内容

• 比较表
• 正向推理的定义
• 后向推理的定义
• 结论

在人工智能中，搜索的目的是找到通过问题空间的路径。进行这种搜索有两种方法，即向前推理和向后推理。两者之间的显着区别是前向推理从朝向目标的初始数据开始。相反，后向推理以相反的方式工作，其目的是在给定结果的帮助下确定初始事实和信息。

1. 1. 比较表
   2. 定义
   3. 关键差异
   4. 结论

比较表

比较依据	前向推理	向后推理
基本的	数据驱动	目标驱动
开始于	新数据	不确定的结论
目的是找到	必须遵循的结论	支持结论的事实
处理方式	机会主义的	保守
流	初期后果	初期的后果

正向推理的定义

问题的解决方案通常包括初始数据和事实，以便得出解决方案。这些未知的事实和信息可用来推断结果。例如，在诊断患者时，医生首先检查身体的症状和身体状况，例如温度，血压，脉搏，眼睛颜色，血液等。之后，分析患者症状并将其与预定症状进行比较。然后，医生可以根据患者的症状提供药物。因此，当解决方案采用这种推理方式时，称为 前向推理.

前向推理中遵循的步骤

推理引擎使用提供的信息探索知识，以查找优先级与给定当前状态匹配的约束。

• 第一步，给系统一个或多个约束。
• 然后在知识库中搜索每个约束的规则。选择满足条件的规则（即IF部分）。
• 现在，每个规则都可以根据被调用规则的结论产生新条件。结果，THEN部分再次包含在现有的部分中。
• 重复步骤2，再次处理添加的条件。如果不存在新条件，则该过程将结束。

后向推理的定义

的 后向推理 与前向推理相反，前向推理中分析目标以推断规则，初始事实和数据。我们可以通过上面定义中给出的类似示例来理解该概念，在该示例中，医生正在尝试借助诸如症状之类的感知数据来诊断患者。但是，在这种情况下，患者的身体出现问题，医生将根据该问题证明症状。这种推理属于后向推理。

向后推理中遵循的步骤

在这种类型的推理中，系统会向后选择目标状态和原因。现在，让我们了解它是如何发生的以及要遵循的步骤。

• 首先，选择目标状态和规则的目标状态位于THEN部分作为结论。
• 根据所选规则的IF部分，可以使子目标达到目标状态为真。
• 设置重要的初始条件以满足所有子目标。
• 验证提供的初始状态是否与建立的状态匹配。如果满足条件，则目标是解决方案，否则选择其他目标状态。

1. 前向推理是数据驱动的方法，而后向推理是目标驱动的方法。
2. 该过程从前向推理中的新数据和事实开始。相反，后向推理从结果开始。
3. 前向推理的目的是确定结果，然后确定某些顺序。另一方面，后向推理强调支持结论的行为。
4. 前向推理是一种机会主义方法，因为它可能产生不同的结果。相反，在向后推理中，特定目标只能具有某些预定的初始数据，这使其受到限制。
5. 前向推理的流程是从前到后的，而后向推理则以相反的顺序工作，即从结论到开始。

结论

搜索过程的生产系统结构有助于解释向前和向后的推理。前向推理和后向推理根据其目的和过程进行区分，其中前向推理由初始数据指导并旨在找到目标，而后向推理则由目标而不是数据控制并旨在发现基础知识。数据和事实。