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一、概述

确定性推理是人工智能经典三大基本技术（知识表示、推理、搜索策略）之一。

推理是人类求解问题的主要思维方法，智能系统的推理过程实际上是一个思维过程。

为方便记忆和回顾，根据个人学习，总结人工智能基础知识和思维导图形成系列。

二、重点内容 三、思维导图

四、重点知识笔记 1. 推理基本知识 1.1 推理的基本概念

推理是按照某种策略从已有事实和知识推出结论的过程。

医疗诊断专家系统为病人诊治疾病就是一次推理过程

推理的基本任务是从一种判断推出另一种判断。

1.2 推理的分类

人类的思维方式有多种，相应的有多种推理方式。推理从不同的角度有不同的分类方式

1.2.1 按推出新判断的途径分类

1） 演绎推理：从一般到个别的推理。

演绎推理中最常用的形式是三段论法。

三段论由三个判断组成：

2） 归纳推理：从个别到一般的推理

从足够多的个别实例归纳出一般性结论。

归纳推理是人类思维活动中最基本、最常用的一种推理形式。

3） 默认推理（缺省推理）：知识不完全的情况下，假设某些条件已经具备

已知：A,B,C,D成立，可以得出结论成立。

默认推理：A,B,C成立，得出结论。（在没有证据证明D不成立时，默认假设D成立）

1.2.2 按所用知识确定性分类 1.2.3 按推理过程中的单调性

人类的推理过程通常都是非单调的。

非单调推理示例：

1.2.4 按推理过程是否运用启发性知识分类 1.3 推理的控制策略 1.3.1 推理方向 正反向混合推理根据初始事实进行正向推理，帮助提出假设反向推理进一步寻找支持假设的证据反复1-2步骤

正向推理易实现、目的性不强，效率低。

逆向推理目的性强，起始假设目标的选择具有盲目性。

正反向混合推理集中了正向推理和反向推理的优点，但其控制策略相对复杂。

1.3.2 搜索策略

从知识库寻找可用规则的策略。

常用的有：

启发式搜索 1.3.3 冲突解决策略

已知事实与知识库中规则匹配的三种情况：

多种匹配成功需要进行冲突消解。

常用冲突解决策略：

2. 自然演绎推理 2.1 基本概念

从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑中的推理规则推出结论的过程

2.2 推理规则

最基本规则是三段论推理：

优缺点同谓词逻辑

3. 归纳演绎推理

归纳演绎推理是基于谓词演算、归结原理的。

归结原理的思想为反证法：

P⇒Q，当且仅当P∧¬Q⇔F。即Q为P的逻辑结论，当且仅当P∧¬Q是不可满足的。

具体步骤为：

子句集、化简方法及归结原理知识如下：

3.1 子句集及谓词公式化简 3.1.1 基本定义

如果P，一定Q，记作P⇒Q，即P为Q的前提。

对于定义域D，P与Q的值都相同，则称P和Q时等值的，记作P⇔Q。

3.1.2 谓词公式的化简

步骤如下：

消去连接词“→”和“↔” 减少否定符号的辖域(把否定符号移到紧靠谓词的位置上) 变量标准化(使不同量词约束的变量有不同的名字) 消去存在量词(消去∃) 若存在量词位于一个或多个全称量词的辖域内 化为前束范式(所有量词都移到公式的左边) 化为Skolem标准形 略去全称量词 消去合取词 子句变量标准化（子句中不出现重名变量） 3.2 鲁滨逊归结原理

归结就是不断对子句求合取的过程。

3.3 归结演绎推理的归结策略

归结演绎推理实际上是从子句集中不断寻找可进行归结的子句对，并通过对这些子句对的归结，最终得出一个空子句的过程。

个人总结，部分内容进行了简单的处理和归纳，如有谬误，希望大家指出，持续修订更新中。

修订历史版本见：