哈工大人工智能课件chpt9
• 分析分为3个子过程(人为划定—是否就 是人类理解语言的过程？)
• 句法分析—为输入字符串建立句法分析树 • 语义解释—表示为某种表达式，如谓词逻辑 / 可能有歧义—此时存在多个表达式 • 语用解释—考虑到同样词语集合在不同情境 下有不同含义 / 语用能为一个语句的最终解 释给出更大贡献
• 有了3个子过程，分析仍然可能给出几个 解释，排歧就是选择其中最好的一个
14
一个NLP的例子：英汉翻译
• 输入英文句子：
• Miss Smith put two books on this table.
• 形态分析(Morphological Analysis)
• 词形还原（Lemmatization）：将词还原为词典中的原型。 • 词汇符号化（Tokenization）：相当于中文分词。 • 分析结果： Miss Smith put two book+s on this table.
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理 文本采集 文本格式转换：PDF、Office、 HTML 纯文本 文本编码识别、转换：GB、 Big5、Unicode。
19
机器如何理解自然语言？
21
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
将句子切分为词序列 例如：钓鱼岛/是/中国/的/领土/。
22
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• 由于语义相对于语法是深层结构，而语法 作为表层结构其规则经过了很长时间的研 究形成了相对稳定的体系—更多的结构表 示来自语法
• 合乎语法的字符串→子串—短语结构
语言与通讯
• 通讯是一种通过产生和感知信号带来的 有意图的信息交换 / 信号来自一个由约定 信号组成的共用系统 • 人类区别于其他动物的特征是语言—复 杂的结构化信息系统 • 对智能体而言，产生语言的行动称为言 语行为
• “言语”=“言论自由”中的言论
4
第9章 自然语言理解简介
言语行为的目的
• 通过言语行为达成联合规划：
V
VP
NP
钓鱼岛 是
中国 的 领土
分析句子的组成结构， 句子结构成分之间的相互关系。 判定一个句子的合法性
24
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
• 询问其他智能体关于世界的信息—提问 • 相互通知关于世界的信息—陈述 • 请求其他智能体行动—指令(包括礼貌的间 接言语行为、命令等) • 应答请求 • 承诺或提出计划
• 宣言式言语行为—对世界有更直接的影 响—诸如“现在我宣布……”
5
第9章 自然语言理解简介
通讯的组成步骤
• 人类语言产生的目的—认知和通讯 / 典型 的通讯情节—说话者S用词语集合W将关于 命题P的信息通知聆听者H，包括7个过程
研究给句子的词标注正确的词义。 例如：这个人真牛。 //牛：动物｜了不起。
25
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
研究如何从一个语句中词的意 义，以及这些词在该语句的句 法结构中的作用来推导出该语 句的意义。 语言和世界的映射关系 施事、受事、工具等
30
NLP的研究内容（应用研究） NLP的研究内容（应用研究） 的研究内容
31
NLP的不同层次
[应用系统] 数字图书馆、电子商务、搜索引擎 电子政务、远程教育、语言学习 [应用技术研究] 自动问答、机器翻译、信息检索、 文本挖掘、自动校对、信息抽取 NLP研究者 [基础研究] 分词、词性标注、短语切分、 句法分析、语义分析、篇章理解等 [资源建设] 语料库资源建设 语言学知识库建设 语言学家
12
为什么要研究自然语言处理？
• 信息时代到了！语言是信息的载体。 • 提高计算机的智能：能理解和处理大量语言信息。
13
机器能够理解人的语言吗？
• 很难，但是没有证据表明不行。 • 什么是理解？
• 结构主义：机器的理解机制与人相同。 • 问题在于谁也说不清自己理解语言的步骤。 • 功能主义：机器的表现与人相同。 • 图灵测试：如果通过自然语言问答，一个人无法 识别和他对话的是人还是机器，那么就应该承认 机器具有智能。
• 考虑用处理形式语言的方式处理自然语言
• 自然语言可以用不同的但是相互联系的 几组符号来表示—包括语法、语义、语 用等 / 尽可能采用形式化表示
35
第9章 自然语言理解简介
自然语言的符号系统(1) 自然语言的符号系统(1)
• 符号系统的核心是语义表示
• 语义的基础是词汇—自然语言中的终结符号， 由它们依据一定规则构成有效字符串 / 不能 “让人听不明白” • 语义必须保证其表示能够在智能体之间有效 地进行通讯—与有效的字符串结合 / 予以需 要借助于语法进行表示
8
第9章 自然语言理解简介
9.1.2 自然语言处理
What is NLP?
• 什么是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）
• 是用计算机通过可计算的方法对人类语言进行转换、传输、存贮、 分析等加工处理的理论和方法。 • 构造计算模型，用于自然语言的分析、转换、生成。
10
基本概念
• 什么是自然语言
• • • • 自然语言指人类使用的语言，如汉语、英语等。 语言是思维的载体，是人际交流的工具。 语言的两种属性－文字和声音 人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占知 识总量的80％以上。
11
基本概念
• 什么是处理
• 处理是指对信息的接收、存储、转化、传送和发布等 等操作 • 分级：字级处理、概念处理和智能处理 • 智能处理的主要研究领域：自然语言理解、计算机视 觉、机器人学及知识工程 • 智能的未来发展，将会对知识库、专家系统、推理系 统和神经网络等综合应用，达到能够模拟人类比较复 杂的思维和行为
32
软件企业
NLP的学科特点（交叉性学科）
• 语言学：语言学基础知识。
• 语言学理论：形式语言文法 • 语言学资源：词典、语料库、知识库
• 数学
• 语料库语言学的数学基础：概率论、统计学、信息论。 • 模型：自动机、Markov模型、HMM等。
• 计算机科学
• 机器学习：机器的学习算法 • 人工智能（问题求解,知识表示,状态空间图搜索算法）
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
研究构词方法，词的有意义的组 合。 构词的基本单位：词素（词根、 前缀、后缀、词尾） 例如：老虎← 老＋ 虎； 图书馆← 图＋ 书＋ 馆 例如： work + er → worker do + ing →doing
• 语法是详细说明一种语言的有限规则集合
• 自然语言没有正式语法 / 语言学家试图通过 科学调查发现语言的特性，并编纂语法 / 还 没有一个完全成功
36
第9章 自然语言理解简介
自然语言的符号系统(2) 自然语言的符号系统(2)
• 语义离不开具体的通讯环境 / 理解一个字 符串的语用很重要
• 语用是在一个特定情境(通讯环境)下表达出 的字符串的实际含义
人工智能原理
第9章 自然语言理解简介
第9章 自然语言理解简介
本章内容
9.1 语言与通讯 9.2 句法分析与语法 9.3 概率语言模型 9.4 信息检索 9.5 信息抽取 9.6 统计机器翻译 参考书目
第9章 自然语言理解简介
9.1 概述
9.1.1 语言与通讯 9.1.2 自然语言处理
第9章 自然语言理解简介
27
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
分析篇章的结构、主题、 观点、摘要、有用信息 主题分析 观点分析 自动文摘 信息抽取 信息过滤
26
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
为什么要说这句话 研究不同语境中的语句的应用， 及语境对语句理解的作用 语言交际目的：主题、述体、焦 点
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
给句子的词标注正确的词性 例如： 钓鱼岛n/是v/中国n/的de/领土n / 。
23
S
机器如何理解自然语言？ NP
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
• 其他名称：
• 计算语言学（Computation Linguistics） • 自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU） • 人类语言技术（Human Language Technology）
• 句法分析—为输入字符串建立句法分析树 • 语义解释—表示为某种表达式，如谓词逻辑 / 可能有歧义—此时存在多个表达式 • 语用解释—考虑到同样词语集合在不同情境 下有不同含义 / 语用能为一个语句的最终解 释给出更大贡献
• 有了3个子过程，分析仍然可能给出几个 解释，排歧就是选择其中最好的一个
14
一个NLP的例子：英汉翻译
• 输入英文句子：
• Miss Smith put two books on this table.
• 形态分析(Morphological Analysis)
• 词形还原（Lemmatization）：将词还原为词典中的原型。 • 词汇符号化（Tokenization）：相当于中文分词。 • 分析结果： Miss Smith put two book+s on this table.
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理 文本采集 文本格式转换：PDF、Office、 HTML 纯文本 文本编码识别、转换：GB、 Big5、Unicode。
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机器如何理解自然语言？
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机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
将句子切分为词序列 例如：钓鱼岛/是/中国/的/领土/。
22
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• 由于语义相对于语法是深层结构，而语法 作为表层结构其规则经过了很长时间的研 究形成了相对稳定的体系—更多的结构表 示来自语法
• 合乎语法的字符串→子串—短语结构
语言与通讯
• 通讯是一种通过产生和感知信号带来的 有意图的信息交换 / 信号来自一个由约定 信号组成的共用系统 • 人类区别于其他动物的特征是语言—复 杂的结构化信息系统 • 对智能体而言，产生语言的行动称为言 语行为
• “言语”=“言论自由”中的言论
4
第9章 自然语言理解简介
言语行为的目的
• 通过言语行为达成联合规划：
V
VP
NP
钓鱼岛 是
中国 的 领土
分析句子的组成结构， 句子结构成分之间的相互关系。 判定一个句子的合法性
24
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
• 询问其他智能体关于世界的信息—提问 • 相互通知关于世界的信息—陈述 • 请求其他智能体行动—指令(包括礼貌的间 接言语行为、命令等) • 应答请求 • 承诺或提出计划
• 宣言式言语行为—对世界有更直接的影 响—诸如“现在我宣布……”
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第9章 自然语言理解简介
通讯的组成步骤
• 人类语言产生的目的—认知和通讯 / 典型 的通讯情节—说话者S用词语集合W将关于 命题P的信息通知聆听者H，包括7个过程
研究给句子的词标注正确的词义。 例如：这个人真牛。 //牛：动物｜了不起。
25
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
研究如何从一个语句中词的意 义，以及这些词在该语句的句 法结构中的作用来推导出该语 句的意义。 语言和世界的映射关系 施事、受事、工具等
30
NLP的研究内容（应用研究） NLP的研究内容（应用研究） 的研究内容
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NLP的不同层次
[应用系统] 数字图书馆、电子商务、搜索引擎 电子政务、远程教育、语言学习 [应用技术研究] 自动问答、机器翻译、信息检索、 文本挖掘、自动校对、信息抽取 NLP研究者 [基础研究] 分词、词性标注、短语切分、 句法分析、语义分析、篇章理解等 [资源建设] 语料库资源建设 语言学知识库建设 语言学家
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为什么要研究自然语言处理？
• 信息时代到了！语言是信息的载体。 • 提高计算机的智能：能理解和处理大量语言信息。
13
机器能够理解人的语言吗？
• 很难，但是没有证据表明不行。 • 什么是理解？
• 结构主义：机器的理解机制与人相同。 • 问题在于谁也说不清自己理解语言的步骤。 • 功能主义：机器的表现与人相同。 • 图灵测试：如果通过自然语言问答，一个人无法 识别和他对话的是人还是机器，那么就应该承认 机器具有智能。
• 考虑用处理形式语言的方式处理自然语言
• 自然语言可以用不同的但是相互联系的 几组符号来表示—包括语法、语义、语 用等 / 尽可能采用形式化表示
35
第9章 自然语言理解简介
自然语言的符号系统(1) 自然语言的符号系统(1)
• 符号系统的核心是语义表示
• 语义的基础是词汇—自然语言中的终结符号， 由它们依据一定规则构成有效字符串 / 不能 “让人听不明白” • 语义必须保证其表示能够在智能体之间有效 地进行通讯—与有效的字符串结合 / 予以需 要借助于语法进行表示
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第9章 自然语言理解简介
9.1.2 自然语言处理
What is NLP?
• 什么是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）
• 是用计算机通过可计算的方法对人类语言进行转换、传输、存贮、 分析等加工处理的理论和方法。 • 构造计算模型，用于自然语言的分析、转换、生成。
10
基本概念
• 什么是自然语言
• • • • 自然语言指人类使用的语言，如汉语、英语等。 语言是思维的载体，是人际交流的工具。 语言的两种属性－文字和声音 人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占知 识总量的80％以上。
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基本概念
• 什么是处理
• 处理是指对信息的接收、存储、转化、传送和发布等 等操作 • 分级：字级处理、概念处理和智能处理 • 智能处理的主要研究领域：自然语言理解、计算机视 觉、机器人学及知识工程 • 智能的未来发展，将会对知识库、专家系统、推理系 统和神经网络等综合应用，达到能够模拟人类比较复 杂的思维和行为
32
软件企业
NLP的学科特点（交叉性学科）
• 语言学：语言学基础知识。
• 语言学理论：形式语言文法 • 语言学资源：词典、语料库、知识库
• 数学
• 语料库语言学的数学基础：概率论、统计学、信息论。 • 模型：自动机、Markov模型、HMM等。
• 计算机科学
• 机器学习：机器的学习算法 • 人工智能（问题求解,知识表示,状态空间图搜索算法）
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
研究构词方法，词的有意义的组 合。 构词的基本单位：词素（词根、 前缀、后缀、词尾） 例如：老虎← 老＋ 虎； 图书馆← 图＋ 书＋ 馆 例如： work + er → worker do + ing →doing
• 语法是详细说明一种语言的有限规则集合
• 自然语言没有正式语法 / 语言学家试图通过 科学调查发现语言的特性，并编纂语法 / 还 没有一个完全成功
36
第9章 自然语言理解简介
自然语言的符号系统(2) 自然语言的符号系统(2)
• 语义离不开具体的通讯环境 / 理解一个字 符串的语用很重要
• 语用是在一个特定情境(通讯环境)下表达出 的字符串的实际含义
人工智能原理
第9章 自然语言理解简介
第9章 自然语言理解简介
本章内容
9.1 语言与通讯 9.2 句法分析与语法 9.3 概率语言模型 9.4 信息检索 9.5 信息抽取 9.6 统计机器翻译 参考书目
第9章 自然语言理解简介
9.1 概述
9.1.1 语言与通讯 9.1.2 自然语言处理
第9章 自然语言理解简介
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机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
分析篇章的结构、主题、 观点、摘要、有用信息 主题分析 观点分析 自动文摘 信息抽取 信息过滤
26
机器如何理解自然语言？
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
为什么要说这句话 研究不同语境中的语句的应用， 及语境对语句理解的作用 语言交际目的：主题、述体、焦 点
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
给句子的词标注正确的词性 例如： 钓鱼岛n/是v/中国n/的de/领土n / 。
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S
机器如何理解自然语言？ NP
• 机器理解自然语言的步骤
• • • • • • • • • • • 文本预处理 句子切分 形态分析 分词 词性标注 句法分析 词义消岐 语义分析 语用分析 篇章分析 海量文档处理
• 其他名称：
• 计算语言学（Computation Linguistics） • 自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU） • 人类语言技术（Human Language Technology）
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哈工大人工智能课件chpt4
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第4章 消解法
mgu求解例子(1)
• 例1：求W={P(a, x, f(g(y))), P(z, f(a), f(u))}的 mgu
(1)0=，W0=W，D0={a, z} (2)1=0{a/z}={a/z}，W1= W01={P(a, x, f(g(y))), P(a, f(a), f(u))}，D1={x, f(a)} (3)2=1{f(a)/x}={a/z, f(a)/x}，W2= W12= {P(a, f(a), f(g(y))), P(a, f(a), f(u))}，D2={g(y), u} (4)3=2{g(y)/u}={a/z, f(a)/x, g(y)/u} ， W3= W23= {P(a, f(a), f(g(y))), P(a, f(a), f(g(y)))}, D3= 此时W已合一，mgu=3={a/z, f(a)/x, g(y)/u} ★
6
第4章 消解法
基本思想(2)
• 这样，在证假(不可满足)的意义上使公 式与子句集的语义解释等价、并与H解释 等价，作为消解法的开端 • 引入语义树，让所有解释都展现在语义 树上，以便找到H解释。 • 最后在改进寻找解释算法的复杂性中发 现了消解式，从而构成了消解法的完整 理论基础 • 消解也叫归结，本章混用这两个称呼
7
第4章 消解法
4.2 消解法
4.2.1 公式到子句集的转换 4.2.2 合一算法 4.2.3 消解式 4.2.4 消解法的实施
第4章 消解法
消解法的形式
• 消解法举例：
P S P Q ( P Q)
• 此时只要使用单文字删除规则就可以推 出结论Q。但是如果子句中包含变量，则 常常必须经过变量置换才能进行消解
12
人工智能导论 课件 PPT -第9章 Python语言基础及人工智能第三方库
语言基础
5）数据类型 float浮点型 : 不带引号的小数,正负都可以，但是长度有限制取值：
语言基础
5）数据类型 int 整型:不带引号的整数数字,正负都可以取值范围: 32位操作系 统 : -2147483648 至 2147483648 64位操作系统: 9223372036854775808 至 9223372036854775807：
语言基础
5）数据类型 布尔型 : 也可以叫真假值,就是用来判断真假的 True 和 False
语言基础
5）数据类型 字符串 : 带引号里面写的基本上都是字符串：
语言基础
5）数据类型 列表 : 被中括号[]包裹，里面有0个或者多个元素构成，元素间使 用逗号隔开，列表中的元素可以进行增加、删除、修改、更新等 操作.
特点(1)
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向 对象的脚本语言。设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使 用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更 有特色语法结构。 Python支持将代码封装在对象的编程技术。对初级程序员而言， 它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到WWW 浏览器 再到游戏。
Python语言中的AI库
第一部分 总的AI库
第二部分 机器学习库
第三部分
自然语言和文 本处理库
总体AI库
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现 代的方法”的算法。 pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎，它是一阶谓词逻辑中 Horn子句逻辑的一种受限形式，只允许变量或常量作为谓词的自 变元，不允许函数作为谓词的自变元。 SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书 中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良 好文档和测试的库。 EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎。
人工智能导论课件第9章第2-3节
9.2.3 机器行为与行为机器
• 行为机器（Behavioral Machine）指具有人工智能行为的机器，或者说，能模 拟、延伸与扩展人的智能行为的机器。例如：智能机械手、机器人、操作机； 自然语言生成器；智能控制器，如专家控制器、神经控制器、模糊控制器…… 这些智能机器或智能控制器，具有类似于人的智能行为的某些特性，如自适应、 自学习、自组织、自协调、自寻优……因而，能够适应工作环境的条件的变化， 通过学习改进性能，根据需求改变结构，相互配合、协同工作，自行寻找最优 工作状态。
9.3 机器人的概念
• 随着工业自动化和计算机技术的发展，机器人开始进入大量生产和实际应用阶 段。尔后由于自动装备海洋开发空间探索等实际问题的需要，对机器人的智能 水平提出了更高的要求。特别是危险环境，人们难以胜任的场合更迫切需要机 器人，从而推动了智能机器人的研究。
9.3.1 机器人的发展
• 机器人的发展历史要比人们想象的更丰富、更悠久。 • 也许第一个被人们接受的机械代表作是1574年制造的斯特拉斯堡铸铁公鸡。每
图9-5 机器感知
9.2 机器感知
• 机器感知是一连串复杂程序所组成的大规模信息处理系统，信息通常由很多常 规传感器采集，经过这些程序的处理后，会得到一些非基本感官能得到的结果。
• 机器感知或机器认知（Machinபைடு நூலகம் Recognition）研究如何用机器或计算机模拟、 延伸和扩展人的感知或认知能力，包括：机器视觉、机器听觉、机器触觉…… 如：计算机视觉、模式（文字、图像、声音等）、识别、自然语言理解……都 是人工智能领域的重要研究内容，也是在机器感知或机器认知方面高智能水平 的计算机应用。
• 智能机器（Intelligent Machine, IM），研究如何设计和制造具有更高智能水平 的机器。特别是，设计和制造更聪明的计算机？
哈工大智能控制神经网络课件第九课模糊神经网络(FNN)
则两个模糊关系的合成： T R S
隶属度如下：
当*取最小运算时，被称为最大-最小准则：
模糊逻辑基础
考虑最简单的if…then语句： If x is A, then y is B
规则的如果部分(x is A)被称为前提(premise) 那么部分称为结论。
这种if … then规则表示了A和B之间的一种关 系，称为蕴含关系。如果A和B都是模糊集(如 前面的小费问题)，则称为模糊蕴含关系。
可使用递推最小二乘
只考虑0阶T-S模型，并将前式写成向量形式
y(k) N T (k)r(k)
进一步有
r(k) r(k 1) K(k) y(k) NT (k)r(k 1)
K (k)
P(k 1)N T (k)
1 N T (k)P(N 1)N (k)
P(k) I K(k)NT (k) P(k 1)
用语言变量表示。
模糊集的几种表示方式
可用序偶方式表示为：
A (x, A(x)) x U
积分或和表示：
几种常用的隶属度函数
三角形(triangle) 梯形(trapezoid) 高斯形(gauss)
xc
2
A (x) e a
钟形(bell)
ANFIS: 结构
方框：参数 可调节点
圆：固定节 点
ANFIS: 结构说明
第一层：1 yi Ai (x) 参数称为前提参数
可取高斯，钟型等隶属度函数。应可导。
第二层：2 yk Ai (x) Bj (x) 二项积使用乘积运算
第三层：归一化。
M
Ai (x)B ( y)zi M
A
(
隶属度如下：
当*取最小运算时，被称为最大-最小准则：
模糊逻辑基础
考虑最简单的if…then语句： If x is A, then y is B
规则的如果部分(x is A)被称为前提(premise) 那么部分称为结论。
这种if … then规则表示了A和B之间的一种关 系，称为蕴含关系。如果A和B都是模糊集(如 前面的小费问题)，则称为模糊蕴含关系。
可使用递推最小二乘
只考虑0阶T-S模型，并将前式写成向量形式
y(k) N T (k)r(k)
进一步有
r(k) r(k 1) K(k) y(k) NT (k)r(k 1)
K (k)
P(k 1)N T (k)
1 N T (k)P(N 1)N (k)
P(k) I K(k)NT (k) P(k 1)
用语言变量表示。
模糊集的几种表示方式
可用序偶方式表示为：
A (x, A(x)) x U
积分或和表示：
几种常用的隶属度函数
三角形(triangle) 梯形(trapezoid) 高斯形(gauss)
xc
2
A (x) e a
钟形(bell)
ANFIS: 结构
方框：参数 可调节点
圆：固定节 点
ANFIS: 结构说明
第一层：1 yi Ai (x) 参数称为前提参数
可取高斯，钟型等隶属度函数。应可导。
第二层：2 yk Ai (x) Bj (x) 二项积使用乘积运算
第三层：归一化。
M
Ai (x)B ( y)zi M
A
(
人工智能导论 课件 PPT -第9章 Python语言与人工智能
PROLOG
1. 是一种基于规则和声明的语言 2. 灵活框架的独特机制 3. 支持人工智能的基本机制 4. 除了广泛被应用于AI项目，还适用于构建医疗 软件系统。
prolog作为数据或者逻辑处理程序而运行，配合其 它程序如VC++、JAVA等的界面，编辑出来的“智
能”是软件，而不能说是真正意义的人工智能。
人工智能语言的发展
பைடு நூலகம்
发展(1)
人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有： Lisp、Prolog、C++、Java、Python
语言 LISP
优点
缺点
1、为开发者提供了最大限度的自由 2、灵活性 3、有一个独特的微系统，可以探索和实现不同层 次的智能。
1、熟悉Lisp编程的开发人员很少。 2、作为一种复古的编程语言，Lisp需要配置新的 软件和硬件以适配其使用。
人工智能语言的特点
特点
人工智能语言与传统 语言的区别
区别
（1）传统方法
传统方法通常把问题的全部知识以各种的模型表达在固定程序中， 问题的求解完全在程序制导下按着预先安排好的步骤一步一步 （逐条）执行。解决问题的思路与冯·诺依曼式计算机结构相吻合。 当前大型数据库法、 数学模型法、统计方法等都是严格结构化的 方法。
发展(2)
C++ JAVA Python
1. 是世界最快的计算机语言 2. 允许广泛使用算法 3. 支持在开发中重用代码
1、多任务处理不太强，仅适用于实现特定系统或 算法的核心或基础。 2、遵循自下而上的方法，开发起来非常复杂。
1. 它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有
2.
一套内置类型。 Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，
哈工大智能控制神经网络神经网络系统辨识PPT教案
线性系统差分方程模型 （是是1描描）述述差离离分散散方系系程统统的的时时域域模模型型。。
uu((kk)),,yy((kk))是是SSIISSOO 系系统统能能观观测测到到的的确确定定性性输输入入输输出出，，则则确确定定性性系系统统差差分分方方程程：：
yy((kk))++aa11yy((kk 11)) ++ aa22yy((kk 22))++++aannyy((kknn)) bb00uu((kkdd) + b1u(k d 1) + bb22uu((kkdd22))++++bbmmuu(k(kddmm) )
m
n
y(k) biu(k d i) ai y(k i)
i0
i1
或
y(k) qd B(q1) u(k) B(q1) u(k d)
A(q 1 )
A(q 1 )
第一式为 ARMA 模型：
右边第 2 项为输出 y(k)的过去值组合称自回归部分； 第 1 项为输入 u(k)的过去值组合称滑动平均部分。
主要内容
系统辨识理论基础 神经网络系统辨识原理 NN线性模型辨识 NN非线性模型辨识 NN逆模型辨识
第2页/共70页
系统辨识理论基础
定义：在输入/输出数据基础上， 从一组给定模型类中确定一个 所测系统等价的模型。 辨识三要素： 输入/输出数据 模型类(系统J 结e 构) 等价准则 e.g.
充分激励原理：输入信号必须激励系统的 所有动态；
激励时间充分长； 输入信号形式：
白噪声序列(均匀分布，正态分布)； 二进制伪随机码(M序列和逆M序列)；
第9页/共70页
系统模型及逆模型辨识
uu((kk)),,yy((kk))是是SSIISSOO 系系统统能能观观测测到到的的确确定定性性输输入入输输出出，，则则确确定定性性系系统统差差分分方方程程：：
yy((kk))++aa11yy((kk 11)) ++ aa22yy((kk 22))++++aannyy((kknn)) bb00uu((kkdd) + b1u(k d 1) + bb22uu((kkdd22))++++bbmmuu(k(kddmm) )
m
n
y(k) biu(k d i) ai y(k i)
i0
i1
或
y(k) qd B(q1) u(k) B(q1) u(k d)
A(q 1 )
A(q 1 )
第一式为 ARMA 模型：
右边第 2 项为输出 y(k)的过去值组合称自回归部分； 第 1 项为输入 u(k)的过去值组合称滑动平均部分。
主要内容
系统辨识理论基础 神经网络系统辨识原理 NN线性模型辨识 NN非线性模型辨识 NN逆模型辨识
第2页/共70页
系统辨识理论基础
定义：在输入/输出数据基础上， 从一组给定模型类中确定一个 所测系统等价的模型。 辨识三要素： 输入/输出数据 模型类(系统J 结e 构) 等价准则 e.g.
充分激励原理：输入信号必须激励系统的 所有动态；
激励时间充分长； 输入信号形式：
白噪声序列(均匀分布，正态分布)； 二进制伪随机码(M序列和逆M序列)；
第9页/共70页
系统模型及逆模型辨识
《工学人工智能》PPT课件
5) 将常量转换为变量
Suit(C,clubs)Rank(C,7)→草花
Suit(C,clubs)Rank(C,x)→草花
13.12.2020
h
14
6.4 归纳学习
6.4.2 归纳学习方法
空描述
较一般
规则空间
训练示例 规则空间的结构
13.12.2020
较具体
h
P251
G 假设集合
S 假设(概念)空间的结构
aS(源域), bT(目标域)，P,Q为性质 P(a)∧Q(a), P(a)≌P(b)┣ Q(b)
1. 回忆与联想：找出P(a)→Q(a) 2. 选择：找出一般规律P(x)→Q(x), xS 3. 建立对应关系: P(x)→Q(x), xT 4. 转换: P(b), P(x)→Q(x) ┣ Q(b)
13.12.2020
h
28
6.8.3 知识发现的方法
1.统计方法：统计方法是从事物的外在数量上 的表现去推断该事物可能的规律性。
2. 机器学习方法
3. 神经计算方法
4.可视化方法 ：可视化（visualization） 就是把数据、信息和知识转化为可视的 表示形式的过程。
13.12.2020
h
29
weight(b,5) ; times(1,1,1); less(1,5) … …
安全准则：
lighter(x,y) → safe-to-stack(x,y) weight(P1,W1)∧weight(P2,W2)∧less(W1,W2) → lighter(P1,P2) volume(P,V) ∧ density(P,D) ∧ times(V,D,W) → weight(P,W) isa(P,endtable) ∧ weight(endtable,5) → weight(P,5)
人工智能培训课程授课课件ppt
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着 “人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司 “深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
符号 处理
子符 号法
统计 学法
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
集成 方法
阅读能力，对一个学生来说，是一种 十分重 要的能 力，同 时也是 每个学 生都应 该具备 的一个 重要素 质。阅 读能力 的强弱 ，与学 生获取 知识， 提高学 习兴趣 ，增长 见识， 以及培 养自学 能力等 方面都 有密切 联系。
技术研究
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的 发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。
哈工大人工智能课件chpt
• 不仅要正确地推理，还要正确地行动 / 正确 推论是理性智能体的部分功能，而不是理性的 全部内容
• 图灵测试中需要的技能都是为了作出理性行为
第1章 人工智能概述
定义4—理性行动(2)
• 把AI研究视为理性智能体的设计过程好处： • 普遍性：比“思维法则” 方法(理性地思维)更
广 / 比建立在人类行为或者思维基础(类人方法) 上的方法更形式化, 因为相比具有清楚的定义 或标准
创造机器来执行人需要智能才能 完成的功能(Kurzweil, 1990)
研究如何让计算机能够做到那些 目前人比计算机做得更好的事情 (Rich & Knight, 1991)
计算智能是对设计智能化智能体 的研究(Poole et al., 1998)
AI关心的是人工制品中的智能行 为(Nilsson, 1998)
• 非形式化的知识难以用逻辑符号形式化 • “原则上”可以解决问题和实际解决问题二者之
间存在巨大差异
第1章 人工智能概述
定义4—理性行动(1)
• 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具 有诸如自主控制操作、感知环境、适应变化等
• 理性智能体：要通过自己的行动获得最佳结果， 或者在不确定的情况下，获得最佳期望结果
• 通常, 我们只关心程序实现了什么功能, 而不会 比较AI技术和人类认知之间的异同
定义1—类人思考（认知模型方法）
• 应用于视皮层假体的图像处理
第1章 人工智能概述
定义2—类人行为(1)
• 类人行为：图灵测试(1950) • 图灵建议：不是问“机器能否思考”，而是问
“机器能否通过关于行为的智能测试”
[使之自动化]与人类的思维相关 的活动,诸如决策、问题求解、学 习等活动(Bellman, 1978)
• 图灵测试中需要的技能都是为了作出理性行为
第1章 人工智能概述
定义4—理性行动(2)
• 把AI研究视为理性智能体的设计过程好处： • 普遍性：比“思维法则” 方法(理性地思维)更
广 / 比建立在人类行为或者思维基础(类人方法) 上的方法更形式化, 因为相比具有清楚的定义 或标准
创造机器来执行人需要智能才能 完成的功能(Kurzweil, 1990)
研究如何让计算机能够做到那些 目前人比计算机做得更好的事情 (Rich & Knight, 1991)
计算智能是对设计智能化智能体 的研究(Poole et al., 1998)
AI关心的是人工制品中的智能行 为(Nilsson, 1998)
• 非形式化的知识难以用逻辑符号形式化 • “原则上”可以解决问题和实际解决问题二者之
间存在巨大差异
第1章 人工智能概述
定义4—理性行动(1)
• 计算机智能体应该有别于“简单的”程序: 具 有诸如自主控制操作、感知环境、适应变化等
• 理性智能体：要通过自己的行动获得最佳结果， 或者在不确定的情况下，获得最佳期望结果
• 通常, 我们只关心程序实现了什么功能, 而不会 比较AI技术和人类认知之间的异同
定义1—类人思考（认知模型方法）
• 应用于视皮层假体的图像处理
第1章 人工智能概述
定义2—类人行为(1)
• 类人行为：图灵测试(1950) • 图灵建议：不是问“机器能否思考”，而是问
“机器能否通过关于行为的智能测试”
[使之自动化]与人类的思维相关 的活动,诸如决策、问题求解、学 习等活动(Bellman, 1978)
哈工大模式识别课件—第9章_非度量方法
模式识别 – 非度量方法
节点分支数的确定
采用2分支和多分支均可。(1)
模式识别 – 非度量方法
叶节点的标定和属性丢失
如果叶节点仍不“纯”，即包含多个类别的样本时， 可以将此叶节点标记为占优势的样本类别；(5)
如果待识别的样本某些属性丢失，当在某节点需要 检测此属性时，可在每个分支上均向下判别。(6)
风力i N 0.048
温度i N 0.029
ID3算法是最优判定树构造的“贪心算法”。
模式识别 – 非度量方法
9.5 C4.5算法
ID3算法没有“停止”和“剪枝”技术，当生成的 判别树的规模比较大时，非常容易造成对数据的过 度拟合；
1993年Quinlan在ID3算法的基础之上增加了 “停止”和“剪枝”技术，提出了C4.5算法，避免 对数据的过度拟合。
模式识别 – 非度量方法
9.4 ID3算法
ID3算法是由Quinlan于1986年提出的；
CART中提出的(2)(3)(4)三个问题都可以归结 为如何构造一个“好的”判别树的问题；
奥坎姆剃刀原理(Occam’s Razor)：能够达到 同样目的的模型，最简单的往往是最好的；
简单的模型往往对应着较强的推广能力。
中间节点对应一个属性，节点下的分支为该属性 的可能值；
叶节点都有一个类别标记，每个叶结点对应一个 判别规则；
判定树可以产生合取式规则，也可以产生析取式 规则；
判定树产生的规则是完备的，对于任何可分的问 题，均可构造相应的判定树对其进行分类。
模式识别 – 非度量方法
9.3 通用的判定树生成算法
CART：Classification and Regression Tree
模式识别 – 非度量方法