第二章知识表示要点分析.ppt

(5) 依次移动将牌，使得空格位置沿图1(d)所示的箭头方向移动，直到空格又回到了d为止。此时状态如右图所示。 (6) 依次移动将牌，使得空格位置沿图1(e)所示的箭头方向移动，直到数码4在位置f为止。若这时刚好数码5在位置i则转(9)。 (7) 依次移动将牌，使得空格位置沿图1(f)所示的箭头方向移动，直到数码5位于e为止。这时空格刚好在位置d。 1 2 3 × × × × × (8) 依次移动将牌，使得空格位置沿图1(g)所示的箭头方向移动，直到空格又回到位置d为止。 (9) 依次移动将牌，使得空格位置沿图1(h)所示的箭头方向移动，直到数码6在位置h为止，若这时数码7、8分别在位置g和d，则问题得解，否则，说明由所给初始状态达不到所要求的目标状态。 图1 下图给出了应用以上过程求解一个具体的八数码问题的例子，其中(1)～(9)9个状态分别对应了以上过程的(1)～(9)9个步骤结束时所达到的状态。　　从图中可以看出，这样得到的解路显然不是最佳的，但是按这样的一种过程编写的计算机程序具有非常高的求解效率。 八数码问题示例 小 结 本章所讨论的知识表示问题是人工智能研究的核心问题之一。知识表示方法很多，本章介绍了其中的7种，有图示法和公式法，陈述式表示和过程式表示等。 状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时，我们从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于状态空间法需要扩展过多的节点，容易出现组合爆炸，因而只适用于表示比较简单的问题。 　　 　 问题归约法从目标(要解决的问题)出发，逆向推理，通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子-子问题集合，直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。这些本原问题的解可以直接得到从而解决了初始问题，用与或图来有效地说明 问题归约法的求解途径。 谓词逻辑法采用谓词合式公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一个有待证明的问题，然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是从已知的正确语句导出的，从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络是知识的一种图解表示，它由节点和弧线或链线组成。节点用于表示实体、概念和情况等，弧线用于表示节点间的关系。  框架是一种结构化表示方法。框架通常由指定事物各个方面的槽组成，每个槽拥有若干个侧面，而每个侧面又可拥有若干个值。大多数实用系统必须同时使用许多框架，并可把它们联成一个框架系统。 剧本是框架的一种特殊形式，它使用一组槽来描述事件的发生序列。剧本表示特别适用于描述顺序性动作或事件，但使用不如框架灵活，因此应用范围也不如框架那么广泛。 　 过程是一种知识的过程式表示，它将某一有关问题领域知识同这些使用方法一起，隐式地表示为一个问题求解过程。过程表示用程序来描述问题，具有很高的问题求解效率。由于知识隐含在程序中难以操作，所以适用范围较窄。 （6）方位关系 方位关系表示了不同事物之间在位置方面的相互关系，例如在上（Located-on），在下（Located-under），在内（Located-inside）、在外（Located-outside）、位于（Located-at）等都可以表示不同事物间的方位关系。 例如:书在桌子上。 书 桌子 Located-on （7）时间关系 时间关系表示了不同事件在发生时间方面的先后次序关系。常见的时间关系有Before（在前）、After（在后）等。 例如:阅览室开放后才能供读者阅览就是表示了开放和阅览两事件之间的先后时间关系。 阅览 开放 after （8）构成关系 用于表示构成联系，是一种一对多的联系，它的联系的节点间不具有属性继承性。 例如：“整数由正整数、负整数和零组成”。 整数 正整数 零 负整数 与 Composed of XIAOYAN SWALLOW BIRD NEST-1 NEST ISA ISA ISA OWNS (9)表示某个动作、某种情况 “小燕是一只燕子，燕子是鸟；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的一个。” 例 用节点表示动作，弧可用来指出 动作的主体和客体。 “张山给小红一本书” 给予事件 一本书 给 张山 小红 客体-2 客体-1 动作 主体 3.用语义网络表示复杂的知识　 试图用一组基元来表示知识，以便简化表示， 并可用简单的知识来表示更复杂的知识。 例4. 我椅子的颜色是咖啡色的；椅子包套是皮革；椅子是一种家具；椅子是座位的一部分；椅子的所有者是X；X是个人，如下图所示： FURNITURE CHAIR PERSON SEAT