Đề tài xây dựng hệ chuyên gia tư vấn ngành nghề xuất khẩu lao động tại nhật bản

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ HỌC PHẦN MÔN HỆ CHUYÊN GIA ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA TƯ VẤN NGÀNH NGHỀ XUẤT KHẨU LAO ĐỘNG TẠI NHẬT BẢN Sinh viên thực : NGUYỄN KIỀU ĐĂNG QUANG LÊ QUỐC TOÀN Giảng viên hướng dẫn : LÊ THỊ TRANG LINH Ngành : CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Chuyên ngành : CÔNG NGHÊA PHẦN MỀM Lớp : D14CNPM4 Khóa : 2019-2024 Hà Nội, tháng 11 năm 2022 PHIẾU CHẤM ĐIỂM Sinh viên thực hiện: Họ tên Điểm Chữ ký Giảng Viên chấm: Họ tên Ghi Chữ ký Giảng viên chấm 1: Giảng viên chấm 2: MỤC LỤC LỜI NÓI Đ U CHƯƠNG 1: T#NG QUAN V& HÊ(CHUYÊN GIA Hê (chuyên gia l0 g1 ? Xây dựng Hê (chuyên gia L7ch s9 Hệ chuyên gia Đăc(trưng Hê (chuyên gia CHƯƠNG 2: C>C TÂ(P LUÂN( SUY DIBN Thuật toán s9 dụng 10 10 1.1 Khái niêm( suy diIn tiJn: 10 1.2 Suy diIn lùi: 12 1.3 Đặc điểm suy diIn lùi: 13 Xây dựng sở liệu b0i toán 13 2.1.Các kiện diIn b0i toán: 13 2.2 Các luật( Modun suy diIn) 18 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ThiJt kJ chương tr1nh 23 23 1.1 Môi trường c0i đặt chương tr1nh 23 1.2 Đối tượng s9 dụng 23 1.3 Phương pháp s9 dụng 23 1.4 Cấu trúc liệu 23 2.Xây dựng chương tr1nh 24 2.1 Code suy diIn tiJn 24 2.2 Form giao diên( chenh 30 2.3 Form Quản lý kiện 30 2.4 Form Quản lý luật 31 2.5 Form tư vấn 31 KẾT LUẬN 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO 33 LỜI NÓI ĐẦU Hiện nay, để chọn ng0nh học phù hợp m0 từ đ7nh hướng nghề nghiệp sau n0y l0 điều không dI d0ng.Trên thực tJ có nhiều người trường thất nghiệp l0m trái ng0nh m1nh học l0 phổ biJn Điều n0y gây lên lãng phe nhân lực v0 phân bố nhân lực không hợp lý V1 vấn đề chọn nghề xuất lao động l0 vấn đề quan tâm Khi chọn nghề phù hợp, người có yên tâm học tập, hoạt động tech cực, rèn luyện để đạt kJt l0m việc tốt tương lại NJu chọn ng0nh phù hợp, người c0ng có nhiều hội để th0nh đạt sau n0y Nhắm giải quyJt vấn đề v0 để củng cố kiJn thức môn Hệ chuyên gia nhóm chúng em chọn đề t0i: ”Xây dựng hệ chuyên gia tư vấn nghề nghiệp xuất lao động Nhật Bản”.Đề t0i nhằm hỗ trợ công tác giáo dục,giúp em học sinh tự tin ,chủ động việc chọn ng0nh học phù hợp với lực thân v0 phụ huynh giúp em m1nh chọn đường đJn th0nh đạt cách chenh xác v0 phù hợp CHƯƠNG 1: TdNG QUAN VỀ HÊA CHUYÊN GIA Hê Achuyên gia ge ? Hê (chun gia l0 mơt(ph•n mềm máy tenh có khả giải quyJt mơt (b0i tốn với tr1nh đô như( môt(chuyên gia Hê (chuyên gia = CSTT + Đông( Cơ Suy DiIn Xây dựng Hê Achuyên gia Để xây dựng (chuyên gia c•n tham gia chuyên gia, lâp( tr1nh viên v0 k‚ sư x9 lý tri thức * Có cách để xây dựng (chuyên gia ứng dụng: Xây dựng (chuyên gia từ đ•u : c•n kJt hợp v0 nỗ lực chuyên gia, k‚ sư tri thức v0 lâp( tr1nh viên Họ l0m viêc(cùng v0 kJt xay dựng HCG Xây dựng HCG dựa ph•n mềm s„n có (Shell Expert System): Trong trường hợp n0y không cấn tham gia lâp( tr1nh viên Lhch sj Hệ chuyên gia Năm 1943 Clc kiên D7ch vụ bưu điên( Mô h1nh neuro McCulloch v0 Pitts 1954 Thuât(toán Markov điều khiển thực thi luât( 1956 Hôi(thảo Dartmouth; lý luân( logic; t1m kiJm kinh nghiêm;( thuât(ngữ tre 1957 Rosenblatt phát minh khả nhâ n( thức; Newell,Shaw v0 simon để xuất tuê (nhân tạo giải b0i tốn tổng qt 1957 Bắt đ•u “ Chương tr1nh giải quyJt b0i toán tổng quát” (GPS) 1958 Mc Carthy đề cuất ngôn ngữ tre tuê nhân( tạo LISA 1962 1965 Nguyên lý Rosenblatt chức th•n kinh nhân(thức Phương pháp hợp giải RoBinSon.•ng dụng logic mờ suy luâ (n đối tượng mờ Zadel Xây dựng HCG đ•u tiên nha khoa DENDRAL 1968 Mjang ngữ ngh•a, mơ h1nh bơnhớ( kJt hợp Quillian 1969 Hê (chuyên gia toán học MACSYMA 1970 •ng dụng ngơn ngữ ProLog 1973 Hê (chun gia MYCIN d0nh cho chuẩn đoán ý học 1975 Lý thuyJt khung, biểu diIn tri thức (mycin) 1976 •ng dụng HCG PROSPECTOR khai thác h•m mo 1977 S9 dụng ngôn ngữ OPS (chuyên gia XCON/R1 1979 Thuâ t(tốn mạng so khớp nhanh, thương mại hóa ứng dụng tre tuê ( nhân tạo 1980 Ke hiêu(học, xây dựng máy LISP từ LMI 1982 HCG toán học; mạng nơ-ron Hopfiel; duej án xây dựng máy tenh 1983 Công cụ phục vụ HCG KEE 1985 Công cụ phục vụ HCG CLIPS thông minh thJ (thứ Nhât(Bản ĐăcAtrưng Hê Achuyên gia Hê (chuyên gia g•m đăc( trưng sau: * Tách tri thức khoi điều khiển: HCG= CSTT + MTSD ↓ ↓ Đôc( lâp( (GT =CSTT + GT) < phụ thuô (c> * Có tri thức chun gia: * Tâp( trung ngu•n chuyên gia: H•u hJt chuyên gia gioi giải quyJt b0i tốn l•nh vực họ.Tuy nhiên chun gia khơng giải quyJt b0i tốn khơng thc( l•nh vực vủa họ.HCG c™ng tương tự vây( chšnh tinh thân vấn đề huấn luyên,( c›n vấn đề bên ngo0i khó có khả giải quyJt Mơt(khó khăn chung phát triển (chuyên gia thu nạp tri thức đề giải quyJt b0i tốn khó Các dự án chun gia th0nh công l0 trực tiJp hướng tới tri thức chuyên sâu biJt Môt(phương án khác l0 chia b0i tốn ban đ•u th0nh b0i tốn nho Tuy nhiên b0i tốn lại khó giải quyJt v1 (mở rơng( phạm vi l•nh vực * Lâp( luân( dựa ký hiêu:( HCG biểu diên tri thức dạng ký hiêu( Ta có s9 dụng ký hiêu( để biểu diIn nhiều dạng tri thức khác kiên( hay luât( Vd: Sự kiên:( Nam b7 sốt biểu diên l0 sốt(Nam) Luât:( B7 sốt th1 uống thuốc asprin : sốt(X)�uống(X,asprin) KL:uống(Nam,asprin) * Lâp( luân( may rủi: Các chuyên gia tinh thông viêc( s9 dụng kinh nghiêm( m1nh để giải quyJt mơt(b0i tốn x•t mơt(cách hiêu( Bằng kinh nghiêm( m0 họ hiểu vấn đề qua thực tJ v0 giữ dạng may rủi Các trường hợp may rủi điển h1nh chuyên gia giải quyJt vấn đề môt (số trường hợp: + Với vấn đề hong hóc tơ ln kiểm tra (thống điên( đ•u tiên; + HiJm người măc( áo mùa hè; + NJu găp( ung thư th1 kiểm tra l7ch s9 gia đ1nh người bênh( - H•u hJt TTNT thủa ban đ•u áp dụng k‚ thuât(t1m kiJm may rủi giải quyJt vấn đề * Khả giải quyJt vấn đề b7 hạn chJ - Trước HCG bắt đ•u ta phải x•t xem b0i tốn có giải hay khơng ? NJu khơng có chun gia giải vấn đề th1 ta khó hy vọng HCG giải tốt NJu vấn đề hoăc( thay đổi q nhanh th1 thực khơng có HCG n0o giải Chš nên xấy dựng HCG x9 lý b0i tốn m0 chun gia giải * Đơ (phức tạp b0i toán - Các b0i toán nên có lâp( ln( khơng q dI v0 c™ng khơng q khó.Nói chung nJu nhiêm( vụ dI th1 HC chi chạy v0i phút không đánh giá công sực HCG ; c›n nJu q khó tới mức khơng quản lý t•m chun gia NJu (phức tạp cao nên chia th0nh b0i toán nho hơn, b0i tốn xây dựng mơt(hê (chun gia *Chấp nhân( sai l•m - Người ta coi HCG giải vấn đề chuyên gia, tức l0 chấp nhân( ( thống có sai l•m Khi ta thấy chương tr1nh truyền thống có ưu thJ HCG x•t tổng thể người ta thấy (chun gia sai có tenh người hơn, thơng tin không chenh xác hay mâu thužn - Các chương tr1nh truyền thống thường giải quyJt b0i toán với thơng tin đ•y đủ v0 chenh xác NJu với b0i tốn thiJu liêu(hay khơng chenh xác th1 chương tr1nh truyền thống kJt l0 “ tất hoăc (khơng có g1” c›n HCG vžn cho kJt luân( có lý, thâm che l0 tối ưu 11 K4^HL3^N2^ST7 -> KL3 12 K4^HL4^N2^ST7 -> KL3 13 K6^HL3^N2^ST3 -> KL4 14 K6^HL4^N2^ST3 -> KL4 15 K4^HL3^N3^ST7 -> KL5 16 K4^HL4^N3^ST7 -> KL5 17 K4^HL3^N3^ST4 -> KL6 18 K4^HL4^N3^ST4 -> KL6 19 K4^HL3^N3^ST7 -> KL6 20 K4^HL4^N3^ST7 -> KL6 21 K4^HL3^N3^ST1 -> KL7 22 K4^HL4^N3^ST1 -> KL7 23 K4^HL3^N3^ST14 -> KL7 24 K4^HL4^N3^ST14 -> KL7 25 K1^HL3^N4^ST6 -> KL8 26 K1^HL4^N4^ST6 -> KL8 27 K2^HL3^N4^ST6 -> KL8 28 K2^HL4^N4^ST6 -> KL8 29 K1^HL3^N4^ST9 -> KL9 30 K1^HL4^N4^ST9 -> KL9 31 K2^HL3^N4^ST9 -> KL9 32 K2^HL4^N4^ST9 -> KL9 33 K1^HL3^N4^ST6 -> KL10 34 K1^HL4^N4^ST6 -> KL10 35 K2^HL3^N4^ST6 -> KL10 36 K2^HL4^N4^ST6 -> KL10 37 K1^HL3^N4^ST11 -> KL11