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第二章 知识表示方法

R(X1,X2,…,Xn) , 可转换为 R12(X1,X2)∧R13(X1,X3)∧…∧ R1n(X1,Xn) )∧ ∧ ...... Rn-1 n(Xn-1,Xn)
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2.4 语义网络法
2.4.3 连接词和量化的表示
合取 三元变为二元组合 析取 加注析取界限,并标记DIS,以免引起混淆。 否定 两种表示方式:~或标注NEG界限。
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2.1 状态空间法
2. 状态空间表示概念详释
Original State
Middle State
Goal State
例如下棋、迷宫及各种游戏。
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2.1 状态空间法
例:三数码难题 (3 puzzle problem)
2 3 1 2 1 3 2 1 3 1 2 3
3 2 1
初始棋局 目标棋局
1
2 3
鉴别规则的适用性或先决条件以及右部描述规则应用时 所完成的动作。
一个控制策略:它确定应该采用哪一条适用规则,而
且当数据库的终止条件满足时,就停止计算。
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2.1 状态空间法
状态空间表示举例
例:猴子和香蕉问题
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2.1 状态空间法
解题过程
用一个四元表列(W,x,Y,z)来表示 这个问题状态.
这个问题的操作(算符)如下: 2 goto(U)表示猴子走到水平位置U 或者用产生式规则表示为
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2.3 谓词逻辑法
合适公式(WFF,well-formed formulas) 合适公式的递归定义 合适公式的性质 合适公式的真值 等价(Equivalence)
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2.3 谓词逻辑法
2.3.3 置换与合一
置换 概念
假元推理 全称化推理 综合推理
定义
就是在该表达式中用置换项置换变量
性质
可结合的 不可交换的
(c,1,c,0)
grasp
(c,1,c,1)
该初始状态变换为目标状态的操作序列为 {goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp}
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2.1 状态空间法
(a,0,b,0) , , , ) goto(U) ( ) pushbox(V) ( ) U=b goto(U) ( ) (U,0,b,0) , , , ) U=b,climbbox , (b,1,b,0) , , , U=V (c,1,c,0) , , , ) (U,0,V,0) , , , ) goto(U) ( ) (c,1,c,1) , , , ) 目标状态
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2.2 问题规约法
梵塔问题归约图
(111) (333) ) )
(111) (122) ) )
(122) (322) ) )
(322) (333) ) )
(111) (113) ) )
(113) (123) ) )
(123) (122) (322) (321) (321) (331) ) ) ) ) ) )
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2.1 状态空间法
2.1.2 状态图示法
有向图 路径 代价 图的显示说明 图的隐示说明
A
B
6
2.1 状态空间法
2.1.3 状态空间表示举例
产生式系统(production system) 一个总数据库:它含有与具体任务有关的信息随着应 用情况的不同,这些数据库可能简单,或许复杂。 一套规则:它对数据库进行操作运算。每条规则由左部
(331) (333) ) )
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2.3 谓词逻辑法
逻辑语句 形式语言
2.3.1 谓词演算
1. 语法和语义 基本符号 谓词符号、变量符号、函数符号、 常量 符号、括号和逗号 原子公式
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2.3 谓词逻辑法
连词和量词(Connective &Quantifiers) 连词 与及合取(conjunction) 或及析取(disjunction) 蕴涵(Implication) 非(Not) 量词 全称量词(Universal Quantifiers) 存在量词 (Existential Quantifiers)
第二章 知识表示方法
2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 状态空间法 问题归约法 谓词逻辑法 语义网络法 其他方法 小结
2.1状态空间法 (State Space Representation)
问题求解技术主要是两个方面: 问题的表示 求解的方法 状态空间法 状态(state) 算符(operator) 状态空间方法
梵塔难题
1 A B C
2
3
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解题过程(3个圆盘问题)
2.2 问题规约法
1
2
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3
1
2
3
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2.2 问题规约法
多圆盘梵塔难题演示
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2.2 问题规约法
2.2.2与或图表示
1.与图、或图、与或图
A A
B
C
D
B
C
与图
或图
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2.2 问题规约法
A
B
C D E F
G A N M H
B
C D E F G
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2.2 问题规约法
2.一些关于与或图的术语
父节 点
A N M H 子节 点
或节 点 弧线 与节 点 B 终叶节 点 C D
E
F
G
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2.2 问题规约法
3.定义
有解节点
t t t
t t t t
(a) )
t
) t (b) 终叶节点
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与或图例子
无解节点
2.2 问题规约法
不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 全部后裔为不可解的非终叶节点且含有或后 继节点,此非终叶节点才是不可解的。 后裔至少有一个为不可解的非终叶节点且含 有与后继节点,此非终叶节点才是不可解的。 与或图构成规则
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2.4 语义网络法
2.4.2 多元语义网络的表示
谓词逻辑与语义网络等效
ISA LIMING MAN (语义网络) 语义网络)
(谓词逻辑) 谓词逻辑) ISA(LIMING,MAN)或 MAN(LIMING) ( , ) ( )
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2.4 语义网络法
多元语义网络表示的实质 把多元关系转化为一组二元关系的组合,或 二元关系的合取。
(V,0,V,0) , , , ) goto(U) ( )
猴子和香蕉问题的状态空间图
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2.1 状态空间法
猴子和香蕉问题自动演示:
香蕉
Ha!Ha!
箱子
猴子
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2.2 问题归约法 (Problem Reduction Representation)
子问题1 子问题
原始问题
子问题集
子问题n 子问题
本 原 问 题
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2.4 语义网络法
蕴涵 在语义网络中可用标注ANTE和CONSE界限 来表示蕴涵关系。ANTE和CONSE界限分别 用来把与先决条件(antecedent)及与结果 (consequence)相关的链联系在一起。 量化 存在量化—ISA链 全称量化—分割法
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2.5其他方法(Others)
框架(Frame)表示 框架是一种结构化表示法,通常采用语义网络 中的节点-槽-值表示结构。 剧本(Script)表示 剧本是框架的一种特殊形式,它用一组槽来描 述某些事件的发生序列。 过程(Procedure)表示 过程式表示就是将有关某一问题领域的知识, 连同如何使用这些知识的方法,均隐式地表达 为一个求解问题的过程。
(W,0,Y,z)
goto(U)
(U,0,Y,z)
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2.1 状态空间法
pushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V, 即有
(W,0,W,z)
pushbox(V)
(V,0,V,z)
climbbox猴子爬上箱顶,即有
(W,0,W,z)
climbbox
(W,1,W,z)
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2.1 状态空间法
grasp猴子摘到香蕉,即有
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2.3 谓词逻辑法
2.3.2 谓词公式
原子公式的的定义: 用P(x1,x2,…,xn)表示一个n元谓词公式, 其中P为n元谓词,x1,x2,…,xn为客体变量或 变元。通常把P(x1,x2,…,xn)叫做谓词演算的 原子公式,或原子谓词公式。 分子谓词公式 可以用连词把原子谓词公式组成复合谓词公 式,并把它叫做分子谓词公式。
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2.2 问题规约法
问题归约表示的组成部分:
一个初始问题描述; 一套把问题变换为子问题的操作符; 一套本原问题描述。
问题归约的实质:
从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问 题以及子问题的子问题,直至最后把初始问题归 约为一个平凡的本原问题集合。
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2.2 问题规约法
2.2.1 问题归约描述 (Problem Reduction Description)
子句集 ) 合适公式 (set of clause) 根结点 置换合一 消解反演
结点

目标网络
知识表示方法间的关系
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2.3 谓词逻辑法
合一(Unification) 合一:寻找项对变量的置换,以使两表 达式一致。 可合一:如果一个置换s作用于表达式集 {Ei}的每个元素,则我们用{Ei} s来表示 置换例的集。我们称表达式集{Ei}是可合 一的。
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2.4 语义网络法 (Semantic Network Representation)
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