人工智能——推理基本概念

1. 推理

按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能系统中,目前仍由程序来完成推理,负责推理的部分叫做推理机

推理方式及分类

图1 推理方式及分类

 

2. 推理控制策略

推理方向控制策略

1) 正向推理(Forward Reasoning)

以已知事实或条件为前提出发点,逐步推导目标成立的推理,又称事实驱动推理、数据驱动推理或前向推理。

基本思想:

从用户提供的初始已知事实出发,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。

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中作为下一步推理的已知事实。

在知识库中选取可适用知识进行推理,直到求解所要求的解或知识库中再无可用的知识为止。

算法描述:

Procedure Forward_Chain(KnowledgeBase, Facts)

Begin

Initial: TempSet:=Facts;     //把问题已知事实加入工作数据库

GoalFlags:=0;     //目标标志置0

S:=Scan(KnowledgeBase, TempSet);     //针对当前事实,选取知识放入集合S

While(Not(S is Null) and (GoalFlags=0)) Do;     //当S并且工作数据库为空

Begin

OneKnowledge:=ConflictResolving(S);     //依据某种策略选择适用事实

NewFact:=Inferring(OneKnowledge, TempSet);     //推理产生新的事实、判断

TempSet:=TempSetclip_image004NewFact;     //新的事实、判断加入工作数据库

S:=Scan(KnowledgeBase, TempSet);     //针对新的工作数据库,重新扫描

If(Goal in TempSet) Then GoalFlag:=1;     //若获取目标,置目标标志为1

End;

End

 

用户交互方式控制,即在给定的事实不足以得到目标解时,可请求用户输入新事实,继续进行推理。

If((S is Null) and (GoalFlag=0)) Then

Begin

UserInput(Facts);

Goto Initial;

End

2) 逆向推理(Reverse Reasoning)

从假设目标开始往事实方向进行的推理,又称为目标驱动推理或逆向推理。

逆向推理

图2 逆向推理示意图

 

3) 混合推理

把上述的正向推理与反向推理结合起来。

使用条件
  • 已知的事实不充分
  • 由正向推理推的结论可信度不高
  • 希望得到更多的结论
  •  

    模式匹配与冲突消解策略

    模式匹配:对两个知识模式的一致性程度进行比较与耦合的过程。包括确定性匹配和不确定性匹配。

     

    冲突消解策略

    常用冲突消解策略:依照条件优先级排序、依照针对性排序、依照匹配度排序、依照上下文限制或给定的环境排序、依照数据冗余限制排序、采用并行处理策略、依照条件个数排序

     

    参考文献:

    [1] 王永庆. 人工智能原理与方法. 西安: 西安交通大学出版社

    [2] 尹朝庆. 人工智能方法与应用. 武汉: 华中科技大学出版社, 2007.

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