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类型智能控制基础全册配套最完整精品课件2.ppt

  • 上传人(卖家):罗嗣辉
  • 文档编号:1731266
  • 上传时间:2021-09-21
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    关 键  词:
    智能 控制 基础 配套 完整 精品 课件
    资源描述:

    1、 授课时间 教材 参考文献 网络资料 考核方法 教材: 智能控制技术,易继锴、 侯媛彬编著,北京:北京工业 大学出版社,1999,第1版。 参考文献: 1. 智能控制,刘金锟编著,北京:电子工业 出版社,2009,第2版; 2. 模糊控制神经控制和智能控制论,李士勇 编著,哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1998, 第2版; 3. 智能控制理论与技术,孙增圻等编著,北 京:清华大学出版社,南宁:广西科学技术出 版社,1997,第1版。 考核方式: 包括试卷成绩及平时成绩两大部分: 试卷成绩比例:70% 平时成绩:30% (考勤、课堂作业、提问) 考核方式: 注:注:一次考勤不到平时成绩扣一次考勤

    2、不到平时成绩扣5分;迟到分;迟到 扣扣2分;分; 替考勤者和被替者平时成绩替考勤者和被替者平时成绩 记为记为0分;三次考勤不到者,平时成分;三次考勤不到者,平时成 绩记绩记0分;课堂作业视完成程序给分;分;课堂作业视完成程序给分; 提问视问题难度、回答情况加减一定提问视问题难度、回答情况加减一定 的分数;踊跃回答问题且回答正确者的分数;踊跃回答问题且回答正确者 有加分。有加分。 智能控制基础 第一章第一章 智能控制概述智能控制概述 第二章第二章 知识的表示知识的表示 第三章第三章 分级递阶控制分级递阶控制 第四章第四章 遗传算法遗传算法 第五章第五章 神经网络控制神经网络控制 第六章第六章 模

    3、糊控制模糊控制 第七章第七章 专家控制专家控制 第八章第八章 仿人控制仿人控制 第一章 智能控制概述 1.1 智能控制的基本概念 1.2 智能控制的特性 1.3 智能控制系统的类型 1.4 智能控制的发展概况 1.1 智能控制的基本概念 1.1.1 什么是智能控制 1.1.2 智能控制的研究对象 1.1.1 什么是智能控制 智能:能有效地获取、传递、处理、 再生和利用信息,从而在任意给定的 环境下成功地达到预定目的的能力。 思考题:智能是什么?何种情况下需要智能? 研究智能理论与技术的目的,是要 设计制造出具有高度智能水平的人 工系统(智能系统),以便在那些必 要的场合能够用人工系统替代人去

    4、执行各种任务。 Curiosity 蛟龙号蛟龙号 智能控制:是应用人工智能的理论 与技术和运筹学的优化方法,并将 其同控制理论方法与技术相结合, 在未知环境下,仿效人的智能,实 现对系统的控制。 IC=AIACOR 人工智能AI 智能控制IC 运筹学OR 自动控制AC Artificial Intelligence 一个知识处理系统,具有记忆、 学习、信息处理、形式语言、 启发式推理等功能。 Operation Research 一种定量优化方法,如线性规划、 网络规划、调度、管理、优化决 策和多目标优化方法等。 Automatic Control 描述系统的动力学特性, 是一种动态反馈。 I

    5、ntelligent control 智能控制智能控制是一类无需(或仅需尽可能少的) 人的干预就能够独立地驱动智能机器实 现其目标的自动控制。 智能控制智能控制是智能机器自主地实现目标的过 程。 智能控制智能控制是研究与模拟人类智能活动信 息传递与处理的规律。 从工程控制角度看: 智能信息智能信息智能反馈智能反馈智能决策智能决策 智能控制智能控制 1.1.2 智能控制的研究对象 无精确数学模型 不满足苛刻的线性化假设 无法解决建模问题 传统控制系统可靠性低 实际系统的复杂性、非线性、实际系统的复杂性、非线性、 时变性等时变性等 假设与实际不吻合假设与实际不吻合 对复杂的和包对复杂的和包 含不确

    6、定性的含不确定性的 控制过程控制过程 为提高性能,使传统控制复杂为提高性能,使传统控制复杂 化,并增加了设备投资化,并增加了设备投资 传统控制: 模型论=不精确模型+固定控制算法 缺乏灵活性和应变能力 难控制复杂系统 智能控制: “控制论” = 控制理论 + 人工智能 改变控制策略去适应对象的复杂性 和不确定性 1.2 智能控制的特性 1.2.1 智能控制系统的一般结构 1.2.2 智能控制系统的主要功能 1.2.3 智能控制系统的特征模型 1.2.1 智能控制系统的一般结构 广广 义义 对对 象象 感知信息处理感知信息处理规划规划/控制控制 认认 知知 执行器执行器各种传感器各种传感器 通常

    7、意义下的控制对 象和所处的外部环境 将传感器传递的分级的和不完 全的信息加以处理,并在学习 过程中不断加以辨识、整理和 更新,以获得有用的信息 包括:不完全任务描述、 任务协调、混合知识表示。 接受和储存知识、经验和 数据,分析推理,做出行 动的决策并送至规划和控 制部分 系统的核心,根据给定任务的要求、 反馈信息及经验知识,进行自动搜 索、推理决策、动作规划,最终产 生具体的控制作用,经常规控制器 和执行机构作用于控制对象 1.2.2智能控制系统的主要功能特征 1.2.2 智能控制系统的主要功能 学习能力 适应性 容错性 鲁棒性 组织功能 实时性 人机协作 系统对一个未知环境提供的信息进 行

    8、识别、记忆、学习,并利用积累 的经验进一步改善自身性能的能力。 在经历某种变化后,变化后的系统 性能应优于变化前的系统性能。 系统应具有适应受控对象动力特性变化、 环境变化和运行条件变化的能力。 可看成是不依赖模型的自适应估计。 系统对各类故障应具有自诊断、 屏蔽和自恢复的功能。 系统性能应对 环境干扰和不 确定性因素不 敏感。 对于复杂任务和分散的传感信息 具有自组织和协调功能,使系统 具有主动性和灵活性。 智能控制器可在任务要求范围 内自行决策,主动采取行动。 系统应具有相当的在线实时 响应能力。 系统具有友好的人 -机界面。 1.2.3 智能控制系统的特征模型 特征模型:是对系统动态特性

    9、的 一种定性与定量相结合的描述。是 针对问题求解和控制指标的不同要 求,对系统动态信息空间的一种划 分。 智能控制系统的特征模型 0 21 ee e e eefi 上述特征表明,系统正处于受扰动的作用, 以较大的速度偏离目标值的状态。其中参 数为阈值。 智能控制系统的特征模型 特征记忆:是指智能控制器对一 些特征信息的记忆。反映控制前期 决策与控制的效果。 如:误差出现的极值、误差极值之间的 时间间隔、误差的过零速度等。 智能控制系统的特征模型 特征记忆:有利于有效地利用控制 的储存容量,消除冗余。可构成判 断系统稳定性的特征模型,也可作 为智能控制系统稳定性监控的依据。 智能控制系统的特征模

    10、型 控制决策模态:是当前特征状态 和特征记忆量与输出信息之间的某 种定量或定性的映射关系。如: :IF 前提条件 THEN 结论或动作 1.3 智能控制系统的类型 1.3.1 按系统构成原理分类 1.3.2 按系统结构分类 1.3.3 按系统实现功能分类 1.3.1 按系统构成原理分类 分级递阶智能控制系统 专家控制系统 模糊控制系统 神经网络控制系统 基于规则的仿人智能控制系统 集成智能控制系统 组合智能控制系统 由组织级、协调级和执行级组成; 遵循“精度递增,智能递减”; 组织级起主导作用,应用人工智能; 协调级起桥梁作用; 执行级进行高精度控制 分级递阶智能控制系统 组织级 协调级 执行

    11、级 精 度 智 能 分为专家控制器和专家控制系统; 应用于故障诊断、过程控制等; 工程控制论与专家系统的结合。 专家控制系统 实现基于自然语言描述规则的控制; 可替代、改进非线性控制器; 由知识库、模糊化、模糊推理和反模 糊化组成。 模糊控制系统 基于仿生学研究人脑; 由控制效果作为评价函数引导学习。 能充分逼近任意非线性特性,分布式 并行处理机制,自学习和自适应能力,数 据融合能力,适合于多变量系统,可硬件 实现。 神经网络控制系统 不是研究被控对象,而是控制器本身; 概括和总结人的控制经验和技巧; 使控制器模仿控制专家的功能行为。 仿人智能控制系统 将几种智能控制方法或机理融合在一起; 模

    12、糊神经控制系统; 基于遗传算法的模糊控制系统; 模糊专家系统。 集成智能控制系统 将模糊系统转换为对 应的神经网络,从而 提高整个系统的学习 能力和表达能力。 针对模糊规则的不变 性,基于遗传算法的 优化搜索,使模糊推 理规则能根据实际情 况作出相应变化。 模拟人类专家,运用 不太完善的知识体系, 给出尽可能准确的解 答和提示。 将智能控制与常规控制模式组合起来; PID模糊控制器; 自组织模糊控制器 基于神经网络的自适应控制系统。 组合智能控制系统 获取互补特性,以获 得人类、人工智能和 控制理论的紧密结合 的智能控制系统。 直接智能控制系统 间接智能控制系统 分级递阶智能控制系统 集散智能

    13、控制系统 1.3.2 按系统结构分类 智能控制器对象 re u y 直接智能控制系统 y 直接控制器对象 re u 智能控制器 间接智能控制系统 智能自适应控制系统 智能自组织控制系统 智能自学习控制系统 智能自修复控制系统 1.3.3 按系统实现功能分类 智能自适应控制系统智能自适应控制系统(间接间接) y 变结构控制器对象 re u 智能推理 与决策 智能辨识 与估计 智能自适应控制系统 传统的自适应控制 根据对象IO,能在 线辨识出对象不断 变化的参数与结构 通过智能推理与决策不断改变直 接控制器的结构与参数,以达到 满意的控制效果 智能自学习控制系统智能自学习控制系统(间接间接) 智能

    14、自学习控制系统 基本控制器 未知对象 re u y 智能控制器 学习模块 智能辨识 与估计 20世纪60年代,傅京孙 先生提出:学习是使系 统做适应性的变化,从 而在下次完成相同或类 似任务时效果更好。 自学习:可以是完全未知情况下,或 变化比较巨大/显著 自适应:有一定先验知识下的自学习 智能自组织控制系统 智能自组织控制系统智能自组织控制系统(间接间接) y 基本控制器 未知对象 re u 自组织模块 智能辨识 与估计 根据被控对象的要求、 特性、环境信息,把已 有的控制单元和连接工 具组成一个满足性能要 求的新控制器。 智能自修复控制系统 在系统运行过程中,能够自动诊断并 排除故障。 1

    15、.4 智能控制的发展概况 经典控制论 现代控制论 智能控制论 研究对象、研究重点、形成时间、 理论基础、分析方法、核心装置、应用 经典控制论 线性定常系统 SISO 20世纪20年代末诞生、40-50年代成形 调节器 传递函数法/频域 反馈控制 现代控制论 线性/具有一定非线性/分布参数系统 MIMO 20世纪50-60年代诞生、60-70年代成形 状态空间法/时域 最优/随机/自适应 智能控制论 20世纪80年代成形 智能算子/多级控制 大系统理论/智能控制理论 智能机器 复杂非线性系统 1991-1991-至今至今 发展期发展期 形成期形成期 萌芽期萌芽期19701970以前以前 1970

    16、-19791970-19791980-19901980-1990 萌芽期(1970以前) 控制系统具有初步的智能和一定的适应性, 比如模型参考自适应控制。 1965年普渡大学的傅京孙(Fu, K. S.)教 授把人工智能引入到控制技术中,提出将 人工智能的启发式推理规则用于学习控制 系统的思想和方法。 1966年Mendel将人工智能用于飞船控制 系统的设计并首先提出“人工智能控制” 的概念。 1967年Leondes和Mendel开始首先使用 “智能控制”一词。 形成期(1970-1979) 1971年傅京孙从控制论的角度进一步总结了 人工智能技术与自适应、自组织、自学习控 制之间的关系,正

    17、式提出智能控制是人工智 能技术与控制理论的交叉的“二元论”思想。 1974年Mamdani教授把模糊理论用于控制 领域,把扎德教授提出的IFTHEN型模糊 规则用于模糊推理,再把这种推理用于蒸汽 机的自动控制。 1977年Saridis全面地论述了从反馈控制到最 优控制、随机控制以及自适应控制、自组织 控制、学习控制,最终向智能控制发展的过 程,提出了智能控制是人工智能、运筹学、 自动控制相交叉的“三元论”思想以及分级 递阶的智能控制系统框架。 发展期(1980-1990) 1982年Hopfield网络和BP算法提出为一直处于低 潮的人工神经网络研究注入了新的活力,掀起了神 经网络控制研究和

    18、应用的新高潮。 1984年瑞典著名学者K. J. Astrom在他的论文“专 家控制”中,将人工智能中的专家系统技术引入控 制系统,形成了专家控制系统(ECS)。 1985年,在Saridis等人的倡议下,在美国纽约州的 Troy召开了第一次智能控制学术讨论会,此后不久 在IEEE的控制系统学术会议上成立了智能控制专业 委员会,标志着智能控制作为一个新的学科分支正 式被控制界所公认。 1987年1月在美国费城由IEEE控制系统学会和计算 机学会联合召开了第一次智能控制国际会议。此后, 每年举行一次全球智能控制研讨会,形成了智能控 制的研究热潮。 新的发展阶段(1990-至今) 1992年美国国

    19、家自然科学基金会和电力研 究院联合发出“智能控制”研究项目倡议 书。 1993年美国IEEE控制系统学会智能控制专 业委员会成立专家小组,专门探讨“智能 控制”的含义。 1993年中国自动化协会在北京召开了第一 届全球华人智能控制与智能自动化大会。 1995年在天津召开了首届中国智能自动化 学术会议暨智能自动化专业委员会成立大 会。 思考题:智能控制与传统控制的联系?思考题:智能控制与传统控制的联系? 核心在高层; 对实际环境或过程决策和规划; 需采用符号信息处理、启发式程序设 计、知识表示、自动推理和决策等; 不再是单一数学模型,而是基于知识 的非数学广义模型。 参考文献: (1)李少远,席

    20、裕庚,陈增强,袁著祉。 智能控制的新进展(I)。控制与决策,2000, 15(1):15 (2)李少远,席裕庚,陈增强,袁著祉。 智能控制的新进展(II)。控制与决策,2000, 15(2):136140 第二章 智能控制的知识工程基础 2.1 引言引言 2.2 知识的基本概念知识的基本概念 2.3 知识的表示知识的表示 2.4 知识的获取知识的获取 2.5 知识的处理知识的处理 符号信息处理、启发式程序设计、知识符号信息处理、启发式程序设计、知识 表示、自动推理、机器学习和决策表示、自动推理、机器学习和决策 智能控制研究需采用的相关技术:智能控制研究需采用的相关技术: 对实际环境或过程进行组

    21、织,即决策和对实际环境或过程进行组织,即决策和 规划,实现广义问题求解。规划,实现广义问题求解。 智能控制的核心任务:智能控制的核心任务: 2.1 引言引言 2.2 知识的基本概念 2.2.1 什么是知识什么是知识 2.2.2 知识的分类知识的分类 人类智能活动是人类智能活动是 获取和运用知识获取和运用知识 计算机要有智能计算机要有智能 就必须有知识就必须有知识 知识必须要存储知识必须要存储 到计算机到计算机 2.2.1 什么是知识 知识是人们在长期生活、社会实知识是人们在长期生活、社会实 践、科学研究和实验中积累起来的对践、科学研究和实验中积累起来的对 客观世界的认识和总结,然后将实践客观世

    22、界的认识和总结,然后将实践 中获得的信息关联在一起,也就构成中获得的信息关联在一起,也就构成 了知识。了知识。 简言之,知识是把有关信息关简言之,知识是把有关信息关 联在一起所形成的信息结构。联在一起所形成的信息结构。 应用最多的关联形式是应用最多的关联形式是“IF- THEN”形式,它反映了信息间的形式,它反映了信息间的 某种因果关系。某种因果关系。 知识、规则、数据、信息之间的关系 智能活动:是人类获取知识并智能活动:是人类获取知识并 运用知识的过程。运用知识的过程。 知识:是智能的基础。知识:是智能的基础。 人类大量人类大量 的的 要使计算机具有智能要使计算机具有智能 的话,就必须使计算

    23、的话,就必须使计算 机具有获取知识和运机具有获取知识和运 用知识的能力用知识的能力 知识、规则、数据、信息之间的关系 规则:把关联起来的知识称为规则。规则:把关联起来的知识称为规则。 事实或原子事实:把不与其他信息关事实或原子事实:把不与其他信息关 联的信息称为事实或原子事实。联的信息称为事实或原子事实。 数据:描述客观事物的属性、数量、位数据:描述客观事物的属性、数量、位 置以及相互关系。是信息的载体和表示。置以及相互关系。是信息的载体和表示。 它可以是数,也可以是字符串。它可以是数,也可以是字符串。 信息:是数据在特定场合下的具体含义,信息:是数据在特定场合下的具体含义, 或是数据的语义。

    24、或是数据的语义。 知识、规则、数据、信息之间的关系 同一个数据在不同的场合同一个数据在不同的场合 可能代表不同的信息可能代表不同的信息 同一个信息在不同的场合同一个信息在不同的场合 也可以用不同的数据表示也可以用不同的数据表示 要使计算机具有智能,模拟人的智要使计算机具有智能,模拟人的智 能活动,就必须使它有知识。而知识只能活动,就必须使它有知识。而知识只 有用适当的模式表示出来才能存储到计有用适当的模式表示出来才能存储到计 算机中去。算机中去。 知识的基本属性有:真理性、相对性、知识的基本属性有:真理性、相对性、 相容性、不完全性、模糊性、可表达性、相容性、不完全性、模糊性、可表达性、 可存

    25、储性、可传递性和可处理性。可存储性、可传递性和可处理性。 2.2.2 知识的分类 共性知识共性知识 (常(常 识性知识)识性知识) 个性知识个性知识 (领(领 域性知识)域性知识) 按知识的使用范围分类按知识的使用范围分类 按知识的功能分类按知识的功能分类 按知识的确定性分类按知识的确定性分类 按知识结构及表现形式分类按知识结构及表现形式分类 过程性知识过程性知识 事实性知识事实性知识 (描述性知识描述性知识) 控制性知识控制性知识确定性知识确定性知识 不确定性知识不确定性知识 逻辑型知识逻辑型知识 形象型知识形象型知识 数学、物理数学、物理 控制理论控制理论 这是温控装置这是温控装置 不精确

    26、不精确 真、假真、假 正处于升温过程正处于升温过程 开大蒸气阀开大蒸气阀 人类经验人类经验 树树 2.3 知识的表示 知识必须以适当的形式表示出知识必须以适当的形式表示出 来才便于在计算机中存储、检索、来才便于在计算机中存储、检索、 使用和修改等。使用和修改等。 知识的表示 知识表示是一种计算机可接受的知识表示是一种计算机可接受的 对人类智能行为的描述。它是一种符对人类智能行为的描述。它是一种符 号模型的约定,将人类知识通过一个号模型的约定,将人类知识通过一个 符号模型映射到计算机中。符号模型映射到计算机中。 知识表示法(知识表示模式/技术) 状态空间状态空间 表表 示示 法法 一阶谓词一阶谓

    27、词 逻辑表示逻辑表示 法法 时序逻辑表时序逻辑表 示法示法 产生式表产生式表 示法示法 语义网络表语义网络表 示法示法 Petri网络表网络表 示示 法法 定性模型知定性模型知 识表示法识表示法 可视知识模可视知识模 型表示法型表示法 神经网络知神经网络知 识表示法识表示法 不确定性不确定性 (模糊)知(模糊)知 识表示法识表示法 . 框架表框架表 示法示法 2.3.1 状态空间表示法 状态、操作和状态空间的概念状态、操作和状态空间的概念 状态空间图示法状态空间图示法 状态、操作和状态空间的概念 状态:描述某些事物中各不同事物间状态:描述某些事物中各不同事物间 的差异,而引入的一种最小变量的有

    28、的差异,而引入的一种最小变量的有 序组合。序组合。 状态、操作和状态空间的概念 12 , , , n Qqqq 其中,其中, 是状态变量,用于表示事物是状态变量,用于表示事物 的某一特征,也可称为特征量。如:的某一特征,也可称为特征量。如: 脸像、指纹。脸像、指纹。 i n q 状态、操作和状态空间的概念 操作:能够引起状态中某些分量发生变化,操作:能够引起状态中某些分量发生变化, 从而使一个状态转移为另一个状态。从而使一个状态转移为另一个状态。 ( )/( ) i f Qf q 状态、操作和状态空间的概念 状态空间:描述全部可能状态及其相状态空间:描述全部可能状态及其相 互关系的三重序元互关

    29、系的三重序元。 S S是事物可能的初始状态集合是事物可能的初始状态集合 F F是操作集合是操作集合 G G是可能的目标状态集合是可能的目标状态集合 状态空间图示法 用右向图来表示状态空间。用右向图来表示状态空间。 状态空间图示法 把状态集合映射为结点集合。把状态集合映射为结点集合。 操作所引起的状态转移映射为标操作所引起的状态转移映射为标 注该操作的有向边。注该操作的有向边。 问题求解通过操作从初始结点到问题求解通过操作从初始结点到 目标结点寻找一条有效的途径。目标结点寻找一条有效的途径。 2.3.2 一阶谓词表示法 取值为真或假的取值为真或假的句子句子称为命题。称为命题。 (1) 125;

    30、(2) 3是是12的约数的约数; (3) 0.5是整数是整数; (4)X5. (5)今天上课点名吗?)今天上课点名吗? (6)把门关上)把门关上 (7)10000000是一个好大的数啊是一个好大的数啊! 疑问句、祈使句、感叹句、开语句都不是命题。疑问句、祈使句、感叹句、开语句都不是命题。 在命题演算中在命题演算中 ,对下述论断无法判断其正确性。,对下述论断无法判断其正确性。 “苏格拉底三段论苏格拉底三段论” : 所有的人都是要死的,所有的人都是要死的, 苏格拉底是人,苏格拉底是人, 所以苏格拉底是要死的。所以苏格拉底是要死的。 2.3.2 一阶谓词表示法 在谓词演算中在谓词演算中,命题可分为谓

    31、词和个命题可分为谓词和个 体两部分。体两部分。 谓词:用于刻划个体的性质、状态或个体谓词:用于刻划个体的性质、状态或个体 间的关系,用大写字母表示。间的关系,用大写字母表示。 个体:表示某个独立存在的事物或某个抽个体:表示某个独立存在的事物或某个抽 象的概念,用小写字母表示。象的概念,用小写字母表示。 谓词的一般形式是:谓词的一般形式是: 其中其中P是谓词,有是谓词,有n个个体个个体 , 称之为称之为n元谓词。元谓词。 1 ( ,) n P xx (1, ) i x in 例如例如:(:(1)李明是学生;)李明是学生; (2)张亮比陈华高;)张亮比陈华高; (3)陈华坐在张亮与李明之间)陈华坐

    32、在张亮与李明之间。 一阶谓词中的基本概念 基本要素基本要素:常量、变量、函数、:常量、变量、函数、 谓词、联接词、量词谓词、联接词、量词 用谓词逻辑表示状态和操作。用谓词逻辑表示状态和操作。 例:关于积木世界的问题。例:关于积木世界的问题。 基本要素 常量:具体的特定的个体常量:具体的特定的个体 变量:抽象的、泛指的个体变量:抽象的、泛指的个体 函数:由其他事物所确定的事物函数:由其他事物所确定的事物 联接词联接词:联接谓词的逻辑符号:联接谓词的逻辑符号 量词量词:分为全称量词和存在量词:分为全称量词和存在量词 一阶谓词中的联接词 :否定词(非):否定词(非)(非非P) :合取词(与):合取词

    33、(与)(P与与Q) :析取词(或):析取词(或)(P或或Q) :蕴含词(条件):蕴含词(条件)(如果如果P,则,则Q) :双蕴含词(等价):双蕴含词(等价)(P当且仅当当且仅当Q) PQP QP Q PPQ TTTT FT FTTF TT TFTF FF FFFF TT 实质蕴含实质蕴含: P PQ= Q= P P Q Q 如果拉登没死,则股市天天大涨如果拉登没死,则股市天天大涨 蕴含怪论:蕴含怪论: P P ( Q Q P P ) P P ( P P Q Q ) 如果如果P P为真,则由任何命题为真,则由任何命题Q Q可可 推出推出P P 如果如果P P为假,则为假,则P P可以蕴含任何可以

    34、蕴含任何Q Q 质疑:质疑:“任何命题蕴含真命题任何命题蕴含真命题” 证明证明 “ “2+2=5 2+2=5 蕴含蕴含 雪是白的雪是白的” 直觉:有些命题彼此无关,不能相互蕴含,实质直觉:有些命题彼此无关,不能相互蕴含,实质 蕴含没有考虑这种情况蕴含没有考虑这种情况 挑战罗素:已知:假命题挑战罗素:已知:假命题2+2=52+2=5 证明:罗素与某主教是一个人证明:罗素与某主教是一个人 罗素证明:假设罗素证明:假设 2+2=52+2=5,又,又2+2=4, 4=52+2=4, 4=5 两边减两边减1 1得:得: 3=43=4,2=32=3,1=21=2 罗素与某主教是一个人断言得证罗素与某主教是

    35、一个人断言得证 一阶谓词中的联接词 由联接词构成的谓词称为复合谓词公由联接词构成的谓词称为复合谓词公 式,联接词的优先级别是式,联接词的优先级别是 , , , ,。 一阶谓词中的量词 :全称量词,表示所有个体中的:全称量词,表示所有个体中的 全体。全体。 :存在量词,表示存在某一些。:存在量词,表示存在某一些。 x(P(x)表示对于所有个体,表示对于所有个体, 谓词谓词P(x)成立。成立。 x(P(x)表示存在某些个体,表示存在某些个体, 谓词谓词P(x)成立。成立。 位于量词后面的单个谓词或复合谓词称位于量词后面的单个谓词或复合谓词称 为量词的辖域,辖域内与量词同名的变为量词的辖域,辖域内与

    36、量词同名的变 元称为约束变元,不受约束的称为自由元称为约束变元,不受约束的称为自由 变元。变元。 用谓词表示知识时,需要先定义谓词,用谓词表示知识时,需要先定义谓词, 指出每个谓词的含义,然后用联接词把指出每个谓词的含义,然后用联接词把 有关的谓联接起来,形成一个谓词公式,有关的谓联接起来,形成一个谓词公式, 表示一个完整的意义。表示一个完整的意义。 关于积木世界的问题 BA C A C B 初始状态初始状态目标状态目标状态 关于积木世界的问题 定义谓词:定义谓词: ON(x, y):表示表示x在在y上上 CLEAR(x):表示表示x顶上是空顶上是空 的的 ONTABLE(x):表示表示x在桌

    37、子上在桌子上 HOLDING(x):表示手里拿着表示手里拿着x HANDEMPTY:表示手是空的表示手是空的 大写字母表大写字母表 示谓词示谓词 关于积木世界的问题 以上谓词中,以上谓词中,x和和y是个体,个体是个体,个体 域为域为A,B和和C。 关于积木世界的问题 初始状态初始状态QS: CLEAR(C) CLEAR(B) ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C,A) HANDEMPTY BA C 关于积木世界的问题 目标状态目标状态Qg: ONTABLE(C) ON(B,C) ON(A,B) CLEAR(A) HANDEMPTY A C B 关于积木世界的问题 操作操作1:

    38、PICKUP(x): 拿起拿起x P.D: CLEAR(x), ONTABLE(x), HANDEMPTY A: HOLDING(x) 关于积木世界的问题 操作操作2: PUTDOWN(x): 放放x在桌上在桌上 P.D: HOLDING(x) A: CLEAR(x), ONTABLE(x), HANDEMPTY 关于积木世界的问题 操作操作3: STACK(x, y): 把把x放在放在y上上 P.D: CLEAR(y), HOLDING(x) A: ON (x, y), CLEAR(x), HANDEMPTY 关于积木世界的问题 操作操作4: UNSTACK(x, y): 把把x从从y上拿开

    39、上拿开 P.D: ON (x, y), CLEAR(x), HANDEMPTY A: CLEAR(y), HOLDING(x) 关于积木世界的问题 操作序列: UNSTA CK(C, A) PUTDO WN(C) PICK UP(B) STAC K(B, C) PICK UP(A) STAC K(A, B) BA C A C B 例:设个体域是整数集合,请利用给出的谓词例:设个体域是整数集合,请利用给出的谓词 将下列命题符号化。将下列命题符号化。 N (e)N (e):e e是自然数是自然数 P (e)P (e):e e是素数是素数 Q (e)Q (e):e e是偶数是偶数 E (eE (e1

    40、 1 , e , e2 2) ):e e1 1= e= e2 2 L (eL (e1 1 , e , e2 2) ):e e1 1 e e2 2 D (eD (e1 1 , e , e2 2) ):e e1 1 e e2 2 a) a) 凡素数均为自然数。凡素数均为自然数。 x(P(x)x(P(x)N(x)N(x) b) b) 没有最大的素数。没有最大的素数。 x(P(x)x(P(x)y(P(y) y(P(y) L(L(y,xy,x) c) c) 有些自然数不是素数。有些自然数不是素数。 x(N(x)x(N(x)P(x)P(x) d) d) 并非所有的素数都不是偶数。并非所有的素数都不是偶数。

    41、 x(P(x)x(P(x)Q(x)Q(x) 一阶谓词表示法 也称一阶谓词逻辑表示法,用一也称一阶谓词逻辑表示法,用一 阶谓词逻辑表示人们在问题求解时的阶谓词逻辑表示人们在问题求解时的 逻辑演绎推理过程。逻辑演绎推理过程。 例:关于海豚的定理证明形式例:关于海豚的定理证明形式 关于海豚的定理证明形式 已知:已知: 无论什么动物,能阅读即识字无论什么动物,能阅读即识字 海豚不识字海豚不识字 某些海豚有智能某些海豚有智能 证明:某人或动物有智能却不能阅读证明:某人或动物有智能却不能阅读 关于海豚的定理证明形式 定义谓词:定义谓词: R(x): 动物动物x能阅读能阅读 L(x): 动物动物x能识字能识

    42、字 D(x): x是海豚是海豚 I(x): x有智能有智能 X是个体,域是每个人或动物是个体,域是每个人或动物 关于海豚的定理证明形式 已知:已知: F1: ( x)(R(x)L(x) F2: ( x)(D(x) L(x) F3: ( x)(D(x) I(x) G: ( x)(I(x) R(x) (F1 F2 F3) G是永真公式是永真公式 证明:证明: 将已知条件将已知条件,求证结论的反化成子句集求证结论的反化成子句集 R(x)L(x) D(y)L(y) D(a) I(a) I(z)R(z) (结论的否定)(结论的否定) L(a).2,3归结归结a/y R(a).1,6归结归结a/x R(a

    43、).4,5归结归结a/z .7,8归结归结 2.3.3 时序逻辑表示法 将时间及其次序关系引入谓词表将时间及其次序关系引入谓词表 达式之中,利用谓词逻辑的概念和方达式之中,利用谓词逻辑的概念和方 法,法, 便构成了时序逻辑知识模型。便构成了时序逻辑知识模型。 例:例:Holds (u1, t1) Holds (u2, t2) After (t2, t1) After (t3, t2) Holds (y, t3) 2.3.4 产生式表示法 又称为规则或产生式规则。通常又称为规则或产生式规则。通常 用于表示具有因果关系的知识。用于表示具有因果关系的知识。 基本形式为:基本形式为: IF P THE

    44、N Q 或或 P Q (前提条件)(前提条件)(结论或动作)(结论或动作) 产生式系统 推理机数据库 规则库 产生式系统 反映领域知识反映领域知识 一种类似于缓冲器的数据一种类似于缓冲器的数据 结构,存放问题求解过程结构,存放问题求解过程 中的各种当前信息。如初中的各种当前信息。如初 始状态、推理的中间结论、始状态、推理的中间结论、 最终结论等最终结论等 匹配、冲突解匹配、冲突解 决、操作决、操作 2.3.5 语义网络知识表示法 语义网络(语义网络(Sematic Network) 是是 通过概念及其语义关系来表达知识通过概念及其语义关系来表达知识 的一种网络图,由节点和连接节点的一种网络图,

    45、由节点和连接节点 的弧构成。其基础是一种三元组结的弧构成。其基础是一种三元组结 构(节点构(节点1、弧、节点、弧、节点2)。)。 (下层概念)(下层概念) (上层概念)(上层概念) 是一种是一种 (弧)(弧) (节点)(节点) (节点)(节点) 狗狗 狗狗 猎猎 结构(节点结构(节点1,弧,节点,弧,节点2) 节点:表示各种事物、概念、情况、节点:表示各种事物、概念、情况、 属性、动作、状态、地点等。属性、动作、状态、地点等。 弧:表示各种语义联系,指明所连接弧:表示各种语义联系,指明所连接 节点的某种关系。节点的某种关系。 语义网络除可表达事实外,还可表达规则。语义网络除可表达事实外,还可表

    46、达规则。 一条产生式规则一条产生式规则R:IF A THEN B,可表,可表 示成一个语义网络规则如下:示成一个语义网络规则如下: 当多个三元组综合在一起表达时,就可得当多个三元组综合在一起表达时,就可得 到一个语义网络。到一个语义网络。 BA R 语义网络可以描述事物间复杂的语义关系语义网络可以描述事物间复杂的语义关系 图书馆语义网络图书馆语义网络 1)分类关系)分类关系事物间类属关系事物间类属关系 张杰是一个读者,师大附中是一个单位,张杰是一个读者,师大附中是一个单位, 图书馆是一种建筑图书馆是一种建筑 2)聚集关系)聚集关系下层概念是上层概念下层概念是上层概念 的一个方面或一个部分的一个

    47、方面或一个部分 阅览室是图书馆的一部分阅览室是图书馆的一部分 3)推论关系)推论关系一个概念可由另一个一个概念可由另一个 概念推出概念推出 校园像公园推出风景美丽校园像公园推出风景美丽 4)时间、位置关系)时间、位置关系 校园在芙蓉山脚下校园在芙蓉山脚下 5)相近关系)相近关系 校园像公园校园像公园 6)属性关系)属性关系 阅览室能开放,阅览室有读者阅览室能开放,阅览室有读者 2.3.6 框架知识表示法 人工智能专家、人工智能专家、minskyminsky在在19751975年提出框架理年提出框架理 论基本观点:论基本观点: 人脑中已存储有大量事物的典型情境,人脑中已存储有大量事物的典型情境,

    48、 也就是人们对这些事物的一种认识,这些典也就是人们对这些事物的一种认识,这些典 型情境是以一个称作框架的基本知识结构存型情境是以一个称作框架的基本知识结构存 储在记忆中的。当人面临新的情境时,就从储在记忆中的。当人面临新的情境时,就从 记忆中选择一个合适的框架,这个框架是以记忆中选择一个合适的框架,这个框架是以 前记忆的一个知识空框,而其具体内容依新前记忆的一个知识空框,而其具体内容依新 的情境而改变。通过对这个空框的细节加工的情境而改变。通过对这个空框的细节加工 、修改和补充,形成对新的事物情境的认识、修改和补充,形成对新的事物情境的认识 ,而这种认识的新框架又可记忆于人脑中,而这种认识的新

    49、框架又可记忆于人脑中, 以丰富人的知识。以丰富人的知识。 举例:组装电脑,你需要了解硬件的细举例:组装电脑,你需要了解硬件的细 节,如:节,如: CPUCPU的型号,价格,的型号,价格, 硬盘,大小,硬盘,大小, 内存,大小内存,大小 显示器,型号,大小显示器,型号,大小 你的头脑中很快建立了关于计算机硬件你的头脑中很快建立了关于计算机硬件 组成的基本框架。组成的基本框架。 框架的组成:框架的组成: 一个框架由若干个一个框架由若干个“槽槽”的结构组成的结构组成 ,每一个槽又可以根据实际情况拥有,每一个槽又可以根据实际情况拥有 若干个侧面,每个侧面也可以再拥有若干个侧面,每个侧面也可以再拥有 若

    50、干个侧面。在一个框架系统中,一若干个侧面。在一个框架系统中,一 般含有多个框架,为了区别这些不同般含有多个框架,为了区别这些不同 的框架,需要分别给它们赋予不同名的框架,需要分别给它们赋予不同名 字,称为框架名。同样,对于不同的字,称为框架名。同样,对于不同的 槽和侧面也需要给予相应的槽名和侧槽和侧面也需要给予相应的槽名和侧 面名。面名。 框架的一般形式 槽名槽名1 1: 侧面名侧面名11 11: 值值111111,值,值112112 侧面名侧面名1212: 值值121121,值,值122122 槽名槽名2 2: 侧面名侧面名2121: 值值211211,值,值212212 侧面名侧面名222

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