人工智能推理技术
人工智能第4章(推理技术)
=(x) (y)( ～(($z)(A(x,z)∧A(y,z)))∨($u)B(x,y,u))
=(x) (y)( (z)(～A(x,z)∨～A(y,z) )∨($u)B(x,y,u)) =(x) (y)( (z)(～A(x,z)∨～A(y,z) )∨B(x,y,f(x,y))
基本的出发点：要证明一个命题 为真都可以通过证明其否命题为 假来得到 将多样的推理规则简化为一个— 消解
鲁滨逊
什么叫消解
析取联接词，类似“或”
PQ
﹁P R 亲本子句
QR
消解式
消解式是亲本子 句的逻辑结论
消解只能在仅含否定和析取联接词的公式（子句） 间进行 必须先把公式化成规范的形式（范式，子句集）
( $ x)Q(x) ( $ y)Q(y) Skolemnizing)，两种情况：
存在量词不在全称量词的辖域内 —— 用新的个 体常量替换受存在量词约束的变元 存在量词在全称量词的辖域内 Skolem函数，即具体化函数
( x ) P ( x ) ( $ y ) Q ( y ) ( x ) P( x ) Q ( a ) ( x 1 )( x 2 )...( x n )( $ y ) P ( x 1, x 2 ,..., x n , y ) ( x 1)( x 2 )...( x n ) P ( x 1, x 2 ,..., x n , f ( x 1, x 2 ,..., x n ))
什么叫消解
例 1：
小王说他下午或者去图书馆或者在家休息 小王没去图书馆 R—小王下午去图书馆 S—小王下午在家休息
RS 例 2： ﹁R
人工智能搜索推理技术消解原理
人工智能搜索推理技术消解原理
推理技术消解原理，又称引擎推理消解，是人工智能技术的一个重要组成部分。
它使得机器可以自动的从输入的知识中推断出结论，也可以提出前提条件以及结论，从而达到解决问题的目的。
推理技术消解原理的基本思想是：先识别知识库中的相关信息（经验），然后进行推断，最终获得结论。
具体而言，主要包括三个步骤：首先，使用算法分析知识库中的经验信息，加以分析、分类，输入观点假设和现实世界信息（经验信息），以识别知识库中的相关信息。
这一步骤属于获取数据的步骤，不断重复这一步骤，直到机器能够收集尽可能多的信息。
第二步是通过推理技术，确定经验信息上的关联，获取经验信息上逻辑推断的结果。
由于知识库中的信息经常是复杂的，并不总是全部包含在一个原始知识库中，而是存在多个知识库中。
因此，这一步骤要求机器能够自动地和连接多个知识库中的相关信息，并识别和获取这些经验信息中隐含的逻辑和规律，以形成推断结果。
最后，机器要根据获取的经验信息和推理结果，生成推断出的结论。
人工智能的逻辑推理技术
人工智能的逻辑推理技术在当今信息化社会中扮演着越来越重要的角色。
随着人工智能技术的不断发展和普及，逻辑推理已成为许多智能系统和应用程序的核心。
它能够帮助人工智能系统进行准确的推断和决策，从而更好地模拟人类的思维过程。
逻辑推理技术的应用范围涵盖了各个领域，如自然语言处理、智能搜索、智能对话系统等，为人们的生活和工作带来了诸多便利。
一、人工智能的逻辑推理技术起源人工智能的逻辑推理技术的起源可追溯至20世纪50年代初期，当时逻辑学家、数学家们开始探索如何将逻辑原理运用到计算机科学领域。
早期的人工智能研究者们提出了一些基本的逻辑推理模型，如命题逻辑、一阶逻辑等，以实现计算机的推理能力。
随着计算机性能的不断提升和逻辑推理算法的不断完善，人工智能逻辑推理技术逐渐走向成熟并得到广泛应用。
二、逻辑推理技术的基本原理人工智能的逻辑推理技术的基本原理是基于逻辑学中的命题逻辑和一阶逻辑。
命题逻辑是一种推理方式，通过对命题之间的逻辑关系进行推理，来得出结论。
而一阶逻辑则是对命题逻辑的一种扩展，引入了对象和谓词等概念，能够更加精确地描述世界。
在逻辑推理技术中，人工智能系统会根据事实和规则，通过逻辑推理算法对命题之间的逻辑关系进行推理，最终得出正确的决策和结论。
三、逻辑推理技术在自然语言处理中的应用逻辑推理技术在自然语言处理中有着广泛的应用。
自然语言处理是人工智能的一个重要领域，旨在让计算机能够理解和生成自然语言。
逻辑推理技术可以帮助人工智能系统对自然语言进行语义分析、推理和理解，从而实现自然语言的智能处理。
例如，在问答系统中，人工智能可以通过逻辑推理技术对用户提出的问题进行分析、理解和推理，最终给出准确的答案。
此外，在智能对话系统中，逻辑推理技术也可以帮助机器理解用户的对话意图，进行语义分析和推理，从而更加智能地回复用户。
四、逻辑推理技术在智能搜索中的应用智能搜索是人工智能的另一重要领域，逻辑推理技术在其中也发挥着重要作用。
人工智能开发技术中的知识推理方法总结
人工智能开发技术中的知识推理方法总结随着科技的不断发展，人工智能在各个领域中的应用越来越广泛。
人工智能的一个重要组成部分就是知识推理技术。
知识推理技术通过分析和推理已有的知识，从而得出新的结论和解决问题。
本文将对人工智能开发中常见的知识推理方法进行总结，包括逻辑推理、模糊推理和基于案例的推理。
一、逻辑推理逻辑推理是最基础、也是最常见的知识推理方法之一。
它基于数学逻辑的原理，通过判断前提条件和应用规则来得出结论。
逻辑推理有两种基本形式：演绎推理和归纳推理。
演绎推理是从一般到特殊的推理方式。
它根据已有的规则和前提条件，通过逻辑运算得出结论。
例如，如果我们知道“所有人都会呼吸”，还知道某个人是人类，那么根据演绎推理，我们可以推断出这个人也会呼吸。
归纳推理是从特殊到一般的推理方式。
它通过观察和实验来总结规律和原则。
例如，我们观察到许多人都是两只眼睛，所以归纳出“人类一般都有两只眼睛”的结论。
逻辑推理在人工智能领域中得到了广泛应用。
例如，在专家系统中，逻辑推理被用来处理复杂的问题，从而帮助决策。
逻辑推理能够根据已有的规则和事实，做出合理的推断和决策。
二、模糊推理模糊推理是一种基于模糊逻辑的推理方法。
它可以处理那些模糊和不确定性的问题。
与传统的逻辑推理只有真和假两种结果不同，模糊推理可以得出一系列可能的结论，并给出每个结论的可信度。
在模糊推理中，需要用到模糊集合和模糊规则。
模糊集合是对不确定性或模糊性概念的描述，比如“高”和“矮”这两个概念。
模糊规则是用来表示在不同条件下的推理关系，例如“如果身高高，则认定为高个子”。
模糊推理的一个应用领域是模糊控制系统。
模糊控制系统通过对输入和输出进行模糊化和去模糊化处理，来进行判断和决策。
比如，在一个自动驾驶车辆中，模糊逻辑可以处理“慢速”、“中速”、“高速”等模糊的概念，从而决定下一步的行驶策略。
三、基于案例的推理基于案例的推理是一种通过比较相似案例来解决问题的推理方法。
人工智能的推理推断和决策方法
人工智能的推理推断和决策方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和表现人类智能的学科。
推理、推断和决策是人工智能领域中至关重要的技术之一。
本文将介绍人工智能中的推理推断和决策方法，并深入探讨它们在现实生活中的应用。
一、推理推断方法推理推断是通过已有信息和已有的推理机制从中得出新的结论或发现之间的关系。
推理推断的方法可以分为演绎推理和归纳推理。
1. 演绎推理演绎推理是根据已知的前提和逻辑规则，通过确定性推理得出结论。
它可以分为传统逻辑推理和不确定逻辑推理。
传统逻辑推理是依据逻辑学的基本规则和形式公理进行推理。
其中最著名的逻辑是命题逻辑和谓词逻辑。
命题逻辑主要用于处理简单的命题间的推理，例如当已知A为真，且A蕴含B时，可以推出B为真。
谓词逻辑则用于处理谓词与量词，更为灵活。
不确定逻辑推理是用于处理不确定性信息的推理方法，其中最常用的方法是模糊逻辑和概率逻辑。
模糊逻辑通过引入模糊概念来处理不精确或不完全的信息，如“云彩是模糊的白色”。
概率逻辑则通过将概率引入到逻辑推理中来处理不确定性，如“在下雨的情况下，道路湿滑的概率更高”。
2. 归纳推理归纳推理是通过从具体的事实或实例中总结出普遍规律来进行推理。
归纳推理的方法可以分为归纳泛化和归纳推理。
归纳泛化是从特殊情况中抽象出一般规律。
例如，我们观察到许多坏学生是在游戏时间过长后表现不佳，可以推断出游戏时间过长对学生学习的负面影响。
归纳推理则是通过观察现象、分析数据等方法得出结论。
它通过观察和经验总结概括，可能会受到样本规模、采样偏差等因素的影响。
二、决策方法决策是从多个备选方案中选择最佳方案的过程。
在人工智能领域中，决策问题经常被建模为决策树、马尔可夫决策过程、深度强化学习等形式。
1. 决策树决策树是一种树状的决策图，用于帮助决策者作出决策。
在决策树中，每个分支代表一个决策点，而每个叶节点代表一个可能的决策结果。
人工智能技术中的知识表示和推理
人工智能技术中的知识表示和推理在当今高科技时代，人工智能技术的发展已经引起了人类社会的广泛关注和瞩目。
与此同时，人工智能技术的核心部分——知识表示和推理技术也逐渐成为了研究热点。
本文将从多个角度探讨知识表示和推理在人工智能技术中的应用和意义。
一、人工智能中的知识表示知识表示是人工智能技术（AI）中的一个重要分支，它的目的是将现实世界中的复杂事物和关系转化为计算机易于处理的形式。
知识表示技术可以将这些实体和关系更好地组织起来，使得计算机能够利用这些信息来完成各种任务。
目前，知识表示技术在许多领域（例如机器视觉、自然语言处理等）中都得到了广泛应用。
知识表示技术代表了人工智能领域里对信息组织、存储、加工的一种范例。
在这个范例中，知识被表示成一个叫做知识图的结构。
这些知识图采用了语义网的思想，描述了各种实体之间的关系、实体的性质和其他信息。
知识图可以用于各种领域，包括大规模的知识库服务、人机交互、自动问答和其他领域的问题解决。
二、人工智能中的推理技术推理是人工智能技术中智能决策的核心，其主要任务是根据已知事实之间的关系推导出新知识。
推理技术是人工智能领域的重要组成部分，是实现人工智能的关键技术之一，它在各种领域的应用也日益丰富。
在人工智能技术的发展过程中，推理技术的应用范围也得到了不断拓展。
推理技术是从根本上改变了人们对计算机的审视方式。
当前的人工智能技术不再是一种“程序”式的操作方式，而是可以从已有的信息中“学习”到新的知识，从而更好地适应当下的环境。
通过推理技术，计算机能够模拟人类的思维和判断过程，并且能够将推理结果转化为计算机可执行的指令，完成涉及知识和理解的复杂任务。
三、人工智能中的深度学习在知识表示和推理技术的背景下，深度学习成为了一个备受关注的领域。
与传统神经网络相比，深度学习可以模拟人类大脑对信息的处理过程，通过大规模数据训练和自适应学习，不断地提高模型的性能和准确率。
深度学习技术的成功在很大程度上得益于知识表示和推理技术的进步。
人工智能基础 推理
人工智能基础推理人工智能基础：推理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和实现人类智能的学科。
其中，推理是人工智能的核心基础之一。
推理是指根据已知的事实和规则，通过逻辑推演得出新的结论或解决问题的过程。
推理在人工智能领域有着广泛的应用，如专家系统、自然语言处理、机器学习等。
在专家系统中，推理技术被用于解决特定领域的问题，通过构建知识库和规则库，利用推理引擎对用户输入的问题进行分析和求解，从而达到模拟专家决策的目的。
自然语言处理中的推理技术可以用于理解和解释自然语言中的逻辑关系，如推理出语义相似的词语、推断出上下文中隐藏的信息等。
这对于机器翻译、文本摘要等任务具有重要意义。
机器学习中的推理技术，如逻辑回归、决策树等，通过对已有数据进行学习和训练，模型能够推理出新的数据和结论。
这种推理方式在数据挖掘、图像识别等领域有着广泛的应用。
推理的实现方式有多种，其中基于规则的推理是最常见的一种。
基于规则的推理通过事先定义好的规则和逻辑关系，对输入的数据进行推演和推理。
另一种常见的推理方式是基于统计的推理，通过对大量数据的统计分析，得出概率和可能性最高的结论。
推理技术在人工智能发展过程中不断进步和完善。
传统的推理技术往往依赖人为定义的规则和逻辑，对于复杂和模糊的问题难以处理。
而近年来，随着机器学习和深度学习的发展，基于数据驱动的推理方式得到了广泛应用。
通过对大量数据的学习和训练，模型能够自动学习特征和规律，从而进行更精确的推理和判断。
然而，推理技术也存在一些挑战和限制。
首先，推理模型的准确性和可解释性是一个重要问题。
在一些需要高度精确和可解释的场景下，推理模型的结果往往难以满足要求。
其次，推理过程中可能存在歧义和不确定性，这对于模型的鲁棒性和可靠性提出了挑战。
此外，推理技术的计算复杂度较高，需要消耗大量计算资源和时间。
为了克服这些挑战，研究者们不断努力改进推理技术。
人工智能中的模糊推理技术
人工智能中的模糊推理技术在人工智能的领域中，模糊推理技术是一种非常重要的技术，它可以帮助计算机理解并处理模糊、不确定或模糊的信息，从而实现更加智能化的决策和计算。
本文将从概述模糊推理技术的基本概念、应用场景到优缺点等方面进行论述。
一、模糊推理技术的基本概念模糊推理技术，简单地说就是处理模糊信息的技术，它是对现实世界的模糊性和不确定性的一种处理方法。
在人工智能的研究与应用中，通过使用模糊推理技术能够更好地处理数据、解决问题和进行决策。
而模糊推理技术也是实现人工智能的核心技术之一。
模糊推理技术将不确定或模糊的信息转化为数学模型，从而方便计算机进行处理。
它主要包含两个部分，一个是模糊集合理论，另一个则是模糊推理规则。
其中模糊集合理论是处理模糊信息的重要工具，它将模糊、不确定或模糊的信息转换为具有清晰边界的数学形式。
而模糊推理规则则是模糊推理的核心，它确定了将模糊集合转化为模糊推理的方法和规则，这些规则定义了处理模糊信息的过程和步骤。
二、模糊推理技术的应用场景模糊推理技术在人工智能的各个领域中都有广泛的应用。
下面以几个典型的应用场景为例：1、智能控制系统：模糊推理技术可以应用于各种控制系统中，以实现智能控制。
例如，在电影院中，通过测量观众的体温和湿度等生理指标，可以得出观众的情感状态，从而推断出观众对电影的评价，并根据评价调整电影的音量和画面的亮度等参数，以达到最佳的观影效果。
2、金融风控：在金融风控领域，模糊推理技术可以用于识别与投资相关的风险或机会。
例如，可以通过对股票市场、汇率、政策等因素的分析，预测股票、外汇等投资品种的价格变动，并制定相应的交易策略。
3、智能家居：在智能家居领域中，模糊推理技术可以帮助智能家居设备更好地理解人类的行为和需求。
例如，通过识别人类的语音、表情等特征，智能音响可以推测出人类的情绪状态，并根据情绪状态自动播放相应的音乐。
三、模糊推理技术的优缺点模糊推理技术在人工智能的应用中具有很多优点，其中最重要的优点是它能够帮助计算机更好地处理模糊和不确定信息，从而实现更加智能化的计算和决策。
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或树可以看成是一组子句的A一rt个ifi简ci洁al 的In表tel达lig式en。ce
2、F规则的表示形式
• 基于规则的正向推理中，要求F规则具有以下形式： LW。
• 具体要求如下： 1. L是单文字，W是任意的与或形表达式。 2. L和W中的所有变量都是全称量词量化的，默认的
• 可分为正向、反向和正反向演绎推理。在正向推理中，作 为F规则用的蕴含式对事实的总数据库进行操作运算，直至 得到该目标公式的一个终止条件为止；在反向推理中，作 为B规则用的蕴含式对目标的总数据库进行操作运算，直至 得到包含这些事实的一个终止条件为止；在双向推理中， 分别从两个方向应用不同的规则（F和B）进行操作运算。
（1）利用等价式PQ与PQ消去蕴含符“”。
（2）把否定符号“”移到每个谓词符号的前面。
（3）变量标准化，即重新命名变量，使不同量词约束的 去存在量词。
（5）将公式化为前束形。
（6）略去全称量词（默认变量是全称量词量化的）。
（7）重新命名变量，使同一变量不出现在不同的主要合
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-- 推理的控制策略
• 主要是指推理方向的选择、推理时所用的搜索策 略及冲突解决策略等。一般推理的控制策略与知 识表达方法有关 (产生式系统) .
• 1、推理方向：用于确定推理的驱动方式。分为正 向推理(由已知事实出发)、反向推理(以某个假设 目标作为出发点)和正反向混合推理(正向推理和 反向推理相结合).系统组成: 知识库（KB）+初始 事实和中间结果的数据库（DB）+ 推理机
（1）暂时消去蕴含符号“”。例如公式
（x）{[（y）（z）P（x，y，z）] （u）Q（x，u）}
消去蕴含符号“”变为：
（x）{[（y）（z）P（x，y，z）] （u）Q（x，u）}
（2）把否定号“”移到每个谓词的前面,可变为
（x）{（y）（z）[P（x，y，z）] （u）Q（x，u）}
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X
Y
匹配弧
XY
Z
P
Q
S
T
U
（PQ）
R
S
（TU）
（PQ）R
S （TU）
[（PQ）RA] r[Stif（icTiaUl ）In] telligence
目标节点
C
G
C
D
E
G
A
B
A
B
AB
• 例：事实表达式： AB；
• 规则集合：ACD， 规则 BEG；
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7.1 推理技术概述
--1. 推理的概念与类型
• 推理是人类求解问题的主要思维方法. • 所谓推理就是按照某种策略从已有事实和
知识推出结论的过程。推理是由程序实现 的，称为推理机。 • 人类的智能活动有多种思维方式，人工 智能作为对人类智能的模拟，相应地也有 多种推理方式。
• （1）确定性推理（精确推理）。如果在推理中所 用的知识都是精确的，即可以把知识表示成必然的 因果关系，然后进行逻辑推理，推理的结论或者为 真，或者为假，这种推理就称为确定性推理。（如 归结反演、基于规则的演绎系统等）
• （2）不确定性推理(不精确推理)。在人类知识中， 有相当一部分属于人们的主观判断，是不精确的和 含糊的。由这些知识归纳出来的推理规则往往是不 确定的。基于这种不确定的推理规则进行推理，形 成的结论也是不确定的，这种推理称为不确定推理。
第7章、基本的推理技术
• 推理技术概述 • 基于规则的演绎推理
–正向演绎推理 –逆向演绎推理 –双向演绎推理
• 不确定性推理
–概率推理
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人工智能是用计算机来模拟人的智能，就 是用能在计算机上实现的技术和方法来模拟人 的思维规律和过程。 • 1) 在确定知识表达方法后，就可以把知识表 示出来并存储到计算机中。 • 2) 然后, 利用知识进行推理以求得问题的解. • 利用知识进行推理是知识利用的基础。各种 人工智能应用领域如专家系统、智能机器人、 模式识别、自然语言理解等都是利用知识进行 广义问题求解的智能系统.
• 2、搜索策略:推理时要反复用到知识库中的规则， 而知识库中的规则又很多，这样就存在着如何在 知识库中寻找可用规则的问题(代价小,解好). 可 以采用各种搜索策略有效地控制规则的选取.
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3、冲突解决策略
• 在推理过程中，系统要不断地用数据库中的事实与 知识库中的规则进行匹配，当有一个以上规则的条 件部分和当前数据库相匹配时，就需要有一种策略 来决定首先使用哪一条规则，这就是冲突解决策略。 冲突解决策略实际上就是确定规则的启用顺序。
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3、目标公式的表示形式
要求目标公式用文字的析取式(子句)表示，否则就要化 为子句形式。
4、推理过程
应用F规则作用于表示事实的与或图，改变与或图的结 构，从而产生新事实，直至推出了目标公式。过程为：
① 首先用与或图把已知事实表示出来。
② 用F规则的左部和与或图的叶节点进行匹配，并将匹配 成功的F规则结论加入到与或图中，即利用F规则转换与 或图。
③ 重复第（2）步，直到产生一个含有以目标节点作为终
止节点的解图为止，当一个目标文字和与或图中的一个
文字匹配时，可以将表示该目标文字的节点(目标节点)
通过匹配连接到与或图中相应的文字节点上。当演绎产
生的与或图包括一个目标节点上结束的解图时，推理便
成功结束。
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Skolem化过程的对偶形式。即目标中属于存在量词辖 域内的全称量化变量要用存在量化变量的Skolem函数 来替代，经过Skolem化的公式只剩下存在量词，然后 对析取元作变量改名，最后再把存在量词省略掉。 • 例如，设目标公式为（y）（x）（P（x，y） Q （x，y）） 用函数消去全称量词后有 （y）（P（f （y），y）Q（f（y），y））；然后进行变量改名， 使每个析取元具有不同的变量符号，于是有 • （y）（P（f（y），y）（y1）Q（f（y1），y1）） • 最 y1）后）省去存在量词（P（f（y），y）Q（f（y1）， • 以后目标公式中的变量都假定受存在量词的约束。
（3）引入skolem函数消去存在量词。消去存在量词后，为
（x）{（y） [P（x，y，f（x，y））] （u）Q（x，u）}
（4）将公式化为前束式，并略去全称量词,可变为
P（x，y，f（x，y）） Q（x，u）
（5）恢复为蕴含式。利用等价关系 PQ 与 PQ 将上式
变为
P（x，y，f（x，y）） Q（x，u）
1)、命题逻辑的情况
• 应用规则的匹配过程比较简单。设已知事实的与 或形表达式为：（（PQ）R）（S （TU））
• 规则为 S（XY）Z • 把已知事实用与或图表示，图中有一个叶节点是
文字S，它正好与规则的前项的文字S完全匹配， 由此可直接用这条规则对与或图进行变换，即把 规则后项的与或形公式用与或图表示后添加到已 知事实的与或图上，并用一个匹配弧连接起来， 规则匹配后演绎的结果如下图所示。图中匹配弧 后面是规则部分。
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7．2．1 正向演绎推理
• 正向演绎推理属于正向推理，它是从已知事实出发，反复 尝试所有可利用的规则（F规则）进行演绎推理，直到得到
某个目标公式的一个终止条件为止。
• 1、事实表达式及其与或图表示
正向演绎要求事实用不包含蕴含符号“”的与或形 表示。把一个表达式转化为标准的与或形的步骤如下：
• （1）启发式推理：如果在推理过程中，运用与问 题有关的启发性知识，如解决问题的策略、技巧 及经验等，以加快推理过程，提高搜索效率，这 种推理过程称为启发式推理。如A、A*等算法。
• （2）非启发式推理。如果在推理过程中，不运用 启发性知识，只按照一般的控制逻辑进行推理， 这种推理过程称为非启发式推理。(推理效率较低， 容易出现“组合爆炸”问题。)
(在专家系统中主要使用的方Ar法tif)i。cial Intelligence
3、单调推理、非单调推理
• 如果按推理过程中推出的结论是否单调增加，或 者说推出的结论是否越来越接近最终目标来划分， 推理又可分为单调推理与非单调推理。
• （1）单调推理。是指在推理过程中随着推理的向 前推进及新知识的加入，推出的结论呈单调增加 的趋势，并且越来越接近最终目标。(演绎推理是 单调推理。)
R（y）
P（y）
R（y）P（y） ②
S（A，y）
③
Q（z，A）
①
[R（y）P（y）] S（A，y）
Artificial Q（z，A）{[R（y）P（y）] S（A，y）} Intelligence
• 在与或图中，节点表示事实表达式及其子表达式。 根节点表示整个表达式，叶节点表示其中的单文字.
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1. 演绎推理、归纳推理、默认推理
• (1). 演绎推理：演绎推理是从全称判断推出特 称判断或单称判断的过程，即从一般到个别的推 理。最常用的形式是三段论法。 例如：
1）所有的推理系统都是智能系统；
2）专家系统是推理系统；
3）所以，专家系统是智能系统。
全称量词作用于整个蕴含式。 3. 各条规则的变量各不相同，而且规则中的变量与
事实表达式中的变量也不相同。 • 将F规则的左部限制为单文字，是因为与或图的叶
节点都是单文字，这样就可用F规则的左部与叶节
点进行匹配，大大简化了规A则rti的fic应ia用l I过nt程ell。igence