产生式系统推理
产生式推理
产生式系统：包括产生式规则库、推理机、动态数据库三部 分； （1）动态数据库：它是产生式系统的数据结构中心，是一 个动态数据结构，用来存放初始事实数据、中间结果和最后 结果； （2）产生式规则库：由领域规则组成，在机器中以某种数 据结构进行组织，每条规则都有一定条件，若动态数据库中 内容满足这些条件可调用这条规则； （3）推理机：控制执行机构，负责产生式规则的前提条件 测试或匹配、规则的调度和选取、规则体的解释和执行。
pDC->TextOut(5,i*20+5,rule[i].reason); pDC->TextOut(410,i*20+5,rule[i].result); } }
（3）添加规则：
rule[num].reason=m_r; rule[num].result=m_s; rule[num].t=m_t; CDC *pDC=GetDlgItem(IDC_RULE)->GetDC(); pDC->TextOut(5,num*20+5,rule[num].reason); pDC->TextOut(410,num*20+5,rule[num].result); num++; MessageBox("成功添加！");
pDC->TextOut(100,15,rule[i].result); t=0; } for(i=0;i<num;i++) if(com(db,n,rule[i].reason)&&!bz[i]) {
wait[k].reason=rule[i].reason; wait[k++].result=rule[i].result; bz[i]=1; } if(k==0) { pDC->TextOut(10,10,"推理失败！"); t=0; } for(i=0;i<k;i++) db[i+n]=wait[i].result; n+=k; k=0; } }
产生式系统
（4）清晰性：
– 规则格式固定，由前件与后件构成。
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– 局限性：
（1）效率不高：
– 求解过程是 “匹配-冲突消解-执行” 的过程，若规 则库较大，易引起组合爆炸。
（2）不能表示具有结构性的知识：
– 产生式适合于表示具有因果关系的过程性知识，不 能表示具有结构关系的事物间的区别与联系。
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第四节 框架表示法
其中x, y, z, w为变量
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产生式表示法的特点
– 优点：
（1）自然性：
– “如果… ，则 …” 形式表示知识，直观、自然，便 于推理。
（2）模块性：
– 规则与推理机构相对独立；对规则库的维护方便。
（3）有效性：
– 既可表示确定性知识，又可表示不确定性知识；既 有利于表示启发式知识，又可方便地表示过程性知 识。
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13
M-C问题（续1）
L m 3 c 3 B 1
R 0 0 0
L m 0 c 0 B 0
R 3 3 1
L —左岸
R —右岸
B — 1（有船）、0（无船）
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M-C问题（续2） 1，综合数据库 （m, c, b)， 其中：0≤m, c≤3, b ∈{0, 1} 2，初始状态 （3，3，1）
– ( 简化，只描述左岸的情况即可 )
8
一个简单的例子
问题：设字符转换规则 A∧B→C A∧C→D B∧C→G B∧E→F D→E 已知：A，B 求：F
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一个简单的例子（续1）
一、综合数据库 {x}，其中x为字符 二、规则集 1，IF A∧B 2，IF A∧C 3，IF B∧C 4，IF B∧E 5，IF D
THEN THEN THEN THEN THEN
简述产生式系统的基本组成部分及它们之间的关系
简述产生式系统的基本组成部分及它们之间的关系下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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第五章 产生式系统
从已知事实出发，逐步推导出最后结论。其推 理过程大致是：
用工作存储器中的事实与产生式规则的前提条件进 行匹配。 按冲突消解策略从匹配的规则中选择一条规则。 执行选中规则的动作，依次。修改工作存储器。 用更新后的工作存储器，重复上述工作，直到得出 结论或工作存储器不再发生变化为止。
表示方法—产生式表示法
表示方法—产生式表示法
（1）正向产生式系统——这种系统通过检查前提是 否满足当前问题状态（与综合数据库内容匹配）来 决定规则的激活，由此实现逆向推理方式，并推动 问题求解从初始状态向目标状态逼近。以正向推理 方式使用的规则称为正向规则，或F规则（Forward rule）。
表示方法—产生式表示法
产生式系统的运行过程
就是从初始事实出发，寻求到达目标条件 通路的过程，也即推理的过程。
表示方法—产生式表示法
在一个循环的识别阶段，若有多于一条的规则 激活，就称引起了一个冲突，所谓 冲突解决就 是基于某种控制策略去选定需要执行的规则。 冲突解决的策略可以分为三大类： First--选用首条激活的规则加以执行。 Best--选用已激活规则中最好的加以执行， 这里"最好"的评价依赖于应用领域制定的标尺。 All--执行所有激活的规则。
反向推理方法：
首先提出假设，然后验证这些假设的真假性， 找到假设成立的所有证据或事实。其推理过程 大致是：
看假设是否在工作存储器中，若在，则假设成立， 推理结束。 找出结论与此假设匹配的规则。 按冲突消解策略从匹配的规则实例中选择一条规则。 将选中的规则的前提条件作为新的假设，重复上述 工作，直到假设的真假性被验证或不存在激活的规 则。
3、 可回溯的优化控制 这种控制方式允许在推理进入失败点时返回到按时 序最接近的推理分支点，鉴于当前推理分支失败， 就可用另一条规则，让推理过程沿另一分支方向前 进。
产生式系统例子
鸟
r3
有羽毛
长腿
长脖子
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ不会飞
2.3.3 产生式系统的例子——动物识别系统
鸵鸟 r13
鸟
r3
有羽毛
长腿
长脖子
不会飞
2.3.3 产生式系统的例子——动物识别系统
规则表示：
产生式 一阶谓词逻辑（2.2节）
r3： IF 动物有羽毛 THEN 动物是鸟
it_is("鸟"):- positive("有羽毛")
r13：IF 动物是鸟 AND 长脖子 AND 长腿 AND 不会飞 THEN 动物是鸵鸟 animal_is("鸵鸟"):- it_is("鸟"), positive("长脖子"), positive(" 长腿"), positive("不会飞")
2.3.3 产生式系统的例子——动物识别系统
规则表示：
产生式 一阶谓词逻辑（2.2节）
2.3.3 产生式系统的例子——动物识别系统
规则库
推理机
综合数据库
有羽毛
长腿
长脖子
不会飞
2.3.3 产生式系统的例子——动物识别系统
鸟
有羽毛
长腿
长脖子
不会飞
2.3.3 产生式系统的例子——动物识别系统
产生式系统
产生式认知模型
例: 用Markov算法作用于任意给定的字符串。
规则：（1）αxy → yαx （2）α→ ^ （3） ^ →α 。
输入字符串 ： “ ^ABC ”
✓希腊字母α、β等代表专用符号串； ✓小写字母 x、y 、z 等表示单个字符 的变量；
✓专用字符 ^ 为空字符串。
执行算法过程：规则自左向右地作用输入字符串。
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产生式认知模型
纽厄尔和西蒙 Newell & Simon（1972）将产生式模型用于 表示人类问题求解的认知模型 ：
✓ 长期记忆 - 大脑中积累的各种知识和经验（成块的、大容量知识） ✓ 短时记忆 –临时输入的求解某具体问题所需的信息（小容量的、动
LHS: 本规则触发应满足的条件； RHS：本规则触发后可产生的结果（或应执行的操作）
例: R1: IF (x,0,y,0) THEN (v,0,y,0)；
R2: IF likes(x,y) & likes(y,x) THEN friend(x,y) R2: IF 天气太热 THEN 打开空调；
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规则的匹配
从规则库的第一条规则开始，按排列顺序逐条用规则的前提条件与事 实库中事实进行匹配；
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基于产生式认知模型的产生式系统体系结构
长期记忆 --- 规则库（长期知识库、 …. ）
短时记忆 ---
工作存储器（事实库、工作库、综合 数据库、…. )
认知处理器 --- 推理机（控制系统、控制策略、解 释程序、….)
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描述产生式系统的基本结构
描述产生式系统的基本结构产生式系统（Production System）是一种用于描述问题解决过程的形式系统，由一组产生式规则和一个控制策略组成。
它是人工智能领域中一种重要的知识表示和推理工具，被广泛应用于专家系统、自然语言处理、机器学习等领域。
一、产生式规则产生式规则（Production Rule）是产生式系统的基本组成部分，用于表示问题解决的知识和推理过程。
它由两部分组成：前件（Antecedent）和后件（Consequent）。
前件是一个条件，用于描述问题的初始状态或当前状态，后件是一个动作或结果，用于描述问题的解决方法或推理结果。
产生式规则的一般形式为：“IF 条件 THEN 动作”，其中条件部分可以是一个或多个条件语句的逻辑组合，动作部分可以是一个或多个执行语句的序列。
产生式规则可以表示问题的因果关系、逻辑关系、约束条件等，通过匹配和执行产生式规则，可以实现问题的求解和推理过程。
二、工作原理产生式系统的工作过程可以简单描述为：根据当前状态和可用的产生式规则，选择一个适用的产生式规则进行匹配，并执行相应的动作。
重复这个过程直到达到终止条件。
具体的工作流程如下：1. 初始化系统状态：设置问题的初始状态，包括问题的初始数据、知识库等。
2. 选择产生式规则：根据当前状态和可用的产生式规则，选择一个适用的产生式规则进行匹配。
3. 匹配产生式规则：将当前状态与产生式规则的前件进行匹配，判断当前状态是否满足产生式规则的条件。
4. 执行动作：如果产生式规则的前件匹配成功，则执行产生式规则的后件，即执行相应的动作或产生新的状态。
5. 更新状态：根据执行的动作或产生的新状态，更新系统的当前状态。
6. 判断终止条件：根据终止条件判断是否结束产生式系统的工作，如果不满足终止条件，则返回第2步继续执行。
三、控制策略控制策略是产生式系统的另一个重要组成部分，用于控制产生式规则的选择和执行顺序。
常见的控制策略包括前向推理、后向推理和双向推理。
人工智能导论习题3
一、填空题1、产生式系统由三部分组成（综合数据库）、（知识库）和推理机，其中推理可分为（正向推理）和（反向推理）。
2、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是（正向推理）。
3、在启发式搜索当中，通常用（ 启发函数 ）来表示启发性信息。
4、规则演绎系统根据推理方向可分为（规则正向演绎系统）、（规则逆向演绎系统）以及（规则双向演绎系统）等。
5、启发式搜索是一种利用（启发式信息）的搜索，估价函数在搜索过程中起的作用是（估计节点位于解路径上的希望）。
二、选择题1、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ A ）必然可以得到该最优解。
A 、广度优先搜索B 、深度优先搜索C 、有界深度优先搜索D 、启发式搜索2、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（ D ）可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。
A 、广度优先搜索B 、深度优先搜索C 、有界深度优先搜索D 、启发式搜索3、产生式系统的推理不包括（ D ）。
A 、正向推理B 、逆向推理C 、双向推理D 、简单推理4、下列搜索方法中不属于盲目搜索的是：（ D ）A 、等代价搜索B 、宽度优先搜索C 、深度优先搜索D 、有序搜索三、简答题1、广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点？ 答：广度优先搜索也称为宽度优先搜索，它是一种先生成的节点先扩展的策略；广度优先搜索是一种完备的策略，即只要问题有解，它就一定可以找到解。
并且，广度优先搜索找到的解，还不一定是路径最短的解。
广度优先搜索的缺点是盲目性较大，尤其是当目标节点距初始节点较远时，将产生许多无用的节点，因此其搜索效率较低。
深度优先搜索是一种非完备策略，即对某些本身有解的问题，采用深度优先搜索可能找不到最优解，也可能根本找不到解。
常用的解决方法是增加一个深度限制，当搜索达到一定深度但还没有找到解时，停止深度搜索，向宽度发展。
2、简述广度优先搜索算法，对下图给出广度优先搜索序列。
3、简述深度优先算法，对下图给出深度优先搜索序列。
产生式系统
称为专一性排序。还有不少其他的冲突解决策略，如规 则排序、数据排序、规模排序和就近排序等。
(1)专一性排序 如果某一规则条件部分规定的情况，比另一规则条件 部分规定的情况更有针对性，则这条规则有较高的优先级 。 (2)规则排序 如果规则编排的顾序就表示了启用的优先级，则称之 为规则排序。 (3)数据排序 把规则条件部分的所有条件按优先级次序编排起来， 运行时首先使用在条件部分包含高优先级数据的规则。 (4)规模排序 按规则的条件部分的规模排列优先级，优先使用被满 足的条件较多的规则。
由定义可见，MYCTN规则中，无论前项或后项，其基 本部分是关联三元组(<特性—对象—取值>)或谓词十三元 组，同它的事实的表示方式基本上是一致的。此外，每条 规则的后项育一项置信度(certainty—factor)，用来表 明由规则的前提导致结论的可信程度。这一点在多数专家 系统中都需要加以考虑，以便反映在不完全知识的条件下 推理的不确定性，至于采用何种度量方法为宜，与具体的 论域有关。
控制策略的作用是说明下一步应该选用什么规则，也 就是如何应用规则。通常从选择规则到执行操作分3步： 匹配、冲突解决和操作。
1.匹配 在这一步，把当前数据库与规则的条件部分相匹配。
如果两者完全匹配，则把这条规则称为触发规则。当按规 则的操作部分去执行时，称这条规则为启用规则。被触发 的规则不一定总是启用规则，因为可能同时有几条规则的 条件部分被满足，这就要在解决冲突步骤中来解决这个问 题。在复杂的情况下，在数据库和规则的条件部分之间可 能要进行近似匹配。
病 人 -1 (PERSON)
当 今 培 养 物 -1 (CURCUL)
细 菌 -1 (CURCUL)
药 物 -1 (CURDRUGS)
第5章_产生式系统
3，结束状态 （x1, x2, x3, x4, 1） 其中x1～x4为变量。
猴子摘香蕉问题（续3）
4，规则集 r1: IF (x, y, z, 0, 0) r2: IF (x, y, x, 0, 0) r3: IF (x, y, x, 0, 0) r4: IF (x, y, x, 1, 0) r5: IF (x, x, x, 1, 0)
问题表示举例（补充）
例1：设字符转换规则 A∧B→C A∧C→D B∧C→G B∧E→F D→E 已知：A，B 求：F
一、综合数据库 {x}，其中x为字符 二、规则集 1，IF A∧B 2，IF A∧C 3，IF B∧C 4，IF B∧E 5，IF D 三、控制策略 顺序排队 四、初始条件 {A，B} 五、结束条件 F∈{x}
产生式系统求解问题的一般步骤
1，初始化全局数据基，把问题的初始已知事实送入数据基中 2，若规则库中存在尚未使用过的规则，而且它的前提可与数 据基中的已知事实匹配，则转3步，若不存在这样的事实， 则转5步。 3，执行当前选中的规则，并对该规则做上标记，把该规则执 行后的结论送入数据基中。如果该规则的结论是某些操作， 则执行之。 4，检查数据基中是否已包含了问题的解，若已包含，则终止 问题的求解过程，否则转2步； 5，要求用户提供进一步的关于问题的已知事实，若能提供， 则转2步，否则终止问题的求解过程。 6，若规则库中不再有未使用过的规则，则终止求解过程。
M-C问题（续2）
1，综合数据库 （m, c, b)， 其中：0≤m, c≤3, b ∈{0, 1} 2，初始状态 （3，3，1） 3，目标状态（结束状态） （0，0，0）
M-C问题（续3）
4，规则集 IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0) IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0) IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0) IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1) IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1) IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1) 5，控制策略：（略）
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产生式系统推理
产生式系统推理是一种基于逻辑推理的计算机算法，它通过一系列的规则和事实来推导出新的结论。
这种推理方法常用于人工智能领域的知识表示和推理系统中。
一、产生式系统的基本概念
1.1 产生式规则
产生式规则是产生式系统推理的基本单元。
它由一个条件部分和一个结论部分组成，形式可以表示为“如果条件则结论”。
条件部分是由一系列事实和规则组成的逻辑表达式，用来描述问题的已知信息。
结论部分是由新的事实或规则组成，它是根据条件部分的逻辑关系推导出来的。
1.2 事实
事实是产生式系统推理过程中的基本元素，它是描述问题现实情况的逻辑表达式。
事实可以是已知的，也可以是通过推理推导出来的。
在产生式系统中，事实可以用来匹配产生式规则的条件部分，从而触发规则的推导过程。
1.3 推理过程
产生式系统的推理过程是基于规则的匹配和推导的。
当一个或多个
事实与规则的条件部分匹配时，就会触发规则的推导过程，推导出新的事实或规则。
这个推导过程会不断迭代，直到没有新的事实或规则可以推导出为止。
二、产生式系统推理的应用
2.1 专家系统
专家系统是一种基于产生式系统推理的人工智能应用。
它利用专家的知识和经验，通过产生式规则来模拟专家的思维过程，从而解决特定领域的问题。
专家系统可以应用于医疗诊断、工程设计、金融分析等领域，帮助人们做出决策和解决问题。
2.2 自然语言处理
自然语言处理是指计算机对自然语言的理解和处理。
产生式系统推理在自然语言处理中起到了重要的作用。
通过产生式规则，可以将自然语言的句子转换为逻辑表达式，并进行推理和推导。
这样可以实现机器对自然语言的理解和回答问题的能力。
2.3 智能游戏
智能游戏是一种利用人工智能技术实现智能对战的游戏。
产生式系统推理在智能游戏中被广泛应用。
通过产生式规则，智能游戏可以模拟玩家的思维过程，根据当前状态和规则进行推理和决策，从而
实现自动对战和智能对手的功能。
三、产生式系统推理的优势和局限
3.1 优势
产生式系统推理具有以下优势：
（1）灵活性：产生式系统推理可以根据具体问题和需求灵活定义规则和事实，适应不同领域和情境的推理需求。
（2）可解释性：产生式系统推理的推导过程可以被人理解和解释，有助于深入分析和调试推理结果。
（3）扩展性：产生式系统推理可以通过添加新的规则和事实来扩展推理能力，适应问题的变化和新的需求。
3.2 局限
产生式系统推理也存在一些局限性：
（1）规则的冲突：当多个规则的条件部分同时满足时，可能会产生冲突，导致推理结果不唯一或不确定。
（2）规则的复杂性：一些问题的规则可能非常复杂，产生式系统推理需要大量的规则和事实来描述问题，增加了系统的复杂度。
（3）推理效率：产生式系统推理的效率受到规则匹配的影响，当规则和事实的数量增加时，推理过程可能变得非常耗时。
四、结语
产生式系统推理是一种基于逻辑推理的计算机算法，它通过一系列的规则和事实来推导出新的结论。
这种推理方法在专家系统、自然语言处理和智能游戏等领域得到广泛应用。
虽然产生式系统推理具有灵活性和可解释性等优势，但也存在规则冲突、规则复杂性和推理效率等局限。
随着人工智能的发展，产生式系统推理将继续发挥重要作用，并不断优化和改进。