Tìm không gian nghịch đảo Ᾱ của A để tìm lời giải trên mạng tính toán. Thực chất trong thuật giải tìm bao đóng của một tập yếu tố cho trước A trên mạng tính toán là ta tìm các yếu tố trong tập Ᾱ.
Dùng phương pháp suy diễn lùi thay vì suy diễn tiến trong thuật giải tìm lời giải trên mạng tính toán.
Thay vì các bài toán truyền thống là cho tập các yếu tố đã biết A và tìm tập các yếu tố mục tiêu B. Ta có thể phát biểu một dạng bài toán khác là cho tập các yếu tố đã biết và tìm tập các quan hệ tính toán B thay vì tìm tập các yếu tố mục tiêu. Đây là trường hợp thường gặp nhất trong các bài toán chứng minh công thức. Ví dụ cho một tam giác có gốc A = 60 và B = 60 chứng minh cạnh a = cạnh b = cạnh c.
Thay vì các bài toán truyền thống là cho tập các yếu tố đã biết A và tìm tập các yếu tố mục tiêu B. Ta có thể phát biểu một dạng bài toán khác là cho tập các yếu tố đã biết có giá trị là quan hệ tính toán và tìm tập yếu tố mục tiêu. Trong đó tập yếu tố mục tiêu có giá trị thực hoặc là một quan hệ tính tóan khác. Ví dụ cho a = 2b + c, b = 3S... tìm diện tích S của tam giác.
CHƯƠNG IV:
KẾT LUẬN
Mô hình COKB có các ưu điểm sau: thích hợp cho việc thiết kế một cơ sở tri thức với các khái niệm có thể được biểu diễn bởi các đối tượng tính toán, Cấu trúc tường minh giúp dễ dàng thiết kế các module truy cập cơ sở tri thức, tiện lợi cho việc thiết kế các mô đun giải bài toán tự động, thích hợp cho việc định ra một ngôn ngữ khai báo bài toán và đặc tả bài toán một cách tự nhiên. Các mô hình và thuật giải được đề xuất có thể làm công cụ cho việc xây dựng các hệ giải bài toán dựa trên tri thức, các hệ cơ sở tri thức, và các phần mềm dạy học với sự hỗ trợ giải toán thông minh.
Sau mỗi lần phát triển, các mô hình đều mang lại công cụ biểu diễn tri thức không nhỏ cho quá trình biểu diễn tri thức. Việc áp dụng phương pháp SCAMPER vào quá trình xây dựng COKB mang lại nhiều cải tiến đáng giá giúp tăng khả năng biểu diễn của mô hình và khả năng hỗ trợ thiết kế thuật giải để giải bài toán trên mô hình.
Khi sử dụng các công cụ biểu diễn tri thức để biểu diễn cho một miền tri thức cụ thể ta có thể dùng phương pháp SCAMPER để hỗ trợ quá trình xây dựng hệ cơ sở tri thức và động cơ suy diễn. Qua quá trình phân tích ta cũng thấy khả năng của phương pháp SCAMPER có thể giúp ta xây dựng các hệ thống tra cứu kiến thức và giải toán thông minh một cách hiệu quả.