Tiểu luận môn Hệ hỗ trợ quyết định TÌM HIỂU HỆ CHUYÊN GIA VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP SUY DIỄN

23 521 0
Tiểu luận môn Hệ hỗ trợ quyết định TÌM HIỂU HỆ CHUYÊN GIA VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP SUY DIỄN

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN  BÁO CÁO HỆ HỔ TRỢ QUYẾT ĐỊNH TÌM HIỂU HỆ CHUYÊN GIA VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP SUY DIỄN GVHD: HVTH: Thầy PGS-TS.Đỗ Phúc Nguyễn Văn Trường CH1301036 Tháng 06 Năm 2014 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH Báo cáo môn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS. Đổ Phúc CHƯƠNG 1: HỆ CHUYÊN GIA 1.1 Giới thiệu hệ chuyên gia Trong lĩnh vực trí thông minh nhân tao, một hệ chuyên gia là một hệ thống máy tính có khả năng mô phỏng hay hành động giống như một chuyên gia thật sự, liên quan đến các vấn đề như dự đoán, đưa ra lời khuyên, hổ trợ quyết định… Sự tương đương của hệ chuyên gia và chuyên gia được thể hiện qua: • Khả năng suy luận dựa trên không gian kiến thức của con người • Giải quyết các vấn đề phức tạp bằng heuristic hay các kỹ thuật gần đúng • Giải thích và điều chỉnh các giải pháp dựa trên các sự kiện Các hệ chuyên gia được thiết kế để có thể giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách suy luận trên cơ sở tri thức, và được biểu diển chủ yếu theo dạng: IF…THEN…ELSE Hơn là các thủ tục code thường dùng. Dưới đây là một vài điểm nội bật của hệ chuyên gia khi so sánh với các chuyên gia khi được phát triển và ứng dụng trong các lĩnh vực • Chi phí thấp • Các kết quả trả về thường là mang lại kết quả đúng • Độ tin cậy và tính sẵn sàng cao • Thay thế con người trong những môi trường nguy hiểm • Sao chép khả năng của một chuyên gia • Có khả năng giải thích và suy luận mà không qua cảm xúc, thái độ HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 4 Báo cáo môn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS. Đổ Phúc Hình 1.1: Phân hệ của hệ chuyên gia trong hệ thống AI 1.2 Kiến trúc hệ chuyên gia Một hệ chuyên gia bao gồm những thành phần sau: • Bộ hổ trợ giải thích (Explanation facility): cung cấp các kiến thức trong quá trình suy luận khi đưa ra một kết luận hay một quyết định nào đó. • Bộ hổ trợ thao tác kiến thức (Knowledge acquisition facility): cung cấp phương tiện đề nắm bắt các sự kiện và lưu trữ kiến thức được suy luận từ chuyên gia vào trong cở sở tri thức • Cơ sở tri thức(Knowledge base): lưu trử các tri thức của con người, thường là theo các luật IF THEN…ELSE. • Không gian làm việc (Working memory ): một cơ sở dữ liệu các sự kiện, được sử dụng trong các luật suy diễn • Bô suy diễn(Inference engine): thực hiện quá trình suy diễn trên các luật, có thể dựa vào độ ưu tiên hoặc các kiến thức heuristic đề tìm lời giải. • Bộ ghi nhật ký(Agenda): một danh sách các luật đã thảo mãn theo độ ưu tiên, qua quá trình suy diễn các sự kiện. • Bộ so khớp mẫu (Pattern matcher): so sánh các luật và các sự kiện HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 5 Báo cáo môn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS. Đổ Phúc Hình 1.2: Mô hình hệ chuyên gia Quá trình thực thi của hệ chuyên gia Bộ phận được xem là quan trọng bậc nhất trong hệ chuyên gia là bộ suy diện. Bộ suy diễn hoạt động theo quy trình tròn sau đây: • Bộ so khớp mẫu (Pattern matcher): sử dụng các thuật toán để tạo ra danh sách các luật, dựa vào các sự kiện đã tìm được trong bộ không gia làm việc, ví dụ như thuật toán Rete. • Bộ ghi nhật ký(Agenda): xác định thứ tự mà các luật phát sinh từ danh sách • Bộ giải quyết mâu thuẫn(conflict resolver): chọn các luật có độ ưu tiên các nhất từ bộ ghi nhật ký. • Bộ thực thi hành động: thực thi các kết quả suy luận vế phài (Right hand side) của các luật được chọn và xóa các luật này từ bộ ghi nhật ký. • Bộ so khớp mẫu (Pattern matcher): được kích hoạt trở lại, thực hiện cập nhật bộ ghi nhật ký với các luật thỏa mãn vế trái và xóa các luật không thỏa. HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 6 Báo cáo môn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS. Đổ Phúc Quy trình này tiếp tục cho đến khi không còn luật nào tồn tại trong bộ ghi nhật ký. Một luật được kích hoạt khi và chỉ khi vế trái của nó thỏa mãn. Tính năng quan trong này trong hệ chuyên gia được gọi là sự khúc xạ (Refraction). Nó đảm bảo rằng một hệ chuyên gia sẽ không bị lặp vòng vô tận 1.2.1 Quá trình thu thập tri thức (Knowledge Engineering): Thu thập tri thức là một quá trình trích rút dữ liệu của một lĩnh vực cụ thể, thông qua các chuyên gia, sau đó cấu trúc, định dạng và tích hợp vào trong cơ sở tri thức của hệ chuyên gia. Các dữ liệu rút trích được có thể bao gồm nhiều luật logic hay các kiến thức heuristic được sử dụng bởi các chuyên gia trong một số trường hợp cụ thể nào đó. Không giống như một thuật toán đảm bảo sẽ tìm ra được lời giải chính xác hoàn toàn trong một khoảng thời gian nhất định. Hệ chuyên gia chỉ đảm bảo sẽ tìm ra được lời giải hợp lý nhất. Dựa vào trình độ, mức độ kiến thức của chuyên gia trong quá trình hiểu biết sự kết nồi giữa các kiến thức hay các suy luận, hệ quả; một kỹ sư lập trình kiến thức có thể xây dựng nên một hệ chuyên gia sử dụng các quy tắc heuristic. Các kiến thức này thường được biểu diễn dưới dạng các luật được gọi là cơ sở tri thức. 1.2.2 Biểu diễn tri thức Một chương trình máy tính gồm cấu trúc dữ liệu và các thuật toán. Trong khi đó hệ chuyên gia bao gồm hai phần chính là cơ sở tri thức và bộ suy diễn Tri thức là một phần trong mô hình phân cấp “Tháp kiến thức”: HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 7 Báo cáo môn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS. Đổ Phúc Hình: 1.3 Tháp tri thức • Dữ liệu tạp (Noise): các loại dữ liệu không xác định, không rõ rang • Data: những dữ liệu hữu ích, có thể dùng đề trích xuất các thông tin • Thông tin (Information): những dữ liệu hữu ích cho kiến thức • Kiến thức (Knowledge): các luật được rút ra từ các thông tin • Siêu tri thức (Metaknowledge): các luật được rút ra từ các tri thức 1.3 Các ứng dụng của hệ chuyên gia Hayes-Roth chia các ứng dụng của hệ chuyên gia thành 10 loại:. Loại Diễn dịch (Interpretation) HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 8 Báo cáo môn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS. Đổ Phúc Dự đoán Chẩn đoán Thiết kế Kế hoạch Giám sát Debug lỗi Sữa chữa Chỉ dẫn Điều khiển 1.4 Một số hạn chế của hệ chuyên gia • Hệ chuyên gia có thể hoạt động tốt trong một lĩnh vực hẹp với một độ phức tạp nhất định. Viêc mô hình hóa một hệ chuyên gia cho nhiều lĩnh vực có thê gấy tác dụng ngược lại. • Hệ chuyên gia không hoàn toàn đảm bảo chất lượng hay tính đúng đắn của các luật trong quá trình suy luận • Viêc thêm các luật, các tri thức mới có thể sẽ xung đột với những luật hiện tại và có thể giảm độ tin cậy của hệ thống HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 9 Báo cáo môn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS. Đổ Phúc CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP SUY LUẬN 2.1 Suy diễn lùi Suy diễn lùi là một phương pháp suy luận, được diễn tả là một quá trình kết xuất ngược từ tập đích (goals). Suy diễn lùi thường được ứng dụng trong hệ chứng minh bài toán tự động, các bộ suy diễn, hệ hổ trợ tìm chứng cứ và trong nhiều ứng dụng trong các hệ thống AI. Suy diễn lùi được hiện thực trong hệ thống lập trình logic bởi SLD resolution. Các luật suy diễn là dựa trên module ponens. Đầy là một trong hai phương pháp được sử dụng trong các hệ thống suy diễn và phép logic kéo theo. Suy diễn lùi thường sữ dụng chiến lược tìm kiếm theo chiều sau – DFS. Ví dụ như trong ứng dụng prolog. Quá trình hoạt động: Suy diễn lùi bắt đầu với một danh sách các dữ liệu đích và thực hiện suy luận ngược từ kết quả cho đến các tiên đề suy ra nó. Trong một bô suy diễn sử dụng suy diễn ngược, sẽ tìm kiếm các luật suy diễn cho đến khi tìm được một mệnh đề THEN… mà thỏa nãn với tập đích.Nếu như mà tập RHS của luật là chưa xác định thì nó sẽ them luật này vào tập đích và tiếp tục quá trình suy diễn Một ví dụ của suy diển lùi: Tập các sự kiện : • Ổ cứng là "hỏng" hay "hoạt động bình thường" • Hỏng màn hình. • Lỏng cáp màn hình. • Tình trạng đèn ổ cứng là "tắt" hoặc "sáng" HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 10 [...]... bộ suy diễn của chúng 2.2 Suy diễn tiến Đây cũng là một phương pháp dùng trong bộ suy diễn của hệ chun gia và đối lặp với với phương pháp suy diễn lùi Nó cũng dựa trên modus ponens Suy diễn tiến bắt đầu với tập sự kiện và sử dụng các luật suy diễn để suy ra nhiều dữ kiện khác cho đến khi.tập đích được tìm thấy một bộ suy diễn sử dụng suy diễn tiến khi sử dụng kỹ thuật này sẽ tìm kiếm trên tập luật đến... các bộ phận cấu thành nên hệ chun gia, mà trong đó hai thành phần quan trọng nhất là cơ sở tri thức và bộ suy diễn Bên cạnh đó, báo cáo cũng giới thiệu một số phương pháp suy diễn thường được sử dụng trong hệ chun gia là suy diễn lùi, suy diễn tiến và suy diễn heuristic Một số hổ trợ suy diễn mạnh như Prolog, Knowledge Machine, ECLiPSe , CLIPS Cùng với đó, Báo cáo trình bày ứng dụng demo chẩn đốn các. .. phương pháp suy diễn dựa vào kinh nghiệm, như là một phương pháp tạm thời nhưng hợp lý nhấm tìm ra giải pháp cho vần đề hiện tại Suy diễn heuristic có thể giúp khám phá ra giải pháp nhanh chóng cho các vấn đề suy luận phức tạp, đặc biệt là u cầu về mặt thời gian tìm kiếm và khơng gian dữ liệu tính tốn lớn HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 13 Báo cáo mơn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS Đổ Phúc Các qui... khơng, hệ thống sẽ hiện ra màn hình câu hỏi "Bạn kiểm tra xem có điện vào máy tính khơng (kiểm tra đèn nguồn)? (C/K)" Để thực hiện được cơ chế suy luận lùi, người ta thường sử dụng ngăn xếp (để ghi nhận lại những nhánh chưa kiểm tra) Phương pháp suy diễn lùi thường được dùng trong các hệ chun gia, các ngơn ngữ lập trình như Prolog, Knowledge Machine và ECLiPSe hổ trợ suy diễn lùi qua bộ suy diễn của... Đổ Phúc CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN Trong các hệ thống thơng minh hiện nay, hệ chun gia ngày càng đóng một vai trò quan trọng để hổ trợ con người đưa ra những dự đốn, chẩn đốn, lời khun…trong nhiều lĩnh vực Hệ thống chun gia được phát triển là dựa vào những qui tắc, những kiến thức của chun gia nên nó có thể phần nào thay thế được chun gia để đưa ra một số quyết định Q q trình tìm hiểu và nghiên cưu, Báo cáo... Báo cáo mơn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS Đổ Phúc else FALSE)) 2.5.2 Các chức năng chính Hình 2.2: Hộp thoại hiện thị các sự kiện Hình 2.3: Tiến trình các luật kích hoạt trong CLIPs HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 20 Báo cáo mơn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS Đổ Phúc Hình 2.4: Một trường hợp chẩn đốn của chương trình HVTH: Nguyễn Văn Trường Trang 21 Báo cáo mơn Hệ hổ trợ quyết định Hướng... 11 Báo cáo mơn Hệ hổ trợ quyết định Hướng dẫn PGS.TS Đổ Phúc Để xác định được ngun nhân gây ra hỏng hóc là do ổ cứng hỏng hay cáp màn hình lỏng, hệ thống phải lần lượt đi vào các nhánh để kiểm tra các điều kiện như điện vào máy "có", âm thanh ổ cứng "khơng"…Tại một bước, nếu giá trị cần xác định khơng thể được suy ra từ bất kỳ một luật nào, hệ thống sẽ u cầu người dùng trực tiếp nhập vào Chẳng hạn như... luật và xác định các quan hệ các thuộc tính mục tiêu Một luật sẽ có một độ ưu tiên nhất định, nếu như nhiều luật cùng thỏa mãn điều kiện đầu vào thì ưu tiên chọn luật có độ ưu tiên cao Mỗi luật sẽ có những thuộc tính đính kèm, để giúp q trình chọn luật hiệu quả hơn nhằm sinh ra những quan hệ, những sự kiện mà hướng đến mục tiêu Suy diễn heuristic thường được kết hợp với suy diễn tiến trong các bộ máy suy. .. động Ứng dụng là tập hợp các luật trên cơng cụ phát triển hệ chun gia CLIPS, cho phép dự đốn các vấn đề hỏng hốc cơ bản phát sinh trong q trình sử dụng ơ tơ CLIPs hổ trợ mạnh định nghĩa độ ưu tiên , các thuộc tính, các tốn tử kết hợp luật… Q trình dự đốn thơng qua các tập luật được định nghĩa trước và các thơng tin thơng qua tương tác với người dùng Các câu hỏi đưa ra bởi hệ thống sẽ biến đổi tùy theo... máy suy diễn để tăng tính hiệu quả của chương trình 2.4 Phương pháp loại bỏ luật thừa và luật mâu thuẫn Các luật trong Bộ suy diễn có thể có khả năng thừa, trùng lắp hoặc mâu thuẫn Do q trình xây dựng tập luật và cập nhật trong q trình hoạt động, dẫn tới kết quả khơng chính xác Tuy q trình xem xét và thao tác tối ưu hóa các luật là một thao tác khó, vì giữa các luật thường tồn tại các quan hệ khơng . phương pháp dùng trong bộ suy diễn của hệ chuyên gia và đối lặp với với phương pháp suy diễn lùi. Nó cũng dựa trên modus ponens Suy diễn tiến bắt đầu với tập sự kiện và sử dụng các luật suy diễn. CÁC PHƯƠNG PHÁP SUY LUẬN 2.1 Suy diễn lùi Suy diễn lùi là một phương pháp suy luận, được diễn tả là một quá trình kết xuất ngược từ tập đích (goals). Suy diễn lùi thường được ứng dụng trong hệ. tra). Phương pháp suy diễn lùi thường được dùng trong các hệ chuyên gia, các ngôn ngữ lập trình như Prolog, Knowledge Machine và ECLiPSe hổ trợ suy diễn lùi qua bộ suy diễn của chúng 2.2 Suy diễn

Ngày đăng: 20/05/2015, 22:57

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • CHƯƠNG 1: HỆ CHUYÊN GIA

    • 1.1 Giới thiệu hệ chuyên gia

      • Hình 1.1: Phân hệ của hệ chuyên gia trong hệ thống AI

      • 1.2 Kiến trúc hệ chuyên gia

        • Hình 1.2: Mô hình hệ chuyên gia

        • 1.2.1 Quá trình thu thập tri thức (Knowledge Engineering):

        • 1.2.2 Biểu diễn tri thức

          • Hình: 1.3 Tháp tri thức

          • 1.3 Các ứng dụng của hệ chuyên gia

          • 1.4 Một số hạn chế của hệ chuyên gia

          • CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP SUY LUẬN

            • 2.1 Suy diễn lùi

            • 2.2 Suy diễn tiến

            • 2.3 Suy diễn Heuristic

            • 2.4 Phương pháp loại bỏ luật thừa và luật mâu thuẫn

              • 2.4.1 Loại bỏ luật thừa

              • 2.4.2 Luật mâu thuẫn

                • Hình 2.1: Vòng lặp suy diền

                • 2.5 Hệ chuyên gia chẩn đoán một số triệu chứng cơ bản của ô tô

                  • 2.5.1 Quy trình hoạt động

                  • 2.5.2 Các chức năng chính

                    • Hình 2.2: Hộp thoại hiện thị các sự kiện

                    • Hình 2.3: Tiến trình các luật kích hoạt trong CLIPs

                    • Hình 2.4: Một trường hợp chẩn đoán của chương trình

                    • CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN

                    • TÀI LIỆU THAM KHẢO

                      • [3]  Elsevier , EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS An International Journal, 2014

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan