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目录
第一章　绪论
第二章　搜索技术
第三章　知识表示
第四章　推理技术
第五章　机器学****br/>第六章　计算智能
第七章　数据挖掘
第八章 智能体技术
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推理的基本概念
消解原理
规则演绎系统
产生式系统
定性推理
不确定性推理
非单调推理
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推理的基本概念
推理的定义
从初始证据出发，按某种策略不断应用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理。
在人工智能系统中，推理是由程序实现的，称为推理机。
已知事实和知识是构成推理的两个基本要素。
事实又称为证据，用以指出推理的出发点及推理时应该使用的知识。
知识是使推理得以向前推进，并逐步达到最终目标的依据。
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推理的基本概念
推理方式及其分类
（1） 按推出结论的途径来划分，推理可分为：
演绎推理（deductive resoning）：是从全称判断推导出单称判断的过程，即由一般性知识推出适合某一具体情况的结论。一般到个别。
归纳推理（inductive resoning）：是从足够多的事例中归纳出一般性结论的推理过程。个别到一般。
默认推理（default resoning）：是在知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。
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推理的基本概念
推理方式及其分类
（2） 按推理时所用的知识的确定性来划分，推理可分为：
确定性推理：是指推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假，没有第三种情况出现。
不确定性推理：是指推理时所用的知识与证据不都是确定的，推出的结论也是不确定的。
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推理的基本概念
推理方式及其分类
（3） 按推理过程中推出的结论是否越来越接近最终目标来划分，推理可分为：
单调推理：是指在推理过程中随着推理向前推进及新知识的加入，推出的结论越来越接近最终目标。
非单调推理：是指在推理过程中由于新知识的加入，不仅没有加强已推出的结论，反而要否定它，使推理退回到前面的某一步，然后重新开始。
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推理的基本概念
推理方式及其分类
（4） 按推理中是否运用与推理有关的启发性知识来划分，推理可分为：
启发性推理：是指在推理过程中运用与推理有关的启发性知识。
非启发性推理：是指在推理过程中未运用与推理有关的启发性知识。
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推理的基本概念
推理的方向
（1）正向推理
是以事实作为出发点的一种推理。
基本思想：从用户提供的初始已知事实出发，在知识库KB中找出当前可适用的知识，构成可适用知识集KS，然后按某种冲突消解策略从KS中选出一条知识进行推理，并将推出的新事实加入到数据库中作为下一步推理的已知事实，此后再在KB中选取可适用的知识进行推理，如此重复这一过程，直到求得了问题的解或者知识库中再无可适用的知识为止。
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推理的基本概念
推理的方向
（2）逆向推理
是以某个假设目标为出发点的一种推理。
基本思想：首先选择一个假设目标，然后寻找支持该假设的证据，若需的证据都能找到，则说明原假设是成立的；若无论如何都找不到所需的证据，则说明原假设不成立，为此需要另作新的假设。
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推理的基本概念
推理的方向
（3）混合推理
正向推理具有盲目、效率低等缺点，推理过程中可能会推出许多与问题无关的子目标。逆向推理中，若提出的假设目标不符合实际，也会降低系统效率。可以把正向推理与逆向推理结合起来，使其各自发挥自己的优势，取长补短。这种既有正向推理又有逆向推理称为混合推理。
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