中文名逆向推理
别 称目标驱动推理
缺 点初始目标的选择有盲目性
优 点目的性强
逆向推理又称目标驱动推理,它的推理方式和正向推理正好相反,它是由结论出发,为验证该结论的正确性去知识库中找证据。其基本推理过程是从表示目标的事实出发,使用一组知识证明事实成立,即提出一批假设(目标),然后逐一验证这些假设的正确性。推理过程算法如下:
1)给出要求验证的目标;
2)检查该目标是否已在综合数据库中,若在,则成功推出,否则,转下一步;
3)判断该目标是否是证据,即是否为应由用户证实的初始事实。若是,则询问用户,否则,转 下一步;
4)在知识库中找出所有可能导出该目标的规则,形成适用的知识集,然后转下一步;
5)从知识集中选出一条规则,并将该知识的前件作为新的假设目标,然后转2)。
逆向推理控制策略的优点是目的性强,不必寻找与假设无关的信息和知识。这种策略对推理过程提供较精确的解释,告诉用户要达到目标所使用的规则(知识)。另外,此控制策略在解空间较小的问题求解环境下尤为合适,它利于向用户提供求解过程。缺点在于初始目标的选择有盲目性,不能通过用户提供的游泳信息来操作,用户要求快速输入相应的问题领域,若不符合实际,则要多次提出假设 ,影响系统效率。与正向推理相比,反向推理的目的性很强,通常用于验证某一特定知识是否成立。
离散数学中的逆向推理:
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