人工智能山东大学期末考试知识点复习.docx
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人工智能山东大学期末考试知识点复习
第二章知识表达办法
1.1知识及其表达
1.知识、信息和数据
数据与信息是两个密切有关概念。
数据是记录信息符号,是信息载体和表达。
信息是对数据解释,是数据在特定场合下详细含义。
只有把两者密切结合起来,才干实现对现实世界中某一详细事物描述。
此外,数据和信息又是两个不同概念,相似数据在不同环境下表达不同含义,蕴涵有不同信息。
信息是要以数据形式来表达和传递,数据中蕴涵着信息,然而,并不是所有数据中都蕴涵着信息,而是只有那些有格式数据才故意义。
对数据中信息理解也是主观、因人而异,是以增长知识为目。
不同格式数据蕴涵信息多少也不同样,例如,图像数据所蕴涵信息量就大,而文本数据所蕴涵信息量就少。
信息在人类生活中占有十分重要地位,但是,只有把关于信息关联到一起时候,它才有实际意义,普通把关于信息关联在一起所形成信息构造称为知识。
知识是人们在长期生活及社会实践、科学研究及实验中积累起来对客观世界结识与经验,人们把实践中获得信息关联在一起,就获得了知识。
因而,知识、信息和数据是3个层次概念。
有格式数据通过解决、解释过程会形成信息,而把关于信息关联到一起,通过解决过程就形成了知识。
知识是用信息表达,信息则是用数据表达,这种层次不但反映了数据、信息和知识因果产生关系,也反映了它们不同抽象限度。
人类在社会实践过程中,其重要智能活动就是获取知识,并运用知识解决生活中遇到各种问题。
2.知识特性与分类
知识具备如下特性:
相对对的性;不拟定性;可表达性;可运用性。
知识分类:
(1)按知识作用范畴划分,可分为常识性知识和领域性知识。
(2)按知识作用及表达划分,可分为事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识。
(3)以知识拟定性来划分,可分为拟定知识和不拟定知识。
(4)以人思维及结识办法划分,可分为逻辑性知识和形象性知识。
3.知识表达
知识表达是研究用机器表达知识可行性、有效性普通办法,是一种数据构造与控制构造统一体,既考虑知识存储又考虑知识使用。
知识表达事实上就是对人类知识一种描述,以把人类知识表达到计算机可以解决数据构造。
对知识进行表达过程就是把知识编码成某种数据构造过程。
当前惯用知识表达办法有:
一阶谓词逻辑表达法、产生式表达法、框架表达法、语义网络表达法、面向对象表达法和状态空间表达法,尚有过程表达法、脚本表达法、与或树表达法等。
普通来说,在选取知识表达办法时,应当考虑如下几种因素:
(1)能否充分表达有关领域知识。
(2)与否有助于对知识运用。
(3)与否便于知识组织、维护和管理。
(4)与否便于理解和实现。
1.2一阶谓词逻辑表达法
命题逻辑与谓词逻辑是最先应用于人工智能两种逻辑,在知识形式化表达,特别是定理自动证明中发挥了重要作用,在人工智能发展史中占有重要地位。
谓词逻辑是在命题逻辑基本上发展起来,命题逻辑可看作是谓词逻辑一种特殊形式,在讨论谓词逻辑之前,先来简介命题逻辑基本概念。
1.命题逻辑
(1)命题
普通将可以辨别真假陈述句称作命题。
一种语句如果不能再进一步分解成更简朴语句,并且又是一种命题,则称此命题为原子命题。
将若干个原子命题通过下列连接词连接起来,可构成一种复合命题,可表达比较复杂语义。
~:
称为“非”或“否定”。
其作用与否定位于它背面命题。
当命题P为真时,~P为假;当P为假时,~P为真。
∨:
称为“析取”。
它表达被它连接两个命题具备“或”关系。
∧:
称为“合取”。
它表达被它连接两个命题具备“与”关系。
→:
称为“条件”或者“蕴涵”。
P→Q表达“P蕴涵Q”,即“如果P,则Q”,其中P称为条件前件,Q称为条件后件。
←→:
称为“双条件”。
P←→Q表达“P当且仅当Q”。
由以上连接词构成复合命题真值表如表2.1所示。
(2)命题公式
如下面递归形式给出命题公式定义:
①原子命题是命题公式。
②A是命题公式,则~A也是命题公式。
③若A和B都是命题公式,则A∧B、A∨B、A→B、A←→B也都是命题公式。
④只有按①~③所得公式才是命题公式。
因此,命题公式就是一种按照上述规则由原子命题、连接词及圆括号所构成字符串。
在命题演算公式中,连接词优先级别顺序是~,∧,∨,→,←→
2.谓词逻辑
(1)谓词与个体
在谓词逻辑中,将原子命题分解为谓词与个体两某些。
谓词用于刻画个体性质、状态或个体间关系;而个体则指可以独立存在物体,可以是抽象,也可以是详细。
谓词普通形式是
P(x1,x2,…,xn)
其中P是谓词,而x1,x2,…,xn是个体。
普通谓词用大写字母表达,个体用小写字母表达。
一种谓词可以与一种个体有关联,此种谓词称作一元谓词,它刻画了个体性质。
一种谓词也可以与各种个体有关联,此种谓词称为多元谓词。
它刻画了个体间“关系”。
个体可以是常量,也可以是变量,还可以是一种函数。
个体常数、变量和函数统称为项。
个体变元取值范畴称为个体域。
谓词中包括个体数目称为谓词元数,例如P(x)是一元谓词,P(x,y)是二元谓词,而P(x1,x2,…,xn)则是挖元谓词。
在谓词P(x1,x2,…,xn)中,若xi(i=1,2,…,n)都是个体常量、变元或函数,则称它为一阶谓词。
如果某个xi自身又是一种一阶谓词,则称它为二阶谓词,以此类推。
谓词和函数从形式上看很相似,其实它们有着本质区别,是两个完全不同概念。
谓词具备逻辑值“真”或“假”,而函数则是某个个体到另一种个体(按数学上概念是自变量到因变量)之间一种映射。
(2)谓词公式
谓词公式是用连接词、量词及圆括号将某些原子谓词连接起来字符串。
连接词涉及~、∨、∧、→、←→,其意义及运算优先级与命题逻辑中相似。
量词涉及全称量词(∀x)和存在量词(∃x),是用来刻画谓词与个体间关系。
全称量词(∀x)表达“对个体域中所有(或任一种)个体x”,存在量词(∃x)表达“在个体域中存在个体x”。
(3)谓词逻辑表达知识办法
用谓词公式表达知识环节:
①定义谓词及个体,拟定每个谓词及个体确切含义。
②依照所要表达事物或概念,为每个谓词中变元赋以特定值。
③依照所要表达知识语义,用恰当连接符号将各个谓词连接起来,形成谓词公式。
1.3产生式表达法
1.产生式基本形式
产生式通惯用于表达具备因果关系知识,其基本形式是
P→Q
或者
IFPTHENQ
其中,P是产生式前提,用于指出该产生式与否可用条件;Q是一组结论或操作,用于指出前提P所批示条件被满足时,应当得出结论或应当执行操作。
P和Q是可由逻辑运算符and、or或not构成逻辑表达式。
2.产生式与谓词逻辑中蕴涵式区别
蕴涵式是一种谓词公式,自身有真值,而产生式不是谓词公式,没有真值。
3.产生式系统
产生式系统普通由3个基本某些构成:
规则库、综合数据库和推理机。
它们之间关系如图2.1所示。
(1)规则库
规则库就是用于描述某领域内知识产生式集合,是图2.1产生式系统基本构造某领域知识(规则)存储器,其中规则是以产生式形式表达。
规则库中包括着将问题从初始状态转换成目的状态(或解状态)那些变换规则。
规则库是产生系统核心,是进行问题求解基本,其中知识完整性和一致性、知识表达精确性和灵活性以及知识组织合理性,都将对产生式系统性能和运营效率产生直接影响。
(2)综合数据库
综合数据库又称为事实库,用于存储输入事实、外部数据库输入事实以及中间成果(事实)和最后成果工作区。
当规则库中某条产生式前提可与综合数据库中某些已知事实匹配时,该产生式就被激活,并把用它推出结论放人综合数据库中,作为背面推理已知事实。
显然,综合数据库内容是在不断变化,是动态。
(3)推理机
推理机是一种或一组程序,用来控制和协调规则库与综合数据库运营,包括了推理方式和控制方略。
控制方略作用就是拟定选用什么规则或如何应用规则。
普通从选取规则到执行操作分3步完毕:
匹配、冲突解决和操作。
①匹配。
匹配就是将当前综合数据库中事实与规则中条件进行比较,如果相匹配,则这一规则称为匹配规则。
由于也许同步有几条规则前提条件与事实相匹配,究竟选哪一条规则去执行呢?
这就是规则冲突解决。
通过冲突解决方略选中在操作某些执行规则称为启用规则。
②冲突解决。
冲突解决方略有诸各种,其中专一性排序、规则排序、规模排序和就近排序是比较常用冲突解决方略。
·专一性排序:
如果某一条规则条件某些规定状况比另一规则条件某些规定状况更有针对性,则这条规则有较高优先级。
·规则排序:
规则库中规则编排顺序自身就表达规则启用顺序。
·规模排序:
按规则条件某些规模排列优先级,优先使用较多条件被满足规则。
·就近排序:
把近来使用规则放在最优先位置。
即那些近来经常被使用规则优先级较高。
这是一种人类解决冲突最惯用方略。
③操作。
操作就是执行规则操作某些。
通过操作后来,当前综合数据库将被修改,其她规则有也许成为启用规则。
4.用产生式表达知识办法
用产生式表达知识环节:
①分析待表达问题中所涉及对象、事件或操作及它们之间逻辑关系。
②拟定具备因果关系对象、事件或操作。
③把那些表达因素对象、事件或操作用谓词表达出来,并依照这些对象间逻辑关系(and、or、not)构成产生式前提P。
④把那些表达到果对象、事件或操作用谓词表达出来,并依照这些对象间逻辑关系(and、or、not)构成产生式结论Q。
⑤将前提和结论构成产生式(P→Q)或(IFPTHENQ)。
1.4语义网络表达法
1.语义网络概念及其构造
语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识一种网络图,它是一种带标注有向图。
其中有向图各节点用来表达各种概念、事物、属性、状况、动作、状态等,节点上标注用来区别各节点所示不同对象,每个节点可以带有若干个属性,以表征其所代表对象之特性;弧是有方向、有标注,方向用来体现节点间主次关系,而其上标注则表达被连接两个节点间某种语义联系或语义关系。
在语义网络中,节点还可以是一种语义子网络,因此,语义网络实质上可以是一种多层次嵌套构造。
2.语义网络中惯用语义关系
语义网络引入,重要是为了表达概念、事物、属性等及它们之间语义关系。
语义关系分析、提取、表达,是语义网络知识表达核心。
惯用语义关系重要涉及如下几种:
①类属关系:
体现了一种详细与抽象层次分类。
其直观含义是“是一种(ISA)”、“是一种(AKO)”、“是一员(AMO)”等。
类属关系具备继承性,低层节点可继承高层节点属性。
②某些与整体关系:
表达某一事物某些与整体间关系,或者说表达一种包括关系。
用Part-of表达,Part-of联系不具继承性。
③位置关系:
通惯用Located表达事物间位置关系,节点间属性不具继承性。
④占关于系:
通惯用Have表达属性或事物“占有”关系,节点间属性不具继承性。
⑤构成关系:
通惯用Composed—of表达“构成”关系,是一种一对多联系,它所联系节点间不具属性继承性。
⑥因果关系:
通惯用If-then表达两个节点间因果关系。
⑦逻辑关系:
涉及合取(and)、析取(or)、非(not)等逻辑关系,以及逻辑关系中全称量词和存在量词。
3.用语义网络表达知识办法
用语义网络表达知识环节如下:
①拟定问题中所有对象以及各对象属性。
②分析并拟定语义网络中所论对象间关系。
③依照语义网络中所涉及关系,对语义网络中节点及弧进行整顿,涉及增长节点、弧和归并节点等,由如下七步构成:
a.在语义网络中,如果节点间联系是ISA/AKO/AMO等类属关系,则下层节点对上层节点属性具备继承性。
整顿同一层节点共同属性,并抽出这些属性,加入上层节点中,以免导致属性信息冗余。
b.如果要表达知识中具有因果关系,则设立状况节点,并从该节点
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