決策推理與決策支持系統(tǒng).ppt
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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與決策支持系統(tǒng),主講:魯明羽,大連海事大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院 研究方向:智能數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘 電 話:13889576531 Email:lumingyu@,第二章 決策推理與決策支持系統(tǒng),本章內(nèi)容,人腦決策推理初探 電腦推理方法介紹 DSS中的決策過(guò)程 知識(shí)與知識(shí)表示方法,1. 人腦決策推理初探,推理(inference):是由已知事實(shí)通過(guò)一定邏輯手段獲得未知事實(shí)的過(guò)程。 兩種主要的推理方法:演繹(deductive inference)和歸納(inductive inference),圖4.1 推理模型圖,1. 人腦決策推理初探,(1)演繹推理 演繹推理是從一般到特殊的推理,其中的已知事實(shí)部分一般為一般性的規(guī)則,而其未知部分則為個(gè)體事實(shí)。,圖4.2 演繹推理模型,1. 人腦決策推理初探,演繹推理是一種常用的推理方法,例如:數(shù)學(xué)中采用的基本方法,初等幾何中由公理推導(dǎo)定理的方法。 專家系統(tǒng)中也經(jīng)常采用演繹推理,例如醫(yī)學(xué)診斷專家系統(tǒng)。 兩種演繹推理方法: (1)三段論推理法 (2)反證法,1. 人腦決策推理初探,(2)歸納推理 歸納推理與演繹推理相反,是從特殊到一般的推理,其中的已知事實(shí)部分一般為大量個(gè)體事實(shí),而其未知部分則為推導(dǎo)出的一般性規(guī)則。,圖4.5 歸納推理模型,1. 人腦決策推理初探,歸納推理也是一種常用的推理方法,例如現(xiàn)實(shí)生活中的一些諺語(yǔ),就是通過(guò)人們通過(guò)對(duì)生活中的大量事實(shí)進(jìn)行總結(jié)歸納后得出的。 歸納推理得到的一般性規(guī)則,又可以用于演繹推理,指導(dǎo)我們的行為和決策。 (圖4.7 歸納-演繹推理過(guò)程) 數(shù)據(jù)挖掘就是采用了這個(gè)原理。,1. 人腦決策推理初探,(3)聯(lián)想和類比 從一些已知事實(shí)或知識(shí),通過(guò)聯(lián)想,推出其他類似事物的知識(shí)。 (4)綜合與分析 根據(jù)對(duì)事物的宏觀(整體)知識(shí)推斷其微觀(局部)知識(shí)的方法稱為“分析”; 從事物的微觀(局部)知識(shí)推出其宏觀(整體)知識(shí)的方法稱為“綜合”。,1. 人腦決策推理初探,(5)預(yù)測(cè) 根據(jù)事物的過(guò)去和現(xiàn)在知識(shí),來(lái)推斷未來(lái)的知識(shí),或者從事物局部空間的知識(shí),推斷其局部以外的情況。 (6)假設(shè)與驗(yàn)證 根據(jù)經(jīng)驗(yàn)作出假設(shè),然后用邏輯推理或?qū)嵺`檢驗(yàn)的方法獲得新的知識(shí)。有時(shí)會(huì)否定假設(shè)或部分修正假設(shè),然后再作驗(yàn)證,也可稱為“試探推理法”。,,2. 電腦推理方法介紹,電腦推理一般是模仿人腦的推理方式和過(guò)程,通過(guò)編制軟件完成。 2.1 電腦的演繹推理方法 (1)規(guī)則模型表示 一般性規(guī)則有兩種表示方法: 數(shù)學(xué)方法 人工智能方法,2. 電腦推理方法介紹,(2)基于數(shù)學(xué)模型的演繹推理 數(shù)學(xué)方法中一般采用數(shù)學(xué)模型,例如數(shù)學(xué)表達(dá)式、方程式等。 基于數(shù)學(xué)模型的演繹推理實(shí)際上是數(shù)學(xué)推演方法,一般將一些常用的演算方法作為固定算法,編程實(shí)現(xiàn)后存入方法庫(kù)中,例如最小二乘法、線性規(guī)則、回歸分析等。 數(shù)學(xué)建模和推理時(shí)則調(diào)用方法庫(kù)中算法。,2. 電腦推理方法介紹,(3)基于邏輯模型的演繹推理 人工智能常用的知識(shí)表示方法包括謂詞邏輯、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、Petri網(wǎng)、框架表示等。 其中最常見的是謂詞邏輯表示法,即將規(guī)則表示為一組數(shù)理邏輯中的一階謂詞邏輯的合法公式,采用一階謂詞的推理方法,以實(shí)現(xiàn)演繹推理。該推理過(guò)程實(shí)際上是一種定理證明過(guò)程,其規(guī)則一般為公理,而結(jié)果為個(gè)體事實(shí),即推導(dǎo)出的定理。,2. 電腦推理方法介紹,20世紀(jì)60年代,美國(guó)科學(xué)家Robinson證明,存在一種統(tǒng)一的、固定的證明過(guò)程,對(duì)于所有的一階謂詞邏輯中的定理證明都基本有效,這就是所謂的謂詞邏輯的自動(dòng)定理證明。 利用上述成果,可以將定理證明過(guò)程用一種統(tǒng)一算法表示并編程實(shí)現(xiàn),從而使運(yùn)用人工智能方法進(jìn)行演繹推理可以用一種統(tǒng)一的程序或過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)。 用此方法所實(shí)現(xiàn)的軟件系統(tǒng)稱為推理引擎(inference engine)。,2. 電腦推理方法介紹,2.2 電腦的歸納推理方法 主要有兩種:驗(yàn)證型歸納和探索型歸納。 (1)驗(yàn)證型歸納 首先對(duì)于推理結(jié)果產(chǎn)生一些假設(shè)(模型); 設(shè)計(jì)一個(gè)試驗(yàn)環(huán)境,并置入設(shè)想模型; 啟動(dòng)試驗(yàn)過(guò)程,用大量個(gè)體事實(shí)做測(cè)試,通過(guò)人機(jī)交互將得到的結(jié)果與原設(shè)想做比較 如果結(jié)果不符,修改試驗(yàn),反復(fù)上述過(guò)程,2. 電腦推理方法介紹,(2)探索型歸納 沒(méi)有明確的假設(shè)模型,只有大致的目標(biāo),一般采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn),主要方法有: 關(guān)聯(lián)分析(association):挖掘出潛藏在客體間的內(nèi)在相互聯(lián)系; 分類(classifier):對(duì)待分類的客體集合進(jìn)行分析,找出每個(gè)分類的特征; 聚類分析(clustering):對(duì)一組客體按某種規(guī)則聚為若干類。,,3. DSS中的決策過(guò)程,在DSS中,除了決策推理部分之外,還有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)部分。二者相結(jié)合,構(gòu)成了一個(gè)完整的決策過(guò)程。 3.1 DSS中的演繹型決策過(guò)程 在DSS中,演繹型決策過(guò)程是由演繹中的一般性規(guī)則與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)共同作為推理前提,通過(guò)演繹推理,最終得到個(gè)體事實(shí)數(shù)據(jù)作為結(jié)論。,3. DSS中的決策過(guò)程,基于不同推理模型,DSS的演繹型決策過(guò)程有不同的形式。,圖4.9 DSS中演繹型決策過(guò)程示意圖,3. DSS中的決策過(guò)程,圖4.10 DSS中基于數(shù)學(xué)模型的演繹型決策過(guò)程示意圖,基于數(shù)學(xué)模型的演繹型決策過(guò)程 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)作為數(shù)學(xué)模型中的參數(shù)輸入,而演繹推理則是通過(guò)方法庫(kù)中方法調(diào)用方式實(shí)現(xiàn)。,3. DSS中的決策過(guò)程,基于邏輯模型的演繹型決策過(guò)程 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)作為假設(shè)前提輸入,而演繹推理則是用推理引擎實(shí)現(xiàn)。,圖4.11 DSS中基于邏輯模型的演繹型決策過(guò)程示意圖,3. DSS中的決策過(guò)程,3.2 DSS中的歸納型決策過(guò)程 在DSS中,歸納型決策過(guò)程是由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)作為大量個(gè)體事實(shí)輸入,經(jīng)歸納推理而得到一般性原則。,3. DSS中的決策過(guò)程,(1) 驗(yàn)證型歸納的決策過(guò)程 其歸納推理部分即為數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的人-機(jī)交互試驗(yàn),簡(jiǎn)稱數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)。 OLAP是DSS常用的驗(yàn)證型歸納推理。,圖4.13 DSS中驗(yàn)證型歸納決策過(guò)程示意圖,,數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)),一般性規(guī)則,數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室 試驗(yàn),,3. DSS中的決策過(guò)程,(2) 探索型歸納的決策過(guò)程 其歸納推理部分即為各種類型算法調(diào)用。 數(shù)據(jù)挖掘是DSS常用的探索型歸納推理。,圖4.14 DSS中探索型歸納決策過(guò)程示意圖,,數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)),一般性規(guī)則,算法調(diào)用,,3. DSS中的決策過(guò)程,3.3 包含推理的DSS總體結(jié)構(gòu)圖 DSS主要由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與決策推理兩部分組成,加上結(jié)果展示模塊,構(gòu)成了完整的決策過(guò)程。如圖4.15所示。,,4. 知識(shí)與知識(shí)表示方法,知識(shí)庫(kù):存放各種規(guī)則、因果關(guān)系和決策人員的經(jīng)驗(yàn)等 推理機(jī):綜合運(yùn)用知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)和定量計(jì)算的結(jié)果,進(jìn)行推理和問(wèn)題求解。,DSS能夠有效支持單純用定量方法無(wú)法很好解決的半/非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的求解,主要依靠知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)的運(yùn)用。,4.1 基本概念,數(shù)據(jù):客觀事物的屬性、數(shù)量、位置及其相互關(guān)系等的抽象表示 例如:,二元組:(面粉,白色) 三元組: (中國(guó),亞洲,在東面) (+, 8, 5): 今年8歲的孩子5年后的年齡 五元組: (+, X, Y, Z): X+Y=Z,4.1 基本概念,信息:數(shù)據(jù)所表示的含義(語(yǔ)義),是對(duì)數(shù)據(jù)的解釋。 一般可用一組描述詞及其值來(lái)表示: (描述詞1:值,描述詞2:值,…),例: (時(shí)間:2006.10.1, 地點(diǎn):大連地區(qū),天氣:晴朗,程度:十分),4.1 基本概念,知識(shí):以各種科學(xué)方式將多個(gè)信息關(guān)聯(lián)在一起形成的信息結(jié)構(gòu)。 原子事實(shí):不與任何其他信息發(fā)生關(guān)聯(lián)的單獨(dú)信息,是知識(shí)的一個(gè)特例。,例: “他是軍人”、“他穿軍裝”均為原子事實(shí); 而“如果他是軍人,則他穿軍裝”是一條常識(shí)性知識(shí)。 另外,“如果某地重度異常,則有鋁礦”是一條知識(shí),但是不正確。,4.1 基本概念,知識(shí)的正確型類型: 正確,錯(cuò)誤,部分正確,未知真假 知識(shí)的關(guān)聯(lián)形式多種多樣,可以是分層次的,即可以把知識(shí)解釋為一種分層次關(guān)聯(lián)的信息結(jié)構(gòu) 可以用BNF形式定義知識(shí),4.1 基本概念,知識(shí)::=| | | | ::=|(的一個(gè)序列) ::= (的一個(gè)序列) ::=,4.1 基本概念,知識(shí)的分類 事實(shí):指人類對(duì)于客觀事物屬性的值或狀態(tài)的描述,不包含任何變量,可以用一個(gè)值為真的命題陳述,或者用一種狀態(tài)的描述來(lái)表達(dá)。 例如:,大海是藍(lán)色的 我今年18歲 今天很熱,4.1 基本概念,規(guī)則:指可以分為前提(條件)和結(jié)論兩個(gè)部分,用以表達(dá)因果關(guān)系的知識(shí)。 一般形式為:如果A,則B A-B 可以用三段論推理形成一條推理鏈。,4.1 基本概念,規(guī)律:規(guī)則知識(shí)可分為帶變量和不帶變量?jī)煞N形式。將帶變量的規(guī)則稱為規(guī)律。 規(guī)律中的變量一旦被實(shí)例化為一個(gè)具體的值,則規(guī)律就變成了一條不帶變量的規(guī)則 一條規(guī)律通過(guò)變量實(shí)例化,可以派生出許多規(guī)則。因此,在這種意義上規(guī)律表示了一類知識(shí),比規(guī)則更寬泛。,4.1 基本概念,知識(shí)的屬性 真實(shí)性:應(yīng)為經(jīng)過(guò)實(shí)踐檢驗(yàn)的或者可用邏輯推理證明真?zhèn)蔚?相對(duì)性:在一定的條件和環(huán)境內(nèi)有效 不完全性:許多知識(shí)是部分正確的 模糊性:許多知識(shí)不是完全精確的,4.1 基本概念,可表示性:可用某種方式加以描述 符號(hào),圖形,形態(tài),等等 可存儲(chǔ)性:可存儲(chǔ)于人類大腦中,可以記錄在書本上,也可以存儲(chǔ)在電腦中。 可傳遞性:知識(shí)可通過(guò)某種媒體進(jìn)行傳遞。 可處理性:知識(shí)可以利用各種方法和工具進(jìn)行處理,從一種形式轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N形式。,4.2 知識(shí)表示方法,4.2.1 一階謂詞邏輯 一階謂詞演算是一種形式語(yǔ)言,可用來(lái)表示各種“事實(shí)”,對(duì)知識(shí)表示和推理非常重要,在人工智能、知識(shí)工程等領(lǐng)域有重要作用。也可以作為知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的推理基礎(chǔ)。,4.2 知識(shí)表示方法,4.2.1.1 一階謂詞邏輯符號(hào)集及其知識(shí)表示 常量符號(hào):用大寫字母A、B、C、D等表示 變量符號(hào):用小寫字母x、y、z等表示 函數(shù)符號(hào):用小寫字母f、g、h等表示 謂詞符號(hào):用大寫字母P、Q、R等表示 邏輯符號(hào): ? 否定 ? 合取 ? 析取 限定量詞: ? 存在量詞 ? 全稱量詞,4.2 知識(shí)表示方法,邏輯表達(dá)式構(gòu)成用語(yǔ)的定義 項(xiàng)(iterm) 變量和常量 若t1, t2, …, tn為項(xiàng),則f(t1,t2,…,tn)為函數(shù) 原子邏輯式 若以p為謂詞符號(hào),t1, t2, …, tn為項(xiàng),則謂詞符號(hào)對(duì)于項(xiàng)的作用為:p(t1,t2,…,tn)是函數(shù),4.2 知識(shí)表示方法,謂詞演算語(yǔ)言---邏輯表達(dá)式的幾個(gè)實(shí)例 WRITE(STUDENT,PAPER) WRITE(x, y) ? WRITE(STUDENT,COMPUTER-CHESS) (?x) WRITE(x,COMPUTER-CHESS) MARRIED[father(JOHN),mother(JOHN)] LIVES(JOHN,HOUSE)? COLOR(HOUSE,YELLOW) OWNS(JOHN,CAR) = COLOR(CAR,GREEN),4.2 知識(shí)表示方法,4.2.2 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示 1. 語(yǔ)義:是指語(yǔ)義學(xué)的符號(hào)和表達(dá)式同它所描述的對(duì)象之間的關(guān)系。 2. 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò):以網(wǎng)絡(luò)形式表示人類知識(shí)構(gòu)造的一種圖形工具,是一種有向圖。,語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)既可以作為人類聯(lián)想記憶的心理學(xué)模型,又可作為計(jì)算機(jī)內(nèi)部知識(shí)表達(dá)的一種形式。 它既能表達(dá)事實(shí)性知識(shí),也可以表達(dá)事實(shí)之間的聯(lián)系。,4.2 知識(shí)表示方法,3. 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中的符號(hào) 節(jié)點(diǎn):語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)所描述的各種對(duì)象,表示各種事物、概念、屬性及知識(shí)實(shí)體,有標(biāo)識(shí),并且可以是一個(gè)語(yǔ)義子網(wǎng)絡(luò),形成分層描述。 有向邊(?。罕硎舅B接的語(yǔ)義對(duì)象之間存在的某種語(yǔ)義聯(lián)系(關(guān)系),也有標(biāo)識(shí)。 無(wú)向邊(短線):語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)一般采用具有若干屬性的元組或框架來(lái)表示,由節(jié)點(diǎn)引出的帶標(biāo)識(shí)的短線(無(wú)向邊)表示各個(gè)屬性值,4.2 知識(shí)表示方法,由上圖可以看出,由于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)中的下層節(jié)點(diǎn)可以繼承、補(bǔ)充或修改其上層節(jié)點(diǎn)的屬性值,因此能較好地表示對(duì)象之間的繼承和變異等概念,適于表示推理、聯(lián)想、歸納等邏輯概念,可根據(jù)其表示的知識(shí)來(lái)回答各種問(wèn)題,驗(yàn)證各種事實(shí)(定理),乃至模仿人腦的邏輯思維,演繹或歸納出圖中沒(méi)有直接表示出來(lái)的新知識(shí)。,4.2 知識(shí)表示方法,4. 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的形式描述 一個(gè)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)SN可形式化地描述為: SN={ N, E } 其中,N 是一個(gè)以元組或框架表示的節(jié)點(diǎn)的有限集,節(jié)點(diǎn)上的元組或框架描述該節(jié)點(diǎn)的各種屬性值, E是連接N 中節(jié)點(diǎn)的帶標(biāo)識(shí)的有向邊的集合,有向邊上的標(biāo)識(shí)描述該有向邊所代表的語(yǔ)義聯(lián)系。,4.2 知識(shí)表示方法,語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)法結(jié)構(gòu)BNF描述 ::=|Merge(, … ::= ::=(, …) ::=:屬性值 ::= | ,4.2 知識(shí)表示方法,5. 常用的語(yǔ)義聯(lián)系 ISA聯(lián)系:“是一個(gè)(只,條,種,…)聯(lián)系” “A ISA B”表示A是B的一個(gè)特例,B是比A更抽象的一個(gè)概念。 ISA聯(lián)系在語(yǔ)義上可以表達(dá)很廣泛的聯(lián)系: 子集/超集關(guān)系 廣義化/特殊化 --- 抽象化/具體化,4.2 知識(shí)表示方法,概念包含關(guān)系 槽(slot)值的限制關(guān)系。例如:大象的軀體是一個(gè)1.3米長(zhǎng)的圓柱體。 集合及其特征類的關(guān)系。 集合及其元素間的關(guān)系 謂詞關(guān)系。例如:A是一個(gè)紅球---紅色(A),4.2 知識(shí)表示方法,5. 常用的語(yǔ)義聯(lián)系 Subset-of/Superset-of聯(lián)系:A是B的子集/超集 AKO聯(lián)系:A kingd of聯(lián)系,例如:企鵝AKO鳥,因此“企鵝”可以繼承“鳥”的“有翼”屬性值,也有權(quán)更改“鳥”的“能飛”屬性值。 A-Member-of/A-Element-of聯(lián)系 A-Part-of聯(lián)系 Composed-of聯(lián)系,4.2 知識(shí)表示方法,5. 常用的語(yǔ)義聯(lián)系 Have聯(lián)系 Before/After/At聯(lián)系:時(shí)間關(guān)系 Located-At/On/Under/…聯(lián)系:位置關(guān)系 Similar-To聯(lián)系:相似或相近關(guān)系 Infer聯(lián)系:前提與結(jié)論間的推理關(guān)系 Possible-Reson聯(lián)系:是Infer聯(lián)系的反聯(lián)系,4.2 知識(shí)表示方法,4.2.3 產(chǎn)生式規(guī)則,產(chǎn)生式規(guī)則是由邏輯學(xué)家Post于上世紀(jì)40年代提出的,主要通過(guò)對(duì)符號(hào)串作替換運(yùn)算(稱為Post運(yùn)算)進(jìn)行推理,已被運(yùn)用于很多領(lǐng)域,例如:表示形式語(yǔ)言的語(yǔ)法,描述程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的編譯方法,或者用于各種推理系統(tǒng)的形式描述。 在產(chǎn)生式規(guī)則系統(tǒng)中,論域知識(shí)分為兩部分: (1)事實(shí):各種靜態(tài)知識(shí),如事物、事件和它們之間的關(guān)系。 (2)產(chǎn)生式規(guī)則:推理過(guò)程。,4.2 知識(shí)表示方法,由于這類推理系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)中主要存儲(chǔ)的是規(guī)則,因此又成為基于規(guī)則的系統(tǒng)(Rule-based system),1、產(chǎn)生式規(guī)則的定義 一個(gè)產(chǎn)生式規(guī)則的一般形式為:P?Q 其中,Q表示一組前提或狀態(tài),P表示若干結(jié)論或動(dòng)作,其含義是:如果前提Q滿足,則可推出結(jié)論P(yáng)(或應(yīng)該執(zhí)行動(dòng)作P)。,4.2 知識(shí)表示方法,在產(chǎn)生式系統(tǒng)中,一般利用一個(gè)解釋程序,以匹配-執(zhí)行的方式運(yùn)用產(chǎn)生式規(guī)則知識(shí)。即:當(dāng)右部Q能與一個(gè)已證結(jié)論集合(它最初由用戶或系統(tǒng)所提供的全部事實(shí)構(gòu)成)中的某個(gè)元素匹配(包括可能需要進(jìn)行變量替換后才能匹配),則可運(yùn)用該產(chǎn)生式,或推出結(jié)論P(yáng),并將其納入已證結(jié)論集,或者執(zhí)行P所代表的動(dòng)作等。 如此循環(huán)往復(fù)地運(yùn)用由一組產(chǎn)生式規(guī)則所表示的知識(shí),以求得最終的結(jié)論,或解答問(wèn)題,或證明定理。,4.2 知識(shí)表示方法,2、產(chǎn)生式的形式化描述及語(yǔ)義 ::=, … ::= ? ::=空|, … ::=空|, … ::=| ::=[(, …)] ::=[(, …)],4.2 知識(shí)表示方法,3、產(chǎn)生式規(guī)則應(yīng)用舉例 35-55歲的人稱為中年人 中年人是老練而細(xì)心的 老練而細(xì)心并且有駕駛技術(shù)的人不會(huì)出交通事故 吳連生43歲并且有駕駛技術(shù) 吳夫人37歲,問(wèn)題:吳連生會(huì)出交通事故嗎?,4.2 知識(shí)表示方法,首先將上述知識(shí)用產(chǎn)生式表示: 中年人(x) ?年齡(x,y), 小于等于(y, 55), 大于等于(y, 35) 老練(x) ?中年人(x) 細(xì)心(x) ?中年人(x) 不會(huì)出交通事故(x) ?老練(x), 細(xì)心(x),有駕駛技術(shù)(x) 年齡(吳連生,43歲) ? 有駕駛技術(shù)(吳連生) ? 年齡(吳夫人,37歲) ?,4.2 知識(shí)表示方法,推理過(guò)程如下: 中年人(吳連生) ?年齡(吳連生,43歲), 小于等于(43, 55), 大于等于(43, 35) 老練(吳連生) ?中年人(吳連生) 細(xì)心(吳連生) ?中年人(吳連生) 不會(huì)出交通事故(吳連生) ?老練(吳連生), 細(xì)心(吳連生), 有駕駛技術(shù)(吳連生),問(wèn)題:吳夫人會(huì)出交通事故嗎?,4.2 知識(shí)表示方法,4.2.4 框架理論,框架理論是由美國(guó)著名人工智能專家Minsky于上世紀(jì)70年代初期提出的。他從心理學(xué)的證據(jù)出發(fā),認(rèn)為人們?cè)谌粘5恼J(rèn)知活動(dòng)中使用了大量從以前經(jīng)驗(yàn)中獲取并經(jīng)過(guò)整理的知識(shí)。這種知識(shí)往往以一種類似于框架結(jié)構(gòu)的形式寄存于人腦中。,當(dāng)人們面臨新的情況,或者對(duì)問(wèn)題的看法有重要變化時(shí),總是從自己的記憶中尋找一個(gè)合適的框架,然后根據(jù)實(shí)際情況對(duì)其細(xì)節(jié)加以修改和補(bǔ)充,形成他對(duì)所觀察到的事物的認(rèn)識(shí)和處理方法。,4.2 知識(shí)表示方法,框架理論提供了一種知識(shí)組織結(jié)構(gòu),其中新的知識(shí)將用從過(guò)去經(jīng)驗(yàn)獲得的概念來(lái)解釋,使人們能夠利用已有經(jīng)驗(yàn)處理新的問(wèn)題,引起對(duì)有關(guān)事物的注意、回憶和推理,比較符合人們的思維習(xí)慣,因此,它是一種理想的結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示方法。,框架是一種表示定型狀態(tài)的有層次的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),其頂層是固定的,表示某個(gè)固定的概念、對(duì)象或事件,其下層由一些稱為槽(Slot)的結(jié)構(gòu)組成。每個(gè)槽可按實(shí)際情況用一定類型的實(shí)例或數(shù)據(jù)所填充(也稱賦值,所填充的內(nèi)容稱為槽值)。下層的槽可以是一個(gè)能夠進(jìn)一步分層的子框架。,4.2 知識(shí)表示方法,相互關(guān)聯(lián)的框架連接起來(lái)構(gòu)成框架系統(tǒng),或稱框架網(wǎng)絡(luò)。不同的框架網(wǎng)絡(luò)通過(guò)信息檢索網(wǎng)絡(luò),由可組成更大的網(wǎng)絡(luò),代表一塊完整的知識(shí)模塊,1、框架理論的運(yùn)用 (廣義)匹配:尋找一個(gè)其槽值與已知項(xiàng)目[a, b, …z]一致的框架 讓步:當(dāng)無(wú)法尋找到一個(gè)與給定項(xiàng)目完全匹配的框架時(shí),則可重新尋找新的框架,或者做出一些讓步,接受一個(gè)相近的框架 相似網(wǎng)絡(luò):相似框架按照相似度用指針相連,形成一個(gè)檢索網(wǎng)絡(luò)。,4.2 知識(shí)表示方法,2、框架的形式化描述及語(yǔ)義 ::= [] ::=框架名 ::=| (, …) ::= ::=約束, … 框架名::= 約束::=,4.2 知識(shí)表示方法,::=, … ::= ::=| ::=| | || ::=|||… ::=|,…| ,4.2 知識(shí)表示方法,3、框架系統(tǒng)的預(yù)定義槽 ISA槽 Subclass/Superclas槽 AKO槽 Instance槽 Part-of槽 Have槽 Before/After/At槽,4.2 知識(shí)表示方法,3、框架系統(tǒng)的預(yù)定義槽 Locate-At/-On/-Under/-Inside/-Outside槽 Similar-To槽 Near-to槽 Infer槽 Possible-Reson槽 Classification槽 …,,- 1.請(qǐng)仔細(xì)閱讀文檔,確保文檔完整性,對(duì)于不預(yù)覽、不比對(duì)內(nèi)容而直接下載帶來(lái)的問(wèn)題本站不予受理。
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