后向链推理英文解释翻译、后向链推理的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 back-chained reasoning

分词翻译：

后的英语翻译：

after; back; behind; offspring; queen
【医】 meta-; post-; retro-

向的英语翻译：

always; at; be partial to; direction; face; out; to; toward
【医】 ad-; ak-; ob-

链的英语翻译：

catenary; chain
【医】 chain

推理的英语翻译：

inference; logic; ratiocination; reasoning
【化】 reasoning

专业解析

后向链推理（Backward Chaining）是一种目标驱动的逻辑推理方法，常用于人工智能和专家系统中。其核心机制是从预设的结论（目标）出发，逆向寻找支持该结论的前提条件或事实依据。该术语在汉英词典中对应"反向推理链"或"逆向演绎"，强调推理方向与因果关系的倒置性。

核心特征

目标导向性：系统先假设结论成立，再通过规则库验证所需条件是否满足。例如医疗诊断中，若假设患者患某疾病，则需回溯其症状是否符合。
规则匹配机制：采用"如果-那么"（If-Then）规则进行条件验证，如$text{If } A land B rightarrow C$，则需证明$A$和$B$为真以确认$C$成立。
深度优先搜索：通常以递归方式遍历知识库，数学表达为： $$ exists x(P(x) rightarrow Q(x)) vdash Q(a) Rightarrow P(a) $$

典型应用领域

专家系统：如MYCIN医疗诊断系统通过症状反推病因
自动定理证明：数学公理系统的逆向推导
商业规则引擎：合规性验证中的条件追溯

与正向链推理对比

维度	后向链推理	正向链推理
驱动方式	目标驱动	数据驱动
资源消耗	内存占用较低	需存储中间结果
适用场景	目标明确的封闭系统	开放型动态系统

权威参考

斯坦福大学知识系统实验室《推理机制白皮书》
剑桥大学出版社《人工智能逻辑基础》（第3版）
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 相关论文

网络扩展解释

后向链推理（Backward Chaining）是一种基于目标驱动的逻辑推理方法，常用于专家系统、语义规则处理等领域。以下是其核心要点：

一、定义与核心原理

目标驱动性：从查询目标（如命题 ( q )）出发，反向推导所需前提条件，验证目标是否成立。例如，若需证明“患者患有疾病A”，系统会反向查找支持该结论的症状和检测结果。
与或搜索（And-Or Search）：通过分解目标为子目标（“与”节点需全部成立，“或”节点只需其一成立），构建逻辑树状结构，逐步验证每个子目标。
规则应用与循环避免：若目标不在已知事实中，则寻找以该目标为结论的规则，递归验证规则前提；通过记录已处理目标栈，避免重复推理和无限循环。

二、与前向链推理的对比

方向差异：前向链从事实推导结论（数据驱动），后向链从结论反推事实（目标驱动）。
适用场景：前向链适合已知输入数据推导所有可能结论（如监控系统）；后向链适合目标明确、需深度推导的场景（如医疗诊断）。

三、应用与挑战

典型应用：语义数据处理（如RDF推理）、专家系统、故障排查等。
技术瓶颈：大规模数据下，推理效率易受规则复杂度影响，需依赖并行计算（如Spark平台）优化性能。

四、公式表示

后向链推理可形式化为： $$ text{Prove}(q) = begin{cases} text{True} & text{if } q in text{KB} bigwedge_{p_i in text{premises}(r)} text{Prove}(p_i) & text{for each rule } r text{ where } q leftarrow p_1 land dots land p_n end{cases} $$

五、总结

后向链推理通过逆向分解目标，实现高效逻辑验证，但需结合并行计算应对大规模语义数据场景。理解其与或搜索本质及循环避免机制，是掌握该方法的关键。