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1、第一节知识表示方法本讲稿第一页，共四十二页一、产生式系统二、谓词逻辑表示三、状态空间法四、问题归约法五、语义网络法六、框架七、面向对象的知识表示第一节 知识表示方法本讲稿第二页，共四十二页知识就是人们对客观事物（包括自然的和人造的）及其规律的认识，知识还包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。知识表示，是指面向计算机的知识描述或表达形式和方法。面向人的知识表示可以是语言、文字、数字、符号、公式、图表、图形、图像等多种形式。这些表示形式是人所能接受、理解和处理的形式。但面向人的这些知识表示形式，目前还不能完全直接用于计算机，因此就需要研究适于计算机的知识表示模式。具体来讲，就是要用某种约

2、定的（外部）形式结构来描述知识，而且这种形式结构还要能够转换为机器的内部形式，使得计算机能方便地存储、处理和利用。本讲稿第三页，共四十二页知识表示并不神秘。实际上，我们已经接触过或使用过。例如，我们通常所说的算法，就是一种知识表示形式。因为它刻划了解决问题的方法和步骤（即它描述的是知识），又可以在计算机上用程序实现。又如一阶谓词公式，它是一种表达力很强的形式语言，它也可以用程序语言实现，所以它也可作为一种知识表示形式。要把外部的逻辑形式的知识转化为机器的内部形式，还需要程序语言的支持。一般的通用程序设计语言都可实现上述的大部分表示方法。但使用专用的面向某一知识表示的语言更为方便和有效。因此，几

3、乎每一种知识表示方法都有其相应的专用实现语言。例如，支持谓词逻辑的语言有PROLOG和LISP，专门支持产生式的语言有OPS5，专门支持框架的语言有FRL，支持面向对象表示的语言有Smalltalk、C+和Java等，支持神经网络表示的语言有AXON。本讲稿第四页，共四十二页一产生式系统产生式系统由三部分组成：产生式规则库、推理机（控制系统）和综合数据库n产生式规则库亦称产生式规则集，由领域规则组成，即描述领域的常识和启发式知识。n推理机亦称控制系统，它是一个程序模块，负责产生式规则的前提条件测试或匹配，规则的调度与选取，规则体的解释和执行。即推理机实施推理，并对推理进行控制，它也就是规则的解

4、释程序。本讲稿第五页，共四十二页一、产生式表示1产生式(规则)n产生式的一般形式为前件后件即if前件then后件其中，前件就是前提，后件是结论或动作，前件和后件可以是由逻辑运算符AND、OR、NOT组成的表达式。产生式规则的语义是:如果前提满足，则可得结论或者执行相应的动作,即后件由前件来触发。所以，前件是规则的执行条件，后件是规则体。本讲稿第六页，共四十二页例：(1)如果银行存款利率下调，那么股票价格上涨。(2)如果炉温超过上限，则立即关闭风门。基于产生式的推理模式：由产生式的涵义可知，利用产生式规则可以实现有前提条件的指指令令性性操操作作，也可以实现逻逻辑辑推推理理。实现操作的方法是当测试

5、到一条规则的前提条件满足时，就执行其后部的动作。这称为规则被触发或点燃。利用产生式规则实现逻辑推理的方法是当有事实能与某规则的前提匹配（即规则的前提成立）时，就得到该规则后部的结论（即结论也成立）。本讲稿第七页，共四十二页实际上，这种基于产生式规则的逻辑推理模式，就是逻辑上所说的假言推理（对常量规则而言）和三段论推理（对变量规则而言），即：ABAB这里的大前提就是一个产生式规则，小前提就是证据事实。本讲稿第八页，共四十二页综合数据库用于存放输入的关于求解的问题的事实或问题的状态、以及推理产生的中间结果和最终结果。它表现为产生式系统所使用的数据结构，如符号串、数组、表、树等。例：事实“李和张是朋

6、友”用表（friend,li,zhang)来表示。本讲稿第九页，共四十二页3用产生式系统描述AI问题八数码问题n综合数据库：用二维数组表示，例n产生式规则：即走步规则，使状态发生变化，有四条n控制系统：从初始状态-目标状态137 2 46 8 51 2 3847 6 5137 2 46 8 5本讲稿第十页，共四十二页4产生式系统的运行过程产生式系统运行时，除了需要规则库以外，还需要有初始事实(或数据)和目标条件。目标条件是系统正常结束的条件，也是系统的求解目标。产生式系统启动后，推理机就开始推理，按所给的目标进行问题求解。一个实际的产生式系统，其目标条件一般不会只经一步推理就可满足，往往要经过

7、多步推理才能满足或者证明问题无解本讲稿第十一页，共四十二页从规则库中取一个条规则，将其前提同当前动态数据库中的事实/数据进行模式匹配匹配成功否把该规则的结论放入当前综合数据库：或执行规则所规定的动作NY推理机的一次推理过程如图所示：本讲稿第十二页，共四十二页传教士和野人问题：3个传教士和3个野人，船上最多可坐2人M：传教士C：野人B：船n综合数据库：用三元组描述左岸的状态，以此推出右岸的情况，初始状态为，目标状态为n产生式规则：即摆渡操作，包括从左岸到右岸和从右岸到左岸，：左右，：右左n控制系统（搜索策略）：，可用状态空间图来描述搜索过程本讲稿第十三页，共四十二页n(3,3,1)nP01,P1

8、0,P11,P02,P20n(3,2,0)n(3,3,1)(2,2,0)n(3,1,0)本讲稿第十四页，共四十二页5控制策略与常用算法产生式系统的推理可分为正向推理和反向推理两种基本方式。n正向推理n将初始事实置入综合数据库；n用综合数据库中的事实（数据），匹配/测试目标条件，若目标条件满足，则推理成功，结束。n用规则库中各规则的前提匹配综合数据库中的事实，将匹配成功的规则组成待用规则集；n若待用规则集为空，则运行失败，退出。n将待用规则集中各规则的结论加入综合数据库，或者执行其动作，转步2；可以看出，随着推理的进行，动态数据库的内容或者状态在不断变化。本讲稿第十五页，共四十二页反向推理o将初

9、始事实（数据）置入综合数据库，将目标条件置入目标链；o若目标链为空，则推理成功，结束。o取出目标链中第一个目标，用动态数据库中的事实同其匹配，若匹配成功，转步2；o用规则集中的各规则的结论同该目标匹配，若匹配成功，则将第一个匹配成功且未用过的规则的前提作为新的目标，并取代原来的父目标而加入目标链，转步3；o若该目标是初始目标，则推理失败，退出。本讲稿第十六页，共四十二页o将该目标的父目标移回目标链，取代该目标及其兄弟目标，转步3；可以看出，上述反向推理算法的推理过程也是一个图搜索过程，而且一般是一个与或树搜索。本讲稿第十七页，共四十二页例：动物分类问题的产生式系统描述及其求解。设由下列动物识别

10、规则组成一个规则库，推理机采用上述正向推理算法，建立一个产生式系统。该产生式系统就是一个小型动物分类知识库系统。规则：r1：若某动物有奶，则它是哺乳动物。r2：若某动物有毛发，则它是哺乳动物。r3：若某动物有羽毛，则它是鸟。r4：若某动物会飞且生蛋，则它是鸟。r5：若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。本讲稿第十八页，共四十二页r6：若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。r7：若某动物是哺乳动物且有蹄，则它是有蹄动物。r8：若某动物是有蹄动物且反刍食物，则它是偶蹄动物。r9：若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。r10：若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色

11、斑点，则它是金钱豹。r11：若某动物是有蹄动物且长腿且长脖子且黄褐色且有暗斑点，则它是长颈鹿。本讲稿第十九页，共四十二页r12：若某动物是有蹄动物且白色且有黑色条纹，则它是斑马。r13：若某动物是鸟且不会飞且长腿且长脖子且黑白色，则它是驼鸟。r14：若某动物是鸟且不会飞且会游泳且黑白色，则它是企鹅。r15：若某动物是鸟且善飞且不怕风浪，则它是海燕。本讲稿第二十页，共四十二页再给出初始事实：f1：某动物有毛发。f2：吃肉。f3：黄褐色。f4：有黑色条纹。目标条件为：该动物是什么？易见，该系统的运行结果为：该动物是老虎。其正向推理树：本讲稿第二十一页，共四十二页老虎食肉动物哺乳动物有毛发吃肉黄褐色

12、有黑色条纹正向推理树 r2r6r9r2：若某动物有毛发，则它是哺乳动物。r6：若某动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物。r9：若某动物是食肉动物且黄褐色且有黑色条纹，则它是老虎。本讲稿第二十二页，共四十二页反向推理树r9r6r5：若某动物是哺乳动物且有爪且有犬齿且目盯前方，则它是食肉动物。r1：若某动物有奶，则它是哺乳动物。r5r2r1本讲稿第二十三页，共四十二页二、谓词逻辑表示n用符号化的形式语言表达复杂的问题，并能实现逻辑推理n谓词逻辑的基本组成n谓词符号：表示对象的性质、状态或对象间的关系n连词：n量词：n变量符号：用小写字母表示n常量符号：用大写字母表示n函数符号：本讲稿第二十四页，共

13、四十二页例：机器人在房间里某物品在房间里李喜欢音乐和绘画如果A跑得最快则他是冠军机器人不在房间里本讲稿第二十五页，共四十二页房间里有个东西所有的机器人都是灰色的一班的学生和二班的学生比赛A或者在打篮球或者在踢足球n采用谓词逻辑的推理过程本讲稿第二十六页，共四十二页三、语义网络法n用图来表示复杂的概念、事物及其语义联系n图：包括节点、线，节点表示实体、概念、事物，线表示节点间的关系（语义联系）本讲稿第二十七页，共四十二页智能系统专家思维专家知识困难问题专家系统种一是能解决具有能模拟专家系统的语义网络专家系统是一个能解决困难问题的智能系统，它具有专家知识、能模拟专家的思维本讲稿第二十八页，共四十二

14、页ISAsexagePersonsimon男40教师professionsimon是一个人，男性，40岁，职业是教师本讲稿第二十九页，共四十二页属于年龄电子2路石油学院张宏助教西安市区25岁位置工作在职务张宏是石油学院的一名助教；石油学院位于西安市电子二路；张宏今年25岁。本讲稿第三十页，共四十二页由语义网络的结构特点可以看出，语义网络不仅可以表示事物的属性、状态、行为等，而且更适合于表示事物之间的关系和联系。而表示一个事物的层次、状态、行为的语义网络，也可以看作是该事物与其属性、状态或行为的一种关系。关系（或联系）型的知识和能化为关系型的知识都可以用语义网络来表示。语义网络也称联想网络联想网

15、络。语义网络实际上是一种复合的二元关系图。网络中的一条边就是一个二元关系，而整个网络可以看作是由这些二元关系拼接而成。本讲稿第三十一页，共四十二页基于语义网络的推理基于语义网络的推理也是继承。继承也是通过匹配、搜索实现的。问题求解时，首先根据待求问题的要求构造一个网络片断，然后在知识库中查找可与之匹配的语义网络，当网络片断中的询问部分与知识库中的某网络结构匹配时，则与询问处匹配的事实，就是问题的解。苹果x富士 特点Akindof语义网络片段x富士 工作于x特点本讲稿第三十二页，共四十二页四、框架n框架是一种结构，一种模式，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

16、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。本讲稿第三十三页，共四十二页一般形式是:|本讲稿第三十四页，共四十二页例：描述“教师”的框架（描述的是一个概念）框架名:类属:工作:范围:(教学，科研)缺省:教学性别:(男，女)学历:(中师，高师)类型:(，)槽名分别是：“类属”、“工作”、“性别”、“学历”和“类型”。槽名的右面就是其值。其中“”又是一个框架名，“范围”、“缺省”就是侧面名，其后是侧面值，如：“教学”、“科研”等。本讲稿第三十五页，共四十二页例：描述一个具体教师的框架（描述一个具体的实例）框架名:类属:姓名:李明性

17、别:男年龄:25职业:教师职称:助教专业:计算机应用部门:计算机系软件教研室工作:参加工作时间:1995年8月工龄:当前年份-参加工作年份工资:本讲稿第三十六页，共四十二页由框架的形式可以看出，框架适合表达结构性的知识。所以，概念、对象等知识最适于用框架表示。其实，框架的槽就是对象的属性或状态，槽值就是属性值或状态值。不仅如此，框框架架还还可可以以表表示示行行为为（动作），所以，有些过程性事件或情节也可用框架网络来表示。本讲稿第三十七页，共四十二页基于框架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

18、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。本讲稿第三十八页，共四十二页五、面向对象的知识表示面向对象技术中的核心概念是对象和类。对象可以泛指一切事物，类则是一类对象的抽象模型。反之，一个对象是其所属类的实例。通常，在面向对象的程序设计语言中，只给出类的定义，其对象由类生成。类的定义中就说明了所辖对象的共同特征（属性、状态等）和行为。特征用变量表示，行为则是作用于这些特征和作用于对象的一组操作，如函数、

19、过程等。这些操作一般称为方法。这样，一个类将其对象所具有的共同特征和操作组织在一起，统一进行定义，以供全体对象共享。即当给类中的特征变量赋予一组值时，则这组值连同类中的方法，就构成了一个具体的对象。本讲稿第三十九页，共四十二页例：面向对象程序设计语言C+中一个雇员类的定义。classEmployeeprivite:char*Name;intAge;intSalary;=public:Employee(char*name，intage，intsalary);Employee();本讲稿第四十页，共四十二页EmployeeEmployee(char*name，intage，intsalary)Na

20、me=newcharstrlen(name);strcpy(Name，name);Age=age;Salary=salary;EmployeeEmployee()DeleteName;=VoidEmployeeChange(intage，intsalary)Age=age;Salary=salary;VoidEmployeeRetire()if(Age60)Deletethis;本讲稿第四十一页，共四十二页一般认为，面向对象知识表示是最结构化的知识表示方法。面向对象的知识表示很类似于框架，知识可以使用类按一定层次形式来组织。由于面向对象的知识表示还具有封装特性，从而使知识更加模块化。所以，用面向对象方法表示的知识相当结构化和模块化，而且容易理解和管理。因此，这种方法特别适合于大型知识库的开发和维护。本讲稿第四十二页，共四十二页