Mạng suy diễn tính toán

88 810 10
Mạng suy diễn tính toán

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Mạng suy diễn tính toán

MẠNG SUY DIỄN - TÍNH TOÁNMẠNG SUY DIỄN - TÍNH TOÁNĐại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001Đỗ Văn NhơnĐại Học Quốc Gia TPHCM GIỚI THIỆUGIỚI THIỆU•Nghiên cứu các phương pháp biểu diễn và xử lý tri thức là cốt lõi cho việc xây dựng những chương trình “thông minh”, đặc biệt là các hệ chuyên gia và các hệ giải toán dựa trên tri thức.•Phần này sẽ nêu lên một mô hình biểu diễn tri thức được gọi là Mạng Suy diễn - Tính toán. Các thuật giải cho các vấn đề cơ bản trên mô hình được thiết kế và áp dụng trong một số chương trình cụ thể.Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 NỘI DUNGNỘI DUNGI. Dẫn nhậpII. Mô hình Mạng suy diễn và vấn đềIII. Tìm lời giảiIV. Lời giải tối ưuV. Tập hợp sinhVI. Mạng Suy diễn - Tính toánĐại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 I. Dẫn NhậpI. Dẫn Nhập1.1 Sự cần thiết của việc nghiên cứu xây dựng và phát triển các mô hình biểu diễn tri thức cho các chương trình giải toán thông minh.1.2 Các ví dụ dẫn tới sự đề xuất mô hình Mạng Suy diễn - Tính toán và các vấn đề cơ bản trên mô hình.Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 1.1 VẤN ĐỀ BIỂU DIỄN TRI THỨC1.1 VẤN ĐỀ BIỂU DIỄN TRI THỨC°Trong cấu trúc của một hệ giải toán dựa trên tri thức, 2 thành phần trung tâm là cơ sở tri thức và bộ suy diễn dựa trên tri thức.°Đã có nhiều phương pháp biểu diễn tri thức và suy diễn đã được nghiên cứu và đề xuất. Tuy nhiên mỗi phương pháp đều chỉ thể hiện được một khía cạnh nào đó của tri thức và có những nhược điểm nhất đònh.⇒ Cần xây dựng và phát triển các mô hình biểu diễn tri thức giúp thiết kế và cài đặt phần tri thức cũng như phần suy diễn của các hệ giải toán dựa trên tri thức.Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 1.2 CÁC VÍ DỤ DẪN TỚI MÔ HÌNH1.2 CÁC VÍ DỤ DẪN TỚI MÔ HÌNHĐại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001Trong nhiều chủ đề giải toán thường gặp những vấn đề đặt ra dưới dạng như sau: °Cần phải thực hiện những tính toán hay suy diễn ra những yếu tố cần thiết nào đó từ một số yếu tố đã được biết trước.°Để giải quyết vấn đề người ta phải vận dụng một số hiểu biết (tri thức) nào đó về những liên hệ giữa các yếu tố đang được xem xét. Những liên hệ cho phép ta có thể suy ra được một số yếu tố từ giả thiết đã biết một số yếu tố khác. Ví dụ 1Ví dụ 1 •Giả sử chúng ta đang quan tâm đến một số yếu tố trong một tam giác, chẳng hạn : 3 cạnh a, b, c; 3 góc tương ứng với 3 cạnh : α, β, γ; 3 đường cao tương ứng : ha, hb, hc; diện tích S của tam giác; nửa chu vi p của tam giác; bán kính đường tròn nội tiếp r của tam giác. •Giữa 12 yếu tố trên có các công thức thể hiện những mối quan hệ giúp ta có thể giải quyết được một số vấn đề tính toán đặt ra như: Tính một yếu tố từ một số yếu tố được cho trước. Chẳng hạn, tính S khi biết a, b và p.Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 •Liên hệ giữa 3 góc : α + β + γ = π•Đònh lý cosin : a2 = b2 + c2 - 2.b.c.cosα b2 = a2 + c2 - 2.a.c.cosβ c2 = a2 + b2 - 2.a.b.cosγ•Đònh lý Sin:Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001Trong tam giác chúng ta có thể kể ra một số quan hệ dưới dạng công thức sau đây: γβαsin c sinbsina== •Liên hệ giữa nửa chu vi và 3 cạnh :• 2.p = a + b + c•Một số công thức tính diện tích:• S = a.ha/2; S = b.hb/2; S = c.hc/2; S = p.r•Công thức tính diện tích theo 3 cạnh (công thức Heron):c)b)(pa)(pp(p−−−S =Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 Ví dụ 2Ví dụ 2 •Một vật thể có khối lượng m chuyển động thẳng với gia tốc không thay đổi là a trong một khoảng thời gian tính từ thời điểm t1 đến thời điểm t2. Vận tốùc ban đầu của vật thể là v1, vận tốc ở thời điểm cuối là v2, và vận tốc trung bình là v. Khoảng cách giữa điểm đầu và điểm cuối là ∆s. Lực tác động của chuyển động là f. Độ biến thiên vận tốc giữa 2 thời điểm là ∆v, và độ biến thiên thời gian là ∆t. Ngoài ra còn có một số yếu tố khác nữa của chuyển động vật thể có thể được quan tâm.Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 [...]... ủửụùc: ã Coự theồ xaực ủũnh được (hay suy ra) tập B từ tập A nhờ các quan hệ trong F hay không? Nói cách khác, ta có thể tính được giá trị của các biến thuộc B với giả thiết đã biết giá trị của các biến thuộc A hay không? Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 Cho một mạng suy diễn (M,F) với M là tập các thuộc tính (hay các biến) và F là tập các quan hệ suy diễn hay các luật suy diễn. Giả sử có một tập biến... quan hệ đối xứng có hạng 1. Quan hệ nầy bao hàm 3 luật suy diễn: • A, B ⇒ C • A, C ⇒ B • C, B ⇒ A Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 Ví dụ: Ví dụ: • Cho tam giác ABC có cạnh a và 2 góc kề là β, γ được cho trước. Hãy xác định (hay suy ra) S của tam giác. ° Để tìm ra lời giải cho bài toán trước hết ta xét mạng suy diễn của tam giác. Mạng suy diễn nầy gồm : • Tập biến M = {a, b, c, α, β, γ, h a , h b ,... trong các lónh vực khác nhau đặt ra dưới dạng một mạng các yếu tố, trong đó giữa các yếu tố có những mối liên hệ (hay quan hệ) cho phép ta có thể suy ra được một số yếu tố nầy từ một số yếu tố khác. • Mô hình mạng suy diễn - tính toán là một sự khái quát dạng tri thức trên, và có thể dùng biểu diễn tri thức và thiết kế các chương trình giải toán tự động. Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 I.... tuyến tính có nghiệm. Trong trường hợp nầy f là một quan hệ đối xứng có hạng k bằng hạng của ma trận hệ số của hệ phương trình. • Giữa các biến ta đã biết có các quan hệ tính toán sau Giữa các biến ta đã biết có các quan hệ tính toán sau đây: đây: f 1 : S = b 1 * b 2 ; f 2 : p = 2 * (b 1 + b 2 ); f 3 : d 2 = b 1 2 + b 2 2 ; • Về mặt suy luận, các quan hệ nầy đều có thể xem là Về mặt suy. .. đề tính toán đặt ra như: Tính một yếu tố từ một số yếu tố được cho trước. Chẳng hạn, tính S khi biết a, b và p. Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 • Các quan hệ suy diễn thể hiện bởi các công thức sau đây: • f 1 : α + β + γ = π • f 2 : • f 3 : • f 4 : • f 5 : p = (a+b+c) /2 • f 6 : S = a.h a / 2 βα sin b sin a = βγ sin b sin c = γα sin c sin a = Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 • Mạng. .. 2*c2 + 2; • w(f5) = 3; w(f6) = w(f7) = w(f8) = 2; • w(f9) = c1 + 6; • w(f10) = w(f11) = w(f12) = c2 + 1; v.v . . . • Khi đó ta có (A, D, w) là một mạng suy diễn có trọng số. Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 II. Mô hình Mạng Suy diễn II. Mô hình Maùng Suy dieón 2.1 Moõ hỡnh. ã ê Giụựi thieọu ê ẹũnh nghúa ê Vớ duù 2.2 Caực vaỏn ủe cụ baỷn. ã ê Tớnh giaỷi ủửụùc ê Lụứi giải ª Sự bổ sung giả thiết 2.3... động. Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 I. Dẫn Nhập I. Dẫn Nhập 1.1 Sự cần thiết của việc nghiên cứu xây dựng và phát triển các mô hình biểu diễn tri thức cho các chương trình giải toán thông minh. 1.2 Các ví dụ dẫn tới sự đề xuất mô hình Mạng Suy diễn - Tính toán và các vấn đề cơ bản trên mô hình. Đại Học Quoác Gia TP.HCM, 2001 ê Kyự hieọu: Kyự hieọu: ã Vụựi D = {f 1 , f 2 , , f k }, đặt: • A 0 ... b 2 2 ; • Về mặt suy luận, các quan hệ nầy đều có thể xem là Về mặt suy luận, các quan hệ nầy đều có thể xem là các quan hệ suy diễn đối xứng có hạng là 1. Như vậy các quan hệ suy diễn đối xứng có hạng là 1. Như vậy tập biến và tập quan hệ của mạng nầy là : tập biến và tập quan hệ của mạng nầy là : • M = {b 1 , b 2 , d, s, p}, • R = {f 1 , f 2 , f 3 }. Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 2.1 Moõ hỡnh 2.1... dãy quan hệ D. • Ví dụ: Trong mạng suy diễn cho một hình chữ nhật, với A = { b 1 , b 2 }và D = { f 1 : S = b 1 * b 2 ; f 2 :p = 2*(b 1 +b 2 )} ta coù D(A) = { b 1 , b 2 , S, p}. Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 Định lý sau đây cho ta một sự phân tích tập các biến được xác định theo lời giải và trên cơ sở đó có thể xây dựng quá trình suy diễn để giải quyết bài toán. • Định lý: Định lý: Cho... 2 βα sin b sin a = βγ sin b sin c = γα sin c sin a = Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 • Mạng (M,R) trên tương ứng với mạng suy diễn (M, F) với F là tập các luật suy diễn sau đây: • b 1 , b 2 ⇒ S • S, b 2 ⇒ b 1 S, b 1 ⇒ b 2 b 1 , b 2 ⇒ p p, b 2 ⇒ b 1 p, b 1 ⇒ b 2 b 1 , b 2 ⇒ d d, b 2 ⇒ b 1 d, b 1 ⇒ b 2 Đại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001 Để giải những bài toán về chuyển động nầy chúng ta phải sử dụng một số công thức liên hệ giữa . MẠNG SUY DIỄN - TÍNH TOÁNMẠNG SUY DIỄN - TÍNH TOÁNĐại Học Quốc Gia TP.HCM, 2001Đỗ Văn NhơnĐại Học Quốc. DUNGI. Dẫn nhậpII. Mô hình Mạng suy diễn và vấn đềIII. Tìm lời giảiIV. Lời giải tối ưuV. Tập hợp sinhVI. Mạng Suy diễn - Tính toán ại Học Quốc Gia TP.HCM,

Ngày đăng: 17/09/2012, 10:44

Hình ảnh liên quan

• Phaăn naøy seõ neđu leđn moôt mođ hình bieơu dieên tri thöùc ñöôïc gói laø Máng Suy dieên - Tính toaùn  - Mạng suy diễn tính toán

ha.

ăn naøy seõ neđu leđn moôt mođ hình bieơu dieên tri thöùc ñöôïc gói laø Máng Suy dieên - Tính toaùn Xem tại trang 2 của tài liệu.
GIÔÙI THIEÔUGIÔÙI THIEÔU - Mạng suy diễn tính toán
GIÔÙI THIEÔUGIÔÙI THIEÔU Xem tại trang 2 của tài liệu.
II. Mođ hình Máng suy dieên vaø vaân ñeă III. Tìm lôøi giại - Mạng suy diễn tính toán

o.

đ hình Máng suy dieên vaø vaân ñeă III. Tìm lôøi giại Xem tại trang 3 của tài liệu.
I. Daên NhaôpI. Daên Nhaôp - Mạng suy diễn tính toán

a.

ên NhaôpI. Daên Nhaôp Xem tại trang 4 của tài liệu.
1.2 Caùc ví dú daên tôùi söï ñeă xuaât mođ hình Máng Suy dieên- Tính toaùn vaø caùc vaân ñeă cô bạn tređn mođ hình. - Mạng suy diễn tính toán

1.2.

Caùc ví dú daên tôùi söï ñeă xuaât mođ hình Máng Suy dieên- Tính toaùn vaø caùc vaân ñeă cô bạn tređn mođ hình Xem tại trang 4 của tài liệu.
1.1 VAÂN ÑEĂ BIEƠU DIEÊN TRI THÖÙC - Mạng suy diễn tính toán

1.1.

VAÂN ÑEĂ BIEƠU DIEÊN TRI THÖÙC Xem tại trang 5 của tài liệu.
⇒ Caăn xađy döïng vaø phaùt trieơn caùc mođ hình bieơu dieên tri thöùc giuùp thieât keâ vaø caøi ñaịt phaăn tri thöùc cuõng nhö  phaăn suy dieên cụa caùc heô giại toaùn döïa tređn tri thöùc. - Mạng suy diễn tính toán

a.

ăn xađy döïng vaø phaùt trieơn caùc mođ hình bieơu dieên tri thöùc giuùp thieât keâ vaø caøi ñaịt phaăn tri thöùc cuõng nhö phaăn suy dieên cụa caùc heô giại toaùn döïa tređn tri thöùc Xem tại trang 5 của tài liệu.
1.2 CAÙC VÍ DÚ DAÊN TÔÙI MOĐ HÌNH - Mạng suy diễn tính toán

1.2.

CAÙC VÍ DÚ DAÊN TÔÙI MOĐ HÌNH Xem tại trang 6 của tài liệu.
1.2 CAÙC VÍ DÚ DAÊN TÔÙI MOĐ HÌNH - Mạng suy diễn tính toán

1.2.

CAÙC VÍ DÚ DAÊN TÔÙI MOĐ HÌNH Xem tại trang 6 của tài liệu.
II. Mođ hình Máng Suy dieênII. Mođ hình Máng Suy dieên 2.1 Mođ hình. - Mạng suy diễn tính toán

o.

đ hình Máng Suy dieênII. Mođ hình Máng Suy dieên 2.1 Mođ hình Xem tại trang 13 của tài liệu.
2.1 Mođ hình - Mạng suy diễn tính toán

2.1.

Mođ hình Xem tại trang 14 của tài liệu.
ª Ví dú: Máng suy dieên cho moôt hình chöõ nhaôt. - Mạng suy diễn tính toán

d.

ú: Máng suy dieên cho moôt hình chöõ nhaôt Xem tại trang 20 của tài liệu.
4.1 Máng Suy dieên coù tróng soâ4.1 Máng Suy dieên coù tróng soâ - Mạng suy diễn tính toán

4.1.

Máng Suy dieên coù tróng soâ4.1 Máng Suy dieên coù tróng soâ Xem tại trang 45 của tài liệu.
∀ ⇒ Mođ hình máng suy dieên coù tróng soâ. - Mạng suy diễn tính toán

o.

đ hình máng suy dieên coù tróng soâ Xem tại trang 45 của tài liệu.
• Máng suy dieên coù tróng soâ laø moôt mođ hình (A,D,w) goăm: - Mạng suy diễn tính toán

ng.

suy dieên coù tróng soâ laø moôt mođ hình (A,D,w) goăm: Xem tại trang 46 của tài liệu.
6.1 Mođ hình6.1 Mođ hình6.1 Mođ hình - Mạng suy diễn tính toán

6.1.

Mođ hình6.1 Mođ hình6.1 Mođ hình Xem tại trang 82 của tài liệu.
6.1 Mođ hình6.1 Mođ hình6.1 Mođ hình - Mạng suy diễn tính toán

6.1.

Mođ hình6.1 Mođ hình6.1 Mođ hình Xem tại trang 82 của tài liệu.
Söï Môû roông & Phaùt trieơn Mođ hìnhSöï Môû roông & Phaùt trieơn Mođ hình - Mạng suy diễn tính toán

ro.

ông & Phaùt trieơn Mođ hìnhSöï Môû roông & Phaùt trieơn Mođ hình Xem tại trang 87 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan