HCG_nhóm11

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

BÀI TẬP LỚN MÔN HỌC
HỆ CHUYÊN GIA
ĐỀ TÀI: XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA
TƯ VẤN MUA ĐIỆN THOẠI
Giảng viên hướng dẫn: Lê Thị Thủy
Nhóm thực hiện: Nhóm 5
Lớp: ĐH KHMT2_K8
THÀNH VIÊN TRONG NHÓM:
Lương Văn Tâm
Phạm Văn Thanh
Đinh Đức Mạnh
Hà Nội 2015



LỜI MỞ ĐẦU
Thế giới ngày nay phát triển mạnh mẽ với các hoạt động vô cùng đa dạng và
phức tạp đòi hỏi khả năng giải quyết vấn đề ở mức độ trí tuệ nhân tạo ngày càng
cao . Lĩnh vực trí tuệ nhận tạo nói chung và hệ chun gia nói riêng góp phần tạo
ra các hệ thống có khả năng trí tuệ của con người, có được tri thức tiên tiến của các
hệ chuyên gia để giải quyết các vấn đề phức tạp trong cuộc sống .Hệ chuyên gia
được thu hút mãnh mẽ vì những ưu điềm sau: Các chương trình hệ chuyên gia
ngày càng tỏ ra hữu hiệu và tiện lợi đáp ứng nhu cầu thực tế, Các chương trình hệ
chun gia ngày càng tỏ ra có tính khả thi cao, Hệ chun gia khơng có tính đơn lẻ,
phù hợp với nhiều cá nhân.
Trong thời kỳ công nghiệp hóa - hiện đại hóa hiện nay, để
chọn đƣợc cho mình một cơng việc ổn định và phù hợp để sinh sống
và phát triển là một việc không dễ. Trên thực tế, có rất nhiều ngƣời

phải thất nghiệp hay phải làm việc không đúng với chuyên môn là
khá phổ biến, họ thấy khó khăn trong việc đáp ứng những yêu cầu
của nghề đặt ra, không cảm thấy hứng thú và muốn gắn bó với nghề
nghiệp mà mình đã chọn. Điều này đã gây nên sự lãng phí nhân lực
rất lớn và phân bố nhân lực không hợp lý.
Nhằm giải quyết những vấn đề trên và để củng cố kiến thức
của môn học hệ chuyên gia, em xin chọn đề tài “Xây dựng hệ
chuyên gia tư vấn hướng nghiệp cho sinh viên công nghệ thông tin ”. Đề tài đƣợc
xây
dục

dựng
huớng

nhằm
nghiệp,

phần
đồng

thời

nào
giúp

hỗ

trợ

công

tác

giáo

sinh

viên

tự

chủ

động

tin,

trong việc chọn nghề nghiệp phù hợp với tính cách, năng lực bản
thân và các phụ huynh có thể giúp con em mình chọn con đƣờng đi
chính xác và phù hợp.


Chúng em xin chân thành cảm ơn.

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ HỆ CHUYÊN GIA
I: Khái niệm về hệ chuyên gia và vai trò của hệ chuyên gia trong lĩnh vực đời
sống
Hệ chun gia là một chương trình máy tính biểu diễn và lập luận luật dựa
trên tri thức trong một chủ đề thuộc một lĩnh vực cụ thể nào đó, với cách nhàm giải
quyết vấn đề hoặc đưa ra những lời khuyên .

II: Đặc trưng và ưu điếm của hệ chun gia
•

Có bốn đặc trưng cơ bản của một 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) đế 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 thế 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 hiếu và nhất quán, không giống như cách trả lời bí ẩn của các hộp đen
(black box).


•

Những ưu điểm của hệ chuyên gia :

- Phố cập (increased availability). Là sản phâm chuyên gia, được phát triến
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 hiếm.
- Tính thường trực (Permanance). Bất kể lúc nào cũng có thể khai thác sử dụng,
trong khi con người có thế mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt.
- Đa lĩnh vục (multiple expertise), chuyên gia về nhiều lĩnh vục khác nhau và
được khai thác đồng thời bất kế 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 réponse). Trả lời theo thời gian thực, khách quan.
- Tính ổn định, suy luận có lý và đầy đủ mọi lúc mọi nơi (steady, une motional,
and complete response at all times).
- Trợ giúp thông minh như một người hướng dẫn (intelligent -tutor).
- Có thể truy cập như là một cơ sở dữ liệu thông minh (intelligent database).

CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH BÀI TỐN
I: Giới thiệu bài tốn


Hiện nay, với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, sự nghiệp cơng nghiệp hóa,
hiện đại hóa đất nước thì cơng tác hướng nghiệp trong trường dạy nghê cần được
quan tâm đúng mức vì lựạ chọn nghề liên quan cả đến lý tưởng, cách sống mai sau
Tuy nhiên, hiện nay công tác hướng nghiệp ở sinh viên công nghệ thông tin
chưa được tốt. Nhiều bạn chưa định hướng được ra trường làm nghề gì hoặc phải
học kiến thức gì để có thể ra trường làm nghề mình u thích.Trước thực trạng đó
nhóm em thiết kế phần mềm hệ chuyên gia tìm việc làm cho sinh viên cơng nghệ
thơng tin nhầm định hướng nghề nghiệp sau khi ra trường và các kiến thức nên học
sâu khi ngồi trong ghế nhà trường

II: Cơ sở lý thuyết
2.1. Biểu diễn tri thức
- Biểu diễn tri thức (knowledge representation) là một lĩnh vực nghiên cứu
quan trọng của Trí tuệ nhân tạo. Nhằm phát triển các phương pháp, cách thức biểu
diễn tri thức và các cơng cụ hỗ trợ việc biểu diễn tri thức.
- Có rất nhiều phương pháp biểu diễn tri thức, và phải phụ thuộc vào tri thức cụ
thể của từng bài toán ta mới chọn được một phương pháp biểu diễn hợp lý nhất.

Biểu diễn tri thức bằng luật sản xuất (Production rules)
Biểu diễn tri thức bằng khung (Frames)
Biểu diễn tri thức sử dụng mạng ngữ nghĩa(Semantic networks )
Biểu diễn tri thức bằng ontology
Các mơ hình xác suất.


- Khi biểu diễn tri thức cho một bài toán, việc biểu diễn này được coi là tốt khi
chúng thỏa mãn được 4 yếu tố sau
Tính hồn chỉnh (Completeness)
Tính ngắn gọn (Conciseness)
Tính hiệu quả về tính tốn( Computational efficiency)
Tính rõ ràng, dễ hiểu(Transparency).
- Với bài toán cụ thể đang xét- bài toán tư vấn mua điện thoại di động, việc
biểu diễn tri thức sử dụng luật là một phương pháp biểu diễn hợp lý.
Biểu diễn tri thức dựa trên luật
- Phương pháp biểu diễn tri thức bằng luật sinh được phát minh bởi Newell và
Simon trong lúc hai ông đang cố gắng xây dựng một hệ giải bài toán tổng quát.
Đây là một kiểu biểu diễn tri thức có cấu trúc, và được sử dụng phổ biến nhất trong
các hệ cơ sở tri thức.
- Ý tưởng cơ bản là tri thức có thể được cấu trúc bằng một cặp điều kiện –
hành động : "NẾU điều kiện xảy ra THÌ hành động sẽ được thi hành".
- Trong biểu diễn tri thức sử dụng luật, ta cần xác định:
•

Tập các sự kiện F(Facts)
{A1,A2, A3, …… An, B1,B2, B3, …… Bm }

•

Tập các luật R(rules) áp dụng trên các sự kiện có dạng sau:
IF A1 AND A2 AND … AND An THEN B


(trong đó A1,A2,

…… An,

B) là các sự kiện trong F.

A1,A2, A3, …… An – được gọi là điều kiện (Conditions)
B: là kết luân(conclusion).
- Trong biễu diễn tri thức dựa trên luật, cơ chế suy luận trên các luật sản xuất
bao gồm hai cơ chế : suy diễn tiến, và suy diễn lùi.
•

Suy diễn tiến: là q trình suy luận xuất phát từ một số sự kiện ban đầu,
xác định các sự kiện có thể sinh ra từ sự kiện này.

•

Suy diễn lùi: là quá trình suy luận ngược xuất phát từ một số sự kiện ban
đầu, ta tìm kiếm các sự kiện đã "sinh" ra sự kiện này.

- Vấn đề tối ưu luật: Tập các luật trong một cơ sở tri thức rất có khả năng thừa,
trùng lặp hoặc nguy hiểm hơn là mâu thuẫn nhau. Dĩ nhiên là hệ thống có thể đổ
lỗi cho người dùng về việc đưa vào hệ thống những tri thức như vậy. Tuy việc tối
ưu một cơ sở tri thức về mặt tổng quát là một thao tác khó (vì giữa các tri thức
thường có quan hệ khơng tường minh), nhưng trong giới hạn cơ sở tri thức dưới
dạng luật, ta vẫn có một số thuật toán đơn giản để loại bỏ các vấn đề này.

- Ưu điểm của phương pháp biểu diễn tri thức dựa trên luật :
Biểu diễn tri thức bằng luật đặc biệt hữu hiệu trong những tình huống hệ thống
cần đưa ra những hành động dựa vào những sự kiện có thể quan sát được. Nó có
những ưu điểm chính yếu sau đây :
•

Các luật rất dễ hiểu nên có thể dễ dàng dùng để trao đổi với người
dùng (vì nó là một trong những dạng tự nhiên của ngơn ngữ).

•

Có thể dễ dàng xây dựng được cơ chế suy luận và giải thích từ các
luật.


•

Việc hiệu chỉnh và bảo trì hệ thống là tương đối dễ dàng.

•

Có thể cải tiến dễ dàng để tích hợp các luật mờ.

- Nhược điểm của phương pháp biểu diễn tri thức dựa trên luật.
•

Các tri thức phức tạp đơi lúc địi hỏi q nhiều (hàng ngàn) luật sinh.
Điều này sẽ 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 thích sử
dụng luật sinh hơn tất cả phương pháp khác (dễ hiểu, dễ cài đặt) nên
họ thường tìm mọi cách để biểu diễn tri thức bằng luật sinh cho dù có
phương pháp khác thích hợp hơn! Đây là nhược điểm mang tính chủ
quan của con người.

•

Cơ sở tri thức luật sinh lớn sẽ làm giới hạn khả năng tìm kiếm của
chương trình điều khiển. Nhiều hệ thống gặp khó khăn trong việc
đánh giá các hệ dựa trên luật sinh cũng như gặp khó khăn khi suy luận
trên luật sinh.

2.2. Suy diễn tiến
- Là một trong hai cơ chế cơ chế suy luận trên các luật sản xuất trong biểu
diễn tri thức dựa trên luật.
- Bài toán cần chứng minh:Với một tập các mệnh đề giả thiết (cơ sở tri thức)
KB, cần suy ra mệnh đề kết luận Q. Suy diễn tiến là suy diễn dựa trên dữ liệu nên
rất phù hợp với các bài toán đưa ra quyết đinh, nhận dạng đối tượng…..
- Ý tưởng của suy diễn tiến: Lặp lại 2 bước sau cho đến khi suy ra được kết
luận:


•

Áp dụng các luật có mệnh đề giả thiết được thỏa mãn trong KB

•

Bổ sung kết luận của các luật đó vào trong KB.

- Những điểm cần chú ý khi cài đặt giải thuật suy diễn tiến.
•

Tránh các vịng lặp bằng cách kiểm tra xem các mệnh đề mới đã có
trong danh sách các mệnh đề cần chứng minh chưa? Nếu rồi thì
khơng bổ sung lại nữa!

•

Tránh việc chứng minh lặp lại đối với một mệnh đề. Mệnh đề này
có thể đã được chứng minh là đúng ở trước đó hoặc đã được chứng
minh ở trước đó là khơng thể thỏa mãn được trong KB.

- Ưu điểm của suy diễn tiến
•

Ưu điểm chính của suy diễn tiến là làm việc tốt khi bài tốn về bản
chất đi thu thập thơng tin rồi thấy điều cần suy diễn.

•

Suy diễn tiến cho ra khối lượng lớn các thông tin từ một số thơng
tin ban đầu. Nó sinh ra nhiều thơng tin mới.

•

Suy diễn tiến là tiếp cận lý tưởng đối với loại bài toán cần giải

quyết các nhiệm vụ như lập kế hoạch, điều hành điều khiển và diễn
dịch.

- Nhược điểm của suy diễn tiến
•

Một nhược điểm chính của hệ thống suy diễn tiến là không cảm
nhận được rằng chỉ một vài thông tin là quan trọng. Hệ thống hỏi
các câu hỏi có thể hỏi mà khơng biết rằng chỉ một ít câu đã đi đến
kết luận được.


•

Hệ thống có thể hỏi cả câu khơng liên quan. Có thể các câu trả lời
cũng quan trọng, nhưng làm người dùng lúng túng khi phải trả lời
các câu không dính đến chủ đề

•

CHƯƠNG III: GIẢI QUYẾT BÀI TỐN
3.1. Thu thập tri thức
- Thu thập tri thức là bước quan trọng mở đầu cho mỗi bài toán, đặc biệt đối
với bài toán tư vấn ra quyết định.
- Các tri thức cụ thể của bài tốn tư vấn việc làm.
•

Dựa trên các dữ liệu về mơn học: Kĩ thuật lập trình, Tốn ,
Tester……

•

The mạnh bản thân: năng động , kĩ năng giao tiếp ,ngoại ngữ,tỉ
mỉ,tư duy ……….

•

Các mơn học căn bản Html/css, C++, C#, Java,Mạng máy tính,…..

•

Các mơn nên học:Php ,android, ios….

- Cách thức thu thập thơng tin:
•

Dựa trên tìm kiếm thơng tin: trên internet dữ liệu về việc làm

•

Dựa trên mơn học ở trường

•

Dựa trên thống kê để đưa ra các tri thức.


3.2. Biểu diễn tri thức
- Trong bài toán cụ thể tư vấn mua điện thoại di động phương pháp biểu diễn
tri thức bằng luật là một phương pháp biểu diễn hợp lý.

Bảng mơn học
Mơn học
Kĩ thuật lập trình
Tốn
Đồ họa máy tính
Lập trình hướng
đối tượng
Kĩ năng giao tiếp
Mạng máy tính
Ngun lý hệ điều
hành
Kiến trúc máy tính
Phân tích thiết kế
hệ thống
Tester
Photoshop

Kí hiệu
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

Bảng thế mạnh
Thế mạnh bản
thân
Tư duy logic
Giao tiếp năng
động
Vẽ
Tỉ mỉ chi tiết
Am hiểu phần
cứng

Kí hiệu
1000
1001
1002
1003
1004


Bảng mơn căn bản
Mơn căn bản
HTML/CSS
C++
C#
Java
Hardware
CSDL
Switch

Kí hiệu
1
2
3
4
5
6
7

Bảng nên học

Nên học
PHP
Android
.NET
Google Analytic
Unity
Objective C
Iilustrator

Kí hiệu
10001
10002
10003
10004
10005
10006
10007

Bảng kết luận

Kết Luận
Lập trình website
Seo
Lập trình windows
Lập trình game
Lập trình android
Lập trình ios
Chun viên pttkht

Kí hiệu
100000
100001
100002
100003
100004
100005
100006


Quản trị mạng
Deginer

100007
100008

Tester
Bạn có khả năng lập trình bạn nên học
thêm C++,JaVa,PHP,C#

100009

100010

Bạn có khả năng giao tiếp bạn nên học
thêm HTML/CSS để trở thành chuyên
viên Seo

100011

Bạn có khả năng trở thành chun gia
Mạng máy tính nếu bạn học thêm
Hardware

100012

Bạn có khả năng trở thành Chuyên gia
PTTKHT nếu bạn học chuyên sâu thêm
CSDL

100013

Nhúng

100014

Tập luật

10->
11->
12->
13->

14->
15->
16->
17->
18->
19->
20->
21->

1000
1000
1000
1000
1001
1004
1004
1004
1003
100009
1002
10007


10001->
10002->
10003->
10004->
10005->
10006->
10007->

1000+1->
1000+2->
1000+3->
1000+4->
1000+5->
1000+6->
1000+7->
1001+1->
1001+2->
1001+3->
1001+4->
1001+5->
1001+6->
1001+7->
1002->
1003+1->
1003+2->
1003+3->
1003+4->
1003+5->
1003+6->
1003+7->
1004+1->
1004+2->
1004+3->
1004+4->
1004+5->
1004+6->
1004+7->

100000
100004
100002
100001
100003
100005
100008
10001
10005
10003
10002
100014
100010
10006
10004
100011
100011
100012
100012
100012
100011
10007
100013
100013
100013
100013
100013
100006
100013
100012

100012
100012
100012
100007
100012
100012


CHƯƠNG IV: CÀI ĐẶT,DEMO CHƯƠNG TRÌNH
4.1. Cài đặt
• Chương trình được viết bằng : C#
•

Chạy bằng visual studio 2010

•

Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng các bảng trong database HCG (SQL2008)
Bao gồm các bảng:
- luat(maluat, vp, vt, tt)
- sukien(nhomsk, mask, ndsk, tt )

4.2. Giao diện chương trình
4.2.1. Giao diện chính

Giao diện chọn môn học bạn giỏi nhất


Giao diện chọn môn căn bản

Kết Quả


CHƯƠNG V: KẾT LUẬN
5.1. Các vấn đề gặp phải
- Trong quá trình xây dựng chương trình, thu thập và biểu diễn tri thức là hai
vấn đề xảy ra nhiều sai sót và lỗi.
•

Trong q trình thu thập : vì số lượng thông tin hỏi đáp không nhiều
(134 hỏi đáp) nên kết quả khi thống kê chưa thật chính xác.

•

Khi biểu diễn tri thức: nhiều mâu thuẫn luật xảy ra.
5.2. Hướng phát triển của đề tài

- Xây dựng mở rộng thêm tri thức, cho phép học và bổ sung thêm các luật vào
cơ sở tri thức, cải tiến các tri thức, nâng cao độ chính xác
- Thử nghiệm phương thức biểu diễn tri thức bằng thông tin không chắc chắn
dựa trên lý thuyết xác suất.
- Mở rộng tư vấn các nghành khác: kinh tế ,kế toán ,may……