人工智能总结矿大版东哥

人工智能总结矿大版东哥第一章程。(适合逻辑思维，不适合形象思维)连接主义：又称仿生学派，强调神经元的运作。 (不适合逻辑思维，适合形象思维)行为主义：智能行为的基础是“感知-行动”，是在与环境的交互作用中表现出来的。(只能模仿昆虫行为)、专家系统、模式识别、自然语言处理、智能决策支持系统、人工神经网络、自动定理证明、机器人学知识：人类认识自然界的精神产物，是人类进行智能活动的基础(按作用分：描述性知识、判断性知识、过程性知识；按作用层次：对象级知识、元级知识)表示：为描述世界所做的一组约定，是把知识符号化的过程知识表示方法：叙述性表示(知识、控制分开，控制部分留给计算机。逻辑性强推理效率低)过程性表示(知识与控制结合，推理效率高)知识表示：是数据结构及其处理机制的综合;知识表示=符号(结构)+处理机制基本的知识表示方式(1)谓词逻辑(2)产生式(3)语义网络(4)框架(5)脚本(6)谓词逻辑(命题逻辑：具有真假意义的陈述句谓词逻辑：根据对象和对象上的谓词，通过命题的谓词逻辑称为命题逻辑，命题逻辑是谓词逻辑的子集。及逻辑特征反映出来，也不能把不同事物的共同特征描述出来逻辑表示法的特点优点(1)严密性(2)自然性(3)通用性(4)知识易表达(5)易于实现；缺点：(1)效率低(2)灵活性差(3)组合爆炸产生式规则通常用于表示事物间的因果关系；(适用于事实性知识、规则性知识)【规则分类】①前提-结论型②条件-动作型：(确定性规则、不确定性规则)生规则库：用于描述某领域内知识的产生式集合，是某领域知识(规则)的存储器，其中的规综合数据库(事实库)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(事式和控制策略。(匹配、冲突解决、操作)产生式系统推理机的推理方式：正向推理(数据驱动方式、自底向上的方式)：从已知事 (作为假设)出发，反向使用规则，求得已知事实；双向推理(既自顶向下又自底向上)：从两个方向同时进行，直至某个中间界面上两方向结果相符便成功结束产生式特点：(1)清晰性(2)模块性(3)自然性；缺点：难以扩展；规律选择效率AKOAKindof个事物是另一个事物的一种类型。语义网络特点(1)结构性(2)联想性(3)自索引性(4)自然性(5)非严格性框架由描述事物各个方面属性的槽(slot)组成两种典型的推理技术:1、基于归结的演绎推理(归结反演)2、基于规则的演绎推理(正搜索策略4大准则：(1)完备性(2)时间复杂性(3)空间复杂性(4)最优性先(基本思想)——扩展当前节点后生成的子节点总是置于OPEN表的后端，即杂度高，搜索效率低，具有完备性、最优性；深度优先(基本思想)——扩展当前节点后gns到n)的路径代价；h(n)-该路径后段(从n到ng)的路径代价可采纳性(最优性)：若一个搜索算法总能找到最短的解答路径问题规约：是由初始问题出发，运用操作算子产生一些子问题，对子问题再运用操作算子到产生的问题均为本原问题，则问题得解。A：博弈双方都了解当前的格局及过去的历史；非偶然：博弈双方都可根据得失大小进不是偶然的随机对策(3)评价往回倒推时，相应于两位棋手的对抗策略，交替使用(1)和(2)两种方法传递推理：按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程推理由程序程序实现，称为推理机适合于小前提所示情况的新判断)归纳推理:足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程，是一种从个别到一般的推理默认推理(缺省推理):在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理件个QPPPQPQRPQR)、(P∨Q)∨R?P∨(Q∨R)；逆否律P?Q??Q??P；量词否xPx?(?x)(?P(x))、?(?x)P(x)?(?x)(?P(x))；量词分配(?x)[P(x)∧Q(x)]?合取范式的标准化过程①消去多余的量词(很少出现)②消去蕴涵符号③内移否定符号④变量换名⑤消去存在量词(Skolem变换)⑥全称量词前束化⑦消去全称量词⑧把母式转范式233种不确定推理方法(不同的确定性程度定义)：CFHCFHEmaxCFE)}12CFHCFHCF2(H)-CF1(H)×CF2(H)12CFHCFHCF2(H)+CF1(H)×CF2(H)CFH②②似然(真)函数PlPl-Bel(┐{红})=1-Bel({黄,蓝})学习：是一个有特定目的的知识获取和能力增长的过程。内在行为：获得知识、积累经验、发现规律；外部表现：改进性能、适应环境、实现自我完善机器学习：一门研究机器获取新知识和技能，并识别现有知识的学科。机器学习系统特点(1)具有适当的学习环境(2)具有一定的学习能力(3)能用所学的知识解决问题(4)能提高系统的性能环节知识表达方式要求(1)表达能力强(2)易于推理(3)容易修改知识库(4)知识表示易机器学习采用策略(1)机