44、面向产生式规则系统中不完美可废止推理建模

面向产生式规则系统中不完美可废止推理建模

在知识推理领域，产生式规则系统是一种常用的知识表示和推理工具。然而，现实世界中的信息往往是动态变化的，这就导致基于规则推理得出的结论可能需要不断修正和更新。本文将介绍一种扩展的 RETE 网络架构，它能够处理不完美信息下的可废止推理。

1. 产生式规则系统与非单调推理

产生式规则系统使用规则 “when P then C” 或 “P ⇒ C” 来表示知识，即当前提条件 P 被验证时，可以推断出新的信息或执行某些操作 C。规则利用前提和结论之间的逻辑联系 “P → C” 进行推理，其核心推理引擎通常采用高性能的前向链算法，如 RETE 算法。

但由于现实世界信息的动态性，基于规则推理得到的知识是非单调的，可能需要不断修订和更新。新信息可能会完善旧信息，也可能与已知信息冲突，导致逻辑不一致。例如经典的规则 “bird(X) ⇒ flies(X)”，虽然对大多数鸟类适用，但存在例外，如企鹅和某些个体鸟类（如 Tweety）。

为了避免规则的复杂性和频繁修改，同时允许结论的修订和冲突的解决，文献中提出了多种方法，如默认推理框架和可废止逻辑。本文主要关注可废止逻辑，其基本思想是某些规则在特定条件下可能被其他规则覆盖。

2. 扩展的 RETE 网络

扩展的 RETE 网络是对面向对象的 RETE 算法的改进，它能够处理不完美信息下的推理。下面详细介绍其各个组成部分：
- 节点类型 ：RETE 算法将规则库编译成一个网络，该网络处理对象或元组，并评估其字段上的约束。网络中有两种主要类型的节点：
- α - 节点 <