第二章-知识表示

知识表示

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一、知识的基本概念

• 知识的特性：相对正确性、不确定性、可表示性、可利用性
• 知识的分类：常识知识和领域知识、事实知识和规则知识、确定性知识和不确定性知识、逻辑知识和形象知识
  
  

二、空间状态法

• 状态：描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q₁、q₂，。。。。q_n的有序集合，每个元素为集合的分量，称为状态变量，给每个分量的一组值就得到一个具体的状态
• 算符或操作符：使问题从一种状态变化为另一种状态的手段
• 状态空间：一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，记为三元组(S,F,G)

表示问题的步骤

• 定义状态的描述形式
• 用所定义的状态描述形式把问题所有可能的状态都表示出来，并确定出初始状态集合描述和目标状态集合描述
• 定义一组算符，使得利用这组算符可把问题由一种状态转变为另一种状态

问题的解

• 从问题的初始状态集合出发，经过一系列的算符运算，达到目标状态，由初始状态到目标状态所用算子的序列就构成了问题的解

问题求解过程

• 求解过程是一个不断把算符作用于状态的过程
• 将适用的算符作用于初始状态，以产生新的状态
• 再把一些适用的算法作用于新的状态
• 这样继续下去，直到产生的状态为目标状态为止
  
  

三、产生式表示法

• 基于规则的产生式系统，目前应用最多的一种知识表示方法，主要应用于专家系统中
• 特点：清晰、模块化、自然性
• 可表示的种类：
  • 事实性知识：确定性、不确定性
  • 规则性知识：确定性、不确定性
• 基本形式：
  • P -> Q(IF P THEN Q):
    • P是产生式的前提，用于产生该产生式是否可用的条件
    • Q是一组结论或操作，用于指出前提P所指示的条件被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作
• 知识的表示方法：
  • 确定性规则知识的表示方法：
    • P -> Q(IF P THEN Q)
    • 三元组或四元组
  • 不确定性规则知识的表示方法：P -> Q(置信度)(IF P THEN Q(置信度))
    • (三元组+可信度值)或(四元组+可信度值)

产生式系统的组成

• 把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式的结论可以提供另外一个产生式作为已知的事实使用，以求问题得到解决
  • 
• 规则库：
  • 用于描述某个领域内知识的产生式集合，是某个领域知识的存储器
  • 包含着将问题从初始状态转换成目标状态的转换规则
  • 是系统的核心，知识的完整性、一致性，知识的准确性和灵活性都对知识的性能和运行效率产生直接影响
• 综合数据库：
  • 又称为事实数据库，用于存放输入的事实、中间的运行结果和最后结果的工作区
  • 当规则库中的某条产生式前提与综合数据库的某些以知事实匹配时，该产生式就被激活，推理出结论放入综合数据库中，作为后面推理的以知事实
  • 综合数据库是动态变化的
• 推理机：
  • 用来控制和协调规则库和综合数据库的运行，包含了推理方式和控制策略
    • 控制策略的作用就是选择什么规则和如何应用规则：匹配、冲突解决、操作
  • 推理方式：正向推理、反向推理、双向推理
    
    

四、谓词逻辑法

基本概念

• 命题：是一个陈述句，只能取真或假，而不能是两者
• 原子公式：又称原子，表示命题的符号称为原子公式
• 连接符：非(否定符号)、与(合取符号)、或(析取符号)、蕴含(蕴含符号)、等价(等值符号)
• 合适公式：用连接符将多个原子公式组合以构成比较复杂的逻辑公式
• 公式：给定命题公式G，令A_i是在G中的原子，G的一个解释是一个对A_i的赋值(只能赋T或F，而不能是两者)
• 永真式：一个公式为永真式，当且仅当对所有解释，公式的值均为真
• 永假式：一个公式为永假式，当且仅当对所有解释，公式的值均为假
• 等价：两个公式等价，当且仅当对任一个解释，F和G的值都相同
• 逻辑结论：给定公式F₁,F₂.....F_n和G，G是公式F₁,F₂.....F_n的逻辑结论，当且仅当使F₁,F₂.....F_n为真的任一个解释，使G为真。公式F₁,F₂.....F_n称为G的公理

表示知识

• 定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义
• 根据所要表达的事物及概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值
• 根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来
  
  

五、语义网络

基本概念

• 是知识表示的一种结构化图解表示，由节点和弧线或连线组成
  • 节点：实体、概念和情况，每个节点可以有若干个属性，标注用来区分各节点所表示的不同对象
  • 弧线：节点间的语义关系
• 表示为三元组：(节点1，弧，节点2)

知识表示

• 事实知识的表示：事实知识指有关领域内的概念事实、事物的属性、状态及其关系的描述
• 规则性知识的表示：规定语义关系
• 规则性知识与事实性知识的语义网络表示是相同的，区别仅是弧上的标注不同
• 语义网络表示知识的步骤：
  • 确定问题中的所有对象以及各对象的属性
  • 确定所论对象的关系
  • 抽取共同属性，避免属性信息冗余
  • 将对象作为语义网络的一个节点，而各对象间的关系作为网络中各节点间的弧，连接形成语义网络

推理过程

• 问题求解系统
  • 知识库
  • 推理机：匹配、继承
• 步骤
  • 根据提出的待求解问题，构造一个局部网络或网络片段
  • 根据局部网络或网络片段到知识库中寻找可匹配的语义网络，以便求得问题的解答
    
    

六、框架表示法

基本概念

• 框架表示法是框架理论为基础发展起来的一种
  • 适应性强、概括性高、结构化良好、推理方式灵活，又能把陈述性知识与过程性知识相结合的知识表示方法
• 定义：框架是一种所论对象属性的数据结构，所论的对象可以是一个事物、一个事件或者一个概念
  • 由若干个“槽”组成，一个“槽”用于描述所论及对象的某个方面的属性
    • 每个槽又可划分为若干个“侧面”，一个侧面用于描述相应属性的一个方面
• 框架可以由：框架名、槽、侧面和值四部分组成

表示知识

• 分析待表达知识中对象及其属性，对框架中的槽进行合理设置
• 对各对象间的各种联系进行考察
• 对各层对象的“槽”及“侧面”进行合理的组织安排，避免信息描述的重复

推理方法

• 把待求解问题用一个框架表示出来，其中有的槽是空的，表示待求解的问题，称作未知处
• 通过与知识库中已有的框架进行匹配
• 使用一种评价方法对预选框架进行评价，以便决定是否接受它
• 若可接受，则与问题框架的未知处相匹配的事实就是问题的解