我们通常用“实体(Entity)”来表达图里的节点、用“关 系(Relation)”来表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物, 比如人、地名、概念、药物、公司等,关系则用来表达不同实体之间的某 种联系,比如人—“居住在”—北京、张三和李四是“朋友”、逻辑回归 是深度学习的“先导知识”等等。
属性值主要指对象指定属性的值。如 “面积”、“人口”、“首都”是几 种不同的属性, 960万平方公里是“面积”的属性值等。
现实世界中的很多场景非常适合用知识图谱来表达。比如一个社交网络图 谱里,如图2-6(a)所示,我们既可以有“人”的实体,也可以包含“公司” 实体。人和人之间的关系可以是“朋友”,也可以是“同事”关系。人和 公司之间的关系可以是“现任职”或者“曾任职”的关系。 类似的,一个 风控知识图谱可以包含“电话”、“公司”的实体,电话和电话之间的关 系可以是“通话”关系,而且每个公司它也会有固定的电话,
2.1 知识与知识表示
2.1.1 知识 2.1.2 知识表示 2.1.3 常用的知识表示方法
2.1.1 知识
• 机器可以模仿人类的视觉、听觉等感知能力,但这种感知能力不 是人类的专属,动物也具备感知能力,甚至某些感知能力比人类 更强,比如狗的嗅觉,机器一定程度也可以比人类更强。但认知 是人类的专属能力,也是机器实现人工智能的核心所在,知识的 价值就在于可以让机器在感知能力的基础上形成认知能力。

人工智能基础知识与实践

人工智能基础知识与实践

人工智能基础知识与实践第一章:引言随着科技的不断发展,人工智能作为一项前沿技术已经引起了广泛关注。

人工智能是计算机科学的一个分支,通过模拟人类智能的方式来完成各类任务。

本章将介绍人工智能的基本概念、发展历程以及在实践中的重要性。

第二章:人工智能的基本概念在介绍人工智能之前,首先需要了解什么是智能。

智能是指具备学习能力、推理能力和解决问题能力的能力。

而人工智能就是指计算机系统具备类似于人类的智能的能力。

本章将详细介绍人工智能的基本定义、分类以及相关的技术和方法。

第三章:人工智能的发展历程人工智能的发展历程可以追溯到上世纪50年代。

从最初的逻辑推理到机器学习,再到深度学习的兴起,人工智能的技术逐步演进。

本章将详细介绍人工智能发展的主要阶段以及各个阶段的代表性算法和应用。

第四章:机器学习与人工智能机器学习是人工智能的核心技术之一,通过自动分析数据和提取规律,机器学习可以通过经验不断改进和优化自身的性能。

本章将介绍机器学习的基本概念、分类以及常见的算法模型,如决策树、支持向量机、神经网络等,并举例说明其在实践中的应用。

第五章:深度学习与人工智能深度学习是近年来人工智能研究的热点之一,它通过构建多层的神经网络来模拟人类的神经系统,实现更复杂的模式识别和推理能力。

本章将介绍深度学习的基本原理和方法,包括卷积神经网络、循环神经网络等,并分析其在图像识别、自然语言处理等领域的应用。

第六章:自然语言处理与人工智能自然语言处理是人工智能领域中一项重要的技术,它涉及计算机对自然语言进行理解和生成的能力。

本章将介绍自然语言处理的基本任务,如词性标注、句法分析、语义分析等,并介绍常用的自然语言处理工具和框架。

第七章:计算机视觉与人工智能计算机视觉是指计算机系统通过摄像头等设备获取图像信息,并对图像进行分析和理解的能力。

本章将介绍计算机视觉的基本任务,如图像分类、目标检测、图像分割等,并介绍常用的计算机视觉算法和工具。

第八章:人工智能在实践中的应用人工智能在各个领域都有广泛的应用,如医疗健康、金融、交通运输等。

第2章 人工智能基础.pptx

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1常识性知识
1 事实性知识
2领域性知识
2 过程性知识
3 控制性知识
4 元知识
• 人们描述客观世界的数据、信息、知识等 具有如下的金字塔型层次结构。
元知识 知识 信息 数据 噪声
什么是知识表示?
• 知识表示是对知识的一种描述,或者说是 将知识编码为一组计算机可以接受的数据 结构的过程。
• 衡量标准:可实现性、表示能力、可利用 性、可组织性、可维护性、自然性
• 例子:
– 南京是江苏的省会城市。(T)
– 南京名与个体两个部分。个体表示 某个独立存在的事物或者某个抽象的概念,谓词 名用于刻画个体的性质、状态或个体之间的关系。
• 一般形式: P(x1,x2,…,xn).其中, P为谓词名, x1,x2,…,xn为个体,个体可以是变量、变元、函数, 个体取值范围称为个体域.
第2章 人工智能基础
机器人足球比赛不仅仅起源于人工智能的发 展、依赖于人工智能的理论和技术,而且以
促进人工智能的发展为主要目的之一。
• 2.1 知识与推理 • 2.2 搜索
目录
2.1 知识与推理
• 主要内容: 1. 什么是知识? 2. 什么是知识表示? 3. 如何表示知识?常用知识表示和推理
数据、信息、知识
– 匹配综合数据库中已知事实与规则条件部分; – 多于一条规则匹配成功时,选择哪条规则执行
(点燃); – 如何将匹配规则的结论部分放入综合数据库
(是直接添加到数据库中,还是替换其中的某 些东西); – 决定系统何时终止;
产生式规则
综合数据库
控制机制
三、产生式系统的基本过程
• 产生式系统的问题求解步骤:
• 数据是信息的载体和表示 • 信息是数据在特定场合下的含义,或数据

人工智能基础知识入门

人工智能基础知识入门

人工智能基础知识入门第一章概述人工智能的定义和应用领域人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指模拟和延伸人类的智能行为的一门科学。

人工智能研究致力于研究、开发以及应用智能机器,使其能够像人类一样思考、学习、理解和解决问题。

人工智能的应用已经渗透到各个领域,包括医疗、金融、交通、教育、安全等。

第二章人工智能基础技术2.1 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一,它使机器能够通过数据自动学习和改进,而无需明确编程。

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

监督学习通过已知的输入和输出数据,训练机器进行分类和预测。

无监督学习则通过分析输入数据集的结构和模式,进行聚类和关联分析。

强化学习则是通过奖励和惩罚机制,让机器通过试错来学习和改进。

2.2 深度学习深度学习是机器学习的一个分支,它结合了大规模神经网络和大量数据的训练,以模拟人类的神经网络和认知过程。

深度学习的核心是人工神经网络,它由多个神经元层次组成,通过反向传播算法来训练网络和调整权重。

深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。

第三章人工智能的应用领域3.1 医疗健康人工智能在医疗健康领域的应用日益广泛。

通过对海量的医疗数据进行分析和挖掘,人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗决策,提高疾病识别和治疗效果。

同时,人工智能还可以应用于医疗影像诊断、基因组学研究等领域,提高医学研究的效率和准确性。

3.2 金融领域人工智能在金融领域的应用能够帮助金融机构提高风险管理和预测能力,实现智能化的客户服务和投资决策。

例如,人工智能可以通过分析金融市场的大数据,预测股票价格和市场趋势;同时,人工智能还可以应用于信用评估、欺诈检测等金融业务中,提高安全性和效率。

3.3 交通运输人工智能在交通运输领域的应用可以提高交通安全、减少交通拥堵,提升交通效率。

例如,智能交通系统可以通过交通监控摄像头识别交通违规行为,提供实时的交通信息,帮助交警和司机及时调整行车路线。

人工智能基础

人工智能基础

人工智能基础人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指一种模拟人脑智能的技术和理论。

它研究和开发用于使机器能够模拟人类智能行为的技术和方法,使机器能够从数据中学习、理解、推理、判断和决策,并最终实现人类类似甚至超越人类的智能水平。

人工智能技术正在广泛应用于各个领域,对社会生产和生活方式产生了重要影响。

一、人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。

那时,人们开始研究模拟人类思维能力的机器。

通过不断的研究和实践,人工智能技术逐渐取得突破性进展。

从最初的专家系统到现代的深度学习,人工智能技术已经从理论走向实践,为我们的日常生活带来了诸多变革。

二、人工智能的应用领域1. 机器人技术人工智能技术的应用最为广泛和直观的领域之一是机器人技术。

通过人工智能技术,机器人可以模拟人类的行为和思维,具备自主感知、决策和执行任务的能力。

机器人的应用范围广泛,从工业制造到医疗护理,从服务业到家庭助理,都能看到机器人的身影。

2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能领域中的一个重要研究方向,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。

通过自然语言处理技术,计算机可以分析和理解人类语言的语义、语法和语境,实现与人类的自然交互。

自然语言处理的应用领域包括机器翻译、语音识别、智能客服等。

3. 图像识别与计算机视觉图像识别与计算机视觉是人工智能中的另一个重要研究方向。

通过计算机视觉技术,计算机可以处理和分析图像数据,实现对图像内容的理解和识别。

图像识别和计算机视觉技术在人脸识别、智能安防、自动驾驶等领域发挥着重要作用。

4. 智能推荐系统智能推荐系统利用人工智能技术对用户的历史行为、兴趣和偏好进行分析和挖掘,从而能够向用户提供个性化的推荐服务。

智能推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、在线娱乐等领域,帮助用户快速找到符合自己需求的信息和产品。

三、人工智能的挑战与未来发展随着人工智能技术的不断发展和应用,也带来了一些挑战和问题。

人工智能基础

人工智能基础

人工智能基础人工智能基础第一章:什么是人工智能人工智能(Artificial Intelligence)被定义为通过计算机来模拟人类智能的一种技术,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识推理等多个领域。

人工智能应用的场景非常广泛,如智能音响、自动驾驶、医学影像诊断等。

在实际应用中,人工智能通常依赖于大量数据输入和训练,通过算法引导计算机进行决策和预测。

人工智能技术的目标是实现类似人类的学习、推理、分析、理解和决策的功能。

第二章:人工智能模型人工智能模型指的是一组算法和数学公式,用于进行数据分析和预测。

人工智能模型有很多种,其中最常用的包括决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器等。

每一种模型都有其特定的优点和适用场景。

例如,神经网络可以处理非常复杂的非线性问题,而贝叶斯分类器则适用于处理大量输入数据和类别分布不均的情况。

人工智能模型的训练过程通常需要大量数据,机器会通过学习这些数据中的模式和特征,来创建一个算法模型,用于进行未来的预测和决策。

模型训练的目的是最小化预测误差,并在能够预测未知数据时拥有高精度、高泛化性。

为了弥补数据量不足的问题,人工智能技术还可以采用数据增强和迁移学习等手段来提升模型性能。

第三章:机器学习机器学习(Machine Learning)是人工智能领域中最基础的技术之一,在人工智能的应用场景中得到了广泛的运用。

机器学习通常分为三种主要类型:监督学习、无监督学习和半监督学习。

其中,监督学习是最常用的机器学习技术之一,它通过训练数据和相应的标签来建立分类和回归模型。

监督学习的典型应用场景包括图像分类、物体识别、语音识别等。

无监督学习与监督学习的区别在于,它不需要标签数据,而是只使用原始数据进行学习和聚类。

无监督学习的应用场景包括推荐系统、高维数据可视化、异常检测等。

半监督学习则是监督学习和无监督学习的结合,它使用少量的标签数据和大量的未标签数据来进行学习和分类,可以提高分类效果和减少训练数据的需求。

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• 当下层框架对上层框架具有继承关系时,可以在 下层框架中增加一个“继承”槽,其槽值为上层 框架的框架名。 • 如描述“学生”信息,可以先定义“人”的基本 信息:
框架名<人> 姓名:单位(姓,名) 性别:范围(男,女) 身份证号:
• 框架名<学生> 继承:<人> 入学时间:单位(年,月) 学制:单位(年) 学号:单位(年,班级代号,班内学 号)
第2章 人工智能基础
机器人足球比赛不仅仅起源于人工智能的发 展、依赖于人工智能的理论和技术,而且以 促进人工智能的发展为主要目的之一。
目录
• 2.1 知识与推理 • 2.2 搜索
2.1 知识与推理
• 1. 2. 3. 主要内容: 什么是知识? 什么是知识表示? 如何表示知识?常用知识表示和推理
数据、信息、知识
• 数据是信息的载体和表示
• 信息是数据在特定场合下的含义,或数据 的语义,是对客观事物的一般性描述
• 知识是对信息进行加工所形成的对客观世 界规律性的认识。
• ①是经过精简、塑造、解释、选择和转换 的信息 • ②是由特定领域的描述、关系和过程组成。
知识的类型
• 按知识的作用范围分: • 按知识的作用分: 1常识性知识 1 事实性知识 2领域性知识 2 过程性知识 3 控制性知识 4 元知识
3、控制机构
• 控制机构完成的工作有:
– 匹配综合数据库中已知事实与规则条件部分; – 多于一条规则匹配成功时,选择哪条规则执行 (点燃); – 如何将匹配规则的结论部分放入综合数据库 (是直接添加到数据库中,还是替换其中的某 些东西); – 决定系统何时终止;
产生式规则 控制机制
综合数据库
三、产生式系统的基本过程
1、ISA槽:用来指出一个具体事物与其抽象概念间 的类属关系。一般的说,“ISA”槽所指出的联系 都具有继承性,即下层框架可以继承上层框架 所描述的属性或值。
• 框架名<人> 姓名:单位(姓,名) 性别:范围(男,女) 框架名<学生> Is-a:<人> 入学时间:单位(年,月) 学制:单位(年)

• 框架名<大学生> subclass:<学生> 高考成绩:
4、instance槽:用来建立的AKO逆关系。当用 它作为上层框架的槽时,可用来指出它的 下一层框架有哪些。如“大中专学生”
• 框架名<大中专学生> AKO:<学生> instance :<大学生>,<中专学生> 特点:有专业
5、part-of槽:用于指出“部分”与“全体” 关系。 前4种槽描述的都是上、下层框架之间的类属 关系,它们之间具有共同特征,且具有继 承性。而part-of槽仅是指出下层框架为上层 框架的子结构,它们之间一般不具有共同 特征,也不具有继承性。
二、产生式系统的基本结构
• 产生式系统:把一组产生式放在一起,并 让它们相互配合,协同作用以求解问题的 系统称为产生式系统。 • 基本结构包括三个部分: 综合数据库(global database) 规则库(set of rules) 控制系统(control system)
1、综合数据库
• 也称事实库,存放已知的事实和推导出的 中间事实; • 说明
• 具体实现时,用DBMS和文件等都可以。 • 数据是广义的,可以是常量、变量、谓词、图像等。
2、规则库
• • • 1. 2. 存放所有规则的集合 这些规则描述了问题领域中的一般性知识 设计时注意: 有效的表达领域内的过程性知识 对知识进行合理的组织与管理
框架的匹配
• 匹配度方法:首先求出两个框架匹配的匹 配度,然后再用该匹配度与预先设定的框 架匹配阈值进行比较,若能满足阈值条件 就认为两个框架可匹配,否则为不可匹配。 匹配度是指当前框架所描述的属性与已知框 架可匹配的程度。
• 例子:
– 南京是江苏的省会城市。(T) – 南京是江西的省会城市。( F )
谓词
• 谓词可分为:谓词名与个体两个部分。个体表示 某个独立存在的事物或者某个抽象的概念,谓词 名用于刻画个体的性质、状态或个体之间的关系。 • 一般形式: P(x1,x2,…,xn).其中, P为谓词名, x1,x2,…,xn为个体,个体可以是变量、变元、函数, 个体取值范围称为个体域.
8、similar槽用于指出两个框架所描述事物之 间的相似关系。 9、其他
四、框架系统的推理过程
• 系统主要由两个部分组成: 由框架网络构成的知识库; 由一组程序构成的框架推理机 • 在框架系统中,推理主要是通过对框架的匹配与 填槽来实现的。 • 当需要求解问题时,首先要把该问题用框架表示 出来。然后再把它与知识库中已有的框架进行匹 配,找出一个或多个侯选框架,并在这些框架引 导下进一步获取附加信息,填充尽量多的槽值, 建立一个描述当前情况的实例框架。
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2、AKO槽:用来指出事物间的抽象概念上的 类属关系。用作为下层框架的槽名时,其 槽值为上层框架的框架名。它表示该下层 框架表示的事物比其上层框架更具体。如 “大中专学生”
• 框架名<大中专学生> AKO:<学生> 特点:有专业
3、subclass槽:用来指出子类和类之间的类 属关系。当它用作某下层框架的槽时,表 示该下层框架是其上层框架的一个子类。 如“大学生”
– 例子: Man(x)
函数
• 定义(函数)
– 设D是个体域, f: Dn → D是一个映射,则称f是D 上的一个n元函数,记作: F(x1,x2,…, xn) – 例子:
• father(x, y)
连接词和量词
• 1. 2. 3. 4. 连接词 ﹁ “非”“否定” ∧ “合取” ∨ “析取” →“条件”“蕴含” • 量词 1. : 全称量词
小结问题
• 你认为什么是逻辑?逻辑解决什么问题? • 如何用逻辑表示守门员相关状态知识?
产生式表示法内容
一、产生式表示的基本方法及特性 二、产生式系统的基本结构 三、产生式系统的基本过程 四、产生式系统的类型 五、产生式系统的特点
一、产生式表示的基本方法及特性
1、事实
事实可看作是一个断言。常用三元组表示 • 确定性知识可用一个多元组: (对象,属性,值) 或 (关系,对象1,对象2)来表示。 如(snow,color,white):”雪的颜色是白的
三、框架系统/网络
1. 框架系统的基本结构 2. 框架系统的表示 3. 框架系统的预定义槽名
框架系统的基本结构
• 框架系统的基本结构是通过诸如框架之间的横向 或纵向联系来实现。 • 由于一个框架的槽值或侧面值可以是另一框架的 名字,这在框架之间建立起了一种联系,这种联 系称为框架之间的横向联系。如前面关于“书” 的例子。 • 当用框架来表示那种具有演绎关系的知识结构时, 下层框架与上层框架之间具有一种继承关系,这 种具有继承关系的框架之间的联系称为纵向联系。
• 按推理方向分:正向、逆向、双向
• 按规则库的性质及结构分类:可交换、可 分解、可恢复
五、产生式系统的特点
• • • • 自然性: 模块性: 有效性 清晰性:规则分为左半部分和右半部分; 左半部分是条件,右半部分是结论; • 效率不高 • 不能表达具有结构性的知识
prolog例子
• 根据声音,判断动物。
框架系统的表示
• 由以上分析可知,框架系统是由框架之间 的纵向、横向联系所形成的一种复杂结构。
框架系统的预定义槽名
• 在框架系统中,框架之间的联系实际上是 通过在槽中填入相应的框架名来实现的, 至于框架之间究竟为何种关系,是由槽名 来指定的。
• 在框架系统中通常定义了一些标准槽名, 称这些槽名为系统预定义槽名。常用的预 定义槽名有以下几种:
x: 所有x, 每个x;
2. : 存在量词
x: 存在一个x;
5. “双条件”
二、谓词逻辑表示法
• 对事物的状态、属性、概念等事实性知识, 通常可以用否定、析取或合取符号连接起 来的谓词公式表示;对事物间的关系通常 用蕴含式表示
三、谓词逻辑表示的特性
• • • • 自然 精确 严密 容易实现 • 知识表示能力差 • 存在组合爆炸 • 系统效率低
2、规则
• 规则描述事物间的因果关系。规则的产生式表示 形式称为产生式规则,简称规则,或产生式 • 形式:
– 条件 行动 – 前提 结论 – “if……then……”
• 例如:
– 所有人会死∧甲是人→甲会死
• 规则与蕴涵式的主要区别: 规则表示的知识或匹配可以是不确定的, 而蕴涵式只能表示确定性知识,并且匹配要求是确 定的。 <产生式>::=<前提> <结论> <前提>::=<简单条件> |<复合条件> <结论>::=<事实> |<操作>
• • • • • • 谓词逻辑表示法 产生式表示法 语义网络表示法 面向对象表示法 框架表示法 脚本表示
谓词逻辑(predicate logic)
一、逻辑基础 二、谓词逻辑表示法 三、谓词逻辑表示的特性
一、逻辑基础
• 命题:
– 一个陈述句称为断言.凡是有真假意义的断言称为命题. – 命题的意义通常称为真值,它有真假两种情况.

• 人们不可能把过去的经验全部存放在脑子 里,而只是以一种通用的数据形式把它们 存储起来,当新情况发生时,只要把新的 数据加入到该通用的数据结构中便可以形 成一个具体的实体,这样通用的数据结构 称为框架。
• 框架是知识的基本单位,把一组有关的框 架连接起来便可形成一个框架系统。
• 对于一个框架,当人们把观察或认识到的 具体细节填入后,就得到了该框架的一个 具体实例,框架的这种具体实例被称为实 例框架。
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