人工智能 产生式表示法

1、人工智能 产生式表示法第1页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日例 ( 1 ) 动物分类规则 如果 某种动物是哺乳动物，并且吃肉，那么 这种动物被称为食肉动物。P1： 该动物是哺乳P2：该动物吃肉R：该动物是食肉动物 2.3.1 产生式基本概念第2页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日 疾病诊断规则 如果病人出现如打喷嚏，咳嗽等症状 ，则 该病人感冒了。P1 打喷嚏P2 咳嗽 R： 该病人感冒第3页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日(3) 文法分析 语言学的一个重要问题就是判定一个符号序列是否合句法，称为文法分析。S, N, NP,

2、 P, PP, V, VP, DETS/句子； N /名词； NP /名词词组；P /介词；PP /介词词组；V /动词；VP /谓语；DET /冠词；第4页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日 语法规则：N NP /名词就是名词词组；DET NP NP /冠词加名词词组还是名词词组；P NP PP /介词加名词词组构成介词词组；NP PP NP /名词词组后跟介词词组仍是名词词组；V NP PP VP /动词后跟名词词组和介词词组构成谓语；NP VP S /名词词组与谓语一起构成句子；第5页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日产生式 P R 或 IF

3、P THEN R E.G.s before all are results rather than operations R：后项 它说明应用这条规则产生的操作、结果P：前项 它说明应用这条规则必须满足的条件；第6页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日2.3.2 产生式系统的组成综合数据库产生式规则库控制系统第7页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日规则库综合数据库控制机制寻找满足要求的事实寻找满足要求的规则改变综合数据库的事实 控制策略作用说明如何使用知识,即下一步应该选用什么规则。第8页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日该动物是

4、人该动物会思考该动物有智慧例（1）R1 R2 R3依次使用第9页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日（2）: 设综合数据库(db)的初始内容为集合a,b,c, 其中a、b、c均为字符； 规则库包含以下三条插入双字符的规则：R1: (a b db) =insert(db,ab) R2: (a c db) =insert(db,ac) R3: (b c db) =insert(db,bc)推理的目标是使db成为： a, b, c, ab, ac, bc第10页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日2.3.3 产生式系统的知识表示方法第11页，共49页，2022

5、年，5月20日，10点53分，星期日1 (AGE ZHAOLING 43)2(FATHER ZHAOLYIN TRUE)4(DOSE DRUG 2.0 GRAMS)5(MAN ZHAOLING TRUE)6(WOMAN ZHAOLING FASE) 例（1） 1 ZHAOLING IS 43.2 ZHAOLYIN IS FATHER.4 DRUG DOSE IS 2.0 GRAMS.5 ZHAOLING IS MAN.6ZHAOLING ISNT WOMAN. 1）、确定性事实表示 三元组表示 特性 对象 取值第12页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日2022/8/301

6、32）、确定性规则知识的产生式表示例 如果某动物会飞,并且会下蛋,那么该动物是鸟。PQ:（FLY X TRUE） （EGG X TRUE） （BIRD X TRUE） 确定性事实表示 P Q第13页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日 3）不完全事实的表示 为了表示不完全的事实，常需加入关于该事实确定性程度的数值度量。一般用四元组表示 (属性, 对象, 值, 置信度) 或 (关系,对象1,对象2,置信度)例（1） 1) ZHAOLING MAYBE 40 。 (AGE ZHAOLING 40 0.8)2) 老李和老张可能是朋友. (friend, li, zhang，0.8

7、)第14页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日 （2） MYCIN中用置信度来表示事实的可信程度。1) (细菌2菌属（ IDENT ）是连锁状球菌属（ STRETOCOCCUS ）的置信度为0.7)(IDENT ORGANISM2 STRETOCOCCUS 0.7)2) (细菌2菌属（ IDENT ）是葡萄球（ STAHYOCOCCUS ）菌属的置信度为0.3)(IDENT ORGANISM2 STAHYOCOCCUS 0.3)3) (细菌1的形态（ MORH ）为杆状形态（ ROD ）的置信度是0.8)(MORH ORGANISM1 ROD 0.8)4) (细菌1的形态（

8、 MORH ）是球状形态（ COCCUS ）的置信度为0.2)(MORH ORGANISM1 COCCUS 0.2)(细菌3革兰氏染色（ GRAMSTAIN ）为革兰氏阴性（ GRAMNEG ）置信度为1.0) (GRAMSTAIN ORGANISM3 GRAMNEG 1.0)第15页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日 4)、不完全知识的表示 为了表示不完全的知识，常需加入关于该规则确定性程度的数值度量。基本形式是 IF P THEN Q (置信度) 或者 PQ (置信度) 例（1） 已知症状如下： E1：打喷嚏，E2：咳嗽。 诊断结果： H1：可能感冒 H2：可能是花粉

9、过敏IF E1 THEN H2（.50）。 IF E1，E2 THEN H2（0.90）。第16页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日2022/8/3017（2） IF 动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物可能是鸟。 （FLY, X, TRUE） （EGG, X, TRUE） （BIRD, X, TRUE）(0.8)第17页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日（3） 在专家系统MYCIN中有这样一条产生式: IF 本微生物的染色斑是革兰氏阴性 本微生物的形状呈杆状 病人是中间宿主 THEN 该微生物是绿脓杆菌,置信度为0.6. 它表示当前提中列出的

10、各个条件都满足时,结论“该微生物是绿生杆菌”可以相信的程度为0.6 。 第18页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日结论：产生式与蕴涵式 产生式的特殊形式为蕴涵。 表示不精确知识 / 精确知识 进行不精确匹配 / 精确匹配 无真值 / 有真值 T / F第19页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日1）. 正向推理2）. 逆向推理3）. 双向推理2.3.4 产生式系统的推理方式第20页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日1）正向推理例(1)（ Mammal, x, T） (Eat, x, Meat) (Carnivore, x, T)

11、X=DOG X=LION第21页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日（2）区分动物黄褐色，有黑的斑点，有毛发，吃肉？ 机器人去逛动物园，为帮助它区分其中的七种动物，给它存入了如下几条产生式规则： p1：若动物有毛发，则它是哺乳动物；p2：若动物有奶，则它是哺乳动物；p3：若动物有羽毛，则它是鸟类；p4：若动物会飞且生蛋，则它是鸟类；p5：若动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物； p6：若动物是哺乳动物且有犬齿，有爪，眼睛紧盯着前方，则它 是食肉动物；p7：若动物是哺乳动物且反刍食物，则它是蹄类且是偶蹄动物；第22页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日p8

12、：若动物是哺乳类且有蹄，则它是有蹄类；p9：若动物是食肉类，黄褐色，有黑的斑点，则它是一只金钱豹； p10：若动物是食肉类，黄褐色，有黑色条纹，则它是老虎；p11：若动物是有蹄类，长腿，长脖子，有黄褐色暗斑点，则它是长颈鹿；p12：若动物是有蹄类，白色有黑条纹，则它是斑马；p13：若动物是鸟，不会飞，长腿，长脖子，黑、白色，则它是驼鸟；p14：若动物是鸟，不会飞，会游泳，黑、白色，则它是企鹅；p15：若动物是鸟，善飞，则它是信天翁。第23页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日判断金钱豹的推理树第24页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日哺乳、有蹄是中间结

13、果网络中标识出逻辑关系合取与析取, 例1: 有蹄与哺乳类同时成立,或哺乳动物且反刍食物,结论有蹄类 例2: 若有毛发 或 有奶，则是哺乳动物；第25页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日（3）文法分析问题 （正向推理）一组重写规则作为产生式规则： N NP /名词就是名词词组；DET NP NP /冠词加名词词组还是名词词组；P NP PP /介词加名词词组构成介词词组；NP PP NP /名词词组后跟介词词组仍是名词词组；V NP PP VP /动词词组后跟名词词组和介词词组构成谓语；NP VP S /名词词组与谓语一起构成句子；第26页，共49页，2022年，5月20日

14、，10点53分，星期日句子GRAMMER：The boy plays football in the place.1）将该句子的所有单词先替换为语法词汇：DET N V N P DET N2）作进一步的替代为：NP V NP PP3）通过激活规则去进行符号重写：NP VP4）最后，综合数据库只剩下符号S（指示合法句），文法分析成功结束。第27页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日2) 逆向推理例 拍苍蝇 Video: beat fly 规则1如果天使拍到苍蝇,则苍蝇死2如果天使砸到苍蝇,则苍蝇死逆向推理: 苍蝇死拍 R1砸 R2第28页，共49页，2022年，5月20日，1

15、0点53分，星期日1）推理条件充分例（1） BADHAIRCUT Video: hair cut 男孩规则如果HAIRCUT满意,则GOHOME否则,继续HAIRCUT男孩规则如果HAIRCUT不满意,则继续HAIRCUT 否则男孩 GOHOME2.3.4 几点讨论第29页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日（2）Video Grass Bee/Bug IF 动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟。 Find Horse by Map第30页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日男孩错误: 前面满意,不等于(后面)满意,推理条件不充分鸟/ Bee/

16、Bug的结论错误： 补充数据库: 该动物有羽毛。Horse的结论错误: Horse not Frog第31页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日2）冲突解决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。 产生式系统的控制机制就是不断地挑选可触发/激活的规则对综合数据库进行操作，直至得到解答（综合数据库内容增加了目标状态），或失败结束。 通常从选择规则到执行操作分3步： 匹配 2) 冲突解决 3) 操作第32页，共49页，2022年，5月20日，1

17、0点53分，星期日RULES FOR GAMES第33页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日Rule1：该动物有奶 该动物为哺乳动物。Rule2：该动物有奶有蹄 这种动物为有蹄动物(Sub-Class 哺乳动物)。(1)专一性排序例 有奶 有蹄第34页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日（2）顺序排队 设字符转换规则为:ABCACDBCGBEFDE 已知：A，B 求：F第35页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日分析:一、数据库x，其中x为字符，初始数据A，B二、规则集三、控制策略顺序排队-NO.由小到大 结束条件：Fx第36页，共4

18、9页，2022年，5月20日，10点53分，星期日求解过程数据库触发规则启用规则A，B（1）（1）A，B，C（2）（3）（2）A，B，C，D（3）（5）（3）A，B，C，D，G（5）（5）A，B，C，D，G，E（4）（4）A，B，C，D，G，E，F1，IF AB THEN C 2，IF AC THEN D3，IF BC THEN G 4，IF BE THEN F5，IF D THEN E第37页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日产生式系统的基本工作过程（1）初始化综合数据库。（2）检查规则库中是否存在尚未使用过的规则，若有则执行（3）；否则转（7）。（3）选择可与综合数据

19、库中已知事实相匹配的规则；如没有转（6）。（4）执行并标记当前选中规则，把所得到的结论作为新事实放入综合数据库；如果该规则的结论是一些操作，则执行这些操作。（5）检查综合数据库中是否包含了该问题的解，如是，问题求解结束；否则，转（2）（6）当规则库中没有与综合数据库中的已有事实相匹配的规则时，要求用户进一步提供关于该问题的已知事实，若能提供，则转（2）；否则，说明该问题无解，终止问题求解过程。（7）若知识库中不再有未使用规则，也说明该问题无解，终止问题求解过程。第38页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日P?Execute /MarkPNew DataSolution?in

20、itial DataENDNNP Map D?YNNew D?ND DataP - Production第39页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日Homework-1传教士与野人问题有N个传教士和N个野人要过河。根据以下约束条件,设计合法的过河产生式规则库(集合):现在有一条船只能承载K个人（包括野人和传教士）, KN。在任何时刻，如果有野人和传教士在一起（包括岸上与船上），必须要求传教士的人数多于或等于野人的人数。传教士和野人都可以撑船过河第40页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日提示1: 综合数据库数据结构: （ m ， c ，b）变量m: 传教

21、士在左岸的实际人数变量c：野人在左岸的实际人数变量b: 指示船是否在左岸（值1指示船在左岸，否则为0） 根据以上数据结构,过河问题的两个状态为: 初始状态: （N，N，1） 目标状态: （0，0，0）提示2: 划船操作L(Sm,Sc):从左岸到右岸的划船操作R(Sm,Sc):从右岸回到左岸的划船操作 Sm: 船上传教士的实际人数 Sc: 船上野人的实际人数第41页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日传教士野人问题规则库if L(Sm,Sc) ( M ,C , B=1 ) then ( MSm, C-Sc , B =0 ) if R(Sm,Sc) ( M ,C , B=0 )

22、 then ( M+Sm , C +Sc, B=1) 合法的过河产生式规则库 (约束条件)Sm+Sc=ScMSm,=C-ScM+Sm =C +Sc指示推理成功结束（到达目标状态）的规则：m = 0 c = 0 b = 0 Then halt( )；第42页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日例：合法规则:IF（3, 3 ,b= 1） L(1,1) THEN（ 2, 2 , b= 0）IF（3, 3 ,b= 1） R(1,1) THEN（ 4, 4 , b= 1） IF（3, 3 ,b= 1） L(2,1) THEN（ 1, 2 , b= 0） 横线为不合法要求: 设计一段程

23、序,对任意N与K,挑选出所有合法的渡河规则,并输出之.第43页，共49页，2022年，5月20日，10点53分，星期日传教士野人问题规则库（N=3，K=2）if L10 ( M ,C , B=1 ) then ( M1 , C , B =0 ) if L01 ( M ,C , B=1 ) then ( M , C1 , B =0 ) if L11 ( M ,C , B=1 ) then ( M1 , C1 , B =0 ) if L20 ( M ,C , B=1 ) then ( M2 , C , B =0) if L02 ( M ,C , B=1 ) then ( M , C2 , B =0 ) if R10 ( M ,C , B=0 ) then ( M+1 , C , B=1) if R01 ( M ,C , B=0 ) then ( M , C+1 , B =1 ) if R11 ( M ,C , B=0 ) then ( M+1 , C +1, B =1 ) if R20 ( M ,C , B=0 ) then ( M+2 , C , B =1 ) if R02 ( M ,C , B=0 ) then ( M ,