後向鍊推理英文解釋翻譯、後向鍊推理的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 back-chained reasoning

分詞翻譯：

後的英語翻譯：

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

向的英語翻譯：

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

鍊的英語翻譯：

catenary; chain
【醫】 chain

推理的英語翻譯：

inference; logic; ratiocination; reasoning
【化】 reasoning

專業解析

後向鍊推理（Backward Chaining）是一種目标驅動的邏輯推理方法，常用于人工智能和專家系統中。其核心機制是從預設的結論（目标）出發，逆向尋找支持該結論的前提條件或事實依據。該術語在漢英詞典中對應"反向推理鍊"或"逆向演繹"，強調推理方向與因果關系的倒置性。

核心特征

目标導向性：系統先假設結論成立，再通過規則庫驗證所需條件是否滿足。例如醫療診斷中，若假設患者患某疾病，則需回溯其症狀是否符合。
規則匹配機制：采用"如果-那麼"（If-Then）規則進行條件驗證，如$text{If } A land B rightarrow C$，則需證明$A$和$B$為真以确認$C$成立。
深度優先搜索：通常以遞歸方式遍曆知識庫，數學表達為： $$ exists x(P(x) rightarrow Q(x)) vdash Q(a) Rightarrow P(a) $$

典型應用領域

專家系統：如MYCIN醫療診斷系統通過症狀反推病因
自動定理證明：數學公理系統的逆向推導
商業規則引擎：合規性驗證中的條件追溯

與正向鍊推理對比

維度	後向鍊推理	正向鍊推理
驅動方式	目标驅動	數據驅動
資源消耗	内存占用較低	需存儲中間結果
適用場景	目标明确的封閉系統	開放型動态系統

權威參考

斯坦福大學知識系統實驗室《推理機制白皮書》
劍橋大學出版社《人工智能邏輯基礎》（第3版）
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 相關論文

網絡擴展解釋

後向鍊推理（Backward Chaining）是一種基于目标驅動的邏輯推理方法，常用于專家系統、語義規則處理等領域。以下是其核心要點：

一、定義與核心原理

目标驅動性：從查詢目标（如命題 ( q )）出發，反向推導所需前提條件，驗證目标是否成立。例如，若需證明“患者患有疾病A”，系統會反向查找支持該結論的症狀和檢測結果。
與或搜索（And-Or Search）：通過分解目标為子目标（“與”節點需全部成立，“或”節點隻需其一成立），構建邏輯樹狀結構，逐步驗證每個子目标。
規則應用與循環避免：若目标不在已知事實中，則尋找以該目标為結論的規則，遞歸驗證規則前提；通過記錄已處理目标棧，避免重複推理和無限循環。

二、與前向鍊推理的對比

方向差異：前向鍊從事實推導結論（數據驅動），後向鍊從結論反推事實（目标驅動）。
適用場景：前向鍊適合已知輸入數據推導所有可能結論（如監控系統）；後向鍊適合目标明确、需深度推導的場景（如醫療診斷）。

三、應用與挑戰

典型應用：語義數據處理（如RDF推理）、專家系統、故障排查等。
技術瓶頸：大規模數據下，推理效率易受規則複雜度影響，需依賴并行計算（如Spark平台）優化性能。

四、公式表示

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

五、總結

後向鍊推理通過逆向分解目标，實現高效邏輯驗證，但需結合并行計算應對大規模語義數據場景。理解其與或搜索本質及循環避免機制，是掌握該方法的關鍵。