推理方法綜述

1、智能控制導(dǎo)論大作業(yè) 學(xué)院：電子工程學(xué)院專業(yè)：智能科學(xué)與技術(shù) 推理方法綜述一、推理的定義：推理是人類求解問題的主要思維方法。所謂推理就是按照某種策略從已有事實和知識推出結(jié)論的過程。通過一個或幾個被認(rèn)為是正確的陳述、聲明或判斷達(dá)到另一真理的行動，而這真理被相信是從前面的陳述、聲明或判斷中得出的直接推理。二、推理方式及其分類：1.演繹推理、歸納推理、默認(rèn)推理(1) . 演繹推理：一般個別演繹推理是從全稱判斷推出特稱判斷或單稱判斷的過程，即從一般到個別的推理。最常用的形式是三段論法。 例如： 1）所有的推理系統(tǒng)都是智能系統(tǒng)； 2）專家系統(tǒng)是推理系統(tǒng)； 3）所以，專家系統(tǒng)是智能系統(tǒng)。(2) . 歸納推理

2、: 個別一般是從足夠多的事例中歸納出一般性結(jié)論的推理過程，是一種從個別到一般的推理過程，分為完全歸納推理，又稱為必然性推理，不完全歸納推理，又稱為非必然性推理。例如：(3) . 默認(rèn)推理：默認(rèn)推理又稱缺省推理，它是在知識不完全的情況下假設(shè)某些條件已經(jīng)具備所進(jìn)行的推理。 例如： 2.確定性推理、不確定性推理如果按推理時所用的知識的確定性來分，推理可分為確定性推理與不確定性推理。（1） 確定性推理（精確推理）。如果在推理中所用的知識都是精確的，即可以把知識表示成必然的因果關(guān)系，然后進(jìn)行邏輯推理，推理的結(jié)論或者為真，或者為假，這種推理就稱為確定性推理。（如歸結(jié)反演、基于規(guī)則的演繹系統(tǒng)等）（2） 不確

3、定性推理(不精確推理)。在人類知識中，有相當(dāng)一部分屬于人們的主觀判斷，是不精確的和含糊的。由這些知識歸納出來的推理規(guī)則往往是不確定的?；谶@種不確定的推理規(guī)則進(jìn)行推理，形成的結(jié)論也是不確定的，這種推理稱為不確定推理。 (在專家系統(tǒng)中主要使用的方法)。例如：3.單調(diào)推理、非單調(diào)推理如果按推理過程中推出的結(jié)論是否單調(diào)增加，或者說推出的結(jié)論是否越來越接近最終目標(biāo)來劃分，推理又可分為單調(diào)推理與非單調(diào)推理。（1） 單調(diào)推理。（基于經(jīng)典邏輯的演繹推理）是指在推理過程中隨著推理的向前推進(jìn)及新知識的加入，推出的結(jié)論呈單調(diào)增加的趨勢，并且越來越接近最終目標(biāo)。(演繹推理是單調(diào)推理。)（2） 非單調(diào)推理。（默認(rèn)推理

4、是非單調(diào)推理）是指在推理過程中隨著推理的向前推進(jìn)及新知識的加入，不僅沒有加強(qiáng)已推出的結(jié)論，反而要否定它，使得推理退回到前面的某一步，重新開始。(一般是在知識不完全的情況下進(jìn)行的)例如：4.啟發(fā)式推理、非啟發(fā)式推理如果按推理中是否運用與問題有關(guān)的啟發(fā)性知識，推理可分為啟發(fā)式推理和非啟發(fā)式推理。（1） 啟發(fā)式推理。如果在推理過程中，運用與問題有關(guān)的啟發(fā)性知識，如解決問題的策略、技巧及經(jīng)驗等，以加快推理過程，提高搜索效率，這種推理過程稱為啟發(fā)式推理。如A、A*等算法。（2） 非啟發(fā)式推理。如果在推理過程中，不運用啟發(fā)性知識，只按照一般的控制邏輯進(jìn)行推理，這種推理過程稱為非啟發(fā)式推理。(推理效率較低，

5、容易出現(xiàn)“組合爆炸”問題。)例如：三、推理的控制策略：主要是指推理方向的選擇、推理時所用的搜索策略及沖突解決策略等。一般推理的控制策略與知識表達(dá)方法有關(guān) (產(chǎn)生式系統(tǒng)) ?；谝?guī)則的演繹推理1、 推理方向：用于確定推理的驅(qū)動方式。分為正向推理(由已知事實出發(fā))、反向推理(以某個假設(shè)目標(biāo)作為出發(fā)點)和正反向混合推理(正向推理和反向推理相結(jié)合).系統(tǒng)組成: 知識庫（KB）+初始事實和中間結(jié)果的數(shù)據(jù)庫（DB）+ 推理機(jī)(1).正向推理（事實驅(qū)動推理）:已知事實結(jié)論基本思想：正向推理又稱數(shù)據(jù)驅(qū)動推理，是按照由條件推出結(jié)論的方向進(jìn)行的推理方式，它從一組事實出發(fā)，使用一定的推理規(guī)則，來證明目標(biāo)事實或命題的

6、成立。一般的推理過程是先向綜合數(shù)據(jù)庫提供一些初始已知事實，控制系統(tǒng)利用這些數(shù)據(jù)與知識庫中的知識進(jìn)行匹配，被觸發(fā)的知識，將其結(jié)論作為新的事實添加到綜合數(shù)據(jù)庫中。重復(fù)上述過程，用更新過的綜合數(shù)據(jù)庫中的事實再與知識庫中另一條知識匹配，將其結(jié)論更新至綜合數(shù)據(jù)庫中，直到?jīng)]有可匹配的新知識和不再有新的事實加入到綜合數(shù)據(jù)庫中為止。然后測試是否得到解，有解則返回解，無解則提示運行失敗。實現(xiàn)正向推理需要解決的問題：確定匹配（知識與已知事實）的方法。按什么策略搜索知識庫。沖突消解策略。特點：正向推理簡單，易實現(xiàn)，但目的性不強(qiáng)，效率低。(2).逆向推理（目標(biāo)驅(qū)動推理）：以某個假設(shè)目標(biāo)作為出發(fā)點。 基本思想：選定一個

7、假設(shè)目標(biāo)。尋找支持該假設(shè)的證據(jù)，若所需的證據(jù)都能找到，則原假設(shè)成立；若無論如何都找不到所需要的證據(jù)，說明原假設(shè)不成立的；為此需要另作新的假設(shè)。主要優(yōu)點：不必使用與目標(biāo)無關(guān)的知識，目的性強(qiáng)，同時它還有利于向用戶提供解釋。主要缺點：起始目標(biāo)的選擇有盲目性。實現(xiàn)逆向推理需要解決的問題：如何判斷一個假設(shè)是否是證據(jù)？當(dāng)導(dǎo)出假設(shè)的知識有多條時，如何確定先選哪一條？ 一條知識的運用條件一般都有多個，當(dāng)其中的一個經(jīng)驗證成立后，如何自動地?fù)Q為對另一個的驗證？特點：目的性強(qiáng)，利于向用戶提供解釋，但選擇初始目標(biāo)時具有盲目性，比正向推理復(fù)雜。(3).混合推理正反向混合推理：（1）先正向后逆向：先進(jìn)行正向推理，幫助選擇

8、某個目標(biāo)，即從已知事實演繹出部分結(jié)果，然后再用逆向推理證實該目標(biāo)或提高其可信度；（2）先逆向后正向：先假設(shè)一個目標(biāo)進(jìn)行逆向推理，然后再利用逆向推理中得到的信息進(jìn)行正向推理，以推出更多的結(jié)論。 (4).雙向推理雙向推理：正向推理與逆向推理同時進(jìn)行，且在推理過程中的某一步驟上“碰頭”的一種推理。2、搜索策略:推理時要反復(fù)用到知識庫中的規(guī)則，而知識庫中的規(guī)則又很多，這樣就存在著如何在知識庫中尋找可用規(guī)則的問題(代價小,解好). 可以采用各種搜索策略有效地控制規(guī)則的選取.3、沖突解決策略：在推理過程中，系統(tǒng)要不斷地用數(shù)據(jù)庫中的事實與知識庫中的規(guī)則進(jìn)行匹配，當(dāng)有一個以上規(guī)則的條件部分和當(dāng)前數(shù)據(jù)庫相匹配時

9、，就需要有一種策略來決定首先使用哪一條規(guī)則，這就是沖突解決策略。沖突解決策略實際上就是確定規(guī)則的啟用順序。 （1）專一性排序(條件部分更具體的規(guī)則)（2）規(guī)則排序(規(guī)則編排順序)（3）數(shù)據(jù)排序(所有條件按優(yōu)先級次序編排起來)（4）就近排序(最近使用的規(guī)則優(yōu)先)（5）上下文限制(在某種上下文條件下)（6）按匹配度排序(計算這兩個模式的相似程度)（7）按條件個數(shù)排序(條件少的優(yōu)先)不確定性推理：1、概率方法概率推理就是由給定的變量信息來計算其它變量的概率信息的過程。假設(shè)給定證據(jù)集合E為變量集合Y的子集，其中變量取值用e表示，即E=e，此時若希望計算條件概率的值，即在給定證據(jù)變量取值后求變量的概率，

10、這個過程被稱為概率推理。在基于概率的不確定推理中，概率一般解釋為專家對證據(jù)和規(guī)則的主觀信任度。對概率推理起著支撐作用的是Bayes公式。Bayes公式用于不確定推理的一個原始條件是：已知前提E的概率P（E）和H的先驗概率P（H），并已知H成立時E出現(xiàn)的條件概率P（E|H）。推理的目的是推出H的后驗概率P（H|E） 。如果有多個證據(jù)E1，E2，.，Em和多個結(jié)論H1，H2，.，Hn，并且每個證據(jù)都以一定程度支持結(jié)論，則 此時，只要已知Hj的先驗概率P（Hj）及Hi成立時證據(jù)E1，E2，.， Em出現(xiàn)的條件概率P（E1|Hj），P（E2|Hj），.，P（Em|Hj），就可利用上述計算出在E1 ， E2，.，Em出現(xiàn)的情況下的條件概率P（Hi|E1，E2，.，Em）。2、模糊推理方法從不精確的前提集合中得出可能的不精確結(jié)論的推理過程，又稱近似推理。在人的思維中，推理過程常常是近似的。例如，人們根據(jù)條件語句（假言）“若西紅柿是紅的”，則西紅柿是熟的”和前提（直言）“西紅柿非常紅”，立即可得出結(jié)論“西紅柿非常熟”。這種不精確的推理不可能用經(jīng)典的二值邏輯或多值邏輯來完成。人類思維判斷的基本形式