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知识表示方法
知识是一个抽象的术语，尝试描述人对某种特定对象的理解。根据不同任务和不同的知识类型，有不同的知识表示方法，对应这许多不同的方法和技术可供选择（不同知识表示方法，在求解问题方法和效率也不太同，需要考虑）。以下是一些常见的知识表示方法极少（需要注意的是这里的知识表示方法，不仅仅是面对现在主流大热的人工智能方向，几乎是包含了全部的人工智能方向，机器智能其实就是我们日常解决的问题，例如八数码问题、圆盘梵塔难题都可以很好求解，这种方法论在面对数据结构与算法中也是非常有效的，可以说是秘籍）
状态空间法（State Space Representation）
这里以传教士与野人的问题为例：
根据状态空间法，我们首先需要定义其对于状态，而后定义操作。
在这个问题中，我们可以使用状态空间搜索来解决。我们可以用一组状态来表示传教士和野人在不同岸边的位置。
状态表示：
- 用
(M, C, B)表示一个状态，其中M表示右岸的传教士数量，C表示右岸的野人数量，B表示船的位置，B = 0表示船在右岸，B = 1表示船在左岸。
算符表示：
(m, c): 将m个传教士和c个野人从右岸乘船到左岸，。前提条件是 m + c <= 2 。
这些算符表示了允许的合法移动，同时满足传教士和野人数量的限制条件。通过在状态空间中搜索，我们可以找到一条路径，使得所有传教士和野人都能安全地从右岸渡到左岸。
参考：
再举一个例子
用 (M, C, B) 表示一个状态，其中 M 表示初始城市，C 表示目标城市，B 表示距离。
需要找到从起始节点A到目标节点A的最佳路径。这可以通过应用最短路径算法（例如迪杰斯特拉算法或暴力枚举算法）来实现，平时用迪杰斯特拉算法即可。
语义网络（Semantic Networks）
由奎廉（Quillian）于1968年提出，作为描述人类联想记忆的一种心理学模型。
语义网络的结构定义
我们根据以下这个例子简单讲解
下面是将给定语句表示为语义网络的描述：
(1) All men are mortal.
语义网络描述：
- 点（节点）：人（Men）
- 连接（关系）：无
- 属性（特征）：有生命（Mortal）
(2) Every cloud has a silver lining.
语义网络描述：
- 点（节点）：云（Cloud）、边（Lining）
- 连接（关系）：有（has）
- 属性（特征）：颜色（Silver ）
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(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.
语义网络描述：
- 点（节点）：经理（Managers）、计划（plan)
- 连接（关系）：参与（participate in）
- 属性（特征）：DEC、利润分享（Profit-sharing）、分支（Branch )
请注意，语义网络描述的形式可以有所不同，上述描述仅提供了一种可能的表示方法。
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