第6章基于产生式规则机器推理
基于产生式规则的推理
基于产生式规则 的机器推理
产生式规则的界定及内容
例如： （1）天下雨，地上湿。（“原因—结果”结构） （2）如果把冰加热到零摄氏度以上，冰就会融化为水。 （“条件—结论”结构） （3）“夜来风雨声，花落知多少。”（事实及其进展 结构） （4）若能找到一根合适的杠杆，就能撬起那座大山。 （前提—操作） （5）“才饮长江水，又食武昌鱼，”（事实及其进展 结构） （6）刚才开机了，意味着发出了捕获目标图像的信号。 （情况—行为）
产生式规则的界定及内容
产生式规则其实就是产生式系统的主体，是产生 式系统知识表示的核心。故人们常把产生式表示直接 称为产生式规则，或简称规则。这里所说的“规则” ， 是指人们思维判断中的一种固定逻辑结构关系。一般 产生式的结构可表示为自然语言形式，事实上，在自 然语言表达中，人们广泛使用的各种“原因—-结果”， “条件—结论”，“前提—操作”，“事实—进展”， “情况—行为”等结构，都可归结为产生式的知识表 达形式。
正向推理算法：
步1 将初始事实/数据置入动态数据库。 步2 用动态数据库中的事实/数据, 匹配/测试目标 条件, 若目标条件满足, 则推理成功, 结束。 步3 用规则库中各规则的前提匹配动态数据库中的 事实/数据, 将匹配成功的规则组成待用规则集。 步4 若待用规则集为空, 则运行失败, 退出。 步5 将待用规则集中各规则的结论加入动态数据库, 或者执行其动作, 转步2。
数字孪生技术与工程实践 第6章 数字孪生的智能化应用
引言
数字孪生技术与工程实践
在SIGGRAPH 2021 上，英伟达（Nvidia）公司通过一部纪录片自曝：在2021年4月举办的 “英伟达 GTC（图形技术大会）发布会”内藏玄机，他们构建了一个英伟达首席执行官兼创始 人黄仁勋（老黄）的“数字孪生体”，出现在视频发布会的部分环节中。
知识推理
数字孪生技术与工程实践
推理一般是指这样一个过程，通过对事物进行分解、分析，再进行综合，然后做出决策，这个 过程往往是从事实开始，运用已经掌握的知识，找出其中隐含的事实或总结出新的知识。
在智能系统中，推理通常是由一组程序来实现的，一般把这一组用来控制计算机实现推理的程 序称为推理机。
推理方法是解决在推理的过程中推理前提和推理结论的逻辑关系问题，包括确定性的以及不确 定性的传递问题。
数字孪生技术与工程实践
6.2 模型和数据双驱动的优化
模型驱动和数据驱动的方法
数字孪生技术与工程实践
模型（或者说知识）驱动方法与数据驱动方法是指导工程人员研究工程系统的两大方法论。数据驱动方 法与模型驱动方法本质上都源于对人类知识的总结和扩展，都具有一定的数学理论基础。
数据驱动方法（Data-driven Method）能够将数据样本转化为经验模型（Experience-based Model），
基于数字孪生的智能化应用，可以从模型和数据相结合的优化入手来考虑。传统的基于模型的 或者说基于知识的优化，在面向复杂大系统或者巨系统的情况，可能会遇到效率不高、难以实 现等问题；而单纯基于数据的优化，在工业、建筑业等已经拥有大量机理模型和物理、化学等 演变规律知识的学科与行业中，往往事倍功半，容易在数据中迷失方向。数字孪生的优势，在 于基于模型和知识，结合实际系统中采集的数据，融合后进行优化，充分发挥模型和数据各自 的优势。
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。
《人工智能概论》课程笔记
《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。
智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。
人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。
人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。
1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。
1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。
1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。
人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。
代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。
（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。
代表性成果包括产生式系统、框架等。
（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。
代表性成果包括决策树、神经网络等。
（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。
1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。
符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。
（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。
连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。
（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。
行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
第六章基于产生式规则的机器推理
第六章基于产生式规则的机器推理教学目的：使学生掌握产生式系统的定义、组成和推理技术。
教学重点和难点：产生式系统与规则演绎系统的差别和产生式系统的组成。
难点为产生式系统的控制策略等。
主要教学内容及要求：了解：产生式系统的程序实现理解：产生式系统与图搜索的区别掌握：产生式系统的组成结构，通过实践掌握产生式系统的设计和工作过程。
熟练掌握：产生式规则与产生式系统产生式这一术语，是1943年在美国数学家波斯特（E.Post）提出的一种称为波斯特机的计算模型里被首次使用的。
波斯特机的目的在于证明它和“图灵机”具有相同的计算能力。
在该模型中，波斯特主要是用类似于文法的规则对符号串做替换运算，并把其中的每一条符号变换规则称为一个产生式。
此后，产生式不断发展，1972年纽厄尔和西蒙在研究人类的认知模型中开发了基于规则的产生式系统。
目前，产生式表示法已成为人工智能中应用最多的一种知识表示模式，尤其是在专家系统方面，许多成功专家系统都是采用产生式知识表示方式。
产生式表示法也称为产生式规则表示法。
本节主要讨论产生式方法的基本方法、基本结构、基本过程和基本类型。
2.1.1产生式表示的基本方法及特性产生式表示法可以很容易地描述事实、规则以及它们的不确定性度量。
对非确定性知识的产生式表示方法，将主要在第4章讨论。
1.事实的表示事实可看作是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句。
其中，语言变量的值或语言变量之间的关系可以是数字，也可以是一个词等。
例如，陈述句“雪是白的”，其中“雪”是语言变量，“白的”是语言变量的值。
再如，陈述句“王峰热爱祖国”，其中，“王峰”和“祖国”是两个语言变量，“热爱”是语言变量之间的关系。
在产生式表示法中，事实通常是用三元组或四元组来表示的。
对确定性知识，一个事实可用一个三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）来表示。
其中，对象就是语言变量。
这种表示方式，在机器内部可用一个表来实现。
人工智能导论课件第6章第4-5节
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• VIBEX专家系统结合了决策表分析（DTA）和DT，决策表分析是通过已知案 例来构建的，而DT是为了做出分类，使用归纳式知识获取过程来构建。 VIBEX DT与机器学习技术相结合，比起ⅤIBEX（VIBration Expert）TBL方 法在处理振动原因和发生概率较高的案例时，其诊断更有效率。人类专家合作 构建DTA，这最终得到了由系统知识库组成的规则集。然后，人们使用贝叶斯 算法计算出规则的确定性因子。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• 专家系统的重要作用之一是用于故障诊断。在昂贵、高速、关键机械运转的情 况下，故障的早期准确检测非常重要。在机械运转的情况下，异常情况的常见 指标是旋转机械的振动。检测到故障后，维护工程师能够识别症状信息，解释 各种错误信息和指示，并提出正确的诊断。换句话说，识别可能导致故障的组 件以及组件失败的原因。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
• （1）规划——在这个阶段，根据所有可能的原子构型的集合中和质谱推导出 的约束一致的原子构型集合，还原出答案。应用约束，选择必须出现在最终结 构中的分子片段，剔除不能出现的分子片段。
• （2）生成——使用名为CONGEN的程序来生成可能的结构。“它的基础是组 合算法（具有数学证明的完整性以及非冗余生成性）。组合算法可以产生所有 在拓扑上合法的候选结构。通过使用‘规划’过程提供的约束进行裁剪，引导 生成合理的集合（即满足约束条件的集合），而不是巨大的合法集合。”
人工智能课后习题第6章 参考答案
第6章不确定性推理参考答案6.8 设有如下一组推理规则:r1: IF E1THEN E2 (0.6)r2: IF E2AND E3THEN E4 (0.7)r3: IF E4THEN H (0.8)r4: IF E5THEN H (0.9)且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7。
求CF(H)=?解：(1) 先由r1求CF(E2)CF(E2)=0.6 × max{0,CF(E1)}=0.6 × max{0,0.5}=0.3(2) 再由r2求CF(E4)CF(E4)=0.7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}=0.7 × max{0, min{0.3, 0.6}}=0.21(3) 再由r3求CF1(H)CF1(H)= 0.8 × max{0,CF(E4)}=0.8 × max{0, 0.21)}=0.168(4) 再由r4求CF2(H)CF2(H)= 0.9 ×max{0,CF(E5)}=0.9 ×max{0, 0.7)}=0.63(5) 最后对CF1(H )和CF2(H)进行合成，求出CF(H)CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H)=0.6926.10 设有如下推理规则r1: IF E1THEN (2, 0.00001) H1r2: IF E2THEN (100, 0.0001) H1r3: IF E3THEN (200, 0.001) H2r4: IF H1THEN (50, 0.1) H2且已知P(E1)= P(E2)= P(H3)=0.6, P(H1)=0.091, P(H2)=0.01, 又由用户告知：P(E1| S1)=0.84, P(E2|S2)=0.68, P(E3|S3)=0.36请用主观Bayes方法求P(H2|S1, S2, S3)=?解：(1) 由r1计算O(H1| S1)先把H1的先验概率更新为在E1下的后验概率P(H1| E1)P(H1| E1)=(LS1× P(H1)) / ((LS1-1) × P(H1)+1)=(2 × 0.091) / ((2 -1) × 0.091 +1)=0.16682由于P(E1|S1)=0.84 > P(E1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1下的后验概率P(H1| S1)和后验几率O(H1| S1)P(H1| S1) = P(H1) + ((P(H1| E1) – P(H1)) / (1 - P(E1))) × (P(E1| S1) – P(E1))= 0.091 + (0.16682 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.84 – 0.6)=0.091 + 0.18955 × 0.24 = 0.136492O(H1| S1) = P(H1| S1) / (1 - P(H1| S1))= 0.15807(2) 由r2计算O(H1| S2)先把H1的先验概率更新为在E2下的后验概率P(H1| E2)P(H1| E2)=(LS2×P(H1)) / ((LS2-1) × P(H1)+1)=(100 × 0.091) / ((100 -1) × 0.091 +1)=0.90918由于P(E2|S2)=0.68 > P(E2)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S2下的后验概率P(H1| S2)和后验几率O(H1| S2)P(H1| S2) = P(H1) + ((P(H1| E2) – P(H1)) / (1 - P(E2))) × (P(E2| S2) – P(E2))= 0.091 + (0.90918 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.68 – 0.6)=0.25464O(H1| S2) = P(H1| S2) / (1 - P(H1| S2))=0.34163(3) 计算O(H1| S1,S2)和P(H1| S1,S2)先将H1的先验概率转换为先验几率O(H1) = P(H1) / (1 - P(H1)) = 0.091/(1-0.091)=0.10011再根据合成公式计算H1的后验几率O(H1| S1,S2)= (O(H1| S1) / O(H1)) × (O(H1| S2) / O(H1)) × O(H1)= (0.15807 / 0.10011) × (0.34163) / 0.10011) × 0.10011= 0.53942再将该后验几率转换为后验概率P(H1| S1,S2) = O(H1| S1,S2) / (1+ O(H1| S1,S2))= 0.35040(4) 由r3计算O(H2| S3)先把H2的先验概率更新为在E3下的后验概率P(H2| E3)P(H2| E3)=(LS3× P(H2)) / ((LS3-1) × P(H2)+1)=(200 × 0.01) / ((200 -1) × 0.01 +1)=0.09569由于P(E3|S3)=0.36 < P(E3)，使用P(H | S)公式的前半部分，得到在当前观察S3下的后验概率P(H2| S3)和后验几率O(H2| S3)P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)由当E3肯定不存在时有P(H2 | ¬ E3) = LN3× P(H2) / ((LN3-1) × P(H2) +1)= 0.001 × 0.01 / ((0.001 - 1) × 0.01 + 1)= 0.00001因此有P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)=0.00001+((0.01-0.00001) / 0.6) × 0.36=0.00600O(H2| S3) = P(H2| S3) / (1 - P(H2| S3))=0.00604(5) 由r4计算O(H2| H1)先把H2的先验概率更新为在H1下的后验概率P(H2| H1)P(H2| H1)=(LS4× P(H2)) / ((LS4-1) × P(H2)+1)=(50 × 0.01) / ((50 -1) × 0.01 +1)=0.33557由于P(H1| S1,S2)=0.35040 > P(H1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1,S2下H2的后验概率P(H2| S1,S2)和后验几率O(H2| S1,S2)P(H2| S1,S2) = P(H2) + ((P(H2| H1) – P(H2)) / (1 - P(H1))) × (P(H1| S1,S2) – P(H1))= 0.01 + (0.33557 –0.01) / (1 – 0.091)) × (0.35040 – 0.091)=0.10291O(H2| S1,S2) = P(H2| S1, S2) / (1 - P(H2| S1, S2))=0.10291/ (1 - 0.10291) = 0.11472(6) 计算O(H2| S1,S2,S3)和P(H2| S1,S2,S3)先将H2的先验概率转换为先验几率O(H2) = P(H2) / (1 - P(H2) )= 0.01 / (1-0.01)=0.01010再根据合成公式计算H1的后验几率O(H2| S1,S2,S3)= (O(H2| S1,S2) / O(H2)) × (O(H2| S3) / O(H2)) ×O(H2)= (0.11472 / 0.01010) × (0.00604) / 0.01010) × 0.01010=0.06832再将该后验几率转换为后验概率P(H2| S1,S2,S3) = O(H1| S1,S2,S3) / (1+ O(H1| S1,S2,S3))= 0.06832 / (1+ 0.06832) = 0.06395可见，H2原来的概率是0.01，经过上述推理后得到的后验概率是0.06395，它相当于先验概率的6倍多。
第5章 基于一阶谓词的机器推理
5.1.3 永真式与推理规则
定义 5-10 设P为谓词公式，D为其个体域，对于D中 的任一解释I：
(1) 若P恒为真，则称P在D上永真（或有效）或是D上的 永真式。
(2) 若P恒为假，则称P在D上永假（或不可满足）或是D 上的永假式。
所以，谓词公式G在I下为真。
定义 5-8 设G, H是两个谓词公式，D是它们的公共个体
域，若对于D中的任一解释，G, H有相同的真值，则称公式
G, H在个体域D上逻辑等价。若G, H在所有个体域上等价，
则称G, H逻辑等价，记为G H。
定义 5-9 设G, H是两个谓词公式，D是它们的公共个 体域，若对于D中的任一解释，当G真时H也真，则称在个 体域D上公式G逻辑蕴涵公式H。若在所有个体域上G都逻 辑蕴涵H，则称G逻辑蕴涵H，或称H是G的逻辑结果，记 为G H。
下面约定用大写英文字母作为谓词符号，用小写字母f, g, h等表示函数符号，用小写字母x, y, z等作为个体变元符 号，用小写字母a, b, c等作为个体常元符号。
❖ 谓词逻辑中，符号 、∧、∨、→、←→依次表示（命题） 连接词“非”、“并且”、“或者”、“如果…则”、 “当且仅当”，称为否定词、合取词、析取词、蕴涵词、 等价词。它们也就是5个逻辑运算符。
试问：小王学过计算机吗？
解 令S(x)表示：x是大学生；M(x)表示：x学过计算机； a表示：小王。则上面的两个命题可用谓词公式表示为
(1) x(S(x)→M(x))
(2) S(a)
下面遵循有关推理规则进行符号变换和推理：
(1) x(S(x)→M(x)) [前提]
(2) S(a)→M(a) [(1), US]
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2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
6
6.1.1产生式规则（2）
产生式的一般形式为： A B（或 IF A Then B） A是产生式的前提（前件），用于指出该产生式是 否可用的条件 B是一组结论或操作（后件），用于指出当前提A指 示的条件满足时，应得出的结论或应执行的操作。
一个产生式规则就是一条知识，用产生式不仅可以进 行推理，也可以实现操作。
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
4
产生式规则的界定及内容
产生式规则是产生式系统的主体，是产生式系统知识 表示的核心。故直接将产生式称为产生式规则。 一般产生式的结构可表示为自然语言形式，“原因-结 果”，“条件-结论”，“前提-操作”，“事实-进展 ”，“情况-行为”等结构都可归结为产生式的知识表 达形式。
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
7
6.1.1产生式规则（例）
例三个聪明人问题。古代有个国王想知道他的三 个大臣中谁最聪明，就在他们每个人前额上都 画了一个点，他们都能看到别人点的颜色，但 看不到自己点的颜色。国王说，你们中间至少 有一个人的点是白色的。于是重复地问他们： “谁知道自己点的颜色？”三位大臣们头两次 都回答说不知道。 题目要求证明下一次他们全都会说“知道”， 并且所有的点都是白色。
6.1.1产生式规则（例）
(1) (n>=1) <=>X0 ＝ { (0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}；
(2) (n>=1) (Si=2) =>(Wi=1),(i=1,2,3,下同)； (3)( i ) (Wi=1) (n>=1) => (n=1) ； (4) (n=1) => ( i ) (Wi=1) ； (5) ( i ) (Wi=0) (n>=1) => (n>=2) ; (6) (n>=2) <=>X0 ＝ { (0,1,1),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}； (7) (n>=2) (Si=1) =>(Wi=1); (8) ( i ) (Wi=1) (n>=2) => (n=2) ; (9) (n=2) => ( i ) (Wi=1); (10) ( i ) (Wi=0) (n>=2) => (n=3); (11) (n=3) <=> X0 ＝ { (1,1,1)}； (12) (n=3) => ( i ) (Wi=1).
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
5
可归结为产生式的表达形式
例： （1）天下雨，地上湿。（“原因-结果”） （2）如果把冰加热到零摄氏度以上，冰会融化为水。（“条件-结论”） （3）夜来风雨声，花落知多少。（“事实-进展”） （4）若能找到一根合适的杠杆，就能撬超那座山。（“前提-操作”） （5）刚才开机了，意味着发出了捕获目标图像的信号。（“情况-行为”）
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
13
6.1.1产生式规则（例）
上述结果可以推广到更一般的情况：设有m个大 臣，国王说至少有l个人的点是白色的，则有下 述产生式：
产生式系统在形式上很简单，但在一定意义上模仿 了人类思考的过程。
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
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人工智能使用产生式的理由
为什么要采用产生式系统作为人工智能系统的 主要结构呢？两点理由：
用产生式系统结构求解问题的过程和人类求解问题 时的思维过程相似，因而可以用来模拟人类求解问 题时的思维过程。 可把产生式系统作为人工智能系统的基本结构单元 或基本模式看待，就像积木中的积木块一样，因而 研究产生式系统的基本问题就具有一般意义。
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
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6.1.1产生式规则（例）
引入中介状态并定义下述符号：
Si—— i大臣看到的非白点数； Wi—— i大臣猜出自己点的颜色否。如果他宣布已 知道自己点的颜色，为1，否则为0； n——X0中白点的个数。
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
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2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
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6.1.1产生式规则（例）
排除过程：
第一次，大臣只知道至少有一个人是白点，排除 X0={(0,0,0)}状态。这时如果有人看到两个非白点，根 据排除的状态可推知自己是白点。 第二次大臣根据没有一个人知道自己点颜色的事实 推知至少两人为白点。排除{(0,0,1)(0,1,0)(1,0,0)}状态。 这时如果有人看到一个非白点，根据排除后得到的 状态可推知自己的点是白的。 第三次，大臣们根据仍无人知道自己点颜色的新事 实推知没有一个非白点出现，即X0={(1,1,1)}。于是三 人都知道自己点的颜色是白的。
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
8
6.1.1产生式规则（例）
分析： 这类问题的特点是有有限个受试者，每个
人对问题都只有部分了解，无法直接求解。但 在推理过程中每个人又可以从别人那里获得新 的知识，重新进行推理。可以用产生式来表达 推理过程中所用到的各种知识。
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
9
6.1.1产生式规则（例）
状态集合表示： 用x1,x2,x3表示三个人点的颜色，1表示白色，
0表示非白色。 X＝(x1,x2,x3)表示颜色分布状态。 全部可能的状态集合(可能界PW0)：
{(0,0,0),(0,0,1),(0,1,0),(0,1,1),(1,0,0),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)} 实际给定的状态为现实界X0 ＝(x10,x20,x30) 用排除法找到X0 。
第6章 基于产生式规则的机器推理
第6章基于产生式规则机器推理
第6章基于产生式规则的机器推理
6.1 产生式规则ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ6.2 产生式系统
2021/3/17
第6章基于产生式规则机器推理
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6.1.1产生式规则（1）
产生式（Production）-1943年美国数学家Post在计算 形式体系中提出的术语
产生式一词从波斯特机中借用来的。波斯特机是一 种自动机，它是根据串替换规则提出的一种计算模 型。 产生式就是逻辑蕴含式、推理规则以及各种关系 （包含经验性联想）的一种逻辑抽象。