产生式规则库(知识库) 全局数据库——人工智能系统的数据结构中心。是一个动态数据结构，用来存放初始事实数据、中间结构和最后结果。对应叙述性知识。

产生式规则库——作用在全局数据库上的一些规则的集合。每条规则都有一定的条件，若全局数据库中内容满足这些条件可调用这条规则。对应过程性知识。

推理机——负责产生式规则的前提条件测试或匹配，规则的调度和选取，规则体的解释和执行。对应控制性知识。

18，生产系统推理有哪几种方式？

19，分别用一阶谓词逻辑和用语义网络标识“每个计算机专业的学生都学习过一门程序语言”。

20，代价树如下图所示：分别给出宽度优先及深度优先（即分支界限法和瞎子爬山法）搜索策略下的搜索过程和解。其中，F、I、 J是目标节点。

宽度优先搜索过程：A－﹥B－﹥C－﹥G－﹥E－﹥D－﹥K，G（K）=5， 解为：A－﹥C－﹥ G－﹥ K

深度优先搜索过程为：A－﹥ C－﹥ G－﹥E －﹥M－﹥P，G（P）=7，

解为：A－﹥ C－﹥ G－﹥E－﹥M－﹥P

21，（1）求下图中与／或树的解树并用和代价法则求最佳解树。其中，端结点中，I、J、F、K、L是可解结点，其余结点是不可解结点。

J K

解答、宽度优先搜索过程：（1）先将A放入OPEN表中，g(A)=0；

（2）将A放入CLOSED表中，扩展A节点，得节点B、C，g(B)=1,g(C)=2，将B、C按代价从小到大放入OPEN中；

（3）将B放入CLOSED表中，扩展B节点得节点D、E，g（D）=5,g(E)=4,将C、D、E按 代价从小到大排列放入OPEN表中；

（4）将C放入CLOSED表中，扩展C得节点F、G，g(F)=6,g(G)=3，将D、E、F、G按代价从小到大排列放入OPEN表中；

（5）将G放入CLOSED表中，扩展G得L，M，g（L）=4,g(M)=5, 将D、E、F、L，M按代价从小到大排列放入OPEN表中；

（6）将L放入CLOSED表中，L为目标节点，搜索成功。

解为A－﹥ B－﹥ C－﹥ G－﹥ L，g（L）＝4 深度优先搜索过程：

（1）先将A放入OPEN表中，g(A)=0；

（2）将A放入CLOSED表中，扩展A节点，得节点B、C，g(B)=1,g(C)=2，将B、C按代价从小到大放入OPEN表中；

（3）将B放入CLOSED表中，扩展B节点得节点D、E，g（D）=5,g(E)=4,将D、E按 代价从小到大排列放入OPEN表中；

（4）将E放入CLOSED表中，扩展E节点得节点J、K，g（J）=5,g(K)=6,将J、K按 代价从小到大排列放入OPEN表中；

（5）将J放入CLOSED表中，J为目标节点，搜索成功。 解为A－﹥ B－﹥ E－﹥ J，g（J）＝4

（2）分别用 － 剪枝和极小极大化分析求根结点N的最佳走步。

3 2 1 -1 -2 4 -2 6 4 3 5 4 6 -5 6 1 8 6 3 2 6

补充剪枝：最佳路径为N-〉A-〉B-〉C-〉D

≥2

N