第三章 推理技术
第三章 确定性推理(1)

第三章确定性推理按所用知识的确定性,推理可以确定性和不确定性推理。
所谓确定性推理指的是推理所用的知识都是精确的,推出的结论也是精确的。
比如一个事件是否为真,其推理的结果只能是真或者假,绝对不可能出现第三种可能性。
确定性推理的方法有很多,具体有图搜索策略、盲目搜索、启发式搜索、消解原理、规则演绎系统、产生式系统等等第一节图搜索策略●搜索的基本概念➢搜索分为盲目搜索和启发式搜索⏹盲目搜索:无信息搜索,在搜索过程中只按预先规定的搜索控制策略进行搜索,而没有任何中间信息来改变这些控制策略,效率不高,只适合求解简单问题⏹启发式搜索:有信息搜索,在搜索求解问题的过程中,根据问题本身的特性或搜索过程中产生的一些信息来不断地改变或调整搜索的方向,使搜索朝着最有希望的方向前进,加速问题的求解,并找到最优解●图搜索策略在人工智能中,搜索问题一般包括两个重要的问题:➢搜索什么:搜索什么通常指的就是目标。
➢在哪里搜索:在哪里搜索就是“搜索空间”。
搜索空间通常是指一系列状态的汇集,因此称为状态空间。
所以,人工智能中的搜索可以分成两个阶段:➢状态空间的生成阶段➢在该状态空间中对所求问题状态的搜索一般图搜索(状态空间搜索)的基本思想1.问题状态用图数据结构的结点表示;2.从初始状态(结点)开始,对选定的结点选择满足条件的操作符,操作符作用后产生新的结点(状态);3.检查新产生的子结点中是否有目标结点:有则找到了问题的解;4.否则重复上述过程直至产生目标结点,或全部结点处理完无解。
状态空间搜索的基本思想➢节点扩展的概念⏹扩展:就是用合适的算符对某个节点进行操作生成一组后继节点,扩展过程实际上就是求后继节点的过程⏹已扩展节点:对状态空间图中的某个节点,如果求出了它的后继节点,则此节点为已扩展的节点⏹未扩展节点:对状态空间图中的某个节点,如果尚未求出它的后继节点,则此节点称为未扩展节点在对状态空间图搜索求解时,将为扩展的节点存于一个名为OPEN的表中,而将已扩展的节点存于一个名为CLOSED的表中搜索的目的是为了寻找初始节点到目标节点的路径,所以在搜索过程中就得随时记录搜索轨迹。
智能控制-第三章--搜索推理技术概要PPT课件

3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 消解原理 3.5 规则演绎系统
3.6 产生式系统 3.7 系统组织技术 3.8 小结
3.1 图搜索策略
❖ 图搜索控制策略 一种在图中寻找路径的方法。 图中每个节点对应一个状态,每条连线对应 一个操作符。这些节点和连线又分别由产生 式系统的数据库和规则来标记。求得把一个 数据库变换为另一数据库的规则序列问题就 等价于求得图中的一条路径问题。
5)若n为一目标节点,则有解并成功退出,此 解是追踪图G中沿着指针从n到S这条路径而 得到的(指针将在第7步中设置)。
.
3.1 图搜索策略
6)扩展节点n,同时生成不是n的祖先的那些后 继节点的集合M。把M的这些成员作为n的后 继节点添入图G中。
7)对那些未曾在G中出现过的M成员设置一个 通向n的指针。把M的这些成员加进OPEN表。 对已经在OPEN或CLOSED表上的每一个M成 员,确定是否需更改通到n的指针方向。对已 在CLOSED表上的每个M成员,确定是否需 要更改图G中通向它的每个后裔节点的指针方 向。
是否有后继节点 为目标节点?
否
是 成功
图3.2 宽度优先算法框图
.
❖ 例子
八数码难题(8-puzzle problem)
3.2 盲目搜索
28 3
1
4
76 5
(初始状态)
12 3
8
4
76 5
(目标状态)
规定:将棋子移入空格的顺序为:从空格左边开 始顺时针旋转。不许斜向移动,也不返回先辈节 点。从图可见,要扩展26个节点,共生成46个 节点之后才求得解(目标节点)。
.
深度优先搜索示意图
第三章-推理技术PPT课件

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举例如下:
目标表达式被化成与或形:
~P(f(y))∨{Q(f(y),y)∧[~P(f(y))∨~S(y)]}
式中,f(y)为一Skolem函数。
对目标的主要析取式中的变量分离标准化可得:
~P(f(z))∨{Q(f(y),y)∧[~P(f(y))∨~S(y)]}
应注意不能对析取的子表达式内的变量y改名
将下列谓词演算公式化为一个子句集
( x){P(x)→{( y)[P(y)→P(f(x,y))]∧~( y)[Q(x,y)→P(y)]}}
.
9
3.1.2 消解推理规则
1、消解式 已知两子句L1∨α和~L2∨β,如果L1和L2具有
最一般合一者σ,那么通过消解可以从这两个父辈 子句推导出一个新子句α∨β。这个新子句叫做消 解式。它是由取这两个子句的析取,然后消去互补
可见目标子句是文字的合取,而这些子句的析取 是目标公式的子句形。
2.与或图的B规则变换 B规则:即逆向推理规则。 B规则是建立在确定的蕴涵式基础上的,我们把B 规则限制为:
W→L
其中,W为任一与或形公式,L为文字,
把B规则限制为这种形式的蕴涵式还可以简化匹配,
可以把像W→ (L1∧L2)这样的蕴涵式化为两个规则
W→L1和W→L2。
.
37
3.作为终止条件的事实节点的一致解图 逆向系统中的事实表达式均限制为文字合取
形,它可以表示为一个文字集。当一个事实文字 和标在该图文字节点上的文字相匹配时,就可把 相应的后裔事实节点添加到该与或图中去。这个 事实节点通过标有mgu的匹配弧与匹配的子目标文 字节点连接起来。
而使每个析取式具有不同的变量。
.
35
与或形的目标公式也可以表示为与或图。不过,与 事实表达式的与或图不同的是,对于目标表达式, 与或图中的k线连接符用来分开合取关系的子表达 式。上例所用的目标公式的与或图如下所示:
第三章高级知识推理

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戴祖雄
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2.缺省规则的表示 根据赖特的缺省理论,其缺省推理的规则的表 达式为 (3.1)
其中,A(x), Bi(x), C(x)分别叫做缺省规则的 先决条件、默认条件及结论(i=1,2,…,n),它们都 是自由变元x的合式公式;M称为模态算子,表示 “假定…是相容的”,即其否定不可证明。
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21
3.缺省规则的分类 按规范式表示形式可把缺省规则分为规范 缺省、半规范缺省及非规范缺省三类。 (1)规范缺省规则 若默认条件为B(x),且有 B(x)=C(x) (3.2) 则称这样的缺省规则为规范缺省规则。 对规范缺省规则,可表示为 (3.3)
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一般提到的逻辑有形式逻辑和数理逻辑等, 消解原理就是以谓词逻辑为基础的。长期以来, 形式逻辑和数理逻辑的研究和应用一直处于主 导地位。然而,这两种逻辑存在一些局限性,无 法解决面临的一些应用问题,从而出现了一些新 的逻辑学派。人们把这些新的逻辑学派称为非 经典逻辑,其相应的推理方法则叫做非经典推理。 与此相应,把传统的逻辑学派及其推理方法称为 经典逻辑和经典推理。
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1.缺省推理的定义 很少能有在处理过程中拥有所需一切信息的系统。 但当缺乏信息时,只要不出现相反的证据,就可以作一些 有益的猜想。 例如,假设当你去朋友家吃晚饭,并经过路旁的卖花 亭时,对于“你的主人喜欢花吗?”这样一个问题,你可 能没有任何具体信息可作为回答问题的依据。但若利用 一般的规则—因为大多数人们喜欢花,假定这个具体的 人也喜欢,除非有相反的证据(如对花过敏),那么,你可作 出决定。这类缺省推理是非单调的,因为用这种方式推 导出来的命题是依赖于在某个命题中缺少某种信念,即 如果前面那些缺省的命题一旦加入系统,就必须消除用 缺省推理产生的命题。
人工智能第三章搜索推理技术

人工智能第三章搜索推理技术教学内容:本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法,是人工智能研究的又一核心问题。
内容包含早期搜索推理技术,如图搜索策略与消解原理;与高级搜索推理技术,如规则演绎系统、产生式系统、系统组织技术、不确定性推理与非单调推理。
教学重点:图搜索策略、消解原理、规则演绎系统、产生式系统。
教学难点:启发式搜索、规则双向演绎系统等。
教学方法:课堂教学为主,辅以恰当的实验。
注意结合前面所学知识表示的基础内容,将其与问题求解方法融为一体。
及时提问、收集学生学习情况。
尽量使用实例与网络课程中的多媒体素材进行讲解。
教学要求:重点掌握通常图搜索策略与消解原理,掌握各类搜索方法与产生式系统原理,熟悉规则演绎系统的基本原理,对系统组织技术、不确定性推理与非单调推理等高级推理技术作通常性熟悉。
3.1 图搜索策略教学内容:本节介绍图搜索的通常策略,作为各类图搜索技术的基础。
教学重点:图搜索的通常过程、OPEN表与CLOSE表的概念。
教学难点:OPEN表与CLOSE表的物理意义。
教学方法:课堂教学为主,通过提问完全弄清图搜索的基本概念。
教学要求:重点掌握图搜索通常策略,掌握OPEN表与CLOSE表的构成及作用。
1、图搜索策略的定义图搜索策略可看作一种在图中寻找路径的方法。
初始节点与目标节点分别代表初始数据库与满足终止条件的数据库。
求得把一个数据库变换为另一数据库的规则序列问题就等价于求得图中的一条路径问题。
研究图搜索的通常策略,能够给出图搜索过程的通常步骤。
2、图搜索算法中的几个重要名词术语(1)OPEN表与CLOSE表(2)搜索图与搜索树3、图搜索(GRAPHSEARCH)的通常过程(1) 建立一个只含有起始节点S的搜索图G,把S放到一个叫做OPEN的未扩展节点表中。
(2) 建立一个叫做CLOSED的已扩展节点表,其初始为空表。
(3) LOOP:若OPEN表是空表,则失败退出。
(4) 选择OPEN表上的第一个节点,把它从OPEN表移出并放进CLOSED表中。
数理逻辑 第三章 数学推理 数学归纳法

这样就证明了从P(n)得出P(n+1) 在第二个等式中我们使用了归纳假设P(n) 因为P(1)为真,而且对所有正整数n来说
P(n)→P(n+1)为真,所以,由数学归纳法原 理就证明了对所有正整数n来说P(n)为真
四、数学归纳法的例子
例:用数学归纳法证明:对所有正整数n 来说不等式n<2n
来说P(k)为真,要完成归纳步骤就必须证明 在这个假定下P(n+1)为真
五、数学归纳法的第二原理
例:证明:若n是大于1的整数,则n可以 写成素数之积
解:分两种情况考虑:当n+1是素数时和当 n+1是合数时。若n+1是素数,则P(n+1)为 真;若n+1是合数,则可以将其表示成两个 整数a和b之积,其中a、b满足 2≤a≤b≤n+1
3.2 数学归纳法 Mathematical Induction
一、引言
前n个正奇数之和的公式是什么? 对n=1,2,3,4,5来说,前n个正奇数之和为:
1=1,1+3=4,1+3+5=9, 1+3+5+7=16,1+3+5+7+9=25
猜测前n个正奇数之和是n2 假如这个猜测是正确的,我们就需要一
三、数学归纳法
用数学归纳法证明定理时
首先证明P(1)为真,然后知道P(2)为真,因 为P(1)蕴含P(2)
P(3)为真,因为P(2)蕴含P(3) 以这样的方式继续下去,就可以看出对任
意正整数k来说P(k)为真
数学归纳法的形象解释
三、数学归纳法
为什么数学归纳法是有效的?
第三章 搜索推理技术

图3.9 有序搜索算法框图
14
3.3 启发式搜索
例子
八数码难题(8-puzzle problem)
2 1 7 8 6 3 4 5 1 8 7 2 6 3 4 5
(初始状态)
(目标状态)
八数码难题的有序搜索树见下图:
15
(3)
2 8 3 1 4 (4) 7 6 5 8 3 2 8 3 (5) 2 1 4 (6) 7 1 4 7 6 5 6 5
图3.4 八数码难题的宽度优先搜索树
7
3.2 盲目搜索
3.2.2 深度优先搜索
定义
首先扩展最新产生的(即最深的)节点。
算法
防止搜索过程沿着无益的路径扩展下去, 往往给出一个节点扩展的最大深度 ——深度界 限。 与宽度优先搜索算法最根本的不同在于: 将扩展的后继节点放在 OPEN 表的前端。 (算
第三章 搜索推理技术
3.1 图搜索策略 3.2 盲目搜索 3.3 启发式搜索 3.4 消解原理 3.5 规则演绎系统 3.6 产生式系统 3.7 系统组织技术 3.8 不确定性推理 3.9 非单调推理 3.10 小结
3.1 图搜索策略
图搜索控制策略
一种在图中寻找路径的方法。 图中每个节点对应一个状态,每条连线对应 一个操作符。这些节点和连线(即状态与操 作符)又分别由产生式系统的数据库和规则 来标记。求得把一个数据库变换为另一数据 库的规则序列问题就等价于求得图中的一条 路径问题。 图搜索过程图
种类:宽度优先、深度优先、等代价搜索等。
3.2.1 宽度优先搜索
定义
以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法。 特点: 一种高代价搜索,但若有解存在,则必能找到它。 算法
《人工智能》-第三章__确定性推理

感”。
15
3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理的定义 3.1.2 推理方式及其分类 3.1.3 推理的方向 3.1.4 冲突消解策略
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3.1.3 推理的方向
正向推理
逆向推理
推
(反 向 推 理 )
理
方
向
混合推理
双向推理
数据库 知识库
专家
推理机
用户
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3.1.3 推理的方向
1. 正向推理
正向推理(事实驱动推理): 已知事实 → 结论
Powerpoint
人工智能
教材: 蔡自兴等《人工智能及其应用》(第4版) 清华大学出版社,2010. 5
第 3 章 确定性推理方法
❖ 3.1 推理的基本概念 ❖ 3.2 自然演绎推理 ❖ 3.3 谓词公式化为子句集的方法 ❖ 3.4 鲁宾逊归结原理 ❖ 3.5 归结反演 ❖ 3.6 应用归结反演求解问题 ❖ 3.7 盲目搜索 ❖ 3.8 产生式系统 ❖ 3.9 启发式搜索 ❖ 3.10 非单调推理 ❖ 3.11 消解原理
利用逆向推理中得到的信息进行正向推理,以推出更多的结论。
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25
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3.1.3 推理的方向
4. 双向推理
双向推理: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。
中间结论
已知事实 正向推理 证
反向推理 假设目标 据
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3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理的定义 3.1.2 推理方式及其分类 3.1.3 推理的方向 3.1.4 冲突消解策略
P(x) Q(x), P(x, f (x)) Q(x, g(x))
❖ 空子句(NIL):不包含任何文字的子句。
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(2) 减少否定符号的辖域 每个否定符号~最多只用到一个谓词符号上,
并反复应用狄·摩根定律。
(3) 对变量标准化
在任一量词辖域内,受该量词约束的变量为 一哑元(虚构变量),它可以在该辖域内处处统一 地被另一个没有出现过的任意变量所代替,而不 改变公式的真值。合适公式中变量的标准化意味 着对哑元改名以保证每个量词有其自己唯一的哑 元。
3.2.1 规则正向演绎系统
基于规则的演绎系统和产生式系统,均 有两种推理方式:正向推理和逆向推理。
正向推理:从if部分向then部分推理的 过程,它是从事实或状况向目标或动作进行 操作的。
逆向推理:从then部分向if部分推理的 过程,它是从目标或动作向事实或状况进行 操作的。
1.事实表达式的与或形变换
举例如下:
目标表达式被化成与或形:
~P(f(y))∨{Q(f(y),y)∧[~P(f(y))∨~S(y)]}
式中,f(y)为一Skolem函数。 对目标的主要析取式中的变量分离标准化可得:
~P(f(z))∨{Q(f(y),y)∧[~P(f(y))∨~S(y)]}
应注意不能对析取的子表达式内的变量y改名 而使每个析取式具有不同的变量。
例如,把规则S→ (X∧Y)∨Z应用到下图所示的与或 图中标有S的叶节点上。
图中标记S的两个节点由一条叫做匹配弧的弧线 连接起来。
事实表达式: Q(w,A)∧{[~R(v)∧~P(v)]∨~S(A,v)}
与规则S→ (X∧Y)∨Z 的消解式: X∨Z∨P∨Q ,Y∨Z∨P∨Q ,R∨X∨Z ,R∨Y∨Z 全部包含在解图所表示的子句之中。
举例:
用消解反演来证明目标公式:
结论:当正向演绎系统产生一个含有以目标节点 作为终止的解图时,此系统就成功地终止。
3.2.2 规则逆向演绎系统 基于规则的逆向演绎系统,其操作过程与正
向演绎系统相反,即为从目标到事实的操作过程, 从then到if的推理过程。
1.目标表达式的与或形式 逆向演绎系统能够处理任意形式的目标表达 式。首先,采用与变换事实表达式同样的过程, 把目标公式化成与或形,即消去蕴涵符号,把否 定符号移进括号内,对全称量词Skolem化并删去 存在量词。
(3) 反演求解举例
例1 某公司招聘工作人员,有A、B、C三人面试,公司 表达想法: 1)三人中至少取一人; 2)如果录取A而不录取B,则一定录取C; 3)如果录取B,则一定录取C。 求证:公司一定录取C。 例2 “有些患者喜欢任一医生。没有任一患者喜欢任 一庸医。所以没有庸医的医生。”
消解反演可以表示为一棵反演树,其根节点为NIL。
3 问题求解
(1)把已知前提用谓词公式表示出来,并且化为子句 集S;
(2)把待求解的问题也用谓词公式表示出来,并且与 谓词ANSWER一起构成析取式(变元要一致),也化 为子句集,并将其并入S,构成新子句集;
(3) 对新子句集消解反演; (4) 若得到归结式ANSWER,则答案就在ANSWER中。
下面举例说明问题求解过程:
例1:已知:①王先生是小李的老师; ②小李与小张是同班同学; ③如果x与y是同班同学,则x的老 师也是的y老师。
求:小张的老师是谁? 例2:A说B和C说假话,C说A和B中至少有一 人说假话,B说A和C说假话,求谁说真话。
§3.2 规则演绎系统
本节将研究采用易于叙述的if-then(如 果-那么)规则来求解问题。
(4)消去存在量词
Skolem函数:在公式( y)[( x)P(x,y)]中,存在量词 是在全称量词的辖域内,我们允许所存在的x可能依
赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数g(y)所定义,
它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做 Skolem函数。
如果用Skolem函数代替存在的x,我们就可以消去 全部存在量词,并写成:
在基于规则的正向演绎系统中,把事实表示 为谓词演算公式,并把这些公式变换为叫做与或 形的非蕴涵形式。与或形表达式是由符号∧和∨ 连接的一些文字的子表达式组成的。
要把一个公式化为与或形,可采用下列步骤: (1) 利用(W1→W2)和(~W1∨W2)的等价关系, 消去符号→(如果存在该符号的话)。实际上,在 事实中间很少有符号→出现,因为可把蕴涵式表 示为规则。
(9)更换变量名称 可以更换变量符号的名称,使一个变量符号不出
现在一个以上的子句中。例如,对于子集{~P(x)∨~ P(y)∨P[f(x,y)],~P(x)∨Q[x,g(x)],~P(x)∨~ P[g(x)]},在更改变量名后,可以得到子句集:
{~P(x1)∨~P(y)∨P[f(x1,y)], ~P(x2)∨Q[x2,g(x2)], ~P(x3)∨~P[g(x3)] }
可见目标子句是文字的合取,而这些子句的析取 是目标公式的子句形。
2.与或图的B规则变换 B规则:即逆向推理规则。 B规则是建立在确定的蕴涵式基础上的,我们把B 规则限制为:
W→L 其中,W为任一与或形公式,L为文字,
把B规则限制为这种形式的蕴涵式还可以简化匹配, 可以把像W→ (L1∧L2)这样的蕴涵式化为两个规则 W→L1和W→L2。
3.作为终止条件的事实节点的一致解图 逆向系统中的事实表达式均限制为文字合取
形,它可以表示为一个文字集。当一个事实文字 和标在该图文字节点上的文字相匹配时,就可把 相应的后裔事实节点添加到该与或图中去。这个 事实节点通过标有mgu的匹配弧与匹配的子目标文 字节点连接起来。
逆向系统成功的终止条件是与或图包含有某 个终止在事实节点上的一致解图。
2 消解反演
(1) 反演求解的步骤 给出一个公式集S和目标公式L,通过反证或
反演来求证目标公式L,其证明步骤如下:
1)否定L,得~L; 2)把~L添加到S中去; 3)把新产生的集合{~L,S}化成子句集; 4)应用消解原理,力图推导出一个表示矛盾的空 子句NIL。
(2) 反演求解的正确性
设公式L在逻辑上遵循公式集S,那么按照定义 满足S的每个解释也满足L。决不会有满足S的解释能 够满足~L的,所以不存在能够满足并集S∪{~L} 的解释。因此,如果L在逻辑上遵循S,那么由并集 S∪{~L}消解得到的子句,最后将产生空子句; 反之,可以证明,如果从S∪{~L}的子句消解得 到空子句,那么L在逻辑上遵循S。
我们希望在应用规则之后得到的图,既能表示 原始事实,又能表示从原始事实和该规则推出的事 实表达式。
4.作为终止条件的目标公式
应用F规则的目的在于从某个事实公式和某个规 则集出发来证明某个目标公式。
目标文字和规则可用来对与或图添加后继节点, 当一个目标文字与该图中文字节点n上的一个文字相 匹配时,我们就对该图添加这个节点n的新后裔,并 标记为匹配的目标文字。这个后裔叫做目标节点。
基于规则的问题求解系统运用下述规则:
其中,If部分可能由几个if组成,而Then部分可能 由一个或一个以上的then组成。
这种基于规则的系统叫做规则演绎系统 (rule based deduction system)。
在这种系统中,通常称每个if部分为前项, 称每个then部分为后项。
有时,then部分用于规定动作;这时,称 这种基于规则的系统为反应式系统(reaction system)ห้องสมุดไป่ตู้产生式系统(production system)。
(5)消解: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 (resolvent)。
任一谓词演算公式可以化成一个子句集。
3.1.1子句集的求取
1、步骤 (1) 消去蕴涵符号
以~A∨B替换A→B。
例:[(A→B) →B] ∨C,在消去蕴涵符号后得到公式: A.[~(A→B) ∨B] ∨C B.[~(~A∨B) ∨B] ∨C
3.1.4 消解反演求解过程
1 基本思想
把要解决的问题作为一个要证明的命题,其目 标公式被否定并化成子句形,然后添加到命题公式 集中去,把消解反演系统应用于联合集,并推导出 一个空子句(NIL),产生一个矛盾,这说明目标公 式的否定式不成立,即有目标公式成立,定理得证, 问题得到解决。这与数学中反证法的思想十分相似。
( y)P[g(y) ,y]
如果要消去的存在量词不在任何一个全称量词的辖域 内,那么我们就用不含变量的Skolem函数即常量。
例如,( x)P(x)化为P(A),
(5)化为前束形
把所有全称量词移到公式的左边,并使每个量词 的辖域包括这个量词后面公式的整个部分。所得公式 称为前束形。前束形公式由前缀和母式组成,前缀由 全称量词串组成,母式由没有量词的公式组成,即 前束形 = (前 缀) (母 式)
将下列谓词演算公式化为一个子句集
( x){P(x)→{( y)[P(y)→P(f(x,y))]∧~( y)[Q(x,y)→P(y)]}}
3.1.2 消解推理规则
1、消解式 已知两子句L1∨α和~L2∨β,如果L1和L2具有
最一般合一者σ,那么通过消解可以从这两个父辈 子句推导出一个新子句α∨β。这个新子句叫做消 解式。它是由取这两个子句的析取,然后消去互补 对而得到的。
(2) 用狄·摩根(De Morgan)定律把否定符号移 进括号内,直到每个否定符号的辖域最多只 含有一个谓词为止。 (3) 对所得到的表达式进行Skolem化和前束 化。 (4) 对全称量词辖域内的变量进行改名和变 量标准化,而存在量词量化变量用Skolem函 数代替。 (5) 删去全称量词,而任何余下的变量都被 认为具有全称量化作用。
第三章 推理技术
3.1 消解原理 3.2 规则演绎系统 3.3 不确定性推理 3.4 非单调推理
§3.1 消解原理
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)文字:一个原子公式和原子公式的否定都叫做 文字。 (3)子句:由文字的析取组成的公式。 (4)子句集:子句通过合取符号联接起来形成子句 集。