Hệ thống trợ giúp quyết định trong công tác đào tạo

III. Mô hình thông minh và quản trị mỏ hình III. Vài nét về quản trị mô hình III.2. Các mô hình định lượng IV. Mô hình tích hợp hệ chuyên gia và hệ trợ giúp quyết định v. Các hệ chuyên g[r]

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI■ • ■ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC Tự NHIÊN

TÊN ĐỂ TÀI

HỆ THỐNG TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH■ ■ ■

TRONG CÔNG TÁC ĐÀO TẠO■

MÃ SÔ : QG-03-01

CHỦ TRÌ ĐỂ TÀI : PGS TS Đ ỗ TRUNG TUẤN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI■ ■ ■ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC T ự NHIÉN

HỆ THỐNG TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH■ ■ ■

TRONG CÕNG TÁC ĐÀO TẠO■

MÃ SƠ : QG-03-01

CHỦ TRÌ ĐỂ TÀI : PGS TS Đ ỗ TRUNG TUẤN THAM GIA ĐỂ TÀI :

• Ths Vũ Văn Tới, Bộ Cơng an

• Vũ Văn Nam, Trường Cơng nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội

• Lê Thị Yên, Trường đại học dân lập Đông đô

• Nguyền Văn Đỏng, Ban huy quán sự, quân khu

• Ths Dương Anh Tuấn, trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học

Quốc gia Hà nội

• Ths Lương Xuân Cương, Học viện kĩ thuật quán

r ữAl HGC QUOC GIA HÀ NÔĨ

WUNG TÂM t h c n g j i n thư viên

Lpĩ/ ^ 4

HÀ NỘI, 2005

LỜI CÁM ƠN

Đê tài QG-03-01 hệ thống trợ giúp định công tác đào tạo hồ trợ nhiêu Ban khoa học công nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội, quản lí phịng khoa học, trường Đại học Khoa học Tự nhiên đơn vị qn lí cơng tác nghiên cứu tài liệu, thực nghiệm phần mém.

Trong báo cáo này, xin chán thành cám ơn

■ Ban Khao học công nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội cho phép đề tài triển

khai,

■ Khoa Toán Cơ Tin học tạo điều kiện đ ể đê tài thực hiện,

■ Phòng Khoa học cơng nghệ, phịng tài vụ, trường Đại học Khoa học Tự nhiên,

đã giúp dỡ dê tài việc hoàn thành thủ tục kết thúc đê tài.

■ Các cán khoa học học viên, sinh viên công nghệ thõng tin, cùng

BÁO CÁO TÓM TẮT VỀ ĐỂ TÀI

TÊN ĐỂ TÀI

Hệ ihống trợ giúp định cơng tác đào tạo CHỦ TR Ì ĐỂ TÀI

PGS TS Đỗ Trung Tuấn, trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà nội

CÁC CÁN BỘ TH A M GIA

• Ths Vũ Văn Tới, Bộ Cơng an

• Vũ Văn Nam, Trường Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội

• Lê Thị Yên, Trường đại học dán lập Đóng

• Nguyễn Văn Đóng, Ban huy quân sự, quân khu

• Ths Dương Anh Tuấn, trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học

Quốc gia Hà nội

MỤC TIÊ U VÀ NỘI DUNG NGHIÊN c ứ u

Mục tiêu : nghiên cứu phương pháp qui trình xây dựng hệ thống trợ giúp định, cho phép dùng công tác đánh giá kết học tập

Nội dung :

1 Nghiên cứu liệu khơng chắn, xử lí thơng tin khơng chắn, nhầm áp dụng hệ thống trợ giúp định;

2 Tổng thuật vấn đe liên quan đến xây dựng hệ thống trợ giúp định, nhằm cung cấp tài liệu cho sinh viên đại học, học viên cao học việc tham khảo, phát triển hệ thống;

3 Xây dựng phấn mềm thử nghiệm hệ thống trợ giúp định CÁC K Ế T QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

Đé tài thực nội dung dăng kí, với kết sau

• Các kết nghiên cứu thể dạng trinh bày sinh hoạt khoa học đề tài Tài liệu “lí thuyết chắn” sử dụng tài liệu tham chiếu, huấn luyện;

• Bài báo đãng tạp c h í :

• Bài báo tham gia Hội thảo cơng nghệ thơng tin :

• Bài báo tham gia Hội nghị khoa học :

• Các luận văn tốt nghiệp cao học công nghệ thơng tin :

• Các luận vãn tốt nghiệp đại học tập lớn công nghệ thơng tin :

• Tài liệu “Hệ thống trợ giúp định” dùng công tác dẩo tạo bặc

đại học sau đại học công nghệ thơng tin

• Phần mềm Irợ giúp định cơng tác quản lí điểm sinh viên, phần

mềm viết VISUAL BASIC, truy cập sở liệu với hệ quản trị SQL SERVER

KINH PH Í ĐỂ TÀI

Đề tài cấp kinh phí hai năm, 2002- 2004, năm 30 triệu đồng; tổng cộng 60 triệu dồng

Đề tài thực thủ tục tốn tài trường Đại học Khoa học Tự nhiên

KHOA OUẢN LÍ

Chủ nhiêm Khoa Tốn Cơ Tin học

CHÚ TR Ì ĐỂ TÀI

ABSTRACT

P R O J E C T

Decision Support System for training purpose M ANAGER

Do Trung Tuan, Ass Prof., PhD M EM BERS

• Vu Van Toi, MA.;

• Vu Van Nam, Eng.;

• Le Thi Yen, Eng.;

• Nguyen Van Dong, Eng.,

• Duong Anh Tuan, MA

• Luong Xuan Cuong, MA

P R O J E C T O B JE C T IF AND CO NTENT

• Objectif : propose research results, methodology and procedure allowing

building a decision support systems for training puipose, particularly for evaluating to student capacities

• Content:

• Research on un-certaint data, manipulating un-certaint information

using in a decision support system;

■ Summary about aspects concerning decision support systems; a

material for information technology students at the under-graduated and graduated level;

■ Software for practicing a decision support system

RESULTS

The project achieved some rulsults as followings :

■ Reports in scientific seminar The “certaint theory” is using as training

document, reference material;

Articles published in journals;

Reports in information technology conferences in Vietnam; Master thesis on information technology;

Bachelor thesis on information technology and reports of students;

Training course “Decision support systems” for under-graduated and graduated level;

MỤC LỤC

Lời giới thiệu

Tài liệu Tiếp cận Bayes lập luận không xác

Tài liệu Lí thuyết chắn 26

Các dăng tạp chí, hội thảo khoa học 44

Các luận vãn tốt nghiệp 45

Tài liệu hệ thống trợ giúp định 46

Phần mồm trợ giúp định Các trang hình cấu trúc bảng 58

Kết luận 71

Tài liệu tham khảo 72

Phụ lục 73

Tóm tắt cơng trình chủ nhiệm đề tài 89

Scientific project 90

Phiếu đãng kí kết khoa học-cơng nghệ 91

LỜI GIỚI THIỆU

Đề tài cấp Đại học Quốc gia Hà nội, mã số QG-03-01 có mục đích nghiên cứu số phương pháp xử lí liệu sử dụng hệ thống trợ giúp định Việc xử lí liệu khơng đầy đủ, khơng chăc chắn thường gặp toán thực tế, đặc biệt tốn quản lí, cần định dựa vào liệu định lượng lẫn liệu định tính

Trong năm qua, việc nghiên cứu hệ thống trợ giúp định triển khai mức sinh hoạt khoa học, giảng dạy bậc cao học công nghệ thông tin, ứng dụng hệ thống loại nhỏ Hệ thống trợ giúp định thường bao gồm đủ thành phẩn quản lí giao diện người dùng, quản trị liệu tri thức, quản trị mơ hình Việc nhận xct ứng dụng hệ thống loại địi hỏi kiến thức xử lí liệu lẫn xử lí tri thức Đơi hệ thống trở nên phức tạp hệ chuyên gia

Đề tài QG-03-01 tiếp tục nghiên cứu hệ thống trợ giúp định, tập trung vào việc xử lí liệu không chắn, thử nghiệm hệ thống trợ giúp định cổng tác quản lí đào tạo chuẩn bị giáo trình phục vụ đào tạo bậc đại học cao học ngành công nghệ thông tin

Các kết đạt đề tài

• Bài viết lí thuyết chắn;

• Một số nghiên cứu trình bày hội thảo khoa học, dăng tạp chí khoa học;

• Tài liệu dùng cho cơng tác đào tạo;

• Phần mềm trợ giúp định cơng tác quản lí đào tạo

TÀI LIỆU

T IẾ P CẬN BAYES ĐỐI VỚI LẬP LUẬN K HÔNG CHÍNH XÁC

Phần đề cập tiếp cận Bayes lập luận khơng xác Phần đầu nguyên tắc lí thuyết xác suất để giới thiệu định lí Bayes Phần hỗ trợ người phát triển hệ chuyên gia theo tiếp cận Bayes để quản lý tốt vấn đề giới thực Các trợ giúp xuất vài hệ thống, chảng hạn hệ chuyên gia PROSPECTOR Phần cuối giới thiệu đặc tính cần thiết cần trang bị để sử dụng hiệu kĩ thuật Bayes hệ chuyên gia

I LÍ T H U Y Ế T XÁC SUẤT

Thông tin không xác đối tượng lí thuyết xác suất Xác suất tiếp cận toán học dể xử lý thơng tin khơng chắn, có nguồn gốc từ trò cá cược từ kỉ 17 Năm 1654 Pascal Fermat phát triển lí thuyết xác suất cổ điển để rút phép suy luận số học từ liệu

Lí thuyết xác suất giả sử có số p(E) gọi xác suất, khả xảy kiện E số thực nghiệm ngẫu nhiên Đó với số lần thử lớn tỉ lệ số lẩn xảy E xấp xỉ p(E) Tập tất củ dầu có thực nghiệm gọi khơng gian mẫu, kí hiệu s

1.1 K h n g g i a n m ẩ u rờ i r c

Nhiều thực nghiệm có kết rời rạc Chảng hạn với việc gieo súc sắc s = 11, 2, 3, 4, 5, 6) Mỗi kiện s kết mà phép thử nhận Nếu sau N lần thử, kiện E xảy W(E) p(E) = W(E)/ N Hình thức hơn, số lần xuất E là f ( E) p(E) = l i m N_>oof(E)/ N.

' f(E) tần số xuất kiện E N xuất quan sát Loại xác

suất biết xác suất sau (posteriori probability), có nghĩa ”sau kiện” Xác suất số đốn khả xảy kiện; tuân theo ràng buộc sau :

0 < p(E) < 1,

1 p(E,) = với i = l n n tấ t kiện

p(E) + p(~E) = 1, ~E kiện khơng E, phần bù E

1.2 K h ô n g g i a n m ẫ u li ê n t ụ c

Khi kiện hay phương án có giá trị khoảng không rời rạc, người ta

dùng hàm phân bố xác suất Chẳng hạn hàm phân bố tần suất độ cao Hàm

dùng để dự đoán khả xảy việc chọn ngẫu nhiên người có độ cao cần thiết đám người Xác suất chọn người cao lm70 p(lm70) = 0.25

Hình Phân bố tần suất chiều cao

Người ta thường muốn hỏi câu hỏi phức tạp khả tình trạng tham gia vào nhiều phân bố Chảng hạn khả nãng chọn người cao lm70 nặng 80 cân Đổ trả lời, người ta cần dùng luật phép toán xác suất

1.3 C c x c s u ấ t t ổ h ợ p

Thực tế cho thấy có nhiều tình trạng tổ hợp nhiều kiện Chảng hạn người ta muốn biết xác suất xảy hai suy luận khác

1.3.1 P hép giao

Đối với vấn đề liên quan đến nhiều kiện, người ta xét giao không gian mẫu

Chẳng hạn xác suất xảy hai kiện A B độc lập p(A B) tính theo :

p(AnB) = <số phấn tử s dùng chung cho A B> / <số phần tử

s> = P(A) * P(B) Thí dụ

Trong trị tung súc sắc, A = {1, 3, 5}, B = {3, 6} A nB = {3} Không gian mẫu s = {1, 2, 3, 4, 5, 6} Các xác suất riêng cho A, cho B

p(A) = n(A)/ n(S) = 1/ 2;

p(B) = n(B)/ n(S) = 1/ 3, n(X) sơ’phẩn tử X

Một m ặt p(AnB) - n(AnB)/ n(S) = 1/ 6, m ặt khác p(A) * p(B) = 1/ * 1/ = 1/

1.3.2 P hép hơp

Khi cân biêt khả xảy hay nhiều kiện, người ta dùng xác suất xảy A B, kí hiệu p(A^B) Nó tính theo cơng thức

p(AuB) = p(A) + p(B) - p(AnB) Chảng hạn theo thí dụ t h ì :

A u B = {1, 3, 5, 6} p(AuB) = p(A) + p(B) - p(AnB) = 2/ I.4 C c x c s u ấ t có đ i ể u k i ệ n

Các kiện vừa nêu độc lập, tức việc xảy kiện không tác dộng đến việc xảy kiện Chảng hạn việc có súc sắc lẻ khơng tác động đến việc có súc sắc chia hết cho Trong thực nghiệm khác, việc xảy kiện gây ảnh hưởng đến việc xảy kiện chúng phụ thuộc, tức kiện loại trừ lẫn Xác suấl xảy A B xảy gọi xác suất có diều kiện p(AIB) = p(AnB)/ p(B)

Thí dụ

Xác su ấ t xảy kiện A, tức gieo mặt súc sắc p({3}) = 1/

Tuy nhiên gieo mặt chia hết cho 3, tức có kiện B = {3, 6} thi xác suất 1/

P(A I B) = [n(AnB)/ n(S)] / [n(B)/ n(S)] = n(AnB)/ n(B) = (1/ 6) / (2/ 6) = 1/

II LÍ TH U Y Ế T BAYES

Xác suất p(AIB) cho người ta khả kiện A kiện B dã xảy Xác suất xem xác suất sau Chẳng hạn người ta quan sát tinh trạng hỏng hóc máy A chẩn đốn lại liên quan đến kiện B xảy trước Vấn đề liệu biết khả nãng A B xảy sau

I I l Đ ị n h lí B a y e s

Định lí Bayes giải câu hỏi nêu trên, nhà toán học kỉ 18 Thomas Bayes đưa Định lí cho biết xác suất giả thuyết H có kiện E

p(HIE) = (p(H)*p(EIH)) / p(E),

trong dó p(H) xác suất để H đúng, p(HIE) xác suất đế H có E, P(EIH) xác suất thấy E H đúng, p(E) xác suất xảy E

Riêng p(E), người ta thày tổng cùa xác suất giả thuyết H H không đúng, lức p(E) = p(EIH) + p(EI~H)

Khi thiết kế hệ chuyên gia, người ta thể định lí Bayes thơng qua cấu trúc luật IF E THEN H Định lí xác suất dùng để cung cấp xác suất giả thuyết H có kiện E Định lí dùng để quản lí xâu suy diễn có dạng :

IF X THEN E -» IF E THEN H

Người ta dùng định lí Bayes dạng xác suất phủ định H, tức p(~HIE) p (~HIE) = ( p ( ~ H ) * p ( E I ~ H ) ) / p ( E )

và tính tỉ lệ khả ủng hộ giả thuyết khả nãng phủ định giả thuyết có kiện E :

P(HIE)/ P(HIE) = (P(H) * P(EIH)) / (p(~H) * p(EI~H)) II.2 T h í d ụ

Khi đau ngực, người ta thường điện tám đồ Kết xét nghiệm phân thành hai loại dương tính (d) ứng với việc đau tim (+t) âm tính (a) ứng với việc khơng dau tim (-t) Trong trường hợp người ta không quan tâm đến xác suất sau p(dl+t)

Giả sử ông Mỗ có kết dương tính muốn biết khả tim đau, tức p(+tld) Chảng hạn có mẫu đau ngực :

• p(+t) = 0.1; 10 người 100 ngưịi bị đau tim

• p(-t) = 0.9; 90 người 100 không bị đau p(+t) = - p(-t)

• p(d I +t) = 0.9; số 100 người đau tim có 90 có kết dương tính

trên điện tâm đồ

• p(a I -t) = 0.95; sô’ 100 người lành có 95 có kỏt âm tính

• p(d I -t) = - p(a I -t)

Do p(+t I d) = (0.9*0.1)/ (0.9*0.1 + 0.05*0.9) = 0.67

III CÁC B IẾ N T H Ể CỦA Đ ỊN H LÍ BAYES

Trong ứng dụng hệ chuyên gia, người phát triển hệ thống dùng biến thể định lí Bayes Người ta đưa hai thuật ngữ mới, thuận trước (prior odds) H thuận sau (posterior odds) H

O(H) = p(H)/ p(~H) = p(H)/ (1 - p(H));

0(H I E) = p(H I E)/ p(~H I E) = p(H I E)/ (1 - p(H I E))

I I I K h ả n ă n g đ ủ

Người ta dùng khái niệm khả đủ để xảy ra, hay gọi khả đù LS (likelihood of sufficiency) trợ giúp cho giả thuyết H có kiện E LS gọi khả đủ lẽ giá trị cho biết cẩn cố gắng để tin vào giả thuyết H để thấy kiện E

LS = P(EIH) / p(EI~H)

Do p(~HIE) = (p(~H) * p(EI~H)) / p(E) nên từ đảng thức suy O(HIE) = LS * 0(H) Biểu thức gọi dạng khả thuận lợi định lí Baves Nếu LS lớn chuyển thuận trước H, tức 0(H) sang giá trị lớn thuận sau H, tức O(HIE) Thực tế LS tiến đến vơ hạn, O(HIE) tiến đến vô hạn; O(HIE) = p(HIE)/ p(~HIE) = P(HIE)/ (1 - p(HIE)) nên :

p(H I E) = p(~H I E) =

LS khai triển :

LS = 0(H I E)/ 0(H) = p(E I H)/ p(E I ~H) = (p(H I E)/ p(~H I E)) / (p(H)/ p(~H))

111.2 K h ả n ă n g c ầ n t h i ế t

Người ta gọi LN (likelihood of necessity) cần thiết, cho phép không till vào giả thuyết H khơng có kiện E Nó dược gọi giá trị thể cố gắng đế phát kiện vắng mật

LN = 0(HI~E)/ 0(H ) = p(~EIH)/ p(~EI~H) = (p(HI~E)/ p(~HI~E))/ p(H)/ p(~H)) Hay 0(HI~E) = LN * 0(H)

Nếu LN = p(HI~E) = 0, có nghĩa H cần sai ~E Nếu khơng có E cắn kết luận H sai, hay nói khác “E cần thiết cho H”

111.3 C ấ u t r ú c c ủ a l u ậ t

Dùng LS LN người ta phát triển luật IF E THEN H (LS, LN) Luật cho kiện E giả thiết có giả thuyết H với độ xác định theo nhân tố LS LN Cá hai nhân tố đéu chuyên gia cung cấp, dùns để tính thuận sau cho giả thuyết O(HIE) Chúng đéu lấy giá trị khoảng (0, co)

Giá tri Tác dộng lên già thuyết Giá trị Túc động già thuyết ị

của LS của LN

- - -— -1

0 H sai E đúng, hay ~E cần thiết để kết luận H

0 H sai vắng E, hay E cần

thiết để kết luận H

Nhỏ E không thuận lợi để kết

luận H

Nhỏ ~E không th u ậ n lợi để kết luận

H

1 E không ảnh hưởng

việc kết luận H

1 Việc vắng E không tác động lên

H

Lớn E th u â n lơi để kết luân H Lớn Vắng E thuận lợi cho H

Về logic E đủ cho H, hay việc thấy kiện E có nghĩa H cần phải

00 Vế logic, vắng E đủ đổ kết

luận H

Hình Tác động LS LN lên giả thuyết

Hai đảng thức vé LS LN tuân theo ràng bưộc sau :

• LS>1 LN<1; • LS<1 LN>1;

• LS = LN =

Tuy điều kiện thể ràng buộc toán học khơng dùng nhiểu tốn thực tế Chảng hạn chuyên gia có thổ nói có vài kiện quan trọng, dó LS>1, vắng kiện khơng quan trọng, tức LN =

III.4 K h ô n g c h ắ c c h ắ n vể s ự k i ệ n h i ế n n h i ê n

Trong cấu trúc IF E THEN H (LS, LN), người ta dùng p(E) để xác suất xảy E để hỗ trợ giả thuyết H Việc thiết lập p(E) khó khăn dối với nhiều tốn, người dùng chắn kiện hiển nhiên E, hay dấu hiệu E

Tổng quát hơn, người ta nói dấu hiệu E phụ thuộc vào E', điều hiển nhiên quan sát Điều thể qua p(EIE’) Nhân tố E ’ thể tin tưởng E Nếu người ta biết E đầy đủ E = E ’ p(EIE’) = p(E)

N (iười ta bổ sung vào xác suất kháng định vé độ không chán kiện hiên nhiên Với E ’ kiện tin cậy

p(HIE’) = p(HIE)*p(EIE’) + p(HI~E)*p(~EIE’)

Đán” thức xác hóa tiếp cận Baycs thuán tuý cho phép thiết lặp quan hệ sau :

IF p(E I E’) = p(E) THEN p(H I E’) = p(H)

IF E THEN p(E IE’) = AND p(H I E’) = p(H I E) IF E sai THEN p(~E I E’) = AND p(H I E’) = p(H I ~E)

Các quan hệ xác định quan hệ tuyến tính p(HIE’) p(EIE’)

Biểu thức p(HIE’) vừa nêu xảy toán thực p(EIE’) = p(E), lúc dấu hiệu E ’ hỗ trợ toàn cho E Biểu thức viết lại

p(H I E ’) = p(H I E)*p(E) + p(H I ~E)*p(~E) (a),

hay p(H I E’) = p(H) (b)

Đơi với vài tốn, chun gia có thổ nói vài kiện quan trọng, tức LS>1, việc vắng khơng quan trọng, tức LN = 1, tức vi phạm quan hệ hai nhân tô"

Hinh Quan hệ Bayes p(HIE’) p(EIE’)

Nếu LS>1 LN = từ biểu thức định nghĩa LN có 0(H I ~E) = LN*0(H) = O(H) Do biểu thức định nghĩa 0(H), 0(H) = p(H)/ (l-p(H)) nên p(H I E ’) = p(H) Dùng biểu thức biểu thức (a) :

p(H I E ’) = p(H I E)*p(E) + p(H I ~E)*p(~E)

= p(H I E)*p(E) + p(H I ~E)*(1 - p(E))

• = p(H) + p(H I E)*p(E) - p(H)*p(E)

Do LS >1 nên 0(HIE)> 0(H), hay p(HIE) > p(H) Do biểu thức vừa viết cần có p(HIE)*p(E) - p(H)*p(E) >0 bieu thức với LS>1 LN = rút p(HIE’) > p(H) Điểu trái với (b) p(HIE’) = p(H) Theo điều kiện (tức xác suất sau H theo dấu hiệu E ’ lớn boll giá trị cấn có) để thuận với quan hệ cứng nhắc LS LN, chun gia cần theo mơ hình Bayes xác Người ta cần bổ sung tiếp cận Baycs tuý để xử lý vấn đổ giới thực

B ổ s u n g cho tín h /ỉ/lông c h ắc ch a n

Để giải vấn để không bổn vững quan hệ LS LN, năm 1976 Dudu dề phương pháp liên quan đến giả thiốt phu Già thiết thêm p(HIE’) p(EIE’)

tuyên tính đoạn Tiếp cận khơng tn theo lí thuyết xác suất truyền thông, ứng dụng tốt cho hệ chuyên gia PROSPECTOR

Hình Hàm đoạn kiện hiển nhiên riêng

Hàm p(HIE’) chia thành hai hàm đơn giản tiện cho xử lý tránh vấn đề đề cập

• ĐỐI với < p(E I E’) < p(E) p(H I E’) = p(H I ~E) + (p(E I E’)/ p(E)) * (p(H) -p(H I ~E)) Cịn p(E) < p(E I E’) < p(H I E’) = [(p(H) - p(H I E)*p(E))/ (1- p(E))] + [p(E I E’) *

( p ( H |E ) - p ( H ) ) / ( l - p ( E ) ]

Hai biểu thức đảm bảo LS>1 LN = p(HIE’) van giữ nguyên p(EIE’) < p(E) tăng p(EIE’) > p(E)

IV H Ệ C H U YÊN GIA P R O S P E C T O R

PROSPECTOR, Duda đưa 1979 ứng dụng hệ chuyên gia biết, định theo lí thuyết Baves Hệ chưyên gia trợ giúp nhà địa chất việc khai thác số loại mỏ Hệ thống mã hóa tri thức chuyên gia nhà địa chất mỏ khác vào mơ hình để xác dịnh khả có mỏ vài nơi theo quan sát Hệ chuyên gia cũns trợ giúp việc xác định khoan thăm dò

IV M n g s u y l u ậ n P R O S P E C T O R

Mỗi mỏ hình xử lý tri thức thể hộ thống PROSPECTOR theo mạng suy luận riêng Mỗi mạng tập nút ứng với giả thuyết hay kiện hiển nhiên, dược liên kết bàng quan hệ không chắn Một nút sơ khới, hay nút mang thõng tin tương tác với người dùng curm cấp, thổ dấu hiệu mà người dùng nhập vào Chảng hạn “tin cậy bao nhiên khả có chất X via đất Y ?” Thõng tin nút lại dùng dè’ xác định độ tin cậy nút trung gian khác

Hình Mạng suy luận PROSPECTOR

rv.2 C c l u ậ t P R O S P E C T O R

Trong mạng hệ thống PROSPECTOR có liên kết với LS LN Quan hệ liên kết dược cấu trúc theo luật IF E THEN H (LS, LN) Thuật ngữ E ứng với nút thể dấu hiệu nối với nút H ứng với giả thuyết Liên kết không chắn diễn tả LS LN Các chuyên gia địa chất curm cấp thõng tin nút mạng Theo hình người ta dùng l u ậ t :

IF kết cấu vỉa aplitic THEN vỉa thuận lợi dối với loại mỏ porphyry [68, 0.2], xác suất trước p(E) = 0.001, p(H) = 0.002

Nếu E núl sơ khởi người dùng cung cấp dộ tin cậy vào E Giá trị dùng đế xác định giá trị liên kết LS LN, để tạo mức tin cậy vào két luận Mức độ tin cậy giả thuyết H lại dưọc dùng với thông till nút khác để xác dinh mức dộ tin cậy nút trung gian, tlico chế truyền toàn mạng

tài Q G -03-01 Trang 7 ĐAI HGC e 11- MA Nc

TiVjhG TÁM \ rj Ĩ HƯvt FN'.r

PROSPECTOR dùng tiếp cận Bayes để truyền xác suất mạng suy luận Hình dạng mạng nhà địa chất thiết lập

IV.3 C c l u ậ t n h i ề u g iả t h i ế t

Khi xác định xác suất gắn với nút, mạng dùng thông tin từ nhiều nút Thực phải khẳng định từ trước tính độc lập có điều kiện thông tin Đày cách đơn giản cho phép tính xác suất sau giả thuyết Nếu ghép thõng tin nút, người ta thu giả thiết chung, gộp giả thiết thông tin nút cung cấp Khi gộp, người ta thực Ihco chuẩn AND chuẩn OR

IV.3.1 Các lu â t theo c h u ẩ n AND

Dạng chung chuẩn AND luật IF E, AND E2 AND En THEN H Vậy để kết luận H dấu hiệu E, phải Mỗi E, lại dựa vào dấu hiệu E'j

Đổ lan truyền xác suất mạng, nhóm PROSPECTOR dùng xấp xỉ mờ p(EIE’) = mill{pCE.IE'i)} Khi tính giá trị này, người ta tính p(HIE’) Tiếp cận đơn giản Tuy nhiên có nhược điểm khơng thể tính nhạy cảm cùa p(EIE’) đối

với thay đổi p(E,IE'i), trừ trường hợp dối với E, đạt

IV.3.2 Các lu â t theo c h u â n OR

Dạng chung luật theo chuẩn OR IF E, OR E2 OR En THEN H Người ta lại dùng xấp xỉ mờ p(EIE’) = max{p(E,IE'1)} Ưu nhược diem việc sử dụng luật theo chuẩn OR ưu nhược điểm theo chuẩn AND

IV.4 C ậ p n h ậ t c c đ i ể u t h u ậ n

PROSPECTOR thay đổi điều thuận giả thuyết có dấu hiệu bổ sung vào hệ thống Đối với trường hợp dùng luật giả thiết, điều thuận H trước E ’ tính O(HIE’) = p(HIE’)/ (l-p(HIE’))

Giả sử E, độc lập điều kiện trường hợp dùng luật đa giả thiết người ta có 0(HIE',, E'j,— E'n) = n LS, * O(H), i = l n LS, tỉ lệ xảy khả LS'j = O(HIE’)/ 0(H ) = P(E,IH) / p(E,l~H)

Tương tự, tất dấu hiệu dùng cho H sai

0(HI~E'„ ~E'2,.~ ~E'n) = n LN, * 0(H), i = l n,

LN', = 0(H I ~E',)/ 0(H) = p(~E, I H) / p(~E, I ~H)

IV.5 D ộ d o c h ắ c c h ắ n

PROSPECTOR cho phép người ta nhập độ tin cậy phần kiện hiển nhiên Thay p(EIE’), người ta đưa thuật ngữ độ đo chán c(EIE’) Lí mang nghĩa tám lí; nhiều người cảm thấy không thuận đánh giá xác suất kiện hiển nhiên, lại muốn thể chắn kiện hay sai Chảng hạn người ta thường nói “tỏi tin cảm lạnh” nói “xác suất tơi cảm lạnh 90%”

Trong PROSPECTOR, người ta dùng c(EIE’) độ chắn E có dấu hiệu quan sát E ’ Giá trị thuộc [-5, +5]; - ứng với E chắn sai, +5 chắn ứng với “không biết” Vậy nên câu “tôi tin cảm lạnh” dược gán giá trị c(EIE’) = 4.5

Người ta ánh xạ giá trị đo chắn sang xác suất kiện theo

IF c(E I E’) = - THEN p(E IE ’) = 0;

IF c(E I E’) = THEN p(E I E’) = p(E);

IF c(E I E’) = +5 THEN p(E I E’) =

Để thể quan hệ đoạn tuyến tính p(HIE’) p(EIE’), người ta chi tiết hóa sau :

• Đơi với < p(E I E’) < p(E) c(E I E’) = *

(p(E I E ’) - p(E)) / p(E);

• Đơi với p(E) < p(E I E’) < c(E I E’) - *

(p(E I E’) - p(E)) / (1- p(E))

Hai đáng thức xác định p(EIE’) dựa theo tin tường người dùng cung cấp dấu hiệu c(EIE’) Nếu c(E!E’) > p(EIE’) = [c(EIE’) * (l-p(E)) + 5* p(E)] / ngược lại p(EIE’) = [c(EIE’) * p(E) + 5* p(E)] /

Xác suất sau H có E đánh giá theo LS xác suất trước

H p(HIE) = LS * 0(H ) / (1 + LS* 0(H)) Tương tự p(HI~E) = LN * 0(H) / (1 + LN* 0(H))

Ngưịi ta ưóc lượng nhân tố chắn cập nhật với giả thuyết vừa néu theo cách sau :

■ Nếu < p(E I E’tủ-ng) < p(E) c(H IE ’) = * (p(H I E’tỏne) - p(E)) / p(E);

",

1 lỏ n g /

Nếu p(E) < p(E I E’lỏnB) < c(H I E’) = * (p(H I E’t6nB) - p(E)) / (1- p(E));

trong dỏ p(HIE’uSng) = 0(HIE', E 'J/ (1 + 0(HIE',, E'2, E'J).

V T H Í DỤ D Ù N G P R O S P E C T O R

■

Tiêp theo cóng việc PROSPECTOR, nãm 1981 Reboh phát triển ngôn ngữ công nghệ tri thức gọi KAS Ngơn ngữ có hệ thống khung bủn PROSPECTOR, không giữ tri thức địa lí

Thí dụ người ta cần định xem có mua ỏ tỏ khơng Chảng hạn có giả thuyết “khơng mua”

Mạng suy luận sử dụng luật :

1 Rl IF điểu kiện xe tồi (kí hiệu kiện Ej) OR giá cao (kí hiệu kiện E2) THEN khơng mua xe (kí hiệu giả thuyết Hị)

2 R2 Xe 100.000 dặm (E3) AND xe thành phô (E4) AND thân xe xấu (E5) t h e n điều kiện xe tồi (E[)

3 R3 IF xe bị lõm (E6) THEN thân xe xấu (E5) (LS = 1000, LN = 0.001) R4 IF xe gỉ (E7) THEN thán xe xấu (E5) (LS = 100, LN = 1)

Hai luật R3, R4 kết luận giá trị LS, LN khác Theo R3 “xe bị lõm” thuận lợi dê’ kết luận “xc xấu” việc không quan tâm đến vết lõm có lợi dế ủn11 hị kết ln Cịn R4 “xe gi” tạm thuận lợi cho kết luận khóng thấy gỉ khơng ảnh hướng máy

v l T n g t c h ệ t h ố n g với ng i d ù n g

Giả sử chuyên gia cho xác suất trước dấu hiệu 0.1, tức p (E ) = 0.1 Phiên tương tác hỏi đáp sau:

• Hệ thông : Với giả thuyêt xe chạy trôn 100.000 dặm, mức độ tin ? (E3)

• Người dùng :

• Hộ thơng : Mức dộ tin giả thuyết xe chạy thành phơ’ hợp ? (E.ị)

• Người dùng :

• Hệ thơng : Mức độ tin vào việc xe bị lõm phù hợp? (E0)

• Ngưịi dùng :

• Hệ thơng : Mức độ tin vào việc xe gỉ phù hợp ? (E7)

• Người dùng : -

• Hộ thơng : Mức độ tin vào việc giá xe cao phù hợp ? (E2)

• Ngưịi dùng :

• Kêt luận : Điều chắn việc không mua xe 3.97

V.2 T r u y ề n b g iá t r i x c s u ấ t

Bên hệ thống thao tác truyền bá giá trị xác suất Kết công việc cho biết dộ chắn vào giả thuyết 3.97

1 c(E,IE'3) = c(E4IE'4) = 5; người dùng quan sát thấy E', E'4 toàn chắn

cho E3 E4

2 Người ta cần tìm chắn vào E5 E5 E'6 E'7 hỗ trợ Vậy cần tìm

c(E5IE'6, E'7) theo bước nhỏ sau :

2.1 ( E 5) tính ( E 5) = p(E5)/ (l- p ( E 5)) = 0.111 2.2 p(E5 I Eg) p(~E5 I E6) tính với

LS = 1000 LN = 0.001 EG—>E5 p(E5 I Ec) = LS*0(E5)/ (1+LS*0(E5)) = 0.9911 p(E5|~ E g) = LN*0(E5)/(1+ l n*0(E 5)) = 1.11-' 2.3 Tương tự, p(E5 I E7) = 0.9174; p(E51 ~E7) = 0.1

2.4 Người dùng xác định c(EG I E'e) = Do giá trị dương nên p(Ec I E'g) = [c(Eg I E'6) * (1-p(E6)) + 5* p(E6)] / = 0.82 2.5 Người dùng xác định c(E71 E'7) Giá trị âm nên

p(E71 E'7) = [c(E7 I E'7) *p(E7) + 5* p(E7)] / = 0.08 2.6 Do 0.1 = p(Etí) < p(E0 I E'g) = 0.82 nên người ta tìm p(E31 E'c) :

p(E51 E'c) = [(p(E,)-p(E5 I E0)*p(Ec))/

/ (l-p(Eo))] + [p(E01 E’o)* (p(Es I Eo)- p(Es))/ ( l- p ( E c))] = 0.8129

2.7 Do 0.08 - p(E7 I E'7) < p(E7) = 0.1 nên người ta tính p(E51 E'7) theo : p(E51 E'7)

= p(E5 I ~e7) + (p(E7 I E'7)/ p(E7))* (p(E5) - p(E5 I E'7» = 0.1

2.8 Các giá trị thuận cập n h ậ t :

0 ( E 51 E'c) = p(E5 I E'g)/ (1-p(E5 I E'c)) = 4.34; ( E 6|E '7) = = 0.111

2.9 Giá trị th u ậ n tổng cộng E5 theo quan sát E'G E'7> lưu ý LN = nên trả lịi ảm tính đơi với E7 khơng làm giảm giá trị thuận cập nhật

0 ( E 8|E '6l E'7) = [0(E5|E 'g)/

/ ( E 6)] * [0(E5| E'v)/ ( E 5)] * ( E 5) = 4.379

2.10 Tiếp theo p(E5 I E'UJ = (E 51 E'G, E'?) / (1 + ( E 51 E'c, E'7)) = 0.814

2.11 Do 0.814 = p(E5| > p(E5) = 0.1 nên cuối người ta tìm độ tin cậy vào E5 theo quan sát E'c E'7 theo :

c(E5 I E'6i E'7) = * (p(E6 I E’tóng) - p(E5)) / (1- p(E5)) = 3.97

3 Người ta xác định độ tin tưởng vào Eị theo luật : c(E,) = (5,5,3.97} =3.97

4 Độ tin tưởng vào Hị theo luật theo chuẩn OR : c(Hj) = max {3.97, 0.1 } = 3.97 V.3 K h ẳ n g đ ị n h lại k ế t q u ả

Kết c(Hj) thể độ chắn vào giả thuyết “không mua xe” dựa thông tin nhập vào Giá trị tin cậy 3.97 đo [-5, +5] có nghĩa “thành thật khun khơng nên mua xe” Sau khâu tương tác với người dùng, truyền bá giá trị xác suất, hệ thống cần khảng định lại kết đưa Việc khẳng dịnh làm người ta tin tướng vào kết luận hệ thống

Có hai nhân tố dẫn đến kết luận Thứ từ phía chuyên gia, họ cho biết 11S lớn LN nhỏ đỏì với dấu hiệu “bị lõm” “bị gỉ” Nhân tố thứ hai người dùng tin tưởng cao vào việc quan sát dấu hiệu “bị lõm”, tức c(Efi = “lõm”l E'fi = “thấy lõm”) =

Đc nhận xét chung, người ta thấy cho dù mơ hình PROSPECTOR thực số giả thiết tạo nên mơ hình, kết khuyến cáo thí dụ nhỏ cho thấy kết luận thông minh

VI K Ế T QUẢ XÁC SUẤT QUAN TR Ọ N G

Lí thuyết xác suất kĩ thuật mạnh dối với thông tin khơng xác hay ngẫu nhiên Kĩ thuật có the dược ciùrm cho dự báo thời tiết, lên kế hoạch tài chính, khai

thác mỏ Tuy nhiên tiếp cận kĩ thuật để quản lý lập luận khơng xác hệ chun gia với vài điều kiện

1 Cần biết trước xá c s u ấ t trước

Việc dùng lí thuyết xác suất ngầm ý không gian mẫu xác dịnh tốt xác suất kiện thu nhờ tập liệu khứ Chảng hạn tiếp cận Bayes toán chẩn đoán y học xác định xác suất bệnh D từ dấu hiệu E Iheo đảng thức p(DIE) = p(D)*p(EID)/ p(E)

Đảm bảo xác suất cách tin cậy thường khó hay phức tạp đến mức khơng thể có, người ta xem xét đồng thời nhiều bệnh triệu chứng Nói chung nhiều tốn giới thực thõng tin thống kê tin cậy không sán sàng giả thiết khơng bền tiếp cận Bayes

2 Cẩn cảp n h ả t x ác s u ấ t

Một vài toán yêu cấu liệu thường xuyên thay đổi Với kiện kĩ thuật lập luận khơng xác dựa lí thuyết Bayes địi hịi người ta tính tốn lại tất nhân tơ xác suất Việc tiêu tốn thời gian yêu cầu nhiều cơng tác bảo trì

3 Tông xác s u ả t

Vấn đề khác thường xảy với tiếp cận xác suất chặt chẽ liên quan đến quan hệ xác suất thuận nghịch giả thuyết cho Người ta mong p(HIE) + p(HI~E) = 1, có Iighĩa giả thuyết tổng xác suất thuận nghịch phải bàng

Tuy nhiên khơng phải toán tuân theo điều này, chảng hạn trích

dản nêu tài liệu Shortliffe Buchanan năm 1975 MYCIN Xét luật :

IF vết thương thể dương tính AND hình thái phận khuẩn AND thể thức phát triển theo chuỗi

THEN có dấu hiệu định khuẩn chuỗi 0.7

Luật phản ánh mức tin chuyên gia kết luận luật với dấu hiệu phđn giả thiết Độ tin cậy quan hệ đánh giá bàng số 0.7, [-1, + 1], -1 ứng với sai +1 ứng với

Nếu theo quan diểm tổng xác suất bàng việc vắng dấu hiệu mà phần giả thiết ncu lên kết luận với tin cậy 0.3 Tuy nhiên theo báo cáo Shortliffe thi chun gia khơng hài lịng dưa nhận xét

Vấn đề cần quan tàm thí dụ khơng phái tính chật chẽ lí thuyết hay ý kiến chuyên gia mà tìm cách đổ tiếp cận Baycs giải quyct dược loại bai toán

này Vấn đề p(HIE) ngầm định quan hệ nhân E H khơng có đảm bảo có quan hệ E ~H Độ tin cậy lập dựa trẽn quan hệ luật phản ánh tin tưởng có kiểm chứng chuyên gia quan hệ giả thiết kết luận luật; không luật đáp ứng chặt chẽ ràng buộc xác suất

4 Cần th iế t dộc láp diêu kiên

Việc dùng tiếp cận Bayes đòi hỏi giả thiết khác đế đơn giản hóa tiếp cận tốn giới thực PROSPECTOR giả thiết có độc lập điều kiện dấu hiệu để đơn giản hóa định lí Bayes Nếu để ngun định lí khó áp dụng cho số tốn Chảng hạn người ta hỏi họng đau sốt cao bệnh nhân để suy luận viêm họng Tất nhiên triệu chứng họng đau sốt cao khơng độc lập

Giả thiết độc lập điều kiện dấu hiệu dùng PROSPECTOR để tạo độ tin cậy vào giả thuyết viết theo luật chuẩn AND hay chuán OR Đối với luật chuẩn AND IF E, AND E2 AND AND En THEN H c(H) = m in{pCE.IE',)}

Tiếp cận tốt bới lẽ đơn giản khơng tốt khơng nhạy với thay đổi piEjlE'j) Với luật chuẩn OR, người ta có nhận xét tương tự

5 Kết lu â n vê r n g buộc

Lí thuyết xác suất thú tục tốt thơng tin khơng xác, cần đám bảo vài điểu kiện tiên giả thiết Một vài điếm đáng lưu ý đàm bảo thông tin :

• Dữ liệu trước vê kiện lĩnh vực cần sẵn sàng

• Dữ liệu cần cập nhật để mơ hình xác suất có thê đáp ứng thay đổi lĩnh vực

• Tổng xác suất th u ậ n nghịch đơì VỚI giả thuyết kiện cho cần • Độc lập điểu kiện liệu cần tính đên

VII K Ế T LUẬN VỂ T I Ế P CẬN BAYES

v ể nguyên tắc, kĩ thuật Bayes biến thê dùng đê quản lý lập luận khơng xác hệ chun gia Khi thoá mãn số điều kiện, tiếp cận cung cấp cho người dùng phương pháp

Tuy nhiên nhiều hệ chun gia, người ta khịng có liệu q khứ hay mỏ hình để xác hóa câu xác suất Thực tế cho thấy việc thiếu liệu khỏng phù hợp với tiếp cận xác suất cổ điển, có cách giải Có hai tiếp cận dùng để xử lý thơng tin khơng xác, tiếp cận khỏng chắn tiếp cận mờ

Tài liệu với nhan đế “tiếp cận Bayes đôi VỚI lập luận không xác” trình bày

một số’ vấn đề sau :

• Lí thuyết xác suất đảm bảo tiếp cận xác để đưa suy luận khơng xác B Định lí Bayes cho phép người ta xác định xác suất cùa kiện trước, kiện sau

đã xảy

" PROSPECTOR dùng luật có dạng IF E THEN H (LS, LN), LS “khả đủ” LN “khả nãng cần”

■ PROSPECTOR dùng “độ đo chắn” đánh giá xác suất cách hỏi người dùng

■ Việc cần có vài ràng buộc xác suất trước dùng tiếp cận Bayes tốt

TÀI LIỆU

LÍ TH U Y Ế T CHẮC CHẮN

Một dạng thơng dụng lí thuyết xác suất để lập luận khơng xác hệ chun gia lí thuyét chắn Lí thuyết phát triển MYCIN liên quan đến độ đo giám định độ tin cậy, không gắn chặt với đánh giá xác suất cách chặt chẽ Các kết nghiên cứu ứng dụng dẫn đến việc phát triển mơ hình chắn Mơ hình cho phép lập luận khơng xác nhiều ứng dụng hệ chuyên gia

I T Ổ N G QUAN VỂ LÍ THUYẾT CHAC c h a n

Các chuyên gia thường đánh giá, suy xét giải vấn đề Thơng tin vấn đề khơng đủ vài tri thức khơng xác thực Do mà họ cần thích nghi với tình trạng tiếp tục lập luận thông minh Đây khó khăn thỏi, việc quản lý lập luận khơng xác khơng dễ dàng

Người ta dùng lí thuyết xác suất Dù chặt chẽ vé toán học, kĩ thuật địi hỏi sở thống kê mà loại toán hệ chuyên gia đáp ứng Chảng hạn xác định người bệnh có đau nặng khơng, người ta thu kết luận với tin cậy 0.7 Do thiếu sở thống kê nên thông tin để giúp phán đốn khơng dùng dược luật hệ chuyên gia mà dùng để giải thích; khơng thể suy luận xác suất kĩ thuật Bayes

Tuy nhiên xem hệ chuyên gia chế giải vấn đề may rủi người ta dùng kĩ thuật lập luận khơng xác MYCIN

' 1.1 L ậ p l u ậ n k h ô n g c h í n h x ác t r o n g MYCIN

MYCIN hệ chuyên gia phát triển lời khuyên chẩn đoán bệnh nhân nhiễm trùng máu Đây toán điển hình nhiều lĩnh vực, có ý nghĩa đặc biệt lĩnh vực y học ràng buộc thời gian Trong phòng cấp cứu cẩn thiết có hành động nhanh Đối với bệnh đe doạ đến tính mạng, thầy

thuốc tiến hành xét nghiệm trước đổ có thịng tin đầy đủ xác

Nhưng ca cấp cứu, bác sĩ buộc phải xử lý với tình trạng thõng tin khơng

xác phải có chẩn đốn tốt

Vé suy luận khơng xác lĩnh vực y học, người ta thấy có nhiều luật khơng xác Một số luật có the giúp chẩn dốn tốt cho ca bệnh, luật

này dùng đến Phần lớn luật dùng y học dạng khơng xác Chảng hạn thầy thuốc phát biểu "nếu thấy triệu chứng A B có vài chí định liên quan đến bệnh này, bệnh nọ"

Nhóm MYCIN ghi nhận kĩ thuật lập luận khơng xác cần tích hợp vào hệ thống Họ thấy tính khơng phù hợp tiếp cận xác suất khơng đáp ứng thõng tin thống kẽ vấn đề Để quản lý tình trạng này, nhóm MYCIN định nới lỏng yêu cầu chặt chẽ kĩ thuật xác suất cổ điển tìm tiếp cận đơn giản Trước tiên họ định đặt câu hỏi liên quan đến diều họ muốn kĩ thuật lập luận khơng xác thực hiện, không hỏi cách thức thực Họ cảm thấy việc quan sát cách chuycn gia làm thơng tin khơng xác nhìn thấu đù dc phát triển yêu cầu kĩ thuật lập luận khơng xác

1.2 T h ể h i ệ n d â u h i ệ u k h ô n g c h ắ c c h ắ n

Nhóm MYCIN quan sát thấy thầy thuốc làm việc với ca cấp cứu thường dùng ihơng tin khơng chắn, chí khơng rõ Họ ghi nhận điều kiện vậy, thầy thuốc ihường phân tích thơng tin sẩn có với thuật ngữ định tính "có the", "có vẻ ", "hầu chắn ràng "

Đối với dấu hiệu khơng chắn, nhóm MYCIN định gán nhân tố chắn "CF" để thể độ tin cậy thầy thuốc vào dấu hiệu dó Số chạy từ -1, ứng với sai hoàn toàn, đến +1, ứng với hoàn toàn Số dương thể tin cậy, số âm thể không tin cậy Chảng hạn thầy thuốc phát biểu dấu hiệu dó có the đúng, giá trị CF = 0.6 gán cho dấu hiệu

1.3 T h ể h i ệ n c c l u ậ t k h ô n g c h ắ c c h ắ n

Nhóm MYCIN quan sát thấy thầy thuốc thường dùng suy luận khơng 'chính xác thơng tin có sẩn Tức thầy thuốc tin phần vào suy xét

dấu hiệu Đối với suy luận khơng xác, cần gán giá trị CF cho luật

Thí dụ

Có luật : IF có dâu hiệu thương tổn AND hình thái khuẩn cấu AND hình thể vết thương chuỗi THEN định bị khuẩn cáu chuỗi với CF = 0.7

Nếu kết luận phụ thuộc phán vào giả thiết luật CF có ihể dùng cho riêng giả thiết Khi dó luật có dạng :

IF E, AND E; AND AND En THEN H CF = CF, 1.4 S u y l u ậ n k h ô n g c h ắ c c h n

Người ta thấy độ tin cậy thày thuốc vào dấu hiệu có nhỏ chắn độ tin cậy suy luận liên quan giảm Chảng hạn luật kết luận việc tổ chức bị viêm dạng hạt, người ta dùng giả thiết không chắn, CF (E|) <1 mức độ tin cậy kết luận giảm, CF(H) <0.7 Hệ thống MYCIN áp dụng suy luận không chắn theo kĩ thuật

1.5 Tô h ợ p d â u h i ệ u t n h i ề u n g u n

Khi thày thuốc nhận thông tin trợ giúp để kết luận từ nhiều nguồn, người ta thấy kết luận có độ tin cậy lớn Do lí thuyết chắn cán tăng độ tin cậy kết luận nhận trợ giúp từ nhiều luật

Thí dụ

Luật R l IF A AND B THEN z CF = 0.8 Luật R2 IF c AND D THEN z CF = 0.7

Cả hai luật kết luận kiện z , với giá trị CF khác Nếu hai luật cháy người ta thu hai độ tin cậy z người ta cần kết hợp hai luật, tức kết hợp hai nhận định "có khả năng" "có thể"

Trong MYCIN, thay VI dùng cơng thức, người ta định hỏi Sau người ta khơng dùng cơng thức xác mà áp mộl số thuộc tính để cơng thức phải thoủ mãn trong số trường hợp Hai thuộc tính chọn tráo dổi liệm cận.

Thuộc tính tráo dổi quan trọng chỗ tránh phụ thuộc thứ tự áp dụng luật Chẳng hạn có hai luật có độ tin cậy vổ định cuối cùng, áp dụng luật Cịn thuộc tính tiệm cận cho phép tổ hợp theo nghĩa tiệm cận kết luận hợp lí, người ta có giải pháp đưa lời giải Vói cách làm này, kết luận có độ tin cậy tăng phần

1.6 Độ t i n c ậ y t h ự c

Thông thường thày thuốc cân đối độ tin cậy giả thuyết cho dấu hiệu dương tính dấu hiệu âm tính Tuỳ theo trường hợp mà dấu hiệu chấp nhận hay bị loại Vấn đề đặt độ tin cậy thực ?

Đối với trường hợp này, MYCIN định tạo độ tin cậy thực giả thuyết luật Trước hết người ta tập hợp tất thông tin trợ giúp gọi độ đo tin cậy MB (measure of belief) giả thuyết Việc tập hợp tiến hành theo cách hoán đổi tiệm cận Tiếp theo, thông tin loại bỏ già thuyết dược tập hợp lại theo cách tiệm cận hoán đổi gọi độ dơ không till MD (measure of disbelief) Độ tin cậy thực hay CF giả thuyết tính bàng dộ lệch hai giá trị dộ

Thí dụ

Một vài thông tin hỗ trợ giả thuyết với độ MB(H) = 0.8 dấu hiệu khác loại trừ H cho giá trị MD(H) = 0.2 Trong trường hợp này, độ tin cậy thực H tính CF(H) = 0.8-0.2 = 0.6 Lúc H xem có khả đúng.

1.7 Cơ sở c ủ a lí t h u y ế t c h ắ c c h ắ n

Phần nêu lên cần thiết mô hinh chắn Nhu cầu sinh cách tự nhiên thày thuốc quản lý thơng tin khơng xác Dù cần khẳng định mơ hình khơng hồn tồn dựa vào lí thuyết xác suất mà theo lí thuyết thành lập mơ hình

Lí thuyết chắn giả thiết xác suất trước giả thuyết H, p(H) thể độ tin cậy giám định chuyên gia H Độ không tin p(~H) chuyên gia coi tuỳ theo ràng buộc xác suất truyền thống, tức p(H) + p(~H) = Ngồi cịn giả thiết chuycn gia quan sát dấu hiệu thấy : xác suất giả thuyết có dấu hiệu (tức xác suất có điều kiện p(HIE)) lớn xác suất trước (tức p(H)), tức p(HIE) > p(H) đúng, độ tin cậy chuyên gia giả thuyết tăng tỉ lệ thuận đến (p(HIE) - p(H))/ (1 - p(H))

Mặt khác p(HIE) < p(H) độ tin cậy chuyên gia giả thuyết giảm tỉ lệ thuận (p(H) - p(HIE))/ p(H)

Cái lí thuyết có chút dấu hiệu, độ tin cậy chuyên gia giả thuyết tăng hay giảm chút Ý phát triển gắn với độ đo MB MD

Đ in h nghĩa Đô đo tin (m easure o f belief) MB

Giá trị sô'thể độ tin cậy tăng lên giả thuyết H dựa dấu hiệu E Đ in h nghĩa Độ k h ô n g tin (m easure o f disbelief) AID

Giá trị bẳng s ố th ề độ không tin tăng lên giả thuyết H dựa trẽn dấu hiệu E

Các giá trị thoả mãn < MB, MD < Chúng xác định hình thức theo

xác suất trước có điều kiện theo công thức sau :

■ MB(H, E) = p(H) = 1,

ngược lại MB(H, E) = (max{p(H I E), p(H)} - p(H))/ (1- p(H)) ■ MD(H, E) = p(H) = 0,

ngược lại MD(H, E) = (min{p(H I E), p(H)} - p(H))/ (- p(H))

Do người ta quan sát vài thông tin, thông tin làm thay đổi độ tin cậy hay độ không tin vào giả thuyết người ta kết hợp hai giá trị vào giá trị độ tin cậy chung, CF = MB - MD; -1 < CF <

Đ in h nghĩa N h ả n tô tin (certainty factor)

Giá trị bang sô thê mức độ tin cậy thực vào giả thuyết có thông tin

Giá trị -1 CF thể "sai chắn" +1 thể "đúng chắn" Giá trị cho biết "không biết", giá trị âm thể độ không tin vào giả thuyết giá trị dương ngược lại

Hình P h a m vi g iá tri CF

Tuỳ theo tình thực tế, có số trường hợp điển hình xảy sau :

Trường hợp D ấu h iệu k h ẳ n g định hoàn toàn g iả th uyết

Nếu dấu hiệu có E khảng định hồn tồn giả thuyết H p(HIE) = Do MB(H, E) = 1, MD(H, E) = 0, tính CF(H, E) = Do E hoàn toàn xác định H, theo sơ đồ giá trị CF H chắn

Trường hợp D ấu h iệ u ho n tồn k h n g xác đ in h g iả thuyết

Khi p(~HIE) = P(HIE) = 1- p(~HIE) = Vậy MB (H, E) = 0, MD (H, E) = 1,

nên tính CF (H, E) = -1, tức H sai chắn

Trường hơp Thiếu d ấ u h iêu

Nếu dấu hiệu có E độc lập với giả thuyết không khẳng định hay phủ nhận dược H, tức p(HIE) = p(H) Theo cơng thức tính MB, MD MB(H, E) = MD(H, E) = 0, tính CF(H, E) = Trường hợp có nghĩa H E độc lập H xem

Trường hơp D ấu h iệ u dương

Nếu dấu hiệu có E xác định phần giả thuyết H p(H) < p(HIE) < tính độ đo theo MB(H, E) = (p(HIE) - p(H))/ (1 - p(H)); MD(H, E) = Do CF (H, E) = MB (H, E)

Vậy E xác định H phần theo sơ đồ CF, CF(H, E) thuộc miền dương, tức miền tin cậy vào giả thuyết H

Trường hơp D âu hiê u ảm

Nếu dấu hiệu có E khơng xác định phần giả thuyết H < p(HIE) < p(H) Do MB(H, E) = MD(H, E) = (p(H) - p(HIE))/ p(H)

Vậy CF (H, E) = - MD(H, E)

Do E không xác định phần giả thuyết H CF(H, E) thuộc miền âm sơ đồ CF

Trường hợp N g u n m a n g n hiêu k h ẳ n g đ in h n h n g c ủ n g có diều k h ô n g k h ẳ n g d in h

Theo nhiều nguồn xác định giả thuyết giá trị MB hội tụ đến 1, tức MB(H, Eị, E2, ) -> 1- Nhưng có nguổn phủ định giả thuyết có i để MD(H, Ej) > 0, chảng hạn MD(H, E,) = 0.8

Giả sử MB(H, E„ E2, ) = 0.999 CF(H, E) = 0.199

Trong thực tế điều không phù hợp; nhiéu điều khảng định bị điều áp đảo giá trị tin cậy H thấp Người ta xử lý trường hợp cách sử dụng cách tính CF :

CF(H, E) = (MB(H, E)-MD(H, E))/ (l-min{MB(H, E), MD(H, E)})

Trong thí dụ người ta thu CF(H, E) = 0.995 Cách tính có tác dụng ngược lại so với cách tính trước; giảm tác dụng số nhỏ ý kiến trái ngược

Trong hầu hết vấn đề, việc đánh giá CF nhờ chuyên gia dễ dàng Việc dùng CF thực chất thay cho độ đo p(H) p(HIE)

• II N HÂ N TỐ CHẮC CHẮN DƯỚI KH ÍA CẠNH XÁC SUAT

Nhiều năm qua, mơ hình chắn phát triển thành kĩ thuật thực tế để quản lý lập luận khơng xác hệ chuyên gia Tuy khái niệm MB, MD CF sử dụng, mức đon giản Sau dạng sử dụng thời mơ hình chắn

I I l D â u h i ệ u k h ô n g c h ắ c c h ắ n

Các hệ thống dùng lập luận khơng xác cần có cách thể dấu hiệu khơng chác chắn Chảng hạn "hơm có khả mưa" câu có dợ khơng chán "có khả "

Loại không chắn CF

Không xác định -1.0

Hầu không xác định -0.8

Có khả khơng -0.6

Có thể khơng -0.4

Khơng biết -0.2 đến +0.2

Có thể

+0.4

Có khả +0.6

Hầu chắn +0.8

Xác định +1.0

Hình Miêu tả g iá tri CF

Người ta dùng CF với giá trị lừ -1 đến +1 đổ thể độ tin cậy câu Chảng hạn CF (E) = CF (hôm có khả mưa") = 0.6 Tiếp cận thay xác suất hình thức p (E) CF (E) Trong bảng giá trị CF điển hình

Các nhân tố chắn xác suất, mà độ đo khơng hình thức tin tưởng vào phần dấu hiệu Chúng thể mức độ mà người ta tin dấu hiệu Để thể độ tin cậy hệ chuyên gia, người ta viết câu dạng xác thêm giá trị CF phù hợp Chảng hạn "hơm có khả mưa" hay "hỏm mưa CF = 0.6"

Các lu t k h ô n g c h ắ n

■ CF dùng cho câu cho luật để thể quan hệ không chắn dấu

hiệu E giả thiết luật giả thuyết H phần kết luận luật Cấu trúc luật dùng mơ hình chắn có dạng IF E THEN H CF (luật), CF (luật) thể mức độ tin cậy H có E Tức E người ta tin H theo CF (H, E) = CF (luật)

Thí dụ

Luật IF có mây đen, E THEN mưa, H với CF = 0.8 dược tham chiếu đến bảng miêu tả để hiểu ràng "nêu có mây đen hầu chác chán trời mưa

II.2 L a n t r u y ề n c h ắ c c h ắ n d ô i với c c l u ậ t có g iả t h i ê t đ n

Lan truyền n hân tô chắn liên quan đến việc thiết lập mức độ tin cậy vào kết luận luật trường hợp dấu hiệu giả thiết không chắn Đối VỔ1 luật có phần giả thiết đơn, người ta tính CF (H, E) = CF (E) * CF (luật)

Thí dụ

Theo thí dụ có dâ'u hiệu thuận E, tức CF (E) = 0.5

CF (H, E) = 0.5 * 0.8 = 0.4 Điều có nghĩa "Có thể mưa" Nếu người ta có dấu hiệu khơng th u ậ n vê E, tức CF (E) = -0.5 CF (H, E) = -0.4; có nghĩa "có thể khơng mưa"

Thí dụ cho thấy dấu hiệu bổ sung tính tin cậy hay không tin cậy vê' giả thuyết

11.3 L a n t r u y ề n c h ắ c c h ắ n c c l u ậ t n h i ề u g iả t h i ế t

Trong trường hợp luật có nhiều giả thiết, nhân tố chắn kết luận luật lập theo cách tương tự cách dùng hệ thống PROSPECTOR Như nhóm MYCIN người ta giả sử có độc lập điều kiện dấu hiệu theo dạng AND hay OR xét độ tin cậy vào giả thuyết

11.3.1 Các lu ậ t AND

Mơ hình chắn dùng luật có dạng

IF Ej AND E2 a n d a n d En THEN H CF (luật)

CF (H, E[ AND E2 a n d a n d En) = min{CF (EJ) * CF (luật) Thí dụ

IF trời tơi AND gió mạnh dần THEN mưa CF = 0.8

Giả thiết CF (trời tôi) = 1.0 CF (gió mạnh dần) = 0.7 CF (sẽ mưa) = {1.0, 0.7} * 0.8 = 0.56; có nghĩa "có khả mưa"

11.3.2 Các lu ậ t OR

Các luật mơ hình có dạng

IF E, OR E2 o r o r En THEN H CF (luật)

CF (H, E, OR E2 o r o r En) = max {CF (E)} * CF (luật) Thí dụ

IF trịi tơi OR gió m ạnh dần THEN mưa CF = 0.9

Giả thiết ràng CF (tròi tối) = 1.0 CF (gió m ạnh dần) = 0.7

CF (sẽ mưa) = max {1.0, 0.7} * 0.9 = 0.9; có nghĩa "hầu chắn mưa"

11.4 L a n t r u y ề n c h ắ c c h ắ n đ ô i với c c l u ậ t có c ù n g k ê t l u ậ n

Trong vài ứng dụng người ta viết nhiều luật mội két luận Chảng hạn đổ tin trời mưa, người ta vào ý kiến nhà dự báo khí lượng hay vào nơng dân

• L uật IF nhà dự báo nói mưa, E t THEN mưa, H với CF (luật 1) = 0.8 • Luật IF nơng dân nói mưa, E2 THEN mưa, H với CF (luật 2) = 0.8

Hai luật dựa hai nguồn, có giá trị CF v ề tâm lí có nhiều nguồn khẳng định kết luận, người ta cảm thấy tin tưởng hơn, chảng hạn tin vào trời mưa khẳng định chị dự báo thời tiết bác nơng dân Nhóm MYCIN dùng ý tưởng kĩ thuật "dấu hiệu thu thập nhiều lên" để kết hợp giá trị tin cậy phản bác luật kết luận

Chẳng hạn có luật : IF E, THEN H luật : IF E2 THEN H, dạng nguyên đẳng thức dùng kĩ thuật Shortliffe Buchanan đưa năm 1975 là:

• MB (H, E,&E2) = MD (H, E,&E2) = 1,

MB (H, E,&E2) = MB (H, E.) + MB (H, E2)* (1 - MB (H, E,)) ngược lại

• M D (H, E ị& E 2) = MB (H, Eị&Ei) = 1,

MD (H, E,&E2) = MD (H, E,) + MD (H, E2)* (1 - MD (H, E,)) ngược lại Các đảng thức khảng định dấu hiệu bổ sung E2 làm tăng giá trị dấu hiệu Ej xác định Các MD MB dược cập nhật cho phép tính nhân tố tin cậy theo CF = MB - MD

Trong vài ứng dụng, nên tính đến MD MB trợ giúp có thêm thơng tin Nhưng vài ứng dụng khác, người ta quản lý ghi giá trị CF cập nhật Đối với ứng dụng này, người ta dừng đảng thức :

CFkéth?p = CFj + CF2 (1- C Fj) hai CF; dương; CFkếthỢp = CFj + CF2 (1+CFi) hai CF, âm; CFkết hỢp = (CF, + CF2) / (1 - mm{ I CF, I, I CF21}), CF, thể tin cậy vào H theo luật thứ i

Các đảng thức tính MD, MB CF mơ hình chắn có thuộc tính hốn đổi, tiệm cận

11.4.1 H ốn đơi

Tính chất hoán dổi cho phép thay đổi trật tự sử dụng luật Mơ hình chắn cần tính chất để thu thập dấu hiệu theo trật tự tuỳ ý Tức có nhiều luật thu thập thơng tin giá trị tổng hợp CF khơng bị lệ thuộc vào thứ tự xử lý luật

11.4.2 Tiêm cán

Tính chất tiệm cận khảng định tri thức dược thu thập làm dũng già thuyết Người ta cẩn tính chất tiệm cận hai lí Trước hết phàn ánh cách mà thày

thuốc thu thập độ tin cậy giả thuyết từ nhiều nguồn thơng tin Trong số nhiều nguồn khẳng định giả thuyết người ta cảm thấy tin nguồn đó, ứng với độ tin cậy cao Thứ hai, tính chất đảm bảo tổng hợp độ tin cậy không vượt 1, mà tiệm cận

Giả sử tiếp tục sử dụng hai luật dự báo mưa Người ta thấy có trường hợp xảy sau :

Trường hơp 1

Cả người dự báo người nông dân chắn mưa CF (E,) = CF (E^) = 1.0 Theo đảng thức tính CF tổng hợp, người ta thu :

CF, = CFi (H, Ei) = CF (E,) * CF (luật 1) = 1.0 * 0.8 = 0.8 CF2 = CF2 (H, E2) = CF (E2) * CF (luật 2) = 1.0 * 0.8 = 0.8

CFkếlhỢp (CF„ CF2) = CF, + CF2 * (1-CF,) = 0.8 + 0.8* (1-0.8) = 0.96

Trường hợp cho biết cách tăng nhân tố chấn nhờ dấu hiệu hai luật giả thuyết Thực tế cho thấy có nhiều khảng định người ta tin tưởng

Trường hơp 2

Nhà dự báo khẳng định mưa, cịn người nơng dân khơng Tức

CF (E,) = 1.0, C F (E 2) = -1.0

CF, = CF, (H, Eị) = CF (E,) * CF (luật 1) = 1.0 * 0.8 = 0.8 CF2 = CF2 (H, E2) = CF (E2) * CF (luật 2) = -1.0 * 0.8 = -0.8

CFtàhợp (CF„ CF2) = (CF[ + CF2) / (1 - min{ I CF, I, I CF21})

= (0.8 - 0.8) / (1- min{0.8, 0.8» =

Trường hợp cho biết nhân tố tiên đốn mưa ứng với "khơng biết" nguồn khảng định mưa bị tác dụng nguồn người ta dùng độ tin cậy

tinh vào giả thuyết

Trường hơp 3

Chị dự báo bác nông dân tin không mưa theo độ tin cậy khác nhau, chẳng hạn CF (E|) = -0.8 CF (E2) = -0.6

CFj = CF, (H, E,) = CF (E.) * CF (luật 1) = -0.8 * 0.8 = -0.64

CF2 = CF2 (H, E2) = CF (E2) * CF (luật 2) = - * 0.8 = -0.48.

CFkilhỢp (CF„ CF2) = CF, + CF2 * (1+CF,) = -0.64 - 0.48* (1-0.64) = -0.81

Kết cho thấy dộ tin cậy giảm có nhiều dấu hiệu phán bác

Trường hơp 4

Các nguồn có độ tin cậy mưa, nhưne có nguồn cho khơng mưa Chẳng hạn CF (mưa) = 0.8, có nhiều nguồn nên

CFkílhơp (CF„ CF2, ) -> 0.999 = CFtfi

CF thể độ tin cậy tổng hợp mưa từ nguồn thơng tin cũ Nếu có nguồn có độ tin cậy CFm,„ = -0.8 Theo cơng thức tính CFkỉlhl(p:

CFkíl hợp (CFcũ, CFmúi) = (CFcũ + CFmúi) / (1 - {ICFJ, ICFmớịl}) = 0.995

Kết cho thấy dấu hiệu phản bác không tác động nhiều so với nhiều dấu hiệu khẳng định

II.5 L a n t r u y ề n c h ắ c c h ắ n đ ô i với c c l u ậ t p h ứ c h ợ p

Một số ứng dụng có luật dùng dạng hỗn hợp AND OR, chẳng hạn IF

Eị AND E2 o r E3 a n d E4 t h e n H CF = CF (luật) Người ta quản lí lan truyền

các luật loại cách kết hợp cách tính luật AND luật OR, chảng hạn luật có CF (H) = max {min {CF (Eị), CF (E2) }, m in{CF (E3), CF (E4) Ị Ị * CF (luật)

III TH Í DỤ VỂ NHÂN T ố CHAC CHAN

Thí dụ nhầm minh họa việc lan truyền nhân tố chắn Người ta cần biết thời tiết trước chơi bóng Giả sử có giả thuyết "Mơ khơng chơi bóng dược" tập luật sau :

• Luật CF (luật 1) = 0.9 IF trời ảm đạm (sự kiện E[) OR Mơ buồn (sự kiện E2) THEN Mơ khơng chơi bóng (tức giả thuyết H)

• Luật CF (luật 2) = 0.8 IF Mơ tin mưa, E3 THEN trịi ảm đạm, Ej

• Luật CF (luật 3) = 0.9 IF Mơ tin mưa, E3 AND nhà dự báo nói mưa, E4 t h e n Mơ buồn, E2

• Luật CF (luật 4) = 0.7 IF nhà dự báo nói mưa, E.t THEN trịi ảm đạm, Eị • Luật CF (luật 5) = 0.95 IF trời ảm đạm, Ej THEN Mơ buồn, Eo

Giả sử người ta nhập vào nhân tố chắn ban dầu, dạng sơ khởi gồm :

1 Nhà dự báo tin ràng sáp mưa, CF (E.|) = 0.85 Mơ tin mưa, CF (Ea) = 0.95

Ngoài giả sử theo hệ thống thực suy luận quay lui, xuất phát từ đích H| "Mơ khơng chơi bóng", luật dược sử dụng hết

Bước Xét giả thiết luật thấy "trời ảm đạm", Ej Các luật luật kết

luận Ej

Bước Xét luật Có nhận xét : hộ thống xét luật trước tiên có

giá trị CF cao luật Theo đẳng thức có, CF (E,, E3) = CF (EO* CF (luật 2) = 0.95*0.8 = 0.76

Bước Xét luật CF (E„ E4) = CF (E4)* CF (luật 4) = 0.85*0.7 = 0.6.

Bước Có hai khẳng định Eị, tức "trời ảm đạm" từ bước Người ta

kết hợp chúng theo tiếp cận làm tăng dấu hiệu

CF (E,) = CF (E„ E3) + CF (E„ E J* (1- CF (E„ E3)) = 0.76 + 0.6* (1-0.76) = 0.9

Bước Xét giả thiết luật "Mơ buồn", tức E2 Lưu ý luật luật kết luận E2

Bước ổ Xét luật Nhộn xét hệ thống dùng luật trước có CF cao

hơn

CF (E2, E,) = CF (E,) * CF (luật 5) = 0.9 * 0.95 = 0.86

Bước Xét luật CF (E2, E3 AND E4) = min{CF (E3), CF (E4)} * CF (luật 3) =

min{0.95, 0.85} * 0.9 = 0.77

Bước Người ta có hai khẳng định E2, "Mơ buồn" từ bước Lại

dùng tiếp cận tăng dấu hiệu, người ta có :

CF (E2) = CF (E2, E,) + CF (E2, E3 a n d E4) * (1 - CF (E2, E,)) = 0.86 + 0.77* (1­

0.86) = 0.97

Bước Quay lại luật CF (Hị, E, OR E2) = max{CF (Eị), CF (E2)}*CF (luật 1) =

max (0.9, 0.97} *0.9 = 0.87 Đó CF (Mơ khơng chơi bóng) IV MỘT SỐ KĨ TH U Ậ T L IÊ N QUAN T Ớ I CF

IV T ìm k i ế m m a y r ủ i

Việc chọn luật để xét trước tiên trường hợp có nhiều luật dựa vào CF Cách nhạy cảm hệ thống tìm thơng tin chỗ dẻ phát thấy lời giải Đây phương pháp tìm phù hợp (best first search) Phương pháp tìm thơng tin nơi hy

vọng có độ tin cậ y lớn VC kết luận luật.

Ngoài người ta dùng trợ giúp khác để dạt dược độ tin cậy cao vào đích

Thí dụ

Luật IF A AND B THEN c CF = 0.8 Luật IF D THEN c CF = 0.7.

Kĩ thuật tìm phù hợp chọn luật trước CF cao Tuy nhiên hệ thống lưu ý CF (A)*0.8 < 0.7 thi cần xét tiếp D luật CF luật cao kết luận c

rv.2 Đ iề u k h i ể n t ì m k i ế m t h e o CF

Người ta điều khiển việc tìm kiếm cách dùng CF liên quan với luật Tức giá trị CF khớp với điều kiện người ta hướng việc tìm kiếm

vào nơi m ới.

Thí dụ

IF CF (trục trặc điện) < 0.5 THEN đích = trục trặc đường xăng Luật cho biết sửa chữa xe máy, CF việc hỏng điện 0.5 cần chuyển hướng sửa chữa sang hệ thống xàng Hành động có tác dụng chuyển hướng sử dụng luật Luật dược gọi luật meta

Nói chung người ta dùng luật meta để xử lý nhiều luật nhiều giá trị CF Hầu hết công cụ dùng giá trị CF luật có khả nâng thay đổi đích nhờ luật meta

IV.3 T h i t ì m k i ế m

Khi cần chứng tỏ giả thuyết, hệ chuyên gia thường tìm tất luật trợ giúp cho giả thuyết Khi có nhiều luật người ta tốn nhiều thời gian Đỏi việc ngừng xét luật cần thiết Chảng hạn MYCIN khơng xct đích dang theo đuổi CF rơi vào vùng (-0.2, +0.2) Người ta dùng hàm ngưỡng để xác định thời điểm từ bỏ đích xét

Thí dụ

Một số cơng cụ dùng phương pháp : LEVEL5 dùng hàm ngưỡng, VP- EXPERT dùng "ngưỡng đúns", GURU dùng "ngưỡng không rõ" Hầu hết ngưỡng cho phcp chỉnh lý từ đầu phiên làm việc Chảng hạn người ta chọn ngưỡng luật IF THEN ngưỡng = ?

IV.4 Hỏi c c g iá t r i CF

Khi dùng kĩ thuật lập luận không chắn, người ta cán thiết kế cách thức để người dùng nhập thông tin Chans hạn hệ ihống MYCIN yéu cáu nhập số vòng (-1, +1) theo cách trực tiếp :

• Hệ thơng hỏi : độ tin cậy vào trời mưa ? • Trả lịi : 0.6

Hệ thống khác liệt kê khả mà người dùng trả lời, chảng hạn:

• Hệ thơng hỏi : Trời mưa ? hồn tồn khơng / có khả khơng / khơng /

khơng biết / / có khả /

• Người dùng trả lời : có khả

Sau hệ thống cần dùng luật để chuyển thông tin nhận sang dạng số, chảng hạn : IF trời mưa = có khả THEN có điều kiện thời tiết AND CF (trời mưa) =

0.6.

IV.5 C ác t h u ộ c t í n h đ a g iá t r ị v CF

Người ta dùng O-A-V để xác định nhiều giá trị Kĩ thuật lập luận không chắn dùng để gán giá trị CF Chảng hạn có mệnh đề :

1 "điều kiện thời tiết" = "tròi tôi" CF = 0.8, "điều kiện thời tiết" = "trời mù" CF = 0.7, "điều kiện thời tiết" = "trời sáng" CF = 0.1

dùng để thiết lập đối tượng- thuộc tính "trời - là" ba giá trị Người dùng chọn giá trị từ đầu phiên làm việc hay dùng luật để suy luận giá trị Các CF lại dùng luật để suy luận giá trị CF O-A-V đa giá trị khác

Thí dụ

IF trời = tối THEN dự báo thời tiết = mưa CF = 0.6 IF tròi = mù THEN dự báo thòi tiết = trời quang CF = 0.3

Hai luật cháy suy

• dự báo thịi tiết = mưa CF = 0.48;

• dự báo thịi tiết = trời quang CF = 0.21

IY.6 C h ọ n k h í a c n h k h n g c h ắ c c h ắ n

Khi dùng kĩ thuật lập luận không chán, người ta thấy khơng thiết quản lí tất khía cạnh theo cách khơng chắn Chảng hạn "sự tối bẩu trời" không chác chắn, "nhiệt dộ" till không

Hau hết công cụ đcu cho phcp người ta xác định loại khía cạnh cần xử lý theo cách không chán Chảng hạn hệ thống LEVEL dùng mã "tin tường" mức

độ tối bầu trời Mã khiến hệ thống tìm giá trị CF cho câu "mức tối bầu trời" Các khía cạnh không cần xử lý theo cách không chắn tuân theo logic hai trị 0, IV.7 T h u t h ậ p CF n h c c c h u y ê n gia

Các giá trị CF dùng luật phần tự nhiên tri thức vấn đề Chúng mang tính người lẽ chun gia phát biêu chúng Có vài trường hợp lưu ý sau:

• Thứ nhất, chuyên gia dùng thuật ngữ, câu "có khả ", "có lẽ " Việc địi hỏi phải dùng kĩ thuật lập luận không chắn cho phép dùng CF luật

Người ta dùng bảng miêu tả nghĩa CF để định lượng tri thức chuyên gia thông qua đánh giá số CF

• Thứ hai, khơng nên hỏi trực tiếp chuyên gia CF Chảng hạn câu hỏi "nếu trời tối mưa; ơng tin vào điều theo mức ?" bắt buộc chuycn gia cố tìm giá trị định lượng đó, thường khơng xác

• Thứ ba, giao tiếp người với chuyên gia, người ta không giữ đề trao đổi Đỏi câu chuyện bị lái sang hướng khác Để nhận biết đầy dủ CF cần có, người ta dùng phương tiện nghe nhìn trợ giúp để ghi nhận lại trao đổi

rv.8 S ắ p t h ứ t ự c c lo i t i n c ậy

Một vấn đề mơ hình nhân tố chấn khả xếp tập giả thuyết theo CF Chảng hạn xin ý kiến chuyên gia vấn đề sửa ó tơ, người ta nhận nhiều tri thức hỏng hóc Do người ta cần có mức till cậy nguyên nhân hỏng hóc, : hỏng chế hịa khí CF = 0.97, nghẽn lọc dầu CF = 0.75, dầu cặn CF = 0.55

Người ta thường hỏng hóc kèm theo mối quan hệ với lỗi khác, hệ

thống định.

IV.9 C ác k h ó k h ă n t r o n g d ã y s u y l u ậ n s â u

Kĩ thuật lan truyền CF đưa người ta đến dãy suy luận sâu

Thí dụ

Luật IF A THEN B CF = 0.8

Luật IF B THEN c CF = 0.9.

Thứ nhất, vấn đề liên quan đến lí thuyết xác suất Nói chung p (C I A) * (p (C I B) * p (B I A) Còn mơ hình lí thuyết chắn giá trị suy luận lan truyền xác suất độc lập : CF (C, A) = CF (C, B) * CF (B, A) Dù có vấn đề kích thước xâu lan truyền sâu, hệ thơng MYCIN thành công xâu ngắn

Thứ hai, vấn đề suy luận sâu liên quan đến việc giảm thừa kế giá trị chắn Người ta minh họa điều qua thí dụ sau

Thí dụ

Giả sử độ chắn A thể qua CF (A) = 0.8 Việc lan truyền CF để biết độ tin cậy vào c sau :

Luật IF CF (A) = 0.8 THEN CF (B) = 0.8 * 0.8 = 0.64

Tiếp sang luật IF CF (B) = 0.64 THEN CF (C) = 0.64 * 0.9 = 0.58

Thí dụ cho thấy xâu suy luận làm giảm độ tin tưởng vào giả thuyết mức cao Nói chung suy luận sâu, người ta giảm độ tin tưởng vào dích ban đầu Do người ta định dùng lí thuyết chắn để quản lí lập luận khơng xác nên tránh xâu suy luận dài.

IV.10 C ác k h ó k h ă n đ ố i với c c l u ậ t có c ù n g k ế t l u ậ n

Ban đầu người ta nhận xét hội tụ CF có nhiều nguồn khảng định giả thuyết Khi có nhiều nguồn thơng tin, hệ thống thường dẫn đến kết luận phi thực tế, chẳng hạn tất chuyên gia cho giả thuyết "có khả năng", hệ thống tạo độ tin cậy cao hơn, tỉ "chắc chắn đúng"

Đổ tránh tình trạng này, người ta hạn c h ế dừng nhiều luật kết luận.

IV 11 C c k h ó k h ă n đ ô l với c c l u ậ t AND

Đối với luật có nhiều dấu hiệu kết hợp bàng AND, người ta đưa kĩ thuật chọn giá trị tin cậy cực tiểu giả thiết nhân với CF luật Trong nhiều trường hợp, phương pháp tốt cho lập luận không xác Tuy nhiên kĩ thuật nhạy cảm thông tin mang giá trị CF tối thiểu

Thí dụ

1F trời tối AND gió mạnh AND nhiệt độ hạ THEN mưa CF = 0.9

Người ta có them CF (trời tối) = 1.0, CF (gió mạnh) = 1.0 vù CF (nhiệt độ hạ) = 0.1 có kết luận CF (sẽ mưa) = {1.0, 1.0, 0.1 Ị * CF (luật) = 0.09 Theo miêu tả

CF điều có nghĩa "khơng rõ có mưa hay khơng", tức hai giả thiết đầu khơng có tác dụng đến kết luận Đây vấn đề đáng lưu ý công thức AND

Một vài ứng dụng chấp nhận cách tính Tuy nhiên dùng luật với giả thiết sử dụng cơng thức tính CF kết hợp

L uật IF trời tổi THEN mưa CF = 0.7 Luật IF gió m ạnh THEN mưa CF = 0.6 Luật IF nhiệt độ hạ THEN mưa CF = 0.6

Trước hết lưu ý CF luật nhỏ CF luật thí dụ trước Điều tự nhiên Nếu tính độ tin cậy "sẽ mưa" theo luật người ta thu

CF = * = 0.7;

CF2 = 1.0 *0.6 = 0.6 CF3 = 0.01 *0.6 = 0.06

Theo cơng thức tính CF kết hợp :

CFkíthưp (CF„ CF2) = 0.7 + 0.6 * (1-0.7) = 0.88 = CFtủ Tiếp theo

CFkíthựp (CFlũ, CF3) = 0.88 + 0.06 (1-0.88) = 0.89

Kết khác với kết theo cách tính trước Vậy tránh dùng luật với

nhiêu giả thiết.

V K ẾT LUẬN VẾ LÍ TH U Y Ế T CHAC CHAN

Lí thuyết chắn đảm bảo tiếp cận thực tế cho lí thuyết xác suất việc quản lí lập luận khơng xác hệ thống chuyên gia Nó dựa trẽn giá trị tin cậy phù hợp với tốn khơng nhiều liệu thống kê Mặc dù thiếu tảng hình thức, kĩ thuật cung cấp cho người ta cách đơn giản nhiều ứng dụng có 'thể thu kết chấp nhộn

Phần đề cập nội dung sau :

■ Lí thuyết chắn cung cấp tiếp cận kiểm chứng suy luận khỏng xác " "Độ đo tin cậy" MB số phản ánh mức độ tin cậy tăng giả thuyết H có

dấu hiệu E

• "Độ đo phản bác" MD số phản ánh mức độ khống tin vào H có dấu hiệu E " "Nhân tố chán" CF số phàn ánh mức độ tinh vé độ tin cậy vào H, CF = MB-

MD

" Lí thuyết chắn dùng luật có dạng IF E THEN H CF (luật)

■ Với luật đơn giản CF (H, E) = CF (E) * CF (luật)

■ Với luật AND CF (H, E, AND E2 AND ) = {CF (E,)} * CF (luật)

■ Với luật OR CF (H, E, OR E2 OR ) = max {CF (E.)} * CF (luật)

■ Đối với trường hợp nhiều luật kết luận giả thuyết giá trị CF kết hợp lại theo kĩ thuật "thu thập thêm dấu hiệu"

■ Giá trị CF dùng để hướng dẫn tìm kiếm

■ Giá trị CF dùng để chấm dứt trình tìm kiếm trình khơng

đáp ứng đích.

■ Các giả thuyết xếp theo CF

Việc áp dụng lí thuyết chắc vào tốn trợ giúp định việc phân tích liệu khơng xác tốn, đặt mức độ tin cậy sử dụng qui định việc thu thập liệu thực tế

CÁC BÀI TRÌNH BÀY TẠI H Ộ I THẢO KHOA HỌC, ĐẢNG TẠP CHÍ KHOA HỌC

Danh sách

■ Do Trung Tuan, End-users interface for practical decision support systems,

Vnu Journal of Science, Math Physics, T XVIII, N.4, 2002, p.44-52 ■ Đỗ Trung Tuấn, Lương Xuân Cương, Nguyễn Vãn Tảo, Nhúng trợ giúp

quyết định đa phương tiện vào hệ thống E-learning, Hội thảo quốc gia lần thứ VII Kỉ yếu “một số vấn đề chọn lọc công nghệ thông tin truyền thông”, 8/ 2004, tr 86- 90

■ Đỗ Trung Tuấn, Lương Xuân Cương, Hệ thống trợ giúp định đa phương tiện, Hội nghị Khoa học Khoa Toán Cơ Tin học, 10/ 2004

[ HỌC QUOC GIA HẢ NỘI

NAM NATIONAL UNIVERSITY, HANOI ISSN Ũ866 - 8612

KHO J O U R N A L

TO Á M A T H E M

VNU JOURNAL OF SCIENCE Mathematics - Physics T.XVIII, N04, 2002

END-USERS INTERFACE FOR

PRACTICAL DECISION SUPPORT SYSTEMS

Do T r u n g T u a n

Department o f Mathematics, Mechanics and Informatics College o f Science, V N U

A b stract Mode] of Decision support system is dear Some systems have been implemented for ccrtain purposes Although achieved remark results, in study domain problem of organization is influenced from results of others scicncc branches such as Data base Management System, Artificial Intelligent, Information Systems Then appropriate kernel archilccturc is ncccssary for practical applications in which the intcrfacc component plays an interactive adaptive role The paper aims al Ihc End- users Interface in such kernel architecture for constructing other support systems

K e y w o r d s I n te rfa c e , Decision s u p p o r t system , In fo rm a tio n S y stem , D a ta base M a n a g e m e n t S y stem

I Introduction

In f o r m a tio n Technology (C o m p u te r Science) h a s big in te rs e c tio n with, o th e r n a t u r a l a n d social sciences T hey find a lot of s y s te m s t h a t m a n ip u la t e d a t a a n d

realize m athem atical economic models for economic activities One such system is

D ecision S u p p o r t S y s te m (DSS) which is r e p r e s e n t e d u n d e r d iffere n t k inds In re c e n t y e a r s , a g ro u p decision s u p p o r t s y s te m is a p p r o p r ia te ap p ro a c h in d i s t r i b u t e d e n v i ro n m e n t, in w o rk in g a p p lic a tio n for m a n y u s e r s [2,4,5,7]

T h e e a r l i e r g e n e r a t i o n s of D SS a r e T r a n s a c tio n P ro c e s s in g S ystem , E xecutive In fo rm a tio n S y s te m A n o th e r defin itio n of DSS is M a n a g e m e n t S u p p o r t S ystem s T he D SS a n d E x p e r t S y s te m could b u ild a n effective sy ste m in w hich th e m a c h in e proposes a s o lu tio n a n d a l t e r n a t i v e s for decision m a k in g of m a n a g e r s [7]

C e r t a i n a p p l ic a t io n d o m a in s of DSS a r e as follows (i) m a n a g e m e n t science; (ii)

Information system; a n d (iii) in t e r a c t iv e sy stem , e n d u s e r s in te rfa c e In ap p lic a tio n

s y s te m s , t h e p ro b le m is u n s t r u c t u r e d a n d s e m i- s tr u c tu r e d , i.e a t l e a s t one p h a s e a m o n g all p h a s e s of t h e p ro b le m is n o t p ro g m m e d I n fact it is n o t possible to h a v e e n o u g h in f o r m a tio n , c o m p lete in fo rm a tio n , exact in fo rm a tio n T h e n u s in g a s u p p o r t s y s te m is a c t u a l i n t e r e s t i n g a n d end-users interface p la y s a n i m p o r t a n t role in s u c h s y ste m s

II P r i n c i p a l M o d u le s o f G e n e r a l a r c h i t e c t u r e

P r o m t h e e n d u s e r s to t h e m e ta - b a s e of t h e ir c o m p u te rs e x ist some m odules (i) In te rfa c e ; (ii) L i b r a r y of models; (iii) M a n a g e m e n t s y ste m t h a t m a n a g e d a t a a n d models; a n d (iv) M e ta -b a s e

iscr in te rfa c e f o r p r a c t i c a l d e cisio n s u p p o r t system s 45

ILL Interface m a n -m ach in e

For our opinion, the interactive end users interface is the most im p o r ta n t

se of its effectiveness on whole system In this year, a multimedia interface is

lie A multimodal approach will be developed at n e x t g e n e r a tio n of softw are,

rallel, an oral interface is better, but it requires special equipments of sound ising Although there are many kinds of 4th generation language, the ace command-response is appreciate in actual systems

ỈI.2 L ibrary o f m odels

Models s u c h as economic models, mathematical economic models a r e stored in

ase for being ca lle d w h e n needed G e n e lly th e y a r e r o u tin e s which

pond to m odels of d a t a processing T h e s y stem m a n a g e th e m by th e ir

fier and param eters Information exchanged may be p r e s e n te d under

ges betw ee n s y s te m m odules W ith s u c h design, u s e r s c a n add/ d e lete/ u p d a te nodels or a p a r t of th e m

[n the DSS models p la y a role of a n a l t e r n a t i v e m e th o d of d a t a p rocessing t h a t

t the interface to p r e s e n t a n o th e r a v a ila b le solution E m b e d d in g t h e lib rary

Management S y s te m is h a r d for desig n ers P ro b le m s co n c e rn in g t h e models

3 were found in [1,4,7],

Users

Figure 1. A g eneral a rc h ite c tu re of DSS

1.3 M eta-base

formally a data base is build for at least q u a n t i t a t i v e m a n ip u la t io n By the

ase, t h e s u p p o r t systems c an re a liz e q u a l ita t iv e , b u t m o re difficult a n d no a rent H ow ever u s i n g r u le s a n d facts a r e r e a d y o n r e c c n t system A idge b ase is necessary for a c c u m u la tin g a n d m a n i p u l a t i n g e x p e rt's advise On base management system i t is ab le to e x t e n t d a t a to k n o w led g e A speudo- •nal Model could be p ro p o s e d a c tu a lly a n d f u r t h e r a n O b je c t-o rie n te d Model

4 6 D o T ru n g T u a n 11.4 M a n a g e m e n t s y s te m

B eside t h e f u n c tio n of d a t a m a n ip u la t io n (input/ r e tr ie v e / u p d a t e / prin t) the M a n a g e m e n t S y s te m m u s t be developed to m otor engine W h e re a s th e sy ste m is not a n E x p e r t S y s te m , a m e c h a n is m of r u le / fa c t m a n ip u la t io n is d e m a n d e d Control on m odels is r e s p o n s ib le to m e ss a g e m a n ip u la tio n

/7.5 P r o p o s a l o f a k e r n e l a r c h ite c tu r e

A fte r som e r e m a r k s a b o u t DSS a n d its co m ponents, a f te r c e r t a in r e s u lt s of

Turban from [7], of S p r a g u e e t al from [2,3], we p rc^ o se d a k e rn e l a rc h i te c t u r e for

a p c tic a l D SS I n o r d e r to im p le m e n t su ch a rc h ite c tu re , th e m odules a re w ritte n s e p a r a te ly T hey ex c h a n g e in fo rm a tio n by m essages P r o g r a m m in g la n g u a g e is e ith e r c la n g u a g e or A ssem b ly for professional p ro g m m e rs F u r th e r m o r e c e rta in tools p e r m i t t h e u s e r s to cu sto m ize th e in te rf a c e an d sp lit th e big problem into s m a lle r ones

C o n c e rn in g t h e e n d u s e r interface, t h e k e r n e l a r c h i te c t u r e com posed of e ith e r

the end users interface a n d the m anagem ent system or th e only m anagem ent system

T he l a t e r a p p ro a c h a t t e m p t s a com plete in te r fa c e w ith d iffe re n t k in d s of com m and la n g u a g e s In t h i s p a r a g r a p h , t h e K ernel A r c h ite c tu re in d ic a te s th e M a n a g e m e n t System It is a a c c e le r a te d D a ta b a s e M a n a g e m e n t S y s te m b a s e d on R elatio n al Model

F u n c tio n s of d a t a m a n ip u la t io n a r e d iscussed I t is n o t new idea :

1 E n t r y d a t a by d a t a file, forms from sc re e n or seco n d ary memory I n t e r a c t i v e m ode is u sed The u s e rs p r e s e n t tlic ir q u e s tio n u n d e r form of SQL c o m m a n d

2 Retrieve by criteria on attributes of entities AND qualification norm is

u s e d for q u e s tio n s

3 U p d a t e d a t a : in s e r tin g , deletin g record a n d m odifying d a t a item These a c tio n s a r e p o p u la r in ta b le s of R e la tio n a l Model

4 C h a n g e d a t a s t r u c t u r e : i n s e r t in g / d e le tin g a t t r i b u t e s of r e la tio n a l table a n d e x t e n t u s e r 's view

Other problem h a v i n g to solve is one h a n d k n o w led g e r e p r e s e n t a t i o n and

o th e r h a n d m odel m a n a g e m e n t T h e l a t e r is s a tis fie d w ith a s s is ta n c e of message m a n a g e m e n t A m e s s a g e h e a d e r, n a m e of r o u tin e , p a r a m e t e r s a r e e lem en ts of the m essage

End-user in te rfa c e fo r p r a c t i c a l d ec isio n s u p p o r t system s 47

Knowledge noted here is rule Because of the capacity of management system

in rule/ fact m a n ip u la t in g , r u l e s a r e sim ple a n d r e l a t e d to c e r t a in dom ains A relational ta b le for r u le s h a s tw o colum ns ( a ttr ib u te s ) : IF p a r t a n d T H E N p a r t The end users co n sid e r t h e s e r u le s as records (n-tuples) of r e la tio n a l ta b le It depends on the t r e a t m e n t w ay to fire t h e ru le s T he IF cla u se is c o n s id e re d c r it e r ia in which system s t a t u s c a n be sa tisfie d A sim p le form is as q u a lifie r in u s e r's question The THEN c la u se is v a rio u s : d e t e r m in i n g v a ria b le v alu e, ex itin g to call routine,

changing system status A appropriate strategy to control rules is necessary since

the system n e e d s a n e n o u g h s tr a t e g y r a t h e r t h a n co m p lete one A sim ple u s in g of the back ch aining, fo rw a rd c h a i n in g te c h n iq u e s in e x p e rt s y s te m is b e tte r

III E n d - u s e rs i n t e r f a c e

For a m u lti-p u rp o s e s p c tic a l DSS, we p roposed t h e a r c h i te c t u r e p re s e n te d in previous p a r a g r a p h A n e n d u s e r in te rf a c e is w orth m o st i n t e r e s t e d by following

reasons :

Allowing n o n - in f o r m a tic ia n s to access to t h e s u p p o r t s y stem s;

In tr o d u c in g a d v a n c e d technologies, especially m u l tim e d ia a n d m u ltim o d al tools;

In d e p e n d e n c ie s in D SS, in d e s p ite of t h e in te rfa c e m o d u le is in/ o ut th e m a n a g e m e n t s y s te m of DSS

III.l I n t e r f a c e m a n a g e m e n t s y s te m s

An in d e p e d e n t m o d u le w ith t h e fu n c tio n as “I n te r f a c e M a n a g e m e n t S y s te m ” is useful in ap p lic a tio n s w ith d y n a m ic d a t a w h e re in te rf a c e b u ild e rs fail, a re really usable for e n d -u s e r s T h is r e m a r k is s a m e t h e co nclusion in th e DSS In terfa ces Meeting o rganized a t J u n e 13, 2001 [3] S u ch m o d u le com posed some com ponents for

F u n c tio n a l p ro cesses, w ith i n t h e DSS c a p a b ilitie s / c o n s tr a i n ts ;

T r a n s a c tio n a l in t e r f a c e fo rm a ts, with, e m p h a s i s o n balan ce-affec tin g t r a n s a c tio n s ; a n d

D a ta to be e x c h a n g e d , in o rd e r to e n s u r e specific d a t a e l e m e n t v a lu e s w ere m d hningful to b o th DSS a n d t h e co m p o n e n ts a s s e t m a n a g e m e n t system F u r th e r m o re t h e in t e r f a c e m odule is re s p o n s ib le for m e th o d s , tools, a n d techniques for d e v e lo p in g t h e o v e rt u s e r in te rfa c e of a DSS; m a n a g in g linguistic, p resen ta tio n , a n d u s e r k n o w led g e in a DSS; D SS h e lp facilities; co o rd in a tin g a

4 8 D o T ru n g T u a n

• M

Users

i _ ._ j k _ _

I □ Functional processes ! □ Transactional interface formats I □ Data exchange

:

D S S M a n a g e m e n t S y s t e m ( g e n e r a l d a t a m a n a g e m e n t )

Figure 3. Interfa ce m a n a g e m e n t system in DSS architectu re

III.2 S o m e a s p e c ts o f D S S ’s in te r fa c e

For developing t h e in te rfa c e m a n a g e m e n t system , we proposed some aspects of th e sy ste m t h a t will be respected C e rta in aspects were found from S a u te r in [2,6],

1 Portable: interface code should be portable, i.e there should be a way to compile t h e s a m e code for d iffe re n t h o s t s y s te m s such t h a t d iffe re n t look an d feels of d iffe re n t p la tf o r m s c a n be s u p p o rte d ;

2 M a tc h in g the needs o f users: for com m ercial app licatio n , it is m ost i m p o r t a n t to exactly m a t c h t h e look a n d feel a n d to exploit t h e m ost re c e n t fe a tu re s of th e h o s t s y s te m A n o t h e r d im e n s io n to be co n s id e re d is t h e way, in te rfa c e s a re specified: w ith (i) d ir e c t- m a n ip u la t iv e in te rfa c e b u ild e rs or w ith (ii) la n g u a g e s t h a t s u p p o r t h igh-level p r o g r a m m i n g a b s tra c tio n s S a u t e r [6] re fe re n c e d to th e re s e a rc h a r e a of u s e r in t e r f a c e m a n a g e m e n t s y s te m s in a lot of d iffe re n t s y stem s a n d a p p ro a c h e s, s u c h as of F oley et al or of M yers

3 Custom ize facilities', t h e facilities a r e n a m e d “Interactive In terfa ce B u ild e r s ” I t s e e m s t h a t t h e facilities w ere t h e b e s t w ay to c o n s tru c t th e DSS in te rf a c e by i n t e r a c t i v e g r a p h ic a l m a n n e r or by g r a p h ic a l proto ty p es D e ta ile d in c o n s tr u c t in g a D S S in te r f a c e , i t m u s t focus on:

Libraries for s t a n d a r d i z e d dialog objects like b u tto n s , list-g ad g ets, text- g a d g e ts , g a u g e s t h a t c a n be in t e r a c t iv e ly com posed in6Ìde a dialog w indow S im p le fo r m -b a s e d in te r fa c e s c a n be b u il t w ith m in im u m effort H ow ever, w h e n m o re flexibility is n eede d, t h e r e a r e some p roblem s w ith t h i s a p p ro a c h

G raphical objects allow s th e s y s te m d e s ig n e r lo bu ild (i) special "actions" a r e p r e d e f i n e d for g r a p h ic a l objects; (ii) actio n s a re re a liz e d as generic fu n c tio n s u s i n g of h o s t s y ste m s ; a n d (iii) a d d itio n a l specific actions c an be d e c la r e d a n d a p p licatio n -sp ecific m e th o d s c a n be w r i t t e n for p redefined a c tio n s T h e layout of th e ite m s in s id e a dialog w indow m u s t be a d a p te d

ị i I

Jndriiser in te rfa c e f o r p r a c ti c a l d e c isio n s u p p o r t system s 49

when th e w indow IS resize d U s e r in te r f a c e m a n a g e m e n t sy stem s m a n a g e pans la you t by i n s e r t i n g special p a n e s (layout m a n a g e r p an es) into the pane hierarchy.

Interface d e v e lo p m e n t involves m ore t h a n in te r f a c e b u ild e rs c u rre n tly support P ro g m m in g is still re q u ir e d for serio u s ap p licatio n s

Figure 4. Som e aspects concerning to constructing a DSS interface

Tools for M odel-based Interface : M odel-based in te rfa c e tools supply explicit m odels of h o w 'a n in te rfa c e sh o u ld look a n d behave C e r t a in aspect concerning (i) A p p lic a tio n s e m a n tic s : objects a n d o p e tio n s of t h e dom ain of discourse; (ii) P r e s e n t a t i o n te m p la te s : v is u a l a p p e a r a n c e of a n interface defined by w id g e ts (line, icon, text, m e n u , b u tt o n , colum n, row, table, graph); (iii) B ehav io r: i n p u t g e s tu r e s to be a p p lie d to p r e s e n t e d objects for specialized i n t e r a c t i o n styles; (iv) D ialog seq u en cin g : o r d e rin g c o n s tra in ts for c o m m an d s; a n d (v) A ction side-effects: a c tio n s ex ec u ted au to m a tic a lly after a c o m m a n d (e.g m a k in g a new object th e " c u rre n t" object) D esigners p re p a re k n o w led g e for t h e fu n ctio n s s uch as (i) to model a t t r i b u t e s of

graphical objects; (ii) possib le actio n s d efin e d o n th e m O ne goal of th e

model is to u s e explicit m odels to m a p low-level u s e r g e s tu r e s onto high- level s e m a n t ic s em bo d ied in t h e d e sig n models a n d to g e n e r a te a u to m a te d (and a n i m a te d ) h elp facilities

Using abstract facilities'. A b s tr a c tio n s u s e d to m odel a p p lic a tio n s and in terfaces b e in g in tr o d u c e d by v a rio u s u s e r in t e r f a c e m a n a g e m e n t s y stem s are q u ite s im ila r H ow ever, th e y differ in t h e i r c o n c re te e n v iro n m e n t

III.3 I n t e l l i g e n t U ser I n te r fa c e s

The area of i n t e l l i g e n t u s e r in t e r f a c e s covers a v a r ie ty of topics concerned

the application of A rtific ia l In te llig e n c e a n d k n o w le d g e -b a s e d te c h n iq u e s to

50 D o T ru n g T u a n

U s e r r e q u i r e m e n t s

e = d

M e ta b a s e I

i t

(c o n s tr a in ts )

r e q u i r e m e n t

m a n i p u l a t i o n W h at -l f

P r o g r a m e d m o d u n U s e r m o d e l l i n g ( c o n c e r n i n g u s a r m o d e l , p s y c h o l o g y m o d a l , c o g n i t i v e m o d e l .)

Figure 5. Solution for Intelligent u s e r interface

T h e d e s ig n of effective a n d efficient H u m a n -c o m p u te r In terfa ces becomes ever

m ore c ritic a l to o v erall s y s te m p erform ance A d v an ced ap p licatio n s are

c h a r a c te r i z e d by la rg e a m o u n ts of in fo rm a tio n to be conveyed an d understood, com plex t a s k s tr u c t u r e s , re a l- tim e p erfo rm a n c e c h a c te ris tic s , an d in c o rp o tio n of a u to n o m o u s or s e m ia u to n o m o u s ag e n ts T he r e q u ir e m e n t s im posed by H um an - c o m p u te r I n t e r a c t i o n w ith su ch s y ste m s excced th e cap a b ilitie s of conventional in te rfa c e s w hich o fte n fail to refle ct t h e s e m a n tic s of its u s e rs ' t a s k s a n d problem d o m a in pro p erly I n te l l i g e n t u s e r in te rfa c e s aim to cope w ith th e s e serious sem an tic p ro b lem s a n d h e lp u s e r s to access in fo rm a tio n or solve complex t a s k s by being s e n s itiv e to a u s e r 's kn o w led g e, m isconceptions, goals, a n d p lans

A b e g in n in g v e r s io n of in te llig e n t in te rfa c e is p r o g r a m m e d module, b u t la te r v e rs io n s c a n a d a p t t h e u s e r s need, t h e n propose a n a p p r o p r ia te solu tio n b a s e d on k n o w led g e in t h e m e t a b a s e a n d u s e r info rm atio n

III.4 U ser m o d e l i n g

Actual information User requirements (constraints)

4

n informatician T e c h n iq u e fo r

a c q u is itio n

¥

U s e r m o d ellin g

<=■

Meta base

Figure 6. A c q u is itio n of u s e r r e q u i r e m e n t for u s e r m odeling

F o r u s e r o r i e n t e d a p p r o a c h in d e s ig n in g D S S ’s in te rfa c e , a n u s e r m odeling I S a

Ịruser in terface f o r p r a c t i c a l d e c isio n s u p p o r t system s

51

.faction requires th e u se of an exp licit model of the u ser, i.e., the knowledge

ttt the user m u s t be explicitly r e p r e s e n t e d a n d m odifiable, a n d t h e system h a s to tain mechanisms to exploit th i s explicit in fo r m a tio n to a d a p t its b eh a v io u r to

QẼC users dynam ically A user model IS a knowledge source which contains

(licit assum ptions on all a s p e c ts of tỉi6 u s e r t h a t m ay b s r e le v a n t for the

laviour of the system

in.5 P r o p o s a l o f E n d -u s e r s in te r f a c e

For our e x p e rim e n ts , following p ro c e d u re is acceptable :

Procedure fo r c o n s t r u c t in g a n E n d -u s e r s in te r fa c e in t h e p r a c tic a l D SS

The procedure im p lic a te s t h e existen ce of D a ta M a n a g e m e n t S y s te m in which

ta and knowledge is m anipulaed.

Step A n a ly s in g t h e u s e r s re q u ir e m e n t s - P rep arin g tools for s u rv e y s to u s ers;

• Acquisition of u se r s’ needs;

- Analysing t h e r e q u i r e m e n t s Step D esig n in g E n d - u s e r s in te r fa c e

- Using “I n te r a c ti v e I n te r f a c e B u ild e rs ”, n o rm a lly g p h ic a l a n d in te c tiv e

tools;

- Proposal of E n d - u s e r s in terface;

Evaluation.

Step T r a n s f e r i n g t h e I n te r f a c e Specification to D a t a M a n a g e m e n t S ystem - C o-ordinating t h e in t e r f a c e specification to th e D a t a M a n a g e m e n t System ; - E v a lu a tio n a n d in t e r f a c e tu n n i n g

Step Access to t h e D a t a M a n a g e m e n t S y s te m ( r e q u e s ts from E n d -u sers

ierface to the K ernel system )

Step F in a l e v a l u a ti o n (For ac c e p tin g t h e s o lu tio n of E n d - u s e r s interface)

• Conclusion re m a r k

For s e m i - s t r u c tu r e / n o n - s t r u c t u r e a p p lic a tio n , D SS is p re fe re d In th e first irnational co n feren c e on D SS o r g a n iz e d 1984 in P a ris , e n d u s e r in te rfa c e was termined as a n i m p o r t a n t c o m p o n e n t in D SS a r c h i te c t u r e

52 D o T ru n g T u a n p ro p o sed in t h i s p a p e r is j u s t p rin c ip a l fram e, m u s t be d etaile d for concrete app licatio n

I n fa c t a b e a u t if u l a rc h i te c t u r e is good for presenting, b u t s m a ll sim ple im p le m e n ta t io n is accep tab le, especially for lower level of in d u s tria liz a tio n A DSS c an be b a s e d on s p r e a d s h e e t as LO TU S 123 a n d m eets u s e r's need A lth o u g h in o rd e r to develop a b ig g e r system , a k e rn e l proposition is in te re s tin g

REFERENCES

1 B ia n c h i- B e rtk o u z e N., A n in te c tiv e e n v iro n m e n t for k a n s e i d a t a m ining, nd

intcnational workshop on m ultim edia data m ining, A u g u s t 26th 2001, S an fra n c isc o , CA, USA, p 58-67

2 B ro b s t S., R a r e y J , Five s ta g e s of d a t a w are h o u s e decision s u p p o rt evolution,

T eranda m agazine, S p rin g , N CR corporation, 2001

3 Reid, c , D ecision s u p p o r t s y stem s, h ttp :/ /Lvww.elsevier.com/inca/publication,

2000.

4 S p g u e , R H , Decision Support System, p u ttin g theory into practice, Ed

P r e n ti c e H a ll, 1989

5 S p r a g u e H., C a r ls o n E D., B u ild in g Effective Decision Support Systems

Englew ood C liffs, N J ,P re n tic e - H a ll, Inc.: 1982

6 S a u t e r , V L., Decision support systems, C h a p t e r : u s e r s in te rfa c e com ponents D S S lin k s , h ttp : / /u m s l.e d u , 1999

7 T u r b a n , E., Decision support systems and Expert systems, th ed., Ed

H ội thào quổc g ia lần th ú VII Chu dê : G iảo dục diện tứ (E-learning)

D N ă n g IS -20/S/:00<

Nhúng Trợ giúp định đa phương tiện vào hệ thống E_learning

Đ o Trung T uân , L ơn g X uân C n g3, N gu yễn Vàn T o4

T ó m tắt:

T rư c n h ữ n g th a y đ ô i v ê k h u yn h h n g ứ n g d ụ n g củ a c c h ệ th ố n g tr ợ g iú p q u y ế t địn h m ô i trư n g đ a p h n g tiện , đ é ứ n g d ụ n g c ó n g n g h ệ tr o n g h ọ c d y đ iện từ, c ằ n th iế t có h ệ th ố n g p h ù h ợp \ v a s d ụ n g đ ợ c đ a p h n g tiện vừ a tíc h h ợ p c c k h ả n ă n g q u yết định B i b o ncu kiếrt tn ìc h ệ th ố n g ch o p h é p n h ú n g c ó n g n g h ệ q u y é l đ ịn h đ a p h n g tiện o h ệ th ố n g E -le a r n in g

ABSTRACT

ỉn d e s p i te o f c h a n g in g o f d ir e c tio n in d e c is io n s u p p o r t s y s te m s a n d its m u ltim e d ia a p p lic a tio n th e ^ p r o c e s s o f tr a in in g OH e le c tr o n ic m a t e r i a l n e e d s ail a p p r o p r ia te k in d o f s y s te m s a llo w in g 10 b rin g into p l a y m u ltim e d ia a n d to in te g r a te d e c is io n m a k in g The a r tic le a im s a t a s y s te m a r c h ite c tu r e 10 e m b e d d e c is io n m a k in g te c h n o lo g y a n d m u ltim e d ia in to E -le a r n in g s y s te m s '

Từkhoá

E-!eaming trợ giúp định, đa phương tiện Tông quan

Các công nghệ cho phép thực dạy vả học với trợ giúp cùa điện tử, tin học, viễn thơng ke [5,6, 7,8] :

1 Học với giáng ghi sail trèn phương tiện điện từ bàng từ, đĩa từ, đĩa CD ; ncưịi dùng khơng thiết ưà lời học Theo loại học tập này, nsười dùng có the học bất ki then gian nào; ngược lại, cũne không bị thúc bách việc học;

2 H ọ c vớ i h ệ t h ố n g c h o p h é p t c m e tác n g i h ọ c m y s d ụ n c đ a p h n g t i ện vá n g i d u n g cần phàn hồi kết học tập Một số hệ thống cho phcp học tập với (i) mơ hình sư phạm; (ii) mỏ hình ncười học, tuỳ theo trinh độ khả tiếp thu người học; (ìii) mỏ hình giáo viên, cho phép lựa chọn giáo viên thích họp với dt học mịn học; (ìv) mơ hinh học tạo nên hệ t h ố n g h ọ c t h ô n e m i n h T h ô n g t i n p h ả n hổi v ề vi ệc học n g i d ù n g cán đ ợ c x li đê v i ệ c học có'hiệu Mức độ thấp cùa loại hình phần mềm thực trẽn máy tinh đơn: mức cao trang tin INTRANET/ INTERNET;

3 H ọ c t r o n g m ộ t h ệ t h ố n g t í ch h ợ p n h i ề u c h ứ c n ă n g n h (2j , có (i) h ệ q u a n trị tri t hức học: (li) hệ quàn trị neưòi học Việc đánh giá kết quà học tặp thiết vả tác động trớ lại trinh học n g i d ù n g V i ệ c p h â n t í ch, t h i ế t k c , X2V d ự n g hệ t h õ n g n h u v ậ y n é n t u â n t h e o c h u n đẽ tiện ph t tricn

Với ba loại hình học lập, đa phưcnm tiện có tác dụng tạo giao diện người dùng thán thiện V2 phar náo nâng cao hiệu dạy học Bài báo quan tâm đôn việc (i) đánh giá điém cho ngươ: học đc chinh lí mức độ dạy; (ii) chất lưọnc việc học dạy hệ thõng vừa nêu

về hệ thống trợ giúp quyct định : chục năm qua, nghiên cứu vả ứng dụng vé hệ thong trợ gl'jp định (DSS Decision Suppon Systems) không đánh giá cao Dựa theo kết báo cáo

2 T rườn g Đ i h ọ c K h o a học T ự n h ic n Đ ại h ọ c Q u ố c gia H nội

’ T rư n g s ĩ q u a n T h ố n g lun N T n g ' Đại h ọ c T h i n g u ỵ í n

-86-Hội tháo quắc gia lần th ứ v u Chủ đề : G iáo due diên lử (E -lca rn in rì nA A,ĩ •'

— - - — --~~S!lijJjỊ-20/8/2004 Hội n g h ị l ớn t r ê n t hế g i i v ề l ĩ nh v ự c D S S v c h t l ợ n g t r ợ g i ú p t r o n g t h ; a; * • DSS c c n c t i ê n t i ến, n g i ta [ ] x e m xé t lại (i) đ ị n h n g h ĩ a D S S v a (ii) lí Ià đạt n h n h i ê u n g i n g h i ê n c ứ u m o n g đợi a s c " a Đôi với E - l e a m i n g , D S S đ ợ c n h i n n h ậ n nl ụr h ệ t h ố n g c ó c c đ ặ c đ i ể m s a u (i) ti ện lợi tr •• • • d ữ liệu đ ị n h t í n h T r o n g k h i c c h ệ t h ố n g tin h ọ c x ứ lí d ữ l i ệ u t h e o t h u ậ t t ốn tất d ^ d - r xác, t h u ậ n t i ệ n v i d ữ li ệu đ ị n h l ợ n g , thi D S S l u n c ó vai t r ò c ù a n g i q u y ế t đ ' h ' h với việc x lí c c d ữ l i ệ u k h ô n g c h ắ c c h ắ n , t h ò n g tin t h i ế u vá đ i n h ti nh; (ii) c h o p h é p d u y 1" ' T dạy-học tr ực t u y ê n ; t h ô n g t h n g g i a o d i ệ n n g i d u n g c ù a D S S c h o p h é p t r ao đổi t ươn g t a c ^ đ ặ theo câu hòi W H A T - I F , c h o p h é p t i nh c h i n h m ứ c dộ k h ó c ù a b i h ọ c c u hói qua ph a n h ‘C người học

t ề ù

Người học

Cơ chế trợ giúp quyếl đinh học

V

2 Kiểm tra phòng ván

\

Ngưòi hoc Đề xuấl chình li qu3

Irinh học Iheo kết q u

kiểm Ira, phóng vãn

4 tiếp tuc hoc

VĨI mức d ó đ ã

thay đổi

V

Hệ thong E-learning

Hinh C h i n h lí m ứ c đ ộ h ọ c

về vai trò c ủ a đ a p h n g t i ệ n t r o n s h ệ t h ố n g E - l e a m i n g : giai đ o n tạo bà i gi ng, tr ục tiếp h a y gi án liếp, siai đ o n t h ê h i ệ n bà i học t r ên t r a n g ti n c ò n g c ộ n g h a y t r ê n C D cá nhâ n cần đ ế n (i) v i n bản; (li) h ì n h tĩ nh; ( i ii ) h ì n h đ ộ n s , v i d e o ; ( i v) â m t h a n h N g h i ê n c ứ u vê đ a p h n g tiện n g h i ê n cửu ve c ác loại d ữ l i ệ u nà y

n

hinh ành (hinh tĩnh)

= ! >

thể trẽn trang tin

video

x&w'Ph I—

— 1/

ám thanh, tiếng dộng, nhạc

Nhãn hệ thống E-learning

Ihế qua phấn mềm

thể hỉẻn trẽn CD cá nhán vân bàn

Hinh Đa p h n g t i ệ n g ắ n v ới h ệ t h ố n g E - l c a m i n g

II DSS đ a p h i i g t i ệ n t r o n g h ệ t h ố n g E - l e a r n i n g í Trong DSS, g i a o d i ệ n n g i d ù n g , đ ặ c bi ệ t g i a o d i ệ n đ a p h n g t i ện CO y m n g t r u y ề n đền 60% giá t h n h D S S [1 ] H ệ t h ố n g t h ô n g tin d ầ n đ ầ n đ ợ c t í c h h ợ p t r o n g họ t i °n thòng g i a o t i ếp c o n n g i với h ệ t h ố n g t i n h ọ c c n g t h â y x u â t h i ệ n k h i a c i ^ a P h u ứ n ứ n g k ì n k t L i ' w r » - ' _ » _ I _ l_ A A A i ĩ - ^ c c t r n n r ì n r n m í CT1 *

Hội thào quóc g ia lần thứ VII Chủ đé : G iáo due điện tù (E -lcam ing)

Đ N ă n g 18-20/8/2004

họ c , c ũ n g n h x lí t h ô n g t i n p h ậ n h ó i t p h í a n g i d ù n g ; (iii) m ứ c đ ộ đ a d n g c ú a t h õ n g tin t ă n g C h í n h d o n h ữ n g lí d o n y m m ộ t t r o n g n h ữ n g giải p h p c h u y ể n h o D S S s ứ d ụ n g p h ả n tí ch t r ực t u y ế n ( O L A P O n l i n e A n a l y s i s t i c a l P r o c e s s i n g )

Vai tr ò c ù a D S S v đ a p h n g t i ệ n đ ô i vớ i E - l e a m i n g t r o n g n y c h i đ ề c ậ p (i) đ n h giá kế t q u h ọ c c ủ a n g i dùng;_ ( i i ) đáxứi g i c h ấ t l ợ n g d y v học

ẾẳÈao

Người học

căn vào thang điểm cùam ón học đối vối người học

cản vào kết quà cùa nhiếu

người học F>

Kếl học Đánh giá chấl lưọng

Nhu cáu chình lí việc day vá học Hệ Ihổng E-learning

NgƯòi học

G ia o diện đê phương tiện

Hi nh Hệ t h ố n g E - l e a m i n g v ới k h i t r ợ G Íúp q u y ẻ t đ ị n h

III Ki ế n t r ú c h ệ t h ố n e

Ph ầ n n y t ậ p t r u n g v o k h ố i t r ọ g i ú p q u y ế t đ ị n h , d ự kiến n h n c v o h ệ t h õ n g E - l e a m i n g K h n g c h ứ c n ă n e đ ề x u ấ t g ô m có :

1 T r ợ g i ú p q u y ế t đ ị n h , g m c c i h ế h i ệ n d ự a tr ẽn đa p h n g t i ện, c h o p h é p n g i q u a n lí học tập có c c h n h đ ộ n g p h ủ h ợ p N g o i c c b n e b i ể u b o c o, hệ t h ô n g đ a b i ê u đô d i d n g đ h o , t i ê n c h o v i ệ c q u y é l đ ị n h ;

W H A T - I F c h o p h é p n g i q u ả n li h ọ c tập đặ t cáu hỏi d n g " n ế u c h i n h lí thi ? ” , " n é u lựa c h ọ n c c c u hó i k i ể m tra thi k ế t q u t h u đ ợ c s a o ? ” ;

H ội thao qu ốc gia lằn thứ VI! Chủ (ù : G iảo due điện tù (E -leanùng) D N ă n g, 18-20/8/2004

Người học

Hệ thóng E-learning (quàn trị E-learning)

Q

Cơ sà liệu vé hoc vién

\ 7

Q

Cơ sỏ liệu vé mỏn hoc < >

- C.

„ t— \ 7

Thế

(giao diên đa phương tiện) WHAT-1F

Xừ li liệu đinh tinh

Khỏi trơ giúp quyếl đ;nh nhúng vảo hẻ thõng E-learning

Đ ẻ k í c h t h í c h h ọ c v i ê n , tạo h ú n g t h ú h ọ c t ậ p h ệ t heme đạ t h i ệ u q u ả c a o , m ứ c đ ộ k h ó c ù a hệ thònc; E - l e a m i n g c n p h ú h ợ p với n g i d ù n g C c c h ứ c n ă n g 1, 2, t ạo ê u ki ện đẻ xu â t p h n g n c h i n h li (i) m ú c độ h ọ c c h o h ọ c v i ê n , n g i d ù n g ; (ii) đ ị n h lại c â u k i ê m tra c ho p h ù h ợ p với q u t r i n h h ọ c t ậ p c ù a h ọ c vi ên

t o giàng cõng cụ Thể lại bái da phương tiện

hinh ành (hinh tĩnh) video àm thanh, tiếng động, nhạc

văn bàn tơ trinh chiếu (slide) Thể đa phương tiện

Hi n h M ộ t s ố thể h i ệ n đ a p h n g t i ệ n t r o n g k h ố i t r ợ g i ú p Hi n h M ộ t s ó t hẻ h i ệ n đ a p h n g t i ện t r o n g k h ỏ i t r ợ g i ú p

Hệ t h ố n g t h ô n g ti n đ a p h n g t i ện [4] l u ỏ n có n h ữ n g n h u c â u vỗ (i) tó c h ứ c t h ò n g tin đ a p h n g t i ện, t r o n g đ ó c ó v ấ n đ ề c hi s ố h o v c ấ u t r ú c d ữ li ệu đ a p h n g tiện; (i i) t i m k i c m t h o n g tin đ p h c mg tiện, t r o n g đ ó c ó t i m k i ế m đ ổi t ợ n g t n g tự t r ên b n g v i d e o , t ì m t r ê n t r a n g tin; (ill) men so n h u c a u

4- i l l * I « • 1 * I ' i n l - i n k - i o m o t \ i n f c n I r i p n t m r i n n e r

p h n g t i ệ n s d ụ n g t r o n g hệ t h ố n g K h í a c n h đ a p h n g t i ệ n t r o n g k i ê n t r ú c đ e x u a t tạp t r u n g v o (i) t ả n g k h ả n ă n g c ủ a i a o d i ệ n n g i d ù n g n h c c c ô n g n g h ệ đ a p h n g t i ẹn; (li) D S S t r o n g ki e n t r ue k h c h / c h ủ t r ên m n g t r u y ề n t h ò n g ; ( n i ) O L A P

IV K ế t l u ậ n

Bài b o đ ề x u ấ t m ộ t i c h ứ c n ă n g n h ú n g t r o n g h ệ t h ò n g E - l c a m i n g \ IC C c đ t t r en hẹ t h o n g cụ tne đòi h o i n h i ề u c ò n g s ứ c , đ ặ c b iệ t c a c lo i c â u h o i W H A T - I F T u y n h i c n v t q u a n h ữ n g k h ó khăn nà y, n g i q u ả n li h ệ t h ố n g h ọ c n h m y t í n h n h E - l e a m i n g SC l m hẹ t h o n g h i ẹ u q u a

T ài liệu t h a m k h ã o

[1] C a r l s s o n c T u r b a n E., I n t r o d u c t i o n D S S : D i r e c t i o n f or t he n e x t d e c a d c , D e c i s i o n S u p p o r t S y s t e m s , 33 ( 0 ) , p - 1

Hội thảo quổc g ia lần th ú VII Chu ãê : G iáo dục điện tử (E -icam ing) "■ ỉ>à N ă n g 18-20/8'2004

[2] S h i m J P et al , P a s t , p r e s e n t , a n d f u t ur e o f d e c i s i o n s u p p o r t t e c h n o l o g y , D e c i s i o n S u p p o r t S y s t e m s , 33 ( 0 ) , p I l l - 126

[3] L a r i c h e v o I., K o r t n e v , K o c h i n D Y u , D e c i s i o n s u p p o r t s y s t e m f o r c l a s s i f i c a t i o n o f f i nit e set o f m u l t i c r i t e r i a a l t e r n a t i v e s , D e c i s i o n S u p p o r t S y s t e m s , 33 ( 0 ) , p 13-21

[4] Z h u a n g Y et al , A p p l y i n g s e m a n t i c a s s c i a t i o n to s u p p o r t c o n t e n t - b a s e d v i d e o r e t r i e v a l , D e p t o f C o m p u t e r S c i e n c e , p R C h i n a , A r m y R e s e a r c h L a b o r a t o r y n D A A L - - - 0 , 0

[5] K o S , R o s s e n s , T e a c h i n g O n l i n e N X B H o u g h t o n , 0

[6] M ộ t s ổ t r a n g tin VC E - l c a m i n g , h t t p : / / \ v \ w / r h a s s o c i a t e s c o m , h t t p : / / w w w c l c a n m n g - s i t e c o n i ,

h t t p : / / w w w e d u t o o l s c o m

[7] S i m o n s o n M , et al., T e a c h i n g a n d L e a r n i n g at a D i s t a n c e - F o u n d a t i o n o f D i s t a n c e Ed u c a t i o n N X B P r e n t i c e H a l l , 0

CÁC LUẬN VĂN T Ố T N G H IỆP

Danh sách luận vãn tốt nghiệp đại học, cao học công nghệ thông tin tham

gia hoạt động đề tài

• Nhóm sinh viên TCI T I2, trường đại học Thăng long

Chuyên đề hệ thống trợ giúp định cõng tác đào tạo, 2003

• Vũ Văn Tới,

Làm liệu phục vụ trợ giúp định, Luận văn thạc sĩ cống nghệ thông tin, Trường Đại học khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà nội, 2000

• Lê Thị Yên

Hộ thống trợ giúp định đào tạo Luận vãn tốt nghiệp đại học công nghệ thông tin, trường đại học dân lập Đông đỏ, 2004

• Nguyễn Đức Phong

Hệ hỗ trợ định đào tạo Luận văn tốt nghiệp đại học ngành công nghệ thông tin, trường đại học dân lập Hải phịng, 2004

• Nguyễn Văn Đơng

Hệ thống trợ giúp định quản lí, huấn luyện quân khu Luận văn tốt nghiệp cao học công nghệ thông tin, Khoa công nghệ thông tin, Đại học công nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội, bảo vệ 2005

• Vũ Văn Nam

Hệ thống trợ giúp định hướng nghiệp sau đào tạo Luận văn tốt nghiệp cao học, công nghệ thông tin, Học viện Kĩ thuật quân sự, bảo 2005

3 - f y ỷ < ~'WA p?? A i**

• *’ — -.- V ' *'■**» s ^ i y u » à!JrgẫJ

Đ Ạ I H Ọ C Q U Ố C Gĩểv B À NO T

c, a

' ■, T -}’ *£■ Ị i V ; ; Ỉ V ip * ' t V i f f % -Ị 17 ? ■-■—? • : -l->

*" -uU i s t > ■•»•' ’;v»* -' ■* J _4- •* ^ “>5 *r ' ' *, I' '• • Í • —r ^ '.J ' I ; ;

VŨ VẦN TỜĨ

*\77 T*f

1 ị Í r -j •/ ì Ỉ ụ' jj

u

2S-M <ã \ Đ5

tfCTW

P T T •sjr •*F5C» $ > Sistị £5 r*v-i

v U p ỵ jV;

*

?S1 >n> /*??

I a ị

I l l !ãĐ ii iÊ.Ê* ivv

TT'n *-T 'f;

>:V< :! \ ■ s A Í \ *

LUM is s T&ẠC• s f ■ỈL-.Í0A HOCJ,

C S ffy flf ;NGANH CễNỠ NGBỆ TSỖNG T IN«

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRUỒNG ĐẠI HỌC DÂN LẬP HẢI PHÒNG

-oOo -HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH TRONG CÔNG TÁC ĐÀO TẠO

Đ ổ ÁN T Ố T N G H IỆP ĨÍÊ ĐẠI HỌC CH ÍN H QUY

Ngành: Công nghệ Ihông tin

Giáo viên hướng dẫn : PGS.TS Đõ Trung ỉ uán

Sinh viên Ihực : Nguyễn Đức Phong

M ã số sinh viên : 03777

Giáo viên hướng dần ĩ T B Ồ T R U N G T U Ẩ M Sinh viên thực ỉ L Ê T M Ị Y Ê N

Lớp : Ảố

k h o : »

T À I L IỆ U “H Ệ TH Ố N G TRỢ G IÚP Q U Y Ế T Đ ỊN H ” Giới thiệu tài liệu

Chương I Giới thiệu

■ Các hệ thống thơng tin quản lí

■ Hệ hỗ trợ xí nghiệp

■ Trí tuệ nhân tạo hệ chuyên gia

■ Tổng quan hệ thống hỗ trợ quản lý

■ Ra định hệ thống thông tin quản lý

■ Tổng quan Hệ hỗ trợ định

■ Các hệ hỗ trợ định

■ Các hệ thống hỗ trợ theo nhóm

■ Các hệ thống thơng tin khai thác

■ Tiến hố việc hỗ trợ định nhờ máy tính

■ Ra định, hệ thống, mơ hình

I Ra định

1.1 Ra định giải tốn 1.2 Qui trình

II Hệ thống

II Hiệu khả nãng hộ thống 11.2 hệ thống thơng tin

III Mỏ hình

III Lợi ích mơ hình 111.2 Mơ hình định IV Tổng quan mỏ hình hố q trình V Pha trí tuệ

V Tìm kiếm vấn đề V.2 Phân loại toán

V.3 Phân rã toán V.4 Vấn đề quyền sở hữu VI Giai đoạn thiết kế

VI Các thành phần mơ hình lượng hố VI.2 Nguyên tắc lựa chọn

VI.3 Các phương án thay

VI.4 Dự đoán kết phương án thay VI.5 Đo kết quả, hay mức độ đạt đích

VI.6 Kịch VII Các pha chọn lựa

VII Tiếp cận tìm kiếm

VII.2 Tiếp cận tìm kiếm may rủi mị

VIII Đánh giá: đa mục tiêu, phân tích nhạy cảm, "What_if" tìm kiếm mục tiêu VIII Đa mục tiêu

VIII.2 Phân tích nhạy cảm IX Hệ số thành công

X Cài đặt, thực

XI Những định hỗ trợ XI Hỗ trợ cho pha trí tuệ XI.2 Hỗ trợ cho pha thiết kế Chương II Tổng q u an DSS I Một thí dụ

1.1 Giới thiệu hoạt động công ty 1.2 Dữ liệu

1.3 DSS công ty II Giới thiệu DSS

II Định nghĩa DSS

11.2 Trao đổi III xác định DSS

III Định nghĩa Little 111.2 Các định nghĩa khác

111.3 Một định nghĩa DSS IV Các đặc tính khả DSS

IV Khả DSS

IV.2 Lợi ích DSS V Các thành phần DSS

VI Hệ quản lý liệu

VI Các thành phần hệ quản trị sở liệu VI.2 Cơ sở liệu

VI.3 Tổ chức liệu VI.4 Nhận xét

VI.5 Hộ quản trị sở liệu VI.7 Hỏi đáp dễ dàng

VI.8 Thư mục (từ điển) VII Hệ thống quản lý mơ hình

VII Cơ sở mơ hình

VII.2 Mơ hình hố ngơn ngữ VII.3 Hệ quản trị mơ hình (MBMS) VII.4 Thư mục mơ hình

VII.5 Khai thác mơ hình, cài đặt mệnh lệnh VIII Hệ thống tri thức

IX Hệ thống giao diện người dùng

IX Quản lý hệ thống hội thoại IX.2 Tiến trình đối thoại

X Người sử dụng

XI Phần mềm phần cứng DSS XI Mạng phân chia thời gian

XI.2 Mainframe, trạm làm việc, máy tính nhỏ cá nhân XI.3 DSS phân tán

XII Phân loại DSS hỗ trợ chúng XII DSS phụ với DSS cảm tính XII.2 Mức độ phi thủ tục

XII.3 Trợ giúp cá nhân, nhóm tổ chức XII.4 DSS cá nhân so với DSS nhóm

XII.5 Hệ thống có sẵn so với hệ thống cắt may XIV Các mức công nghệ

XIV DSS chuyên dụng, hay DSS ứng dụng XIV.2 Tạo sinh DSS, hay công nghệ DSS XIV.3 Công cụ DSS

XIV.4 Mối quan hệ mức XV Kết luận

Các ứng dụng DSS Kế hoạch tài ngân hàng: Ưng dụng

Ưng dụng Quyết định hỗ trợ cho tiện nghi người quản lý Ưng dụng Thí dụ hệ thống làm sẵn

C hương III Q uản trị liệu I Giới thiệu

II Nguồn, tài nguyên liệu III Thu thập liệu

IV Dịch vụ sờ liệu thương mại V Cơ sở liệu hệ quản trị sờ liệu

v l Phần mềm sở liệu V.2 Ngôn ngữ hướng vấn đề VI Các hệ thống hệ

VII Các cấu trúc sở liệu SQL VII Các sở liệu hệ hai VII.2 SQL

VIII Cơ sở liệu hướng đối tượng

IX Các ứng dụng sở liệu bảng tính X Hỗ trợ định xí nghiệp kho thơng tin

Khái niệm kho thông tin (IW) XI Kiến trúc khách/chủ

XII Phàn tích thể đa chiều XIII Truy nhập liệu

XIV Cơ sở liệu thông minh

Chương IV Mơ hình quản trị mơ hình

I Mơ hình DSS

II Các mơ hình tĩnh mơ hình động

III Xử lý chắn, không chắn, mạo hiểm IV Phân tích định với lựa chọn

IV Các bảng định IV.2 Các định IV.3 Đa mục đích

V Tối ưu hóa nhờ Qui hoạch tốn học v l Qui hoạch tốn học V.2 Quy hoạch tuyến tính V.3 Qui hoạch thuật ngữ VI Mô

VI Những đặc tính mơ VI.2 Những ưu điểm nhược mô VI.3 Phương pháp luận mô

VI.4 Các kiểu mơ

VI.5 Thí nghiệm mơ nhờ xác suất VII Lập trình Heuristic

VII Phương pháp luận phương pháp may rủi VII.2 Khi sử dụng Heuristics ?

VII.3 Những ưu điểm Heuristics VIII Các lưu đồ ảnh hưởng

IX Dự báo

IX Sử dụng dự báo

IX.2 Các mơ hình dự báo phương pháp IX.3 Một số mơ hình dự báo

X Các mơ hình khơng định lượng

XI Các ngơn ngữ mơ hình bảng tính XI Các bảng điện tử

XI.2 Ngơn ngữ mơ hình XII Mơ hình hóa nhiều chiều

XIII Các bảng tính điện tử trực quan XIV Mơ hình kế hoạch tài

XIV Định nghĩa tảng mơ hình kế hoạch XIV.2 DSS tài

XV Những mơ hình địng lượng có sẩn XVI Cấu trúc sờ mơ hình quản trị C hương V Kiên thict DSS

I Giới thiệu

II Các chiến lược phát triển III Quá trình phát triển DSS

IV Quá trình phát triển : vòng đời với mẫu IV Tiếp cận vòng đời phát triển hệ thống IV.2 Tiếp cận mẫu tiến hố

V DSS phát triển theo nhóm với DSS phát triển người dùng VI DSS nhóm phát triển

VII Tính tốn đầu cuối DSS người dùng tạo VII Tính tốn đầu cuối

VII.2 Ưu điểm, rủi ro DSS người dùng phát triển VII.3 Quá trình kiến thiết

VIII Các tạo sinh DSS

IX Chọn tạo sinh DSS công cụ phần mềm khác IX Lựa chọn phần mềm

IX.2 Quá trình lựa chọn tạo sinh DSS IX.3 Nối hệ thống với

DSS tổ chức khía cạnh tiên tiến

I Trường hợp thí dụ DSS quan quản lý Ai cập II Khái niệm DSS tổ chức

III Các kiến trúc ODSS III Quản trị trường hợp

III.2 Quan hệ ODSS với GDSS EIS

iV Kiến thiết ODSS

V Thí dụ hệ thống quàn trị quân lực VI Cài đặt ODSS

VI Các thành phán ODSS VI.2 ODSS

1 Cơ sở mơ hình Cơ sở liệu

3 Giao diện người dùng Dữ liệu

5 Tích hợp nối mạng

VII DSS thông minh (năng động, cộng sinh)

VII DSS nãng động

VII.2 Quản trị vấn đề VIII DSS tự tiến hoá

VIII Cấu trúc DSS tiến hóa VIII.2 Chức

IX Tạo ý tưởng sáng tạo

IX Các phần mềm tạo ý tưởng

IX Tạo ý tưởng GDSS X Phương hướng nghiên cứu DSS

x l Nghiên cứu sâu hon X.2 Hiện trạng DSS XI DSS tương lai

Chương V I Hệ thống trợ giúp định nhóm

I Thí dụ “Đội tãng cường chất lượng” 1.1 Bài toán

1.2 Giải pháp

II Ra định theo nhóm II Giới thiệu

11.2 Kĩ thuật nhóm danh nghĩa

11.3 Phươns pháp Delphi III Việc dùng Công nghệ Thông tin

III Các hệ thống trợ giúp nhóm 111.2 Groupware

111.3 Khung cảnh theo thời gian/ vị trí IV Về GDSS

IV Định nghĩa IV.2 Đặc tính

V Đích GDSS mức độ v l Đích GDSS

V.2 Mức độ : trợ giúp trình V.3 Mức độ : trợ giúp định V.4 Mức độ : trợ giúp thứ tự VI Công nghệ GDSS

VI Mô hĩnh chung GDSS VI.2 Phần cứng

VI.3 Phần mềm

VI.4 Con người thủ tục VII Phòng định

VIII Phẩn mềm GDSS VIII Giới thiệu VIII.2 Thí du

VIII.3 Truy nhập cơng cụ IX Tạo sinh tư tưởng

X Các hệ thống trợ giúp hoà giải

Chương V II Những kỹ thuật tích hợp hỗ trợ định

I Tích họp hộ thống gì? 1.1 Tiếp cận truy nhập

1.2 Client/Server môi trường Windows

1.3 Tích hợp sản phẩm vãn phịng 1.4 Các hệ thống nhúng

1.5 Tích hợp lỏng tích hợp chặt 1.6 Các hộ chuyên gia Chip II Lý cần đến việc tích hợp

III Mơ hình thơng minh quản trị mỏ hình III Vài nét quản trị mơ hình III.2 Các mơ hình định lượng IV Giao diện người - máy thơng minh

V Mơ hình tích hợp hệ chuyên gia hệ trợ giúp định v l Các hệ chuyên gia ngắn với thành phần DSS V.2 Thiết kế ES thành phần riêng biệt DSS V.3 Chia sẻ định

V.4 Tạo giải pháp lựa chọn v ố Tiếp cận thống

VI Tích hợp kỹ thuật hỗ trợ quản trị VIII Liên kết với hệ thống thông tin Khác IX Những vấn đề liên quan đến tích hợp X Những ví dụ hệ thống tích hợp

X Thí dụ chế tạo, sản xuất X.2 Tiếp thị

X.3 Kỹ sư

X.4 Các dịch vụ tài X.5 Kinh doanh mặt hàng X.6 Máy tính hệ

XI Tích hợp cơng cụ

XII Những điểm cùa phần

Chương V in hệ thống hỗ trợ quản lý tác nghiệp I Giới thiệu

II Thực thi: kinh nghiệm thành công thất bại II Thực thi

11.2 Đo độ thực thi thành công 11.3 Thực thi phần

11.4 Những thất bại thực thi III Những mổ hình thực thi

IV Những yếu tố kỹ thuật IV Độ phức tạp

IV.2 Thời gian đáp ứng hệ thống độ tin cậy IV.3 Những chức khơng thích nghi V Nhân tố hành vi

v l Những phong cánh định V.2 Vãn hoá tổ chức

V.3 Kì vọng tổ chức

V.4 Các sách tổ chức

VI Hiện tượng ỳ thay đổi cách quản lý VI Giới thiệu

VI.2 Vượt qua sức ỳ để thay đổi VII Các yếu tố trình

VII Hỗ trợ quản lí mức cao

VII.2 Quản lý phản hồi người dùng VII.3 yếu tố sách

VII.4 Độ dài thời gian sử dụng máy tính MSS VIII Vấn đề người dùng huấn luyện

VIII Vấn đổ người dùng

VIII.2 Mối quan hệ với phận trách nhiệm hệ thống thõng tin VIII.3 Mục đích, kế hoạch, truyền thơng

VIII.4 Lựa chọn dự án IX Những nhân tố tổ chức

IX Nãng lực (các kỹ năng) tổ chức nhóm AI

IX.2 Giá trị nguyên tắc

IX.3 Các giải pháp tài nguyên thích hợp IX.4 Các nhân tố tổ chức khác

X Môi trường bên

XI Những nhân tố liên quan đến dự án

XI Những khả từ hệ thống cụ thể XI.2 Phân tích quan hệ vốn - lãi

XI.3 Quản lý dự án XI.4 Có khả cấp vốn XI.5 Thời gian ưu XII Đánh giá

XIII Các chiến lược thực thi

XIII Các chiến lược thực thi cho DSS XIII.2 Thực thi hệ chuyên gia

PHẦN MỂM TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH CÁC TRANG MÀN HÌNH GIAO DIỆN

D ự l i ù l 1/3V 20Ứ ị 1 :3 AM 'I *IỰH j t A r * L p h i n ^ b ĩ l { Q S U i t || ị Ị ỊỊ ị C JJ ‘J ị Ị 1] B ] D o c r * n i M ic iotc flW o«4 ^ Q u i r t y t r h v w M c rotoít ll T»ợ p ú p cỊ V f ế t đ | n h .

Ồ* H ệ I h n g ị C t d k$u Ĩ l m k i ẻ m / T h ổ n g k é BĂOCẤO C n g c ụ

R a k > ú

II

ĩ ó n g h ọ p

1 < I , , Ị

ú n h v i é n V o m ô n \x/c T h é h ^ n đ ^ m Ị T im kiém r h o d K h o h ọ c ứ p ! ' S I N H ' M ô n h ọ c T I N V E C S D A O T A O

-

-K h o a Đ iể m K h o é h ọ c Lérp h ọ c

( c o n g m ỷ m ị K c tr» g n g h e ịL a p l i n h m a n g "3

CSMoữnJjj| Danh s i c h n h ip l C Í p n h i t d l H u I C ic h o d ộ n g khác I

h è m »W i v»én m i v ả o c « d ữ T h ị n g t n CÁ n h ả n

H ọ : l é n :

N g y tin h : Nam r

O ia c h í : Q u è q u n :

L đ i n g v i è n c hoẶ c đ o ỉ n v iê n c Ngiykéỉo*) c

I h ỏ i t g I n ' t i p a ố i n h ■■■' “ • " !

H g v ố lẽ n b ổ H ọ v l ê n p

N j j » ế n y » * í p ị 1

C h ứ c V\I C h ứ c V\I

Nơ> lim Ytệc Ị M ƠI lãm v iệ c Ị

£hAc nr\Ặn 1^01

w M»ỹp ' I 'm-1 đ in h d ù o I JO Ị lh ó t iQ Im VC ÍBƠO h o c )

& % H ệ M r ọ C o n ) da H u TTmỊgểm/Tróngkẻ Bio d o C ingcv

Ị Ĩ I Ở v i chương trinh vể linh viên Vổ mồn học ĩ hể h^n điểm T lm k £ n K h o ỏ J ^ h o h ọ c l6 p R« w*5i

CÁC THỔNG TIN VỂ MÔN HỌC Mồn học Ị P h in m n h^c ị D in h M c h cềe m ổ n h ọc th * o k ỹ ị

ĩ én môn h ọc: S ố đ n VI h ọ c t n r é i :

NKtomóri £‘>a tì^bỗ

C ếc m ô n h ọ c cỏ tro n g c h o n g trtn h

M ô T e n S o Ũ V H Ĩ

1 H e c h u y e n gíđ

1 X u i a n h

15 P h a n l e h m a n g Ly I h u y e la p Itir h T le p c a n h u o n g d lu o n g ĩ h i e ỉ V t vo« nv>y i n h

1 H ie n ( h o c «0

2 D a p i u o n g h e n 21 C o ĨO d k e u d a p tu o rtQ lo n

1 Tiơ g i ú p <juyél d|fili <I.io t.>o - fVỔ diếm inỏn học túng điổro) ' 'T-ỵannếề ĨS : M W I Q Hộthốog Cợtódứtyu TlmkiWrhóoflkè Biocốo Cịogcụ

T r ổ v i c h n g I n r h VẨ tmh v^n vể mỏnhọc T h ể h ^ n <5»Ạti Tìm >jếm K J* > * K h o éh ọ c tó p I

Đ I Ể M T H Ô N G T I N V Ể c s ỏ Đ À O T Ạ O

K h o a : K h o i h ọ c |C o n g [ K c o n g n ý ì ữ

L p h ọ c

[ịjj3223QB5JB3]

Đ iể m m ó n h ọ c Ị B ả n g đ iế m I

H ọ : ILe TN ] T í"

M â n h ọ c f w K * <

c Đ&nlinl c ũtémlánll c Đềm học L?

Điểm:

Ị-m ố i I Sứ.s j Q " I Quỹ bó I

M a M â S r V M e n M aM on D iem L a rỉ D iem L aníl D e m H o c l s

1 1

14

J

1 6

1

1 8

1 1

,

19 11 _ _ .u

I I f f lỊ Ị iịtỊ « juyc > f j i n h t f J p l m [Vé d i r w i m<>> hoc bủnq điúrel

BT> Hệ toatQ CgiớdPlệu Ĩlmkiém/Thdngkè Báo cáo CỎOBCVI ■ B S Tié> vể chương trinh v ể linh viên vổ rnửnhọc ! ĩh^ hiặr điári Tìmkiém

ĐIỂM THĨNO TIN V Ẽ c o s ò ĐÀO TẠO

Khoa: KboẮhọc:

Ị Cong r ự a ^ I Ị k45 ccdqntfw

KhooXhoá học, 6p ! Ra khái LỂrp học

I Lap trinh mang ^ I

Qiếm mổn hc Bng im

Mô MaSinM/ớen DiemTB GhcKi

ã 0 T0

1 7.8200000000000003 Kha 2 3300000000000001 ĨB

3 Go

4 7.1399999999999997 Kha 5 9000000Ũ00000004 Yen 8 3300000CO0Ú00001 Go

7 Ga

0 Go

9 7Kha

11 11 28900000000000001 Yeu

14 14 Giot

19 19 71 Kha

ĐẤr#i gứ theo I đÁnlõngbnh

£jéríi pẮ vin I

ho$J đ ộ n g k k i c I

r»Ị— rBTMWimni

o thống Cơ tò dù liệu Dm kiém/Thống ké BẰocẤo Củng cụ

ĩ lố vẽ chương trinh w tnh v*r\ V í học I Thế h ^ n điểm ĩ l m kj& n K h o a r lh o è h ọ c lớ p I

TÌM KIẾM VÀI THÕNG TIN VỂ CAC KHỐ H Ọ C

-K ho«‘ PhoẮhọc Lờp học

Ịcongn^e j ] ịr.45 cong nghe ] ị Lap ữinh marg ~^1

Tinh hình chung I Thống ké I Đánh giã I

Sổ lư ợ n g -c ĐoẰnviốn

c OẲngvién

p Đ A n liu>g binh

r THI*

c Hộc I$I

H tẻr\ Ihi tỉiỏ n g tin

-Ihỏ

Họ

P K w IfUOrt

Var

H o y ig Thi C^SL

1981 -02-03

nnnamainaB raaĩ

à ' Hệlhống C tà d ù h ịu Ĩlmkiếm/Thổngk* Báocio Cỏngcy

h ở vố chương bỉrh VíũtiYỀn vể mân học ĩhéNénđiém TlmkiỂm KtKhoẮ học top ! TÌM KIẾM VÀI THĨNG TIN vi CÁC KHỐ HỌC

r>hoa: íiiố học: Lớp học

Ịcongngh®

Khoa học: Lớp học:

* I Ịm5 cong rxfrc I Lạp trinh mạnọ

Tĩnh hình chung I T h ắ n g k ỉỊ Đ ã n h o lí I sá

lượng -c Đoànvién

c Đingviồo

Ọ Điétn UiTXJ binh r ĩh l* r Học Lội

Hiển th iMng Ún

-Ihô

H , ĩè n Nọaytnh DwfnTB

Ti«nVan Xoan 1961-02-03 xnocnooo3

PKsm ĩruon Cixmg 19fiO-12<H X00000001

NguyertVír Dao 1300-12-09

Hoang Thi Ban 130006-07 71

CÁC BẢNG QUAN HỆ CỦA c s D ữ LIỆU Các bảng quan hệ sở liệu SINHVIEN

Hệ quản trị sở liệu SQL SERVER

‘7-5 501- S e iv e i E n te ip iis e M o n a g e i

y Ccrooie Window Holp ■

T il C onsole R o o lX M icro so ft SQL S eiveisV S Q L S erve r G ioupS TITI (W indow s N T )\D a ta b a se s\S IN

IJ A ction View l o o k j j <r> -» I gziI'oe I L*ir Bl n§> I d ễ Ij ->r I vS I Qs Q ỊẸ Cặ

T ree Tables 29 Items r~ l Contole Root

B - g j Miciosoft SQL Soiveis

fB <3 SQL Setver Group TITI (W indow s NT) FI ( I Database*

! É 0 ffl-0

Ki Ỡ

Ố-0

5-0

H - t ì gomtu hoihoa master model m sdb Noilhwind pubs SINHVIEN a d j D iag iam j

I 1- 023 Tables

I ố ' V iew s

Ị&Ụ S lo te d PioceduK

IlfJUseii

R oles ! • o Rule* I • ' C d D efaults

ỄL U ser D efined D a [j U sef D efined Fui {jj— tem pdb

it) T B anh_D G

03 C u D a la Transform ation S e t' C D M a n ag em en t

r+ l( I Replication ẹ p S ecuiity BO C J S upport S erv ices

É -CD M ela D a la S erv ices

Name / I Owner I Type

£3jPjem

1 dtproperlies

r~1 H oatdong Í23 khoa

Ẽ khoahoc

p ] L o p

Ẽ Monhoc 0 PhanMon

E S inhV ien Í2 sy sc o lu m n s

o m sy*com ments

£ s y s d e p e rtd s Ẽ s y lfile g io u p s Q sy sfilei

m ty slile tl jysfoteignkeys iT‘~1 lysfulttexlcatalogs

[3 jysfulltextnotify F s y sin d e x e s Ị2 sy sin d e x k e y s I sy sm e m b e rs i~^~l s y i o b i e c t j i~ s y sp e rm issio n i Ị ) s y io p e itie s

jy sp io te c ts

i~ °\ sy srefete n ces E D systypes

'~~l s y tu s e r s

ì I XepLoai

dbo U set dbo System dbo U ie i dbo User dbo Use! dbo U sei dbo U tef dbo User dbo u *e( dbo System dbo System dbo System dbo System dbo System dbo System dbo Syslem dbo System dbo Syslem dbo Sy*tem dbo System dbo S yitem dbo System dbo S yjlem dbo System dbo System dbo System dbo System dbo System dbo User

Key I ID Name I Data Type |size[ I Nulls I Default

% int 4 □

MaSinhVien int 4

M aM ũn int 4 3 Í

DiemLanl float B 'i£ DiemLanll float 8

DiemHoclai float 0 Sf

Bảng HOATDONG

Key ID Nam e D a ta Type |size( Nulls |D e fa u ltj^

% M a int 4 □

M aSinhVien inl 4 s r ThiQuocGia bit 1 S ĩ Thamgiadoan bít 1 Sĩ ChucVu varchar 50

Dimuon int 4 & - 1

Ghichu text 16 S ĩ .1

Bảng KHOA

Key ID N am e D ata Type Size( Nulls Default !

<4 M a int 4 □

■ TenKhoa varchar 50 SỂ T e n vaichar 50 &

Bảng KHÓA HOC

Key ID N am e D ata Type Size( i Nulls Default A M a int 4 □

M aK hoa int 4 S i T enKhũa varchar 50 '* £ NienKhoa varchar 1Ũ s i T en varchar 50 S T

Bảng LOP

Key ID |N a m e I Data Type |size( Nulls I Default

% M a int 4 □

M aK ho aH oc int 4 a r T en varchar 50 2 T

Bảng M O N H O C

Key ID N am e D ata Type Size( I Nulls I Default

(\ M a int 4 □

T en vaichar 5Ũ s r

S o D V H T ini 4 '■ịỂ

B ảng PH ân M O N

Key I ID I N am e D ata Type |Size( Nulls i Default

% M a int 4 □

MaKhoa ini 4 &

MaKhoaHoc int 4 y r

M aM o n int V i HocKy varchar 50 v r

Bảng SINHVIEN

Key ID |N am e |D a ta Type Size[ Nulls ! Oefaultl

V . M a int 4 n

MaLop ini 4 &

Ho varchar 50 a r —

Ten varchai 50 & NgaySinh datetime B K Gioitinh bit 1 & Diachi varchar 100 &

- 1

Doan bit 1 S T

Dang bit 1 S T

N gayketnap datetime B S i 1 Hotenbo varchar 1ŨŨ S f

Chucvu varchar 1ŨŨ S T J Nghenghiep vaichar 100 S T

NoilamViec varchar 100 s r Nghenghiep varchar 10Ữ a r NoilamViec varchar 100 & Hotenme varchar 1ŨD S f chucVuM varchar 100 S T NgheNghiepM varchat 100 y r NoiLamViecM varchar 100 S i

Q ueQ uan varchaf 100 s r ▼

Bảng XEP HANG

Key ID N am e I Data Type Sizef Nulls Default

<% M a int 4 □

MaSinhVien int 4 S f DiemTB float 8 S i Ghichu varchar 100 s r

Các mối quan hệ

ĩỏ b le: Reiỏòonshipỉ I Indexes/Keys I Dìeck Consbaintỉ I Tỏblerwne: D»em

*]

Selected relationship: Ịoo SrtWien Diem 3

New Qeltte

geiationship rw»m«: |SrihVĩenJMem Primary key tâblo

SinhVien Z l [

Foreign key table Diem

Ma - I MaSnhVicn

P io p e itie s MHBìiỉL' *1

ĩabíes Relatiorohps I Inịexet/Ke I Check Comừãntí I Table name: khoỏ

Selected relatorcship: PharMon_Khoa

Cỉdete

Ị£elôtk>rt5hip name: |PharMon_Kho<a primary key table Ffifeign te y table

khos Pharf*ton -1 _ J

-1 Myiho-S

P i op e I tie 3

Table name: host dong

|oo S*ThVten_Ho«tdong Mew

d delete

Erimary key table Foreign key tabli

SlnhVien Hoatdong

Ma

"FI

Piopeilies

Tables Rdaàomhips I Indexet/Keyt I Check Cortt&artj I Tabto name: khwhoc

Selected relibofwhp: IV ( W to n J h w H o c

tjsn

Belatiooitu) none: |ptwnMon r.ho^kx frtrnry key table F yt*}n key table

kimahoc PharMon

Ma

2 Ả

BeMe

fftSsb’

Tablet Reloruhipí I Indexes/Key* I Check ComtiànU I

z i

Table name: Lop Ssiected relationship: Ỹ lop.SrhVien

New

^etetlooshlp name: |Lop_SinhVien

Foreign key tabic

jMa iJM iL op

Table* Relationships I Indexes/Key* I Check ComUamtt I Table name: PhanMon

Selected relationship: ịoo PtvsnMonJChoa

tlew

Relationship name: |pharM onjchoa FQrewjn kay table

u Qelete Lop SrfiVten 3 zJ 3 Qelete

1 l<boa 1 PharMon ị

|Ma MaKhoa

■H

P io p cilics Edeft -£]

T ữt4es Pcldòonĩhps Ị lrtòexe*/Key» I Check Coratidintt I Tôble name: Monhoc

Selected rdatKXKtxi; | v Mon Oiem

H

Up* Celetc

Reiâítooshp name: Mon_Dtem primary k«y table

I Monhoc

Foreign kữy tâbỉa

Dtem ZZ1

Mỏ

P io p c itic s

11 MdMon nj

Esfi&.'T,.

Tobies Relơboníh<B I lndex«/Key« I Check Comtiởirti I Tablônamâ: [ 5*nhvân _

id

^elected reỉdtoníhip: |c o lop_SnhVien

tiew

Relationship name: |Lop_SrihVten £rirr><yy key table

1 Lop

Foreign \>£y tabk

SnhYten

- I M«sLõ~

H

fcetete

Tablet Rilaticnihipj I Indenít/Keyi I Check O n itja ris I

Tiblenanw: j XepLoal j

Selected r«lationshp: |co 5inhvrwi_Xep(.Ml “ Cisw Q dett Relationship narr>8: ịSíihVien_Xeploal

granary key table I SlnhVtan

Foreign key tabiâ

1 [ XeploAl

|Mô - Ma5<nhVion H

pf 2 Udtd m Table ‘Diem' in 'SINHVIEN* on ‘TITI

B sT y - “

ftlaSinhVien HwaMon • IDiemLanI " Ipieniann logmHodai

.1 - -u _ _ <NUU> <NUU>

m e MM 1 1

1 21

3

* 4

w 1

6

7 1

•f8

9 4 1

«8 10

MB11 5 1

gs? 12

m 13

m 14

m 15

m 16

m 17

m 18

m 19 11 1

w 20 11

21 i l l

22 112

m-23 14

24 14

25 14

m

7 <NULL> <N U U > 10 <MJLL> <N U U > <NULL> <NUU-> <NULL> <N U U > <N U U > < N u a > <NUIL> <NULL> <NULL> <N U > <NULL> <N U U > <M XL> <N U U > < N U ll> <NULL> <NULL> < N U li> <NULL> < N U ll> <NULL> <NULL> <NULL> <NULL> < N U L > <NULL> <MJLL> <NULL> <NULL> <N U U > <NULL> <NULL> <N(JLL> < N IU > <N U U > <NULL> <NULL> <NULL> <NULL> <N U U >

9

K hắtil

Ịa D dla in Table 'H oatdong' in 'SINHVIEN* on ‘ĩlĩl*

Eg M i g B i j ? r I g g g 1 SI •* t!= • ' ->TIJ Í

- r

*■ if

Ma iMaSrhVien ThKXiocGlỏ Ithamawdoan IChucVu lOmtion iGhchu iHocky

± B 0 B th u Co ọang

2 1 Lop pho Hoc <?cx

3 I Lop Qỗ cWi kho H wi

•* To truong Hoc tap tot

5 B thu Co t/òch nhem 2

6 9 1 Thanh men Co gang

f 2:Ddta in Table 'khoa' in 'SINHVIEN' on 'TITI'

9 Oo $0 m Ẽ I ế i Z 1A i

Ma TenKhoa Ten

T 2 3 4 5 6

Cong nghe CNTT

Kinh te KT

Luat LT

Toan CO tin hoc TCT

Vat li LY

Moi truong MT

3 2:Data in Table 'khoahoc* in ’SINHVIEN’ on 'TITI'

8 i l i i ' J ? J ' f t * ô i ỉ l * B = ' | *

Ma M aK h o a TenKhoa NienKhoa Ten L Ỉ r

2

1 K45 cong nghe 1998-2003 Cong nghe 45

t 1 K45 tin hoc

1998-2003 Tin hoc 45

3 4 K45 to a n tin 1993-2003 T oan tin 5 4 4 K45 cao dan g 1998-2003 c h u y e n he 5 5 4 K45 to a n tin 2 1998-2003 Toan tin A2 ■ *

6 6 K46 moi tru on g 1 9 -2 0 4 Moi tru o n g nuoc

7 5 K46 chat ran 1 9 -2 0 4 V a t li 46)

V

8 2 <46 kinh te Vi mo 1 9 -2 0 5 <inh t e 6

9 2 K47 kinh te mo 2 0 -2 0 6 Kinh te 7

10 3 K45 luat 1 9 -2 0 4 Luat kinh doanh 11 3 K46 luat 1 9 -2 0 5 Luat dan su 12 3 K47 luat 2000-2006 Luat han h chinh

Mr iirt : D a t a in T a b l e 'L o p in ‘S I N H V I E N ’ o n • T I T I * i

_ _ • -■

ES? ° o M »21 M ^ 1 z i a I ^ c

Ma 1 M aK hoaH oc Ten

► a 1 Lap trinh mang

2 1 Su dung In te rn e t

3 1 Gioi thieu v e he th o n g thong tin

4 2 Thiet ke WEB

5 2 Xay dung CO so du lieu

6 2 Thiet ke giao dien

7 3 Thiet ke mau

8 3 c h u a n bi bia sach

9 3 Xay dung h e ch uy en gia

10 3 H e thong quan tri doanh nghiep

11 Dia li thuc hanh

12 Hoc may

13 Hien thuc ao

14 Thiet ke nho m ay tinh

15 C A D / CAM

16 4 c h u o n g trinh C + +

17 5 Tiep can mo hinh khong gian

18 5 Li th u y e t doi moi

19 5 Phuong phap m ay rui

2 0 5 Phan mem tra c nghiem

21 5 Cong nghe phan mem

2 2 5 Cong n g h e tru y en th o n g

2 3 5 Th iet bi do

24 5 Giai th u a t di tru y e n

2 5 1 Kinh te vi mo

2 6 2 Kinh te mo

2 7 3 Kinh te doi ngoai

2 8 4 Moi truong song

2 9 5 Vat li dai cuong

3 0 1 Dien v a th iet bi dien

31 2 He thong mo phong

3 2 3 Phuong ph ap x ap xi

-r

■i 2:Da>o in Table 'Monhoc' in 'SINHVIEN’ on ‘TI

Ten71- Giai tich so

IS 3 Co SO du lieu 5

4 Mang may tinh 4

m 5 Hen true may tỉnh 4

6 Do hoa 4

SP 7 I Giao dien nguoi-may 3

8 Ly thuyet thi 3

_ 9 He thong song song

3

10 He thong phan tan 5

_ i f He thong thong tin 5

12 Phan tich, thiet ke he thong thonc 5

13 He chuyen gia 4

14 Xufianh 4

15 Phan tich mang 4

16 Ly thuye lap trinh 4 ' 17 Tiep can huong dd tuong 4 18 Thiet kfi voi may tinh 4 “

19 Hien thuc ao 3

20 Da phuong tien 3

21 Co so du lieu da phuong tien 4

■it 2:Daia in Table •PhanMon’ in 'SINHVIEN' on ’TITI*

5 i Ẹ ễ s Ị m w r ~ J ^ ' G?V f j i v i w a ■ < » f ‘ = v l c = 0 s

“ Ma M aK hoa 1MaKhoaHoc MaM on HocKy

1 1 1 1 Hăc kú I

2 1 1 2 Hăc kú V II I

3 1 2 2 Hảc kú I

4 4 2 1 Hac kú V III

Í L 5 4 2 2 Hàc kú I

pT"

* 6 2 3 Hàc kú V III

7 4 2 4 Hác kú I

_ 8 4 2 5 Hác kú v r n

9 4 1 Hác kú I

z 10 3 Hãc kú V III

11 4 Hãc kú I

'

12 1 1 2 Hảc kú I

13 1 1 Hác kú I

14 1 1 Hàc kú I I

15 1 1 14 Hẳc kú V III

■ 16 1 1 17 Hác kú V I II

l-IS 17 1 1 21 Hác kú V III

5 T

18 1 1 Hàc tó V I II

7 i MJI Srivc-I t n l i iprix#- M m.iqii - |J Ì rtlilo 'SmhVicn* in 'SINHVIEN1 on ‘r u n

iCTffMỊ*wrirt,<ir"tihi1 “ É*Bt,fcÉM,É*à — -—

Ị ■ HiK—.'aiaMnC X w ' r •'XflsaK

i l Ỉ1 * Oz I *■

! Me 1 10

iMaLoo |Ho 1« Thể Tran Van Ỉ PhamTruong Nguyen Van LyTtt Vuong Van Mgưyẽn Van Pham Truong Tran Van Ngưyen Van Pham ĩruong

lĩen Mai Xuan Cuong Dao Man Mo Am Bat Choi Chen s*u

J u ja y S n h 1/1/1960 2/3/1981 12/9/1980 12/9/1900 7/7/1962 7/7/1962 2/3/1981 7/7/1962 12/9/1980 7^7/1982 2/3/1981

J a o t t i h [exact, b o an lrv ™ Hanoi 0 Haiduong 1 Ha tay 1 rtaiptong 1 Ha lay 1 Haidjong I Ha lay 0 Ha t«y 0 KWdiong 0 Ha (a-/ 1 Haiphong 1

_ĨNQ*ytonap 3/2/2000 3/2/2000 3/2/2000 3/2/2000 3/2/2000 3/2/2000 3/2/2000 3/2/2000 3/2/2000 3/2/2000 1/5/200* ĨHotcrbo Le Van Tu Tran Van Tâm Pham Var fiwn Nọưyen Xr

Xlmtì

Ft»ỏr» Van Dor Ngưym Xiiân Ma

Xưan Xmt Hoang Kien Ft*an> Van Ti>ỉn Trên ĩ 04

|chuo\j Giang vien Congrhar Congnhar Ccrigrhan Congrhar Congnhồr TKj cong Thu cong Thu cong Thu cong Thu cong (Sao vten Cong nhan Bao ch THjong mai T>iuang mai Thoong mai Tho tíxi cong T>» tKi cong Tho ƯUJ cong Tho thu cong Tho thu cong

I NoáamVtoc I MQtânme H aro Tti TVt

Hat duang Thhiar H adxng Tran Thi Qua Haduong Tran TN c» Maiòuong Trar Thi Dao

duong TranĩNMo Hoobr* Tran Thí An Ho« br^i Tr«iTN c * r \ Hoa brVì Tran Tĩu ĩich Nam ở rh La Th Na Namcfcnft 1« Thhúra

1 ỊđxxVi a Ị truong rỶwi > nhan > r^ian > nhan V

r tw \V

nhan V nhan > nhan » nhan V

V

— 11 D r^gưyon van Dta 7JT7/19S2 Hal phong l 1/V2004 Nọưyen Xoan Cam Chu nhem Tho thu cong Nam dríì LP ìtíqv* V — 12 4 Pham Truong

Tran Thí

Khay 7/7/1962 Kat«y 1/5/2004 ếng var Chu r+iem Tho ƯXI cong Hoabrti Le mc>«0 rt+n >

13 Dao 12/9/1990 Há djong 1/5/20CH P^am Van Xu ChunNem Tho thu cong hoa bnh La Tti Xoan rVvsn V 14 Tran Van Ơ 12/9/1980 H* phong 1/V2TO4 Ngi/y^n XiMn Tu Chu r ^ m Tho thu cong Hom đ rti H lN H a THjqi

IS Ngưyon Van Quit 2/3/1981 Ha lay 0 1/5/2004 Ngưy«nXuanBe Chu rfiem Tho thu cong Ham rti Ptwn Th Xoan Re toa 16 Pham Truong bit 7/7/1962 Haể phong 1/5/2004 ^^gưyen Xuan Brti Gang vten Cong chưc Hoc brfi Phan* Th Ho« ThuQl 17 Tran Van Cam 2/3/1961 Hỏl duorvj 1/S/2004 Ftvjm Van B*y Oang vHeo Cong thuc H o itrti Pt^m Thể ho* nhan > IB Le Van Vu 8/7/1980 Hanoi 1 1/5/2004 Hoang Then Truong phong Cong nhan Mỗ tay Tran ThíL^n Ka toa

— 19 Hoang Thí Ban 0/7/J900 Ha T«y 2/9/2004 <«JU> <T*JU> <NUU> <NUU> <MJU> <MUU

_20 PH Manh Ha Gho 8)7/1980 Ha Tởý 2/9/20CH <MJU> <NULL> <MXL> <HJLi> <MJLi> <MULL 21 Hoang Thể Choi 8/7/1980 Ha Tay 2/9/2004 <MJLl > <NLAL> <NUU> <MJLL> <NUU> <NHL

zz Hoang Than May 8/7/1960 Hô Tay 2/9/20CM O U l > <NULI> <MJLL> <M JLL> <MJLL> «JAJLi

23 Nguyen Van Bang 8/7/1900 He Tay 2/9/2004 <NUU> <NUU> <NẲL> <HJLl> <MJLL> <NUU 24 Hoang TN m e t) 8/7/1980 Ha Tay 2/9/2004 <NLAi> <MJU> <NUU> <MJLL> <MJLi> u u 25 Nguy«nOien Am 0/7/1900 Ha Tay 2/9/2004 <NULL> <NULL> <NUL> <NLU> <NULL 26 lo Kho« Chen 8/7/1980 Ha Tay 2/9/2004 <NUU> <NULL> <NLAi> <MJU> <MJU> <NUU

27 Hoarvg Thi Bat 8/7/1980 Ha Tay 2/9/2004 <MJLL> <NULi> <NUU> <MJLL> <MJU> <NUU 28 to Lo Thanh Dia 8/7/1990 Hô Tay 2/9/2004 <NULL> <NUll> <MJU> <MJLL> <NJU> OM.L 29 11 Tran Cuong Coc 6)7/1980 I Ha T«y 2j9Ịĩ004 <NULL> <JAJU.> <fẴJU> <NUU.> O U l> <f«JU 30 12 Nguyen Van ĩHữ 8/7/1980 Ha Tay 2/9/2004 <MJLL> <NUL> <NUU> <NUll> < f a i > <NULL 31 13 Ban Thi D us ©/7/1960 Ha Tay 2/9/2004 <fAJU> <NULL> <NUU> <NULL> <NUU > < fU i 32 14 Hoang TN Hoa 8/7/1900 Ha Tay 2/9/2004 <Í#JLL> <NUU> <NULL> <MJLi> <NULL> <fU.L 33 15 Hoarwj TN Dao 8/7/1990 Ha Tay 2/9/2004 <NULL> <NUll> <NUIL> <NULi> <MAl) <f*Al 34 16 Hoôdg TN Xua 8/7/1900 Ha Tay 2Ty/20CH <NULL> CiJULL > <MXL> <MJLL> <NUU> < ru u 35 17 Truoog Thi Thanh Tet 8/7/1980 Ha Tay 2/9/20CH <MJLL> <NUU> <NULL> <Í*JU> <MJU> <NUU 36 16 Nguyen Van Nay 8/7/1980 B*c tinh 2/9/2004 OAJLL> <NULL> <NUU> <NUU> <NLU> <MUU 37 19 Tran Van Ha 8(T7/190O Bacrirti 2/9/20CH <NUU> <NULL> <tJJLL> <MJLL > <NULL> O lA i 38 20 Ly Xuong Noi 8/T7/1980 Bjc r*rrfi 1 2/9/2004 <NULL> <ÍJULL > <ÍULL> <NULL>

39 21 Hoang Thd Hay 8/7/1980 Bdc f*nh 1 2/9/2004 <fJULL> <HJU> <NUU> <MJLL> <f!JLL 40 22 Hoang Thí L<5 8/7/1980 B«c finh l 2/9/2004 < fU l> <NIAL > <MXL> <tUL> <MUU 41 23 Hoang Th Son 8/7/1960 BacNnh l 2/9/20CH <f4UU> <NULL> <HJU> <NUU> cNUU> <f«JU 42 24 Nguyen Huy Tay 8/7/1980 Bac rWi l 2/9/20CH <NULL> OẲAl> <MAL> <NULL> <f , X Í.

25 Nouven Van

I«yuyei *ai Ch*na 8f7/1980 B*^*nh l ii-9/2tXH <NUU> < f a i> <fJJU> <NLAL > <wuu>

•o *3 o; / / l » u u OƠL na II l á.)-*)* IAT» * I* J L L S VfWJU Vi'*ULL-» ■JUJIL J vrHAA 44 26 Dao Thi Bet 0/7/1900 &9C Ninh 1 2/9/Z0W <NULL > <NULL > <MJLL> <NULL> <NULL> CfAJLL 45 27 Dao van Ten 8/7/1960 Bac Ninh 1 2/9/2004 <NULL> <NUU> <NULL> <fẮJLL> <f*JLL> < ÍU l 46 28 Hoang Thl Q 8/7/1980 Bac Ntrth 1 2/9/2004 <NULL> <NULL > <NULL> <NU1> <NULL> <NUL 47 29 Hoang Thl Nua 0/7/1980 Bac Ninh 1 2/9/2004 <NULL> <NULL> <MJLl> < M JU > CMJLL> <NULL 18 30 Hoang Thi Ai 0/7/1960 Bac Nính 1 2/9/2004 <NULL> <NUU> <NULL> <NULL > <MAL> <NULl 49 31 Nguyen Van a 8/7/198Q Bac Nmh 1 2/9/2004 <NULL> <NULL> <NULL> <r*JLL> <MXL> cfJULL 50 32 Nguyen Van Day 8/7/1960 Bac Nĩnh l 2/9/2004 <NULL> <NULL> <MJLL > <NULL> <NLAL> <í*Ẳl 51 32

1

M a iM áS n h V le n loiem TB 1 Ghichu 1 1 4 5 < N U l l > í 2 2 7 5 <NULL> 3 3 8 5 <NULL>

4 4 8 7 <NULL> 5 5 6 6 <NULL> 6 6 7 6 <NULL>

':ỊS 7 7 7 8 Hoc n h di thi Olympic

8 8 8 9 Da co tích chong lut, bao 9 9 9 7 Hoc sinh kha

10 10 9 7 D a co tich chong lut, bao ■irr 11 11 9 4 Hoc sinh ngoan

12 12 9 5 Hoc sinh tot

13 13 9 6 Hoc sinh di thi Olympic

14 14 4 5 Chua d at yeu cau; hay nghi hoc 15 15 3 4 Da co tich chong lut, bao

16 16 3 8 Hoc sinh cham tien, can duoc giup nhieu 17 17 8 6 Da co tích chong lut, bao

16 18 8 7 Hnỏh kJem tot

19 19 8 8 Da co tích chong lut, bao

»Ợ"

2 0 2 0 9 5 Duoc thuong huy chuong * ■21 21 9 5 Hoc sinh di thi Olympic

2 2 2 2 9 5 Da co tich chong lut, bao 2 3 2 3 9 5 Duoc tan g bang khen

24 2 4 9 5 Da co tích chong lut, bao ¥ r 25 2 5 9 3 Duoc tang giay khen

?f> 2 6 9 2 Hoc sinh di thi Olympic

?7 2 7 8 1 Da co tich chong lut, bao ?fí 28 9 Da co tich chong tutj bao ?9 29 8 Duoc tỏng huy chuong

30 30 9 hoc sinh di thi Olympic

31 31 6 5 Duoc tang giay khen 32 3 2 4 5 < N U IL >

3 3 3 3 5.6 Chiu kho, vuot kho 3 4 3 4 6 5 <NULL>

3 5 3 5 6 5 Co nhieu tích giup dan 3 6 3 6 7 5 <NULL>

3 7 3 7 8 <NULL> 3 8 3 8 9 <NULL>

3 9 3 9 10 Doỏn thi hoc sinh gioi 4 0 4 0 9 <NULL>

► 41 41 8

4? 4 2 7 <NULL> 4 3 4 3 6 <NULL> 44 44 6 9 <NULL> 4 5 4 5 6 7 <NULL>

KẾT LUẬN

Hệ thống trợ giúp định bắt đầu xem xét từ nãm 1971 coi dựa hệ thống thông tin, hệ thống sở liệu giao diện người-máy

Việc xây dựng hệ thống trợ giúp định áp dụng tri thức hộ thống trợ giúp địi hỏi có nghiên cứu (i) sở liệu sở tri thức; (ii) mơ hình tốn ; (iii) giai diện người-máy tổ chức công tác Tài liệu “hệ thống trợ giúp định” đề tài trình bày nhu cầu nghiên cứu, ứng dụng chương

Việc tổ chức liệu hệ thống thơng tin đầy đủ xác thường đơn giản lí tưởng hệ thống thực tế Trong q trình phân tích, thiết kế hệ thống ứng dụng, người ta thường gặp liệu khơng chắn Việc nghiên cứu lí thuyết chắn nhằm sử dụng hệ thống trợ giúp có vai trị quan trọng

Lí trhuyết chắn xây dựng từ lâu, khía cạnh tốn học, việc áp dụng định lí Baycs sử dụng hệ thống trợ giúp Tài liệu lí thuyết chắn trình bày đề tài theo kliía cạnh cơng nghệ thơng tin, dùng để áp dụng cho hộ thống trợ giúp nhỏ

Việc áp dụng nghiên cứu thể phần mcm trợ giúp quản lí học viên cơng tác quản lí đào tạo

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Sprague, R.H

Decision Support System, putting theory into practice, Ed Prentice Hall 1989 [2] Sprague H., Carlson E D

Building Effective Decision Support Systems Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall, Inc.: 1982

[3] Turban, E

Decision support systems and Expert systems, 4th ed„ Ed PrenticeHall, 1996 [4] Borthick A F et al

The effeccts of information request ambiguity and construct incongruence on query development, Decision support systems 32 (2001) p 3-25

[5] Gray p H

A problem solving perspective on knowledge management practices, Decision support systems 31 (2001) p 87-102

[6] Jimenez A et al

A decision support system for multiattribute utility evaluation based on imprecise assignments, Decision support system 1025 (2002) 15 p

PHỤ LỤC DIEM.FRM

Dim Conn As New ADODB.Connection Dim Result As New ADODB.Recordset

Dim CodeMon As string, I As Integer, J As Integer Private Sub CboHo_Click()

CboTen.Listlndex = CboHo.Listlndex

CboMaSinhvien.Listlndex = CboHo.Listlndex End Sub

Private Sub CboHoSV_Click()

CboMaSV.Listlndex = CboHoSV.Listlndex CboTenSV.Listlndex = CboHoSV.Listlndex End Sub

Private Sub CboKhoa_Click()

CboMaKhoa.Listlndex = CboKhoa.Listlndex

Result.Open "Select * from KhoaHoc Where MaKhoa="' & CboMaKhoa.Text & , Conn CboKhoaHoc.Clear

CboMaKhoaHoc.Clear While Not Result.EOF

CboKhoaHoc.Addltem Result("TenKhoa") CboMaKhoaHoc.Addltem ResultfMa") Result.MoveNext

Wend Result.Close

If CboKhoaHoc.ListCount > Then CboKhoaHoc.Listlndex = CboKhoaHoc_Click

End If End Sub

Private Sub CboKhoaHoc_Click()

CboMaKhoaHoc.Listlndex = CboKhoaHoc.Listlndex

Result Open "Select * From Lop Where MaKhoaHoc-" & CboMaKhoaHoc.Text & , Conn CboLop.Clear

' CboMaLop.Clear While Not Result.EOF

CboLop.Addltem ResultfTen") CboMaLop.Addltem Result("Ma") Result.MoveNext

Wend Result.Close

If CboLop.ListCount > Then CboLop.Listlndex = CboLop_Click

End If End Sub

Private Sub CboLop_Click()

CboMaLop.Listlndex = CboLop.Listlndex CboHo.Clear

CboTen Clear

Result.Open "Select * From Sinhvien Where MaLop='" & CboMaLoD Text & Conn While Not Result.EOF

CboHo.Addltem Result("Ho") CboTen.Addltem Result("Ten") CboMaSinhvien.Addltem Result("Ma") Result MoveNext

Wend Result.Close

If CboTen.ListCount > Then CboTen.Listlndex = End If

End Sub

Private Sub CboMon_Click()

CboMaMon.Listlndex = CboMon.Listlndex End Sub

Private Sub CboTen_Click()

CboHo.Listlndex = CboTen.Listlndex

CboMaSinhvien.Listlndex = CboTen.Listlndex End Sub

Private Sub CboTenSV_Click()

CboMaSV.Listlndex = CboTenSV.Listlndex CboHoSV.Listlndex = CboTenSV.Listlndex End Sub

Private Sub CmdDiemAddnew_Click()

Dim Lanl As Integer, Lanll As Integer, Lanlll As Integer Dim Increment As Integer, Code As string

Dim SQLInsert As string

Result.Open "Select * from Diem Where MaMon-" & CboMaMon.Text & and Masinhvien="’ & CboMaSinhvien.Text & Conn

If Not Result.EOF Then Result.Close

MsgBox " Bạn nhập rồi" Exit Sub

Else

Result.Close End If

If TxtDiem.Text o "" Then

Result.Open "Select * From Diem", Conn If Not Result.EOF Then

While Not Result.EOF Code = ResultfMa")

Increment = Clnt(Code) + Result.MoveNext

Wend

Result.Close Else

Result.Close Increment = End If

Code = Increment

If OptLanl.Value Then Lanl = CSng(TxtDiem.Text) Else

Lanl = -2 End If

If OptLanll.Value Then Lanll = CSng(TxtDiem.Text) Else

Lanll = -2 End If

If OptLanlll.Value Then

Lanlll = CSng(TxtDiem.Text) Else

Lanlll = -2 End If

SQLInsert = "Insert Into Diem Values('" & Code & & CboMaSinhvien Text & & CboMaMon.Text & & Lanl & "7" & Lanll & ", & La n 111 & )'

Result.Open SQLInsert, Conn End If

Result.Open "Select * From Diem", Conn Set MSHFIexGridDiem.DataSource = Result Result.Close

For I = To MSHFIexGridDiem.Rows -1 For J = To MSHFIexGridDiem.Cols -1

If MSHFIexGridDiem.TextMatrix(l, J) = "-2" Then MSHFIexGridDiem.TextMatrix(l, J) = "" End If

Next Next cleartext End Sub

Private Sub CmdDiemCancel_Click() Unload Me

End Sub

Private Sub CmdDiemSua_Click()

Dim Lanl As Integer, Lanll As Integer, L a n lll As Integer

If OptLanl.Value Then

Lanl = CSng(TxtDiem.Text)

Result.Open "Update Diem Set MaSinhVien-" & CboMaSinhvien.Text & "'.MaMon-" & CboMaMon.Text & "'.DiemLanl-" & Lanl & W h e r e Ma="' & C o d e M o n & , Conn

End If

If OptLanll.Value Then

Lanll = CSng(TxtDiem.Text)

Result.Open "Update Diem Set MaSinhVien-" & CboMaSinhvien.Text & '".MaMon-" & CboMaMon.Text & DiemLanll-" & Lanll & Where M a -" & CodeMon & , Conn

End If

If OptLanlll.Value Then

Lanlll = CSng(TxtDiem.Text)

Result.Open "Update Diem Set MaSinhVien-" & CboMaSinhvien.Text & "',MaMon='" & CboMaMon.Text & "'.DiemhOCLAI^'" & Lanlll & Where Ma="‘ & CodeMon & , Conn

End if

Result.Open "Select * from Diem", Conn Set MSHFIexGridDiem.DataSource = Result

Result.Close

For I = To MSHFIexGridDiem.Rows -1 For J = To MSHFIexGridDiem.Cols -1

If MSHFIexGridDiem.TextMatrix(l, J) = "-2" Then MSHFIexGridDiem.TextMatrix(l J) = "" End If

Next Next

CmdDiemSua.Enabled = False CmdDiemXoa Enabled = False CmdDiemAddnew.Enabled = True End Sub

Private Sub CmdDiemXoa_Click() Dim I As Integer, J As Integer

Result.Open "Delete From Diem Where Ma='" & CodeMon & Conn Result.Open "Select * From Diem", Conn

Set MSHFIexGridDiem.DataSource = Result Result.Close

For I = To MSHFIexGridDiem.Rows - For J = To MSHFIexGridDiem.Cols -1

If MSHFIexGridDiem.TextMatrix(l, J) = "-2" Then MSHFIexGridDiem.TextMatrix(l, J) = "" End If

Next Next

CmdDiemSua Enabled = False CmdDiemXoa Enabled = False CmdDiemAddnew.Enabled = True End Sub

Private Sub Command2_Click()

'Danh gia cung voi CF cua nhan xet ve sinh vien, Hoatdong

Dim SQLSelect As string, TongDiem As Single, TongDVHT As Single, MaSv As string Dim svHo As string, svTen As string, Tb As Single, svNs As Date, svNx As string Dim Kq, svCF As Single, svDg As string, svDg2 As string, svDg3 As string Dim Rs As New ADODB.Recordset, Rs1 As New ADODB.Recordset 'Tinh tong diem thi doi voi svien thi lan I

SQLSelect = "SELECT

£um(Monhoc.SoDVHT*Diem.DiemLanl),Sum(Monhoc.SoDVHT),Sinhvien.Ma," 'bo sung thong tin ve sinh vien

SQLSelect = SQLSelect & "Sinhvien.Ho.Sinhvien.Ten, Sinhvien.Ngaysinh, Hoatdong.Nhanxet, Hoatdong.CF_nxet"

SQLSelect = SQLSelect &" FROM SinhVien INNER JOIN"

SQLSelect = SQLSelect & " Diem ON SinhVien.Ma = Diem.MaSinhVien INNER JOIN" SQLSelect = SQLSelect & " Monhoc ON Diem.MaMon = Monhoc.Ma"

'Noi them Hoatdong

SQLSelect = SQLSelect & " INNER JOIN Hoatdong ON Sinhvien.Ma = Hoatdong.MaSinhvien AND

SQLSelect = SQLSelect & " (Diem.DiemLanl >= AND Diem.DiemLanll = - AND” SQLSelect = SQLSelect & " Diem.DiemHoclai = - 2)"

SQLSelect = SQLSelect & " GROUP BY sinhvien.Ma,

sinhvien.ho sinhvien.ten,sinhvien.ngaysinh,hoatdong.nhanxet,hoatdong.CF_nxet Result.Open SQLSelecí, Conn

While Not Result.EOF

TongDiem = Result(O) TongDVHT = Result(í) MaSv = Result(2) 'bo sung thong tin svHo = Result(3) svTen = Result(4) svNs = Result(ẻ) svNx = Result(6) svCF = Result(7)

' Tinh cho svien thi lan 2, va cung ghi nhan SQLSelect = "SELECT

Sum(Monhoc.SoDyHT*Diem.DiemLanll),Sum(Monhoc.SoDVHT) Sinhvien.Ma" SQLSelect = SQLSelect & " FROM SinhVien INNER JOIN"

SQLSelect = SQLSelect & " Diem ON SinhVien.Ma = Diem.MaSinhVien INNER JOIN" SQLSelect = SQLSelect & " Monhoc ON Diem.MaMon = Monhoc.Ma AND

SQLSelect = SQLSelect & " (Diem.DiemLanl < AND Diem.DiemLanll >= AND" SQLSelect = SQLSelect & " Òiem.DiemHoclai = - 2)"

SQLSelect = SQLSelect & " GROUP BY sinhvien.Ma Having Sinhvien.Ma='" & MaSv & Rs.Open SQLSelect, Conn

While Not Rs.EOF

TongDiem = TongDiem + Rs(0) TongDVHT = TongDVHT + Rs(1) Rs.MoveNext

Wend Rs.Close

'Tinh cho svien khong qua lan thi va 2, hoc lai (thi lan 3) SQLSelect = "SELECT

Sum(Monhoc.SoDVHT*Diem.DiemLanl)/Sum(Monhoc.SoDVHT),Sinhvien.Ma" SQLSelect = SQLSelect & " FROM SinhVien INNER JOIN"

SQLSelect = SQLSelect & " Diem ON SinhVien.Ma = Diem.MaSinhVien INNER JOIN” SQLSelect = SQLSelect & " Monhoc ON Diem.MaMon = Monhoc.Ma AND"

SQLSelect = SQLSelect & " (Diem.DiemLanl < AND Diem.DiemLanll <5 AND" SQLSelect = SQLSelect & " Diem.DiemHoclai >= 5)"

SQLSelect = SQLSelect & " GROUP BY sinhvien.Ma Having Sinhvien.Ma='" & MaSv & Rsl.Open SQLSelect, Conn

While Not Rs1.EOF

TongDiem = TongDiem + Rs1(0) TongDVHT = TongDVHT + Rs1(1) Rsl.MoveNext

Wend Rs1.Close

' Tao dlieu cho bang Danhgia If (svCF <= -0 8) Then

svDg2 = " Chan chan khong la "

□self (-0.8 < svCF) And (svCF <= -0.6) Then svDg2 = " Hau nhu khong IsI"

□self (0.6 < svCF) And (svCF <= -0.4) Then svDg2 = " Co the khong la "

Elself (0.4 <= svCF) And (svCF < 0.6) Then svDg2 = " Co the la

Elself (0.6 < svCF) And (svCF <= 0.8) Then svDg2 = " Hau nhu la "

Elself (0.8 < svCF) Then svDg2 = " Chan chan la "

Else

End If

SQLSelect - select From Danhgia Where MaSinhvien-" & MaSv & Rs.Open SQLSelect, Conn

Tb = TongDiem / TongDVHT Kq = RoundfTb, 2)

If Tb > = Then

svDg = "Diem loai gioi." Elself Tb >= Then svDg = "Diem loai kha." Elself Tb >= 6.5 Then

svDg = "Diem loai trung binh kha." Elself Tb >= Then

svDg = "Diem loai trung binh." Else

svDg = "Diem loai yeu." End If

If Not ((svCF < 0.4) And (svCF > -0.4)) Then If svNx Like "*tot*" Then

svDg2 = svDg2 & "tot."

Elself svNx Like "*cham chi" Then svDg2 = svDg2 & "cham chi" Elself svNx Like "*ngoan*" Then

svDg2 = svDg2 & "ngoan"

Else

svDg2 =""

End If End If

svDg3 = svDg & svDg2 IfNotRs.EOFThen

Rs.Close

SQLSelect = "Update Danhgia Set DiemTB-" & Kq & '".Danhgia-" & svDg3 & where MaSinhvien="' & MaSv &

Rs.Open SQLSelect, Conn Else

Rs.Close

SQLSelect = "Insert Into

Danhgia(MaSinhVien,Ho,Ten,Ngaysinh,DiemTB,Danhgia,Nhanxet) ValuesC" & MaSv & & svHo & " , " & svTen & "7" & svNs & & Kq & & svDg3 & & svNx &

MsgBox SQLSelect Rs.Open SQLSelect, Conn End If

Result.MoveNext Wend

Result.Close

Result.Open "Select * from Danhgia", Conn Set MSHFIexGridl.DataSource = Result Result.Close

End Sub

Private Sub Command3_Click()

Dim SQLSelect As string, TongDiem As Single, TongDVHT As Single, MaSv As String Dim Kq As Single

Dim Rs As New ADODB.Recordset, Rs1 As New ADODB.Recordset

svDg2 = " Khong CO nhan xet gi them "

End If

svDg2 = " Khong CO nhan xe t gi them "

SQLSelect = "select * From Danhgia Where MaSinhvien-" & MaSv & Rs.Open SQLSelect, Conn

Tb = TongDiem / TongDVHT Kq = Round(Tb, 2)

If Tb >= Then

svDg = "Diem loai gioi." Elself Tb >= Then svDg = "Diem loai kha." Elself Tb >= 6.5 Then

svDg = "Diem loai trung binh kha." Elself Tb >= Then

svDg = "Diem loai trung binh." Else

svDg = "Diem loai yeu." End If

If Not ((svCF < 0.4) And (svCF > -0.4)) Then If svNx Like "*tot*" Then

svDg2 = svDg2 & "tot."

Elself svNx Like "*cham chi" Then svDg2 = svDg2 & "cham chi" Elself svNx Like "*ngoan*" Then svDg2 = svDg2 & "ngoan" Else

svDg2 ="" End If End If

svDg3 = svDg & svDg2 If Not Rs EOF Then

Rs.Close

SQLSelect = "Update Danhgia Set DiemTB-" & Kq & '".Danhgia-" & svDg3 & where MaSinhvien="' & MaSv &

Rs.Open SQLSelect, Conn Else

Rs.Close

SQLSelect = "Insert Into

Danhgia(MaSinhVien,Ho,Ten,Ngaysinh,DiemTB,Danhgia,Nhanxet) Valuesf" & MaSv & & svHo & "V & svTen & "V & svNs & & Kq & & svDg3 & & svNx &

MsgBox SQLSelect Rs.Open SQLSelect, Conn End If

Result.MoveNext Wend

Result.Close

Result.Open "Select * from Danhgia", Conn Set MSHFIexGridl DataSource = Result Result.Close

End Sub

Private Sub Command3_Click()

Dim SQLSelect As siring, TongDiem As Single, TongDVHT As Single, MaSv As String Dim Kq As Single

Dim Rs As New ADODB.Recordset, Rs1 As New ADODB.Recordset

Tinh tong diem thi lan I

SQLSelect = "SELECT Sum(Monhoc.SoDVHT*Diem.DiemLanl) Sum(Monhoc.SoDVHT),Sinhvièn.Ma"

SQLSelect = SQLSelect & " FROM SinhVien INNER JOIN"

SQLSelect = SQLSelect & " Diem ON SinhVien.Ma = Diem.MaSinhVien INNER JOIN" SQLSelect = SQLSelect & " Monhoc ON Diem.MaMon = Monhoc.Ma AND

SQLSelect = SQLSelect & " (Diem.DiemLanl >= AND Diem.DiemLanll = - AND" SQLSelect = SQLSelect & " Diem.DiemHoclai = - 2)"

SQLSelect = SQLSelect & " GROUP BY sinhvien.Ma" Result.Open SQLSelect, Conn

While Not Result.EOF MaSv = Result(2) TongDiem = Result(O) TongDVHT = Result(l) SQLSelect = "SELECT

Sum(Monhoc.SoDVHT*Diem.DiemLanll),Sum(Monhoc.SoDVHT),Sinhvien.Ma" SQLSelect = SQLSelect & " FROM SinhVien INNER JOIN"

SQLSelect = SQLSelect & " Diem ON SinhVien.Ma = Diem.MaSinhVien INNER JOIN" SQLSelect = SQLSelect & " Monhoc ON Diem.MaMon = Monhoc.Ma AND"

SQLSelect = SQLSelect & " (Diem.DiemLanl < AND Diem.DiemLanll >= AND" SQLSelect = SQLSelect & " Diem.DiemHoclai = - 2)"

SQLSelect = SQLSelect & " GROUP BY sinhvien.Ma Having Sinhvien.Ma-" & MaSv & Rs.Open SQLSeiect, Conn

While Not Rs.EOF

TongDiem = TongDiem + Rs(0) TongDVHT = TongDVHT + Rs(1) Rs.MoveNext

Wend Rs.Close

SQLSelect = "SELECT

Sum(Monhoc.SoDVHT*Diem.DiemLanl)/Sum(Monhoc.SoDVHT),Sinhvien.Ma" SQLSelect = SQLSelect & " FROM SinhVien INNER JOIN"

SQLSelect = SQLSelect & " Diem ON SinhVien.Ma = Diem.MaSinhVien INNER JOIN" SQLSelect = SQLSelect & " Monhoc ON Diem.MaMon = Monhoc.Ma AND"

SQLSelect = SQLSelect & " (Diem.DiemLanl < AND Diem.DiemLanll <5 AND" SQLSelect = SQLSelect & " Diem.DiemHoclai >= 5)"

SQLSelect = SQLSelect & " GROUP BY sinhvien.Ma Having Sinhvien.Ma-" & MaSv & RsI.Open SQLSelect, Conn

While Not Rs1.EOF

TongDiem = TongDiem + Rs1(0) TongDVHT = TongDVHT + Rs1(1) RslMoveNext

Wend

Rs1.Close

SQLSelect = "select * From XepLoai Where ma-'" & MaSv & Rs.Open SQLSelect, Conn

Kq = Round(TongDiem / TongDVHT, 2) If Not Rs.EOF Then

Rs Close

lf "sQLSdect - "Update XepLoai^Set DiemTB="' & Kq & "',GhiChu='Gioi' where Ma=" MaSv &

Rs.Open SQLSelect, Conn

SQLSelect = "Update XepLoai Set DiemTB='" & Kq & ,,,,GhiChu='Kha' where Ma=" & MaSv &

Rs.Open SQLSelect, Conn

Elself TongDiem / TongDVHT >= 6.5 Then

SQLSelect = "Update XepLoai Set DiemTB='" & Kq & "',GhiChu=TBKha' where Ma="' & MaSv &

Rs.Open SQLSelect, Conn

Elself TongDiem / TongDVHT >= Then

SQLSelect = "Update XepLoai Set DiemTB="' & Kq & ",,GhiChu=,TB' where M a -" & MaSv &

Rs.Open SQLSelect, Conn Else

SQLSelect = "Update XepLoai Set DiemTB-" & Kq & "\GhiChu='Yeu' where M a-" & MaSv &

Rs.Open SQLSelect, Conn End If

Else Rs.Close

If TongDiem / TongDVHT >= Then

SQLSelect = "Insert Into XepLoai(Ma,MaSinhVien,DiemTB,GhiChu) ValuesC" & MaSv & & MaSv & & Kq & VGioi')"

Rs.Open SQLSelect, Conn

Elself TongDiem / TongDVHT >= Then

SQLSelect = "Insert Into XepLoai(Ma,MaSinhVien,DiemTB,GhiChu) Valuesf" & MaSv & & MaSv & & Kq & ",'Kha')"

Rs.Open SQLSelect, Conn

Elself TongDiem / TongDVHT >= 6.5 Then

SQLSelect = "Insert Into XepLoai(Ma,MaSinhVien,DiemTB,GhiChu) ValuesC" & MaSv & "7" & MaSv & , & Kq & ",'TBKha )"

Rs.Open SQLSelect, Conn

Elself TongDiem / TongDVHT >= Then

SQLSelect = "Insert Into XepLoai(Ma,MaSinhVien,DiemTB,GhiChu) Valuesf' & MaSv & "7" & MaSv & & Kq & , T B )

Rs.Open SQLSelect, Conn Else

SQLSelect = "Insert Into XepLoai(Ma,MaSinhVien,DiemTB,GhiChu) ValuesC" & MaSv & & MaSv & Kq & ", Yêu')"

MsgBox SQLSelect Rs.Open SQLSelect, Conn End If

End If

Result.MoveNext Wend

Result.Close

Result.Open "Select * from XepLoai", Conn Set MSHFIexGridl.DataSource = Result Result.Close

End Sub

Private Sub Form_Load() Me.WindowState = 2

Set Conn = New ADODB.Connection Conn.Provider = "SQLOLEDB

Conn.PropertiesC'Data Source") = ServerName Conn.Properties("lnitial Catalog") = DataBaseName Conn.Properties("User ID") = UserName

Conn.Properties("Password") = Password Conn.Open

Addltem

SSTabl.Tab = 0

Result.Open "Select * from Diem", Conn Set MSHFIexGridDiem.DataSource = Result Result.Close

For I = To MSHFIexGridDiem.Rows -1 For J = To MSHFIexGridDiem.Cols -1

If MSHFIexGridDiem.TextMatrix(l, J) = "-2" Then MSHFIexGridDiem.TextMatrix(l, J) = "" End If

Next Next End Sub

Private Sub AddltemO

Result.Open "Select * From Khoa", Conn While Not Result.EOF

CboKhoa.Addltem ResultfTenKhoa") CboMaKhoa.Addltem ResultfMa") Result.MoveNext

Wend Result.Close

If CboKhoa.ListCount > Then CboKhoa.Listlndex = CboKhoa_Click

End If

Result.Open "Select * from MonHoc", Conn While Not Result.EOF

CboMon.Addltem Result("Ten") CboMaMon.Addltem Result("Ma") Result.MoveNext

Wend Result.Close

If CboMon.ListCount > Then CboMon.Listlndex = CboMon_Click End If

End Sub

Private Sub MSHFIexGridDiem_Click() Dim I As Long

CmdDiemAddnew Enabled = False CmdDiemSua Enabled = True CmdDiemXoa Enabled = True MSHFIexGridDiem.Col =

CodeMon = MSHFIexGridDiem.Text MSHFIexGridDiem.Col =

If MSHFIexGridDiem.Text <> "" Then OptLan I.Value = True

TxtDiem.Text = MSHFIexGridDiem.Text End If

MSHFIexGridDiem.Col =

If MSHFIexGridDiem.Text <> "" Then OptLanll.Value = True

TxtDiem.Text = MSHFIexGridDiem.Text End If

MSHFIexGridDiem.Col =

If MSHFIexGridDiem.Text <>"" Then OptLanlll.Value = True

TxtDiem.Text = MSHFIexGridDiem.Text End If

MSHFIexGridDiem.Col =

If CboMaSinhvien.ListCount > Then For I = To CboMaSinhvien.ListCount

CboMaSinhvien.Listlndex = I

If CboMaSinhvien.Text = MSHFIexGridDiem.Text Then Exit For

End If Next

CboTen.Listlndex = I End If

MSHFIexGridDiem.Col =

For I = To CboMaMon.ListCount CboMaMon.Listlndex = I

If CboMaMon.Text = MSHFIexGridDiem.Text Then Exit For

End If Next

CboMon.Listlndex = I End Sub

Private Sub TxtDiem_LostFocus()

If Not IsNumeric(TxtDiem.Text) Or TxtDiem.Text = "" Then MsgBox "Bạn nhập sai giá trị trờng điểm"

TxtDiem.Text = "" TxtDiem.SetFocus End If

End Sub

Private Sub Form_Deactivate() Unload Me

End Sub

Sub cleartexto TxtDiem.Text =""

CboHo.SetFocus End Sub

GENERAL.FRM

Dim Conn As New ADODB.Connection Public IndexTab As Integer

Dim MKhoaHoc As string MKhoa As String, MLop As String Dim Result As New ADODB.Recordset

Private Sub CboKhoa_Click()

CboMaKhoa.Listlndex = CboKhoa.Listlndex End Sub

Private Sub CboTenKhoaHoc_Click() Dim s As String

CboMaKhoaHoc.Listlndex = CboTenKhoaHoc.Listlndex

s = "Select * From Khoa Inner Join KhoaHoc ON KhoaHoc.MaKhoa=Khoa.Ma And KhoaHoc.Ma-" & CboMaKhoaHoc.Text &

Result.Open s, Conn If Not Result.EOF Then

IblKhoa.Caption = "khoa " + Result(1) End If

Result.Close End Sub

Private Sub CmdAddnewKhoa_Click() Dim SQLSelect As string If TxtKhoaMa.Text <> "" Then

Result.Open "Select * from Khoa Where Ma="' & TxtKhoaMa.Text & , Conn If Not Result.EOF Then

MsgBox "Dữ liệu trờng có", vblnformation + vbOKOnly, App.Title & ": Dữ liệu trùng" Result.Close

Exit Sub End If Result.Close

If TxtKhoaTen.Text <>"" Then

Result.Open "Select * from Khoa Where TenKhoa-" & TxtKhoaTen.Text & , Conn If Not Result.EOF Then

MsgBox "Dữ liệu trờng có", vblnformation + vbOKOnly, App.Title & ": Dữ liệu trùng" Result.Close

Exit Sub End If Result.Close

If TxtKhoaTenHieu.Text <> "" Then

SQLSelect = "Insert Into Khoa ValuesC" & TxtKhoaMa.Text & & TxtKhoaTen.Text & "7" & TxtKhoaTenHieu.Text & "2"

Result.Open SQLSelect, Conn 'Else

' MsgBox "Bạn cha nhập tên khoa " ' TxtKhoaHocTenHieu.SetFocus 1 Exit Sub

'End If Else

LOGIN.FRM

Dim ConnSQL As New SQLDMO.SQLServer Private Sub cmdCancel_Click()

End End Sub

Private Sub cmdOK_Click() On Error GoTo ConnectFailure

Set ConnSQL = New SQLDMO.SQLServer

ConnSQL.Connect TxtServername.Text, txtUserName.Text, txtPassword.Text ServerName = TxtServername.Text

UserName = txtUserName.Text

Password = txtPassword.Text

Unload Me Main.Show Exit Sub ConnectFailure:

MsgBox "Khơng tìm thấy tên User pass này" txtPassword.Text =""

txtUserName.Text ="" txtUserName.SetFocus End Sub

Private Sub Form_Load()

TxtServername.Text = Winsockl.LocalHostName ServerName = ""

UserName = "" Password ="" End Sub

MONHOC.FRM

Dim Conn As New ADODB.Connection Dim Result As New ADODB.Recordset Dim CodeSelect As string

Dim SelectMon As string Dim Index As Long

Private Sub CboKhoa_Click()

CboMaKhoa.Listlndex = CboKhoa.Listlndex CboKhoaHoc.Clear

CboMaKhoaHoc.Clear

Result.Open "Select * from KhoaHoc Where MaKHoa-" & CboMaKhoa.Text & Conn While Not Result.EOF

CboKhoaHoc.Addltem ResultfTenKhoa") CboMaKhoaHoc.Addltem Resultf'Ma") Result.MoveNext

Wend Result.Close

If CboKhoaHoc.ListCount > Then CboKhoaHoc.Listlndex = CboKhoaHoc_Click End If

End Sub

Private Sub CboKhoa1_Click()

CboMaKhoalListlndex = CboKhoal.Listlndex CboKhoaHocI Clear

CboMaKhoaHocI Clear

Result.Open "Select * from KhoaHoc Where MaKHoa-" & CboMaKhoal.Text & , Conn While Not Result.EOF

CboKhoaHocI Addltem Resultf'TenKhoa") CboMaKhoaHocI.Addltem ResultfMa") Result.MoveNext

Wend Result.Close

If CboKhoaHocI ListCount > Then CboKhoaHocl.Listlndex = CboKhoaHoc1_Click

End If End Sub

Private Sub CboKhoaHoc_Click()

CboMaKhoaHoc.Listlndex = CboKhoaHoc.Listlndex End Sub

Private Sub CboKhoaHoc1_Click()

CboMaKhoaHocI Listlndex = CboKhoaHocl.Listlndex End Sub

Private Sub CmdAccept_Click()

Dim Codelncreament As Long, s As string, Code As string, SQUnsert As string, I As Long If LstPhanMon.ListCount > Then

Result.Open "Select* From PhanMon", Conn

SEARCH.FRM

Dim Conn As New ADODB.Connection Dim Result As New ADODB.Recordset

Private Sub CboKhoa_ClickO

CboMaKhoa.Listlndex = CboKhos.Listlndex

Result.Open "Select From KhoaHoc where MaKhoa-" & CboMaKhoa.Text & , Conn CboKhoaHoc.Clear

CboMaKhoaHoc Clear While Not Result EOF

CboKhoaHoc.Addltem Result("TenKhoa") CboMaKhoaHoc.Addltem Result("Ma") Result.MoveNext

Wend Result.Close

If CboKhoaHoc.ListCount > Then CboKhoaHoc.Listlndex = End If

End Sub

Private Sub CboKhoaHoc_Click()

CboMaKhoaHoc.Listlndex = CboKhoaHoc.Listlndex CboLop.Clear

CboMaLop.Clear

Result.Open "Select * From Lop Where MaKhoaHoc-" & CboMaKhoaHoc.Text & Conn While Not Result.EOF

CboLop.Addltem Result("Ten") CboMaLop.Addltem ResultfMa") Result MoveNext

Wend Result.Close

If CboLop.ListCount > Then CboLop.Listlndex = End If

End Sub

Private Sub Cbol_op_Click()

CboMaLop.Listlndex = CboLop.Listlndex End Sub

Private Sub ChkHoclai_DblClick()

ChkHoclai.Value = Not ChkHoclai.Value End Sub

Private Sub ChkThiLai_DblClick()

ChkThiLai.Value = Not ChkThiLai.Value End Sub

Private Sub CmdSearch_Click()

SQLSelect = S Q L S e l e c t & COUNT(Diem^DiemLan ) AS [ lem thi_ ại ,

SQLSelect = SQLSelecI & • “ ^ Ịị^ ẩ o n g T h m g iắ d o in ) AS [Cong lac đoàn],"

l i E i : ã i: ; s ỉ : ì s ì h & k m ÍSÍ to*

SINHVIEN FRM

Dim Conn As New ADODB.Connection

Dim RowSelect As Integer

Dim CodeSelect As string

Dim Result As New ADODB.Recordset Private Sub CboHo_Click()

CboTen.Listlndex = CboHo.Listlndex CboMa.Listlndex = CboHo.Listlndex End Sub

Private Sub CboKhoa_Click()

CboMaKhoa.Listlndex = CboKhoa.Listlndex

Result.Open "Select * from KhoaHoc Where MaKhoa='" & CboMaKhoa.Text & Conn CboKhoaHoc.Clear

CboMaKhoaHoc.Clear While Not Result.EOF

CboKhoaHoc.Addltem ResultfTenKhoa") CboMaKhoaHoc.Addltem ResultC’Ma") Result.MoveNext

Wend Result.Close

If CboKhoaHoc.ListCount > Then CboKhoaHoc.Listlndex = CboKhoaHoc_Click

End If End Sub

Private Sub CboKhoaHoc_Click()

CboMaKhoaHoc.Listlndex = CboKhoaHoc.Listlndex

Result.Open "Select * From Lop Where MaKhoaHoc-" & CboMaKhoaHoc.Text & , Conn CboLop.Clear

CboMaLop.Clear While Not Result.EOF

CboLop.Addltem ResultfTen") CboMaLop.Addltem Result("Ma") Result.MoveNext

Wend Result.Close

If CboLop.ListCount > Then CboLop.Listlndex = CboLop_Click

End If End Sub

Private Sub CboLop_Click()

CboMaLop.Listlndex = CboLop.Listlndex CboHo.Clear

CboTen.Clear CboMa.Clear

Result.Open "Select * From Sinhvien Where MaLop-" & CboMaLop.Text & , Conn While Not Result.EOF

CboTen.Addltem Result("Ten")

m a i n.f r m

Begin VB.Menu MnuFile Caption = "Hệ thống" NegotiatePosition= 1 ’Left

Begin VB.Menu MnuFileChangePass

Caption = "Logout" End

Begin VB.Menu Mn1 Caption = End

Begin VB.Menu MnuFileExit Caption = "Thoát" End

End

Begin VB.Menu MnuDataBase Caption = "Cơ sở liệu"

Begin VB.Menu MnuDatabaseGeneral Caption = "Tổng hợp"

End

Begin VB.Menu MnuDatabasel Caption =

End

Begin VB.Menu MnuDatabaseStudent Caption = "Sinh viên"

End

Begin VB.Menu MnuDatabaseMark Caption = "Môn học"

End

Begin VB.Menu MnuDataBaseDiem Caption = "Điểm"

End

End Begin VB.Menu MnuFindAncJStatistic

Caption = "Tìm kiếm/Thống kẽ" Begin VB.Menu MnuFindAndStatisticMark

Caption = "Môn học" End

’ End

Begin VB.Menu MnuPresent

Caption = "Báo cáo"

End

Begin VB.Menu mnucongcu Caption = "Công cụ"

Begin VB.Menu mnucongcuchuan Caption = "Công cụ chuẩn" Checked = -1 'True

End

Begin VB.Menu mnutrangthai Caption - "ủcTạngthái

TÓM TẮT CƠNG TRÌNH CỦA CHỦ NHIỆM ĐỂ TÀI Ngành : công nghệ thông tin

Chuyên ngành : hệ thống thông tin sở liệu 1/ Các báo cáo

■ Do Trung Tuan, End-users interface for practical decision support systems, Vnu Journal of Science, Math Physics, T XVIII, N.4, 2002, p.44-52 ■ Đỗ Trung Tuấn, Lương Xuân Cương, Nguyễn Văn Tảo, Nhúng trợ giúp

quyết định đa phương tiện vào hệ thống E-leaming, Hội thảo quốc gia lần thứ VII Kỉ yếu “một số vấn đề chọn lọc công nghệ thông tin truyền thông”, 8/ 2004, tr 86- 90

■ Đỗ Trung Tuấn, Lương Xuân Cương, Hệ thống trợ giúp định đa phương tiện, Hội nghị Khoa học Khoa Toán Cơ Tin học, 10/ 2004

2/ Các lớp đào tạo

■ Đào tạo bậc đại học cao học hệ thống trợ giúp quyêt định

■ Hướng dẫn học viên đề tài liên quan đến hệ thống trợ giúp quyêt định

SCIENTIFIC PROJECT

Branch : Information Technology

Project category : Vietnam National University Title : Decision Support System for training purpose Code : QG-03-01

Managing Institution : University of Science Collaborating institutions :

■ Information Technology Faculty, DongDo University

■ Information Technology Faculty, University of Technology, Vietnam

National University Coordinator:

Key im plem entor: Duration : 2002-2004 Main results :

■ Reports and articles

■ Training courses

■ Thesis

■ Software

Evaluation grade :

PHIẾU ĐẢNG KÍ KẾT QUẢ NGHIÊN c ứ u KH-CÔNG NGHỆ

Tên đề t i :

Hệ trợ giúp định công tác đào tạo Mã s ố : QG-03-01

Cơ quan chủ trì đề t i : Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà nội

Địa c h ỉ : 334 Nguyễn Trãi, Hà nội Điện th o i: 84-04-8581530

Cơ quan quản lí đề t i : Khoa Toán Cơ Tin học,

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Địa : 334 Nguyễn Trãi, Hà nội

Điện thoại : 84-04-8581530

Tổng kinh phí thực t h i : 60 triệu đồng Trong :

• Ngân sách nhà nước : 60 triệu đồng

• Kinh phí trường :

• Vốn vay :

Thời gian nghiên cứu

• Thời gian bắt đầu : 11/ 2002

• Thời gian kết thúc : 12/ 2004

Tên cán tham gia :

• Ths Vũ Văn Tới, Bộ Cõng an

• Vũ Văn Nam, Trường Cơng nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội • Lê Thị n, Trường đại học dân lập Đơng

• Nguyễn Văn Đông, Ban huy quân sự, quân khu

• Ths Dương Anh Tuấn, trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà nội

• Ths Lương Xuân Cương, Học viện kĩ thuật quân Số đăng kí

Ngày :

Chứng nhận đãng kí Kết nghiên cứu

Phổ biến rộng rãi Phổ biến hạn chế Bảo mật

Tóm tắt kết nghiên cứu

• Các kết nghiên cứu thể dạng trình bày

sinh hoạt khoa học để tài Tài liệu “lí thuyết chắn” sử dụng tài liệu tham chiếu, huấn luyện;

• Bài báo đãng tạp chí :

• Bài báo tham gia Hội thảo công nghệ thông tin :

• Bài báo tham gia Hội nghị khoa học :

• Các luận văn tốt nghiệp cao học cơng nghệ thơng tin :

• Các luận văn tốt nghiệp đại học tập lớn cơng nghệ thơng tin :

• Tài liệu “Hệ thống trợ giúp định” dùng công tác dầo tạo bậc

đại học sau đại học cơng nghệ thơng tin

• Phần mềm trợ giúp định cơng tác quản lí điểm sinh viên,

phần mềm viết VISUAL BASIC, truy cập sở liệu với hệ quản trị SQL SERVER

Kiến nghị quy mô đối tượng áp dụng nghiên cứu

• Đề xuất hồn thiện định hướng nghiên cứu vé hệ thống trợ giúp định

• Đề xuất xây dựng hệ thơng thơng tin trợ giúp cơng tác quản lí

tao

Chủ nhiệm Thủ trương

đề tài quan

V NHlêM

h t t p : / / \ v \ w / r h a s s o c i a t e s c o m , h t t p : / / w w w c l c a n m n g - s i t e c o n i , h t t p : / / w w w e d u t o o l s c o m