4 Thực nghiệm và đánh giá
4.7 Biểu đồ thời gian thực nghiêm (đơn vị giây)
4.2.5 Đánh giá kết quả thực nghiệm và hướng nghiên cứu tiếp theo Kết quả thực nghiệm cho thấy:
• Trong quá trình chạy tập dữ liệu thứ nhất, kết quả thu được phù hợp với kết quả kết quả sủ dụng trong các ví dụ đã trình bày ở trên.
• Trong tập dữ liệu thứ hai, sau khi thực hiện tích hợp với hàm hợp ‘pα, βq “
α`β´α.β chúng ta thu được kết quả thời gian tính toán như trong Bảng 4.1. Tuy nhiên, từ bảng thời gian và biểu đồ thời gian thực nghiệm ta có thể thấy năng xuất xử lý vẫn chưa được cao khi đang xử lý một cơ chế vét cạn để thực hiện các phép tính trong khi các bài toán thực tế thường đòi hỏi phải sử dụng các công cụ biểu diễn logic mạnh hơn.
• Trong thời gian tới, chương trình sẽ bổ xung thêm tích hợp với dữ liệu đầu vào có nhiều cơ sở tri thức và trong công thức có chứa phép hội.
Kết luận
Nội dung chủ yếu của luận văn này là cung cấp một mô hình để tích hợp tri thức bằng phương pháp tranh cãi. Ý tưởng chính của mô hình này là sử dụng độ không nhất quán như là một thước đo cùng với khái niệm att1 để xây dựng một mô hình tranh cãi cho tích hợp tri thức. Luận văn đã thu được các kết quả chính sau đây:
• Tìm hiểu về logic cổ điển, logic khả năng, duyệt niềm tin, biểu diễn tri thức, tích hợp tri thức và mô hình tranh cãi của GS. Phạm Minh Dũng [25]
• Xây dựng các mô hình tiên đề và mô hình xây dựng cho tích hợp tri thức bằng phương pháp tranh cãi. Trong đó một tập các định đề cũng đã được giới thiệu và tính hợp lý của nó cũng đã được đề cập và thảo luận.
• Một mô hình xây dựng sử dụng quan hệ tấn công att được đề xuất.
• Các quan hệ giữa mô hình tiên đề và mô hình xây dựng được xem xét và bàn luận.
• Một hệ thống thực nghiệm được xây dựng và chạy thử. Các kết quả thực nghiệm được thu thập, phân tích và luận giải.
Mặc dù tôi đã có nhiều cố gắng để thực hiện đề tài một cách hoàn chỉnh nhất. Tuy nhiên do lần đầu tiên được làm quen với công tác nghiên cứu và năng lực của bản thân còn hạn chế và thời gian nghiên cứu có hạn nên luận văn mới đạt được một số kết quả nhất định. Các phân tích chuyên sâu và sự phức tạp trong tính toán của mô hình được dành cho các công việc trong tương lai.
Tài liệu tham khảo
[1] S. de Amo, W. A. Carnielli, and J. Marcos. A logical framework for integrating inconsistent information in multiple databases. In FoIKS 2002, volume 2284, pages 67- 84. Springer, 2002.
[2] N. T. Nguyen. Inconsistency of knowledge and collective intelligence. Cybernetics and Systems, 39(6):542-562, 2008.
[3] M. A. Abidi and R. C. Gonzalez. Data fusion in robotics and machine intelligence. Academic Press Professional, Inc., San Diego, CA, USA, 1992.
[4] W. Ren, R. Beard, and E. Atkins. A survey of consensus problems in multi-agent coordination. Proceedings of American Control Conference, pages 1859-1864 vol. 3, June 2005.
[5] M. S. Lew, N. Sebe, C. Djeraba, and R. Jain. Content-based multimedia in- formation retrieval: State of the art and challenges. ACM Trans. Multimedia Comput.Commun. Appl., 2(1):1-19, Feb. 2006.
[6] C. S. Pattichis, M. S. Pattichis, and E. Micheli-Tzanakou. Medical imaging fusion applications: An overview. In ACSSC, volume 2, pages 1263 - 1267, 2001.
[7] S. Konieczny and R. P. Perez. Merging information under constraints: a logical framework. Journal of Logic and Computation, 12(5):773- 808, 2002.
[8] J. Lin. Integration of weighted knowledge bases. Artif. Intell., 83:363-378, June 1996.
[9] L. Amgoud and S. Kaci. An argumentation framework for merging conflicting knowledge bases. International Journal of Approximate Reasoning, 45(2):321 – 340, 2007. Eighth European Conference on Symbolic and Quantitative Ap- proaches to Reasoning with Uncertainty (ECSQARU 2005).
[10] S. Konieczny and R. P. Perez. On the logic of merging. Proceedings of the Sixth In- ternational Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR98), Trento, page 488498, 1998.
[11] P. Gardenfors, Ed., Belief Revision (Cambridge Tracts in Theoretical Computer Science. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1992.
[12] Gardenfors P. Belief revision. Cambridge University Press; 2003 Dec 4.
[13] S. Chopra, et al., "Social choice theory, belief merging, and strategy-proofness," Inf. Fusion, vol. 7, pp. 61-79, 2006.
[14] T. Meyer, et al., "Social Choice, Merging, and Elections," presented at the Pro- ceedings of the 6th European Conference on Symbolic and Quantitative Ap- proaches to Reasoning with Uncertainty, 2001.
[15] C. Alchourron and P. Gardenfors and D. Makinson, “On the Logic of Theory Change: Partial Meet Functions for Contraction and Revision”, Journal of Sym- bolic Logic, vol50, pp 510-530, 1985.
[16] P. Gardenfors, “Epistemic Importance and Minimal Changes of Belief”, Aus- tralasian Journal of Philosophy, vol 62, pp 136-157, 1984.
[17] P. Gardenfors and D. Makinson, “Revisions of knowledge systems using epistemic entrenchment”, Proceedings of Theoretical Aspects of Reasoning about Knowl- edge,83–95. Morgan-Kaufmann, 1988.17, pp. 157-170, 1988.
[18] A. Grove, “Two modellings for theory change”, Journal of Philosophical Logic vol.17, pp. 157-170, 1988
[19] J. Lin, A.O. Mendelzon, Knowledge base merging by majority, in: Dynamic Worlds: From the Frame. Problem to Knowledge Management, Kluwer Academic, Dordrecht, 1999.
[20] S. Konieczny, R. Pino Pérez, Merging with integrity constraints, in: Proceedings of the Fifth European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty (ECSQARU’99), London, in: Lecture Notes in Arti- ficial Intelligence, vol. 1638, Springer, Berlin, 1999, pp. 233–244.
[21] C. Baral, S. Kraus, J. Minker, Combining multiple knowledge bases, IEEE Trans. Knowledge Data Engrg. 3 (2) (1991) 208–220
[22] C. Baral, S. Kraus, J. Minker, V.S. Subrahmanian, Combining knowledge bases consisting of first order theories, Comput. Intelligence 8 (1) (1992) 45–71.
[23] C. S. Konieczny, On the difference between merging knowledge bases and combin- ing them, in: Proceedings of the Seventh International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR’00), Breckenridge, CO, 2000, pp. 135–144.
[24] S. Konieczny, et al., "DA2 merging operators," Artif. Intell., vol. 157, pp. 49-79, 2004.
[25] P. M. Dung. On the acceptability of arguments and its fundamental role in non- monotonic reasoning, logic programming and n-person games. Artificial Intelli- gence, page 77:321–357, 1995.
[26] L. Amgoud and C. Cayrol. Inferring from inconsistency in preference-based argumentation frameworks. International Journal of Automated Reasoning, 29:125–169,2002.
[27] L. Amgoud and S. Kaci. An argumentation framework for merging conflict- ing knowledge bases: The prioritized case. In Technical report. Artois Univer- sity,CRIL, 2005.
[28] D. Dubois, J. Lang, and H. Prade. Possibilistic logic. In Handbook of Logic in Artificial Intelligence and Logic Programming, D. Gabbay et al., eds, page 439–513,1994.
[29] J. Delobelle, A. Haret, S. Konieczny, J. Mailly, J. Rossit, and S. Woltran. Merg- ing of abstract argumentation frameworks. In C. Baral, J. P. Del-grande, and F. Wolter, editors, Principles of Knowledge Representationand Reasoning: Pro- ceedings of the Fifteenth International Conference,KR 2016, Cape Town, South Africa, April 25-29, 2016., pages 33–42.AAAI Press, 2016.
[30] N. C. d. Costa, "On the theory of inconsistent formal systems," Notre Dame Journal of Formal Logic, vol. 15, 1974.
[31] G. Priest, "Reasoning about truth," Artificial Intelligence, vol. 39, pp. 231-244, 1989.
[32] E.M. Barth and J.L. Martens, eds., Argumentation: Approaches to Theory For- mation, CLCS Series (John Benjamins B.V., Amsterdam, 1982).