逆向推理，也稱目標驅動推理，與正向推理正好相反它從結論出發，到知識庫中尋找證據來驗證結論的正確性。

逆向推理的基本推理過程是用一套知識來證明事實，即提出若干假設（目標）然后逐一驗證這些假設的正確性。推理過程算法如下：

給出驗證的目標；

檢查目標是否已經在綜合數據庫中如果是，則成功推出否則，轉到下一步；

判斷對象是否是證據，即是否是一個應該由用戶確認的初始事實。如果是，詢問用戶，否則，轉到 下一步；

在知識庫中找出所有可能導致這個目標的規則，形成適用的知識集，然后進行下一步；

從知識集中選擇一個規則，以該知識的前件作為新的假設目標，然后轉向2）

逆向推理控制策略的優點是目的性強，不需要尋找與假設無關的信息和知識。這種策略為推理過程提供了更準確的解釋，并告訴用戶實現目標所使用的規則（知識）此外，這種控制策略特別適用于求解空間較小的問題求解環境，有利于為用戶提供求解過程。缺點是初始目標的選擇具有盲目性，無法通過用戶提供的游泳信息進行操作用戶要求快速輸入相應的問題域，如果不實用，就要多次做假設，影響系統的效率。與正向推理相比，反向推理目的性很強，通常用于驗證某一特定知識是否成立。

離散數學中的逆向推理：

推理演繹