một sô kỹ thuật ứng dụng trong hệ chuyên gia và ứng dụng tư vấn tuyển sinh

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu



ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG





NGUYỄN MẠNH HÙNG





MỘT SỐ KỸ THUẬT SUY LUẬN TRONG HỆ
CHUYÊN GIA VÀ ỨNG DỤNG TƯ VẤN TUYỂN SINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN














Thái nguyên – Năm 2014
- i -
MỤC LỤC
MỤC LỤC i
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT iii
DANH MỤC CÁC BẢNG iv
DANH MỤC CÁC HÌNH v
MỞ ĐẦU 1
CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ HỆ CHUYÊN GIA VÀ MÔ HÌNH RIASEC 4
1.1. Hệ chuyên gia 4
1.1.1. Khái niệm về hệ chuyên gia 4
1.1.2. Đặc trƣng và ƣu điểm của hệ chuyên gia 5
1.1.3. Ứng dụng hệ chuyên gia 6
1.1.4. Kiến trúc tổng quát của hệ chuyên gia 7

1.2. Cơ sở tri thức 10
1.3. Biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia 12
1.3.1. Biểu diễn tri thức bởi các luật sản xuất 12
1.3.2. Biểu diễn tri thức nhờ mệnh đề logic 14
1.3.3. Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa 15
1.3.4. Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo 16
1.3.5. Biễu diễn tri thức theo khung (Frame) 16
1.3.6. Xử lý tri thức không chắc chắn 17
1.4. Thiết kế hệ chuyên gia 22
1.5. Mô hình RIASEC 23
1.5.1 . Lý thuyết định hƣớng nghề nghiệp của J.L. Holland 23
1.5.2. Các thành phần trong mô hình RIASEC 25
1.5.3. Mối liên hệ của các thành phần trong mô hình RIASEC 29
1.5.4. Lý thuyết chọn ngành học dựa trên mô hình 31
1.6. Tổng kết chƣơng 1 32
- ii -
CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT SUY LUẬN TRONG HỆ CHUYÊN GIA 33
2.1. Một số kỹ thuật suy luận trong hệ chuyên gia 33
2.1.1. Thuật giải Vƣơng Hạo (Wong Havard) 33
2.1.2. Thuật giải Robinson 34
2.1.3. Suy diễn tiến 36
2.1.4. Suy diễn lùi 40
2.2. Hệ chuyên gia suy diễn 43
2.2.1. Hệ chuyên gia suy diễn tiến 43
2.2.2. Hệ chuyên gia suy diễn lùi 47
2.3. Tổng kết chƣơng 2 51
CHƢƠNG 3: BÀI TOÁN TƢ VẤN TUYỂN SINH VÀ CÀI ĐẶT CHƢƠNG
TRÌNH THỬ NGHIỆM 52
3.1. Thiết kế hệ chuyên gia tƣ vấn tuyển sinh theo mô hình RIASEC 52
3.1.1. Bài toán tƣ vấn tuyển sinh 52

3.1.2. Đầu vào bài toán tƣ vấn tuyển sinh 52
3.1.3. Các phát biểu cơ sở xây dựng cấu trúc điều khiển hệ thống 53
3.1.4. Cơ sở luật của hệ thống 55
3.2. Nhiệm vụ và các yêu cầu của chƣơng trình 70
3.3. Quy trình xây dựng hệ thông tin tƣ vấn tuyển sinh 71
3.3. Mô hình hệ thống 72
3.4. Giao diện và chức năng của chƣơng trình 73
3.5. Tổng kết chƣơng 3 77
KẾT LUẬN 78
TÀI LIỆU THAM KHẢO 79

- iii -
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

TH
Trƣờng hợp
VT
Vế trái
VP
Vế phải
GT
Giả thiết
KL
Kết luận



- iv -
DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1. Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo trong MYCIN 16
Bảng 3.1: Các vị từ của hệ chuyên gia tƣ vấn tuyển sinh 55


- v -
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1: Hoạt động của hệ chuyên gia . 4
Hình 1.2: Kiến trúc tổng quát của hệ chuyên gia 8
Hình 1.3: Mô hình J. L. Ermine 9
Hình 1.4: Mô hình C.Ernest 9
Hình 1.5: Mô hình E.V.Popov 10
Hình 1.6: Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa 15
Hình 1.7: Mở rộng mạng ngữ nghĩa nhờ biểu diễn tri thức 15
Hình 1.8: Hệ thống logic mờ 19
Hình 1.9: Kỹ thuật suy diễn mờ max-min 20
Hình 1.10: Kỹ thuật suy diễn mờ Max-product 21
Hình 1.11: Mô hình RIASEC 24
Hình 2.1. Nền tảng công nghệ hệ chuyên gia dựa trên luật 43
Hình 2.2: Mạng suy diễn lùi của hệ chuyên gia tƣ vấn tài chính 50
Hình 2.3: Mạng suy diễn tình trạng bản thân của khách hàng 50
Hình 2.4: Mạng suy diễn tình trạng tài chính của khách hàng 51
Hình 3.1: Mạng suy diễn lựa chọn nhóm ngành nghề ban đầu 55
Hình 3.2: Mạng suy diễn xác định loại kết luận 60
Hình 3.3: Sơ đồ xây dựng hệ thông tin tƣ vấn tuyển sinh 71
Hình 3.4: Sơ đồ quan hệ hệ thông tin tƣ vấn tuyến sinh 73
Hình 3.5: Giao diện chính 73
Hình 3.6: Giao diện trắc nghiệm chọn ngành nghề 74
Hình 3.7: Giao diện form thông tin nghề nghiệp 74
Hình 3.8: Giao diện form thông tin trƣờng 75
Hình 3.9: Giao diện Form thông tin tuyển sinh 75

Hình 3.10: Giao diện Form quản lý ngành nghề 76
Hình 3.11: Giao diện Form quản lý tuyển sinh 76
Hình 3.12: Giao diện form thống kê kết quả cá nhân 77
- 1 -
MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề
Con ngƣời sinh ra và lớn lên, với mong muốn học tập và lựa chọn cho mình
một nghề nghiệp lâu dài. Với một công việc thích hợp, con ngƣời có thể phát
huy đƣợc tất cả những ƣu điểm của mình. Hƣớng nghiệp là định hƣớng phát
triển con ngƣời trong nghề nghiệp để con ngƣời đó có khả năng phát triển bản
thân một cách tốt nhất. Chọn cho mình một ngành nghề, nghĩa là chọn cho mình
một tƣơng lai. Việc chọn ngành nghề, chọn trƣờng thực sự quan trọng, vô cùng
cần thiết và cũng là quyết định lớn. Vì vậy đƣa ra quyết định cũng hết sức khó
khăn đối với mỗi ngƣời.
Nhiều thanh niên vẫn rất lúng túng khi quyết định chọn ngành nghề và
chọn trƣờng để theo học. Nếu quyết định sai lầm nghĩa là đặt cho bản thần mình
một tƣơng lai không thực sự an toàn và vững chắc. Nhiều bạn sau khi tốt nghiệp,
mới nhận ra là mình đã chọn sai ngành học và rất nhiều bạn trẻ phải học lại, làm
lại những ngành nghề mới, gây bao nhiêu lãng phí về thời gian, tài chính cho gia
đình và xã hội.
Tƣ vấn tuyển sinh là việc rất vất vả, là sự trăn trở của rất nhiều ngƣời làm
giáo dục: làm sao định hƣớng cho các em chọn lựa đƣợc đúng ngành nghề phù
hợp với chính khả năng của các em và phải phù hợp với định hƣớng phát triển
của xã hội.
Với mong muốn đó, dƣới sự hƣớng dẫn của PGS.TS Đoàn Văn Ban, tôi
mạnh dạn nhận đề tài “MỘT SỐ KỸ THUẬT SUY LUẬN TRONG HỆ
CHUYÊN GIA VÀ ỨNG DỤNG TƢ VẤN TUYỂN SINH” để tìm hiểu và
ứng dụng vào thực tế.

- 2 -
2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu:
- Lý thuyết về hệ chuyên gia và ứng dụng của hệ chuyên gia trong tƣ vấn
tuyển sinh.
- Lý thuyết về định hƣớng nghề nghiệp dựa trên mô hình RIASEC của
J.L.Holland.
- Giới thiệu về hệ thống thông tin tƣ vấn tuyển sinh. Trình bày các khái
niệm cơ sở, các yêu cầu của các hệ thống thông tin vấn tuyển sinh.
Phạm vi nghiên cứu: Đề tài tập trung nghiên cứu mô hình RIASEC của
J.L.Holland và phƣơng pháp chuyên gia để xây dựng hệ thống tƣ vấn chọn
ngành nghề dựa trên các ngành nghề đƣợc đào tạo trong các trƣờng đại học, cao
đẳng ở Hải Phòng.
3. Hƣớng nghiên cứu
Nghiên cứu về cơ sở lý thuyết về hệ chuyên gia, mô hình RIASEC của
J.L.Holland trong việc lựa chọn ngành nghề dựa trên tính cách. Phân tích các
thông tin liên quan đến các trƣờng đại học, cao đẳng tại Hải Phòng.Áp dụng kết
quả nghiên cứu để xây dựng một hệ thông tin tƣ vấn tuyển sinh.
Sử dụng hệ thông tin tƣ vấn tuyển sinh áp dụng vào thiết kế chƣơng trình tƣ
vấn tuyển sinh có các chức năng nhƣ: tƣ vấn chọn ngành học, tƣ vấn chọn
trƣờng, cung cấp thông tin tuyển sinh, thống kê dữ liệu tuyển sinh.
4. Những nội dung chính
Luận văn đƣợc trình bày trong 3 chƣơng, có phần mở đầu, phần kết luận,
phần mục lục, phần tài liệu tham khảo. Các nội dung cơ bản của luận văn đƣợc
trình nhƣ sau:
Chƣơng 1: Trình bày một số khái niệm về hệ chuyên gia, cơ sở tri thức,
cách biểu diễn tri thức và mô hình RIASEC của J.L. Holland.
- 3 -
Chƣơng 2: Trình bày về một số kỹ thuật suy luận trong hệ chuyên gia.

Chƣơng 3: Trình bày về bài toán tƣ vấn tuyển sinh theo mô hình RIASEC.
và cài đặt chƣơng trình thử nghiệm.
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
Thu thập, phân tích, nghiên cứu các tài liệu và thông tin liên quan đến đề tài.
Tìm hiểu cơ sở lý thuyết, các yêu cầu của hệ thống thông tin tƣ vấn tuyển
sinh với sự chỉ dẫn, góp ý của ngƣời hƣớng dẫn để hoàn thành nội dung nghiên cứu.
Nghiên cứu các phầm mềm và website hỗ trợ tƣ vấn tuyển sinh hiện nay
đang đƣợc sử dụng.
6. Ý nghĩa khoa học
Về mặt lý thuyết: Trình bày khái quát hệ chuyên gia, một số phƣơng pháp
suy luận, lý thuyết định hƣớng nghề nghiệp của John.L. Holland và phân tích
mô hình RIASEC để đƣa ra lý thuyết chọn ngành nghề.
Về mặt thực tiễn: Thiết kế hệ chuyên gia tƣ vấn tuyển sinh dựa trên mô
hình RIASEC. Cài đặt hệ thống thông tin tƣ vấn tuyển sinh cho các trƣờng đại
học, cao đẳng tại Hải Phòng.
- 4 -
CHƢƠNG 1: KHÁI QUÁT VỀ HỆ CHUYÊN GIA
VÀ MÔ HÌNH RIASEC
1.1. Hệ chuyên gia
1.1.1. Khái niệm về hệ chuyên gia
Hệ chuyên gia là một hệ thống chƣơng trình máy tính chứa các thông tin,
tri thức và các quá trình suy luận về một lĩnh vực cụ thể nào đó để giải quyết các
vấn đề khó hoặc hóc búa đòi hỏi sự tinh thông đầy đủ của các chuyên gia con
ngƣời đối với các giải pháp của họ. Nói một cách khác hệ chuyên gia là dựa
trên tri thức của các chuyên gia con ngƣời giỏi nhất trong lĩnh vực quan tâm.
Tri thức trong hệ chuyên gia phản ánh sự tinh thông đƣợc tích tụ từ sách
vở, tạp chí, từ các chuyên gia hay các nhà bác học. Các thuật ngữ hệ chuyên gia,
hệ thống dựa trên tri thức hay hệ chuyên gia dựa trên tri thức thƣờng có cùng nghĩa.
Một hệ chuyên gia gồm ba thành phần chính là cơ sở tri thức, máy suy diễn
hay môtơ suy diễn, và hệ thống giao tiếp với ngƣời sử dụng. Cơ sở tri thức chứa

các tri thức để từ đó, máy suy diễn tạo ra câu trả lời cho ngƣời sử dụng qua hệ
thống giao tiếp [1].
Hoạt động của một hệ chuyên gia dựa trên tri thức đƣợc minh họa nhƣ sau:

Hình 1.1: Hoạt động của hệ chuyên gia [1].
Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trƣng cho một lĩnh vực vấn đề nào đó, nhƣ y
học, tài chính, giáo dục, khoa học hay công nghệ, v.v , mà không phải cho tất
- 5 -
cả các lĩnh vực khác nhau. Tri thức chuyên gia để giải quyết một vấn đề đặc
trƣng đƣợc gọi là lĩnh vực tri thức. Ví dụ: hệ chuyên gia về lĩnh vực y học để
phát hiện các căn bệnh lây nhiễm sẽ có nhiều tri thức về một số triệu chứng lây
bệnh, lĩnh vực tri thức y học bao gồm các căn bệnh, triệu chứng và chữa trị.
1.1.2. Đặc trƣng và ƣu điểm của hệ chuyên gia
Đặc trƣng cơ bản:
 Tách tri thức của bài toán ra khỏi cơ chế điều khiển: Hai thành phần quan
trọng nhất của hệ chuyên gia đó là cơ sở tri thức và bộ máy suy diễn. Hai
thành phần này tách biệt nhau trong hệ chuyên gia.
 Tri thức chuyên gia: Tri thức giải bài toán trong hệ chuyên gia là tri thức
thu thập từ ngƣời chuyên gia.
 Tập trung nguồn chuyên gia: Hệ chuyên gia và ngƣời chuyên gia chỉ có khả
năng giải quyết các vấn đề trong chuyên môn.
 Xử lý tri thức bằng ký hiệu: Tri thức giải bài toán trong hệ chuyên gia đƣợc
mã hóa bằng ký hiệu và xử lý ký hiệu này trên cơ sở lập luận logic.
 Xử lý tri thức không chắc chắn: Hơn 80% ứng dụng thực tế không thể giải
quyết đƣợc bằng các phƣơng pháp luận chắc chắn. Hệ chuyên gia có thể
giải quyết đƣợc những ứng dụng này nhờ vào phƣơng pháp xử lý tri thức
không chắc chắn.
 Bài toán giải đƣợc: Hệ chuyên gia chỉ giải bài toán nào mà ngƣời chuyên
gia giải đƣợc.
 Mức phức tạp vừa phải: Hệ chuyên gia không thể giải quyết đƣợc các vấn

đề quá phức tạp ngoài khả năng giải quyết của ngƣời chuyên gia và cũng
không nên thiết kế hệ chuyên gia để giải quyết các vấn đề đơn giản.
 Chấp nhận sai lầm: Hệ chuyên gia đôi lúc cũng đƣa ra những nhận định
có rủi ro cao, vì ngay cả ngƣời chuyên gia đôi lúc cũng mắc phải sai lầm.
- 6 -
Ƣu điểm của hệ chuyên gia :
 Phổ cập: Là sản phẩm chuyên gia, đƣợc phát triển không ngừng với hiệu
quả sử dụng không thể phủ nhận.
 Giảm giá thành.
 Giảm rủi ro: Giúp con ngƣời tránh đƣợc rủi ro trong các môi
trƣờng nguy hiểm.
 Tính thƣờng trực: Bất kể lúc nào cũng có thể khai thác sử dụng. Trong khi
con ngƣời có thể mệt mỏi, nghỉ ngơi hay vắng mặt
 Đa lĩnh vực: Chuyên gia về nhiều lĩnh vực khác nhau và đƣợc khai thác
đồng thời bất kể thời gian sử dụng.
 Độ tin cậy: Luôn đảm bảo độ tin cậy khi khai thác.
 Khả năng giảng giải: Câu trả lời với mức độ tinh thông đƣợc giảng giải rõ
ràng, chi tiết, dễ hiểu.
 Khả năng trả lời nhanh.
 Tính ổn định, suy luận có lý và đầy đủ mọi lúc mọi nơi.
 Trợ giúp thông minh nhƣ một ngƣời hƣớng dẫn.
 Có thể truy cập nhƣ là một cơ sở dữ liệu thông minh.
1.1.3. Ứng dụng hệ chuyên gia
Hiên nay hệ chuyên gia đƣợc ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau:
công nghệp, nông nghiệp, khoa học máy tính, thƣơng mại khí tƣợng, y học, quân
sự, hoá học, … Đặc biệt trong giai đoạn gần đây việc ứng dụng hệ chuyên gia
vào lĩnh vực giáo dục đào tạo đang đƣợc phát triển mạnh.

- 7 -
Các lĩnh vực ứng dụng của hệ chuyên gia:
 Cấu hình: Tập hợp thích đáng những thành phần của một hệ thống theo
cách riêng.
 Chẩn đoán: Tập luận dựa trên những chứng cứ quan sát đƣợc.
 Truyền đạt: Dạy học kiểu thông minh sao cho sinh viên có thể hỏi vì sao,
nhƣ thế nào và cái gì nếu giống nhƣ hỏi một ngƣời thầy giáo.
 Giải thích: Giải thích những dữ liệu thu nhận đƣợc.
 Kiểm tra: So sánh dữ liệu thu lƣợm đƣợc với dữ liệu chuyên môn để đánh
giá hiệu quả.
 Lập kế hoạch: Lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu.
 Dự đoán: Dự đoán hậu quả từ một tình huống xảy ra.
 Chữa trị: Chỉ định cách thụ lý một vấn đề.
 Điều khiển: Điều khiển một quá trình, đòi hỏi diễn giải, chẩn đoán, kiểm
tra, lập kế hoạch, dự đoán và chữa trị.
1.1.4. Kiến trúc tổng quát của hệ chuyên gia
Giao diện ngƣời sử dụng (user interface): là nơi ngƣời sử dụng và hệ
chuyên gia trao đổi với nhau.
Cơ sở tri thức (knowledge base): gồm các luật (rule) và sự kiện (facts).
- 8 -

Hình 1.2: Kiến trúc tổng quát của hệ chuyên gia [1]
Mô tơ 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, các đối tƣợng, lựa
chọn ƣu tiên các luật thỏa mãn, thực hiện các luật có tính ƣu tiên cao nhất.
Khả năng giải thích (explanation facility): giải nghĩa cách lập luận cho
ngƣời sử dụng.
Lịch công việc (agenda). Danh sách các luật ƣu tiên do máy suy diễn tạo ra
thoả mãn các sự kiện, các đối tƣợng có mặt trong bộ nhớ làm việc.
- 9 -

Soạn thảo kiến thức (draw knowledge): tổng hợp các nguồn tri thức đƣợc
cung cấp từ các chuyên gia hoặc tài liệu chuyên môn.
Bộ nhớ làm việc (working memory): Cơ sở dữ liệu toàn cục chứa các sự
kiện phục vụ cho các luật.
Khả năng thu nhận tri thức (explanation facility): Cho phép ngƣời sử dụng
bổ sung các tri thức vào hệ thống một cách tự động thay vì tiếp nhận tri thức
bằng cách mã hoá tri thức một cách tƣờng minh. Khả năng thu nhận tri thức là
yếu tố mặc nhiên của nhiều hệ chuyên gia.
* Một số mô hình kiến trúc hệ chuyên gia:

Hình 1.3: Mô hình J. L. Ermine [1]

Hình 1.4: Mô hình C.Ernest [1]
- 10 -

Hình 1.5: Mô hình E.V.Popov [1]
1.2. Cơ sở tri thức
Tri thức là kết quả của các quá trình nhận thức của con ngƣời về đối tƣợng
đƣợc nhận thức, làm tái hiện trong tƣ tƣởng con ngƣời những thuộc tính, những
mối quan hệ, những quy luật vận động, phát triển của đối tƣợng và đƣợc diễn đạt
bằng ngôn ngữ tự nhiên hay hệ thống kí hiệu khác [3].
Biểu diễn tri thức: các phƣơng pháp diễn tả và tổ chức tri thức trong máy
tính cho các hệ thông tin có tính chất trí tuệ để máy có thể tiến hành các phép
lập luận tự động.Trong trí tuệ nhân tạo, các phƣơng pháp biểu diễn tri thức
thƣờng đƣợc sử dụng nhƣ lôgic vị từ, mạng ngữ nghĩa, biểu diễn khung, luật dẫn.
* Phân loại tri thức:
- Tri thức hiện là những tri thức đƣợc giải thích và mã hóa dƣới dạng văn
bản, tài liệu, âm thanh, phim, ảnh,… thông qua ngôn ngữ có lời hoặc không lời,
nguyên tắc hệ thống, chƣơng trình máy tính, chuẩn mực hay các phƣơng tiện
khác. Đây là những tri thức đã đƣợc thể hiện ra ngoài và dễ dàng chuyển giao,

thƣờng đƣợc tiếp nhận qua hệ thống giáo dục và đào tạo chính quy.
- Tri thức ẩn là những tri thức thu đƣợc từ sự trải nghiệm thực tế, dạng tri
thức này thƣờng ẩn trong mỗi cá nhân và rất khó “mã hóa” và chuyển giao,
thƣờng bao gồm: niềm tin, giá trị, kinh nghiệm, bí quyết, kỹ năng Ví dụ:
- 11 -
Trong bóng đá, các cầu thủ chuyên nghiệp có khả năng cảm nhận bóng rất tốt.
Đây là một dạng tri thức ẩn, nó nằm trong mỗi cầu thủ. Nó không thể “mã hóa”
thành văn bản, không thể chuyển giao, mà ngƣời ta chỉ có thể có bằng cách tự
mình luyện tập.
- Tri thức chắc chắn: là những tri thức chắc chắn đúng.Ví dụ:tổng các góc
trong một tam giác bằng 180
0
; Nếu hỏng hệ thống điện thì xe máy không khởi
động đƣợc.
- Tri thức không chắc chắn: là những khẳng định, luật suy diễn không chắc
chắn đúng.Ví dụ: nếu bệnh nhân bị sốt cao và ho thì bệnh nhân bị viêm phổi;
Nếu xe máy không khởi động đƣợc thì xe máy bị hỏng bộ điện.
- 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 thƣờng dùng là các luật, chiến lƣợc, lịch trình… Ví dụ: Các bƣớc giải một
phƣơng trình bậc 2; cách làm bánh chƣng,
- Tri thức mô tả: là một khẳng địng về một sự kiện, hiện tƣợng hay một
khái niệm nào đó trong một hoàn cảng không gian hoặc thời gian nhất định. Ví
dụ: khẳng định về hiện tƣợng: ”Mặt trời lặn ở phƣơng Tây”. Khái niệm về: “tam
giác đều: là tam giác có ba góc bằng nhau”; Hà nội là thủ đô của Việt Nam;
Tùng là kỹ sƣ của nhà máy; Nhiệt độ ngày 20/8/2013 là 33
o

* Các hình thức chia sẻ tri thức:
Dựa vào sự phân loại tri thức, có thể chia các hình thức chia sẻ tri thức

thành bốn dạng chính:
Ẩn - Ẩn: Khi ngƣời chia sẻ và ngƣời tiếp nhận giao tiếp trực tiếp với
nhau (ví dụ: học nghề, giao tiêp, giảng bài ) thì việc tiếp nhận này là từ tri thức
ẩn thành tri thức ẩn. Tri thức từ ngƣời này không qua trung gian mà chuyển
ngay thành tri thức của ngƣời kia.
- 12 -
Ẩn - Hiện: Một ngƣời mã hóa tri thức của mình ra thành văn bản hay các
hình thức hiện hữu khác thì đó lại là quá trình tri thức từ ẩn (trong đầu ngƣời đó)
trở thành hiện (văn bản, tài liệu, v.v.).
Hiện - Hiện: Tập hợp các tri thức hiện đã có để tạo ra tri thức hiện khác.
Quá trình này đƣợc thể hiện qua việc sao lƣu, chuyển giao hay tổng hợp dữ liệu.
Hiện - Ẩn: Tri thức từ dạng hiện trở thành dạng ẩn. Điển hình quá trình
này là việc đọc sách. Học sinh đọc sách (tri thức hiện) và rút ra đƣợc các bài
học, tri thức cho mình (ẩn).
1.3. Biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia
Tri thức của một hệ chuyên gia có thể đƣợc biểu diễn theo nhiều cách khác
nhau. Thông thƣờng có các cách sau:
• Biểu diễn tri thức bởi các luật sản xuất.
• 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, ngƣời ta còn sử dụng cách biểu diễn tri thức nhờ các sự kiện
không chắc chắn, nhờ bộ ba : đối tƣợng, thuộc tính và giá trị (O-A-V: Object-
Attribute-Value), nhờ khung (frame), v.v Tuỳ theo từng hệ chuyên gia, ngƣời
ta có thể sử dụng một cách hoặc đồng thời cả nhiều cách.
1.3.1. 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 nhƣ sau:
• Bản chất đơn thể: có thể đóng gói tri thức và mở rộng hệ chuyên gia một
cách dễ dàng.

- 13 -
• Khả năng diễn giải dễ dàng: dễ dàng dùng luật để diễn giải vấn đề nhờ
các tiền đề đặc tả chính xác các yếu tố vận dụng luật, từ đó rút ra đƣợc kết quả.
• Tƣơng tự quá trình nhận thức của con ngƣời:dựa trên các công trình của
Newell và Simon, các luật đƣợc xây dựng từ cách con ngƣời giải quyết vấn đề.
Cách biểu diễn luật nhờ IF THEN đơn giản cho phép giải thích dễ dàng cấu trúc
tri thức cần trích lọc. Luật là một kiểu sản xuất đƣợc nghiên cứu từ những năm
1940. Trong một hệ thống dựa trên luật, công cụ suy luận sẽ xác định những luật
nào là tiên đề thỏa mãn các sự việc.
Các luật sản xuất thƣờng đƣợc viết dƣới dạng IF THEN. Có hai dạng cơ
bản: IF < điều kiện > THEN < hành động >
Hoặc IF < điều kiện > THEN < kết luận > DO < hành động >
Tuỳtheo hệ chuyên gia cụ thể mà mỗi luật có thể đƣợc đặt tên. Chẳng hạn
mỗi luật có dạng Rule: tên vàphần IF THEN của luật.
Phần giữa IF và THEN là vế trái của luật, có nội dung đƣợc gọi theo nhiều
tên khác nhau, nhƣ tiền đề, điều kiện, mẫu so khớp. Phần sau THEN là kết luận
hay hệ quả. Một số hệ chuyên gia có thêm phần hành động đƣợc gọi là phần vế
phải của luật.
Ví dụ: Hệ thống chẩn đoán xe máy (OPS5)
IF Máy xe không nổ khi khởi động
THEN
Dự đoán: Xe bị panne sức nén. Pittong, bạc xéc-măng và lòng xy lanh sai
tiêu chuẩn, dễ tạo thành những khe hở nhỏ làm cho pittong không còn kín nên
hoà khí không được nén lên đầy đủ
Xử lý: nên điều chỉnh hoặc thay mới pittong, bạc xéc-măng vàlòng xi lanh
cho đúng tiêu chuẩn.
IF máy xe nổ không ổn định, OR máy xe nổ rồi lại tắt, AND bugi khô
- 14 -
THEN
Dự đoán : Xe đã bị nghẹt xăng. Xử lý : nên xúc rửa bình xăng và bộ khoá

xăng của xe.
1.3.2. Biểu diễn tri thức nhờ mệnh đề logic
Ngƣời ta sử dụng các ký hiệu để thể hiện tri thức và các phép toán lôgic tác
động lên các ký hiệu để thể hiện suy luận lôgic. Kỹ thuật chủ yếu thƣờng đƣợc
sử dụng là lôgic vị từ (predicate logic) [2]. Logic mệnh đề cho phép ta có thể
biễu diễn các sự kiện, mỗi kí hiệu trong logic mệnh đề đƣợc minh họa nhƣ là
một sự kiện trong thế giới thực. Logic mệnh đề là các tập của các mệnh đề,
trong đó mỗi mệnh đề là một phát biểu mà nội dung của nó là đúng hoặc sai.
Cú pháp của logic mệnh đề bao gồm các tập ký hiệu và tập các luật xây
dựng công thức.
 Ký hiệu mệnh đề là các chữ cái chữ cái in hoa: P, Q,…
 Hai hằng logic True (T) và False (F)
 Phép nối logic gồm:,, , và  tƣơng ứng với phép và, hoặc,
phủ định, kéo theo và tƣơng đƣơng.
 Dấu  là lƣợng tử tồn tại và dấu  là lƣợng tử toàn thể.
Các công thức trong logic mệnh đề: (PQ), (PQ), (P), (PQ), (PQ)
trong đó P, Q là các câu đơn. Các công thức đƣợc xây dựng từ các câu đơn sẽ
gọi là câu phức hợp.
Ngữ nghĩa của logic mệnh đề đó chính là giá trị chân lý của công thức
trong một thế giới hiện thực nào đó. Giá trị chân lý đúng là True (T) còn giá trị
chân lý sai là False (F).
Các vị từ thƣờng có chứa hằng, biến hay hàm. Ngƣời ta gọi các vị từ không
chứa biến (có thể chứa hằng) là các mệnh đề (preposition). Mỗi vị từ có thể là
một sự kiện (fact) hay một luật. Luật là vị từ gồm hai vế trái và phải đƣợc nối
- 15 -
nhau bởi một dấu mũi tên (→). Các vị từ còn lại (không chứa mũi tên) đƣợc gọi
là các sự kiện. Trong ví dụ trên đây, MAN và FATHER là các mệnh đề và là các
sự kiện. Còn MAN(X) → MORTAL(X) là một luật.
1.3.3. Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa
Trong phƣơng pháp này, ngƣời ta sử dụng một đồ thị gồm các nút và các

cung nối các nút để biểu diễn tri thức. Nút dùng để thể hiện các đối tƣợng, thuộc
tính của đối tƣợng và giá trị của thuộc tính. Còn cung dùng để thể hiện các quan
hệ giữa các đối tƣợng. Các nút và các cung đều đƣợc gắn nhãn [1].
Ví dụ: để thể hiện tri thức “sẻ là một loài chim có cánh và biết bay”, ngƣời
ta vẽ một đồ thị nhƣ sau:

Hình 1.6: Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa
Bằng cách thêm vào đồ thị các nút mới và các cung mới, nguời ta có thể
mở rộng một mạng ngữ nghĩa. Các nút mới đƣợc thêm thể hiện các đối tƣợng
tƣơng tự (với các nút đã có trong đồ thị), hoặc tổng quát hơn. Chẳng hạn để thể
hiện “chim là một loài động vật đẻ trứng” và “cánh cụt là loài chim biết lặn“,
ngƣời ta vẽ thêm nhƣ sau:

Hình 1.7: Mở rộng mạng ngữ nghĩa nhờ biểu diễn tri thức
- 16 -
Một trong những tính chất quan trọng của mạng ngữ nghĩa là tính thừa kế.
Khi sử dụng mạng ngữ nghĩa để biểu diễn tri thức, ngƣời ta phải xây dựng các
phép toán tƣơng ứng.
1.3.4. Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo
Theo quan điểm của ngƣời sử dụng, ngôn ngữ tự nhiên là phƣơng cách
thuận tiện nhất để giao tiếp với một hệ chuyên gia, không những đối với ngƣời
quản trị hệ thống (tƣ cách chuyên gia), mà còn đối với ngƣời sử dụng cuối. Hiện
nay đã có những hệ chuyên gia có khả năng đối thoại trên ngôn ngữ tự nhiên
(thông thƣờng là tiếng Anh) nhƣng chỉ hạn chế trong lĩnh vực ứng dụng chuyên
môn của hệ chuyên gia.
Bảng dƣới đây thể hiện một đơn vị tri thức (luật) trong hệ chuyên gia
MYCIN dùng để chẩn đoán các bệnh virus. Cột bên trái là một luật đƣợc, cột
bên phải là mã hoá nhân tạo của luật đó [2].
Bảng 1.1. Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo trong MYCIN
- Nếu

- Và nếu

- Và nếu

- Thì
1) Màu của cơ thể là gram
dƣơng
2) Hình thái của cơ thể là bị
nhiễm trùng
3) Kiểu phát triển của cơ thể là
khuẩn lạc
Tồn tại một khả năng (0.7) là cơ
thể bị nhiễm khuẩn cầu chùm
(($AND (SAME CNTXT GRAM
GRAM+)
(SAME CNTXT MORPH
COCCI)
(SAME CNTXT DEVEL
OLONY)
(CONCLUDE CNTXT IDENT
STAPHYLOCOCCUS
MEASURE 0.7))
1.3.5. Biễu diễn tri thức theo khung (Frame)
Biễu diễn tri thức nhờ khung tƣơng tự nhƣ bản ghi (record) nhƣng ngoài
các trƣờng dữ liệu còn có các trƣờng thao tác, thủ tục hay luật suy diễn nào đó.
- 17 -
Mỗi một đối tƣợng tri thức đƣợc biểu diễn thông qua một khung gồm các slot
(mô tả các thuộc tính của đối tƣợng) và các facet mô tả các giá trị, hoặc các thủ
tục tính các giá trị [2].

1.3.6. Xử lý tri thức không chắc chắn
Tri thức không chắc chắn (uncertain knowledge): là những khẳng định, luật
suy diễn không chắc chắn đúng. Điều đó có nghĩa là miền giá trị chân lý của nó
là ở trong khoảng 0 và 1 [3].
Ví dụ:- Nhiệt độ ngày mai là 32
o
.
- Nếu xe máy không khởi động đƣợc thì bugi bị hỏng.
* Xử lý tri thức không chắc chắn dùng lý thuyết xác suất
Để lý giải chính xác dƣới điều kiện không chắc chắn, mỗi bằng chứng và mỗi
suy diễn phải đƣợc kèm theo số đo xác suất đó là độ tin cậy của bằng chứng và
suy diễn.
Frame : CIRCLE
(hình tròn)
r : radius;
s : area;
p : perimeter;
d : diameter;
d = 2 × r;
s = pi × r2;
p = 2 × pi × r;

Frame RECTANGLE
(hình chữ nhật)
b1 : side;
b2 : side;
s : area;
p : perimeter;
s = b1 × b2;
p = 2 × (b1+b2);

d2 = b12 + b22;

- 18 -
Giả sử có luật suy diễn với dạng là:
If a then b.
Cách tính xác xuất của kết luận b với luật suy diễn này là:
P(b) = P(a)×P(b\a) + P(¬a)×P(b\¬a)
Trong đó P(a) là xác suất của có mặt bằng chứng a, P(b\a) là xác suất điều
kiện b cho bởi có mặt bằng chứng a đó chính là xác suất của suy diễn if a then b,
P(¬a) là xác suất của không có mặt bằng chứng a và P(b\¬a) là xác suất điều
kiện b cho bởi không có mặt bằng chứng a.
Giả sử cho luật suy diễn với dạng là: If ( a and b ) then c.
Cách tính xác suất của kết luận c với luật suy diễn này là:
P(c) = P(c\ab)×p(ab) + P(c\¬(ab))×P(¬(ab))
Trong đó P(c\ab) là xác suất điều kiện c cho bởi bằng chứng a và b,
p(ab) là xác suất của bằng chứng a và b, P(c\¬(ab)) là xác suất điều kiện c cho
bởi không có bằng chứng a và b và P(¬(ab)) là xác suất của không có bằng
chứng a và b.
Giả sử cho luật suy diễn với dạng là: If (a or b) then c
Cách tính xác suất của kết luận c với luật suy diễn này là:
P(c) = P(c\ab)×p(ab)
+ P(c\a¬b)×p(a¬b)
+ P(c\¬ab)×P(¬ab)
+ P(c\¬a¬b)×P(¬a¬b).
* Xử lý tri thức không chắc chắn dùng logic mờ
Một phƣơng pháp xử lý tri thức không chắc chắn khác đó là logic mờ. Một
hệ thống xử lý tri thức không chắc chắn dùng logic đƣợc mô tả bằng lƣu đồ khối
nhƣ hình:
- 19 -

Hình 1.8: Hệ thống logic mờ
Một hệ thống xử lý tri thức không chắn dùng logic mờ gồm có biến vào ra
X, Ycủa hệ thống, khâu mờ hóa, cơ sở tri thức mờ, kỹ thuật suy diễn mờ và
khâu giải mờ.
+ Khâu mờ hóa: chuyển đại lƣợng rõ từ ngõ vào X sang đại lƣợng mờ
µ
A
(X).
+ Cơ sở tri thức mờ: gồm cơ sở dữ liệu mờ và cơ sở luật suy diễn mờ. Cơ
sở dữ liệu mờ là các tập mờ vào ra của hệ thống và cơ sở luật suy diễn mờ là tập
các luật suy diễn mờ đƣợc thể hiện dƣới dạng luật If-Then đó là tập luật mô tả
tổng quát cách giải một bài toán mờ.
+ Kỹ thuật suy diễn mờ : phƣơng pháp xác định tập mờ ngõ ra của hệ thống
+ Khâu giải mờ : chuyển đại lƣợng mờ µ
B
(Y) sang đại lƣợng rõ Y.
Kỹ thuật suy diễn mờ max-min:giả sử các hàm liên thuộc vào ra của hệ
thống là dạng tam giác, kỹ thuật suy diễn mờ max-min đƣợc mô tả bằng đồ thị
nhƣ hình.
X
Y
µ
B
(Y)

µ

A
(X)
Khâu mờ hóa
Cơ sở tri thức mờ

Kỹ thuật suy diễn mờ
Khâu giải mờ