後向演繹系統英文解釋翻譯、後向演繹系統的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 backward deduction system

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-

演繹系統的英語翻譯：

【計】 deduction system; deductive system

專業解析

後向演繹系統 (Backward Chaining System) 是人工智能和自動推理領域中的一種核心推理方法，特别在基于規則的專家系統和邏輯編程（如Prolog）中廣泛應用。其核心思想是從目标結論出發，反向尋找支持該結論的證據或前提條件。

基本定義與核心思想 (Basic Definition & Core Idea):
- 漢英對照：後向演繹 (Backward Chaining / Backward Reasoning) / 系統 (System)。
- 解釋：後向演繹系統是一種推理機制。它從一個待證明的目标 (Goal) 或假設 (Hypothesis) 開始。系統檢查知識庫（通常是一組規則，形如 IF <前提> THEN <結論>），尋找那些結論部分能夠匹配當前目标的規則。找到匹配規則後，該規則的前提條件 (Premises) 就成為了新的、需要被證明的子目标 (Subgoals)。系統遞歸地應用這個過程，不斷将目标分解為子目标，直到所有子目标都能被知識庫中的事實 (Facts) 直接滿足，或者無法繼續分解（此時目标可能被證僞）。整個過程就像“從結論倒推原因”。
- 來源： Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. (标準人工智能教材定義) ↗
工作原理 (How It Works):
- 目标驅動 (Goal-Driven): 推理過程由用戶查詢或需要解決的問題（即目标）啟動。
- 規則匹配與子目标生成 (Rule Matching & Subgoal Generation): 系統在知識庫中搜索結論部分與當前目标匹配的規則。如果找到匹配規則，則該規則的所有前提條件成為新的子目标。
- 遞歸求解 (Recursive Solving): 系統對每個子目标遞歸地應用相同的後向演繹過程。
- 事實匹配 (Fact Matching): 當一個子目标無法再與任何規則的結論匹配時（即它是一個原子命題），系統嘗試在知識庫的事實庫中直接找到它。如果找到，該子目标被滿足；如果找不到，則該子目标（進而可能使原始目标）失敗。
- 回溯 (Backtracking): 如果在嘗試證明某個子目标時失敗，系統會回溯到之前的選擇點（例如，嘗試匹配同一目标的下一條規則），嘗試其他可能的路徑。
- 來源： National Institute of Standards and Technology (NIST). (n.d.). Backward Chaining. Retrieved from ↗ (權威機構術語定義)
主要應用場景 (Primary Applications):
- 專家系統 (Expert Systems): 診斷系統（如醫療診斷、設備故障診斷）常用後向演繹。用戶輸入症狀（目标：找出疾病或故障原因），系統反向尋找能解釋這些症狀的規則和事實。
- 邏輯編程 (Logic Programming): Prolog 語言的核心執行機制就是基于後向演繹（深度優先搜索配合回溯）。程式員定義規則和事實，用戶提出查詢（目标），Prolog 引擎通過後向演繹尋找答案。
- 定理證明 (Theorem Proving): 在自動定理證明中，後向演繹可用于從待證明的定理出發，反向應用推理規則，直到到達公理或已知定理。
- 來源： Brachman, R. J., & Levesque, H. J. (2004). Knowledge Representation and Reasoning. Morgan Kaufmann. (讨論知識表示與推理中的後向鍊) ↗

與正向演繹的對比 (Contrast with Forward Chaining):

特征	後向演繹系統 (Backward Chaining)	正向演繹系統 (Forward Chaining)
驅動方式	目标驅動 (Goal-Driven)	數據驅動 (Data-Driven)
起點	待證明的目标 (Goal/Hypothesis)	已知的事實 (Known Facts/Data)
過程	從目标反向尋找支持證據	從事實正向推導新結論
效率	通常更高效（隻探索相關路徑）	可能推導無關結論（如果目标不明确）
適用場景	目标明确（如診斷、查詢）	數據驅動決策、監控（如預警系統）
類比	醫生診斷疾病（從症狀找病因）	天氣預報（從傳感器數據預測天氣）

來源： Luger, G. F. (2009). Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving (6th ed.). Addison-Wesley. (比較不同推理策略) ↗

後向演繹系統是一種基于目标的反向推理機制，通過将目标分解為子目标并與知識庫中的規則和事實進行匹配來尋求證明或解答。它是專家系統診斷功能和邏輯編程語言（如Prolog）執行的核心，特别適用于目标明确、需要高效聚焦相關知識的推理場景。其核心在于“從結論反推前提”。

網絡擴展解釋

“後向演繹系統”（Backward Deduction System）是一個邏輯推理領域的術語，常見于計算機科學和人工智能研究中。以下是綜合解釋：

1.定義與核心原理

定義：指一種從目标結論出發，反向推導所需前提或條件的推理系統。其核心思想是“逆向推理”，即先假設結論成立，再逐步尋找支持該結論的規則或事實。
對比正向演繹：與“正向演繹”（從已知事實推導結論）相反，後向演繹更適用于目标明确的場景，例如定理證明或路徑規劃。

2.應用場景

計算機領域：在自動推理、邏輯編程（如Prolog語言）中廣泛應用，用于驗證目标是否可通過已有規則和事實達成。
博弈論與經濟決策：例如在有限次數的博弈中，通過“後向演繹法”從最終決策反向倒推最優策略（稱為逆向歸納法），但需注意過度理性可能忽略人的非理性因素。

3.局限性

依賴明确終點：需預設結論或終點，若問題開放性或存在無限可能（如人生規劃），則此方法可能失效。
忽略動态變化：反向推導可能忽視中間過程的動态調整，例如提到的“盲目樂觀”對理性推導的修正。

4.實例說明

定理證明：假設需要證明公式B，系統會從B出發，查找哪些規則可推導出B（例如規則A→B），再驗證A是否成立。
路徑規劃：從終點反向推導可行路徑，常用于機器人導航算法。

後向演繹系統是一種高效的目标驅動型推理工具，但其適用性受限于問題的結構化和終點的明确性。需結合實際場景選擇正向或逆向推理策略。