《人工智能基础》知识表示作业-天津大学

1、精选优质文档-倾情为你奉上人工智能基础知识表示作业学 院 专 业 计算机科学与技术 年 级 姓 名 学 号 联系方式（电话） （电子邮箱）目录第一章 概述1.1 知识表示概述知识表示（Knowledge Representation）,即把知识用计算机可接受的符号以某种形式描述出来，诸如语法树、图表结构、树形或网状表达等等。知识表示就是对知识的符号化过程，即把相关问题的知识加以形式化描述，表示成为便于计算机存储、管理和调用的某种数据结构模式。1.2 知识概述知识是信息接受者通过对信息的提炼和推理而获得的正确结论，是人对自然世界、人类社会以及思维方式与运动规律的认识与掌握，是人的大脑通过思维重新

2、组合和系统化的信息集合。Feigenbaum认为知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息。简单地说，知识是经过加工的信息。Bernstein说知识是特定领域的描述、关系和过程组成。Hayes-Roth认为知识是事实、信念和启发式规则。信息关联后所形成的信息结构：事实&规则。1.3 人工智能系统所关心的知识一个智能程序高水平的运行需要有关的事实知识、规则知识、控制知识和元知识。1.事实：是有关问题环境的一些事物的知识，常以“是”的形式出现。如事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等，在知识库中属于低层的知识。如雪是白色的、鸟有翅膀、张三李四是好朋友。2.规则：是有关问题中与事物的行动、动

3、作相联系的因果关系知识，是动态的，常以“如果那么”形式出现。特别是启发式规则是属于专家提供的专门经验知识，这种知识虽无严格解释但很有用处。3.控制：是有关问题的求解步骤，技巧性知识，告诉怎么做一件事。也包括当有多个动作同时被激活时应选哪一个动作来执行的知识。4.元知识：是有关知识的知识，是知识库中的高层知识。包括怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。第二章 知识的分类与特性2.1 知识的分类2.1.1 事实性知识关于问题领域的性质及求解目标、求解环境及其已知条件、相关特性等方面的静态知识，事实性知识一般采用直接表示形式，用以记叙及描述有关的概念、事实、事物的状态及属性等。2.1

4、.2 过程性知识指那些能依据一定的规则，推导出相关的结论与目标的规律性知识和能够实施匹配的序列操作性知识。2.1.3 控制性知识一种用于取舍问题的求解策略，控制信息实施方法，决定推理路线的选取原则等方面知识。2.1.4 其他分类按照知识结构和表现特点划分，可分为逻辑性知识和形象性知识按照知识确定性与不确定性划分，可分为确定性知识和不确定性知识按照知识的作用范围划分，可分为常识性知识和领域性知识 图2-1 知识不同划分2.2 知识的特性2.2.1 相对正确性相对应于一定的客观环境与条件下，知识是正确的，但当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就要接受检验，必要时就要对原来的认识加以修正或补充，

5、以至全部更新而取而代之。例如：1+1=10，在二进制条件下为正确的，但在十进制条件下是错误的；在一般工程计算中，牛顿定律满足计算要求并且很方便，但在接近光速的运行检测等等偏差会很大，需要以量子力学和相对论为依据来考察。2.2.2 知识的确定与不确定性由于证据不足、地域时区不同、各种变化因素及现实世界的复杂性，造成客观后果及其知识的不确定性；模糊性概念及模糊关系比比皆是，形成了知识的不确定性；概率事件发生常常不可避免，一般都具有随机不确定性的规律；经验性及各种不完备的积累过程，导致相关知识的不确定性等2.2.3 知识的可利用性和可发展性可采用多种形式来记录、描述、表示和利用知识，诸如采用语言、文

6、字，使用书籍，结合文学、戏剧、绘画、摄影等艺术及电影、电视、多媒体等手段，进行知识的演播、学习与欣赏等。第三章 知识表示的分类方法3.1 分类人工智能中知识表示方法注重知识的运用，知识表示方法可粗略地分为叙述式表示和过程式表示两大类：3.1.1 叙述式表示叙述式表示把知识表示为一个静态的事实集合，并附有处理它们的一些通用程序，即叙述式表示描述事实性知识，给出客观事物所涉及的对象是什么。对于叙述式的知识表示，它的表示与知识运用（推理）是分开处理的。叙述式表示法易于表示“做什么”。1.优点：(1).形式简单、采用数据结构表示知识、清晰明确、易于理解、增加了知识的可读性。(2).模块性好、减少了知识

7、间的联系、便于知识的获取、修改和扩充。(3).可独立使用，这种知识表示出来后，可用于不同目的。2.缺点：(1).不能直接执行，需要其他程序解释它的含义，因此执行速度较慢。3.1.2 过程式表示过程式表示将知识用使用它的过程来表示。即过程式表示描述规则和控制结构知识，给出一些客观规律，告诉怎么做，一般可用一段计算机程序来描述。例如，矩阵求逆程序，其中表示了矩阵的逆和求解方法的知识。这种知识是隐含在程序之中的，机器无法从程序的编码中抽出这些知识。过程式表示法一般是表示“如何做”的知识。1.优点：可以被计算机直接执行，处理速度快。2.缺点：不易表达大量的知识，且表示的知识难于修改和理解。3.2表示方

8、法3.2.1 谓词逻辑表示法虽然命题逻辑( propositional logic)能够把客观世界的各种事实表示为逻辑命题,但是它具有较大的局限性,不适合于表示比较复杂的问题。谓词逻辑( predicate logic)允许表达那些无法用命题逻辑表达的事情。逻辑语句,更具体地说,一阶谓词演算( first order predicate calculus)是一种形式语言，其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化。如果能够采用数学演绎的方式证明一个新语句是从那些已知正确的语句导出的，那么也就能断定这个新语句也是正确的。例题：在一个屋子里，机器人在x处，y处的棚上吊着一串香蕉，z有一个凳子，要求机器

9、人从x处出发，到z处搬上凳子桌上到y处踩在凳子上取香蕉，用谓词逻辑来表示机器人的行动过程:解：(1)表示：两个谓词 p（x,y,z,s） 在状态s时，机器人r、香蕉b、凳子c分别在位置x,y,z处。R（s）: 状态s成功三个函词:walk(x,y,z,s) 一个新的状态由s经过“r由y到z”后产生的一个状态carry(y,z,s) 一个新的状态由s经过“r从y到z”产生climb(s) 一个新的状态由s经过“r踩到凳子c”产生四个常量：、 分别表示r、c、b的初始位置、初始状态 四个公理：a. x y (p(x,y,z,s)p(z,y,z,walk(x,z,s)b. x y s z (p p(

10、x,y,x,s)p(y,y,y,carry(x,y,s)c. s (p(,s) R(climb(s)d. P(,)(2)应用格林技巧(3)归结反演 p(x,y,z,s) p(y,y,y,walk(x,z,s) p(,) p(,walk(,) p(x,y,x,s) p(y,y,y,carry(x,y,s) p(,carry(,walk(,) (p(,s) R(climb(s) R(climb(carry(,walk(,) R(s) R(s) R(climb(carry(,walk(,) (4)生成规则：机器人走到凳子的位置，搬起凳子到香蕉处爬上凳子获得香蕉1. 优点：精确，自然，严密，易于实现2

11、. 缺点：表示和处理分离，组合爆炸导致效率低。3.2.2 产生式表示法对于规则是表示事物间的因果关系，以下列形式表示：condition-action。 一般使用三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）来表示事实。如事实“老李年龄是35岁”，便写成（Lee,age,35），事实“老李、老张是朋友”，可写成（friend,Lee,Zhang）1. 结构：其常用结构包含：原因结果：天下雨，地上湿；条件结论：将冰加热到0度以上，冰会融化成水；前提操作：如果能找到合适的杠杆和支点，则可以翘起地球；事实进展：夜来风雨声，花落知多少；情况行为：手机开机了，则意味着可以收到别人发我的信息了。2.组

12、成：产生式系统，由知识库和推理机两部分组成。其中知识库由规则库和数据库组成。规则库是产生式规则的集合，数据库是事实的集合。图3-1 产生式系统结构图规则是以产生式表示的。规则集蕴涵着将问题从初始状态转换解状态的那些变换规则，规则库是专家系统的核心。规则可表成与或树形式，基于数据库中的事实对这与或树的求值过程就是推理。数据库中存放着初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实。推理机是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略。3.产生式系统的推理方式包含以下三种：a.正向推理：从已知事实出发，通过规则库求得结论，或称数据驱动方式；b.反向推理：从目标（作为假设

13、）出发，反向使用规则，求得已知事实，或称目标驱动方式；c.双向推理：同时使用正向推理又使用反向推理。3.2.3 语义网络表示法语义网络是知识的一种结构化图解表示,它由节点和弧线或链线组成。节点用于表示实体、概念和情况等,弧线用于表示节点间的关系。1.语义网络表示由下列4个相关部分组成：(1)词法部分 决定词汇表中允许有哪些符号,它涉及各个节点和弧线。(2)结构部分 叙述符号排列的约束条件,指定各弧线连接的节点对。(3)过程部分 说明访问过程,这些过程能用来建立和修正描述,以及回答相关问题(4)语义部分 确定与描述相关的(联想)意义的方法,即确定有关节点的排列及其占有物和对应弧线。2.基本的语义

14、关系包含以下几种：a. 属性关系：表示对象及其属性间的关系，常用属性关系有HAVE,CANHAVE：含义为”有”,表示上层结点具有下层结点所描述的属性值CAN：含义为“能”或“会”，表示上层结点能够执行下层结点的功能 图3-2 属性关系图b. 包含关系：有成聚类关系，表示了下层概念是上层概念的一个组成部分的关系（不具备属性的继承性）。常用的包含关系有CO(Composed-Of),APO(A-Part-Of)CO(Composed-Of):含义为“由所构成”，表示某一事物是另一事物的一个组成部分APO(A-Part-Of):含义为“是中的一部分”c. 从属关系：表示对象及其属性间的关系，常用属

15、性关系有HAVE,CANISA(is-a)：表示某事物“是之中的一种”，即某类中的一个AKO(A-Kind-Of)：含义为“能”或“会”，表示上层结点能够执行下层结点的功能AMO(A-Member-Of):表示某物“是之中的一员”，即某类中的一员d. 属性关系：表示对象及其属性间的关系，常用属性关系有HAVE,CANHAVE：含义为”有”,表示上层结点具有下层结点所描述的属性值CAN：含义为“能”或“会”，表示上层结点能够执行下层结点的功能e. 时间空间复合关系：时空复合关系表示了事物或事件发生的时间和位置地点，常用这里关系有：AFTER:含义为“在之后”表示，上层结点事实发生在下层结点所描述

16、的事件。；或者表示下层结点对象在上层结点对象的位置之后。BEFORE:含义为“在之前”，表示上层结点事实发生在下层结点所描述的事情之前；或者表示下层结点对象在上层结点对象的位置之前ON:含义为“在之上”，表示下层结点所描述的事实对象位于上层结点的事物之下。AT:含义为“在 时刻”或“在地点”。f. 复合逻辑关系：NOR(非)， AND(与)，OR(或)3.语义网络表示法是依匹配和继承来进行推理的。 (1).继承。把对事物的描述从抽象节点传递到具体节点，通常沿着类属关系ISA, AKO等具有继承关系的边进行。 (2).匹配。把待求解问题构造为网络片段，其中某些节点或边的标识是空的，称为询问点。将

17、网络片段与知识库中的某个语义网络片段进行匹配，则与询问点相匹配的事实就是该问题的解。4.语义网络表示法优点：(1).结构性、联想性、自索引性、自然语言的转换性(2).善于处理结构性的知识5.缺点：(1).不严格性、处理复杂(2).本质和谓词演算等价3.2.4 框架表示法心理学的研究结果表明,在人类日常的思维和理解活动中,当分析和解释遇到新情况时,要使用过去经验积累的知识。这些知识规模巨大而且以很好的组织形式保留在人们的记忆中。例如,当走进一家从未来过的饭店时,根据以往的经验,可以预见在这家饭店将会看到菜单、桌子、服务员等。当走进教室时,可以预见在教室里可以看到椅子、黑板等。人们试图用以往的经验

18、来分析解释当前所遇到的情况,但无法把过去的经验一一都存在脑子里,而只能以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构称为框架( frame)。框架提供了一个结构,一种组织。在这个结构或组织中,新的资料可以用经验中得到的概念来分析和解释。因此,框架也是一种结构化表示法。1.具体框架的设计思路:(1).依据要表示的问题定义框架名；(2).为了表现事物关联信息及各部分细节，框架可包含若干子框架；主框架表示主问题，子框架表示子问题。(3).赋以槽号和指针加以连接；(4).每一框架还可划分侧面，由侧面名和值加以区分；(5).列举数据项与记录值，如相关槽值、侧面值等表示属性和特征。2.具体框架的

19、设计步骤:（1）框架知识学习。对当前事物或对象进行观察与分析，把要认识的对象与选定的框架知识表示进行比对，完成对象属性及其知识的了解与学习；（2）建立框架模式与概念。依据以往的经验，可在脑海的记忆中勾画出一个粗略的框架模式，予以装配，并给定一个框架名表示其概念；（3）框架的资料数值填写。在对该事物有了更加全面深入的了解后，再依据现实情况比照框架体的细节加以替换、修改和补充，按照框架的数据项（所定义的框架槽名和框架的侧面名）的要求，完成相关对象属性及其知识等资料数值的填写，以便逐步形成一个完整而具体的框架结构。例子：框架名：大学教师 姓名：单位（姓，名） 年龄：单位（岁） 性别：范围(（男，女）

20、缺省：男) 学历：范围（学士，硕士，博士） 职称：范围(（教授，副教授，讲师，助教）缺省：讲师) 部门：范围（学院（或系、处） 住址：住址框架 工资：工资框架 参加工作时间：单位（年，月） 健康状况：范围（健康，一般，较差） 其它：范围（个人家庭框架，个人经济状况框架）3.特性：（1）结构化的知识表示。框架结构表现了人类经验和抽象思维的特性，每个框架就是一个独立的知识单元，形成了一个相对独立的知识模块。因此，框架法具有模块化表达的特点：有直观、自然，描述层次简洁，易于扩充、修改等优点。（2）可使用模式匹配的推理。框架表示法发挥了人、机都可采用的模式匹配的经验手段来模拟推理，巧妙地利用了人、机都

21、可以进行细微比较的智能。又可以按照框架的多方面多层次分别进行模式匹配，便于控制推理过程的精度和效率。（3）支持上、下层框架属性知识表达的继承。框架表示法支持上层框架概念抽象和下层框架信息继承共享的思想，不仅减少了框架信息和属性知识表达的冗余，而且保证了上、下层框架知识表达的一致性。4.主要缺点：框架表示法过于死板，难以描述诸如机器人纠纷等类问题的动态交互过程生动性。3.2.5 过程表示法语义网络和框架等知识表示方法,均是对知识和事实的一种静止的表达方法,称这类知识表达方式为陈述式知识表达,它强调的是事物所涉及的对象是什么,是对事物有关知识的静态描述,是知识的一种显示表达形式。而对于如何使用这些

22、知识,则通过控制策略来决定。过程表示法，就是把问题求解的总目标划分为一个个过程(Procedure)目标，再结合知识利用环节确定为若干操作步骤，表示为一个个过程。每一个过程就是一段程序，用于完成对一个具体事件或情况的处理。在问题求解中，当需要使用某个过程时，就调用相应的程序并执行之。这样，问题的求解与推理，就转换成为一个又一个过程的程序组织与调用了。简言之，依据问题的求解目标，按照事物的发展过程规律，用相关知识加以设计和描述其求解过程的方法，称之为过程表示法。对比前述各种非过程表示法,往往只从个体动作自身行为的独立作用和影响出发，注重于个体环境的静态描述。而过程表示法把问题相关领域的知识、信息

23、及控制策略等，均隐含表示为一个或多个求解问题的过程，并着重于动态过程的描述；具体描述其控制行为所导致的一系列状态变迁，关注的是某个对象发出的若干个连续操作而导致的过程目标。1.特性：（1）目标明确。过程表示法把问题求解的总目标划分为若干确定的过程目标与操作步骤，使问题求解始终瞄准总目标进行，不会偏离方向。（2）易于实现。过程表示法着重于表现事物变化动态过程的描述，针对问题的求解目标而设计操作步骤，符合事物发展变化规律，易于人们理解。同时，求解中将其控制性知识融入了系统过程，故控制系统就可以按照过程来规划，便于程序的设计与实现，也便于保证过程操作中具有较好的可测试性，这对于系统的顺利实现也是有利

24、的。（3）效率较高。使用过程表示知识，而过程就是程序。程序能够准确而清楚地表明过程先做什么，后做什么以及怎样做。用户可直接将启发信息和必要的控制性知识嵌入到过程中，避免了不必要的路径选择与跟踪，使问题的求解一步步逼近最终目标，因而提高了系统的运行效率。（4）局限性可维护性有待提高。其主要不足之处是：系统一旦确立，则不易修改及添加新的情况。原因是当我们要对某一过程进行修改时，有可能影响到其它的过程，这给系统的扩展和维护带来了诸多不便。3.2.6 Petri网表示法依据Petri网知识表示法的思想，可定义若干元素构成一种多元组模型，来表示任何有限状态的智能系统。不同系统，其定义的元素意义及数目可有

25、所不同。三种基本元素：位置集P（Place Set）、转换集T（Transition Set）及标记集M（Marker Set或Token Set），从而可用一个三元组模型来表示它们之间的关系： 即 S =（P，T，M）并可用如图3-20所示的有向图来加以描述。图3-3 Petri网图图中，pi 能 和pj 分别表示位置集合中的位置节点，位置节点用小圆圈代表，可分别加以标记为mi、mj，也可不必另加标记。ti表示转换集合T中的第i转换操作节点，并用一黑短线条代表。位置节点与转换节点构成了一对序偶，连同它们之间的关系，用带箭头的线段作为有向弧线加以联结，表示了它们之间的状态变迁关系与方向，可表示

26、为： （pi，ti）（ti，pj）.有了上述定义，就可以对任何一个有限状态系统建立模型表示了。3.2.7 面向对象的知识表示人们认识世界是以世界划分为一些事和物为基础的，这里的物指物体，事指物体间的联系。面向对象表示法中的对象指物体，消息指物体间的联系，通过发送消息使对象间相互作用来求得所需的结果。1.其基本原则有三条： (1).一切事物都是对象；(2).任何系统都由对象构成，系统本身也是对象；(3).系统的发展和进化过程都是由系统的内部对象和外部对象之间（也包括内部对象与内部对象之间）的相互作用完成的。2.面向对象的概念与特性:（1）对象（Object）：即系统中能独立存在，具有属性（att

27、ribute）及协同作用的行为主体。具体说来，对象可以是一个具体的简单事物，也可以是一个要求解的问题或系统。广义来说，整个世界也可被认为是一个最复杂的对象。（2）面向对象（Object Oriented）：人们对于什么是面向对象，持有许多不同的看法。而计算机学者P.Coad和E.Yourdon 认为： 面向对象 = 对象+类+继承+通信这个简洁的等式表明，若一个系统具有等式右边的四个概念及其叠加的功能特性，该系统就可称为面向对象的系统。 （3）类（Class）：类是关于对象的抽象，是一组具有共同属性的对象的集合。因此，类又可以被看作是一个赋予了集体属性的更高一级层次的对象。一个类的上层称为“超

28、类”，下层称为“子类”，从而形成了类的层次结构。例如，办公桌、课桌，都是具体对象，可把它们抽象为“桌子”类；桌子是一个类对象，椅子也是一个类对象，还有诸如凳子、柜子等，其集合又形成了更高层次的“家具”类等。这样，高级类、类、具体对象就形成了一个层次结构。并且层次越高越抽象，层次愈低则愈具体。（4）继承（Inheritance）：是指 “子类”（Subclass）对“父类”（Super-class）全部属性的一种继续承接的作用关系。对象相对于对象类也应遵从继承关系。此外，“子类”比“父类”还可以有更多的自有属性，或者说“子类”对“父类”属性可以有扩展。通过继承作用，可以实现底层对高层属性作用的多

29、重复用与扩展。“子类”自然地继承了“父类” 所具有的数据、操作和属性等，从而避免了在底层的信息重复描述和冗余表达，提高了知识表达的效率。（5）通信（Communication）及“封装”：通信指对象间，按某种约定协议方式，实现消息 (Message)和操作命令的互相传递作用。往往一个对象的状态只能由其私有操作来改变，其它对象的操作不能直接改变其状态。这种把私有操作局限于对象之内的现象，又称为“封装”。要打破对象之间的封装，唯有使用通信手段。例如，当一个对象需要改变另一个对象的状态时，它只能用通信的方式首先向该对象发送消息。当这个对象接受消息并响应之，才会根据消息的模式匹配来找出相应的操作，从而

30、执行操作来改变自己的状态。可见，封装是一种信息隐藏技术。封装是一种信息隐藏技术，同时，封装也是面向对象知识表示系统的一个重要特征。它使得对象的用户可以不必去了解其它对象行为具体实现细节，只要用消息通信来访问和联系其它对象。这样，既简化了面向对象系统的内部知识表示关系，同时仍然十分清晰地显示了系统的工作过程。也就是说，在面向对象知识表示中，正是借用了通信手段，实现了系统内部对象之间的相互激活、信息交互和处理，进而实现了系统的高级功能。一个智能求解系统可以用具有层次结构四元组的模型来表示： SID，DS，MS，MIS：依据系统反映的主题（Subject）来命名，称之为主题层。ID：对象标识符，又称

31、为对象名，反映了当前对象及其所属类别。DS：数据结构，又称属性层，描述了当前对象的内部状态及静态属性。常定义一个“属性名”附加“属性值” 的二元组来表示，记为属性名，属性值MS：采用的方法集，表明了系统内部所具有的策略支持和服务操作集合，称之为操作层或服务层。MI：消息接口，称之为连接层，用于接收外部对象发送的信息，并可配备消息模式集及给定的参数表来传递相关信息。 2. 知识表示特性：（1）独立封装，求解效率高：面向对象的知识表示具有模块化构成和便于打包与封装的特点。一个对象就是一个独立存在的实体，每个对象将自己的功能实现细节封装起来。其内部状态不直接受到外界的影响，便于系统灵活地调用和自由地

32、应用。由于用户不必知道其内部细节就可使用它，从而加快了系统求解的效率。（2）继承与扩展：正如“子类”能够继承或共享“父类”全部的属性一样，底层对象能够继承上层对象或对象类的全部的属性及其资料。此外，“子类”比“父类”还可以有更多的私有属性，或者说“子类”对“父类”属性还具有扩展作用。（3）多态性：多态是指同名不同义，可作多种解释。例如，运算符“+”既可作为算术数字相加，也可理解为实数的代数和相加，甚至可以解释为是某种含义的混同，但它们执行的操作方式全然不同。在面向对象系统中，利用对象的封装特性，使用重名操作，让各个对象根据实际情况按照自己的方式去执行，丝毫不会引起混乱。（4）易扩充性：在面向对

33、象的程序系统中，所谓程序设计就是定义相关对象并建立这些对象间的通信关系；类是系统的基本构件，系统的功能需求变化通常不会影响对象类的设计与实现，而只需要适当改变它们的组装形式。这样，基本构件易于扩充，具有良好的可重用性。（5）易维护性：在面向对象的系统设计中，类是对象的抽象，对象则是对象类的具体。面向对象系统实现了抽象和封装的功能，这就使描述对象的错误具有局部性，不会传播，便于检测和修改，便于维护。3.2.8 问题归约表示问题归约( problem reduction)是另一种基于状态空间的问题描述与求解方法。已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;这些子问题的求解可以直接得到,从而解决了初始问题。1.问题归