人工智能：确定性推理
一，推理的基本概念
(1)什么是推理
通过运用已掌握的知识，找出其中蕴含的事实或归纳出新的知识，这一过程通常称为推理。因此，从智能技术的角度来说，所谓推理就是按照某种策略由已知判断推出另一种判断的思维过程。
二，推理方法及其分类
（1）按推理的逻辑基础分类
<1>演绎推理
演绎推理是从已知的一般性知识出发，推出蕴含在这些知识中的适合于某种个别情况的结论。它是一种由一般到个别的推理方法，其核心是三段论。常用的三段论由一个大前提、一个小前提和一个结论3个部分组成。其中，大前提是已知的一般性知识或推理过程得到的判断；小前提是关于某种具体情况或某个具体实例的判断；结论是由大前提推出的，并且适合于小前提的判断。
<2>归纳推理
归纳推理是从一类事物的大量特殊事例出发，推出该类事物的一般性结论。
完全归纳推理是指在进行归纳时需要考察相应事物的全部对象，并根据这些对象是否都具有某种属性来推出该类事物是否具有此种属性
不完全归纳推理是指在进行归纳时只考察了相应事物的部分对象，就得出了关于该事物的结论。
枚举归纳推理是指在进行归纳时，如果已知某类事物的部分对象具有某种属性，且没有遇到相反的情况，则可推出该类事物的全部对象都具有此种属性
<3>演绎推理和归纳推理的区别
演绎推理与归纳推理是两种完全不同的推理。演绎推理是在已知领域内的一般性知识的前提下，通过演绎求解一个具体问题或者证明一个给定的结论。这个结论实际上早已蕴含在一般性知识的前提中，演绎推理只不过是将其解释出来，因此它不能增殖新知识。
在归纳推理中，所推出的结论是没有包含在前提内容中的。这种由个别事物或现象推出一般性知识的过程是增殖新知识的过程。
（2）按所用知识的确定性分类
（3）按推理过程的单调性分类
二，正向推理
三，逆行推理
逆向推理是一种以某个假设目标作为出发点的理方法，也称为目标驱动推理或逆同链推理。其基本思想是：首先根据问题求解的要求，将要求证的目标（称为假设）构成一个假设集，然后从假设集中取出一个假设对其进行验证，检查该假设是否在综合数据库中，是否为用户认可的事实。当该假设在数据库中时，该假设成立，若此时假设集为空，则成功退出；若假设不在综合数据库中，但可被用户证实为原始证据时，将该假设放人综合数据库，此时若假设集为空，则成功退出；若假设可由知识库中的一个或多个知识导出，则将知识库中所有可以导出该假设的知识构成一个可用知识集，并根据冲突消解策略，从可用知识集中取出一个知识，将其前提中的所有子条件都作为新的假设放人假设集。重复上述过程，直到假设集为空时成功退出，或假设集非空但可用知识集为空时失败退出为止。
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