人工智能——产生式表示法
“产生式”由美国数学家波斯特（E.POST）在1934年首先提出，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。 1972年纽厄尔和西蒙在研究人类知识模型中开发了基于规则的产生式系统。 1. 产生式的基本形式 或 IF P THEN Q 常用结构 原因à结果 示例 天下雨，地上湿 如果把冰加热到0以上，冰就会融化为水 。条件à结论 前提à操作 若能找到一根合适的杠杆，就能撬起那座大山 事实à进展 夜来风雨声，花落知多少 情况à行为 刚才开机了，意味着发出了捕获目标图像的信号 表1 产生式表示的常用结构及示例
2. 产生式系统
把一组产生式放在一起，让它们互相配合，协同作用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用，以求得问题的解决，这样的系统称为产生式系统。
图1 产生式系统
图2 产生式求解系统问题的一般步骤
3. 动物识别系统产生式推理链
设动物识别知识库中已包含识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、海鸥等7中动物15条规则。
R1：IF 某动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色 AND 身上有斑点 THEN 该动物是金钱豹
R2：IF某动物是哺乳动物 AND 是食肉动物 AND 是黄褐色 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是老虎
R3：IF 某动物是有蹄类动物 AND 有长脖子 AND 有长腿 AND 身上有暗斑点 THEN 该动物是长颈鹿
R4：IF 某动物是有蹄类动物 AND 身上有黑色条纹 THEN 该动物是斑马
R5：IF 该动物是鸟 AND有长脖子 AND 有长腿 AND不会飞 AND有黑白两色 THEN 该动物是鸵鸟
R6：IF 某动物是鸟 AND会游泳 AND不会飞 AND有黑白两色 THEN 该动物是企鹅
R7：IF 某动物是鸟 AND会游泳 AND善于飞 THEN 该动物是海鸥 R8：IF动物是哺乳动物 AND 嚼反动物 THEN 该动物是有蹄类动物 R9：IF 某动物有毛发 THEN 该动物是哺乳动物 R10：IF 某动物有奶 THEN该动物是哺乳动物 R11：IF 某动物有羽毛 THEN 该动物是鸟
R12：IF 某动物会飞 AND 会下蛋 THEN该动物是鸟 R13：IF 某动物吃肉 THEN 该动物是食肉动物
R14：IF 某动物有犬齿 AND 有爪子 AND 眼盯前方 THEN该动物是食肉动物 R15：IF 某动物是哺乳动物 AND 有蹄子 THEN该动物是有蹄类动物
图3 动物识别系统的推理链
已知 有斑点、长脖子、长腿、有奶、有蹄子 正向推理：R10-->R8-->R3
反向推理：假设R1到R7的某个结论成立，逐个与现有事实匹配
正反向混合推理：正向推理，有斑点-->豹子或长颈鹿；根据其他事实反向推理 优点 自然性 缺点 效率不高，组合爆炸 模块性 不能表达具有结构性的知识 有效性 清晰性 表1 产生式表示法的特点
4. 产生式表示法的适用范围
1) 由许多相对独立的知识元组成的领域知识，彼此间关系不密切，不存在结构关系 2) 具有经验型及不确定性的知识，而且相关领域对这些知识没有严格、统一的理论
3) 领域问题的求解过程可被表示为一系列相对独立的操作，而且每个操作可被表示为一条或多条产生式规则
人工智能——面向对象表示法
1. 面向对象基本概念
1) 对象：客观世界中的任何事物 2) 类：一组相似对象的抽象
3) 封装：对象之间除了互递消息之外，不再有其它的联系
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对象的状态只能由它的私有操作来改变
当一个对象要改变另一个对象时，它只能向该对象发送消息，该对象接受消息后就根据消息的模式找出相应的操作，并执行操作改变自己的状态
4) 继承：父类所具有的数据和操作可被子类继承
5) 面向对象的基本特征：模块性、继承性、封装性、多态性、易维护性、便于进行增量设计
2. 表示知识的方法
一个智能求解系统可用具有层次结构的四元组模型：S依据系统反映的主题（Subject）来命名，称为主题层
，其中
ID是对象标识符，又称为对象名，反映当前对象及其所属类别
DS是数据结构，又称属性层，描述了当前对象的内部状态及静态属性。
MS是采用的方法集，表明了系统内部所具有的策略支持和服务操作集合，称之为操作层或服务层
MI为消息接口，称之为连接层，用于接收外部对象发送的信息，并可配备消息模式集及给定的参数表来传递相关信息
例：导弹跟踪系统在Tk时刻飞行观测的对象表示
图1 导弹跟踪拦截系统示意图 对象：导弹飞行观测数据类 ID：Tk时刻观测数据 DS：方位，… 速度，… 加速度，… MS：GPS测量
人工智能知识表示
