《知识库系统》ppt课件

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1、2019/1/16,1,第9章 知识库系统,9.1知识库系统概论,2019/1/16,2,随着计算机科学技术的发展，以计算机为工具的信息处理技术经历了数值计算阶段和数据处理阶段之后，已经进入了知识管理与处理的阶段，也就是说，计算机可以像人类一样具有进行创造性思维活动的能力，即其具有智能。计算机具有智能是计算机发展史上的一个划时代的标志，意味着信息社会进入一个知识信息处理的新时代，而知识库技术将使计算机应用系统具有更多的智能。,2019/1/16,3,由于知识库是智能计算机的核心部件，同时又是其他智能信息处理系统，例如智能机器人、智能视觉、自然语言理解及专家系统的关键部件和基础，因此成为当前计算

2、机科学研究的前沿，是一门正在逐步形成和迅速发展的新兴学科。,2019/1/16,4,知识库可以看作是数据库理论研究的产物，更确切地讲，知识库是人工智能（AI）和数据库（DB）结合的产物。如果说数据库就是把数据从应用程序中分离出来交予系统程序处理，则知识库就是把知识从应用程序中分离出来，交由知识系统程序处理。从研究角度看，AI和DB技术的结合将产生未来信息系统新的基础结构，从应用角度看，两者的结合最终将产生新一代信息系统。,2019/1/16,5,DB技术对AI的意义在于帮助AI系统规模进升到实用水平，而AI技术对DB的意义体现在以DB为基础的信息系统可以增加强有力的表达和推理能力，同时，对数据

3、库理论、功能、性能和数据库技术扩展等都可以起到推进作用。,2019/1/16,6,9.1.1 知识的概念,1.数据、信息与知识 数据 数据是对事实的一种表达形式，包括数字、字符和图形。数据可以通过人工或自动化装置进行处理。 信息 信息是对人有用的，能够影响人们行为的数据。信息通过对数据加工处理而产生。 知识 知识是人类对客观规律的认识，是系统的有条理的信息。 例如，摄氏39度是一个数据，如果用来表示一个人体温，则成为一种信息；对于医生或具有保健常识的人来说，如果一个人的体温达到摄氏39度，则其正在发烧，需要及时治疗，这就称为一种知识。,2019/1/16,7,2.知识的要素 知识的要素是指构成

4、系统知识集合必须的基本知识元素，其中包括事实、概念和规则。 概念 概念给出知识的最基本内容，是知识的最底层基础，通常以名词形式出现，例如花，红色，太阳，风，雨等。,2019/1/16,8, 事实 事实是知识所表示的有关问题涉及到的事物、环境的常识性知识，如事物的分类、属性、事物之间的关系、科学事实、客观事实等。事实建立了概念之间的联系。事实是静态地为人们所共享、最低层次0层的知识，通常以“是”的形式出现。,2019/1/16,9, 规则 规则由事实组成，建立了事实间的联系。规则是有关问题中与事物的行动、动作相联系的因果关系知识，这种知识是动态的，通常以“如果则”的形式出现。例如启发式规则：如果

5、下雨，则出门带伞。,2019/1/16,10,3.知识的类型 （1）过程型知识 （2）描述型知识 事实知识 判断型知识 （3）元知识 组织知识的元知识 利用知识求解问题方向的元知识 从知识源获取知识的元知识,2019/1/16,11,9.1.2知识库 知识库管理系统和知识库系统,1.知识库 从知识存储的角度来看，知识库是知识的集合。当然，这些知识包括概念、事实与规则。由于概念一般均包含在事实内，实际上知识库中应当包含事实与规则两个部分，而仅由事实组成的知识库只能认为是广义的知识库。,2019/1/16,12,2.知识库管理系统 知识库是知识的集合，当知识以一定结构方式存储并具有一定共享性和持久

6、性，且这种集合的元素数量很大时就需要进行管理，管理知识库的计算机软件就称为知识库管理系统（knowledge base management system, KBMS）.,2019/1/16,13,知识库管理系统应当具有以下功能： 支持传统数据库管理系统的一切功能 具有一种对知识进行操纵和处理的描述性语言 这种观点是Ulman在其名著“Principle of database and knowledge system”中提出的。,2019/1/16,14,目前，一般知识库管理系统可以用如下的几个方面来刻画其特性。 （1）KBMS所管理的知识仅限于事实和规则两种。 （2）KBMS应能管理大量的

7、知识 （3）KBMS所采用语言大多用逻辑语言，即用谓词表示 （4）KBMS的核心是一个推理机制（inference engine），它完成对知识的操纵，其中包括对知识的一致性校验，知识的演绎检索。,2019/1/16,15,3.知识库系统,如果一个系统具有使用计算机所存储的知识对输入数据进行解释，生成作业假说并对其进行验证的功能，则称该系统为一个知识库系统（knowledge base system，KBS）。 按照上述知识库系统概念，知识库系统中知识，是系统本身进行推理过程中所利用的信息，而不是提供给系统使用者的信息。由此可以知道，知识库系统与数据库系统的重要区别之处在于，它并非向用户提供查

8、询的信息，而是提供根据数据输入数据信息通过知识推断而得到的结果。,2019/1/16,16,从逻辑构成上来看，知识库系统的基本组成情况如下图 所示。,2019/1/16,17,从具体资源组成上来看，知识库系统是一种资源的集成，它包括硬件、软件、信息和有关人员，具体有如下内容： 知识库及相应的存储机构 知识库管理系统及相应的机器 知识获取机构及相应的人员（包括知识工程师） 知识库管理员。,2019/1/16,18,4.知识库系统实现的关键技术, 知识表示 知识利用 知识获取,2019/1/16,19,9.1.3知识库语言,研究知识库系统十分重要的一点就是研究知识库语言，从数据库领域引进AI技术的

9、角度，对知识库语言的研究主要集中在逻辑语言上，这是因为逻辑语言接近于自然语言，具有良好表达能力与推理能力，比较符合知识库系统的要求。目前用作知识库逻辑语言的主要分两类：以Prolog和以Datalog为代表。当今国际上领先的两个知识库试验系统NAIL和NU-Prolog所使用的知识库语言都是由Datelog和Prolog扩充的。,2019/1/16,20,1.Prolog Prolag是一种基于一阶谓词的逻辑程序设计语言，它由R.Kowalskv和A.Colmerauer首先提出，它在AI和知识库的实现技术中具有重要作用。我们知道，数理逻辑的一种形式是一阶谓词演算，一阶谓词演算的一种形式是子句

10、，子句的一种形式是Horn子句。任一种子句形式描述的逻辑表达式都可以用Horn子句的形式来描述。而Prolog语言作为数据库系统中演绎推理公理系统，具有很强的逻辑描述能力和推理能力。它也使数据库系统和知识库系统两者具有共同的坚实的数学基础。,2019/1/16,21,作为一阶谓词的逻辑语言，Prolog在实现知识库中具有如下特征： 一阶谓词逻辑的语言是形式化的严格定义 一阶谓词逻辑的语言十分简单易懂 逻辑公式不需要重复表达，与不同应用无关 事实、假设、推理、查询、视图和完整性约束条件都能以基于一阶谓词逻辑的Prolog表达。,2019/1/16,22,2.Datalog Datalog语言是P

11、rolog语言的一种特殊形式，由于prolog语言是一种适应面较为广泛的通用语言，它在数据库、知识库领域中虽然也能适应，但是也存在一定的不足之处，这主要是数据库及知识库领域中具有一定的特殊性,2019/1/16,23,在知识库中，知识个数是有限的数量有限 在知识库中，一般只有知识操作而很少有计算操作操作受限 因此在实际上需要对prolog进行一定的限制，使其在知识库领域中发挥更大作用，而Datalog即是Prolog的一种适应于知识库的改进形式语言，是一种受限的Prolog语言，适用于知识库。,2019/1/16,24,9.2传统的知识表示模式,9.2.1知识表示基本概念 知识表示是指知识的符

12、号化，它包含两层含义：用给定的知识结构，按一定的原则，组织表示知识；解释所表示知识的意义。就其形式而言，知识表示就是用来组织求解某问题的一组描述约定。知识表示是人工智能和知识工程中的一个核心研究领域，是知识库有效表示知识、运用知识和管理知识的关键技术。,2019/1/16,25,知识表示方法种类繁多，分类标准不尽相同，通常由直接表示、逻辑表示、产生式规则表示、语义网络表示、框架表示、脚本方法、过程表示、组合型知识表示方法、面向对象表示方法等，其中主要的知识表示方法及其彼此间联系如下图 所示。,2019/1/16,26,2019/1/16,27,9.2.2知识的谓词逻辑表示,在知识库中目前大都采

13、用“概念-事实-规则”三级层次的知识构造体系。这种体系的知识表示方法也很多，在人工智能和知识工程领域学科中知识表示方法已经成为一个专门领域。由于谓词逻辑本身的很好的一些基本特点，当前的知识库系统中一般采用谓词逻辑表示方法。,2019/1/16,28,尽管其他知识表示方法各有千秋，但由于谓词逻辑表示方法简单，比较适合于知识库中的知识构造体系，具有较强的推理能力和相对较好的理论基础，在知识库系统中被广泛采用而作为一种主要的知识表示方法。,2019/1/16,29,在谓词逻辑表示的知识构造体系中，概念、事实与规则可分别用个体（或变元）、谓词与谓词公式表示，它们可使知识表示具有统一的结构模式，以后还可

14、以将谓词进一步改造成某种具有结构简单的称为Hom逻辑的统一标准形式。,2019/1/16,30,9.2.3知识的产生式表示,产生式知识表示方法也称为产生式规则知识表示方法。由于该表示方法是建立在因果关系基础之上，可以方便的描述事实、规则和进行不确定性度量。,2019/1/16,31,1.事实的表示 事实可以看作是断言一个语言变量的值或者多个语言变量间关系的陈述句。 一般用三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）k来表示事实，其中对象就是语言变量。如果考虑不确定性就变化为用四元组（对象，属性，值，不确定度量值）来表示。这种表示在机器内部的实现就是一张表。 例如 对事实“老李今年40岁”

15、即为（李，年龄，40），而“老赵和老张是同学”即为（同学，张，李）。,2019/1/16,32,2.规则的表示 规则表示是事物间的因果关系，以“if condition then action”的单一形式表示，其中condition部分成为前件，而action部分成为后件。 产生式的一般形式为前件、后件。前件部分通常是一些事实的合取与析取，而后件通常是某一事实。如果考虑不确定性，则需要另附加可信度量值。,2019/1/16,33,在自然界的各种知识单元中存在着大量的因果关系，这些因果关系转化为前件和后件，用产生式规则表示非常方便。产生式规则与逻辑蕴含式非常相似，当逻辑蕴含式 十 产生式的一种特

16、殊形式，只能表示确定性的知识，其值只能是真或是假，在使用谓词逻辑中的蕴含式的匹配规则必须是精确的。,2019/1/16,34,3.产生式系统结构 专家系统多是以产生式表示知识，将一组产生式放在一起，让它们相互匹配，协同工作，一个产生式的结论可以供另一个产生式作为前件使用，以这种方式求解的系统就称为产生式系统。一个一般的产生式系统如图9-4所示，有知识库和推理机组成，而知识库又由数据库和规则库组成。,2019/1/16,35,2019/1/16,36,9.2.4知识的语义网络表示,语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的知识表达方式。从结构上来看，语义网络一般是由一些最基本的语义单元组成。这些最基本的语义单元被称为语义基元，这些语义基元是由有向图表示的三元组（结点1，弧，结点2），如下图所示。,2019/1/16,37,2019/1/16,38,其中，结点表示实体，代表各种事物、概念、情况、属性、状态、事件、动作等；弧是有方向和有标注的，方向体现了结点所代表的实体的