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人工智能原理复习--知识表示(一)

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  • 知识概述
  • 命题逻辑
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    • 谓词逻辑的应用
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人工智能原理复习–绪论

知识概述

知识就是人类认识自然界的精神产物,是人类进行智能活动的基础。
是经过加工的信息,包括事实、信念和启发式规则。
分类:

按作用可以分为:

  • 描述性知识:对象及概念特征及相互关系的知识,以及问题求解状态的知识,=>事实性知识。
  • 判断性知识:表示与领域相关的问题求解知识如推理规则 =>启发性知识
  • 过程性知识:表示问题求解的控制策略,即如何应用判断性知识进行推理的知识。

按作用的层次可以分为:

  • 对象级知识:直接描述相关领域对象的知识,或成为领域相关的知识
  • 元级知识:关于知识的知识

知识表示 = 符号(结构) + 处理机制 知识表示 =符号(结构) + 处理机制 知识表示=符号(结构)+处理机制

命题逻辑

命题是具有真假意义的语句。所有这些命题都应具有确定的真值。

命题常元:如果一个命题表示符表示确定的命题,就称为命题常元。

命题变元:如果命题表示符只表示任意命题的位置标志,就称为命题变元。没有确定的真值,所以不是命题
在这里插入图片描述
P → Q = ( N O T P ∨ Q ) P\rightarrow Q = (NOT\ P \lor Q) PQ=(NOT PQ)
P ↔ Q = ( P → Q ) ∨ ( Q → P ) P\leftrightarrow Q = (P\rightarrow Q)\lor (Q \rightarrow P) PQ=PQ(QP)

可以用真值表的方法表名联结词的功能

PQ ¬ P \lnot P ¬P P ∧ Q P \land Q PQ P ∨ Q P\lor Q PQ P → Q P \rightarrow Q PQ P ↔ Q P \leftrightarrow Q PQ
FFTFFTT
FTTFTTF
TFFFTFF
TTFTTTT

谓词逻辑

根据对象和对象上的谓词(即对象的属性和对象之间的关系)通过使用连接词和量词来表示世界

加入量词:全程量词 ∀ \forall 、存在量词 ∃ \exists 。后面跟着的x叫做量词的指导变元。

函数符号与谓词符号

  • 若函数符号f中包含的个体数目为n,则称f为n元函数
  • 若谓词符号P中包含的个体数目为n,则称P为n元谓词符号

如:father(x)是一元函数,Less(x, y)是二元谓词

一般一元谓词表达了个体的性质而多源谓词表达了个体之间的关系。

符号区别:

  • 括号外边:大写是谓词符号,小写是函数符号
  • 变量:大写是常量符号,小写是变量符号

在这里插入图片描述

一阶谓词逻辑公式的解释:就是给出公式中的个体的定义域后,并且规定对应定义域中的取值所对应的值域,将所有的可能列举出来。由于可能性较多,也不太可能考(滑稽)。

谓词逻辑的应用

对于事实性知识:可以使用谓词公式中的析取符号与合取符号连接起来的谓词公式来表示。
对于规则性知识: 通常使用蕴含符号连接起来的谓词公式来表示。

步骤

  1. 定义谓词及个体,确定每个谓词及个体的确切含义;
  2. 根据要表达的事务或概念,为每个谓词中的变元赋以特定的值;
  3. 根据索要表达的知识的语义,用适当的连接符将各个谓词连接起来形成谓词公式;

例1:徐州是一个美丽的城市,但它不是一个沿海城市。
在这里插入图片描述
例二:如果马亮是男孩,张红是女孩,则马亮比张红长得高

在这里插入图片描述
带有量词(量词变量一个)的表示:

在这里插入图片描述

带有两个量词变量的:

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8898b759dd7f4906805623539472c547.png = 600x)

一阶谓词逻辑表示法的优点:1.严密性 2.自然性 3.通用性 4.知识易表达 5.易于实现
缺点:1.效率低 2.灵活性查 3.组合爆炸

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未完待续

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