人工智能原理與方法課件

魏長(zhǎng)華DepartmentofComputerScienceCCNUEmail:Chwei@

人工智能原理與方法

ArtificialIntelligence2022/12/91WeiChanghua魏長(zhǎng)華

人工智能原理與方法

ArtificialInt內(nèi)容第一章緒論

●什么是人工智能？

●人工智能研究的目標(biāo)

●人工智能研究途徑

●人工智能研究的內(nèi)容

人工智能研究中的學(xué)派

人工智能研究的內(nèi)容

●人工智能研究領(lǐng)域

2022/12/92WeiChanghua內(nèi)容第一章緒論2022/12/72WeiCh內(nèi)容第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

●命題邏輯和謂詞邏輯

●概率論

●模糊理論

2022/12/93WeiChanghua內(nèi)容第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2022/12/73內(nèi)容第三章知識(shí)表示

●

知識(shí)與知識(shí)表示

●對(duì)知識(shí)表示的要求

●知識(shí)表示方法

一階謂詞邏輯

產(chǎn)生式規(guī)則

語義網(wǎng)絡(luò)

框架

狀態(tài)空間

腳本

Petri網(wǎng)

2022/12/94WeiChanghua內(nèi)容第三章知識(shí)表示2022/12/74WeiC內(nèi)容第四章基本的問題求解方法●基本概念

●狀態(tài)空間搜索

●與/或樹搜索

●博弈樹的啟發(fā)式搜索

2022/12/95WeiChanghua內(nèi)容第四章基本的問題求解方法2022/12/75內(nèi)容第五章基本推理方法●推理的基本概念

●推理方式和分類

●推理控制策略

●歸結(jié)反演

●基于規(guī)則的演繹系統(tǒng)

2022/12/96WeiChanghua內(nèi)容第五章基本推理方法2022/12/76Wei內(nèi)容第六章不確定性推理●不確定性推理的基本概念

●確定因子法

●主觀Bayes方法

●證據(jù)理論

●可能性理論

2022/12/97WeiChanghua內(nèi)容第六章不確定性推理2022/12/77We內(nèi)容第七章專家系統(tǒng)

●專家系統(tǒng)的基本概念

●專家系統(tǒng)分類

●專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)

●專家系統(tǒng)的建造與評(píng)價(jià)

●專家系統(tǒng)開發(fā)工具

●專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境●新一代專家系統(tǒng)的研究

●幾個(gè)著名的專家系統(tǒng)

2022/12/98WeiChanghua內(nèi)容第七章專家系統(tǒng)2022/12/78Wei內(nèi)容第八章機(jī)器學(xué)習(xí)

●機(jī)器學(xué)習(xí)的概念

●學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型

●機(jī)器學(xué)習(xí)分類

●機(jī)器學(xué)習(xí)研究歷史

●機(jī)器學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)

●幾個(gè)著名的學(xué)習(xí)系統(tǒng)

2022/12/99WeiChanghua內(nèi)容第八章機(jī)器學(xué)習(xí)2022/12/79Wei第一章緒論

1

什么是人工智能？人工智能是研究知識(shí)的一門科學(xué)，即如何表示知識(shí)，如何獲取知識(shí)和如何利用知識(shí)的科學(xué)。2022/12/910WeiChanghua第一章緒論1

什么是人工智能？2022/12/第一章緒論

2

人工智能研究的目標(biāo)近期目標(biāo)：在近期，人工智能研究的任務(wù)是利用馮.偌依曼型計(jì)算機(jī)模擬人類智力行為，研制智能程序；遠(yuǎn)期目標(biāo)：遠(yuǎn)期是研制全新的計(jì)算機(jī)，即智能計(jì)算機(jī)。2022/12/911WeiChanghua第一章緒論

2

人工智能研究的目標(biāo)2022第一章緒論3

人工智能研究途徑人工智能研究可以有三種途徑進(jìn)行：符號(hào)主義：（思維理論）符號(hào)主義認(rèn)為人類認(rèn)知的基本元素是符號(hào)，認(rèn)知的過程就是符號(hào)處理的過程。（一階謂詞邏輯）連接主義：（閾值理論）連接主義認(rèn)為人類認(rèn)知的基本元素是神經(jīng)元本身。人類的認(rèn)知過程就是大量的神經(jīng)元的整體活動(dòng)。（研究方法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）行為主義：（進(jìn)化理論）由美國(guó)麻省理工學(xué)院的R.A.Brook教授提出的。該理論認(rèn)為人的本質(zhì)能力是在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的行走能力、對(duì)外界事物的感知能力、維持生命和繁衍生息的能力，正是這些能力對(duì)智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)，因此智能是某種復(fù)雜系統(tǒng)所浮現(xiàn)的性質(zhì)。2022/12/912WeiChanghua第一章緒論3

人工智能研究途徑2022/1第一章緒論

4人工智能研究的內(nèi)容

（1）

人工智能研究中的學(xué)派邏輯學(xué)派：以麥卡錫和尼爾遜為代表的研究基于邏輯的知識(shí)表示和推理機(jī)制。認(rèn)知學(xué)派：以紐厄爾和西蒙為代表的研究對(duì)人類認(rèn)知功能的模擬，試圖找出產(chǎn)生智能行為的原理。知識(shí)工程學(xué)派：以費(fèi)根鮑姆為代表的研究知識(shí)在人類智能中的作用和地位，提出了知識(shí)工程概念。連接學(xué)派：以J.L.McClelland和J.D.Rumelhart為代表的研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。分布式學(xué)派：以C.Hewitt為代表的研究智能系統(tǒng)中的知識(shí)分布行為。進(jìn)化學(xué)派：R.A.Brook為代表。

2022/12/913WeiChanghua第一章緒論

4人工智能研究的內(nèi)容2022/12第一章緒論（2）人工智能研究的內(nèi)容●機(jī)器感知：所謂的機(jī)器感知就是使機(jī)器具有類似于人的感知能力，其中以機(jī)器視覺與機(jī)器聽覺為主。

●

機(jī)器思維：機(jī)器思維是指對(duì)通過感知得到的外部信息及機(jī)器內(nèi)部的各種工作信息進(jìn)行有目標(biāo)的處理。

●

機(jī)器學(xué)習(xí)：研究使機(jī)器具有獲取新知識(shí)、學(xué)習(xí)新技巧，并在實(shí)踐中不斷完善、改進(jìn)的能力。

●

機(jī)器行為：與人的行為相對(duì)應(yīng)，機(jī)器行為主要是指計(jì)算機(jī)的表達(dá)能力，即“說”、“寫”、“畫”等。2022/12/914WeiChanghua第一章緒論（2）人工智能研究的內(nèi)容2022/12/71第一章緒論5人工智能研究領(lǐng)域

●模式識(shí)別（PatternRecognition）

●自然語言理解（NaturallangrageUnderstanding）

●專家系統(tǒng)（ExpertSystem）

●機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning）

●自動(dòng)定理證明（AutomaticTheoremProving）●自動(dòng)程序設(shè)計(jì)（AutomaticProgramming）

●機(jī)器人學(xué)（Robots）

●博弈（Game）

●智能決策支持系統(tǒng)（IntelligentDecisionSupportSystem）

●人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificialnaturalnetworks）

2022/12/915WeiChanghua第一章緒論5人工智能研究領(lǐng)域2022/12/715W第一章緒論思考題1、什么是人工智能？2、人工智能研究的對(duì)象是什么？3、人工智能研究的途徑有那些？4、人工智能研究的領(lǐng)域有那些？5、人工智能研究的近期目的和遠(yuǎn)期目的是什么？6、簡(jiǎn)述圖靈試驗(yàn)。

2022/12/916WeiChanghua第一章緒論思考題2022/12/716WeiChan第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

1命題邏輯和謂詞邏輯命題：命題是具有真假意義的語句。

謂詞：一個(gè)謂詞由謂詞名和個(gè)體兩部分組成。

謂詞公式：連接詞、量詞。合適公式：原子是合適公式；若A是合適公式，則A也是合適公式；若A、B都是合適公式，則AB，AB，AB，也都是合適公式；若A是合適公式則，、也是合適公式。謂詞公式的永真性、可滿足性和不可滿足性

2022/12/917WeiChanghua第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)1命題邏輯和謂詞邏輯2022第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2概率論

條件概率：設(shè)A，B是兩個(gè)事件，，則稱為在A事件已經(jīng)發(fā)生的條件下B事件發(fā)生的概率。

全概率公式和Bayes公式的條件概率：設(shè)事件滿足：⑴兩兩互不相容，即當(dāng)時(shí)，有

⑵

⑶則對(duì)任何事件有下式成立：

為全概率公式，它提供了一種計(jì)算的方法。

2022/12/918WeiChanghua第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2概率論2022/12/71第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)Bayes公式：稱公式

為Bayes公式。

2022/12/919WeiChanghua第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)Bayes公式：稱公式第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)3模糊理論

模糊集：設(shè)是論域，是把任意映射為[0，1]上某個(gè)值的函數(shù)，即，則稱由所構(gòu)成的集合A,稱為U上的一個(gè)模糊集。

隸屬函數(shù)：稱為定義在U上的一個(gè)隸屬函數(shù)。

語言變量：用自然語言表示變量的值和描述變量之間的內(nèi)在聯(lián)系的一種變量。比如，年齡就是個(gè)語言變量，它可以取值為年輕、很年輕、不很年輕、老、很老、不很老等。

語言真值

模糊推理

2022/12/920WeiChanghua第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)3模糊理論2022/12/7第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)思考題1、什么是合適公式？2、試寫出Bayes公式。3、什么是語言變量？4、試論述信息（知識(shí)）不確定性及其處理的途徑2022/12/921WeiChanghua第二章人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)思考題2022/12/721We第三章知識(shí)表示1

知識(shí)與知識(shí)表示知識(shí)是人類認(rèn)識(shí)自然界的精神產(chǎn)物，是人類進(jìn)行智能活動(dòng)的基礎(chǔ)。知識(shí)可以分為五類：●描述性知識(shí)●判斷性知識(shí)

●過程性知識(shí)

●對(duì)象級(jí)知識(shí)，或稱為領(lǐng)域相關(guān)的知識(shí)

●元級(jí)知識(shí)

2022/12/922WeiChanghua第三章知識(shí)表示1知識(shí)與知識(shí)表示2022/12/722W2對(duì)知識(shí)表示的要求

●表示能力

●可理解性

●可訪問性

●可擴(kuò)展性

3知識(shí)表示方法

●一階謂詞邏輯：它是一種描述性的表示方法，它的推理機(jī)制是歸結(jié)原理。主要應(yīng)用于定理證明。

●語義網(wǎng)絡(luò)：是由Quillian等人于1968年提出的，它在知識(shí)表示中可以表示對(duì)象、概念及其相互間的關(guān)系。它廣泛用于基于知識(shí)的系統(tǒng)。

●

產(chǎn)生式規(guī)則：產(chǎn)生式系統(tǒng)把知識(shí)表示成“模式→動(dòng)作”對(duì)，表示方式自然、簡(jiǎn)潔。它的推理機(jī)制以演繹為基礎(chǔ)。它是專家系統(tǒng)的知識(shí)表示的主要方法。

2022/12/923WeiChanghua2對(duì)知識(shí)表示的要求2022/12/723WeiChan

●框架：框架理論是Minsky于1974年提出的，它將知識(shí)表示成高度模塊的結(jié)構(gòu)，它是把關(guān)于一個(gè)概念或?qū)ο蟮乃行畔⒑椭R(shí)都存儲(chǔ)在一起的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?？蚣艿膶哟谓Y(jié)構(gòu)可以表示對(duì)象之間的相互關(guān)系，用框架表示知識(shí)的系統(tǒng)稱為框架的系統(tǒng)。

●狀態(tài)空間：狀態(tài)空間表示法把求解問題表示成問題狀態(tài)、操作、約束、初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)。狀態(tài)空間是所有狀態(tài)的集合。

●腳本：腳本也稱為劇本。它是用來描述固定事件序列，它的結(jié)構(gòu)類似于框架。劇本更強(qiáng)調(diào)事件間的因果關(guān)系。

●Petri網(wǎng)：Petri網(wǎng)是由德國(guó)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Petri提出的，由于它很好的模擬異步操作，所以在并行處理和分布式計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中應(yīng)用很多。

2022/12/924WeiChanghua

●框架：框架理論是Minsky于1974年提出的，它

⑴

一階謂詞邏輯表示法：謂詞邏輯適合于表示事物的狀態(tài)、屬性、概念等事物之間的知識(shí)，也可以用來表示事物之間的因果關(guān)系，謂詞公式一般用合適公式表示。

●謂詞的選取

●量詞的選?。ㄗ饔玫姆秶?/p>

●從自然語言翻譯成謂詞公式不能丟失信息●易于理解●謂詞公式表示法的特點(diǎn)：自然性、精確性、嚴(yán)密性、容易實(shí)現(xiàn)。

2022/12/925WeiChanghua⑴一階謂詞邏輯表示法：謂詞邏輯適合于表示事物的產(chǎn)生式表示法：產(chǎn)生式表示具有因果關(guān)系的知識(shí)，其基本形式是

或者其中P是產(chǎn)生式前提，Q是一組結(jié)論或操作。

●產(chǎn)生式組成：規(guī)則庫，綜合數(shù)據(jù)庫，控制系統(tǒng)?！?/p>

產(chǎn)生式系統(tǒng)分類：可交換的產(chǎn)生式系統(tǒng)，可分解的產(chǎn)生式系統(tǒng)，可恢復(fù)的產(chǎn)生式系統(tǒng)●產(chǎn)生式表示法的特點(diǎn)：自然性，有效性，模塊性，清晰性，效率不高，不能表示具有結(jié)構(gòu)性的知識(shí)

2022/12/926WeiChanghua產(chǎn)生式表示法：產(chǎn)生式表示具有因果關(guān)系的知識(shí)，其基本形式是2框架：框架是一種描述所論對(duì)象（一個(gè)事物、一個(gè)事件、一個(gè)概念）屬性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。●框架的結(jié)構(gòu)：一個(gè)框架是由若干槽組成，每個(gè)槽又可以有若干個(gè)側(cè)面。槽用來描述所論對(duì)象的某方面的屬性，側(cè)面用來描述相應(yīng)屬性的一個(gè)方面。槽和側(cè)面所具有的屬性值分別稱為槽值和側(cè)面值。

●框架網(wǎng)絡(luò)：框架中的槽值或側(cè)面值可以是另一個(gè)框架的名字，這就在框架之間建立了聯(lián)系，構(gòu)成了框架網(wǎng)絡(luò)。通過框架網(wǎng)絡(luò)可以找到另一個(gè)框架。

●繼承性是框架表示法的一個(gè)重要特征。它不僅可以在兩層框架之間實(shí)現(xiàn)繼承關(guān)系，而且可以通過兩兩的繼承關(guān)系，從最底層追溯到最高層，使最高層的信息逐層向底層傳遞。

●

框架中槽的設(shè)置與組織：

2022/12/927WeiChanghua框架：框架是一種描述所論對(duì)象（一個(gè)事物、一個(gè)事件、一個(gè)概念）充分表達(dá)事物個(gè)有關(guān)方面的屬性

充分表達(dá)相關(guān)事物間的各種關(guān)系

ISA槽

AKO槽

Subclass槽

Instance槽

Partof槽

Infer槽

Possible-Reason槽

●有利于進(jìn)行框架的推理2022/12/928WeiChanghua充分表達(dá)事物個(gè)有關(guān)方面的屬性2022/12/7框架表示法的特點(diǎn)

▼結(jié)構(gòu)性

▼繼承性▼自然性

語義網(wǎng)絡(luò)表示法：語義網(wǎng)絡(luò)是通過概念及其語義關(guān)系表達(dá)知識(shí)的一種網(wǎng)絡(luò)圖。最簡(jiǎn)單的語義網(wǎng)絡(luò)是如下的三元組：（節(jié)點(diǎn)1，弧，節(jié)點(diǎn)2）

●

知識(shí)的語義網(wǎng)絡(luò)表示

●

用語義網(wǎng)絡(luò)表示有關(guān)事實(shí)間的關(guān)系：分類關(guān)系；聚集關(guān)系；推論關(guān)系；時(shí)間、位置關(guān)系；多元關(guān)系

●

用語義網(wǎng)絡(luò)表示比較復(fù)雜的知識(shí)：把一個(gè)復(fù)雜的知識(shí)命題劃分為若干個(gè)子命題，每個(gè)子命題用一個(gè)較簡(jiǎn)單的語義網(wǎng)絡(luò)表示，稱為子空間，多個(gè)子空間構(gòu)成一個(gè)大空間。2022/12/929WeiChanghua框架表示法的特點(diǎn)2022/12/729WeiChangh

●

常用的語義聯(lián)系

◆

A-Member-of

◆

Composed-of

◆

Have

◆

Before,After,At

◆

Located-on(-at,-under,-inside,-outside)等

◆

Similar-to,Near-to

●

語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中求解問題的基本過程

◆

用語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)的問題求解系統(tǒng)稱為語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

◆

系統(tǒng)由語義網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的知識(shí)庫；問題求解的解釋程序（語義網(wǎng)絡(luò)推理機(jī)）組成。

◆

問題求解一般是通過匹配實(shí)現(xiàn)的。2022/12/930WeiChanghua●

常用的語義聯(lián)系2022/12/730WeiCh

●

語義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點(diǎn)

◆

結(jié)構(gòu)性

◆

聯(lián)想性

◆

自然性2022/12/931WeiChanghua●

語義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點(diǎn)2022/12/731Wei

●

腳本表示法：腳本的知識(shí)表示方法是R.C.Schank

根據(jù)他的概念依賴?yán)碚撎岢龅囊环N知識(shí)表示方法。它與框架類似，由一組槽組成，用來表示特定領(lǐng)域內(nèi)一些事件的發(fā)生序列。

●

概念依賴?yán)碚摚喊讶祟惿钪械母黝惞适虑楣?jié)的基本概念抽取出來，構(gòu)成一組原子概念，確定這些原子概念之間的相互依賴關(guān)系，然后把所有故事情節(jié)都用這組原子概念及其依賴關(guān)系表示出來。

●

腳本一般由以下幾部分組成：進(jìn)入條件；角色；道具；場(chǎng)景；結(jié)局。2022/12/932WeiChanghua●腳本表示法：腳本的知識(shí)表示方法是R.C.Schank

●過程表示法：過程性表示方法著重于對(duì)知識(shí)的利用，它把問題有關(guān)的知識(shí)以及如何應(yīng)用這些知識(shí)求解問題的控制策略都表述為一個(gè)或多個(gè)求解問題的過程。每一個(gè)過程是一個(gè)程序，用于完成對(duì)一個(gè)具體事件或情況的處理。

●

用過程規(guī)則表示過程

●

過程規(guī)則的一般結(jié)構(gòu)：

◆

激發(fā)條件

◆

演繹操作

◆

狀態(tài)轉(zhuǎn)換

◆

返回

●

過程表示法的特點(diǎn)：效率較高；控制系統(tǒng)容易設(shè)計(jì)2022/12/933WeiChanghua●過程表示法：過程性表示方法著重于對(duì)知識(shí)的利用，它把問

●

Petri網(wǎng)表示法：對(duì)于不同的應(yīng)用Petri網(wǎng)的構(gòu)成及構(gòu)成元素的意義均不相同，但有三種元素是基本的：位置、轉(zhuǎn)換、標(biāo)記。

●

Petri網(wǎng)的特點(diǎn)

◆

便于描述系統(tǒng)狀態(tài)的變化

◆

便于對(duì)系統(tǒng)特點(diǎn)進(jìn)行分析

◆

可以在不同層次上變換描述，而不必注意細(xì)節(jié)幾相應(yīng)的物理表示。

●面向?qū)ο蟊硎痉ǎ簩?duì)象、類、封裝、繼承是面向?qū)ο蠹夹g(shù)的基本概念。

●

在面向?qū)ο蠓椒ㄖ?，類、子類、具體對(duì)象構(gòu)成了一個(gè)層次結(jié)構(gòu)，而且子類可以繼承父類的數(shù)據(jù)和操作。這種層次結(jié)構(gòu)及繼承機(jī)制直接支持了分類知識(shí)的表示。2022/12/934WeiChanghua●Petri網(wǎng)表示法：對(duì)于不同的應(yīng)用Petri網(wǎng)的構(gòu)成第三章知識(shí)表示思考題1知識(shí)可以分為哪五類？2

知識(shí)表示主要有那些方法？3

用一階謂詞邏輯表示下列的句子（1）一個(gè)充分大的偶數(shù)（even）可以表示為兩個(gè)素?cái)?shù)（prime）之和。（2）對(duì)于任意集合，存在有一個(gè)集合，使得集合的基大于集合的基。（3）Acomputersystemisintelligentifitcanperformataskwhich,ifperformedbyahuman,requiresintelligence.

（4）并非所有的有理數(shù)（rationalnumber）都是整數(shù)。（5）計(jì)算機(jī)系2001級(jí)的男生（manstudent）除了看電影的人外，其余的都去聽學(xué)術(shù)報(bào)告（academicreport）了。2022/12/935WeiChanghua第三章知識(shí)表示思考題2022/12/735WeiCha

3

用語義網(wǎng)絡(luò)表示下列句子（1）樹和草都是植物；（2）樹和草都是有根有葉的；（3）水草是草，且長(zhǎng)在水中；（4）果樹是樹，且會(huì)結(jié)果；蘋果樹是果樹中的一種，它結(jié)蘋果。（5）典型的哺乳動(dòng)物有毛發(fā)。（6）狗是哺乳動(dòng)物，且吃肉。4

一個(gè)求職框架系統(tǒng)包含以下框架：(Frame求職類-A(Frame經(jīng)理(Isa求職類)

(Isa招聘類)(學(xué)位Value：碩士以上)）(年齡Value：Always30以下)(Frame李明(學(xué)位Value：Always學(xué)士以上))(Isa求職類-A)(Frame銷售經(jīng)理(年齡Value：40歲)(Isa經(jīng)理)(公關(guān)能力Value：高)）(公關(guān)能力Value：高)）請(qǐng)問李明有資格申請(qǐng)銷售經(jīng)理的職位嗎？為什么？2022/12/936WeiChanghua3

用語義網(wǎng)絡(luò)表示下列句子2022/12/73

5

試用框架結(jié)構(gòu)表示一個(gè)大學(xué)的人事組織結(jié)構(gòu)。6

產(chǎn)生式系統(tǒng)由那些部分組成？它們的作用是什么？7

為什么說框架系統(tǒng)和語義網(wǎng)絡(luò)都是結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法？?jī)烧叩墓餐筒煌幨鞘裁矗?

有3個(gè)積木塊（A、B、C）放在桌子上，且可以疊放在一起，要求在任意初始狀態(tài)，按自上而下A、B、C的順序迭放這3個(gè)積木塊。搬動(dòng)積木塊應(yīng)遵循以下約束：（1）

每次只能搬一塊（2）

只有頂空的積木塊才能搬動(dòng)

請(qǐng)為機(jī)器人搬動(dòng)積木塊設(shè)計(jì)一個(gè)產(chǎn)生式系統(tǒng)，包括綜合數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫和沖突消解算法。2022/12/937WeiChanghua5

試用框架結(jié)構(gòu)表示一個(gè)大學(xué)的人事組織結(jié)構(gòu)。20第四章基本的問題求解方法

1基本概念⑴什么是搜索人工智能要解決的問題大多數(shù)是結(jié)構(gòu)不良或者非結(jié)構(gòu)的問題，對(duì)這樣的問題一般不存在成熟的求解算法，而只能利用已有的知識(shí)一步步地摸索著前進(jìn)。在這個(gè)過程中，存在著如何尋找一條推理路線，使得付出的代價(jià)盡可能地少，而問題又能夠得到解決。我們稱尋找這樣路線的過程為搜索。搜索分為盲目搜索和啟發(fā)式搜索：盲目搜索是按預(yù)定的控制策略進(jìn)行，在搜索的過程中所獲得的信息不用來改進(jìn)控制策略的一種搜索。啟發(fā)式搜索是在搜索中加入了與問題有關(guān)的啟發(fā)式信息，用來指導(dǎo)搜索朝著最有希望的方向前進(jìn)，加速問題的求解過程，并找到最優(yōu)解。2022/12/938WeiChanghua第四章基本的問題求解方法1基本概念2022/12/7

⑵狀態(tài)空間表示法：狀態(tài)空間表示法是用“狀態(tài)”和“算符”來表示問題的一種方法。

●

狀態(tài)：狀態(tài)是描述問題求解過程中任一時(shí)刻狀況的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

●

算符：引起狀態(tài)的某些分量變化，從而使問題從一個(gè)狀態(tài)變?yōu)榱硪粋€(gè)狀態(tài)的操作稱為算符。

●狀態(tài)空間：?jiǎn)栴}的全部狀態(tài)和一切算符所構(gòu)成的集合成為狀態(tài)空間。例如二階梵塔問題。解：設(shè)立柱1、2和3以及兩個(gè)圓盤A和B

。用Sk=(Sk0,Sk1)表示問題狀態(tài)，Sk0表示圓盤A所在的立柱，Sk1表示圓盤B所在的立柱，全部可能的狀態(tài)共有九種：

S0=(1，1)，S1=(1，2)，S2=(1，3)S3=(2，1)，S4=(2，2)，S5=(2，3)S6=(3，1)，S7=(3，2)，S8=(3，3)問題的初始狀態(tài)集合是S={S0}，目標(biāo)狀態(tài)集合是G={S4，S8}。2022/12/939WeiChanghua⑵狀態(tài)空間表示法：狀態(tài)空間表示法是用“狀態(tài)”和“算符”S0=（1，1）S1=（1，2）S2=（1，3）S3=（2，1）S4=（2，2）S5=（2，3）S6=（3，1）S7=（3，2）S8=（3，3）二階梵塔問題狀態(tài)表示2022/12/940WeiChanghuaS0=（1，1）S1=（1，2）S2=（1，3）S3=（2，

⑶與/或樹表示法：對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的問題，可以通過“分解”和“等價(jià)變換”兩種手段相結(jié)合使用，得到一個(gè)圖，這個(gè)圖就是與/或圖。

●

等價(jià)變換：是一種同構(gòu)或同態(tài)的變換。

●

本原問題：不能再分解或變換，而且直接可以求解的子問題，稱為本原問題。

●

終端節(jié)點(diǎn)與終止節(jié)點(diǎn)：在一棵與/或樹中，沒有子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)稱為終端節(jié)點(diǎn)；本原問題所對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)稱為終止節(jié)點(diǎn)。

●

可解節(jié)點(diǎn)：在與/或樹中，滿足下列條件之一者就稱為可解節(jié)點(diǎn)：◆

它是一個(gè)終止節(jié)點(diǎn)◆

它是一個(gè)“或”節(jié)點(diǎn)，且其子節(jié)點(diǎn)中至少有一個(gè)是可解節(jié)點(diǎn)◆

它是一個(gè)“與”節(jié)點(diǎn)，且其子節(jié)點(diǎn)全部是可解節(jié)點(diǎn)

●

不可解節(jié)點(diǎn)：關(guān)于可解節(jié)點(diǎn)的三個(gè)條件全部不滿足的節(jié)點(diǎn)稱為不可解節(jié)點(diǎn)。

●

解樹：由可解節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，且由這些可解節(jié)點(diǎn)可推出初始節(jié)點(diǎn)（它對(duì)應(yīng)于原始問題）為可解節(jié)點(diǎn)的子樹稱為解樹。

2022/12/941WeiChanghua⑶與/或樹表示法：對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的問題，可以通過“分解”2狀態(tài)空間搜索

⑴狀態(tài)空間搜索的一般過程

●

OPEN表和CLOSED表：OPEN表是用于存放剛生成的節(jié)點(diǎn)；CLOSED表用于存放將要擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)。

●

搜索的一般過程

⑵廣度優(yōu)先搜索：從初始節(jié)點(diǎn)S0開始，逐層地對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展并考查它是否為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。在第n層的節(jié)點(diǎn)沒有全部擴(kuò)展并考查之前，不對(duì)第n+1層節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展。OPEN表中的節(jié)點(diǎn)總是按進(jìn)入的先后順序排列，先進(jìn)入的節(jié)點(diǎn)排在前面，后進(jìn)入的節(jié)點(diǎn)在后。

⑶深度優(yōu)先搜索：從初始節(jié)點(diǎn)S0開始，在其子節(jié)點(diǎn)中選擇一個(gè)子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行考查，若不是目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，則再在該子節(jié)點(diǎn)中選擇一個(gè)子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行考查，一直如此向下搜索。當(dāng)?shù)竭_(dá)某個(gè)子節(jié)點(diǎn)，且該子節(jié)點(diǎn)既不是目標(biāo)節(jié)點(diǎn)又不能繼續(xù)擴(kuò)展時(shí)，才選擇其兄弟節(jié)點(diǎn)進(jìn)行考察。與廣度優(yōu)先搜索不同，深度優(yōu)先搜索是把節(jié)點(diǎn)n的子節(jié)點(diǎn)放入OPEN表的首部。2022/12/942WeiChanghua2狀態(tài)空間搜索2022/12/742WeiChanghu

⑷有界的深度優(yōu)先：對(duì)深度優(yōu)先搜索引入搜索深度的界限，當(dāng)搜索深度達(dá)到了深度界限，而尚未出現(xiàn)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，就換一個(gè)分支進(jìn)行搜索。

⑸代價(jià)樹的廣度優(yōu)先搜索：與/或樹中，邊上有代價(jià)（或費(fèi)用）的樹稱為代價(jià)樹。代價(jià)樹的廣度優(yōu)先搜索的基本思想是每次從OPEN表中選擇節(jié)點(diǎn)往CLOSED表中傳送時(shí)，總是選擇其代價(jià)最小的節(jié)點(diǎn)。

⑹代價(jià)樹的深度優(yōu)先搜索：基本思想是從剛擴(kuò)展的子節(jié)點(diǎn)中選擇一個(gè)代價(jià)最小的節(jié)點(diǎn)送入CLOSED表進(jìn)行考查。2022/12/943WeiChanghua⑷有界的深度優(yōu)先：對(duì)深度優(yōu)先搜索引入搜索深度的界限，當(dāng)搜⑺啟發(fā)式搜索：?jiǎn)l(fā)式搜索是利用問題本身的某些啟發(fā)信息，以制導(dǎo)搜索朝著最有希望的方向前進(jìn)。

●

估價(jià)函數(shù)：用于估價(jià)節(jié)點(diǎn)重要性的函數(shù)稱為估價(jià)函數(shù)。它的一般形式為

●

局部擇優(yōu)搜索：當(dāng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)被擴(kuò)展后，按f(x)對(duì)每個(gè)子節(jié)點(diǎn)計(jì)算估價(jià)值，并選擇最小者作為下一個(gè)要考查的節(jié)點(diǎn)。由于它每次都只是在子節(jié)點(diǎn)的范圍中選擇要考查的子節(jié)點(diǎn)，所以稱為局部擇優(yōu)搜索。

●

全局擇優(yōu)搜索：每次都是從OPEN表的全體節(jié)點(diǎn)中選擇一個(gè)估價(jià)值最小的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展。2022/12/944WeiChanghua⑺啟發(fā)式搜索：?jiǎn)l(fā)式搜索是利用問題本身的某些啟發(fā)信息，以制

●

算法：把OPEN表中的節(jié)點(diǎn)按估價(jià)函數(shù)的值從小到大進(jìn)行排序；g(x)是對(duì)g*(x)的估計(jì)，g(x)>0；h(x)是h*(x)的下界，即對(duì)所有x的均有：。其中g(shù)*(x)是從初始節(jié)點(diǎn)S0到節(jié)點(diǎn)x的最小代價(jià)；g*(x)是從x節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最小代價(jià)，若多個(gè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，則為其中的一個(gè)。2022/12/945WeiChanghua●

算法：把OPEN表中的節(jié)點(diǎn)按估價(jià)函數(shù)的值3與/或樹搜索⑴與/或樹搜索的一般過程⑵與/或樹搜索的廣度優(yōu)先搜索⑶與/或樹搜索的深度優(yōu)先搜索⑷與/或樹搜索的有序搜索2022/12/946WeiChanghua3與/或樹搜索2022/12/746WeiChanghu4博弈樹的啟發(fā)式搜索

⑴博弈樹的概念：博弈樹是與/或樹的一個(gè)特例；博弈的初始格局是初始節(jié)點(diǎn)；在博弈樹中與節(jié)點(diǎn)和或節(jié)點(diǎn)總是逐層交替出現(xiàn)的；所有能使自己一方獲勝的終局都是本原問題，相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)是可解節(jié)點(diǎn)。所有使對(duì)方獲勝的終局都是不可解節(jié)點(diǎn)。

⑵極大極小法⑶-剪枝技術(shù)

●值：對(duì)于一個(gè)或節(jié)點(diǎn)來說，取當(dāng)前子節(jié)點(diǎn)中的最大倒推值作為它倒推值的下界，稱此值為值。

●值：對(duì)于一個(gè)與節(jié)點(diǎn)來說，取當(dāng)前子節(jié)點(diǎn)中的最小倒推值作為它倒推值的上界，稱此值為值。

2022/12/947WeiChanghua4博弈樹的啟發(fā)式搜索2022/12/747WeiChan

●-剪枝技術(shù)：任何或節(jié)點(diǎn)x的值如果不能降低其父輩節(jié)點(diǎn)的值，則對(duì)節(jié)點(diǎn)x以下的分支可停止搜索，并使的倒推值為，這種剪枝稱為剪枝；任何“與”節(jié)點(diǎn)x的值如果不能升高其父輩節(jié)點(diǎn)的值，則對(duì)節(jié)點(diǎn)x以下的分支可停止搜索，并使的倒推值為，這種剪枝稱為剪枝。2022/12/948WeiChanghua2022/12/748WeiChanghua第四章基本的問題求解方法思考題1

什么是狀態(tài)和狀態(tài)空間？2

理解OPEN表和CLOSE表的作用。3

什么是盲目搜索？什么是啟發(fā)式搜索？4

寬度優(yōu)先與深度優(yōu)先的區(qū)別是什么？5

敘述可解節(jié)點(diǎn)和不可解節(jié)點(diǎn)的定義。6

在博弈樹中，-剪枝技術(shù)是如何進(jìn)行的？7

試敘述搜索的估價(jià)函數(shù)的含義。8

試敘述A*算法的總體思路。9

有一農(nóng)夫帶一只狐貍、一只小羊和一籃菜過河（從左岸到右岸）。假設(shè)船太小，農(nóng)夫每次只能帶一樣?xùn)|西過河，考慮到安全，無農(nóng)夫看管時(shí)，狐貍和小羊不能在一起，小羊和那籃菜也不能在一起。請(qǐng)為該問題的解決設(shè)計(jì)狀態(tài)空間，并畫出狀態(tài)空間圖。10

應(yīng)用啟發(fā)式搜索算法A解決八數(shù)碼問題。2022/12/949WeiChanghua第四章基本的問題求解方法思考題2022/12/749We第五章基本推理方法1推理的基本概念推理通常是指從已知的事實(shí)出發(fā)，通過運(yùn)用已掌握的知識(shí)，找出其中蘊(yùn)藏的事實(shí)，或歸納出新的事實(shí)，這一過程就稱為推理。推理包括兩種判斷：一種是已知的判斷，它包括已掌握的求解問題有關(guān)的知識(shí)和關(guān)于問題的已知事實(shí)；另一種是由已知判斷推出新的判斷，即推理的結(jié)論。2推理方式和分類

⑴按推理機(jī)制劃分，可以有●

演繹推理：演繹推理是從全稱判斷推導(dǎo)出特稱或單稱判斷的過程?！?/p>

歸納推理：歸納推理是從足夠的事例中歸納出一般性結(jié)論的推理過程?！?/p>

默認(rèn)推理：默認(rèn)推理又稱缺省推理。它是在知識(shí)不完全的情況下假設(shè)某些條件已經(jīng)具備所進(jìn)行的推理。2022/12/950WeiChanghua第五章基本推理方法1推理的基本概念2022/12/75

⑵按所用知識(shí)的確定性劃分，可以有

●

確定性推理：確定性推理是指推理時(shí)所用的知識(shí)都是精確的，推理出的結(jié)論也是精確的。

●

不精確推理：不精確推理是指在推理時(shí)所用到的知識(shí)不都是精確的，推理出的結(jié)論也不完全是肯定的。⑶按推理過程劃分，可以有

●

單調(diào)推理：?jiǎn)握{(diào)推理是指在推理的過程中隨著推理的向前推進(jìn)及新知識(shí)的加入，推理的結(jié)論呈單調(diào)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，并越來越接近最終目標(biāo)。

●非單調(diào)推理：非單調(diào)推理是指在推理的過程中，由于新的知識(shí)的加入，不僅沒有加強(qiáng)推出的結(jié)論，反而要否定它，使得推理退回到前面的一步，重新開始。

2022/12/951WeiChanghua⑵按所用知識(shí)的確定性劃分，可以有2022/12/751W

⑷按啟發(fā)性知識(shí)劃分，可以有

●

啟發(fā)式推理：在推理的過程中利用了能夠加快推理進(jìn)程、求得最優(yōu)解的啟發(fā)性知識(shí)的推理。

●

非啟發(fā)性推理：在推理的過程中并不利用能夠加快推理進(jìn)程、求得最優(yōu)解的啟發(fā)性知識(shí)的推理。⑸按方法論劃分，可以有

●

基于知識(shí)的推理

●

統(tǒng)計(jì)推理

●

直覺推理：直覺推理又稱為常識(shí)性推理，是根據(jù)常識(shí)進(jìn)行的一種推理。2022/12/952WeiChanghua⑷按啟發(fā)性知識(shí)劃分，可以有2022/12/752Wei3推理控制策略

⑴正向推理：從用戶提供的初始事實(shí)出發(fā)，在知識(shí)庫中找出當(dāng)前可適合的知識(shí)，構(gòu)成可適用的知識(shí)集，然后按某種沖突消解策略從知識(shí)集中選出一條知識(shí)進(jìn)行推理，并將推理出的新事實(shí)加入到數(shù)據(jù)庫作為下一步推理的已知事實(shí)，如此重復(fù)這一過程。

⑵逆向推理：首先選定一個(gè)假設(shè)目標(biāo)，然后尋找支持該假設(shè)的證據(jù)，若所需要的證據(jù)都能找到，則說明假設(shè)是成立的；若無論如何都找不到所需要的證據(jù)，說明原假設(shè)不成立。

⑶混合推理：即有正向推理又有逆向推理的推理方法就是混合推理。

⑷雙向推理：所謂雙向推理是指正向推理和逆向推理同時(shí)進(jìn)行，且在某一步驟上相遇?；舅枷胧牵阂环矫娓鶕?jù)已知事實(shí)進(jìn)行正向推理，但并不推到最終目標(biāo)；另一方面，從某一假設(shè)目標(biāo)出發(fā)進(jìn)行逆向推理，但并不推至原始事實(shí)，而是讓它們?cè)谕局邢嘤?，既正向推理所得的中間結(jié)論恰好是逆向推理此時(shí)所需要求的證據(jù)。

2022/12/953WeiChanghua3推理控制策略2022/12/753WeiChanghu

4歸結(jié)反演歸結(jié)反演就是用歸結(jié)和反演的方法實(shí)現(xiàn)定理證明。⑴子句定義為由文字的析取組成的公式謂詞公式化為子句集的過程

●

消去蘊(yùn)涵符號(hào)

●

把否定符號(hào)移到每個(gè)謂詞符號(hào)的前面

●

變量標(biāo)準(zhǔn)化

●

消去存在量詞

●

將公式化為前束形

●

把母式化為合取范式

●

略去全稱量詞

●

把母式用子句表示

●

子句變量標(biāo)準(zhǔn)化2022/12/954WeiChanghua4歸結(jié)反演2022/12/754WeiChanghu

⑵歸結(jié)反演的一般過程：設(shè)有公式集S，希望從S證明某個(gè)目標(biāo)公式W，證明的過程如下：

●

將W加入到S集合

●

將新的集合S轉(zhuǎn)換成一組子句，應(yīng)用歸結(jié)原理推導(dǎo)出一個(gè)空子句歸結(jié)反演過程主要就是證明一個(gè)集合是不可滿足的過程，即從集合歸結(jié)出空子句的過程。

⑶歸結(jié)反演的控制策略

●

寬度優(yōu)先策略

●

支持集策略

●

單元優(yōu)先策略

●

線性輸入策略

●

祖先過濾策略2022/12/955WeiChanghua⑵歸結(jié)反演的一般過程：設(shè)有公式集S，希望從S證明某個(gè)目5基于規(guī)則的演繹系統(tǒng)將問題的知識(shí)和信息劃分為規(guī)則和事實(shí)兩種類型。規(guī)則有包含蘊(yùn)涵形式的表達(dá)式，事實(shí)由無蘊(yùn)涵形式的表達(dá)式表示。這樣的推理系統(tǒng)稱為基于規(guī)則的演繹系統(tǒng)。

●

正向演繹系統(tǒng)：從事實(shí)出發(fā)，正向地使用蘊(yùn)涵式（F規(guī)則）進(jìn)行演繹推理，直到某個(gè)目標(biāo)公式的一個(gè)終止條件為止。

◆

事實(shí)表達(dá)式：事實(shí)表達(dá)式為無蘊(yùn)涵的任意與或形。

◆利用規(guī)則轉(zhuǎn)換與或圖：正向演繹系統(tǒng)應(yīng)用規(guī)則作用于事實(shí)的與或圖，改變與或圖的結(jié)構(gòu)，從而產(chǎn)生新的事實(shí)。規(guī)則形式為

其中L是單文字，W是任意的與或形表達(dá)式。L和W中的所有變量都是全稱量化的。

◆

利用目標(biāo)公式做結(jié)束條件：正向演繹系統(tǒng)的目標(biāo)公式定義為文字的析取，當(dāng)一個(gè)目標(biāo)文字與與或圖中的文字匹配時(shí)，系統(tǒng)便成功結(jié)束。2022/12/956WeiChanghua5基于規(guī)則的演繹系統(tǒng)2022/12/756WeiChan

●

逆向演繹系統(tǒng)：在逆向演繹系統(tǒng)從目標(biāo)表達(dá)式出發(fā)，應(yīng)用逆向規(guī)則（規(guī)則），直到事實(shí)表達(dá)式。

◆

目標(biāo)表達(dá)式：在逆向演繹系統(tǒng)中，目標(biāo)公式為無蘊(yùn)涵的任意與或形。

◆

規(guī)則應(yīng)用：逆向演繹系統(tǒng)的規(guī)則稱為規(guī)則，形為其中W為任意的與或形，L為單文字。

◆

結(jié)束條件：逆向演繹系統(tǒng)的事實(shí)表達(dá)式限制為文字的合取，可表示為文字的集合。逆向演繹系統(tǒng)的結(jié)束條件就是與或圖中包括一個(gè)結(jié)束在事實(shí)結(jié)點(diǎn)上的一致解圖，該解圖的合一復(fù)合作用于目標(biāo)表達(dá)式就是解答語句。2022/12/957WeiChanghua●

逆向演繹系統(tǒng)：在逆向演繹系統(tǒng)從目標(biāo)表達(dá)式出發(fā)，應(yīng)用逆第五章基本推理方法思考題

1敘述求公式子句集的全過程。2

歸結(jié)反演方法證明定理的基本思想是什么？3

歸結(jié)反演的控制策略是什么？4

正向演繹與逆向演繹各自的特點(diǎn)是什么？5

設(shè)有以下的謂詞演算公式，試寫出其轉(zhuǎn)換成子句集的過程。(1)(2)(3)(4)2022/12/958WeiChanghua第五章基本推理方法思考題2022/12/758WeiC

6招聘工作人員，A、B、C三人應(yīng)試，經(jīng)面試后公司表示如下想法：（1）

三人中至少錄取一人（2）

如果錄取A而不錄取B，則一定錄取C（3）

如果錄取B，則一定錄取C試用歸結(jié)反演法證明公司一定錄取C。7假設(shè)已知下列事實(shí)：（1）

李華（LiHua）喜歡的容易的（Easy）課程（course）。（2）

李華（LiHua）不喜歡的難的（Difficult）課程（course）。（3）

工程類（Eng）的課程都是難的。（4）

物理類（Phy）的課程都是容易的。（5）

吳剛（Wugang）喜歡所有李華不喜歡的課程。（6）

Phy200是門物理類課程。（7）

Eng300是門工程類課程。

請(qǐng)用歸結(jié)反演方法回答下列問題：（1）

吳剛喜歡什么課程？（2）吳剛喜歡Eng300課程嗎？

2022/12/959WeiChanghua6招聘工作人員，A、B、C三人應(yīng)試，經(jīng)面試后公司表示如8

已知事實(shí)表達(dá)式：F規(guī)則：

求目標(biāo)公式：2022/12/960WeiChanghua8

已知事實(shí)表達(dá)式：2022/12/760We第六章不確定性推理1不確定性推理的基本概念⑴什么是不確定性推理所謂不確定性推理就是從不確定性的初始證據(jù)出發(fā)，通過運(yùn)用不確定性的知識(shí)，最終推理出具有一定程度的不確定性，但又是合理或者似乎合理的結(jié)論的思維過程。⑵不確定性推理的一般算法

●

根據(jù)規(guī)則前提E的不確定性C(E)和規(guī)則強(qiáng)度f(H，E),求出假設(shè)H的不確定性C(H)，即定義一函數(shù)g1，使C(H)=g1[C(E),f(H,E)]●根據(jù)分別由獨(dú)立的證據(jù)E1和E2,求得的假設(shè)H的不確定性C1(H)和C2(H)，

2022/12/961WeiChanghua第六章不確定性推理1不確定性推理的基本概念2022/求得證據(jù)E1和E2的組合所導(dǎo)致的假設(shè)的不確定性C(H)，即定義一函數(shù)g2，使C(H)=g2[C1(H),C2(H)]

●

根據(jù)兩個(gè)證據(jù)E1和E2的不確定性C(E1)和C(E2)，求出證據(jù)E1和E2的合取E1E2的不確定性，即定義一函數(shù)g3，使C(E1E2)=g3[C(E1),C(E2)]

●

根據(jù)兩個(gè)證據(jù)E1和E2的不確定性C(E1)和C(E2)，求出證據(jù)E1和E2的析取的不確定性，即定義函數(shù)g4，使C(E1E2)=g4[C(E1),C(E2)]

⑶幾種主要的不確定性推理方法

●

確定因子法（可信度方法）

●

主觀Bayes方法

●

證據(jù)理論

●

可能性理論

●

粗集理論

●

批注理論

2022/12/962WeiChanghua求得證據(jù)E1和E2的組合所導(dǎo)致的假設(shè)的不確定性C(H)2確定因子法⑴知識(shí)的不確定性表示MYCIN系統(tǒng)稱規(guī)則強(qiáng)度為規(guī)則確定性因子（CertaintyFactor）CF(H,E)，它表示在已知證據(jù)的情況下，對(duì)假設(shè)的確信程度。CF(H,E)定義如下：

⑵證據(jù)的不確定性2022/12/963WeiChanghua2確定因子法2022/12/763WeiChanghua⑶不確定性推理●

根據(jù)證據(jù)和規(guī)則的不確定性求假設(shè)的不確定性：

組合兩個(gè)獨(dú)立證據(jù)導(dǎo)出的同一個(gè)假設(shè)的不確定性：

由此計(jì)算：

2022/12/964WeiChanghua⑶不確定性推理2022/12/764WeiChangh●

證據(jù)的合取

●證據(jù)的析取

2022/12/965WeiChanghua●

證據(jù)的合取2022/12/765WeiChan3主觀Bayes方法主觀Bayes方法是以概率論中的Bayes公式為基礎(chǔ)的一種不確定性推理算法，首先應(yīng)用于專家系統(tǒng)PROSPECTOR系統(tǒng)。

⑴知識(shí)不確定性的表示：在該方法中知識(shí)的不確定性表示為其中規(guī)則強(qiáng)度由LS和LN表示。

⑵證據(jù)的不確定性：證據(jù)的不確定性用證據(jù)的概率P(E)表示，或者用證據(jù)的幾率(E)

2022/12/966WeiChanghua3主觀Bayes方法2022/12/766WeiChan

⑶不確定性推理算法：采用三點(diǎn)的線性插值方法。即

當(dāng)時(shí)，有

當(dāng)時(shí)，有

當(dāng)時(shí)，有

分段插值的解析式為：

2022/12/967WeiChanghua⑶不確定性推理算法：采用三點(diǎn)的線性插值方法。即20224證據(jù)理論證據(jù)理論是由Dempster和他的學(xué)生Shafer共同提出來的一種不確定性推理模型，所以也稱為D-S證據(jù)理論。證據(jù)理論可以滿足比概率更加弱的公里體系，當(dāng)概率值已知的時(shí)候，證據(jù)理論就變成為概率論了。

⑴證據(jù)的不確定性設(shè)U的冪集2U上定義了一個(gè)基本概率賦值函數(shù)m：2U

[0,1]，使?jié)M足

，基本概率賦值函數(shù)m(A)表示了證據(jù)對(duì)U的子集A成立的一種信任程度。2022/12/968WeiChanghua4證據(jù)理論2022/12/768WeiChanghua信任函數(shù)：信任函數(shù)定義為

似然函數(shù)：似然函數(shù)定義為

信任函數(shù)與似然函數(shù)的關(guān)系

2022/12/969WeiChanghua信任函數(shù)：信任函數(shù)定義為2022/12/769Wei⑵證據(jù)組合：對(duì)于相同的證據(jù)，由于來源不同，可能得到不同的基本概率賦值函數(shù)。D-S證據(jù)理論采取正交和來組合這些函數(shù)。

設(shè)是上的個(gè)基本概率賦值函數(shù)，它們的正交和，且定義為

其中

⑶證據(jù)理論的推理●

知識(shí)表示：系統(tǒng)的推理規(guī)則表示為●

證據(jù)的描述：對(duì)于任何命題，其信任函數(shù)為2022/12/970WeiChanghua⑵證據(jù)組合：對(duì)于相同的證據(jù)，由于來源不同，可能得到不同的基

●

似然函數(shù)為

●類概率函數(shù)：

⑷不確定性推理

●匹配度函數(shù)：

2022/12/971WeiChanghua2022/12/771WeiChanghua●

命題的邏輯組合的情況◆

合取：◆析?。?/p>

◆如果幾種規(guī)則支持同一命題，總的概率賦值函數(shù)定義為各規(guī)則假設(shè)得到的基本概率賦值函數(shù)的正交和，即

2022/12/972WeiChanghua●

命題的邏輯組合的情況2022/12/772We5可能性理論

Zadeh在1965年提出了模糊集合論，1978年又提出了可能性理論。

⑴模糊命題：含有模糊概念、模糊數(shù)據(jù)或帶有確信程度的語句稱為模糊命題。形式化為：xisA或者xisA(CF)其中，X是論域上的變量，用來代表所論對(duì)象的屬性；A是模糊概念或模糊數(shù)；CF是該模糊命題的確信度，它可以是一個(gè)確定的數(shù)，也可以是模糊數(shù)，還可以是模糊語言值。

⑵模糊知識(shí)的表示：模糊產(chǎn)生式規(guī)則的一般形式為

其中E是用模糊命題表示的模糊條件；H是用模糊命題表示的模糊結(jié)論；CF是該產(chǎn)生式規(guī)則所表示的知識(shí)可信度因子。

2022/12/973WeiChanghua5可能性理論2022/12/773WeiChanghua⑶語義距離：設(shè)A、B分別是論域上相應(yīng)的模糊概念的模糊集，而和分別是它們的隸屬函數(shù)，則有

●

海明距離：海明距離定義為

●歐幾里德距離

●

明可夫斯基距離2022/12/974WeiChanghua⑶語義距離：設(shè)A、B分別是論域上

●切比雪夫距離

⑷語言變量：用語言而不是用數(shù)字來表示變量的值和變量之間的關(guān)系，這種變量稱為語言變量。

⑸模糊命題的轉(zhuǎn)換規(guī)則

●

修正規(guī)則●

合取、析取和蘊(yùn)含規(guī)則●

量化規(guī)則⑹模糊推理

●

廣義假言推理●

模糊量詞的近似推理●

模糊真值限定的近似推理2022/12/975WeiChanghua●切比雪夫距離2022/12/775WeiC

6粗集理論粗集理論是波蘭華沙理工大學(xué)的Z.Pawlak教授1982年首先提出的處理不確定性信息的理論。該方法特別實(shí)用于觀察和測(cè)量獲得的不精確數(shù)據(jù)的分類問題。

2022/12/976WeiChanghua6粗集理論2022/12/776WeiChanghua第六章不確定性推理思考題1

分別以不精確性、不完全性、模糊性、時(shí)變性和非單調(diào)性舉例說明現(xiàn)實(shí)世界知識(shí)的不確定性。2構(gòu)造一個(gè)不確定性知識(shí)系統(tǒng)一般要涉及到那幾個(gè)問題？3說明確定因子法中的MB和MD的物理意義。4設(shè)學(xué)生考試成績(jī)的論域?yàn)?，小王成?jī)得A、得B、得A或B的基本概率分別分配到0.2,0.1,0.3，為0.2；請(qǐng)給出、和。

2022/12/977WeiChanghua第六章不確定性推理思考題2022/12/777Wei5設(shè)某問題求解用到下面的推理規(guī)則；

試用確定因子法求出的可信度。假定已知在當(dāng)前觀察有

6設(shè)有一組規(guī)則，推理網(wǎng)絡(luò)如圖所示。

Rule1:IFE1∧E2THENE3={a1,a2}CF={0.2,0.6}Rule2:IFE5∧E8THENE4=CF={0.8}Rule3:IFE3

THENH={h1,h2,h3}CF={0.2,0.5,0.3}Rule4:IFE4

THENH={h1,h2,h3}CF={0.3,0.4,0.1}Rule5:IFE6∨E7THENE8CF={0.8}2022/12/978WeiChanghua5設(shè)某問題求解用到下面的推理規(guī)則；2022/12/77已知：CF(E1)=0.7

CF(E2)=0.8CF(E5)=0.6CF(E6)=0.4CF(E7)=0.9

試用D-S證據(jù)理論求出CF（H）。H={h1,h2,h3}E1E2E5E6E7E3E4E52022/12/979WeiChanghua已知：CF(E1)=0.7H={h1,h2,h3}E1E2E第七章專家系統(tǒng)1專家系統(tǒng)的基本概念

⑴什么是專家系統(tǒng)：專家系統(tǒng)是一個(gè)智能程序，它具有相關(guān)領(lǐng)域的大量專家知識(shí)，它可以模擬人類專家解決問題的思維過程，且解決問題的能力不低于人類領(lǐng)域?qū)＜摇?/p>

⑵專家系統(tǒng)的特征

●

具有專家水平的專門知識(shí)

●

能進(jìn)行有效的推理

●

具有獲取知識(shí)的能力

●

具有靈活性

●

具有透明性

●

具有交互性

●

具有一定的復(fù)雜性和難度2022/12/980WeiChanghua第七章專家系統(tǒng)1專家系統(tǒng)的基本概念2022/12/78⑶專家系統(tǒng)與常規(guī)程序的區(qū)別

●

常規(guī)程序=數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)+算法專家系統(tǒng)=知識(shí)+推理

●

常規(guī)程序?qū)⒅R(shí)組織成數(shù)據(jù)級(jí)和程序級(jí)；而專家系統(tǒng)將知識(shí)組織成數(shù)據(jù)級(jí)、知識(shí)庫級(jí)和控制級(jí)。

●

常規(guī)程序一般是通過查找或計(jì)算獲取問題的解，本質(zhì)上是數(shù)值計(jì)算；而專家系統(tǒng)是通過推理獲取問題的解或證明某個(gè)假設(shè)，本質(zhì)上是符號(hào)處理。

●

常規(guī)程序處理的數(shù)據(jù)多數(shù)是精確的；而專家系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)大多數(shù)是不精確的、模糊的。

●

常規(guī)程序一般不需要具備解釋功能；而專家系統(tǒng)一般具有解釋機(jī)構(gòu)，它可以對(duì)自己的行為作出解釋。

●

常規(guī)程序與專家系統(tǒng)具有不同的軟件體系結(jié)構(gòu)。2022/12/981WeiChanghua⑶專家系統(tǒng)與常規(guī)程序的區(qū)別2022/12/781WeiC⑷專家系統(tǒng)研究的歷史●世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)

1965年，A.Feigenbum,DENDRAL●中國(guó)第一個(gè)專家系統(tǒng)

1978年，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所涂序彥：關(guān)幼波肝病診斷與治療專家系統(tǒng)2022/12/982WeiChanghua⑷專家系統(tǒng)研究的歷史2022/12/782WeiChan2專家系統(tǒng)分類

⑴按專家系統(tǒng)的特征分類

●

解釋型

●

診斷型

●

預(yù)測(cè)型

●

設(shè)計(jì)型

●

規(guī)劃型

●

控制型

●

檢測(cè)型

●

維修型

●

教育型

●

調(diào)試型2022/12/983WeiChanghua2專家系統(tǒng)分類2022/12/783WeiChanghu⑵按系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分類

●

集中式專家系統(tǒng)

●

分布式專家系統(tǒng)

●

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)

●

符號(hào)系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的專家系統(tǒng)3專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)

⑴專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)由五部分組成：

●

知識(shí)庫；用于存放問題求解所需要的知識(shí)

●

綜合數(shù)據(jù)庫：用于存放系統(tǒng)運(yùn)行過程中所需要的原始數(shù)據(jù)和產(chǎn)生的所有信息。

●

推理機(jī)：根據(jù)綜合數(shù)據(jù)庫當(dāng)前的狀態(tài)，利用知識(shí)庫中的知識(shí)進(jìn)行推理。

●

知識(shí)獲取程序：這個(gè)部件負(fù)責(zé)建立、修改和擴(kuò)充知識(shí)庫，并對(duì)知識(shí)庫中的知識(shí)進(jìn)行一致性、完整性進(jìn)行維護(hù)。

●

解釋程序：解釋程序用于對(duì)求解過程作出說明，并回答用戶提出的問題。

2022/12/984WeiChanghua⑵按系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)分類2022/12/784WeiCha人機(jī)接口推理機(jī)解釋程序知識(shí)獲取程序數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)知識(shí)庫及其管理系統(tǒng)專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)用戶領(lǐng)域?qū)＜?022/12/985WeiChanghua人機(jī)接口推理機(jī)解釋程序知識(shí)獲取程序數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)知識(shí)庫及4專家系統(tǒng)的建造與評(píng)價(jià)

⑴專家系統(tǒng)建造的原則

●

恰當(dāng)劃定求解問題的領(lǐng)域

●

獲取完備的知識(shí)

●

知識(shí)庫與推理機(jī)的分離

●

選擇、設(shè)計(jì)合適的知識(shí)表示

●

推理機(jī)應(yīng)模擬領(lǐng)域?qū)＜仪蠼鈫栴}的思維過程

●

建立良好的交互環(huán)境

●

漸增式的開發(fā)策略2022/12/986WeiChanghua4專家系統(tǒng)的建造與評(píng)價(jià)2022/12/786WeiCha⑵專家系統(tǒng)的開發(fā)過程

●

需求分析

●

系統(tǒng)設(shè)計(jì)

●

知識(shí)獲取

●

編程、調(diào)試

●

原型測(cè)試

●

修正與擴(kuò)充

●

系統(tǒng)包裝及總調(diào)

●

系統(tǒng)維護(hù)2022/12/987WeiChanghua⑵專家系統(tǒng)的開發(fā)過程2022/12/787WeiChan⑶專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià)

●

知識(shí)的完備性

●

表示方法及組織方法的適應(yīng)性

●

求解問題的質(zhì)量

●

系統(tǒng)的效率

●

人機(jī)交互的便利性

●

系統(tǒng)的可維護(hù)性

●

解釋能力

●

系統(tǒng)的研制時(shí)間與效益2022/12/988WeiChanghua⑶專家系統(tǒng)的評(píng)價(jià)2022/12/788WeiChangh5專家系統(tǒng)開發(fā)工具

⑴人工智能語言

●

表處理語言LISP

●

邏輯程序設(shè)計(jì)語言PROLOG

●

面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語言SMALLTALK

⑵專家系統(tǒng)外殼

●

EMYCIN

●

KAS

●

EXPERT

⑶通用專家系統(tǒng)工具

●

POS5

●

ART2022/12/989WeiChanghua5專家系統(tǒng)開發(fā)工具2022/12/789WeiChang6專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境7新一代專家系統(tǒng)的研究

⑴分布協(xié)同式的體系結(jié)構(gòu)

⑵知識(shí)的自動(dòng)獲取

⑶深層知識(shí)的利用8幾個(gè)著名的專家系統(tǒng)

●

動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)

●

MYCIN

●

PROSPECTOR

●

AM2022/12/990WeiChanghua6專家系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境2022/12/790WeiChang第七章專家系統(tǒng)思考題

1

什么是專家系統(tǒng)？2

說出專家系統(tǒng)的特征。3

專家系統(tǒng)的瓶頸是什么？4

國(guó)際上第一個(gè)研制成功的專家系統(tǒng)是什么？5

我國(guó)第一個(gè)研制成功的專家系統(tǒng)是什么？6

畫出專家系統(tǒng)的通用結(jié)構(gòu)圖。7

舉例說明專家系統(tǒng)的研究對(duì)于人工智能，乃至于科學(xué)研究所起的作用。8

說出專家系統(tǒng)與常規(guī)程序的區(qū)別。2022/12/991WeiChanghua第七章專家系統(tǒng)思考題2022/12/791WeiCha第八章機(jī)器學(xué)習(xí)1機(jī)器學(xué)習(xí)的概念

⑴什么是機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是使系統(tǒng)做一些適應(yīng)性的變化，使得系統(tǒng)在下一次完成類似的任務(wù)時(shí)比前一次更有效。

⑵人類學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)

●

人類學(xué)習(xí)是個(gè)漫長(zhǎng)的過程

●

人類學(xué)習(xí)不存在復(fù)制的過程

●

人類學(xué)習(xí)可以遺忘

●

人類學(xué)習(xí)是逐漸積累的過程2022/12/992WeiChanghua第八章機(jī)器學(xué)習(xí)1機(jī)器學(xué)習(xí)的概念2022/12/792

⑶機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)：機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是在一定程度上實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件，也就是說如果一個(gè)系統(tǒng)能夠從某個(gè)過程或環(huán)境的未知特征中學(xué)習(xí)到有關(guān)信息，并能把學(xué)到的信息用于對(duì)未來的估計(jì)、分類、決策或控制，以便改進(jìn)系統(tǒng)的性能，那么它就是一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型：一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)至少應(yīng)具有以下幾部分

●

環(huán)境：包括工作對(duì)象和外界條件

●

學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)：它通過對(duì)環(huán)境的搜索獲取外部信息，然后經(jīng)分析、