人工智能第二章

按照符号主义的观点，知识是一切智能行为的基础，要使计算机具有智能，首先必须使它拥有知识。知识表示是人工智能研究中最基本的问题之一。在知识处理中总要问到：“如何表示知识？”，“知识是用什么来表示的?”。怎样使机器能懂，能对之进行处理，并能以一种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。在AI系统中，给出一个清晰简洁的描述是很困难的。有研究报道认为，严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。第6页，课件共156页，创作于2023年2月知识的定义

难以给出明确的定义只能从不同侧面加以理解。Feigenbaum：知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。Bernstein：知识是由特定领域的描述、关系和过程成的。Hayes-roth：知识是事实、信念和启发式规则。知识库的观点：知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。第7页，课件共156页，创作于2023年2月知识的类型按知识的性质

概念、命题、公理、定理、规则和方法。按知识的作用域常识性知识：通用通识的知识。人们普遍知道的、适应所有领域的知识。领域性知识：面向某个具体专业领域的知识。例如：专家经验。第8页，课件共156页，创作于2023年2月知识的种类事实性知识：采用直接表示的形式。

如：凡是猴子都有尾巴过程性知识：描述做某件事的过程。

如：电视维修法控制性知识：(元知识或超知识)：是关于如何使用过程性知识的知识。

如：推理策略、搜索策略、不确定性的传播策略。第9页，课件共156页，创作于2023年2月按知识的层次表层知识：描述客观事物的现象的知识。例如：感性、事实性知识深层知识：描述客观事物本质、内涵等的知识。例如：理论知识知识的种类按知识的等级零级知识：叙述性知识一级知识：过程性知识二级知识：控制性知识（元知识或超知识）第10页，课件共156页，创作于2023年2月按知识的确定性确定性知识：可以说明其真值为真或为假的知识不确定性知识：包括不精确、模糊、不完备知识不精确：知识本身有真假，但由于认识水平限制却不能肯定其真假表示：用可信度、概率等描述知识的种类模糊：知识本身的边界就是不清楚的。例如：大，小等表示：用可能性、隶属度来描述不完备：解决问题时不具备解决该问题的全部知识。例如：医生看病第11页，课件共156页，创作于2023年2月知识的要素事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。（最低层的知识）

规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。（启发式规则）。元知识：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动作来执行的知识。（高层知识）第12页，课件共156页，创作于2023年2月知识表示的定义知识表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示可看成是一组描述事物的约定，以把人类知识表示成机器能处理的数据结构。

第13页，课件共156页，创作于2023年2月知识表示研究的特点智能行为特有的灵活性。“常识问题”不能概括为一类简洁的理论，是大量小理论的集合。AI的任务受到计算装置的约束。这导致了所采用的“表示”必须同时满足“刻画智能现象”与“计算装置可以接受”，这两个有时是矛盾的条件。

第14页，课件共156页，创作于2023年2月第二章知识表示方法2.1知识表示概述2.2状态空间法2.3问题归约法2.4产生式表示法2.5谓词逻辑法2.6语义网络法2.7框架表示2.8剧本表示2.9其他方法第15页，课件共156页，创作于2023年2月2.2状态空间法

（StateSpaceRepresentation）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）状态空间方法第16页，课件共156页，创作于2023年2月2.2.1

问题状态描述定义状态：描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0，q1，…，qn的有序集合。算符：使问题从一种状态变化为另一种状态的手段称为操作符或算符。问题的状态空间：是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即三元状态（S，F，G）。2.2状态空间法所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。

第17页，课件共156页，创作于2023年2月状态空间表示概念详释例如下棋、迷宫及各种游戏。OriginalStateMiddleStateGoalState2.2状态空间法第18页，课件共156页，创作于2023年2月例:三数码难题

（3puzzleproblem）123123123312312312初始棋局目标棋局2.2状态空间法第19页，课件共156页，创作于2023年2月2.2状态空间法实例：十五数码难题（15puzzleproblem）初始状态目标状态第20页，课件共156页，创作于2023年2月2.2状态空间法状态空间法从某个初始状态开始，每次增加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态止。第21页，课件共156页，创作于2023年2月2.2状态空间法总结

完成问题的状态描述要做三件事：

（1）初始状态的描述 （2）操作符集合及其对状态改变的作用 （3）目标状态的描述第22页，课件共156页，创作于2023年2月有向图路径代价图的显示说明图的隐示说明2.2.2状态图示法AB2.2状态空间法第23页，课件共156页，创作于2023年2月2.2.2状态图示法2.2状态空间法

图由节点(不一定是有限的节点)的集合构成。一对节点用弧线连接起来，从一个节点指向另一个节点。这种图叫做有向图(directedgraph)。某个节点序列(ni1,ni2,…,nik)，当j=2,3,…,k时，如果对于每一个ni,j-1都有一个后继节点nij存在，那么就把这个节点序列叫做从节点ni1至节点nik的长度为k-1的路径。

代价(cost)是给各弧线指定数值以表示加在相应算符上的代价。

图的显式说明是指各节点及其具有代价的弧线由一张表明确给出。

图的隐式说明是指各节点及其具有代价的弧线不能由一张表明确给出。第24页，课件共156页，创作于2023年2月2.2.3状态空间表示举例产生式系统（productionsystem）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。2.2状态空间法一套规则：它对数据库进行操作运算。每条规则由左部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。第25页，课件共156页，创作于2023年2月

状态空间表示举例例：猴子和香蕉问题2.2状态空间法第26页，课件共156页，创作于2023年2月解题过程

用一个四元表列（W，x，Y，z）来表示这个问题状态。2.2状态空间法其中：

W－猴子的水平位置

x－当猴子在箱子顶上时取x=1；否则取x=0

Y－箱子的水平位置

z－当猴子摘到香蕉时取z=1；否则取z=0第27页，课件共156页，创作于2023年2月2.2状态空间法这个问题中的操作（算符）如下：1、goto（U）猴子走到水平位置U，表示为

goto(U)（W，0，Y，z）-------------->（U，0，Y，z）即把状态（W，0，Y，z）变换为状态（U，0，Y，z）。2、pushbox（V）猴子把箱子推到水平位置V，即有

pushbox(V)

（W，0，W，z）---------------->（V，0，V，z）条件：猴子与箱子必须在同一位置上，并且，猴子不是在箱子顶上。第28页，课件共156页，创作于2023年2月2.2状态空间法3、climbbox猴子爬上箱顶，即有

climbbox（W，0，W，z）------------------>（W，1，W，z）条件：猴子和箱子应当在同一位置上，而且猴子不在箱顶上。4、grasp猴子摘到香蕉，即有

grasp（c，1，c，0）------------------->（c，1，c，1）条件：猴子和箱子都在位置c上，并且猴子已在箱子顶上。其中，c是香蕉正下方的地板位置，该初始状态变换为目标状态的操作序列为：

｛goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp｝第29页，课件共156页，创作于2023年2月

状态空间表示举例例：猴子和香蕉问题2.2状态空间法第30页，课件共156页，创作于2023年2月解题过程

用一个四元表列（W，x，Y，z）来表示这个问题状态。2.2状态空间法其中：

W－猴子的水平位置

x－当猴子在箱子顶上时取x=1；否则取x=0

Y－箱子的水平位置

z－当猴子摘到香蕉时取z=1；否则取z=0第31页，课件共156页，创作于2023年2月猴子与香蕉问题状态空间图第32页，课件共156页，创作于2023年2月猴子和香蕉问题自动演示：

猴子香蕉箱子

猴子香蕉箱子

Ha!Ha!2.2状态空间法第33页，课件共156页，创作于2023年2月第二章知识表示方法2.1知识表示概述2.2状态空间法2.3问题归约法2.4产生式表示法2.5谓词逻辑法2.6语义网络法2.7框架表示2.8剧本表示2.9其他方法第34页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题归约法

（ProblemReductionRepresentation）子问题1子问题n原始问题子问题集本原问题第35页，课件共156页，创作于2023年2月

问题归约表示法的组成部分：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。2.3问题规约法第36页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法梵塔问题

相传印度教的天神梵天在创造地球这一世界时，建了一座神庙，神庙里竖有三根宝石柱子，柱子由一个铜座支撑。梵天将64个直径大小不一的金盘子，按照从大到小的顺序依次套放在第一根柱子上，形成一座金塔，即所谓的梵塔(又称汉诺塔)。天神让庙里的僧侣们将第一根柱子上的64个盘子借助第二根柱子全部移到第三根柱子上，即将整个塔迁移，同时定下3条规则：

(1)每次只能移动一个盘子；

(2)盘子只能在三根柱子上来回移动，不能放在他处；

(3)在移动过程中，三根柱子上的盘子必须始终保持大盘在下，小盘在上。第37页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法天神说：“当这64个盘子全部移到第三根柱子上后,世界末日就要到了”。这就是著名的梵塔问题。用计算机求解一个实际问题，首先要从这个实际问题中抽象出一个数学模型，然后设计一个解此数学模型的算法，最后根据算法编写程序，以便调试、编译、连接和运行，从而形成该问题的求解。从实际问题中抽象出一个数学模型的实质，其实就是要用数学的方法抽取其主要的，本质的内容，最终实现对该问题的正确认识。

第38页，课件共156页，创作于2023年2月AlgorithmsProgramming第39页，课件共156页，创作于2023年2月用计算机解决问题的关键

任何一项计算，总要事先拟定计算方案和规划计算步骤。为使计算机的计算过程能够解决某一问题，必须为计算机设计执行的解决方案中的每个详细步骤，并且将此过程完整地描述出来。所谓算法是对某个问题求解方案的完整而明确的描述。与算法有关的还有一个大家熟悉的公式：

程序=算法十数据结构

算法设计和程序设计是不完全相同的。由于数字计算机运算速度很高，是人工手算所不能比拟的。为了充分发挥计算机的这种优点，在用计算机求解问题过程中，应尽量减少人工干预。因此，必须先将所制定的解决方案“告诉”计算机，使计算机按照人们规定的计算顺序去自动执行。用计算机能接受的“语言”来描述解题步骤，即程序设计，它还包含了合适的数据结构。第40页，课件共156页，创作于2023年2月解决计算问题一般步骤算法设计第41页，课件共156页，创作于2023年2月算法

为解决某一具体问题制定的，经过严谨定义其运算顺序的一组规则。其中每一个规则都是有效、明确的，且这一顺序将在有限次数下终止。第42页，课件共156页，创作于2023年2月自然语言专用工具流程图、PAD图、N-S图算法描述工具Pascal、C算法的描述第43页，课件共156页，创作于2023年2月PAD图(ProblemAnalysisDiagram，问题分析图)PAD图是日本日立公司提出，是由程序流程图演化来的，用结构化程序设计思想表现程序逻辑结构的图形工具。现在已为ISO认可。PAD图设置了五种基本控制结构的图式，并允许递归使用。第44页，课件共156页，创作于2023年2月2.3.1问题归约描述

（ProblemReductionDescription）2.3问题规约法梵塔难题(a)初始状态(b)目标状态第45页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法原始问题归约（简化）为三个子问题：

1、移动A，B盘至柱子2的双圆盘难题

2、移动圆盘C至柱子3的单圆盘问题

3、移动A，B盘至柱子3的双圆盘难题第46页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法归约过程第47页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法求解过程（3圆盘难题）第48页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法2.3问题规约法

这样的问题求解算法可以设计成一个递归结构的算法。如图所示，求解n个圆盘的汉诺塔问题的算法为：

(1)递归调用n-1个圆盘的汉诺塔问题算法，把上面的n-1个圆盘从A柱移到B柱；

(2)把最下面的一个圆盘从A柱直接移到C柱；

(3)递归调用n-1个圆盘的汉诺塔问题算法，把B柱上临时存放的n-1个圆盘移到C柱。第49页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法2.3问题规约法第50页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法2.3问题规约法

梵塔问题是一个典型的只有用递归方法(而不能用其他方法)来解决的问题，递归是计算学科中的一个重要概念，所谓递归，就是将一个较大的问题归约为一个与原问题相同的小问题。根据递归方法，我们可发现将64个盘子的梵塔问题转化为求解63个盘子先移动到第二个柱子上，再将最后一个盘子直接移动到第三个柱子上，最后又一次将63个盘子从第二个柱子移动到第三个柱子上，这样则可以解决64个盘子的梵塔问题。依此类推，63个盘子的梵塔求解问题可以转化为62个盘子的梵塔求解问题，62个盘子的梵塔求解问题又可以转化为61个盘子的梵塔求解问题，直到1个盘子的梵塔求解问题。第51页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法2.3问题规约法再由1个盘子的梵塔的求解求出2个盘子的梵塔，直到解出64个盘子的梵塔问题。下面，用C语言对该问题的求解算法进行描述。

hanoi(intn,charleft,charmiddle,charright){if(n==1)move(1,one,_,three)；else{hanoi(n-1,left,right,middle)；move(1,left,_,right)；hanoi(n-1,middle,left,right)；}}第52页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法2.3问题规约法注：n表示n个盘子的梵塔问题，left表示第一个柱子，middle表示第二个柱子，right表示第三个柱子。函数hanoi(n-1,left,right,middle)表示n-1阶梵塔从第一个柱子借助第三个柱子先移到第二个柱子上，函数move(1,left,_,right)表示将第一个柱子上最后一个盘子直接放到第三个柱子上，函数hanoi(n-1,middle,left,right)表示n-1个盘子借助第一个柱子移到第三个柱子上。在以上C语言描述的算法基础上，作适当扩充就可以形成一个完整的程序，经过编译和连接后，计算机就可以执行这个程序，按照递归的方法将问题求解出来。

第53页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法2.3问题规约法现在的问题目是当n=64时，即有64个盘子时，需要移动多少次盘子，要用多少时间。按照上面的算法，n个盘子的梵塔问题目需要移动的盘子数是n-1个盘子的梵塔问题目需要移动的盘子数的2倍加1。于是h(n)=2h(n-1)+1=2(2h(n-2)+1)+1=22h(n-2)+2+1=23h(n-3)+22+2+1……=2nh(0)+2n-1+…+22+2+1=2n-1+…+22+2+1=2n-1

因此，要完成梵塔的搬迁，需要移动盘子的次数为：

2n-1=18446744073709551615第54页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法2.3问题规约法

如果每秒移动一次，一年有31536000秒，则僧侣们一刻不停地来回搬动，也需要花费5849亿年的时间。假定计算机以每秒1000万个盘子的速度进行搬迁，则需要花费大约58490年的时间。就这个例子，可以了解到理论上可以计算的问题，实际上并不一定能行，这属于算法复杂性方面的研究内容。第55页，课件共156页，创作于2023年2月2.3.2与或图表示2.3问题规约法

复杂问题很难或没法直接求解，但可以分解成一系列（类型不同）的子问题，而这些子问题又可反复细分成一些更小的子问题，一直到分成一些可普通求解的、相当基本的问题为止。然后由这些分解成的子问题的全部或部分解再导出原问题的解。

这种将一个问题分解成若干个子问题，又由子问题的解导出原问题解的方法称为问题化简。问题化简已在工业调度分析、定理证明等方面得到应用。第56页，课件共156页，创作于2023年2月2.3.2与或图表示与图、或图、与或图2.3问题规约法ABCD与图ABC或图第57页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法BCDEFGAHMBCDEFGAN使图中的每个结点含意单一化。第58页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法父节点子节点或节点与节点终叶节点一些关于与或图的术语第59页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法定义可解节点：与或图中一个可解节点的一般定义可以归纳如下：1、终叶节点是可解节点(因为它们与本原问题相关连)。2、如果某个非终叶节点含有或后继节点，那么只有当其后继节点至少有一个是可解的时，此非终叶节点才是可解的。3、如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后继节点全部为可解时，此非终叶节点才是可解的。第60页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法定义不可解节点

不可解节点的一般定义归纳于下：

1、没有后裔的非终叶节点为不可解节点。

2、如果某个非终叶节点含有或后继节点，那么只有当其全部后裔为不可解时，此非终叶节点才是不可解的。3、如果某个非终叶节点含有与后继节点，那么只要当其后裔至少有一个为不可解时，此非终叶节点才是不可解的。第61页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法定义有解节点无解节点终叶节点第62页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法对原问题的求解即是对对应的与或图进行搜索，目的在于表明起始节点是有解的。与或图构成规则每个节点代表一个明显的问题或者问题集合，除了起始节点外，每个节点只有一个父节点。此时，这些图就是与或树。第63页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法某人一星期天洗一次衣服，所要做的事有：收集脏衣服、洗衣服、把衣服弄干、熨平、叠好并归堆。其中，某些事可采用不同的方法，如洗衣服一项可以是手洗也可以是机器洗。对于这个问题可以构造出下图所示的一棵与／或树。图中手洗的那个结点没有子孙也不是方形结点，它表示此人不采用手洗的方法。当然，洗衣服问题是个非常简单的问题，而实际应用中很多问题远非如此简单，因此使用问题化简就有了现实意义。第64页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法第65页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法梵塔问题归约图（与或图）第66页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法归约过程第67页，课件共156页，创作于2023年2月2.3问题规约法求解过程（3圆盘难题）第68页，课件共156页，创作于2023年2月第二章知识表示方法2.1知识表示概述2.2状态空间法2.3问题归约法2.4产生式表示法2.5谓词逻辑法2.6语义网络法2.7框架表示2.8剧本表示2.9其他方法第69页，课件共156页，创作于2023年2月2.4产生式表示法（ProductionSystem）产生式系统

1943年,由美国数学家PostPost提出。

20世纪60年代，成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础。专家系统采用产生式系统的结构来建造。

采用产生式系统理由：用产生式系统结构求解问题的过程和人类求解问题时的思维过程很相象。可以把产生式系统作为人工智能系统的基本结构单元或基本模式看待。到目前为止，产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构。第70页，课件共156页，创作于2023年2月2.4产生式表示法（ProductionSystem）又称为产生式规则表示法，它和图灵机有相同的计算能力。目前产生式表示法已成为人工智能中应用最多的一种知识表示方法。产生式知识表示方法第71页，课件共156页，创作于2023年2月2.4产生式表示法（ProductionSystem）2.4.1产生式的基本形式产生式通常用于表示具有因果关系的知识，其基本形式是:P→Q或IFPTHENQ

其中，P是产生式的前提或条件，用于指出该产生式是否是可用的条件；Q是一组结论或动作，用于指出该产生式的前提条件P被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。P和Q都可以是一个或一组数学表达式或自然语言。第72页，课件共156页，创作于2023年2月2.4产生式表示法（ProductionSystem）2.4.2产生式表示知识方法确定性和不确定性规则知识的产生式表示。确定性规则知识可用前面介绍的产生式的基本形式表示即可。不确定性规则知识用如下形式表示

P→Q

（可信度）或者IFPTHENQ

（可信度）其中，P是产生式的前提或条件，用于指出该产生式是否是可用的条件；Q是一组结论或动作，用于指出该产生式的前提条件P被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。第73页，课件共156页，创作于2023年2月2.4产生式表示法（ProductionSystem）2.4.2产生式表示知识方法产生式规则的例子

r6:IF动物有犬齿AND有爪AND眼盯前方

THEN该动物是食肉动物

其中，r6是该产生式的编号；“动物有犬齿AND有爪AND眼盯前方”是产生式的前提P；“该动物是食肉动物”是产生式的结论Q。

第74页，课件共156页，创作于2023年2月2.4产生式表示法（ProductionSystem）2.4.2产生式表示知识方法确定性事实性知识一般使用三元组的形式表示如下（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）。不确定性事实性知识一般用四元组的形式表示如下（对象，属性，值，不确定度量值）或（关系，对象1，对象2，不确定度量值）。例：“老李年龄今年是65岁”

（Li，Age，65）例：“老李年龄很可能是40岁（0.8）”，“老李和老张是朋友的可能性不大（0.1）”表示为（Li，AGE，40，0.8），(FRIENDS,Li,Zhang，0.1)第75页，课件共156页，创作于2023年2月2.4产生式表示法（ProductionSystem）2.4.3产生式系统的组成产生式系统通常由规则库、数据库和推理机这3个基本部分组成。推理机规则库数据库产生式系统的基本结构第76页，课件共156页，创作于2023年2月2.4.3产生式系统的组成产生式系统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。用来存放输入事实、外部数据库输入的事实以及中间结果和最后结果。由一组程序组成，用来控制协调规则库与数据库的运行，包含了推理方式和控制策略。规则库数据库推理机产生式系统：知识库＋推理机知识库：数据库＋规则库第77页，课件共156页，创作于2023年2月2.4.4产生式系统推理方式产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。推理过程：从已知事实出发，通过规则求得结论。或称数据驱动方式，也称作自底向上的方式。（1）规则集中的规则与数据库中的事实进行匹配，得匹配的规则集合。（2）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则。（3）执行启用规则的后件。将该启用规则的后件送入数据库。重复这个过程直至达到目标。正向推理第78页，课件共156页，创作于2023年2月2.4.4产生式系统推理方式反向推理推理过程：从目标（作为假设）出发，反向使用规则，求得已知事实。这种推理方式也称目标驱动方式，或称自顶向下的方式。（1）规则库中的规则后件与目标事实进行匹配，得匹配的规则集合。（2）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则。（3）将启用规则的前件作为子目标。重复这个过程直至各子目标均为已知事实，成功结束。第79页，课件共156页，创作于2023年2月2.4.4产生式系统推理方式

双向推理是一种既自顶向下、又自底向上的推理方式，推理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。这种双向推理较正向或反向推理所形成的推理网络小，从而有更高的推理效率。双向推理第80页，课件共156页，创作于2023年2月用“If…then…”的形式表示知识，并模拟人类求解问题的思维过程格式固定、形式单一、规则间相互独立匹配提供的信息只有成功与失败，匹配一般无递归，系统容易建立推理方式单纯、知识库与推理机分离，修改方便、容易理解既可以表示确定性知识，又可以表示不确定知识既利于表示启发性知识，又利于表示过程性知识2.4.5产生式系统的特点优点第81页，课件共156页，创作于2023年2月2.4.5产生式系统的特点缺点求解效率低：各规则之间的联系以数据库为媒介，求解过程是一种反复进行的“匹配－冲突消除－执行”的过程不能表示结构性的知识：产生式表示的知识有一定的格式，且规则之间不能直接调用，因此那些具有结构关系或层次关系的知识不易用它表示出来组合爆炸问题：模式匹配最浪费时间，匹配时间与产生式规则数目及工作存储器中元素数目的乘积成正比。产生式规则数目大时，匹配时间可能超过人们的忍耐程度控制饱和问题：很难设计适应各种情况下竞争消除的策略第82页，课件共156页，创作于2023年2月第二章知识表示方法2.1知识表示概述2.2状态空间法2.3问题归约法2.4产生式表示法2.5谓词逻辑法2.6语义网络法2.7框架表示2.8剧本表示2.9其他方法第83页，课件共156页，创作于2023年2月2.5谓词逻辑法（一阶谓词逻辑表示法）一种重要的知识表示方法，它以数理逻辑为基础，是到目前为止能够表达人类思维和推理的一种最精确的形式语言。它的表现方式和人类自然语言非常接近，它能够被计算机作精确推理。一阶谓词逻辑表示法第84页，课件共156页，创作于2023年2月2.5谓词逻辑法（一阶谓词逻辑表示法）表示方法—逻辑表示法一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。它以谓词形式来表示动作的主题、客体。客体可以多个。 如：张三与李四打网球（ZhangandLiplaytennis），可写为：play(Zhang,Li,tennis)

这里谓词是play，动词主体是Zhang和Li，而客体是tennis。谓词逻辑规范表达式：

P(x1,x2,x3,…)，这里P是谓词,xi是主体与客体。第85页，课件共156页，创作于2023年2月2.5谓词逻辑法（一阶谓词逻辑表示法）表示方法—逻辑表示法谓词比命题更加细致地刻画知识：表达能力强如：北京是个城市，City(x)

把城市这个概念分割出来。把“城市”与“北京”两个概念连接在一起，而且说明“北京”是“城市”的子概念。（有层）谓词可以代表变化的情况如：City(北京),真。City(煤球)，假在不同的知识之间建立联系……….第86页，课件共156页，创作于2023年2月2.5谓词逻辑法（一阶谓词逻辑表示法）表示方法—逻辑表示法在不同的知识之间建立联系如：Human(x)→Lawed(x)，人人都受法律管制，x是同一个人。

Commit(x)→Punished(x)，x不一定是人，也可以是动物。 而，{[Human(x)→Lawed(x)]→[commit(x)→Punished(x)]}， 意为如果由于某个x是人而受法律管制，则这个人犯了罪就一定要受到惩罚。第87页，课件共156页，创作于2023年2月2.5谓词逻辑法（一阶谓词逻辑表示法）表示方法—逻辑表示法连词和量词(Connective&Quantifiers)连词与，合取（conjunction)或，析取（disjunction）蕴涵（Implication）非（Not）量词全称量词（UniversalQuantifiers)存在量词(Existential

Quantifiers)2.3谓词逻辑法第88页，课件共156页，创作于2023年2月2.5.1知识的谓词逻辑表示法用谓词公式既可表示事物的状态、属性和概念等事实性的知识，也可表示事物间具有因果关系的规则性知识。用谓词公式表示知识的一般步骤2.根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。1.定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。3.根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符将各个谓词连接起来形成谓词公式。第89页，课件共156页，创作于2023年2月2.5.2谓词逻辑表示知识举例用谓词逻辑表示下列知识：武汉是一个美丽的城市，但她不是一个沿海城市。如果马亮是男孩，张红是女孩，则马亮比张红长得高。例第一步第二步第三步定义谓词如下：BCity(x)：x是一个美丽的城市HCity(x)：x是一个沿海城市Boy(x):x是男孩Girl(x):x是女孩High(x,y):x比y长得高根据语义，用逻辑连接符连接BCity(wuhan)∧~HCity(wuhan)(Boy(mal)∧Girl(zhangh))→High(mal,zhangh)将个体代入谓词中，得到

BCity(wuhan),HCity(wuhan),Boy(mal),Girl(zhangh),High(mal,zhangh)第90页，课件共156页，创作于2023年2月2.5.3一阶谓词逻辑表示法特点自然性:谓词是一种接近于自然语言的形式语言，易于理解。精确性:谓词逻辑是二值逻辑，谓词公式的真值只有“真”,“假”,可以表示精确知识，可保证推理得到的结论的精确性。严密性:谓词逻辑具有严格的形式定义及推理规则。容易实现:较易在计算机内部表示，便于对知识的增加，删除和修改。优点:

第91页，课件共156页，创作于2023年2月2.5.3一阶谓词逻辑表示法特点不能表示不确定性的知识:不能表示不精确，模糊性的知识，难以表示启发性知识。局限性:组合爆炸:推理过程中，随着事实和推理规则的增加，加上选择推理规则的盲目性，有可能形成组合爆炸。效率低:推理是基于形式逻辑的，把推理与知识的语义割裂开来，使得推理过程冗长，降低了系统的效率。

第92页，课件共156页，创作于2023年2月第二章知识表示方法2.1知识表示概述2.2状态空间法2.3问题归约法2.4产生式表示法2.5谓词逻辑法2.6语义网络法2.7框架表示2.8剧本表示2.9其他方法第93页，课件共156页，创作于2023年2月2.6语义网络法

（SemanticNetworkRepresentation）目前，语义网络已经成为人工智能中应用较多的一种知识表示方法，尤其是在自然语言处理方面的应用。语义网络表示法第94页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.1语义网络概念及结构语义网络

一般由一些最基本的语义单元组成。这些最基本的语义单元被称为语义基元，可用如下三元组来表示为：（节点1，弧，节点2）

每一个要表达的事实用一个“结点”表示，而事实之间的关系用“弧线”表示。ABRDBACR5R4R2R1R3语义基元结构语义网络结构第95页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系类属关系类属关系是指具有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系，它体现的是“具体与抽象”、“个体与集体”的层次分类。

类属关系实例注：在类属关系中，具体层的结点除了具有抽象层结点的所有属性外，还可以增加一些自己的个性。

常用的类属关系有：

AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。

AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。

ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。第96页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系包含关系也称为聚类关系，是指具有组织或结构特征的“部分与整体”之间的关系，它和类属关系的最主要的区别就是包含关系一般不具备属性的继承性。包含关系

包含关系实例

常用的包含关系的有：

Part_of:表示一个事物是另一个事物的一部分，或说是部分与整体的关系。用它连接的上下层节点的属性很可能是很不相同的，即Part_of联系不具备属性的继承性。第97页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系属性关系是指事物和其属性之间的关系。属性关系

例：鸟有翅膀

属性关系实例

常用的属性的关系有：Have：表示一个结点具有另一个结点所描述的属性。Can：表示一个结点能做另一个结点的事情。第98页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系时间关系是指不同事件在其发生时间方面的先后关系，节点间不具备属性继承性。时间关系例如：香港回归之后，澳门也回归了。常用的时间关系有：Before：表示一个事件在一个事件之前发生。After：表示一个事件在一个事件之后发生。第99页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系位置关系是指不同事物在位置方面的关系。节点间不具备属性继承性。位置关系常用的位置关系有：Located-on:表示一物体在另一物体之上。Located-at:表示一物体在某一位置。Located-under:表示一物体在另一物体之下。Located-inside:表示一物体在另一物体之中。Located-outside:表示一物体在另一物体之外。第100页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系相近关系是指不同事物在形状、内容等方面相似和接近。相近关系常用的相近关系有：Similar-to:表示一事物与另一事物相似。Near-to:表示一事物与另一事物接近。第101页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系

因果关系是指由于某一事件的发生而导致另一事物的发生，适合表示规则性知识。因果关系通常用If-then联系表示两个节点之间的因果关系，其含义是“如果……，那么……”。第102页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系

组成关系是一种一对多的联系，用于表示某一事物由其它一些事物构成，通常用Composed-of联系表示。组成关系

Composed-of联系所连接的节点间不具备属性继承性。第103页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系多元逻辑关系 例如AC米兰队和国际米兰队在一场足球比赛中的成绩为0：1，逻辑表示法为SCORE(AC-MILAN,INTER-MILAN,0:1),可以通过加入附加结点的办法将其改成语义网络表示法，其根本方法是将多元关系表示成二元关系的组合或合取。本例通过加入附加结点G22。多元逻辑关系语义网络实例从图中可以看出，原来的多元关系都变成了G22结点属性。

第104页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系例MichealisanemployeeandJackishisboss.SomedayMichealkickedhisboss.语义描述第105页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系用语义网络表示下列命题（1）猪和羊都是动物；（2）猪和羊都是哺乳动物；（3）野猪是猪，但生长在森林中；（4）山羊是羊，头上长着角；（5）绵羊是一种羊，它能生产羊毛。例分析对象有猪、羊、动物、哺乳动物、野猪、山羊、绵羊、森林、羊毛、角等。语义关系，“动物”和“哺乳动物”、“哺乳动物”和“猪”、“哺乳动物”和“羊”、“羊”和“山羊”及“绵羊”、“野猪”和“猪”之间的关系是“是一种”的关系，可用AKO来表示。“山羊”和“头上有角”之间是一种属性关系，可用HAVE来描述；“绵羊”和“羊毛”之间是一种属性关系，可用HAVE来描述；“野猪”和“森林”之间是位置关系，可用Locate-at来表示。第106页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系语义网络AKOAKOHAVEHAVELocate-at山羊动物羊猪绵羊野猪哺乳动物头上有角羊毛森林AKOAKOAKOAKO猪和羊的语义网络第107页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系上面是从关系角度考察语义网络的表达力的。下面从语句角度来考察语义网络。

例如，对于如下的语句(或事件)：小王送给小李一本书。用语义网络可表示为图1，其中S代表整个语句。这种表示被称为是自然语言语句的深层结构表示。语义网络也能表示用谓词逻辑表示的形式语言语句。例如：x(student(x)∧read(x，三国演义))

即“某个学生读过《三国演义》”，其语义网络表示为图2。第108页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系图1语句(事件)的语义网络

送书小王小李书giverrecipientSobject小王送给小李一本书。

第109页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系图2谓词公式的语义网络

谓词逻辑表示的形式语言语句。例如：

x(student(x)∧read(x，三国演义))即“某个学生读过《三国演义》。第110页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系推理方法网络匹配：结构上的匹配，包括结点和弧的匹配。继承推理：利用如：成员联系、因果联系、蕴含联系等具有继承性质的语义联系建立一些并不一定显示存在于网络知识库中的网络结构。语义网络上的推理：网络上的搜索过程，正向、逆向、双向。第111页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系继承的一般规则：IFX(AKO)YandY(AKO)ZthenX(AKO)ZIFX(ISA)YandY(AKO)ZthenX(ISA)ZIFX(AKO)YandY(属性)ZthenX(属性)ZIFX(ISA)YandY(属性)ZthenX(属性)ZIFX(属性)YandY(AKO)ZthenX(属性)ZIFX(属性)YandY(ISA)ZthenX(属性)Z第112页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.2语义网络基本语义联系类属关系类属关系是指具有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系，它体现的是“具体与抽象”、“个体与集体”的层次分类。常用的类属关系有：

AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。

AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。

ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。第113页，课件共156页，创作于2023年2月2.6.3语义网络的特点语义网络图的好处是直观、清晰缺点是表达范围有限。如，一旦有多个结点，而且各结点之间又有联系，则这个网络就很难辨请了。第114页，课件共156页，创作于2023年2月第二章知识表示方法2.1知识表示概述2.2状态空间法2.3问题归约法2.4产生式表示法2.5谓词逻辑法2.6语义网络法2.7框架表示2.8剧本表示2.9其他方法第115页，课件共156页，创作于2023年2月2.7框架表示法框架表示法是以框架理论为基础发展起来的一种结构化的知识表示，它适用于表达多种类型的知识。框架理论的基本观点是：人脑已存储有大量的典型情景，当面临新的情景时，就从记忆中选择一个称作框架的基本知识结构，其具体内容依新的情景而改变，形成对新情景的认识又记忆于人脑中。

框架表示法第116页，课件共156页，创作于2023年2月2.7.1框架的构成一般结构人类对于一件事的了解，表现在对于这件事物的诸方面，即属性的了解。掌握了事物的属性，也就有了关于事物的知识，知识表示是从属性描述开始的。框架：框架是一种描述所论对象（一个事物、一个事件、一个概念）属性的数据结构。框架的结构：一个框架是由若干槽组成，每个槽又可以有若干个侧面。槽用来描述所论对象的某方面的属性，侧面用来描述相应属性的一个方面。槽和侧面所具有的属性值分别称为槽值和侧面值。

第117页，课件共156页，创作于2023年2月2.7.1框架的构成一般结构框架网络：框架中的槽值或侧面值可以是另一个框架的名字，这就在框架之间建立了联系，构成了框架网络。通过框架网络可以找到另一个框架。继承性是框架表示法的一个重要特征。它不仅可以在两层框架之间实现继承关系，而且可以通过两两的继承关系，从最底层追溯到最高层，使最高层的信息逐层向底层传递。

第118页，课件共156页，创作于2023年2月2.7.1框架的构成一般结构其一般形式是:

框架名槽名1槽值1|侧面名11侧面值111，侧面值112，…

侧面名12侧面值121，侧面值122，…

槽名2槽值2|侧面名21侧面值211，侧面值212，…

侧面名22侧面值221，侧面值222，…

…

槽名k槽值k|侧面名k1侧面值k11，侧面值k12，…

侧面名k2侧面值k21，侧面值k22，…第119页，课件共156页，创作于2023年2月

即一个框架一般有若干个槽，一个槽有一个槽值或者有若干个侧面，而一个侧面又有若干个侧面值。其中槽值和侧面值可以是数值、字符串、布尔值，也可以是一个动作或过程，甚至还可以是另一个框架的名字。第120页，课件共156页，创作于2023年2月表示对象间关系的常用槽名：

用于指出部分和全体的关系。用Part-of槽指出的联系所描述的下层框架和上层框架之间不具有继承性。用来表示AKO槽的逆关系。用Instance槽指出的联系都具有继承性，即下层框架可继承上层框架中所描述的属性或值。用于指出对象间抽象概念上的类属关系，直观意义是“是一个”，“是一种”，“是一只”等。一般用ISA槽指出的联系都具有继承性。用于具体地指出对象间的类属关系。其直观意义是“是一种”。ISA槽Instance槽AKO槽Part-of槽槽名2.7.1框架的构成第121页，课件共156页，创作于2023年2月2.7.2框架表示知识举例“教师”的框架。框架名：<教师>

类属：<知识分子>

工作：范围：（教学，科研）缺省：教学性别：（男，女）学历：（中专，大学）类别：（<小学教师>，<中学教师>，<大学教师>）例分析框架名：“教师”含有5个槽，槽名分别为：“类属”、“工作”、“性别”、“学历”和“类别”。槽名后面是其槽值。槽值“<知识分子>”又是一个框架名。“范围”、“缺省”是槽“工作”的两个不同的侧面，其后是侧面值。另外，用<>括的槽值也是框架名。第122页，课件共156页，创作于2023年2月name:计算机主机super-class:计算机sub-class:微机，小型机，大型机品牌：联想厂商:北京联想集团公司

CPU:品牌： 型号:主板： 品牌： 型号:内存:硬盘:……例： frame:

计算机主机第123页，课件共156页，创作于2023年2月2.7.3框架系统的推理基于框架的推理方法是继承。所谓继承，就是子框架可以拥有其父框架的槽及其槽值。实现继承的操作有匹配、搜索和填槽。匹配就是问题框架同知识库中的框架的模式匹配。所谓问题框架，就是要求解某个问题时，先把问题用一个框架表示出来，然后与知识库中的已有框架进行匹配。如果匹配成功，就可获得有关信息。搜索就是沿着框架间的纵向和横向联系，在框架网络中进行查找。搜索的目的是为了获得有关信息。第124页，课件共156页，创作于2023年2月2.7.4框架表示法的特点继承性结构化自然性推理灵活多变ABCD框架表示法的主要不足之处在于它不善于表达过程性知识。因此它经常与产生式表示法结合起来使用，以取得互补效果。第125页，课件共156页，创作于2023年2月用“If…then…”的形式表示知识，并模拟人类求解问题的思维过程格式固定、形式单一、规则间相互独立匹配提供的信息只有成功与失败，匹配一般无递归，系统容易建立推理方式单纯、知识库与推理机分离，修改方便、容易理解既可以表示确定性知识，又可以表示不确定知识既利于表示启发性知识，又利于表示过程性知识2.4.5产生式系统的特点优点第126页，课件共156页，创作于2023年2月2.4.5产生式系统的特点缺点求解效率低：各规则之间的联系以数据库为媒介，求解过程是一种反复进行的“匹配－冲突消除－执行”的过程不能表示结构性的知识：产生式表示的知识有一定的格式，且规则之间不能直接调用，因此那些具有结构关系或层次关系的知识不易用它表示出来组合爆炸问题：模式匹配最浪费时间，匹配时间与产生式规则数目及工作存储器中元素数目的乘积成正比。产生式规则数目大时，匹配时间可能超过人们的忍耐程度控制饱和问题：很难设计适应各种情况下竞争消除的策略第127页，课件共156页，创作于2023年2月第二章知识表示方法2.1知识表示概述2.2状态空间法2.3问题归约法2.4产生式表示法2.5谓词逻辑法2.6语义网络法2.7框架表示2.8剧本（脚本）表示

2.9其他方法第128页，课件共156页，创作于2023年2月剧本表示法：剧本的知识表示方法与框架类似，由一组槽组成，用来表示特定领域内一些事件的发生序列。剧本方式是采用一个专用的框架，用来表示特定领域的知识。剧本通过一些元语作为槽名来代表要表示的对象的基本行为。有些象电影剧本。第129页，课件共156页，创作于2023年2月开场条件

1．病人有病。

2．病人的病需要找医生诊治。

3．病人有钱。

4．病人能够去医院。

角色

病人、医生、护士。

道具

医院、挂号室、椅子、

桌子、药方、药房、

钱、药。

场景

场景1进入医院（1）

病人走进医院（2）

病人挂号（3）

病人在椅子上坐下等待看病

场景2看病（1）

病人进入医生的办公室（2）

病人向医生介绍病状（3）

医生向病人解释病情（4）

医生给病人开药方

场景3交费（1）

病人到交费处（2）

病人递交药方（3）

病人交钱（4）

病人取回药方及收据

场景4取药（1）

病人到药房（2）

病人递交药方（3）

病人取药

场景5离开（1）

病人离开医院

结果

1．病人看病了，明白了自己的病是怎么回事。

2．病人花了钱，买了药。

3．医生付出了劳动。

4．医院的药品少了。第130页，课件共156页，创作于2023年2月剧本表示法（推理）剧本表示的知识有强烈的因果结构，系统对事件的处理必须是一个动作完成后才能完成另一个。整个过程的启动取决于开场条件，满足剧本的开场条件，剧本中的事件才有可能发生。而剧本的结果就是动作完成后的系统结果。由于剧本是以非常固定的形式描述的，在预言一些没有直接提到的事件方面特别有用。如已知某一剧本适用于所给定的情形，一旦剧本被起用，则可以应用它按照事件发生的顺序推理。如果事件被强行中断，也就是给定的情节中的某个时间与剧本中的事件不能对应时，则剧本便不能预测被中断以后的事件。如，上例中，如果医生说病人没病，病人就回家了。那么，对于病人所发生的变化；医院的药所发生的变化都不能作出推断。第131页，课件共156页，创作于2023年2月与框架相比，剧本要呆板得多，知识表达的范围也很窄，但对于表达事先构思好的特定知识，如理解故事情节等是非常有效的。第132页，课件共156页，创作于2023年2月第二章知识表示方法2.1知识表示概述2.2状态空间法2.3问题归约法2.4产生式表示法2.5谓词逻辑法2.6语义网络法2.7框架表示2.8剧本（脚本）表示2.9其他方法第133页，课件共156页，创作于2023年2月上述的知识表示虽各有特点，而且适用的领域也不同。如：谓词逻辑方法只适用于确定性、陈述性、静态性知识，而对动态的、变化性、模糊性知识则很难表示。产生式规则方法推理方法太单一，如果前提条件太多，或规则条数太多，则推理的速度将慢得惊人。语义网络方法表达的知识面比较窄。框架方法表示的知识横向关系不太明确。（纵向从属继承关系很明确）对于复杂的、深层次的知识，就很难用一种知识表示来解决问题。2.9.1混合型知识表示法第134页，课件共156页，创作于2023年2月根据需要表示的知识的特征来决定用二、三种方式联合表示。2.9.1混合型知识表示法逻辑与框架：框架里的槽值可以对应于谓词项。语义网络与框架：结点与框架对应，结点的参数就是框架的槽值。产生式与框架：框架的槽值对应于一条产生式规则。与神经网络结合。第135页，课件共156页，创作于2023年2月框架与产生式在产生式系统中，随着产生式规则数量的增加，系统设计者难以理解规则之间的相互作用。因此，需要对规则适当划分，将其组织成易于管理的功能模块。框架系统具有组织成块知识的良好特性。两者的有机结合，有利于系统的开发、调试和管理。

2.9.1混合型知识表示法框架的表示机制可以用作产生式语言和推理机制设计的一个重要构件。框架可以直接用于表示规则。

第136页，课件共156页，创作于2023年2月2.9.1混合型知识表示法

需要指出的是，产生式规则也可用框架表示。

例如，产生式如果头痛且发烧，则患感冒。

用框架表示可为：

框架名：<诊断1>

前提：条件1:头痛条件2:发烧结论：患感冒第137页，课件共156页，创作于2023年2月2.9.2面向对象表示法几年来，在智能系统的设计和构造中，人们开始使用面向对象的的思想、方法和开发技术，并在知识表示、知识库的组成与管理、专家系统设计等方面取得了快速的进展。

面向对象表示法第138页，课件共156页，创作于2023年2月面向对象的基本概念对象类封装广义地讲，“对象”指客观世界中的任何事物，它既可以是一个具体的简单事物，也可以是由多个简单事物组合而成的复杂事物。从问题求解的角度讲，对象是与问题领域有关的客观事物。指一个对象的状态只能由它的私有操作来改变它，其它对象的操作不能直接改变它的状态。是一种信息隐藏技术，封装是面向对象方法的重要特征之一。

是对一组相似对象的抽象。一个类实际上定义了一种对象类型，它描述了属于该对象类型的所有对象的性质。第139页，课件共156页，创作于2023年2月面向对象的基本概念消息指在通信双方之间传递的任何书面、口头或代码的内容。同一消息可以送往不同的对象，不同对象对于相同形式的信息可以有不同的解释和不同的反应。一个对象可以接收不同形式、不同内容的多个消息。继承指父类所具有的数据和操作可以被子类继承，除非在子类对相应数据及操作重新进行了定义。面向对象的继承关系与框架间属性的继承关系类似，可以避免信息的冗余。

继承和封装是衡量一种语言是否是面向对象的程序设计语言的两个重要标准。第140页，课件共156页，创作于2023年2月类和对象

面向对象的程序设计的思路和人们日常生活中处理问题的思路是相似的。分类——人类通常的思维方法分类所依据的原则——抽象忽略事物的非本质特征，只注意那些与当前目标有关的本质特征，从而找出事物的共性，把具有共同性质的事物划分为一类，得出一个抽象的概念。例如，石头、树木、汽车、房屋等都是人们在长期的生产和生活实践中抽象出的概念。第141页，课件共156页，创作于2023年2月对象（object）一般意义上的对象：是现实世界中一个实际存在的事物。可以是有形的（例如一辆汽车），也可以是无形的（例如一项计划）。是构成世界的一个独立单位，具有:

静态特征：可以用某种数据来描述

动态特征：对象所表现的行为或具有的功能第1