课件：推理方法及其分类 (1)讲解

第二章人工智能03推理方法及其分类CARS1、按推理的逻辑基础分类推理方法及其分类可分为演绎推理、归纳推理、默认推理演绎推理：演绎推理是从已知的一般性知识出发，去推出蕴含在这些已知知识中的适合于某种个别情况的结论。是一种由一般到个别的推理方法，其核心是三段论。例如：有如下三个判断：

①

计算机系的学生都会编程序；（一般性知识）

②

张三是计算机系的一位学生；（具体情况）

③

张三会编程序。（结论）这是一个三段论推理。其中，①是大前提，②是小前提；③是经演绎推出来的结论。可见，其结论是蕴含在大前提中的。归纳推理推理方法及其分类是一种由个别到一般的推理方法。归纳推理的类型

按照所选事例的广泛性可分为完全归纳推理和不完全归纳推理。按照推理所使用的方法可分为枚举、类比、统计和差异归纳推理等。完全归纳推理推理方法及其分类是指在进行归纳时需要考察相应事物的全部对象，并根据这些对象是否都具有某种属性，推出该类事物是否具有此属性。如，计算机质量检验。不完全归纳推理是指在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象，就得出了关于该事物的结论。例如，计算机，随机抽查。

枚举归纳推理推理方法及其分类是指在进行归纳时，如果已知某类事物的有限可数个具体事物都具有某种属性，则可推出该类事物都具有此种属性。例如：设有如下事例：

张三是计算机系学生，他会编程序；

李四是计算机系学生，他会编程序；…………

当这些具体事例足够多时，就可归纳出一个一般性的知识：凡是计算机系的学生，就一定会编程序。

默认推理推理方法及其分类默认推理又称为缺省推理，它是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。由于这种推理允许某些默认条件是成立的，这就摆脱了需要知道全部有关事实才能进行推理的束缚，使得推理在知识不完全的情况下也能进行。在默认推理中，如果到某一时刻发现原先所做的默认不正确，则要撤销所做的默认以及由此默认推出的所有结论，重新按新情况进行推理。演绎推理与归纳推理的区别推理方法及其分类演绎推理是在已知领域内的一般性知识的前提下，通过演绎求解一个具体问题或者证明一个结论的正确性。它所得出的结论实际上早已蕴含在一般性知识的前提中，演绎推理只不过是将已有事实揭露出来，因此它不能增殖新知识。归纳推理所推出的结论是没有包含在前提内容中的。这种由个别事物或现象推出一般性知识的过程，是增殖新知识的过程。例如：一位计算机维修员，从书本知识，到通过大量实例积累经验，是一种归纳推理方式。运用这些一般性知识知识去维修计算机的过程则是演绎推理。2、单调推理、非单调推理推理方法及其分类按推理过程中推出的结论是否单调地增加，或推出的结论是否越来越接近目标，可分为单调推理和非单调推理。单调推理：在推理过程中随着推理的向前及新知识的加入，推出的结论是呈单调增加的趋势，并且越来越接近最终目标，在推理过程中不出现反复的情况，即不会由于新知识的加入否定了前面推出的结论，从而使推理又回到前面的某一步。非单调推理：在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使得推理退回到前面的某一步，重新开始。

3、确定性推理、不确定性推理推理方法及其分类按推理时所用知识的确定性来划分，推理可分为确定性推理、不确定性推理。

确定性推理（精确推理）：如果在推理中所用的知识都是精确的，即可以把知识表示成必然的因果关系，然后进行逻辑推理，推理的结论或者为真，或者为假，这种推理就称为确定性推理。

不确定性推理（不精确推理）：在人类知识中，有相当一部分属于人们的主观判断，是不精确的和含糊的。由这些知识归纳出来的推理规则往往是不确定的。基于这种不确定的推理规则进行推理，形成的结论也是不确定的，这种推理称为不确定性推理。在专家系统中，主要使用的是不确定性推理。4、启发式推理、非启发式推理推理方法及其分类如果按推理程中是否运用于问题有关的启发性知识，推理可分为启发式推理与非启发式推理。启发式推理：如果在推理过程中，运用了与问题有关的启发性知识，即解决问题的策略、技巧及经验，以加快推理过程