人工智能期末复习重点【只针对(适合)个人】

第二章 

1.

2.

 3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

 

11.

12.框架题

12.1地震框架

12.2洪水框架

13.第二章总结

第三章

14.

 

15.      3.1.1  推理的定义

 

16.      3.1.2  推理方式及其分类

1确定性推理

u 推理时所用的 知识与证据 都是 确定的
u 推出的 结论 也是 确定的 ,其真值或者 为真或者为假

2不确定性推理

u 推理时所用的 知识与证据 不都是确定的
u 推出的 结论 也是 不确定的

 rule:  IF 头疼 And 流鼻涕  Then 感冒   (0.9

 evidence:   张三 头疼 、 流鼻涕

conclusion:   张三 感冒 的可能性是0.9


 3. 单调推理、非单调推理

 1单调推理随着推理向前推进新知识的加入,推出的结论越来越接近最终目标

    

 

2非单调推理:            有些默认推理非单调推理

Ø 由于新知识的加入, 不仅没有加强已推出的结论 反而要否定它 ,使推理 退回到前面的某一步 ,重新开始。

 

 

4.启发式推理、非启发式推理

启发式推理 推理过程中,使用 与问题有关 启发式知识 ,即解决问题的 策略 技巧 经验
加快推理过程 、提高搜索效率 ( 目的
Ø 例子

你说  1+10=11

         1+20=21

         1+30=31

受启发者就会明白

        1+40=41

非启发式推理

17.    3.1.3  推理的方向

1.  正向推理

  正向推理( 事实驱动推理 已知事实  →   结论
已知事实出 向结论方向 的推理
  基本思想

1)从初始已知事实出发,在知识库KB中找出当前可适用的知识,构成可适用知识集KS

2)按某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理,并将推出的新事实加入到数据库DB中作为下一步推理的已知事实,再在KB中选取可适用知识构成KS

3)重复(2),直到求得问题的解或KB中再无可适用的知识。

 

 2.  逆向推理

n  逆向推理( 目标驱动推理 ): 某个假设目标 作为出发点。
§   基本思想:
Ø (1) 选定一个假设目标
Ø (2) 寻找支持该假设的证据

 

 

n  逆向推理(目标驱动推理): 某个假设目标 作为出发点。
§   基本思想:
Ø (1) 选定一个假设目标。
Ø (2) 寻找支持该假设的证据,
ü 所需的证据都能找到 ,则 原假设成立 ;         p3 p2 p1 均成立
ü 若无论如何都 找不到所需要的证据 ,说明 原假设不成立 ;为此需要另作新的假设
    即不能确定 p3 p2 p1 成立
               
§ 主要特点 目的性强 ,利于向用户提供解释,但 选择初始目标 时具有 盲目性 ,比正向推理复杂。

 

3.  混合推理

n  正向推理 :   盲目、效率低
§   逆向推理 : 若提出的假设目标不符合实际,会降低效率。
§ 正反向 混合推理

1先正向后逆向先进行正向推理,帮助选择某个目标,即从已知事实演绎出部分结果,然后再用逆向推理证实该目标或提高其可信度;

2先逆向后正向先假设一个目标进行逆向推理,然后再利用逆向推理中得到的信息进行正向推理,以推出更多的结论。

 

18.       3.1.4  冲突消解策略

Ø 已知事实与知识的三种匹配情况

1恰好匹配成功(一对一);

2不能匹配成功

3多种匹配成功(一对多、多对一、多对多)

§ 多种冲突消解策略

1)按针对性排序

2)按已知事实的新鲜性排序           A1A2刚获得的事实   r1

3)按匹配度排序

4)按条件个数排序                      优先匹需要条件少()的规则         r1 (r2)

19.     自然演绎推理  

自然演绎推理 从一组 已知为真的事实 出发,运用 经典逻辑中的推理规则 推出结论的过程

推理规则 P 规则、 T 规则、假言推理、拒取式推理         
          
注意:  拒取式推理    (有坑!!!!!)

自然演绎例题
  1  已知事实:

   (1)凡是容易的课程小王( Wang )都喜欢;

     (2C 班的课程都是容易的;

     (3ds C 班的一门课程。

 求证 :小王喜欢 ds 这门课程。
证明
Ø 1) 定义谓词

       EASY ( x )x 是容易的课程

       LIKE ( xy )x 喜欢 y

       C ( x )x C 班的一门课程

 

20.   归结演绎推理

21.

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