知识矩阵表示

知识表示是一切人工智能算法得以运行的基础,它能够把人类知识表示成机器可以处理的数据结构。本文介绍知识矩阵表示,它可以从知识表示的根本上简化算法的运行过程并提高算法的运行效率。具体地,本文首先将时态推理中的13种区间关系表示转化成5×5矩阵,在此基础上,时态关系演算与传播可以通过矩阵计算获得。然后,将产生式规则的相互关系转化成矩阵,并编码成一个计算公式,它是一个不确定性推理的数学模型。最后,将样本关系表示成矩阵,一次计算就可以获得K值和K个最近邻点,它可以将KNN分类的懒惰学习部分模型化,即转化成数学模型。除此之外,本文展望知识矩阵表示未来的工作,提出知识矩阵表示需要针对不同的应用定义不同的演算方法。