Về một phương pháp đánh giá tri thức trong hệ cơ sở tri thức mờ

B ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC s PHẠM HÀ NỘI LÊ XUÂN CHUNG VÈ MỘT PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ TRI THỨC TRONG HỆ C SỞ TRI THỨC MỜ Chuyên ngành: IOỈOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60 48 01 01 Tóm tắt luận văn thạc sĩ máy tính HẢ NỘI, 2015 B ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC s PHẠM HÀ NỘI LÊ XUÂN CHUNG VÈ MỘT PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ TRI THỨC TRONG HÊ C SỞ TRI THỨC MỜ Chuyên ngành: IOỈOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60 48 o‘l 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Lê Bá Dũng Hà nội, năm 2015 LỜ I CẢM ƠN Đầu tiên xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy PGS.TS Lê Bá Dũng Viện Công nghệ thông tin - Viện khoa học công nghệ Việt Nam tận tình hướng dẫn, bảo cho suốt trình làm luận văn Tôi xin chân thành căm ơn thày cô trường Đại học sư phạm Hà Nội 2, thầy cô Viện Công nghệ thông tin - Viện khoa học công nghệ Việt Nam truyền đạt kiến thức giúp đỡ ừong suốt trình học Tôi xin gửi lời cảm ơn tới đồng nghiệp, gia đình bạn bè người động viên tạo điều kiện giúp đỡ ừong suốt hai năm học Mặc dù cố gắng với tất nỗ lực thân, luận văn thiếu sót Kính mong nhận ý kiến đóng góp quý Thày, Cô bạn bè đồng nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn! LỜ I CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan toàn nội dung luận văn tự nghiên cứu, đọc, dịch tài liệu, tổng hợp thực hiện, công trình nghiên cứu hướng dẫn khoa học thày PGS.TS Lê Bá Dũng Các số liệu, kết luận văn trung thực, rõ ràng Trong luận văn có sử dụng số tài liệu tham khảo trình bày phần tài liệu tham khảo Tôi xin chịu trách nhiệm với nội dung viết luận văn Hà Nội, ngày 25 tháng 04 năm 2015 Người viết luận văn Lê Xuân Chung MỤC LỤC LỜI CẢM Ơ N LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤ C DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH V Ẽ .7 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT I MỞ Đ Ầ U LÍ DO CHỌN ĐỀ TÀ I MỤC ĐÍCH NGHIÊN cứu 10 NHIỆM VỤ NGHIÊN c ứ u 10 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN c ứ u 10 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN c ứ u 10 II NỘI DUNG 11 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VÈ HỆ c SỞ TRI T H Ứ C 11 1.1 G iớ i th iệu vè hệ c sở t r i t h ứ c .11 1.1.1 Dữ liệu, thông tin tri thức 11 1.1.2 Các thành phần hệ sở tri thức .13 1.2 CÔNG NGHỆ CỦA XỬ LÝ TRI THỨC 15 1.2.1 Thu thập 18 1.2.2 Biểu diễn 19 1.3 B iêu d iễn th e o l u ậ t 21 1.3.1 Biểu diễn tri thức dạng luật dẫn xuất 21 1.3.2 Biểu diễn tri thức dạng mạng ngữ nghĩa 27 1.3.3 Biểu diễn tri thức dạng khung 29 1.3.4 Biểu diễn tri thức dạng mệnh đề logic 31 1.3.5 Biểu diễn tri thức ba: Đổi tượng - Thuộc tính - Giả tr ị 32 1.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG 33 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ TRI THỨC TRONG HỆ c SỞ TRI THỨC M Ờ 34 2.1 K iềm tra tín h đầy đủ , toàn vẹn tro n g hệ c sở t r i thứ c m 34 2.1.1 Tổng quan tri thức mờ 34 2.1.2 Hệ sở tri thức 52 2.1.3 Các vẩn đề tri thức 53 2.2 TỐI u TRONG HỆ c SỞ TRI THỨC .54 2.2.1 Luật dư thừa 57 2.2.2 Luật xung đột 58 2.2.3 Luật g ộ p 58 2.2.4 Luật tạo hình vòng 58 2.2.5 Phần điều kiện không cần thiết 59 2.2.6 Luật cụt .59 2.2.7 Thiếu luật 60 2.2.8 Luật không đạt 61 2.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG 61 CHƯƠNG 3: XÂY DựNG HỆ CSTT CHO HỆ MỜ TRONG ĐIÈU KHIẺN NHIỆT Đ ộ 62 3.1 H ệ t r i thứ c m xây DựNG từ 3.2 H ệ lu ậ t qua phư ơng chuyên g ia 62 ph p đánh g iá .62 3.2.1 Tính đầy đủ .63 3.2.2 Tỉnh xác 64 3.2.3 Tính quán 64 3.3 T h n g h iệm sử dụng hệ t r i thứ c đê xây DựNG CHƯƠNG TRÌNH ĐO VÀ ĐIỀU KHIỂN NHIỆT Đ ộ 66 3.3.1 Các chức chương trình 66 3.3.2 Giao diện chương trình 67 III KẾT LUẬN 74 KẾT QUẢ THU ĐƯỢC 74 HƯỚNG NGHIÊN cứu TIẾP THEO 74 IV DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM K H Ả O 76 V D ự KIẾN CÔNG VIỆC 78 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Chân trị với giá trị đứng sai 33 Bảng 3.1 : Cơ sở luật - Các luật ngôn ngữ 67 Bang 3.2: Bảng hệ luật 74 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Thành phần hệ tri thức Hình 1.2 Định nghĩa hẹp quy trình công nghệ xử lý ừi thức Hình 1.3 Định nghĩa rộng trình công nghệ xử lý tri thức Hình 1.4 Chẩn đoán tính trạng máy tính Hình 1.5 Biểu diễn mạng ngữ nghĩa Hình 1.6 Mô hình phát triển mạng ngữ nghĩa Hình 1.7 Các bước thực phép toán mạng ngữ nghĩa Hình 1.8 Cấu trúc Frame Hình 1.9 Nhiều mức khung mô tả quan hệ phức tạp Hình 1.10 Mối quan hệ O-A-V Hình 2.1 Hàm phụ thuộc |IA(x) tập kinh điển A Hình 2.2 Hàm liên thuộc |iB(x) tập “mờ” в Hình 2.3 Độ cao, miền xác định miền tin cậy tập mờ Hình 2.4 Hàm liên thuộc hợp hai tập mờ có sở Hình 2.5 Giao hai tập mờ sở Hình 2.6 Tập bù Ac tập mờ А Hình 2.7 Tập mờ điểm trung bình Hình 2.8 Các loại hàm thành viên số mờ Hình 2.9 Phân loại hàm thành viên mờ Hình 2.10 Số mờ hình thang Hình 2.11 Số mờ hình tam giác Hình 2.12 Những tập mờ thuộc ngôn ngữ biến nhiệt độ Hình 2.13 Sự mâu thuẫn cú pháp luật sở Hình 3.1 Hiệu đàu vào hệ ừi thức mờ Hình 3.2 Hệ thống 25 luât, đàu vào, đầu ra, 25 luật Hình 3.3 Hàm thuộc tập mờ biến e(t) Hình 3.4 Hàm thuộc tập mờ biến c(t) Hình 3.5 Hàm thuộc tập mờ biến u Hình 3.6 Mặt quan hệ vào tương ứng với hệ luật Hình 3.7 Tín hiệu tiệm cận với tín hiệu yêu càu 13 16 17 25 27 28 29 30 31 32 34 35 36 37 38 39 40 45 45 46 46 48 57 65 68 68 69 69 69 73 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT AI KBS CSTT ES N p ZE NL NM NS PL PM PS Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo Rnowledge-Based Systems Hệ sở tri thức Cơ Sở Tri Thức Hệ chuyên gia Negative Cực âm Positive Cực dương Zero Negative Large Cực âm lớn Negative Medium Cực âm trung bình Negative Small Cực âm nhỏ Positive Large Cực dương lớn Positive Medium Cực dương trung bình Positive Small Cực dương nhỏ 63 3.2.1 Tỉnh đầy đủ Như trình bày tính chất đầy đủ hệ sở tri thức mờ càn thiết phải xem xét Neu hệ sở ừi thức mờ xây dựng từ liệu đề cập đến tính đầy đủ trước tiên phải xem xét đến khái niệm đầy đủ hệ luật mờ Điều có nghĩa là: - Phân hoạch mờ đầu vào phải đày đủ - Cấu trúc luật mờ hệ sở tri thức phải đầy đủ Từ điều kiện hiểu hệ sở tri thức mờ vi phạm hai điều kiện có nghĩa hệ sở tri thức mờ không đầy đủ đầu hệ thể cho số trường hợp định Như với hệ sở tri thức mờ đày đủ đàu có đủ giá trị khoảng xác định luật mờ Để phân tích thỏa đáng điều kiện tính đầy đủ từ điều kiện ban đầu phân hoạch tín hiệu đàu hệ mờ [9,11] Giả sử tín hiệu X phân hoạch M không gian hệ mờ đặc trưng Ai(x), A2(x), AM(x) ừên vũ trụ и Như phân hoạch đầy đủ thỏa mãn Hình 3.1: Hiệu đầu vào hệ trí thức mờ Trên hình 3.1 cho thấy: - a) thể tính đầy đủ - b) thể tính không đầy đ Như với trường hợp b) cần phải chỉnh sửa độ khác biệt hai giá trị ngữ nghĩa Để đạt đến hàm đàu vào thỏa mãn, tạo phân hoạch đày đủ càn thiết phải chỉnh sửa giá trị đầu vào 64 Một tiếp cận khác cho vệc đánh giá tính đầy đủ hệ sở tri thức mờ sử dụng độ đo tương tự(Similarity) Độ đo tương tự mờ cho phép xác định hai tập mờ có hay không Mặt khác độ đo tương tự sử dụng để cộng thêm hàm thuộc cho tín hiệu cho phân hoạch nhận từ không gian đàu chấp nhận Giả sử ta có hai tập mờ A B độ đo tương tự định nghĩa {23) M(AnB) = M( A) + M( B) - M( A n B) Trong đó: M (A) độ lớn tập mờ A nhận từ M (A) -X_+“ A (X)đ(x)Ị (2.4) Như S(A,B) =1 A=B Vì S(A,B) = A không đè lên B S(A,B) có giá trị từ đến có nghĩa hai tập mờ chồng lên tăng dần lên Như sử dụng độ đo tương tự hai tập mờ liền kề cho phép loại bỏ tính không đầy đủ phân hoạch mờ thể khác biết 3.2.2 Tính xác Số lượng luật mờ để xác định tính xác hệ thống vật lý cụ thể Giả sử hệ sở tri thức mờ có m đàu vào Mỗi đầu vào phân hoạch M không gian có Mmluật hệ sở tri thức mờ Từ cấu trúc cụ thể với Mmluật nói hệ sở tri thức mờ chưa tối ưu hóa Từ thực tế hệ sở tri thức mờ có nhiều đầu vào nâng cao tính xác Nhưng điều gây cho tính toán với phép toán lớn trình thực suy diễn hệ mờ [9,13] 3.2.3 Tính quán 65 Tính quán hệ sở tri thức mờ thể luật xác hóa từ chuyên gia công nghệ Mặt khác hệ luật mờ tự động xây dựng qua thu thập tò liệu, chứa đựng nhân tố không thỏa mãn, ví dụ nhiễu tác động vào hệ luật Ở vấn đề không xem xét tính quán luật xây dựng từ liệu thu thập, mà phải xem tính quán luật mờ với ý kiến chuyên gia Chính hệ sở tri thức mờ thấy tính không quán với điều kiện sau [12,15] : - Luật có chung phàn điều kiện (hoặc gần giống nhau) phần kết lại khác - Luật không đảm bảo quy luật biến thiên hệ thống - Hệ luật thu thập không đứng với luật hành Điều thấy từ khái niệm tính quán không cụ thể giá trị Ở thấy hai luật đối trọi luật có điều kiện có phàn kết luận khác Ví dụ hai luật: R 1: I f error is PS and change o f error is z o T hen change o f C ontrol is PB R2: I f e o r is z o and change o f error is z o Then change o f Control is NB Từ hai luật thấy phàn điều kiện khác phàn kết luận lại khác biệt lớn Như hệ thống có thê kết luận hệ sở tri thức mờ không quán Để đến định nghĩa xác tính quán càn xem xét khái niệm tính tương tự phàn điều kiện (similarity of rule premise) SRP tính tương tự phàn kết luận (similarity of rule conclusions) SRC Ta có hai luật: 66 R,: I f X/ is Ail (x i) and x is A 12 (Xi) and and xn, is A,„ (xn) Then V is B.(Y) R k: I f X] is A kl (x i|) a n d x is л к2 (x ^ and and xn, is A kn (xn), Then у is B k(Y) N hư từ hai khái niệm ta có: SRP(i,k) = m Ì n i = S (^ Ấ k j) (2.5) SRC(i,k) = S (В иВ к ) (2.6) N hư độ quán luật Rị R k Sẽ định nghĩa sau: { Cons (Rậ) , R(k)) = e x p ị - I (SRP^ k) - 0)2 SRCự f } (2.7) *■sRpụkỵ Từ phương trình (2.7) tìiể hai đặc trưng - Mức độ quán thể SRP SRC tăng Khi SRP cao + Nếu hai luật có phần điều kiện có phần kết luận độ quán có giá trị + Nếu hai luật có phần điều kiện khác phàn kết luận độ quán - - Mức độ quán luôn cao SRP hai luật thấp Mặt khác tính quán luật tham vấn chuyên gia lĩnh vực công nghệ cụ thể Điều cho phép đạt hệ sơ ừi thức quán 3.3 Thử nghiệm mô sử dụng hệ tri thức để xây dựng chương trình đo điều khiển nhiệt độ 3.3.1 Các chức chương trình Luận văn sử dụng phần mềm lập trình Matlab xây dựng chương trình ứng dụng phân cụm liệu việc đo điều khiển nhiệt [6,8] Công cụ Matlab thực qua bước sau: 67 - Đọc liệu - Xây dựng cấu trúc liệu - Xử lý tập liệu trước huấn luyện - Khởi tạo mẫu huấn luyện - Mô kết - Phân tích kết để đưa nhận xét 3.3.2 Giao diện chương trình Ảp dụng cho điều khiển hệ thống nhiệt Phương trình hệ thống nhiệt có dạng sau: (3-12) y(k+1) —ay(k) +b/(í +exp(0.5y(k)-r))u(k)+(l -a)y0 với a=exp(-pTs); b=(q/p)(l-exp(pTs)) Ts=25; r=40; y 0=25; p = l.00151 *10H);q=8.6797*10(-3) Ta có hệ luật sau: Bảng 3.1: Cơ sở luật - Các luật ngôn ngữ Error, e(t) NL ZE PS PM PL PL PL PL PL PL PM PM PM PM PL PS PS PS PM PL NS ZE PS PM PL NS NS NS Change PS Eưor ZE c(t) NS NL NM NM NS NM NM NL NL Mỗi ô bảng hiểu là: If e(t)= ”ZE” and c(t)=”PL” then U=”PL” Tương tự vậy, ta có 25 luật mờ điều khiển cho bảng 3.1 Một cách định tính, sai lệch điều khiển lớn giá trị điều khiển 68 a däu cäng lorn Do lä quan he ti le dong bien quan de xäc dinh tinh nhät quän, tinh day du vä tinh chinh xäc cüa cäc luät giüa däu väo vä däu cüa bo suy luan mor * Tap mo cüa cäc bien väo ra: Qua khäo sät, ta cö the xäc dinh dugc mien mien thien cüa giä tri thuc döi vöi cäc bien väo - Tren ca sa dö, thiet ke cäc häm thuoc cüa cäc tap m ö de mö tä cho cäc giä tri ngön ngu mang tinh mö Mien bien thien vä hinh dang häm thuoc cüa cäc tap mö cho cäc bien väo - dugc xäc dinh nhu tren Hinh 3.2 vä Hinh 3.3 Hinh 3.4 hinh 3.5 * Cäu true cüa he thöng Hinh 3.2: He thong 25 luät, flau väo, däu ra, 25 luät Membership function plots FIS Variables points: CERROR -1 - 0.8 - 0.6 - 0.4 - 0.2 0.2 input variable "ERROR" 0.4 0.6 Hinh 3.3: Häm thuoc cüa cäc tap mo1doi vöi bien e(t) 0.8 69 F IS V a ria b le s MENU CERROR input variable "CERROR" Hinh 3.4: Häm thuoc cüa cäc tap mö1doi voi bien c(t) FIS Variables ERROR m MENU CERROR output variable "MENU" Hinh 3.5: Häm thuoc cüa cäc tap mö’ döi voi bien u Voi hinh dang tap ma vä he luat nhu tren, mat quan he vao - tucmg ling nhu Hinh 3.6 re(degree) -1 -1 S a m p lin g Time Hinh 3.6: Mat quan he väo tiro’ng üng voi he luat 70 Tối giản hệ luật: + Đặt vấn đề + Đánh giá rút gọn hệ luật Bước 1: Kiểm tra tính dư thừa hệ luật Duyệt toàn hệ luật, phát cặp luật có dạng: с If c(t)= В and e(t)= A then u= с If e(t)= A and c(t)= в then u = Thì loại luật Thực tế, phép “and” có tính giao hoán nên trường hợp luật ta loại bỏ luật Để quán mặt thứ tự đầu vào luật xét, e= and ce = ta loại bỏ luật dạng Trong hệ luật toán điều khiển xét luật dư thừa nên ta chuyển sang bước Bước 2: Phát hiên luât có tri thức оgôp • • * ж Duyêt V • toàn bô• hê• luât, • s phát cặp luật có dạng: If c(t) = A and c(t) not(A) then и = c, Ifc(t) = At henU = C Ta thấy phàn điều kiện luật có luật chất điều kiện luật dạng Trong hệ luật luật toán xét gồm luật với điều kiện đầu vào nên luật dạng ừi thức gộp Bước 3: Phát luật có tính mâu thuẫn, xung đột Duyệt toàn hệ luật, phát luật có dạng: If c(t) = A and e(t) = в then и = с If c(t) = A and e(t) = в then и = not(C) If c(t) = A and e(t) = в then и = D Đó luật giống phàn điều kiện khác phàn kết luật kết luật có tính trái ngược Trong hệ luật (Bảng 3.7), ô 71 bảng đàu tham chiếu cặp đầu vào (theo hàng, cột) phân biệt nên luật dạng xung đột Bước 4: Phát hiên luât tao hình vòng • • • Duyệt toàn hệ luật, phát luật có dạng: If c(t) = A and e(t) = в then и = с If c(t)= С and e(t) = в then и = D 10 If c(t) = D and e(t) = в then и = A Các luật 8, 9, 10 thấy luẩn quẩn hình vòng trình lấy định Hệ thống điều khiển không chuyển đổi trạng thái thoát khỏi “vòng” Trong hệ luật toán không chứa luật Bước 5: Phát luật có phần điều kiện không cần thiết Duyệt toàn hệ luật, phát luật có dạng: 11 If c(t) = A and e(t) = в then и = c , 12 If c(t) = not(A) and e(t) = в then и = с Ta thấy luật có phàn điều kiện mâu thuẫn Như đàu phụ thuộc vào điều kiện đàu vào lại Trường hợp ta loại bỏ điều kiện mâu thuẫn để trở thành luật đơn đàu vào đơn đầu Tuy nhiên ừong hệ luật toán xét không chứa cặp luật dạng Bước 6: Kiểm tra tính đầy đủ không gian tập mờ Trên Hình 3.3, Hình 3.4 ta thấy phân hoạch tập mờ đầu vào đầu đày đủ Các hàm thuộc tập mờ chồng lên phân hoạch đảm bảo giá trị rõ đàu vào, tổng độ thuộc tập mờ > Như vậy, giá ừị suy luận đàu tính tập mờ đầu với tổng độ thuộc > Không tồn vị trí mà tổng độ thuộc nhỏ 1, tập mờ đầu ta giải mờ giá trị (giải mờ phương pháp trọng tâm) mà giá trị giải mờ có độ thuộc tập mờ đầu 72 Đầu vào hệ điều khiển gồm biến ngôn ngữ, đầu biến ngôn ngữ Trong luật hệ luật ta thấy xuất đầy đủ điều kiện đầu vào kết luận đàu Điều cho thấy cấu trúc luật mờ đầy đủ Trên miền biến thiên tập mờ đầu vào đầu ra, giá trị đàu vào có tri thức kết luận đàu Điều cho thấy hệ luật mờ đày đủ Bước 7: Đánh giá tính quán hệ luật Từ Bảng 3.7, ta thấy luật: If c(t)=PL and e(t)=ZE then U=PL If c(t)=PL and e(t)=PS then U=PL If c(t)=PL and e(t)=PM then U=PL If c(t)=PL and e(t)=PL then U=PL có kết luận đàu “PL” nhiên đàu vào lại khác Bên cạnh có luật có kết luận “PL”: luật: If c(t)=PM and e(t)=ZE then U=PM Bước đánh giá tính xác hệ luật Để đánh giá tính xác hệ luật hệ thống suy diễn cụ thể việc khỏ khăn Đánh giá cách định tính quan trọng dựa ừên thực nghiệm Mỗi hệ luật có được, càn thử nghiệm hệ thống (mô phỏng) để đánh giá chất lượng làm việc hệ thống, thông qua đánh giá hệ luật điều khiển có Thực bước đánh giá trên, duyệt toàn luật lại hệ 25 luật, phát luật vi phạm tính chất quán, tính xác, giản lược luật có thể, ta nhận hệ luật (Bảng 3.2) với 16 luật 73 Bảng 3.2: Bảng hệ luật hệ Error, e(t) NL NM ZE NS PL PL PM PM PM PS PS Change PS Eưor ZE c(t) NS PS PM PS PL PL PM PL PL ZE NS NS NS NM NM NL NL / / / / / / / / / / / / / / / / V 20 40 60 80 100 120 140 \ 160 a) 180 20 40 100 120 140 160 b) Hình 3.7: Tín hiệu tiệm cận với tín hiệu yêu cầu a) 25 luật b) 16 luật Trên hình 3.7 cho thây kết mô giống số luật khác Qua trình xem xét lại hệ luật tò 25 luật xuống 16 luật kết đầu 74 Ш KẾT LUẬN Kết thu Với phát triển hệ CSTT nay, nhiệm vụ trình thu thập tri thức tự động trở nên khó khăn hơn, tri thức cho ứng dụng cụ thể Triển khai hệ chuyên gia thực tế phải làm nhiều giới chuyên môn yêu càu Nó cần phải có sở luật đầy đủ, không mâu thuẫn, hợp lý Các kỹ sư tri thức tận dụng đa dạng công nghệ để suy thông tin luật từ chuyên gia lĩnh vực cho xây dựng sở luật đày đủ chắn Sự thu thập tri thức từ chuyên gia lĩnh vực nhiệm vụ phức tạp tốn nhiều thời gian có mâu thuẫn ừong sở tri thức Với kết trên, thấy: - Các luật không thoả tính xác (mâu thuẫn), tính quán quy luật điều khiển loại bỏ hệ luật kiểm nghiệm lại tính đắn thông qua chạy mô hệ thống - Khi hệ luật tối giản, tham gia (ảnh hưởng) luật mâu thuẫn quy luật điều khiển trình suy luận xấp xỉ cho thấy chất lượng điều khiển có xu hướng tốt - Số lượng luật giản lược so với số lượng luật hệ luật ban đàu đáng kể: từ 25, xuống 16 luật Làm giảm thời gian tính toán trình suy luận xấp xỉ Hướng nghiên cứu - Tiếp tục nghiên cứu ứng dụng phương pháp biểu diễn tri thức lập luận suy diễn khác để xây dựng hệ chuyên gia có tính linh hoạt - Luận văn kết trình học hỏi, nghiên cứu làm việc nghiêm túc thân Song không mắc phải thiếu sót Tôi 75 mong nhận đóng góp ý kiến Thày - Cô, bạn bè, đồng nghiệp để luận văn hoàn thiện 76 IV DANH MUC CÁC TÀI LIÊU THAM KHẢO • • Tiếng Việt [1] Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước, “Lý thuyết mờ công nghệ tính toán mềm”, Hệ mờ mạng nơron ứng dụng, Nhà xuất Khoa học Kỹ thuật, 2006 [2] Hoàng Kiếm, Đỗ Văn Nhơn, Đỗ Phúc, Giáo trình Các hệ sở tri thức, Đại Học Quốc Gia TPHCM, 2002 [3] Khoa Công nghệ thông tin, Biểu diễn tri thức logic mờ suy diễn, Đại Học Phương Đông, 2010 [4] Hoàng Kiếm, Đinh Nguyễn Anh Dũng, Giáo trình Trí tuệ nhân tạo, Đại Học Quốc Gia TPHCM, 2002 [5] Lê Bá Dũng, Các hệ sở tri thức (knowledge based system) ứng dụng, Bài giảng ĐHBK Hà nội - Genetic computer school joint education program [6] Nguyễn Trung Sơn, Phương pháp phân cụm ứng dụng, Khoa công nghệ thông tin - Đại học Thái Nguyên, luận văn thạc sĩ, 2009 [7] Nguyễn Đình Thúc, Trí tuệ nhân tạo Mạng nơron phương pháp & ứng dụng, Nhà xuất Giáo dục, 2000 [8] Nguyễn Thị Hương, Phân cụm mờ sử dụng lý thuyết đại số gia tò, luận văn thạc sĩ, 2012 Tiếng Anh [9] Adrian A.Hopgood Knowledge-based systems for Engineers and Scientists The open University - CRC Press Boca-Raton Ann-Arbor London Tokyo, 1998 [10] C.A.C Belchior, R.A.M Araujoa, J.A.C Landeckb, Dissolved oxygen control of the activated sludge wastewater treatment process using stable adaptive fuzzy control, Computers and Chemical Engineering, 2012 77 [11] C.H Nguyen, D.A Nguyen, N.L Vu, Fuzzy Controllers Using Hedge Algebra Based Semantics of Vague Linguistic Terms, in: D Vukadinovic (Ed.), Fuzzy Control Systems, Nova Science Publishers, Hauppauge, 2013 [12] J.M Zurada, R J Marks, C J Robinson, Computational Intelligence Imitating Life, IEEE Press, Piscataway, 1994 [13] Jiawei Han, Micheline Kamber, Datamining Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, 2nd edition, 2006 [14] M Ren, J.M.F Wang, Y.Ren, Application of Fuzzy Neural Network PID Controller in Sewage Treatment, Journal of Jilin University (Information Science Edition), 2011 [15] Petter Fogelqvist, Verification of completeness and consistency in knowledge-based systems, Department of Informatics and Media Uppsala University Sweden, December 2011 [16] YE Hong-tao, LI Zhen-qiang, LUO Wen-guang, Dissolved Oxygen Control of the Activated Sludge Wastewater Treatment Process Using Adaptive Fuzzy PIDControl, Proceedings of the 32nd Chinese Control Confeence, pp 7510-7513,2013 [...]... tri thức Nghiên cứu tính đày đủ, nhất quán trong hệ cơ sở tri thức mờ Xây dựng hệ cơ sở tri thức cho hệ mờ 4 Đổi tượng và phạm vỉ nghiên cứu Tri thức trong hệ cơ sở tri thức mờ Phương pháp đánh giá tri thức trong hệ sơ sở tri thức mờ 5 Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu chính là tìm hiểu các tài liệu, bài báo về hệ cơ sở tri thức, logic mờ Tìm hiểu về các vấn đề tối ưu luật trong hệ cơ sở tri. .. của tri thức, công nghệ của xử lý tri thức, bao gồm quá trình thu thập, các phương pháp biểu diễn và sử dụng tri thức Biểu diễn tri thức với các các hình thức như: tri thức dạng luật, tri thức dạng luật ngữ nghĩa, tri thức nhờ cây khung 34 Chương 2: Phương pháp đánh giá tri thức trong hệ cơ sở tri thức mờ 2.1 Kiểm tra tính đầy đủ, toàn vẹn trong hệ cơ sở tri thức mờ 2.1.1 Tổng quan về tri thức mờ 2.1.1.1... về điều kiện Với những vấn đề nêu trên và theo gợi ý của giáo viên hướng dẫn, em xin chọn đề tài: về một phương pháp đánh giá tri thức trong hệ cơ sở tri thức mờ 2 Mục đích nghiên cứu Đánh giá được tri thức trong hệ cơ sở tri thức mờ Tạo ra các thông tin có độ chính xác cao 3 Nhiệm vụ nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết về hệ cơ sở tri thức, công nghệ xử lý của tri thức và các phương pháp biểu diễn tri. .. kỹ sư tri thức và chuyên gia 1.2.2 Biểu diễn a Khái niệm về biểu diễn tri thức Là phương pháp mã hoá tri thức, nhằm thành lập cơ sở tri thức cho các hệ thống dựa trên tri thức Trong tin học biểu diển tri thức là một phương pháp mã hóa tri thức sao cho máy tính có thể xử lí được chứng Cũng như dữ liệu có nhiều cách khác nhau để biểu diễn tri thức trong máy tính Tuy nhiên ta phải chọn một phương pháp. .. hơn về đối tượng hay một khái niệm nào đó + Siêu tri thức: mô tả tri thức về tri thức, loại tri thức này giúp lựa chọn tri thức thích hợp nhất trong số các tri thức khi giải quyết một vấn đề Các chuyên gia sử dụng tri thức này để điều chỉnh hiệu quả giải quyết vấn đề bằng cách hướng các lập luận về miền tri thức có khả năng hơn cả 21 + Tri thức heuristic: là một dạng tri thức cảm tính Các tri thức. .. để giải quyết vấn đề Các cơ sở tri thức đều có động cơ suy diễn để tiến hành các suy diễn nhằm tạo ra các tri thức mới dựa ừên các sự kiện, tri thức cung cấp từ ngoài vào và ừi 14 thức có sẵn trong hệ cơ sở tri thức Động cơ suy diễn thay đổi theo độ phức tạp của cơ sở tri thức Hai kiểu suy diễn chính trong động cơ suy diễn là suy diễn tiến và suy diễn lùi Các hệ cơ sở tri thức làm việc theo cách được... tập 1.1.2 Các thành phần của hệ cơ sở trì thức Các thành phần chính của một hệ thống dựa ừên tri thức thông thường là: Cơ sở tri thức, Động cơ suy diễn, Cơ chế giải thích và Giao diện người dùng như thể hiện trong hình Một lợi thế của kiến trúc hệ thống dựa trên tri thức là thường xuyên nhất của các thành phàn ngoại trừ các cơ sở tri thức có thể được miền độc lập Một vỏ hệ thống chuyên gia tái sử dụng... phát tri n của hệ thống mới Một vỏ hệ thống chuyên gia điển hình có đã là một động cơ suy luận chức năng và giao diện người dùng, và chỉ có kiến thức cơ bản càn phải được phát tri n (Liebowitz năm 1995; Edman, 2001; Turban, 2007; Aniba et al, 2008) [5,11,15] Kiển thức chuyên gia Người dủne Hình 1.1 Thành phần của một hệ tri thức a Động cơ suy diễn Là phương pháp vận dụng tri thức trong cơ sở tri thức. .. tạo ra tri thức từ dữ liệu Thu thập tri thức là bộ sưu tập, chuyển giao và chuyển đổi tri thức từ các nguồn tri thức đến một chương trình máy tính Tri thức có thể được lấy từ các nguồn như sách vở, cơ sở dữ liệu, hình ảnh Tri thức mua lại từ các chuyên gia của con người đặc biệt, thường được gọi là tri thức mở Người tương tác với các chuyên gia để gợi mở tri thức của họ được gọi là một kỹ sư tri thức. .. chiều rộng Một tập hợp các công thức liên quan đến tính toán trên các yếu tố của hình chữ nhật b Vấn đề biểu diễn ừi thức Biểu diễn tri thức đóng vai trò quan trọng trong thiết kế và xây dựng một hệ giải toán thông minh và các hệ chuyên gia Phương pháp biểu diễn tri thức thích hợp sẽ tạo nên một hệ thống có giá trị sử dụng cao Xây dựng và phát tri n các phương pháp biểu diễn tri thức là một hướng nghiên