【人工智能原理】知识表示与组织

数据、信息与知识：　　

　　数据包括事实和数字，是未经加工的事视与符号。从数据经过分析提炼获取信息，有关信息关联在一起形成信息结构即是知识，反映客观世界中事物之间的关系。

知识的层次：

　　①事实：知识的最底层，对象、符号和事件之间的各种关系。

　　②概念：具有共同属性的一组对象、符号和事件的知识。

　　③规则：一组操作和步骤。

　　④启发性知识：事实、概念、规则的综合。

知识的表示方法：

　　知识的表示是对知识的一种描述，是一种机器可以接受的用于描述知识的数据结构。是将已获得的知识以计算机内部码的形式加以描述、存储和有效的利用。基本方法有：产生式规则、语义网络、框架、谓词逻辑、Petri网络。

（1）状态空间表示

　　利用状态变量和操作符号表示系统和问题的有关知识的符号体系，将寻找操作序列转化为寻找最佳节点路径的问题。用三元组(S,F,G)表示。

（2）与或图表示

　　已知问题描述，通过一系列变换把问题最终变为一个子问题集合，并可以直接求解，解决初始问题。

构成：
   初始节点：原始问题
   终叶节点：本原问题，无后裔
   与节点：子问题对应的节点为与逻辑
   或节点：子问题对应的节点为或逻辑

可解节点：
   （1）终叶节点为可解节点；
   （2）非终叶节点为或节点，后继节点中至少有一个为可解节点；
   （3）非终叶节点为与节点，后继节点全部为可解节点；
不可解节点
       （1）没有后继的非终叶节点；
       （2）或节点其后继节点全部为不可解节点；
       （3）与节点其后继至少有一个为不可解节点；