正向推理的分析

4.2.1　正向推理的分析

首先由用户提供一批事实，存入计算机，组成一个事实集合(或称事实库)。领域知识表示为规则，构成规则集合，正向推理侧重于规则的前提，用事实库中的事实与规则的前提进行匹配。在这里，前提由条件或子句集合组成，如果规则前提中的所有子句被证明成功，则执行这条规则，如图4-1所示。规则的执行，可以是将匹配成功的规则结论作为新事实加入事实库，也可以是执行一种真实世界中的活动。

图4-1　规则执行示意图

一个规则集合中的规则可被反复地证明，直到一个所给的目标或假设被证明或再没有新的事实存在。

现在，用一实例解释正向推理的过程，用谓词逻辑表示以下事实和规则。

事实:

推荐(经纪人—A，白银)．

推荐(经纪人—A，黄金)．

推荐(经纪人—A，油)．

推荐(经纪人—B，黄金)．

推荐(经纪人—B，油)．

规则1:

如果推荐(经纪人—A，X)and推荐(经纪人—B，X)

则投资于(投资者，X)．

规则2:

如果投资于(Y，X)

则拥有(Y，X)．

推理机如何操作这些规则呢?它首先证明每一条规则，用规则的前提匹配事实库。事实库中第一个事实“推荐(经纪人—A，白银)”匹配这条规则，约束变量X的值为“白银”。然后证明相同前提中的另一个子句“推荐(经纪人—B，白银)”，它不匹配任何事实。

在正向推理中，只有当规则前提中所有子句匹配事实库中的事实，这条规则才被执行。因此，推理机将继续证明第一条规则，试图给变量X选择一个合适的约束值。

推理机再证明第一条规则中的前提“推荐(经纪人—A，X)”，匹配事实库中的事实，将变量X的值约束为“黄金”，然后找到一个匹配前提中第二个子句的事实“推荐(经纪人—B，黄金)”。第一条规则的前提匹配成功，于是将第一条规则的结论“投资于(投资者，黄金)”加入事实库。

现在推理机试证第二条规则，它的前提刚好匹配用第一条规则产生的事实，因此第二条规则的结论“拥有(投资者，黄金)”作为新的事实加入事实库。因为规则集合中再没有其他规则，于是推理机返回第一条规则。

推理机第二次应用第一条规则时，有两个事实匹配规则前提中的两个子句将变量X的值约束为“油”，这两个事实是:

推荐(经纪人—A，油)

推荐(经纪人—B，油)

因此，规则的结论“投资于(投资者，油)”被加入事实库。当推理机再试证第二条规则时，产生一个结论“拥有(投资者，油)”，并将其加入事实库。

现在推理机再返回到第一条规则，没有发现新的事实与它匹配，第二条规则也如此。因此，正向推理处理就终止了。目前事实库的内容是:

推荐(经纪人—A，白银)．

推荐(经纪人—A，黄金)．

推荐(经纪人—A，油)．

推荐(经纪人—B，黄金)．

推荐人(经纪人—B，油)．

投资于(投资者，黄金)．

拥有(投资者，黄金)．

投资于(投资者，油)．

拥有(投资者，油)．

在这个例子中，正向推理没有附加假设，起到了扩展事实库的作用。若用户事先提出目标或假设，如“拥有(投资者，黄金)”，当推理机推导出这一事实，并将它加入事实库中后，推理就停止了。