人工智能第二章知识表示方法.ppt

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1、2023/11/10,第二章 知识表示方法,2023/11/10,内容简介,2.2 一阶谓词逻辑表示法,2.3 产生式表示法,2.4 框架表示法,2.6 面向对象表示法,6,2,3,4,2.1 概述,1,2.5 语义网络表示法,5,2023/11/10,2.3 产生式表示法,1943年E.Post第一次提出称为“Post机”的计算模型（计算理论）一种描述形式语言的语法又称为产生式规则表示法，它和图灵机有相同的计算能力。目前产生式表示法已成为人工智能中应用最多的一种知识表示方法。,产生式知识表示方法,1972年纽厄尔和西蒙在研究人类知识模型开发了基于规则的产生式系统。,2023/11/10,2.

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PQ 或 IF P THEN Q其中，P是产生式的前提或条件，用于指出该产生式是否是可用的条件；Q是一组结论或动作，用于指出该产生式的前提条件P被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。P和Q都可以是一个或一组数学表达式或自然语言。,谓词逻辑中的蕴含式与产生式的差别：蕴含式只能表示精确知识；产生式可以表示精确知识，也可以表示不精确知识。蕴含式要求匹配是精确的；产生式匹配可以是精确的，也可以是不精确的；可以按某种确信度进行匹配。可以把蕴含式看出产生式的一个特例,2023/11/10,2.3.2 产生式表示知识方法,确定性

3、和不确定性规则知识的产生式表示,确定性规则知识 可用前面介绍的产生式的基本形式表示即可。不确定性规则知识 用如下形式表示 PQ（可信度）或者 IF P THEN Q（可信度）其中，P是产生式的前提或条件，用于指出该产生式是否是可用的条件；Q是一组结论或动作，用于指出该产生式的前提条件P被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。,2023/11/10,2.3.2 产生式表示知识方法,确定性和不确定性事实性知识的产生式表示,确定性事实性知识 一般使用三元组的形式表示如下（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）例如：（Lee，Age，35）；(Friend,Lee,Zhang)不确定性事实性知识

4、 一般用四元组的形式表示如下（对象，属性，值，不确定度量值）或（关系，对象1，对象2，不确定度量值）例如：（Lee，Age，35,0.9）；(Friend,Lee,Zhang,0.2),2023/11/10,产生式系统的组成,产生式系统通常由规则库、数据库和推理机这3个基本部分组成。,产生式系统的基本结构,一组产生式在一起互相配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以作为另一个产生式的前提，以获得问题的解决，这样的系统为产生式系统。,2023/11/10,规则库：产生式的集合是产生式系统的基础包含的知识要完整、一直，表达灵活准确；构建规则库时，应对知识进行合理组织管理；数据库：包含已知事实包含的

5、知识是动态变化的；已知事实常用字符串、向量、矩阵等数据结构表示；,2023/11/10,推理机的工作：（1）按一定的策略从规则库中选择规则，并与综合数据库中的已知事实进行匹配。（2）当发生冲突（即匹配成功的规则不止一条）时，调用相应的冲突解决策略予以消解。（3）在执行某条规则时，若该规则的右部是一个或多个结论，则把这些结论加到综合数据库中；若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，还要按一定的算法计算结论的可信度。（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。,2023/11/10,产生式系统求解问题的一般步骤（1）初始

6、化综合数据库，把问题的初始已知事实送入综合数据库中。（2）若规则库中存在尚未使用过的规则，而且它的前提可与综合数据库中的已知事实匹配，则继续；若不存在这样的事实，则转第（5）步。（3）执行当前选中的规则，并对该规则做上标记，把该规则执行后得到的结论送入综合数据库中。若该规则的结论部分指出的是某些操作，则执行这些操作。（4）检查综合数据库中是否已包含了问题的解，若已包含，则终止问题的求解过程；否则，转第（2）步。（5）要求用户提供进一步的关于问题的已知事实，若能提供，则转第（2）步；否则，终止问题求解过程。（6）若规则中不再有未使用过的规则，则终止问题的求解过程。,2023/11/10,产生式系

7、统推理方式,产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。,推理过程,从已知事实出发，通过规则求得结论。或称数据驱动方式也称作自底向上的方式。,（1）规则集中的规则与数据库中的事实进行匹配，得匹配的规则集合。（2）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则。（3）执行启用规则的后件。将该请用规则的后件送入数据库。重复这个过程直至达到目标。,正向推理,由于可能有多条规则同时与事实匹配，选择哪条规则将影响求解效率，经常会得到与目标无直接关系的推论。,2023/11/10,产生式系统推理方式,反向推理,推理过程,从目标（作为假设）出发，反向使用规则，求得已知事实。这种

8、推理方式也称目标驱动方式或称自顶向下的方式。,（1）规则库中的规则后件与目标事实进行匹配，得匹配的规 则集合。（2）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则。（3）将启用规则的前件作为子目标。重复这个过程直至各子目标均为已知事实成功结束。,如果目标明确，则效率会比正向推理高得多。,2023/11/10,产生式系统推理方式,双向推理是一种既自顶向下、又自底向上的推理方式，推理从两个方向同时进行，直至某个中间界面上两方向结果相符便成功结束。这种双向推理较正向或反向推理所形成的推理网络更小，从而有更高的推理效率。,双向推理,2023/11/10,产生式系统的优点 a）自然性：由于产

9、生式系统采用了人类常用的表达因果关系的知识表示形式，既直观、自然，又便于进行推理。b）模块性：产生式是规则库中的最基本的知识单元，形式相同，易于模块化管理。c）有效性：能表示确定性知识、不确定性知识、启发性知识、过程性知识等。d）清晰性：产生式有固定的格式，既便于规则设计，又易于对规则库中的知识进行一致性、完整性检测。,产生表示法的特点,2023/11/10,产生式系统的缺点a）效率不高产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配冲突消解执行”的过程。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，其工作效率不高。此外，在求解复杂问题时容易引起组合爆炸。b）不能表达具有结构性的知

10、识产生式系统对具有结构关系的知识无能为力，它不能把具有结构关系的事物间的区别与联系表示出来，因此，人们经常将它与其它知识表示方法（如框架表示法、语义网络表示法）相结合。,2023/11/10,产生式系统的适用领域（1）由许多相对独立的知识元组成的领域知识，彼此之间关系不密切，不存在结构关系。如：化学反应方面的知识。（2）具有经验性及不确定性的知识，而且相关领域中对这些知识没有严格、统一的理论。如：医疗诊断、故障诊断等方面的知识。（3）领域问题的求解过程可被表示为一系列相对独立的操作，而且每个操作可被表示为一条或多条产生式规则。,2023/11/10,2.4 框架表示法,框架理论是明斯基于197

11、5年作为理解视觉、自然语言对话及其它复杂行为的一种基础提出来的；框架表示法是以框架理论为基础发展起来的一种结构化的知识表示，它适用于表达多种类型的知识。框架理论的基本观点是：人脑已存储有大量的典型情景，当面临新的情景时，就从记忆中选择一个称作框架的基本知识结构，其具体内容依新的情景而改变，形成对新情景的认识又记忆于人脑中。,框架表示法,2023/11/10,2.4.1 框架的构成,一般结构,框架名 槽名1 侧面11 值111值11k1 侧面1n1 值1n11值1n1kn1 槽名2 侧面12 值121值1211 侧面1n2 值1n21值1n21n2,2023/11/10,框架：是人们认识事物的一

12、种通用的数据结构形式。即当新情况发生时，人们只要把新的数据加入到该通用数据结构中便可形成一个具体的实体(类)，这样的通用数据结构就称为框架。实例框架：对于一个框架，当人们把观察或认识到的具体细节填入后，就得到了该框架的一个具体实例，框架的这种具体实例被称为实例框架。框架系统：在框架理论中，框架是知识的基本单位，把一组有关的框架连结起来便可形成一个框架系统。框架系统推理：由框架之间的协调来完成。,2023/11/10,框架表示知识举例,“教师”的框架。框架名：类属：工作：范围：（教学，科研）缺省：教学 性别：（男，女）学历：（中专，大学）类别：（，）,例,分析,框架名：“教师”含有5个槽，槽名分

13、别为：“类属”、“工作”、“性别”、“学历”和“类别”。槽名后面是其槽值。槽值“”又是一个框架名。“范围”、“缺省”是槽“工作”的两个不同的侧面，其后是侧面值。,2023/11/10,框架表示知识举例,“大学教师”的框架。框架名：类属：学位：范围（学士，硕士，博士）缺省：硕士 专业：职称：范围（助教，讲师，副教授，教授）缺省：讲师,例,分析,可以看出，这个框架与刚才的框架有一定的关联，是层次关系，前者称为上层框架，后者为下层框架；框架的上下层关系是相对的，下层框架可以从上层框架继承某些属性或值；层次结构能有效减少冗余信息；,2023/11/10,2.4.1 框架的构成,表示对象间关系的常用槽名

14、：,用于指出部分和全体的关系。用Part-of槽指出的联系所描述的下层框架和上层框架之间不具有继承性，如汽车和轮胎,用来表示AKO槽的逆关系。用Instance槽指出的联系都具有继承性，即下层框架可继承上层框架中所描述的属性或值。,用于指出对象间抽象概念上的类属关系，直观意义是“是一个”，“是一种”，“是一只”等。一般用ISA槽指出的联系都具有继承性。,用于具体地指出对象间的类属关系。其直观意义是“是一种”。,ISA槽,Instance槽,AKO槽,Part-of槽,槽名,2023/11/10,学生框架Frame Name：Unit（Last-name，First-name）Sex：Area（

15、male，female）Default：male Age：Unit（Years）If-Needed：Ask-Age Address：Telephone：Home Unit（Number）Mobile Unit（Number）If-Needed：Ask-Telephone,S-Address也是一个框架，在这里是本框架的一个槽,2023/11/10,硕士生框架Frame AKO：Major：Unit（Major）If-Needed：Ask-Major If-Added：Check-Major Field：Unit（Direction-Name）If-Needed：Ask-Field Adviso

16、r：Unit（Last-name，First-name）If-Needed：Ask-Visor Project：Area（National，Provincial，Other）Default：National Paper：Area（SCI，EI，Core，General）Default：Core 在Master框架中，用到了一个系统预定义槽名AKO。所谓系统预定义槽名，是指框架表示法中事先定义好的可公用的一些标准槽名。当AKO作为下层框架的槽名时，其槽值为上层框架的框架名，表示该下层框架所描述的事物比其上层框架更具体。并且，由AKO所联系的框架之间具有属性的继承关系。,2023/11/10,作为

17、一个例子，假设有硕士生柳青，当把他的具体情况分别添入Master框架后，可得到实例框架Master-1。这个实例框架可表示如下：硕士生-1框架：Frame ISA：Name：Yang Ye Sex：female Major：Computer Field：Web-Intelligence Advisor：Lin Hai Project：Provincial,2023/11/10,当知识比较复杂时，往往需要通过诸框架之间的横向或纵向联系形成一种框架系统。框架之间的纵向联系是指那种具有继承关系的上下层框架之间的联系。例如，在下图中，学生可按照接受教育的层次分为本科生、硕士生和博士生。每类学生又可按照

18、所学专业的不同，分为不同专业的学生等。框架之间的纵向联系是通过预定以槽名AKO和ISA等来实现的。例如前面的例子，AKO实现了Student框架与Master框架之间的纵向联系，ISA实现了Master框架与Master-1实例框架之间的联系。框架之间的横向联系是指那种以另外一个框架名作为一个槽的槽值或侧面值所建立起来的框架之间的联系。如下图给出的框架系统中，Student框架与S-Addre框架之间就是一种横向联系。,2023/11/10,Student,Collegian,Master,Doctor,Master-1,Master-2,S-Address,ISA,ISA,AKO,AKO,A

19、KO,Address,2023/11/10,框架系统的推理,（3）使用一种评价方法对于选框架进行评价，以便决定是否接受它。,（1）把待解决的问题用一个框架表示出来。,求解问题的匹配推理步骤,（4）若可接受，则与问题框架空槽相匹配的事实就是问题解。,（2）与知识库中已有的框架进行匹配。找出一个或几个可匹配的预 选框架作为初步架设，在初步架设的引导下收集进一步的信息。,框架系统没有固定的推理机制，遵循匹配和继承的原则，问题求解系统由两部分构成：构成框架系统的知识库和求解问题的推理机,2023/11/10,框架表示法的优点结构性：最突出特点是善于表示结构性知识，它能够把知识的内部结构关系以及知识间的

20、特殊联系表示出来。深层性：框架表示法不仅可以从多个方面、多重属性表示知识，而且还可以通过ISA、AKO等槽以嵌套结构分层地对知识进行表示，因此能用来表达事物间复杂的深层联系。继承性：在框架系统中，下层框架可以继承上层框架的槽值，也可以进行补充和修改，这样既减少知识冗余，又较好地保证了知识的一致性。自然性：框架能把与谋个实体或实体集相关特性都集中在一起，从而高度模拟了人脑对实体多方面、多层次的存储结构，直观自然，易于理解。框架表示法的不足缺乏框架的形式理论：至今，还没有建立框架的形式理论，其推理和一致性检查机制并非基于良好定义的语义。缺乏过程性知识表示：框架系统不便于表示过程性知识，缺乏如何使用

21、框架中知识的描述能力。框架推理过程需要用到一些与领域无关的推理规则，而这些规则在框架系统中又很难表达。清晰性难以保证：由于各框架本身的数据结构不一定相同，从而框架系统的清晰性很难保证。,2023/11/10,2.5 语义网络表示法,目前，语义网络已经成为人工智能中应用较多的一种知识表示方法，尤其是在自然语言处理方面的应用。,语义网络表示法,语义网络是奎廉()1968年在研究人类联想记忆时提出的一种心理学模型，认为记忆是由概念间的联系实现的。随后，奎廉又把它用作知识表示。1972年，西蒙在他的自然语言理解系统中也采用了语义网络表示法。1975年，亨德里克()又对全称量词的表示提出了语义网络分区技

22、术。,2023/11/10,语义网络概念及结构,语义网络,一般由一些最基本的语义单元组成。这些最基本的语义单元被称为语义基元，可用如下三元组来表示为（节点1，弧，节点2）,语义基元结构,语义网络结构,2023/11/10,语义网络的简单例子表示“鸵鸟是一种鸟”语义网络与产生式对应的表示能力 事实的表示：例：“雪的颜色是白的”规则的表示：例：规则R的含义是“如果 A 则 B”,鸵鸟,鸟,是一种,雪,白,颜色,A,B,R,2023/11/10,基本的语义关系,类属关系实例关系：ISA体现的是“具体与抽象”的概念，含义为“是一个”，表示一个事物是另一个事物的一个实例。例分类关系：AKO亦称泛化关系，

23、体现的是“子类与超类”的概念，含义为“是一种”，表示一个事物是另一个事物的一种类型。例成员关系：A-Member-of体现的是“个体与集体”的关系，含义为“是一员”，表示一个事物是另一个事物的一个成员。例上述关系的主要特征：最主要特征是属性的继承性，处在具体层的结点可以继承抽象层结点的所有属性。,鸟,动物,AKO,张强,共青团员,A-Member-of,人,李刚,ISA,2023/11/10,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”，表示一个结点具有另一个结点所描述的属性 Can：含义为“能”、“会”，表示一个结点能做另一个结点的事情 例如：“鸟有翅膀”Ag

24、e:含义为“年龄”，表示一个结点是另一个结点在年龄方面的属性 例如：“张强18岁”,鸟,翅膀,Have,张强,18,Age,2023/11/10,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：含义为“是一部分”，表示一个事物是另一个事物的一部分。例如，“大脑是人体的一部分”再如，“黑板是墙体的一部分”聚类关系与实例、分类、成员关系的主要区别 聚类关系一般不具备属性的继承性，如上两个例子，大脑不一定具有人的各种属性，黑板也不具有墙的各种属性。,大脑,人体,Part-of,黑板,墙体,Part-of,2023/11/10,时间关系 指不同

25、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：含义为“在前”，表示一个事件在另一个事件之前发生After:含义为“在后”，表示一个事件在另一个事件之后发生例如：“北京奥运会在悉尼奥运会之后”,北京奥运会,悉尼奥运会,After,2023/11/10,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：含义为“在上”，表示某一物体在另一物体之上 Located-at：含义为“在”，表示某一物体所在的位置 Located-under：含义为“在下”，表示某一物体在另一物体之下 Located-inside：含义为“在内”，表示某一物体在另一物体之内；

26、Located-outside：含义为“在外”，表示某一物体在另一物体之外。例如，“书在桌子上”,书,桌子,Located-on,2023/11/10,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：含义为“相似”，表示某一事物与另一事物相似 Near-to：含义为“接近”，表示某一事物与另一事物接近 例如，“猫似虎”,虎,猫,Similar-to,2023/11/10,因果关系 指某个事件的发生导致另一个事件的发生。常用的因果关系有：if-then：含义为“如果那么”，例如，“如果天气，小明骑车上班”,小明骑车上班,天晴,If-then,2023/1

27、1/10,组成关系 一种一对多的联系，表示一个事物由其他一些事物构成，通常用 composed-of联系表示，其所连接的节点间不具备属性的继承性。例如，“整数由正整数、负整数和零组成”,零,整数,Composed-of,与,正整数,负整数,2023/11/10,表示一元关系,一元关系 指可以用一元谓词P(x)表示的关系。谓词P说明实体的性质、属性等。描述的是一些最简单、最直观的事物或概念，常用：“是”、“有”、“会”、“能”等语义关系来说明。如，“雪是白的”。一元关系的描述 应该说，语义网络表示的是二元关系。如何用它来描述一元关系？结点1表示实体，结点2表示实体的性质或属性等，弧表示语义关系。

28、例如，“李刚是一个人”为一元关系，其语义网络如前所示。用语义网络表示“动物能运动、会吃”。,运动,吃,动物,Can,Can,2023/11/10,表示二元关系,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。单个二元关系可直接用一个基本网元来表示，如前介绍的一些常用的二元关系及其表示。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。用语义网络表示：王强是理想公司的经理；理想公司在中关村；王强28岁。,2023/11/10,中关村,理想公司,王强,经理,28岁,Located-at-,Work-for,Headship,Age,2023/11/10

29、,李新的汽车的款式是“捷达”、银灰色；王红的汽车的款式是“凯越”、红色。李新和王红的汽车均属于具体概念,可增加“汽车”这个抽象概念。,捷达,李新,汽车1,银灰色,人,汽车,交通工具,王红,汽车2,红色,凯越,Brand,Owner,Color,ISA,ISA,AKO,Color,Owner,Brand,ISA,ISA,2023/11/10,表示多元关系,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。,2023/11

30、/10,情况和动作的表示,表示方法：西蒙提出了增加情况和动作结点的描述方法 例：用语义网络表示：“小燕子这只燕子从春天到秋天占有一个巢”需要设立一个占有权结点，表示占有物和占有时间等。,小燕子,燕子,鸟,巢,鸟窝,春天,时间,秋天,情况,占有权,占有资格,ISA,AKO,Ownee,Star,AKO,AKO,End,AKO,AKO,Owner,AKO,2023/11/10,对上述问题，也可以把占有作为一种关系，并用一条弧来表示，但在这种表示方法下，占有关系就无法表示了,小燕子,燕子,鸟,巢,鸟窝,ISA,AKO,Owns,AKO,2023/11/10,用语义网络表示事件或动作时，需要设立一个事

31、件或动作结点动作结点：由一些向外引出的弧来指出动作的主体与客体。例：用于语义网络表示：“常河给江涛一张光盘”事件结点：如上例用一个事件结点描述,一张光盘,常河,给,江涛,Gift,Receiver,Giver,一张光盘,给予事件,给,常河,江涛,Gift,Receiver,Giver,Action,2023/11/10,合取和析取的表示,表示方法：可通过增加合取结点和析取结点来实现 例:用语义网络表示如下事实：“参赛者有教师、有学生、有高、有低”首先需要分析参赛者的不同情况，可得到以下四种情况：A 教师、高；B 教师、低 C 学生、高；D 学生、低 然后在按照他们的逻辑关系用语义网络表示出来。

32、,人,参赛者,A,B,C,D,或,或,教师,学生,高,低,与,Is,Part,Part,Part,Part,State,State,State,State,2023/11/10,逻辑关系的表示,否定的表示可分为基本语义关系的否定和一般语义关系的否定基本语义关系的否定的表示可通过在有向弧上直接标注该基本语义关系的否定的方法来解决。例:用语义网络表示：书不在桌子上 采用在有向弧上直接标注该基本语义关系的否定的方法，该语义网络为,书,桌子,Located-on,2023/11/10,一般语义关系的否定的表示对一般语义关系的否定，通常需要引进“非”节点来表示。例：用语义网络表示：常河没有给江涛一张磁盘

33、采用引进“非”节点的方法，其语义网络如下图,一张磁盘,给,非,常河,江涛,Gift,Giver,Receiver,2023/11/10,蕴含的表示,通过增加蕴含关系节点来实现 在蕴含关系中，有两条指向蕴含节点的弧，一条代表前提条件，标记为ANTE；另一条代表结论，标记为CONSE。例：用语义网络表示如下知识：“如果学校组织大学生机器人竞赛活动，那么李强就参加比赛”该蕴含关系的语义网络如下图。其中，在前提条件中，机器人竞赛的组织者是学校，参赛对象是学生操纵的机器人，而机器人只不过是一种智能机器。,学校,比赛,活动,机器人,机器人竞赛,蕴含,参加比赛,学生,智能机器,李强,人,Racer,AKO,

34、Constitution,Manipulator,ANTE,CONSE,ISA,AKO,AKO,Joiner,2023/11/10,存在和全称量词的表示,存在量词：可直接用“ISA”、“AKO”等这样的语义关系来表示全称量词：可采用亨德里克提出的网络分区技术 基本思想：把一个复杂命题划分为若干个子命题，每个子命题用一个较简单的语义网络表示，称为一个子空间，多个子空间构成一个大空间。每个子空间看作是大空间中的一个结点，称作超结点。空间可逐层嵌套，子空间之间用弧互相连结。例:用语义网络表示如下事实：“每个学生都学习了一门程序设计语言”其语义网络如下图。在该图中：GS是一个概念结点，它表示具有全称量

35、化的一般事件。g是一个实例结点，代表GS中的一个具体例子，如上所提到的事实。s是一个全称变量，表示任意一个学生。l是一个存在变量，表示某一次学习。P是一个存在变量，表示某一门程序设计语言。这样，s、l、p之间的语义联系就构成一个子空间，它表示对每一个学生s，都存在一个学习事件l 和一门程序设计语言p。,2023/11/10,在从结点g引出的三条弧中，弧“ISA”说明结点g是GS中一个实例；弧“F”说明它所代表的子空间及其具体形式；弧“”说明它所代表的全称量词。,GS,g,+,s,l,p,学生,学习,程序语言,ISA,ISA,ISA,F,主体,客体,ISA,GS是一个概念结点，它表示具有全称量化

36、的一般事件。g是一个实例结点，代表GS中的一个具体例子，如上所提到的事实。s是一个全称变量，表示任意一个学生。l是一个存在变量，表示某一次学习。P是一个存在变量，表示某一门程序设计语言。,2023/11/10,每一个全称量词都需要一条这样的弧，子空间中有多少个全称量词，就需要有多少条这样的弧。例:用语义网络表示事实：“每个学生都学习了所有的程序设计课程”其语义网络如下图所示。其中，结点g有两条指向全称变量的弧。,学生,学习,程序设计课,g,GS,s,l,p,ISA,ISA,ISA,Subject,Object,ISA,F,2023/11/10,另外，在网络分区技术中，要求F指向的子空间中的所有

37、非全称变量结点都应该是存在量词约束的变量，否则应放在子空间的外面。例:用语义网络表示事实：“每个学生都学习了C+语言”其语义网络如下图所示。结点“C+语言”代表一门具体的程序设计语言，是结点“程序语言”的一个实例，故被放到F所指的子空间的外边,GS,g,s,l,学生,学习,C+语言,程序语言,ISA,ISA,Subject,Object,F,ISA,ISA,2023/11/10,语义网络的推理过程,用语义网络表示知识的问题求解系统主要由两大部分所组成，一部分是由语义网络构成的知识库，另一部分是用于问题求解的推理机。语义网络的推理过程主要有两种，一种是继承，另一种是匹配。继承指把对事物的描述从抽

38、象结点传递到实例结点。通过继承可以得到所需结点的一些属性值，它通常是沿着ISA、AKO等继承弧进行的。继承的一般过程：(1)建立一个结点表，用来存放待求解结点和所有以ISA、AKO等继承弧与此结点相连的那些结点。初始情况下，表中只有待求解结点。(2)检查表中的第一个结点是否是有继承弧。如果有，就把该弧所指的所有结点放入结点表的末尾，记录这些结点的所有属性，并从结点表中删除第一个结点。如果没有继承弧，仅从结点表中删除第一个结点。(3)重复(2)，直到结点表为空。此时，记录下来的所有属性都是待求解结点继承来的属性。,2023/11/10,匹配：是指在知识库的语义网络中寻找与待求解问题相符的语义网络

39、模式。主要过程：(1)根据待求解问题的要求构造一个网络片断，该网络片断中有些结点或弧的标识是空的，称为询问处，它反映的是待求解的问题。(2)根据该语义片断到知识库中去寻找所需要的信息。(3)当待求解问题的网络片断与知识库中的某语义网络片断相匹配时，则与询问处相匹配的事实就是问题的解。例:假设语义网络已在知识库中，问王强在哪个公司工作。根据这个问题的要求，可构造如如下语义网络片断。当用该语义网络片断与所示的语义网络进行匹配时，由“工作在”弧所指的结点可知，职员王强工作在“理想公司”，这就得到了问题的答案。若还想知道职员王强的其它情况，则可在语义网络中增加相应的空结点。,？,王强,Work-for

40、,2023/11/10,中关村,理想公司,王强,经理,28岁,Located-at-,Work-for,Headship,Age,2023/11/10,语义网络表示法的特征,主要优点：结构性 把事物的属性以及事物间的各种语义联系显式地表示出来，是一种结构化的知识表示方法。在这种方法中，下层结点可以继承、新增、变异上层结点的属性。联想性 本来是作为人类联想记忆模型提出来的，它着重强调事物间的语义联系，体现了人类的联想思维过程。自索引性 把各接点之间的联系以明确、简洁的方式表示出来，通过与某一结点连结的弧可以很容易的找出与该结点有关的信息，而不必查找整个知识库。这种自索引能力有效的避免搜索时所遇到

41、的组合爆炸问题。自然性 这种带有标识的有向图，可比较直观地把知识表示出来，符合人们表达事物间关系的习惯，并且与自然语言语义网络之间的转换也比较容易实现。主要缺点：非严格性 没有象谓词那样严格的形式表示体系，一个给定语义网络的含义完全依赖于处理程序对它所进行的解释，通过语义网络所实现的推理不能保证其正确性。复杂性 语义网络表示知识的手段是多种多样的，这虽然对其表示带来了灵活性，但同时也由于表示形式的不一致，使得它的处理增加了复杂性。,2023/11/10,2.6 面向对象表示法,几年来，在智能系统的设计和构造中，人们开始使用面向对象的的思想、方法和开发技术，并在知识表示、知识库的组成与管理、专家

42、系统设计等方面取得了快速的进展。,面向对象表示法,2023/11/10,面向对象的基本概念,对象,类,封装,广义地讲，“对象”指客观世界中的任何事物，它既可以是一个具体的简单事物，也可以是由多个简单事物组合而成的复杂事物。从问题求解的角度讲，对象是与问题领域有关的客观事物。,指一个对象的状态只能由它的私有操作来改变它，其它对象的操作不能直接改变它的状态。是一种信息隐藏技术，封装是面向对象方法的重要特征之一。,是对一组相似对象的抽象。一个类实际上定义了一种对象类型，它描述了属于该对象类型的所有对象的性质。,2023/11/10,面向对象的基本概念,消息,指在通信双方之间传递的任何书面、口头或代码

43、的内容。同一消息可以送往不同的对象，不同对象对于相同形式的信息可以有不同的解释和不同的反应。一个对象可以接收不同形式、不同内容的多个消息。,继承,指父类所具有的数据和操作可以被子类继承，除非在子类对相应数据及操作重新进行了定义。面向对象的继承关系与框架间属性的继承关系类似，可以避免信息的冗余。,2023/11/10,面向对象的知识表示,描述形式,Class：Structure Method Restraint End Class,返回,2023/11/10,总结,本章是本课程的基础；目前各种知识表示方法虽然在实际应用中已经有了很多成功案例，但相关规范基本都尚未形成，这门学科用到的知识与普通数据库中的知识不同，主要是字符、数字、串等数据结构；讲解过的知识表示方法，都是表达了事实、关系、常规知识等，将其抽象成为串，主要按串行化表示成知识；不同的知识表示方法获得的系统运行效率不同，各有各的特色，需根据实际问题进行设计；,2023/11/10,谢谢！,