《知识与知识表》PPT课件.ppt

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1、第二章 知识与知识表示,第一节 引言一、知识知识是信息经过加工整理、解释、挑选和改造而成的。二、知识类型1、事实性知识一般采用直接表示形式。注：1）若事实性知识是批量的、有规律的，则往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现；2）某些事实性知识表现为规则的形式（尽管有时事实和规则分开处理）,第二章 知识与知识表示,第一节 引言二、知识类型2、过程性知识描述做某事的过程，使人或计算机照此去做。3、行为性知识不直接给出事实本身，只给出它在某方面的行为。注：从某种意义上说，行为性知识是描述事物的内涵，而非外延。4、实例性知识只给出一些实例，关于事物的知识就隐藏在这些实例中。,第二章 知识与知识表示,第一

2、节 引言二、知识类型4、实例性知识注：实例性知识和事实性知识的主要区别是：人们感兴趣的一般不是这些实例本身，而是在大批实例后面隐藏的规律性知识。5、类比性知识既不给出外延，也不给出内涵，只给出它与其它事物的某些相似之处。,第二章 知识与知识表示,第一节 引言二、知识类型5、类比性知识注：类比性知识一般不能完整地刻划事物，有时会以偏概全，但它可以启发人们在不同领域的知识间架起桥梁，利用一个领域的知识去解决另一个领域的问题。6、元知识关于知识的知识。注：元知识经常以控制知识的形式出现。,第二章 知识与知识表示,第一节 引言三、知识表示原则1、表示知识的范围是否广泛？注：逻辑是一种广谱的知识表示工具

3、。2、是否适合于推理？注：人工智能主要对适合推理的知识表示感兴趣。3、是否适合于计算机处理？4、是否有高效的算法？5、能否表示不精确知识？注：自然界的信息具有先天的模糊性和不精确性。,第二章 知识与知识表示,第一节 引言三、知识表示原则6、能否模块化，以便于知识分层？7、知识和元知识能否用统一的形式表示？8、是否适合于加入启发式信息？控制知识（元知识）信息启发式信息9、过程性表示还是说明性表示？说明性表示：只给出事物本身的属性及事物之间的相互关系，对问题的解答就隐含在这些知识之中。,第二章 知识与知识表示,第一节 引言三、知识表示原则9、过程性表示还是说明性表示？过程性表示：给出解决一个问题的

4、具体过程。注：说明性表示涉及细节少，抽象程度高，可靠性较好，修改方便，但执行效率较低。10、表示方式是否自然？,第二章 知识与知识表示,第一节 引言四、常见的知识表示形式1、演绎系统2、产生式系统3、框架结构4、语义网络5、过程性知识表示6、面向对象知识表示7、基于本体的知识表示法,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统一、谓词演算1、命题 陈述2、谓词 带有参数的命题注：1）谓词比命题有更强的表达能力，可将知识单元细分；2）谓词可代表变化着的情况，谓词的真假值可因参数而异；3）可利用谓词在不同的知识之间建立联系，使用同名参数。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统一、谓词演算3、谓词解

5、释 人为地指派给谓词的含义注：1）由于解释的不同，谓词的真假值也就不同；2）对于复杂的谓词公式，研究其不同的解释具有更大的重要性；3）对一个谓词公式可给出多种甚至无穷多种不同的解释。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统一、谓词演算3、谓词解释 人为地指派给谓词的含义注：4）每种解释由下列基本部分组成：A）一组基本域Di,i=1nB）每个常量均是某个Di中的一个元素C）每个变量均在某个Di中取值D）每个m目函数均是一个映射Di1Di2.DimDim+1（对于jk,可以有Dij=Dik),第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统一、谓词演算3、谓词解释 人为地指派给谓词的含义注：4）每种解释

6、由下列基本部分组成：E）每个m目谓词均是一个映射Di1Di2.Dim（T，F）（T代表真，F代表假)5）若一个谓词公式在所有解释下均为真，则称此公式为永真公式。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统一、谓词演算3、谓词解释 人为地指派给谓词的含义注：5）利用谓词演算进行逻辑推理的核心任务就是判断一个谓词公式是否永真。但判断一个谓词公式的永真性比较困难，甚至有人证明，根本不存在这样的算法。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统一、谓词演算4、谓词演算 谓词及谓词之间关系的研究1）符号集 真值常量：T、F 联结符号：、运算符：=量词：、常量：函数常量、谓词常量 变量：函数变量、谓词变量注：

7、对于变量，可使用量词。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统一、谓词演算4、谓词演算 谓词及谓词之间关系的研究2）项 A）常量和变量是项 B）若t1,t2,.,tn是项，则fn(t1,t2,tn)和Fn(t1,t2,tn)也是项(fn 为n目函数常量，Fn 为n目函数变量)。3）原子公式和合式公式(wff),第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统一、谓词演算5、主要的谓词演算命题演算一阶谓词演算二阶谓词演算其中，最重要的是一阶谓词演算。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统二、自然演绎系统给定一个有限的或递归的公理集，及一个有限推理规则集，构成一个自然演绎系统。注：1）若在某个确定的

8、范围内，任何永真公式均可由一个演绎系统推导出，则称此演绎系统对于该范围来说是完备的。2）（Godel）对于一阶谓词演算，存在着完备的演绎系统，对于二阶谓词演算，不存在着完备的演绎系统。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统二、自然演绎系统注：3）在实际应用中，仅推演永真式是不够的，任何有意义的知识推理系统均需处理非永真公式，它的谓词被指派以某种解释，即语义。我们应该使用含有语义的演绎系统。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统三、与或句演绎系统1、与或句只有与符号()、或符号()、谓词(也称原子)和前有非符号的谓词(也称负原子，正负原子统称句节)以及看不见的全称量词的合式公式称为与或句

9、。2、与或句的生成步骤1）化成前束范式，使所有量词均在合式公式的最前面，且每个量词的辖域均是整个公式。2）消去存在量词，只剩下全称量词。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统三、与或句演绎系统3、置换规则左部只能有一个句节，右部可以是任意的与或句。注：1）与或句演绎系统的推理方法是将已知条件变成与或句，然后根据置换规则将已知条件按句节逐步置换2）与或句演绎系统可以用于求证某个目标推理，也可以进行反向推理。当用作反向推理时，比较实用。,第二章 知识与知识表示,第二节 演绎系统四、子句演绎系统1、子句只有或符号和非符号的合式谓词公式称为子句，用或符号连接多个句节而成。2、子句演绎方法消解法Ro

10、binson 基于Horn子句逻辑3、消解法基本思想把已知条件表示成一组子句，把求证目标先表示成子句，后在前面加非符号，把加了非符号的目标子句和条件子句组合，若通过消解推出空子句，则目标得以证明。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统一、基本概念1、产生式 在自然界的各种知识单元之间存在着大量的因果关系。这是前提和结论之间的关系，可用产生式（或称规则）来表示。产生式（规则）：前提和结论之间的关系式。表示形式：前提结论2、事实 无需前提条件的产生式，可用于表示已知的事实。表示形式：事实,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统一、基本概念3、产生式系统 将一组产生式放在一起，让它们互相配

11、合、协调作用，一个产生式生成的结论可供另一个产生式作为前提使用。以这种方式求得问题的解决的系统，称为产生式系统。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征1、产生式系统构成a)一组规则(即产生式本身)每个规则分为左部(LHS)和右部(RHS)。一般说来，左部表示情形，即什么条件发生时此产生式应该被调用。右部表示动作，即此产生式被调用后所做的事情。在核实左部情形时，通常采用匹配的方法，即查看当前数据基中是否存在规则左部所指示的情形。若存在，则认为匹配成功，否则认为匹配不成功。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征1、产生式系统构成a)一组规则(即产生式本身)匹配成

12、功时，执行右部规定的动作。这种动作一般是对数据基中的数据作某种处理。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征1、产生式系统构成b)数据基 每个产生式系统均有一个数据基，其中存放的数据既是构成产生式的基本元素，又是产生式作用的对象。注：数据基不同于数据库。数据基中的数据是广义的，可以是常量、变量、多元组、谓词、表结构、图象等等。其意义往往指一个事实或断言，可看成一个知识元。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征1、产生式系统构成c)一个解释程序 负责整个产生式系统的运行，包括规则左部和数据基的匹配、从匹配成功的规则（可能不止一个）中选出一个加以执行、解释执行规则

13、右部的动作，并掌握时机结束产生式系统的运行等等。注：其中每一步均可有不同的含义。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征2、产生式系统特点a)相对固定的格式 任何产生式均由LHS和RHS组成，左部匹配，右部动作。匹配提供的信息只有两种：成功或失败。匹配过程中不允许产生副作用。规则匹配失败时，对数据基无影响。匹配一般无递归，无复杂的计算。右部的动作一般是最基本的，无复杂的控制。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征2、产生式系统特点b)知识的模块化 在每个具体的产生式系统所适用的专门领域知识被分成许多知识元，存于数据基中。而每个规则指明了有关知识元之间的关系及其

14、使用方法。规则本身也可看成是知识元，这种知识元不同于通常数据基中存放的知识元，因为它是指示如何使用数据基中存放的知识元，因此，也称为元知识，即关于知识的知识。由此可见，元知识也是模块化的。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征2、产生式系统特点b)知识的模块化 此外，还有如何使用这些规则的知识，包括规则匹配的次序、匹配冲突的解决等解释系统中所包含的功能。这种有关元知识的知识称为高阶元知识。它们也可模块化并写成规则的形式。不过，只有少数系统能做到，而大部分系统是将高阶元知识不明确地写成规则的形式，不以任何明确的形式显示出来，规则使用方法隐含在系统本身的定义中。这是模块化不彻底的

15、表现，可扩展性差。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征2、产生式系统特点b)知识的模块化 注：知识的模块化使得知识基（包括数据基和规则基）的补充和修改变得非常容易。但要注意任何修改和扩充必须保持知识基的无矛盾性和一致性。这种一致性检验最好由系统自动执行，至少检验到一定程度。因为从理论上，在某些情形下彻底的一致性检验是不现实的。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征2、产生式系统特点c)相互影响的间接性 产生式系统一般是“数据驱动”，看不见控制流。一个产生式的调用对其它产生式的影响不是直接传送过去，而是通过修改数据基来间接实现（当其它产生式的左部与数据基匹配

16、时，发现数据基内容已变，从而，各产生式执行效果也就跟着发生变化）。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征2、产生式系统特点c)相互影响的间接性 注：这个特点有利于知识模块性，但使产生式系统的效率受到影响。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统二、基本特征2、产生式系统特点d)机器可读性 包括机器识别产生式、语法检查和某种程度上的语义检查。语法检查包括无矛盾性检验和冗余检查。语义检查涉及知识的具体领域，如通常数据库中的一致性检验。可读性的另一含义是对产生式作出解释，是对产生式系统为解决某一问题所给答案的解释，即，对推理过程作出解释。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式

17、系统二、基本特征2、产生式系统特点注：产生式系统对某些领域的应用是很有效的，如医疗诊断，而对另一些领域不那么适用，如数学。其关键在于知识能否模块化。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统三、产生式的知识元形式1、常量字符串 是知识元的最简单形式。匹配有精确匹配、不完全匹配(只要求LHS中的知识元是当前数据基中某个知识元的子串即可)。匹配成功后，RHS的动作是把数据基内该知识元中所含的子串换成在RHS中出现的子串。注：这种产生式系统称为置换系统。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统三、产生式的知识元形式2、变量 若产生式的左部均只有一个符号，则这些符号也称为变量。注：引进变量的一个

18、效果是把命题化为谓词，引进变量后，可构造由谓词构成的产生式系统，它的表达能力要强得多。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统三、产生式的知识元形式3、元组 在许多专家系统中，经常以（对象,属性,值）的三元组形式作为产生式系统的知识元。4、树和图,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统三、产生式的知识元形式注：1)知识元可涉及复杂的计算，如exist(x,D)2)一般地，变量的作用域仅限于它所在的产生式。若在匹配过程中，某规则中的一个变量被约束为某个值，则同一规则中所有同名变量必须约束为同一个值，但对其它规则中的同名变量无任何影响。同时，不论是规则匹配失败或成功地结束，被约束的变量均要

19、恢复原状，即只起一种形式参数的作用。但是也有例外，如在许多语法置换系统中，同一字符串中的几个同名变量可被置换为不同的子串。另一例外是作用域的放大。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向1、最基本推理方式 a)向前推理：数据驱动推理。b)向后推理：目标驱动推理。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向2、向前推理基本原理 每个产生式的左部有一组条件，右部有一组动作。每当数据基的当前状态符合某一产生式左部的所有条件时，相应产生式被激发，并执行其右部的动作。这些动作一般要修改数据基的内容，动作执行完毕，数据基的状态可能已经发生改变。此时，再找一个产生式，如此循环反复

20、。,S1,.,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向2、向前推理基本原理 注：1)在大部分向前推理的产生式系统中，每个条件用一个谓词来表示，产生式的左部是一串谓词，产生式的右部也是一串谓词。产生式的左部与当前数据基匹配成功的含义是：对产生式左部所有谓词中出现的变量可以实行一种统一的置换，使得置换后的谓词均是当前数据基中某个谓词的样品。执行产生式右部动作的含义是：把左部匹配成功时实行的那个变量置换传播到右部来，使右部谓词中出现的变量按同一方式实行置换。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向2、向前推理基本原理 注：2)向前推理可形成一片森林。3)对于产生式的激发

21、还应加一个条件：当执行一个产生式右部的动作不能改变数据基的状态时，即使产生式左部能与数据基匹配，也不应当激发该产生式。即，当产生式的右部不能为数据基增添新的谓词时，就不应激发此产生式，否则会产生许多无用的空转，可能使产生式系统的运行不能停止。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向2、向前推理基本原理 注：4)在一般情况下，运行产生式系统应有一个目标。每执行一次向前推理，就要将当前数据基状态与目标状态比较一下，若已达到目标，则停止运行。5)有时，无目标的向前推理也是需要的。这往往是为了推出所需要的全部结果。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向3、向后推理a)

22、基本原理 设目标状态为S1,则首先查看数据基的当前状态是否已是S1。若是，则不必做任何工作，问题已解决，否则，查看有无这样的规则R1，可把状态S2转换为S1。若有，则查看当前数据基的状态是否是S2，若是，则只要执行R1，即可达到状态S1，问题也可解决。若当前数据基的状态不是S2，则进一步查看有无这样的规则R2，可把状态S3转换为S2，若有，则查看当前数据基的状态是否是S3,，如此反复，得到一条向后推理链。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向3、向后推理a)基本原理,S1,S3,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向3、向后推理b)实现方式 对于这类产生式系统

23、，推理目标也可取一个谓词的形态，称为目标谓词。推理步骤是：以目标谓词为树根，首先查看当前数据基中是否有这样的谓词存在，它们与目标谓词存在最广通代。若有n个这样的谓词，则从树根生出n枝“或枝”，每枝或叉的终点是上述数据基谓词经过最广通代之后的一个样品；然后，再查看有无这样的规则，它们的右部谓词与目标谓词之间存在最广通代，若有m个这样的规则，,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向3、向后推理b)实现方式(推理步骤)：则从树根再生出m枝“或叉”，每枝或叉的终点是上述规则的右部谓词经过最广通代之后的样品。若和某个右部谓词相对应的左部有k个谓词，则从相应或叉的终点又生出k枝“与叉”，每

24、枝与叉的终点对应于一个左部谓词，其中的所有变元均已按照右部谓词所作的最广通代作了相应的置换。在上述过程中，或叉的起点称为或结点，其终点称为与结点；与叉的起点称为与结点，其终点称为或结点。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向3、向后推理b)实现方式(推理步骤)：由上可知：或结点和与结点互为因果。按此办法不断进行下去，可使与叉和或叉，与结点和或结点循环轮回，生成一棵树，称为与或树。它可以是有穷的，也可是无穷的。若从一个或结点生出的所有或叉中，有一枝或叉的终点是当前数据基中某个谓词的一个样品，则称此或结点成功，它的子与结点(即上述谓词样品)自然也成功，并且是与或树的一个叶结点。若

25、从一个或结点不能生出任何或叉，则称此或结点失败，它也与或树的一个叶结点。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向3、向后推理b)实现方式(推理步骤)：若一个或结点的所有子与结点皆失败，则该父或结点也失败。若一个与结点成功，则它的父或结点也成功。若一个父与结点的所有子或结点皆成功，则该父与结点也成功。若由于某些叶结点的成功，使得根结点(它一定是或节点)成功，则整个推理成功。若到某个时刻，由于某些叶结点的失败而使得推理不再能进行，则整个推理失败，否则，与或树有可能无穷地生长下去。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统四、推理方向3、向后推理c)最广通代定义定义1通代 若有一组

26、谓词W=1,2,n，又有一个代换，使 1=2=n，则称为谓词组W的通代。定义2广通代 若1和2均是谓词组W的通代，另有一个代换3，使得：W13=W2，则称通代1较通代2为广。定义3最广通代 设是谓词组W的一个通代,若对任意其它通代，均比广，则称为W的一个最广通代。注：最广通代可不唯一。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统五、框架问题1、框架问题 一般，每个谓词只有已知其真假和还未知道其真假的区别，不会原先是真的，后来变假了，或反过来，原先是假的，后来变真了。即，真的假不了，假的真不了。但对于一些系统，谓词的真假值会在推理过程中发生变化，且数据基的状态每次只改变一些。而其余部分则没有变化

27、。这就是框架问题。注：具有框架问题的系统主要是用于描述客观世界中状态变迁的系统。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统五、框架问题2、处理方法 a)直接指明法 在每个产生式中直接指明增加哪些谓词，删去哪些谓词。b)引入状态参数法 在每个谓词中增加一个状态参数，以使得一个谓词在不同状态可取不同值。注：具有不同状态参数的同一谓词是不同的谓词样品，从而完全可有不同的值。c)谓词函数化(高阶逻辑法)所用的谓词全部写成函数的形式，这样谓词样品就是项。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统六、非确定性匹配 不要求产生式的左部能与数据基中的数据完全匹配，往往只需要部分的匹配(主要是由于已有的信息

28、不是十完备)，就可推出某些结论性的信息。注：可采用权、可信度来表示和确定事实与规则的匹配程度,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统七、匹配冲突的解决1、匹配冲突 在向前推理时，有n个产生式(n1)的左部均能与当前数据基中的数据匹配成功，或有m组不同数据(m1)均能和同一产生式的左部匹配成功，或两种情况的组合。在向后推理时，有n个产生式(n1)的右部均能和同一子目标匹配成功，或有m组不同数据(m1)均能和同一子目标匹配成功，或有l个子目标(l1)均能找到相应的数据或产生式右部并匹配成功，或三种情况的复合。这就形成了匹配冲突。,第二章 知识与知识表示,第三节 产生式系统七、匹配冲突的解决1、

29、匹配冲突 注：产生式系统中的解释执行系统必须具有某种选择功能，以便排除上面列举的二义性。这是在设计产生式系统时应该考虑的一个策略问题，这就是解决匹配冲突的策略。2、解决冲突的策略a)按事先排好的固定顺序b)按通用性和针对性排序c)按数据的新鲜性排序d)按子目标的新鲜性排序e)按使用产生式和数据的公平性排序f)按匹配程度排序,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构一、事物的属性1、属性 用于描述事物特性的项 注：1)掌握了事物的属性，就有关于事物的知识 2)属性一般具有属性名和相应值 3)属性是描述事物的最小元素2、属性表 将同一事物的各方面属性列成一张表，构成该事物的属性表 注：1)属性表是

30、属性的集合，用于描述事物的整体特性 2)属性表中的属性之间可存在依赖关系,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构一、事物的属性3、属性框架 对于具有同样一些属性的事物,可将这些属性确定为属性框架 注：1)只要在此框架内对诸属性赋以不同的值,就可得到对同一类事物不同个体的描述 2)属性框架与数据库中关系表的定义非常相似，但属性框架中的某些属性可被看作事物而拥有自己的属性表，从而可形成层次式的嵌套结构 3)在对事物进行推理的过程中，事物的属性有时也要一起参加推理，推理可包含对有关属性的运算，运算结果组成推理结果的一部分,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构一、事物的属性3、属性框架 对于具有

31、同样一些属性的事物,可将这些属性确定为属性框架 注：4)属性框架内的属性之间可存在横向关系和纵向关系，且纵向关系更能深刻地反映客观世界中各事物之间的关系 5)在事物子类的属性和事物母类的属性之间存在一种继承和发展的关系。继承可以是直接继承，也可是经过计算以新的值继承；可以是全盘继承，也可是有选择的继承 6)将事物及其属性分类-分层加以描述的方法是框架理论的基础,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构二、框架1、概念 用于表示事物各方面的属性、事物之间的类属关系及事物的特征和变异等的概念2、基本思想 使用“套套”事物状态、属性、发展过程和相互关系的规律,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构

32、二、框架3、框架的主要特征a)有一个框架名（可带有参数）b)有一组属性，每个属性称为一个槽，里面可存放属性值c)每个属性对值有要求，不同属性的类型可不同d)有些属性值可为子框架调用（可带参数）e)有些属性值是预先确定，有些属性值需在生成实例时代入f)有些属性值在代入时需满足一定条件，有时，在不同属性的属性值之间还有一些条件需要满足,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构二、框架4、框架系统应具备的功能a)描述 通过工具建立和管理（查阅、修改、推理、）对某类客观事物的一个描述。注：1)描述可由一组相互联系、互相支持的框架组成 2)在建立单个框架时，可根据需要设置一组槽，规定每个槽的性质，及槽之

33、间的关系3)每个槽在框架中被认为无内部结构的，但当需要时，它本身又可扩充为一个有内部结构的框架,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构二、框架4、框架系统应具备的功能b)子类 将复杂的事物分为子类,再将子类分成更小的子类,定义更小的框架。c)实例 注：子类的最低层是实例,它已不是一个类,而只是一个个体的描述,它是框架体系树的树叶,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构二、框架4、框架系统应具备的功能d)匹配注：1)框架匹配一般是部分匹配，完全匹配是特殊情形 2)框架不完全符合实际事物的可能性有：规定的属性不存在、规定的属性值不符、属性的缺省值和被匹配事物相应属性值不符、为某个属性的值规定的

34、类型或条件不成立3)可通过规定必要条件、规定允许误差范围、规定计算偏差度、规定属性加权、设置一组判定产生式、既规定充分因子又规定必要因子、不局限于绝对成功的匹配来确定匹配成功条件,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构二、框架4、框架系统应具备的功能e)预测 根据框架对客观事物进行预测注：1)预测实际上是一种框架内部的推理 2)预测的用途有：指导进一步的观察、假定还未观察到的或难以观察到的事物,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构二、框架4、框架系统应具备的功能f)继承注：继承除了子类继承，还可有如下情形的继承：有限制地继承和排斥属性、有限制地继承和排斥属性值、有限制地继承和排斥条件、给

35、出属性值的映射函数、指明属性的分裂等,第二章 知识与知识表示,第四节 框架结构二、框架4、框架系统应具备的功能g)变异 用于处理实际事物与框架很不一致的反常现象注：变异的概念使框架匹配的定义进一步精确化。h)更新 注：在发生变异的情形下需更新i)修改 对老框架进行修改，以符合变异要求j)查找 注：查找时，可能需要回溯,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络一、基本思想1、用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系2、寻找两个概念之间关系的方法是：从此两个概念出发，分别以广度优先的方法沿着连接弧向前搜索，这两个搜索圈逐渐扩大，若某个

36、时刻两者碰上，即形成一条连接两个概念的通路，则认为是找到了两个概念之间的联系,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络二、常见的语义网络形式1、命题语义网络2、数据语义网络 E-R图（实体-关系图）3、语言语义网络,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络1、简单命题语义网络 a)基本思想 用节点表示命题，弧表示命题关系,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络1、简单命题语义网络 b)举例 例1：她身穿大红袄，头戴一枝花,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络1、简单命题语义网络 b)举例 例2：他用激光打印机打印了这份文件,第二章 知识与知

37、识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络2、一般谓词语义网络 a)基本思想 使用网络分块化技术：将复杂命题拆成许多子命题，每个子命题用一个小的语义网络表示，称为一个空间，复杂命题构成大空间，子命题构成子空间，它本身又可看作大空间中的一个节点，子空间可层层嵌套，也可用弧互相连接,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络2、一般谓词语义网络 b)举例 例1：每个学生都读过一本书 xy(学生(x)书(y)读过(x,y),第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络2、一般谓词语义网络 b)举例 例2：每个学生都读过所有的书 x y(学生(x)书(y)读过(x,y),第二章

38、 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络2、一般谓词语义网络 b)举例 例3：每个学生都读过一本所有作家都喜欢的书 x(学生(x)y(书(y)读过(x,y)z(作家(z)喜欢(z,y),第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络2、一般谓词语义网络 b)举例 例3：每个学生都读过一本所有作家都喜欢的书,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络2、一般谓词语义网络 c)子空间(块)偏序排序规则 1)若从子空间S1内的某个节点有弧通向子空间S2中的某个节点(或S2完全包含S1)，则称S2在S1之上，或S1在S2之下。2)若S2在S1之上，S3又在S2之上，则

39、S3也在S1之上（满足传递性）注：1)这里，各子空间的节点之间不允许形成循环，它们形成一个偏序，一般说来还构成一个半格 2)在语义网络的推理和实现技术上，偏序有其特殊的意义，可将偏序解释为“可见”,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络2、一般谓词语义网络 c)子空间(块)偏序排序规则 注：3)可见的定义为：若子空间S2在S1之上，则S1对于S1来说，是可见的。显然，可见关系具有自反和传递两种性质，但没有对称性。事实上，它是反对称的(因不允许循环)4)子空间偏序相当于传统程序设计语言中的嵌套结构 5)利用“可见性”，能使系统提高系统的运行效率，因为在一个子空间中进行操作时，只

40、需考虑相关可见空间，这样可减少搜索和推理范围,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络2、一般谓词语义网络 d)间接和嵌套命题的表示 例：李平说他想看红楼梦 三个命题：1)李平说.2)他想.3)他看红楼梦,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络三、命题语义网络2、一般谓词语义网络 d)间接和嵌套命题的表示 例：李平说他想看红楼梦,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络四、数据语义网络1、基本概念 以数据为中心的语义网络。2、导因 利用数据时，需要数据的语义和数据间的关系，以向用户提供数据的有关知识，包括支持用户对数据实行推理的功能3、作用 用于知识型数据库的一种知识表示方法

41、,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络四、数据语义网络4、主要形式 a)DBTG模型 系二级树 b)E-R模型,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络四、数据语义网络4、主要形式 c)Su-Lo语义联系模型 以实体之间的联系为中心,使用九种基本联系模型,以确切地表达各种数据之间的关系 1)成员联系 表示由属于同一概念的一组原子元素或下层概念构成的一个集合,称作CC(概念类)节点,CC,CC,CC,学校,院系,部处,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络四、数据语义网络4、主要形式 c)Su-Lo语义联系模型 2)特征联系 由一组特征构成某一实体的完整描述，有两类节点：DE(表示一组特征

42、刻划了一个可独立存在的实体)、CE(表示一组特征刻划了一个不可独立存在的实体)注：CE的存在依赖于由某个DE联系表达的独立存在的实体,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络四、数据语义网络4、主要形式 c)Su-Lo语义联系模型 3)相互作用联系 用EI节点表示，用以描述两个实体之间的相互作用，其联系的实体中必须包含两个分量：AG(动作主体)、DO(动作对象)。另外，可包含对相互作用加以修饰的成分(用MD表示)注：AG,DO,MD标记在弧上,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络四、数据语义网络4、主要形式 c)Su-Lo语义联系模型 4)集合关系联系 用SR节点表示(1)子集关系 母集用

43、ST弧联系，子集用SB弧连接(2)互斥关系 均用SX弧连接(3)相交关系 均用SI弧连接,(4)对应关系 均用SE弧连接,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络四、数据语义网络4、主要形式 c)Su-Lo语义联系模型 5)合成联系 用CP节点表示，分概念本身用COP弧连接 6)因果联系 用CF节点表示，用于建立原因(一般以相互作用节点表示)与结果(相互作用节点或其它概念节点)之间的联系，用CA和EF分别标记连接原因和结果的弧,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络四、数据语义网络4、主要形式 c)Su-Lo语义联系模型 7)活动方式联系 用AM节点表示，联系的一方是一个活动(用相互作用联系

44、表示)，另一方是一些此活动的实体或联系。前者用AC弧连接,后者用MAC弧连接 8)活动目的联系 用AP节点表示，联系的一方是活动(可用EI或DE等节点表示)，另一方是活动的目的，也可用同类节点表示。前者用AC弧连接,后者用PR弧连接,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络四、数据语义网络4、主要形式 c)Su-Lo语义联系模型 9)蕴涵联系 用LRI节点表示，联系的一方是前提(可用EI或DE等节点表示)，另一方是结论。前者用IF弧连接,后者用THEN弧连接 注：Su-Lo语义联系模型要用大量的附加一致性规则，即语义过程，去补充，从而使得语义过程不是网络的一个组成部分，使得由网络表示的知识很不

45、完整，也不直观。,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络五、语言语义网络1、基本思想 在分析语句时，以动词为中心，而将所有其它成分都看作是对动词(动作)的修饰。每一种修饰称为一个格，不同形式的格是对句子理解的重要支柱。其结构包括两个部分：一部分为纯语法性质，以为代表，另一部分是语义性质，称为格结构。一个格结构由许多格变元组成，每个格变元从语法上讲是一个名词短语，从语义上讲分别属于五种格关系(动作主体、主题、地点、源泉、目标),第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络五、语言语义网络2、举例 例：猪八戒背媳妇,背,现在时说明式肯定式,猪八戒,媳妇,语态,格一,格二,地点,主题,第二章 知识与知

46、识表示,第五节 语义网络六、几种特殊的语义网络1、结构网络 用于描述客观事物结构 注：结构网络常见于模式识别，机器学习等应用领域中2、分类网络 用于描述抽象的概念，对它们按层次进行分类，每个概念用一个节点代表，节点之间的关系只有两种：子集关系和个体关系。子集关系联接中间节点，个体关系联接叶节点。整个网络结构一般呈树形。注：1)分类网络是理解客观事物的重要工具，常见于专家系统应用中,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络六、几种特殊的语义网络2、分类网络注：2)若令分类网络为严格的树形结构，并且在每条弧上标出循这条弧往下走的条件，则分类网络就成了一种判定树，在专家系统中有广泛的应用，许多专家系

47、统都是基于分类的专家系统,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络六、几种特殊的语义网络3、推理网络 本质上是一种已规范化的命题网络，其基本节点是事实或概念，而节点间的关系则表示推理规则注：1)推理网络较适合于专家系统中的推理 2)有的推理网络将每个判断中的谓词部分和变元部分分开，以得到更深入的推理关系和更模块化的推理规则表示 3)推理网络表示的推理可以是不精确的,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络六、几种特殊的语义网络4、框架网络 是语义网络和框架的联合使用，其中，网络中的节点是框架，相当于基本事实或假设，利用节点之间的关系可由某些框架推论出另一些框架；或者，网络中的节点既可代表框架，

48、也可代表框架中的槽，每条弧的一头连着某个框架的一个槽，另一头连着另一个框架，其意义是，后面的框架是前面的槽所代表的子框架，以此实现框架的任意深度的嵌套调用。,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络七、语义网络上的推理1、推理种类 a)闭式推理 b)开式推理,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络七、语义网络上的推理2、闭式推理 a)作用 主要用于寻找几个概念之间的内在联系。b)基本思想 1)将语义网络中的每个概念节点看成一个有限自动机。这个有限自动机从任何一个输入弧上接受信号后就开始工作，并将输出信息沿各个输出弧发送出去。所有这些自动机的工作都是独立进行的。,第二章 知识与知识表示,第五节

49、 语义网络七、语义网络上的推理2、闭式推理 b)基本思想 2)若寻找两个概念C1与C2之间的联系，则启动相应节点n1与n2对应的自动机，使它们发出信息，启动邻近自动机，进一步启动其它自动机。继续这个过程，使产生的信息沿着以n1和n2为中心的波浪形的大圈向外扩散。若这两个大圈在某处会合，则会合点就是C1和C2两个概念的共同点，从C1经过会合点到达C2的路径就是这两个概念相互联系的方式。,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络七、语义网络上的推理3、开式推理 a)作用 针对语义网络中的某个或某些概念提出问题，并通过语义网上的推理来回答问题 b)工作原理 从被提问的概念出发，顺着网中的通路进行搜索

50、，直到找到能回答这个问题的概念节点为止,第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络七、语义网络上的推理3、开式推理 c)实现方式 1)建立一套有关弧的推理体系 首先确定一组基本元素，然后给出它们的推理关系，此时可把每个基本元素看成一个谓词，并用产生规则来表达这种关系。如：动作对象(x,y)个体(x,z)t(个体(t,z)动作对象(t,y),第二章 知识与知识表示,第五节 语义网络七、语义网络上的推理3、开式推理 c)实现方式 2)直接将推理规则编入语义网络中 注：这种类型的语义网络把语义的重点不放在弧上而放在节点中，这是因为几乎所有的弧表示同一含义，即前提和推论的连接,第二章 知识与知识表示,第