《人工智能》課程

人工智能Powerpoint第一章緒論1.1人工智能的定義和發(fā)展1.2人類智能和人工智能1.3人工智能的各種認知觀1.4人工智能的研究與應用領域1.5課程概要武漢工程大學智能科學與技術31.1.1人工智能的定義幾種定義

智能機器（intelligentmachine）

人工智能（學科）

人工智能（能力）人工智能（擬人思維、行為）人工智能（理性思維、行為）1.1定義和發(fā)展武漢工程大學智能科學與技術41.1.2人工智能的起源與發(fā)展

孕育期（1956年前）數(shù)理邏輯學科（弗雷治、維納等）

計算的新思想（丘奇、圖靈等）

形成期（1956--1970年）

1956年，第一次人工智能的研討會

1969年，第一屆國際人工智能聯(lián)合會議

1970年，《人工智能》國際雜志創(chuàng)刊1.1定義和發(fā)展武漢工程大學智能科學與技術51.1.2人工智能的起源與發(fā)展發(fā)展期（1970年~）進一步研究AI基本原理方法和技術進行實用化研究專家系統(tǒng)與知識工程智能機器人智能控制等

從“一枝獨秀”到“百花齊放”1.1定義和發(fā)展武漢工程大學智能科學與技術61.2人類智能和人工智能1.2.1智能信息處理系統(tǒng)的假設

人是一種智能信息處理系統(tǒng)物理符號系統(tǒng)的六種基本功能物理符號系統(tǒng)的假設推論一推論二推論三武漢工程大學智能科學與技術71.2.1智能信息處理系統(tǒng)的假設

人類的認知行為具有不同層次認知生理學認知心理學認知信息學認知工程學1.2人類智能和人工智能武漢工程大學智能科學與技術81.2.2人類智能的計算機模擬

機器智能可以模擬人類智能智能計算機下棋定理證明語言翻譯新型智能計算機神經(jīng)計算機量子計算機1.2人類智能和人工智能武漢工程大學智能科學與技術9

1.2.3人工智能的研究目標

近期目標建造智能計算機代替人類的部分智力勞動遠期目標用自動機模仿人類的思維過程和智能行為1.2人類智能和人工智能武漢工程大學智能科學與技術101.3人工智能的各種認知觀

符號主義（Symbolicism）基于物理符號系統(tǒng)假設和有限合理性原理

連接主義（Connectionism）基于神經(jīng)網(wǎng)絡及其間的連接機制與學習算法行為主義（Actionism）基于控制論及感知—動作型控制系統(tǒng)

武漢工程大學智能科學與技術111.4人工智能的研究及應用領域

人工智能的基本技術知識表示（KnowledgeRepresentation）狀態(tài)空間法、問題歸約法、謂詞邏輯法…

推理搜索（Searching&Reasoning）啟發(fā)式搜索、消解原理、不確定性推理…

計算智能（ComputationalIntelligence）模糊計算、神經(jīng)計算、進化計算…

構成技術（系統(tǒng)與語言）產(chǎn)生式系統(tǒng)、LISP語言、Prolog語言…武漢工程大學智能科學與技術121.4.1問題求解

問題的表示、分解、搜索、歸約等進行復雜的數(shù)學公式符號運算求解1.4.2邏輯推理與定理證明通過對事實數(shù)據(jù)庫的操作來證明定理多種證明方法幾何定理證明的“吳氏方法”1.4研究及應用武漢工程大學智能科學與技術131.4.3自然語言理解

語言自然語言、人造語言、機器語言“理解”的標準1.4.4自動程序設計根據(jù)不同目的描述來編寫的計算機程序促進人工智能系統(tǒng)的發(fā)展1.4研究及應用武漢工程大學智能科學與技術141.4.5專家系統(tǒng)

是一個智能化的計算機程序系統(tǒng)和傳統(tǒng)的計算機程序之間有本質區(qū)別1.4.6機器學習是機器獲取智能的途徑學習是一個有特定目的的知識獲取過程學習的本質是對信息的理解與應用有多種學習方法1.4研究及應用武漢工程大學智能科學與技術151.4.7神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)計算機在其它領域中的廣泛應用1.4.8機器人學

操作機器人智能機器人機器人的廣泛應用促進人工智能的發(fā)展1.4研究及應用武漢工程大學智能科學與技術161.4.9模式識別

是計算機對環(huán)境識別的需要是對人類環(huán)境的感知模擬1.4.10機器視覺人類80％以上的外部信息來自視覺低層視覺與高層視覺前沿研究領域廣泛應用1.4研究及應用武漢工程大學智能科學與技術171.4.11智能控制

驅動智能機器自主地實現(xiàn)其目標的過程是一個定性和定量的混合控制過程是當今自動控制的最高水平1.4.12智能檢索是信息時代來臨的需要智能檢索系統(tǒng)所面臨的三大問題1.4研究及應用武漢工程大學智能科學與技術181.4.13智能調度與指揮

尋找最佳調度和組合

NP完全類問題的求解軍事指揮系統(tǒng)等領域1.4.14分布式人工智能與Agent

是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展研究目標是創(chuàng)建一種能描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型1.4研究及應用武漢工程大學智能科學與技術191.4.15計算智能與進化計算

計算智能包括神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等進化計算的理論基礎是生物進化論1.4.16數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)知識獲取數(shù)據(jù)庫知識挖掘數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)的四個特征1.4研究及應用武漢工程大學智能科學與技術201.4.17人工生命

人工生命概念的提出理論基礎與研究方法研究內容1.4.18系統(tǒng)與語言工具計算機系統(tǒng)的一些概念得到發(fā)展新的編程語言與專用開發(fā)工具1.4研究及應用武漢工程大學智能科學與技術211.5課程概要

簡述人工智能的起源與發(fā)展概括地論述知識表示的各種主要方法討論常用的搜索原理和推理求解技術介紹近期人工智能技術和方法的熱點詳細地分析人工智能的主要應用領域敘述人工智能的爭議與展望第二章知識表示方法2.1狀態(tài)空間法2.2問題歸約法2.3謂詞邏輯法2.4語義網(wǎng)絡法2.5其他方法2.6小結武漢工程大學智能科學與技術232.1狀態(tài)空間法

（StateSpaceRepresentation）問題求解技術主要是兩個方面：問題的表示求解的方法狀態(tài)空間法狀態(tài)（state）算符（operator）狀態(tài)空間方法武漢工程大學智能科學與技術242.1.1

問題狀態(tài)描述定義狀態(tài)：描述某類不同事物間的差別而引入的一組最少變量q0，q1，…，qn的有序集合。算符：使問題從一種狀態(tài)變化為另一種狀態(tài)的手段稱為操作符或算符。問題的狀態(tài)空間：是一個表示該問題全部可能狀態(tài)及其關系的圖，它包含三種說明的集合，即三元狀態(tài)（S，F(xiàn)，G）。2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術252.

狀態(tài)空間表示概念詳釋例如下棋、迷宮及各種游戲。OriginalStateMiddleStateGoalState2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術26例:三數(shù)碼難題

（3puzzleproblem）123123123312312312初始棋局目標棋局2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術27有向圖路徑代價圖的顯示說明圖的隱示說明2.1.2狀態(tài)圖示法AB2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術282.1.3狀態(tài)空間表示舉例產(chǎn)生式系統(tǒng)（productionsystem）一個總數(shù)據(jù)庫：它含有與具體任務有關的信息隨著應用情況的不同，這些數(shù)據(jù)庫可能簡單，或許復雜。一套規(guī)則：它對數(shù)據(jù)庫進行操作運算。每條規(guī)則由左部鑒別規(guī)則的適用性或先決條件以及右部描述規(guī)則應用時所完成的動作。一個控制策略：它確定應該采用哪一條適用規(guī)則，而且當數(shù)據(jù)庫的終止條件滿足時，就停止計算。2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術29

狀態(tài)空間表示舉例例：猴子和香蕉問題2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術30解題過程

用一個四元表列（W，x，Y，z）來表示這個問題狀態(tài).這個問題的操作（算符）如下：2goto（U）表示猴子走到水平位置U或者用產(chǎn)生式規(guī)則表示為 （W，0，Y，z）goto（U）（U，0，Y，z）2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術31pushbox（V）猴子把箱子推到水平位置V，即有

（W，0，W，z）pushbox（V）（V，0，V，z）climbbox猴子爬上箱頂，即有

（W，0，W，z）climbbox（W，1，W，z）2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術32grasp猴子摘到香蕉，即有

（c，1，c，0）grasp（c，1，c，1）

該初始狀態(tài)變換為目標狀態(tài)的操作序列為

{goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp}2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術33(b，1，b，0)（U，0，b，0）（V，0，V，0）（c，1，c，0）（U，0，V，0）（c，1，c，1）（a，0，b，0）目標狀態(tài)goto（U）goto（U）U=b，climbboxgoto（U）U=bpushbox（V）猴子和香蕉問題的狀態(tài)空間圖goto（U）U=V2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術34猴子和香蕉問題自動演示：

猴子香蕉箱子

猴子香蕉箱子

Ha!Ha!2.1狀態(tài)空間法武漢工程大學智能科學與技術35主題：人工智能能否超過人類智能？正方觀點：人工智能不會超過人類智能。反方觀點：人工智能能夠超過人類智能。習題：1，2，6武漢工程大學智能科學與技術362.2問題歸約法

（ProblemReductionRepresentation）子問題1子問題n原始問題子問題集本原問題武漢工程大學智能科學與技術37

問題歸約表示的組成部分：一個初始問題描述；一套把問題變換為子問題的操作符；一套本原問題描述。問題歸約的實質：從目標(要解決的問題)出發(fā)逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直至最后把初始問題歸約為一個平凡的本原問題集合。2.2問題規(guī)約法武漢工程大學智能科學與技術382.2.1問題歸約描述

（ProblemReductionDescription）梵塔難題123CBA2.2問題規(guī)約法武漢工程大學智能科學與技術39解題過程（3個圓盤問題）1231231231231231231231232.2問題規(guī)約法武漢工程大學智能科學與技術40多圓盤梵塔難題演示2.2問題規(guī)約法武漢工程大學智能科學與技術412.2.2與或圖表示1.與圖、或圖、與或圖2.2問題規(guī)約法ABCD與圖ABC或圖武漢工程大學智能科學與技術422.2問題規(guī)約法BCDEFGAHMBCDEFGAN武漢工程大學智能科學與技術432.一些關于與或圖的術語2.2問題規(guī)約法HMBCDEFGAN父節(jié)點與節(jié)點弧線或節(jié)點子節(jié)點終葉節(jié)點武漢工程大學智能科學與技術443.定義2.2問題規(guī)約法與或圖例子ttttttttt（a）（b）有解節(jié)點無解節(jié)點終葉節(jié)點武漢工程大學智能科學與技術45不可解節(jié)點的一般定義沒有后裔的非終葉節(jié)點為不可解節(jié)點。全部后裔為不可解的非終葉節(jié)點且含有或后繼節(jié)點，此非終葉節(jié)點才是不可解的。后裔至少有一個為不可解的非終葉節(jié)點且含有與后繼節(jié)點，此非終葉節(jié)點才是不可解的。與或圖構成規(guī)則2.2問題規(guī)約法武漢工程大學智能科學與技術46梵塔問題歸約圖（113）（123）

（111）（113）

（123）（122）

（111）（333）

（122）（322）

（111）（122）

（322）（333）

（321）（331）

（322）（321）

（331）（333）

2.2問題規(guī)約法武漢工程大學智能科學與技術472.3謂詞邏輯法邏輯語句形式語言2.3.1謂詞演算

1.語法和語義基本符號謂詞符號、變量符號、函數(shù)符號、常量符號、括號和逗號原子公式武漢工程大學智能科學與技術48武漢工程大學智能科學與技術49語義網(wǎng)絡是一種網(wǎng)絡結構。節(jié)點之間以鏈相連。從本質上講，接點之間的連接是二元關系。語義網(wǎng)絡從本質上來說，只能表示二元關系，如果所要表示的事實是多元關系，則把這個多元關系轉化成一組二元關系的組合，或二元關系的合取。具體來說，多元關系R(X1，X2，…，Xn)總可以轉換成R1(X11，X12)∧R2(X21，X22)∧…∧Rn(Xn1,Xn2)。要在語義網(wǎng)絡中進行這種轉換需要引入附加節(jié)點。武漢工程大學智能科學與技術50連詞和量詞(Connective&Quantifiers)連詞連詞有∧(與)、∨(或)，全稱量詞(x)，存在量詞(x)。與及合?。╟onjunction)用連詞∧把幾個公式連接起來而構成的公式叫做合取，而此合取式的每個組成部分叫做合取項。一些合適公式所構成的任一合取也是一個合適公式?；蚣拔鋈。╠isjunction）用連詞∨把幾個公式連接起來所構成的公式叫做析取，而此析取式的每一組成部分叫做析取項。由一些合適公式所構成的任一析取也是一個合適公式。蘊涵（Implication）用連詞=>連接兩個公式所構成的公式叫做蘊涵。蘊涵的左式叫做前項，右式叫做后項。如果前項和后項都是合適公式，那么蘊涵也是合適公式。非（Not）前面具有符號～的公式叫做否定。一個合適公式的否定也是合適公式。量化一個合適公式中的某個變量所得到的表達式也是合適公式。如果一個合適公式中某個變量是經(jīng)過量化的，就把這個變量叫做約束變量，否則就叫它為自由變量。在合適公式中，感興趣的主要是所有變量都是受約束的。這樣的合適公式叫做句子。量詞全稱量詞（UniversalQuantifiers)存在量詞

(ExistentialQuantifiers)2.3謂詞邏輯法武漢工程大學智能科學與技術512.3.2謂詞公式原子公式的的定義：用P(x1，x2，…，xn)表示一個n元謂詞公式，其中P為n元謂詞，x1,x2,…，xn為客體變量或變元。通常把P(x1,x2,…,xn)叫做謂詞演算的原子公式，或原子謂詞公式。分子謂詞公式可以用連詞把原子謂詞公式組成復合謂詞公式，并把它叫做分子謂詞公式。2.3謂詞邏輯法武漢工程大學智能科學與技術52合適公式（WFF，well-formedformulas）合適公式的遞歸定義1、謂詞合適公式的定義舉例：試把下列命題表示為謂詞公式：任何整數(shù)或者為正或者為負。提問：指出此例題謂詞公式中的量詞、連詞及蘊涵符號。在謂詞演算中合適公式的遞歸定義如下：(1)原子謂詞公式是合適公式。(2)若A為合適公式，則～A也是一個合適公式。(3)若A和B都是合適公式，則(A∧B)，(A∨B)，(A=>B)和(A←→B)也都是合適公式。(4)若A是合適公式，x為A中的自由變元，則(x)A和(x)A都是合適公式。(5)只有按上述規(guī)則(1)至(4)求得的那些公式，才是合適公式。合適公式的性質合適公式的真值等價（Equivalence)2.3謂詞邏輯法武漢工程大學智能科學與技術532、合適公式的性質(1)否定之否定～(～P)等價于P(2)P∨Q等價于～P=>Q(3)狄·摩根定律證明：否定之否定～(～P)等價于P?！?P∨Q)等價于～P∧～Q～(P∧Q)等價于～P∨～Q(4)分配律P∧(Q∨R)等價于(P∧Q)∨(P∧R)P∨(Q∧R)等價于(P∨Q)∧(P∨R)(5)交換律P∧Q等價于Q∧PP∨Q等價于Q∨P武漢工程大學智能科學與技術54(6)結合律(P∧Q)∧R等價于P∧(Q∧R)(P∨Q)∨R等價于P∨(Q∨R)(7)逆否律P=>Q等價于～Q=>～P此外，還可建立下列等價關系：(8)～(x)P(x)等價于(x)［～P(x)］～(x)P(x)等價于(x)［～P(x)］(9)(x)［P(x)∧Q(x)］等價于(x)P(x)∧(x)Q(x)(x)［P(x)∨Q(x)］等價于(x)P(x)∨(x)Q(x)(10)(x)P(x)等價于(y)P(y)(x)P(x)等價于(y)P(y)武漢工程大學智能科學與技術562.3.3置換與合一置換概念假元推理就是由合適公式W1和W1=>W2產(chǎn)生合適公式W2的運算。全稱化推理是由合適公式(x)W(x)產(chǎn)生合適公式W(A)，其中A為任意常量符號。一個表達式的置換就是在該表達式中用置換項置換變量。綜合推理定義就是在該表達式中用置換項置換變量性質可結合的不可交換的一般說來，置換是可結合的，但置換是不可交換的。2.3謂詞邏輯法武漢工程大學智能科學與技術57合一（Unification)合一：尋找項對變量的置換，以使兩表達式一致。可合一：如果一個置換s作用于表達式集{Ei}的每個元素，則我們用{Ei}s來表示置換例的集。我們稱表達式集{Ei}是可合一的。如果存在一個置換s使得：E1s=E2s=E3s=…那么稱此s為｛Ei｝的合一者，因為s的作用是使集合｛Ei｝成為單一形式。2.3謂詞邏輯法武漢工程大學智能科學與技術582.4語義網(wǎng)絡法

（SemanticNetworkRepresentation）語義網(wǎng)絡的結構定義語義網(wǎng)絡是知識的一種結構化圖解表示，它由節(jié)點和弧線或鏈線組成。節(jié)點用于表示實體、概念和情況等，弧線用于表示節(jié)點間的關系。組成部分詞法決定表示詞匯表中允許有哪些符號，它涉及各個節(jié)點和弧線。結構敘述符號排列的約束條件，指定各弧線連接的節(jié)點對。

過程說明訪問過程，這些過程能用來建立和修正描述，以及回答相關問題。

語義確定與描述相關的(聯(lián)想)意義的方法即確定有關節(jié)點的排列及其占有物和對應弧線。

武漢工程大學智能科學與技術59語義網(wǎng)絡具有下列特點：(1)能把實體的結構、屬性與實體間的因果關系顯式地和簡明地表達出來，與實體相關的事實、特征和關系可以通過相應的節(jié)點弧線推導出來。(2)由于與概念相關的屬性和聯(lián)系被組織在一個相應的節(jié)點中，因而使概念易于受訪和學習。(3)表現(xiàn)問題更加直觀，更易于理解，適于知識工程師與領域專家溝通。(4)語義網(wǎng)絡結構的語義解釋依賴于該結構的推理過程而沒有結構的約定，因而得到的推理不能保證像謂詞邏輯法那樣有效。(5)節(jié)點間的聯(lián)系可能是線狀、樹狀或網(wǎng)狀的，甚至是遞歸狀的結構，使相應的知識存儲和檢索可能需要比較復雜的過程。

武漢工程大學智能科學與技術60舉例：用二元語義網(wǎng)絡表示：小燕是一只燕子，燕子是鳥；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的一個。表示占有關系和其它情況選擇語義基元試圖用一組基元來表示知識，以便簡化表示，并可用簡單的知識來表示更復雜的知識。武漢工程大學智能科學與技術61用兩個節(jié)點和一條弧線可以表示一個簡單的事實，對于表示占有關系的語義網(wǎng)絡，是通過允許節(jié)點既可以表示一個物體或一組物體，也可以表示情況和動作。每一情況節(jié)點可以有一組向外的弧(事例弧)，稱為事例框，用以說明與該事例有關的各種變量。2.4語義網(wǎng)絡法2.4.1二元語義網(wǎng)絡的表示武漢工程大學智能科學與技術622.4.2多元語義網(wǎng)絡的表示謂詞邏輯與語義網(wǎng)絡等效LIMINGMANISAISA（LIMING，MAN）或MAN（LIMING）（語義網(wǎng)絡）（謂詞邏輯）2.4語義網(wǎng)絡法武漢工程大學智能科學與技術63多元語義網(wǎng)絡表示的實質把多元關系轉化為一組二元關系的組合，或二元關系的合取。R(X1，X2，…，Xn)R12(X1，X2)∧R13(X1，X3)∧…∧R1n(X1，Xn)......Rn-1n(Xn-1，Xn)可轉換為2.4語義網(wǎng)絡法武漢工程大學智能科學與技術642.4.3連接詞和量化的表示合取三元變?yōu)槎M合析取加注析取界限，并標記DIS，以免引起混淆。否定兩種表示方式：～或標注NEG界限。2.4語義網(wǎng)絡法武漢工程大學智能科學與技術65蘊涵在語義網(wǎng)絡中可用標注ANTE和CONSE界限來表示蘊涵關系。ANTE和CONSE界限分別用來把與先決條件(antecedent)及與結果(consequence)相關的鏈聯(lián)系在一起。量化存在量化—ISA鏈全稱量化—分割法2.4語義網(wǎng)絡法武漢工程大學智能科學與技術662.5其他方法（Others)框架（Frame）表示框架是一種結構化表示法，通常采用語義網(wǎng)絡中的節(jié)點-槽-值表示結構。劇本（Script）表示劇本是框架的一種特殊形式，它用一組槽來描述某些事件的發(fā)生序列。過程（Procedure）表示過程式表示就是將有關某一問題領域的知識，連同如何使用這些知識的方法，均隱式地表達為一個求解問題的過程。武漢工程大學智能科學與技術671、框架的構成

框架通常由描述事物的各個方面的槽組成，每個槽可以擁有若干個側面，而每個側面又可以擁有若干個值。一個框架的一般結構如下：

〈框架名〉〈槽1〉〈側面11〉〈值111〉…〈側面12〉〈值121〉……〈槽2〉〈側面21〉〈值211〉………〈槽n〉〈側面n1〉〈值n11〉……〈側面nm〉〈值nm1〉…武漢工程大學智能科學與技術68較簡單的情景是用框架來表示諸如人和房子等事物。例如，一個人可以用其職業(yè)、身高和體重等項描述，因而可以用這些項目組成框架的槽。當描述一個具體的人時，再用這些項目的具體值填入到相應的槽中。表2.2給出的是描述John的框架。表2.2簡單框架示例表框架是一種通用的知識表達形式，對于如何運用框架系統(tǒng)還沒有一種統(tǒng)一的形式，常常由各種問題的不同需要來決定。武漢工程大學智能科學與技術692、框架的推理如前所述，框架是一種復雜結構的語義網(wǎng)絡。因此語義網(wǎng)絡推理中的匹配和特性繼承在框架系統(tǒng)中也可以實行。除此以外，由于框架用于描述具有固定格式的事物、動作和事件，因此可以在新的情況下，推論出未被觀察到的事實?？蚣苡靡韵聨追N途徑來幫助實現(xiàn)這一點：框架包含它所描述的情況或物體的多方面的信息?？蚣馨矬w必須具有的屬性。在填充框架的各個槽時，要用到這些屬性?？蚣苊枋鏊鼈兯淼母拍畹牡湫褪吕?。武漢工程大學智能科學與技術70用一個框架來具體體現(xiàn)一個特定情況的過程，經(jīng)常不是很順利的。但當這個過程碰到障礙時，經(jīng)常不必放棄原來的努力去從頭開始，而是有很多辦法可想的：(1)選擇和當前情況相對應的當前的框架片斷，并把這個框架片斷和候補框架相匹配。選擇最佳匹配。(2)盡管當前的框架和要描述的情況之間有不相匹配的地方，但是仍然可以繼續(xù)應用這個框架。(3)查詢框架之間專門保存的鏈，以提出應朝哪個方向進行試探的建議。(4)沿著框架系統(tǒng)排列的層次結構向上移動(即從狗框架→哺乳動物框架→動物框架)，直到找到一個足夠通用，并不與已有事實矛盾的框架。武漢工程大學智能科學與技術712.6小結（Summary）本章所討論的知識表示問題是人工智能研究的核心問題之一。知識表示方法很多，本章介紹了其中的7種，有圖示法和公式法，陳述式表示和過程式表示等。武漢工程大學智能科學與技術72方法初始問題算符目標結果

狀態(tài)空間法

歸約法

謂詞邏輯法

語義網(wǎng)絡法狀態(tài)結點合適公式結點算符弧子句集（setofclause）置換合一消解反演鏈目標狀態(tài)結點根結點目標網(wǎng)絡解答路徑（path）解答樹（tree）nil語義網(wǎng)絡知識表示方法間的關系第三章搜索推理技術3.6產(chǎn)生式系統(tǒng)3.7系統(tǒng)組織技術3.8

不確定性推理3.9

非單調推理3.10

小結3.1圖搜索策略3.2盲目搜索3.3啟發(fā)式搜索3.4消解原理3.5規(guī)則演繹系統(tǒng)武漢工程大學智能科學與技術743.1

圖搜索策略圖搜索控制策略

一種在圖中尋找路徑的方法。

圖中每個節(jié)點對應一個狀態(tài)，每條連線對應一個操作符。這些節(jié)點和連線(即狀態(tài)與操作符)又分別由產(chǎn)生式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和規(guī)則來標記。求得把一個數(shù)據(jù)庫變換為另一數(shù)據(jù)庫的規(guī)則序列問題就等價于求得圖中的一條路徑問題。圖搜索過程圖武漢工程大學智能科學與技術75武漢工程大學智能科學與技術76開始把S放入OPEN表OPEN表為空表？把第一個節(jié)點(n)從OPEN表移至CLOSED表n為目標節(jié)點嗎？把n的后繼節(jié)點放入OPEN表的末端，提供返回節(jié)點n的指針修改指針方向重排OPEN表失敗成功圖3.1

圖搜索過程框圖是是否否3.1圖搜索策略武漢工程大學智能科學與技術773.2

盲目搜索特點：不需重排OPEN表種類：寬度優(yōu)先、深度優(yōu)先、等代價搜索等。3.2.1

寬度優(yōu)先搜索定義

以接近起始節(jié)點的程度逐層擴展節(jié)點的搜索方法。特點：一種高代價搜索，但若有解存在，則必能找到它。

算法武漢工程大學智能科學與技術78開始把S放入OPEN表OPEN表為空表？把第一個節(jié)點(n)從OPEN表移至CLOSED表是否有后繼節(jié)點為目標節(jié)點？擴展n，把n的后繼節(jié)點放入OPEN表的末端，提供返回節(jié)點n的指針失敗成功圖3.2寬度優(yōu)先算法框圖是否是否3.2盲目搜索武漢工程大學智能科學與技術79以G節(jié)點為目標節(jié)點，要求以寬度優(yōu)先搜索策略寫出每一次循環(huán)結束時，OPEN表和CLOSED表的排列情況武漢工程大學智能科學與技術80武漢工程大學智能科學與技術81

例子

八數(shù)碼難題（8-puzzleproblem）

1238456712384567（目標狀態(tài)）（初始狀態(tài)）規(guī)定：將牌移入空格的順序為：從空格左邊開始順時針旋轉。不許斜向移動，也不返回先輩節(jié)點。從圖可見，要擴展26個節(jié)點，共生成46個節(jié)點之后才求得解（目標節(jié)點）。3.2盲目搜索武漢工程大學智能科學與技術821238456712384123845674123856712384123845671238456712384567678910111213123845675675671123845671238456712384567123845672345圖3.4八數(shù)碼難題的寬度優(yōu)先搜索樹134561238456712384567123845671238456712384567232425262712367822123845671238456712384567123845671238456712384567123845671415161718192021123845673.2盲目搜索武漢工程大學智能科學與技術833.2.2

深度優(yōu)先搜索

定義

首先擴展最新產(chǎn)生的(即最深的)節(jié)點。

算法

防止搜索過程沿著無益的路徑擴展下去，往往給出一個節(jié)點擴展的最大深度——深度界限。與寬度優(yōu)先搜索算法最根本的不同在于：將擴展的后繼節(jié)點放在OPEN表的前端。（算法框圖見教材）3.2盲目搜索武漢工程大學智能科學與技術84以G節(jié)點為目標節(jié)點，要求以深度優(yōu)先搜索策略寫出每一次循環(huán)結束時，OPEN表和CLOSED表的排列情況武漢工程大學智能科學與技術85武漢工程大學智能科學與技術863.2.3

等代價搜索

定義

是寬度優(yōu)先搜索的一種推廣，不是沿著等長度路徑斷層進行擴展，而是沿著等代價路徑斷層進行擴展。搜索樹中每條連接弧線上的有關代價,表示時間、距離等花費。

算法

若所有連接弧線具有相等代價，則簡化為寬度優(yōu)先搜索算法。3.2盲目搜索武漢工程大學智能科學與技術87開始把S放入OPEN表OPEN表為空表？把具有最小g(i)值的節(jié)點i從OPEN表移至CLOSED表是否有后繼節(jié)點為目標節(jié)點？失敗成功圖3.2等代價搜索算法框圖是否是否令g(s)=0S是否目標節(jié)點？是成功擴展i，計算其后繼節(jié)點j的g(j)，并把后繼節(jié)點放入OPEN表否3.2盲目搜索武漢工程大學智能科學與技術883.3

啟發(fā)式搜索特點：重排OPEN表，選擇最有希望的節(jié)點加以擴展種類：有序搜索、A*算法等3.3.1啟發(fā)式搜索策略和估價函數(shù)盲目搜索可能帶來組合爆炸啟發(fā)式信息

用來加速搜索過程的有關問題領域的特征信息。武漢工程大學智能科學與技術89估價函數(shù)

為獲得某些節(jié)點“希望”的啟發(fā)信息，提供一個評定侯選擴展節(jié)點的方法，以便確定哪個節(jié)點最有可能在通向目標的最佳路徑上。

f(n)——表示節(jié)點n的估價函數(shù)值應用節(jié)點“希望”程度（估價函數(shù)值）重排OPEN表3.3.2

有序搜索實質

選擇OPEN表上具有最小f值的節(jié)點作為下一個要擴展的節(jié)點。3.3啟發(fā)式搜索武漢工程大學智能科學與技術90開始把S放入OPEN表，計算估價函數(shù)f(s)OPEN表為空表？選取OPEN表中f值最小的節(jié)點i放入CLOSED表i為目標節(jié)點嗎？擴展i，得后繼節(jié)點j，計算f(j)，提供返回節(jié)點i的指針，利用f(j)對OPEN表重新排序，調整親子關系及指針失敗成功圖3.9有序搜索算法框圖是否是否3.3啟發(fā)式搜索算法武漢工程大學智能科學與技術91

例子八數(shù)碼難題（8-puzzleproblem）12384567（目標狀態(tài)）12384567（初始狀態(tài)）八數(shù)碼難題的有序搜索樹見下圖：3.3啟發(fā)式搜索武漢工程大學智能科學與技術925714563123845671238456712384567（4）（6）（6）2123845671238456712384567（6）（5）（5）1238456712384567（5）（7）1238456712384567（6）（7）12384567（5）8132456712384567（5）（7）圖3.10八數(shù)碼難題的有序搜索樹123846（4）73.3啟發(fā)式搜索武漢工程大學智能科學與技術933.3.3A*算法估價函數(shù)的定義：

對節(jié)點n定義f*(n)=g*(n)+h*(n),表示從S開始約束通過節(jié)點n的一條最佳路徑的代價。

希望估價函數(shù)f定義為：f(n)=g(n)+h(n)

——g是g*的估計，h是h*的估計A*算法的定義：

定義1

在GRAPHSEARCH過程中，如果第8步的重排OPEN表是依據(jù)f(x)=g(x)+h(x)進行的，則稱該過程為A算法。

定義2

在A算法中，如果對所有的x存在h(x)≤h*(x),則稱h(x)為h*(x)的下界，它表示某種偏于保守的估計。

定義3

采用h*(x)的下界h(x)為啟發(fā)函數(shù)的A算法，稱為A*算法。當h=0時，A*算法就變?yōu)橛行蛩阉魉惴ā?/p>

3.3啟發(fā)式搜索武漢工程大學智能科學與技術943.4消解原理回顧：

原子公式（atomicformulas）

文字—一個原子公式及其否定。

子句—由文字的析取組成的合適公式。

消解—對謂詞演算公式進行分解和化簡，消去一些符號，以求得導出子句。3.4.1

子句集的求取

步驟：共9步。武漢工程大學智能科學與技術95在說明消解過程之前,我們首先說明任一謂詞演算公式可以化成一個子句集。其變換過程由下列九個步驟組成：

(1)消去蘊涵符號只應用∨和～符號，以～A∨B替換A=>B。武漢工程大學智能科學與技術96(2)減少否定符號的轄域每個否定符號～最多只用到一個謂詞符號上，并反復應用狄·摩根定律。例如：以～A∨～B代替～(A∧B)以～A∧～B代替～(A∨B)以(x){～A}代替～(x)A以(x){～A}代替～(x)A以A代替～(～A)武漢工程大學智能科學與技術973)對變量標準化在任一量詞轄域內，受該量詞約束的變量為一啞元(虛構變量)，它可以在該轄域內處處統(tǒng)一地被另一個沒有出現(xiàn)過的任意變量所代替，而不改變公式的真值。合適公式中變量的標準化，意味著對啞元改名以保證每個量詞有其自己唯一的啞元。例如，把

標準化而得到:

武漢工程大學智能科學與技術98(4)消去存在量詞Skolem函數(shù):在公式(y)[(x)P(x,y)]中，存在量詞是在全稱量詞的轄域內，我們允許所存在的x可能依賴于y值。令這種依賴關系明顯地由函數(shù)g(y)所定義，它把每個y值映射到存在的那個x。這種函數(shù)叫做Skolem函數(shù)。

如果用Skolem函數(shù)代替存在的x,我們就可以消去全部存在量詞，并寫成：武漢工程大學智能科學與技術99從一個公式消去一個存在量詞的一般規(guī)則是以一個Skolem函數(shù)代替每個出現(xiàn)的存在量詞的量化變量，而這個Skolem函數(shù)的變量就是由那些全稱量詞所約束的全稱量詞量化變量，這些全稱量詞的轄域包括要被消去的存在量詞的轄域在內。Skolem函數(shù)所使用的函數(shù)符號必須是新的，即不允許是公式中已經(jīng)出現(xiàn)過的函數(shù)符號。武漢工程大學智能科學與技術100如果要消去的存在量詞不在任何一個全稱量詞的轄域內，那么我們就用不含變量的Skolem函數(shù)即常量。例如，(x)P(x)化為P(A)，其中常量符號A用來表示我們知道的存在實體。A必須是個新的常量符號，它未曾在公式中其它地方使用過。例如：(

z)(

y)(

x)P(x,y,z)被{(

y)P(g(y),y,A)}代替，其中g(y)為一Skolem函數(shù)。武漢工程大學智能科學與技術1015)化為前束形

到這一步，已不留下任何存在量詞，而且每個全稱量詞都有自己的變量。把所有全稱量詞移到公式的左邊，并使每個量詞的轄域包括這個量詞后面公式的整個部分。所得公式稱為前束形。前束形公式由前綴和母式組成，前綴由全稱量詞串組成，母式由沒有量詞的公式組成，即

前束形=(前綴)(母式)

全稱量詞串無量詞公式武漢工程大學智能科學與技術102

(6)把母式化為合取范式任何母式都可寫成由一些謂詞公式和(或)謂詞公式的否定的析取的有限集組成的合取。這種母式叫做合取范式。我們可以反復應用分配律。把任一母式化成合取范式。例如，我們把

A∨{B∧C}化為{A∨B}∧{A∨C}武漢工程大學智能科學與技術103(7)消去全稱量詞

到了這一步，所有余下的量詞均被全稱量詞量化了。同時，全稱量詞的次序也不重要了。因此，我們可以消去前綴，即消去明顯出現(xiàn)的全稱量詞。武漢工程大學智能科學與技術104(8)消去連詞符號∧用{(A∨B),(A∨C)}代替(A∨B)∧(A∨C)，以消去明顯的符號∧。反復代替的結果，最后得到一個有限集，其中每個公式是文字的析取。任一個只由文字的析取構成的合適公式叫做一個子句。

武漢工程大學智能科學與技術105(9)更換變量名稱

可以更換變量符號的名稱，使一個變量符號不出現(xiàn)在一個以上的子句中。例如，對于子集{～P(x)∨～P(y)∨P[f(x,y)],～P(x)∨Q[x,g(x)],～P(x)∨～P[g(x)]}，在更改變量名后，可以得到子句集：{～P(x1)∨～P(y)∨P[f(x1,y)],～P(x2)∨Q[x2,g(x2)],～P(x3)∨～P[g(x3)]}武漢工程大學智能科學與技術106

例子:

將下列謂詞演算公式化為一個子句集(

x)｛P(x)

｛(

y)［P(y)

P(f(x,y))］∧～(

y)［Q(x,y)

P(y)］｝｝開始：消去蘊涵符號只應用∨和～符號，以～A∨B替換A

B。(1)

(

x)｛～P(x)∨{(

y)［~P(y)∨P(f(x,y))］∧～(

y)［~Q(x,y)∨P(y)］}}3.4消解原理武漢工程大學智能科學與技術107(2)減少否定符號的轄域每個否定符號～最多只用到一個謂詞符號上，并反復應用狄·摩根定律。3.4消解原理(2)(

x)｛～P(x)∨｛(

y)［～P(y)∨P(f(x,y))］∧(

y)［Q(x,y)∧～P(y)］｝｝武漢工程大學智能科學與技術108(3)對變量標準化對啞元（虛構變量）改名，以保證每個量詞有其自己唯一的啞元。3.4消解原理(

x)｛P(x)∨(

x)Q(x)}標準化而得到

(

x)｛P(x)∨(

y)Q(y)}(3)

(

x)｛～P(x)∨｛(

y)［～P(y)∨P(f(x,y))］∧(

w)［Q(x,w)∧～P(w)］｝｝武漢工程大學智能科學與技術109(4)消去存在量詞以Skolem函數(shù)代替存在量詞內的約束變量，然后消去存在量詞化為前束形把所有全稱量詞移到公式的左邊，并使每個量詞的轄域包括這個量詞后面公式的整個部分。前束形={前綴}{母式}

全稱量詞串無量詞公式(4)

(

x)｛～P(x)∨{(

y)[~P(y)∨P(f(x,y))］∧［Q(x,g(x)）∧～P(g(x))］｝｝式中，w=g(x)為一Skolem函數(shù)。(5)

(

x)(

y)｛～P(x)∨｛［～P(y)∨P(f(x,y))］∧［Q(x,g(x))∧～P(g(x))］｝｝3.4消解原理武漢工程大學智能科學與技術110把母式化為合取范式任何母式都可寫成由一些謂詞公式和(或)謂詞公式的否定的析取的有限集組成的合取。(7)消去全稱量詞所有余下的量詞均被全稱量詞量化了。消去前綴，即消去明顯出現(xiàn)的全稱量詞。3.4消解原理(6)

(

x)(

y)｛［～P(x)∨～P(y)∨P(f(x,y))］∧［～P(x)∨Q(x,g(x))］∧［～P(x)∨～P(g(x))］｝(7)

｛［～P(x)∨～P(y)∨P(f(x,y))］∧［～P(x)∨Q(x,g(x))］∧［～P(x)∨～P(g(x))］｝武漢工程大學智能科學與技術111(8)消去連詞符號∧用{A,B}代替(A∧B)，消去符號∧。最后得到一個有限集，其中每個公式是文字的析取。(9)更換變量名稱可以更換變量符號的名稱，使一個變量符號不出現(xiàn)在一個以上的子句中。3.4消解原理(8)

～P(x)∨～P(y)∨P(f(x,y))

～P(x)∨Q(x,g(x))

～P(x)∨～P(g(x))(9)

～P(x1)∨～P(y)∨P［f(x1,y)］～P(x2)∨Q［x2,g(x2)］～P(x3)∨～P［g(x3)］武漢工程大學智能科學與技術1123.4.2

消解推理規(guī)則消解式的定義

令L1，L2為兩任意原子公式；L1和L2具有相同的謂詞符號，但一般具有不同的變量。已知兩子句L1∨α和～L2∨β,如果L1和L2具有最一般合一σ，那么通過消解可以從這兩個父輩子句推導出一個新子句(α∨β)σ。這個新子句叫做消解式。

消解式求法取各子句的析取，然后消去互補對。3.4消解原理武漢工程大學智能科學與技術1133.4.3

含有變量的消解式

要把消解推理規(guī)則推廣到含有變量的子句，必須找到一個作用于父輩子句的置換，使父輩子句含有互補文字。

含有變量的子句之消解式

例子P[x,f(y)]∨Q(x)∨R[f(a),y] ～P[f(f(a)),z]∨R(z，w)Q[f(f(a))]∨R(f(a)，y)∨R(f(y)，w)σ={f(f(a))/x,f(y)/z}3.4消解原理武漢工程大學智能科學與技術1143.4.4

消解反演求解過程消解反演

給出{S}，L否定L，得～L；把～L添加到S中去；把新產(chǎn)生的集合｛～L，S｝化成子句集；應用消解原理，力圖推導出一個表示矛盾的空子句

例子—儲蓄問題前提：每個儲蓄錢的人都獲得利息。結論：如果沒有利息，那么就沒有人去儲蓄錢3.4消解原理武漢工程大學智能科學與技術115(1）規(guī)定原子公式：

S(x,y)表示“x儲蓄y”

M(x)表示“x是錢”

I(x)表示“x是利息”

E(x，y)表示“x獲得y”(2）用謂詞公式表示前提和結論：前提：(

x)[(

y)(S(x,y))∧M(y)]

[(

y)(I(y)∧E(x,y))]結論：～(

x)I(x)

(

x)(

y)(M(y)→～S(x,y))(3)

化為子句形證明：3.4消解原理武漢工程大學智能科學與技術116把前提化為子句形：1)

～S(x,y)∨～M(y)∨I(f(x))2)

～S(x,y)∨～M(y)∨E(x,f(x))把結論化為子句形：3)

～I(z)4)S(a,b)5)M(b)(4)

消解反演求NIL圖3.12儲蓄問題反演樹子句（1）子句（3）f(x)/z～M(b)NIL子句（5）子句（7）子句（4）{a/x,b/y}～S(x,y)∨～M(y)子句（6）3.4消解原理武漢工程大學智能科學與技術117反演求解過程從反演樹求取答案步驟把由目標公式的否定產(chǎn)生的每個子句添加到目標公式否定之否定的子句中去。按照反演樹，執(zhí)行和以前相同的消解，直至在根部得到某個子句止。用根部的子句作為一個回答語句。實質把一棵根部有NIL的反演樹變換為根部帶有回答語句的一棵證明樹。3.4消解原理武漢工程大學智能科學與技術1183.5規(guī)則演繹系統(tǒng)

定義

基于規(guī)則的問題求解系統(tǒng)運用If→Then規(guī)則來建立，每個if可能與某斷言(assertion)集中的一個或多個斷言匹配。有時把該斷言集稱為工作內存，then部分用于規(guī)定放入工作內存的新斷言。這種基于規(guī)則的系統(tǒng)叫做規(guī)則演繹系統(tǒng)。在這種系統(tǒng)中，通常稱每個if部分為前項，稱每個then部分為后項。

武漢工程大學智能科學與技術1193.5.1規(guī)則正向演繹系統(tǒng)定義

正向規(guī)則演繹系統(tǒng)是從事實到目標進行操作的，即從狀況條件到動作進行推理的，也就是從if到then的方向進行推理的。

求解過程事實表達式的與或形變換

在基于規(guī)則的正向演繹系統(tǒng)中，我們把事實表示為非蘊涵形式的與或形，作為系統(tǒng)的總數(shù)據(jù)庫。3.5規(guī)則演繹系統(tǒng)武漢工程大學智能科學與技術120事實表達式的與或圖表示Q(w,A)∧{[～R(v)∧～P(v)]∨～S(A,v)}Q(w,A)[～R(v)∧～P(v)]∨～S(A,v)～R(v)∧～P(v)～S(A,v)～R(v)～P(v)圖3.15一個事實表達式的與或樹表示3.5規(guī)則演繹系統(tǒng)武漢工程大學智能科學與技術121與或圖的F規(guī)則變換

這些規(guī)則是建立在某個問題轄域中普通陳述性知識的蘊涵公式基礎上的。我們把允許用作規(guī)則的公式類型限制為下列形式：

L

W

式中：L是單文字；W為與或形的唯一公式。3.5規(guī)則演繹系統(tǒng)武漢工程大學智能科學與技術1223.5.2規(guī)則逆向演繹系統(tǒng)定義

逆向規(guī)則演繹系統(tǒng)是從then向if進行推理的，即從目標或動作向事實或狀況條件進行推理的。

求解過程目標表達式的與或形式與或圖的B規(guī)則變換作為終止條件的事實節(jié)點的一致解圖3.5規(guī)則演繹系統(tǒng)武漢工程大學智能科學與技術123

正向和逆向組合系統(tǒng)是建立在兩個系統(tǒng)相結合的基礎上的。此組合系統(tǒng)的總數(shù)據(jù)庫由表示目標和表示事實的兩個與或圖結構組成。這些與或圖結構分別用正向系統(tǒng)的F規(guī)則和逆向系統(tǒng)的B規(guī)則來修正。3.5.3規(guī)則雙向演繹系統(tǒng)3.5規(guī)則演繹系統(tǒng)武漢工程大學智能科學與技術1243.6產(chǎn)生式系統(tǒng)定義：用來描述若干個不同的以一個基本概念為基礎的系統(tǒng)。這個基本概念就是產(chǎn)生式規(guī)則或產(chǎn)生式條件和操作對的概念。實質：在產(chǎn)生式系統(tǒng)中，論域的知識分為兩部分：用事實表示靜態(tài)知識，如事物、事件和它們之間的關系；用產(chǎn)生式規(guī)則表示推理過程和行為。由于這類系統(tǒng)的知識庫主要用于存儲規(guī)則，因此又把此類系統(tǒng)稱為基于規(guī)則的系統(tǒng)。武漢工程大學智能科學與技術1253.6.1產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成控制策略圖3.22產(chǎn)生式系統(tǒng)的主要組成總數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生式規(guī)則3.6產(chǎn)生式系統(tǒng)武漢工程大學智能科學與技術126選擇規(guī)則到執(zhí)行操作的步驟

1匹配

把當前數(shù)據(jù)庫與規(guī)則的條件部分相匹配。

2沖突

當有一條以上規(guī)則的條件部分和當前數(shù)據(jù)庫相匹配時，就需要決定首先使用哪一條規(guī)則，這稱為沖突解決。

3操作

操作就是執(zhí)行規(guī)則的操作部分。3.6產(chǎn)生式系統(tǒng)武漢工程大學智能科學與技術1273.6.2產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理

正向推理：從一組表示事實的謂詞或命題出發(fā)，使用一組產(chǎn)生式規(guī)則，用以證明該謂詞公式或命題是否成立。

逆向推理：從表示目標的謂詞或命題出發(fā)，使用一組產(chǎn)生式規(guī)則證明事實謂詞或命題成立，即首先提出一批假設目標，然后逐一驗證這些假設。

雙向推理：雙向推理的推理策略是同時從目標向事實推理和從事實向目標推理，并在推理過程中的某個步驟，實現(xiàn)事實與目標的匹配。3.6產(chǎn)生式系統(tǒng)武漢工程大學智能科學與技術1283.7系統(tǒng)組織技術3.7.1議程表系統(tǒng)組織技術首先將一個大系統(tǒng)或復雜系統(tǒng)中的知識劃分為一組相對獨立的模塊，然后考慮各子模塊間在求解時的合作問題。議程表是一個系統(tǒng)能夠執(zhí)行的任務表列。與每個任務有關的有兩件事，即提出該任務的理由和表示對該任務是有用的證據(jù)總權的評價。武漢工程大學智能科學與技術1293.7.2

黑板法黑板法由一組稱為知識資源(KS)的獨立模塊和一塊黑板組成求解系統(tǒng)。知識資源含有系統(tǒng)中專門領域的知識，而黑板則是一切KS可以訪問的公用數(shù)據(jù)結構。3.7系統(tǒng)組織技術3.7.3Δ-極小搜索法

提供了一種選擇最有希望假設的技術。武漢工程大學智能科學與技術1303.8不確定性推理以模糊集理論為基礎的方法以概率為基礎的方法3.8.1

關于證據(jù)的不確定性

不確定性推理是研究復雜系統(tǒng)不完全性和不確定性的有力工具。有兩種不確定性，即關于證據(jù)的不確定性和關于結論的不確定性。武漢工程大學智能科學與技術1313.8.2

關于結論的不確定性

關于結論的不確定性也叫做規(guī)則的不確定性，它表示當規(guī)則的條件被完全滿足時，產(chǎn)生某種結論的不確定程度。3.8.3

多個規(guī)則支持同一事實時的不確定性

基于模糊集理論的方法基于概率論的方法3.8不確定性推理武漢工程大學智能科學與技術1323.9

非單調推理

定義非單調推理用來處理那些不適合用謂詞邏輯表示的知識。它能夠較好地處理不完全信息、不斷變化的情況以及求解復雜問題過程中生成的假設，具有較為有效的求解效率。武漢工程大學智能科學與技術1333.9.1缺省推理定義1：如果X不知道，那么得結論Y。定義2：如果X不能被證明，那么得結論Y。

定義3：如果X不能在某個給定的時間內被證明，那么得結論Y。

3.9非單調推理3.9.2非單調推理系統(tǒng)正確性維持系統(tǒng)用以保持其它程序所產(chǎn)生的命題之間的相容性。一旦發(fā)現(xiàn)某個不相容，它就調出自己的推理機制，面向從屬關系的回溯，并通過修改最小的信念集來消除不相容。武漢工程大學智能科學與技術1343.10小結

經(jīng)典搜索推理技術圖搜索技術消解反演高級搜索推理技術規(guī)則演繹系統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)系統(tǒng)組織技術不確定性推理非單調推理第四章計算智能(1)神經(jīng)計算模糊計算武漢工程大學智能科學與技術1364.1 概述信息科學與生命科學的相互交叉、相互滲透和相互促進是現(xiàn)代科學技術發(fā)展的一個顯著特點。計算智能涉及神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯、進化計算和人工生命等領域，它的研究和發(fā)展正反映了當代科學技術多學科交叉與集成的重要發(fā)展趨勢。武漢工程大學智能科學與技術137什么是計算智能把神經(jīng)網(wǎng)絡（NN）歸類于人工智能（AI）可能不大合適，而歸類于計算智能（CI）更能說明問題實質。進化計算、人工生命和模糊邏輯系統(tǒng)的某些課題，也都歸類于計算智能。計算智能取決于制造者（manufacturers）提供的數(shù)值數(shù)據(jù)，不依賴于知識；另一方面，人工智能應用知識精品（knowledgetidbits）。人工神經(jīng)網(wǎng)絡應當稱為計算神經(jīng)網(wǎng)絡。4.1概述武漢工程大學智能科學與技術138計算智能與人工智能的區(qū)別和關系輸入人類知識(＋)傳感輸入知識(＋)傳感數(shù)據(jù)計算(＋)傳感器C－數(shù)值的A－符號的B－生物的輸入復雜性復雜性BNNBPRBIANNAPRAICNNCPRCI4.1概述武漢工程大學智能科學與技術139A－Artificial，表示人工的（非生物的）；B－Biological，表示物理的＋化學的＋（？）＝生物的；

C－Computational，表示數(shù)學＋計算機計算智能是一種智力方式的低層認知，它與人工智能的區(qū)別只是認知層次從中層下降至低層而已。中層系統(tǒng)含有知識（精品），低層系統(tǒng)則沒有。4.1概述武漢工程大學智能科學與技術140當一個系統(tǒng)只涉及數(shù)值（低層）數(shù)據(jù)，含有模式識別部分，不應用人工智能意義上的知識，而且能夠呈現(xiàn)出：（1）計算適應性；（2）計算容錯性；（3）接近人的速度；（4）誤差率與人相近，則該系統(tǒng)就是計算智能系統(tǒng)。當一個智能計算系統(tǒng)以非數(shù)值方式加上知識（精品）值，即成為人工智能系統(tǒng)。4.1概述武漢工程大學智能科學與技術1411960年威德羅和霍夫率先把神經(jīng)網(wǎng)絡用于自動控制研究。60年代末期至80年代中期，神經(jīng)網(wǎng)絡控制與整個神經(jīng)網(wǎng)絡研究一樣，處于低潮。80年代后期以來，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的復蘇和發(fā)展，對神經(jīng)網(wǎng)絡控制的研究也十分活躍。這方面的研究進展主要在神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制及其在機器人控制中的應用上。4.2神經(jīng)計算

4.2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的進展武漢工程大學智能科學與技術142人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特性并行分布處理非線性映射通過訓練進行學習適應與集成硬件實現(xiàn)4.2神經(jīng)計算武漢工程大學智能科學與技術1434.2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構4.2神經(jīng)計算-1

Wj1X1X2Wj2XnWjn···Σ

()Yi圖4.2神經(jīng)元模型武漢工程大學智能科學與技術144

圖4.2中的神經(jīng)元單元由多個輸入xi，i=1,2,...,n和一個輸出y組成。中間狀態(tài)由輸入信號的權和表示，而輸出為 （4.1）式中，

j為神經(jīng)元單元的偏置，wji為連接權系數(shù)。n為輸入信號數(shù)目，yj為神經(jīng)元輸出，t為時間，f()為輸出變換函數(shù)，如圖4.3。

4.2神經(jīng)計算武漢工程大學智能科學與技術145(a)xf(x)1x00圖4.3神經(jīng)元中的某些變換（激發(fā)）函數(shù)(a)二值函數(shù) (b)S形函數(shù)(c)雙曲正切函數(shù)4.2神經(jīng)計算(c)xf(x)1-1

(b)f(x)x1

0武漢工程大學智能科學與技術146人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本特性和結構人工神經(jīng)網(wǎng)絡是具有下列特性的有向圖：對于每個節(jié)點i存在一個狀態(tài)變量xi

；從節(jié)點j至節(jié)點i，存在一個連接權系統(tǒng)數(shù)wij；對于每個節(jié)點i，存在一個閾值

i；對于每個節(jié)點i，定義一個變換函數(shù)fi；對于最一般的情況，此函數(shù)取形式。4.2神經(jīng)計算武漢工程大學智能科學與技術147遞歸（反饋）網(wǎng)絡:在遞歸網(wǎng)絡中，多個神經(jīng)元互連以組織一個互連神經(jīng)網(wǎng)絡，如圖4.4。圖4.4反饋網(wǎng)絡x1x2xnV1V2Vn輸入輸出x1’x2’xn’4.2神經(jīng)計算武漢工程大學智能科學與技術148前饋網(wǎng)絡:前饋網(wǎng)絡具有遞階分層結構，由同層神經(jīng)元間不存在互連的層級組成，如圖4.5。4.2神經(jīng)計算x1x2輸入層輸出層隱層y1ynw11w1m圖4.5前饋網(wǎng)絡反向傳播武漢工程大學智能科學與技術149人工神經(jīng)網(wǎng)絡的主要學習算法有師學習算法：能夠根據(jù)期望的和實際的網(wǎng)絡輸出（對應于給定輸入）間的差來調整神經(jīng)元間連接的強度或權。無師學習算法：不需要知道期望輸出。強化學習算法：采用一個“評論員”來評價與給定輸入相對應的神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的優(yōu)度（質量因數(shù)）。強化學習算法的一個例子是遺傳算法（GA）。4.2神經(jīng)計算武漢工程大學智能科學與技術150人工神經(jīng)網(wǎng)絡的典型模型4.2神經(jīng)計算武漢工程大學智能科學與技術151續(xù)前表：4.2神經(jīng)計算武漢工程大學智能科學與技術1524.2.4基于神經(jīng)網(wǎng)絡的知識表示與推理基于神經(jīng)網(wǎng)絡的知識表示在這里，知識并不像在產(chǎn)生式系統(tǒng)中那樣獨立地表示為每一條規(guī)則，而是將某一問題的若干知識在同一網(wǎng)絡中表示。例如，在有些神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)中，知識是用神經(jīng)網(wǎng)絡所對應的有向權圖的鄰接矩陣及閾值向量表示的。4.2神經(jīng)計算武漢工程大學智能科學與技術153基于神經(jīng)網(wǎng)絡的推理基于神經(jīng)網(wǎng)絡的推理是通過網(wǎng)絡計算實現(xiàn)的。把用戶提供的初始證據(jù)用作網(wǎng)絡的輸入，通過網(wǎng)絡計算最終得到輸出結果。一般來說，正向網(wǎng)絡推理的步驟如下：把已知數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡輸入層的各個節(jié)點。利用特性函數(shù)分別計算網(wǎng)絡中各層的輸出。用閾值函數(shù)對輸出層的輸出進行判定，從而得到輸出結果。4.2神經(jīng)計算武漢工程大學智能科學與技術154定義4.1模糊集合(FuzzySets)論域U到[0,1]區(qū)間的任一映射，即，都確定U的一個模糊子集F；稱為F的隸屬函數(shù)或隸屬度。在論域U中，可把模糊子集表示為元素u與其隸屬函數(shù)的序偶集合，記為：

(4.7)4.3模糊計算

4.3.1模糊集合、模糊邏輯及其運算武漢工程大學智能科學與技術155定義4.2模糊支集、交叉點及模糊單點若模糊集是論域U中所有滿足的元素u構成的集合，則稱該集合為模糊集F的支集。當u滿足，稱為交叉點。當模糊支集為U中一個單獨點，且u滿足則稱模糊集為模糊單點。4.3模糊計算武漢工程大學智能科學與技術156定義4.3模糊集的運算設A和B為論域U中的兩個模糊集，其隸屬函數(shù)分別為和，則對于所有，存在下列運算：A與B的并（邏輯或）記為，其隸屬函數(shù)定義為：

(4.10)