语义网络表示法的优点：语义网络的主要优点是可以用来表示复杂的知识结构，它侧重于表示语义关系知识，还体现了联想思维过程，给我们提供了很自然的知识表示构架。人们基于联想记忆模型，可执行语义搜索，把相关事实从其直接相连的结点中推导出来，而不必遍历整个庞大的知识库，从而避免了组合爆炸。人们可以利用等级关系建立分类层次结构实现继承推理；也可利用继承特性，实现信息共享，将结点的公共性质存放于较高层结点中，可被子孙结点继承。因此语义网络很适合表示专业领域知识，如叙词表。语义网络表示法的缺点：语义网络的主要缺点是因为目前的网络还缺乏标准的术语和约定，语义解释取决于操作网络的程序，所以造成网络结构复杂，建立和维护知识库较困难。因此网络搜索、调控的执行效率需要制定强有力的原则。在语义网络表示中，由于没有形式语义，没有统一的结构模型，人们根据不同的需求可以构成不同类型的语义网络（如重视联想的、重视推理的、表示词语的等）。人们在应用过程中，一部分网络用说明型方法表示知识，从演绎推理的角度来研究，发展成为另一类实用的知识表示方法，如框架表示法。

用语义网络表示下列知识：当把多个基本网元用相应语义关系关联到一起时，我们就得到了一个语义网络。例如我们把三个基本网元，经合并后就可以得到一个语义网络。1、事实或概念的表示用节点1表示实体，用节点2表示实体的性质或属性等，用弧表示节点1和节点2之间的语义关系。例如：动物能运动、会吃。猫是一种动物，猫有皮毛、会跳。鱼是一种动物，鱼生活在水中、会游泳。2、情况和动作的表示Simmon（西蒙）提出的知识表示方法中增加了情况节点和动作节点，用一个节点来表示情况或动作。例如：张明给李红一本书。清华大学和北京大学两校的排球队在清华大学进行一场比赛，结局的比分是75：75。

语义网络结构的组成部分：语义网络是知识的图解表示，它的逻辑结构是一种二元关系有向图。其用相互连接的节点和边来表示知识。节点表示对象、概念，边表示节点之间的关系。语义网络由结点和弧（有向线段）组成。结点表示事物、概念、事件等，弧表示结点之间的关系。结点和弧也可带有权值，以表示其有关的重要程度。

元规则的意思是什么：目前，规则表示法中存在许多使用规则的方法，但是其中有一种规则用于控制其它规则的行为，这种规则称为元规则。当知识库中的规则逐渐增多时，就必须开发元规则来组织和管理知识库中规则的活动。例如：如果顾客的年龄大于65岁（规则集合1）且规则集合1的前提中包含热爱广场舞的信息（规则集合2）且规则集合1的前提中包含无心脏疾病的信息（规则集合3）则优先应用规则集合1，后用规则集合2。建立这种元知识是困难的，因为元规则是更一般性的规则，常存在例外。在上例中，也许存在一些老年人，他们热爱广场舞，身体可能具有心脏病。

产生式规则表示法之特殊和一般性规则：知识表示中的规则也可以根据不同的概括级别分为特殊规则和一般性规则。规则表达的越一般，则应用越广泛。例如以下例子中规则1和规则2为特殊规则，我们可以整理表达成一般性规则，应用的范围就广一些。规则1：如果一个成人体温每上升1度则心跳会增加6~10次/分；规则2：如果一个儿童体温每上升1度则儿童心跳会增加15~20次/分；我们可将这两条特殊规则表达为一条一般性规则：规则3：如果一个人体温每上升1度则心跳会增加5~20次/分；

产生式规则表示法之确定和不确定规则：我们知道在知识表示中一些规则可能是真的，但规则也不全都是真的。有些规则可能是不确定的或不精确的规则。我们可以在规则中加入确定性因子来表达不确定知识，规则的确定性因子表示了规则为真的程度。例如：如果体温超过37.5并且伴随咳嗽则有80％的把握：这个人感冒了。其中80％表示了结论“感冒”的确定性因子。

产生式规则表示法之正向规则和逆向规则正向规则的一般形式是：如果<前提>则<结论>（ifpremisethenconclusion）或如果<情况>则<行为>（ifcasethenaction）前提可由一个或多个条件组成，可使用逻辑运算符and及or连接起来。结论中仅包含一个条件。一条规则表示，结论要在逻辑上或行为方式上符合于前提条件。在调用一条规则时，系统首先检查一下前部分的值是否为真。若前提为假，系统就停止处理该规则；若前提为真，则结论的值也为真，或执行结论中有关行为。例如：如果体温超过37.5度则提示发烧。逆向规则的一般形式是：<结论>如果（if）<前提>在这种格式中，前提和结论的顺序被逆转。人们称它为逆向规则（backwardrule）。在Prolog语言中，if用“︰—”代替。例如：提示发烧，如果体温超过37.5度。这两种格式都是常用的表示形式。

谓词逻辑表示的特点和问题一阶谓词逻辑的知识表示具有如下优点：1）逻辑表示是说明型表示，和其它知识表示形式相比，它是一种接近于自然语言的形式语言，使得句子很容易被人们理解。2）谓词逻辑能很准确地表示知识。3）它拥有通用的逻辑演算方法和推理规则，并保证推理过程的完全性。4）模块性能较好，谓词逻辑表示方法可以把知识分成小单元，用模块的形式来储存。另一方面，这种表示方法所能表示的事物过于简单，不能很方便地描述有关领域中的复杂结构。此外，使用这种方法的效率低，逻辑推理过程往往太冗长，当用于大型知识库时，可能会发生“组合爆炸”。

知识表示的原理和实例：谓词逻辑应用归结原理（归结反演）来求解问题，为证明一个语句成立，转化为归结证明其非，导出一个与已知语句（公理）矛盾的结果（为空子集），说明该语句的非不成立，则该语句成立。在归结证明过程中，要使用谓词匹配操作，即证明两个谓词表达式恒等。谓词匹配的规则如下：1）两个谓词符相同，否则不匹配2）参量个数相等，否则不匹配3）对应参量匹配：a．两者均为常量，两者应相等b．一个为常量，另一个为变量，将常量赋给变量c．两者均为变量，作变量代换d．一变量能匹配一函数/谓词表达式，必须这个表达式不包含该变量的任一例示。知识表示实例：1．事实关系（对象，对象，…，对象），其中，“关系”是谓词，对象是谓词的参量。例如，书籍信息可用书籍谓词描述，谓词参量包括：书号、书名、著者、出版社、出版日期、主题，即：书籍（书号，篇名，著者，出版社，出版日期，主题）。主题知识可用主题谓词表示：主题（主概念，子概念）。其中，“主概念”可代表单个概念，“子概念”是一个词表，标志着数据库中这个主题组面，它们直接从属于主概念。所有主题谓词集中在一起，可以形成一个主题词索引。用户信息可使用用户谓词表示：用户（用户名，主题）。其中的“主题”描述用户感兴趣的主题领域。2．规则规则是一个有头Horn子句，它的一般格式为：关系（对象，对象，…，对象）︰—关系（对象，对象，…，对象）and……关系（对象，对象，…，对象）。其中，“︰一”表示if（如果），其左边为“结论”，是总目标，其右边为前提，是子目标。该规则是逆向规则。例如，检索操作可用一个规则表示：检索（用户名，书号）︰—用户（用户名，X）and书籍（书号，X）。它的含义是：如果某个用户对项目X感兴趣，并且某本书籍中包含项目X，那么这个用户对该书籍感兴趣。用户的提问可用无头Horn子句表示：?︰—E，F或者?E，F它的意思是，查找X使得E、F均为真。3．知识库事实和规则的集合就构成了知识库，现给出知识库的例子如下：书籍（00001，云计算，张三，电子工业出版社，2015，云计算技术）；书籍（00002，大数据，李四，清华出版社，2016，云计算大数据技术）；书籍（00003，人工智能，王万森，北邮出版社，2016，云计算大数据技术）；用户（张明，云计算大数据技术）；用户（张亮，云计算技术）；检索（用户名，书号）︰—用户（用户名，X）and书籍（书号，X）。基于以上知识库就可以执行检索操作。Prolog查找机制解决用户提问，是利用定理证明技术叫做归结（resolution）。?书籍（云计算，张三）系统用提问谓词“书籍”与知识库中的事实进行匹配成功，回答为“true”。?书籍（大数据，2017）回答：false?书籍（人工智能，出版日期）回答：出版日期=2016其中，“出版日期”是变量?书籍（著者，云计算大数据技术）对于该提问，系统查找使提问为真的所有变量值，结果为：著者=“李四”和著者=“王万森”。?检索（张明，X）其检索处理如下：1）自上而下搜索知识库，查找与提问目标匹配的事实，失败。于是用目标匹配规则的结论部分，变量“用户名”的值约束为“张明”，然后执行演绎推理求得答案。变量“用户名”的值传递给规则前提的所有子目标。2）系统证明前提部分中第一个子目标“用户（张明，X）”，在知识库里寻找与其匹配的事实，匹配成功，变量X的值约束为“云计算大数据技术”。3）第二个子目标为“书籍（书号，云计算大数据技术）”。同理，搜索知识库，子目标匹配两条书籍事实，书号的值为00002与00003，张明检索到两条书籍信息。

人工智能谓词逻辑表示法概念和例子：谓词，在谓词逻辑中，原子命题分解成个体词和谓词。个体词是可以独立存在的具体事物或抽象的概念，例如，电子计算机，实数，唯物主义，油菜花等等。谓词则是用来刻划个体词的性质的词，即刻画事和物之间的某种关系表现的词。如“苹果”是一个现实物个体词，“苹果可以吃”是一个原子命题，“可以吃”是谓词，刻画“苹果”的一个性质，即与动物或人的一个关系。1、常量：常量表示事物或概念等特指对象，例如20、苹果、书、椅子等。2、变量:变量是一个宽泛的概念，相对于常量而言的。常量是指恒定不变的量。变量就是值不是恒定不变，而是变化的量。变量常用一些符号表示，例如X、Y、Z等。3、函数不同的变量之间往往有一定的制约关系。函数表示了两个变量之间的映射关系。比如函数这个函数表示随着的变化而变化，或者说因为的变化而变化。如果对于任意一个x都有唯一确定的一个y和它对应，那么就称x是自变量，y是x的函数。x的取值范围叫做这个函数的定义域，相应y的取值范围叫做函数的值域。4、谓词谓词表示对象的属性和对象之间的关系，用P(t1,t2,…,tn)表示一个n元谓词，P是谓词符号，ti(i=1,2,…,n)是谓词的参量，它可以是常量或变量。如，“姚明喜欢篮球。”这个自然语言语句可表示为“Likes（姚明，篮球）”，Likes是谓词，姚明和篮球是参量。5、逻辑运算符∧（conjunction）：合取（与）∨（disjunction）：析取（或）～（not）：否定（非）→（implication）：蕴含（如果．．．，则．．．）6、量词∀（universalquantifier）：全称量词（对于所有的）∃（existentialquantifier）：存在量词（存在某个）7、分隔符1）项（Term）：常数、变量或函数称为项，它可作为谓词的参数。2）原子式（Atom）：命题或谓词称为原子式。3）文字（Literal）：原子式或原子式的否定称为文字。4）范式（Well-FormedFormula）A.原子公式是范式。B.如果A和B是范式，则~A，A∧B，A∨B，A→B是范式。C.若A是范式，X是任何变量，那么(｀X)A和($X)A是范式。D.有限次运用A→C所产生的公式均为范式。5）子句（Clause）子句是用析取符号∨连接文字组成的逻辑式。定理：任何一个范式公式都可以等价地变换成一个子句集合，集合中各子句之间用合取符号∧连接。若P1,P2,Q1,Q2,…,Qn为原子式，则P1∨P2∨Q1∨Q2∨…∨Qn为子句，根据逻辑的等价性，上式与下式等价：Q1∧Q2∧…∧Qn→P1∨P26）Horn子句最多由一个正文字（非否定的原子公式）组成的子句称为Horn子句。或者说，最多包含一个结论的子句称为Horn子句。Horn子句有两种形式：A．有头Horn子句P∨~Q1∨~Q2∨…∨~Qn它等价于：Q1∧Q2∧…∧Qn→P