LÊ XUÂN CHUNG Bộ GIẢO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC sư PHẠM HÀ NỘI VÈ MỘT PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ TRI THỨC TRONG HỆ Cơ SỞ TRI THỨC MỜ Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã sổ: 60 48 01 01 Tóm tắt luận văn thạc sĩ máy tính HÀ NỒI, 2015 LÊ XUÂN CHUNG VÈ MỘT PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ TRI THỨC TRONG HỆ Cơ SỞ TRI THỨC MỜ Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 60 48 01 01 LUẬN VĂN THẠC sĩ MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Lê Bá Dũng Hà nội, năm 2015 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy PGS.TS Lề Bá Dũng - Viện Công nghệ thông tin - Viện khoa học công nghệ Việt Nam tận tình hướng dẫn, bảo cho suốt trình làm luận văn Tôi xin chân thành căm ơn thầy cô trường Đại học sư phạm Hà Nội 2, thầy cô Viện Công nghệ thông tin - Viện khoa học công nghệ Việt Nam truyền đạt kiến thức giúp đỡ suốt trình học Tôi xin gửi lời cảm ơn tới đồng nghiệp, gia đình bạn bè người động viên tạo điều kiện giúp đỡ suốt hai năm học Mặc dù cố gắng với tất nỗ lực thân, luận văn thiếu sót Kính mong nhận ý kiến đóng góp quý Thầy, Cô bạn bè đồng nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn! LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan toàn nội dung luận văn tự nghiên cứu, đọc, dịch tài liệu, tổng họp thực hiện, công trình nghiên cứu hướng dẫn khoa học thầy PGS.TS Lề Bá Dũng Các số liệu, kết luận văn trung thực, rõ ràng Trong luận văn có sử dụng số tài liệu tham khảo trình bày phần tài liệu tham khảo Tôi xin chịu trách nhiệm với nội dung viết luận văn Hà Nội, ngày 25 tháng 04 năm 2015 Người viết luận văn Lê Xuân Chung MUC LUC •• 1.2.1 1.2.2 Biểu diễn tri thức ba: Đổi tượng - Thuộc tỉnh - Giả trị 32 DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẺ • DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT AI KBS Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo Knowledge-Based Systems Hệ sở tri thức CSTT ES N Cơ Sở Tri Thức Hệ chuyên gia p Positive Cực dương ZE Zero NL NM NS PL PM PS Negative Cực âm Negative Large Cực âm lớn Negative Medium Cực âm trung bĩnh Negative Small Cực âm nhỏ Positive Large Cực dương lớn Positive Medium Cực dương trung bĩnh Positive Small Cực dương nhỏ I MỞ ĐẦU Lí chon đè tài * Con người giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên, mà chất ngôn ngữ tự nhiên mơ hồ không xác Tuy yậy, hầu hết tình huống, người hiểu điều mà người khác muốn nói với Khả hiểu sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, thực chất hiểu xử lý thông tin không xác chứa đó, coi thước đo mức độ hiểu biết, thông minh người Con người mơ ước máy tính, người bạn, người giúp việc đắc lực mình, ngày thông minh hiểu biết Vì yậy, nhu cầu làm cho máy tính hiểu xử lý thông tin không xác, xấp xỉ, chừng nhu cầu thiết Logic mờ đời cung cấp công cụ hữu hiệu để nghiên cứu xây dựng hệ thống có khả xử lý thông tin không xác Nhờ có logic mờ mà người xây dựng hệ điều khiển có tính linh động cao Chúng hoạt động tốt điều kiện có nhiều nhiễu tình chưa học trước Nhờ có logic mờ mà người xây dựng hệ chuyên gia có khả suy luận chuyên gia hàng đầu có khả tự hoàn thiện thông qua việc thu nhận tri thức Ngôn ngữ công cụ để người mô tả vật, tượng giới thực dựa để tư duy, lập luận đưa nhận định, định nhằm phục vụ cho sống Từ tiền đề đắn, luật suy diễn vững sinh kết luận mới, đảm bảo đắn Tuy nhiên thực tế, có nhiều tình phải rút kết luận tốt từ chứng xác định nghèo nàn không chắn thông qua việc sử dụng suy diễn không vững [1,2,5] Đây nhiệm vụ thực được, trái lại có nhiều thành công hầu hết khía cạnh sống: Chẳng hạn phát biểu chẩn đoán y học đắn đề xuất cách điều trị từ triệu chứng không rõ ràng; phân tích trục trặc xe ô tô từ biểu [4,10,15] Như yậy có hai loại thông tin không chắn: liệu ban đầu cho không chắn, không đủ, không đáng tin cậy hai luật mà sử dụng để suy luận không họp logic, suy luận ngược từ kết luận điều kiện Với vấn đề nêu theo gợi ý giáo viên hướng dẫn, em xin chọn đề tài: “về phương pháp đánh giá tri thức hệ sở tri thức mờ” Mục đích nghiền cứu Đánh giá tri thức hệ sở tri thức mờ Tạo thông tin có độ xác cao Nhiệm vụ nghiền cứu Nghiên cứu lý thuyết hệ sở tri thức, công nghệ xử lý tri thức phương pháp biểu diễn tri thức Nghiên cứu tính đầy đủ, quán hệ sở tri thức mờ Xây dựng hệ sở tri thức cho hệ mờ Đổi tượng phạm vi nghiền cứu Tri thức hệ sở tri thức mờ Phương pháp đánh giá tri thức hệ sơ sở tri thức mờ Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu tìm hiểu tài liệu, báo hệ sở tri thức, logic mờ Tìm hiểu vấn đề tối ưu luật hệ sở tri thức từ rút hệ luật đáp ứng yêu cầu Tìm hiểu hệ tri thức mờ xây dựng từ chuyên gia II NỒI DUNG Chương 1: Giới thiệu vè hệ sở tri thức 1.1 Giới thiêu vè sở tri thức • • 1.1.1 Dữ liệu, thông tin tri thức 1.1.1.1 Dữ liệu Dữ liệu số, ký hiệu mà máy tính lưu trữ, biểu diễn, xử lý Dữ liệu xem ký hiệu tín hiệu mang tính rời rạc cấu trúc, ý nghĩa rõ ràng [2,4,8] Khi liệu tổ chức lại có cấu trúc hơn, xử lý mang đến cho người ý nghĩa, hiểu biết trở thành thông tin Nói khác đi, từ liệu xử lý liệu người có thông tin 1.1.1.2 Thông tin Thông tin người thu nhận từ liệu xử lý liệu nhằm tạo hiểu biết, tạo tri thức nhận thức tốt tự nhiên xã hội Nói cách khác, thông tin liệu qua xử lý, đối chiếu trở nên có ý nghĩa người dùng Thông tin phản ánh vật, việc, tượng giới khách quan hoạt động người đời sống xã hội Điều người thông qua việc cảm nhận thông tin làm tăng hiểu biết cho tiến hành hoạt động có ích cho cộng đồng Thông tin lưu trữ nhiều dạng vật liệu khác khắc đá, ghi lại giấy, bìa, băng từ, đĩa từ Ngày nay, thuật ngữ "thông tin" (information) sử dụng phổ biến Thông tin tất mang lại hiểu biết cho người Con người có nhu cầu thu thập thông tin nhiều cách khác nhau: đọc báo, nghe đài, xem truyền hình, giao tiếp với người khác Thông tin làm tăng hiểu biết người, nguồn gốc nhận thức sở định [2,4,8] Môi trường yận động thông tin môi trường truyền tin, bao gồm kênh liên lạc tự nhiên nhân tạo sóng âm, tia sáng, dây dẫn, sóng âm thanh, sóng hình Kênh liên lạc thường nối thiết bị máy móc với hay nối với người Con người có hình thức liên lạc tự nhiên cao cấp tiếng nói, từ nghĩ chữ viết Ngày nhiều công cụ phổ biến thông tin xuất hiện: bút viết, máy in, điện tín, điện thoại, phát thanh, truyền hình, phim ảnh y.y 1.1.1.3 Tri thức Tri thức kết tinh, cô đọng, chắt lọc thông tin Tri thức hình thành từ trình xử lý thông tin mang lại Tri thức {knowledge) bao gồm kiện, thông tin, mô tả hay kỹ có nhờ trải nghiệm hay thông qua giáo dục Tri thức hiểu biết đối tượng, mặt lý thuyết hay thực hành Nó ẩn hiện, chẳng hạn kỹ hay lực thực hành, hay tường minh hiểu biết lý thuyết đối tượng; nhiều mang tính hình thức hay có tính hệ thống [3,4,9] Trì thức có dạng tồn chỉnh tri thức tri thức ẩn: Tri thức tri thức giải thích mã hóa dạng văn bản, tài liệu, âm thanh, phim, ảnh, thông qua ngôn ngữ có lời không lời, nguyên tắc hệ thống, chương trình máy tính, chuẩn mực hay phương tiện khác Đây tri thức thể dễ dàng chuyển giao, thường tiếp nhận qua hệ thống giáo dục đào tạo quy Tri thức ẩn tri thức thu từ trải nghiệm thực tế, dạng tri thức thường ẩn cá nhân khó “mã hóa” chuyển giao, thường bao gồm: niềm tin, giá trị, kinh nghiệm, bí quyết, kỹ VD: Trong bóng đá, cầu thủ chuyên nghiệp có khả cảm nhận bóng tốt Đây dạng tri thức ẩn, nằm cầu thủ Nó “mã hóa” thành văn bản, chuyển giao, mà người ta có cách tự luyện tập 1.1.2 Các thành phần hệ sở tri thức Các thành phần hệ thống dựa tri thức thông thường là: Cơ sở tri thức, Động suy diễn, Cơ chế giải thích Giao diện người dùng thể hình Một lợi kiến trúc hệ thống dựa tri thức thường xuyên thành phần ngoại trừ sở tri thức miền độc lập Một yỏ hệ thống chuyên gia tái sử dụng sử dụng cho phát triển hệ thống Một yỏ hệ thống chuyên gia điển hình có động suy luận chức giao diện người dùng, có kiến thức cần phải phát triển (Liebowitz năm 1995; Edman, 2001; Turban, 2007; Aniba et al, 2008) [5,11,15] Kiến thức chuyên gia Người dùng Hình 1.1 Thành phần hệ tri thức a Động suy diễn Là phương pháp vận dụng tri thức sở tri thức để giải vấn đề Các sở tri thức có động suy diễn để tiến hành suy diễn nhằm tạo tri thức dựa kiện, tri thức cung cấp từ vào tri thức có sẵn hệ sở tri thức Động suy diễn thay đổi theo độ phức tạp sở tri thức Hai kiểu suy diễn động suy diễn suy diễn tiến suy diễn lùi Các hệ sở tri thức làm việc theo cách điều khiển liệu (data driven) dựa vào thông tin sẵn có sinh kiện suy diễn Do đoán kết quả, cách tiếp cận sử dụng cho toán diễn dịch với mong muốn người sử dụng hệ sở liệu cung cấp kiện Ngoài có cách điều khiển theo mục tiêu nhằm hướng đến kết luận có tìm dẫn chứng để kiểm định tính đắn kết luận b Cơ sở tri thức Là tập họp tri thức liên quan đến vấn đề mà chương trình quan tâm giải kết luận làm người sử dụng quan tâm, số khác không nói lên điều gì, số khác vắng mặt Các kiện thường có dạng: Atthibute = value Lần lượt kiện sở tri thức chọn hệ thống xem xét tất luật mà kiện xuất tiền đề Theo nguyên tắc lập luận trên, hệ thống lấy luật thoã mãn Sau gán giá trị cho thuộc tính thuộc kết luận tương ứng, người ta nói kiện thoã mãn Các thuộc tính gán giá trị phần kết chuyên gia Sau kiện xem xét, kết xuất cho người sử dụng Sự kiện ban đầu : H, K R3: H -> A{A, H, K} RI : A -> E {A,E,H,K} R5: E A K -> B{A,B,E,H,K} R2: B -> D {A,B,D,E,H,K} R6: D A E A K -> c {A,B,C,D,E,H,K} Suy diễn lùi: Tiến hành lập luận theo chiều ngược lại (đối với phương pháp suy diễn tiến) Từ giả thuyết (như kết luận), hệ thống đưa tình trả lời gồm kiện sở giả thuyết cho Một ví dụ thường gặp thực tế xuất phát từ tình trạng máy tính, chẩn đoán xem máy tính bị hỏng hóc đâu [1,7,8] Ví dụ : Tập kiện : Ồ cứng "hỏng" hay "hoạt động bình thường" Hỏng hình Lỏng cáp hình Tình trạng đèn ổ cứng "tắt" "sáng" Có âm đọc cứng Tình trạng đèn hình "xanh" "chớp đỏ" Không sử dụng máy tính Điện vào máy tính "có" hay "không" Tập luật: Rl Nếu ((ổ cứng "hỏng") (cáp hình "lỏng")) Thì không sử dụng máy tính R2 Nếu ((điện vào máy "có") ((âm đọc ổ cứng "không") tình trạng đèn ổ cứng "tắt"))) Thì (ổ cứng "hỏng") R3 Nếu ((điện vào máy "có") (tình trạng đèn hình "chóp đỏ")) Thì (cáp hình "lỏng") Để xác định nguyên nhân gây kiện "không sử dụng máy tính", ta phải xây dựng cấu trúc đồ thị gọi đồ thị AND/OR sau: Hình 1.4: Chẩn đoán tính trạng máy tính Như yậy để xác định nguyên nhân gây hỏng hóc ổ cứng hỏng hay cáp hình lỏng, hệ thống phải vào nhánh để kiểm tra điều kiện điện vào máy "có", âm ổ cứng "không" Tại bước, giá trị cần xác định suy từ luật nào, hệ thống yêu cầu người dùng trực tiếp nhập vào Chẳng hạn để biết máy tính có điện không, hệ thống hình câu hỏi "Bạn kiểm tra xem cỏ điện vào máy tỉnh không (kiểm tra đèn nguồn)? (C/K)" Để thực chế suy luận lùi, người ta thường sử dụng ngăn xếp (để ghi nhận lại nhánh chưa kiểm tra) Ưu điểm nhược điểm biểu diễn tri thức luật dẫn xuất ưu điểm Biểu diễn tri thức luật đặc biệt hữu hiệu tình hệ thống cần đưa hành động dựa vào kiện quan sát Nó có ưu điểm sau đây: Các luật dễ hiểu nên dễ dàng dùng để trao đổi với người dùng (vì dạng tự nhiên ngôn ngữ) Có thể dễ dàng xây dựng chế suy luận giải thích từ luật Việc hiệu chỉnh bảo trì hệ thống tương đối dễ dàng Có thể cải tiến dễ dàng để tích họp luật mờ Các luật thường phụ thuộc vào Nhược điểm Các tri thức phức tạp đôi lúc đòi hỏi nhiều (hàng ngàn) luật sinh Điều làm nảy sinh nhiều vấn đề liên quan đến tốc độ lẫn quản trị hệ thống Thống kê cho thấy, người xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo thường sử dụng luật sinh tất phương pháp khác nên họ thường tìm cách để biểu diễn tri thức luật sinh cho dù có phương pháp khác thích hợp Cơ sở tri thức luật dẫn xuất lớn làm giới hạn khả tìm kiếm chương trình điều khiển Nhiều hệ thống gặp khó khăn việc đánh giá hệ dựa luật sinh gặp khó khăn suy luận luật sinh 1.3.2 Biểu diễn tri thức dạng mạng ngữ nghĩa Mạng ngữ nghĩa phương pháp biểu diễn tri thức dung đồ thị nút biểu diễn đối tượng, cung biểu diễn mối quan hệ đối tượng Trong phương pháp này, người ta sử dụng đồ thị gồm nút (node) cung nối nút để biểu diễn tri thức [2,3,5] Nút dùng để thể đối tượng, thuộc tính đối tượng giá trị thuộc tính Cung dùng để thể quan hệ đối tượng Các nút cung gắn nhãn Ví dụ Giữa đối tượng khái niệm: sẻ, Loài chim, Bay, Cánh có quan hệ (Xem hình 1.5) Hình 1.5 Biểu diễn mạng ngữ nghĩa Bằng cách thêm vào đồ thị nút mới, cung người ta mở rộng mạng ngữ nghĩa Các nút thêm thể đối tượng tương tự (với nút có đồ thị) tổng quát Thông thường nới rộng mạng ngữ nghĩa theo ba cách: Thêm đối tượng tương tự Thêm đối tượng đặc biệt Thêm đối tượng tổng quát Thứ nhất, thêm “cánh cụt” thể loại chim Thứ hai, thêm “chip” có nghĩa “Sẻ” đồng thời “Chim” Thứ ba, đưa đối tượng tổng quát “Con vật” Lúc biết “Chim vật”, mà biết “Chip thở không khí” DĩstaẾtt o Hình 1.6: Mô hình phát triển mạng ngữ nghĩa Tính chất quan trọng mạng ngữ nghĩa tính kế thừa Nó cho phép nút bổ sung nhận thông tin nút có trước cho phép mã hóa tri thức cách dễ dàng Đe minh họa cho tính kế thừa mạng ngữ nghĩa, xét câu hỏi đồ thị Chẳng hạn nút “Chim”, người ta muốn hỏi “Chip” hoạt động nào? Thông qua cung hoạt động ta biết bay Hình 1.7: Các bước thực phép toán mạng ngữ nghĩa Biểu diễn tri thức dạng khung Một phương pháp biểu diễn tri thức dùng khung, phát triển từ khái niệm lược đồ Một lược đồ coi khối tri thức điển hình khái niệm hay đối tượng gồm tri thức thủ tục lẫn tri thức mô tả [3,5] Theo định nghĩa Minsky (1975) khung cấu trúc liệu thể tri thức đa dạng khái niệm hay đối tượng Khung cấu trúc liệu bao gồm tất tri thức đối tượng cụ thể Khung bản: Gồm thành phần sau: - Tên đối tượng (loại khung) - Các thuộc tính Giá trị thuộc tính: Thể tính chất tổng quát lóp đối tượng với quan hệ kế thừa cấu trúc phân cấp Men PHIÉIĐIẺ ĐÍẺm Lớ Thuộc Tên Thuộc tính Hình 1.8: cấu trúc Frame Một khung có hình thức bảng mẫu, tờ khai cho phép ta điền ô trống Cấu trúc khung có tên đối tượng thể khung, có trường thuộc tính có ngăn để nhập liệu riêng Các thuộc tính giá trị thuộc tính tạo nên danh sách mệnh đề O-A-V cho phép thể đầy đủ đối tượng Một khung lóp thể tính chất tổng quát đối tượng chung Chẳng hạn ta cần mô tả tính chất tổng quát bay, có cánh, sống tự loài chim Đe mô tả biểu diễn khung lóp ta dùng khung khác, gọi khung thể Khi tạo thể lớp, khung kế thừa tính chất giá trị lóp Có thể thay đổi giá trị để phù hợp với biểu diễn cụ thể Giống tính chất kế thừa đối tượng mạng ngữ nghĩa, khung thể nhận giá trị từ khung lóp Khi tạo khung thể hiện, ta khẳng định khung thể khung lớp Khẳng định cho phép kế thừa thông tin từ khung lóp Hình 1.9: Nhiều mức khung mô tả quan hệ phức tạp Ngoài khung lóp đơn giản thể gắn với nó, người ta tạo cấu trúc khung phức tạp Ví dụ: Dùng cấu trúc phân cấp khung để mô tả giới loài chim, cấu trúc tổ chức khái niệm chim theo mức trừu tượng khác Khung mức cao mang thông tin chung tất loài chim Mức có khung lóp con, mang thông tin đặc thù nhóm chim Mức cuối khung thể hiện, ứng với đối tượng cụ thể .4 Biểu diễn tri thức dạng mệnh đề logic Mệnh đề logic biểu diễn lập luận với mệnh đề toán học Mệnh đề câu nhận giá trị sai Giá trị gọi chân trị mệnh đề Mệnh đề logic gán biến ký hiệu vào mệnh đề [5] Ví dụ: A=”Xe khởi động” Khi cần kiểm tra tính câu toán sử dụng mệnh đề logic, người ta kiểm tra giá trị A Nhiều toán sử dụng mệnh đề logic để thể tri thức giải vấn đề Bài toán loại đưa toán xử lý luật, phần giả thiết kết luận luật có nhiều mệnh đề Ví dụ: IF xe không khởi động được;;-> A AND khoảng cách từ nhà đến chỗ làm xa -> B THEN trễ làm ;;;-> c Luật biểu diễn lại sau: A B-> c >J Các phép quen thuộc mệnh đề cho Bảng 1.1: Bảng 1.1 Chân trị với giá trị sai A A B T F T T F T T F T T A —» B T T T F F F T F F F F T F F T T A B A v B A = B T F Biểu diễn tri thức ba: Đối tượng - Thuộc tính - Giá trị Một kiện dùng để xác nhận giá trị thuộc tính xác định vài đối tượng [3,5] Ví dụ: Mệnh đề "quả bóng màu đỏ" xác nhận "đỏ" giá trị thuộc tính "màu" Đ đối tượng "quả bóng" Kiểu kiện M gọi ba Đối tượng -Thuộc tính - Giá trị (O-A-V - Object-Attribute-Value) Đối tượng Thuộc tính Giá trị Hình 1.10: Mối quan hệ O-A-V Trong kiện O-A-V, đối tượng có nhiều thuộc tính với kiểu giá trị khác Hơn thuộc tính có hay nhiều giá trị Chúng gọi kiện đơn trị(single-valued) đa trị (multi-valued) Điều cho phép hệ tri thức linh động việc biểu diễn tri thức cần thiết Các kiện lúc bảo đảm hay sai với độ chắn hoàn toàn Vì thế, xem xét kiện, người ta sử dụng thêm khái niệm độ tin cậy Phương pháp truyềnthống để quản lý thông tin không chắn sử dụng nhân tố chắn CF (certainly factor) Khái niệm hệ thống MYCIN (khoảng năm 1975), dùng để trả lời cho thông tin suy luận Khi đó, kiện OA- V có thêm giá trị xác định độ tin cậy CF 1.4 Kết luận chương Chương trình bày tổng quan vấn đề tri thức: thông tin, liệu Các vấn đề tri thức, công nghệ xử lý tri thức, bao gồm trình thu thập, phương pháp biểu diễn sử dụng tri thức Biểu diễn tri thức với các hình thức như: tri thức dạng luật, tri thức dạng luật ngữ nghĩa, tri thức nhờ khung Chương 2: Phương pháp đánh giá tri thức hệ sở tri thức mờ 2.1 Kiểm tra tính đầy đủ, toàn vẹn hệ sở tri thức mờ 2.1.1 Tổng quan tri thức mờ 2.1.1.1 Khái niệm tập mờ * Tập mờ kinh điển Khái niệm tập họp hình thành tảng logic định nghĩa xếp chung đối tượng có tính chất, gọi phần tử tập họp [1,6,14] Cho tập họp A, phần tử X thuộc A ký hiệu: xeA Thông thường ta dùng hai cách để biểu diễn tập họp kinh điển, là: Liệt kê phần tử tập họp, ví dụ: Ai = {xe máy, xe con, xe tải, xe khách}; Biểu diễn tập họp thông qua tính chất tổng quát phần tử Ví dụ: Tập hợp số thực (R), tập họp số nguyên (Z), tập họp số tự nhiên (N) Để biểu diễn tập họp A tập X, ta dung hàm thuộc |iA (x), với: (1 X e A Mx)= t o k h i x Ể A ịiA (x) nhận giá trị “1” “0” ký hiệu = {x £ X| X thỏa mãn số tính chất đó} Ta nói tập A định nghĩa tập X Hình 2.1 mô tả hàm phụ thuộc ịiA (x) tập số thực từ -5 đến A= {x £ R| - < x < } A X > Hình 2.1 Hàm phụ thuộc fiA (x) tập kinh điển A * Định nghĩa tập mờ Trong khái niệm tập họp kinh điển hàm phù thuộc |iA (x) tập A, có hai giá trị “1 ” X e A “0” X Ệ A Cách biểu diễn hàm phụ thuộc không phù họp với tập mô tả “mờ” tập B gồm số thực gần : B = {x e R| X ~ 5} Khi ta khẳng định chắn số có thuộc tập B hay không? Mà nói thuộc B phần tram Để trả lời câu hỏi này, ta phải coi hàm phụ thuộc |UB (x) có giá trị khoảng từ đến tức là: 0< PB(X)[...]... đề của tri thức, công nghệ của xử lý tri thức, bao gồm quá trình thu thập, các phương pháp biểu diễn và sử dụng tri thức Biểu diễn tri thức với các các hình thức như: tri thức dạng luật, tri thức dạng luật ngữ nghĩa, tri thức nhờ cây khung Chương 2: Phương pháp đánh giá tri thức trong hệ cơ sở tri thức mờ 2.1 Kiểm tra tính đầy đủ, toàn vẹn trong hệ cơ sở tri thức mờ 2.1.1 Tổng quan về tri thức mờ 2.1.1.1... đủ hơn về đối tượng hay một khái niệm nào đó + 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 + Tri thức heuristic: là một dạng tri thức cảm tính Các tri thức thuộc... sư tri thức và chuyên gia 1.2.2 Biểu diễn a Khái niệm về biểu diễn tri thức Là phương pháp mã hoá tri thức, nhằm thành lập cơ sở tri thức cho các hệ thống dựa trên tri thức Trong tin học biểu diển tri thức là một phương pháp mã hóa tri thức sao cho máy tính có thể xử lí được chúng Cũng như dữ liệu có nhiều cách khác nhau để biểu diễn tri thức trong máy tính Tuy nhiên ta phải chọn một phương pháp nào... các tri thức từ dữ liệu của một lĩnh vực cụ thể là một nhu cầu bắt buộc khi xây dựng các hệ cơ sở tri thức Một số bài toán đã có sẵn tri thức, tuy nhiên có nhiều lĩnh vực rất khó phát hiện các tri thức Do vậy cần phát tri n các kỹ thuật cho phép tiếp nhận tri thức từ dữ liệu Máy học là một trong các nghiên cứu giúp tạo ra tri thức từ dữ liệu Thu thập tri thức là bộ sưu tập, chuyển giao và chuyển đổi tri. .. chiều rộng Một tập họp các công thức liên quan đến tính toán trên các yếu tố của hình chữ nhật b Vấn đề biểu diễn tri thức Biểu diễn tri thức đóng vai trò quan trọng trong thiết kế và xây dựng một hệ giải toán thông minh và các hệ chuyên gia Phương pháp biểu diễn tri thức thích hợp sẽ tạo nên một hệ thống có giá trị sử dụng cao Xây dựng và phát tri n các phương pháp biểu diễn tri thức là một hướng nghiên... HB(x) - HA(X)HA(X) (tống trực tiếp) Họp của hai tập mờ khác cơ sở: Đe thực hiện phép họp 2 tập mờ khác cơ sở, về nguyên tắc phải đưa chúng về cùng một cơ sở Xét tập mờ A với hàm liên thuộc HA(X) được định nghĩa trên cơ sở M và tập mờ B với hàm liênthuộc |uB(x) được định nghĩa trên cơ sở N, hợp của 2 tập mờ A và B là một tập mờ xác định trên cơ sở MxN với hàn liên thuộc: PAUB (X, y) = Max {|UA (x,... Biểu diễn tri thức dưới dạng khung Một trong các phương pháp biểu diễn tri thức là dùng khung, phát tri n từ khái niệm lược đồ Một lược đồ được coi là khối tri thức điển hình về khái niệm hay đối tượng nào đó và gồm cả tri thức thủ tục lẫn tri thức mô tả [3,5] Theo định nghĩa của Minsky (1975) thì khung là cấu trúc dữ liệu thể hiện tri thức đa dạng về khái niệm hay đối tượng nào đó Khung là một cấu trúc... những hệ thống thông minh như: Hệ chuyên gia, hệ cơ sở tri thức, hệ hỗ trợ quyết định [15] Quá trình thiết kế và phát tri n các hệ thống tri thức, chẳng hạn như một KBS, được gọi là kiến thức kỹ thuật (Durkin, 1994) Nó có thể được nhìn từ một không gian thu hẹp và một viễn cảnh rộng lớn Theo góc nhìn hẹp, kiến thức kỹ thuật được giới hạn ở những bước cần thiết để xây dựng các hệ thống dựa trên tri thức. .. chuyển đổi tri thức từ các nguồn tri thức đến một chương trình máy tính Tri thức có thể được lấy từ các nguồn như sách vở, cơ sở dữ liệu, hình ảnh Tri thức mua lại từ các chuyên gia của con người đặc biệt, thường được gọi là tri thức mở Người tương tác với các chuyên gia để gợi mở tri thức của họ được gọi là một kỹ sư tri thức Các yếu tố sau góp phần vào sự khó khăn trong việc mua lại tri thức từ các... hiểu như là sự phát tri n theo chuỗi tuần tự Trong thực tế, mặc dù các giai đoạn phát tri n thường được thể hiện song song Do đó quá trình phát tri n của một hệ cơ sở tri thức được lặp lại và gia tăng Như vậy một thông tin mới xuất hiện trong quá trình phát tri n gần như chắc chắn cần cải tiến sớm hơn Hệ thống phát tri n dần từ một hệ thống có khả năng tăng lên nhờ sự cải thiện về kiến thức và kỹ năng