Bài tiểu luận: Mô hình tri thức COKB cho bài toán mạch điện một chiều

Giới thiệu vấn đề tri thức bài toán điện một chiều, mô hình biểu diễn tri thức các đối tượng tính toán COKB, mô hình COKB cụ thể cho tri thức điện một chiều,... là những nội dung chính trong bài tiểu luận Mô hình tri thức COKB cho bài toán mạch điện một chiều. Mời các bạn cùng tham khảo để có thêm tài liệu phục vụ nhu cầu học tập và nghiên cứu.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN Lớp Cao Học Khóa 6 __ Tiểu luận mơn học Biểu Diễn Tri Thức & Ứng Dụng MƠ HÌNH TRI THỨC COKB CHO BÀI TỐN MẠCH ĐIỆN MỘT CHIỀU Giảng viên hướng dẫn:  PGS.TS. Đỗ Văn  Nhơn Học viên thực hiện:   Đỗ Duy Phúc  MSHV: CH1101122 Lớp:  Cao Học Khóa 6 Tháng 1/2013 Mục Lục Mục Lục Lời Nói Đầu Phần Giới Thiệu Vấn Đề Tri Thức Bài Toán Điện Một Chiều .6 Giới Thiệu Bài Toán Phân tích vấn đề .6 Phần Mơ Hình Biểu Diễn Tri Thức Các Đối Tượng Tính Tốn - COKB 10 Mơ hình đối tượng tính tốn 10 Mơ hình COKB .13 2.1 Một tập hơp C chứa khái niệm C-Object .13 2.2 Một tập hơp H quan hệ phân cấp loại đối tượng 15 2.3 Một tập hơp R khái niệm loại quan hệ C-Object 15 2.4 Một tập hơp Ops toán tử 15 2.5 Một tập hơp Rules gồm luật phân lớp 15 Giải thuật tìm lời giải mơ hình COKB .16 Phần Mơ Hình COKB Cụ Thể Cho Tri Thức Điện Một Chiều 18 Tập C – Concepts 18 1.1 Đối tượng điện trở DIEN_TRO 19 1.2 Đối tượng mạch điện chiều MACH_CO_BAN .20 1.3 Đối tượng mạch nối tiếp MACH_NOI_TIEP 22 Tập H – Hierarchy 25 Tập R – Relations 26 Tập Ops – Operators .26 Tập Rules .27 Phần Mơ Hình Bài Tốn Và Ví Dụ Áp Dụng 30 Mơ Hình Bài Tốn 30 Ví Dụ Minh Họa Cụ Thể 32 Kết Luận 35 Tài Liệu Tham Khảo .36 Lời Nói Đầu Nhân loại sau hơn hàng ngàn năm phát triển đã tích lũy được một khối lượng tri   thức vơ cùng đồ sộ. Để tận dụng và chia sẽ nguồn tri thức vơ cùng hữu ích ấy, con   người đã sáng tạo ra các hệ thống tính tốn thơng minh dựa trên cơ sở tri thức như  các hệ  chun gia, hệ  hỗ  trợ  ra quyết định,v.v… nhằm phục vụ  các nhu cầu đa   dạng khác nhau của con người và đưa nên văn minh của nhân loại tiến xa thêm một  bước Các thơng tin từ  nguồn tri thức của nhân loại rất đa dạng và phức tạp về cấu trúc  và ngữ nghĩa, các hệ quản trị cơ sở dữ liệu truyền thống dần đã khơng còn đáp ứng  kịp các nhu cầu mới cho việc thu nhận, lưu trữ tri thức và hỗ trợ xử lý tính tốn. Từ  u cầu ấy, các hệ cơ sở tri thức với các mơ hình biểu diễn lưu trữ tri thức khác  nhau được cho ra đời làm nền tảng cho các hệ tính tốn thơng minh. Cơ sở tri thức  cung cấp khái niệm, sự kiện, luật phục vụ cho hoạt động xử lý suy diễn, tính tốn  và điều khiển. Do vậy, vấn đề nghiên cứu  ứng dụng các mơ hình biểu diễn cơ sở  tri thức để thể hiện đầy đủ miền tri thức là quan trọng Đối với một mơ hình biểu diễn tri thức ngồi chức năng mơ tả đầy đủ các khía  cạnh của tri thức trong lĩnh vực nó cần biểu diễn, mơ hình này còn hướng đến việc  tạo điều kiện thuận lợi cho thiết kế, xây dựng các cơng cụ suy diễn dễ dàng truy  cập và phục vụ tốt q trình suy luận, khai thác tri thức của ứng dụng Từ những vấn đề trên mà trong [2] đã xây dựng mơ hình tri thức các đối tượng tính  tốn được gọi là COKB (Computational Object Knowledge Base) và mạng các đối  tượng tính tốn. Mơ hình COKB đã biểu diễn được phần lớn các bài tốn hình học  và các bài tốn khác Để tìm hiểu nhiều hơn về sự hiệu quả của mơ hình này, bài viết sẽ trình bày một  mơ hình biểu diễn tri thức cho bài tốn vật lý điện một chiều có áp dụng mơ hình   COKB. Mơ hình thực tế  biểu diễn được điều chỉnh cho phù hợp với mơ hình tri  thức cụ thể, cho thấy khả năng linh hoạt của mơ hình COKB khi áp dụng vào thực  tế Để  thực hiện được bài viết này, em xin chân thành cám ơn thầy Đỗ Văn Nhơn đã   tận tình giảng dạy và truyền đạt cho em nhiều kiến thức rất có ích qua các mơn   học. Thầy đã đưa em đến được những miền tri thức rộng lớn và kỳ  thú, tạo động  lực trong em để  có thể  tiến xa  hơn trên con đường học tập và khám phá tri thức  khoa học Học Viên Thực Hiện Đỗ Duy Phúc Phần 1. Giới Thiệu Vấn Đề Tri Thức Bài Tốn Điện Một  Chiều 1. Giới Thiệu Bài Tốn Trong chương trình học ở các lớp phổ thơng, mơn Vật Lý điện một chiều có đưa ra  một dạng bài tập cho trước một mạch điện một chiều và nhiều điện trở  (hoặc  bóng đèn, quạt). Các thiết bị tiêu thụ điện này được mắc một cách ngẫu nhiên theo  hai hình thức song song hoặc nối tiếp vào mạch điện chính. Từ  hai kiểu mắc đơn  giản ấy cùng với số lượng thiết bị đủ lớn sẽ làm cho hình dạng của mạch điện trở  nên rất đa dạng và phức tạp. Do đó việc giải bài tập cũng trở nên phức tạp theo Với mục đích hỗ  trợ  giải bài tập dạng này, bài viết này sẽ  đưa ra một cách biễu   diễn tri thức linh hoạt dựa trên mơ hình COKB [2] để  có thể  đưa ra các thuật giải   tìm lời giải cho bài tốn trên 2. Phân tích vấn đề Như chúng ta đã biết, một mạch điện một chiều sẽ bao gồm các yếu tố đại lượng  cơ bản như sau: - R: điện trở của mạch - I: cường độ dòng điện đi qua mạch - U: hiệu điện thế ở hai đầu mạch - P: cơng suất dòng điện đi qua mạch - t: khoảng thời gian cho dòng điện chạy - W: điện năng tiêu thụ của dòng điện sau thời gian t Các cơng thức giữa các đại lượng: Các cơng thức điện trở tương đương cho mạch ghép: - Song song: - Nối tiếp:  Cường độ dòng điện tương đương: - Song song - Nối tiếp (7)  Hiệu điện thế tương đương: - Song song - Nối tiếp Ví dụ: cho một mạch điện phù hợp với vấn đề như  hình vẽ bên  Ta thấy   vị  trí có đánh số 1, 2 và 3 là các hình đại  diện cho các thiết bị  tiêu thụ  điện.  Ở  đây, ta xem  như tất cả các thiết bị đó là các điện trở, lần lượt ký  hiệu là R1, R2, R3.  Ứng với từng điện trở  thành phần bên còn có các đại lượng  tương ứng U, I, P Có nghĩa là:  - Đối với R1 ta có thêm I1, U1, P1 - Đối với R2 ta có thêm I2, U2, P2 - Đối với R3 ta có thêm I3, U3, P3 Từ hình vẽ trên, ta có thể biểu diễn mạch điện lại theo dạng chuỗi ký tự như sau: (R1 * R2) + R3 Với:   - dấu ‘*’ là mắc song song - dấu ‘+’ là mắc nối tiếp Nếu lấy R12 thay thế (R1 * R2), ta có cấu trúc biễu diễn như sau:  R12 + R3 Và R12 được gọi là điện trở  tương đương cho (R1 * R2). Với R12 được tính theo  cơng thức điện trở tương đương song song (4) của R1 và R2 như sau: Các cơng thức U12 và I12 tương ứng từ cơng thức (6) và (8): I12 = I1 + I2 U12 = U1 = U2 Tương tự  ta có điện trở  tương đương R123 của hai điện trở  R12 và R3 nối tiếp,  cũng là điện trở toàn mạch: R = R123 = R12 + R3 I = I123 = I12 = I3 U = U123 =  U12 + U3 Như  vậy, ta thấy ngoài các đoạn mạch thành phần cơ bản tương  ứng với R1, R2,  R3, ta còn có các đoạn thành phần tổng hợp cao hơn tương  ứng với các điện trở  tương đương, như  ví dụ  là R12 và mạch chính tương ứng với R. Mỗi đoạn mạch  như vậy đều có đầy đủ các yếu tố đơn lẻ như một mạch điện một chiều độc lập:  R, U, I, P, W, t và giữa chúng có các mối quan hệ mắc nối tiếp hoặc song song. Từ  những quan hệ  này ta có thể  suy ra được các cơng thức liên quan đến các yếu tố  giữa từng đoạn mạch với nhau Nói lại mục tiêu đã đề  ra, bài tốn ta cần giải quyết có dạng cho một cấu trúc   mạch điện một chiều xác định và một số yếu tố cho trước của mạch. u cầu của  bài tốn là tìm một số yếu tố mới chưa biết. Ta thấy mục tiêu này hồn tồn có thể  đạt được với những yếu tố trong mạch cùng với những quan hệ của chúng đã được   xác định cụ  thể  như  trên. Phương pháp cho việc tìm lời giải cho bài tốn là với   những yếu tố đã cho ban đầu, ta áp dụng những quan hệ liên quan đến những yếu   tố  đó để  thu lại được những yếu tố  chưa biết. Và cách tố  chức để  hiện thực  phương pháp này có thể dựa trên mơ hình COKB được giới thiệu sau đây Phần 2. Mơ Hình Biểu Diễn Tri Thức Các Đối Tượng Tính  Tốn ­ COKB 1. Mơ hình một đối tượng tính tốn Mơ   hình  Cơ   Sở   Tri   Thức   Các   Đối   Tượng   Tính   Tốn  (Computational   Object  Knowledge   Base   –   COKB)   có     tảng   dựa      Đối   Tượng   Tính   Tốn   (Computational Object ­  C­Object). Ta gọi một đối tượng tính tốn C­Object là một  đối tượng O có cấu trúc bao gồm: A Một danh sách các thuộc tính Attr(O) =  A1, A2, , An  trong đó mỗi thuộc tính  lấy giá trị trong một miền xác định nhất định, và giữa các thuộc tính ta có các  quan hệ thể hiện qua các sự kiện, các luật suy diễn hay các cơng thức tính tốn B Các hành vi liên quan đến sự suy diễn và tính tốn trên các thuộc tính của đối  tượng hay trên các sự kiện như Xác định bao đóng của một tập hợp thuộc tính A   Attr(O), tức là đối tượng  O có khả năng cho ta biết tập thuộc tính lớn nhất có thể được suy ra từ A  trong đối tượng O Xác định tính giải được của bài tốn suy diễn tính tốn có dạng A   B với A   Attr(O) và B    Attr(O). Nói một cách khác, đối tượng có khả năng trả lời  câu hỏi rằng có thể suy ra được các thuộc tính trong B từ các thuộc tính trong  A khơng Thực hiện các tính tốn Thực hiện việc gợi ý bổ sung giả thiết cho bài tốn Xem xét tính xác định của đối tượng, hay của một sự kiện Ví dụ 1: Một cấu trúc tam giác với cấu trúc gồm các yếu tố như:  10 expf =` P = U*I ` cost=1 end_relation … end_computation_relations begin_rules end_rules begin_ObjectDetermine_rules begin_rule kind_rule = "xac_dinh_doi_tuong"; hypothesis_part: {U,I,t} end_hypothesis_part goal_part: {"Object"} end_goal_part end_rule begin_rule kind_rule = "xac_dinh_doi_tuong"; hypothesis_part: {U,I,W} end_hypothesis_part goal_part: {"Object"} end_goal_part end_rule … end_ObjectDetermine_rules end_object begin_inside_net parameters: objects: facts: end_inside_net 1.3. Đối tượng mạch nối tiếp MACH_NOI_TIEP MACH_NOI_TIEP là mạch tương đương của hai mạch điện cơ bản mắc nối tiếp  với nhau. Đây lớp đối tượng cấp 1, là một đối tượng kế thừa MACH_CO_BAN  (tính chất này sẽ được trình bày trong phần 2. Hierarchy). Vì là lớp con, nó manh  22 tính thừa kế các luật suy diễn tính tốn (Computation relations) từ lớp đối tượng  MACH_CO_BAN Ngồi ra, trong lớp này còn định nghĩa thành phần Inside net biểu diễn mối quan hệ  tính tốn giữa mạch tổng hợp nối tiếp và các mạch cơ bản thành phần, hay nói rõ  hơn là các cơng thức các đại lượng R, I, U tương đương cho mạch nối tiếp:  R = R1 + R2  U = U1 + U2 I = I1 = I2  Ở  đây, các cơng thức chỉ  có hai đại lượng thành phần vì  MACH_NOI_TIEP  chỉ  được định nghĩa có duy nhất hai DIEN_TRO thành phần Ví dụ: ta có R1, R2: DIEN_TRO  => MACH_NOI_TIEP[R1,R2] là đối tượng mạch tổng hợp chứa hai điện trở  R1,   R2 mắc nối tiếp Lớp này được lưu trữ  thành mơ hình biễu diễn tri thức trên máy trong tập tin   MACH_NOI_TIEP.txt. Có cấu trúc tương tự với một thành phần quan trọng sau: begin_object … end_object begin_inside_net parameters: objects: R1, R2: DIEN_TRO; MNT: MACH_NOI_TIEP[R1,R2]; M1: MACH_CO_BAN[R1]; M2: MACH_CO_BAN[R2]; facts: MNT.R = M1.R + M2.R; MNT.U = M1.U + M2.U; MNT.I = M1.I; MNT.I = M2.I; M1.I = M2.I; end_inside_net 23 1.4.  Đối tượng mạch song song MACH_SONG_SONG MACH_SONG_SONG là mạch tương đương của hai mạch điện cơ bản mắc song  song với nhau. Cấu trúc đối tượng này tương tự với  MACH_NOI_TIEP ngoại trừ  các công thức trong Inside net là các công thức cho mạch tổng hợp hai điện trở mắc   song song Ví du: ta có R1, R2: DIEN_TRO  => MACH_SONG_SONG[R1,R2] là đối tượng mạch tổng hợp chứa hai điện trở  R1, R2 mắc song song Lớp này được lưu trữ  thành mơ hình biễu diễn tri thức trên máy trong tập tin   MACH_SONG_SONG.txt với cấu trúc như sau: begin_object … end_object begin_inside_net    parameters:    objects: R1, R2: DIEN_TRO; MSS: MACH_SONG_SONG[R1,R2]; M1: MACH_CO_BAN[R1]; M2: MACH_CO_BAN[R2];    facts: 1/MSS.R = 1/M1.R + 1/M2.R; MSS.I = M1.I + M2.I; MSS.U = M1.U; MSS.U = M2.U; M1.U = M2.U; end_inside_net  Lưu ý: có mối quan hệ tương đương giữa hai loại đối tượng MACH_NOI_TIEP  và MACH_SONG_SONG với MACH_CO_BAN.  24 Ví dụ: ta có MACH_CO_BAN[(R1+R2)] và MACH_NOI_TIEP[R1,R2] là hai  dạng ký hiệu biễu diễn cùng một dạng thực thể mạch điện một chiều.  Hai đối tượng trên có ý nghĩa hồn tồn giống nhau nhưng do được xây dựng dựa  trên hai khái niệm khác nhau trong mơ hình tri thức của chúng ta nên tính chất của  chúng có vài điểm khác. Ta có thể chuyển đổi qua lại giữa hai dạng biểu diễn này  tùy ý để phục vụ phù hợp cho q trình thực hiện xử lý tính tốn Hai đối tượng trên được gọi là có mối quan hệ tương đương vì các thành phần  biến thực của chúng có giá trị bằng nhau. Quan hệ này sẽ được định nghĩa trong  tập Relations và được sử dụng trong tập Rules Tổng   hợp   lại,     lớp   đối   tượng  DIEN_TRO,   MACH_CO_BAN,  MAC_NOI_TIEP và MACH_SONG_SONG được liệt kê trong tập tin Objects.txt 2. Tập H – Hierarchy Tập H chứa các tính kế thừa (hay còn gọi là tính chun biệt hóa) giữa các lớp đối  tượng C­Object.  Tính chất kế thừa ở đây ta định nghĩa cụ thể tương tự với khái niệm trong lập trình  hướng đối tượng như sau: nếu lớp đối tượng A kế thừa lớp đối tượng B thì lớp A  sẽ có (được sử dụng) các thành phần Properties, Computation Relations, Rules được  định nghĩa trong lớp đối tượng B mà khơng cần định nghĩa lại Ta có hai quan hệ kế thừa: ­ MACH_NOI_TIEP kế thừa MACH_CO_BAN ­ MACH_SONG_SONG kế thừa MACH_CO_BAN Tập H được lưu trên máy theo cấu trúc tập tin Hierarchy.txt begin_Hierarchy MACH_NOI_TIEP, MACH_CO_BAN; MACH_SONG_SONG, MACH_CO_BAN; end_Hierarchy 25 3. Tập R – Relations Tập R chứa các định nghĩa quan hệ giữa các lớp đối tượng C­Object. Các quan hệ  này được dùng làm mẫu cho các sự kiện sử dụng trong tập Rules và trong các thành  phần rules của lớp đối tượng Tập này dược lưu trên máy trong tập tin Relations.txt với cấu trúc như sau: [, , ,…], {} begin_Relations ["SONGSONG", MACH_CO_BAN, MACH_CO_BAN], {"doi_xung"} ["NOITIEP", MACH_CO_BAN, MACH_CO_BAN], {"doi_xung"} ["TUONGDUONG", MACH_NOI_TIEP, MACH_CO_BAN], {"doi_xung"} ["TUONGDUONG", MACH_SONG_SONG, MACH_CO_BAN], {"doi_xung"} [`=`, MACH_CO_BAN, MACH_CO_BAN], {} [`=`, MACH_NOI_TIEP, MACH_NOI_TIEP], {} [`=`, MACH_SONG_SONG, MACH_SONG_SONG], {} end_Relations   Lưu ý: với các quan hệ  có thành tên quan hệ  (phần đầu tiên trong danh sách)  được đánh dấu `` ( ví dụ: `=`) thì có thể sử dụng dưới hai dạng:    hoặc:   [, , ] Với các kiểu tên quan hệ còn lại thì chỉ được sử dụng dưới dạng thứ hai 4.  Tập Ops – Operators Tập Ops chứa các toán tử  áp dụng trên các lớp đối tượng C­Object. Mỗi toán tử  được định nghĩa với cấu trúc: [, , ]; Tập Ops được lưu trên máy với tập tin Operators.txt begin_Operators [+, MACH_NOI_TIEP[R1,R2], { MACH_CO_BAN[R1], MACH_CO_BAN[R2] } ]; 26 [*, MACH_SONG_SONG[R1,R2], { MACH_CO_BAN[R1], MACH_CO_BAN[R2] } ]; [+, DIEN_TRO, { DIEN_TRO, DIEN_TRO } ]; [*, DIEN_TRO, { DIEN_TRO, DIEN_TRO } ]; end_Operators Các tốn tử được sử dụng dưới dạng:    Ví dụ:  R1, R2: DIEN_TRO =>  (R1+R2): DIEN_TRO 5. Tập Rules Tập Rules chứa các luật suy diễn dạng: {tập các sự kiện} => {tập các sự kiện} Trong đó có sáu loại sự kiện như trong phần giới thiệu mơ hình COKB được định   nghĩa biểu diễn trên máy như sau: 1, [, ] 2, , . * Ghi chu: truong hop object duoc cau tu cac object khac thi tinh co the ghi theo phuong thuc cau Vi du: O1 : TAM_GIAC[A,B,C]; O1.GocA co the viet la O1.GOC[C,A,B] O1.a co the viet la O1.DOAN[B,C] 3, = , # truong hop doi thuong chi co mot thuoc tinh nhu DOAN . = 4, | . = | . 5, | . = 6, [, day doi tuong cho quan he ngoi] [, {2 doi tuong co quan he (co the nhieu)}] # truong hop quan he co tinh "doi xung" 27 [, {3 doi tuong co quan he tro len}] # truong hop quan he co tinh "doi_xung" va "truyen" Các cấu trúc này được lưu trong tập tin Facts.txt Ta có các luật suy diễn trên các đối tượng mạch điện một chiều như: ­ {} =>{ MACH_NOI_TIEP[R1,R2] = MACH_NOI_TIEP[R2,R1]} ­ { ["NOITIEP", MACH_CO_BAN[R1], MACH_CO_BAN[R2]] }  => { [MACH_NOI_TIEP[R1,R2], "MACH_NOI_TIEP[R1,R2]"] } ­ { MACH_CO_BAN[R1] + MACH_CO_BAN[R2] } => { ["NOITIEP", MACH_CO_BAN[R1], MACH_CO_BAN[R2]] } ­ … Được lưu cụ thể trên máy dưới dạng:   begin_rule kind_rule = ""; ; hypothesis_part: {} end_hypothesis_part goal_part: { } end_goal_part end_rule Ví dụ: begin_rule kind_rule = "quan_he"; R1, R2 : DIEN_TRO; hypothesis_part: { MACH_CO_BAN[R1] * MACH_CO_BAN[R2] } end_hypothesis_part goal_part: { ["SONGSONG", MACH_CO_BAN[R1], MACH_CO_BAN[R2]] } end_goal_part end_rule 28 Các luật trong tập Rules trên máy trong tập tin Rules.txt Với cách sử dụng mơ hình COKB, các tri thức cho dạng bài tốn điện một chiều đã  đề cập được biễu diễn rõ ràng, tường minh hồn tồn trong cơ sở tri thức. Có nghĩa  là cấu trúc mạch là song song hay nối tiếp, dù có đơn giản hay phức tạp, các quan  hệ, cơng thức, cấu tạo mạch đều được thể hiện qua cơ sở tri thức  bên ngồi, độc  lập với chương trình thực thi. Vì vậy khi muốn thêm, bớt, sửa đổi tri thức ta hồn  tồn có thể làm trực tiếp bên ngồi mà khơng phải can thiệp vào chương trình. Từ  đó chương trình sẽ có tính linh hoạt và “thơng minh” hơn Các tập tin chứa tri thức đề  cập   trên, được đính kèm với với bài viết này trong   thư mục tri_thuc nằm cùng thư mục với bài viết 29 Phần 4. Mơ Hình Bài Tốn Và Ví Dụ Áp Dụng 1. Mơ Hình Bài Tốn Ví dụ một mạch điện như hình bên. Vấn đề quan trọng   R1 R3 nhất cho bài tốn là cách biểu diễn mơ hình cấu trúc  mạch điện cho bài tốn một cách tổng qt, linh hoạt   sao cho chương trình “hiểu”.   Từ  đó, chương trình có  R2 thể  dựa vào cấu trúc mạch điện nhập vào trong q trình xử  lý để  tìm vừa đủ  các  yếu tố u cầu của đề bài Với cách biểu diễn tri thức theo mơ hình COKB ta có thể dễ dàng nhập giả thuyết   của bài tốn thành tập các sự kiện (tn theo cấu trúc đã định nghĩa trong facts.txt)   như sau: {    [R1, “DIEN_TRO”],       [R2, “DIEN_TRO”],       [R3, “DIEN_TRO”],       [M, “MACH_CO_BAN[ ( (R1*R2) + R3 ) ]” ] } Ta đã quy ước ở phần phân tích lý thuyết dấu  * đại diện cho cách mắc song song,  dấu + đại diện cho cách mắc nối tiếp. Và như ta thấy  R1, R2, R3 đã được khai báo  xác định là đối tượng DIEN_TRO. Cho nên ( (R1*R2) + R3 )   cũng là đối tượng  DIEN_TRO. Ngun nhân là vì ta đã định nghĩa tốn tử   + và * có giá trị  trả  về  là  một đối tượng DIEN_TRO: =>  (R1*R2)  là đối tượng  DIEN_TRO  tương đương của hai  DIEN_TRO R1, R2  mắc song song  30 => ( (R1*R2) + R3 ) là đối tượng DIEN_TRO tương đương của hai DIEN_TRO  (R1*R2) và R3 mắc nối tiếp => M là đoạn mạch cơ bản chứa DIEN_TRO tương đương ( (R1*R2) + R3 ) Và giả  sử  bài tốn u cầu tìm hiệu điện thế   U  của đoạn mạch chứa  R1,R2  và  cường độ  dòng điện I của đoạn mạch chứa R3. Ta có thể  biểu diễn tập sự kiện   yêu cầu như sau: { MACH_CO_BAN[(R1*R2)].U,  MACH_CO_BAN[R3].I} Hoặc : { MACH_SONG_SONG[R1,R2].U,  MACH_CO_BAN[R3].I} Ta   có  MACH_CO_BAN[(R1*R2)].U   MACH_SONG_SONG[R1,R2].U  mang  cùng ý nghĩa vì trong cơ sở tri thức ta đã định nghĩa  MACH_CO_BAN[(R1*R2)] và  MACH_SONG_SONG[R1,R2] là tương đương với nhau (luật số 10 trong Rules) Quy trình tìm lời giải sẽ   ưu tiên xem xét theo các bước sau cho đến khi tìm được  hết các u cầu của bài tốn: 7) Các luật và luật suy diễn tính tốn của các đối tượng hiện có và có liên quan   đến tập các sự kiện u cầu 8) Các luật và luật suy diễn tính tốn của các đối tượng hiện có còn lại 9) Inside net của các đối tượng hiện có 10) Các sự  kiện hiện có với các luật khơng thuộc loại “tao_doi_tuong” trong   Rules 11)Các luật “tao_doi_tuong” trong Rules, có các sự  kiện giả  thuyết liên quan  đến đối tượng u cầu 12)Quay lại bước 1 31 2. Ví Dụ Minh Họa Cụ Thể  Cho một mạch điện như  hình vẽ  trên, có các điện trở   R1 = 2 , R2 = 5, R3 = 1 và  hiệu điện thế  U3 =4. Hãy xác định cường độ  dòng điện I3 và hiệu điện thế  U12  của đoạn mạch chứa điện trở R1 và R2 Ta có tập giả thuyết và yêu cầu như sau: GT = {    [R1, “DIEN_TRO”],       [R2, “DIEN_TRO”],       [R3, “DIEN_TRO”],       [M, “MACH_CO_BAN[ ( (R1*R2) + R3 ) ] “] ,       MACH_CO_BAN[R1].R = 2,       MACH_CO_BAN[R2].R = 5,       MACH_CO_BAN[R3].R = 1,       MACH_CO_BAN[R3].U = 4 } YC = {       [MACH_CO_BAN[R3].I , MACH_CO_BAN[(R1*R2)].U }  Lời giải cho bài toán như sau (1) { MACH_CO_BAN[R3].R = 1,  MACH_CO_BAN[R3].U = 4 }  => { MACH_CO_BAN[R3].I = 4}  (MACH_CO_BAN Computation Relations 1) (2) { [M, “MACH_CO_BAN[ ( (R1*R2) + R3 ) ] “] }  => { [Mnt123 , “MACH_NOI_TIEP[ (R1*R2), R3 ]” }  32 (Rules 14) (3) { [Mnt123 , “MACH_NOI_TIEP[ (R1*R2), R3 ]” ],  MACH_CO_BAN[R3].I =  4}  => { MACH_CO_BAN[(R1*R2)].I = 4 } (MACH_NOI_TIEP Inside net) (4) { [ Mnt123 , “MACH_NOI_TIEP[ (R1*R2), R3 ]”] }  => { [ Mcb12, “MACH_CO_BAN[(R1*R2)]”] , [Mcb3, “MACH_CO_BAN[R3]” ],  [“NOITIEP”, Mcb12, Mcb 3] } (Rules 5) (5) { [ Mcb12, “MACH_CO_BAN[(R1*R2)]”] }  => { [Mss12, “MACH_SONG_SONG[R1,R2]”] } (Rules 12) (6) { MACH_CO_BAN[R1].R = 2, MACH_CO_BAN[R2].R = 5,  [Mss12, “MACH_SONG_SONG[R1,R2]”] } => { Mss12.R = 1.43}  (MACH_SONG_SONG Inside net) (7) { Mss12.R = 1.43}  => { Mcb12.R =1.43 } (Rules 15) (8) { MACH_CO_BAN[(R1*R2)].I = 4, Mcb12.R = 1.43}  => { Mcb12.U = 5.72 } 33 (MACH_CO_BAN Computation Relations 1) => hồn thành u cầu bài tốn:  { [MACH_CO_BAN[R3].I = 4 , MACH_CO_BAN[(R1*R2)].U = 5.72 } Hay ta có: I3 = 4 và U12 = 5.72 34 Kết Luận Bài viết đã trình bày được một ứng dụng của mơ hình COKB cho việc biểu diễn tri   thức bài tốn điện một chiều. Với cơ sở tri thức trên, ta có thể kết hợp thêm với bộ  máy suy diễn với các thuật tốn như  suy diễn tiến và suy diễn lùi để  xây dựng   thành hệ giải các bài tốn điện một chiều. Chương trình này có thể  ứng dụng cho  hỗ trợ giảng dạy và học tập ở bậc phổ thơng Do thời gian có hạn, bài viết chỉ  mới dừng lại   mức thiết kế  ứng dụng mơ hình   COKB vào biểu diễn tri thức cho bài tốn đề ra. Bước tiếp theo có thể phát triển từ  kết quả này đưa ra được các thuật tốn suy diễn cụ thể và cài đặt thử nghiệm. Tuy  chỉ mới giải quyết được một phần của vấn đề, nhưng trong các hệ tính tốn thơng   minh dựa trên cơ sở tri thức thì bộ phận tri thức là một phần quan trọng nhất. Với   thiết kế cơ sở tri thức điện một chiều theo mơ hình COKB, mơ hình biểu diễn tri   thức của ta đã hội đủ  các tính chất để  có thể  dễ  dàng phát triển các bộ  máy suy   diễn Tuy đã cố  gắng viết và chỉnh sửa kỹ  càng, nhưng chắc chắn bài viết vẫn còn sai  sót. Do đó, em xin chân thành cám ơn thầy, các anh chị  và các bạn đã bỏ thời gian   đọc bài viết, và xin nhận mọi ý kiến đóng góp từ thầy và các anh chị và các bạn Học Viên Thực Hiện Đỗ Duy Phúc 35 Tài Liệu Tham Khảo [1] GS.TSKH. Hồng Kiếm, PGS.TS. Đỗ Phúc, TS. Đỗ Văn Nhơn, Các hệ cơ sở tri   thức,  Nhà xuất bản Đại học quốc gia Tp.Hồ Chí Minh – Năm 2006 [2] TS. Đỗ Văn Nhơn, Xây dựng hệ tính tốn thơng minh, Luận án tiến sĩ 2001 Đại  Học Khoa Học Tự Nhiên Đại Học Quốc Gia TP.HCM [3] Kiem Hoang – Nhon Do Van – Bac Le Hoai – A Knowledgeable Model: Network  of C_Object – Proceding of the Asia Pacific Symposium on Technologies (ANSITT  97) – HaNoi – VN 1997 [4] Nhon Do Van – An Ontology for Knowledge Representation and Applications –  Proceeding of World Academy of Science, Enginnring and Technology Volume 32  August  2008 ISSN 2070­3740 36 ... Để tìm hiểu nhiều hơn về sự hiệu quả của mơ hình này, bài viết sẽ trình bày một mơ hình biểu diễn tri thức cho bài tốn vật lý điện một chiều có áp dụng mơ hình   COKB.  Mơ hình thực tế  biểu diễn được điều chỉnh cho phù hợp với mơ hình tri ... Phần 3. Mơ Hình COKB Cụ Thể Cho Tri Thức Điện Một Chiều Ta sẽ  sử  dụng đầy đủ  năm thành phần của mơ hình COKB (C,H,R,Ops,Rules) để  biểu diễn tri thức.   Từ sự phân tích lý thuyết bài tốn mạch một chiều ở trên, ta có:... Trong chương trình học ở các lớp phổ thơng, mơn Vật Lý điện một chiều có đưa ra  một dạng bài tập cho trước một mạch điện một chiều và nhiều điện trở  (hoặc  bóng đèn, quạt). Các thiết bị tiêu thụ điện này được mắc một cách ngẫu nhiên theo  hai hình thức song song hoặc nối tiếp vào mạch điện chính. Từ