BÀI tập lơn hệ CHUYÊN GIA xây DỰNG cây GIA PHẢ DÙNG PROLOG

47 1.9K 18
BÀI tập lơn hệ CHUYÊN GIA   xây DỰNG cây GIA PHẢ DÙNG PROLOG

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

Đây là báo cáo Bài Tập Lớn Môn Hệ Chuyên Gia Đề tài xây dựng cây gia phả dùng Prolog. Được tạo bới anh Nguyên Văn Linh, Sinh Viên CĐĐH KHMT1K10. Trường Đại Học Công Nghiệp Hà Nôi. Chia sẻ lên đây cho mọi người cần dùng đến đề tài này thì tham khảo.

BỘ CÔNG THƯƠNG Trường Đại Học Công Nghiệp Hà Nội Khoa Công Nghệ Công Tin BÀI TẬP LỚN mÔN : hệ chuyên gia ĐỀ TÀI: HỆ CHUYÊN GIA XÂY DỰNG CÂY GIA PHẢ DÙNG PROLOG NHÓM: 26 SV THỰC HIỆN: TRẦN THỊ LƯƠNG NGUYỄN VĂN LINH NGUYỄN DUY HƯỞNG | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Hµ Néi, 2015 lỜI NÓI ĐẦU Thế giới ngày phát triển mạnh mẽ với hoạt động vô đa dạng phức tạp đòi hỏi khả giải vấn đề mức độ trí tuệ nhân tạo ngày cao Lĩnh vực trí tuệ nhận tạo nói chung hệ chuyên gia nói riêng góp phần tạo hệ thống có khả trí tuệ người, có tri thức tiên tiến hệ chuyên gia để giải vấn đề phức tạp sống Hệ chuyên gia thu hút mãnh mẽ ưu điềm sau: Các chương trình hệ chuyên gia ngày tỏ hữu hiệu tiện lợi đáp ứng nhu cầu thực tế, Các chương trình hệ chuyên gia ngày tỏ có tính khả thi cao, Hệ chuyên gia tính đơn lẻ, phù hợp với nhiều cá nhân mà có tính phổ biến rộng rãi hết Prolog coi ngôn ngữ có cách tiếp cận giải vấn đề việc mô tả phương pháp giải quyết.Prolog tiếp cận vấn đè cách tự nhiêu logic Do nhóm 26 chúng em chọn đề tài: ‘Hệ chuyên gia xây dựng gia phả dùng prolog’ CHƯƠNG I: TỔNG QUAN CỦA ĐỀ TÀI: phần chúng em giới thiệu kế hoạch nhóm phương hướng làm đề tài CHƯƠNG II: SƠ LƯỢC VỀ HỆ CHUYÊN GIA Phần giới thiệu tóm tắt hệ chuyên gia gì? CHƯƠNG III: TÌM HIỂU VỀ NGÔN NGỮ PROLOG: Tìm hiểu chuyên sâu ngôn ngữ prolog CHƯƠNG IV: ỨNG DỤNG XÂY DỰNG CÂY GIA PHẢ DÙNG PROLOG CHƯƠNG V: TỔNG KẾT Chúng em xin chân thành cảm ơn cô giáo Th.s Lê Thị Thủy– Khoa Công Nghệ Thông Tin giúp đỡ ý kiến quý báu giúp em định hướng tiếp cận vấn đề để chúng em hoàn thành báo cáo, cảm ơn động viên khích lệ cô, bạn bè, gia đình suốt trình thực báo cáo | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Chúng em xin trân thành cảm ơn./ CHƯƠNG I: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI: 1.1.1 KHẢO SÁT NHẬN ĐỀ TÀI − Ngày 10/4/2015 nhóm đăng ký nhận đề tài “Hệ chuyên gia xây dựng gia phả dùng Prolog” sau nhận đề tài cần tìm hiểu nhóm vạch kế hoạch làm đề tài chia đề tài thành chương tổng kết thành phần: + Chương 1: Tổng quan đề tài + Chương 2: Sơ lược hệ chuyên gia + Chương 3: Tìm hiểu ngôn ngữ Prolog + Chương 4: Xây dựng gia phả dùng Prolog để tiện cho việc tìm hiểu đề tài 1.1.2 KẾ HOẠCH CỦA NHÓM − Nhóm vạch kế hoạch làm tập lớn từ ngày 10/4 đến 30/6/2015 thể đóng góp tìm hiểu bạn nhóm sơ đồ: Hình 1: Kế hoạch cuả nhóm − Với kế hoạch cụ thể thể tinh thần trách nhiệm thành viên nhóm hướng dẫn tận tình thầy (cô) Hy vọng tập lớn mang lại cho chúng em kiến thức chuyên sâu hệ chuyên gia ngôn ngữ prolog Qua chúng em tích lũy kiến thức suốt trình học môn hệ chuyên gia để phát triển lên thành tập lớn với kết sản phẩm mà nhóm thực Để có kết cao chúng em xác định phương hướng cần làm nhóm 1.2 PHƯƠNG HƯỚNG ĐỀ TÀI: − Đề tài bao gồm chương mà tóm tắt lại sau: Hệ Hệ Chuyên Chuyên Gia Gia BTL ProLog ProLog | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Ứng Ứng dụng dụng Hình 2: Phương hướng đề tài − Đây chủ đề mà cần phải nghiên cứu : + Hệ chuyên gia: Hệ chuyên gia gì? Lịch sử hệ chuyên gia, đặc trưng, đặc điểm ứng dụng Hệ chuyên gia + Prolog: Tìm hiểu chuyên sâu ngôn ngữ Prolog + Ứng dụng học để: xây dựng gia phả ngôn ngữ Prolog  Kết luận: Kết thúc chương nhóm xác định phương hướng nghiên cứu kế hoạch cụ thể thành viên nhóm Qua nêu cao tinh thần làm việc nhóm thể ý nghĩa việc tập lớn Sẽ có khó khăn ban đầu sai xót trình tập lớn mà bảo tận tình cô Th.s Lê Thị Thủy kim nam để nhóm thực tập lớn Qua lần hỏi cô vào buổi tối lớp thực hướng đắn để chúng em tìm hiểu ngôn ngữ mà tài liệu mạng kết hợp với tài liệu học lớp nhóm có đầy đủ yếu tố để làm sản phẩm xây dựng gia phả CHƯƠNG II: SƠ LƯỢC VỀ HỆ CHUYÊN GIA 2.1 HỆ CHUYÊN GIA LÀ GÌ: − Theo E Feigenbaum : “Hệ chuyên gia (Expert System) chương trình máy tính thông minh sử dụng tri thức (knowledge) thủ tục suy luận (inference procedures) để giải toán tương đối khó khăn đòi hỏi chuyên gia giải được” − Hệ chuyên gia hệ thống tin học mô (emulates) lực đoán (decision) hành động chuyên gia (con người) Hệ chuyên gia lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) − TTNT phận khoa học máy tính liên quan đến việc thiết kế hệ thống máy tính thông minh, nghĩa hệ thống thể đặc trưng mà thấy gắn với trí thông minh hành vi người hiểu ngôn ngữ,học suy luận, giải vấn đề, … TTNT = Tri Thức + Suy Diễn 2.2 SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN CỦA HỆ CHUYÊN GIA: | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Sau số kiện quan trọng lịch sử phát triển công nghệ hệ chuyên gia (expert system technology): Năm Các kiện 1943 1954 1956 Dịch vụ bưu điện, mô hình Neuron Me Culloch and Pitts Model Thuật toán Markov điêu kiện thực thi luật Hội thảo Dartmouth, lý luận logic, tìm kiêm nghiệm suy (heuristic search), thống thuật ngữ trí tuệ nhân tạo 1957 Rosenblatt phát minh khả nhận thức, Newell, Shaw Simon đê xuât giải toán tổng quát (GPS: Genenal Problem Solver) Mc Carthy đê xuât ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo LISA (LISA AI language) Nguyên lý Rosenblatt’s vê chức thân kinh nhận thức (Rosenblatt’s Principles of Neurodynamicdynamics on Perceptions) Phương pháp hợp giải Robinson Ưng dụng logic mờ (fuzzy logic) suy luận đối tượng mờ (fuzzy object) Zadeh Xây dựng hệ Mạng ngũ’ nghĩa (semantic nets), mô hình nhớ kêt hợp (associative memory model) Quillian 1958 1962 1965 1968 1969 Hệ chuyên gia vê Toán học MACSYMA (Martin and Moses) 1970 Ứng dụng ngôn ngữ PROLOG (Colmerauer, Roussell, et, al.) 1971 Hệ chuyên gia HEARSAY I vê nhận dạng tiêng nói (speech recognition) Xây dựng luật giải toán người (Human Problem Solving popularizes rules (Newell and Simon) 1973 Hệ chuyên gia MYCIN chẩn trị y học (Shortli ffe, et,al.) 1975 Lý thuyêt khung (frames), biểu diễn tri thức (knowledge representation) (Minsky) 1976 Toán nhân tạo (AM: Artificial Mathematician) (Lenat) Lý thuyết Dempster-Shafer tính hiển nhiên lập luận không chắn (Dempster-Shafer theory of Evidence for reason under Sử dụng ngôn ngữ chuyên gia OPS (OPS expert system shell) hệ chuyên gia XCON/R1 (Forgy) 1977 1978 Hệ chuyên gia XCON/R1 (McDermott, DEC) để bảo trì hệ thống máy tính DEC (DEC computer systems) | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 1979 Thuật toán mạng so khớp nhanh (rete algorithm for fast pattern matching) Forgy ; thương mại hoá ứng dụng TTNT 1980 Ký hiệu học (symbolics), xây dựng máy LISP (LISP machines) tù' LMI 1982 Hệ chuyên gia Toán học (SMP math expert system); mạng nơ-ron Hopfield (Hopfield Neural Net); 1983 1985 Dự án xây dựng máy tính thông minh thê hệ Nhật (Japanese Fifth Generation Project to develop intelligent computers) Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia KEE (KEE expert system tool) (intelli Corp) Bộ công cụ phục vụ hệ chuyên gia CLIPS (CLIPS expert system tool (NASA 2.3 ĐẶC TRƯNG VÀ ƯU ĐIỂM CỦA HỆ CHUYÊN GIA: − Đặc trưng hệ chuyên gia: + Hiệu cao (high performance): Khả trả lời với mức độ tinh thông cao so với chuyên gia (người) lĩnh vực + Thời gian trả lời thoả đáng (adequate response time): Thời gian trả lời hợp lý, nhanh so với chuyên gia (người) để đến định Hệ chuyên gia hệ thống thời gian thực (real time system) + Độ tin cậy cao (good reliability): Không thể xảy cố giảm sút độ tin cậy sử dụng + Dễ hiểu (understandable): Hệ chuyên gia giải thích bước suy luận cách dễ hiểu quán, không giống cách trả lời bí ẩn hộp đen (black box) − Ưu điểm hệ chuyên gia: + Phổ cập (increased availability): Là sản phẩm chuyên gia, phát triển không ngừng với hiệu sử dụng phủ nhận + Giảm giá thành (reduced cost) + Giảm rủi ro (reduced dangers): Giúp người tránh môi trường rủi ro, nguy hiểm + Tính thường trực (Permanance): Bất kể lúc khai thác sử dụng, người mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt + Đa lĩnh vực (multiple expertise): Chuyên gia nhiều lĩnh vực khác khai thác đồng thời thời gian sử dụng + Độ tin cậy (increased relialility): Luôn đảm bảo độ tin cậy khai thác + Khả giảng giải (explanation): Câu trả lời với mức độ tinh thông giảng giải rõ ràng chi tiết, dễ hiểu + Khả trả lời (fast reponse): Trả lời theo thời gian thực, khách quan + Tính ổn định, suy luận có lý đầy đủ lúc nơi (steady, une motional, and complete response at all times) + Trợ giúp thông minh người hướng dẫn (intelligent -tutor) | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 + Có thể truy cập sở liệu thông minh (intelligent database) 2.4 HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ CHUYÊN GIA: − Một hệ chuyên gia gồm ba thành phần sở tri thức (knowledge base), máy suy diễn hay môtơ suy diễn (inference engine), hệ thống giao tiếp với người sử dụng (user interface) Hình 3: Hoạt động hệ chuyên gia + Người sử dụng (user) cung cấp kiện (facts) biết, có thật hay thông tin có ích cho hệ chuyên gia, nhận câu trả lời lời khuyên hay gợi ý đắn (expertise) + Hệ thống giao tiếp (User interface): Giao tiếp trực tiếp với người sử dụng nhận đầu vào trả lại thông tin mà có kết tới người sử dụng + Cơ sở tri thức (Knowledge Base): Sự hiểu biết tri thức chuyên gia dưa lý do, tập luật lời giải để có kết xác Đây nguồn liệu quan trọng hệ chuyên gia + Máy suy diễn (Inference Engine): Dưa vào điều kiện, tập luật để đưa kết xác − Mỗi hệ chuyên gia đặc trưng cho lĩnh vực vấn đề (problem domain) đó, y học, tài chính, khoa học hay công nghệ, v.v , mà cho lĩnh vực vấn đề − Tri thức chuyên gia để giải vấn đề đặc trưng gọi lĩnh vực tri thức (knowledge domain) Hình 4: Quan hệ lĩnh vực vấn đề lĩnh vực tri thức 2.5 NHỮNG THÀNH PHẦN CƠ BẢN CỦA MỘT HỆ CHUYÊN GIA: Một hệ chuyên gia kiểu mẫu gồm bảy thành phần sau : | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Hình 5: Những thành phần hệ chuyên gia − Cơ sở tri thức (knowledge base): Gồm phần tử (hay đơn vị) tri thức, thông − − − − − − thường gọi luật (rule), tổ chức sở liệu Máy diễn (inference engine): Công cụ (chương trình, hay xử lý) tạo suy luận cách định xem luật làm thỏa mãn kiện, đối tượng, chọn ưu tiên luật thỏa mãn, thực luật có tính ưu tiên cao Lịch công việc (agenda): Danh sách luật ưu tiên máy suy diễn tạo thoả mãn kiện, đối tượng có mặt nhớ làm việc Bộ nhớ làm việc (working memory): Cơ sở liệu toàn cục chứa kiện phục vụ cho luật Khả giải thích (explanation facility): Giải nghĩa cách lập luận hệ thống cho người sử dụng Khả thu nhận tri thức (explanation facility): Cho phép người sử dụng bổ sung tri thức vào hệ thống cách tự động thay tiếp nhận tri thức cách mã hoá tri thức cách tường minh Khả thu nhận tri thức yếu tố nhiều hệ chuyên gia Giao diện người sử dụng (user interface): Là nơi người sử dụng hệ chuyên gia trao đổi với 2.6 CÁC LĨNH VỰC ỨNG DỤNG CỦA HỆ CHUYÊN GIA: Cho đến nay, hàng trăm hệ chuyên gia xây dựng báo cáo thường xuyên tạp chí, sách, báo hội thảo khoa học Ngoài hệ chuyên gia sử dụng công ty, tổ chức quân mà không công bố lý bảo mật Bảng liệt kê số lĩnh vực ứng dụng diện rộng hệ chuyên gia ST LĨNH VỰC ỨNG DỤNG T | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Cấu hình Tập hợp thích đáng thành phần hệ thống theo cách riêng Chẩn đoán (Diagnosis) Lập luận dựa chứng quan sát Truyền đạt Dạy học kiểu thông minh cho sinh viên hỏi? (why?), (how?) (what if?) giống hỏi người thầy giáo Giải thích (Interpretation) Kiểm tra (Monitoring) Lập kế hoạch (Planning) Dự đoán (Prognosis) Chữa trị (Remedy) Điều khiển (Control) Giải thích liệu thu nhận So sánh liệu thu lượm với liệu chuyên môn để đánh giá hiệu Lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu Dự đoán hậu từ tình xảy Chỉ định cách thụ lý vấn đề Điều khiển trình, đòi hỏi diễn giải, chẩn đoán, kiểm tra, lập kế hoạch, dự đoán chữa trị 2.7 MỘT SỐ MÔ HÌNH KIẾN TRÚC HỆ CHUYÊN GIA: Có nhiều mô hình kiến trúc hệ chuyên gia theo tác giả khác Sau số mô hình 2.7.1 MÔ HÌNH J.L ERMINE | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Hình 6: Kiến trúc hệ chuyên gia theo J L Ermine 2.7.2 MÔ HÌNH C.ERNEST Hình 7: Kiến trúc hệ chuyên gia theo C.ERNEST 2.7.3 MÔ HÌNH E V POPOV 10 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 woman(luong) woman(huong) woman(chi) woman(nguyet) woman(hang) 4.4.5.2 ĐỊNH NGHĨA QUAN HỆ CHA CON: parent(kim,phuong).%kim la bo cua phuong parent(lan,phuong) parent(lan,ngoc) parent(ngoc,luong) parent(linh,luong) parent(phuong,minh) parent(phuong,huong) parent(phuong,hue) parent(huong,chi) parent(huong,phong) parent(huong,tuyen) parent(chau,chi) parent(chau,phong) parent(chau,tuyen) parent(luong,nguyet) parent(luong,hang) parent(luong,giang) parent(hong,nguyet) parent(hong,hang) parent(hong,giang) parent(kim,ngoc) parent(kim,linh) 4.4.5.3 ĐỊNH NGHĨA QUAN HỆ ANH EM RUỘT: brother(phuong,ngoc) brother(minh,huong) brother(minh,hue) brother(huong,hue) brother(chi,phong) brother(chi,tuyen) brother(phong,tuyen) brother(nguyet,hang) brother(nguyet,giang) brother(hang,giang) 4.4.5.4 ĐỊNH NGHĨA QUAN HỆ BÁC CHÁU: uncle1(phuong,luong) uncle1(phuong,hong) uncle1(huong,nguyet) 33 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 uncle1(huong,hang) uncle1(huong,giang) uncle1(minh,nguyet) uncle1(minh,hang) uncle1(minh,giang) uncle1(hue,nguyet) uncle1(hue,hang) uncle1(hue,giang) uncle1(chau,nguyet) uncle1(chau,hang) uncle1(chau,giang) 4.4.5.5 ĐỊNH NGHĨA QUAN HỆ CHÚ CHÁU: uncle2(luong,chi) uncle2(luong,phong) uncle2(luong,tuyen) uncle2(hong,chi) uncle2(hong,phong) uncle2(hong,tuyen) uncle2(minh,chi) uncle2(minh,phong) uncle2(minh,tuyen) uncle2(hue,chi) uncle2(hue,phong) uncle2(hue,tuyen) 4.4.5.6 ĐỊNH NGHĨA QUAN HỆ CHỊ HỌ: cousin(huong,luong) cousin(huong,hong) cousin(chau,luong) cousin(chau,hong) cousin(minh,luong) cousin(minh,hong) cousin(hue,luong) cousin(hue,hong) cousin(chi,nguyet) cousin(phong,nguyet) cousin(tuyen,nguyet) cousin(chi,hang) cousin(phong,hang) cousin(tuyen,hang) cousin(chi,giang) cousin(phong,giang) cousin(tuyen,giang) 4.4.5.7 ĐỊNH NGHĨA QUAN HỆ EM HỌ: 34 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 cousin1(luong,chau) cousin1(luong,huong) cousin1(luong,minh) cousin1(luong,hue) cousin1(hong,chau) cousin1(hong,huong) cousin1(hong,minh) cousin1(hong,hue) cousin1(nguyet,chi) cousin1(nguyet,phong) cousin1(nguyet,tuyen) cousin1(hang,chi) cousin1(hang,phong) cousin1(hang,tuyen) cousin1(giang,chi) cousin1(giang,phong) cousin1(giang,tuyen) 4.4.5.8 ĐỊNH NGHĨA QUAN HỆ CHÁU: chau1(huong,lan) chau1(minh,lan) chau1(hue,lan) chau1(luong,lan) chau1(hong,lan) chau1(chau,lan) chau1(huong,kim) chau1(minh,kim) chau1(hue,kim) chau1(luong,kim) chau1(hong,kim) chau1(chau,kim) chau1(chi,phuong) chau1(phong,phuong) chau1(tuyen,phuong) chau1(nguyet,phuong) chau1(hang,phuong) chau1(giang,phuong) chau1(chi,ngoc) chau1(phong,ngoc) chau1(tuyen,ngoc) chau1(nguyet,ngoc) chau1(hang,ngoc) chau1(giang,ngoc) chau1(chi,linh) chau1(phong,linh) chau1(tuyen,linh) chau1(nguyet,linh) 35 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 chau1(hang,linh) chau1(giang,linh) 4.4.5.9 ĐỊNH NGHĨA QUAN HỆ CỤ KỴ: cu_ky1(lan,chi) cu_ky1(lan,phong) cu_ky1(lan,tuyen) cu_ky1(lan,nguyet) cu_ky1(lan,hang) cu_ky1(lan,giang) cu_ky1(kim,chi) cu_ky1(kim,phong) cu_ky1(kim,tuyen) cu_ky1(kim,nguyet) cu_ky1(kim,hang) cu_ky1(kim,giang) 4.4.5.10 VỢ CHỒNG: vo_chong1(linh,ngoc) vo_chong1(luong,hong) vo_chong1(huong,chau) vo_chong1(lan,kim) 4.4.5.11 CON RỂ con_de1(chau,phuong) con_de1(hong,ngoc) con_de1(hong,linh) 4.4.5.12 CON DÂU: con_dau1(linh,kim) con_dau1(linh,lan) 4.4.5.13 ĐỊNH NGHĨA QUAN HỆ X LÀ CON CỦA Y: child(phuong,kim).%phuong la cua kim child(phuong,lan) child(ngoc,lan) child(ngoc,kim) child(luong,ngoc) child(luong,linh) child(minh,phuong) child(huong,phuong) child(hue,phuong) child(chi,huong) child(chi,chau) child(phong,huong) child(phong,chau) child(tuyen,huong) 36 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 child(tuyen,chau) child(nguyet,luong) child(hang,luong) child(giang,luong) child(nguyet,hong) child(hang,hong) child(giang,hong) 4.4.6 CHẠY CHƯƠNG TRÌNH: - Dựa vào gia phả để hỏi? Kim Lan phương Châu Chi Huong Phong Minh Tuyến Lương Huệ Nguyệt Hình 30: Cây gia phả + Ai kỵ tuyến: 37 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Linh Ngọc Hồng Hang Giang Hình 31: Cây gia phả hỏi kỵ + Ai cháu bà phương? Hình 32: Cây gia phả hỏi cháu + Ai cha mẹ tuyến: Hình 33: Cây gia phả hỏi cha mẹ + Ai cha, ai: 38 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Hình 34: Cây gia phả hỏi cha mẹ + Ai ai: Hình 35: Cây gia phả hỏi + Ai anh em ai: 39 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Hình 36: Cây gia phả hỏi anh em + Ai cháu (quan hệ bác cháu): Hình 37: Cây gia phả hỏi cháu (QH bác cháu) + Ai bác trai ai, cháu 40 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Hình 38: Cây gia phả hỏi cháu (QH bác trai với cháu) + Ai cô, cháu ai: Hình 39: Cây gia phả hỏi cô, cháu 41 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 + Ai dâu ai: Hình 40: Cây gia phả hỏi dâu + Ai rể ai: Hình 41: Cây gia phả hỏi rể + Ai vợ chồng ai: 42 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 Hình 42: Cây gia phả hỏi vợ chồng Kết luận: Chương IV làm cho nhóm em hiểu ngôn ngữ prolog áp dụng thực tiễn cho giả gia đình cụ Kim cụ Lan Trong trình làm chương trình cống hiến thành viên nhóm lời động viên từ phía giáo viên hướng dẫn Th.s Lê Thị Thủy làm lên thành công chương trình Chương trình nhiều thiết xót mong cô giáo bạn đóng góp ý kiến để chúng em xây dựng hoàn thiện CHƯƠNG IV: TỔNG KẾT 5.1 KẾT LUẬN: 5.1.1 THÀNH QUẢ: − Nhóm tìm hiểu chuyên sâu môn học hệ chuyên gia ngôn ngữ ngôn ngữ prolog − Biết cách làm tập luật biểu diễn tập luật cho có kết ưng ý Với điều kiện kèm theo − Cách làm việc nhóm với phân bố thời gian hợp lí − Ứng dụng thực tiễn vào toán gia phả kết thành công nhóm 5.1.2 LỜI TRI ÂN: − Để có báo cáo hoàn chỉnh chúng em xin cảm ơn giáo viên hướng dẫn - Th.s Lê Thị Thủy người tận tình bảo cho chúng em kiến thức prolog phương hướng làm đề tài Xin cảm ơn nguồn tài liệu quý giá web: tailieu.vn 5.1.3 TÀI LIỆU: 43 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 ST T TÀI LIỆU NGUỒN TÁC GIẢ Giáo trình trí tuệ nhân tạo Bài học sơ khai buổi báo cáo Hệ Chuyên Gia Lập trình Logich prolog Giáo trình Hệ Chuyên Gia Hướng dẫn kỹ thuật lập trình prolog ĐH CN Hà Nội ThS Trần Hùng Cường – Ths Nguyễn Phương Nga Ths Nguyễn Thị Thủy ĐH CN Hà Nội Tailieu.vn ĐH Quốc Gia Hà Nội ĐH CN Hà Nội PSG.TS Phan Huy Khánh PSG.TS Phan Huy Khánh ThS Trần Hùng Cường Kiemtailieu.co m 5.2 TRA CƯU TIẾNG ANH: ST T 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Tiếng Anh Tiếng Việt Expert System knowledge inference procedures emulates decision Artificial Intelligence expert system technology knowledge base inference engine user interface user facts expertise Inference Engine problem domain knowledge domain agenda working memory explanation facility explanation facility Diagnosis Interpretation Monitoring Planning Prognosis Remedy Control Hệ chuyên gia Tri thức Thủ tục suy luận Mô phỏng, giả lập Phán quyết, đoán Trí tuệ nhân tạo Công nghệ hệ chuyên gia Cơ sở tri thức Mô tơ suy diễn Giao diện người sử dụng Người sử dụng Sự kiện Thẩm định Máy suy diễn Miền vấn đề Miền tri thức Lịch công việc Bộ nhớ làm việc Khả giải thích Khả thu thập tri thức Chuẩn đoán Giải thích Kiểm tra Lập kế hoạch Dự đoán Chữa trị Điều khiển 44 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 associative access associative writing associative memory predicate logic preposition foward chaining backward chaining means-end analysis problem reduction plan-generate test functional programming symbolic programming non- numerical programming Prolog Truy cập kết hợp Soạn thảo kết hợp Lưu trữ kết hợp Logic vị từ Mệnh đề Suy diễn tiến Suy diễn lùi Phân tích phương tiện Rút gọn vấn đề Kiêm tra lập kế hoạch Ngôn ngữ lập trình Ngôn ngữ lập trình ký hiệu Lập trình phi số Ngôn ngữ prolog 5.3 TRA CỨU HÌNH ẢNH: STT Tên Hình Hình 1: Kế hoạch cuả nhóm Hình 2: Phương hướng đề tài Hình 3: Hoạt động hệ chuyên gia Hình 4: Quan hệ lĩnh vực vấn đề lĩnh vực tri thức Trang Hình 5: Những thành phần hệ chuyên gia Hình 6: Kiến trúc hệ chuyên gia theo J L Ermine Hình 7: Kiến trúc hệ chuyên gia theo C.ERNEST 10 10 Hình 8: Kiến trúc hệ chuyên gia theo E V POPOV 11 14 10 Hình 9: Nền tảng công nghệ hệ chuyên gia dựa luật đại Hình 10: Sai sót nguyên nhân sai sót hệ chuyên gia 11 Hình 11: Logo ngôn ngữ Prolog 17 12 13 Hình 12: toán đơn giản phận thể prolog Hình 13: Kiểu liệu trong prolog 18 19 14 Hình 14: Cấu trúc biểu thức (a+b)*(c-5) 21 15 Hình 15: Logo prolog 23 16 Hình 16: Tạo file prolog 24 17 18 19 Hình 17: Đặt tên file Hình 18: Load file prolog Hình 19: Load file into prolog 24 24 25 45 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 16 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 Hình 20: Code chương trình n! Hình 21: Kết code chương trình n! Hình 22: Code chương trình tổng Hình 23: Kết code chương trình tổng Hình 24: Cây gia phả Hình 25: Định nghĩa quan hệ Hình 26: Định nghĩa quan hệ mẹ Hình 27: Định nghĩa quan hệ cha Hình 28: Định nghĩa quan hệ ông bà Hình 29: Định nghĩa quan hệ chị em Hình 30: Cây gia phả Hình 31: Cây gia phả hỏi kỵ Hình 32: Cây gia phả hỏi cháu Hình 33: Cây gia phả hỏi cha mẹ Hình 34: Cây gia phả hỏi cha mẹ Hình 35: Cây gia phả hỏi Hình 36: Cây gia phả hỏi anh em Hình 37: Cây gia phả hỏi cháu (QH bác cháu Hình 38: Cây gia phả hỏi cháu (QH bác trai với cháu) Hình 39: Cây gia phả hỏi cô, cháu Hình 40: Cây gia phả hỏi dâu Hình 41: Cây gia phả hỏi rể Hình 42: Cây gia phả hỏi vợ chồng 46 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 25 26 27 27 28 30 30 30 31 31 37 37 38 38 38 39 39 40 40 41 41 42 42 Mục Lục 47 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 [...]... em những kiến thức chuyên sâu hơn về ngôn ngữ prolog Áp dụng những kiến thức đã học và những bài toán nghiên cứu cũng như dưới sự chỉ dẫn của cô giáo Nguyễn Thị Thủy nhóm 26 chúng em đã bắt đầu nghiên cứu các bài toán nhỏ để đi đến bài tập lớn của mình với chương IV là ứng dụng xây dựng cây gia phả dùng prolog CHƯƠNG IV: ỨNG DỤNG XÂY DỰNG CÂY GIA PHẢ DÙNG PROLOG 4.1 CÁCH SỬ DỤNG PROLOG − Bước 1: Dowload... của hệ chuyên gia MYCIN và được tiếp tục áp dụng cho một số lĩnh vực − Hệ chuyên gia R1 được xây dựng từ bộ sinh OPS (là hệ thống luật được phát triển bởi Charles Forgy năm 1975 tại Carnegie-Mellon University) Sau đây là một số hậu duệ của EMYCIN và OPS − Nhờ bộ sinh, mỗi hệ hệ chuyên gia có thể chứa từ hàng trăm đến hàng ngàn luật Bảng dưới đây thống kê số luật của một số hệ chuyên gia : Hệ chuyên gia. .. ghi nhận 2.10 SAI XÓT TRONG QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN HỆ CHUYÊN GIA: − Các sai sót chủ yếu trong quá trình phát triển hệ chuyên gia được phân ra thành nhiều giai − Sai sót trong tri thức chuyên gia Chuyên gia là nguồn tri thức của một hệ chuyên gia − Nếu tri thức chuyên gia không đúng và không đầy đủ, hậu quả sai sót sẽ ảnh hưởng suốt quá trình phát triển hệ thống Ví dụ : để hạn chế những sai sót có thể,... – Nhóm 26 GIẢI THÍCH Quan hệ cụ kỵ trong gia đình X là cháu của ông hoặc bà X là quan hệ bác cháu X là quan hệ bác trai với cháu X là quan hệ bác gái với cháu X là quan hệ cha hoặc mẹ X là quan hệ bố con X là quan hệ mẹ con X là chị em gai X quan he anh em X là quan hệ chị con nhà bác X là quan hệ em nhà bác X là quan hệ anh con nhà bác X là quan hệ chú cháu Giang 1 4.4.3 2 XÂY 3 4 5 6 STT a b c d e... Hình 22: Code chương trình về tổng 4.3.3 KẾT QUẢ: Hình 23: Kết quả code chương trình về tổng 27 | Báo Cáo BTL – Nhóm 26 4.4 BÀI TOÁN VỀ CÂY GIA PHẢ: 4.4.1 CÂY GIA PHẢ: Kim Lan Châu Chi Huong Phong Minh Lương Huệ Nguyệt Tuyến Linh Ngọc phương Hồng Hang Hình 24: Cây gia phả 4.4.2 XÂY DỰNG CÁC VỊ TỪ: ST T 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 VỊ TỪ cu_ky(x) chau_ongba(x) bac_chau(x) bactrai_chau(x) bacgai_chau(x)... theo từng hệ chuyên gia, người ta có thể sử dụng một cách hoặc đồng thời cả nhiều cách 2.8.1 BIỂU DIỄN TRI THỨC BỞI CÁC LUẬT SẢN XUẤT: − Hiện nay, hầu hết các hệ chuyên gia đều là các hệ thống dựa trên luật, bới lý do như sau : + Bản chất đơn thể (modular nature) Có thể đóng gói tri thức và mở rộng hệ chuyên gia + một cách dễ dàng + Khả năng diễn giải dễ dàng (explanation facilities) Dễ dàng dùng luật... BỘ SINH HỆ CHUYÊN GIA: − Bộ sinh của hệ chuyên gia (expert-system generator) là hợp của : + một máy suy diễn, + một ngôn ngữ thể hiện tri thức (bên ngoài) + và một tập hợp các cấu trúc và các quy ước thể hiện các tri thức (bên trong) + Theo cách nào đó, các cấu trúc và các quy ước này xác định một cơ sở tri thức rỗng (hay rỗng bộ phận) Nhờ các tri thức chuyên môn để định nghĩa một hệ chuyên gia, người... sót trong các hệ chuyên gia KẾT LUẬT: Tổng kết lại chương II đã cho nhóm có những khái niệm cơ bản cũng như là kiến thức về hệ chuyên gia Những câu hỏi về hệ chuyên gia là gì? Lịch sử phát triển, ưu điểm của nó cũng như cơ chế hoạt động của hệ chuyên gia Đó là những kiến thức nền tảng để tiếp tục nghiên cứu về một ngôn ngữ được công bố toàn thế giới vào năm 1970 Đó là “Ngôn Ngữ ProLog 16 | Báo Cáo BTL... trụ Các bảng này gồm những người sử dụng hệ thống, các chuyên gia lĩnh vực độc lập, những người phát triển hệ thống, những người quản trị nhằm bảo đảm tính đầy đủ và bao trùm hết mọi lĩnh vực phát triển − Sai sót ngữ nghĩa Xảy ra do hiểu sai tri thức đưa vào hệ chuyên gia Ví dụ, giả sử một − chuyên gia nói : « You can extinguish a fire with water » và công nghệ tri thức lại hiểu câu này là « All fires...Hình 8: Kiến trúc hệ chuyên gia theo E V POPOV 2.8 BIỂU DIỄN TRI THỨC TRONG HỆ CHUYÊN GIA − Tri thức của một hệ chuyên gia có thể được biểu diễn theo nhiều cách khác nhau Thông thường người ta sử dụng các cách sau đây : + Biểu diễn tri thức bởi các luật sản xuất + Biểu

Ngày đăng: 19/06/2016, 22:04

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • CHƯƠNG I: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

    • 1.1. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI:

      • 1.1.1. KHẢO SÁT NHẬN ĐỀ TÀI

      • 1.1.2. KẾ HOẠCH CỦA NHÓM

      • 1.2. PHƯƠNG HƯỚNG ĐỀ TÀI:

      • CHƯƠNG II: SƠ LƯỢC VỀ HỆ CHUYÊN GIA

        • 2.1. HỆ CHUYÊN GIA LÀ GÌ:

        • 2.2. SỰ HÌNH THÀNH VÀ PHÁT TRIỂN CỦA HỆ CHUYÊN GIA:

        • 2.3. ĐẶC TRƯNG VÀ ƯU ĐIỂM CỦA HỆ CHUYÊN GIA:

        • Đặc trưng của hệ chuyên gia:

        • Hiệu quả cao (high performance): Khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc cao hơn so với chuyên gia (người) trong cùng lĩnh vực.

        • Thời gian trả lời thoả đáng (adequate response time): Thời gian trả lời hợp lý, bằng hoặc nhanh hơn so với chuyên gia (người) để đi đến cùng một quyết định. Hệ chuyên gia là một hệ thống thời gian thực (real time system).

        • Độ tin cậy cao (good reliability): Không thể xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy khi sử dụng.

        • Dễ hiểu (understandable): Hệ chuyên gia giải thích các bước suy luận một cách dễ hiểu và nhất quán, không giống như cách trả lời bí ẩn của các hộp đen (black box).

        • Ưu điểm của hệ chuyên gia:

        • Phổ cập (increased availability): Là sản phẩm chuyên gia, được phát triển không ngừng với hiệu quả sử dụng không thể phủ nhận.

        • Giảm giá thành (reduced cost).

        • Giảm rủi ro (reduced dangers): Giúp con người tránh được trong các môi trường rủi ro, nguy hiểm.

        • Tính thường trực (Permanance): Bất kể lúc nào cũng có thể khai thác sử dụng, trong khi con người có thể mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt.

        • Đa lĩnh vực (multiple expertise): Chuyên gia về nhiều lĩnh vực khác nhau và được khai thác đồng thời bất kể thời gian sử dụng.

        • Độ tin cậy (increased relialility): Luôn đảm bảo độ tin cậy khi khai thác.

        • Khả năng giảng giải (explanation): Câu trả lời với mức độ tinh thông được giảng giải rõ ràng chi tiết, dễ hiểu.

        • Khả năng trả lời (fast reponse): Trả lời theo thời gian thực, khách quan.

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan