人工智能---产生式表示法

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,*,例,(1)动物分类规章,假设 某种动物是哺乳动物，并且吃肉，那么 这种动物被称为食肉动物。,P1,：该动物是哺乳,P2,：该动物吃肉,R,：该动物是食肉动物,2.3.1 产生式根本概念,疾病诊断规章,假设病人消失如打喷嚏，咳嗽等病症，则 该病人感冒了。,P1 打喷嚏,P2 咳嗽,R：该病人感冒,(3),文法分析,语言学的一个重要问题就是判定一个符号序列是否合句法，称为文法分析。,S,N,NP,P,PP,V,VP,DET,S/,句子；,N /,名词；,NP/,名词词组；,P/,介词；,PP/,介词词组；,V/,动词；,VP/,谓语；,DET/,冠词；,语法规章：,N NP/名词就是名词词组；,DET NP NP/冠词加名词词组还是名词词组；,P NP PP/介词加名词词组构成介词词组；,NP PP NP/名词词组后跟介词词组仍是名词词组；,V NP PP VP/动词后跟名词词组和介词词组构成谓语；,NP VP S/名词词组与谓语一起构成句子；,产生式,P,R,或,IF,P,THEN,R,E.G.s before all are results rather than operations,R：后项,它说明应用这条规章产生的操作、结果,P：前项,它说明应用这条规章必需满足的条件；,2.3.2,产生式系统的组成,综合数据库,产生式规章库,掌握系统,规章库,综合数据库,掌握机制,寻找满足要求的事实,寻找满足要求的规则,转变综合数据库的事实,掌握策略作用说明如何使用学问,即,下一步应中选用什么规章。,该动物是人,该动物会思考,该动物有才智,例,1,R1 R2 R3,依次使用,2:,设综合数据库(db)的初始内容为集合a,b,c,其中a、b、c均为字符；,规章库包含以下三条插入双字符的规章：R1:(a b db)=insert(db,“ab“)R2:(a c db)=insert(db,“ac“)R3:(b c db)=insert(db,“bc“),推理的目标是使db成为：a,b,c,ab,ac,bc,2.3.3 产生式系统的学问表示方法,1,(,AGE,ZHAOLING 43),2,(,FATHER,ZHAOLYIN TRUE),4,(,DOSE,DRUG 2.0 GRAMS),5,(,MAN,ZHAOLING TRUE),6,(,WOMAN,ZHAOLING FASE),例,1,1 ZHAOLING IS 43.,2 ZHAOLYIN IS FATHER.,4 DRUG DOSE IS 2.0 GRAMS.,5 ZHAOLING IS MAN.,6ZHAOLING ISNT WOMAN.,1、确定性事实表示,三元组表示,特性 对象 取值,2024/11/20,12,2、确定性规章学问的产生式表示,例,假设某动物会飞,并且会下蛋,那么该动物是鸟。,PQ:,FLY X TRUE EGG X TRUE BIRD X TRUE,确定性事实表示,P Q,3不完全事实的表示,为了表示不完全的事实，常需参加关于该事实确定性程度的数值度量。,一般用四元组表示,(属性,对象,值,置信度)或,(关系,对象1,对象2,置信度),例,1,1)ZHAOLING MAYBE 40 。,(AGE ZHAOLING 40 0.8),2)老李和老张可能是朋友.,(friend,li,zhang，0.8),2,MYCIN中用置信度来表示事实的可信程度。,1)(细菌2菌属 IDENT 是连锁状球菌属 STRETOCOCCUS 的置信度为0.7),(IDENT ORGANISM2 STRETOCOCCUS 0.7),2)(细菌2菌属 IDENT 是葡萄球 STAHYOCOCCUS 菌属的置信度为0.3),(IDENT ORGANISM2 STAHYOCOCCUS 0.3),3)(细菌1的形态 MORH 为杆状形态 ROD 的置信度是0.8),(MORH ORGANISM1 ROD 0.8),4)(细菌1的形态 MORH 是球状形态 COCCUS 的置信度为0.2),(MORH ORGANISM1 COCCUS 0.2),(细菌3革兰氏染色 GRAMSTAIN 为革兰氏阴性 GRAMNEG 置信度为1.0),(GRAMSTAIN ORGANISM3 GRAMNEG 1.0),4)、不完全学问的表示,为了表示不完全的学问，常需参加关于该规章确定性程度的数值度量。,根本形式是,IF P THEN Q(置信度)或者,PQ(置信度),例,1,病症如下：,E1：打喷嚏，E2：咳嗽。,诊断结果：,H1：可能感冒,H2：可能是花粉过敏,IF E1 THEN H2.50。,IF E1，E2 THEN H20.90。,2024/11/20,16,2,IF 动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物可能是鸟。,FLY,X,TRUE EGG,X,TRUE BIRD,X,TRUE(0.8),3,在专家系统MYCIN中有这样一条产生式:,IF 本微生物的染色斑是革兰氏阴性,本微生物的外形呈杆状,病人是中间宿主,THEN 该微生物是绿脓杆菌,置信度为0.6.,它表示当前提中列出的各个条件都满足时,结论“该微生物是绿生杆菌”可以信任的程度为0.6。,结论：产生式与蕴涵式,产生式的特殊形式为蕴涵。,表示不准确学问/准确学问,进展不准确匹配/准确匹配,无真值/有真值 T/F,1.正向推理,2.逆向推理,3.双向推理,2.3.4 产生式系统的推理方式,1正向推理,例,(1)Mammal,x,T(Eat,x,Meat)(Carnivore,x,T),X=DOG,X=LION,2区分动物,黄褐色，有黑的斑点，有毛发，吃肉？,机器人去逛动物园，为帮助它区分其中的七种动物，给它存入了如下几条产生式规章：,p1：假设动物有毛发，则它是哺乳动物；,p2：假设动物有奶，则它是哺乳动物；,p3：假设动物有羽毛，则它是鸟类；,p4：假设动物会飞且生蛋，则它是鸟类；,p5：假设动物是哺乳动物且吃肉，则它是食肉动物；,p6：假设动物是哺乳动物且有犬齿，有爪，眼睛紧盯着前方，则它 是食肉动物；,p7：假设动物是哺乳动物且反刍食物，则它是蹄类且是偶蹄动物；,p8：假设动物是哺乳类且有蹄，则它是有蹄类；,p9：假设动物是食肉类，黄褐色，有黑的斑点，则它是一只金钱豹；,p10：假设动物是食肉类，黄褐色，有黑色条纹，则它是老虎；,p11：假设动物是有蹄类，长腿，长脖子，有黄褐色暗斑点，则它是长颈鹿；,p12：假设动物是有蹄类，白色有黑条纹，则它是斑马；,p13：假设动物是鸟，不会飞，长腿，长脖子，黑、白色，则它是驼鸟；,p14：假设动物是鸟，不会飞，会游泳，黑、白色，则它是企鹅；,p15：假设动物是鸟，善飞，则它是信天翁。,推断金钱豹的推理树,哺乳、有蹄是中间结果,网络中标识出规律关系合取与析取,例1:有蹄与哺乳类同时成立,或哺乳动物且反刍食物,结论有蹄类,例2:假设有毛发 或 有奶，则是哺乳动物；,3文法分析问题 正向推理,一组重写规章作为产生式规章：,N NP/名词就是名词词组；,DET NP NP/冠词加名词词组还是名词词组；,P NP PP/介词加名词词组构成介词词组；,NP PP NP/名词词组后跟介词词组仍是名词词组；,V NP PP VP/动词词组后跟名词词组和介词词组构成谓语；,NP VP S/名词词组与谓语一起构成句子；,句子GRAMMER：The boy plays football in the place.,1将该句子的全部单词先替换为语法词汇：DET N V N P DET N,2作进一步的替代为：NP V NP PP,3通过激活规章去进展符号重写：NP VP,4最终，综合数据库只剩下符号S指示合法句，文法分析成功完毕。,2)逆向推理例 拍苍蝇,Video:beat fly,规章,1假设天使拍到苍蝇,则苍蝇死,2假设天使砸到苍蝇,则苍蝇死,逆向推理:,苍蝇死,拍 R1,砸 R2,1推理条件充分,例,1 BADHAIRCUT Video:hair cut,男孩规章,假设HAIRCUT满足,则GOHOME,否则,连续HAIRCUT,男孩规章,假设HAIRCUT不满足,则连续HAIRCUT,否则男孩 GOHOME,2.3.4 几点争论,2,Video Grass Bee/Bug,IF,动物会飞,AND,会下蛋,THEN,该动物是鸟,。,Find Horse by Map,男孩错误:,前面满足,不等于(后面)满足,推理条件不充分,鸟/Bee/Bug的结论错误：,补充数据库:该动物有羽毛。,Horse的结论错误:,Horse not Frog,2冲突解决,被触发的规章不肯定总是启用规章。,由于可能同时有几条规章的条件局部被满足。,这就要在解决冲突中来解决这个问题。,在简单的状况下，在数据库和规章的条件局部之间可能要进展近似匹配。,产生式系统的掌握机制就是不断地选择可触发/激活的规章对综合数据库进,行操作，直至得到解答综合数据库内容增加了目标状态，或失败完毕。,通常从选择规章到执行操作分3步：,匹配 2)冲突解决 3)操作,RULES FOR GAMES,Rule1,：,该动物有奶,该动物为哺乳动物。,Rule2,：,该动物有奶有蹄,这种动物为有蹄动物,(Sub-Class,哺乳动物,),。,(1)专一性排序,例 有奶 有蹄,2挨次排队,设字符转换规章为:,ABC,ACD,BCG,BEF,DE,：A，B,求：F,分析:,一、数据库,x，其中x为字符，初始数据A，B,二、规章集,三、掌握策略,挨次排队-NO.由小到大,完毕条件：Fx,求解过程,数据库触发规章启用规章,A,，,B,1,1,A,，,B,，,C,23,2,A,，,B,，,C,，,D,35,3,A,，,B,，,C,，,D,，,G,5,5,A,，,B,，,C,，,D,，,G,，,E,4,4,A,，,B,，,C,，,D,，,G,，,E,，,F,1,，,IF AB THEN C 2,，,IF AC THEN D,3,，,IF BC THEN G 4,，,IF BE THEN F,5,，,IF D THEN E,产生式系统的根本工作过程,1初始化综合数据库。,2检查规章库中是否存在尚未使用过的规章，假设有则执行3；否则转7。,3选择可与综合数据库中事实相匹配的规章；如没有转6。,4执行并标记当前选中规章，把所得到的结论作为新事实放入综合数据库；假设该规章的结论是一些操作，则执行这些操作。,5检查综合数据库中是否包含了该问题的解，如是，问题求解完毕；否则，转2,6当规章库中没有与综合数据库中的已有事实相匹配的规章时，要求用户进一步供给关于该问题的事实，假设能供给，则转2；否则，说明该问题无解，终止问题求解过程。,7假设学问库中不再有未使用规章，也说明该问题无解，终止问题求解过程。,P?,Execute/MarkP,New Data,Solution?,initial Data,END,N,N,P Map D?,Y,N,New D?,N,D Data,P-Production,Homework-1,传教士与野人问题,有N个传教士和N个野人要过河。依据以下约束条件,设计合法的过河产生式规章库(集合):,现在有一条船只能承载K个人包括野人和传教士,KN。,在任何时刻，假设有野人和传教士在一起包括岸上与船上，必需要求传教士的人数多于或等于野人的人数。,传教士和野人都可以撑船过河,提示1:综合数据库数据构造:m，c，b,变量m:传教士在左岸的实际人数,变量c：野人在左岸的实际人数,变量b:指示船是否在左岸值1指示船在左岸，否则为0,依据以上数据构造,过河问题的两个状态为:,初始状态:N，N，1,目标状态:0，0，0,提示,2:,划船操作,L(Sm,Sc):,从左岸到右岸的划船操作,R(Sm,Sc):,从右岸回到左岸的划船操作,Sm:,船上,传教士的实际人数,Sc:,船上,野人的实际人数