論人工智能中的機器學(xué)習(xí)

1、人工智能中的機器學(xué)習(xí)第 PAGE 9 頁 共 NUMPAGES 9 頁學(xué)羅詩雨 序號（40） 信息學(xué)院 08自動化班學(xué) 號 1408821011445 成績： 評語： 信息學(xué)院人工智能能及其應(yīng)用用課程設(shè)設(shè)計題目： 人工智能能中機器學(xué)習(xí)習(xí)與應(yīng)用 作 者者 羅詩雨 班 級 自動08-1BF 班系 別 信息學(xué)院院 專 業(yè) 自動化完成時間 20111-6-12 目錄TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _Toc295942656 摘要： PAGEREF _Toc295942656 h 22 HYPERLINK l _Toc295942657 關(guān)鍵字 PAGE

2、REF _Toc295942657 h 22 HYPERLINK l _Toc295942658 引言： PAGEREF _Toc295942658 h 22 HYPERLINK l _Toc295942659 1. 機器器學(xué)習(xí)系統(tǒng)統(tǒng)的定義【1】 PAGEREF _Toc295942659 h 3 HYPERLINK l _Toc295942660 2機器學(xué)學(xué)習(xí)的發(fā)展展以及意義義【2】 PAGEREF _Toc295942660 h 3 HYPERLINK l _Toc295942661 3機器學(xué)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的的基本模型型【3】【5】 PAGEREF _Toc295942661 h 4 HYPER

3、LINK l _Toc295942662 4機器學(xué)學(xué)習(xí)的分類類與應(yīng)用【4】 PAGEREF _Toc295942662 h 5 HYPERLINK l _Toc295942663 （1）機械械式學(xué)習(xí) PAGEREF _Toc295942663 h 5 HYPERLINK l _Toc295942664 （2）指導(dǎo)導(dǎo)式學(xué)習(xí) PAGEREF _Toc295942664 h 5 HYPERLINK l _Toc295942665 （3）歸納納學(xué)習(xí)。 PAGEREF _Toc295942665 h 5 HYPERLINK l _Toc295942666 （4）類比比學(xué)習(xí) PAGEREF _Toc295

4、942666 h 6 HYPERLINK l _Toc295942667 （5）基于于解釋學(xué)習(xí)習(xí) PAGEREF _Toc295942667 h 6 HYPERLINK l _Toc295942668 5結(jié)論 PAGEREF _Toc295942668 h 8 HYPERLINK l _Toc295942669 6參考文文獻(xiàn) PAGEREF _Toc295942669 h 8人工智能中中機器學(xué)習(xí)習(xí)與應(yīng)用摘要：人工工智能（Artiificiial IIntellligeence），是是研究、開開發(fā)用于模模擬、延伸伸和擴展人人的智能的的理論、方方法、技術(shù)術(shù)及應(yīng)用系系統(tǒng)的一門門技術(shù)科學(xué)學(xué)。人工智智能

5、的發(fā)展展，對現(xiàn)代代社會的進(jìn)進(jìn)步有著重重要意義，本文重點研究的是人工智能中機器學(xué)習(xí)（machine learning）這一部分，機器學(xué)習(xí)是人工智能中一個重要的研究領(lǐng)域，一直受到人工智能以及認(rèn)知心理學(xué)家的的普遍關(guān)注，促進(jìn)機器學(xué)習(xí)的研究，對于人工智能的發(fā)展有著不可估量的作用。關(guān)鍵字：人人工智能、機器學(xué)習(xí)習(xí)、計算機、信息化、未來引言：科學(xué)學(xué)技術(shù)日新新月異，信信息化時代代已經(jīng)來臨臨。而信息息化的進(jìn)一一步發(fā)展，必必須有智能能技術(shù)的進(jìn)進(jìn)一步支持持。自19956年Darttmoutth學(xué)會正正式提出“人工智能能”一詞以來來，人工智智能領(lǐng)域吸吸引了無數(shù)數(shù)研究人員員為之奉獻(xiàn)獻(xiàn)才智。機機器學(xué)習(xí)(Machhine L

6、earrningg)是研究究計算機怎怎樣模擬或或?qū)崿F(xiàn)人類類的學(xué)習(xí)行行為，以獲獲取新的知知識或技能能，重新組組織已有的的知識結(jié)構(gòu)構(gòu)使之不斷斷改善自身身的性能。它是 HYPERLINK /view/2949.htm 人工工智能的核核心，是使使計算機具具有智能的的根本途徑徑，其應(yīng)用用遍及人工工智能的各各個領(lǐng)域。1. 機器器學(xué)習(xí)系統(tǒng)統(tǒng)的定義【11】學(xué)習(xí)是人類類具有的一一種重要智智能行為，但但究竟什么么是學(xué)習(xí)，長長期以來卻卻眾說紛紜紜。社會學(xué)學(xué)家、邏輯輯學(xué)家和心心理學(xué)家都都各有其不不同的看法法。至今，還還沒有統(tǒng)一一的“機器器學(xué)習(xí)”定定義，而且且也很難給給出一個公公認(rèn)的和準(zhǔn)準(zhǔn)確的定義義。比如，Laangl

7、eey（19996) 定義的機機器學(xué)習(xí)是是“機器學(xué)學(xué)習(xí)是一門門人工智能能的科學(xué)，該該領(lǐng)域的主主要研究對對象是人工工智能，特特別是如何何在經(jīng)驗學(xué)學(xué)習(xí)中改善善具體算法法的性能”。（Maachinne leearniing iis a scieence of tthe aartifficiaal. TThe ffieldds mmain objeects of sstudyy aree arttifaccts, speccificcallyy alggoritthms thatt impprovee theeir pperfoormannce wwith expeeriennce.）Mittchel

8、ll（19997 ）在在其著作Machhine Learrningg中定義義機器學(xué)習(xí)習(xí)是提到，“機器學(xué)習(xí)習(xí)是對能通通過經(jīng)驗自自動改進(jìn)的的計算機算算法的研究究”。（MMachiine LLearnning is tthe sstudyy of compputerr alggoritthms thatt impprovee auttomatticallly tthrouugh eexperriencce.）AAlpayydin（22004）同同時提出自自己對機器器學(xué)習(xí)的定定義，“機機器學(xué)習(xí)是是用數(shù)據(jù)或或以往的經(jīng)經(jīng)驗，以此此優(yōu)化計算算機程序的的性能標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)?！保∕Machiine llearnning

9、 is pprogrrammiing ccompuuterss to optiimizee a pperfoormannce ccriteerionn usiing eexampple ddata or ppast expeeriennce.） 盡管如如此，為了了便于進(jìn)行行討論和估估計學(xué)科的的進(jìn)展，有有必要對機機器學(xué)習(xí)給給出定義，即即使這種定定義是不完完全的和不不充分的。顧名思義義，機器學(xué)學(xué)習(xí)是研究究如何使用用機器來模模擬人類學(xué)學(xué)習(xí)活動的的一門學(xué)科科。稍為嚴(yán)嚴(yán)格的提法法是：機器器學(xué)習(xí)是一一門研究機機器獲取新新知識和新新技能，并并識別現(xiàn)有有知識的學(xué)學(xué)問。這里里所說的“機器”，指指的就是計計算機2

10、機器學(xué)學(xué)習(xí)的發(fā)展展以及意義義【2】 機器器學(xué)習(xí)是人人工智能研研究較為年年輕的分支支，它的發(fā)發(fā)展過程大大體上可分分為4個時時期第一階階段是在550年代中中葉到600年代中葉葉，屬于熱熱烈時期。第二階段段是在600年代中葉葉至70年年代中葉，被被稱為機器器學(xué)習(xí)的冷冷靜時期。第三階段段是從700年代中葉葉至80年年代中葉，稱稱為復(fù)興時時期。 機器學(xué)學(xué)習(xí)的最新新階段始于于19866年。機器器學(xué)習(xí)進(jìn)入入新階段的的重要表現(xiàn)現(xiàn)在下列諸諸方面： (1) 機器學(xué)學(xué)習(xí)已成為為新的邊緣緣學(xué)科并在在高校形成成一門課程程。它綜合合應(yīng)用心理理學(xué)、生物物學(xué)和神經(jīng)經(jīng)生理學(xué)以以及數(shù)學(xué)、自動化和和 HYPERLINK /view

11、/92404.htm 計算機科科學(xué)形成機機器學(xué)習(xí)理理論基礎(chǔ)。 (2) 結(jié)合各各種學(xué)習(xí)方方法，取長長補短的多多種形式的的集成學(xué)習(xí)習(xí) HYPERLINK /view/1446932.htm 系統(tǒng)研究究正在興起起。特別是是連接學(xué)習(xí)習(xí)符號學(xué)習(xí)習(xí)的耦合可可以更好地地解決連續(xù)續(xù)性 HYPERLINK /view/642820.htm 信號處處理中知識識與技能的的獲取與求求精問題而而受到重視視。 (3) 機器學(xué)學(xué)習(xí)與人工工智能各種種基礎(chǔ)問題題的統(tǒng)一性性觀點正在在形成。例例如學(xué)習(xí)與與問題求解解結(jié)合進(jìn)行行、知識表表達(dá)便于學(xué)學(xué)習(xí)的觀點點產(chǎn)生了通通用智能系系統(tǒng)SOAAR的組塊塊學(xué)習(xí)。類類比學(xué)習(xí)與與問題求解解結(jié)合的基

12、基于案例方方法已成為為經(jīng)驗學(xué)習(xí)習(xí)的重要方方向。 (4) 各種學(xué)學(xué)習(xí)方法的的應(yīng)用范圍圍不斷擴大大，一部分分已形成商商品。歸納納學(xué)習(xí)的知知識獲取工工具已在診診斷分類型型專家系統(tǒng)統(tǒng)中廣泛使使用。連接接學(xué)習(xí)在聲聲圖文識別別中占優(yōu)勢勢。分析學(xué)學(xué)習(xí)已用于于設(shè)計綜合合型專家系系統(tǒng)。 HYPERLINK /view/45853.htm 遺傳傳算法與強強化學(xué)習(xí)在在工程控制制中有較好好的應(yīng)用前前景。與符符號系統(tǒng)耦耦合的 HYPERLINK /view/5348.htm 神經(jīng)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接接學(xué)習(xí)將在在企業(yè)的智智能管理與與智能機器器人運動規(guī)規(guī)劃中發(fā)揮揮作用。 (5) 與與機器學(xué)習(xí)習(xí)有關(guān)的學(xué)學(xué)術(shù)活動空空前活躍。國際上除除每

13、年一次次的機器學(xué)學(xué)習(xí)研討會會外，還有有計算機學(xué)學(xué)習(xí)理論會會議以及遺遺傳算法會會議。機器學(xué)習(xí)的的意義也是是相當(dāng)重要要的：首先，機器器學(xué)習(xí)速度度驚人；其其次，機器器學(xué)習(xí)可以以把學(xué)習(xí)不不斷地延續(xù)續(xù)下去，避避免大量的的重復(fù)學(xué)習(xí)習(xí)，使知識識積累達(dá)到到新的高度度；再次，機器器學(xué)習(xí)有利利于知識的的傳播。 3機器器學(xué)習(xí)系統(tǒng)統(tǒng)的基本模模型【3】【55】一個學(xué)習(xí)系系統(tǒng)一般應(yīng)應(yīng)該有環(huán)境境，學(xué)習(xí)，知知識庫，執(zhí)執(zhí)行與評價價等四個基基本部分組組成。各個個部分之間間的關(guān)系如如下圖所示示，其中箭箭頭表示信信息的流向向。 圖1（1）：“環(huán)境”可以是外外部信息的的來源。它它將為系統(tǒng)統(tǒng)的學(xué)習(xí)機機構(gòu)提供有有關(guān)信息。系統(tǒng)通過過環(huán)境的搜

14、搜索取得外外部信息，然然后經(jīng)分析析，綜合，類類比，歸納納等思維過過程獲得知知識，并將將這些知識識存入知識識庫中。環(huán)環(huán)境可以是是系統(tǒng)的工工作對象，也也可以包括括工作對象象和外界條條件。例如如在在控制制系統(tǒng)中，環(huán)環(huán)境就是受受控的設(shè)備備或生產(chǎn)流流程。就環(huán)環(huán)境提供給給系統(tǒng)的信信息來說，信信息的水平平和質(zhì)量對對學(xué)習(xí)系統(tǒng)統(tǒng)有很大影影響。信息息的水平是是指信息的的一般性程程度，也就就是適用范范圍的廣泛泛性。學(xué)習(xí)習(xí)環(huán)節(jié)的任任務(wù)就是解解決水平差差距問題。（2）：“知識庫” 知識庫庫的形式就就是知識表表實的形式式。常用的的知識表實實方法有：特征向量量、謂詞演演算、產(chǎn)生生式規(guī)則、過程、LLISP函函數(shù)、數(shù)字字多項式

15、、語義網(wǎng)絡(luò)絡(luò)和框架。選擇知識識表實方法法要考慮下下列準(zhǔn)則：可表達(dá)性性、推理難難度、可修修改性和可可擴充性。學(xué)習(xí)系統(tǒng)統(tǒng)實質(zhì)上是是對舊知識識庫的擴充充和完善。（3）：“學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)節(jié)與執(zhí)行環(huán)環(huán)節(jié)”的目的就就是改善執(zhí)執(zhí)行環(huán)節(jié)的的行為。執(zhí)執(zhí)行環(huán)節(jié)的的復(fù)雜性、反饋和透透明度都對對學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)節(jié)有影響。復(fù)雜的任任務(wù)需要更更多的知識識。二分分分類是最簡簡單的任務(wù)務(wù)，只需一一條規(guī)則。某個玩樸樸克的程序序有約200條規(guī)則。學(xué)習(xí)系統(tǒng)統(tǒng)都要用某某種方法去去評價學(xué)習(xí)習(xí)環(huán)節(jié)推薦薦的假設(shè)。一種方法法是用獨立立的知識庫庫作這種評評價。另一一種方法是是以環(huán)境作作為客觀的的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)，系統(tǒng)判判定執(zhí)行環(huán)環(huán)節(jié)是否按按預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)工作，由由此

16、反饋信信息評價當(dāng)當(dāng)時的假設(shè)設(shè)。若執(zhí)行行環(huán)節(jié)有較較好的透明明度，學(xué)習(xí)習(xí)環(huán)節(jié)就容容易追蹤執(zhí)執(zhí)行環(huán)節(jié)的的行為。4機器學(xué)學(xué)習(xí)的分類類與應(yīng)用【44】正如人們有有各種各樣樣的學(xué)習(xí)方方法一樣，機機器學(xué)習(xí)也也有多種學(xué)學(xué)習(xí)方法。若按學(xué)習(xí)習(xí)時所用的的方法來進(jìn)進(jìn)行分類，則則機器學(xué)習(xí)習(xí)可以分為為機械式學(xué)學(xué)習(xí)、指導(dǎo)式學(xué)學(xué)習(xí)、示范例學(xué)學(xué)習(xí)、類比學(xué)習(xí)習(xí)、解釋學(xué)習(xí)習(xí)等。這是是溫斯頓在在19777年提出的的一種分類類方法。（1）機械械式學(xué)習(xí)這種學(xué)習(xí)直直接記憶環(huán)環(huán)境提供的的新知識，并并直接使用用它們，對對它們不作作任何變換換。對于記記憶學(xué)習(xí)有有兩種極端端的觀點。一種觀點點認(rèn)為，存存儲對任何何智能程序序都是必要要的、基本本的，它不

17、不是獨立的的學(xué)習(xí)過程程，不必要要專門研究究。另一種種觀點認(rèn)為為，存儲是是一個復(fù)雜雜問題，對對任何認(rèn)知知系統(tǒng)都是是必要的，因因此要詳細(xì)細(xì)研究并模模型化。一一種折衷的的觀點認(rèn)為為，一般學(xué)學(xué)習(xí)系統(tǒng)不不會只是記記憶學(xué)習(xí)，但但記憶學(xué)習(xí)習(xí)是任何學(xué)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的的一部分。Lenatt(19779)提出出一種獨特特的觀點，他他把記憶學(xué)學(xué)習(xí)看作最最低層次的的數(shù)據(jù)處理理。他劃分分的數(shù)據(jù)處處理層次如如下圖所示示。如果一一個計算結(jié)結(jié)果有普遍遍意義，就就存儲起來來。這就把把計算任務(wù)務(wù)簡化為存存取任務(wù)。記憶是簡簡化數(shù)據(jù)處處理，以空空間換取時時間的手段段。 圖2（2）指導(dǎo)導(dǎo)式學(xué)習(xí)指導(dǎo)式學(xué)習(xí)習(xí)(Leaarninng byy Be

18、iing TTold或或Learrningg by Insttructtion)。又稱為指指點學(xué)習(xí)。這時，環(huán)環(huán)境提供的的信息較抽抽象，水平平較高，學(xué)學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)把把這些信息息變換成執(zhí)執(zhí)行環(huán)節(jié)使使用的較低低水平的信信息。期間間重點是實實用化，即即為它把抽抽象的建議議轉(zhuǎn)成具體體的知識。實用化過過程類似于于自動程序序設(shè)計。前前者由建議議得到實用用的規(guī)則，后后者由程序序說明得到到程序。二二者也存在在差別。后后者要求得得到完全正正確的程序序，強調(diào)程程序的正確確性。前者者往往使用用弱方法，不不保證完全全正確。實實用化過程程有時作試試探性的假假設(shè)和近似似，只能要要求其合理理性。得到到的假設(shè)還還要經(jīng)過檢檢驗和修改

19、改。（3）歸納納學(xué)習(xí)。歸納學(xué)習(xí)是是通過從環(huán)環(huán)境中取得得若干與某某概念有關(guān)關(guān)的例子，經(jīng)經(jīng)歸納得出出一般性概概念的一種種學(xué)習(xí)方法法。在這種種學(xué)習(xí)方法法中，外部部環(huán)境(教教師)提供供的是一組組例子(正正例和反例例)，這些些例子實際際上是一組組特殊的知知識，每一一個例子表表達(dá)了僅適適用于該例例子的知識識，實例學(xué)學(xué)習(xí)就是要要從這些特特殊知識中中歸納出適適用于更大大范圍的一一般性知識識，它將覆覆蓋所有的的正例并排排除所有反反例。例如如，如果我我們用一批批動物作為為實例，并并且告訴學(xué)學(xué)習(xí)系統(tǒng)哪哪一個動物物是“馬”，哪一個個動物不是是，當(dāng)實例例足夠多時時，學(xué)習(xí)系系統(tǒng)就能一一般出關(guān)于于“馬”的概念模模型，使自自

20、己能識別別馬，并且且能把馬與與其它動物物區(qū)別開來來，這一學(xué)學(xué)習(xí)過程就就是歸納學(xué)學(xué)習(xí)。 圖3（4）類比比學(xué)習(xí)類比學(xué)習(xí)(Learrningg by Anallogy)。是獲取新新概念或新新技巧的方方法，它把把類似這些些新概念或或新技巧的的已知知識識轉(zhuǎn)換為適適于新情況況的形式。類比學(xué)習(xí)習(xí)的第一步步是從記憶憶中找到類類似的概念念或技巧，第第二步是把把它們轉(zhuǎn)換換為新形式式以便用于于新情況。例如人類類的一種學(xué)學(xué)習(xí)方式是是先由老師師教學(xué)生解解例題(先先例)，再再給學(xué)生留留習(xí)題。學(xué)學(xué)生尋找在在例題和習(xí)習(xí)題間的對對應(yīng)關(guān)系，利利用解決例例題的知識識去解決習(xí)習(xí)題中的問問題。學(xué)生生經(jīng)過一般般化歸納推推出原理，以以便以

21、后使使用。這種種類比學(xué)習(xí)習(xí)方式是人人類常用的的。問題求求解基本過過程： 1.比比較新狀態(tài)態(tài)與目標(biāo)狀狀態(tài)。 2.選選擇可以減減小這個差差異的操作作。 3.如果果前提滿足足就使用這這個操作，否否則保存新新狀態(tài)，并并用中間結(jié)結(jié)局分析解解決子問題題，以便實實現(xiàn)未滿足足的前提。 44.在解決決子問題后后，再取出出保存的狀狀態(tài)，繼續(xù)續(xù)處理原問問題。轉(zhuǎn)換換類比學(xué)習(xí)習(xí)主要有兩兩步：（5）基于于解釋學(xué)習(xí)習(xí)解釋學(xué)習(xí)（EExplaanatiion-BBasedd Leaaningg,簡稱EEBL）。起源于經(jīng)經(jīng)驗學(xué)習(xí)的的研究。550年代未未，對神經(jīng)經(jīng)元的模擬擬中發(fā)明了了用一種符符號來標(biāo)記記另一些符符號的存儲儲結(jié)構(gòu)模型

22、型，這是早早期的存儲儲塊（chhunkss）概念。在象棋大大師的頭腦腦中就保存存著在各種種情況下對對弈經(jīng)驗的的存儲塊。80年代代初，Neewelll和Rossenblloom認(rèn)認(rèn)為，通過過獲取任務(wù)務(wù)環(huán)境中關(guān)關(guān)于模型問問題的知識識，可以改改進(jìn)系統(tǒng)的的性能，cchunkks可以作作為對人類類行為進(jìn)行行模擬的模模型基礎(chǔ)。通過觀察察問題求解解過程，獲獲取經(jīng)驗cchunkks，用其其代替各個個子目標(biāo)中中的復(fù)雜過過程，可以以明顯提高高系統(tǒng)求解解的速度。由此奠定定了經(jīng)驗學(xué)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)礎(chǔ)。Mittchelll等人把把基于解釋釋的學(xué)習(xí)過過程定義為為兩個步驟驟：（1） 通過求解解一個例子子來產(chǎn)生解解釋結(jié)構(gòu)；（2）

23、對該解釋釋結(jié)構(gòu)進(jìn)行行一般化，獲獲取一般的的控制規(guī)則則。 其具體過過程如下：（1）產(chǎn)產(chǎn)生解釋。用戶輸入入實例后，系系統(tǒng)首先進(jìn)進(jìn)行問題求求解。如由由目標(biāo)引導(dǎo)導(dǎo)反向推理理，從領(lǐng)域域知識庫中中尋找有關(guān)關(guān)規(guī)則，使使其后件與與目標(biāo)匹配配。找到這這樣的規(guī)則則后，就把把目標(biāo)作為為后件，該該規(guī)則作為為前件，并并記錄這一一因果關(guān)系系。然后以以規(guī)則的前前件作為子子目標(biāo)，進(jìn)進(jìn)一步分解解推理。如如此反復(fù)，沿沿著因果鏈鏈，直到求求解結(jié)束。一旦得到到解，便證證明了該例例的目標(biāo)可可滿足，并并獲得了證證明的因果果解釋結(jié)構(gòu)構(gòu)。構(gòu)造解解釋結(jié)構(gòu)通通常有兩種種方式：一一是將問題題求解的每每一推理所所用的算子子匯集，構(gòu)構(gòu)成動作序序列作為

24、解解釋結(jié)構(gòu)；另一種是是自頂向下下的遍歷證證明樹結(jié)構(gòu)構(gòu)。前者比比較一般，略略去了關(guān)于于實例的某某些事實描描述；后者者比較細(xì)致致，每個事事實都出現(xiàn)現(xiàn)在證明樹樹中。解釋釋的構(gòu)造可可以在問題題求解的同同時進(jìn)行，也也可在問題題求解結(jié)束束后，沿著著解路徑進(jìn)進(jìn)行。這兩兩種方式形形成了邊解解邊學(xué)（LLearnning whille dooing）和和解完再學(xué)學(xué)（Leaarninng byy sollvingg）兩種方方法。（22）對得到到的解釋結(jié)結(jié)構(gòu)以及事事件進(jìn)行一一般。在這這一步，通通常采取的的辦法是將將常量轉(zhuǎn)換換為變量，即即把例子中中的某些數(shù)數(shù)據(jù)換成變變量，并略略去某些不不重要的信信息，只保保留求解所所必

25、需的那那些關(guān)鍵信信息，經(jīng)過過某種方式式的組合，形形成產(chǎn)生式式規(guī)則，從從而獲得一一般性的控控制知識。要學(xué)習(xí)目目標(biāo)概念SSafe-to-sstackk(V1,V2) 解此問題依依據(jù)下列兩兩步進(jìn)行第一步：構(gòu)構(gòu)造解釋結(jié)結(jié)構(gòu)事實知識：Onn(objj1,obbj2)Isaa(objj2,Enndtabble)Collor(oobj1,red)Coolor(obj22,bluue)Voluume(oobj1,1)Denssity(obj11,0.11) 領(lǐng)域規(guī)則：Noot(Frragille(y)Safee-to-stacck(x,y)Lighhter(x,y)Safee-to-stacck(x,y)Voluume(pp1,v11)Denssity(p1,dd1)X(v11,d1,w1)Weigght(pp1,w11)IIsa(pp1,Enndtabble)Weigght(pp1,5)Weeightt(p1,w1)Weigght(pp2,w22)(w11,w2)Lighhter(p1,pp2)然后，為證證明該例子子滿足目標(biāo)標(biāo)概念，系系統(tǒng)從目標(biāo)標(biāo)開始反向向推理，根根據(jù)知識庫庫中已有的的上述事實實和規(guī)則，分分解目標(biāo)，每每當(dāng)使用一一條規(guī)則時時，同時返返回去把該該規(guī)則應(yīng)用用到變量化化的目標(biāo)概概念上。這這樣，在生生成該例子子求解的解解釋結(jié)構(gòu)