第2章-知识表示 丁世飞

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,人工智能,第,2,章 知识表示,第,2,章知识表示,【,主要内容,】,2.1,概述,2.2,谓词逻辑表示法,2.3,产生式表示法,2.4,语义网络表示法,2.5,框架表示法,2.6,脚本表示法,2.7,状态空间表示法,2.8,面对对象的知识表示,2.9,小结,2.1.1,知识与知识表示,按其作用可大致分为三类：,（,1,）描述性知识,（,2,）判断性知识,（,3,）过程性知识,按照作用的层次，知识还可以分成以下两类：,（,1,）对象级知识,（,2,）元级知识,知识表示的方法按其表示的特征可分为两类：,（,1,）叙述性表示,（,2,）过程性表示,所谓表示就是为描述世界所作的一组约定，是把知识符号化的过程、知识的表示与知识的获取、管理、处理、解释等有直接的关系。对知识表示有如下要求：,（,1,）表示能力。能够将问题求解所需的知识正确有效地表达出来。,（,2,）可理解性。所表达的知识简单、明了、易于理解。,（,3,）可访问性。能够有效地利用所表达的知识。,（,4,）可扩充性。能够方便、灵活地对知识进行扩充。,2.1.2,知识表示方法,知识表示方法,（,1,）谓词逻辑,（,2,）状态空间,（,3,）产生式规则,（,4,）语义网络,（,5,）框架,（,6,）概念从属,（,7,）脚本,（,8,）,Petri,网,除了上述的几种主要的知识表示方法以外，还有很多知识表示方法，如直接表示法、过程表示法、面向对象的表示法，以及多种非规范逻辑等,2.2,谓词逻辑表示法,谓词逻辑表示分为命题逻辑和谓词逻辑两种。,命题逻辑,1.,命题的含义,在逻辑系统中，最简单的逻辑系统是命题逻辑。所谓的命题就是具有真假意义的陈述句。,2.,命题类型,命题有两种类型：,（,1,）原子命题：不能分解成更简单的陈述语句，称为原子命题。,（,2,）复合命题：由连接词、标点符号和原子命题等复合构成的命题，称为复合命题。,3.,命题逻辑词,所谓命题逻辑就是研究命题和命题之间关系的符号逻辑系统。,重要概念：,命题常量：如果一个命题标识符表示确定的命题，就称为命题常量。,命题变元：如果命题标识符只表示任意命题的位置标志，就称为命题变元。,谓词逻辑：根据对象和对象上的谓词（即对象的属性和对象之间的关系），通过使用连接词和量词来表示世界。,谓词逻辑,1.,语法,一阶谓词演算：标点符号、括号、逻辑连接词、常量符号集、变量符号集、,n,元函数符号集、,n,元谓词符号集、量词。,谓词演算：合法表达式,(,原子公式、合式公式,),，表达式的演算化简方法，标准式,(,合取的前束范式或析取的前束范式,),。,2.,基本概念,（,1,）函数符号与谓词符号,若函数符号,f,中包含的个体数目为,n,则称,f,为,n,元函数符号。若谓词符号,P,中包含的个体数目为,n,则称,P,为,n,元谓词符号。例如：,father(x,),是一元函数,less(x,y,),是二元谓词。一般一元谓词表达了个体的性质,而多元谓词表达了个体之间的关系。,（,2,）谓词的阶,如果谓词,P,中的所有个体都是个体常量、变元、或函数，则该谓词为一阶谓词。如果谓词,P,中某个个体本身又是一个一阶谓词，则称,P,为二阶谓词。,个体变元的取值范围称为个体域。个体域可以是有限的，也可以是无限的。把各种个体域综合在一起作为讨论范围的域称为全总个体域。,3.,项与公式,在一阶谓词逻辑中，称,Teacher(father(Wang,),中的,father(Wang,),为项,项可定义如下。,定义,2.1,项可递归定义如下：,(1),单独一个个体是项,(,包括常量和变量,),。,(2),若,f,是,n,元函数符号，而,t,1,t,2,t,n,是项，则,f(t,1, t,2,t,n,),是项。,(3),任何项仅由规则,(1)(2),所生成。,定义,2.2,若,P,为,n,元谓词符号, t,1,t,2,t,n,都是项，则称,P(t,1,t,2,t,n,),为原子公式，简称原子。,在原子中，若,t,1,t,2,t,n,都不含变量，则,P(t,1,t,2,t,n,),是命题。,注意：谓词逻辑可以由原子和,5,种逻辑连接词，再加上量词来构造复杂的符号表达式。这就是所谓的谓词逻辑中的公式。,定义,2.3,一阶谓词逻辑的合式公式（可简称公式）可递归定义如下：,(1),原子谓词公式是合式公式,(,也称为原子公式,),。,(2),若,P,、,Q,是合式公式，则,(,P),、,(P,Q),、,(P,Q),、,(P,Q),、,(P Q),也是合式公式。,(3),若,P,是合式公式，,x,是任一个体变元，则,(,x)P,、（,x)P,也是合式公式。,(4),任何合式公式都由有限次应用,(1),、,(2),、,(3),来产生。,定义,2.4,设,D,为谓词公式,P,的非空个体域,若对,P,中的个体常量、函数、谓词按如下规定赋值：,(1),为每个个体常量指派,D,中的一个元素。,(2),为每个,n,元函数指派一个从,到,D,的映射。,(3),为每个,n,元谓词指派一个从,Dn,到,T,F,的映射。,则称这些指派为公式,P,在,D,上的一个解释。,4.,谓词逻辑适用范围,谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性知识，也可以用来表示事物间具有确定因果关系的规则性知识。,（,1,）对事实性知识,（,2,）对规则性知识,5.,谓词逻辑表示步骤,谓词公式表示知识的一般步骤如下：,（,1,）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；,（,2,）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值；,（,3,）根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符将各个谓词连接起来形成谓词公式。,6.,一阶谓词逻辑表示法的特点,（,1,）一阶谓词逻辑表示法的优点,严密性,:,可以保证其演绎推理结果的正确性，可以较精确地表达知识。,自然性,:,它的表现方式和人类自然语言非常接近。,通用性,:,拥有通用的逻辑演算方法和推理规则。,知识易于表达,:,如果对逻辑的某些外延扩展后，则可把大部分精确性知识表达成一阶谓词逻辑的形式。,易于实现,:,用它表示的知识易于模块化，便于知识的增删及修改，便于在计算机上实现。,（,2,）一阶谓词逻辑表示法的缺点,效率低,:,由于推理是根据形式逻辑进行的，把推理演算和知识含义截然分开，抛弃了表达内容所含的语义信息，往往是推理过程太冗长，降低系统效率。另一方面，谓词表示越细，表示越清楚，推理越慢、效率越低。,灵活性差,:,不便于表达和加入启发性知识和元知识。不便于表达不确定性的指示，但人类的知识大都具有不确定性和模糊性，这是使得它表示知识的范围受到了限制。,组合爆炸,:,在其推理过程中，随着事实数目的增大及盲目的是用推理规则，有可能产生组合爆炸。,2.3,产生式表示法,产生式可表示的知识种类及其基本形式,1.,可表示的知识种类,2.,产生式的基本形式,3.,产生式与谓词逻辑中蕴涵式的区别,2.3.2,知识的表示方法,.,确定性规则知识的产生式表示,确定性规则知识的产生式形式为,或者,IF,THEN,其中，是产生式的前提，用于指出该产生式是否是可用的条件；是一组结论或操作，用于指出前提所指示的条件被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。,2.,不确定性规则知识的产生式表示,产生式可用于不确定知识的表示，不确定性规则知识的产生式形式为（可信度）,或者,IF,THEN,（可信度）,其中，是产生式的前提，用于指出该产生式是否是可用的条件；是一组结论或操作，用于指出前提所指示的条件被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。,3.,确定性事实性知识的产生式表示,事实性知识可看成是断言一个语言变量的值或是多个语言变量间的关系的陈述句。语言变量的值或语言变量间的关系可以是一个词，不一定是数字。,事实性知识的表示形式一般使用三元组来表示：,（对象，属性，值）,或者 （关系，对象，对象）其中对象就是语言变量。,4.,不确定性事实性知识的产生式表示,有些事实性知识带有不确定性。,不确定事实性知识的表示形式一般使用四元组来表示：,（对象，属性，值，可信度值）,或者 （关系，对象,1,，对象,2,，可信度值）,2.3.3,产生式系统的组成,把一组产生式放在一起，让它们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解决，这样的系统称为产生式系统。,产生式系统一般由三个基本部分组成：,（,1,）规则库,（,2,）综合数据库,（,3,）推理机,1.,规则库,规则库就是用于描述某领域内的知识的产生式集合，是某领域知识（规则）的存储器，其中的规则是以产生式形式表示的。规则库中包含着将问题从初始状态转换成目标状态（或解状态）的那些变换规则。规则库是专家系统的核心，也是一般产生式系统赖以进行问题求解的基础，其中知识的完整性和一致性、知识表达的准确性和灵活性以及知识组织的合理性，都将对产生式系统的性能和运行效率产生直接的影响。,2.,综合数据库,综合数据库又称为事实库，用于存放输入的事实、从外部数据库输入的事实以及中间结果（事实）和最后结果的工作区。当规则库中的某条产生式的前提可与综合数据库中的某些已知事实匹配时，该产生式就被激活，并把用它推出的结论放入综合数据库中，作为后面推理的已知事实。显然，综合数据库的内容是在不断变化的，是动态的。,3.,推理机,推理机是一个或一组程序，用来控制和协调规则库与综合数据库的运行，包含了推理方式和控制策略。控制策略的作用就是确定选用什么规则或如何应用规则。通常从选择规则到执行操作分步完成：匹配、冲突解决和操作。,2.3.4,产生式系统的推理方式,产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。,1.,正向推理,正向推理是从已知事实出发，通过规则库求得结论。正向推理方式也被称为数据驱动方式或自底向上的方式。,它的推理过程是：,（,1,）规则库中的规则与综合数据库中的事实进行匹配，得到匹配的规则集合；,（,2,）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；,（,3,）执行启用规则的后件，将该启用规则的后件送入综合数据库或对综合数据库进行必要的修改。,重复这个过程直至达到目标。,2.,反向推理,反向推理是从目标（作为假设）出发，反向使用规则，求得已知事实。这种推理方式也被称为目标驱动方式或自顶向下的方式。,其推理过程是：,（,1,）规则库中的规则后件与目标事实进行匹配，得到匹配的规则集合；,（,2,）使用冲突解决算法，从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则；,（,3,）将启用规则的前件作为子目标。,重复这个过程直至各子目标均为已知事实，则反向推理的过程就算成功结束。,如果目标明确，使用反向推理方式的效率是比较高的，所以常为人们所使用。,3.,双向推理,双向推理是一种既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向同时进行，直至某个中间界面上两方向结果相符便成功结束。不难想象，这种双向推理较正向或反向推理所形成的推理网络来得小，从而推理效率更高。,2.3.5,产生式表示法的特点,产生式表示法有以下特点：,（,1,）清晰性,（,2,）模块性,（,3,）自然性,2.4,语义网络表示法,语义网络是,J.R.Quillian,于,1968,年在研究人类联想记忆时提出的一种心理学模型，他认为记忆是由概念间的联系实现的。随后在他设计的可教式语言理解器（,Teachable Language,Comprehendent,）中又把它用作为知识表示方法。,2.4.1,语义网络的概念及结构,语义网络是一种通过概念及其语义联系（或语义关系）来表示知识的有向图，节点和弧必须带有标注。其中有向图的各节点用来表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件和动作等，节点上的标注用来区分各节点所表示的不同对象，每个各节点可以带有多个属性，以表征其所代表的对象的特性。,在语义网络中，节点还可以是一个语义子网络；弧是有方向的、有标注的，方向表示节点间的主次关系且方向不能随意调换。标注用来表示各种语义联系，指明它所连接的节点间的某种语义关系。,从结构上来看，语义网络一般由一些最基本的语义单元组成。这些最基本的语义单元被称为语义基元，可用如下三元组来表示为：,（节点,1,，弧，节点,2,）,2.4.2,语义网络的基本语义联系,语义网络除了可以描述事物本身之外，还可以描述事物之间的错综复杂的关系。,经常使用的最基本语义关系有：,1.,类属关系,2.,包含关系,3.,属性关系,4.,时间关系,5.,位置关系,6.,相近关系,7.,因果关系,8.,组成关系,2.4.3,语义网络表示知识的方法及步骤,1,事实性知识的表示,2.,情况、动作和事件的表示,为了描述那些复杂的知识，在语义网络的知识表示法中，通常采用引进附加节点的方法来解决。西蒙（,Simon,）在提出的表示方法中增加了情况节点、动作节点和事件节点，允许用一个节点来表示情况、动作和事件。,（,1,）情况的表示,在用语义网络表示那些不及物动词表示的语句或没有间接宾语的及物动词表示的语句时，如果该语句的动作表示了一些其它情况，如动作作用的时间等，则需要增加一个情况节点用于指出各种不同的情况。,（,2,）动作的表示,有些表示知识的语句既有发出动作的主体，又有接受动作的客体。在用语义网络表示这样的知识时，可以增加一个动作节点用于指出动作的主体和客体。,（,3,）事件的表示,如果要表示的知识可以看成是发生的一个事件，那么可以增加一个事件节点来描述这条知识。,3,连词和量词的表示,在稍微复杂一点的知识中，经常用到像“并且”、“或者”、“所有的”、“有一些”等这样的连接词或量词，在谓词逻辑表示法中，很容易就可以表示这类知识。而谓词逻辑中的连词和量词可以用语义网络来表示。,4.,用语义网络表示知识的步骤如下：,（,1,）确定问题总所有对象和个对象的属性。,（,2,）确定所讨论对象间的关系。,（,3,）根据语义网络中所涉及的关系，对语义网络中的节点及弧进行整理，包括增加节点、弧和归并节点等。,（,4,）将各对象作为语义网络的一个节点，而各对象间的关系作为网络中各节点的弧，连接形成语义网络。,2.4.5,语义网络的推理过程,用语义网络表示知识的问题求解系统主要有两大部分组成，一部分是由语义网络构成的知识库，另一部分是用于问题求解的推理机。语义网络的推理过程主要有两种，一种是继承，另一种是匹配。,1,继承推理,继承是指把对事物的描述从抽象节点传递到具体节点。通过继承可以得到所需节点的一些属性值，它通常是沿着,ISA,、,AKO,、,AMO,等继承弧进行的。,继承的一般过程为：,（,1,）建立节点表，存放待求节点和所有以,ISA,、,AKO,、,AMO,等继承弧与此节点相连的那些节点。初始情况下，只有待求解的节点。,（,2,）检查表中的第一个是否有继承弧。如果有，就从该弧所指的所有节点放入节点表的末尾，记录这些节点的所有属性，并从节点表中删除第一个节点。如果没有，仅从节点表中删除第一个节点。,（,3,）重复检查表中的第一个是否有继承弧，直到节点表为空。记录下来的属性就是待求节点的所有属性。,2,匹配推理,语义网络问题的求解一般是通过匹配来实现的。所谓匹配就是在知识库的语义网络中寻找与待求问题相符的语义网络模式。其主要过程为：,（,1,）根据问题的要求构造网络片断，该网络片断中有些节点或弧为空，标记待求解的问题（询问处）。,（,2,）根据该语义网络片断在知识库中寻找相应的信息。,（,3,）当待求解的语义网络片断和知识库中的语义网络片断相匹配时，则与询问处（也就是待求解的地方）相匹配的事实就是问题的解。,2.4.6,语义网络表示法的特点,语义网络表示法有如下特点：,（,1,）结构性,（,2,）联想性,（,3,）自索引性,（,4,）自然性,（,5,）非严格性,2.5,框架表示法,框架表示法是以框架理论为基础发展起来的一种结构化的知识表示，它适用于表达多种类型的知识。,它是针对人们在理解情景、故事时提出的心理学模型，论述的是思想方法不是具体实现。,2.5.1,框架结构,通常在框架系统中定义一些公用、常用且标准的槽名，并把这些槽名称为系统预定义槽名。下面给出几个比较常用的、用来表示对象间关系的槽名：,（,1,）,ISA,槽,（,2,）,AKO,槽,（,3,）,Instance,槽,（,4,）,Part-of,槽,2.5.3,推理方法,在框架表示的知识库中，主要有两种活动：一是“填槽”，即框架中未知内容的槽需要填写；二是“匹配”，根据已知事件寻找合适的框架，并将该内容填入槽中。,主要推理形式有：,1.,默认推理,2.,匹配,2.5.4,框架表示法的特点,框架表示法的特点如下：,（,1,）继承性,（,2,）结构化,（,3,）自然性,（,4,）推理灵活多变,框架表示法的主要不足之处在于它不善于表达过程性知识。因此它经常与产生式表示法结合起来使用，以取得互补效果。,2.6,脚本表示法,脚本是美国耶鲁大学的沙克（,R.C.Schank,）于,1977,年提出的一种结构化的表示方式，用于表示事件序列。脚本最初用于理解自然语言文本，这是一种特殊的框架结构，也由一组槽组成。,2.6.1,脚本的定义与组成,1.,脚本的定义,脚本表示法（,Scripts,），它的基本思想是：人类的日常行为可以表示为一个叙事体，这一叙事体可能由许多语句构成，句子意义的表达是以行为（,Action,）为中心的，但句子的行为不是由动词表示，而是由原语行为集表示，其中每一个原语是包含动词意义的概念，换句话说，行为是由动词的概念表示，而不是由动词本身表示。,脚本就是一个用来描写人类某种活动的事件序列，或者说，脚本试图表达人们已成陈规的事件序列的知识。其实，可以将脚本看作是框架的一种特殊形式，特定范围内的一些事件的发生序列可以由一组槽来描述，利用槽之间的关系表述事件发生的先后。,2.,脚本的组成,（,1,）进入条件,（,2,）角色,（,3,）道具,（,4,）场景,（,5,）结果,2.6.2,用脚本表示知识的步骤,（,1,）确定脚本运行的条件，脚本中涉及的角色、道具；,（,2,）分析所要表示的知识中的动作行为，划分故事情节，并将每个故事情节抽象为一个概念，作为分场景的名字，每个分场景描述一个故事情节；,（,3,）抽取各个故事情节（或分场景）中的概念，构成一个原语集，分析并确定原语集中各原语间的相互依赖关系与逻辑关系；,（,4,）把所有的故事情节都以原语集中的概念及它们之间的从属关系表示出来，确定脚本的场景序列，每一个子场景可能由一组原语序列构成；,（,5,）给出脚本运行后的结局。,2.6.3,用脚本表示知识的推理方法,由脚本的组成可以看出，脚本表示法对事实或事件的描述结果为一个因果链。链头即脚本的进入条件，只有当这些进入条件被满足时，用脚本表示的事件才能发生；链尾是一组结果，只有当这一组结果产生后，脚本所描述的事件才算结束，其后的事件或事件序列才能发生。,与其他表示法类似，用脚本表示的问题求解系统一般也包含知识库和推理机。,2.6.4,脚本表示法的特点,脚本表示法有下列特点：,（,1,）自然性,脚本表示法体现了人们在观察事物时的思维活动，组织形式类似于日常生活中的电影剧本，对于表达预先构思好的特定知识，如理解故事情节等，是非常有效的。,（,2,）结构性,由于脚本表示法是一种特殊的框架表示法，所以，框架表示法善于表达结构性的知识的特点，它也具有。也就是说，它能够把知识的内部结构关系及知识间的联系表示出来，是一结构化的知识表示方法。一个脚本也可以由多个槽组成的，槽又可分为若干侧面，这样就能把知识的内部结构显式地表示出来。,脚本表示法的不足之处是，它对知识的表示比较呆板，所表示的知识范围也比较窄，因此不太适合用来表达各种各样的知识。,脚本表示法目前主要在自然语言处理领域的篇章理解方面获得了一些应用。,2.7,状态空间表示法,状态空间表示法就是用来表示问题及其搜索过程的一种方法。它是人工智能中最基本的形式化方法，也是讨论问题求解技术的基础。,现实世界中的问题求解过程实际上可以看作是一个搜索或者推理的过程。推理过程实际上也是一个搜索过程，它要在知识库中搜索和前提条件相匹配的规则，而后利用这些规则进行推理，所以任何问题求解的本质都是一个搜索过程。,2.7.1,问题状态空间的构成,状态空间表示法就是以,“,状态空间,”,的形式对问题进行表示。,(1),状态：状态是描述问题求解过程中不同时刻状况的数据结构。,(2),算符：引起状态中某些分量发生变化，从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。算符可分为走步、过程、规则、数学算子、运算符号或逻辑符号等。,(3),状态空间,由表示一个问题的全部状态及一切可用算符构成的集合称为该问题的状态空间。,(4),问题的解,从问题的初始状态集,S,出发，经过一系列的算符运算，到达目标状态。由初始状态到目标状态所用算符的序列就构成了问题的一个解。,2.7.2,用状态空间表示问题的步骤,用状态空间方法表示问题时的步骤如下：,(1),定义状态的描述形式。,(2),用所定义的状态描述形式把问题的所有可能的状态都表示出来，并确定出问题的初始状态集合描述和目标状态集合描述。,(3),定义一组算符，使得利用这组算符可把问题由一种状态转变为另一种状态。,2.7.3,利用状态空间求解问题的过程,问题的求解过程是一个不断把算符作用于状态的过程。,首先，将适用的算符作用于初始状态，以产生新的状态；,然后，再把一些适用的算符作用于新的状态；这样继续下去，直到产生的状态为目标状态为止。,最后，就得到了问题的一个解，这个解是从初始状态到目标状态所用算符构成的序列。,2.8.1,面向对象的基本概念,1.,对象,广义地讲，所谓“对象”是指客观世界中的任何事物，它既可以是一个具体的简单事物，也可以是由多个简单事物组合而成的复杂事物。,从问题求解的角度讲，对象是与问题领域有关的客观事物。,由于客观事物都具有其自然属性及行为，因此与问题有关的对象也有一组数据和一组操作，且不同对象间的相互作用可通过互传消息来实现。,按照对象方法学的观点,一个对象的形式可以用如下的四元组表示,:,对象,=,即：,一个完整的对象由该对象的标识符,ID,、数据结构,DS,、方法集合,MS,和消息接口,MI,。,(1) ID:,对象的标识符,又称对象名,用以标识一个特定的对象,正如一个人有人名,一所学校有学校名一样。,(2) DS:,对象的数据结构,描述了对象当前的内部状态或所具有的静态属性,常用一组,表示。,(3) MS:,对象的方法集合,用以说明对象所具有的内部处理方法或对受理的消息的操作过程,它反映了对象自身的智能行为。,(4) MI:,对象的消息接口,是对象接收外部信息和驱动有关内部方法的唯一对外接口,.,这里的外部信息称为消息。,2.,类,类是一种抽象机制，是对一组相似对象的抽象。具体说就是那些具有相同结构和处理能力的对象用类来描述。,一个类实际上定义了一种对象类型，它描述了属于该对象类型的所有对象的性质。,3.,封装,封装是指一个对象的状态只能由它的私有操作来改变它，其它对象的操作不能直接改变它的状态。,当一个对象需要改变另一个对象的状态时，它只能向该对象发送消息，该对象接收消息后就根据消息的模式找出相应的操作，并执行操作改变自己的状态。,封装是一种信息隐藏技术，封装是面向对象方法的重要特征之一。它使对象的用户可以不了解对象行为实现的细节，只需用消息来访问对象，使面向对象的知识系统便于维护和修改。,4,消息,消息是指在通信双方之间传递的任何书面、口头或代码的内容。,在面向对象的方法中，对对象实施操作的唯一途径就是：向对象发送消息，各对象间的联系只有通过消息发送和接收来进行。同一消息可以送往不同的对象，不同对象对于相同形式的信息可以有不同的解释和不同的反应。一个对象可以接收不同形式、不同内容的多个消息。,5,继承,继承是指父类所具有的数据和操作可以被子类继承，除非在子类对相应数据及操作重新进行了定义，这称为对象之间的继承关系。,面向对象的继承关系与框架间属性的继承关系类似，可以避免信息的冗余。,面向对象的基本特征：,模块性；,继承性；,封装性；,多态性。,所谓多态是指一个名字可以有多种语义，可作多种解释。,2.8.2,面向对象的知识表示,在面向对象的方法中，父类、子类及具体对象构成了一个层次结构，而且子类可以继承父类的数据及操作。这种层次结构及继承机制直接支持了分类知识的表示，而且其表示方法与框架表示法有许多相似之处，只是可以按类以一定层次形式进行组织，类之间通过链实现联系。,2.8.3,面向对象方法学的主要观点,面向对象方法学的主要观点如下：,（,1,）认为世界由各种“对象”组成,任何事物都是对象,是某对象类的元素,;,复杂的对象可由相对比较简单的对象以某种方法组成,.,甚至整个世界也可从一些最原始的对象开始,经过层层组合而成；,（,2,）所有对象被分成各种对象类,每个对象类都定义了所谓“方法”,(Method),他们实际上可视为允许作用于该类对象上的各种操作；,（,3,）对象之间除了互递消息的联系之外,不再有其它联系,一切局部于对象的信息和实现方法等都被封装在相应对象类的定义之中,在外面是看不见的,这便是所谓的“封装”的概念；,（,4,）对象类将按“类”、“子类”、与“超类”等概念一种层次关系（或树形结构）。在这个层次结构中，上一层对象所具有的一些属性或特征可被下一层对象继承，除非在下一层对象中对相应的属性作了重新描述（这时以新属性值为准），从而避免了描述中信息的冗余，这称为对象类之间的继承关系。,2.9,小结,知识表示的方法：,谓词逻辑表示法,产生式表示法,语义网络表示法,框架表示法,脚本表示法,状态空间表示法,面向对象的知识表示,非结构化的知识表示：,谓词逻辑,产生式表示法,结构化的知识表示：,框架表示,语义网络,面向对象表示法,谓词逻辑表示法是知识表示的基础；,产生式表示法是目前应用最为广泛的知识表示方法；,语义网络表示法、框架表示法是最常用的两种结构化知识表示方法；,脚本表示法、状态空间表示法以及面向对象的知识表示等几种知识表示法则是很有发展前途的结构化知识表示方法。,谢 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