知识表示

知识表示就是知识的形式化，就是研究用机器表示知识的可行的、有效的、通用的原则和方法。

目前常用的知识表示方法有：产生式规则、语义网络法、框架表示法、与或图法，过程表示法、特征表示法、黑板结构、Petri网络法、神经网络等。其中效果最好的是产生式规则，其它表示方法单独使用的不多，大多是以产生式规则为主体增加和扩展语义、框架和程式式知识。

产生式规则使用“若……，则……。”语句（If…,Then）。“若”可以是一个条件，也可以是多个条件；“则”也可以是一个结论，也可以是多个结论。也称为正向式推理，有以下几种情况：

1）一对一：If (1), then (a)。

2）一对多：If (1)，then (a),(b),… (n)。

3）多对一：If (1), (2), …,(m); then (a)。

4）多对多：If (1), (2),…,(m); then (a),(b),…,(n)。 If…,then

语句是从已知条件，推论结果的语句，反之，从结果推出条件称为后向式推理。同样有四种情况，一对一，一对多，多对一，多对多：

1）一对一：Conclusion(a);Need(1)。

2）一对多：Conclusion (a);Need(1),(2),…,(m)。

3）多对一：Conclusion (a),(b),…,(n);Need (1)。

4）多对多：Conclusion (a),(b),…,(n);Need (1),(2),…,(m)。

由此可见，产生式规则的正向式推理与逆向式推理都是在确定性问题中的处理方法。对于不确定性的问题，产生式规则不能解决问题，需要结合其它的表示方法。