时间：2022-11-25 22:30:01 | 来源：信息时代
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推理 : 从已知的知识推出蕴涵的新知识。它是发现新知识的重要环节之一,也是知识自动获取、知识处理、知识利用和智能问题求解的主要途径。
在知识库系统以及所有智能系统中都离不开推理的支持。推理是寻求已有前提与结论之间的逻辑关系,它所根据的判断称为前提,由前提得出的那个判断称为结论。推理是从一个或几个判断中推出一个新判断的思维过程。按前提到结论的不同传递方式,由前提提供理由或证据,由已知的知识,根据多种推理法则,推出新知识,并利用知识按一定的推理策略去解释当前的问题。
逻辑性知识是能够确保结论正确无误的知识。当已知数据完整、准确时,使用逻辑性知识推理所得的结论也是完全可靠的,一般称这种推理为逻辑推理。逻辑推理主要应用于知识库、演绎数据库、人工智能与机器人等领域。
推理有单调推理和非单调推理。演绎推理称为单调推理,在向前提集合增加了新的前提后,仅能导出更多的结果,不能取消或修改原先的结果,这种推理称为单调推理。在信息不完全的情况下进行推理,所得到结论是临时的,可能会被修改,这种推理不具备单调性,称之为非单调性推理。非单调推理主要用于解决不确定性或非精确推理问题。
通常,在知识库研究中常用的推理有逻辑推理、路径推理、模糊推理等。
1.逻辑推理
以数理逻辑为基础,处理事实与结论之间存在的因果关系的过程,称为逻辑推理。通常,逻辑推理包括:
(1)演绎推理(deductive reasoning): 是基于一阶谓词逻辑,从一般推理到个别认识的推理,又称主观充分推理。
(2)归纳推理(inductive reasoning): 由特殊事实推导出普遍规律性的结论,或者由一般较低级知识提高到普遍性程度较高的知识过程,它是人类逻辑思维形式之一。
(3)类比推理(analogical reasoning):对同类事物属性进行比较,从而推出两者之间相似的推理方式。
2. 路径推理
(1)正向推理:是从原始条件出发,向要解决的问题目标前进,推出结论。
(2)反向推理:是从目标出发,不断地找出满足目标所有情况条件,向最初条件逼近。
(3)双向混合推理:把正向推理和逆向推理结合起来所进行的推理。
3.模糊推理
在现实世界中,对一些模糊信息通过模糊推论过程作出合理的判断称为模糊推理。它是基于模糊集合论而发展起来的一种非布尔推理逻辑。模糊集合论,又称可能性理论,是L.A.Zadeh于1965年提出的,该理论作为模糊推理的基础。它主要研究模糊命题演算和近似推理。模糊推理与精确推理具有同等重要性。模糊推理有:
(1)狭义模糊推理:是基于狭义模糊逻辑的一种推理方法。它比较直观、简单,容易实现,被很多基于规则的专家系统所采用。
(2)加权模糊推理:是指在许多实际问题中,根据一条推理规则的前提中的各子前提的“重要性”或所包括的信息的不同所进行的推理,它也是主观不充分置信推理。当有许多条规则可应用,都推出同一个结论时,可通过计算方法来确定结论的最终真度。
(3)知识不完全推理:根据实践论的观点,人们对世界客观事物的认识是不完全的,还有没被认识的一面。产生认识不完全的原因在于事物都是在知识并不完全的情况进行的。尤其在做探索新事物和新规律的研究中,以及在日常生活中不需要严格逻辑的常识推理。知识不完全的推理是常被使用的。知识不完全推理通常又分为常识推理(含默认推理)与假设验证式推理。
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