确定性知识推理方法--产生式推理

通常把利用产生式知识表示方法进行的推理称为产生式推理，把由此产生的系统称为产生式系统。按照推理的分为正向推理，逆向推理，混合推理三种方式。

产生式推理的基本结构

综合数据库: data base也称为事实库，是一个存放与需要求解的问题相关的所有信息的数据结构。如 ： 问题的初始状态，输入的事实，推理得到的中间结果，最终结论。

在推理的过程中，某条规则的前提可以和综合数据库中的已知事实相匹配时，该条规则被激活，由它推出的结论将作为新的事实放入综合数据库，成为后面推理的已知事实。

规则库(RB)： rule base用来存放与求解问题有关的所有规则的集合，又称为知识库(KB)knowlege base，包含了将问题从初始状态到目标状态所需要的所有变化规则。

规则库是产生式系统进行问题求解的基础，其知识的完整性，一致性，准确性，灵活性，以及知识组织的合理性，对规则库的运行效果都有着重要的影响。

控制系统 :control system 也称为：推理机，由一组程序组成，控制整个产生式系统的运行，决定问题求解过程的推理线路，实现对问题的求解。

主要功能有：
+ 初始化综合数据库
+ 选择可用规则
+ 执行选定的规则
+ 决定推理的线路，终止推理过程

产生式的正向推理

正向推理是一种从已知事实出发、正向使用推理规则的推理方式，也称为数据驱动推理或前向链推理。

基本思想：
+ 用户需要事先提供一组初始证据。 并将其放入综合数据库。
+ 推理开始后，推理机根据综合数据库中的已有事实，到知识库中寻找当前可用的知识，形成一个当前可用的知识集.
+ 然后按照冲突消解策略，从该知识集中选择一条知识.
+ 使用选定的知识进行推理，并将新推出的事实加入综合数据库中，作为后面继续推理时可用的已知事实。
+ 如此重复直到求出所需要的解或者知识库中再无可用知识为止。

算法流程：

算法描述：

• 1–>把用户提供的初始证据放入综合数据库中。
• 2–>检查综合数据库中是否包含了问题的解，若已经包含则求解结束，并成功退出，否则执行下一步。
• 3–>检查知识库中是否有可用的知识，若有，形成当前可用的知识集，执行下一步，否则转5.
• 4–>按照某种冲突消解策略，从当前可用的知识集中选出一条知识进行推理，并将进行推理的新事实加入综合数据库中，然后转2
• 5–>询问用户是否可以进一步补充新的事实，若可补充，则将补充的新事实加入综合数据库中，然后转3，否则无解，失败退出。

正向推理的优点：

比较直观，允许用户主动提供有用的事实信息，适用于诊断，设计，预测，监控等领域的问题求解。

正向推理的缺点：

推理无明确的目标，求解问题时可能会执行许多与解无关的操作，导致推理效率较低。

产生式的逆向推理

逆向推理是一种以某个假设目标作为出发点的推理方法。

基本思想：
+ 1–>将问题的初始证据和要求证的目标（称为假设）分别放入综合数据库和假设集。
+ 2–>从假设集中选取一个假设，检查该假设是否是在综合数据库中，若在，该假设成立。此时若假设集空，成功退出。否则仍执行(2).若假设不在数据库中，则执行下一步。
+ 3–>检查该假设是否可由知识库的某个知识导出。若不能由某个知识导出，则询问用户该假设是否为可由用户证实的原始事实。若是，假设成立，并将其放入综合数据库，在重新寻找新的假设；若不是，则转（5）。若能由某个知识导出，执行下一步。
+ 4–>将知识库中所有能够导出该假设的所有知识构成一个可用知识集。
+ 5–>检查可用知识集是否为空，若空，失败退出。否则执行下一步。
+ 6–>按冲突消解策略选择一条知识，执行下一步。
+ 7–>将该知识的前提的每一个子条件都作为新的假设放入假设集。转（2）

算法流程：