第7章 几种结构化的知识表示及推理
第7章专家系统资料
3.2 知识获取 知识获取是建造专家系统的关键一步，也是较为
困难的一步，被称为建造专家系统的“瓶颈”。知识 获取大体有三种途径。
1.人工获取 人工获取，即计算机人员（或知识工程师）与领 域专家合作，对有关领域知识和专家知识，进行挖掘、 搜集、分析、综合、整理、归纳，然后以某种表示形 式存入知识库。
服务器
知识库
推理机
Web Server
知识库
推理机
人—机界面
Internet
人—机界面
客户（机）
Browser
图5 专家系统的客户(机)/服务器结构及浏览器/服务器结构
3、专家系统设计与实现
3.1 ES设计的原则
根据ES的特点，在设计中应遵循下列原则： ⑴ 专门任务。ES设计应面向专家知识和经验行之有效的
A→B A B
3.动态数据库 动态数据库也称全局数据库、综合数据库、工作 存储器、黑板等，它是存放初始证据事实、推理结果 和控制信息的场所，或者说它是上述各种数据构成的 集合。 4.人机界面 这里的人机界面指的是最终用户与专家系统的交 互界面。 5.解释模块 解释程序模块专门负责向用户解释专家系统的行 为和结果。
传统编程 数据处理步骤的描述和使用 与程序员理解水平相等 与过程型为主 处理模型 对大数据库进行处理 数值处理 重复计算过程 困难 困难 不容易做到在运行中解释 顺序的批处理 算法式
1.4 专家系统的类型 关于专家系统的分类，目前还无定论。仅从几个不
同的侧面对此进行讨论。 1.按用途分类 按用途分类，专家系统可分为：诊断型、解释型、
预测型、决策型、设计型、规划型、控制型、调度型等 几种类型。
2.按输出结果分类 按输出结果分类，专家系统可分为分析型和设计型。
小学教师资格证考试《教育教学知识与能力》学霸笔记-第七章心理学基础(三)
第七章心理学基础第六节思维三、思维的过程及基本形式（选择，次重点）（一）基本过程：1、分析与综合思维基本过程分析：分解成各个部分或各个属性；综合：把个别部分或属性联合为一体；2、比较与分类比较的基础上分类比较：对比确定事物之间的异同点和关系；分类：根据相同点和不同点划分种类；3、抽象与概括抽象的基础上概括抽象：提炼共同的、本质的特征，舍弃个别的、非本质的特征；概括：人脑把事物间共同的、本质的特征抽象出来加以综合的过程；4、系统化与具体化系统化：把学到的知识分门别类组成系统；具体化：把概括的特征和规律应用到具体事物中。
（二）思维的形式：1、概念：反映事物的本质特征。
基本形式；2、判断：概念之间的关系。
例子：感觉是知觉的基础。
3、推理：由已知判断推出新判断。
例子：已知四川姑娘美，谢娜是四川人，故谢娜美。
四、思维的种类（一）根据思维活动的凭借物：1、感知动作思维（3岁前）：通过动作进行的思考。
例子：掰着手指头数数。
2、具体形象思维（3-7岁）：通过具体事物和表象联想进行的思维。
例子：家长做出小鸟飞的动作告诉孩子什么是小鸟事。
3、抽象逻辑思维（7岁以后）：通过语言、符号进行的思维。
例子：妈妈头发比爸爸长，爸爸头发比爷爷长，所以，妈妈头发比爷爷长。
铁是一种金属，金属可以导电，铁可以导电。
（二）根据思维探索目标方向不同1、集中性思维：把问题的各种信息集中起来得出一个最优方案例子：学生从各种解题方法中筛选出一种最佳解法2、发散性思维：从一个目标出发，沿着不同的方向找到答案是创造型思维的核心。
例子：一题多解发散思维的特点：（单选备考）（1）流畅性：短时间表达出数量多的观念。
砖头可以盖房子、铺路、修桥。
（2）变通性：同一问题能想出不同类型的答案。
砖头可以打架，写字，当哑铃锻炼身体。
（3）独特性：能想出独特、新颖的见解。
四块砖头堆起来可以烤红薯。
（三）根据创新程度：1.常规思维：常规方法、规定模式去解决问题2.创造思维：核心-发散思维（四）根据逻辑性1、分析思维：严密的逻辑推理；例子：数学证明题。
知识表示与推理
（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2） 例如：1）雪是白的。2）王蜂热爱祖国。（雪，颜色，白），（热爱，王峰，祖国）
2、规则的表示： 规则一般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，简称为产生式。
一阶谓词
谓词：设D是个体域，P：Dn →{T，F}是一个映射，其中： Dn ={(x1,x2,…xn)|x1,x2,…xn ∈ D} 则称P是一
个n元谓词，记为P(x1,x2,…xn)。
函数：设D是个体域，f：Dn 函数，记为f(x1,x2,…xn )。
→ D是一个映射，其中： Dn
={(x1,x2,…xn)|x1,x2,…xn ∈ D}
4.1 确定性知识表示
第4章 知识表示与推理 5
知识表示是人工智能的最基本的技术之一，它的基本任务就是用一组符号将知识编码成计算机可 以接受的数据结构，即通过知识表示可以让计算机存储知识，并在解决问题时使用知识。
一、命题与谓词
命题：对确定的对象作出判断的陈述句称为命题。一般用大写字母P，Q等表示。命题的判断的结 果称为命题的真值。一般使用T（真）、F（假）表示。
4、产生式系统：通常将使用系产生式表示方法构造的系统称为产生式统，其是专家系统的基础框 架，产生式系统的基本结构如图4-4所示：
综合数据库：又称为事实库、工作内存，用来存放问题求解过程中信息的数据结构。包含；初始状态 、原始证据、推理得到的中间结论以及最终结论。 规则库：用于存放系统相关领域的所有知识的产生式。对知识进行合理的组织与管理，如将规则分成 无关联的子集。 控制系统：由一组程序组成的推理机，主要任务：①按一定的策略从规则库中选择规则，与综合数据 库中的已知事实进行匹配，若匹配成功则启用规则，否则不使用此规则。②当匹配成功的规则多于一 条时，使用冲突消解机制，选出一条规则执行。③执行规则后，将结果添加到综合数据库中，若后件 是操作时执行操作。④确定系统执行停止的条件是否满足。
AI导论教学大纲-人工智能导论-廉师友-清华大学出版社
人工智能导论课程教学大纲廉师友编写清华大学出版社（2020）说明为了方便各位任课老师的教学，本书作者结合自己多年来给计算机专业讲授人工智能课程的教学大纲和这部《人工智能导论》新教材的内容以及该课程的基本要求，制定了这一新的教学大纲，供各位老师参考。
从内容来看，这个大纲与这部新教材是一致的，其课时应该说已达到这门课程的上限。
各位老师可根据各自院校的实际情况对该大纲的教学内容进行取舍，并确定相应的课时，以制定适合各自教学任务的教学大纲。
希望这份资料对各位任课老师的教学能有所裨益和帮助！当然，若发现其中有不妥或错误之处也请指正！作者2020年3月《人工智能导论》课程教学大纲课程编号：英文课名：Introduction to Artificial Intelligence适用专业：人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业（考试）学时：90 学分：课程类别：专业课课程性质：必修课/必选课一、课程性质和目的《人工智能导论》为人工智能、计算机、自动化和电子信息类专业的一门必修或必选课程，其目的是使学生理解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，为进一步学习人工智能后续专业课程或从事人工智能的研发奠定基础，指引方向。
二、课程内容第1章人工智能概述基本内容和要求：1．理解人工智能的概念、目标和研究策略；2．理解人工智能的研究内容与方法；3．了解人工智能的分支领域；4．了解人工智能的应用与发展概况。
第2章人工智能程序设计语言基本内容和要求：1．了解人工智能程序设计语言的特点、分类和发展概况；2．理解PROLOG语言的语句特点、程序结构和运行机理，能读懂和编写简单的PROLOG 程序；3．了解Python语言的特点和使用方法，能读懂和编写简单的Python程序。
教学重点：1．PROLOG语言；2．Python语言。
教学难点：1．PROLOG语言的匹配合一和回溯控制；2．Python语言的程序结构和资源库的使用。
初中学科知识点结构化梳理与归纳方法
初中学科知识点结构化梳理与归纳方法在初中阶段，学科知识点的结构化梳理与归纳是学习的重要环节，可以帮助学生更好地理解和掌握学科知识，提高学习效果。
本文将介绍一些常用的结构化梳理与归纳方法，以帮助初中学生更好地理解和掌握学科知识。
一、Mind Map（头脑风暴图）Mind Map是一种常用的思维导图方法，通过将学科知识点以关键词为中心，展开相关的分支，从而将复杂的知识点结构化地呈现出来。
首先，选择一个核心概念作为思维导图的中心节点，然后根据核心概念展开相关的分支，每个分支都代表一个相关的子概念或知识点。
通过不断展开分支，将学科知识点逐渐扩展，形成一个有机的结构。
Mind Map的好处在于可以帮助学生从整体上把握学科知识点之间的关系，同时也方便回顾和复习。
学生可以根据需要添加补充说明，如关键概念的定义、公式或原理的推导过程等。
通过制作Mind Map，学生可以更加直观地理解学科知识的重要概念和关联，有助于加深记忆。
二、概念图概念图是一种用图形展示概念之间关系的方法，适用于学科知识点中的定义和分类等内容的梳理。
在制作概念图时，可以使用框图、箭头和标签等来表示不同的概念和它们之间的关系。
从整体上看，概念图以核心概念为中心，通过箭头表示不同概念之间的关系，标签则用来说明关系的性质或特点。
学生可以使用不同颜色标记不同类型或属性的概念，以便更好地理解和记忆。
同时，也可以使用概念图进行比较和对比，将学科知识点进行梳理和整合。
三、总结法总结法是一种将学科知识点进行归纳和总结的方法。
在学习某个学科时，学生可以将学过的重要知识点进行整理，形成一份完整的总结。
总结可以按照学科内容的层次或者主题进行分类，将相关的知识点合并在一起。
在进行总结时，学生可以从重点内容出发，提取关键知识点并进行融合。
重要的是要注重概括和精炼，将知识点简洁明了地呈现出来。
同时，可以使用列表、表格、时间轴等形式来组织总结的内容。
通过总结法，学生可以对自己所学的知识点进行系统化的整理和巩固，加深对知识的理解。
第7章 几种结构化知识表示及其推理
7.3.2 语义网络的表达能力
由语义网络的结构特点可以看出，语义网络不仅可以表 示事物的属性、状态、行为等，而且更适合于表示事物之间 的关系和联系。而表示一个事物的层次、状态、行为的语义 网络，也可以看作是该事物与其属性、状态或行为的一种关 系。如图7-3所示的语义网络，就表示了专家系统这个事物 （的内涵），同时也可以看作是表示了专家系统与“智能系 统”、“专家知识”、“专家思维”及“困难问题”这几个 事物之间的关系或联系。所以，抽象地说，语义网络可表示 事物之间的关系。因此，关系（或联系）型的知识和能化为 关系型的知识都可以用语义网络来表示。下面给出常见的几 种。
frame(name("教师"), body([st("类属",[st("<知识分子>",[])]), st("工作",[st("范围",[st("教学",[]),st("科研",[])]), st("缺省",[st("教学",[])])]), st("性别",[st("男",[]),st("女",[])]), st("学历",[st("中师",[]),st("高师",[])]), st("类型",[st("<小学教师>",[]),st("<中学教师>",[]), st("<大学教师>", [])])])) .
例7-1 下面是一个描述“教师”的框架： 框架名: <教师> 类属: <知识分子> 工作: 范围: (教学，科研)
结构化思维完整ppt课件
.
24
分类原则（MECE）
MECE
Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive 相互之间具有排他性/整体而言毫无遗漏
(不重叠)
(不遗漏)
.
25
分类原则（MECE）判别
男性上班族
女性
男性
上班族
女性
问题原因Βιβλιοθήκη •A2•B2•C2
.
23
演绎与归纳对比
演绎推理 归纳推理
优势
• 证明内容的必然走向（没有第 二条路可走），用户认可的情 况下，引导性强
• 便于记住要点 • 一点被否定，其余各点仍具有
说服力
劣势
• 如果用户不同意“大前提”的 描述，该论证即失去了说服力
• 在听到最后结论前，需要先记 忆大量信息
结构化思维1
目录
1 什么是金字塔原理 2 如何构建金字塔结构 3 如何梳理金字塔内部逻辑顺序
.
2
目录
1 什么是金字塔原理
.
3
金字塔原理作者
1961年 巴巴拉 · 明托成为哈佛商学院录取的第一批女学员之一； 1963年 成为麦肯锡公司第一位女性咨询顾问，在写作方面的长处很快得到赏识； 1966年 被派往伦敦，负责提高麦肯锡欧洲员工的写作能力； 1973年 出版 The Minto Pyramid Principle
法军坦克已抵 达波兰边境
德军坦克已抵 达波兰边境
俄军坦克已抵 达波兰边境
.
20
演绎推理结构
演绎推理
通常具有三段论的形式。即由一个大前提和一个小前提，推导出一个结论
第7章 智能处理技术
数据挖掘的过程：
•数据预处理、数据挖掘和对挖掘结果的评估与表示 •每一个阶段的输出结果成为下一个阶段的输入
数据挖掘的过程
•数据预处理阶段 数据准备：了解领域特点，确定用户需求 数据选取：从原始数据库中选取相关数据或样本 数据预处理：检查数据的完整性及一致性，消除噪声等 数据变换：通过投影或利用其他操作减少数据量 •数据挖掘阶段 确定挖掘目标：确定要发现的知识类型 选择算法：根据确定的目标选择合适的数据挖掘算法 数据挖掘：运用所选算法，提取相关知识并以一定的方式表示 •知识评估与表示阶段 模式评估：对在数据挖掘步骤中发现的模式(知识)进行评估 知识表示：使用可视化和知识表示相关技术，呈现所挖掘的知识
数据库的应用：
•个人电脑：快速查找文件 •公司：财务管理软件 •互联网：论坛数据存储 •物联网：海量数据管理
7.3.2 数据模型
•网状模型
由图灵奖得主Charles Bachman提出 第一个数据库系统：IDS
•层次模型
典型代表：IBM的IMS系统
缺点：
数据的存储结构依赖于数据的类型 数据通过指针相互串联起来，为了访问到想要的内容，可能需要遍历 整个数据库 查找操作代价大
7.3.3 分布式数据库
分布式存储
•数据可保存在“存储节点”上 •查询被分发到网络中去，由存储节点返回查询结果
集中式存储
•数据全部保存在sink端（汇聚点） •查询仅在sink端进行
7.3.4 移动数据库
7.3.5 数据仓库、数据挖掘
1.数据仓库（Data Warehouse,DW）
数据仓库之父-Bill Inmon给出定义：数据仓库是一个能支持
7.3.2 数据模型 1.关系数据库（RDBMS）
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图7―2 苹果的语义网络
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 7.2.2 语义网络的表达能力
由语义网络的结构特点可以看出，语义网络不仅可以表示事物的属性、 状态、行为等，而且更适合于表示事物之间的关系和联系。
图7―3 专家系统的语义网络
所以，抽象地说，语义网络可表示事物之间的关系。因此， 关系（或联系）型的知识和能化为关系型的知识都可以用 语义网络来表示。
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 1.实例关系 实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。其中，关
系“是一个”一般标识为“is-a”，或ISA。
是一个 小华 ISA 大学生
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 2.分类（或从属、泛化）关系 分类关系是指事物间的类属关系。其中，关系“是一
种”一般标识为“a kind of”或AKO。
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
7.1 框 架
7.2.1 框架的概念
其一般形式是:
<框架名> <槽名1><槽值1>| <侧面名11><侧面值111，侧面值112，…> <侧面名12><侧面值121，侧面值122，…>
…
<槽名2><槽值2>|<侧面名21><侧面值211，侧面值212，…>
<侧面名22><侧面值221，侧面值222，…>
框架名: 〈教师-1〉
姓名: 李明 性别: 男
年龄: 25
职称: 助教 专业: 计算机应用 部门: 计算机系软件教研室
外语水平：
显然, 原框架“教师-1”中无“外语水平”槽, 但它的父 框架是“大学教师”, 该框架内有“外语水平”槽, 并且侧面 “语种”(“范围”)缺省值是“英”, 侧面“水平”的缺省值 是“良”。 于是通过继承, 便知道了“教师-1”懂英语, 且水 平还良好。 那么, 这两个值也就可以填到“教师-1”的槽中。
结论:患感冒
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 例1：试实现一个“大学教师”的框架，大学教师类属 于教师，包括以下属性：学历（学士、硕士、博士）、 专业（计算机、电子、自动化、……）、职称（助教、 讲师、副教授、教授）
解：
框架名：<大学教师>
类属：<教师> 学历：(学士、硕士、博士)
专业：(计算机、电子、自动化、….. )
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 7.1.2 框架的表达能力
框架适合表达结构性知识 概念、对象等知识最适用于用框架表示 框架的槽是对象的属性或状态 框架的值是属性值或状态值 框架还可以表示行为（动作），过程性事件或情节也可用框 架表示
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 例7.4 下面是关于房间的框架: 框架名:<房间> 墙数x1: 缺省:x1=4 条件:x1>0
(6)推理语义网：是一种命题网，但它已在某种程度上规范化，更适于推理；
(7)框架语义网：与框架相结合的语义网。
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
水果
是一种 北方 产于 产于 是一种 陕西 秦冠 特点 高产 苹果 味道 是一种 富士 特点 脆甜 引进于 日本 是一个 国家 甜
富有
营养
位于 中国西部
ISA x sub ject
ISA read 1
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
（1）树和草都是植物
（2）树和草都有叶和根
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
（3）胡途是思源公司的经理，他35岁，住在飞天胡同68号
（4）清华大学与北京大学进行蓝球比赛，最后以89：102的比分结束
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
是成员
张三
计算机学会
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 6.逻辑关系 如果一个概念可由另一个概念推出，两个概念间存在因 果关系，则称它们之间是逻辑关系。
雨天 则
带雨伞
AND
外出
OR
带雨披
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 7.方位关系 在描述一个事物时，经常需要指出它发生的时间、位置，
或者指出它的组成、形状等等，此时可用相应的方位关系语
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 例7.5 机器人纠纷问题的框架描述如图7-1所示。
图7―1 机器人纠纷问题
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 还需指出的是，产生式规则也可用框架表示。 例如，产生式
如果头痛且发烧，则患感冒。
用框架表示可为： 框架名：<诊断1> 前提：条件1:头痛 条件2:发烧
窗数x2:
缺省:x2=2 条件:x2≥0 门数x3: 缺省:x3=1 条件:x3>0
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
前墙:(墙框架(w1，d1)) 后墙:(墙框架(w2，d2)) 左墙:(墙框架(w3，d3)) 右墙:(墙框架(w4，d4)) 天花板:<天花板框架> 地板:<地板框架> 门:<门框架> 窗:<窗框架> 条件:w1+w2+w3+w4=x2 d1+d2+d3+d4=x3 类型:(<办公室>，<教室>，<会客室>，<卧室>，<厨房>，<仓库>，…)
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
7.1 框架 7.2 语义网络
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
7.1 框 架
顾名思义，框架就是一种结构，一种模式.
框架表示法是在框架理论的基础上发展 起来的一种结构化知识表示方法
框架表示法
框架
框架系统 把一组有关的框架连接起来便可形成一 个框架系统
解： 框架名：<沙尘暴> 时间：3月15日 地点：韩国汉城 损失：不详
起因：中国内蒙古区
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 例3：假设有以下一段天气预报：“北京地区今天白天 晴，偏北风3级，最高气温12º ，最低气温-2º ，降水概 率15%。”请用框架表示这一知识。
解：Frame<天气预报>
第7章 几种结构化知识表示及其推理 7.2.3 基于语义网络的推理
基于语义网络的推理也是继承。继承也是通过匹配、搜 索实现的。
动物
AKO
有
AKO
生活于
羽毛
AKO
鸟
AKO AKO
鱼
AKO 吃
水
不会
飞
鸵鸟
鹦鹉
鲨鱼
草鱼
水草
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 3.组装关系 如果下层概念是上层概念的一个方面或者一部分，则
称它们的关系是组装关系。其中，关系“一部分”一般标识
为“a-part-of”。
桌子
一部分
桌面
一部分
桌腿
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 4.属性关系 属性关系表示对象的属性及其属性值。例如，图 7―7 表 示simon是一个人，男性，40岁，职业是教师。
地域：北京
时段：今天白天 天气：晴
风向：偏北
风力：3级 气温：最高：12度
最低：-2度
降水概率：15%
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 7.1.3 基于框架的推理
知识库
由框架网络构成
用框架表示 的知识系统
框架推理机
由一组程序构成
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 7.1.3 基于框架的推理
基于框架的推理方法是继承。就是子框架可以拥有其 父框架的槽及槽值。 实现继承的操作有： 匹配 将问题框架同知识库中的框架的模式匹配。 搜索 沿着框架间的纵向和横向联系，在框架网络 中进行查找。 填槽 问题框架同某一框架匹配时，可以通过它的 父框架来将它的空槽值填上。
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
义网络表示。例如事实：
张宏是石油学院的一名助教；
石油学院位于西安市电子二路；
张宏今年25岁。 位于 电子2路 属 于 西安市区 石油学院
工作在
张宏 年 龄 25岁
职务
助教
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 8.所属关系
所属关系表示“具有”的意思。例如“狗有尾巴”可表示
为下图。
狗
have
尾巴
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
student ISA x subject read ISA read1 object book ISA 三国演义
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 又如：
x(student (x) → read (x, 三国演义))
即“每个学生读过《三国演义》”, 其语义网络表示为图 7-14。
GS ISA R F A stu d en t read b oo k ISA o bject 三国演义
（5）画出下列知识的语义网络：“籍贯为湖南的张山在信息学院读书， 该学校位于健翔桥附近，该校由计算机系、信息系和通信系组成。”
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
练习：习题七
P150. 4
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理
练习：习题七
5(1): 海浪把军舰轻轻地摇
5(2): 李老师从第一周到第十周给计算机1班上人工智能课。
Person ISA sumon sex 男 age 40 p ro fessio n 教师
第 7 章 几种结构化知识表示及其推理 5.集合与成员关系 意思是“是……的成员”，它表示成员（或元素）与集合 之间的关系。例如，“张三是计算机学会会员”可表示为下 图。其中，关系“是成员”一般标识为“a-member-of”。