Báo cáo môn Hệ chuyên gia: ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ THỐNG XÁC ĐỊNH THỜI GIAN DỪNG ĐÈN ĐỎ DỰA TRÊN LOGIC MỜ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI ‫ ﻣ‬KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ‫ﻣ‬ ĐỀ CƯƠNG BÀI TẬP LỚN MÔN: HỆ CHUYÊN GIA ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ THỐNG XÁC ĐỊNH THỜI GIAN DỪNG ĐÈN ĐỎ DỰA TRÊN LOGIC MỜ Giáo viên hướng dẫn: ThS Trần Hùng Cường Thành viên: Trần Hải Sơn Dương Văn Đức Lớp: 202010503121002 Nhóm: Hà Nội – 2020 Mục lục Chương 1: TỔNG QUẢN VỀ HỆ CHUYÊN GIA 1.1 Hệ chuyên gia gì? Theo E Feigenbaum : Hệ chuyên gia (Expert System) chương trình máy tính thơng minh sử dụng tri thức (knowledge) thủ tục suy luận (inference procedures) để giải toán tương đối khó khăn địi hỏi chun gia giải Hệ chuyên gia hệ thống tin học mơ (emulates) lực đốn (decision) hành động (making abilily) chuyên gia (con người) Hệ chuyên gia lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) 1.2 Cấu trúc Các hành phần hệ chuyên gia 1.2.1 Bộ giao diện người máy Thực giao tiếp HCG người sử dụng Bộ nhận thông tin từ người sử dụng đưa câu trả lời, lời khuyên, giải thích lĩnh vực 1.2.2 Mơ tơ suy diễn Hệ chun gia mơ hình hóa cách lập luận người với mô dun động suy diễn Hệ chuyên gia chứa động suy diễn để tiến hành suy diễn nhằm tạo tri thức dựa kiện, tri thức vùng nhớ làm việc tri thức sở tri thức.Hai kiểu suy diễn động suy diễn suy diễn tiến suy diễn lùi 1.2.3 Cơ sở tri thức Lưu trữ, biểu diễn tri thức mà hệ đảm nhận làm sở cho ác hoạt động hệ CSTT bao gồm kiện(facts) luật(rules) 1.2.4 Bộ giải thích Trả lời hai câu hỏi sao(why) cách nào(how), câu hỏi WHY nhằm mục đích cung cấp lý lẽ để thuyết phục người sử dụng theo đường suy diễn hệ chuyên gia Câu hỏi HOW nhằm cung cấp giải thích đường mà hệ chuyên gia sử dụng mang lại kết 1.2.5 Bộ tiếp nhận tri thức Làm nhiệm vụ thu nhận tri thức từ hệ chuyên gia người (human expert), từ kỹ sư xử lý tri thức người sử dụng thông qua yêu cầu lưu trữ vào CSTT 1.2.6 Bộ nhớ làm việc Chứa kiện liên quan phát trình đưa kết luận Bộ nhớ làm việc tương đương với nhớ ngắn hạn(Short- Term Memory) mơ hình giải vấn đề người 1.3Các lĩnh vực ứng dụng Lĩnh vực Ứng dụng diện rộng Cấu hình Tập hợp thích đáng thành phần hệ thống theo cách riêng Chuẩn Lập luận dựa chứng quan sát đốn Truyền đạt Dạy học kiểu thơng minh cho sinh viên hỏi sao, nào, giống hỏi người thấy giáo Giải thích Giải thích liệu thu thập Kiểm tra So sánh liệu thu lượm với liệu chuyên môn để đánh giá hiệu Lập kế Lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu hoạch Dự đốn Dự đốn hậu từ tình xảy Chữa trị Chỉ định thụ lý vấn đề Điều khiển Điều khiển q trình, địi hỏi diễn giải, chuẩn đoán, kiểm tra, lập kế hoạch, dự đoán chữa trị Chương 2: LOGIC MỜ 2.1 Tập rõ, tập mờ 2.1.1 Các khái niệm Logic mờ xuất vào năm 1920 đến năm 1965, giáo sư Lotfi Zadeh hoàn thiện, đưa lý thuyết tập mờ (Fuzzy Set Theory) hồn chỉnh cơng bố lần Mỹ Kể từ đó, logic mờ có nhiều phát triển qua chặng đường sau: phát minh Mỹ, áp dụng Châu Âu đưa vào sản phẩm thương mại Nhật Trong logic rõ, tập hợp A thường có biên rõ để phân biệt đối tượng thuộc A đối tượng khơng thuộc A Từ người ta trả lời xác câu hỏi: x có thuộc A hay khơng? Cịn logic mờ, biên giới đối tượng thuộc tập A đối tượng không thuộc tập A khơng rõ ràng phản ánh hàm thuộc A(x) (xem định nghĩa hàm thuộc đây) Lấy ví dụ, khó chọn học sinh có trạng thái tình cảm “buồn” lớp học “buồn” khái niệm mờ - Biến ngôn ngữ thuật ngữ mô tả khái niệm logic mờ VD: nhiệt độ, chiều cao, cân nặng,… - Giá trị ngôn ngữ giá trị mà biến ngôn ngữ nhận diễn giải ngơn ngữ tự nhiên Giá trị ngơn ngữ phản ánh mờ hóa biến ngơn ngữ: ● Nhiệt độ: nóng, lạnh ● Chiều cao: thấp, trung bình, cao ● Cân nặng: nhẹ, trung bình, nặng - Tập vũ trụ biến ngơn ngữ tập tất giá trị mà biến ngơn ngữ nhận - Tập mờ định nghĩa sau: ● Cho X tập không rỗng, gọi tập vũ trụ hay tập tham chiếu Một tập mờ A vũ trụ X hàm: A: X → [0,1] ● Hàm A gọi hàm thuộc tập mờ A phần tử x ⊆ X xác định giá trị A(x) ⊆ [0,1] gọi mức thuộc x tập mờ A Mức thuộc A(x) biểu thị mức độ chân lý kiện x ⊆ X thể tính mờ tập hợp ● Có phương pháp sử dụng hàm thuộc để tính độ phụ thuộc phần tử x đó: tính trực tiếp A cho trước dạng công thức tra bảng A cho dạng bảng ● Để tiện so sánh, ta tham khảo lại hàm đặc trưng XA tập hợp A lý thuyết tập hợp: XA: X → {0, 1} ● XA nhận giá trị tập {0, 1} cho: XA(x) = x ⊆ A, XA(x) = x ⊆ A ● Độ cao H tập mờ a (định nghĩa tập vũ trụ X) giá trị H = sup { A(x) | x ⊆ X} ● Một tập mờ với phần tử có độ phụ thuộc = (H=1) gọi tập mờ tắc, ngược lại tập mờ với H0 } ● Miền tin cậy T tập mờ A (định nghĩa tập vũ trụ X) tập X thỏa mãn: T = {x X | A(x) = } Ví dụ sau khác tập mờ tập rõ: Cho biến ngôn ngữ = “chiều cao” giá trị ngơn ngữ = “thấp” Trong tập vũ trụ H biến ngôn ngữ “chiều cao” (ký hiệu: H - tập chiều cao; h – chiều cao, đơn vị= mét): H = {1, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2} Tập mờ xác định khái niệm người có chiều cao “thấp” mơ tả hàm thuộc: (h): H → [0,1] thấp (h) = h ≤ 1.4 m (h) = (1.7 - h) / (1.7 – 1.4) 1.4m ≤ h ≤ 1.7 m (h) = h ≥ 1.7 m thấp thấp thấp Trong với lý thuyết tập hợp truyền thống, khái niệm người có chiều cao “thấp” nhận giá trị: thấp (h) = h ≥ 1.4 m thấp (h) = h ≤ 1.4 m Tập mờ tập rõ khái niệm “Chiều cao thấp” biểu diễn sau: Hình Đồ thị hàm thuộc (h) thấp Khi đó, người có chiều cao h=1.5m, chiều cao người coi thuộc tập mờ “Chiều cao thấp” với mức độ 0.67, nói theo ngơn ngữ tự nhiên “khá thấp” Trong tập rõ lại khẳng định chiều cao không thấp (h>1.4m) Rõ ràng cách tiếp cận theo lý thuyết tập mờ mềm dẻo tổng quát 2.2 Các phép toán tập mờ ⮚ Phần bù Phần bù mờ tập mờ A tập mờ với hàm thuộc xác định bởi: (X) = - (X) ⮚ Phép giao tập mờ: Giao tập mờ A tập mờ B tập mờ AB với hàm thuộc xác định bởi: ⮚ A∩ B (x) = Min(A(x), B(x)) Phép hợp tập mờ: Hợp tập mờ A tập mờ B tập mờ AB với hàm thuộc xác định bởi: A ∪ B (x) = Max(A(x), B (x)) ⮚ Phép trừ tập mờ Cho X tập hợp: A, B hai tập mờ X có hàm thuộc , Phép trừ hai tập hợp mờ A B X kí hiệu A\B định nghĩa sau: A\B = A ⮚ Luật De Morgan Cho A, B hai tập X, đó: = = 2.3 Suy diễn mờ 2.3.1 Biểu diễn tri thức kiện mờ, luật Lý thuyết tập mờ khung tốn học chặt chẽ (khơng có mập mờ 10 Luật 7: IF x is MĐ.thưa and y is DR.rộng THEN z is TG.nhanh Luật 8: IF x is MĐ.đông and y is DR.rộng THEN z is TG.nhanh Luật 9: IF x is MĐ.rất đông and y is MĐ.rất đơng THEN z is TG.nhanh B2: Mờ hố, tính giá trị M Gọi độ rộng đường dr Độ rộng hẹp: w6= h.thời gian vừa = min(0.5;0) = 0.2 r7: h.làn đường rộng = h mật độ thưa = 0.43 23 =>w7= h.thời gian nhanh = min(0;0.43) = r8: h.làn đường rộng= h mật độ đông = 0.2 =>w8= h.thời gian nhanh = min(0;0.2) = r9: h.làn đường rộng= h mật độ đông = =>w9= h.thời gian nhanh = min(0;0) = B3: Giải mờ ⇨ Xét tập luật có w ≠ là: r1, r2, r4, r5 Cơng thức : x0= Trong đó: L = * (3m22 - 3m12 + b2 - a2 + 3m2b + 3m1a) T = * (2m2 - 2m1 + a + b) ● Xét r1: Có: a = 0.2*20 = b=a=4 m1= 30+4 = 34 m2= 70-4 =66 Áp dụng công thức ta tính được: ⇨ L1 = (0.2/6)*( 3*662 – 3*342 + 42 – 42 + 3*66*4 + 3*34*4 ) = 360; ⇨ T1 = (0.2/2)*( 2*66 – 2*34 + + ) = 7.2 ● Xét r2: Có: a = 0.2*50 = 10 24 b=0 m1= 50+10 = 60 m2= 100 Áp dụng cơng thức ta tính được: ⇨ L2 = (0.2/6)*( 3*1002 – 3*602 + 102 – 02 + 3*100*0 + 3*60*10 ) = 696.67; ⇨ T2 = (0.2/2)*( 2*100 – 2*60 + 10 + ) = ● Xét r4: Có: a=0 b = 0.43*50 = 21.5 m1= m2= 50 – 21.5 = 28.5 Áp dụng cơng thức ta tính được: ⇨ L3 = (0.43/6)*( 3*28.52 – 3*02 + 21.52 – 02 + 3*28.5*21.5 + 3*0*0 ) = 339.5; ⇨ T3 = (0.43/2)*( 2*28.5 – 2*0 + + 21.5 ) = 16.88 ● Xét r5: Có: a = 0.2*25 = b=a=5 m1= 30 + = 35 m2= 70 – = 65 Áp dụng cơng thức ta tính được: ⇨ L4 = (0.2/6)*( 3*652 – 3*352 + 52 – 52 + 3*65*5 + 3*35*5 ) = 350; ⇨ T4 = (0.2/2)*( 2*65 – 2*35 + + ) = ⇨ x0= = 34.77366 25 Vậy với độ rộng đường 4m mật độ giao thông 20 xe thời gian để dừng đèn đỏ 34.77366 giây 3.3 Hình ảnh minh họa 26 Hình 3.1: Lớp DoRong 27 28 Hình 3.2: Lớp MatDo 29 30 31 Hình 3.3: Lớp GiaiMo 32 Hình 3.4: Chương trình Hình 3.5: Kết chạy chương trình 33 KẾT LUẬN Việc thiết kế chương trình dự báo thời gian dừng đèn đỏ dựa logic mờ phù hợp với thể nhu cầu người mục tiêu chương trình hướng đến, để từ ta tham khảo lấy thêm ý kiến từ chuyên gia để giúp việc dự đoán thời gian dừng đèn đỏ hiệu xác 34 TÀI LIỆU THAM KHẢO Giáo trình Hệ Chuyên Gia : Trần Hùng Cường, Trần Thanh Hùng, NXB Khoa Học Kỹ Thuật https://viblo.asia/p/su-dung-he-mo-giai-bai-toan-tinh-thoi-gian-bom-nuoc6J3ZgELE5mB https://fita.vnua.edu.vn/wp-content/uploads/2013/06/F_Ch.1.pdf 35 ... dự báo thời gian dừng đèn đỏ dựa logic mờ phù hợp với thể nhu cầu người mục tiêu chương trình hướng đến, để từ ta tham khảo lấy thêm ý kiến từ chuyên gia để giúp việc dự đoán thời gian dừng đèn. .. Làn đường Hẹp T .gian Vừa T .gian Lâu T .gian Lâu Làn đường Vừa T .gian Nhanh T .gian Vừa T .gian Vừa Làn đường Rộng T .gian Nhanh T .gian Nhanh T .gian Nhanh Thuật toán B1: Xác định luật mờ Luật 1: IF... 2.2 Các phép toán tập mờ ⮚ Phần bù Phần bù mờ tập mờ A tập mờ với hàm thuộc xác định bởi: (X) = - (X) ⮚ Phép giao tập mờ: Giao tập mờ A tập mờ B tập mờ AB với hàm thuộc xác định bởi: ⮚ A∩ B (x)