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1、第三章产生式系统产生式系统概述产生式系统工作原理产生式系统控制策略产生式系统与图搜索产生式系统评价产生式系统(ProductionSystem):美国数学家Post1943年提出.产生式(Production):前件-->后件产生式系统的组成:产生式规则库(知识库)动态数据库(工作存储器,综合数据库)推理机(控制器,规则解释器)AI系统中最普遍被采用的系统结构形式.3.1产生式系统概述产生式产生式系统的基本结构控制系统规则库动态数据库医疗产生式系统控制系统规则库IF发烧then感冒IF发烧and头痛then感冒I
2、F头痛and嗓子痛then感冒IF发烧and胸闷then肺炎……动态数据库发烧头痛胸闷产生式规则的逻辑推理模式是假言推理和三段论推理B（结论）A→B(大前提)A（小前提）产生式规则证据事实产生式规则推理逻辑3.2产生式系统的工作原理工作周期:匹配,选择,执行三个阶段组成模式匹配规则库冲突消解推理控制冲突集规则触发规则执行动态数据库冲突消解策略按匹配成功次序选择:优先选择最先匹配成功的规则.按优先权选择:优先选择优先权最高的规则.按详细程度选择:优先选择前提部分描述最详细的规则.按执行次序选择:优先选择最近执行的规
3、则.按新事实选择:优先选择与数据库中最新事实有关的规则.按是否使用过选择:优先选择没有使用过的规则.3.3产生式系统控制策略搜索策略:不可撤回策略,回朔策略冲突消解策略：推理方式:正向推理,反向推理,正反向混合正向推理规则的一般形式:P1-->P2;P2-->P3正向推理:正向使用规则的推理过程.从初始状态(初始事实/数据)到目标状态(目标条件)的状态图搜索过程.又称数据驱动,自底向上,前向,正向连推理.正向推理算法:无信息,启发式正向推理举例:动物分类正向推理正向推理算法一(无信息搜索)Step1:将初始事实置
4、入动态数据库;Step2:用动态数据库中的事实匹配/测试目标条件,若满足,则推理成功,结束.Step3:用规则库中各规则的前提匹配动态数据库中事实,将匹配成功的规则组成冲突规则集;Step4:若冲突规则为空,则运行失败,退出.Step5:将冲突规则集中各规则的结论加入动态数据库,或者执行其动作,ToStep2;正向推理算法一(启发式搜索)Step1:将初始事实置入动态数据库;Step2:用动态数据库中的事实匹配/测试目标条件,若满足,则推理成功,结束.Step3:用规则库中各规则的前提匹配动态数据库中事实,将匹配
5、成功的规则组成冲突规则集;Step4:若冲突规则为空,则运行失败,退出.Step5:用某种冲突消解策略,选出一条规则;Step6:将所选规则的结论加入动态数据库,或者执行其动作,ToStep2;反向推理规则的一般形式:P1-->P2;P2-->P3反向推理:反向使用规则的推理过程.从目标状态(目标条件)到初始状态(初始事实/数据)的与或图解搜索过程.又称目标驱动,自顶向下,后向,反向连推理.反向推理算法:无信息,启发式反向推理举例:动物分类反向推理反向推理算法Step1:将初始事实置入动态数据库,目标条件置入目标
6、链;Step2:若目标链为空,则推理成功,结束.Step3:取出目标链中第一个目标,用动态数据库中的事实与其匹配,若匹配成功,ToStep2;Step4:用规则集中的各规则的结论同目标匹配,成功则将第一个匹配成功且未用过的规则的前提作为新目标,取代父目标加入到目标链,ToStep3;Step5:若目标是初始目标,则推理失败,退出.Step6:将该目标的父目标移回目标链,取代该目标及其兄弟目标,ToStep3;4产生式系统举例——动物分类问题动物分类产生式系统R1:有奶-->哺乳动物;R2:毛发-->哺乳动物;R3
7、:羽毛-->鸟;R4:会飞,生蛋-->鸟;R5:哺乳动物,有爪,有犬齿,目盯前方-->食肉动物;R6:哺乳动物,食肉-->食肉动物;R7:哺乳动物,有蹄-->有蹄动物;R8:有蹄动物,反刍食物-->偶蹄动物;R9:食肉动物,黄色褐,黑色条纹-->老虎;R10:食肉动物,黄褐色,黑色斑点-->金钱豹;R11:有蹄动物,长腿,长脖子,黄色褐,有暗斑点-->长颈鹿;R12:有蹄动物,长腿,白色,黑色条纹-->斑马;R13:鸟,不会飞,长腿,长脖子,黑白色-->鸵鸟;R14:鸟,不会飞,会游泳,黑白色-->企鹅;R15:
8、鸟,善飞,不怕风浪-->海鸥;初始事实:f1:有毛f2:食肉f3:黄褐色f4:有黑色条纹目标条件:该动物是什么?动物分类正向推理树老虎食肉动物哺乳动物有毛发食肉黄褐色有黑色条纹R2R6R9动物分类反向推理树老虎食肉动物哺乳动物有毛发食肉黄褐色有黑色条纹R2R6R9有奶目盯前方有犬齿有爪R5产生式系统推导过程举例规则库1.IF衣服是湿的AND天气晴朗THEN在户外晾晒衣服2
