1. 定义

产生式通常用于表示事实、规则以及他们的不确定性度量，适合于表示事实性知识和规则性知识。

2. 表示

2.1 确定性规则知识

基本形式为 IF P THEN Q
其中P是产生式的前提，用于指出该产生式是否可用的条件；Q是一组结论或操作，用于指出当前提P所指的条件被满足时，应该得出的结论或应该执行的操作。

如 IF 动物会飞 AND 会下蛋 THEN 该动物是鸟

2.2 不确定性规则知识

基本形式为IF P THEN Q (置信度)
如IF 发烧 THEN 感冒 (0.6)
它表示当前提中所有条件都被满足时，结论可以相信的程度为 0.6
若置信度为1，则变为确定性规则
置信度是一个大概的估计

2.3 确定性事实性知识

确定性事实一般用三元组表示：(对象, 属性, 值)或者 (关系, 对象1, 对象2)
例如：
老李年龄是40岁，表示为(Li, Age, 40)
老李和老王是朋友，表示为(Friend, Li, Wang)

2.4 不确定性事实性知识

在确定性事实的基础上再增加一个置信度的维度表示其不确定性，如
老李年龄很可能是40岁，表示为(Li, Age, 40, 0.9)
老李和老王不太可能是朋友，表示为(Friend, Li, Wang, 0..1)

3. 产生式与蕴含

蕴含是产生式的特例

3.1 适用范围不同

除逻辑蕴含外，产生式还可以包括各种操作、规则、变换、函数等。

如果炉温超过上限，则立即关闭风门是一个产生式，但不是蕴含式，因为关闭风门是一个操作。
产生式描述了事物之间的一种对应关系（因果、蕴含），甚至国家的法律条文都可以用产生式表示

3.2 表示范围不同

蕴含式只能表示精确知识，而产生式引入了置信度，所以可以表示非精确的知识

4. 巴克斯范式 BNF

用于产生式的形式化描述

5. 产生式系统

5.1 定义

把一组产生式放在一起，让他们相互配合，协同作用，一个产生式生成的结论可供另一个产生式作为已知事实来用，以求得问题的解，这样的系统称为产生式系统

5.2 组成

一个产生式系统由规则库、控制系统、综合数据库三部分组成

5.2.1 规则库

用于描述相应领域内知识的产生式集合称为规则库。运行过程中内容不改变

5.2.2 综合数据库

一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。也称为黑板，因为在运行过程中内容可以不断改变。

5.2.3 控制系统

由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。

具体作用为：

• 从规则库中按一定顺序选择规则，与综合数据库中的已知事实进行匹配。
• 若有多条规则匹配成功，则进行冲突消解。
• 执行某一规则时，若其右部是结论，则把这些结论加入综合数据库中，作为当前信息；若其右部是操作，则执行。
• 对于不确定性知识，在执行时要采用一定算法计算结论的不确定性。
• 检查综合数据库中是否包含了最终结论，以决定是否停止系统的运行

6. 产生式系统实例（专家系统）

动物识别系统

6.1 目的

识别

虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁

这七种动物

6.2 建立规则库

根据专家知识，建立如下规则库

6.3 综合数据库

存放有下列已知事实

该动物有暗斑点、长脖子、长腿、奶、蹄

6.4 工作过程

假设综合数据库中的已知事实与规则库中的知识从第一条开始按序匹配

1. r1失败
2. r2成功，其结论该动物是哺乳动物被加入综合数据库中，r2标记为已用，下次不再匹配。综合数据库的内容改变则进行检查，未达到识别的目的，继续工作。把r2放到最前面，这样，一段时间以后可以整理出最常用的规则
3. 综合数据库内容改变，又从第一条开始匹配
4. r1、r3、…r6均失败，r7成功，执行。该动物是蹄类动物加入综合数据库，检查、标记、前移
5. 此时综合数据库内容为该动物有暗斑点、长脖子、长腿、奶、蹄、是哺乳动物、是蹄类动物
6. 从头开始匹配，匹配到 r11 时成功，其结论该动物是长颈鹿加入综合数据库，检查，达到目的，结束

7. 适合产生式表示的知识

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