人工智能第六章6.1-6.2
模糊逻辑系统

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6.1简述
第六章 模糊逻辑系统
下图 6-1 表示具有输入和输出的模糊系统原理示意图。由于采用多维函数来描述 X ,
Y 和 R ,所以该模糊系统需要许多存储器用于实现离散逼近。
图 6-1 模糊系统原理示意图
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6.1简述
第六章 模糊逻辑系统
图 6-2 表示模糊系统的一般原理框架图,它由输入定标输出定标、模糊化、模糊决策
是在基本模糊控制器上
增加了自适应机构,该
机构实现对基本模糊控
制器自身控制性能的负
反馈控制,以不断地调
整和改善控制器的性能。
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高级人工智能人才培养丛书之一
第六章
模糊逻辑系统
6.1
简述
6.2
模糊逻辑系统结构
6.3
逻辑开发过程
6.4
案例
6.5
简单的模糊逻辑系统实验
习题
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6.2模糊逻辑系统结构
T-S型模糊控
制器
自适应模糊
控制器
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6.1简述
经典Mamdani型模
糊控制器
第六章 模糊逻辑系统
T-S型模糊控制器
自适应模糊控制器
自适应模糊控制
运行速度快,控制
规则通过引入加权因子
可以自调整,便于实现
自适应控制,具有较好
的自适应能力。
不仅可以用来描
述模糊控制器,也可
许多在经典
具有模糊性的语言叫做模
集合中成立的基本性质是可
糊语言。
以扩展到模糊集合中的。除
三种推理方法:模糊
了基本运算以外,模糊集合
近似推理、单输入模糊推
第6章超文本和超媒体

节点分为两种类型:一种称为 表现型,记录各种媒体信息,表现 型节点按其内容的不同又可分为许 多类别,如文本节点和图文节点等; 另一种称为组织型,用于组织并记 录节点间的联结关系,它实际起索 引目录的作用,是连结超文本网络 结构的纽带,即组织节点的节点。
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节点的基本类型归纳如下: ⑴ 文本节点 ⑵ 图形节点 ⑶ 图像节点 ⑷ 音频节点 ⑸ 视频节点 ⑹ 混合媒体节点 ⑺ 按钮节点 ⑻ 组织型节点 ⑼ 推理型节点
针被称为链(link)。链有多种,它连接着两
个节点,通常是有向的,从一个节点(称之为
源节点)指向另一个节点(称之为目的节点)。
链的数量通常不是事先固定的,它依赖于每个
节点的内容和信息的原始结构。
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A
B
C
D
E
F
这里要强调的不仅仅是“阅读”,而更重 要的是用户可以主动地决定阅读节点的顺序。 假如读者是从标记为A的文本块开始阅读,与 单一路径的文本不同,该超文本结构有三条阅 读路径摆在读者面前,即可到B、D或E。如果 读者选择B,则可以继续选择到C或E,从E又可 以到D。当然读者也可以从A选择直接到D。这 个例子表明,在超文本结构中任意两节点之间 可以有若干条不同的路径,读者可以自由的选 择最终沿哪条路径阅读文本。
6
尽管我们对某一对象具有相同的概 念,但由于文化基础和受教育的背景, 由于不同时间或不同的地点,产生联想 结果就可能是千差万别的。
这种联想方式实际上表明了信息的 结构及其动态性。显然,这种互连的网 状信息结构用普通的文本是无法管理的, 必须采用一种比文本更高一层次的信息 管理技术,即超文本(hypertext)。
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3.网络 超文本由节点和链构成网
络是一个有向图,这种有向图 与人工智能中的语义网有类似 之处。语义网是一种知识表示 法,也是一种有向图。
人工智能 第六章 行为主义

第六章行为智能行为能力是人类智能的重要组成部分,是指人们具有对外界环境刺激做出反应的能力。
这种反应似乎不经大脑推理,而直接发生,存在所谓的“感知-行为”模式。
行为智能试图模拟人类的这种行为能力,将智能系统置于真实的场景中,使其直接感知外界环境并在此基础上做出合理的反应。
因此,行为智能也被称为“现场式人工智能”,以区别于传统的通过键盘、鼠标、显示器、打印机等输入输出设备与外界交互的无实体智能系统。
行为智能的别称还包括行为主义、行为途径、控制学派等。
行为智能中的开创性工作是美国麻省理工学院人工智能实验室(MIT-AI)的布鲁克斯对机器虫的研究。
他在1991年第12届国际人工智能联合会议(IJCAI)上发表的论文《没有表示的智能》(Intelligence without Representation)引起了人们对行为智能的极大关注,进而形成为目前独立于符号主义和连接主义的第三种主要人工智能研究学派。
在这一学派的影响下,智能体的研究得以兴起和发展。
早期智能体的概念是狭义的,指自主智能体,即具有行为智能,从而表现出自主特性的机器或系统。
布鲁克斯就将他所研究的机器虫称为自主智能体。
随着智能体技术的发展,特别是多智能体技术的出现,智能体的概念逐渐变得越来越宽泛,有时被用来泛指一切相对独立的智能机器或系统。
目前,智能体更多地被作为实现群体智能的基础,强调在完成某一共同任务时智能体之间的相互协调与协作。
行为智能系统中的关键构成成分包括传感器、控制器和学习器。
传感器用于感知外部环境;控制器用于控制智能体做出行动;学习器用于学习从环境状态到系统行为的控制策略。
传感和学习是行为智能中的主要难点。
对外界环境的感知是行为智能的前提和基础,但传感技术本质上是对人类感知能力的模拟,真正的行为智能体现在系统对于环境刺激所做出的正确反应上,即体现在其控制策略上。
因此,如何自动学习系统控制策略是行为智能中的核心问题。
目前,这一问题的解决方法主要包括强化学习和进化学习,二者都试图在智能系统的运行过程中逐渐提高其行为能力,但实现的方式不同。
第六章:无人船

以匠心 致创新
6.4无人船
6.4.3技术体验1:无人船GPS导航
3. 利用GPS工具箱,体验GPS输出数据参数。
步骤1:下载“GPS”工具箱APP,APP的图标为“
“。
步骤2:搜索经度、纬度、海拔、实时卫星数量及位置信息。
以匠心 致创新
6.4无人船
步骤3:体验指南针功能。
以匠心 致创新
6.4无人船
6.4.2相关知识
2.关键技术:
1.航线自动生成与路径规划技术。
静态的航线自动生成与路径规划主要分为两大类: 1)电子海图分析规划; 2)基于轨迹分析的航线自动生成与路径规划。
2.通信技术。 主要涉及的通信技术:无线电通信、光学通信、水声通信。
3.自主决策与避障技术。
主要作用:降低无人船对远程操控人员的以来。
关闭定时器,记录 当前时间
计算距离
数码管显示距离
与最低距离比较, 驱动蜂鸣器
主程序流程图
外部按键中断 清除中断标志位 判断哪个按键按下
记录最低距离 返回
外部中断服务 程序
以匠心 致创新
6.4无人船
6.4.4技术体验2:无人船自主避碍
步骤1:电池盒组装,焊接好电池盒插头。
步骤2:检查上电是否正常,红色灯 是否正常亮起。
步骤3-4:设置检测距离并测试。
以匠心 致创新
6.4无人船
6.4.5知识拓展:声呐技术在无人船中的应用
1. 声呐技术
1. 主动声呐 声呐主动发射声波“照射”目标,而后接收水中目标反 射的回波并测定目标参数。
发射信号
信号源
发射机
发射阵
判决、显示
处理器
第六章并行处理和多处理

BSP的五级数据流水线构图
17个存储块 存储器
(集中式共享存贮器)
NW1 对准网络
指令译码 控制部件
NW2 对准网络
处理器
16个处理单元
BSP的五级数据流水线 在BSP中,存储器-存储器型的浮点运算是流水进行的。 BSP的流水线组织由五个功能级组成。尤其是并行处理机包括 有16个处理单元、17个存储器模块和2套互连网络(亦称对准 网络)组合在一起,就形成了一条五级的数据流水线,使连续 几条向量指令能在时间下重叠起来执行。 作用: (1)由17个存储器模块并行读出16个操作数; ( 2 )经对准网络 NW1 将 16 个操作数重新排列成 16 个处理单元 所需要的次序; (3)将排列好的16个操作送到并行处理单元完成操作; ( 4 )所得的 16 个结果经过对准网络 NW2 重新排列成 17 个存储 器模块所需要的次序; (5)写入存储器;
对处理单元阵列实现控制,(发控制信号,广播公共地址, 广播公共数据)对指令流进行译码控制,利用CU内部资源可以进 行标量操作,接受和处理各类中断,其他输入输出操作。 •I/O系统 由磁盘文件系统DFS,输入输出子系统和宿主计算机S/C 构成(驻留操作系统,编译程序,I/O服务程序等)
控制器CU
ADB
6.2
并行处理技术及发展
提高计算机系统的并行性的技术途径:(单机系统) 时间重叠(Time Interleaving):在并行性概念中引入时间 因素。让多个处理过程在时间上相互错开,轮流重叠地使用同 一套硬件设备的各个部分,以加快硬件周转而赢得速度。 资源重复(Resource Replication):并行性概念中引入空 间因素。通过重复设置的硬件资源来提高系统可靠性或性能。 例如,通过使用两台或多台完全相同的计算机完成同样的任务 来提高可靠性。 资源共享(Resource Sharing):利用软件的方法让多个用 户按一定时间顺序轮流地使用同一套资源,以提高其利用率, 这样相应地提高整个系统的性能。例如多道程序分时系统. (多机系统) 功能专用化,机间互连,网络化技术途径发展成 异构型多处理机,同构型多处理机,分布式处理机系统
《人工智能应用概论》课件第6章-计算机视觉技术

6 6.1 计算机视觉技术原理
6.1.1.计算机视觉技术分类
1. 图像分类
根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方 法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干 个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。
图像识别(image identification) 转向尚待开发的图像理解( image understanding)
6 6.1 计算机视觉技术原理
6.1.3.计算机视觉技术应用场景
1.无人驾驶 计算机视觉在无人驾驶中起到了非常关键的作用,比如道路的识别,路标的识别,红绿 灯的识别,行人识别等等平常驾驶过程中需要注意的。 另外还包括三维重建及自主导航,通过激光雷达或者视觉传感器可以重建三维模型,辅 助汽车进行自主定位及导航,进行合理的路径规划和相关决策。
6.1.1.计算机视觉技术分类
4. 语义分割
语义分割是计算机视觉中十分重要的领域,它是指像素级地识别图像, 即标注出图像中每个像素所属的对象类别。
6 6.1 计算机视觉技术原理
6.1.1.计算机视觉技术分类
4. 语义分割
简单来说,分割的目标一般是将一张RGB图像(高度x宽度x 三通道rgb)或是灰度图(高 度x宽度x单通道1)作为输入,输出的是分割图。
fu'zh机器视觉在ILSVRC的比赛成绩屡创佳绩,其错误率已经低于人类视觉
眼镜框缩坑视觉检测
PART
预备知识
6 6.2 预备知识
6.2.1 计算机视觉成像
世界坐标系
物体成像
6 6.2 预备知识
6.2.2 数字图像
图像:图像可以定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间坐标,而f在任意坐标(x,y)处的幅 度称为图像在该点处的亮度(图像的明亮程度)或者灰度。
920087-人工智能导论(第4版)-第6章 智能计算及其应用(导论)

二进制串 12...n
Gray 1 2... n
二进制编码 Gray编码
k
k
1
1
k
k k
1 1
Gray编码 二进制编码
k
k i (mod 2) i 1
17
6.2.3 编码
2. 实数编码
采用实数表达法不必进行数制转换,可直接在解的表 现型上进行遗传操作。
多参数映射编码的基本思想:把每个参数先进行二进 制编码得到子串,再把这些子串连成一个完整的染色体。
Introduction of Artificial Intelligence
第 6 章 智能计算及其应用
教材:
王万良《人工智能导论》(第4版) 高等教育出版社,2017.7
第6章 智能计算及其应用
受自然界和生物界规律的启迪,人们根据其原理模 仿设计了许多求解问题的算法,包括人工神经网络、 模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、 禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒 子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼 群算法以及细菌群体优化算法等,这些算法称为智 能 计 算 也 称 为 计 算 智 能 (computational intelligence, CI)。
(4)稳定性原则: 指算法对其控制参数及问题的数 据的敏感度。
(5)生物类比原则:在生物界被认为是有效的方法
及操作可以通过类比的方法引入到算法中,有时会带
来较好的结果。
9
第6章 智能计算及其应用
6.1 进化算法的产生与发展
6.2 基本遗传算法
6.3 遗传算法的改进算法
6.4 遗传算法的应用
19
6.2.4 群体设定
2. 种群规模的确定 群体规模太小,遗传算法的优化性能不太好,易陷
AAI06归纳学习 高级人工智能 史忠植PPT课件

12.11.2020
史忠植 高级人工智能
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选择型泛化规则
(7) 将合取转换为析取规则 F1 & F2 ::> K |< F1 F2 ::> K 其中F1,F2为任意描述。
12.11.2020
史忠植 高级人工智能
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选择型泛化规则
(8) 扩充量词范围规则 x,F[x] ::> k |< x, F[x] ::> k (I1)x,F[x] ::> K |< (I2)x, F[x]::> K 其中I1,I2是量词的域(整数集合), 且I1 I2
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选择型泛化规则
(3) 扩大引用范围规则
CTX & [L = R1] ::> K |< CTX \& [L = R_2] ::> K 其中R1 R2 DOM(L), DOM(L) 为L的域,L是一个项, Ri是L取值的一个集合。
(4) 闭区间规则
CTX & [L = a] ::> K
CTX & [L = b] ::> K
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史忠植 高级人工智能
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选择型泛化规则
(6) 将常量转换为变量规则
F[F[x]
其中F[x]是依赖于变量x的描述符,a,b, …, i是常量。
对于描述F[x], 若x的某些值(a,b, … , i)使F[x]成立,
则可得到假设:对于x的所有值,F[x]成立。
第六章 归纳学习
中科院计算所
12.11.2020
史忠植 高级人工智能
1
内容提要
6.1 归纳学习的逻辑基础 6.2 偏置变换 6.3 变型空间方法 6.4 AQ归纳学习算法 6.5 产生与测试方法 6.6 决策树学习 6.7 归纳学习的计算理论 6.8 支持下向量机
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例.
C=~P(x)∨Q(f(x)) ~ ∨
I1={~P(a),~Q(a),~P(f(a)),~Q(f(a)),~P(f(f(a))),~Q(f(f(a))),…} ~ ~ ~ ~ ~ ~
I2={P(a),Q(a),P(f(a)),Q(f(a)),P(f(f(a))),Q(f(f(a))),…} I3={P(a),~Q(a),P(f(a)),~Q(f(a)),P(f(f(a))),~Q(f(f(a))),…} ~ ~ ~
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对应于I的 解释 解释I* 对应于 的H解释
定义(对应于 的 解释 解释I*) 定义(对应于I的H解释 ) 设I是子句集S在区域D上的解释。 H是S的H域。 σ 是如下递归定义的H到D的映射: 1) ①若S中有常量符号,H0是出现在S中所有常量符号的集合。 对任意a∈H0,规定σ (a)=I(a). ②若S中无常量符号,H0={a}。 规定σ (a)=d,d∈D。 2)对任意(h1,…,hn)∈Hin,及S中任意n元函数符号f(x1,…,xn) , 规定σ(f(h1,…,hn)) =I(f(h1σ,…,hnσ)) 。
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语义树
语义树) 是子句集, 是 的原子集 关于S 的原子集. 定义 (语义树) 设S是子句集,A是S的原子集.关于 是子句集 的语义树是一棵向下生长的树T. 的语义树是一棵向下生长的树 .在树的每一节上都以如下 方式附着A中有限个原子或原子否定的集合 中有限个原子或原子否定的集合: 方式附着 中有限个原子或原子否定的集合: 1)对于树中每一个节点 ,只能向下引出有限的直接的节 )对于树中每一个节点N, L1,…,Ln. , 是附着在L 上所有文字的合取, 设Qi是附着在 i上所有文字的合取,i=1, … ,n, , 则Q1∨…∨Qn是一个恒真的命题公式. ∨ 是一个恒真的命题公式. 2)对树中每一个节点 N,设 I(N)是树 由根向下到节点 ) , ( )是树T由根向下到节点 N 并包含 N的一个分枝的所有节上附着文字的并集, 的一个分枝的所有节上附着文字的并集, 的一个分枝的所有节上附着文字的并集 则I(N)不含有任意的互补对. ( )不含有任意的互补对.
第六章 归结原理
6.1 子句集的Herbrand域 一、 Herbrand域与 Herbrand解释
定义(Herbrand域) H0是出现于子句集 的常量符 是出现于子句集S的常量符 定义( 域 号集。 如果S中无常量符号出现 中无常量符号出现, 号集 。 如果 中无常量符号出现 , 则 H0 由一个常量 符号a组成 组成。 符号 组成。 对于i=1,2,…,令 对于 = , , , Hi = Hi-1∪{所有形如 1,…,tn)的项的集合} 所有形如f(t 的项的集合} , 的项的集合 其中f(t 是出现在S中的所有 元函数符号, 其中 1,…,tn)是出现在 中的所有 元函数符号, , 是出现在 中的所有n元函数符号 tj∈ Hi-1,j=1,…,n. = , , . 级常量集, 称为S的 称Hi为S的i级常量集,H∞ 称为 的Herbrand域, 的 级常量集 域 简称S的H域。 简称 的 域 12/23/2011
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例.
S={P(x), Q(y,f(y,a))} = } 的一个解释I如下 令S的一个解释 如下: 的一个解释 如下: D={1,2} a f(1, 1) f(1, 2) f(2, 1) f(2, 2) = , 2 1 2 2 1 P(1) P(2) Q(1, 1) Q(1, 2) Q(2, 1) Q(2, 2) T F F T F T 对应于I的 解释 解释I*: 对应于 的H解释 : I*={~P(a), Q(a, a), P(f(a, a)), ~Q(a, f(a, a)), = Q(f(a, a), a), ~Q(f(a, a), f(a, a)), …} }
3
~A , 当A 被I 指定为F i i
i = 1,2,...
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H解释的例子
例 S={P(x)∨Q(x), R(f(y)) } S的H域={a, f(a), f(f(a)), … } S的原子集: A={P(a), Q(a), R(a), P(f(a)), Q(f(a)), R(f(a)), … } S的H解释: I1* ={ P(a), Q(a), R(a), P(f(a)), Q(f(a)), R(f(a)), … } I2* ={ ~P(a), ~Q(a), R(a), P(f(a)), ~Q(f(a)), ~R(f(a)), … }
显然, 满足C, 弄假C。 显然,I1,I2满足 ,I3弄假 。
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6.2 Herbrand定理 定理
Herbrand定理是符号逻辑中一个很重要的定 理.Herbrand定理就是使用语义树的方法, 把需要考虑无穷个H解释的问题,变成只考虑 有限个解释的问题.
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如果某区域D上的解释 满足子句集S, 上的解释I满足子句集 引理 如果某区域 上的解释 满足子句集 , 则对应于I的任意一个 解释 也满足S。 则对应于 的任意一个H解释 也满足 。 的任意一个 解释I*也满足 只考虑子句集的H解释是否够用? 只考虑子句集的 解释是否够用? 解释是否够用 子句集S恒假当且仅当 被其所有H解释弄假 恒假当且仅当S被其所有 解释弄假。 定理 子句集 恒假当且仅当 被其所有 解释弄假。 证明: 必要性显然。 证明 必要性显然。 充分性。假设S被其所有 解释弄假, 被其所有H解释弄假 又是可满足的。 充分性。假设 被其所有 解释弄假,而S又是可满足的。 又是可满足的 设解释I满足 满足S,于是由引理知,对应于I的 解释 解释I*也满足 设解释 满足 ,于是由引理知,对应于 的H解释 也满足 S,矛盾.故S是不可满足的. 是不可满足的. ,矛盾. 是不可满足的
一、语义树
定义(互补对 是原子, 定义 互补对) 设 A是原子,两个文字 和~A 互补对 是原子 两个文字A和 都是另一个的补,集合{ ,~ ,~A} 都是另一个的补,集合{A,~ }称为一个互 补对. 补对. 定义(Tautology,重言式 含有互补对的子句. 重言式) 定义 重言式 含有互补对的子句.
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原子集 基例
基:把对象中的变量用常量代替后得到的无变量符号出现的对象。 把对象中的变量用常量代替后得到的无变量符号出现的对象。
基项、基项集、基原子、基原子集合、基文字、基子句、 基项、基项集、基原子、基原子集合、基文字、基子句、 基子句集
2
定义 (原子集、Herbrand底) 设S是子句集,形 原子集、 是子句集, 原子集 底 是子句集 的基原子集合, 如P(t1,…,tn)的基原子集合,称为 的Herbrand底 的基原子集合 称为S的 底 的原子集. 或S的原子集. 的原子集 其中P(x 是出现于S的所有 元谓词符号, 其中 1,…,xn)是出现于 的所有 元谓词符号, , 是出现于 的所有n元谓词符号 t1,…,tn是S的H域中的元素. , 的 域中的元素. 域中的元素 定义(基例) 是子句集, 是 中的一个子 定义(基例) 设S是子句集,C是S中的一个子 是子句集 域中元素代替C中所有变量所得到的 句.用S的H域中元素代替 中所有变量所得到的 的 域中元素代替 基子句称为子句C的基例 的基例。 基子句称为子句 的基例。
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二、Herbrand解释与普通解释的关系 解释与普通解释的关系
子句集S的 解释是 的普通解释。 解释是S的普通解释 子句集 的H解释是 的普通解释。 S的普通解释不一定是 的H解释:普通解释不 的普通解释不一定是S的 解释 解释: 的普通解释不一定是 是必须定义在H域上 即使定义在H域上 域上, 域上, 是必须定义在 域上,即使定义在 域上,也 不一定是一个H解释 解释。 不一定是一个 解释。 任取普通解释I,依照I, 任取普通解释 ,依照 ,可以按如下方法构造 S的一个 解释 ,使得若 S在 I下为真则 S在 的一个H解释 的一个 解释I*, 在 下为真则 在 I*下也为真。 下也为真。 下也为真
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例
S={P(x), Q(y, f(y, z))} 的一个解释I如下 令S的一个解释 如下 的一个解释 如下: D={1, 2} f(1, 1) f(1, 2) f(2, 1) f(2, 2) 1 T F F 2 T 2 1 F T P(1) P(2) Q(1, 1) Q(1, 2) Q(2, 1) Q(2, 2) 对应1得 解释 解释: 指定 a对应 得H解释: 对应 I1*={P(a), ~Q(a, a), P(f(a, a)), ~Q(a, f(a, a)), ~Q(f(a, a), a), ~ = Q(f(a, a), f(a, a)), …} } 对应2得 解释 解释: 指定 a对应 得H解释: 对应 ={~P(a), Q(a, a), P(f(a, a)), ~Q(a, f(a, a)), Q(f(a, a), a), ~ I2*={~ ={~ Q(f(a, a), f(a, a)),12/23/2011 …} }
12/23/2011ห้องสมุดไป่ตู้
H解释 解释
定义(子句集的 解释 解释) 是子句集, 是 的 域 定义(子句集的H解释) 设S是子句集,H是S的H域,I*是S在H上 是子句集 是 在 上 的一个解释.称I*为S的一个 解释,如果I*满足如下条件: 的一个解释. 为 的一个H解释,如果 满足如下条件: 的一个 解释 满足如下条件 1) I*映射 中的所有常量符号到自身。 映射S中的所有常量符号到自身 ) 映射 中的所有常量符号到自身。 2)若f是S中n元函数符号,h1,…,hn是H中元素,则I*指定映射: 元函数符号, 中元素, 指定映射: ) 是 中 元函数符号 , 中元素 指定映射 (h1,…,hn) →f (h1,…,hn) , , 设A={A1,A2,…,An, … } 是S的原子集。于是S的一个 解释I , 的原子集。于是 的一个H解释 的原子集 的一个 解释 可方便地表示为如下一个集合: 可方便地表示为如下一个集合: I* ={m1,m2,…,mn,…} , } 其中, 其中 A , 当Ai 被I 指定为T mi = i