HỆ CHUYÊN GIA NHẬN DẠNG ĐỘNG VẬT

LỜI MỞ ĐẦU Hệ chuyên gia là một trong những lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo được nghiên cứu và phát triển từ giữa thập niên 60, góp phần tạo ra các hệ thống có khả năng trí tuệ của con người, giải quyết các vấn đề dựa trên một tập luật phân tích thông tin và đưa lời khuyên về trình tự các hành động cần thực hiện để giải quyết vấn đề. Nhiều hệ chuyên gia đã được thiết kế và xây dựng để phục vụ trong nhiều lĩnh vực giáo dục, y học, kế toán, điều khiển tiến trình (process control), dịch vụ tư vấn tài chính (financial service), tài nguyên con người (human resources), ..... đem lại những lợi ích tích cực. Bài thu hoạch này sẽ trình bày tổng quan về hệ chuyên gia, cách biểu diễn tri thức bằng luật dẫn trong một hệ chuyên gia, từ đó xây dựng ứng dụng hệ nhận dạng động vật sử dụng hệ luật dẫn để biểu diễn tri thức. Mục đích của ứng dụng này là để phục vụ trong công tác giảng dạy môn khoa học cho học sinh tiểu học.

MỤC LỤC: Trang LỜI MỞ ĐẦU Hệ chuyên gia lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nghiên cứu phát triển từ thập niên 60, góp phần tạo hệ thống có khả trí tuệ người, giải vấn đề dựa tập luật phân tích thơng tin đưa lời khuyên trình tự hành động cần thực để giải vấn đề Nhiều hệ chuyên gia thiết kế xây dựng để phục vụ nhiều lĩnh vực giáo dục, y học, kế tốn, điều khiển tiến trình (process control), dịch vụ tư vấn tài (financial service), tài nguyên người (human resources), đem lại lợi ích tích cực Bài thu hoạch trình bày tổng quan hệ chuyên gia, cách biểu diễn tri thức luật dẫn hệ chuyên gia, từ xây dựng ứng dụng hệ nhận dạng động vật sử dụng hệ luật dẫn để biểu diễn tri thức Mục đích ứng dụng để phục vụ công tác giảng dạy môn khoa học cho học sinh tiểu học Trang CHƯƠNG : KHÁI QUÁT VỀ HỆ CHUYÊN GIA VÀ BIỂU DIỄN TRI THỨC 1.1 Hệ chuyên gia 1.1.1 Khái niệm Hệ chuyên gia chương trình máy tính mơ hình hóa khả giải vấn đề chuyên gia, sử dụng tri thức thủ tục suy diễn để giải tốn khó khăn đòi hỏi chun gia giải được, làm việc giống chuyên gia thực thụ cung cấp ý kiến dựa kinh nghiệm chuyên gia người đưa vào Hệ chuyên gia Ví dụ: hệ chuyên gia y học: với mục đích trợ giúp bác sĩ việc chuẩn đoán bệnh điều trị, hệ chun gia chẩn đốn hỏng hóc đường dây điện thoại,… 1.1.2 Cấu trúc Hệ chuyên gia Hệ chuyên gia làm việc chuyên gia thực thụ cung cấp ý kiến tư vấn hỏng hóc dựa kinh nghiệm chuyên gia đưa vào hệ chuyên gia Hệ chuyên gia có thành phần sau: (1) Bộ giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên (2) Động suy diển (3) Cơ sở tri thức (4) Cơ chế giải thích WHY-HOW (5) Bộ nhớ làm việc (6) Tiếp nhận tri thức Trang Bộ phận giải thích trả lời hai câu hỏi WHY HOW, câu hỏi WHY nhằm mục đích cung cấp lý lẻ để thuyết phục người sử dụng theo đường suy diễn hệ chuyên gia Câu hỏi HOW nhằm cung cấp giải thích đường mà hệ chuyên gia sử dụng để mang lại kết Hình Các thành phần hệ chuyên gia 1.2 Vấn đề biểu diễn tri thức 1.2.1 Khái niệm biểu diễn tri thức Biểu diễn tri thức cách thể tri thức máy dạng cho tốn giải tốt Biểu diễn tri thức máy phải : Trang + Thể tất thông tin cần thiết + Cho phép tri thức suy diễn từ tập kiện luật suy diễn + Cho phép biểu diễn nguyên lý tổng quát tình đặc trưng + Bắt lấy ý nghĩa ngữ nghĩa phức tạp + Cho phép lý giải mức tri thức cao 1.2.2 Các loại tri thức Dựa vào cách thức người giải vấn đề, nhà nghiên cứu xây dựng kỹ thuật để biểu diễn dạng tri thức khác máy tính Để giải vấn đề, chọn dạng biễu diễn thích hợp Sau dạng biểu diễn tri thức thường gặp • Tri thức thủ tục mơ tả cách thức giải vấn đề Loại tri thức đưa giải pháp để thực công việc Các dạng tri thức thủ tục tiêu biểu thường luật, chiến lược, lịch trình, thủ tục • Tri thức khai báo cho biết vấn đề thấy Loại tri thức bao gồm phát biểu đơn giản, dạng khẳng định logic sai Tri thức khai báo có thề danh sách khẳng định nhằm mô tả đầy đủ đối tượng hay khái niệm khái niệm • Siêu tri thức mô tả tri thức tri thức Loại tri thức giúp lựa chọn tri thức thích hợp số tri thức giải vấn đề Các chuyên gia sử dụng tri thức để điều chỉnh hiệu giải vấn đề cách hướng lập luận miền tri thức có khả • Tri thức heuristic mơ tả "mẹo" để dẫn dắt tiến trình lập luận Tri thức heuristic gọi tri thức nơng cạn khơng bảm đảm hồn tồn xác kết giải vấn đề Các chuyên thường dùng tri thức Trang khoa học kiện, luật, … sau chuyển chúng thành tri thức heuristic để thuận tiện việc giải số tốn • Tri thức có cấu trúc mơ tả tri thức theo cấu trúc Loại tri thức mô tả mơ hình tổng quan hệ thống theo quan điểm chuyên gia, bao gồm khái niệm, khái niệm con, đối tượng; diễn tả chức mối liên hệ tri thức dựa theo cấu trúc xác định 1.2.3 Biểu diễn tri thức luật dẫn 1.2.3.1 Khái niệm Phương pháp biểu diễn tri thức luật dẫn 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… Một cách tổng quát luật dẫn 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 IF (P1 AND P2 AND AND Pn) THEN Q Để biểu diễn tập luật dẫn, người ta phải rõ hai thành phần sau: Trang (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 1.2.3.2 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 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: Trình bày vận dụng phương pháp hệ luật dẫn việc biểu diễn tri thức cho hệ sở tri thức ứng dụng “Chẩn đoán vấn đề gây lỗi để sửa chửa máy tính” 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" Trang • 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 "không sử dụng máy tính", ta phải xây dựng cấu trúc đồ thị gọi đồ thị AND/OR sau : Hình Cơ chế suy diễn suy diễn lùi Trang 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 "khơng".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) 1.2.3.3 Ưu điểm nhược điểm biểu diễn tri thức luật dẫn Ưu điểm: 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 đòi hỏi nhiều (hàng ngàn) luật sinh Điều làm nảy sinh nhiều vấn đề liên quan đến tốc độ lẫn quản trị hệ thống Trang • 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 Dạng biểu diễn tri thức cổ điển máy tính logic, với hai dạng phổ biến logic mệnh đề logic vị từ Cả hai kỹ thuật dùng ký hiệu để thể tri thức toán tử áp lên ký hiệu để suy luận logic Logic cung cấp cho nhà nghiên cứu cơng cụ hình thức để biểu diễn suy luận tri thức Em xin nói chi tiết logic vị từ Logic vị từ mở rộng logic mệnh đề nhằm cung cấp cách biểu diễn rõ tri thức Logic vị từ dùng ký hiệu để biểu diễn tri thức Logic vị từ, giống logic mệnh đề, dùng ký hiệu để thể tri thức Những ký hiệu gồm số, vị từ, biến hàm Hằng số: Các số dùng để đặt tên đối tượng đặc biệt hay thuộc tính Nhìn chung, số ký hiệu chữ viết thường, chẳng hạn an, bình, nhiệt độ Hằng số an dùng để thể đối tượng An, người xét Vị từ: Một mệnh đề hay kiện logic vị từ chia thành phần vị từ tham số Tham số thể hay nhiều đối tượng mệnh đề; mệnh đề dùng để khẳng định đối tượng Chẳng hạn mệnh đề "Nam thích Mai" viết theo vị từ có dạng: Trang 10 thích(nam, mai) Với cách thể này, người ta dùng từ đầu tiên, tức "thích", làm vị từ Vị từ cho biết quan hệ đối số đặt ngoặc Đối số ký hiệu thay cho đối tượng toán Theo quy ước chuẩn, người ta dùng chữ thường để thể đối số Biến: Các biến dùng để thể lớp tổng quát đối tượng hay thuộc tính Biến viết ký hiệu bắt đầu chữ in hoa Như vậy, dùng vị từ có biến để thể nhiều vị từ tương tự Ví dụ: Có hai mệnh đề tương tự "Nam thích Mai" "Bắc thích Cúc" Hai biến X, Y dùng mệnh đề thích(X, Y) Các biến nhận giá trị thể qua X=Nam, Bắc; Y=Mai, Cúc Trong phép toán vị từ người ta dùng biến đối số biểu thức vị từ hay hàm Hàm: Logic vị từ cho phép dùng ký hiệu để biểu diễn hàm Hàm mô tả ánh xạ từ thực thể hay tập hợp đến phần tử tập hợp khác Ví dụ, hàm sau định nghĩa nhằm trả giá trị xác định: cha(sơn) = Nam mẹ(sơn) = Mai Phép toán: Logic vị từ dùng phép toán logic mệnh đề Ví dụ: thích(X,Y) AND thích(Z,Y) -> thích(X,Z) Trang 11 CHƯƠNG : HỆ CHUYÊN GIA NHẬN DẠNG ĐỘNG VẬT 2.1 Giới thiệu chương trình Hệ nhận dạng số động vật thu hoạch sử dụng sở tri thức người dùng dựa kiện người dùng đưa vào thông qua phiên hỏi đáp Hệ chuyên gia sử dụng động suy diễn thích hợp để kết hợp kiện người dùng đưa vào với luật xây dựng sẵn để tìm mục tiêu câu trả lời thích hợp Chương trình demo thực dựa theo chương trình trước tác giả thu hoạch [5] Mục đích chương trình demo để cài đặt, thử nghiệm hệ chun gia dùng mơ hình hệ luật dẫn Từ phát triển thêm đế ứng dụng lĩnh vực giáo dục 2.2 Thu thập tri thức Phần trình bày việc thu thập tri thức số loại động vật Tri thức thu thập có phạm vi khoa học thường thức, tổng hợp theo sách giáo khoa sinh học cấp kiến thức sinh học phổ biến Cơ sở tri thức hệ nhận dạng động vật thể cách tổng qt thơng qua sơ đồ sau: Trang 12 2.1 Hình - Cơ sở tri thức hệ nhận dạng động vật 2.3 Xây dựng sở tri thức dựa luật 2.3.1 Mô tả tri thức liệu tập luật Dưới mô tả số liệu nhận dạng động vật dạng luật dẫn dựa sở tri thức r1: đv có xương sống ^ máu nóng -> thú r2: đv có xương sống ^ máu lạnh biến nhiệt -> bò sát cá r3: bò sát cá ^ ln sống nước -> lồi cá r4: bò sát cá ^ sống cạn nước -> bò sát r5: bò sát ^ da có vảy -> có vảy r6: bò sát ^ khơng có vảy -> đv lưỡng cư r7: đv lưỡng cư ^ biết nhảy -> ếch r8: đv lưỡng cư ^ nhảy -> kỳ nhơng r9: có vảy ^ vảy tròn -> rùa r10: có vảy ^ vảy cứng -> họ thằn lằn r11: họ thằn lằn ^ có chân -> cá sấu r12: họ thằn lằn ^ chân -> rắn r13: thú ^ bú sữa -> thú có vú r14: thú ^ khơng bú sữa -> chim/chim cánh cụt Trang 13 r15: thú có vú ^ ăn thịt -> đv ăn thịt/săn mồi r16: thú có vú ^ khơng ăn thịt -> đv ăn cỏ/đv khác r17: đv ăn thịt/săn mồi ^ biết bay -> rơi r18: đv ăn thịt/săn mồi ^ bay -> đv ăn thịt bay r19: linh trưởng ^ cầm nắm -> khỉ r20: linh trưởng ^ khơng có cầm nắm -> phân họ vượn người r21: đv ăn thịt bay ^ ngón đối diện -> linh trưởng r22: đv ăn thịt khơng biết bay ^ khơng có ngón đối diện -> đv ăn thịt chân/đv biển r23: đv ăn cỏ/đv khác ^ móng guốc -> thú móng guốc r24: đv ăn cỏ/đv khác ^ khơng có móng guốc -> lồi ăn cỏ/gặm nhấm/cá ni sữa r25: thú móng guốc ^ có móng -> guốc chẵn r26: thú móng guốc ^ có móng -> guốc lẻ r27: guốc chẵn ^ có sừng -> đv ăn cỏ có sừng r28: guốc chẵn ^ không sừng -> đv ăn cỏ khơng sừng r29: đv ăn cỏ có sừng ^ sừng -> hà mã r30: đv ăn cỏ có sừng ^ nhiều sừng -> họ trâu bò r31: họ trâu bò ^ lơng xốp -> cừu r32: họ trâu bò ^ khơng có lơng xốp -> đv nhai lại r33: họ vượn ^ cánh tay mạnh -> đười ươi/khỉ đột r34: họ vượn ^ khơng có cánh tay mạnh -> baboon r35: phân họ vượn người ^ gần không lông -> người r36: phân họ vượn người ^ nhiều lông -> họ vượn r37: lồi cá ^ có nhiều xương -> cá r38: lồi cá ^ xương -> cá mập/cá đuối r39: đv gặm nhấm ^ có tai to -> thỏ r40: đv gặm nhấm ^ khơng có tai to -> khơng biết r41: lồi ăn cỏ/gặm nhấm/cá ni sữa ^ sống nước -> cá nuôi sữa r42: lồi ăn cỏ/gặm nhấm/cá ni sữa ^ sống cạn -> loài ăn cỏ/gặm nhấm r43: thú săn mồi lớn ^ sống cạn -> gấu/hổ/sư tử r44: thú săn mồi lớn ^ sống nước -> mooc r45: đv ăn thịt chân/đv biển ^ kích thước lớn -> thú săn mồi lớn r46: đv ăn thịt chân/đv biển ^ kích thước nhỏ -> thú săn mồi nhỏ r47: thú săn mồi nhỏ ^ có mỏng -> mèo r48: thú săn mồi nhỏ ^ khơng có mỏng -> chó(sói,cáo) r49: đv nhai lại ^ hóa -> bò(trâu) r50: đv nhai lại ^ hoang dã -> hươu(nai,linh dương) r51: guốc lẻ ^ móng có lớp bảo vệ -> tê giác r52: guốc lẻ ^ móng khơng có lớp bảo vệ -> ngựa r53: đv ăn cỏ khơng có sừng ^ sống xa mạc -> lạc đà r54: đv ăn cỏ khơng có sừng ^ sống rừng -> hươu cao cổ r55: lồi ăn cỏ/gặm nhấm ^ có cửa lớn -> đv gặm nhấm r56 : loài ăn cỏ/gặm nhấm ^khong có lớn -> họ chuột/gấu túi/voi r57: họ chuột/gấu túi/voi ^ có túi -> kangoroo/gấu koala r58: họ chuột/gấu túi/voi ^ khơng có túi -> chuột chù(chuột chũi,voi) r59: cá ni sữa ^ có giá trị thương mại -> cá voi r60: cá nuôi sữa ^ khơng có giá trị thương mại -> cá heo Trang 14 1: If r2 ^ r4 ^ r6 ^ r7-> ếch 2: If r2 ^ r4 ^ r6 ^ r8 -> kì nhơng 3: If r2 ^ r4 ^ r5 ^ r10 ^ r12 -> rắn 4: If r2 ^ r4 ^ r5 ^ r10 ^ r11 -> cá sấu 5: If r2 ^ r4 ^ r5 ^ r9-> rùa 6: If r3 ^ r38 -> cá mập 7: If r2 ^ r3 ^r37 -> cá 8: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r24 ^ r42 ^ r56 ^ r58 -> chuột chũi 9: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r24 ^ r42 ^ r56 ^ 57 -> kangoroo 10: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r24 ^, r42 ^ r55 ^ r40 -> 11: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r24 ^ r42 ^ r55 ^ r39 -> thỏ 12: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r24 ^ r41 ^ r60 -> cá heo 13: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r24 ^ r41 ^ r59 -> cá voi 14: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r23 ^ r26 ^ r52 -> ngựa 15: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r23 ^ r26 ^ r51 -> tê giác 16: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r23 ^ r25 ^ r28 ^ r53 -> lạc đà 17: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r23 ^ r25 ^ r28 ^ r54 ->hươu cao cổ 18: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r23 ^ r25 ^ r27 ^ r30 ^ r32 ^ r50 ->hươu nai 19: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r23 ^ r25 ^ r27 ^ r30 ^ r32 ^ r49 -> bò 20: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r23 ^ r25 ^ r27 ^ r30 ^ r31 -> cừu 21: If r1 ^ r13 ^ r16 ^ r23 ^ r25 ^ r27 ^ r29 -> hà mã 22: If r1 ^ r13 ^ r15 ^ r18 ^ r22 ^ r46 ^ r48 -> chó 23: If r1 ^ r13 ^ r15 ^ r18 ^ r22 ^ r46 ^ r47 -> mèo 24: If r1 ^ r13 ^ r15 ^ r18 ^ r22 ^ r45 ^ r44 -> mooc 25: If r1 ^ r13 ^ r15 ^ r18 ^ r22 ^ r45 ^ r43 -> hổ 26: If r1 ^ r13 ^ r15 ^ r18 ^ r21 ^ r20 ^ r36 ^ r34 -> baboon 27: If r1 ^ r13 ^ r15 ^ r18 ^ r21 ^ r20 ^ r36 ^ r33 -> đười ươi 28: If r1 ^ r13 ^ r15 ^ r18 ^ r21 ^ r20 ^ r35 -> người 29: If r1 ^ r13 ^ r15 ^ r18 ^ r21 ^ r19 ->con khỉ 30: If r1 ^ r13 ^ r15 ^ r17 -> dơi 31: If r1 ^ r14 -> chim 2.3.2 Biểu diễn tri thức chương trình Tri thức hệ nhận dạng động vật gồm tập kiện (gồm đặc điểm động vật), tập luật câu hỏi cho người dùng Trang 15 a Tập kiện Các kiện biểu diễn file text Su_kien.txt gồm phần Attribute Value Một phần file Su_kien.txt có cấu trúc sau đây: Begin 1- dong vat mau nong: co 2- dong vat mau lanh hoac bien nhiet: khong 3- luon song duoi nuoc: co 4- song duoi nuoc hoac tren can: khong 5- da co vay: co 6- da khong co vay: khong 7- biet nhay: co 8- khong biet nhay: khong 9- vay tron: co 10- vay cung: khong 11- co chan : co 12- khong co chan: khong 13- bu sua: co 14- khong bu sua: khong 15- an thit: co 16- khong an thit: khong 17- biet bay: co 18- khong biet bay: khong … End Ví dụ cho kiện:”6.Da khơng có vảy”; “7.Nó biết nhảy”; “8.Nó có vảy tròn”; “9.Nó khơng có vảy tròn”… b Tập luật dẫn Các luật biểu diễn file Luat.txt gồm mệnh đề luật, dạng luật dẫn If….then Trang 16 File Luat.txt có cấu trúc giống sau: Begin ech : 2,4,6,7 ki_nhong : 2,4,6,8 ran : 2,4,5,10,12 ca_sau : 2,4,5,10,11 rua : 2,4,5,9 ca_map : 2,3,38 ca : 2,3,37 chuot_chui : 1,13,16,24,42,56,58 kanguru : 1,13,16,24,42,56,57 khong_biet : 1,13,16,24,42,55,40 tho : 1,13,16,24,42,55,39 ca_heo : 1,13,16,24,41,60 ca_voi : 1,13,16,24,41,59 ngua : 1,13,16,23,26,52 te_giac : 1,13,16,23,26,51 lac_da : 1,13,16,23,25,28,53 huou_cao_co : 1,13,16,23,25,28,54 End Ví dụ, vật tê giác thỏa mãn luật: r1, r13, r16, r23, r26, r51; tương ứng với kiện: động vật máu nóng (r1), động vật uống sữa (r13), khơng ăn thịt (r16), có móng guốc (r23), có hai móng guốc (r26) móng có lớp mạ bảo vệ (r51) 2.4 Xây dựng động suy diễn - Mơ hình suy diễn sử dụng mơ hình suy diễn tiến - Hệ nhận dạng động vật đưa kết luận vật dựa đặc tính bật (trong file Su_kien) có sở tri thức Đối với thuộc tính hệ thống ghi nhận giá trị có thuộc tính hay khơng thông qua câu trả lời Trang 17 mà người dùng nhập vào phiên hỏi đáp Từ suy diễn tiến tập luật (Luat.txt) để đưa câu trả lời cho người dùng - Cơ chế làm việc hệ chuyên gia nhận dạng động vật thực theo chế hỏi đáp, giao tiếp với người dùng thông qua câu hỏi dạng ngôn ngữ tự nhiên 2.5 Chương trình kết thực nghiệm Giao diện chương trình Một ví dụ hỏi đáp, suy diễn để tìm vật thỏa đặc điểm cá voi (hình) Trang 18 KẾT LUẬN Trang 19 Bài thu hoạch trình bày số vấn đề hệ chuyên gia, tri thức, cách biếu diễn tri thức hệ luật dẫn Bên cạnh thu hoạch giới thiệu chương trình demo hệ chuyên gia xây dựng dựa hệ luật dẫn Chương trình mơ tả, biểu diễn xử lý tri thức logic dựa kiện luật Do thời gian có giới hạn nên chương trình thực số luật dẫn đơn giản, sở tri thức không nhiều Trong hướng phát triển tiếp theo, xây dựng hệ sở tri thức sâu rộng cho chương trình để ứng dụng vào thực tiễn TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Giáo trình hệ sở tri thức, GS TSKH Hoàng Kiếm, TS Đỗ Phúc, TS Đỗ Văn Nhơn, năm 2008 Trang 20 [2] Bài giảng Trí tuệ nhân tạo hệ chuyên gia, TS Nguyễn Thiện Thành, năm 2006 [3] Artificial Intelligence – Structure and Strategies for Complex Problem Solving (Fourth edition), George F Luger, Addison Wesley Publishing Company, 2002 [4] Website: http://www.vi.wikipedia.org/wiki/Hệ_chuyên_gia Trang 21 ... trị, hệ chuyên gia chẩn đốn hỏng hóc đường dây điện thoại,… 1.1.2 Cấu trúc Hệ chuyên gia Hệ chuyên gia làm việc chuyên gia thực thụ cung cấp ý kiến tư vấn hỏng hóc dựa kinh nghiệm chuyên gia đưa... tốn khó khăn đòi hỏi chun gia giải được, làm việc giống chuyên gia thực thụ cung cấp ý kiến dựa kinh nghiệm chuyên gia người đưa vào Hệ chuyên gia Ví dụ: hệ chuyên gia y học: với mục đích trợ... Trang CHƯƠNG : KHÁI QUÁT VỀ HỆ CHUYÊN GIA VÀ BIỂU DIỄN TRI THỨC 1.1 Hệ chuyên gia 1.1.1 Khái niệm Hệ chuyên gia chương trình máy tính mơ hình hóa khả giải vấn đề chuyên gia, sử dụng tri thức thủ