Biểu diễn tri thức và ứng dụng. Các mô hình tri thức và ứng dụng Ưu và khuyết điểm của các mô hình tri thức Biểu diễn tri thức bằng luật dẫn Biểu diễn tri thức bằng Frame Mô hình COKB Mạng ngữ nghĩa, mạng tính toán, mô hình tri thức quan hệ
CÁC MƠ HÌNH BIỂU DIỄN TRI THỨC 1.1 Biểu diễn tri thức luật dẫn( luật sinh) 1.1.1 Khái niệm: Phương pháp biểu diễn tri thức luật sinh phát minh Newell Simon lúc hai ông cố gắng xây dựng hệ giải toán tổng quát Đây kiểu biểu diễn tri thức có cấu trúc Ý tưởng tri thức cấu trúc cặp điều kiện & hành động : "NẾU điều kiện xảy THÌ hành động thi hành" Chẳng hạn : NẾU đèn giao thơng đỏ THÌ bạn khơng thẳng, NẾU máy tính mở mà khơng khởi động THÌ kiểm tra nguồn điện, v.v… Ngày nay, luật sinh trở nên phổ biến áp dụng rộng rãi nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo khác Luật sinh cơng cụ mô tả để giải vấn đề thực tế thay cho kiểu phân tích vấn đề truyền thống Trong trường hợp này, luật dùng dẫn (tuy khơng hồn chỉnh) hữu ích để trợ giúp cho định q trình tìm kiếm, từ làm giảm khơng gian tìm kiếm Một ví dụ khác luật sinh dùng để bắt chước hành vi chuyên gia Theo cách này, luật sinh không đơn kiểu biểu diễn tri thức máy tính mà kiểu biễu diễn hành vi người Một cách tổng quát luật sinh có dạng sau: P1 P2 Pn Q Tùy vào vấn đề quan tâm mà luật sinh có ngữ nghĩa hay cấu tạo khác : - Trong logic vị từ : P1, P2, , Pn, Q biểu thức logic - Trong ngơn ngữ lập trình, luật sinh câu lệnh CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt IF (P1 AND P2 AND AND Pn) THEN Q - Trong lý thuyết hiểu ngôn ngữ tự nhiên, luật sinh phép dịch: ONE TWO hai JANUARY tháng Để biễu diễn tập luật sinh, người ta thường phải rõ hai thành phần sau : (1) Tập kiện F(Facts) F = { f1, f2, fn } (2) Tập quy tắc R (Rules) áp dụng kiện dạng sau : f1 ^ f2 ^ ^ fi q Trong đó, fi, q thuộc F Ví dụ : Cho sở tri thức xác định sau : - Các kiện : A, B, C, D, E, F, G, H, K - Tập quy tắc hay luật sinh (rule): R1 : A E R2 : B D R3 : H A R4 : E GC R5 : E KB R6 : D E KC R7 : G K FA 1.1.2 Cơ chế suy luận luật sinh Suy diễn tiến : trình suy luận xuất phát từ số kiện ban đầu, xác định kiện "sinh" từ kiện Sự kiện ban đầu : H, K CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt R3 : H A {A, H K } R1 : A E { A, E, H, K } R5 : E K B { A, B, E, H, K } R2 : B D { A, B, D, E, H, K } R6 : D E K C { A, B, C, D, E, H, K } Suy diễn lùi : trình suy luận ngược xuất phát từ số kiện ban đầu, ta tìm kiếm kiện "sinh" kiện Một ví dụ thường gặp thực tế xuất phát từ tình trạng máy tính, chẩn đốn xem máy tính bị hỏng hóc đâu Ví dụ : Tập kiện : Ổ cứng "hỏng" hay "hoạt động bình thường" Hỏng hình Lỏng cáp hình Tình trạng đèn ổ cứng "tắt" "sáng" Có âm đọc ổ cứng Tình trạng đèn hình "xanh" "chớp đỏ" Khơng sử dụng máy tính Điện vào máy tính "có" hay "khơng" Tập luật : R1 Nếu ( (ổ cứng "hỏng") (cáp hình "lỏng")) khơng sử dụng máy tính R2 Nếu (điện vào máy "có") ( (âm đọc ổ cứng "khơng") tình trạng đèn ổ cứng "tắt")) (ổ cứng "hỏng") R3 Nếu (điện vào máy "có") (tình trạng đèn hình "chớp đỏ") (cáp hình "lỏng") Để xác định nguyên nhân gây kiện "khơng sử dụng máy tính", ta phải xây dựng cấu trúc đồ thị gọi đồ thị AND/OR sau : CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Hình 0-1: Cơ chế suy diễn suy diễn lùi Như để xác định nguyên nhân gây hỏng hóc ổ cứng hỏng hay cáp hình lỏng, hệ thống phải vào nhánh để kiểm tra điều kiện điện vào máy "có", âm ổ cứng "không".Tại bước, giá trị cần xác định suy từ luật nào, hệ thống yêu cầu người dùng trực tiếp nhập vào Chẳng hạn để biết máy tính có điện khơng, hệ thống hình câu hỏi "Bạn kiểm tra xem có điện vào máy tính khơng (kiểm tra đèn nguồn)? (C/K)" Để thực chế suy luận lùi, người ta thường sử dụng ngăn xếp (để ghi nhận lại nhánh chưa kiểm tra) 1.1.3 Vấn đề tối ưu luật Tập luật sở tri thức có khả thừa, trùng lắp mâu thuẫn Dĩ nhiên hệ thống đổ lỗi cho người dùng việc đưa vào hệ thống tri thức Tuy việc tối ưu sở tri thức mặt tổng quát thao tác khó (vì tri thức thường có quan hệ khơng tường minh), giới hạn sở tri thức dạng luật, ta có số thuật tốn đơn giản để loại bỏ vấn đề CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 1.1.3.1 Rút gọn bên phải Luật sau hiển nhiên : B A (1) A Do luật: A BA C Là hoàn toàn tương đương với A BC Quy tắc rút gọn : Có thể loại bỏ kiện bên vế phải kiện xuất bên vế trái Nếu sau rút gọn mà vế phải trở thành rỗng luật luật hiển nhiên Ta loại bỏ luật hiển nhiên khỏi tri thức 1.1.3.2 Rút gọn bên trái Xét luật : (L1) A, B C (L2) A X (L3) X C Rõ ràng luật A, B C thay luật A C mà không làm ảnh hưởng đến kết luận trường hợp Ta nói kiện B luật (1) dư thừa loại bỏ khỏi luật dẫn 1.1.3.3 Phân rã kết hợp luật: Luật: A BC Tương đương với hai luật AC BC Với quy tắc này, ta loại bỏ hồn tồn luật có phép nối HOẶC Các luật có phép nối thường làm cho thao tác xử lý trở nên phức tạp 1.1.3.4 Luật thừa Một luật dẫn A B gọi thừa suy luật từ luật lại CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ví dụ : tập luật gồm {A B, B C, A C} luật thứ luật thừa suy từ luật lại 1.1.3.5 Thuật toán tối ưu tập luật dẫn Thuật toán tối ưu hóa tập luật cho cách loại luật có phép nối HOẶC, luật hiển nhiên luật thừa Thuật toán bao gồm bước chính: B1 : Rút gọn vế phải Với luật r R Với kiện A VếPhải(r) Nếu A VếTrái(r) Loại A khỏi vế phải R Nếu VếPhải(r) rỗng loại bỏ r khỏi hệ luật dẫn : R = R \{r} B2 : Phân rã luật Với luật r : X1 X2 … Xn Y R Với i từ đến n R := R + { Xi Y } R := R \ {r} B3 : Loại bỏ luật thừa Với luật r thuộc R Nếu VếPhải(r) BaoĐóng(VếTrái(r), R-{r}) R := R \ {r} B4 : Rút gọn vế trái Với luật dẫn r : X : A1 A2, …, An Y thuộc R Với kiện Ai r Gọi luật r1 : X - Ai Y S = (R - {r}) {r1} Nếu BaoĐóng (X - Ai , S) BaoĐóng (X, R) loại kiện A khỏi X 1.1.4 Ưu điểm nhược điểm biểu diễn tri thức luật Ưu điểm: CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Biểu diễn tri thức luật đặc biệt hữu hiệu tình hệ thống cần đưa hành động dựa vào kiện quan sát Nó có ưu điểm yếu sau đây: Các luật dễ hiểu nên dễ dàng dùng để trao đổi với người dùng (vì dạng tự nhiên ngơn ngữ) Có thể dễ dàng xây dựng chế suy luận giải thích từ luật Việc hiệu chỉnh bảo trì hệ thống tương đối dễ dàng Có thể cải tiến dễ dàng để tích hợp luật mờ Các luật thường phụ thuộc vào Nhược điểm: Các tri thức phức tạp đơi lúc địi hỏi nhiều (hàng ngàn) luật sinh Điều làm nảy sinh nhiều vấn đề liên quan đến tốc độ lẫn quản trị hệ thống Thống kê cho thấy, người xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo thích sử dụng luật sinh tất phương pháp khác (dễ hiểu, dễ cài đặt) nên họ thường tìm cách để biểu diễn tri thức luật sinh cho dù có phương pháp khác thích hợp hơn! Đây nhược điểm mang tính chủ quan người Cơ sở tri thức luật sinh lớn làm giới hạn khả tìm kiếm chương trình điều khiển Nhiều hệ thống gặp khó khăn việc đánh giá hệ dựa luật sinh gặp khó khăn suy luận luật sinh 1.2 Mạng suy diễn tính tốn 1.2.1 Khái niệm: Mạng tính tốn [ dạng biểu diễn tri thức dùng biểu diễn tri thức vấn đề tính tốn áp dụng cách có hiệu để giải số dạng tốn Mỗi mạng tính tốn mạng ngữ nghĩa chứa biến quan hệ cài đặt sử dụng cho việc tính tốn Chúng ta xét mạng tính tốn gồm tập hợp biến với tập quan hệ (chẳng hạn cơng thức) tính tốn biến CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Trong ứng dụng cụ thể biến giá trị thường gắn liền với khái niệm cụ thể vật, quan hệ thể tri thức vật 1.2.2 Các quan hệ Cho M = x1,x2, ,xm tập hợp biến lấy giá trị miền xác định tương ứng D1,D2, ,Dm Đối với quan hệ R D1xD2x xDm tập hợp D1,D2, ,Dm ta nói quan hệ nầy liên kết biến x1,x2, ,xm, ký hiệu R(x1,x2, ,xm) hay vắn tắt R(x) (ký hiệu x dùng để biến < x1,x2, ,xm >) Ta thấy quan hệ R(x) biểu diễn ánh xạ f R,u,v với u viết : fR,u,v : u v, hay vắn tắt f : u v = x, ta v Đối với quan hệ dùng cho việc tính tốn, cách ký hiệu bao hàm ý nghĩa hàm: ta tính giá trị biến thuộc v biết giá trị biến thuộc u Trong phần sau ta xét quan hệ xác định hàm có dạng f : u v= v, u (tập rỗng) Đặc biệt quan hệ đối xứng có hạng (rank) số nguyên dương k Đó quan hệ mà ta tính k biến từ m-k biến (ở x gồm m biến < x1,x2, ,xm >) Ngoài ra, trường hợp cần nói rõ ta viết u(f) thay cho u, v(f) thay cho v Đối với quan hệ đối xứng có hạng k, khơng làm tính tổng qt, ta giả sử quan hệ xác định hàm f với tập biến vào u(f) tập biến v(f); ta gọi loại quan hệ nầy quan hệ không đối xứng xác định hàm, hay gọi vắn tắt quan hệ khơng đối xứng Ví dụ: quan hệ f góc A, B, C tam giác ABC cho hệ thức: A+B+C = 180 CuuDuongThanCong.com (đơn vị: độ) https://fb.com/tailieudientucntt Hình 0-2: Quan hệ góc tam giác ABC 1.2.3 Mạng tính tốn kí hiệu Như nói trên, ta xem xét mạng tính tốn bao gồm tập hợp biến M tập hợp quan hệ (tính tốn) F biến Trong trường hợp tổng quát viết: M = x1,x2, ,xn , F = f1,f2, ,fm Đối với f F, ta ký hiệu M(f) tập biến có liên hệ quan hệ f Dĩ nhiên M(f) tập M: M(f) M Nếu viết f dạng: f : u(f) ta có: M(f) = u(f) v(f) v(f) 1.2.4 Bài tốn mạng suy diễn tính tốn Cho mạng tính tốn (M,F), M tập biến F tập quan hệ Giả sử có tập biến A M xác định B tập biến M Các vấn đề đặt là: CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Có thể xác định tập B từ tập A nhờ quan hệ F hay khơng? Nói cách khác, ta tính giá trị biến thuộc B với giả thiết biết giá trị biến thuộc A hay khơng? Nếu xác định B từ A q trình tính tốn giá trị biến thuộc B nào? Trong trường hợp khơng thể xác định B, cần cho thêm điều kiện để xác định B Bài toán xác định B từ A mạng tính tốn (M,F) viết dạng: A B, A gọi giả thiết, B gọi mục tiêu tính tốn tốn 1.2.5 Ưu điểm & khuyết điểm mạng suy diễn tính tốn Ưu điểm: Giải hầu hết toán GT KL đáp ứng đầy đủ giả thiết cần thiết Thuật toán đơn giản dễ cài đặt việc bảo trì hệ thống tương đối đơn giản Có thể xây dựng hệ thống suy luận giải thích cách rõ ràng dễ hiểu Khuyết điểm Do hệ thống bao gồm cặp (M, F) để biểu diễn tri thức nên gặp phải tốn phức tạp xảy việc lưu trữ khó khăn nhập nhằng quản lý Đồng thời việc xây dựng lại thuật tốn việc tương đối khó khăn phải bảo trì lại tồn hệ thống Đối với tốn mà sử dụng nhiều đối tượng tính toán toán trở nên phức tạp, việc giải tốn mạng tính tốn trở nên khó khăn cho người lập trình CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt - Tập tin OPERATORS_DEF.txt: Lưu trữ định nghĩa loại toán tử hay định nghĩa thủ tục tính tốn phục vụ toán tử - Tập tin RULES.txt: Lưu trữ hệ luật loại đối tượng kiện sở tri thức - Tập tin FUNCTIONS.txt: Lưu trữ cách khai báo hàm, thông tin hảm C-Object - Tập tin FUNCTIONS_DEF.txt: Lưu trữ định nghĩa hàm đối tượng kiện - Các tập tin có tên .txt: Lưu trữ cấu trúc đối tượng Cấu trúc tập tin lưu trữ thành phần mơ hình COKB 1.4.2.1 Cấu trúc tập tin “OBJECTS.txt” begin_objects end_objects 1.4.2.2 Cấu trúc tập tin “RELATIONS.txt” begin_relations [,,,…],{“”,””,…} [,,,…],{“”,””,…} -end_relations CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt 1.4.2.3 Cấu trúc tập tin “HIERARCHY.txt” begin_hierarchy [,] [,] -end_hierarchy 1.4.2.4 Cấu trúc tập tin “OPERATORS.txt” begin_operators [,,[,,…]] [,,[,,…]] [,,[,,…]] end_operators Cấu trúc tập tin “OPERATORS_DEF.txt” begin_operators_def begin_define_operator: (,,…) : : -return begin_proc hay end_proc end_operators_def CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Cấu trúc tập tin “FUNCTIONS.txt” begin_functions (,….) {tính chất hàm} (,….) {tính chất hàm} end_functions Cấu trúc tập tin “” begin_functions begin_function 1: (,….) : : -result : kiểu đối tượng trả begin_proc end_proc properties hay end_properties end_function begin_function end_function end_functions CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Cấu trúc tập tin “” begin_rules begin_rule kind_rule = “” : ; : ; -hypothesis_part: {các kiện giả thiết luật} end_hypothesis_part goal_part: {các kiện kết luận} end_goal_part end_rule begin_rule end_rule -end_rules Cấu trúc tập tin “.txt” begin_object: [,,…] : : begin_variables : : CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt end_variables begin_constraints -end_constraints begin_construct_relations -end_construct_relations begin_properties end_properties begin_computation_relations begin_relation flag = Mf ={các thuộc tính} rf =1 vf ={thuộc tính kết flag = 0} expf =` biểu thức tính tốn ` cost= end_relation begin_relation -end_relation -end_computation_relations begin_rules CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt begin_rule kind_rule = “” : ; : ; -hypothesis_part: {các kiện giả thiết luật} end_hypothesis_part goal_part: {các kiện kết luận} end_goal_part end_rule begin_rule -end_rule -end_rules end_object 1.4.3 Sơ đồ tổ chức sở tri thức Mối liên hệ cấu trúc thơng tin sở tri thức minh hoạ sơ đồ sau đây: CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Hình 0-5: Sơ đồ tổ chức theo mơ hình COKB 1.4.4 Ngơn ngữ đặc tả theo mơ hình COKB: Ngơn ngữ đặc tả theo mơ hình COKB xây dựng để biểu diễn cho tri thức có dạng COKB Ngôn ngữ bao gồm thành phần : - Tập hợp kí tự : chữ, số ký tự đặc biệt - Từ vựng : từ khóa tên - Các kiểu liệu : Các kiểu liệu loại có cấu trúc - Các biểu thức câu - Các câu lệnh - Cú pháp quy định cho thành phần mơ hình COKB Một số cấu trúc định nghĩa cho biểu thức, C-Object,relations, facts functions Định nghĩa biểu thức : expr ::= expr ::= expr | rel-expr | logic-expr expr add-operator term | term term ::= term mul-operator factor | factor factor ::= factor | element ^ factor | element element ::= (expr ) | name | number | function-call rel-expr ::= expr rel - operator expr CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt logic-expr ::= logic-expr OR logic-term | logic-expr IMPLIES logic-term| NOT logic-term | logic-term | logic-term ::= logic-term AND logic-primary | logic-primary | logic-primary ::= expr | rel-expr | function-call | quantify-expr | TRUE | FALSE quantify-expr ::= FORALL(name *), logic-expr | EXISTS(name), logic-expr Định nghĩa C-Object cobject-type ::= COBJECT name; [isa] [hasa] [constructs] [attributes] [constraints] [crelations] [rules] ENDCOBJECT; Định nghĩa quan hệ đặc biệt: isa ::= ISA: name *; hasa ::= HASA: [fact-def] CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Định nghĩa kiện: facts ::= FACT: fact-def+ fact-def ::= object-type | attribute | name | equation | relation | expression object-type ::= cobject-type (name) | cobject-type (name * ) relation ::= relation ( name + ) Định nghĩa quan hệ sở kiện: relation-def ::= RELATION name; ARGUMENT: argument-def+ [facts] ENDRELATION; argument-def ::= name *: type; Định nghĩa hàm – dạng 1: function-def ::= FUNCTION name; ARGUMENT: argument-def+ RETURN: return-def; [constraint] [facts] ENDFUNCTION; return-def ::= name: type; Định nghĩa hàm – dạng 2: function-def ::= FUNCTION name; ARGUMENT: argument-def+ RETURN: return-def; [constraint] [variables] CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt [statements] ENDFUNCTION; statements ::= statement-def+ statement-def ::= assign-stmt | if-stmt | for-stmt asign-stmt ::= name := expr; if-stmt ::= IF logic-expr THEN statements+ ENDIF; | IF logic-expr THEN statements+ ELSE statements+ ENDIF; for-stmt ::= FOR name IN [range] DO statements+ ENDFOR; 1.4.5 Các loại kiện mơ hình COKB: Sự kiện loại 1: Sự kiện thông tin loại đối tượng Cấu trúc kiện: [, ] Ví dụ: Tam giác cân ABC định nghĩa sau : [TAMGIAC[A,B,C], “TAMGIACCAN”] Sự kiện loại 2: Sự kiện tính xác định đối tượng hay thuộc tính đối tượng Cấu trúc kiện: |. Ví dụ: Trong tam giác ABC ta có cạnh AB, AC, BC góc ABC, góc BAC góc ACB định nghĩa sau: CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Các cạnh: DOAN[A,B], DOAN[A,C], DOAN[B,C] Các góc: GOC[A,B,C], GOC[B,A,C], GOC[A,C,B] Sự kiện loại 3: Sự kiện tính xác định đối tượng hay thuộc tính đối tượng thông qua biểu thức Cấu trúc kiện: | . = Ví dụ: DOAN[A,B].a = 5; GOC[A,B,C] = Pi/2 Sự kiện loại 4: Sự kiện đối tượng hay thuộc tính đối tượng với đối tượng hay thuộc tính khác Cấu trúc kiện: | . = | . Ví dụ: DOAN[A,B].a = DOAN[B,C].a, GOC[A,B,C].a = GOC[A,C,B].a Sự kiện loại 5: Sự kiện phụ thuộc đối tượng thuộc tính đối tượng thơng qua cơng thức tính tốn hay đẳng thức theo đối tượng hay thuộc tính Cấu trúc kiện: |.= Ví dụ: CV = DOAN[A,B].a + DOAN[A,C].a + DOAN[B,C].a Sự kiện loại 6: Sự kiện quan hệ đối tượng hay thuộc tính đối tượng Cấu trúc kiện: [,,,…] Ví dụ: ["THUOC", M,DOAN[A,B]] Điểm M thuộc đoạn AB Sự kiện loại 7: Sự kiện tính xác định hàm CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Cấu trúc kiện: Ví dụ: TRUNGDIEM(A,B) Hàm xác định trung điểm điểm A,B Sự kiện loại 8: Sự kiện tính xác định hàm thông qua biểu thức Cấu trúc kiện: = Ví dụ: KHOANGCACH(d1, d2) = Khoảng cách đường thẳng d1 d2 Sự kiện loại 9: Sự kiện đối tượng hay thuộc tính với hàm Cấu trúc kiện: | . = Ví dụ : GOC[A,B,C] = GOC(d1, d2), H1 = HINHCHIEU(A, d) Sự kiện loại 10: Sự kiện hàm với hàm khác Cấu trúc kiện: = Ví dụ: KHOANGCACH(d,d1) = KHOANGCACH(d1,d2) Sự kiện loại 11: Sự kiện phụ thuộc hàm theo hàm hay đối tượng khác thông qua cơng thức tính tốn Cấu trúc kiện: = Ví dụ: GOC(d,d1) = GOC(d,d2) + GOC(d,d3) Sự kiện loại 12: Sự kiện phụ thuộc hàm hay đối tượng thông qua đẳng thức theo hàm hay đối tượng Cấu trúc kiện: CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ví dụ: GOC(d,d1)+ GOC(d,d3) = GOC[A,B,C].a+GOC(d,d2) 1.4.6 Định nghĩa bước giải cho mơ hình COKB: Deduce_from3s: suy kiện loại từ kiện loại Deduce_from43s: suy kiện loại từ kiện loại cách thay biến kiện loại vào kiện loại Deduce_from53s: suy kiện loại 3, 4, từ kiện loại cách thay biến kiện loại vào kiện loại Deduce_from45s: suy kiện loại từ kiện loại cách giải hệ phương trình Deduce_from8s: suy kiện loại từ kiện loại Deduce_from983s: suy kiện loại 3, từ kiện loại 3, 8, cách thay kiện loại (hay kiện loại 3) vào kiện loại Deduce_Objects: thực suy diễn tính tốn bên cấu trúc đối tượng Các đối tượng tham gia vào bước giải có khả tham gia vào bước giải có khả thực hành vi định để phát sinh kiện mới, thực suy diễn tính tốn thuộc tính đối tượng, thân đối tượng hay đối tượng liên quan thiết lập đối tượng Deduce_from9s: suy kiện loại 2, , 6, 7, từ kiện loại cách thực tính tốn hàm Deduce_Rules: dị tìm luật áp dụng 10 Deduce_Funcs: dị tìm hàm áp dụng 11 Deduce_EqsGoal: giải hệ phương trình đơn giản gồm n phương trình n ẩn 1.4.7 Ưu điểm mơ hình COKB Thơng qua khái niệm mơ hình biểu diễn tri thức tiêu biểu biết ta thấy số ưu điểm khuyết điểm chúng Để làm rõ ta có bảng liệt kê ưu khuyết phương pháp biểu diễn tri thức: Ưu điểm P.Pháp CuuDuongThanCong.com Nhược điểm https://fb.com/tailieudientucntt Cú pháp đơn giản, dễ hiểu, diễn dịch đơn Rất khó theo dõi phân giản, tính đơn thể cao, linh động (dễ điều cấp, không hiệu chỉnh) hệ thống lớn, biểu diễn loại tri thức, yếu việc biểu diễn tri thức dạng mơ tả, có cấu trúc Mạng ngữ Dễ theo dõi phân cấp, dò theo mối Ngữ nghĩa gắn liền với liên hệ, linh động đỉnh nhập nghĩa nhằng, khó xử lý ngoại lệ, khó lập trình Mạng tính Giải hầu hết tốn GT KL Khơng giải tri đáp ứng đầy đủ giả thiết cần thức phức tạp, lưu trữ khó tốn thiết khăn nhập nhằng Thuật toán đơn giản dễ cài đặt việc quản lý bảo trì hệ thống tương đối đơn giản Đồng thời việc xây dựng Có thể xây dựng hệ thống suy luận giải lại thuật tốn việc thích cách rõ ràng dễ hiểu tương đối khó khăn bảo trì lại tồn hệ thống Có sức mạnh diễn đạt tốt, dễ cài đặt Khó lập trình, khó suy Frame thuộc tính cho slot mối diễn, thiếu phần mềm hỗ liên hệ, dễ dàng tạo thủ tục chuyên trợ biệt hóa, dễ đưa vào thông tin mặc định dễ thực thao tác phát giá trị bị thiếu sót Bảng 0-1: Bảng liệt kê ưu khuyết phương pháp biễu diễn tri thức Luật sinh Ta nhận thấy “mơ hình biểu diễn tri thức Frame” mơ hình biểu diễn tri thức tương đối đối hồn thiện tất phương pháp Nhưng khuyết điểm mơ hình khó lập trình thiếu phần mềm hỗ trợ Trong ưu điểm mơ hình COKB là: - Cấu trúc tường minh giúp dễ dàng thiết kế môđun truy cập sở tri thức - Thích hợp cho việc thiết kế sở tri thức với khái niệm biểu diễn đối tượng tính tốn - Tiện lợi cho việc thiết kế môđun giải tốn tự động - Thích hợp cho việc định dạng ngơn ngữ khai báo tốn đặc tả toán cách tự nhiên CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Với ưu điểm mơ hình COKB mơ hình lý tưởng để biểu diễn tri thức thay cho mơ hình biểu diễn tri thức thơng thường Ngồi ra, với hỗ trợ công cụ Maple phần mềm đại số tính tốn ngơn ngữ lập trình hỗ trợ phần lớn cho mơ hình COKB Và dựa vào mơ hình COKB trình bày tảng để xây dựng cho đề tài trình bày vào chương CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt