HiSi_的博客

鲁宾孙归结原理：命题逻辑中的归结原理：若r1,r2是一个子句集中的两个子句，r1，r2中含有互补文字，那么把r1,r2拿出来，去掉互补文字，再把剩下的部分析取，得到的子句r12为r1,r2的归结式，r1,r2为r12的亲本子句。r12与,r1∧r2是等价的，假设正文字在r1中，负文字在r2中，在r1中我们可以把该正文字换到析取符号的后面，然后用蕴含等价变换，r2中的负文字在析取符号前面，然后直接用蕴含等价变换就会得到r1:X -> P,r2:P -> Y.两个产生式合取，就会得到X ∨Y，

谓词公式化为子句集基本定义谓词公式化为子句集的步骤三级目录基本定义谓词公式化为子句集的步骤三级目录基本定义原子谓词公式：一个不能够再分解的命题。原子谓词公式及其否定统称为文字，P称为正文字#P称为负文字，P与#P为互补文字。子句:任何文字的析取式，任何文字本身也都是子句。子句集：由子句构成的集合。空子句（NL)：不包含任何文字的子句。由于空子句不包含任何文字，那么任何解释都不会使其为真，故说其永假。谓词公式化为子句集的步骤（1）消去谓词公式中的"->“和”<->"符

推理的基本概念推理推理方式：从推出的途径来划分演绎推理归纳推理默认推理从推理时用到的知识的确定性来划分确定性推理不确定性推理按进展来划分单调推理非单调推理按推理中是否用到与推理有关的启发性知识来划分启发式推理非启发式推理推理的方向正向推理逆向推理混合推理双向推理推理推理方式：从推出的途径来划分演绎推理归纳推理默认推理从推理时用到的知识的确定性来划分确定性推理不确定性推理按进展来划分单调推理非单调推理按推理中是否用到与推理有关的启发性知识来划分启发式推理非启发式推理推理的方向

语义网络：采用网络形式表示人类知识的方法，一个带有表示的有向图，带有表示的结点表示物体，事件或者是属性值。(AKO与此时所说的无关，直接忽略）结点一般分为实例结点和类结点（模板，相当于编程中的类）两种类型。结点之间的有向弧（包括直线）表示节点之间的联系。...

框架：是一种描述所论对象（一个事物、事件或者是概念）的属性的数据结构如图所示:除了原始类型的值以外，还可以有缺省值（default value）、如果需要值（if-need value）和如果加入值（if-added value）default value： 如果原始类型那里没有填值，那么就系统就会自动填上缺省值。if-need value：一般是一个公式，如果你不知道原始数据该填什么，但是知道和其相关的数据，那么如果刚好是这个公式的自变量的话，那么就可以求出你应该填入的数据，比如你应该在身高

产生式系统一般由： 规则库，总和数据库和推理机（控制模块和推理模块）组成。规则库是相应领域内知识的产生式的集合。综合数据库是一系列原始数据，中间结论和最终结论（理由会在下面给出）。推理机由控制模块和推理模块组成，控制模块用于控制推理和资源调用。产生式系统的简要工作原理是： 控制模块首先从综合数据库中选出某个特定的信息，然后从规则库中依次选取产生式与该数据进行匹配，匹配就是把产生式的前提条件与已知数据进行比较，如果两者一致，或者是近似一致且满足相关条件，那么就匹配成功，然后把结论放进综合数据库中该条信

产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量，适合于表示事实性知识和规则性知识。确定性规则性知识的产生式表示：基本形式是：IF P THEN Q或者P -> Q读作P产生QP是前提，Q是结论产生式编号：不确定性规则性知识的产生式表示：基本形式是：IF P THEN Q (置信度)或者P ->Q (置信度)例如：如果发烧了，那么有可能是感冒了 这条知识可以用产生式表示为：IF 发烧 THEN 感冒 (0.6)确定性事实性知识的产生式表示：确定性事

知识的表示：就是将人类的知识形式化（符号）或模型化（结构）这样有利于：对知识的组织维护与管理。便于对知识的增删改查。表示方法：一阶谓词逻辑表示法命题：非真即假的陈述句。若命题的意义为真，则它的真值为T，否则为F。一个命题不可以同时为真又为假，但是可以在一种条件下为真，另一种条件下假。命题逻辑表示有较大的局限性：无法把它所描述的事物的结构即逻辑特征反映出来。 如”老李是小李的父亲。“用命题逻辑就是一个字母“y”.看不到内部的逻辑结构。无法把两者共同的特征表示出来。如“李白是诗人”和“杜甫是

知识的概念：事实与规则。知识反映了客观世界中事物之间的关系，不同事物或者相同事物之间的不同关系形成了不同的知识。例如，”雪是白色的“是一条只是，它反映了”雪“与”白色"之间的一种关系，又如“如果头疼且流鼻涕，那么有可能患了感冒”是一条知识，它反映了“头疼且流鼻涕”与“可能患了感冒”之间的一种因果关系。在人工智能中，把前者叫做事实，把后者，即用”如果。。。那么。。。“关联起来形成的知识叫做规则。知识的特性：1.相对正确性：在一定的条件下，知识一般是正确的。比如：在十进制的条件下，1+1 = 2，但是如

人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它们能够模拟、延伸和拓展人类智能的学科。个人理解就是：研究人的智能，并且把人的智能放到机器上面，代替人思考。人工智能发展简史：孕育阶段：1.亚里士多德三段论2.英国哲学家培根：知识就是力量。3....

智能的概念：智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今任然没有完全了解。不过生成了以下几种学派：1.思维理论：认为智能是思维的核心。2.知识阈值理论：认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度，认为智能就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。3.进化理论。综合以上各种观点，可以认为：智能是知识与智力的综合，其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。智能的特征：1.具有感知能力能够感知外界，从而获取知识。2.具