Đang tải... (xem toàn văn)
Đây là Bài tập lớn của nhóm mình, chúng mình đã tìm hiểu rất kĩ. Tài liệu có kèm theo code C (phần mềm) sinh cây quyết định do chính nhóm mình viết. Các bạn thấc mắc có thể liên hệ trực tiếp cho mình: kalyxyanua96gmail.com
Mục lục CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ CHUYÊN GIA Hệ chuyên gia gì? - Theo E Feigenbaum : Hệ chuyên gia (Expert System) chương trình máy tính thơng minh sử dụng tri thức (knowledge) thủ tục suy luận (inference procedures) để giải tốn tương đối khó - khăn địi hỏi chuyên gia giải Hệ chuyên gia ứng dụng Trí tuệ nhân tạo Một Hệ chuyên gia gồm thành phần chính: sở tri thức (knowledge base), máy suy diễn hay môtơ suy diễn (inference engine) hệ thống - giao tiếp với người sử dụng (user interface) Người sử dụng (user) cung cấp kiện (facts) biết, có thật hay thơng tin có ích cho hệ chuyên gia, nhận - câu trả lời lời khuyên hay gợi ý đắn (expertise) Hoạt động hệ chuyên gia dựa tri thức minh họa sau : - Mỗi hệ chuyên gia đặc trưng cho lĩnh vực vấn đề (problem domain) đó, y học, tài chính, khoa học hay cơng 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) Ví dụ: Hệ chuyên gia lĩnh vực Y học để phát bệnh lây nhiễm có nhiều tri thức số triệu chứng lây bệnh, lĩnh vực tri thức y học bao gồm bệnh, triệu chứng chữa trị Đặc trưng ưu điểm hệ chuyên gia 2.1 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) Có thể truy cập sở liệu thông minh (intelligent 2.2 database) Các lĩnh vực ứng dụng hệ chuyên gia Cho đến nay, hàng trăm hệ chuyên gia xây dựng báo 2.3 - cáo thường xuyên tạp chí, sách, báo hội thảo khoa học Ngồi cịn hệ chun gia sử dụng công ty, tổ chức quân mà khơng cơng bố lý bảo mật Bảng liệt kê số lĩnh vực ứng dụng diện rộng hệ chuyên gia Lĩnh vực Cấu hình (Configuration) Chẩn đốn (Diagnosis) Truyền đạt (Instruction) Giải thích (Interpretation) Kiểm tra (Monitoring) Lập kế hoạch (Planning) Dự đoán (Prognosis) Chữa trị (Remedy) Điều khiển (Control) Ứng dụng diện rộng Tập hợp thích đáng thành phần hệ thống theo cách riêng Lập luận dựa chứng quan sát Dạy học kiểu thong minh cho sinh viên hỏi sao? (why?), nào? (how?) nếu? (what if?) giống người thầy giáo 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 đốn hậu từ tình xảy Chỉ định cách thụ lý vấn đề Điều khiển q trình, địi hỏi diễn giải, chẩn đốn, kiểm tra, lập kế hoạch, dự đoán chữa trị CHƯƠNG 2: TÌM HIỂU VỀ CÂY QUYẾT ĐỊNH Các định nghĩa - Trong lý thuyết định (chẳng hạn quản lý rủi ro), định (tiếng Anh: decision tree) đồ thị định hậu (bao gồm rủi ro hao phí tài nguyên) Cây định sử dụng để xây dựng kế hoạch nhằm đạt mục tiêu mong muốn Các định dùng để hỗ trợ trình định - Cây định dạng đặc biệt cấu trúc Trong lĩnh vực máy học, định kiểu mơ hình dự báo (predictive model), nghĩa ánh xạ từ quan sát vật/hiện tượng tới kết luận giá trị mục tiêu vật/hiện tượng Mỗi nút (internal node) tương ứng với biến; đường nối với nút thể giá trị cụ thể cho biến Mỗi nút đại diện cho giá trị dự đoán biến mục tiêu, cho trước giá trị biến biểu diễn đường từ nút gốc tới nút Kỹ thuật học máy dùng định gọi học định, hay gọi với tên ngắn gọn định Thuật toán ID3 - Thuật toán ID3 phát biểu Quinlan (trường đại học Syney, Australia) công bố vào cuối thập niên 70 kỷ 20 Sau đó, thuật tốn ID3 giới thiệu trình bày mục Induction on decision trees, machine learning năm 1986 ID3 xem cải tiến CLS với khả lựa chọn thuộc tính tốt để tiếp tục triển khai bước ID3 xây dựng định từ trên- xuống (top - -down) [5] 2.1 Entropy đo tính tập liệu Được dùng để đo tính tập liệu Entropy tập S tính theo cơng thức: Entropy ( S ) = − P + log ( P + ) − P − log ( P − ) Trong trường hợp mẫu liệu có hai thuộc tính phân lớp “yes” (+) no (-) Kí hiệu P + để tỷ lẹ mẫu có giá trị thuộc tính định “yes”, P - tỷ lệ mẫu có giá trị thuộc tính định “no” tập S Trường hợp tổng quát, dối với tập S có n phân lớp ta có cơng thức sau: n Entropy ( S ) = ∑ (− Pi log ( Pi )) i =1 Trong Pi tỷ lệ mẫu thuộc lớp I tập S mẫu kiểm tra Các trường hợp đặc biệt: TH1: Nếu tất mẫu thành viên tập S thuộc lớp Entropy(S)=0 TH2: Nếu tập S có số mẫu phân bố vào lớp Entropy(S)=1 Các trường hợp cịn lại thì: 0=20 C < 30 C Trung bình < 20 C Thấp Một số hình ảnh chạy chương trình thực thi: Hình 1: Giao diện khởi chạy chương trình Hình 2: Giao diện chương trình Nhiệt độ=45, Độ ẩm=Cao, Mây=Có mây 21 Hình 3: Giao diện chương trình Nhiệt độ=30, Độ ẩm=Khơng cao, Mây=Có mây 22 KẾT LUẬN ● Cây định công cụ phổ biến nhiều dạng ứng dụng, với chế rút trích luật dạng if – then tập liệu mẫu Việc Xây dựng Hệ chuyên gia Dự báo thời tiết sử dụng Cây định làm tăng tính chặt chẽ kết dự báo, tính tồn vẹn liệu hệ thống sở liệu, góp phần làm tăng độ tin cậy việc dự báo thời tiết 23 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trần Hùng Cường Giáo trình Hệ chuyên gia Nhà xuất [2] Khoa học Kĩ thuật, 2015 Trần Hùng Cường, Nguyễn Phương Nga Giáo trình Trí tuệ [3] nhân tạo Nhà xuất Giáo dục, 2012 Một số trang tài liệu Internet 24 ... tâm dự báo khí tượng thủy văn …),thơng qua định thuật toán lựa chọn cfaan xây dựng tập - luật để đưa kết dự báo thời tiết có xác suất cao Trình bày tốn: + Bài toán cần xây dựng hệ chuyên gia. .. Cây định công cụ phổ biến nhiều dạng ứng dụng, với chế rút trích luật dạng if – then tập liệu mẫu Việc Xây dựng Hệ chuyên gia Dự báo thời tiết sử dụng Cây định làm tăng tính chặt chẽ kết dự báo, ... database) Các lĩnh vực ứng dụng hệ chuyên gia Cho đến nay, hàng trăm hệ chuyên gia xây dựng báo 2.3 - cáo thường xuyên tạp chí, sách, báo hội thảo khoa học Ngồi hệ chuyên gia sử dụng công ty, tổ chức