一种基于因果的知识表示方法技术

本发明专利技术公开了一种基于因果的知识表示方法，其包括：构建因果知识结构，因果知识包括知识的主体和知识的参数，知识的主体包括表示前提条件的数据A、表示原因的数据B、及表示结果的数据C；知识的参数包括至少一个表示参数的数据D；并形成如下的基本形式：A*B=C

【技术实现步骤摘要】
一种基于因果的知识表示方法
[0001]

[0002]本专利技术属于计算机人工智能
，具体地说，涉及一种基于因果的知识表示方法。
[0003]
技术介绍

[0004]当前人工智能正处在一个新的发展热潮当中，人们对其技术的发展曾寄于很高的期望，但是很快就察觉到引起这次热潮的深度学习属于专用人工智能，并且有不可解释性等等一些缺陷存在，它很难满足人们对未来人工智能美好前景的期待。大家非常期盼知识驱动型人工智能的出现。
[0005]人工智能要做到知识驱动，首先要有非常简捷好用的知识表示方法才行。虽然先驱们已经提出了很多种知识表示方法，但都不太尽人意，特别是在对应的机器学习实现上情况更严重。所以要想实现知识驱动型人工智能，知识表示方法必须有所突破。
[0006]自然语言本质上是满足人们“口头”交流的产物（文字服从于口头发音），自然语言的语义是“口头”交流用的特殊信息，它专用性很强所以存在很大的制约性。比如，人类很多知识就无法用自然语言来表达。所以，新的知识表示方法不能太像自然语言，否则它的应用范围会变得很狭窄。知识表示方法基础性一点会更有利于各种智能的实现。但像这样又简捷、又好用、又方便实现机器学习，还比较基础性的知识表示方法似乎还没有出现。
[0007]
技术实现思路

[0008]有鉴于此，本专利技术所要解决的技术问题是提供了一种基于因果的知识表示方法，用于避免以往机器学习知识繁琐，复杂，低效的麻烦。
[0009]为了解决上述技术问题，本专利技术公开了一种基于因果的知识表示方法，其包括：步骤a.构建因果知识结构，因果知识包括知识的主体和知识的参数，知识的主体包括表示前提条件的数据A、表示原因的数据B、及表示结果的数据C；知识的参数包括至少一个表示参数的数据D；并形成如下的基本式：A*B=C
→ꢀ
D；步骤b.利用代入法、合并法、混合法形成所需要的其他样式知识的主体；步骤c.通过上述因果知识结构，提供知识的部分数据，提取知识，以此进行知识的调用；步骤d.知识调用之后的参数可作必要的修改，以保存使用记录。
[0010]根据本专利技术一实施方式，其中上述数据D包括用于记录本知识的价值大小、可信度，使用次数、建立日期。
[0011]根据本专利技术一实施方式，其中上述代入法为把复杂信息代入到知识的主体各部分
中去的方法。
[0012]根据本专利技术一实施方式，其中上述合并法为把若干个知识的主体放在一起而合用一组参数的方法。
[0013]根据本专利技术一实施方式，其中上述混合法为代入法与合并法混合使用而形成的方法。
[0014]根据本专利技术一实施方式，其中上述因果知识在存放空间中知识的存放位置可以随机，不同类型的知识可以存放于不同的空间。
[0015]根据本专利技术一实施方式，其中上述步骤c中进行知识调用时，查询方式可以采用精确查询，也可以对相关数量信息进行范围查询。
[0016]根据本专利技术一实施方式，其中上述因果表示法能够提供机器学习方法运用到智能系统的设计中，并方便实现机器学习。
[0017]与现有技术相比，本专利技术可以获得包括以下技术效果：通过因果表示法把要表示的知识表示出来，并按提供的方法进行知识的调用，同时也能把提供的机器学习方法运用到智能系统的设计中，它简捷好用，并方便实现机器学习。
[0018]当然，实施本专利技术的任一产品必不一定需要同时达到以上所述的所有技术效果。
[0019]具体实施方式
[0020]以下将配合实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
[0021]本专利技术公开了一种基于因果的知识表示方法，其包括：步骤a.构建因果知识结构，因果知识包括知识的主体和知识的参数，知识的主体包括表示前提条件的数据A、表示原因的数据B、及表示结果的数据C；知识的参数包括至少一个表示参数的数据D；并形成如下的基本形式：A*B=C
→ꢀ
D；步骤b.利用代入法、合并法、混合法形成所需要的其他样式知识的主体；步骤c.通过上述因果知识结构，提供知识的部分数据，提取知识，以此进行知识的调用；步骤d.知识调用之后的参数可作必要的修改，以保存使用记录。
[0022]本专利技术的因果表示法表示出来的知识表现出一种活动过程或逻辑过程，只要智能系统中有这些过程就可以把相应的信息记录为知识，并配置好相应的参数，这样总体上就可以实现机器学习了。
[0023]在本专利技术一实施方式中，数据D包括用于记录本知识的价值大小、可信度，使用次数、建立日期等等信息，本专利技术不以此为限。
[0024]以下为详细的知识的表示方法的实施例：这个知识表示方法也称因果表示法。因果表示法有一个基本的表示形式，在基本形式上可以衍生出一系列的其它表示形式。先讲它的基本表示形式，如下：A*B=C
→ꢀ
D、E、F、
……
其中:A表示前提条件B表示原因C表示结果D、E、F、
……
表示知识的各个参数*、=、
→
为各部分的连接符号以上基本表示形式中“A*B=C”是主体部分，“D、E、F、
……”
是参数部分。主体部分的意思是在前提A的情况下，由于原因B的作用，产生了结果C。很明显它是表现出了一种因果关系，所以很自然的称它为因果表示法。参数的个数按实际需要来定可多可少。这里的参数可以用于记录本知识的价值大小、可信度，使用次数、建立日期等等信息。
[0025]在基本表示形式基础上衍生出来的知识表示形式总体上通过这三种方法产生：代入法、合并法、混合法。
[0026]代入法即在把复杂信息代入到知识主体A*B=C的A、B、C中去的方法。举例如下：例1：A=K1+K2（K1、K2都为信息，它们组成信息A）A*B=C
→
D、E、F、
……
（基本表示形式）（K1+K2）*B=C
→
D、E、F、
……
（代入所得到的知识表示形式）例2：B=M1+M2+M3（M1、M2、M3都为信息，它们组成信息B）A*B=C
→
D、E、F、
……
（基本表示形式）A*（M1+M2+M3）=C
→
D、E、F、
……
（代入所得到的知识表示形式）例3：G*H=A（第一个知识的主体部分）A*B=C（第二个知识的主体部分）(G*H)*B=C（前一个知识主体代入后一个形成的表示形式）G*H*B=C（前一个知识主体代入后一个形成的另一种表示形式）这个例子合成的知识参数需要按实际情况定，所以此处暂时忽略。
[0027]代入法不限于以上三种形式，由于情况很多这里就不一一列举了。
[0028]合并法即把若干个知识的主体放在一起而合用一组参数的方法。通常放在一起的知识都会有某种联系。举例如下：例4：{A*B=C，C*D=E，E*F=G}
→
H、I、J本知识中前一个知识主体的结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于因果的知识表示方法，其特征在于，包括：步骤a.构建因果知识结构，所述因果知识包括知识的主体和知识的参数，所述知识的主体包括表示前提条件的数据A、表示原因的数据B、及表示结果的数据C；所述知识的参数包括至少一个表示参数的数据D；并形成如下的基本形式：A*B=C
→ꢀ
D；步骤b.利用代入法、合并法、混合法形成所需要的其他样式知识的主体；步骤c.通过上述因果知识结构，提供知识的部分数据，提取知识，以此进行知识的调用；步骤d.知识调用之后的参数可作必要的修改，以保存使用记录。2.根据权利要求1所述的基于因果的知识表示方法，其特征在于，其中所述数据D包括用于记录本知识的价值大小、可信度，使用次数、建立日期。3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛建芳，
申请(专利权)人：丹阳达创维电气设备有限公司，
类型：发明
国别省市：