人工智能基础04--推理技术
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辑推理和证明。
A
B
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D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
A
B
C
D
深度学习阶段
21世纪初，深度学习算法的突破性进展， 使得人工智能在语音、图像、自然语言处 理等领域取得了巨大进展。
机器学习阶段
20世纪90年代，随着计算机技术和大数据 的快速发展，机器学习算法开始广泛应用 于各种领域。
人工智能的应用领域
01
02
03
04
自动驾驶
通过机器学习和计算机视觉技 术，实现车辆自主驾驶和智能
在线课程平台
Coursera、Udacity、edX等在线课程平台提供了大量的人工智能相关课程，从入门到进 阶都有覆盖。
学术研究论文
在Google Scholar、IEEE Xplore等学术搜索引擎上可以找到最新的AI研究论文，有助于 深入了解AI领域的前沿动态。
AI学习路径规划
基础知识阶段
学习数学基础（如概率统计 、线性代数、微积分等）和 编程基础（如Python、R等 ）。
AI对人类社会的潜在威胁
就业问题
AI技术的广泛应用可能导致部分传统 岗位消失或减少，对劳动力市场造成 冲击。
数据隐私
AI技术需要大量数据支持，如何保护 个人隐私和数据安全成为亟待解决的 问题。
安全风险
AI技术可能被用于制造智能武器、网 络攻击等恶意行为，对人类安全构成 威胁。
伦理道德
AI技术的发展引发了许多伦理道德问 题，如机器人权利、道德责任等，需 要引起关注和思考。
算法与理论阶段
学习机器学习、深度学习的 基本算法和理论，如监督学 习、无监督学习、强化学习 等。
应用实践阶段
通过参与实际项目或比赛， 将所学知识应用到实际问题 中，提高解决实际问题的能 力。
人工智能逻辑基础 摩根
人工智能的逻辑基础是命题逻辑和谓词逻辑。
命题逻辑是应用一套形式化规则对以符号表示的描述性陈述进行推理的系统。
原子命题是一个或真或假的描述性陈述，对原子命题的内部结构不做任何解析。
复合命题是多个原子命题通过逻辑运算符来构成。
谓词逻辑涉及个体、谓词和量词等概念，用于表示更复杂的陈述。
谓词公式在个体域上的解释可以取得真值或假值，根据其在个体域上的解释是真还是假，谓词公式有永真、永假、可满足和不可满足等性质。
此外，人工智能的逻辑基础还包括逻辑推理，如演绎推理、归纳推理和默认推理等。
总的来说，人工智能的逻辑基础是实现智能化的关键之一，它为人工智能的发展提供了理论基础。
如需更多信息，建议阅读人工智能相关书籍或论文。
人工智能(全套课件)
复苏期
21世纪初至今，随着计算机技术的飞速发展和大数据 时代的到来，人工智能再次焕发出勃勃生机。
4
技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语 言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习 、分析和处理，使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本 原理，及其在强化学习中 的应用。
2024/1/26
蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索 算法的原理、流程和实现 细节，包括选择、扩展、 模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索 算法的改进和优化方法， 如UCT算法、RAVE算法等 。
21
遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
2024/1/26
22
06
知识图谱与推理技术
2024/1/26
23
知识表示和存储方式
2024/1/26
知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于 语义网等表示方法，用于描述现 实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式，实现 知识的持久化和高效访问。
2024/1/26
16
目标检测与跟踪技术
2024/1/26
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
17
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。
21世纪初至今，随着计算机技术的飞速发展和大数据 时代的到来，人工智能再次焕发出勃勃生机。
4
技术原理及核心思想
2024/1/26
技术原理
人工智能的技术原理主要包括机器学习、深度学习、自然语 言处理、计算机视觉等。这些技术通过对大量数据进行学习 、分析和处理，使计算机能够模拟人类的智能行为。
核心思想
介绍蒙特卡洛方法的基本 原理，及其在强化学习中 的应用。
2024/1/26
蒙特卡洛树搜索
详细阐述蒙特卡洛树搜索 算法的原理、流程和实现 细节，包括选择、扩展、 模拟和回溯四个步骤。
算法优化
探讨针对蒙特卡洛树搜索 算法的改进和优化方法， 如UCT算法、RAVE算法等 。
21
遗传算法和蚁群优化算法
遗传算法
2024/1/26
22
06
知识图谱与推理技术
2024/1/26
23
知识表示和存储方式
2024/1/26
知识表示方法
包括基于逻辑、基于框架、基于 语义网等表示方法，用于描述现 实世界中的各种概念和关系。
知识存储方式
采用图数据库、关系数据库、 NoSQL数据库等存储方式，实现 知识的持久化和高效访问。
2024/1/26
16
目标检测与跟踪技术
2024/1/26
目标检测方法
介绍基于滑动窗口、区域提议网络（RPN）等目标检测方法。
目标跟踪方法
探讨基于相关滤波、深度学习等目标跟踪技术的原理和实现。
目标检测与跟踪应用
展示目标检测与跟踪在视频监控、自动驾驶等领域的应用案例。
17
三维重建与虚拟现实应用
三维重建技术
智能技术的健康发展。
人工智能课后习题答案
优化方法
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
人工智能培训
深度学习
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。通过构建多层神经网络，深度学 习模型能够自动学习和提取图像中的特征，从而在各种计算机视觉任务中取得优异的表现 。
图像数据的预处理
图像预处理
在计算机视觉任务中，通常需要对输入的图像进行预处理，以去除噪声、增强图像对比度、调整图像大小等。这些预 处理步骤可以帮助提高后续处理的准确性和效率。
• 情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，如正面、负面或中立等，常用的算 法有基于词典的方法、机器学习算法等。
• 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，常用的算法有基于规则 的方法、基于统计的方法（如隐马尔可夫模型、神经网络等）以及近年来兴起 的深度学习翻译方法（如Transformer、其衍生模型等）。
数据增强
为了提高模型的泛化能力，通常需要对训练数据进行数据增强。数据增强是通过随机变换图像（如旋转、平移、缩放 等）来生成新的训练样本。这可以增加模型的多样性，提高其对不同图像变体的适应能力。
数据标注
对于监督学习任务，需要对训练数据进行标注。标注是指将图像中的目标对象进行标记和分类。例如， 在图像分类任务中，需要对每个像素进行分类；而在目标检测任务中，需要对图像中的每个目标对象进 行边界框标注。
深度学习的基本原理
01 神经网络
深度学习的基础是神经网络，它是一种模拟人脑 神经元连接方式的计算模型，通过多个层次的神 经元连接实现复杂的数据处理和特征提取。
02 反向传播算法
深度学习中常用的算法是反向传播算法，它是一 种通过计算梯度来不断调整神经网络参数，使得 网络输出结果更加接近于真实结果的优化算法。
• 语义分割：语义分割是计算机视觉中的另一个重要任务。它是指将图像中的每 个像素进行分类，以实现像素级的语义理解。常见的算法包括U-Net、FCN等 。这些算法通常使用深度学习技术来自动提取图像特征并进行像素级别的分类 。
近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功。通过构建多层神经网络，深度学 习模型能够自动学习和提取图像中的特征，从而在各种计算机视觉任务中取得优异的表现 。
图像数据的预处理
图像预处理
在计算机视觉任务中，通常需要对输入的图像进行预处理，以去除噪声、增强图像对比度、调整图像大小等。这些预 处理步骤可以帮助提高后续处理的准确性和效率。
• 情感分析：对文本中的情感倾向进行分析，如正面、负面或中立等，常用的算 法有基于词典的方法、机器学习算法等。
• 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言，常用的算法有基于规则 的方法、基于统计的方法（如隐马尔可夫模型、神经网络等）以及近年来兴起 的深度学习翻译方法（如Transformer、其衍生模型等）。
数据增强
为了提高模型的泛化能力，通常需要对训练数据进行数据增强。数据增强是通过随机变换图像（如旋转、平移、缩放 等）来生成新的训练样本。这可以增加模型的多样性，提高其对不同图像变体的适应能力。
数据标注
对于监督学习任务，需要对训练数据进行标注。标注是指将图像中的目标对象进行标记和分类。例如， 在图像分类任务中，需要对每个像素进行分类；而在目标检测任务中，需要对图像中的每个目标对象进 行边界框标注。
深度学习的基本原理
01 神经网络
深度学习的基础是神经网络，它是一种模拟人脑 神经元连接方式的计算模型，通过多个层次的神 经元连接实现复杂的数据处理和特征提取。
02 反向传播算法
深度学习中常用的算法是反向传播算法，它是一 种通过计算梯度来不断调整神经网络参数，使得 网络输出结果更加接近于真实结果的优化算法。
• 语义分割：语义分割是计算机视觉中的另一个重要任务。它是指将图像中的每 个像素进行分类，以实现像素级的语义理解。常见的算法包括U-Net、FCN等 。这些算法通常使用深度学习技术来自动提取图像特征并进行像素级别的分类 。
人工智能要考虑到溯因推理
自然语言处理技术
自然语言处理技术可以帮助溯因推理更好地处理自然语言文本数据，通过对文本数据的分 析和理解，可以提取出文本中的语义信息和情感信息，为溯因推理提供更多的信息和依据 。
强化学习技术
强化学习技术可以帮助溯因推理更好地优化决策过程，通过与环境的交互和反馈，可以自 动调整策略和参数，实现最优的决策效果。
人工智能与溯因推理
2023-11-11
目录
• 人工智能概述 • 溯因推理概述 • 人工智能与溯因推理的关系 • 基于人工智能的溯因推理方法 • 人工智能与溯因推理的应用案例 • 总结与展望
01
人工智能概述
Chapter
人工智能的定义
人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统 的新技术科学。它涉及多个学科，包括计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学、生物 学、哲学等。
溯因推理的定义
溯因推理是一种推理类型，它从已知事实或结论出发，尝试寻找能够解释这些事实或结论的最可能原 因。
它是一种反推的思维方式，即从结果出发，推断出导致结果的可能原因。
溯因推理的逻辑结构
01
溯因推理的逻辑结构通常包括三个部分：观察到的现象、可能的解释和推断。
02
观察到的现象是已知的事实或结论，可能的解释是可能的导致现象的原因，推断 是根据现象和可能的解释得出结论。
04
基于人工智能的溯因推理方法
Chapter
数据驱动的溯因推理方法
基于数据统计的推理
利用大量数据统计，发现事件之间的相关性，并根据这些相关性 推断因果关系。
数据挖掘技术
利用数据挖掘技术，发现数据中的模式和规律，从而为溯因推理提 供支持。
大数据分析
自然语言处理技术可以帮助溯因推理更好地处理自然语言文本数据，通过对文本数据的分 析和理解，可以提取出文本中的语义信息和情感信息，为溯因推理提供更多的信息和依据 。
强化学习技术
强化学习技术可以帮助溯因推理更好地优化决策过程，通过与环境的交互和反馈，可以自 动调整策略和参数，实现最优的决策效果。
人工智能与溯因推理
2023-11-11
目录
• 人工智能概述 • 溯因推理概述 • 人工智能与溯因推理的关系 • 基于人工智能的溯因推理方法 • 人工智能与溯因推理的应用案例 • 总结与展望
01
人工智能概述
Chapter
人工智能的定义
人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统 的新技术科学。它涉及多个学科，包括计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学、生物 学、哲学等。
溯因推理的定义
溯因推理是一种推理类型，它从已知事实或结论出发，尝试寻找能够解释这些事实或结论的最可能原 因。
它是一种反推的思维方式，即从结果出发，推断出导致结果的可能原因。
溯因推理的逻辑结构
01
溯因推理的逻辑结构通常包括三个部分：观察到的现象、可能的解释和推断。
02
观察到的现象是已知的事实或结论，可能的解释是可能的导致现象的原因，推断 是根据现象和可能的解释得出结论。
04
基于人工智能的溯因推理方法
Chapter
数据驱动的溯因推理方法
基于数据统计的推理
利用大量数据统计，发现事件之间的相关性，并根据这些相关性 推断因果关系。
数据挖掘技术
利用数据挖掘技术，发现数据中的模式和规律，从而为溯因推理提 供支持。
大数据分析
《人工智能逻辑》课件
自然语言处理的基本概念
自然语言处理（NLP）
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成 、转换等。
自然语言处理技术
基于计算机科学、语言学、心理学等多学科交叉的领域，旨在实现 人机交互的无障碍沟通。
自然语言处理的应用
在语音识别、机器翻译、智能客服、智能家居等领域有广泛应用。
自然语言处理在人工智能中的应用
态系统。
感谢您的观看
THANKS
《人工智能逻辑》ppt课件
目 录
• 人工智能概述 • 人工智能逻辑基础 • 人工智能中的知识表示与推理 • 机器学习与人工智能 • 自然语言处理与人工智能 • 人工智能的未来展望
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
知识表示与推理
介绍知识表示与推理的基 本原理和方法，以及其在 人工智能领域的应用和挑 战。
机器学习与逻辑
探讨机器学习与逻辑之间 的关系，以及机器学习算 法中如何应用逻辑推理的 方法。
03
人工智能中的知识表示与 推理
知识表示方法
1 2
陈述性表示法
将知识表示为一系列的事实或规则，便于理解和 推理。
过程性表示法
在计算机视觉领域，机器 学习可以用于图像识别、 人脸识别、自动驾驶等。
ABCD
在自然语言处理领域，机 器学习可以帮助识别语音 、翻译文本、回答问题等 。
机器学习还可以用于推荐 系统、预测分析等领域， 提高用户体验和商业价值 。
深度学习与神经网络
深度学习是机器学习的一个分支，通 过构建深度神经网络来模拟人类的神 经网络。
2024版《人工智能》课程教学大纲
计算机体系结构
理解计算机硬件组成、操 作系统及基本工作原理。
数据结构与算法
掌握基本数据结构（如数 组、链表、栈、队列等） 和常用算法（如排序、查 找等）。
计算机网络
了解网络协议、网络架构 及网络安全等基础知识。
数学基础
线性代数
掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念和运算。
概率论与数理统计
理解概率分布、随机变量、数理统计等基本概念 和方法。
介绍神经网络优化的一些常用方 法，如梯度下降、动量法、
Adam等优化算法的原理和应用。
卷积神经网络（CNN）
卷积层
池化层
讲解卷积层的工作原理和实 现方法，包括卷积核、步长、 填充等概念。
介绍池化层的作用和实现方 法，包括最大池化、平均池 化等。
CNN模型
介绍一些经典的CNN模型， 如LeNet-5、AlexNet、 VGGNet、GoogLeNet、 ResNet等，并分析其网络结 构和特点。
无监督学习
K-均值聚类
层次聚类
将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽 可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
通过不断将数据点或已有簇合并成新的簇， 直到满足某种停止条件。
主成分分析（PCA）
自编码器
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度 线性无关的表示，可用于高维数据的降维。
一种神经网络结构，通过编码器和解码器对 输入数据进行压缩和重构，实现特征提取和 降维。
句ห้องสมุดไป่ตู้分析技术
短语结构分析
识别句子中的短语结构，如名词短语、动词短语等。
依存关系分析
分析句子中单词之间的依存关系，如主谓关系、动宾关系等。
句法树构建
根据短语结构和依存关系构建句子的句法树，表示句子的结构信 息。
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退出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假，没有第 三种情况出现。
不确定性推理：是指推理时所用的知识与证据不都是确定 的，推出的结论也是不确定的。
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘来自究室4/1014.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（3） 按推理过程中推出的结论是否越来越接近最终目标来 划分，推理可分为：
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（4）双向推理 双向推理：是指正向推理与逆向推理同时进行，且在推
理过程中的某一步骤上“碰头”的一种推理。 基本思想：一方面根据已知事实进行正向推理，但并不
推倒最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆向推理，但 不推至原始事实，而是让它们在中途相遇，即由正向推理所得 到的中间结论恰好是逆向推理此时所需求的证据，这时推理就 可以结束，逆向推理时所做的假设就是推理的最终结论。
默认推理（default resoning）：是在知识不完全的情 况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（2） 按推理时所用的知识的确定性来划分，推理可分为： 确定性推理：是指推理时所用的知识与证据都是确定的，
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（2）逆向推理 是以某个假设目标为出发点的一种推理。
基本思想：首先选择一个假设目标，然后寻找支持该假设 的证据，若需的证据都能找到，则说明原假设是成立的；若无 论如何都找不到所需的证据，则说明原假设不成立，为此需要 另作新的假设。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（1） 按推出结论的途径来划分，推理可分为： 演绎推理（deductive resoning）：是从全称判断推导
出单称判断的过程，即由一般性知识推出适合某一具体情 况的结论。一般到个别。
归纳推理（inductive resoning）：是从足够多的事例中 归纳出一般性结论的推理过程。个别到一般。
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4.0 推理的基本概念
4.0.4 冲突消解策略
系统将当前已知事实与KB中知识匹配的三种情况： （1）已知事实恰好只与KB中的一个知识匹配成功。 （2）已知事实不能与KB中的任何知识匹配成功。 （3）已知事实可与KB中的多个知识匹配成功；或者多个（ 组）事实都可与KB中的某一个知识匹配成功；或者多个（组 ）事实都可与KB中的多个知识匹配成功；
第3种情况称为发生了冲突。
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4.0 推理的基本概念
4.0.4 冲突消解策略
消解冲突的基本思想：对知识进行排序： （1）按针对性排序：优先选择针对性强的知识（规则）， 即要求条件多的规则。 （2）按已知事实的新鲜性排序：后生成的事实具有较大的 新鲜性。 （3）按匹配度排序：在不确定推理中，需要计算已知事实 与知识的匹配度。 （4）按条件个数排序：优先应用条件少的产生式规则。
从初始证据出发，按某种策略不断应用知识库中的已 知知识，逐步推出结论的过程称为推理。
在人工智能系统中，推理是由程序实现的，称为推理 机。
已知事实和知识是构成推理的两个基本要素。
事实又称为证据，用以指出推理的出发点及推理时应 该使用的知识。
知识是使推理得以向前推进，并逐步达到最终目标的 依据。
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘研究室
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（3）混合推理 正向推理具有盲目、效率低等缺点，推理过程中可能会
推出许多与问题无关的子目标。逆向推理中，若提出的假设目 标不符合实际，也会降低系统效率。可以把正向推理与逆向推 理结合起来，使其各自发挥自己的优势，取长补短。这种既有 正向推理又有逆向推理称为混合推理。
对，以便产生一个导出子句。例如，如果存在某个公理 E1∨E2和另一公理～E2∨E3，那么E1∨E3在逻辑上成立。 这就是消解，而称E1 ∨ E3为E1∨E2和～E2∨E3的消解式。
基本思想：从用户提供的初始已知事实出发，在知识库 KB中找出当前可适用的知识，构成可适用知识集KS，然后按 某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推出 的新事实加入到数据库中作为下一步推理的已知事实，此后再 在KB中选取可适用的知识进行推理，如此重复这一过程，直 到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
单调推理：是指在推理过程中随着推理向前推进及新知识 的加入，推出的结论越来越接近最终目标。
非单调推理：是指在推理过程中由于新知识的加入，不仅 没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面 的某一步，然后重新开始。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
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4.1 消解原理
4.1.1 子句集的求取
消解原理是针对谓词逻辑知识表示的问题求解方法。
消解原理的基础知识： （1）谓词公式、某些推理规则以及置换合一等概念。 （2）子句：由文字的析取组成的公式(一个原子公式和原子
公式的否定都叫做文字)。 （3）消解：当消解可使用时，消解过程被应用于母体子句
目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章
绪论 知识表示 搜索技术 推理技术 机器学习 专家系统 自动规划系统 自然语言理解 智能控制 人工智能程序设计
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4.0 推理的基本概念
4.0.1 推理的定义
（4） 按推理中是否运用与推理有关的启发性知识来划分， 推理可分为：
启发性推理：是指在推理过程中运用与推理有关的启发性 知识。
非启发性推理：是指在推理过程中未运用与推理有关的启 发性知识。
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（1）正向推理 是以事实作为出发点的一种推理。
不确定性推理：是指推理时所用的知识与证据不都是确定 的，推出的结论也是不确定的。
合肥工业大学 人工智能与数据挖掘来自究室4/1014.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（3） 按推理过程中推出的结论是否越来越接近最终目标来 划分，推理可分为：
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（4）双向推理 双向推理：是指正向推理与逆向推理同时进行，且在推
理过程中的某一步骤上“碰头”的一种推理。 基本思想：一方面根据已知事实进行正向推理，但并不
推倒最终目标；另一方面从某假设目标出发进行逆向推理，但 不推至原始事实，而是让它们在中途相遇，即由正向推理所得 到的中间结论恰好是逆向推理此时所需求的证据，这时推理就 可以结束，逆向推理时所做的假设就是推理的最终结论。
默认推理（default resoning）：是在知识不完全的情 况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（2） 按推理时所用的知识的确定性来划分，推理可分为： 确定性推理：是指推理时所用的知识与证据都是确定的，
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（2）逆向推理 是以某个假设目标为出发点的一种推理。
基本思想：首先选择一个假设目标，然后寻找支持该假设 的证据，若需的证据都能找到，则说明原假设是成立的；若无 论如何都找不到所需的证据，则说明原假设不成立，为此需要 另作新的假设。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
（1） 按推出结论的途径来划分，推理可分为： 演绎推理（deductive resoning）：是从全称判断推导
出单称判断的过程，即由一般性知识推出适合某一具体情 况的结论。一般到个别。
归纳推理（inductive resoning）：是从足够多的事例中 归纳出一般性结论的推理过程。个别到一般。
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4.0 推理的基本概念
4.0.4 冲突消解策略
系统将当前已知事实与KB中知识匹配的三种情况： （1）已知事实恰好只与KB中的一个知识匹配成功。 （2）已知事实不能与KB中的任何知识匹配成功。 （3）已知事实可与KB中的多个知识匹配成功；或者多个（ 组）事实都可与KB中的某一个知识匹配成功；或者多个（组 ）事实都可与KB中的多个知识匹配成功；
第3种情况称为发生了冲突。
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4.0 推理的基本概念
4.0.4 冲突消解策略
消解冲突的基本思想：对知识进行排序： （1）按针对性排序：优先选择针对性强的知识（规则）， 即要求条件多的规则。 （2）按已知事实的新鲜性排序：后生成的事实具有较大的 新鲜性。 （3）按匹配度排序：在不确定推理中，需要计算已知事实 与知识的匹配度。 （4）按条件个数排序：优先应用条件少的产生式规则。
从初始证据出发，按某种策略不断应用知识库中的已 知知识，逐步推出结论的过程称为推理。
在人工智能系统中，推理是由程序实现的，称为推理 机。
已知事实和知识是构成推理的两个基本要素。
事实又称为证据，用以指出推理的出发点及推理时应 该使用的知识。
知识是使推理得以向前推进，并逐步达到最终目标的 依据。
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（3）混合推理 正向推理具有盲目、效率低等缺点，推理过程中可能会
推出许多与问题无关的子目标。逆向推理中，若提出的假设目 标不符合实际，也会降低系统效率。可以把正向推理与逆向推 理结合起来，使其各自发挥自己的优势，取长补短。这种既有 正向推理又有逆向推理称为混合推理。
对，以便产生一个导出子句。例如，如果存在某个公理 E1∨E2和另一公理～E2∨E3，那么E1∨E3在逻辑上成立。 这就是消解，而称E1 ∨ E3为E1∨E2和～E2∨E3的消解式。
基本思想：从用户提供的初始已知事实出发，在知识库 KB中找出当前可适用的知识，构成可适用知识集KS，然后按 某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推出 的新事实加入到数据库中作为下一步推理的已知事实，此后再 在KB中选取可适用的知识进行推理，如此重复这一过程，直 到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
单调推理：是指在推理过程中随着推理向前推进及新知识 的加入，推出的结论越来越接近最终目标。
非单调推理：是指在推理过程中由于新知识的加入，不仅 没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面 的某一步，然后重新开始。
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4.0 推理的基本概念
4.0.2 推理方式及其分类
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4.1 消解原理
4.1.1 子句集的求取
消解原理是针对谓词逻辑知识表示的问题求解方法。
消解原理的基础知识： （1）谓词公式、某些推理规则以及置换合一等概念。 （2）子句：由文字的析取组成的公式(一个原子公式和原子
公式的否定都叫做文字)。 （3）消解：当消解可使用时，消解过程被应用于母体子句
目录
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章
绪论 知识表示 搜索技术 推理技术 机器学习 专家系统 自动规划系统 自然语言理解 智能控制 人工智能程序设计
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4.0 推理的基本概念
4.0.1 推理的定义
（4） 按推理中是否运用与推理有关的启发性知识来划分， 推理可分为：
启发性推理：是指在推理过程中运用与推理有关的启发性 知识。
非启发性推理：是指在推理过程中未运用与推理有关的启 发性知识。
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4.0 推理的基本概念
4.0.3 推理的方向
（1）正向推理 是以事实作为出发点的一种推理。