知識表示（knowledge representation）就是將人類知識形式化或者模型化。
知識表示的目的是能夠讓計算機存儲和運用人類的知識。已有知識表示方法大都是在進行某項具體研究時提出來的，有一定的針對性和局限性，目前已經(jīng)提出了許多知識表示方法。
常用的有：產(chǎn)生式表示法、框架表示法、狀態(tài)空間表示法

產(chǎn)生式表示法

產(chǎn)生式表示法又稱為產(chǎn)生式規(guī)則（production rule）表示法。“產(chǎn)生式”這一術(shù)語是由美國數(shù)學(xué)家波斯特（E.Post）在1943年首先提出來的，如今已被應(yīng)用于多領(lǐng)域，成為人工智能中應(yīng)用最多的一種知識表示方法。

一、產(chǎn)生式

產(chǎn)生式通常用于表示事實、規(guī)則以及它們的不確定性度量，適合于表示事實性知識和規(guī)則性知識。

1、確定性規(guī)則的產(chǎn)生式表示

確定性規(guī)則的產(chǎn)生式表示的基本形式是：

或者

其中，P是產(chǎn)生式的前提，用于指出該產(chǎn)生式是否可用的條件；Q是一組結(jié)論或操作，用于指出當(dāng)前提P所指示的條件滿足時，應(yīng)該得出的結(jié)論或應(yīng)該執(zhí)行的操作。整個產(chǎn)生式的含義是：如果前提P被滿足，則結(jié)論Q成立或執(zhí)行Q所規(guī)定的操作。
例如：

r4： IF 動物會飛 AND 會下蛋 THEN 該動物是鳥

就是一個產(chǎn)生式。其中，r4是該產(chǎn)生式的編號；“動物會飛AND會下蛋”是前提P；“該動物是鳥”是結(jié)論Q。

2、不確定性規(guī)則的產(chǎn)生式表示

不確定性規(guī)則的產(chǎn)生式表示的基本形式是：

或者：

例如，在專家系統(tǒng)MYCIN中有這樣一條產(chǎn)生式：

IF 本微生物的染色斑是革蘭氏陰性，本微生物的形狀呈桿狀，病人是中間宿主 THEN 該生物是綠膿桿菌 （0.6）

它表示當(dāng)前提中列出的各個條件都得到滿足時，結(jié)論“該生物是綠膿桿菌”可以相信的程度為0.6。這里，用0.6表示知識的強度。

3、確定性事實的產(chǎn)生式表示

確定性事實一般用三元組表示

（對象，屬性，值）

或者

（關(guān)系，對象1，對象2）

例如：
“老李年齡是40歲”表示為（Li，Age，40）；
“老李和老王是朋友”表示為（Friend，Li，Wang）

4、不確定性事實的產(chǎn)生式表示

不確定性事實一般用四元組表示

（對象，屬性，值，置信度）

或者

（關(guān)系，對象1，對象2，置信度）

例如：
“老李年齡很可能是40歲”表示為（Li，Age，40，0.8）；
“老李和老王不大可能是朋友”表示為（Friend，Li，Wang，0.1），這里用置信度0.1表示可能性比較小。

產(chǎn)生式又稱為規(guī)則或產(chǎn)生式規(guī)則；產(chǎn)生式的“前提”有時又稱為“條件”“前提條件”“前件”“左部”等；其“結(jié)論”部分有時稱為“后件”或“右部”等。

二、產(chǎn)生式系統(tǒng)

把一組產(chǎn)生式放在一起，讓它們互相配合、協(xié)同作用，一個產(chǎn)生式生成的結(jié)論可以供給另一個產(chǎn)生式作為已知事實使用，以求得問題的解，這樣的系統(tǒng)稱為產(chǎn)生式系統(tǒng)。
一般來說，一個產(chǎn)生式系統(tǒng)由規(guī)則庫、綜合數(shù)據(jù)庫、控制系統(tǒng)（推理機）三部分組成。它們之間的關(guān)系如下圖所示。

1、規(guī)則庫

用于描述相應(yīng)領(lǐng)域內(nèi)知識的產(chǎn)生式集合稱為規(guī)則庫。
顯然，規(guī)則庫是產(chǎn)生式系統(tǒng)求解問題的基礎(chǔ)。因此，需要對規(guī)則庫中的知識進行合理的組織和管理，檢測并排除冗余及矛盾的知識，保持知識的一致性。采用合理的結(jié)構(gòu)形式，可使推理避免訪問那些與求解當(dāng)前問題無關(guān)的知識，從而提高求解問題的效率。

2、綜合數(shù)據(jù)庫

綜合數(shù)據(jù)庫又稱為事實庫、上下文、黑板等，用于存放問題的初始狀態(tài)，原始證據(jù)、推理中得到的中間結(jié)論及最終結(jié)論等信息。當(dāng)規(guī)則庫中某條產(chǎn)生式的前提可與綜合數(shù)據(jù)庫的某些已知事實匹配時，該產(chǎn)生式就被激活，并把它推出的結(jié)論放入綜合數(shù)據(jù)庫中作為后面推理的已知事實。顯然，綜合數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容是不斷變化的。

3、推理機

推理機由一組程序組成，除了推理算法，還控制整個產(chǎn)生式系統(tǒng)的運行，實現(xiàn)對問題的求解。粗略地說，推理機要做以下幾項工作：
1）推理
按一定的策略從規(guī)則庫中選擇與綜合數(shù)據(jù)庫中的已知事實進行匹配。所謂匹配是指把規(guī)則的前提條件與綜合數(shù)據(jù)庫中的已知事實進行比較，如果兩者一致或者近似一致且滿足預(yù)先規(guī)定的條件，則稱匹配成功，相應(yīng)的規(guī)則可被使用；否則稱為匹配不成功。
2）沖突消解
如果匹配成功的規(guī)則可能不止一條，稱為“發(fā)生了沖突”。此時，推理機必須調(diào)用相應(yīng)的解決沖突的策略進行消解，以便從匹配成功的規(guī)則中選出一條執(zhí)行。
3）執(zhí)行規(guī)則
如果某一規(guī)則的右部是一個或多個結(jié)論，則把這些結(jié)論加入綜合數(shù)據(jù)庫中：如果規(guī)則的右部是一個或多個操作，則執(zhí)行這些操作。對于不確定性知識，在執(zhí)行每一條規(guī)則時還要按一定的算法計算結(jié)論的不確定性程度。
4）檢查推理終止條件
檢查綜合數(shù)據(jù)庫中是否包含了最終結(jié)論，決定是否停止系統(tǒng)運行。

三、產(chǎn)生式系統(tǒng)的特點

產(chǎn)生式適合于表達具有因果關(guān)系的過程性知識，是一種非結(jié)構(gòu)化的知識表示方法。產(chǎn)生式表示法既可表示確定性知識，又可表示不確定性知識；即可表示啟發(fā)式知識，又可表示過程性知識。目前，已建造成功的專家系統(tǒng)大部分用產(chǎn)生式來表達其過程性知識。
用產(chǎn)生式表示具有結(jié)構(gòu)關(guān)系的知識很困難，因為它不能把具有結(jié)構(gòu)關(guān)系的事物間的區(qū)別與聯(lián)系表示出來。

四、總結(jié)

產(chǎn)生式通常用于表示事實、規(guī)則以及它們的不確定性度量。
產(chǎn)生式不僅可以表示確定性規(guī)則，還可以表示各種操作、規(guī)則、變換、算子、函數(shù)等；不僅可以表示確定性知識，而且還可以表示不確定性知識。
一個產(chǎn)生式系統(tǒng)由規(guī)則庫、綜合數(shù)據(jù)庫、推理機三部分組成。產(chǎn)生式系統(tǒng)求解問題的過程是一個不斷地從規(guī)則庫中選擇可用規(guī)則與綜合數(shù)據(jù)庫中的已知事實進行匹配的過程，規(guī)則的每一次成功匹配都使綜合數(shù)據(jù)庫增加了新內(nèi)容，并朝著問題的解決方向前進了一步。這一過程稱為推理，是專家系統(tǒng)中的核心內(nèi)容。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的知识表示的方法（1）——产生式表示法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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