- 58 - PHƯƠNG PHÁP BẢO TRÌ CA LẬP LUẬN TRONG CBR VÀ ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG DỰ ĐOÁN NỒNG ĐỘ CỒN TRONG HƠI THỞ Sinh viên: Vũ Thanh Toàn Mã sinh viên: 0220337 Địa chỉ email: vttoan@gmail.com Giáo viên hướng dẫn: Thạc sỹ. Lê Việt Hà Viện Công Nghệ Thông Tin 1. Giới thiệu. Phương pháp CBR được nhà tâm lý học người Mỹ, Roger Schank đưa ra vào năm 1982 [5]. Hiện nay ở Việt Nam thì CBR vẫn còn đang là một phương pháp khá mới mẽ, đặc biệt là vấn đề bảo trì ca lập luận trong CBR, vì thế khóa luận này được thực hiện với mục đích nhằm đưa ra cái nhìn tổng quan về CBR và bảo trì ca lập luận trong CBR, đồng thời xây dựng một hệ thống mang tích thực tế cao, đó là hệ thống cho phép dự đoán mức độ cồn trong hơi thở của con người 2. Lập luận theo tình huống và bảo trì ca lập luận 2.1. Lập luận theo tình huống. Lập luận theo tình huống (Case-based Reasoning – CBR) là phương pháp tìm lời giải bài toán trên cơ sở hiệu chỉnh lời giải của các bài toán khác đã có [5]. Trong thực tế các hệ thống áp dụng CBR thường gồm 5 module như hình vẽ sau [2]: • Module tìm kiếm ca lập luận tương tự, chức năng này sẽ tìm ra các ca lập luận có độ tươ ng tự thích hợp với một vấn đề mới từ cơ sở tri thức. • Module lưu trữ các ca lập luận được gọi là cơ sở dữ liệu các ca lập luận (case –base). • Module hiệu chỉnh có chức năng hiệu chỉnh các ca lập luận được tìm ra để áp dụng cho vấn đề hiện tại. • Module kiểm tra, có chức năng kiểm tra lỗi của các ca lập luận, tìm ra nguyên nhân và sửa chữa lối đó. • Module lưu giữ, có chức năng lưu giữ thông tin từ ca lập luận mới vào cơ sở tri thức. Các vấn đề chính cần giải quyết trong hệ thống CBR là [2, 5]: • Mô tả ca lập luận. • Xây dựng cơ sở dữ liệu các ca lập luận. • Phương pháp đánh chỉ số và tìm kiếm ca l ập luận. • Tổ chức bộ nhớ • Phương pháp hiệu chỉnh • Phương pháp bảo trì và lưu giữ ca lập luận (Revise and Retain methods) 2.2. Bảo trì ca lập luận trong lập luận theo tình huống Sankar K. Pal, Simon C. K. Shiu [3] định nghĩa: Bảo trì ca lập luận trong lập luận theo tình huống là quá trình thực hiện các chính sách cho phép sửa lại cấu trúc hoặc nội dung (Miêu tả, nội dung miền, thông tin định vị hoặc sự thực thi) của cơ sở dữ liệu các ca lập luận để cho việc lập luận thuận tiện hơn trong tương lai cho một tập riêng lẻ các đối tượng thực hiện . Năm 1994 Aamodt và Plaza [1] đã đưa ra mô hình vòng tròn 4 bước của CBR đó là tìm kiếm lại, dùng lại, duyệt lại và nhớ lại. Nhưng hiện nay người ta thấy rằng cần phải mở rộng mô hình đó ra và người ta đã thêm vào đó 2 giai đoạn mới là xem lại và khôi phục lại. Ba giai đoạn nhớ lại, xem lại và khôi phục lại hợp thành giai đoạn bảo trì ca lập luận (Case Base Maintenance) trong CBR [4]. Hai giai đoạn xem lại và khôi phục được bắt đầu với dữ liệu vào là một ca lập luận. Ca lập luận này có thể là kết quả thu được từ lúc bắt đầu của dự án CBR hoặc là kết quả của việc chỉnh sửa ca lập luận tại giai đoạn nào đó sau khi ca lập luận được sử dụng. - 59 - Hình 1. Các bước bảo trì ca lập luận 2. Phương pháp bảo trì ca lập luận bằng tập logic mờ 2.1. Các loại bảo trì ca lập luận Có thể chia CBM thành hai loại là: bảo trì chất lượng và bảo trì số lượng. Bảo trì chất lượng hướng đến việc bảo đảm hiệu lực của hệ thống CBR. Trong khi đó bảo trì số lượng thì hướng đến việc bảo đảm hiệu quả giải quyết vấn đề của hệ thống CBR [3]. 2.2 Phương pháp bảo trì ca lập luận bằng tập logic mờ Phương pháp này có thể chia ra làm sáu giai đoạn thực hiện sau [3]: • Xây dựng hàm học các trọng số thuộc tính. • Phân loại cơ sở dữ liệu thành một số nhóm. • Xây dựng các luật hiệu chỉnh mờ. • Dự đoán mô tả giải pháp qua lập luận. • Lựa chọ n các ca lập luận mô tả cho việc bảo trì kích thước của cơ sở dữ liệu các ca lập luận. • Cập nhật và lựa chọn lại các ca lập luận một cách định kỳ. 3. Mô hình bảo trì ca lập luận trong hệ thống dự đoán nồng độ cồn trong hơi thở Trong khóa luận này chúng tôi sẽ xây dựng một hê thống cho phép dự đoán nồng độ cồn trong hơi thở dựa vào các số liệu mà người dùng nhập vào. Chức năng chính của chương trình là cho dự đoán mức độ cồn trong hơi thở của người dùng dựa vào các giá trị do người dùng nhập vào là cân năng, loại bữa ăn, lượng rượu(bia) uống, giới tính và thời gian uống, đồng thời lưu lại những ca lập luận thích hợp. Tim kiem Hieu chinh Nguoi dung Nhan thong tin Ung dung <<include>> <<include>> <<include>> Bao tri Hình 2. Sơ đồ Use Case của hệ thống Các thuật toán chương trình sử dụng là: • Thuật toán tìm kiếm lại • Thuật toán hiệu chỉnh lời giải • Thuật toán bảo trì ca lập luận 4. Kết luận Khóa luận này đã đưa ra một cách khá chi tiết từ mức tổng quát tới việc vận dựng vào một hệ thống cụ thể. Ở phần đầu của khóa luận, chúng ta đã có một cái nhìn bao quát về các vấn đề của CBR như khái niệm, các mô hình phát triển và đặc biệt đi sâu vào vấn đề bảo trì ca lập luận trong CBR. Phần tiếp theo đã mô tả một cách ngắn gọn phương pháp bảo trì ca lập luận bằng phương pháp logic mờ. Phần cuối của khóa luận đã mô tả lại hệ thống dự đoán nồng độ cồn trong hơi thở. 5. Tài liệu tham khảo [1]. Agnar Aamodt, Enric Plaza. Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations,and System Approaches. AI Communications, Vol. 7 Nr. 1, March 1994,Tr.1-18. [2]. Adel W. Sadek, Brian L. Smith, Ph.D., Catherine C. McGhee, Michael J. Demetsky, Ph.D. Final Report Development Of Decision Support Systems For Real-Time Freeway Traffic Routing: Volume II. Charlottesville, Virginia. October 1998. Tr. 3- 8. [3]. Sankar K. Pal, Simon C. K. Shiu. Foundations Of Soft Case - based Reasoning. WILEY – INTERSCIENCE, A Johon Wiley & Sóng, Inc., Publication. 2004. Tr 161-186 [4]. Thomas Roth–Berghofer, ThomasReinartz. MAMA:A Maintenance Manual for Case– BasedReasoning Systems.Tr. 4-13 [5]. Nguyễn Ngọc Bảo. Tìm hiểu phương pháp lập luận theo tình huống, Bài tập lớn, 2004.Tr. 1 – 14. . sửa ca lập luận tại giai đoạn nào đó sau khi ca lập luận được sử dụng. - 59 - Hình 1. Các bước bảo trì ca lập luận 2. Phương pháp bảo trì ca lập luận. quan về CBR và bảo trì ca lập luận trong CBR, đồng thời xây dựng một hệ thống mang tích thực tế cao, đó là hệ thống cho phép dự đoán mức độ cồn trong hơi