空間決策支持

會計學1空間決策支持8.1空間分析與空間決策支持空間分析的定義空間分析是基于地理對象的空間布局的地理數(shù)據(jù)分析技術(shù)。簡單地說，可以認為所謂空間分析，就是利用計算機對數(shù)字地圖進行分析。

空間分析的分類

根據(jù)空間分析的智能化程度

一般空間分析

空間決策支持

智能空間支持第1頁/共49頁8.1.1一般空間分析空間查詢與量算疊置分析緩沖區(qū)分析網(wǎng)絡(luò)分析空間插值統(tǒng)計分析功能包括：第2頁/共49頁8.1.1一般空間分析Step1:建立分析的目的和標準

分析目的是用戶打算利用地理數(shù)據(jù)回答什么問題，標準是將如何利用GIS來回答這些問題。例如：確定新建一個公園，對于公園的選址，交通必須方便靠近水源但又不能太靠近公路而且還要遠離工廠等。對于每個標準可利用緩沖區(qū)分析和疊置分析來操作分析。Step2:準備空間操作的數(shù)據(jù)

確定和分析的數(shù)據(jù)應(yīng)包括：空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。Step3:進行空間分析操作

空間分析是地理信息系統(tǒng)特有的功能。分析操作包括緩沖區(qū)分析、疊置分析、特征抽取和特征合并等。Step4:準備表格分析的數(shù)據(jù)：空間數(shù)據(jù)和描述數(shù)據(jù)Step5：進行表格分析Step6:結(jié)果的評定和解釋Step7：改進分析Step8：產(chǎn)生分析結(jié)果的最終地圖和表格報告建立步驟第3頁/共49頁8.1.1一般空間分析實例1----道路拓寬建設(shè)過程中的拆遷指標計算1）道路拓寬改建的目的和標準目的：計算由于道路拓寬建設(shè)而需拆遷的建筑物面積和房產(chǎn)價值。標準：a道路從原有的20m拓寬到60mb拓寬道路盡量保持直線

c部分位于拆遷區(qū)內(nèi)的10層以上建筑不拆遷2）準備分析的數(shù)據(jù)涉及兩類信息：

a現(xiàn)狀道路圖

b分析區(qū)域內(nèi)的建筑物分布圖案例第4頁/共49頁3）空間分析操作

a:緩沖區(qū)分析：對擬拓寬的道路，根據(jù)拓寬半徑建立緩沖區(qū)，產(chǎn)生一個新圖層

b:疊加分析：將a圖層與建筑物圖層數(shù)據(jù)進行疊加，作為新圖，該圖層包含所有部分或是全部位于拆遷區(qū)內(nèi)的建筑物信息4)統(tǒng)計分析

a:選擇落入拆遷區(qū)內(nèi)的建筑（含部分落入），剔除10層以上建筑物，并對拓寬道路作局部調(diào)整

b:統(tǒng)計拆遷建筑物并對其進行拆遷指標計算和房產(chǎn)估算5）結(jié)果輸出以地圖和報表形式打印輸出實例1----道路拓寬建設(shè)過程中的拆遷指標計算第5頁/共49頁8.1.2空間決策支持定義：

空間決策支持是應(yīng)用各種空間分析手段對空間數(shù)據(jù)進行處理。以提取出隱含于空間數(shù)據(jù)中的某些事實和關(guān)系，并以圖形和文字的形式直觀的加以表達，為現(xiàn)實世界中的各種應(yīng)用提供科學合理的支持。應(yīng)用領(lǐng)域

：

城市用地選址、最佳路徑選取、定位分析、資源分配等與數(shù)據(jù)發(fā)生關(guān)系的領(lǐng)域。第6頁/共49頁決策的需要過程：

決策支持的問題大大超過了一般空間分析功能（1）確定目標：根據(jù)用戶的任務(wù)要求等確定目標并分類分析（2）搜集數(shù)據(jù)：廣泛搜集與解題有關(guān)的各種數(shù)據(jù)（3）建立模型：根據(jù)目標，建立運作模型以及定量分析模型（4）尋求空間分析手段：綜合分析各種可能的情況并確定其可行性，最后形成分析結(jié)果，提交用戶使用（5）結(jié)果評價：對空間分析結(jié)果進行評價，確定結(jié)果的可靠性、正確性和合理性。第7頁/共49頁8.1.2空間決策支持（SDSS）問題的提出（建立目標和標準）數(shù)據(jù)的準備

（1）公路與鐵路分布圖----線狀圖（2）森林服務(wù)權(quán)屬圖----面狀地圖（3）城鎮(zhèn)行政區(qū)劃圖----面狀地圖功能需求分析

實例2-----森林旅游點的選址確定功能分析緩沖分析中心點計算及疊加繪圖輸出面狀邊界消除與合并報表打印屬性重分類拓撲疊加面積量算案例第8頁/共49頁8.1.2空間決策支持（SDSS）步驟分析根據(jù)森林權(quán)屬找出所有森林地區(qū)

1為林地，0為非林地合并森林分類圖屬性相同的相鄰多邊形的邊界找出距離公路0.5公里的地區(qū)找出距離公路1公里的地區(qū)找出非城市用地1為非市區(qū)，0為市區(qū)找出森林地區(qū)、非市區(qū)、且距公路或是鐵路0.5-1公里范圍內(nèi)的地區(qū)合并相同屬性的多邊形面積量算約束、輸出分類圖再分類歸組拓撲疊加緩沖區(qū)分析再分類歸組統(tǒng)計分析第9頁/共49頁8.1.3智能空間決策支持

1.定義：

智能決策支持系統(tǒng)IDSS（IntelligentDecisionSupportSystems）是決策支持系統(tǒng)DSS與人工智能AI（ArtificialIntelligence）相結(jié)合的產(chǎn)物，它將人工智能中的知識表示與處理的思想引入到DSS，其獨特的研究方法和廣泛的發(fā)展前途使之一出現(xiàn)就成為決策支持技術(shù)研究的熱點。智能空間決策支持是在空間決策支持的基礎(chǔ)上，增加了更多的人工智能技術(shù)，提高了空間決策的智能化處理水平，能夠解決更復(fù)雜的空間決策問題。第10頁/共49頁8.1.3智能空間決策支持2.結(jié)構(gòu)智能空間決策支持系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)：通用智能空間決策支持系統(tǒng)結(jié)構(gòu)體系圖第11頁/共49頁8.2空間決策支持系統(tǒng)（SDSS）發(fā)展狀況：

目前，大多數(shù)GIS尚停留在數(shù)據(jù)的獲取、查詢、分析、顯示、制圖等水平，還缺少對復(fù)雜空間問題決策的有效支持能力，很難滿足各級決策的需求。直到20世紀80年代才作為一個新的領(lǐng)域在GIS和DSS基礎(chǔ)上得到了廣泛的發(fā)展。一般來說，SDSS能幫助決策者從錯綜復(fù)雜的現(xiàn)實現(xiàn)象中抓住本質(zhì)、理清頭緒，明確主要任務(wù)和目標，自主靈活的生成各種解決問題的方案，研究比較相互之間的利弊矛盾，進而找出更切合實際的辦法，采取相應(yīng)的措施與行動。第12頁/共49頁8.2.1空間決策過程的復(fù)雜性

空間決策是一個涉及多目標和多約束性條件的復(fù)雜過程，一般不能簡單的通過描述性知識和程式化知識來進行解決，往往要求綜合地使用信息、領(lǐng)域?qū)＜抑R和有效的交流手段。

1.信息的復(fù)雜性：

信息技術(shù)的發(fā)展給決策者提供了大量的空間信息（地圖、航片、測量數(shù)據(jù)）和非空間信息（表格、文本、屬性信息等）1.結(jié)構(gòu)化信息：高度結(jié)構(gòu)化，形式化如數(shù)學模型、計算機算法等，它遵循固定的框架2.非結(jié)構(gòu)化信息：人的經(jīng)驗，感官體驗、世界觀等3.半結(jié)構(gòu)化信息：介于二者之間的信息

程式化知識描述性知識第13頁/共49頁8.2.1空間決策過程的復(fù)雜性2.決策問題的復(fù)雜性：決策者使用信息和知識，在解決結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題上的復(fù)雜程度也有所不同確定性決策（結(jié)構(gòu)化決策）對決策的過程、環(huán)境及規(guī)則能用固定的模型與語言描述，可以用一些算法產(chǎn)生方案，并能從中選擇最優(yōu)解。不確定性決策（半結(jié)構(gòu)化決策）可以建立適當?shù)乃惴▉懋a(chǎn)生方案，從而得到較優(yōu)的決策風險性決策（非結(jié)構(gòu)化決策）決策過程復(fù)雜，不可能用確定的模型和語言來描述，更無所謂最優(yōu)解，具有一定的風險性。第14頁/共49頁空間決策支持過程：左側(cè)為數(shù)據(jù)處理，用于計算和量測，以及知識推理和更新右側(cè)為信息處理，，用于處理事實，組織信息和原理決策中的信息和知識是相互作用的，是對傳統(tǒng)信息技術(shù)的擴充。第15頁/共49頁8.2.2空間決策系統(tǒng)的分類按功能特點分類按技術(shù)水平分類按系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)分類

通用開發(fā)平臺系統(tǒng)專用軟件工具系統(tǒng)具體應(yīng)用系統(tǒng)地理信息系統(tǒng)空間決策支持系統(tǒng)空間群決策支持系統(tǒng)單機系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)第16頁/共49頁8.2.4空間決策支持系統(tǒng)的功能不同數(shù)據(jù)源的空間和非空間數(shù)據(jù)的獲取、輸入和存儲復(fù)雜空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和空間關(guān)系表示方法，適于數(shù)據(jù)查詢、檢索分析和顯示靈活的集成程序式空間知識和數(shù)據(jù)的處理能力靈活的功能修改和擴充機制友好的人機交互界面提供決策需要的多種輸出提供非結(jié)構(gòu)化空間知識的形式化表達方法提供基于領(lǐng)域?qū)＜抑R的推理機制提供自動獲取知識或自學習功能提供基于空間信息、描述性知識、程式化知識的智能控制機制

空間決策知識與一般的決策支持功能大致相同，但前者更注重空間數(shù)據(jù)和空間知識的獲取和解決。第17頁/共49頁

空間決策支持系統(tǒng)沿著一般空間分析、空間決策扶持系統(tǒng)、智能空間決策支持系統(tǒng)的發(fā)展軌跡進行發(fā)展，并不斷地引入各種相關(guān)技術(shù)，提高空間分析解決復(fù)雜問題的能力，提高智能化水平，因此，空間決策支持系統(tǒng)必須研究一些相關(guān)技術(shù)，包括決策支持系統(tǒng)技術(shù)、人工智能技術(shù)、專家系統(tǒng)技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)等8.3空間決策支持系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)第18頁/共49頁

決策支持系統(tǒng)是輔助決策者通過數(shù)據(jù)、模型、知識以及人機交互進行決策的計算機應(yīng)用系統(tǒng)。它起始于管理信息系統(tǒng)，是在管理信息系統(tǒng)基礎(chǔ)上增加了非結(jié)構(gòu)化問題處理模塊、模型計算和各種方法以解決結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化決策問題，為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環(huán)境，調(diào)用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質(zhì)量。8.3.1決策支持技術(shù)第19頁/共49頁

Buchanan和Shortlife認為“人式智能是計算機科學的分支，它用符號、非算法的方法進行問題求解”

Rich和Knight認為“人工智能是研究如何讓計算機做現(xiàn)階段只有人才能做得好的事”

Nilsson認為“人工智能是關(guān)于知識的科學，即怎樣表示知識，怎樣獲取知識和怎樣使用知識的科學”◆類似人一樣動作◆類似人一樣進行思考和推理◆理性思考◆理性動作8.3.2人工智能技術(shù)第20頁/共49頁

人工智能是一門新興的邊緣學科，是自然科學和社會科學和交叉學科，它吸取了自然科學和社會科學的最新成就，以思維與智能為核心，形成了具有自身研究特征的新的體系。人工智能的研究涉及廣泛的領(lǐng)域，如各種知識表示模式、不同的智能搜索技術(shù)、求解數(shù)據(jù)和知識不確定問題的各種方法、機器學習的不同模式等等。它也是一門綜合性的學科，它是在控制論、信息論和系統(tǒng)論的基礎(chǔ)上誕生的，它涉及哲學、心理學、認知科學、計算機科學、數(shù)學以及各種程學方法，這些學科為人工智能的研究提供了豐富的知識和研究方法。8.3.2人工智能技術(shù)第21頁/共49頁

人工智能的重點隨著時間的變化也在發(fā)生著很大的變化。目前對更好的理解人工智能有所幫助并且值得去研究的問題有很多，主要有以下一些內(nèi)容：◆機器學習MachineLearning◆知識表示和推理KnowledgeRepresentationandReasoning◆規(guī)劃Planning◆知識獲取KnowledgeAcquisition◆智能搜索IntelligentSearch◆邏輯程序設(shè)計LogicProgramming◆軟計算SoftComputing8.3.2人工智能技術(shù)第22頁/共49頁

專家系統(tǒng)是人工智能在信息系統(tǒng)中的具體應(yīng)用，它是一個智能計算機程序系統(tǒng)，內(nèi)部存儲大量專家水平的某個領(lǐng)域知識與經(jīng)驗，決策者利用專家的知識和經(jīng)驗可以解決相關(guān)領(lǐng)域的問題。一般專家系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫、知識庫、推理機、解釋器及知識獲取五個部分組成。8.3.3專家系統(tǒng)技術(shù)第23頁/共49頁

數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、時變的、非易失的并且隨時間而變化的數(shù)據(jù)集合。與其它的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)相比它具有四個特性：◆面向主題的：通常構(gòu)造數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)造是圍繞一些主題進行的，如產(chǎn)品、客戶、銷售組織；◆集成的：通常構(gòu)造數(shù)據(jù)倉庫是將多各數(shù)據(jù)源集成在一起進行存儲，它使用數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)集成技術(shù)，確保命名約定、編碼結(jié)構(gòu)、屬性度量等的一致性?！魰r變的：數(shù)據(jù)存儲從歷史的角度提供信息。數(shù)據(jù)倉庫中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)隱式或顯式地包含時間元素；◆非易失的：數(shù)據(jù)保持不變，按計劃添加數(shù)據(jù)，但是依據(jù)一定的規(guī)則，原數(shù)據(jù)不會丟失；8.3.4數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)第24頁/共49頁

數(shù)據(jù)倉庫與日常操作數(shù)據(jù)庫是分離的，這是因為這兩種系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和用法都可能有不同。決策支持需要將來自異種源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一，產(chǎn)生高質(zhì)量、集成的數(shù)據(jù)。相比之下操作數(shù)據(jù)庫只維護詳細的原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在分析之前需要統(tǒng)一，由于兩個系統(tǒng)的功能大不相同需要不同類型的數(shù)據(jù)，因此需要維護分離的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)倉庫利用多維分類機制組織大量的動作數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，把觀察對象的屬性稱為維。維可有層次結(jié)構(gòu)。目前數(shù)據(jù)倉庫的存儲主要有兩種實現(xiàn)方式，一種是關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲；另一種是用多維數(shù)據(jù)庫存儲。在關(guān)系數(shù)據(jù)庫存儲方式中，一般采用星型、雪花型或兩都的混合模式來組織數(shù)據(jù)。而在多維數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)方式采用數(shù)據(jù)立方體來組織數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉庫的研究還不是很成熟，盡管出現(xiàn)了很多數(shù)據(jù)倉庫的產(chǎn)品，但是在統(tǒng)一的標準等方面還沒有完全成型，還有等進一步發(fā)展。8.3.4數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)第25頁/共49頁

空間數(shù)據(jù)挖掘是指從空間數(shù)據(jù)庫中提取用戶感興趣的空間模式與特征、空間與非空間數(shù)據(jù)的普遍關(guān)系及其他一些隱含在數(shù)據(jù)庫中的普遍數(shù)據(jù)特征。從GIS數(shù)據(jù)庫中可以發(fā)現(xiàn)的主要知識類型有：◆普遍的幾何知識◆空間分布規(guī)律◆空間關(guān)聯(lián)規(guī)則◆空間聚類規(guī)則◆空間特征規(guī)則◆空間區(qū)分規(guī)則◆空間演變規(guī)則8.3.5數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)第26頁/共49頁

空間數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)是多學科和多種技術(shù)交叉綜合的一個領(lǐng)域，它綜合了機器學習、數(shù)據(jù)庫、專家系統(tǒng)、模式識別、統(tǒng)計、管理信息系統(tǒng)、等領(lǐng)域的有關(guān)技術(shù)，因而數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)方法是豐富多彩的。針對空間數(shù)據(jù)庫的特點，存在以下一些主要的數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)方法：◆統(tǒng)計方法◆歸納方法◆聚類方法◆空間分析方法◆探測性的數(shù)據(jù)分析◆粗糙集方法◆去理論◆圖像分析的模式識別◆概念格方法8.3.5數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)第27頁/共49頁

空間知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及開發(fā)方法8.3.5數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)第28頁/共49頁

開發(fā)知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)時，有兩重要的問題需要考慮，并做出選擇：◆是自發(fā)地發(fā)現(xiàn)還是根據(jù)用戶的命令發(fā)現(xiàn)自發(fā)地發(fā)現(xiàn)會得到大量不感興趣的知識，而且效率會很低；根據(jù)用戶全集執(zhí)行則發(fā)現(xiàn)的效率較高，速度較快，結(jié)果符合要求?！粝到y(tǒng)如何管理數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)本身具有數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)功能還是與外部數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)相連。系統(tǒng)本身具有數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)功能，系統(tǒng)整體運行效率高，但是軟件開發(fā)工作量大，不易更新；系統(tǒng)與外部數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)結(jié)合使用，整體的效率會稍低，但開發(fā)工作量小，通用性好，易于及時吸收最新的數(shù)據(jù)庫技術(shù)成果。8.3.5數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)第29頁/共49頁

命題:：命題是一個能夠決定是真還是假的陳述名，是一種陳述性的知識表達形式。語義網(wǎng)絡(luò)：

語義網(wǎng)絡(luò)是表示命題信息的一種經(jīng)典人工智能表示技術(shù)，最初主要用于自然語言理解的研究，由于其強大和直觀的表達能力，如今被廣泛地應(yīng)用于專家系統(tǒng)、自然語言理解等基于知識的系統(tǒng)中，是一種表達能力強而靈活的知識表示方法。第30頁/共49頁

語義網(wǎng)絡(luò)是通過概念及其主義關(guān)系來一種有向網(wǎng)絡(luò)圖，它是一個帶有標示的有向圖；有向圖的節(jié)點表示各種事物、概念、情況、屬性、動作、狀態(tài)等，弧表示節(jié)點之間的各種語義關(guān)系，指明它所連接的節(jié)點之間的某種語義關(guān)系；節(jié)點和弧必須帶有標識，以便區(qū)分各個不同對象以及之間的各種不同的關(guān)系；因此一個語義網(wǎng)絡(luò)主要包括兩部分：事件，以及事件間的關(guān)系；從結(jié)構(gòu)上看，語義網(wǎng)格一般是由一些基本的語義單元構(gòu)成，這些最基本的單元用三元組表示為：

（節(jié)點1，弧，節(jié)點2）語義網(wǎng)絡(luò)：_基本概念第31頁/共49頁

若A、B表示兩節(jié)點，R表示A、B之間的某種語義關(guān)系，則語主義對就表示如下圖：語義網(wǎng)絡(luò)：_基本概念

把多個基本網(wǎng)元用相應(yīng)的語義聯(lián)系在一起時，就可以得到一個語義網(wǎng)絡(luò)。語義網(wǎng)絡(luò)有時也稱為聯(lián)系網(wǎng)，這是因為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點都是相連的，在語義上有一定的相關(guān)性。

例如，對于”鴕鳥是一種鳥“這一事實可表示為如下圖所示的語義網(wǎng)絡(luò)：第32頁/共49頁

從功能上講，語義網(wǎng)絡(luò)可以描述任何事物之間的任意復(fù)雜關(guān)系。但是，這種描述是通過把許多基本語義關(guān)系關(guān)聯(lián)到一起實現(xiàn)的，基本語義是構(gòu)成復(fù)雜主義關(guān)系的基石，也是語義網(wǎng)絡(luò)知識表示的基礎(chǔ)。下面列出一些常用的語義關(guān)系。

(1)IS-A、A-Kind-OF、A-Member-Of和Instance-Of

這些關(guān)系一般描述的是事物之間的類屬關(guān)系，IS-A和A-Kind-Of常寫作為ISA和AKO；語義網(wǎng)絡(luò)：_基本事實的表達

ISA的含義為“是一個”，“……是……的一個實例”。表示一個事物是另一個事物的實例，指出一個類的一個特定成員。例如“張強是一個人”可表示為如下所示的語義網(wǎng)絡(luò)圖：第33頁/共49頁

AKO的直觀含義為“是一種”，表示一個事物是另一事物的一種類型。AKO關(guān)系用來連接一個類與另一個類。它不用來表示特定個體之間的關(guān)系，它用來連接一個個類和它的父類，這里的個類就是一個子類。例如“鳥是動物”可表示為如下所示的語義網(wǎng)絡(luò)：語義網(wǎng)絡(luò)：_基本事實的表達

Instance-Of關(guān)系用來建立AKO關(guān)系的逆關(guān)系，表示一個事物是另一個事物的一個實例。例如“鳥是一種動物”可表示為如下所示的語義網(wǎng)絡(luò)圖：第34頁/共49頁

A-Member-Of的直觀含義是“是……的一員”，即表示一個事物是另一個事物的一個成員，反映了個體與集體（類或集體）之間的關(guān)系。例如，“張三是工會會員”可表示為如下的語義網(wǎng)絡(luò)：語義網(wǎng)絡(luò)：_基本事實的表達

(2)屬性關(guān)系屬性關(guān)系一般是表示事物和其屬性之間的關(guān)系。一個對象一般都有一個以上的屬性，而每個屬性又有一個值。屬性和值組合成特性。例如，一個小飛船屬性有：尺寸、重量、形狀和顏色等。常用的屬性一般都是的謂語或動詞部分，如Have，Can，Is等。

Have:直觀含義是“有”，表示事物和屬性的占有關(guān)系。例如“小飛船有機翼”可表示為如下圖所示的語義網(wǎng)絡(luò)：第35頁/共49頁

Can:直觀含義為“能”、“會”等，表示屬性和事物之間的能力或技能關(guān)系。如“小飛船會飛”可表示為如下所示的語義網(wǎng)絡(luò)：語義網(wǎng)絡(luò)：_基本事實的表達

Is:含義比較豐富，可表示屬性和事物之間的關(guān)系比較多。例如“小飛船比較小”如果用Is表示的話可表示為如下所示的語義網(wǎng)絡(luò):

一個節(jié)點的屬性被一個后代節(jié)點所復(fù)制,稱為繼承。除非有特例，否則可以假定一個類的所有成員都會繼承它們超類的所有特性。繼承在知識表達中是一種非常有用的工具，因為它不必重復(fù)表達相同的屬性。由于許多復(fù)雜的關(guān)系都可以用一些節(jié)點和連接來表示，所以連接和繼承就為知識表示提供了一個很有效的手段。第36頁/共49頁(3)其他關(guān)系現(xiàn)實事物之間的關(guān)系多種多樣，除了上面給出的關(guān)系，還包括以下的主要關(guān)系?！舭P(guān)系：也稱為聚類關(guān)系，一般描述“部分和整體”之間的關(guān)系。它和類屬關(guān)系的主要區(qū)別是包含關(guān)系一般不具有繼承性。例如Part-Of、Composed-Of可用來描述包含關(guān)系。對于“機翼是小飛船的一部分”和“小飛船由機翼和機身構(gòu)成”可分別表示為如下圖所示的語義網(wǎng)絡(luò)。語義網(wǎng)絡(luò)：_基本事實的表達第37頁/共49頁

◆時間關(guān)系：表示事物之間的時間上的先后順序。如Before表示一個事件在另一個事件之前發(fā)生；After表示一個事件在另一個事件之后發(fā)生；At表示某一事物發(fā)生的時間等?！粑恢藐P(guān)系：表示不同事物間的位置關(guān)系。如Location-on表示一個事物在另一個事物之上。類似的有Location-at、Location-under、Location-inside、Location-outside等?！粝嗨脐P(guān)系：相似關(guān)系指不同事物在形狀、內(nèi)容等方面的相似或接近。如Similar-to可表示一個事物和另一個事物相似；Near-to表示一個事物和另一個事物接近等。語義網(wǎng)絡(luò)：_基本事實的表達第38頁/共49頁

語義網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點不公可以表示一個物體或者概念，也可以表示情況和動作。與個體節(jié)點一樣，關(guān)系節(jié)點同樣可以劃分為概念節(jié)點和實例節(jié)點，實例節(jié)點和概念節(jié)點之間可以用ISA弧聯(lián)系。每一個動作節(jié)點可以是某個概念的一個實例，可以有一組向外的弧，用以說明與該實例有關(guān)的各種變量。例如事實“小燕子從春天到秋天占有一個巢”的語義網(wǎng)絡(luò)如下圖所示。語義網(wǎng)絡(luò)：_表示情況和動作

圖中設(shè)立了“占有權(quán)-１”節(jié)點，表示小燕子有自己的巢，當然小燕子也可以有其它的東西，所以占有權(quán)-１只是占有權(quán)的一個實例。第39頁/共49頁

通常把有關(guān)的一個物體或概念，或一組有關(guān)的物體或概念的知識用一個語義網(wǎng)絡(luò)表示出來。不然的話，會造成過多的網(wǎng)絡(luò)，使問題復(fù)雜化。與此相關(guān)的是尋找基本概念和某些基本弧的問題。這被稱之為“選擇語義基元”問題。選擇語義基元就是試圖用一組基元來表示知識。這些基元描述基本知識，并以圖解表示的形式相互聯(lián)系。通過這種方式，可以用簡單的知識來表達更復(fù)雜的知識。語義網(wǎng)絡(luò)：_表示情況和動作第40頁/共49頁

語義網(wǎng)絡(luò)是一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，節(jié)點之間以鏈相連。從本質(zhì)上講節(jié)點之間的連接是二元關(guān)系，因此語義網(wǎng)絡(luò)很適合于表示二元關(guān)系。但是一元關(guān)系和多元關(guān)系都可以用二元關(guān)系來表示。如一元關(guān)系“張強是一個人”用一元謂詞表示為MAN(Zhanaqiang)。用語義網(wǎng)絡(luò)就可以表示為如下圖所示：語義網(wǎng)絡(luò)：_多元語義網(wǎng)絡(luò)的表示

如果要表示的事實是多元關(guān)系的，可以把這個多元關(guān)系轉(zhuǎn)化成一n組二元關(guān)系組合，或二元關(guān)系的合取。具體來說多元關(guān)系R(X1,X2,…,Xn)總可以轉(zhuǎn)換成:

例如三根要線a,b,c組成一三角形。這可表示成TRIANGLE(a,b,c)。這個三元關(guān)系可轉(zhuǎn)換成一組二元關(guān)系的合取，即第41頁/共49頁

一個語義網(wǎng)絡(luò)可以有多個子網(wǎng)絡(luò)組成，這些子網(wǎng)絡(luò)之間也存在著與謂詞邏輯類似的各種連接詞和量詞。語義網(wǎng)絡(luò)：_連接詞與量詞的表示

(1)合取如前所述，多元關(guān)系可以被轉(zhuǎn)換成一組二元合取，從而可以用網(wǎng)絡(luò)的形式表示出來。在語義網(wǎng)絡(luò)中如不加標志，就意味著連接之間的關(guān)系是合取。

(2)否定為表示否定關(guān)系，可以采用﹁ISA和﹁PART-OF關(guān)系或標注NEG界限，如下圖所示，其中(a)和(b)分別表示﹁(AisaB)和﹁(Bpart-ofC)。若要表示﹁[ISA(A,B)∩PART-OF(B,C)]如下c所示。第42頁/共49頁(3)蘊涵在語義網(wǎng)絡(luò)中可和標注ANTE和CONSE的一對連接在一起的封閉虛線來表示蘊涵關(guān)系。ANTE和CONSE分別用來把與前提及與結(jié)果相關(guān)的鏈聯(lián)系在一起，例如：Everyonewholivesat37MapleStreetisaprogrammer可表示為如下所示的語義網(wǎng)絡(luò)。語義網(wǎng)絡(luò)：_連接詞與量詞的表示第43頁/共49頁(4)量化語義網(wǎng)絡(luò)可以表示變量，這樣在推理過程中就存在對量詞進行量化處理，因此就需要對量詞進行表示。