Bài tập lớn Hệ Chuyên Gia: Tư Vấn Chọn Ngành Học. Bài tập lớn sử dụng thuật toán suy diễn tiến cùng với source code. Nếu mua source code có thể liên hệ zalo 0352636329 để có thể mua source. Và còn nhiều bài tập lớn các môn khác cũng như bài tập lớn nhiều giải thuật khác có thể liên hệ để mua thêm.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - - HỆ CHUYÊN GIA ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA TƯ VẤN CHỌN NGÀNH THI ĐẠI HỌC SỬ DỤNG SUY DIỄN TIẾN GVHD: ThS Lê Thị Thủy Lớp: Nhóm: 04 Trần Việt Phú Hoàng Thanh Thanh Huyền 3.Phạm Thúy Hiền Hà Nội, năm 2021 MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU I Giới thiệu hệ chuyên gia .4 Hệ chuyên gia gì? .4 Đặc trưng ưu điểm hệ chuyên gia .6 Sự phát triển công nghệ hệ chuyên gia Các lĩnh vực hệ chuyên gia II Kiến trúc tổng quát hệ chuyên gia Những thành phần hệ chuyên gia Một số mơ hình kiến trúc hệ chuyên gia 11 a Mơ hình J.L.Ermine 11 b Mơ hình C.Ernest 12 c Mơ hình E.V.Popov 12 d Kỹ thuật suy diễn tiến hệ chuyên gia .12 III Xây dựng hệ chuyên gia tư vấn chọn ngành thi đại học .18 Giới thiệu hệ chuyên gia tư vấn chọn ngành thi đại học 18 Giao diện chương trình 26 Giao diện 26 LỜI NĨI ĐẦU Cơng nghệ thơng tin ngành khoa học ngày quan tâm sử dụng rộng rãi lĩnh vực sống Với ưu điểm mạnh ứng dụng nhiều sống cơng nghệ thông tin giúp cho công việc quản lý dễ dàng Để quản lý công việc cụ thể quan người quản lý cần thực nhiều động tác Nhờ có phần mềm cơng việc trở nên đơn giản nhiều Năng lực máy tính ngày mạnh mẽ điều kiện thuận lợi cho trí tuệ nhân tạo: cho phép chương trình máy tính áp dụng thuật giải trí tuệ nhân tạo có khả phản ứng nhanh hiệu trước Ngày việc ứng dụng công nghệ kĩ thuật cao vào đời sống đòi hỏi thiết Một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mà phần quan trọng Hệ chuyên gia Qua tập lớn này, nhóm xin gửi lời cảm ơn tới ThS.Lê Thị Thủy, cảm ơn cô cho nhóm có hội tìm hiểu góc kiến thức mới, hay bổ ích với tận tâm dạy dỗ nhóm, giúp nhóm hồn thiện đề tài Trong q trình tìm hiểu hồn thiện, đề tài khơng thể tránh khỏi sai sót, khuyết điểm Vì vậy, nhóm thực nhóm hy vọng nhận đánh giá đóng góp nhiệt tình từ phía thầy bạn để nhóm nhóm hồn thiện Nhóm xin chân thành cảm ơn! I Giới thiệu hệ chuyên gia 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 tốn tương đối khó khăn địi hỏi chun gia giải Chuyên gia hệ thống tin học mơ (Emulates) lực đoán (Decision) hành động (Making ability) chuyên gia (con người) Hệ chuyên gia lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) hình Hình 1.1 Một số lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo Hệ chuyên gia sử dụng tri thức chuyên gia để giải vấn đề (bài toán) khác thuộc lĩnh vực Tri thức (knowledge) hệ chuyên gia phản ánh tinh thơng tích tụ từ sách vở, tạp chí, từ chuyên gia hay nhà bác học Các thuật ngữ hệ chuyên gia, hệ thống dựa tri thức (knowledge-based system) hay hệ chuyên gia dựa tri thức (knowledge-based expert system) thường có nghĩa Một hệ chuyên gia bao gồm ba thành phần sở tri thức (knowledge based), máy suy diễn hay mô tơ suy diễn (inference engine), hệ thống giao tiếp với người sử dụng (user interface) Cơ sở tri thức chứa tri thức để từ đó, máy suy diễn tạo câu trả lời cho người sử dụng thông qua hệ thống giao tiếp Người sử dung (user) cung cấp kiện (facts) biết, có thật hay thơng tin có ích cho hệ chun gia nhận câu trả lời lời khuyên hay gợi ý đắn (expertise) Hoạt động hệ chuyên gia dựa tri thức minh họa sau: Hình 1.2 Hoạt động hệ chuyên gia Mỗi hệ chuyên gia đặc trưng cho lĩnh vực vấn đề (problem domain) đó, y học, tài chính, khoa học hay cơng nghệ, vv…, mà khơng phải cho lĩnh vực vấn đề Tri thức chuyên gia để giải vấn đề đặc trưng gọi lĩnh vực tri thức (knowledge domain) Hình 1.3 Quan hệ lĩnh vực vấn đề lĩnh vực tri thức Ví dụ: hệ chuyên gia lĩnh vực y học để phát bệnh lây nhiễm có nhiều tri thức số triệu chứng lây bệnh, lĩnh vực tri thức y học bao gồm bệnh, triệu chứng chữa trị Chú ý lĩnh vực tri thức hoàn toàn nằm lĩnh vực vấn đề Phần bên lĩnh vực tri thức nói lên khơng phải tri thức cho vấn đề Tùy theo yêu cầu người sử dụng mà có nhiều cách nhìn nhận khác hệ chuyên gia Loại người sử dụng Vấn đề đặt Người quản trị Tơi dùng để làm gì? Kỹ thuật viên Làm cách để tơi vận hành tốt Nhà nghiên cứu Làm để tơi mở rơng nó? Người sử dụng Nó giúp tơi gì? Nó có rắc rối tốn khơng? Nó có đáng tin cậy không? Đặc trưng ưu điểm hệ chuyên gia Có bốn đặc trưng hệ chuyên gia: Hiệu cao (high performance) Khả trả lời mức độ tinh thông cao so với chuyên gia lĩnh vực Thời gian trả lời thỏa đáng (adequate response time) Thời gian trả lời hợp lý, nhanh so với chuyên gia để đến định Hệ chuyên gia hệ thống thời gian thực(real time system ) Độ tin cậy cao (good reliability) Không thể xảy cố giảm sút độ tin cậy sử dụng Dễ hiểu (understandable) Hệ chuyên gia giải thích bước suy luận cách dễ hiểu quán, không giống cách trả lời bí ẩn hộp đen (black box) Những ưu điểm hệ chuyên gia: Phổ cập (increased availability) Là sản phẩm chuyên gia, phát triển không ngừng với hiệu sử dụng không phủ nhận Giảm giá thành (reduced cost) Giảm rủi ro (reduced dangers) Giúp người tránh môi trường rủi ro nguy hiểm Tính thường trực (permanance) Bất kể lúc khai thác sử dụng, người mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt Đa lĩnh vực ( multiple expertise ) Chuyên gia nhiều lĩnh vực khác khai thác đồng thời thời gian sử dụng Độ tin cậy (increased relialility) Luôn đảm bảo độ tin cậy khai thác Khả giảng giải (explanation ) Câu trả lời mức độ tinh thông giảng giải rõ ràng, chi tiết, dễ hiểu Khả trả lời (fast reponse) Trả lời theo thời gian thực, khách quan Tính ổn định, suy luận có lý đầy đủ lúc nơi (steady, une motional, and complete response at all times) Trợ giúp thông minh người hướng dẫn (intelligent – tutor) Có thể truy cập sở liêu thông minh (intelligent database) Sự phát triển công nghệ hệ chuyên gia Sau số kiện quan trọng lịch phát triển công nghệ hệ chuyên gia (expert system technology) Năm 1943 1954 1956 1957 1958 1962 1965 1968 1969 1970 1971 1973 1975 1976 Các kiện Dịch vụ bưu điện, mơ hình neural Mc Culloch and Pitts Model Thuật toán Markov điều kiện thực thi luật Hội thảo Dartmouth,lý luận logic, tìm kiếm nghiệm suy (heuristic search), thống thuật ngữ trí tuệ nhân tạo Rosenblatt phát minh khả nhận thức, Newell, Shaw Simon đề suất giải toán tổng quát (GPS: Genenal Problem Solver ) Mc Carthy đề xuất ngơn ngữ trí tuệ nhân tạo LISA (LISA AI language) Nguyên lý Rosenblatt’s chức thần kinh nhận thức (Rosenblatt’s Principles of Neurodynamicdynamics on Perceptions) Phương pháp hợp giải Robinson Ứng dụng logic mờ (fuzzy logic) suy luận đối tượng mờ (fuzzy object) Zadeh Xây dựng hệ chuyên gia nha khoa DENDRAL (Feigenbaum, Buchanan, et.al) Mạng ngữ nghĩa (semantic nets), mơ hình nhớ kết hợp (asociative memory model) Quillian Hệ chuyên gia toán học MACSYMA (Martin and Moses) Ứng dụng ngôn ngữ PROLOG (Colmerauser, Roussell, et.al) Hệ chuyên gia HEARSAY I nhận dạng tiếng nói (speech recognition) Xây dựng luật giải toán người (Human Problem Solving popularizes rules (Newell abd Simon) Hệ chuyên gia MYCIN chuẩn trị y học (Shortli ffe,et,al.) Lý thuyết khung (frames),biểu diễn tri thức (knowledge reresentation ) (Mínky) Tốn nhân tạo (AM: Artificial Mathematician) (Lenat).Lý thuyết Dempster- 1977 1978 1979 1980 1982 1983 1985 Shafer tính hiển nhiên lập luận khơng chắn (Dempster-Shafer theory of Evidence for reason ubder uncertainty).Ứng dụng hệ chuyên gia PROSPECTOR khai thác hầm mỏ (Duda,Har) Sử dụng ngôn ngữ chuyên gia OPS( OPS expert system shell ) hệ chuyên gia XCON/R1 (Forgy) Hệ chuyên gia XCON/R1 (McDermott ,DEC) để bảo trì hệ thống máy tính DEC (DEC computer systems) Thuật toán mạng so khớp nhanh (rete algorithm for fast pattern matching) Forgy; thương mại hóa ứng dụng trí tuệ nhân tạo Ký hiệu học (symbolics), Xây dựng máy LISP (LISP machines) từ LMI Hệ chuyên gia toán học (SMP math system ) ; mạng nơ-ron Hopfield (Hopfield neural net ); dự án xây dựng máy tính thơng minh hệ nhật (Japanese Fifth Generation Project to develop intelligent computers) Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia KEE (KEE expert system tool ) (intrlli Corp ) Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia CLIPS (CLIPS expert system tool (NASA) Các lĩnh vực hệ chuyên gia Cho đến nay, hàng trăm hệ chuyên gia xây dựng báo cáo thường xuyên tạp chí, sách, báo hội thảo khoa học Ngồi cịn hệ chun gia đượcsử dụng công ty, tổ chức quân mà khơng cơng bố lý bảo mật Bảng liệt kê số lĩnh vực ứng dụng diện rộng hệ chuyên gia Lĩnh vực Cấu hình(Configuration) Ứng dụng diện rộng Tập hợp thích đáng thành phần Chẩn đoán (Diagnosis) hệ thống theo cách riêng Lập luận dựa chứng quan Truyền đạt (Instruction) sát Dạy học kiểu thông minh cho sinh viên hỏi (why?), (how?) (what if?) giống Giải thích(Interpretation) hỏi người thầy giáo Giải thích liệu thu nhận Kiểm tra (Monitoring) So sánh liệu thu lượm với liệu chuyên môn để đánh giá hiệu Lập kế hoạch(Planning) Dự đoán (Prognosis) Lập kế hoạch sản xuất theo u cầu Dự đốn hậu từ tình xảy Chữa trị (Remedy) Điều khiển (Control) Chỉ định cách thụ lý vấn đề Điều khiển trình, địi hỏi diễn giải, chẩn đốn, kiểm tra,lập kế hoạch, dự đoán chữa trị II Kiến trúc tổng quát hệ chuyên gia Những thành phần hệ chuyên gia Một hệ chuyên gia kiểu mẫu gồm thành phần sau : Hình 2.1 Những thành phần hệ chuyên gia Cơ sở tri thức (knowledge base) : gồm phần tử (hay đơn vị) tri thức, thông thường gọi luật (rule), tổ chức sở liệu Máy suy diễn (inference engine) : cơng cụ (chương trình, hay xử lý) tạo suy luận cách định xem luật làm thỏa mãn kiện, đối tượng, chọn ưu tiên luật thỏa mãn, thực luật có tính ưu tiên cao Lịch công việc (agenda) : danh sách luật ưu tiên máy suy diễn tạo thỏa mãn kiện, đối tượng có mặt nhớ làm việc Bộ nhớ làm việc (working memory) : sở liệu toàn cục chứa kiện phục vụ cho luật Khả giải thích (explanation facility) : giải nghĩa cách lập luận hệ thống cho người sử dụng Khả thu nhận tri thức (explanation facility) : cho phép người sử dụng bổ sung tri thức vào hệ thống cách tự động thay tiếp nhận tri thức cách mã hóa tri thức cách tường minh Khả thu nhận tri thức yếu tố nhiều hệ chuyên gia Giao diện người sử dụng (user interface) : nơi người sử dụng hệ chuyên gia trao đổi với Cơ sở tri thức gọi nhớ sản xuất (production memeory) hệ chuyên gia Trong sở tri thức, người ta thường phân biệt hai loại tri thức tri thức phán đoán (assertion knowledge) tri thức thực hành (operating knowledge) Các tri thức phán đốn mơ tả tình thiết lập thiết lập Các tri thức thực hành thể hậu rút hay thao tác cần phải hồn thiện tình thiết lập thiết lập lĩnh vực xét Các tri thức thực hành thường thể biểu thức dễ hiểu dễ triển khai thao tác người sử dụng Hình 2.2 Quan hệ máy suy diễn sở tri thức Một số mơ hình kiến trúc hệ chun gia Có nhiều mơ hình kiến trúc hệ chun gia theo tác giả khác nhau.Sau số mơ hình a Mơ hình J.L.Ermine 10 Hình 2.3 Kiến trúc hệ chun gia theo J.L.Ermine b Mơ hình C.Ernest Hình 2.4.Kiến trúc hệ chuyên gia theo C.Ernest 11 c Mơ hình E.V.Popov Hình 2.5.Kiến trúc hệ chun gia theo E.V.Popo d Kỹ thuật suy diễn tiến hệ chuyên gia Có nhiều phương pháp tổng quát để suy luận chiến lược giải vấn đề hệ chuyên gia Những phương pháp hay gặp suy diễn tiến (forward chaining), suy diễn lùi (backward chaining) phối hợp hai phương pháp (mixed chaining) Những phương pháp khác phân tích phương tiện (means-end analysis), rút gọn vấn đề (problem reduction), quay lui (backtracking), kiểm tra lập kế hoạch (plan - generate - test), lập kế hoạch phân cấp (hierachical planning)… Sau giới thiệu phương pháp suy luận theo suy diễn tiến Suy diễn tiến (forward charning) trình suy kiện từ kiện có dự áp dụng luật dẫn, tập kiện xuất phát kiện giả thiết Quá trình suy diễn kết thúc đạt kiện mục tiêu không suy diễn thêm kiện dựa luật dẫn Ví dụ 1: Nếu thấy trời mưa trước khỏi nhà (sự kiện) phải lấy áo mưa (kết luận) Ví dụ 2: GT={a,b,A} G={S} Q trình suy diễn: - a,b,A -> B (luật a,b,A -> B dựa định lý hàm số Sin) 12 GT1={a,b,A,B} - A,B-> C (luật A,B->C dựa định lý tổng góc tam giác ) - C,a,b->S (luật C,a,b->S dựa theo công thức S=1/2abSinC) -> từ a,b,A ta suy S Trong phương pháp người sử dụng cung cấp kiện cho hệ chuyên gia để hệ thống (máy suy diễn) tìm cách rút kết luận Kết luận xem thuộc tính gán giá trị Trong số kết luận này, có kết luận làm người sử dụng quan tâm, số khác khơng nói lên điều gì, số khác vắng mặt Các kiện thường có dạng : Atthibute = value Lần lượt kiện sở tri thức chọn hệ thống xem xét tất luật mà kiện xuất tiền đề Theo nguyên tắc lập luận trên, hệ thống lấy luật thỏa mãn Sau gán giá trị cho thuộc tính thuộc kết luận tương ứng, người ta nói kiện thỏa mãn Các thuộc tính gán giá trị phần kết hệ chuyên gia Sau kiện xem xét, kết xuất cho người sử dụng Thuật giải suy diễn tiến Bước 1: Ghi nhận tập kiện ban đầu A=giả thiết mục tiêu B Bước 2: Tìm luật dẫn r: GT->KL cho GT thuộc A Bươc 3: if (tìm luật r) then 3.1 : Ghi nhớ luật r 3.2: Bổ sung luật r (KL luật r) vào A 3.3: if (B thuộc A) then Kết thúc end else Kết thúc: bị bế tắc Bước 4: Trở lại bước Ví dụ 3: giải tốn hình học hệ luật dẫn tam giác 13 Nhập giả thiết: a b c - mục tiêu: hc Chương trình cho kết quả: ab^c -> S (S=a*b*c/4*R) S^c -> hc (hc=2*S/c) Bạn nên tổ chức file liệu chứa tập kiện F tập luật dẫn R Chương trình dựa file liệu để giải số toán Đây cấu trúc file liệu đề nghị: - Dòng 1: Chứa tập kiện tam giác a b c A B C hb hc p r R S - K dòng chứa luật dẫn thích : AB -> C (C=180-B-A) C,a,b->S (S=1/2abSinC) … Ví dụ 4: Cho tập luật R sau: R1: a^b->c R2: a^u->d R3: c^d->k R4: b->u R5: a->p R6: p->q R7: u^c->h GT={a,b} KL={h} Quá trình suy diễn tiến: TG Thỏa 14 Vết a,b a,b,c a,b,c,u a,b,c,d,u a,b,c,d,u,k a,b,c,d,u,k,p a,b,c,d,u,k,p,q a, b, c, d, u, k, p, q, h R1,r4,r5 R4, r5 R2, r5, r7 R3, R5, r7 R5, r7 R6, R7 R7 θ R1 R4 R2 R3 R5 R6 R7 Do KL = {h} € TG => từ giả thiết qua luật R tới kết luận Vet = {r1, r4, r2, r3, r5, r6, r7} Luật dư thừa phương pháp vừa tiến hành: r2, r3, r5, r6 Vì với phương pháp tiến hành chưa phải tối ưu Để tối ưu lựa chọn ta làm sau: Ta ước lượng khoảng cách từ giả thiết luật mà ta xét tới giả thiết luật mà sinh kết luận Lựa chọn luật có khoảng cách bé Gọi khoảng cách ước lượng h(r) TG Thỏa R1, h(r1) = Vết a, b R4, h(r4) = R1 a, b, c R5, h(r5) = ∞ R4, h(r4) = R2, h(r2) = ∞ R4 a, b, c, u R7, h(r7) = R7 a, b, c, u, h Do KL = {h} € TG => tốn dừng kết tìm thành công Vet = { r1, r4, r7} Như ta thấy phương pháp thứ giản lược bớt đường để đến đích so với phương pháp trình bày 15 Giải thuật: Void SDT() { TG = GT /* SAT tập hợp luật có dạng p1 ^ p2 ^ ^ pn -> q, cho pi(i=1>n) € TG */ SAT = Loc(R, TG) While((KL ∩ TG=θ) and (SAT θ) ) { rq */ TG = TG v {q} /* bổ sung vế phải vào TG */ R = R \ {r} /* loại bỏ luật dùng */ SAT = Loc(R, TG) /* Tính lại tập SAT */ } If KL ∩ TG = θ then exit (“Thành công!”) Else exit (“không thành công”) III Xây dựng hệ chuyên gia tư vấn chọn ngành thi đại học Giới thiệu hệ chuyên gia tư vấn chọn ngành thi đại học Hệ chuyên gia tư vấn chọn ngành thi đại học giúp cho học sinh có ý thức chủ thể lựa chọn ngành thi, có định hướng chọn ngành thi dựa sở hiểu biết khoa học, nghề nghiệp, lực, sở trường thân, 16 hồn cảnh gia đình, u cầu ngành thi học sinh Hệ thống dựa danh sách thông tin học sinh thông qua hệ thống suy diễn để đưa kết xác Chương trình sử dụng file dạng “ *.txt ” để lưu trữ liệu Chương trình gồm có file liệu sau: VanDe.txt, Rules.txt, MoTaKetLuan.txt Danh sách liệu file sau: Danh sách thông tin( file VanDe.txt) Mã kiện A1 A2 C1 C2 D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10 D11 E1 E2 E3 E4 F1 F2 F3 H1 H2 K1 K2 Nội dung kiện Năng Khiếu Âm nhạc Hội họa Tiềm lực kinh tế Khá giả Bình thường Sở thích Nghệ thuật Văn phịng hành quản trị Phân tích số liệu Các hoạt động cộng đồng trợ giúp Tiếp xúc cá nhân Nghiên cứu Y tế Cơng việc ngồi trời Kỹ thuật khí Cơng việc thủ cơng Khoa học Mơn khối học tốt Khối A(Tốn, Lý, Hóa) Khối B(Tốn,Hóa, Sinh) Khối C(Văn, Sử, Địa) Khối D(Toán, Văn, Anh) Sức khỏe Rất tốt Tốt Khơng tốt Ngoại hình Ưa nhìn Bình thường Khả tiếng anh Tốt Khơng tốt 17 Sơ yếu lí lịch G1 G2 Trong Đã có tiền án, tiền Danh sách tập luật(file Rules.txt) Mã Luật R0 Nội dung luật F2 -> E1 R1 F2 -> E2 R2 F2 -> E3 R3 F2 -> D4 R4 F2 -> D5 R5 E1 -> D2 R6 E2 -> D7 R7 E3 -> D4 R8 G1 -> D4 R9 K1 -> C1 R10 D11 -> E1 R11 H1 -> D1 R12 D1 -> A1 R13 D2 -> N1 R14 E1 -> N2 R15 D7 -> N3 R16 D4 -> N4 R17 D4 -> N5 R18 D7 ^ G1 -> N6 18 R19 D9 ^ E1 -> N7 R20 A2 ^ E1 -> N8 R21 D8 ^ F1 -> N9 R22 D8 ^ E2 -> N10 R23 D2 ^ K1 -> N11 R24 A1 ^ F1 -> N12 R25 D5 ^ E4 -> N13 R26 D5 ^ K1 -> N14 R27 D4 ^ K1 -> N15 R28 D11 ^ E2 -> N16 R29 D6 ^ E3 ^ K1 -> N17 R30 A1 ^ C1 ^ F2 -> N18 R31 D1 ^ E3 ^ K1 -> N19 R32 D5 ^ E4 ^ K1 -> N20 R33 D6 ^ F2 ^ C1 -> N21 R34 C1 ^ D4 ^ F1 ^ H1 ^ G1 -> N22 Kết Luận(file MoTaKetLuan.txt) Mã Kết Luận N1 N2 N3 N4 N5 N6 N7 N8 N9 Nội Dung Kết Luận Khoa học máy tính Đa phương tiện Dược Công an Sư phạm Y Điện Kiến trúc Thể thao 19 Nơng nghiệp Kế tốn Múa Tâm lý học Marketing Báo chí Khoa học mơi trường Luật Âm nhạc Điện ảnh Truyền hình Tiếng Anh Kinh tế Phi công N10 N11 N12 N13 N14 N15 N16 N17 N18 N19 N20 N21 N22 Giao diện chương trình Giao diện 20 Giao diện thực tư vấn Giao diện quản lý kiện 21 Giao diện quản lý tập luật Giao diện giới thiệu chương trình File tập luật liệu 22 23 24 25