đồ án công nghệ thông tin Hệ chuyên gia mờ và bộ công cụ tạo lập

Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập PHẦN I: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Trí tuệ nhân tạo đời từ năm 1956 Nó có nhiệm vụ nghiên cứu kỹ thuật làm cho máy tính "suy nghĩ cách thơng minh" Trí tuệ nhân tạo cịn mơ q trình suy nghĩ người đưa định, lời giải nhờ tìm kiếm khơng gian tốn hay phân rã toán thành toán Theo nghĩa đó, trí tuệ nhân tạo đưa cách tiếp cận có cấu trúc đơn giản để xây dựng chương trình định phức hợp địi hỏi phải dựa tri thức định Trong khoảng từ năm 60 đến năm 70 kỷ trước, trí tuệ nhân tạo xuất bế tắc Nguyên nhân giới hạn khả thiết bị, nhớ, đặc biệt yếu tố thời gian thực Những tiếp cận khác trí tuệ nhân tạo khơng đem tới thành công thực sự bùng nổ tổ hợp q trình tìm kiếm lời giải tốn đặt Mãi đến cuối năm 70, số nghiên cứu lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức, lý thuyết giải vấn đề đem lại diện mạo cho trí tuệ nhân tạo Thị trường tin học bắt đầu đón nhận sản phẩm trí tuệ nhân tạo ứng dụng mang tính thương mại Đó hệ chuyên gia áp dụng lĩnh vực khác Hệ chuyên gia phần mềm máy tính, chứa đựng thơng tin tri thức lĩnh vực cụ thể đó, có khả giải yêu cầu người sử dụng trình độ chuyên gia người có kinh nghiệm lâu năm Một hệ chuyên gia sử dụng thành công thực tế hệ MYCIN, thiết kế cài đặt trường đại học tổng hợp Stanford Các hệ chuyên gia ban đầu xây dựng dựa tri thức chắn đến tri thức không chắn với kiểu suy diễn tiến, lùi hay hỗn hợp nói chung chúng cho kết tốt Tuy nhiên, hệ chuyên gia hệ phải có giao tiếp với người dùng theo kiểu hỏi đáp Nó cần phải hiểu ngôn ngữ thông thường giao tiếp người với người Và điều nhược điểm hệ chuyên gia Vào năm 1965, giáo sư Lofti Zadeh đưa "Fuzzy Sets" trình bày nghiên cứu lý thuyết tập mờ Ứng dụng ban đầu sử dụng điều khiển lơgic mờ Người ta đồng thời nhận nhiều ưu điểm lý thuyết mờ hệ chuyên gia Lôgic mờ cung cấp phương tiện biểu diễn lập luận với thuật ngữ mơ hồ, khơng rõ ràng máy tính Trong lý thuyết mờ đưa định nghĩa biến ngơn ngữ Nó cho phép biểu diễn khái niệm ngôn ngữ tự nhiên Lý thuyết tập mờ cho phép định nghĩa tập mờ thông qua tập mờ tồn Kết quả, hệ chuyên gia mờ đời Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Trong đồ án này, em xin trình bày nghiên cứu hệ chuyên gia mờ Tận dụng ưu điểm hệ chuyên gia tập mờ, tiến hành xây dựng công cụ tạo lập hệ chuyên gia mờ, hỗ trợ xây dựng hệ chuyên gia thuộc nhiều lĩnh vực khác Đồ án bao gồm phần:  Phần 1: Giới thiệu đề tài  Phần 1: Trình bày nghiên cứu lý thuyết cho việc xây dựng hệ chuyên gia mờ Phần bao gồm chương: - Chương 1: Giới thiệu hệ chuyên gia - Chương 2: Cấu trúc hệ chuyên gia - Chương 3: Biểu diễn tri thức - Chương 4: Suy diễn - Chương 5: Lý thuyết mờ - Chương 6: Suy diễn mờ - Chương 7: Hệ chuyên gia mờ  Phần 3: Trình bày q trình xây dựng cơng cụ tạo lập hệ chuyên gia mờ Phần bao gồm chương: - Chương 8: Từ sở lý thuyết tới thực tế - Chương 9: Yêu cầu giải pháp xây dựng công cụ tạo lập hệ chuyên gia mờ - Chương 10: Chương trình đánh giá  Phần 4: Kết luận cho đồ án hướng phát triển tương lai đồ án Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ HỆ CHUYÊN GIA Trong chương này, nghiên cứu nội dung:  Lịch sử hệ chuyên gia  Khái niệm hệ chuyên gia  Phạm vi ứng dụng hệ chuyên gia 1.1 Lịch sử hệ chuyên gia Trong nhiều kỷ trước, giàu có quốc gia xuất phát từ lao động chân tay người thuộc quốc gia phồn thịnh bị hạn chế lực lượng lao động Sau đó, cách mạng công nghiệp nổ số nước phương Tây lan rộng toàn giới Các máy móc sử dụng nhiên liệu nước dầu đời tạo hướng phát triển mới, giảm lượng công nhân mà tăng suất lao động Ngày nay, phồn thịnh quốc gia cịn phụ thuộc vào tài ngun trí thức Những người với hiểu biết tốt lĩnh vực khoa học, y học, thương mại kỹ thuật (mà gọi họ chuyên gia) có khả tạo phương pháp mới, tiến mới, thành tựu chúng giúp cải thiện chất lượng sống ngày tốt đẹp Để khai thác khả chuyên gia, tìm kiếm máy móc hiển nhiên mong muốn chúng có chuyên môn người Bởi vậy, máy móc ngày khơng cịn phụ thc vào nước hay dầu đốt mà phụ thuộc tri thức Điều dẫn tới cách mạng tri thức công tìm kiếm máy thơng minh (Intelligent Machine - IM) Những năm cuối kỷ 18 đầu kỷ 19, nhóm người Châu Âu Châu Mỹ đưa máy thiết bị gọi "Chess Automation" có khả chơi cờ với người Đó đơn giản hộp đầy bánh đòn bẩy Năm 1834, Charles Babbage đưa máy tính tính phép tốn in kết Tuy nhiên, lúc việc thiết kế máy thông minh giấc mơ xa vời Bởi lẽ, công nghệ không cho phép thực điều Tiếp đến, xuất máy tính xử lý liệu tốc độ cao, sử dụng chương trình viết sẵn, thực theo dãy nhiệm vụ theo thuật tốn cho trước Chúng xử lý liệu song lại lập luận với thông tin cung cấp trước Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Điều dẫn tới đời lĩnh vực nghiên cứu Đó trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) Người ta định nghĩa trí tuệ nhân tạo sau: "Trí tuệ nhân tạo lĩnh vực nghiên cứu thuộc khoa học máy tính nhằm có lập luận thơng minh người" Trí tuệ nhân tạo có giai đoạn phát triển từ năm 1956 đến năm 1970 bị suy sụp Không hệ thống thời điểm giải vấn đề diễn giới thực Những nhà nghiên cứu bắt đầu nhận kỹ thuật riêng lẻ có lẽ khơng đủ để tạo máy thơng minh May mắn thay, cột mốc cho thấy nhà nghiên cứu hướng giúp cho trí tuệ nhân tạo hồi sinh Đó chương trình phát triển từ 1965 trường đại học Stanford theo yêu cầu NASA gọi DENDRAL NASA dự định gửi tàu không người lái lên Hoả muốn có chương trình phân tích hố chất có đất Hoả Từ liệu quang phổ mẫu đất, chương trình cần xác định cấu trúc phân tử mẫu đất Phương pháp truyền thống phịng thí nghiệm hố học sử dụng kỹ thuật tạo thử Người ta xét tất cấu trúc có, nghiên cứu quang phổ chúng so khớp có phù hợp với liệu hay khơng Rõ ràng, khó khăn vơ có tới hàng triệu cấu trúc tạọ Nhóm nghiên cứu trường Stanford đề nghị giải pháp Họ sử dụng kỹ thuật heuristic chương trình họ lưu trữ cấu trúc mà họ tạo Kết quả, đời chương trình máy tính hoạt động chuyên gia hoá chất nhận dạng cấu trúc phân tử hợp chất chưa biết đến Điều giúp nhà nghiên cứu nhận hành vi đối xử thông minh không phụ thuộc vào phương pháp lập luận mà phụ thuộc vào tri thức mà dùng để lập luận Từ đó, khái niệm hình thành: "Sức mạnh nằm tri thức" kỷ nguyên cho loại hệ thống mới, hệ chuyên gia (Expert System-ES), bắt đầu 1.2 Khái niệm hệ chuyên gia Những giai đoạn đầu việc nghiên cứu hệ chuyên gia đề hai học chính: - Bài học thứ cho thấy tầm quan trọng việc mã hoá nguồn tri thức giàu có vào hệ thống - Bài học thứ hai có liên quan tới phạm vi hệ thống Các hệ chuyên gia thiết kế để giải vấn đề cụ thể, đủ nhỏ tốt giải vấn đề rộng lớn Định nghĩa hệ chuyên gia: Hệ chuyên gia chương trình máy tính thiết kế để mơ hình hố khả giải vấn đề chuyên gia người Chuyên gia người có hai phần bản: tri thức chuyên gia lập luận Từ đó, hệ chun gia có hai phần chính: sở tri thức (knowledge base) mô tơ suy diễn (inference engine) Hình 1.1 minh hoạ lược đồ cấu tạo hệ chuyên gia Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Cơ sở tri thức chứa tri thức chuyên dụng mức cao vấn đề cung cấp chuyên gia người Nó bao gồm kiện, luật, khái niệm mối quan hệ Chẳng hạn, chứa tri thức bác sĩ chuẩn đoán bệnh máu Một vấn đề đặt làm để mã hoá tri thức chuyên gia vào sở tri thức Điều đối tượng nghiên cứu chương Mô tơ suy diễn xử lý tri thức Nó làm việc với thơng tin có sẵn từ vấn đề cho trước, kết hợp với tri thức có sở tri thức để đưa kết luận hay gợi ý Chương nghiên cứu kỹ mô tơ suy diễn Cơ sở tri thức Mô tơ suy diễn Hệ chuyên gia Hình 1.1: Lược đồ hệ chuyên gia 1.3 Phạm vi ứng dụng hệ chuyên gia Hệ chuyên gia sử dụng nhiều lĩnh vực bao gồm nông nghiệp, thương mại, hố học, truyền thơng, hệ thống máy tính, giáo dục, điện tử học, mơi trường, địa chất học, xử lý ảnh, tốn học, y học, khí tượng học Hệ chuyên gia chia thành nhiều loại: điều khiển, thiết kế, chuẩn đốn, giải thích, kiểm tra, lập kế hoạch, dự đốn, lựa chọn, mơ Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập CHƯƠNG 2: CẤU TRÚC CỦA HỆ CHUYÊN GIA Trong chương này, nghiên cứu nội dung:  Cách giải vấn đề chuyên gia người  Cấu trúc hệ chuyên gia  Một số tính chất hệ chuyên gia  Sự khác biệt chương trình truyền thống hệ chuyên gia 2.1 Cách giải vấn đề chuyên gia người Trước tìm hiểu cấu trúc hệ chuyên gia, nghiên cứu cách giải vấn đề chuyên gia người Chuyên gia người chuyên môn vấn đề họ có tri thức vấn đề Người ta gọi tri thức lĩnh vực (domain knowledge) Khái niệm "lĩnh vực" vào vấn đề cụ thể sống Chuyên gia người Bộ nhớ dài hạn Các kiện Tri thức lĩnh vực Lập luận Bộ nhớ ngắn hạn Sự kiện suy diễn Kết luận Các kết luận Hình 2.1: Cách giải vấn đề chuyên gia người Các chuyên gia người lưu trữ tri thức lĩnh vực nhớ dài hạn (LTMLong-Term Memory) họ Khi muốn đưa giải đáp cho đó, chuyên gia lấy kiện vấn đề cần giải đáp lưu trữ chúng vào nhớ ngắn hạn (STMShort-Term Memory) Tiếp đến, chuyên gia tiến hành lập luận, kết nối kiện STM với tri thức LTM Sau cùng, chuyên gia đưa kết luận vấn đề cần giải đáp 2.2 Cấu trúc hệ chuyên gia Hệ chuyên gia xử lý vấn đề tương tự chuyên gia người Bởi vậy, bao gồm thành phần sau: Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Chuyên gia người Người sử dụng Bộ thu thập tri thức Bộ giải thích Giao diện người-máy Mơ tơ suy diễn Bộ nhớ làm việc Cơ sở tri thức Hình 2.2: Cấu trúc hệ chuyên gia Cơ sở tri thức (knowledge base) Hệ chuyên gia lưu trữ tri thức lĩnh vực chuyên gia sơ tri thức Thực chất, sở tri thức mơ hình LTM hình 2.1 Để lưu trữ tri thức lĩnh vực sở tri thức, cần kỹ sư xử lý tri thức chuyển tri thức chuyên gia người dạng máy hiểu Chúng ta gọi biểu diễn tri thức (knowledge representation) Có nhiều kỹ thuật để biểu diễn tri thức Một cách quan trọng biểu diễn luật (rule) Chẳng hạn: RULE 1: Xe tơ khơng khởi động THEN Có thể có vấn đề nạp điện IF Có thể có vấn đề nạp điện AND Điện ắc quy 10 vôn THEN RULE 2: IF Hỏng ắc quy Chi tiết kỹ thuật biểu diễn tri thức xin xem phần sau Bộ nhớ làm việc (working memory) Có chứa kiện phát phiên làm việc giải đáp vấn đề Nó mơ hình cho nhớ ngắn hạn STM Trong phiên làm việc với hệ chuyên gia, người dùng nhập thông tin vấn đề mà họ quan tâm vào nhớ làm việc Hệ thống tiến hành so sánh thơng tin với tri thức có sẵn sở liệu nhằm suy diễn kiện Sau đó, hệ Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập thống lấy kiện mới, nhét chúng trở lại nhớ làm việc bắt đầu cho suy diễn Mô tơ suy diễn (inference engine) Là xử lý so khớp kiện chứa nhớ làm việc với tri thức lĩnh vực sở tri thức để đưa kết luận cho vấn đề Sau tìm trùng khớp kiện tri thức lĩnh vực, mô tơ suy diễn lấy kết luận luật, đưa vào nhớ làm việc tiếp tục tìm kiếm so khớp Chẳng hạn, xét hai luật trên, mô tơ suy diễn tiến hành sau: Bước 1: Hệ chuyên gia hỏi: Xe ô tô không khởi động à? Người dùng trả lời: Đúng Tại đây, hệ chuyên gia thấy trùng khớp với RULE nên lấy kết luận RULE đưa vào nhớ làm việc Bước 2: Hệ chuyên gia hỏi: Có phải điện ắc quy có 10 vôn không? Người dùng trả lời: Đúng Hệ chuyên gia suy diễn lại thấy trùng khớp với RULE 2, nên lấy kết luận RULE vào nhớ làm việc Lúc này, hệ thống không luật để xử lý nên phiên làm việc kết thúc Bộ giải thích (explanation facility) Một đặc điểm bật hệ chuyên gia có khả giải thích q trình lập luận Điều thực thơng qua giải thích Bộ giải thích giúp ích cho người sử dụng lẫn nhà phát triển hệ chuyên gia Nhà phát triển dùng để phát sai sót tri thức hệ thống cịn người dùng hiểu lập luận hệ thống Có hai kiểu giải thích có giải thích giải thích "bằng cách nào" (how) "tại sao" (why) • Giải thích "bằng cách nào" làm cách mà hệ thống có câu trả lời Chẳng hạn, xét hai luật Sau suy diễn, kết thu kết luận RULE Hệ chuyên gia đưa kết luận: Hỏng ắc quy Người dùng hỏi: Bằng cách mà biết hỏng ắc quy? Hệ chuyên gia trả lời: Vì tơ bạn khơng khởi động được, có vấn đề nạp điện Khi thấy điện ắc quy 10 vơn, tơi biết hỏng ắc quy • Giải thích "tại sao" lại đưa câu hỏi Chẳng hạn: Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Hệ chuyên gia hỏi: Xe ô tô không khởi động à? Người dùng hỏi: Tại lại hỏi vậy? Hệ chuyên gia trả lời: Nếu biết xe ô tô không khởi động được, biết nguyên nhân nạp điện Giao diện người-máy (interface) Hỗ trợ cho tương tác người sử dụng hệ chuyên gia Để tạo thuận tiện cho người dùng, giao tiếp người máy phải dạng ngôn ngữ tự nhiên, gần với giao tiếp người với người Muốn có thơng tin đáng tin cậy từ phía người dùng, cần phải hưóng ý người dùng vào thiết kế câu hỏi Giao diện sử dụng đồ hoạ, thực đơn cần thiết Bộ thu thập tri thức Có nhiệm vụ thu nạp tri thức từ phía chuyên gia người Sau đó, chuyển tri thức dạng hệ thống hiểu 2.3 Một số tính chất hệ chuyên gia Tách biệt tri thức khỏi suy diễn Cơ sở tri thức mô tơ suy diễn phận tách biệt hệ chuyên gia cho dù chất lượng hệ phụ thuộc nhiều vào chúng Đây đặc điểm cho thấy khác biệt chương trình truyền thống hệ chuyên gia Nhờ có tách biệt mà việc bảo trì sửa chữa hệ thống dễ dàng Chứa đựng tri thức chuyên gia Tri thức hệ chuyên gia chuyên mơn chun gia người Nó bao gồm tri thức lĩnh vực lẫn kỹ giải vấn đề họ Tri thức cho lĩnh vực cụ thể Hệ chuyên gia hoạt động hiệu mà vấn đề mà xử lý diễn phạm vị đủ hẹp Rõ ràng, hệ chuyên gia thiết kế cho chuẩn đoán bệnh nhiễm trùng máu khó hoạt động hiệu lĩnh vực lập kế hoạch tài Lập luận với kí hiệu Hệ chuyên gia biểu diễn tri thức dạng kí hiệu Bởi vậy, sử dụng kí hiệu để tiến hành lập luận giải vấn đề Lập luận heuristic Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Các chuyên gia người sử dụng kinh nghiệm nhằm giải vấn đề Thông qua kinh nghiệm, họ hình thành nên hiểu biết sâu sắc vấn đề giữ lại dạng heuristic Chẳng hạn, chuyên gia sửa chữa xe ô tô: "Tôi kiểm tra hệ thống nạp điện xe trước tiên" Tương tự vậy, hệ chuyên gia sử dụng heuristic để thực phương pháp tìm kiếm ngắn gọn cho việc giải vấn đề Cho phép lập luận khơng xác Hệ chun gia sử dụng ứng dụng đòi hỏi lập luận khơng thiết phải xác Ngun nhân thơng tin vào khơng xác, mơ hồ, khơng có sẵn hay tri thức lĩnh vực khơng xác Phát triển với độ phức tạp hợp lý Hệ chuyên gia đủ khả giải vấn đề có độ phức tạp vừa phải, khơng q khó khơng q dễ Nếu vấn đề q phức tạp nên tách thành vấn đề nhỏ để giải Thông thường, vấn đề mà chuyên gia người cần khoảng 15 phút để xử lý thành cơng phù hợp với hệ chun gia 2.4 Sự khác biệt chương trình truyền thống với hệ chuyên gia Kỹ thuật lập trình truyền thống tập trung vào vấn đề thơng tin hồn tồn xác đầy đủ, tạo hệ xử lý liệu lớn, hệ có khả thực lượng liệu lớn, thực thuật toán phức tạp bước thao tác đặt để thu kết luận Hệ chuyên gia tập trung giải vấn đề thuộc lĩnh vực chun mơn đó, cho kết luận tuỳ thuộc vào độ xác liệu vào Bảng so sánh khác chúng Chương trình truyền thống Hệ chun gia • Xử lý số • Xử lý biểu tượng • Sử dụng thuật tốn • Sử dụng heuristic • Tích hợp liệu điều khiển • Tách biệt tri thức suy diễn • Khó khăn cho việc sửa chữa • Dễ cho sửa chữa • Dữ liệu vào xác • Thơng tin vào khơng xác • Đưa kết cuối • Kết gợi ý giải thích • Giải pháp tối ưu • Giải pháp chấp nhận Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 10 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập B1 Biểu đồ luồng liệu bối cảnh cho hệ thống Hình 9.15 trình bày luồng liệu mức bối cảnh hệ thống Thông tin hệ chuyên gia Thông tin lỗi Tri thức Người dùng Sử dụng FesTool Tri thức lỗi Câu hỏi Câu trả lời Kết Thơng tin trợ giúp Hình 9.15: BLD bối cảnh B2 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh Hình 9.16 trình bày luồng liệu mức đỉnh hệ thống Nó bao gồm chức phân mức từ chức luồng liệu qua chức B3 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh cho chức Hình 9.17 luồng liệu cho chức 1: tạo hệ chuyên gia Thông tin hệ chuyên gia Thông tin lỗi Người dùng Tri thức Soạn thảo tri thức Tri thức lỗi Tệp kiện Tạo hệ chuyên gia Tệp trạng từ Câu hỏi Tệp luật Câu trả lời Sử dụng hệ chuyên gia Kết Tệp kiện Tệp fes Trợ giúp Tệp trạng từ Thông tin trợ giúp Hình 9.16: Biểu đồ liệu mức đỉnh Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 68 Hệ chuyên gia mờ cơng cụ tạo lập Hình 9.18 trình bày luồng liệu cho chức 2: soạn thảo tri thức Hình 9.19 trình bày luồng liệu cho chức 3: sử dụng hệ chuyên gia Chức 4: trợ giúp khơng có chức nên khơng có biểu đồ liệu cho Thơng tin hệ chuyên gia Tệp kiện 1.2 Kiểm tra thông tin Người dùng 1.1 Nhập thông tin Thông tin ⊕ Tệp trạng từ 1.3 Lưu trữ thông tin Thông tin lỗi Tệp fes Tệp luật Hình 9.17: Biểu đồ mức đỉnh chức tạo hệ chuyên gia Trạng từ Người dùng 2.2 Soạn thảo trạng từ Trạng từ lỗi Sự kiện Sự kiện lỗi 2.1 Soạn thảo kiện Tệp trạng từ Tệp trạng từ 2.3 Soạn thảo luật Luật Luật lỗi Tệp trạng từ Hình 9.18: Biểu đồ mức đỉnh chức soạn thảo tri thức Câu hỏi Người dùng Câu trả lời 3.1 Hỏi 3.2 Trả lời Tệp kiện Tệp trạng từ Câu trả lời Kết 3.3 Suy diễn 3.4 Hiển thị kết Tệp luật Kết suy diễn Hình 9.19: Biểu đồ mức đỉnh cho chức sử dụng hệ chuyên gia Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 69 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập B4 Biểu đồ luồng liệu mức đỉnh cho chức chức Trong chức trên, phân rã thành chức soạn thảo kiện, soạn thảo trạng từ, soạn thảo luật Vì chức gần tương tự nhau, đồ án vẽ biểu đồ cho chức năng, lại dễ dàng hiểu Hình 9.20 trình bày luồng liệu chức soạn thảo kiện Sự kiện lỗi 2.1.2 Kiểm tra kiện Người dùng Sự kiện 2.1.1 Nhập kiện Sự kiện Sự kiện 2.1.3 Lưu trữ kiện Tệp kiện Hình 9.20: Biểu đồ mức đỉnh cho chức soạn thảo kiện C Biểu đồ luồng liệu lôgic Sau có biểu đồ luồng liệu vật lý mức, tìm kiếm yếu tố vật lý để loại bỏ chúng nhằm thu biểu đồ luồng liệu lôgic Theo phân tích trên, hệ thống khơng có phương tiện dùng để thực chức (máy tính, bàn phím ), khơng có tác nhân thực chức (giám đốc, kế toán viên ) Chỉ có giá mang thơng tin, tệp, yếu tố vật lý Chúng ta loại bỏ chúng cách thay đổi hình 9.21 Sau thay yếu tố vật lý ta đựoc biểu đồ luồng liệu mức lơgic Vì tài liệu trình bày có hạn, tác giả khơng vẽ lại biểu đồ luồng liệu mức lôgic hệ thống Tệp kiện thay Sự kiện Hình 9.21: Xố bỏ yếu tố vật lý cho giá mang tin D Mô hình liên kết thực thể hệ thống Trong công cụ FesTool, xoay quanh thực thể quan trọng kiện, trạng từ luật Để hình thành thực thể cần có thực thể Hình 9.22 mơ tả thuộc tính thực thể mối liên hệ chúng Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 70 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập TẬP TRẠNG TỪ Tên tập trạng từ Số lượng trạng từ Số thứ tự trạng từ TRẠNG TỪ Số thứ tự trạng từ Tên trạng từ Cơng thức tính TẬP LUẬT Thơng tin hệ chun gia Tên hệ chuyên gia Phiên Ngày tạo Nội dung Tên tập kiện Tên tập trạng từ Tên tập kiện Tên tác giả Địa Thư điện tử Điện thoại Tên tập luật Số lượng luật Số lượng khối luật Số thứ tự luật LUẬT Số thứ tự luật Chỉ số khối luật Tên biến ngôn ngữ Tên giá trị ngôn ngữ Tên trạng từ TẬP SỰ KIỆN BIẾN NGÔN NGỮ GIÁ TRỊ NGÔN NGỮ Tên tập kiện Số lượng biến ngôn ngữ vào Số lượng biến ngôn ngữ trung gian Số lượng biến ngôn ngữ Tên biến ngôn ngữ Tên biến ngôn ngữ Kiểu biến ngôn ngữ Số thứ tự Chỉ số khối luật Câu hỏi Lời giải thích Giá trị nhỏ Giá trị lớn Giá trị mặc định Tên giá trị ngôn ngữ Câu lựa chon Tên giá trị ngôn ngữ Hàm thuộc Tham số hàm thuộc LỰA CHỌN Câu lựa chọn Giá trị lựa chọn Hình 9.22: Mơ hình liên kết thực thể FesTool 9.2.3 Thiết kế hệ thống A Thiết kế tổng thể Với q trình phân tích trên, công cụ tạo lập hệ chuyên gia mờ FesTool chia thành chức đơn giản, tách biệt rõ ràng Bởi vậy, không cần phân chia hệ thống thành hệ thống Thay vào đó, xác định chức máy tính thực hiện, chức người dùng thực Phân định phần thực thủ công với phần thực máy tính tiến hành cách duyệt biểu đồ luồng liệu bước phân tích Trong hình trên, quan tâm tới biểu đồ có chức thực thủ cơng cịn lại khơng cần vẽ thêm Có biểu đồ luồng liệu cần phân định • Thứ nhất, biểu đồ luồng liệu mức đỉnh cho chức tạo hệ chuyên gia (hình 9.23) Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 71 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Thông tin hệ chuyên gia Tập kiện 1.2 Kiểm tra thông tin Người dùng 1.1 Nhập thông tin ⊕ Thông tin Tập trạng từ 1.3 Lưu trữ thông tin Thông tin lỗi Thông tin fes Thủ công Tập luật Máy tính Hình 9.23: BLD tách phần máy tính thủ cơng chức tạo hệ chun gia • Thứ hai, biểu đồ luồng liệu mức đỉnh cho chức sử dụng hệ chuyên gia (hình 9.24) Thủ công Câu hỏi Người dùng 3.1 Hỏi Câu trả lời Tập kiện 3.2 Trả lời Tập trạng từ Câu trả lời Kết Máy tính 3.4 Hiển thị kết 3.3 Suy diễn Tập luật Kết suy diễn Hình 9.19: Biểu đồ mức đỉnh cho chức sử dụng hệ chuyên gia • Thứ ba, biểu đồ luồng liệu mức đỉnh cho chức soạn thảo kiện Chức có chức nhập kiện Thực tế, muốn cho người dùng sửa lại nội dung kiện tồn Bởi vậy, tách nhập kiện thành nhập kiện đọc kiện hình 9.25 Ngồi ra, cịn biểu đồ biểu đồ luồng liệu cho chức soạn thảo trạng từ biểu đồ cho soạn thảo luật Nhưng chúng gần tương tự với soạn thảo kiện Chỉ khác kiện thay trạng từ luật Tác giả xin không vẽ Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 72 Hệ chuyên gia mờ cơng cụ tạo lập Máy tính Sự kiện lỗi Sự kiện Người dùng 2.1.1 Nhập kiện Sự kiện 2.1.3 Kiểm tra kiện 2.1.2 Đọc kiện Sự kiện Thủ công Tập kiện 2.1.4 Lưu trữ kiện Hình 9.25: BLD tách phần máy tính thủ cơng cho chức soạn thảo kiện B1 Thiết kế giao diện người máy Thiết kế giao diện tương tác người máy hệ thống FesTool đơn giản Chúng ta xem phần chương B2 Thiết kế kiểm soát FesTool xây dựng máy đơn Bởi vậy, tính bảo mật, riêng tư hệ thống không cần thiết Ở đây, quan tâm tới việc kiểm tra tri thức nhập kiểu liệu có quy cách hay khơng mà thơi Q trình kiểm tra thông qua chức kiểm tra thông tin, kiểm tra kiện, kiểm tra trạng từ, kiểm tra luật trình bày B3 Thiết kế sở liệu Cơ sở liệu chứa thực thể hình 9.22 Một cách lưu trữ thông tin sử dụng cấu trúc ghi Cơng cụ sử dụng tệp có từ Access hay SQL Tuy nhiên, cách lưu trữ không hiệu Chẳng hạn, sử dụng dòng cho luật cột cho tiền đề luật Vậy luật có tiền đề chênh lệch lớn gây lãng phí tài nguyên Để lưu trữ cách thuận lợi cho FesTool bao gồm chức soạn thảo suy diễn, lưu sở liệu thành loại tệp (.dat) tương ứng với loại thơng tin • Tệp chứa thơng tin hệ chuyên gia: bao gồm thực thể "Thông tin hệ chuyên gia" Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 73 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập • Tệp chứa kiện: bao gồm thực thể "Tập kiện" Chúng ta tích hợp ln thực thể "Biến ngôn ngữ" "Giá trị biến ngôn ngữ" vào tệp • Tệp chứa trạng từ: bao gồm thực thể "Tập trạng từ" "Trạng từ" • Tệp chứa luật bao gồm thực thể "Tập luật" "Luật" B4 Thiết kế mơđun chương trình Tạo hệ chun gia Thông tin hệ chuyên gia Thông tin hệ chuyên gia Thông tin hệ chuyên gia Lấy thông tin Thông tin lỗi Kiểm tra thơng tin Lưu trữ thơng tin Hình 9.26: Môđun chức tạo hệ chuyên gia Soạn thảo kiện Sự kiện Sự kiện Sự kiện Lấy kiện Sự kiện lỗi Kiểm tra kiện Lưu trữ kiện Hình 9.27: Mơđun chức tạo hệ chun gia Sử dụng hệ chuyên gia Kết luận Tri thức Sự kiện Lấy tri thức Tri thức Câu trả lời Lấy câu trả lời Kết luận Suy diễn Hiển thị Luật Sự kiện Trạng từ Lấy kiện Lấy trạng từ Lấy luật Hình 9.28: Mơđun chức sử dụng hệ chun gia Chúng ta thiết kế mơđun chương trình theo biểu đồ luồng liệu Có chức quan trọng cần phải xây dựng môđun chức tạo hệ chuyên gia, chức soạn thảo kiện (chức soạn thảo kiện, luật trạng từ gần tương Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 74 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập đương nên cần trình bày soạn thảo kiện để đại diện) chức sử dụng hệ chuyên gia Môđun cho chức tạo hệ chuyên gia tách thành mơđun theo hình 9.26 Mơđun cho chức soạn thảo tri thức theo hình 9.27 Môđun cho chức sử dụng hệ chuyên gia theo hình 9.28 Để biểu diễn ngắn gọn, ta gộp kiện, trạng từ luật thành tri thức 9.2.4 Lựa chọn công cụ Bộ công cụ tạo lập hệ chuyên gia mờ mặt giải thuật khơng địi hỏi nhiều mặt nhớ muốn có giao diện thân thiện người dùng Bởi vậy, người làm đồ án xin sử dụng ngơn ngữ lập trình Visual Basic để lập trình cài đặt hệ thống FesTool Visual Basic có điểm thuận lợi việc xây dựng FesTool: • Hỗ trợ tiện ích giúp lập trình giao diện thân thiện người dùng • Lập trình đơn giản, hiệu • Tốc độ đáp ứng giải thuật suy diễn mờ Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 75 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập CHƯƠNG 10: CHƯƠNG TRÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ Trong chương này, trình bày kết cài đặt chương trình công cụ tạo lập hệ chuyên gia mờ FesTool  Một phiên làm việc FesTool  Đánh giá hệ thống 10.1 Một phiên làm việc FesTool Một phiên làm việc FesTool thực bao gồm cơng việc Để có hệ chun gia cho lĩnh vực, tiến hành bước theo giao diện FesTool: - Tạo hệ chuyên gia - Soạn thảo tri thức (gồm kiện, trạng từ luật) cho hệ chuyên gia - Sử dụng hệ chuyên gia vừa tạo Hình 10.1: Giao diện FesTool Tạo hệ chuyên gia Để tạo hệ chuyên gia mờ mới, cần điền thông tin hệ chuyên gia muốn tạo vào biểu mẫu "Create a New Fuzzy Expert System" Mọi thông tin cần phải cung cấp đầy đủ Trong đó, có trường quan trọng tên tệp kiện, trạng từ kết luận Để nhập liệu cho trường này, người dùng nhấp vào nút "Input " bên cạnh Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 76 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Một ý quan trọng hệ chuyên tạo tệp kiện, trạng từ luật Điều có nghĩa tạo hệ chuyên gia tri thức phải tạo Hình 10.2: Giao diện chức tạo hệ chuyên gia Soạn thảo tri thức cho hệ chuyên gia Các hệ chuyên gia tạo tri thức bắt buộc phải Chúng ta tiến hành soạn thảo tri thức cho hệ chuyên gia cần sử dụng Soạn thảo tri thức gồm soạn thảo kiện, trạng từ luật Ở trình bày giao diện soạn thảo kiện cịn soạn thảo trạng từ luật tương tự Hình 10.3: Giao diện chức soạn thảo kiện Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 77 Hệ chuyên gia mờ cơng cụ tạo lập Chương trình hỗ trợ kiểm tra tri thức nhập vào có xác hay không cách ấn vào tab "Check and review fuzzy facts" Hình 10.4: Giao diện kiểm tra kiện Sử dụng hệ chuyên gia vừa tạo Trước tiên, lựa chọn hệ chuyên gia mong muốn sử dụng Hệ chuyên gia đưa câu hỏi người dùng trả lời Có loại trả lời trả lời cách nhập số hay cách lựa chọn Hình 10.5: Giao diện chức sử dụng hệ chuyên gia Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 78 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Mỗi câu hỏi thực tế có câu trả lời mặc định Nếu người dùng muốn thay đổi trả lời họ nhập liệu vào ô "Answer" hay lựa chọn từ danh sách "Select your name" Cuối cùng, người dùng ấn nút "Inference" để suy diễn Kết trình suy diễn bao gồm loại kết - Kết đầu ra: kết luận hệ thống vấn đề mà người dùng quan tâm Có nhiều biến ngơn ngữ tệp kiện nhiêu kết luận Mỗi kết luận dành cho biến ngôn ngữ Bởi vậy, người ta khuyên hệ chuyên gia nên có biến ngơn ngữ - Kết đầu vào: mờ hố giá trị nhập vào người dùng - Kết q trình suy diễn: giúp cho người dùng dễ dàng theo vết suy diễn hệ thống Hình 10.6: Giao diện kết suy diễn FesTool 10.2 Đánh giá hệ thống Như vậy, hoàn thành việc xây dựng công cụ tạo lập hệ chuyên gia mờ Tiếp theo đánh giá cho hệ thống Ưu điểm Hệ thống suy diễn nhanh nhiều nhờ cải thiện thuật toán suy diễn mờ từ ma trận M thành suy diễn hai bước Hệ thống đáp ứng đầy đủ yêu cầu chức công cụ cho hệ chuyên gia mờ FesTool xây dựng có kiểu giao tiếp máy người sử dụng tương tự giao tiếp người với người Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 79 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Hệ thống giao diện thân thiện người dùng Dễ dàng bảo trì tri thức cho hệ chuyên gia Nhược điểm: Khơng hỗ trợ tồn diện cho việc sử dụng trạng từ ngôn ngữ Trong hệ thống FesTool đưa 10 cơng thức để tính tốn gia tử Thực tế xây dựng nhiều cách cho người dùng tự nhập công thức Hệ thống xây dựng ngôn ngữ Visual Basic nên có giới hạn ngơn ngữ Tốc độ hệ thống không nhanh Các tệp sở tri thức kiện mờ, luật mờ, trạng từ không vượt 64 KB giới hạn điều khiển TextBox ngơn ngữ lập trình Tuy nhiên, tác giả cho 64 KB nhiều cho nguồn tri thức hợp lý đáng tin cậy Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 80 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập PHẦN IV: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Trong đồ án, tác giả có đưa phương pháp tiếp cận mới, cải tiến biểu diễn biến ngôn ngữ Cách tiếp cận mang lại lợi ích tốt hệ chuyên gia phát triển lý thuyết mờ Đó là: Biểu diễn kiểu giao tiếp người với người Do vậy, lưu trữ tri thức chuyên gia cách hiệu quả, rõ ràng Nhờ có hàm thuộc liên tục khoảng giá trị cho tập mờ liên tục Sử dụng trạng từ ngôn ngữ cho phép định nghĩa dễ dàng tập mờ từ tập mờ khác có mà tập mờ khó định nghĩa theo hàm thuộc Giải thuật suy diễn mờ cải thiện nhanh nhiều Tuy nhiên, phương pháp có nhược điểm khó khăn tìm vết suy diễn giải thích kết suy diễn, khó giải vấn đề mâu thuẫn dư thừa liệu Hướng phát triển đồ án tương lai: Hệ chuyên gia mờ có sở luật mờ Tuy nhiên, để có luật mờ xây dựng tuý Một giải pháp cải tiến sử dụng thuật giải di truyền cho trích chọn luật mờ Thay suy diễn mờ Max-min Max-product sử dụng mạng nơron để suy diễn, đồng thời sử dụng giải thuật di truyền thay đổi trọng số cấu trúc mạng nơron Việc kết hợp mạng nơron, giải thuật di truyền vào suy diễn hệ chuyên gia mờ tạo thành loại hệ chuyên gia nghiên cứu gần đây, hệ chuyên gia mờ lai (hybrid fuzzy expert system) Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 81 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] John Durkin, Expert System design and development, Prentice Hall International [2] C.T.Ling, C.S Georges-Lee, Neural Fuzzy Systems, Prentice-Hall International, 1990 [3] Hans Bandemer Siegfried Gottwald, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic and Fuzzy Methods with Application, Wiley [4] Nguyễn Hồng Phương, Bùi Cơng Cường, Nguyễn Dỗn Phước, Phan Xuân Minh, Chu Văn Hỷ, Hệ mờ ứng dụng, Nhà xuất khoa học kỹ thuật, 1998 [5] Nguyễn Thanh Thuỷ, Trí tuệ nhân tạo [6] Nguyễn Văn Ba, Phân tích thiết kế hệ thống thơng tin, Nhà xuất đại học quốc gia Hà nội, 2003 [7] Tập hợp báo hệ chuyên gia mờ Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 82 .. .Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập Trong đồ án này, em xin trình bày nghiên cứu hệ chuyên gia mờ Tận dụng ưu điểm hệ chuyên gia tập mờ, tiến hành xây dựng công cụ tạo lập hệ chuyên gia mờ, ... Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập CHƯƠNG 7: HỆ CHUYÊN GIA MỜ Hệ chuyên gia mờ kết hợp hệ chuyên gia truyền thống lý thuyết tập mờ Trong phần nghiên cứu:  Hệ chuyên gia đa luật mờ  Xây dựng hệ. .. tử gia tử • Thêm tập mờ cho biến ngôn ngữ định nghĩa • Mở rộng hay thu hẹp tập mờ tồn Đỗ Minh Ngọc - CNPM_K44 47 Hệ chuyên gia mờ công cụ tạo lập PHẦN III: XÂY DỰNG BỘ CÔNG CỤ TẠO LẬP HỆ CHUYÊN