人工智能概述

问题求解的基本原理

知识表示

基于逻辑问题的求解方法

不确定知识的表示和推理

专家系统

知识获取和知识学习

自然语言处理系统

问答和实践

 

 

    

 

知识获取与机器学习  实例学习方法(1)


      归纳推理是由特殊到一般的推理。这种归纳推理有下面几种:

      ·把常量变成变量

       1:SUIT(c1,clubs)SUIT(c2,clubs)∧SUIT(c3,clubs)=>FLUSH(c1,c2,c3)

        例2:SUIT(c1,spades)SUIT(c2,spades)∧SUIT(c3,spades)=>FLUSH(c1,c2,c3)

       上面两个正例中1式表示三张梅花牌同花,2式表示三张黑桃牌同花,我

们可以把常量clubs和spades换成变量x(表示任意花色),就归纳出下面这

条假设规则:SUIT(c1,X)SUIT(c2,X)∧SUIT(c3,X)=>FLUSH(c1,c2,c3)      

      ·省略条件

     例如下面规则在将clubs化为变量x时还要省略所有的RaNK谓词。

       SUIT(c1,clubs)RaNK(c1,3)SUIT(c2,clubs)∧RaNK(c2,5) =>FLUSH(c1,c2,c3)

     ·增加选择项

      由下例可看出可通过增加析取项而得到归纳推理。

     例1:RaNK(c1,J)=>FacE(c1)

      例2:RaNK(c1,K)=>FacE(c1)

      例3:RaNK(c1,Q)=>FacE(c1)

      得到规则:RaNK(c1,J)∨RaNK(c1,Q)∨RaNK(c1,K)=>FacE(c1)

      ·曲线拟合

       曲线拟合适用于数值问题的归纳。

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