ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Báo cáo môn học BIỄU DIỄN TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG Đề tài : TÌM HIỂU MÔ HÌNH BIỂU DIỄN TÌM HIỂU MÔ HÌNH BIỂU DIỄN TRI THỨC MẠNG TÍNH TOÁN VÀ MẠNG CÁC TRI THỨC MẠNG TÍNH TOÁN VÀ MẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG TÍNH TOÁN ĐỐI TƯỢNG TÍNH TOÁN GVHD : PGS.TS Đỗ Văn Nhơn HVTH : Nguyễn Bảo Minh – CH1101104 Lớp : Cao học khóa 6 Thành Phố Hồ Chí Minh 12/2012 MỤC LỤC I MỘT SỐ KHÁI NIỆM: 1 1.1 Tri thức: 1 1.2 Cơ sở tri thức và hệ cơ sở tri thức: 2 1.3 Chuyên gia (Expert): 3 1.4 Hệ chuyên gia: 3 II PHƯƠNG THỨC BIỄN DIỄN MẠNG TÍNH TOÁN: 4 2.1 Đặt vấn đề 4 2.2 Mạng tính toán 4 2.2.1 Các quan hệ 4 2.2.1 Các quan hệ 4 2.2.2 Mạng tính toán và các ký hiệu: 5 2.2.2 Mạng tính toán và các ký hiệu: 5 2.3 Bài toán trên mạng tính toán 5 2.3.1 Định nghĩa 2.3.1: 6 2.3.2 Định nghĩa 2.3.2 : 6 2.4 Giải quyết bài toán 7 2.4.1 Tính giải được của bài toán: 7 2.4.1 Tính giải được của bài toán: 7 2.4.2 Lời giải của bài toán: 8 2.4.2 Lời giải của bài toán: 8 2.5 Định lý về sự phân tích quá trình giải : 11 2.6 Ưu điểm & khuyết điểm của mạng suy diễn tính toán 12 2.6.1 Ưu điểm: 12 2.6.1 Ưu điểm: 12 2.6.2 Khuyết điểm 13 2.6.2 Khuyết điểm 13 2.7 Ví dụ minh họa: 13 III MẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG TÍNH TOÁN (MÔ HÌNH COKB) 15 3.1 Mô hình cho một đối tượng tính toán (C-Object) 15 3.1.1 Tập hợp C các khái niệm về các C Object 15 3.1.1 Tập hợp C các khái niệm về các C Object 15 3.1.2 Tập hợp H (các quan hệ phân cấp giữa các đối tượng) 15 3.1.2 Tập hợp H (các quan hệ phân cấp giữa các đối tượng) 15 3.1.3 Tập hợp R các khái niệm về các loại quan hệ trên các C-Object 16 3.1.3 Tập hợp R các khái niệm về các loại quan hệ trên các C-Object 16 3.1.4 Tập hợp Opts các toán tử 16 3.1.4 Tập hợp Opts các toán tử 16 3.1.5 Tập hợp Funcs các hàm 16 3.1.5 Tập hợp Funcs các hàm 16 3.1.6 Tập hợp Rules các luật 16 3.1.6 Tập hợp Rules các luật 16 3.2 Các sự kiện trong đối tượng thuộc C 17 3.3 Tổ chức cơ sở tri thức 17 3.4 Mô hình bài toán và các thuật giải 19 3.4.1 Thuật giải giải quyết vấn đề 1 19 3.4.1 Thuật giải giải quyết vấn đề 1 19 3.4.2 Giải quyết vấn đề cơ bản 2 21 3.4.2 Giải quyết vấn đề cơ bản 2 21 3.4.3 Giải quyết vấn đề cơ bản 3 23 3.4.3 Giải quyết vấn đề cơ bản 3 23 3.4.4 Giải quyết vấn đề cơ bản 4 24 3.4.4 Giải quyết vấn đề cơ bản 4 24 3.5 Ưu và khuyết điểm của mạng các đối tượng tính toán COKB 25 TÀI LIỆU THAM KHẢO 27 TÀI LIỆU THAM KHẢO 27 Thu hoạch Biễu diễn tri thức và ứng dụng I MỘT SỐ KHÁI NIỆM: 1.1 Tri thức: Tri thức là sự hiểu biết bằng lý thuyết hay thực tế về một chủ đề hay lĩnh vực. Tri thức là tổng của những cái đang biết hiện nay; tri thức là sức mạnh. Những người có tri thức tốt là những chuyên gia (expert). Tri thức là một khái niệm trừu tượng. Chúng ta không cố gắng đưa ra một định nghĩa chính xác ở đây mà muốn so sánh nó với hai khái niệm có liên quan là thông tin và dữ liệu. Karan Sing đã phát biểu:”Chúng ta ngập chìm trong thông biển thông tin nhưng lại khát tri thức”. Trong ngữ cảnh của khoa học máy tính “dữ liệu là nguyên liệu thô để xử lý” là các con số, chữ cái, hình ảnh, âm thanh… Thông tin là tất cả những gì con người có thể cảm nhận qua các giác quan (chính xác, xem khái niệm Entropy là độ đo thông thông tin, đọ đo về các tin tức mới đối vói một người nào đó). Nếu so về số lượng: dữ liệu nhiều hơn thông tin; thông tin nhiều hơn tri thức. Chúng ta có thể mô tả chúng theo dạng hình chóp. Người ta thường phân loại tri thức thành các dạng sau: Tri thức thủ tục: Tri thức thủ tục là tri thức mô tả cách giải quyết một vấn đề, quy trình xử lý các công việc, lịch trình tiến hành các thao tác … Các dạng của tri thức thủ tục thường dùng là các luật, chiến lược, lịch trình. Ví dụ: IF xe máy không khởi động được THEN đầu tiên kiểm tra bugi 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 thề là một danh sách các khẳng định nhằm mô tả đầy đủ hơn về đối tượng hay một khái niệm 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 Ch1101104 - Nguyễn Bảo Minh Trang 1 Thu hoạch Biễu diễn tri thức và ứng dụng thức có khả năng hơn cả. Tri thức heuristic mô tả các "mẹo" để dẫn dắt tiến trình lập luận. Tri thức heuristic còn được gọi là tri thức nông cạn do không bảm đảm hoàn toàn chính xác về kết quả giải quyết vấn đề. Các chuyên 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. 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. 1.2 Cơ sở tri thức và hệ cơ sở tri thức: So với chương trình truyền thống (được cấu tạo từ hai “chất liệu” cơ bản là dữ liệu và thuật toán), chương trình trí tuệ nhân tạo được cấu tạo từ hai thành phần là cơ sở tri thức (knowledge base) và động cơ suy diễn (inference engine). Cơ sở tri thức là tập hợp các tri thức liên quan đến vấn đề mà chương trình quan tâm giải quyết. Cơ sở tri thức chứa các kiến thức được sử dụng để giải quyết các vấn đề (bài toán) trong trí tuệ nhân tao. Trong hệ cơ sở tri thức chứa hai chức năng tách biệt nhau, trường hợp đơn gian gồm hai khối: khối tri thức hay còn gọi là cơ sở tri thức; khối điều khiển hay còn gọi là đông cơ suy diễn. Với các hệ thống phức tạp, bản thân động cơ suy diễn cũng có thể là một hệ cơ sở tri thức chứa các siêu tri thức (tri thức về các tri thức). Hình dưới đây mô tả cấu trúc chương trình truyền thống (bên trái) và cấu trúc chương trình trí tuệ nhân tạo (bên phải). Ch1101104 - Nguyễn Bảo Minh Trang 2 Thu hoạch Biễu diễn tri thức và ứng dụng DỮ LIỆU DỮ LIỆU CƠ SỞ TRI THỨC THUẬT ĐỘNG CƠ TOÁN SUY DIỄN Con người sống trong môi trường có thể nhận thức được thế giới nhờ các giác quan (tai, mắt và các giác quan khác), sử dụng các tri thức tích luỹ được và nhờ khả năng lập luận, suy diễn, con người có thể đưa ra các hành động hợp lý cho công việc mà con người đang làm. Một mục tiêu của Trí tuệ nhân tạo ứng dụng là thiết kế các Agent thông minh (intelligent agent) cũng có khả năng đó như con người. Chúng ta có thể hiểu Agent thông minh là bất cứ cái gì có thể nhận thức được môi trường thông qua các bộ cảm nhận (sensors) và đưa ra hành động hợp lý đáp ứng lại môi trường thông qua bộ phận hành động (effectors). Các robots, các softbot (software robot), các hệ chuyên gia, là các ví dụ về Agent thông minh. Các Agent thông minh cần phải có tri thức về thế giới hiện thực mới có thể đưa ra các quyết định đúng đắn. 1.3 Chuyên gia (Expert): Chuyên gia là là người có đầy đủ kỹ năng, kiến thức sâu (cả về luật và các sự kiện) về một lĩnh vực nào đó; người có thể làm những việc mà người khác ít khả năng làm được. 1.4 Hệ chuyên gia: Hệ chuyên gia (đơn giản) là chương trình máy tính có thể thực hiện các công việc, vấn đề trong thuộc lĩnh vực hẹp ở mức tương tự như mộ người chuyên gia. Hầu hết các hệ chuyên gia là các hệ dựa luật. Hiện nay một số các hệ chuyên gia thành công trong các lĩnh vữ: bán hàng, kỹ nghệ , y học và địa chỉ (tìm kiếm mỏ), các hệ điện lực và khai mỏ. Ch1101104 - Nguyễn Bảo Minh Trang 3 Thu hoạch Biễu diễn tri thức và ứng dụng II PHƯƠNG THỨC BIỄN DIỄN MẠNG TÍNH TOÁN: 2.1 Đặt vấn đề Trong nhiều lĩnh vực chúng ta thường gặp những vấn đề đặt ra dưới dạng như sau : Chúng ta phải thực hiện những tính toán hay suy diễn ra những yếu tố cần thiết nào đó từ một số yếu tố đã được biết trước. Để giải quyết vấn đề người ta phải vận dụng một số hiểu biết (tri thức) nào đó về những liên hệ giữa các yếu tố đang được xem xét. Những liên hệ cho phép ta có thể suy ra được một số yếu tố từ giả thiết đã biết một số yếu tố khác. Trong phần này, chúng ta sẽ tập trung tìm hiểu mô hình biểu diễn và xử lý tri thức gọi là “Mạng tính toán”. 2.2 Mạng tính toán Mạng tính toán là một dạng biểu diễn tri thức có thể dùng biểu diễn các tri thức về các vấn đề tính toán và được áp dụng một cách có hiệu quả để giải một số dạng bài toán. Mỗi mạng tính toán là một mạng ngữ nghĩa chứa các biến và những quan hệ có thể cài đặt và sử dụng được cho việc tính toán. Chúng ta xét một mạng tính toán gồm một tập hợp các biến cùng với một tập các quan hệ (chẳng hạn các công thức) tính toán giữa các biến. Trong ứng dụng cụ thể mỗi biến và giá trị của nó thường gắn liền với một khái niệm cụ thể về sự vật, mỗi quan hệ thể hiện một sự tri thức về sự vật. 2.2.1 Các quan hệ Cho M = {x 1 ,x 2 , ,x m } là một tập hợp các biến có thể lấy giá trị trong các miền xác định tương ứng D 1, D 2 , ,D m . Đối với mỗi quan hệ R ⊆ D 1 xD 2 x xD m trên các tập hợp D 1, D 2 , ,D m ta nói rằng quan hệ nầy liên kết các biến x 1 ,x 2 , ,x m , và ký hiệu là R(x 1 ,x 2 , ,x m ) hay vắn tắt là R(x) (ký hiệu x dùng để chỉ bộ biến < x 1 ,x 2 , ,x m >). Ta có thể thấy rằng quan hệ R(x) có thể được biểu diễn bởi một ánh xạ f R,u,v với u ∪ v = x, và ta viết : f R,u,v : u → v, hay vắn tắt là f : u → v. Đối với các quan hệ dùng cho việc tính toán, cách ký hiệu trên bao hàm ý nghĩa như là một hàm: ta có thể tính được giá trị của các biến thuộc v khi biết được giá trị của các biến thuộc u. Ch1101104 - Nguyễn Bảo Minh Trang 4 Thu hoạch Biễu diễn tri thức và ứng dụng Trong phần sau ta xét các quan hệ xác định bởi các hàm có dạng f : u → v, trong đó u ∩ v = ∅ (tập rỗng). Đặc biệt là các quan hệ đối xứng có hạng (rank) bằng một số nguyên dương k. Đó là các quan hệ mà ta có thể tính được k biến bất kỳ từ m-k biến kia (ở đây x là bộ gồm m biến < x 1 ,x 2 , ,x m >). Ngoài ra, trong trường hợp cần nói rõ ta viết u(f) thay cho u, v(f) thay cho v. Đối với các quan hệ không phải là đối xứng có hạng k, không làm mất tính tổng quát, ta có thể giả sử quan hệ xác định duy nhất một hàm f với tập biến vào là u(f) và tập biến ra là v(f); ta gọi loại quan hệ nầy là quan hệ không đối xứng xác định một hàm, hay gọi vắn tắt là quan hệ không đối xứng. Ví dụ: quan hệ f giữa 3 góc A, B, C trong tam giác ABC cho bởi hệ thức: A+B+C = 180 (đơn vị: độ) 2.2.2 Mạng tính toán và các ký hiệu: Như đã nói ở trên, ta sẽ xem xét các mạng tính toán bao gồm một tập hợp các biến M và một tập hợp các quan hệ (tính toán) F trên các biến. Trong trường hợp tổng quát có thể viết: M = {x 1 ,x 2 , ,x n }, F = {f 1 ,f 2 , ,f m }. Đối với mỗi f ∈ F, ta ký hiệu M(f) là tập các biến có liên hệ trong quan hệ f. Dĩ nhiên M(f) là một tập con của M: M(f) ⊆ M. Nếu viết f dưới dạng: f : u(f) → v(f) thì ta có M(f) = u(f) ∪ v(f). 2.3 Bài toán trên mạng tính toán. Ch1101104 - Nguyễn Bảo Minh Trang 5 Thu hoạch Biễu diễn tri thức và ứng dụng Cho một mạng tính toán (M,F), M là tập các biến và F là tập các quan hệ. Giả sử có một tập biến A ⊆ M đã được xác định và B là một tập biến bất kỳ trong M. Các vấn đề đặt ra là:  Có thể xác định được tập B từ tập A nhờ các quan hệ trong F hay không? Nói cách khác, ta có thể tính được giá trị của các biến thuộc B với giả thiết đã biết giá trị của các biến thuộc A hay không?  Nếu có thể xác định được B từ A thì quá trình tính toán giá trị của các biến thuộc B như thế nào?  Trong trường hợp không thể xác định được B, thì cần cho thêm điều kiện gì để có thể xác định được B. Bài toán xác định B từ A trên mạng tính toán (M,F) được viết dưới dạng: A → B, trong đó A được gọi là giả thiết, B được gọi là mục tiêu tính toán của bài toán. 2.3.1 Định nghĩa 2.3.1: Bài toán A → B được gọi là giải được khi có thể tính toán được giá trị các biến thuộc B xuất phát từ giả thiết A. Ta nói rằng một dãy các quan hệ {f 1 , f 2 , , f k } ⊆ F là một lời giải của bài toán A → B nếu như ta lần lượt áp dụng các quan hệ f i (i=1, ,k) xuất phát từ giả thiết A thì sẽ tính được các biến thuộc B. Lời giải {f 1 , f 2 , , f k } được gọi là lời giải tốt nếu không thể bỏ bớt một số bước tính toán trong quá trình giải, tức là không thể bỏ bớt một số quan hệ trong lời giải. Việc tìm lời giải cho bài toán là việc tìm ra một dãy quan hệ để có thể áp dụng suy ra được B từ A. Điều nầy cũng có nghĩa là tìm ra được một quá trình tính toán để giải bài toán. 2.3.2 Định nghĩa 2.3.2 : Cho D = {f 1 , f 2 , , f k } là một dãy quan hệ của mạng tính toán (M,F), A là một tập con của M. Ta nói dãy quan hệ D là áp dụng được trên tập A khi và chỉ khi ta có thể lần lượt áp dụng được các quan hệ f 1 , f 2 , , f k xuất phát từ giả thiết A. Nhận xét : Trong định nghĩa trên, nếu đặt : A 0 = A, A 1 = A 0 ∪ M(f 1 ), . . . , A k = A k-1 ∪ M(f k ), và ký hiệu A k là D(A), thì ta có D là một lời giải của bài toán A → D(A). Ch1101104 - Nguyễn Bảo Minh Trang 6 Thu hoạch Biễu diễn tri thức và ứng dụng Trong trường hợp D là một dãy quan hệ bất kỳ (không nhất thiết là áp dụng được trên A), ta vẫn ký hiệu D(A) là tập biến đạt được khi lần lượt áp dụng các quan hệ trong dãy D (nếu được). Chúng ta có thể nói rằng D(A) là sự mở rộng của tập A nhờ áp dụng dãy quan hệ D. 2.4 Giải quyết bài toán 2.4.1 Tính giải được của bài toán: Trong mục nầy chúng ta nêu lên một khái niệm có liên quan đến tính giải được của vấn đề trên một mạng tính toán : bao đóng của một tập hợp biến trên một mạng tính toán. Định nghĩa 2.4.1.1: Cho mạng tính toán (M,F), và A là một tập con của M. Ta có thể thấy rằng có duy nhất một tập hợp B lớn nhất ⊆ M sao cho bài toán A → B là giải được, và tập hợp B nầy được gọi là bao đóng của A trên mô hình (M,F). Một cách trực quan, có thể nói bao đóng của A là sự mở rộng tối đa của A trên mô hình (M,F). Ký hiệu bao đóng của A là A , chúng ta có định lý sau đây: Định lý 2.4.1.2: Trên một mạng tính toán (M,F), bài toán A → B là giải được khi và chỉ khi B ⊆ A Từ định lý nầy, ta có thể kiểm tra tính giải được của bài toán A → B bằng cách tính bao đóng của tập A rồi xét xem B có bao hàm trong A hay không. Định lý 2.4.1.3: Cho một mạng tính toán (M,F), A, B là hai tập con của M. Ta có các điều sau đây là tương đương: (1) B ⊆ A . (2) Có một dãy quan hệ D = {f 1 , f 2 , , f k } ⊆ F thỏa các điều kiện : (a) D áp được trên A. (b) D(A) ⊇ B. Chứng minh : Giả sử có (1), tức là B ⊆ A . Khi đó bài toán A → B là giải được. Do đó có một dãy quan hệ {f 1 , f 2 , , f k } ⊆ F sao cho khi ta lần lượt áp dụng các quan hệ f i (i=1, ,k) xuất phát từ giả thiết A thì sẽ tính được các biến thuộc B. Dễ dàng thấy rằng dãy {f 1 , f 2 , , f k } nầy thỏa các điều kiện (2). Ch1101104 - Nguyễn Bảo Minh Trang 7 [...]... Opts các toán tử Các toán tử thể hiện các qui tắc tính toán nhất định trên các biến thực cũng như trên các đối tượng Chẳng hạn như các phép toán số học, các phép tính toán trên các đối tượng đoạn, góc tương tự như đối với các biến thực hay các phép tính toán vecto, tính toán ma trận,… Trong trường hợp các phép toán 2 ngôi thì phép toán có thể có các tính chất như tính giao hoán, tính kết hợp ,tính nghịch... toán liên quan đến các yếu tố.Điều này có ý nghĩa như một kỹ thuật khám phá tri thức Ch1101104 - Nguyễn Bảo Minh Trang 14 Thu hoạch Biễu diễn tri thức và ứng dụng III MẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG TÍNH TOÁN (MÔ HÌNH COKB) Mô hình COKB là một mô hình thể hiện một cách đầy đủ và toàn diện kiến thức thực tế của con người So với các cách biểu diễn tri thức khác thì phương pháp biểu diễn dựa trên mô hình COKB tỏ ra hiệu... tượng hay của một thuộc tính của đối tượng thông qua biểu thức hằng  Sự kiện loại 4: Sự kiện về sự bằng nhau của một đối tượng hay một thuộc tính của đối tượng với một đối tượng hay một thuộc tính khác  Sự kiện loại 5: Sự kiện về sự phụ thuộc giữa các đối tượng và các thuộc tính của các đối tượng thông qua một công thức tính toán hay một đẳng thức theo các đối tượng hoặc các thuộc tính  Sự kiện loại... trên các thuộc tính của đối tượng và trên các đối tượng thiết lập trên các đối tượng nền của đối tượng Như vậy, ta có các vấn đề cơ bản được đặt ra cho việc giải toán một đối tượng CObject như sau:  Vấn đề 1: Xét tính giải được của bài toán GT ⇒ KL, trong đó GT và KL là các tập hợp những sự kiện trên các thuộc tính của đối tượng  Vấn đề 2: Tìm một lời giải cho bài toán GT ⇒ KL, trong đó GT và KL là các. .. hợp các điều kiện ràng buộc trên các thuộc tính  Tập hợp các tính chất nội tại trên các thuộc tính  Tập hợp các quan hệ các quan hệ suy diễn- tính toán  Tập hợp các luật suy diễn có dạng : {các sự kiện giả thiết}=> {các sự kiện kết luận} Cùng với cấu trúc trên, đối tượng còn được trang bị các hành vi trong việc giải quyết các bài toán suy diễn và tính toán 3.1.2 Tập hợp H (các quan hệ phân cấp giữa các. .. trên các thuộc tính của đối tượng  Vấn đề 3: Thực hiện tính toán các thuộc tính trong tập hợp KL từ các sự kiện trong GT trong trường hợp bài toán GT ⇒ KL giải được, trong đó GT và KL là các tập hợp những sự kiện trên các thuộc tính của đối tượng  Vấn đề 4: Xét tính xác định của đối tượng dựa trên một tập sự kiện cho trước trên các thuộc tính của đối tượng Đối với bài toán dạng mở rộng trên một đối tượng. .. tỏ ra hiệu quả hơn về nhiều mặt, như: biểu diễn, suy diễn, giao tiếp Với cách tổ chức tri thức theo mô hình này, ta có thể thiết kế được mô hình biểu diễn vấn đề tổng quát hơn, và trên cơ sở đó thiết kế được các thuật giải tổng quát mô phỏng hành vi suy luận giải quyết vấn đề dựa trên tri thức của con người 3.1 Mô hình cho một đối tượng tính toán (C-Object) Mô hình ontology COKB-ONT là một hệ thống... đối tượng Bước 3: Xét tính giải được của bài toán GT ⇒ vars, If (bài toán giải được) then đối tượng xác định Else đối tượng chưa xác định; 3.5 Ưu và khuyết điểm của mạng các đối tượng tính toán COKB Cách tổ chức cơ sở tri thức như thế cho ta một cấu trúc tri thức rõ ràng và tách bạch với đầy đủ các thông tin cùng với các liên hệ khác nhau rất đa dạng Mô hình COKB được xây dựng có các ưu điểm sau đây:... Mỗi đối tượng thuộc C là một lớp các đối tượng tính toán có cấu trúc nhất định và được phân cấp theo sự thiết lập của cấu trúc các đối tượng Trong mô hình COKB, ta có 11 loại sự kiện như sau:  Sự kiện loại 1: Sự kiện thông tin về loại của đối tượng  Sự kiện loại 2: Sự kiện về tính xác định của một đối tượng hay của một thuộc tính của đối tượng  Sự kiện loại 3: Sự kiện về tính xác định của một đối tượng. .. đảo, tính trung hoà 3.1.5 Tập hợp Funcs các hàm Tập hợp Funcs trong mô hình COKB thể hiện tri thức về các hàm hay nói cách khác là thể hiện tri thức về các khái niệm và các qui tắc tính toán trên các biến thực cũng như trên các loại C-Object, được xây dựng thông qua các quan hệ tính toán dạng hàm Mỗi hàm được xác định bởi , danh sách các đối số và một qui tắc định nghĩa hàm về phương diện toán . cáo môn học BIỄU DIỄN TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG Đề tài : TÌM HIỂU MÔ HÌNH BIỂU DIỄN TÌM HIỂU MÔ HÌNH BIỂU DIỄN TRI THỨC MẠNG TÍNH TOÁN VÀ MẠNG CÁC TRI THỨC MẠNG TÍNH TOÁN VÀ MẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG TÍNH. trung tìm hiểu mô hình biểu diễn và xử lý tri thức gọi là Mạng tính toán . 2.2 Mạng tính toán Mạng tính toán là một dạng biểu diễn tri thức có thể dùng biểu diễn các tri thức về các vấn đề tính toán. tri thức. Ch1101104 - Nguyễn Bảo Minh Trang 14 Thu hoạch Biễu diễn tri thức và ứng dụng III MẠNG CÁC ĐỐI TƯỢNG TÍNH TOÁN (MÔ HÌNH COKB). Mô hình COKB là một mô hình thể hiện một cách đầy đủ và