对以下描述用括号中的要求进行描述： 1.      雪地上留下一串脚印，有的大，有的小，有的深，有的浅。（语义网络） 2.      构造一个描述你的寝室的框架系统。（框架） 3.      欲穷千里目，更上一层楼。（谓词逻辑） 4.   喜欢读《三国演义》的人必喜欢读《水浒》。（谓词逻辑） 5.     每个学生都有一台计算机。（语义网络）

4.2.5基于神经网络的知识表示与推理 1.基于神经网络的知识表示 基于神经网络系统中知识的表示方法与传统人工智能系统中所用的方法(如产生式、框架、语义网络等)完全不同，传统人工智能系统中所用的方法是知识的显式表示，而神经 网络中的知识表示是一种隐式的表示方法。在这里，知识并不像在产生式系统中那样独立地表示为每一条规则，而是将某一问题的若干知识在同一网络中表示。例如，在有些神经网络系统中,知识是用神经网络所对应的有向权图的邻接矩阵及阈值向量表示的，如对图4.10所示的异或逻辑的神经网络来说，其邻接矩阵为

人工智能+专家系统+推理机设计-第三章 知识表示

针对机械加工领域的特点,建立了机械加工工艺知识分类层次结构。将本体的思想引入机械加工工艺知识表示中,以便于知识的共享和重用。并通过实例描述了机械加工工艺知识本体建模过程。基于本体的信息模型,在知识的表达上更清晰、完整,为更好的进行工艺知识管理奠定了基础。

论文研究-一种决策知识表示和进行模糊决策的新方法——模糊决策表.pdf,  集中于决策表方法的几个方面，以（确定的）决策表形式为基础对其进行模糊扩展，以便于处理不精确和不确定的决策情形。因此，确定的决策表可以作为一种特例，定义了模糊决策表其模糊性包含在条件及行动中，进而在模糊决策表范围内引入了完备性的概念。

语义网络表示法

人工智能之不确定知识表示及推理

人工智能知识表示方法谓词逻辑

知识图谱Knowledge Graphs- A Practical Introduction across Disciplines

【目录】 • 知识集成：LOD4ALL简介 • 知识表示：LOD4ALL Frontend • 知识优化：推定DBPeida type