知识表示(产生式)

。themegallery。com1知识表示-产生式表示法1.1简介产生式(productionrule，又称规则)表示是目前专家系统中使用最广泛的知识表示方法，使用这种表示方法的专家系统称为基于规则的专家系统(rulebasedexpertsystem)。它是由E.Post(波斯特)于1943年作为一种通用的计算机形体提出的，并由A.Newell(纽厄尔)和H.Simon(西蒙)于1972年作为一种人类认知模型引入到人工智能研究中来。。themegallery。com1.2产生式基本形式产生式是表示因果之间关系的知识，其基本形式是:P-Q或者IFPTHENQP是前提(前件，条件，前提条件)Q产生式的结论，操作亦可称后件。themegallery。com1.3产生式与逻辑谓词的蕴含式的异同1.3.1表示范围不同蕴含式只能表示精确知识，产生式不仅可以表示精确知识还可以表示不精确知识。不确定的产生式形式如下:P-Q(置信度)或者IFPTHENQ(置信度)。themegallery。com例如专家系统MYCIN中有这样一条产生式:IF微生物的染色斑是革兰氏阴性微生物的形状呈杆状病人是中间宿主THEN该微生物是绿脓杆菌，置信度为0.6。themegallery。com1.3.2匹配标准不同产生式系统中决定一条知识是否可用的方法是检查当前是否有已知事实可与前提中的条件匹配，但是这种匹配可以是精确的也可以是不精确的，只要按某种算法求出的相似度在某个预先指定范围之内即可。但对逻辑谓词的蕴含式来说要求匹配是精确的。。themegallery。com1.4产生式系统1.4.1定义把一组产生式放在一起，并让他们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以使得问题的解决，这样的系统就成为产生式系统。。themegallery。com1.4.2基本组成部分及相互间关系规则库(rulebase)、综合数据库(globaldatabase)和控制结构(ruleinterpreter)他们之间的关系如图:推理机综合数据库规则库。themegallery。com1.4.2.1规则库用于描述相应领域的知识的产生式集合称为规则库。规则库是产生式系统求解问题的基础，其知识的完整性，一致性，表达的准确性及组织的合理性对系统的性能有很大影响，因此在建立规则库时须遵循一定规则。1.有效地表达领域内的过程性知识。2.能够对知识进行合理的组织和管理。。themegallery。com1.4.2.2综合数据库综合数据库又称全局数据库、事实库、黑板、上下文等，用于存放求解问题过程中各种当前信息，如问题的初始事实、原始证据、推理中得到的中间结论以及最终结论。当规则库中的某一条产生式的前提与综合数据库中的中的某些已知事实匹配时，该产生式激活，并把它推出的结论放入综合数据库中，作为其后推理的已知条件。。themegallery。com1.4.2.3控制结构控制机构又称推理机构或推理机，由一组程序组成，实现对问题的求解。推理机主要做以下几方面工作:1.按某种策略从规则库中选择规则与综合数据库中的已知事实进行匹配。2.若匹配成功的规则有多条，则须有冲突消解策略，选择一条来执行。3.执行规则时，若后件是结论，则加入到综合数据库。4.对于不确定性知识，执行规则时还需按一定算法来执行结论的不确定性。5.随时检查结束推理机的条件。。themegallery。com1.4.3产生式系统的特点1.4.3.1优点1.自然性2.模块性3.有效性4.清晰性1.4.3.2缺点1.效率不高2.不能表达具有结构性的知识。themegallery。com1.4.4产生式的最新发展1.4.4.1“规则架+规则体”表示策略简介基于产生式规则表示的不足，近年来在我国开发了一种称为“规则架+规则体”的知识表示模式，它是由熊范纶先生在“农业施肥专家系统开发工具”中最先提出的。这种知识表示采用的是具有层次结构描述的规则组形式来表达。一个规则组相当于一个子问题，由规则架和规则体两层组成。。themegallery。com1.4.4.2“规则架+规则体”表示策略形式符号说明:‘::=’表示定义为，‘|’表示或规则组::=规则架规则体规则架::=‘IF’前提因素集’THEN’结论因素集前提因素集::=前提因素|前提因素前提因素集结论因素集::=结论因素|结论因素结论因素集前提因素::=因素结论因素::=因素。themegallery。com规则体::=运算公式集规则体|体规则规则体运算公式集::=运算公式|运算公式运算公式集运算公式::=因素=代数表达式体规则::=IF前提集THEN结论集前提集::=前提|前提v前提集|∧前提前提集结论集::=结论|结论结论集。themegallery。com前提::=因素关系符值|因素结论::=因素关系符值|因素值::=数据串|汉字串|代数表达式因素::=汉字串关系符::==||=||=。themegallery。com1.4.4.3“规则架+规则体”应用的简单例子某作物施肥问题中，有一个子问题是:根据土壤肥力水平决定施肥量，这个规则组表示如下:规则架():IF肥力等级，肥力度，目标产量THEN施氮，施磷，施钾，土杂肥，饼肥规则体(RB):IF肥力等级=高THEN施氮=10+肥力度*2.5施磷=施氮*0.8施钾=20nRS。themegallery。comIF肥力等级=中THEN施氮=8+肥力度*2施磷=施氮*0.7施钾=施磷*2IF肥力等级=低THEN施氮=6+肥力度*2施磷=施氮*0.6IF(目标产量500)v(肥力等级=高)THEN饼肥=15IF(目标产量500)THEN饼肥=50-(施氮+施磷)*0.1IF肥力等级=高THEN土杂肥=2000IF肥力等级=中THEN土杂肥=4000IF肥力等级=低THEN土杂肥=6000。themegallery。comIF(肥力等级=高)∧(施氮35)THEN土杂肥=0施氮=施氮-土杂肥*0.001-饼肥*0.07施磷=施磷-土杂肥*0.0001-饼肥*0.013施磷=施钾-土杂肥*0.0002-饼肥*0.0211.4.4.4“规则架+规则体”优点:1.表示形式层次清晰。2.表达能力强。3.由于同类知识集中于同一个规则组中，加快了推理速度。4.对于不确定性因子，不同的规则组有不同的推理机制，更符合实际。。themegallery。com2知识表示-语义网络表示法2.1表示形式每一个要表达的事实用一个’节点’表示，而事实之间的关系用’弧线’表示，即一个语义网络是由一些以有向图表示的三元组(节点1，弧，节点2)节点表示概念、事物、事件、情况等。弧是有方向的，体现主次，1为主，2为次节点1节点2语义关系。themegallery。com2.2基本语义关系实例关系:ISA体现的是“具体与抽象”的概念。分类关系:AKO亦称泛化关系，体现的是“子类与超类”的概念(两个抽象概念)李刚人ISA人动物AKO。themegallery。com成员关系:A-Member-of体现的是“个体与集体”的关系属性关系:指事物和其属性之间的关系。常用的属性关系有:Have:含义为“有”Can:含义为“能”Age:含义为“年龄”李强共青团员A-Member-of。themegallery。com例如:鸟有翅膀张强18岁聚类关系:亦称包含关系。指具有组织或结构特征的“部分与整体”之间的关系。常用的包含关系是:Part-of鸟翅膀HAVE张强18AGE。themegallery。com例如，“大脑是人体的一部分”时间关系:指不同事件在其发生时间方面的先后次序关系。常用的时间关系有Before，After例如:北京奥运会在悉尼奥运会之后大脑人体Part-of北京奥运会悉尼奥运会After。themegallery。com位置关系:指不同事物在位置方面的关系。常用的位置关系有:Located-on，Located-at，Located-under，Located-inside，Located-outside例如:书在桌子上书桌子上Located-on。themegallery。com相近关系:指不同事物在形状、内容等方面相似或接近。常用的相近关系有:Similar-to，Near-to例如:“猫似虎”猫虎Similar-to。themegallery。com二元关系:可用二元谓词P(x,y)表示的关系。其中，x,y为实体，P为实体之间的关系。对复杂关系，可通过一些相对独立的二元或一元关系的组合来实现。例如:王强是理想公司的经理；理想公司在中关村；王强28岁。。themegallery。com多元关系:可用多元谓词P(x1，x2，……)表示的关系。其中，个体x1，x2，……为实体，谓词P说明这些实体之间的关系。用语义网络表示多元关系时，可把它转化为一个或多个二员关系的组合，然后再利用合取关系的表示方法，把这种多元关系表示出来。中关村经理王强理想公司Located-atWork-forHeadshipAge28岁。themegallery。com2.3语义网络的推理方法2.3.1匹配包括结构上的匹配，节点和弧的匹配。抽象的讲，推理包括两步:第一步是判断，即考察手头的数据是否满足某个知识单元的条件；第二步是求值，即根据满足条件的知识单元来求得所需的值。这里的判断即匹配。2.3.2继承利用如成员联系、特征联系、相互作用联系、集合联系、合成联系、因果联系、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。继承的一般规则如下:。themegallery。comIFX(AKO)YANDY(AKO)ZTHENX(AKO)ZIFX(ISA)YANDY(ISA)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。themegallery。com2.4语义网络表示知识的步骤2.4.1步骤如下第一步:确定问题中的所有对象以及各对象的属性。第二步:确定对象间的关系。第三步:语义网络中如果节点间的联系是ISA/AKO,则下层节点对上层节点的属性具有继承性。整理同一层节点的共同属性，并抽出这些属性，加入上层节点中，以免造成属性信息冗余。第四步:将各对象作为语义网络的一个节点，而各对象间的关系作为网络中各节点间的弧，连接形成语义网络。。themegallery。com2.4.2语义网络表示下列知识猎狗是一种狗，而狗是一种动物。狗除了动物的有生命、能吃食、有繁殖能力、能运动外，还有以下特点:身上有毛、有尾巴、四条腿；猎狗的特点是吃肉、个头大、奔跑速度快、能狩猎；而狮子狗也是一种狗，它的特点是吃饲料，个头小，奔跑速度慢，不要人，供观赏。解:按语义网络表示知识的步骤如下:。themegallery。com①涉及的对象有四个:猎狗，狮子狗，狗，动物。猎狗和狮子狗都是一种狗，除了它们本身的属性以外，具有狗的一般特性:身上有毛，有尾巴，四条腿，而狗是一种动物，动物所具有的属性它也有。②猎狗与狗之间是一种类属关系，狗和动物之间也是一种类属关系，可以用AKO表示。③整理个对象之间的属性，使上层节点所具有的属性不再在下层节点标出。④将各个对象作为节点，他们之间的关系作为弧得到如下语义网络。。themegallery。com动物狗狮子狗猎狗身上有毛能运动能吃食物有生命有繁殖能力有尾巴四条腿个头大能狩猎吃肉跑得快供