人工智能习题答案-第2章-知识表示方法

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人工智能第二章知识表示方法

人工智能第二章知识表示方法

框架的构建与实现
80%
确定框架的结构
根据实际需求和领域知识,确定 框架的槽和属性,以及它们之间 的关系。
100%
填充框架的实例
根据实际数据和信息,为框架的 各个槽和属性填充具体的实例值 。
80%
实现框架的推理
通过逻辑推理和规则匹配,实现 基于框架的知识推理和应用。
框架表示法的应用场景
自然语言处理
模块化
面向对象的知识表示方法可以将 知识划分为独立的模块,方便管 理和维护。
面向对象表示法的优缺点
• 可扩展性:面向对象的知识表示方法可以通过继承和多态实现知识的扩展和复用。
面向对象表示法的优缺点
复杂性
面向对象的知识表示方法需要建立复 杂的类和对象关系,可能导致知识表 示的复杂性增加。
冗余性
面向对象的知识表示方法可能导致知 识表示的冗余,尤其是在处理不相关 或弱相关的事实时。
人工智能第二章知识表示方法

CONTENCT

• 知识表示方法概述 • 逻辑表示法 • 语义网络表示法 • 框架表示法 • 面向对象的知识表示法
01
知识表示方法概述
知识表示的定义
知识表示是人工智能领域中用于描述和表示知识的符号系统。它 是一种将知识编码成计算机可理解的形式,以便进行推理、学习 、解释和利用的过程。
知识表示方法通常包括概念、关系、规则、框架等元素,用于描 述现实世界中的实体、事件和状态。
知识表示的重要性
知识表示是人工智能的核心问题之一,它决定了知 识的可理解性、可利用性和可扩展性。
良好的知识表示方法能够提高知识的精度、可靠性 和一致性,有助于提高人工智能系统的智能水平和 应用效果。
知识表示方法的发展对于推动人工智能技术的进步 和应用领域的拓展具有重要意义。

第2章知识表示

第2章知识表示

例2-1 二阶梵塔问题。假设有三根柱子,在1号柱子上穿有 A、B两片空心圆盘,A的直径小于B的直径,且位于B的上 面。要求把这两片空心圆盘全部移到另一根柱子上,规定
每次只能移动一片,而且任何时刻都不能使B位于A的上面。 解 设用SK=(SK0, SK1)表示问题的状态。其中,SK0表示A所在的 柱子号;SK1表示B所在的柱子号,全部可能状态有如下9种: S0=(1,1),S1=(1,2),S2=(1,3),S3=(2,1),S4=(2,2),S5=(2,3), S6=(3,1),S7=(3,2),S8=(3,3) 问题的初始状态集合为S={S0},目标状态集合为G={S4, S8}。 操作算子分别为A(i, j)和B(i, j)。A(i, j)表示把A从第i号柱子 移到第j号柱子上;B(i, j)表示把B从第i号柱子移到第j号柱 子上。
2.2 状态空间表示法
状态空间表示法是人工智能中最基本的形式化方法, 是其他形式化方法和问题求解的基础。它是用“状态”和 “操作算子”来表示问题的一种方法。其中,“状态”是 用以描述问题求解过程中不同时刻的状况;“操作算子” 表示对状态的操作,操作算子的每一次使用就使问题由一 种状态变换为另一种状态。当到达目标状态时,由初始状 态到目标状态所用的操作算子的序列就是问题的解。
可知共有如下12个操作算子:
A(1, 2),A(1, 3),A(2, 1),A(2, 3),A(3, 1),A(3, 2)
B(1, 2),B(1, 3),B(2, 1),B(2, 3),B(3, 1),B(3, 2)
根据上述9种可能状态及12种操作算子,可构成二阶梵 塔问题的一个状态空间图。
B(1,3)
2.2.1 状态及状态空间
1.状态 描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构,一般

人工智能 第2章 知识表示

人工智能 第2章 知识表示

2.1.1 知识的概念
按知识的作用范围划分
➢ 常识性知识 ➢ 领域性知识
按知识的确定性划分
➢ 确定知识 ➢ 不确定知识
按知识的作用及表示来划分
➢ 事实性知识 ➢ 规则性知识 ➢ 控制性知识 ➢ 元知识
按人类的思维及认识方法划分
➢ 逻辑性知识 ➢ 形象性知识
2.1.2 知识表示的概念
知识表示就是研究用机器表述上述知识的可行性、有效性的一 般方法,可以看成将知识符号化,即编码成某种数据结构,并输 入到计算机的过程和方法,即:
规则库: 用于描述相应领域内知识的产生式集合。
2. 综合数据库
综合数据库(事实库、上下文、黑板等):用于存放输 入的事实、从外部数据库输入的事实以及中间结果(事 实)和最后结果的工作区。
2.3.2 产生式系统的基本结构
3. 推理机
推理机:用来控制和协调规则库与综合数据库的 运行,包含了推理方式和控制策略。
一阶谓词逻辑表示法的缺点:
效率低
由于推理是根据形式逻辑进行的,把推理演算和知识含义截然分开, 抛弃了表达内容所含的语义信息,往往是推理过程太冗长,降低系统 效率。另外,谓词表示越细,表示越清楚,推理越慢、效率越低。
灵活性差
不便于表达和加入启发性知识和元知识。不便于表达不确定性的指示, 但人类的知识大都具有不确定性和模糊性,这使得它表示知识的范围 受到了限制。
R10:IF 该动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是虎
R11: IF 该动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿
R12:IF 该动物有蹄类动物 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是斑马

人工智能导论-第2章知识表示和知识图谱

人工智能导论-第2章知识表示和知识图谱
产生式表示法:
产生式表示法又称为产生式规则(Production Rule)表示法。美国数学家波斯特(E.POST)在1934年首先提出“产生式”,它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型,模型中的每条规则称为产生式。
框架表示法:
以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架(frame),框架提供了一个结构,一种组织。
(三)任务实施
1、对于犯罪行为的新闻报道中都会提到犯罪意图、犯罪结果、证人指控等信息,这些信息可以用一个犯罪框架来表示。
2、试着构造一个描述学校图书馆的框架。
3、用产生式表示:如果一个人出现腹痛、腹泻及呕吐的症状,那么得肠胃炎的可能性有8成。
4、知识图谱在搜索引擎中的应用
(四)归纳总结
通过案例阅读,了解知识图谱的相关概念,知道知识图谱的简单应用。
信息技术飞速发展,不断推动着互联网技术的变革,互联网的核心性技术Web经历了网页链接到数据链接的变革后,正逐渐向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的形式表示,它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户,而实现智能化语义检索的基础和桥梁就是知识图谱。
二、教学目标
知识目标
能力目标
1、了解知识、知识表示、知识图谱的概念
(三)任务实施
试着为自己绘制一个社交网络的知识图谱。
(四)归纳总结
通过本节课的学习,了解知识图谱的表示方法。
五、六节归纳
知识图谱的应用:
(1)智能问答
(2)智能推荐
(3)金融领域
知识图谱的总结与展望:
虽然现在知识图谱很多,但大部分还处于初级阶段,只是侧重于简单事实,对于常识的覆盖十分有限,依然面临众多挑战和难题,如:知识库的自动扩展、异构知识处理、推理规则学习、跨语言检索等。总体而言,知识图谱技术的落地应用前景是光明的,但是也需要充分意识到知识图谱面临的巨大挑战。

人工智能答案第二章

人工智能答案第二章

1.树式搜索:a,盲目搜索(穷举式搜索){ 广度优先深度优先}b,启发式搜索{全局择优、局部择优,分支界限、最近择优、A算法、A*算法}线式搜索:a,盲目搜索{随即碰撞、回溯穷举}b,启发式搜索{不回溯、智能回溯}2.盲目搜索,也确实是无导向搜索。

在搜索进程中,没有任何背景知识作指导不考虑任何与解有关的信息,随机的或按预定顺序机械地搜索,并判定是不是为所求的解,直到找到解或是证明问题无解为止。

盲目搜索效率太低,一样只适用于求解比较简单的问题。

3.启发式搜索,即为有导向的搜索,利用“启发性信息”引导搜索。

所谓的启发性信息确实是与问题有关的有利于找到问题解的信息或知识。

启发函数,是用来估量搜索树上节点与目标节点接近程度的一种函数,通常即为h(x)。

4. OPEN表:动态数据结构,记录记录当前待考察的节点。

CLOSED表:动态数据结构,记录考察过得节点。

5.深度优先搜索算法的特点是①般不能保证找到最优解;②当深度限制不合理时,可能找不到解,能够将算法改成可变深度限制;③法与问题无关,具有通用性;④于图搜索方式广度优先搜索算法的特点是问题有解时,必然能找到解;②当问题为单位耗散值,而且问题有解时,必然能找到最优解;③效率低;④方式与问题无关,具有通用性;⑤属于图搜索方式。

6.解:用四元组(f、w、s、g)表示状态, f 代表农夫,w 代表狼,s代表羊,g 代表菜,其中每一个元素都可为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸。

初始状态S0:(0,0,0,0) 目标状态:(1,1,1,1)不合法的状态:(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1)操作集F={P1,P2,P3,P4,Q1,Q2,Q3,Q4}方案有两种:p2→q0 →p3→q2 →p2 →q0 →p2p2→q0 →p1→q2 →p3→q0→p2 7题和9题参考第8题。

8.琴键翻动(供参考)解:引入一个三元组(q0,q1,q2)来描述总状态,开状态为0,关状态为1,全数可能的状态为:Q0=(0,0,0) ; Q1=(0,0,1); Q2=(0,1,0)Q3=(0,1,1) ; Q4=(1,0,0); Q5=(1,0,1)Q6=(1,1,0) ; Q7=(1,1,1)。

人工智能第二章知识表示

人工智能第二章知识表示

智能决策支持系统
智能决策支持系统是一种基于知识的系统,用于辅助决策 者做出科学、合理的决策。知识表示在智能决策支持系统 中扮演着重要的角色,用于表示决策模型和数据。
智能决策支持系统的应用领域包括金融分析、市场预测、 资源管理、军事战略等。通过知识表示,智能决策支持系 统能够提供更加精准和全面的信息支持,提高决策效率和 准确性。
维护策略
定期审查和校验知识,发现并修正错 误和过时的知识,确保知识库的质量 和可靠性。
知识的可解释性与透明度
可解释性方法
利用知识图谱、语义网络等技术,将知识表示为易于理解的形式,方便人类理解和解释。
透明度提升
通过可视化技术、决策树和规则引擎等方式,展示系统决策和推理过程,提高系统的透明度和可审计 性。
知识的隐私与安全问题
隐私保护技术
采用匿名化、差分隐私等方法,保护用户隐私,防止数据泄露和滥用。
安全防护措施
加强知识库的访问控制和安全审计,防止未经授权的访问和恶意攻击,确保知识的完整 性和机密性。
05
知识表示的案Βιβλιοθήκη 分析案例一:专家系统在医疗领域的应用
80%
诊断疾病
专家系统通过知识表示技术,将 医学知识和经验转化为计算机可 理解的形式,辅助医生进行疾病 诊断和治疗方案制定。
100%
药物研发
专家系统能够模拟药物研发过程 ,通过知识推理和优化算法,加 速新药的研发和筛选。
80%
病例分析
专家系统可以对大量病例进行分 析和归纳,提取出疾病发生、发 展和治疗的规律,为医生提供参 考和借鉴。
案例二:智能机器人在家庭服务中的应用
家务助手
智能机器人可以识别家庭环境 ,理解家庭成员的需求,完成 扫地、擦窗、做饭等家务任务 。

(完整版)人工智能课后习题

(完整版)人工智能课后习题

(完整版)人工智能课后习题第一章绪论1、什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。

答:学科:是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,他的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。

能力:是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行为和问题求解等活动。

2、为什么能够用机器模仿人的智能?答:物理符号系统的假设:任何一个系统,如果它能够表现出智能,那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。

反之,任何系统如果具有这6种功能,那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。

物理符号系统的假设伴随有3个推论。

推论一: 既然人具有智能,那么他(她)就一定是个物理符号系统。

推论二: 既然计算机是一个物理符号系统,它就一定能够表现出智能。

推论三: 既然人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。

3、人工智能研究包括哪些内容?这些内容的重要性如何?答:1)认识建模。

认识科学是人工智能的重要理论基础,涉及非常广泛的研究课题。

2)知识表示。

知识表示、知识推理和知识应用是传统人工智髓的三大核心研究内容其中,知识表示是基础,知识推理实现问題求解,而知识应用是目的。

知识表示是把人类知识概念化、形式化或模型化。

3)知识推理。

知识推理,包括不确定性推理和非经典推理等,似乎已是人工智能的一个永恒研究课题,仍有很多尚未发現和解决的问题值得研究。

4)知识应用。

人工智能能否获得广泛应用是衡量其生命力和检验其生存力的重要标志。

5)机器感知。

机器感知是机器获吹外部信息的基本途径。

6)机器思维。

机器思维是对传感信息和机器内部的工作信息进行有目的的处理。

7)机器学习。

机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课題。

人工智能第二章 知识表示与推理

人工智能第二章  知识表示与推理
信息由符号组成,如文字和数字,但是对符号赋予了一定的 意义,因此有一定的用途或价值。
知识也是由符号组成,但是还包括了符号之间的关系以及处 理这些符号的规则或过程。
知识在信息的基础上增加了上下文信息,提供了更多的意 义因此也就更加有用和有价值。
知识是随着时间的变化而动态变化的,新的知识可以根据 规则和已有的知识推导出来。
机可接受的符号并以某种形式描述出来。诸如图表结构、
语法树、规则匹配模式、树形或网状表达等。简言之,知
识表示就是知识的符号化过程。即把相关问题的知识加以
形式化描述,表示成为便于机器(计算机)存储、管理和
调用的某种数据结构模式。
知识表示在智能Agent的建造中起到关键的作用。可以说正
是以适当的方法表示了知识,才导致智能Agent展示出了智
2019/8/2
安徽大学 计算机科学与技术学院
16
知识表示方法的衡量
充分表示领域知识:首先考虑能不能充分 表示领域知识,要能反应出领域的特点
有利于知识的利用:表示的目的是为了利 用知识,求解问题
便于对知识的组织,维护和管理:便于今 后的更新,维护,保证其一致性和完整性
便于理解和实现:容易让人理解并符合人 的习惯;还有容易在计算机上实现
人工智能
Artificial Intelligence
第二章 知识表示与推理
主要内容
2.1 知识表示的一般方法 2.2 图搜索策略 2.3 一般搜索与推理技术 2.4 A*算法 2.5 消解原理 2.6 规则演义系统 2.7 产生式系统 2.8 系统组织技术
什么是知识
数据一般指单独的事实,是信息的载体,数据项本身没有什 么意义,除非在一定的上下文中,否则没有什么用处。
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第二章知识表示方法
2-1 状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么?它们有何本质上的联系及异同点?
2-2 设有3 个传教士和3 个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。

该船的负载能力为两人。

在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。

他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?
用S i(nc, nY)表示第i次渡河后,河对岸的状态,nC表示传教士的数目,nY表示野人的数
目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。

考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下 3 种情况:
1. nC=0
2. nC=3
3. nC=nY>=0 ( 当nC 不等于0 或3)
用d i(dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC表示,第i次渡河后,对岸传教士数目
的变化,dY 表示,第i 次渡河后,对岸野人数目的变化。

当i 为偶数时,dC,dY 同时为非负数,表示船驶向对岸,i 为奇数时,dC, dY 同时为非正数,表示船驶回岸边。

初始状态为S0(0, 0),目标状态为S0(3, 3),用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。

在此,用图求法该问题,令横坐标为nY,纵坐标为nC,可行状态为空心点表示,每次可以
在格子上,沿对角线移动一格,也可以沿坐标轴方向移动1格,或沿坐标轴方向移动 2 格。

第奇数次数状态转移, 沿右方, 上方, 或右上方移动, 第偶数次数状态转移, 沿左方, 下方, 或左下方移动。

从(0,0)开始,依次沿箭头方向改变状态,经过
11步之后,即可以到达目标状态 (3,3),相应 的渡河方案为:
d1(1,1)-- d2(-1,0)--
d3(0,2)-- d4(0,-1)-- d5(2,0)-- d6(-1,-1)-- d7(2,0)-- d8(0,-1)-- d9(
0,2)-- d10(-1,0)-- d11(1,1) 2-3利用图2.3,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市
A 开始,访问其 他城市不多于一次,并返回 A 。

选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧 线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。

2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图 2.28所示的电网络阻抗的计算。

单独的 R 、L
或C 可分别用R 、j 3 L 或1/j 3 C 来计算,这个事实用作本原问题。

后继算符应以复 合并联和串联阻抗的规则为基础。

nC
3
2
1
3 2 E
约定,用原来的与后继算法用来表达并联关系,用原来的或后继算法用来表达串联关系
2-5试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。

用四元数列(nA, nB, nC, nD)来表示状态,其中nA表示A盘落在第nA号柱子上,nB表示B盘落在第nB号柱子上,nC表示C盘落在第nC号柱子上,nD表示D盘落在第nD号柱子上。

初始状态为1111,目标状态为3333
如图所示,按从上往下的顺序,依次处理每一个叶结点,搬动圆盘,问题得解。

2-6把下列句子变换成子句形式:
⑴(r){ P(x) T P(x)}
(2) ~ x~ y(On(x,y) T Above(x,y))
(3) _ x 一y 一z(Above(x,y) A Above(y,z)T Above(x,z))
(4) 〜{ ( — X) { P(x)T{ C y) [ p(y)T p(f(x,y))]A r y) :Q(x,y) T P(y)]}}}
(1) (ANY x) { P(x) P(x) }
(ANY x) {~P(x) OR P(x)}
~P(x) OR P(x)
最后子句为
~P(x) OR P(x)
(2) (ANY x) (ANY y) { On(x,y) Above(x,y) }
(ANY x) (ANY y) { ~On(x,y) OR Above(x,y) }
~On(x,y) OR Above(x,y)
最后子句为
~On(x,y) OR Above(x,y)
(3) (ANY x) (ANY y) (ANY z) { Above(x,y) AND Above(y,z) Above(x,z) }
(命题联结词之优先级如下:否定-合取-析取-蕴涵-等价)
(ANY x) (ANY y) (ANY z) { ~ [ Above(x,y) AND Above(y,z) ] OR Above (x,z) }
~ [ Above(x,y) AND Above(y,z) ] OR Above (x,z)
最后子句为
~[Above(x,y), Above(y,z)] OR Above(x,z)
(4) ~{ (ANY x) { P(x) { (ANY y) [ p(y) p(f(x,y)) ] AND (ANY y) [ Q(x,y) P(y) ] } } }
~ { (ANY x) { ~P(x) OR { (ANY y) [ ~p(y) OR p(f(x,y)) ] AND (ANY y) [ ~Q(x,y) OR P(y) ] } } }
(EXT x) { P(x) AND { (EXT x) [ p(y) AND ~p(f(x,y)) ] OR (EXT y) [ Q(x,y) AND ~P(y) ] } }
(EXT x) { P(x) AND { (EXT w) [ p(y) AND ~p(f(w,y)) ] OR (EXT v) [ Q(x,v) AND ~P(v) ] } }
P(A) AND { [ p(y) AND ~p(f(B,y)) ] OR [ Q(A,C) AND ~P(C) ] }
P(A) AND { [ p(y) AND ~p(f(B,y)) OR Q(A,C) ] AND [ p(y) AND ~p(f(B,y)) OR ~P(C) ] }
P(A) AND { { p(y), ~p(f(B,y)) } OR Q(A,C) } AND { { p(y), ~p(f(B,y)) } OR ~P(C) }
最后子句为
P(A)
{ p(x), ~p(f(B,x)) } OR Q(A,C)
{ p(y), ~p(f(B,y)) } OR ~P(C)
2-7用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。

例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子。

)
A computer system is intelligent if it can perform a task which, if performed by a human, requires intelligence.
先定义基本的谓词
INTLT(x) means x is in tellige nt
PERFORM(x,y) means x can perform y
REQUIRE(x) means x requires in tellige nee
CMP(x) means x is a computer system
HMN(x) means x is a huma n
上面的句子可以表达为
(任意x)
{(存在t)(存在y) [ HMN(y) 合取PERFORM(y,t)合取REQUIRE(t)合取CMP(x)合取PERFORM(x,t) ] INTLT(x) }
2-8把下列语句表示成语义网络描述:
⑴ All man are mortal.
(2) Every cloud has a silver lining.
(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.
(1)
2-9作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。

(1)开场条件
(a) 顾客想看电影
(b) 顾客在足够的钱
⑵角色
顾客,售票员,检票员,放映员
(3)道具
钱,电影票
(4) 场景
场景1购票
(a) 顾客来到售票处
(b) 售票员把票给顾客
(c) 顾客把钱给售票员
(d) 顾客走向电影院门
场景2检票
(a) 顾客把电影票给检票员
(b) 检票员检票
(c) 检票员把电影票还给顾客
(d) 顾客进入电影院
场景3等待
(a) 顾客找到自己的座位
(b) 顾客坐在自己座位一等待电影开始
场景4观看电影
(a) 放映员播放电影
(b) 顾客观看电影
场景5离开
(a) 放映员结束电影放映
(b) 顾客离开电影院
(5) 结果
(a) 顾客观看了电影
(b) 顾客花了钱
(c) 电影院赚了钱
2-10试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。

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