一二三阶谓词
命题逻辑和谓词逻辑是人工智能领域使用最早的知识表示方法，命题逻辑定义了具有真假值的原子命题，并通过 或 且 非 蕴含 当且仅当 等逻辑连接符将多个原子命题组合成复合命题；
一阶谓词逻辑在命题逻辑的基础上引入了 全称量词 ：任何 ，和存在量词 ，使得一阶谓词逻辑可以量化实体概念，比如 对于所有的海豚 都有背鳍 ，这个 所有的 就是全称量词；
二阶谓词逻辑可以量化集合，
三阶谓词逻辑可以量化集合的集合，高阶谓词逻辑 依此类推 。 ---参考 赵军《知识图谱》高等教育出版社
一阶谓词逻辑优点：
结构性，能把事物的属性以及事物的各种语义联想显式的表达出来。
结构性，能把事物的属性以及事物的各种语义联想显式的表达出来。
严密性，有形式化的语法和语义，以及相关的逻辑推理。
可实现性，可以转化为计算机内部形式，以便使用算法实现。
一阶谓词缺点：
有限的可用性，一阶逻辑的逻辑归结只是半可判定性的。
有限的可用性，一阶逻辑的逻辑归结只是半可判定性的。
无法表示不确定性知识。
发表于 2019-10-16 23:22:30
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细节上来说，知识表示主要经历了从一阶谓词逻辑表示、产生式规则、框架表示法、脚本表示法、语义网表示法、知识图谱表示法等几种表示，各种表示方式都有其优缺点。
编辑于 2021-09-07 10:38:18
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