Đồ án hệ tư vấn chọn món ăn

Hệ Cơ Sở Tri Thức
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH

1
Giáo viên hướng dẫn: Ths. Huỳnh Thị Thanh Thương
Sinh viên thực hiện: Đặng Vũ Hải Long - 10530386
Bùi Hoàng Khánh Duy - 10520379
Nguyễn Quốc Dũng - 10520368
Nguyễn Thanh Hiền - 10520064
Đề tài: Hệ Tư Vấn Chọn Món Ăn
BÁO CÁO ĐỒ ÁN
CÁC HỆ CƠ SỞ TRI THỨC
TP.HỒ CHÍ MINH 7.2013
Hệ Cơ Sở Tri Thức
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH

2
Giáo viên hướng dẫn: Ths. Huỳnh Thị Thanh Thương
Sinh viên thực hiện: Đặng Vũ Hải Long - 10530386
Bùi Hoàng Khánh Duy - 10520379
Nguyễn Quốc Dũng - 10520368
Nguyễn Thanh Hiền - 10520064
Đề tài: Hệ Tư Vấn Chọn Món Ăn
BÁO CÁO ĐỒ ÁN
CÁC HỆ CƠ SỞ TRI THỨC
TP.HỒ CHÍ MINH 7.2013
Hệ Cơ Sở Tri Thức

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
3

Hệ Cơ Sở Tri Thức
LỜI CẢM ƠN
Chúng em xin được chân thành cảm ơn cô Huỳnh Thị Thanh Thương, người

trực tiếp giảng dạy và hướng dẫn chúng em thực hiện đồ án này. Trong bài báo cáo
này còn có phần thiếu sót, mong cô sẽ đưa ra những nhận xét để bài báo cáo được
hoàn thiện hơn.
Xin chân thành cảm ơn tất cả tác giả của những cuốn sách, các tài liệu mà
chúng em đã sử dụng trong quá trình tìm hiểu vấn đề. Những kiến thức các tác giả
trình bày trong các tác phẩm đó đã giúp chúng em rất nhiều để hoàn thành báo cáo
này.
Tp.Hồ Chí Minh, ngày 25, tháng 6, năm 2013
Hải Long, Khánh Duy, Quốc Dũng, Thanh Hiền
4
Hệ Cơ Sở Tri Thức
MỤC LỤC
5
Hệ Cơ Sở Tri Thức
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
Chương 2 – CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Hình 2.1: Một số lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo 4
Hình 2.2: Hoạt động của hệ chuyên gia 5
Hình 2.3: Những thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia 7
Hình 2.4: Quan hệ giưa bộ suy diễn và cơ sở tri thức 8
Hình 2.5: Kiến trúc hệ chuyên gia theo J.L.Ermine 9
Hình 2.6: Kiến trúc hệ chuyên gia theo C.Ernest 9
Hình 2.7: Kiến trúc hệ chuyên gia theo E.V.Popov 10
Hình 2.8: Hệ chuyên gia dựa trên luật 11
Chương 3 – THIẾ KẾ CƠ SỞ TRI THỨC
Hình 3.1: Sơ đồ tri thức hệ thống 15
Hình 3.2: Sơ đồ quan hệ cấu trúc lưu trữ 17
Chương 5 – CÀI ĐẶT ỨNG DỤNG
Hinh 5.1: Kiến truc hệ thống 20
6

Hệ Cơ Sở Tri Thức
DANH MỤC CÁC BẢNG
Chương 3 - THIẾ KẾ CƠ SỞ TRI THỨC
Bảng 3.1: Tri thức về món ăn 15
Bảng 3.2: Tập câu hỏi hệ thống 16
Bảng 3.3: Lưu trữ tri thức về sự kiện món ăn 17
Bảng 3.4: Lưu trữ tri thức về sự kiện và các đặc tính của món ăn 17
Bảng 3.5: Lưu trữ các luật của hệ thống 17
Chương 4 – THIẾT KẾ BỘ SUY DIỄN
Bảng 4.1: Sự kiện tên món ăn 18
Bảng 4.2: Sự kiện tên đặc tính món ăn 18
Bảng 4.3: Tập các luật 19
7
Hệ Cơ Sở Tri Thức
MỞ ĐẦU
Từ khi thiết bị tính toán đầu tiên (máy tính Von Neuman) ra đời, đến những
thiết bị tính toán nhẹ, khả chuyển như laptop, tablet, thiết bị mobile, chúng ngày
càng thâm nhập vào cuộc sống, và là một phần không thể thiếu của mỗi con người.
Với sự tiến bộ của các công nghệ phát triển trí tuệ nhân tạo, những thiết bị
tính toán tưởng chừng như vô giác, và chỉ làm theo những gì được lập trình sẵn, đã
có những tri thức và sự suy luận dựa trên tri thức như con người. Chúng xuất hiện
ngày càng nhiều trong hầu hết các lĩnh vực của đời sống, từ quân đội đến y tế, quản
lý, giáo dục.
Cuộc sống ngày càng hiện đại, con người càng bận rộn trong công việc. Nhu
cầu về ăn uống ở ngoài càng trở nên quan trọng. Do đó, các câu hỏi đặt ra là: Làm
thế nào để có thể chọn được món ăn ngon, quán ăn phù hợp phong cách và hợp với
túi tiền mà còn phải đảm bảo thành phần dinh dưỡng? Các vấn đề đó có thể được
giải quyết bằng một hệ thống dựa trên tri thức con người, cung cấp cho người dùng
thông tin, cũng như gợi ý ra những quyết định xác đáng để phục vụ cho nhu cầu của
mình. Hệ thống trợ giúp quyết định này sẽ được trình bày trong tài liệu.

Nội dung của báo cáo đồ án môn học được trình bày trong 6 chương, bao
gồm:
Chương 1 – Tổng quan về đề tài: Chương này giới thiệu tổng quan về đề tài
bao gồm: thực trạng các hệ tư vấn chọn món ăn hiện nay, mục tiêu
Chương 2 – Cơ sở lý thuyết:
Chương 3 – Thiết kế cơ sở tri thức
Chương 4 – Thiết kế bộ suy diễn
Chương 5 – Cài đặt ứng dụng: Xây dựng ứng dụng thử nghiệm là một hệ
thống
Chương 6 – Kết luận: Tổng kết những kết quả đạt được, tóm tắt lại các vấn
đề đã đặt ra trong luận văn và cách giải quyết, những đóng góp mới và những đề
xuất mới về một số hướng phát triển của đề tài trong tương lai.
Cuối cùng là danh mục các tài liệu tham khảo.
8
Hệ Cơ Sở Tri Thức
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài bao gồm: thực trạng, mục tiêu, giới
hạn của đề tài, phương pháp nghiên cứu, hướng tiếp cận giải quyết vấn đề và nội
dung thực hiện của đề tài.
1.1. THỰC TRẠNG
Khi xã hội ngày một phát triển, nhu cầu con người ngày càng cao hơn thì bên
cạnh các nhu cầu về sức khỏe, làm đẹp, thời trang, con người còn có nhu cầu lớn về
ăn uống. Ăn không những phải ngon mà còn cần phù hợp với sở thích của bản thân
và hoàn cảnh. Để đáp ứng được điều đó, các quán ăn, nhà hàng thi nhau mọc lên
nhằm phục vụ nhu cầu đó. Với sự đa dạng của các món ăn cũng như các quán ăn lại
tạo ra khó khăn cho mọi người trong việc tìm được địa điểm ăn uống phù hợp. Nhu
cầu tìm địa điểm ăn uống và chọn món ăn rất cao nhưng hiện nay vẫn còn quá ít
phần mềm giúp người dùng làm công việc này. Tiêu biểu hiện nay có một vài ứng
dụng hỗ trợ tìm địa điểm ăn uống chạy trên IOS là: Foody của trang web foody.vn,

isago của một nhóm nghiên cứu trường đại học Khoa Học Tự Nhiên, ứng dụng
toinay hỗ trợ tìm địa điểm trên trang web toinay.vn và ứng dụng Ăn Uống Pro.
Những ứng dụng này đã thực hiện khá tốt chức năng hỗ trợ người dùng tìm cho
mình nơi ăn uống thích hợp. Tuy nhiên, để đáp ứng được nhu cầu vô cùng lớn của
người dùng thì cần có nhiều ứng dụng hơn, thông minh hơn, chạy trên nhiều nền
tảng hơn và cung cấp thêm nhiều chức năng hơn nữa.
1.2. MỤC TIÊU
Xây dựng hệ hỗ trợ quyết định giúp người dùng trong việc lựa chọn món ăn
và quán ăn thích hợp. Hệ thống đưa ra các câu hỏi cho người dùng và dựa vào các
câu trả lời của người dùng để đưa ra những gợi ý trợ giúp lựa chọn.
9
Hệ Cơ Sở Tri Thức
Bằng kiến thức đầu vào là các thông tin về:
- Địa điểm
- Sở thích
- Tình hình sức khỏe
- Thời tiết
- Đặc điểm món ăn muốn ăn
- Khả năng tài chính
-
Hệ thống sẽ đưa ra các gợi ý về:
- Các món ăn có thể chọn: kết quả trả về là tên món ăn, và đặc điểm
món ăn như: nóng hay lạnh, khô hay ướt
- Đưa ra các giá trị dinh dưỡng cho các món ăn để người dùng có thêm
kiến thức về giá trị dinh dưỡng có trong các món ăn mà hệ thống đã gợi ý.
(Tạo lòng tin đối với người dùng)
- Các quán ăn có thể ăn món mà hệ thống đưa ra: kết quả là tên quán ăn,
địa chỉ, phong cách trang trí, một vài nhận xét về quán và cuối cùng là giá cả.
Từ những gợi ý của hệ thống, người dùng có thể lựa chọn cho mình món ăn
và quán ăn phù hợp nhất.

1.3. ĐỐI TƯỢNG
Đối tượng của ứng dụng là tất cả mọi người. Những ai có nhu cầu tìm cho
mình một món ăn, một địa điểm ăn mà chưa biết đi đâu, chưa biết ăn gì và không
biết hỏi ai thì hoàn toàn có thể sử dụng ứng dụng này. Chỉ cần có kiến thức cơ bản
về máy tính là hoàn toàn có thể thao tác với giao diện phần mềm.
1.4. PHẠM VI – GIỚI HẠN
Vì đây là phần mềm demo minh họa cho một hệ cơ sở tri thức nhỏ trên nền
tảng Window nên phạm vi của hệ thống xin chỉ giới hạn trong địa bàn TP.Hồ Chí
Minh với số món ăn và quán ăn có hạn. Các thông tin về thành phần dinh dưỡng
trong món ăn, đánh giá về trang trí, cung cách phục vụ của các quán ăn cũng giới
hạn và chỉ mang tính tương đối.
10
Hệ Cơ Sở Tri Thức
Lý do cho những giới hạn này:
- Thời gian hoàn thành đồ án ngắn nên có sự gới hạn về cơ sở tri thức
(tri thức về các địa điểm quán ăn, món ăn mà quán ăn cung cấp).
- Các đánh giá về quán ăn, nhóm chỉ có thể đúc kết dựa trên nhận xét
trên internet chứ chưa có điều kiện đi thực tế nên không thể đưa ra những
đánh giá chính xác. Về giá trị dinh dưỡng của món ăn thì nhóm dựa trên
những nguyên liệu của món mà rút ra nên chỉ mang tính tương đối. Cần có
một chuyên gia dinh dưỡng thì mới có thể đánh giá chính xác dinh dưỡng cho
từng món ăn.
- Mục tiêu của nhóm là demo các kiến thức thu được trong quá trình học
môn Các Hệ Cơ Sở Tri Thức nên quyết định làm hệ thống nhỏ để thử nghiệm
được các mô hình và kỹ thuật áp dụng.
Những hạn chế này sẽ được khắc phục trong phiên bản sau để ứng dụng tiện
dụng hơn, thông minh hơn và mang lại lợi ích cao cho người dùng.
11
Hệ Cơ Sở Tri Thức
CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Chương 2 trình bày các cơ sở lý thuyết được nhóm ứng dụng để thực hiện đồ
án. Bao gồm giới thiệu tổng quan về hệ chuyên gia và các thành phần cơ bản của nó,
tiếp đến là trình bày các kĩ thuật thiết kế cơ sở tri thức và cuối cùng là những kĩ
thuật suy diễn trong hệ chuyên gia.
2.1. HỆ CHUYÊN GIA
2.1.1. Giới thiệu hệ chuyên gia
2.1.1.1. Hệ chuyên gia là gì
Theo E.Feigenbaum: “Hệ chuyên gia (Expert System) là một chương trình
máy tính thông minh sử dụng tri thức (knowledge) và các thủ tục suy luận (inference
procedures) để giải những bài toán tương đối khó khăn đòi hỏi những chuyên gia
mới giải được”.
Hệ chuyên gia là một hệ thống có thể mô phỏng năng lực quyết đoán và hành
động của một chuyên gia con người. Hệ chuyên gia là một trong những ứng dụng
của trí tuệ nhân tạo như hình dưới.
Hình 2.1: Một số lĩnh vực ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
Tri thức sử dụng trong hệ chuyên gia phản ánh sự tinh thông được tích tụ từ
12
Hệ Cơ Sở Tri Thức
sach vở, tạp chí, hay từ các chuyên gia. Các thuật ngữ hệ chuyên gia, hệ thống dựa
trên tri thức hay hệ cơ sở tri thức thường có cùng nghĩa.
Một hệ chuyên gia thường có ba thành phần chính là cơ sở tri thức
(knowledge base), bộ suy diễn (inference engine), và hệ thống giao tiếp với người sử
dụng. Cơ sở tri thức chứa các tri thức để từ đó bộ suy diễn tạo ra câu trả lời cho
người dùng qua hệ thống giao tiếp.
Người sử dụng (user) cung cấp những sự kiện (facts) là những gì đã biết, đã
có thật hay những thông tin có ích cho hệ chuyên gia, và nhận được những câu trả
lời là những lời khuyên hay những lời gợi ý đúng đắn (expertise).
Hoạt động của một hệ chuyên gia được minh họa như sau:
Hình 2.2: Hoạt động của hệ chuyên gia

Mỗi hệ chuyên gia đặc trưng cho một lĩnh vực vấn đề (problem domain) nào
đó như y học, tài chính, khoa học hay công nghệ, v.v , mà không phải cho tất cả các
lĩnh vực.
2.1.1.2. Đặc trưng và ưu điểm của hệ chuyên gia
Có bốn đặc trưng cơ bản của một hệ chuyên gia:
• Hiệu quả cao: khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc cao hơn
13
Hệ Cơ Sở Tri Thức
so với chuyên gia con người trong cũng lĩnh vực.
• Thời gian trả lời là thỏa đáng: Thời gian trả lời hợp lý, bằng hoặc nhanh
hơn chuyên gia con người để đi đến cùng một quyết định. Hệ chuyên gia
là một hệ thống thời gian thực.
• Độ tin cậy cao: không thể xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy khi sử
dụng.
• Dễ hiểu: hệ chuyên gia giải thích các bước suy luận một cách dễ hiểu và
nhất quán.
Những ưu điểm của hệ chuyên gia:
• Phổ cập: là sản phẩm chuyên gia, được phát triển không ngừng với hiệu
quả sử dụng không thể phủ nhận.
• Giảm giá thành
• Giảm rủi ro: giúp con người tránh được trong các môi trường nguy hiểm.
• Tính thường trực: Bất kể lúc nào cũng có thể khai thác và sử dụng, trong
khi con người có thể mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt.
• Độ tin cậy: luôn đảm bảo độ tin cậy khi khai thác.
• Khả năng trả lời: trả lời theo thời gian thực, khách quan.
• Tính ổn đinh, suy luận có lý và đầy đủ mọi lúc mọi nơi.
• Trợ giúp thông minh như một ngời hướng dẫn.
14
Hệ Cơ Sở Tri Thức
2.1.2. Kiến trúc tổng quát của hệ chuyên gia

2.1.2.1. Những thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia
Bộ suy diễn
Lịch công việc
Cơ sở tri thức
Các luật
Bộ nhớ làm việc
Bộ giải thích
Khả năng thu nhận tri thức
Giao diện người dùng
Một hệ chuyên gia kiểu mẫu bao gồm bảy thành phần cơ bản sau:
Hình 2.3: Những thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia
• Cơ sở tri thức (Knowledge base): Gồm các phần tử (hay đơn vị tri
thức), thông thường được gọi là luật (rule), được tổ chức như một cơ
sở dữ liệu.
• Bộ suy diễn (inference engine): công cụ tạo ra sự suy luận bằng cách
quyết định xem những luật nào sẽ làm thỏa mãn các sự kiện, đối
tượng, chọn ưu tiên các luật thỏa mãn, thực hiện các luật có tính ưu
tiên cao nhất.
• Lịch công việc (agenda): danh sách các luật ưu tiên do bộ suy diễn tạo
ra thỏa mãn các sự kiện, các đối tượng trong bộ nhớ làm việc.
• Bộ nhớ làm việc (Working memory): cơ cở dữ liệu toàn cục chứa các
sự kiện phục vụ cho các luật.
• Khả năng giải thích (explanation facility): giải nghĩa các lập luận của
hệ thống cho người sử dụng.
• Khả năng thu nhận tri thức: cho phép người dùng bổ sung các tri thức
vào hệ thống một cách tự động thay vì tiếp nhận tri thức bằng cách mã
hóa.
• Giao diện người dùng (user interface): là nơi người dùng và hệ chuyên
gia trao đổi với nhau.
15

Hệ Cơ Sở Tri Thức
Cơ sở tri thức còn được gọi là bộ nhớ sản suất trong hệ chuyên gia. Trong
một cơ sở tri thức, người ta thường phân biệt hai loại tri thức là tri thức phán đoán
và tri thức thực hành.
Các tri thức phán đoán mô tả các tình huống đã được thiết lập hoặc sẽ được
thiết lập. Các tri thức thực hành thể hiện những hậu quả rút ra, những thao tác cần
phải hoàn thiện khi một tình huống đã được thiết lập hoặc sẽ được thiết lập trong
lĩnh vực đang xét. Các tri thức thực hành thường thể hiện bằng các biểu thức dễ hiểu
và dễ triển khai.

Hình 2.4: Quan hệ giưa bộ suy diễn và cơ sở tri thức
Từ việc phân biệt hai loại tri thức, bộ suy diễn là công cụ triển khai các cơ
chế tổng quát để tổ hợp các tri thức phán đoán và tri thức thực hành.
2.1.2.2. Một số mô hình kiến trúc hệ chuyên gia
Có nhiều mô hình kiến trúc hệ chuyên gai theo các tác giả khác nhau, sau đây
là một số mô hình.
16
Hệ Cơ Sở Tri Thức
Mô hình J.L.Ermine
Hình 2.5: Kiến trúc hệ chuyên gia theo J.L.Ermine
Mô hình C.Ernest
Hình 2.6: Kiến trúc hệ chuyên gia theo C.Ernest
17
Hệ Cơ Sở Tri Thức
Mô hình E.V.Popov
Hình 2.7: Kiến trúc hệ chuyên gia theo E.V.Popov
2.2. BIỂU DIỄN TRI THỨC TRONG CÁC HỆ CHUYÊN GIA
Tri thức của các hệ chuyên gia có thể được biểu diễn bởi nhiều cách khác
nhau. Thông thường hay sử dụng những cách sau đây:
• Biểu diễn tri thức bởi các luật sản suất

• Biểu diễn tri thức nhờ mệnh đề logic
• Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa
• Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo
Ngoài ra người ta còn sử dụng cách biểu diễn tri thức nhờ các sự kiện không
chắc chắn, nhờ bộ ba: đối tượng, thuộc tính và giá trị, v.v Tùy theo từng hệ chuyên
gia người ta có thể sử dụng một cách hoặc đồng thời nhiều cách.
2.2.1. 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, bởi lý
do như sau:
• Bản chất đơn thể: Có thể đóng gói và mở rộng hệ chuyên gia một cách dễ
dang.
• Khả năng diễn giải dễ dàng: dễ dàng dùng luật để diễn giải vấn đề nhờ các
tiền đề hoặc đặc tả chính xác các yếu tố vận dụng luật, từ đó rút ra được
kết quả.
18
Hệ Cơ Sở Tri Thức
• Tương tự quá trình nhận thức của con người
Các luật sản suất thường được viết dưới dạng IF THEN. Có hai dạng:
IF <điều kiện> THEN <hành động>
Hoặc
IF <điều kiện> THEN <kết luận > DO <hành động>
Tùy theo hệ chuyên gia cụ thể mà mỗi luật có thể được đặt tên. Chẳng hạn
mỗi luật có dạng Rule: tên. Sau phần tên là phần IF của luật.
Phần giữa IF và THEN là phần trái luật, có nội dung được gọi theo nhiều tên
khác nhau như tiền đề, điều kiện, mẫu so khớp.
Phần sau THEN là kết luận hay hậu quả. Một số hệ chuyên gia có thêm phần
hành động được gọi là phần phải luật
2.2.2. Soạn thảo kết hợp các luật
Tùy theo hệ chuyên gia mà những quy ước để tạo ra luật khác nhau. Sự giống
nhau cơ bản giữa các hệ chuyên gia về mặt ngôn ngữ là cách soạn thảo kết hợp các

luật.
Ở đây, thuật ngữ soạn thảo kết hợp được chọn để gợi lên khái niện về chế độ
truy cập kết hợp liên quan đến chế độ lưu trữ kết hợp. Là chế độ mà thông tin cần
tìm kiếm được đọc không chỉ căn cứ vào địa chỉ đơn vị nhớ cụ thể mà còn căn cứ
vào một phần nội dung của thông tin cần tìm kiếm chứa trong đó.
Soạn thảo các luật kết hợp gồm những quy ước sau:
 Mỗi luật do một chuyên gia cung cấp phải định nghĩa được các điều
kiện khởi động hay tiền đề của luật. Nghĩa là các tình huống và hậu quả của
luật để luật này có thể áp dụng. Theo cách dùng thông thường, người ta đặt
tên riêng cho luật để chọn áp dụng, hoặc cung cấp một nhóm các sự kiện
tương thích với điều kiện khởi động của luật.
19
Hệ Cơ Sở Tri Thức
 Trong luật, người ta không bao giờ chỉ định một luật khác bằng tiên
riêng.
Việc so sánh giữa điều kiện khởi động các luật và các sự kiện được xét tại
một thời điểm đã cho, cho phép lọc các luật để giữ lại một số luật nào đó. Phần điều
kiện khởi động của luật thường gọi là bộ lọc, hay mẫu so khớp của các luật đó.
Việc soạn thảo kết hợp cho phép tạo ra một luật mà không cần để ý đến sự
hiện diện của các luật khác. Với mỗi luật, dù là ai, một khi đã được vào cơ sở tri
thức, thì chỉ cần để ý đến các biểu thức điều kiện để xác đinh nếu luật đó áp dụng
được và có thế gọi tới nó hay không.
Như vậy soạn thảo kết hợp cho phép loại bỏ và bổ sung các luật dễ dàng mà
không cần xem xét hậu quả của việc bổ sung và loại bỏ đó. Như vậy phương pháp
soạn thảo kết hợp có vị trí quan trọng trong các hệ chuyên gia dựa trên luật.
2.3. KĨ THUẬT SUY LUẬN TRONG HỆ CHUYÊN GIA
Có nhiều phương pháp tổng quát để suy luận trong các chiến lược giải quyết
vấn đề của hệ chuyên gia. Những phương pháp hay gặp là suy diễn tiến (foward
chaining), suy diễn lùi (backward chaining) và phối hợp hai phương pháp này
(mixed chaining). Những phương pháp khác là phân tích phương tiện (means-end

analysis), rút gọn vấn đề (problem reduction), quay lui (backtracking), kiểm tra lập
kế hoạch (plan-generate-test), lập kế hoạch phân cấp (hierachical planning) Dưới
đây là nền tảng của công nghệ hệ chuyên gia hiện đại (foundation of modern
relebased expert system).
20
Hệ Cơ Sở Tri Thức
Hình 2.8: Hệ chuyên gia dựa trên luật
2.3.1. Phương pháp suy diễn tiến
Suy diễn tiến ( forward charning) là lập luận từ các sự kiện, sự việc để rút ra
các kết luận. Ví dụ: Nếu thấy trời mưa trước khi ra khỏi nhà (sự kiện) thì phải lấy áo
mưa (kết luận). Trong phương pháp này, người sử dụng cung cấp các sự kiện cho hệ
chuyên gia để hệ thống (máy suy diễn) tìm cách rút ra các kết luận có thể. Kết luận
được xem là những thuộc tính có thể được gán giá trị. Trong số những kết luận này,
có thể có những kết luận làm người sử dụng quan tâm, một số khác không nói lên
điều gì, một số khác có thể vắng mặt.
Các sự kiện thường có dạng: Atthibute = value
Lần lượt các sự kiện trong cơ sở tri thức được chọn và hệ thống xem xét tất
cả các luật mà các sự kiện này xuất hiện như là tiền đề. Theo nguyên tắc lập luận
trên, hệ thống sẽ lấy ra những luật thoã mãn. Sau khi gán giá trị cho các thuộc tính
thuộc kết luận tương ứng, người ta nói rằng các sự kiện đã được thoã mãn. Các
thuộc tính được gán giá trị sẽ là một phần của kết quả chuyên gia. Sau khi mọi sự
kiện đã được xem xét, kết quả được xuất ra cho người sử dụng.
2.3.2. Phương pháp suy diễn lùi
Phương pháp suy diễn lùi tiến hành các lập luận theo chiều ngược lại (đối với
21
Hệ Cơ Sở Tri Thức
phương pháp suy diễn tiến). Từ một giả thuyết (như là một kết luận), hệ thống đưa
ra một tình huống trả lời gồm các sự kiện là cơ sở của giả thuyết đã cho này.
Ví dụ nếu ai đó vào nhà mà cầm áo mưa và áo quần bị ướt thì giả thuyết này
là trời mưa. Để củng cố giả thuyết này, ta sẽ hỏi người đó xem có phải trời mưa

không? Nếu người đó trả lời có thì giả thuyết trời mưa đúng và trở thành một sự
kiện. Nghĩa là trời mưa nên phải cầm áo mưa và áo quần bị ướt.
Suy diễn lùi là cho phép nhận được giá trị của một thuộc tính. Đó là câu trả
lời cho câu hỏi “giá trịcủa thuộc tính A là bao nhiêu ?” với A là một đích (goal).
Để xác định giá trịcủa A, cần có các nguồn thông tin. Những nguồn này có
thể là những câu hỏi hoặc có thể là những luật. Căn cứ vào các câu hỏi, hệ thống
nhận được một cách trực tiếp từ người sử dụng những giá trịcủa thuộc tính liên
quan. Căn cứ vào các luật, hệ thống suy diễn có thể tìm ra giá trị sẽ là kết luận của
một trong số các kết luận có thể của thuộc tính liên quan, v.v
Ý tưởng của thuật toán suy diễn lùi như sau. Với mỗi thuộc tính đã cho,
người ta định nghĩa nguồn của nó:
• Nếu thuộc tính xuất hiện như là tiền đềcủa một luật (phần đầu của luật),
thì nguồn sẽ thu gọn thành một câu hỏi.
• Nếu thuộc tính xuất hiện như là hậu quả của một luật (phần cuối của luật),
thì nguồn sẽ là các luật mà trong đó, thuộc tính là kết luận.
• Nếu thuộc tính là trung gian, xuất hiện đồng thời như là tiền đề và như là
kết luận, khi đó nguồn có thể là các luật, hoặc có thể là các câu hỏi mà
chưa được nêu ra.
Nếu mỗi lần với câu hỏi đã cho, người sử dụng trả lời hợp lệ, giá trị trả lời
này sẽ được gán cho thuộc tính và xem như thành công. Nếu nguồn là các luật, hệ
thống sẽ lấy lần lượt các luật mà thuộc tính đích xuất hiện như kết luận, để có thể
tìm giá trị các thuộc tính thuộc tiền đề. Nếu các luật thoã mãn, thuộc tính kết luận sẽ
được ghi nhận.
22
Hệ Cơ Sở Tri Thức
CHƯƠNG 3
THIẾT KẾ CƠ SỞ TRI THỨC
Chương 3 trình bày phần mô tả tri thức của ứng dụng và cách thức lưu trữ tri
thức
3.1. MÔ TẢ TRI THỨC CỦA ỨNG DỤNG

3.1.1. Mô hình tri thức của hệ thống
Hình 3.1: Sơ đồ tri thức hệ thống
3.1.2. Các tri thức hệ thống sử dụng
 Tri thức về món ăn
Id Tên món
Nóng
lạnh
Mềm
cứng
Ướt
khô
Chua Cay Mặn Ngọt
M1 Cơm gói lá sen Nóng Mềm Khô √ √
M2 Nem nướng Nóng Mềm Khô √ √
M3 Cá hấp xì dầu Nóng Mềm Ướt √ √
23
Hệ Cơ Sở Tri Thức
M4 Gà ri nướng xôi Nóng Mềm Khô √
M5 Cơm tấm Nóng Mềm Khô √ √
M6 Nộm bò khô Lạnh Mềm Khô √ √ √
M7 Ốc xào Nóng Cứng Ướt √ √ √
M8 Gà hầm thuốc bắc Nóng Mềm Ướt √
M9 Bánh xèo Nóng Mềm Khô √ √
M10 Xôi chả cua, chả mực Lạnh Mềm Khô √

Bảng 3.1: Tri thức về món ăn
 Tri thức về người dùng
Tri thức về người dùng sẽ được sinh ra trong quá trình hoạt động của hệ
thống nên chưa thể nêu ra ở đây.
3.1.3. Tập câu hỏi của hệ thống

Mục đích của tập câu hỏi này là để thu thập các sự kiện từ người dùng, so
khớp với phần giả thiết trong luật để đưa ra kết luận.
Câu hỏi Mục đích Cách thức trả lời
Bạn muốn món ăn nóng
hay lạnh
Nhằm xác định sự kiện về
tính nóng lạnh của món ăn
Chọn RadioButton
Bạn muốn món ăn cứng
hay mềm?
Nhằm xác định sự kiện về
tính cứng mềm của món ăn
Chọn RadioButton
Bạn muốn món ăn ướt hay
khô
Nhằm xác định sự kiện về
tinh khô ướt của món ăn
Chọn RadioButton
Bạn muốn món ăn mùi vị
gì?
Nhằm xác định sự kiện về
mùi vị chua, cay, mặn,
ngọt của món ăn
Chọn RadioButton
Bảng 3.2: Tập câu hỏi hệ thống
3.2. TỔ CHỨC LƯU TRỮ CÁC THÀNH PHẦN
Tri thức được tổ chức thành 1 database với hệ quản trị CSDL Access 2007.
Gồm 3 bảng sau:
 tblFoods: Lưu trữ tri thức về sự kiện các món ăn
24

Hệ Cơ Sở Tri Thức
ID ID Của thuộc tính
Thuc_An Tên thức ăn
Bảng 3.3: Lưu trữ tri thức về sự kiện món ăn
 tblProperties : Lưu trữ tri thức về sự kiện các đặc tính của món ăn
ID ID Của thuộc tính
Thuoc_Tinh Tên thuộc tính
Bảng 3.4: Lưu trữ tri thức về sự kiện và các đặc tính của món ăn
 tblRules : Lưu trữ các luật của hệ thống
ID ID Của thuộc tính
Thuoc_Tinh Tên thuộc tính
Bảng 3.5: Lưu trữ các luật của hệ thống
Hình 3.2: Sơ đồ quan hệ cấu trúc lưu trữ
25
Cơ sở tri thức
tblFoods
ID
Thuc_An
tblProperties
ID
Dac_Tinh
tblRules
ID
Noi_Dung