人工智能 课件 第二章 知识表示和逻辑推理

人工智能第2章知识表示和逻辑推理本章简介智能行为的基础是知识，尤其是所谓的常识性知识。人类的智能行为对于知识的依赖主要表现在对于知识的利用，即利用已经具有的知识进行分析、猜测、判断、预测等等。知识表示和逻辑推理是人工智能的基础。为使计算机具有智能行为,需要解决如何在计算机上表达人类的知识以及如何像人一样利用知识（进行逻辑推理）的问题。本章将讨论知识表示和逻辑推理的基本概念、方法和技术。本章提纲2.1知识和推理的关系2.2一阶谓词逻辑表示法2.3产生式表示法2.5语义网络表示法2.4框架表示法本章提纲2.6自然演绎推理2.7归结演绎推理2.8与/或形演绎推理2.10证据理论2.9主观贝叶斯推理2.11语义网络表示法本章提纲2.1知识和推理的关系2.2一阶谓词逻辑表示法2.3产生式表示法2.5语义网络表示法2.4框架表示法2.1.1知识的定义数据与信息数据：用一定的形式（如符号及其组合）表示出来的信息数据泛指对客观事物的数量、属性、位置及其相互关系的抽象表示。它既可以是一个数，例如整数、小数、正数、负数，也可以是由一组符号组合而成的字符串，例如一个人的姓名、性别、地址或者一条消息等等。数据与信息是两个密切相关的概念。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合下的具体含义，或者说信息是数据的语义，只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。2.1.1知识的定义什么是知识知识：人们在长期的生活及社会实践中、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验，人们把实践中获得的信息关联在一起，就获得了知识。知识是经过削减、塑造、解释、选择和转换的信息。信息之间有多种关联形式，用得最多的一种是如果……，则……例：如果大雁向南飞，则冬天就要来临了。知识反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识。2.1.2知识的特性相对正确性知识是人们对客观世界认识的结晶，并且又受到长期实践的检验。在一定的条件及环境下，知识一般是正确的，可信任的，但其正确性受限于特定环境。不确定性知识可能是模糊的、不精确的,存在真与假之间的中间状态。造成知识具有不确定性的原因主要包括1）随机性2）模糊性3）不完全性4）经验性可表示性与可利用性知识可以用适当形式表示出来，如用语言、文字、图形、神经元网络等，并且可以被利用来解决问题。2.1.3知识的分类根据知识的作用范围划分常识性知识:通用性知识,适用于所有领域。领域性知识:面向特定领域的专业知识，如专家的经验及有关理论。根据知识的作用及表示划分事实性知识:描述领域内的有关概念、事实，事物的属性及状态等,一般采用直接表达的形式。过程性知识:用于指出如何处理与问题相关的信息以求得问题的解,一般是通过对领域内各种问题的比较与分析得出的规律性的知识，由领域内的规则、定律、定理及经验构成。控制性知识:又称为深层知识或者元知识，它是关于如何运用已有的知识进行问题求解的知识，因此又称为“关于知识的知识”。2.1.3知识的分类根据知识的确定性划分确定性知识：可指出其真值为“真”或“假”的知识，是精确性的知识。不确定性知识：具有“不确定”特性的知识，它是对不精确、不完全及模糊性知识的总称。根据知识的结构及表现形式划分逻辑性知识：反映人类逻辑思维过程的知识。形象性知识：通过事物的形象建立起来的知识。从抽象的、整体的观点来划分可划分为零级知识、一级知识、二级知识等，每一级知识都对其低一层的知识有指导意义。在实际应用中，通常把零级知识与一级知识统称为领域知识，而把二级以上的知识统称为元知识。2.1.4知识的表示符号表示法用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次序组合起来表示知识的一类方法，主要用来表示逻辑性知识。连接机制表示法用神经网络技术把各种物理对象以不同的方式及次序连接起来，并在其间传递及加工各种包含具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识，特别适用于表示各种形象性知识。说明性表示法着重于知识的静态方面，如客体、事件、事实及其相互关系和状态等，其控制性知识包含在控制系统中。过程性表示法强调对知识的利用，着重于知识的动态方面。其控制性知识全部嵌入对知识的描述中，且将知识包含在若干过程中。2.1.4知识的表示对同一知识，一般都可以用多种方法进行表示，但其效果却不相同。因为不同领域中的知识一般都有不同的特点，而每一种表示方法也各有自己的长处与不足。在选择知识表示方法时，应从以下几个方面进行考虑：1）充分表示领域知识2）有利于对知识的利用3）便于对知识的组织、维护与管理4）便于理解和实现2.1.5推理及其分类推理的定义及构成推理是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。推理的构成主要包括两种判断：一种是已知的判断，另一种是由已知判断推出的新判断，即推理的结论。推理的分类从新判断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理及默认推理。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与不确定性推理。按推理过程中推出的结论是否单调地增加，推理又分为单调推理与非单调推理。从方法论的角度划分，推理可分为基于知识的推理、统计推理及直觉推理。2.1.5推理及其分类演绎推理演绎推理是从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于具体情况的结论。演绎推理经常采用三段论式，它包括：（1）大前提，这是已知的一般性知识或假设；（2）小前提，这是关于所研究的具体情况或个别事实的判断；（3）结论，这是由大前提推出的适合于小前提所示情况的新判断。例：（1）电气工程师从事电气专业工程设计；（2）高波是一名电气工程师；（3）所以，高波从事电气专业工程设计。2.1.5推理及其分类归纳推理归纳推理是从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。从归纳时所选事例的广泛性来划分，归纳推理又可分为完全归纳推理与不完全归纳推理两种。例：（1）完全归纳推理某厂进行产品质量检查，对每一件产品都进行了严格检查推导出结论：该厂生产的产品是合格的（2）不完全归纳推理检查产品质量时，只是随机地抽查了部分产品，它们都合格推导出结论：该厂生产的产品是合格的2.1.5推理及其分类默认推理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。例如，在条件A已成立的情况下，如果没有足够的证据能证明条件B不成立，则就默认B是成立的，并在此默认的前提下进行推理，推导出某个结论。摆脱了需要知道全部有关事实才能进行推理的要求，使得在知识不完全的情况下也能进行推理。如果到某一时刻发现原先所作的默认不正确，则要撤消所作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。2.1.5推理及其分类确定性推理、不确定性推理确定性推理：推理时所用的知识都是精确的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真，或者为假，没有第三种情况出现。（经典逻辑推理）不确定性推理：推理时所用的知识不都是精确的，推出的结论也不完全是肯定的。其真值位于真与假之间，命题的外延模糊不清。2.1.5推理及其分类单调推理、非单调推理单调推理：在推理过程中随着推理的向前推进及新知识的加入，推出的结论呈单调增加的趋势，并且越来越接近最终目标，不会由于新知识的加入否定了前面推出的结论。（基于经典逻辑的演绎推理）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。非单调推理多是在知识不完全的情况下发生的。（默认推理）2.1.5推理及其分类基于知识的推理、统计推理、直觉推理基于知识的推理：根据已掌握的事实，通过运用知识进行的推理。例：医生根据病人的症状及检验结果，运用医学知识进行推理，最后给出诊断结论及治疗方案。统计推理：根据对某事物的数据统计进行的推理。例：农民根据对农作物的产量统计，得出是否增产的结论，从而可找出增产或者减产的原因。直觉推理：又称为常识性推理，是根据常识进行的推理。例：从某建筑物下面走过时，猛然发现有一物体从建筑物上掉落下来，这时你立即意识到有危险并躲开。本章主要内容图2-1第二章主要内容本章提纲2.1知识和推理的关系2.2一阶谓词逻辑表示法2.3产生式表示法2.5语义网络表示法2.4框架表示法2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础命题与真值定义2.1一个陈述句称为一个断言。凡有真假意义的断言称为命题。命题的意义通常称为真值，它只有真、假两种情况。当命题的意义为真时，则称该命题的真值为真，记为T；反之，则称该命题的真值为假，记为F。一个命题不能同时既为真又为假。一个命题可在一定条件下为真，在另一种条件下为假。没有真假意义的感叹句、疑问句等都不是命题。2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础论域与谓词论域是由所讨论对象之全体构成的非空集合。论域中的元素称为个体，论域也常称为个体域。例:整数的个体域是由所有整数构成的集合，每个整数都是该个体域中的一个个体。在谓词逻辑中，命题是用谓词来表示的。一个谓词可分为谓词名和个体两部分。其中，个体是命题中的主语，谓词名是命题的谓语。定义2.2设D是个体域。是一个映射，其中则称P是一个n元谓词（n=1，2，…），记为P(x1,x2,…,xn)。其中，x1，x2，…，xn为个体变元。2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础连接词与量词（1）连接词连接词是用来连接简单命题，并由简单命题构成复合命题的逻辑运算符号。它们分别是：¬：称为“非”或者“否定”。表示对其后面的命题的否定。˅：称为“析取”。表示所连接的两个命题间具有“或”的关系。˄：称为“合取”。表示所连接的两个命题间具有“与”的关系。→：称为“条件”或“蕴涵”。它示“若……，则……”的语义。↔：称为“双条件”。表示“当且仅当”的语义。2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础连接词与量词（1）连接词PQ¬PP˅QP˄QP→QP↔QTTFTTTTTFFTFFFFTTTFTFFFTFFTT表

2‑1谓词逻辑真值表2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础连接词与量词（2）量词全称量词“∀”：“所有的”、“任一个”；存在量词“∃”：“至少有一个”、“存在有”。全称量词的定义：命题(∀x)P(x)为真，当且仅当对论域中的所有x，都有P(x)为真。命题(∀x)P(x)为假，当且仅当至少存在一个x0∈D，使得P(x0)为假。存在量词的定义：命题(∃x)P(x)为真，当且仅当至少存在一个x0∈D，使得P(x0)为真。命题(∃x)P(x)为假，当且仅当对论域中的所有x，都有P(x)为假。2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础项与合式公式在一阶谓词演算中，合法的表达式称为合式公式（即谓词公式）。对合式公式的定义将涉及到“项”的概念，下面分别给出它们的定义。定义2.4项满足如下规则：（1）单独一个个体是项；（2）若t1，t2，…，tn是项，f是n元函数，则f(t1,t2,…,tn)是项；（3）由（1）、（2）生成的表达式是项。定义2.5原子谓词公式的含义为：若t1，t2，…，tn是项，P是谓词符号，则称P(t1,t2,…,tn)为原子谓词公式。2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础项与合式公式定义2.6满足如下规则的谓词演算可得到合式公式：（1）单个原子谓词公式是合式公式；（2）若A是合式公式，则¬A也是合式公式；（3）若A，B都是合式公式，则A˅B，A˄B，A→B，A↔

B也都是合式公式；（4）若A是合式公式，x是项，则(∀x)A和(∃x)A也都是合式公式。在合式公式中，连接词的优先级别是：¬，˄，˅，→，↔2.2.1一阶谓词逻辑表示的逻辑基础自由变元和约束变元辖域:位于量词后面的单个谓词或者用括弧括起来的合式公式。约束变元：辖域内与量词中同名的变元。自由变元：不受约束的变元。例：(∀x)(P(x,y)→Q(x,y))˅R(x,y)式中，(P(x,y)→Q(x,y))是(∀x)的辖域，辖域内的变元x是受(∀x)约束的变元；R(x,y)中的x是自由变元；公式中所有的y都是自由变元。2.2.2一阶谓词逻辑表示方法（1）首先定义谓词，指出每个谓词的确切含义；（2）再用连接词把有关的谓词连接起来，形成一个谓词公式表达一个完整的意义。例2.1用一阶谓词逻辑表示下列知识：小王是电气工程系的一名学生。小王喜欢编程序。有的电气工程系的学生不喜欢编程序。首先定义谓词：ELECTRIC(x)：x是电气工程系的学生。LIKE(,)：喜欢。此时可把上述知识分别表示为：COMPUTER(Xiaowang)LIKE(Xiaowang,programming)(∃x)(ELECTRIC(x)→¬LIKE(x,programming))例2.2用一阶谓词逻辑表示下列知识：所有的整数不是偶数就是奇数。首先定义谓词：I(x)：x是整数。E(x)：x是偶数。O(x)：x是奇数。此时可把上述知识分别表示为：(∀x)(I(x)→E(x)˅O(x))(谓词公式表示知识步骤2.2.3一阶谓词逻辑表示法的特点优点（1）自然性（2）精确性（3）严密性（4）模块化局限性（1）知识表示范围的局限性只能表示精确性的知识，不能表示不精确、模糊性的知识。（2）容易产生组合爆炸随着事实数目的增大及盲目地使用推理规则，可能形成组合爆炸。（3）效率低本章提纲2.1知识和推理的关系2.2一阶谓词逻辑表示法2.3产生式表示法2.5语义网络表示法2.4框架表示法2.3.1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或者IFPTHENQ整个产生式的含义是：如果前提P被满足，则可推出结论Q或执行Q所规定的操作。蕴含式与产生式的区别（1）蕴含式只能表示精确知识，其值或者为真，或者为假，而产生式不仅可以表示精确知识，而且还可以表示不精确知识。（2）产生式中已知事实与前提所规定的条件，只要按某种算法求出的相似度落在某个预先指定的范围内就认为是可匹配的，但对谓词逻辑的蕴含式来说，其匹配总要求是精确的。2.3.1产生式的基本形式用巴科斯范式BNF（BackusNormalForm）给出产生式的形式描述及语义如下：<产生式>::=<前提>→<结论><前提>::=<简单条件>|<复合条件><结论>::=<事实>|<操作><复合条件>::=<简单条件>AND<简单条件>[(AND<简单条件>)…]|<简单条件>OR<简单条件>[(OR<简单条件>)…]<操作>::=<操作名>[(<变元>,…)]2.3.2产生式系统一般来说，一个产生式系统由以下三个基本部分组成：规则库，综合数据库，控制系统。图2-2产生式系统基本结构规则库用于描述相应领域内知识的产生式集合称为规则库。在建立规则库时应注意：（1）有效地表达领域内的过程性知识。（2）对知识进行合理的组织与管理。2.3.2产生式系统一般来说，一个产生式系统由以下三个基本部分组成：规则库，综合数据库，控制系统。图2-2产生式系统基本结构综合数据库综合数据库又称为事实库、上下文、黑板等。它是一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构，例如问题的初始状态、原始证据、推理中得到的中间结论及最终结论。当规则库中某条产生式的前提可与综合数据库中的某些已知事实匹配时，该产生式就被激活，并把用它推出的结论放入综合数据库中，作为后面推理的已知事实。显然，综合数据库的内容是在不断变化的，是动态的。2.3.2产生式系统一般来说，一个产生式系统由以下三个基本部分组成：规则库，综合数据库，控制系统。图2-2产生式系统基本结构控制系统控制系统又称为推理机构，由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。它要做以下几项主要的工作：1）按一定的策略从规则库选择规则与综合数据库中的已知事实进行匹配。2）匹配成功的规则可能不止一条，此时，推理机构须调用相应的解决冲突策略进行消解，以便从中选出一条执行。2.3.2产生式系统一般来说，一个产生式系统由以下三个基本部分组成：规则库，综合数据库，控制系统。图2-2产生式系统基本结构控制系统3）在执行某一条规则时，如果该规则的右部是一个或多个结论，则把这些结论加入到综合数据库中；如果规则的右部是一个或多个操作，则执行这些操作。4）对于不确定性知识，在执行每一条规则时还要按一定算法计算结论的不确定性。5）随时掌握结束产生式系统运行的时机，以便在适当的时候停止系统的运行。2.3.3产生式系统的分类按规则库及综合数据库的性质及结构特征进行分类，产生式系统可分为：可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统。可交换的产生式系统如果一个产生式系统对规则的使用次序是可交换的，就称这样的产生式系统为可交换的产生式系统。在可交换产生式系统中，综合数据库DB的内容是递增的，即对规则的任何执行序列

都有

2.3.3产生式系统的分类可分解的产生式系统

2.3.3产生式系统的分类可恢复的产生式系统

2.3.4产生式表示法的特点优点（1）自然性（2）模块性（3）有效性（4）清晰化局限性（1）效率不高由于规则库一般都比较庞大，而匹配又是一件十分费时的工作，因此其工作效率是不高的。在求解复杂问题时容易引起组合爆炸。（2）表达能力较低产生式适合于表达具有因果关系的过程性知识，但对具有结构关系的知识却无能为力。本章提纲2.1知识和推理的关系2.2一阶谓词逻辑表示法2.3产生式表示法2.5语义网络表示法2.4框架表示法2.4.1框架框架是一种描述所论对象属性的数据结构。在框架理论中，将其视作知识表示的一个基本单位。一个框架中可以有任意有限数目的槽、侧面和侧面值，视其描述的属性而定。2.4.1框架例：2.4.1框架（1）框架名的值允许带有参数。此时，当另一个框架调用它时需要提供相应的实在参数。（2）当槽值或侧面值是一个过程时，它既可以是一个明确表示出来的<动作>串，也可以是对主语言的某个过程的调用，从而可将过程性知识表示出来。（3）当槽值或侧面值是谓词时，其真值由当时谓词中变元的取值确定。（4）槽值或侧面值为<空>时，表示该值等待以后填入，当时还不能确定。（5）<约束条件>是任选的，当不指出约束条件时，表示没有约束。2.4.2框架网络框架的横向联系框架之间可以通过槽值建立横向联系。例如，在描述教师信息的框架中，“住址”槽的值可以是另一个框架的名字，如“adr_1”。横向联系使得我们可以从一个框架跳转到另一个相关框架，获取更多详细信息，极大地增强了框架网络的灵活性和信息检索能力。2.4.2框架网络框架的纵向联系框架之间通过在下层框架中设置"继承"槽，指明其上层框架，可以实现属性的继承。这种机制允许下层框架自动获得上层框架的属性和值，避免了重复描述，提高了效率。2.4.3框架中槽的设置与组织在用框架作为知识的表示模式时，对槽的设置与组织应注意以下几个方面的问题：（1）充分表达事物各有关方面的属性（2）充分表达相关事物间的各种关系（3）对槽及侧面进行合理的组织（4）有利于进行框架推理2.4.3框架中槽的设置与组织几种系统预定义槽名（1）ISA槽

用于指出事物间抽象概念上的类属关系。其直观含义是“是一个”，“是一种”，“是一只”，……。（2）AKO槽

用于具体地指出事物间的类属关系。其直观含义是“是一种”。用法类似于ISA槽。（3）Subclass槽

用于指出子类与类之间的类属关系。用法类似于ISA槽。2.4.3框架中槽的设置与组织几种系统预定义槽名（4）Instance槽

用来建立AKO槽的逆关系。当用它作为某上层框架的槽时，可用来指出它的下一层框架是哪一些。（5）Part-of槽用于指出“部分”与“全体”的关系。（6）Infer槽用于指出两个框架所描述事物间的逻辑推理关系，用它可以表示相应的产生式规则。2.4.3框架中槽的设置与组织几种系统预定义槽名（7）Possible-Reason槽与Infer槽的作用相反，它用来把某个结论与可能的原因联系起来。例如，在上述的“结论”框架中可增加一个Possible-Reason槽，其槽值是某个框架的框架名，在该框架中描述了产生“感冒”的原因，如感染了流感病毒等。除了上述七种描述框架间层次结构关系及推论关系的槽外，还有一些描述其它关系（如占有关系、时间关系、空间关系、相似关系等）的槽，在此不再一一列举。2.4.4框架系统中求解问题的基本过程在用框架表示知识的系统中，问题的求解主要是通过匹配与填槽实现的。主要过程如下：（1）把问题用一个框架表示出来（2）通过与知识库中已有框架进行匹配，找出一个或几个可匹配的预选框架作为初步假设，并收集进一步的信息（3）用某种评价方法对预选框架进行评价，以便决定是否接受它框架的匹配是通过对相应的槽的槽名及槽值逐个进行比较实现的。由于框架间存在继承关系，以及应用中问题的随机性和复杂性，这使得框架的匹配问题成为一个比较复杂且比较困难，但又不能不解决的问题。2.4.5框架表示法的特点（1）结构性框架表示法善于表达结构性的知识，能够把知识的内部结构关系及知识间的联系表示出来。（2）继承性框架表示法通过使槽值为另一个框架的名字实现框架间的联系，建立起表示复杂知识的框架网络。（3）自然性框架表示法体现了人们在观察事物时的思维活动，与人们的认识活动是一致的。（4）缺点框架表示法的主要不足之处是不善于表达过程性的知识。本章提纲2.1知识和推理的关系2.2一阶谓词逻辑表示法2.3产生式表示法2.5语义网络表示法2.4框架表示法2.5.1语义网络的概念语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。从图论的观点看，它其实就是一个“带标识的有向图”。其中，有向图的节点表示各种事物、概念、情况、属性、动作、状态等；弧表示各种语义联系，指明它所连接的节点间的某种语义关系。一个最简单的语义网络是如下一个三元组：（节点1，弧，节点2）2.5.1语义网络的概念当把多个基本网元用相应语义联系关联在一起时，就可得到一个语义网络，下面给出语义网络的BNF描述：<语义网络>：：=<基本网元>|Merge(<基本网元>,…)<基本网元>：：=<基节点><语义联系><节点><节点>：：=(<属性—值对>,…)<属性—值对>：：=<属性名>：<属性值><语义联系>：：=<系统预定义的语义联系>|<用户自定义的语义联系>2.5.2知识的语义网络表达用语义网络表示事实用短线与相应节点相连的部分是该节点所描述对象的属性下层概念可以继承上层概念的属性下层概念还可对其上层概念的属性做进一步的细化、补充、变异2.5.2知识的语义网络表达用语义网络表示事实图2‑11具有合取、析取关系的语义网络图2‑13用动作作为节点的语义网络2.5.2知识的语义网络表达用语义网络表示事实间的关系（1）分类关系（2）聚集关系（4）多元关系（5）时间、位置等关系（3）推论关系2.5.2知识的语义网络表达用语义网络表示比较复杂的知识例1一个语义网络表示两个简单事实黎明的电动车是雅迪牌，黑色。刘华的电动车是绿源牌，红色。2.5.2知识的语义网络表达用语义网络表示比较复杂的知识例2含有全称量词的语义网络1）每个学生都背诵了一首唐诗2）每个学生都背诵了《静夜思》这首唐诗2.5.3常用的语义联系（1）A-Member-of联系表示个体与集体（类或集合）之间的关系，它们之间有属性继承性和属性更改权。（2）Composed-of联系表示“构成”联系，是一种一对多的联系，被它联系的节点间不具有属性继承性。（3）Have联系表示属性或事物的“占有”关系。2.5.3常用的语义联系（4）Before，After，At联系表示事件之间的时间先后关系的。（5）Located-on（-at，-under，-inside，-outside等)表示事物间的位置关系。（6）Similar-to，Near-to联系表示事物间的相似和接近关系2.5.4语义网络系统中求解问题的基本过程语义网络系统主要由两大部分组成：（1）由语义网络构成的知识库；（2）用于求解问题的解释程序，称为语义网络推理机。语义网络系统求解问题的主要过程如下：（1）根据待求解问题的要求构造一个网络片断，其中有些节点或弧的标识是空的，反映待求解的问题。（2）依此网络片断到知识库中去寻找可匹配的网络，以找出所需要的信息。（3）当问题的语义网络片断与知识库中的某语义网络片断匹配时，则与询问处匹配的事实就是问题的解。2.5.4语义网络系统中求解问题的基本过程例：（1）赵云受教育情况的语义网络（2）待求解问题的语义网络片断2.5.5语义网络表示法的特点优点（1）结构性（2）联想性语义网络着重于表达语义关系知识，体现了联想思维过程便于以联想的方式实现对系统的检索，有效避免组合爆炸（3）自然性缺点（1）不能保证严格性不能保证网络操作所得推论的严格性和有效性语义网络的含义完全依赖于处理程序如何对它进行解释（2）处理上的复杂性语义网络表示知识的手段和节点间的联系方式多种多样本章提纲2.6自然演绎推理2.7归结演绎推理2.8与/或形演绎推理2.10证据理论2.9主观贝叶斯推理2.11语义网络表示法2.6自然演绎推理前面讨论了知识及其表示的有关问题，这样就可把知识用某种模式表示出来存储到计算机中去。但是，为使计算机具有智能，仅仅使它拥有知识还是不够的，还必须使它具有思维能力，即能运用知识进行推理，求解问题。因此，关于推理及其方法的研究就成为人工智能的一个重要研究课题。目前，人们已经对推理进行了比较多的研究，提出了多种可在计算机上实现的推理方法。其中经典逻辑推理是最先提出的一种。经典逻辑推理是根据经典逻辑（命题逻辑及一阶谓词逻辑）的逻辑规则进行的一种推理，又称为机械-自动定理证明（mechanical-automatictheoremproving），主要推理方法有自然演绎推理、归结演绎推理及与/或形演绎推理等。2.6.1推理所需逻辑基础定义2.7如果谓词公式P对非空个体域D上的任一解释都取得真值T，则称P在D上是永真的；如果P在任何非空个体域上均是永真的，则称P永真。定义2.8对于谓词公式P，如果至少存在D上的一个解释，使公式P在此解释下的真值为T，则称公式P在D上是可满足的。谓词公式的可满足性也称为相容性。定义2.9如果谓词公式P对非空个体域D上的任一解释都取真值F，则称P在D上是永假的；如果P在任何非空个体域上均是永假的，则称P永假。谓词公式的永假性又称不可满足性或不相容性。谓词公式的永真性与可满足性2.6.1推理所需逻辑基础定义2.10设P与Q是D上的两个谓词公式，若对D上的任意解释，P与Q都有相同的真值，则称P与Q在D上是等价的。如果D是任意非空个体域，则称P与Q是等价的，记做P⇔Q。谓词公式的等价性与永真蕴涵性

2.6.1推理所需逻辑基础谓词公式的等价性与永真蕴涵性

2.6.1推理所需逻辑基础定义2.11对谓词公式P和Q，如果P→Q永真，则称P永真蕴涵Q，且称Q为P的逻辑结论，P为Q的前提，记做P⇒Q。永真蕴涵式常用的永真蕴涵式如下：1）化简式P˄Q⇒P，P˄Q⇒Q3）析取三段论¬P，P˅Q⇒Q5）拒取式¬Q，P→Q⇒¬P2）附加式P⇒P˅Q，Q⇒P˅Q4）假言推理P，P→Q⇒Q6）假言三段论P→Q，Q→R⇒P→R7）二难推理P˅Q，P→R，Q→R⇒R8）全称固化(∀x)P(x)⇒P(y)式中，y是个体域中的任一个体，利用此永真蕴涵式可消去谓词公式中的全称量词。9）存在固化(∃x)P(x)⇒P(y)式中，y是个体域中某一个可以使P(y)为真的个体，利用此永真蕴涵式可消去谓词公式中的存在量词。2.6.1推理所需逻辑基础永真蕴涵式2.6.1推理所需逻辑基础（1）置换定义2.12置换是形如{t1/x1，t2/x2，…，tn/xn}的有限集合。其中，t1，t2，…，tn是项；x1，x2，…，xn是互不相同的变元；ti/xi表示用ti置换xi，并且要求ti与xi不能相同，xi不能循环地出现在另一个ti中。定义2.13设θ={t1/x1，t2/x2，…，tn/xn}是一个置换，F是一个谓词公式，把公式F中出现的所有xi换成ti

（i=1，2，…，n），得到一个新的公式G，称G为F在置换θ下的例示，记做G=Fθ。一个谓词公式的任何例示都是该公式的逻辑结论。置换与合一2.6.1推理所需逻辑基础（1）置换定义2.14设θ={t1/x1，t2/x2，…，tn/xn}，λ={u1/y1，u2/y2，…，um/ym}是两个置换。则θ与λ的合成也是一个置换，记做θ·λ。它是从集合{t1λ/x1，t2λ/x2，…，tnλ/xn，u1/y1，u2/y2，…，um/ym}中删去以下两种元素：① 当tiλ=xi时，删去tiλ/xi（i=1，2，…，n）；② 当yj∈{x1，x2，…，xn}时，删去uj/yj（j=1，2，…，m）。最后剩下的元素所构成的集合。置换与合一2.6.1推理所需逻辑基础（2）合一定义2.15设有公式集F={F1，F2，…，Fn}若存在一个置换θ，可使F1θ=F2θ=…=Fnθ，则称θ是F的一个合一，称F1，F2，…，Fn是可合一的。一般来说，一个公式集的合一不是唯一的。定义2.16设σ是公式集F的一个合一，如果对F的任一个合一θ都存在一个置换λ，使得θ=σ·λ，则称σ是一个最一般合一。一个公式集的最一般合一是唯一的。若用最一般合一去置换那些可合一的谓词公式，可使它们变成完全一致的谓词公式。置换与合一2.6.2自然演绎推理的形式自然演绎推理：从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程。其中，基本的推理规则是P规则、T规则、假言推理、拒取式推理等。2.6.3自然演绎推理的特点优点（1）表达定理证明过程自然，容易理解（2）拥有丰富的推理规则，推理过程灵活缺点（1）容易产生组合爆炸本章提纲2.6自然演绎推理2.7归结演绎推理2.8与/或形演绎推理2.10证据理论2.9主观贝叶斯推理2.11语义网络表示法2.7.1子句定理证明的实质：对前提P和结论Q证明P→Q的永真性难点：证明一个谓词公式的永真性解决思路：应用反证法的思想，把关于永真性的证明转化为不可满足性的证明理论成果：海伯伦理论、鲁宾逊归结原理（以子句集为研究背景）定义2.17任何文字的析取式称为子句。例：P(x)˅Q(x)，¬P(x,f(x))˅Q(x,g(x))定义2.18不包含任何文字的子句称为空子句。2.7.1子句（1）利用等价关系消去“→”和“⇌”。（2）重新命名变元名，使不同量词约束的变元有不同的名字。（3）利用Skolem函数替换消去存在量词，并化为标准形。（4）消去全称量词（5）对变元更名（6）消去合取词谓词公式转化为子句集的步骤2.7.1子句例：谓词公式转化为子句集的步骤（1）（2）（3）（4）,（5）（6）2.7.2海伯伦理论定理2.1设有谓词公式F，其标准形的子句集为S，则F不可满足的充要条件是S不可满足。定义2.19设S为子句集，则按下述方法构造的域H∞称为海伯伦域，简记为H域：（1）令H0是S中所有个体常量的集合，若S中不包含个体常量，则令H0={a}，其中a为任意指定的一个个体常量。（2）令Hi+1=Hi∪{S中所有n元函数f(x1,⋯,xn)|xj（j=1,…,n）是Hi中的元素}，其中，i=0,1,2,…。2.7.2海伯伦理论2.7.2海伯伦理论2.7.2海伯伦理论定义2.20子句集S在H域上的一个解释I满足下列条件：（1）在解释I下，常量映射到自身；（2）S中的任一个n元函数是Hn→H的映射。即，设h1,h2,…∈H，则f(h1,h2,⋯,hn)∈H；（3）S中的任一个n元谓词是Hn→{T,F}的映射。谓词的真值可以指派T，也可以指派为F。例:子句集S={P(a)，Q(f(x))}，它的H域为{a,f(a),f(f(a)),…}。S的原子集为{P(a),Q(f(a)),Q(f(f((a))),…}，则S的解释为：I1={P(a),Q(f(a)),Q(f(f((a))),…}I2={P(a),¬Q(f(a)),Q(f(f((a))),…}…2.7.2海伯伦理论定理2.2子句集S不可满足的充要条件是S对H域上的一切解释都为假。定理2.3子句集不可满足的充要条件是存在一个有限的不可满足的基子句集S’。（海伯伦定理）海伯伦从理论上给出了证明子句集不可满足性的可行性及方法，但在计算机上实现其证明过程却是很困难的。1965年鲁宾逊提出了归结原理，使机器定理证明变为现实。2.7.3鲁宾逊归结原理认识基础：若一个子句集中包含空子项，则这个子句集一定是不可满足的。基本思想：检查子句集S中是否包含空子句。若包含，则S不可满足；若不包含，就在子句集中选择合适的子句进行归结，一旦通过归结能推出空子句，就说明子句集S是不可满足的。2.7.3鲁宾逊归结原理定义2.22

设C1与C2是子句集中的任意两个子句，如果C1中的文字L1与C2中的文字L2互补，那么从C1和C2中分别消去L1和L2，并将二个子句中余下的部分析取，构成一个新子句C12，则称这一过程为归结，称C12为C1和C2的归结式，称C1和C2为C12的亲本子句。定理2.4

归结式C12是其亲本子句C1与C2的逻辑结论。推论1若用C12代替C1和C2后得到新子句集S1，则由S1的不可满足性可推出原子句集S的不可满足性，即S1的不可满足性

⇒

S的不可满足性推论2若把C12加入S中，得到新子句集S2，则S与S2在不可满足的意义上是等价的，即S2的不可满足性⇔S的不可满足性命题逻辑中的归结原理2.7.3鲁宾逊归结原理由上可知：为要证明子句集S的不可满足性，只要对其中可进行归结的子句进行归结，并把归结式加入子句集S，或者用归结式替换它的亲本子句，然后对新子句集（S1或S2）证明不可满足性就可以了。命题逻辑中的归结原理2.7.3鲁宾逊归结原理定义2.23设C1与C2是两个没有相同变元的子句，L1和L2分别是C1和C2中的文字，若σ是L1和¬L2的最一般合一，则称

为C1和C2的二元归结式，L1和L2称为归结式上的文字。若子句C中有两个或两个以上的文字具有最一般合一，则称Cσ为子句C的因子。如果C是一个单文字，则称它为C的单元因子。定义2.24子句C1和C2的归结式是下列二元归结式之一：1）C1与C2的二元归结式；2）C1与C2的因子C2σ2的二元归结式；3）C1的因子C1σ1与C2的二元归结式；4）C1的因子C1σ1与C2的因子C2σ2的二元归结式。谓词逻辑中的归结原理2.7.3鲁宾逊归结原理应用归结原理证明定理的过程称为归结反演。设F为已知前提的公式集，Q为目标公式（结论）用归结反演证明Q为真的步骤是：1）否定Q，得到¬Q；2）把¬Q并入到公式集F中得到{F,¬Q}；3）把公式集{F,¬Q}化为子句集S；4）应用归结原理对子句集S中的子句进行归结并把每次归结得到的归结式都并入S如此反复进行，若出现了空子句，则停止归结，此时就证明了Q为真。谓词逻辑中的归结原理2.7.4归结策略归结的关键：找出可进行归结的一对子句归结策略：（1）删除策略：删除某些无用的子句来缩小归结的范围（2）限制策略：对参加归结的子句进行限制，尽可能减小归结的盲目性，使其尽快地归结出空子句归结过程：设子句集S={C1,C2,C3,C4}1）每个子句两两进行比较，若能进行归结，就求出归结式。经过本轮比较和归结后，得到第一级归结式。2）再用S中的子句分别与第一级归结式中的子句逐个比较、归结，这样又会得到第二级归结式。3）如此继续，直到出现了空子句或不能再继续归结时为止。只要子句集是不可满足的，上述归结过程一定会归结出空子句而终止。2.7.4归结策略把子句集中的无用子句删除掉，这样就会缩小寻找范围，减少比较次数，从而提高归结的效率。（1）纯文字删除法若文字L在子句集中不存在可与之互补的文字¬L，则称其为纯文字。在归结时纯文字不可能被消去，把它所在的子句删去不会影响子句集的不可满足性。（2）重言式删除法若一个子句中同时包含互补文字对，则称该子句为重言式，如P(x)˅¬P(x)，P(x)˅Q(x)˅¬P(x)。重言式的真值恒为真，增加或者删去重言式不会子句集的不可满足性。删除策略2.7.4归结策略（3）包孕删除法设有子句C1和C2，如果存在一个代换σ，使得，则称C1包孕于C2。例如：P(x)包孕于P(a)，P(x)包孕于P(a)˅Q(z) σ={a/x}把子句集中包孕的子句删去后，不会影响子句集的不可满足性。删除策略支持集策略是沃斯（Wos）等人在1965年提出的一种归结策略。它提出了如下限制：每一次归结时，亲本子句中至少应有一个是由目标公式的否定所得到的子句或者是它们的后裔。可以证明，支持集策略是完备的，即若子句集是不可满足的，则由支持集策略一定可以归结出空子句。支持集策略2.7.4归结策略该归结策略提出了如下限制：参加归结的两个子句中必须至少有一个是初始子句集中的子句。线性输入策略单文字子句策略要求参加归结的两个子句中必须至少有一个是单文字子句，它有较高的归结效率。但是，这种归结策略是不完备的。当初始子句集中不包含单文字子句时，归结就无法进行。单文字子句策略当两个子句满足下述两个条件中的任意一个就可进行归结：C1与C2中至少有一个是初始子句集中的子句。若都不是初始子句集中的子句，则一个应是另一个的祖先。（C1是C2与别的子句归结后得到的归结式，则C2为C1的祖先）祖先过滤形策略2.7.5归结演绎推理的特点（1）提供了一种简单易行的方法实现问题的证明和求解；（2）形式单一，处理规则十分简单；（3）可用来进行机械化推理。优点（1）用子句形式表示问题，不便于阅读与理解；（2）子句是一种低效率的表达式，将公式标准化为高度统一的子句集，有可能丢失一些重要的控制信息。例：(¬A˄¬B)→C

(¬A˄¬C)→B

(¬B˄¬C)→A

¬A→(B˅C)¬B→(A˅C)¬C→(A˅B)将以上公式化为子句后，均为A˅B˅C。存在的问题本章提纲2.6自然演绎推理2.7归结演绎推理2.8与/或形演绎推理2.10证据理论2.9主观贝叶斯推理2.11语义网络表示法2.8.1与/或形正向演绎推理与/或形正向演绎推理要求已知事实用不含蕴含符号“→”的与/或形表示。把一个公式化为与/或形的步骤如下：1）利用P→Q⇔¬P˅Q消去公式中的“→”；2）利用德·摩根律及量词转换律把“¬”移到紧靠谓词的位置上；3）重新命名变元名，使不同量词约束的变元有不同的名字；4）引Skolem函数消去存在量词；5）消去全称量词，且使各主要合取式中的变元不同名。事实表达式的与/或形变换及其树形表示2.8.1与/或形正向演绎推理事实表达式的与/或形变换及其树形表示例：(∃x)(∀y){Q(y,x)˄¬[(R(y)˅P(y))˄S(x,y)]}进行转化后得到Q(z,a)˄{[¬R(y)˄¬P(y)]˅¬S(a,y)}树形表示如下图：2.8.1与/或形正向演绎推理F规则的表示形式在与/或形正向演绎推理中，通常要求F规则具有如下形式：L→W其中，L为单文字，W为与/或形。当领域知识的表示形式不是所要求的形式时，变换步骤与公式化为与/或形类似：1）暂时消去蕴含符号“→”；2）把“¬”移到紧靠谓词的位置上；3）引入Skolem函数消去存在量词；4）消去全称量词；5）恢复为蕴含式。2.8.1与/或形正向演绎推理目标公式的表示形式在与/或形正向演绎推理中，要求目标公式用子句表示，否则就需要化成子句形式，转化方法如上节所述。推理过程1）首先用与/或树把已知事实表示出来；2）用F规则的左部和与/或树的叶节点进行匹配并将匹配成功的F规则加入到与/或树中；3）重复第2）步，直到产生一个含有以目标节点作为终止节点的解图为止。2.8.2与/或形逆向演绎推理与/或形逆向演绎推理是从待证明的问题（目标）出发，通过逆向地使用蕴含式（B规则）进行演绎推理，直到得到包含已知事实的终止条件为止。目标公式的与/或形变换及其树形表示变换过程：与正向演绎推理中对已知事实的变换相似不同点：用存在量词约束的变元的Skolem函数替换由全称量词约束的相应变元，并且消去全称量词，然后再消去存在量词B规则的表示形式：W→L W为任一与/或形公式；L为文字。已知事实的表示形式：要求已知事实是文字的合取式，形如F1

˄F2˄…˄Fn。在问题求解中，由于每个Fi（i=1，2，…，n）都可单独起作用，可把上面公式表示为事实的集合：{F1,F2,…Fn}。2.8.2与/或形逆向演绎推理应用B规则进行逆向演绎推理的目的是求解问题，当从目标公式的与/或树出发，通过运用B规则最终得到了某个终止在事实节点上的一致解图时，推理就可成功结束，其推理过程为：1）首先用与/或树把目标公式表示出来；2）用B规则的右部和与/或树的叶节点进行匹配，并将匹配成功的B规则加入到与/或树中；3）重复进行第2）步，直到产生某个终止在事实节点上的一致解图为止。推理过程2.8.3与/或形双向演绎推理与/或形正向演绎推理要求目标公式是文字的析取式，与/或形逆向演绎推理要求事实公式为文字的合取式，都有一定的局限性。与/或形双向演绎推理由表示目标及表示已知事实的两个与/或树结构组成，分别由正向演绎的F规则及逆向演绎的B规则进行操作，并且仍然限制F规则为单文字的左部，B规则为单文字的右部。双向演绎推理的难点在于终止条件，因为分别从正、逆两个方向进行推理，其与/或树分别向着对方扩展，只有当它们对应的叶节点都可合一时，推理才能结束，其时机与判断都难于掌握。2.8.4与/或形演绎推理的特点不必把公式化为子句集保留了连接词“→”，可直观地表达出因果关系，比较自然优点正反向“接头”的处理比较困难存在的问题本章提纲2.6自然演绎推理2.7归结演绎推理2.8与/或形演绎推理2.10证据理论2.9主观贝叶斯推理2.11语义网络表示法2.9.1简单不确定性推理设有如下产生式规则：IFETHENH其中，E为前提条件，H为结论。如果我们在实践中经大量统计能得出在E发生条件下H的条件概率P(H/E)，那么就可把它作为在证据E出现时结论H的确定性程度。对于复合条件E=E1ANDE2AND…ANDEn，当已知条件概率P(H/E1,E2,…En)时，就可把它作为在证据E1，E2，…，En出现时结论H的确定性程度。经典概率方法2.9.1简单不确定性推理经典概率方法要求给出P(H/E)，这在实际应用中是相当困难的。由贝叶斯定理，若A1，A2，…，An是彼此独立的事件，则有：

逆概率方法用前提条件E代替B，用Hi代替公式中的Ai，就得到

i=1,2,…,n

i=1,2,…,n优点：有较强的理论背景和良好的数学特性；用P(E/Hi)代替P(Hi/E)；缺点：要求给出P(Hi)及P(E/Hi)；应用条件很严格，要求各事件互相独立。2.9.2知识不确定性的表示在主观贝叶斯方法中，知识是用产生式规则表示的：

IFETHEN(LS，LN)H(P(H))其中，E是该条知识的前提条件；H是结论，P(H)是H的先验概率；LS称为充分性量度，用于指出E对H的支持程度，取值范围为[0，+∞)，其值由领域专家给出：LN称为必要性量度，用于指出E对H的支持程度，即E对H为真的必要性程度，取值范围为[0，+∞)，其值也由领域专家给出：2.9.3证据不确定性的表示在主观贝叶斯方法中，证据的不确定性也是用概率表示的。在PROSPECTOR中引进了可信度的概念，可信度C(E/S)与概率P(E/S)的对应关系如下：C(E/S)=-5，表示在观察S下证据E肯定不存在，即P(E/S)=0。C(E/S)=0，表示S与E无关，即P(E/S)=P(E)。C(E/S)=5，表示在观察S下证据E肯定存在，即P(E/S)=1。2.9.4组合证据不确定性的算法当组合证据是多个单一证据的合取时，即E=E1ANDE2AND…ANDEn如果已知P(E1/S)，P(E2/S)，…，P(En/S)，则P(E/S)=min{P(E1/S),P(E2/S),…,P(En/S)}当组合证据是多个单一证据的析取时，即E=E1ORE2OR…OREn如果已知P(E1/S)，P(E2/S)，…，P(En/S)，则P(E/S)=max{P(E1/S),P(E2/S),…,P(En/S)}对于“非”运算，用下式计算：P(¬E/S)=1-P(E/S)2.9.5不确定性的传递算法主观贝叶斯方法推理的任务就是根据证据E的概率P(E)及LS，LN的值，把H的先验概率P(H)更新为后验概率P(H/E)或P(H/¬E)。即证据肯定存在的情况在证据肯定存在时，P(E)=P(E/S)=1。充分性量度LS的意义：当LS=1时，E与H无关。当LS<1时，证据E的存在将导致H为真的可能性下降。当LS=0时，证据E的存在，将使H为假。当LS>1时，O(H/E)>O(H)，P(H/E)>P(H)；LS越大，P(H/E)就越大，E对H为真的支持越强。2.9.5不确定性的传递算法证据肯定不存在的情况在证据肯定不存在时，P(E)=P(E/S)=0，P(¬E)=1。必要性量度LN的意义：当LN>1时，由于证据E不存在，将增大结论H为真的概率。当LN=1时，¬E与H无关。当LN<1时，由于证据E不存在，将使H为真的可能性下降。当LN=0时，由于证据E不存在，将导致H为假。由于E和¬E不可能同时支持H或同时反对H，所以在一条知识中的LS和LN一般不应该出现如下情况中的任何一种：1）LS>1，LN>12）LS<1，LN<12.9.5不确定性的传递算法证据不确定的情况P(E/S)=1，即证据肯定存在的情况。P(E/S)=0，即证据肯定不存在的情况。P(E/S)=P(E)，表示E与S无关。2.9.5不确定性的传递算法证据不确定的情况P(E/S)为其它值时，通过分段线性插值可得：EH公式（UED公式）：CP公式：2.9.6主观贝叶斯推理的特点优点（1）公式大多在概率论的基础上推导而来，具有坚实的理论基础。（2）LS及LN是由领域专家根据实践经验给出的，避免了大量的数据统计工作。（3）既用LS指出了证据E对结论H的支持程度，又用LN指出了E对H的必要性程度，比较全面地反映了证据与结论间的因果关系。（4）给出了在证据肯定存在、肯定不存在以及证据不确定情况下更新先验概率为后验概率的方法。实现了不确定性的逐级传递。缺点（1）要求在给出知识时，同时给出H的先验概率P(H)，这是比较困难的。（2）贝叶斯定理中关于事件间独立性的要求使主观贝叶斯方法的应用受到了限制。本章提纲2.6自然演绎推理2.7归结演绎推理2.8与/或形演绎推理2.10证据理论2.9主观贝叶斯推理2.11语义网络表示法2.10.1证据理论证据理论是用集合表示命题。样本空间：设D是变量x所有可能取值的集合，且D中的元素是互斥的，在任一时刻x都取且只能取D中的某一个元素为值，则称D为x的样本空间。概率分配函数设D为样本空间，领域内的命题都用D的子集表示，则概率分配函数定义如下：定义2.25

设函数M:2D→[0,1]，且满足则称M是2D上的概率分配函数，M(A)称为A的基本概率数。2.10.1证据理论说明：概率分配函数的作用是把D的任意一个子集A都映射为[0,1]上的一个数M(A)。当A⊂D时，M(A)表示对相应命题的精确信任度。当A由多个元素组成时，M(A)不包括对A的子集的精确信任度，而且也不知道该对它如何进行分配。概率分配函数不是概率。例：设D={红,黄,蓝}，M({红})=0.3，M({黄})=0，M({蓝})=0.1，M({红,黄})=0.2，M({红,蓝})=0.2，M({黄,蓝})=0.1，M({红,黄,蓝})=0.1， M(∅)=0。2.10.1证据理论信任函数定义2.26

命题的信任函数Bel:2D→[0,1]，且对所有的A⊂D其中2D表示D的所有子集。Bel函数被称为下限函数，Bel(A)表示对命题A为真的信任程度。推论：2.10.1证据理论似然函数（不可驳斥函数、上限函数）定义2.27

似然函数Pl:2D→[0,1]，且对所有的A⊂D例：2.10.1证据理论概率分配函数的正交和定义2.28

设M1和M2是两个概率分配函数，则其正交和M=M1⊕M2为其中：如果K≠0，则正交和M也是一个概率分配函数；如果K=0，则不存在正交和M，称M1与M2