人工智能之知识表示与知识图谱（谓词公式）
第二章知识表示与知识图谱文章目录第二章知识表示与知识图谱一，知识的特征二，一阶谓词逻辑表示法（重点）1.谓词：P（x1,x2,x3.......xn）（1）个体是常量（一个或者一组指定的个体）（2）个体是变元（变量）（3）个体是函数（4）个体是谓词三，谓词公式1.连接词（1）“¬”：非（2）“∨”：或（3）“^”：与（4）“→”：“蕴含”或“条件”连接词的优先级什么是谓词公式例题2.量词（1）全称量词（2）存在量词全称量词和存在量词的举例全称量词和存在量词的次序影响着命题的含义量词的辖域1.什么是辖域2.约束变元3.自由变元4.综合例子练习如何规范书写⑴任何整数或者为正或者为负.(2)我喜爱音乐和绘画.⑶所有机器人都是灰色的.⑷如果该书是何平的，那么它是蓝色的.⑸李明打篮球或踢足球。(6)有些女同志既是教练员又是运动员一，知识的特征相对正确性不确定性（1）随机性引起的不确定性（2）模糊性引起的不确定性（3）经验引起的不确定性（4）不完全性引起的不确定性3.可代表性和可利用性二，一阶谓词逻辑表示法（重点）1.谓词：P（x1,x2,x3…xn）个体x1,x2…xn：某个独立存在的事物或者某个抽象概念谓词名P：刻画个体的性质，状态或个体间的关系
（1）个体是常量（一个或者一组指定的个体）一元谓词：“老张是一个教师”
教师（老张）二元谓词：“5>3”
Greater（5，3）三元谓词：“Smith作为一个工程师在IBM工作”
Work（Smith,emgineer,IBM）（2）个体是变元（变量）such：“x
人工智能——知识表示（部分）
概述知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验。
常见的知识分类如下：事实性知识也称叙述性知识，常以“……是……”形式出现。过程性知识：用来描述问题求解过程所需的操作、演算或行为等规律性知识。确定性知识：给出“真”“假”的知识。不确定性知识：不确定特性（不精确、模糊、不完备）的知识。零知识回答：“是什么”“为什么”。一级知识回答"怎么做"。二级知识即过程性知识或程序性知识。逻辑性知识：反映人类逻辑思维过程的知识。
知识表示方法如何将以获得的有关知识表示成计算机能够描述、存储、有效地利用知识。要求1、要有表示能力2、可理解性3、可访问性4、可扩充性
谓词逻辑表示法论域：所有讨论对象的全体构成的非空集合个体：论域中的元素命题连接词与命题常见性质
产生式表达法主要包括事实和规则两种表示1、事实的表示看作一个语言变量的值或断言，或者多个语言变量间的关系的陈述句eg."李二比王二的年龄大很多"可用四元租表示（largethan,lier,wanger,0.9)可理解为"李二比王二的年龄大很多"的可信度为0.9，可信度因子越高，事实越“真”。2、规则的表示规则表示的是事物间的因果关系，P→Q或IFPTHENQ，P表前提条件，q表所得到的结论或一组操作。注意，要得到结论，需要前提条件必须为真。eg.P:细菌革式染色阴性形态杆状生长需氧Q:该细菌是肠杆菌属，可性度为0.80.8是规则强度，是蕴含式所不能做到的3、产生式系统所谓产生式系统是指一组产生式相互配合，协同作用，以求得问题的解4、产生式系统的推理方式a、正向推理也称数据驱动式推理，从已知事实出发，通过规则库求得结论b、逆向推理也称目标驱动方式推理，它是从目标出发，反向使用规则，求得已知事实c、双向推理是一种既自顶向上又自底向下的推理5、产生式系统的特点a、主要优点自然性、模块性、清晰性、有效性b、主要缺点效率较低、不便于表示结构性知识、难以理解、控制的饱和问题
框架表达式是以框架理论为基础的一种结构化知识表示方法在框架系统中，每一个框架都有1自己的名字，成为框架名。框架（frame）通常由若干各槽（slot）组成，每一个槽用来表达事物的各个方面。其根据实际需要拥有若干个侧面（aspect）,每一个侧面也可以拥有若干个值（value）eg
语义网络表示法语义网络是一种用语义和语义关系表示知识且带有方向的网络图1、用语义网络表示：“小燕子是一种鸟”2、语义网络中常用的语义关系a、类属关系：具有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系b、包含关系：具有组织或结构特征的“部分与整体”之间的关系c、位置关系：是指不同事物在位置方面的关系，节点间的属性不具有继承性d、时间关系：是指不同事件在其发生时间方面的先后次序关系e、属性关系：表示事物与其行为、能力、状态等属性之间的关系f、相近关系：是指不同事物在形状、内容等方面相似或接近
3、语义网络表达知识的方法a、事实性知识的表示b、情况和动作的表示c、逻辑关系的表示
4、语义网络的推理过程a、匹配推理方法b、继承推理方法
5、语义网络表示的特点a、结构性b、自然性c、联想性d、非严格性e、复杂性
知识图谱表示法1、语义网络更侧重于概念于概念之间的关系，知识图谱更侧重于表达实体于实体之间的关系2、知识图谱中：节点通常代表实体或属性值，如某个人，某个商品。弧通常代表属性和关系，用来表示节点之间的联系eg.“桌子上方有一个红色的苹果”
3、知识图谱常用的表示方法a、RDF表示法b、OWL表示法
人工智能练习题 + 知识点汇总（期末复习版）
知识表示方法有哪些？（1）非结构化方法:谓词逻辑表示法，产生式表示法（2）结构化方法:语义网络表示法，框架表示法（3）其它方法:状态空间法、问题归约法
数据、信息与知识的关系是什么？（1）数据是用一组符号及其组合表示的信息；数据是记录信息的符号；数据是信息的载体和表示（2）信息是数据的解释；信息是数据在特定场合下的具体含义（3）知识是相关信息关联在一起形成的信息；知识是人类在长期的生活及社会实践、科学研究及实验中积累的认识与经验总结：有格式的数据经过处理解释形成信息，有关的信息关联到一起经过处理形成知识
请用一阶谓词知识表示法表示下列知识（1）所有的人都喜欢的一种游戏（2）对于所有自然数，均有x+y>x（3）某些人对某些食物过敏（4）不存在最大的整数解：
人工智能基础——什么是智能（智能的特征）
智能的概念：智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、脑科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今任然没有完全了解。
不过生成了以下几种学派：1.思维理论：认为智能是思维的核心。2.知识阈值理论：认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度，认为智能就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。3.进化理论。
综合以上各种观点，可以认为：智能是知识与智力的综合，其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。
智能的特征：1.具有感知能力能够感知外界，从而获取知识。2.具有记忆和思维能力记忆用于存储思维所产生的知识，思维用于对信息的处理，是获取知识以及运用知识求解问题的根本途径。思维又可分为逻辑思维、形象思维、以及顿悟思维。逻辑思维：串行的，表现为一个线性过程形象思维：主要依据直觉顿悟思维：突然出现的想法。3.具有学习能力通过与环境的作用不断学习。4.具有行为能力行为能力就是信息的输出，对外界的变化做出反应。
人工智能题目集（二）
我们要做的是让你可以搜索到
1.什么是知识？它有哪些特性？有哪几种分类方法？
定义：人们对自然现象的认识和从中总结出来的规律、经验。
特性：相对正确性、不确定性、可表示性和可利用性。
分类方法：
（1）按知识的作用范围分为：常识性知识和领域性知识；
（2）按知识的作用及表示分为：事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识；
（3）按知识的确定性分为：确定知识和不确定知识；
（4）按人类思维及认识方法分为：逻辑性知识和形象性知识。