Thông tin tài liệu
z
Bài giảng: Các hệ cơ sở trí thức
1
1
Các Hệ cơ sở tri thức
KBS: Knowledge Based
Systems
Nguyễn Đình Thuân
Khoa Công nghệ Thông tin
Đại học Nha Trang
Email: thuanvinh@vnn.vn
Nha Trang 4-2007
2
Hệ cơ sở tri thức
Chương 1: Tng quan v H c s tri thc
Chương 2: Biu din và suy lun tri thc
Chương 3: H MYCIN
Chương 4: H hc
Chương 5: H thng m cho các bin liên tc
2
3
Tài liệu tham khảo
[1] Rich Elaine. Artificial Intelligence. Addison
Wesley 1983
[2] Robert I. Levine. Knowledge based
systems. Wissenschafs Verlag, 1991
[3] Đỗ Trung Tuấn. Hệ chuyên gia. NXB Giáo
dục 1999
[4] Hoàng Kiếm. Giáo trình Các hệ cơ sở tri
thức. ĐHQG TP Hồ Chí Minh. 2002
4
Chương 1: Tổng quan về Hệ cơ sở tri thức
1.1 Khái nim v H C s tri thc
Hệ cơ sở tri thức là chương trình máy tính
được thiết kế để mô hình hoá khả năng giải
quyết vấn đề của chuyên gia con người.
Hệ CSTT là hệ thống dựa trên tri thức, cho
phép mô hình hoá các tri thức của chuyên
gia, dùng tri thức này để giải quyết vấn đề
phức tạp thuộc cùng lĩnh vực.
Hai yếu tố quan trọng trong Hệ CSTT là: tri
thức chuyên gia và lập luận, tương ứng với
hệ thống có 2 khối chính là Cơ sở tri thức và
động cơ suy diễn.
3
5
1.1 Khái niệm về Hệ CSTT (Tiếp)
Hệ Chuyên gia là một loại cơ sở tri thức
được thiết kế cho một lĩnh vực ứng dụng cụ
thể.
Ví dụ: Hệ Chuyên gia về chẩn đoán bệnh
trong Y khoa, Hệ Chuyên gia chẩn đoán
hỏng hóc của đường dây điện thoại,…
Hệ Chuyên gia làm việc như một chuyên gia
thực thụ và cung cấp các ý kiến dựa trên
kinh nghiệm của chuyên gia con người đã
được đưa vào Hệ Chuyên gia.
6
1.1 Khái niệm về Hệ CSTT (Tiếp)
Cơ sở tri thức: Chứa các tri thức chuyên sâu
về lĩnh vực như chuyên gia. Cơ sở tri thức
bao gồm: các sự kiện, các luật, các khái
niệm và các quan hệ.
Động cơ suy diễn: bộ xử lý tri thức theo mô
hình hoá theo cách lập luận của chuyên gia.
Động cơ hoạt động trên thông tin về vấn đề
đang xét, so sánh với tri thức lưu trong cơ sở
tri thức rồi rút ra kết luận.
Kỹ sư tri thức (Knowledge Engineer): người
thiết kế, xây dựng và thử nghiệm Hệ Chuyên
gia
.
4
7
1.2 Cấu trúc của Hệ Chuyên gia
8
1. Giao din ngưi máy (User Interface): Thực hiện
giao tiếp giữa Hệ Chuyên gia và User. Nhận các thông
tin từ User (các câu hỏi, các yêu cầu về lĩnh vực) và đưa
ra các câu trả lời, các lời khuyên, các giải thích về lĩnh
vực đó. Giao diện người máy bao gồm: Menu, bộ xử lý
ngôn ngữ tự nhiên và các hệ thống tương tác khác.
2. B gii thích (Explanation system): Giải thích các
hoạt động khi có yêu cầu của User.
3. Đng c suy din (Inference Engine): Quá trình
trong Hệ Chuyên gia cho phép khớp các sự kiện trong
vùng nhớ làm việc với các tri thức về lĩnh vực trong cơ
sở tri thức, để rút ra các kết luận về vấn đề đang giải
quyết.
1.2 Cấu trúc của Hệ Chuyên gia(tiếp)
5
9
4. B tip nhn tri thc (Knowledge editor): Làm
nhiệm vụ thu nhận tri thức từ chuyên gia con người
(human expert), từ kỹ sư tri thức và User thông qua các
yêu cầu và lưu trữ vào cơ sở tri thức
5. C s tri thc: Lưu trữ, biểu diễn các tri thức mà hệ
đảm nhận, làm cơ sở cho các hoạt động của hệ. Cơ sở
tri thức bao gồm các sự kiện (facts) và các lụật (rules).
6. Vùng nh làm vic (working memory): Một phần
của Hệ Chuyên gia chứa các sự kiện của vấn đề đang
xét.
1.2 Cấu trúc của Hệ Chuyên gia(tiếp)
10
1.3 Hệ hỗ trợ ra quyết định
DSS (Decision Support System)
Chức năng: Hỗ trợ ra quyết định
Hoạt động theo cách tương tác với người sử dụng
Các tính chất của DSS:
Hướng đến các quyết định của người quản lý
Uyển chuyển với hoàn cảnh
Trả lời câu hỏi trong tình huống
Do người sử dụng khởi động và kiểm soát
6
11
1.4 Hệ học
Trong nhiều tinh huống, sẽ không có sẵn tri thức
như:
–
Kỹ sư tri thức cần thu nhận tri thức từ chuyên gia lĩnh
vực.
–
Cần biết các luật mô tả lĩnh vực cụ thể.
–
Bài toán không được biểu diễn tường minh theo luật, sự
kiện hay các quan hệ.
Có hai tiếp cận cho hệ thống học:
–
Học từ ký hiệu: bao gồm việc hình thức hóa, sửa chữa
các luật tường minh, sự kiện và các quan hệ.
–
Học từ dữ liệu số: được áp dụng cho những hệ thống
được mô hình dưới dạng số liên quan đến các kỹ thuật
nhằm tối ưu các tham số. Học theo dạng số bao gồm
mạng Neural nhân tạo, thuật giải di truyền, bài toán tối ưu
truyền thống. Các kỹ thuật học theo số không tạo ra
CSTT tường minh.
12
1.5 Hệ điều khiển mờ
Mờ hóa: Chuyển đổi giá trị rõ đầu vào thành
các vector mờ
Xác định các luật hợp thành và thuật toán
xác định giá trị mờ
Giải mờ: Phương pháp điểm trọng tâm
7
13
1.6 Ứng dụng của Hệ Cơ sở tri thức
1. Diễn giải (Interpretation): Mô tả tình huống
các dữ liệu thu thập được
2. Dự báo (Prediction): đưa ra các tri thức về
dự báo một tình huống: dự báo giá cả, …
3. Thiết kế (Design): Lựa chọn cấu hình phù
hợp, ví dụ: sắp xếp công việc.
4. Chẩn đoán (Diagnosis): Dựa vào các dữ
liệu quan sát được, xác định các lỗi hỏng
hóc.
14
1.6 Ứng dụng của Hệ Cơ sở tri thức(tip)
5.
Vạch kế hoạch (Planing): tạo lập các
phương án hành động.
6. Dẫn dắt (Monotoring): So sánh dữ liệu và
các kết quả hoạt động.
7. Gỡ rối (Debugging): Mô tả các phương
pháp khắc phục của hệ thống.
8. Giảng dạy (Instruction): Sửa chữa các lỗi
của người học trong quá trình học tập.
9. Điều khiển (Control): dẫn dắt dáng điệu
tổng thể của hệ thống.
8
15
Chương 2: Biểu diễn và suy luận tri thức
2.1. Mở đầu
tri thức, lĩnh vực và biểu diễn tri thức.
2.2. Các loại tri thức: được chia thành 5 loại
1.
Tri thức thủ tục: mô tả cách thức giải quyết một vấn đề. Loại
tri thức này đưa ra giải pháp để thực hiện một công việc nào
đó. Các dạng tri thức thủ tục tiêu biểu thường là các luật,
chiến lược, lịch trình và thủ tục.
2.
Tri thức khai báo: cho biết một vấn đề được thấy như thế
nào. Loại tri thức này bao gồm các phát biểu đơn giản, dưới
dạng các khẳng định logic đúng hoặc sai. Tri thức khai báo
cũng có thể là một danh sách các khẳng định nhằm mô tả
đầy đủ hơn về đối tượng hay một khái niệm nào đó.
16
2.2. Các loại tri thức (tiếp)
3. Siêu tri thức:
mô tả tri thức về tri thức. Loại tri thức này
giúp lựa chọn tri thức thích hợp nhất trong số các tri thức khi
giải quyết một vấn đề. Các chuyên gia sử dụng tri thức này
để điều chỉnh hiệu quả giải quyết vấn đề bằng cách hướng
các lập luận về miền tri thức có khả năng hơn cả.
4. Tri thức heuristic:
mô tả các "mẹo" để dẫn dắt tiến
trình lập luận. Tri thức heuristic là tri thức không bảm đảm
hoàn toàn 100% chính xác về kết quả giải quyết vấn đề. Các
chuyên gia thường dùng các tri thức khoa học như sự kiện,
luật, … sau đó chuyển chúng thành các tri thức heuristic để
thuận tiện hơn trong việc giải quyết một số bài toán.
5. Tri thức có cấu trúc:
mô tả tri thức theo cấu trúc. Loại
tri thức này mô tả mô hình tổng quan hệ thống theo quan
điểm của chuyên gia, bao gồm khái niệm, khái niệm con, và
các đối tượng; diễn tả chức năng và mối liên hệ giữa các tri
thức dựa theo cấu trúc xác định.
9
17
Ví dụ: Hãy phân loại các tri thức sau
1. Nha Trang là thành phố đẹp.
2. Bạn Lan thích đọc sách.
3. Modus Ponens.
4. Modus Tollens.
5. Thuật toán tìm kiếm BFS, DFS
6. Thuật giải Greedy
7. Một số cách chiếu tướng trong việc chơi cờ tướng.
8. Hệ thống các khái niệm trong hình học.
9. Cách tập viết chữ đẹp.
10. Tóm tắt quyển sách về Hệ chuyên gia.
11. Chọn loại cổ phiếu để mua cổ phiếu.
18
2.3. CÁC KỸ THUẬT BIỄU DIỄN TRI THỨC
2.3.1 Bộ ba Đối tượng-Thuộc tính-Giá trị
2.3.2 Các luật dẫn
2.3.3 Mạng ngữ nghĩa
2.3.4 Frames
2.3.5 Logic
[...]... t v i các thông tin khác giúp ưa ra các suy lu n, k t lu n t nh ng thông tin ã bi t Trong h th ng d a trên các lu t, ngư i ta thu th p các tri th c lĩnh v c trong m t t p và lưu chúng trong cơ s tri th c c a h th ng H th ng dùng các lu t này cùng v i các thông tin trong b nh gi i bài toán Vi c x lý các lu t trong h th ng d a trên các lu t ư c qu n lý b ng m t module g i là b suy di n 21 2.3.2 Các lu... User: 5-6-77 8:09 AM … MYCIN: G n ây Jack Durkin có các tri u ch ng như: choáng ván, hôn mê không? User: Có … n b nh hi n t i? 19 CÁC THÀNH PH N C A H MYCIN 1 Chương trình tư v n: Cung c p cho các Bác sĩ các l i khuyên ch n phương pháp i u tr thích h p b ng cách xác nh rõ cách th c i u tr b i các d li u l y ra t các phòng thí nghi m lâm sàng thông qua các câu tr l i c a bác sĩ cho câu h i c a máy tính... hóa, s a ch a các lu t tư ng minh, s ki n và các quan h H c t d li u s : ư c áp d ng cho nh ng h th ng ư c mô hình dư i d ng s liên quan n các k thu t nh m t i ưu các tham s H c theo d ng s bao g m m ng Neural nhân t o, thu t gi i di truy n, bài toán t i ưu truy n th ng Các k thu t h c theo s không t o ra CSTT tư ng minh 25 4.2 CÁC HÌNH TH C H C 1 H c v t: H ti p nh n các kh ng nh c a các quy t nh... tư v n gi i thích các ki n th c c a nó v các phương pháp i u tr và ch ng minh các chú c bi t thích v các phương pháp i u tr 3 Thu n p tri th c: cho phép các chuyên gia con ngư i trong lĩnh v c i u tr các căn b nh truy n nhi m d y cho MYCIN các lu t quy t nh theo phương pháp i u tr mà h tìm th y trong th c t lâm sàng 39 PH M VI S D NG C A H MYCIN 1 Ch n oán nguyên nhân gây b nh: i v i các bác sĩ i u tr... gia d a trên lu t và s ki n MYCIN s d ng cơ ch l p lu t g n úng x lý các lu t suy di n d a trên o ch c ch n Ti p theo sau MYCIN, h EMYCIN ra i EMYCIN là m t h chuyên gia t ng quát ư c t o l p b ng cách lo i ph n cơ s tri th c ra kh i h MYCIN EMYCIN cung c p m t cơ ch l p lu n và tuỳ theo bài toán c th s b sung tri th c riêng c a bài toán ó t o thành h chuyên gia Các c i m chính: - S d ng k thu t suy di... MYCIN, các bác sĩ tr l i các câu h i v ti u s b nh nhân, b nh án, các k t qu xét nghi m, các tri u ch ng, … t ó MYCIN ưa ra ch n oán b nh 2 T o ra phương pháp i u tr : Sau khi nh n ư c các câu tr l i c a bác sĩ v tình tr ng b nh nhân thông qua i tho i Trong trư ng h p câu tr l i không bi t ho c bi t không ch c ch n, thì MYCIN s suy lu n t các thông tin không hoàn ch nh 3 D oán di n bi n c a b nh: B ng các. .. c t t khi bài toán v b n ch t i thu th p thông tin r i th y i u c n suy di n • Suy di n ti n cho ra kh i lư ng l n các thông tin t m t s thông tin ban u Nó sinh ra nhi u thông tin m i • Suy di n ti n là ti p c n lý tư ng i v i lo i bài toán c n gi i quy t các nhi m v như l p k ho ch, i u hành i u khi n và di n d ch * Suy di n lùi •M t trong các ưu i m chính c a suy di n lùi là phù h p v i bài toán ưa... 2.3.1 B ba i tư ng-Thu c tính-Giá tr (ti p) Trong các s ki n O-A-V, m t i tư ng có th có nhi u thu c tính v i các ki u giá tr khác nhau Hơn n a m t thu c tính cũng có th có m t hay nhi u giá tr Chúng ư c g i là các s ki n ơn tr (single-valued) ho c a tr (multi-valued) i u này cho phép các h tri th c linh ng trong vi c bi u di n các tri th c c n thi t Các s ki n không ph i lúc nào cũng b o m là úng hay... i m i b ng con ang kh o sát, phân chia danh sách các thu c tính theo các t h p phân bi t, m i t h p ng v i j thu c tính phân bi t Bư c 4: V i m i t h p các thu c tính, tính s lư ng các giá tr thu c tính xu t hi n theo cùng t h p thu c tính trong các dòng chưa ư c ánh d u c a b ng con ang xét (mà ng th i không xu t hi n v i t h p thu c tính này trên các b ng còn l i) G i t h p u tiên (trong b ng con)... ánh d u các dòng tho t h p l n nh t c a b ng con ang x lý theo l p Bư c 7: Thêm lu t m i vào t p lu t R, v i v trái là t p các giá tr c a thu c tính ng v i t h p l n nh t (k t h p các thu c tính b ng toán t AND) và v ph i là giá tr thu c tính quy t nh tương ng Bư c 8: N u t t c các dòng u ã ư c ánh d u phân l p, ti p t c th c hi n t bư c 2 cho các b ng con còn l i Ngư c l i (n u chưa ánh d u h t các dòng) . niệm về Hệ CSTT (Tiếp)
Cơ sở tri thức: Chứa các tri thức chuyên sâu
về lĩnh vực như chuyên gia. Cơ sở tri thức
bao gồm: các sự kiện, các luật, các khái
niệm. Lưu trữ, biểu diễn các tri thức mà hệ
đảm nhận, làm cơ sở cho các hoạt động của hệ. Cơ sở
tri thức bao gồm các sự kiện (facts) và các lụật (rules).
6.
Ngày đăng: 24/01/2014, 00:20
Xem thêm: Tài liệu Bài giảng: Các hệ cơ sở trí thức doc, Tài liệu Bài giảng: Các hệ cơ sở trí thức doc