Tiểu luận môn biểu diễn tri thức và suy luận Cơ sở lý thuyết về hệ chuyên gia và mạng các đối tượng tính toán

Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
MỤC LỤC
Hệ cơ sở tri thức là chương trình máy tính được thiết kế để mô hình hóa khả
năng giải quyết vấn đề của chuyên gia con người. Đây là hệ thống dựa trên tri thức,
cho phép mô hình hóa các tri thức của chuyên gia, dùng tri thức này để giải quyết vấn
đề phức tạp thuộc cùng lĩnh vực.
Với cơ sở lý thuyết được trình bày sau đây, ta sẽ biết về sự quan trọng của cơ
sở tri thức trong một hệ giải toán, có thể nói, cơ sở tri thức là một phần không thể
thiếu trong các hệ chuyện gia như hệ giải toán thông minh, vấn đề đặt ra là làm sao để
chúng ta biến những tri thức tự nhiên của con người thành một mảng tri thức mà máy
tính có thể hiểu và suy luận như một chuyên gia. Có rất nhiều cách để biểu diễn tri
thức trong máy tính nhưng bài báo cáo này chỉ đề cập đến một phương pháp biểu diễn
hiệu quả nhất trong các hệ giải toán thông minh đó là Mạng tính toán và Mạng các đối
tượng tính toán.
Nội dung bài tiểu luận gồm 2 phần chính:
• Cơ sở lý thuyết về hệ chuyên gia và mạng các đối tượng tính toán.
• Phần mềm giải bài tập Vật lý 8 - mạch điện một chiều không đổi.
Em xin chân thành cảm ơn Thầy PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn đã cung cấp cho em
những kiến thức cần thiết trong môn biểu diễn tri thức và suy luận làm cơ sở nền tảng
cho em thực hiện tiểu luận này.
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096 Trang 1
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Hệ chuyên gia
2.1.1. Hệ chuyên gia là gì?
Hệ chuyên gia là một hệ thống chương 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 người đối với
các giải pháp của họ. Nói cách khác hệ chuyên gia là dựa trên tri thức của các chuyên
gia con người giỏi nhất trong lĩnh vực quan tâm.
• Tri thức của hệ chuyên gia bao gồm các sự kiện và các luật, các sự kiện

được cấu thành một số nhiều thông tin khác nhau, được thu thập rộng rãi,
công khai và được sự đồng tình của nhiều chuyên gia con người trong lĩnh
vực. Các luật biểu thị sự quyết đoán chuyên môn của các chuyên gia trong
lĩnh vực.
• Mức độ hiệu quả của một hệ chuyên gia phụ thuộc vào kích thước và chất
lượng của cơ sở tri thức mà hệ chuyên gia đó có được.
• Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trưng cho một lĩnh vực vấn đề nào đó như y
khoa, tài chính, khoa học hay công nghệ v.v…, mà không phải là cho bất
kỳ một lĩnh vực vấn đề nào.
2.1.2. Đặc trưng của hệ chuyên gia
4 đặc trưng cơ bản của hệ chuyên gia là:
• Hiệu quả cao: khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc cao hơn so
với chuyên gia con người trong cùng lĩnh vực.
• Thời gian trả lời thỏa đáng: Thời gian trả lời hợp lý bằng hoặc nhanh hơn
so với chuyên gia con người để đi đến cùng một quyết định.
• 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.
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096 Trang 2
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
2.1.3. Cấu trúc của hệ chuyên gia
Một hệ chuyên gia kiểu mẩu gồm các thành phần cơ bản sau:
Hình 2.1 Cấu trúc hệ chuyên gia
2.2. Cơ sở tri thức (CSTT)
2.2.1. Khái niệm
Tập hợp các tri thức liên quan đến vấn đề mà chương trình quan tâm giải quyết
tạo thành một cơ sở tri thức.
Cách tiếp cận khoa học và công nghệ về tri thức :
• Trước đây mọi hoạt động liên quan đến việc hình thành tri thức và quá trình

suy luận trên tri thức đều thuộc chức năng đặc biệt của bộ não con người.
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096 Trang 3
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
• Sự ra đời của máy tính điện tử -> một số công việc cần sử dụng trí óc có
thể được thay thế và thực hiện được bởi máy tính.
• Thành tựu bước đầu: Tự động hóa chứng minh logic, chơi cờ, phiên dịch,…
• Con người tìm hiểu sâu hơn bản chất của hoạt động nhận thức của mình ,
hệ thống tri thức tích lũy được, thuộc tính của tri thức, đòi hỏi đối với tri
thức.
• Nghiên cứu đề xuất phương pháp khoa học và giải pháp công nghệ để:
+ Biểu diễn tri thức.
+ Thu thập và tìm kiếm tri thức.
+ Xử lý tri thức.
+ Quản trị tri thức.
Vấn đề biểu diễn tri thức: tìm cách diễn đạt, thể hiện, mã hóa tri thức theo
những dạng thức nhất định, thích hợp cho việc tổ chức lưu trữ và xử lý trên máy.
Để biểu diễn tri thức ta sử dụng :
+ Các kiểu dữ liệu đơn giản.
+ Các kiểu dữ liệu có cấu trúc , các cấu trúc trừu tượng.
+ Các mô hình toán học, các cấu trúc toán học.
+ Các hệ logic toán học.
+ Ngôn ngữ đặc tả.
2.2.2. Các phương pháp biểu diễn tri thức
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096 Trang 4
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
Hình 2.2 Các phương pháp biểu diễn tri thức
2.2.3. Hệ cơ sở tri thức
Hệ cơ sở tri thức là chương trình máy tính được thiết kế để mô hình hóa khả
năng giải quyết vấn đề của chuyên gia con người.
Hệ thống dựa trên tri thức, cho phép mô hình hóa các tri thức của chuyên gia,

dùng tri thức này để giải quyết vấn đề phức tạp thuộc cùng lĩnh vực.
Hai yếu tố chính trong hệ CSTT là: tri thức chuyên gia và lập luận.
Cấu trúc của hệ CSTT: hai yếu tố chính trong hệ CSTT là cơ sở tri thức và
động cơ suy diễn.
• Cơ sở tri thức: là tập hợp các tri thức liên quan đến vấn đề mà chương trình
quan tâm giải quyết.
• Động cơ suy diễn: là phương pháp vận dụng tri thức trong cơ sở tri thức để
giải quyết vấn đề.
Sơ đồ biểu diễn mối quan hệ giữa hai khối:
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096 Trang 5
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
Hình 2.3 Sơ đồ biểu diễn mối quan hệ giữa CSTT và động cơ suy diễn
2.3. Biểu diễn tri thức bằng mạng tính toán
Có rất nhiều phương pháp biểu diễn tri thức nhưng trong hệ giải toán ở đây chỉ
đề cập đến phương pháp Mạng tính toán vì nó thích hợp cho việc biểu diễn hệ tính
toán cũng như giải bài toán vật lý.
2.3.1. 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.
• 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 này 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
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096 Trang 6
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
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.
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 này 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)
• 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:
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096 Trang 7
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
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).
• Bài toán trên mạng tính toán
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:
1. 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?
2. Nếu có thể xác định được B từ A thì quá trình tính toán giá trị của các biến
thuộc B như thế nào?
3. 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.
2.3.2. Mạng các đối tượng tính toán
Trong mục này trình bày một số khái niệm về mạng các đối tượng tính toán.
Trong đó có khái niệm về quan hệ giữa các đối tượng. Ta gọi một quan hệ f giữa các
biến của các đối tượng tính toán là một quan hệ giữa các đối tượng đó. Quan hệ này
cho phép ta tính được một hay nhiều biến của các đối tượng từ một số biến khác.
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096 Trang 8
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
Ví dụ 1: Giả sử có 2 đối tượng O
1
, O
2
. Trong các biến của đối tượng O
1

có một
biến, ký hiệu a, có liên hệ f với một biến của đối tượng O
2
, ký hiệu b, được xác định
bởi hệ thức:
a - b = 0.
Chính xác hơn, ta viết hệ thức trên là:
O
1
.a - O
2
.b = 0.
Như vậy f là một quan hệ giữa 2 đối tượng O
1
và O
2
. Đây là một quan hệ đối
xứng có hạng bằng 1.
Ví dụ 2: Giả sử có 3 đối tượng O
1
, O
2
, O
3
. Giữa biến a của O
1
, biến a và b của
O
2
, biến c của O

3
có một quan hệ f xác định bởi hệ thức:
O
3
.c = O
1
.a + O
2
.a - O
2
.b.
Ta có f là một quan hệ giữa các đối tượng O
1
, O
2
, O
3
.
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096 Trang 9
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
Bây giờ ta xét một bài toán mà việc tính toán có liên quan đến một số đối
tượng tính toán và giữa các đối tượng nầy có những quan hệ nhất định. Việc giải bài
toán sẽ dựa trên một mạng các đối tượng tính toán. Mạng các đối tượng tính toán
bao gồm một tập hợp các đối tượng tính toán:
O = {O
1
,O
2
, , O
n

}
và một tập hợp các quan hệ giữa các đối tượng:
F = {f
1
,f
2
, , f
m
}.
Đặt:
M(f
i
) = tập hợp các biến có liên quan với nhau bởi quan hệ f
i.
M(F) = .
M(O) = .
M là tập hợp những biến được xem xét trên mạng, kể cả các biến thuộc
các tập M(f
i
).
M
i
= M ∩ M(O
i
), i=1,2, , m.
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 10
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
Theo cách ký hiệu trên, M
i
là tập hợp những biến của đối tượng O

i
được xem
xét trên mạng các đối tượng tính toán. Ngoài ra ta còn có:
⊇ M ⊇ ,
hay M(O) ⊇ M ⊇ M(F).
Ví dụ sau đây sẽ minh họa cho các ký hiệu ở trên.
Ví dụ 3: Cho tam giác cân ABC, cân tại A, và cho biết trước góc đỉnh α, cạnh
đáy a. Bên ngoài tam giác có hai hình vuông ABDE và ACFG. Tính độ dài EG.
Bài toán có dạng một mạng các đối tượng tính toán bao gồm:
1. Bốn đối tượng:
O
1
: tam giác cân ABC,
O
2
: tam giác AEG,
O
3
: hình vuông ABDE,
O
4
: hình vuông ACFG,
trong đó mỗi tam giác có các biến: a, b, c, α, β, γ, h
a
, h
b
, h
c
, S, p, R, r, ,
mỗi hình vuông có các biến: a (cạnh), c (đường chéo), S (diện tích),

2. Các quan hệ giữa các đối tượng:
f
1
: O
1
.c = O
3
.a // cạnh c của tam giác ABC = cạnh của hình vuông ABDE
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 11
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
f
2
: O
1
.b = O
4
.a // cạnh b của tam giác ABC = cạnh của hình vuông ACFG
f
3
: O
2
.b = O
4
.a // cạnh b của tam giác AEG = cạnh của hình vuông ACFG
f
4
: O
2
.c = O
3

.a // cạnh c của tam giác AEG = cạnh của hình vuông ABDE
f
5
: O
1
.α + O
2
.α = 180
Trong ví dụ này ta có:
M(f
1
) = { O
1
.c , O
3
.a },
M(f
2
) = { O
1
.b , O
4
.a },
M(f
3
) = { O
2
.b , O
4
.a },

M(f
4
) = { O
2
.c , O
3
.a },
M(f
5
) = { O
1
.α , O
2
.α },
M = { O
1
.b, O
1
.c, O
1
.α, O
2
.b, O
2
.c, O
2
.α, O
3
.a, O
4

.a, O
2
.a}.
Ở đây O
2
.a (cạnh EG của tam giác AEG) là biến cần tính.
• Vấn đề trên mạng các đối tượng
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 12
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
Cho một mạng các đối tượng tính toán (O,F), trong đó O là tập hợp các đối
tượng tính toán và F là tập hợp các quan hệ giữa các đối tượng. Xét một tập hợp biến
M trên mạng:
M(O) ⊇ M ⊇ M(F).
Giả sử có một tập biến A ⊆ M đã được xác định (tức là tập gồm các biến đã
biết trước giá trị), và B là một tập biến bất kỳ trong M.
Các vấn đề đặt ra là:
1. Có thể xác định được tập B từ tập A nhờ các quan hệ trong F và các đối
tượng thuộc O 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?
2. Nếu có thể xác định được B từ A thì quá trình tính toán giá trị của các biến
thuộc B như thế nào?
3. Trong trường hợp không thể xác định được B, thì cần cho thêm điều kiện gì
để có thể xác định được B.
Tương tự như đối với một mạng tính toán, bài toán xác định B từ A trên mạng
(O,F) được viết dưới dạng:
A → B,
trong đó A được gọi là giả thiết, B được gọi là mục tiêu tính toán (hay tập biến cần
tính) của bài toán. Trường hợp tập B chỉ gồm có một phần tử b, ta viết vắn tắt bài
toán trên là A → b.
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 13

Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
III. PHẦN MỀM GIẢI BÀI TẬP VẬT LÝ 8 - MẠCH ĐIỆN MỘT CHIỀU
KHÔNG ĐỔI
3.1. Giới thiệu về phần mềm
Chương trình được xây dựng bằng ngôn ngữ C# trên phần mềm Microsoft
Visual Studio 2010 với dung lượng nhẹ, không chiếm nhiều tài nguyên máy tính khi
sử dụng. Sử dụng được trên hầu hết các máy tính dùng từ Windows XP trở lên.
Đặc điểm của phần mềm là giao diện đẹp, đơn giản, rất trực quan, dễ sử dụng
và thân thiện với người dùng.
3.1.1. Mục tiêu
Giải được các bài tập về mạch điện một chiều không đổi có tối đa 2R với các
kiểu mắc nối tiếp, song song.
Là công cụ hữu ích dành cho: học sinh, giáo viên, phụ huynh và người dùng tự
do có thể học tốt hơn và kiểm tra kết quả các dạng bài tập có liên quan một cách
nhanh chóng.
3.1.2. Yêu cầu
Giải được các bài tập tổng quát trong phạm vi kiến thức của hệ một cách chính
xác, tường minh và có lời giải gần với bài giải thực tế của con người (giáo viên, học
sinh).
Tính toán đưa ra lời giải và đáp án.
Tốc độ giải nhanh.
3.1.3. Kiến trúc hệ thống
Hệ thống có kiến trúc khá đơn giản. Giao diện nhận yêu cầu (giả thiết, kết
luận) từ người dùng rồi gửi yêu cầu đó cho bộ suy diễn. Bộ suy diễn căn cứ vào yêu
cầu để tìm đến cơ sở tri thức phù hợp rồi suy diễn cho ra kết quả, trả về giao diện hiển
thị cho người dùng.
3.2. Thiết kế cơ sở tri thức
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 14
R1 R2
R3 Rn

RnR3R2R1
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
3.2.1. Thu thập tri thức về “Dòng điện không đổi”
Định luật Ôm cho đoạn mạch chỉ có điện trở
(A)
- Nếu có R và I, có thể tính hiệu điện thế
như sau:
U = V
A
- V
B
= I.R; I.R: gọi là độ giảm thế (độ sụt thế hay sụt áp) trên điện trở.
- Công thức của định luật ôm cũng cho phép tính điện trở:
Điện trở mắc nối tiếp
Điện trở tương đương được tính theo công thức:
R
tđ
= R
l
+ R
2
+ R
3
+ … + R
n
I
m
= I
l
= I

2
= I
3
=… = I
n
I
m
=
U
m
= U
l
+ U
2
+U
3
+…+ U
n
Điện trở mắc song song
Điện trở tương đương được tính theo công thức:
I
m
= I
l
+ I
2
+ … + I
n
I
m

=
U
m
= U
l
= U
2
= U
3
= …=U
n
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 15
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
3.2.2. Mô hình tri thức
Mô hình tri thức “Giải bài tập Vật lý 8” có cấu trúc:
Math_Physical (C- Object, Formula_Rule, Relation)
Trong đó:
C- Object : là các đối tượng tính toán.
Formula_Rule : Các công thức trong mạng tính toán.
Relation : Quan hệ giữa các đối tượng tính toán ( Điện trở R)
C-Object
Cấu trúc: C-Object (Facts, Formula)
Trong đó :
• Facts có cấu trúc : Facts (Symbol, Meaning)
+ Symbol: là tập các ký hiệu của C- Object (mạch điện một R)
+ Symbol { U, R, I, U1, R1, …}
+ Meaning: là định nghĩa cho các biến trên tập gồm các phần tử:
+ Meaning{ Điện trở (R); Hiệu điện thế (U); Cường độ dòng điện (I); Công
suất (A); Nhiệt điện (Q); …}
• Formula có cấu trúc : Formula (Rule, Formula, )

+ Rule: là các luật từ giả thiết suy ra kết luận có cấu trúc trong mỗi một C-
Object
+ Rule{ U, R -> I; U, I -> R; …}
+ Formula: là các công thức, định luật trong mỗi một C-Object
+ Formula { U = I x R;
I =
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 16
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
……
}
Formula_Rule
Cấu trúc : Formula_Rule (Rules, Formulas, )
Trong đó:
• Rules: là các luật từ giả thiết suy ra kết luận có cấu trúc giữa các C-
Object khác nhau.
+ Rules { R1, R2 -> R; I1 -> I; I2 -> I; U1, U2 -> U, …}
• Formula: là các công thức, định luật liên quan giữa các C-Object
+ Formula { R1 + R2 = R;
U1 + U2 = U;
I1 = I2 = I;
……
}
Relation
Cấu trúc: Relation(1_resistor, 2_resistors)
• 1_resistor: là tập gồm { Mạch một R }
• 2_resistors: là mối quan hệ giữa hai điện trở mắc với nhau, hay là hai
mạch một bộ nối với nhau.
+ 2_resistors{ R1 nt R2; R1 ss R2}
3.2.3. Tổ chức lưu trữ trên máy tính
Tổ chức tri thức trên bộ nhớ phụ với dạng file *.txt ( có tất cả 4 file *.txt)

Cụ thể:
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 17
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
• File luat.txt: Biểu diễn các luật và công thức trong mạch điện 1 chiều, 1
điện trở R và các đối tượng khác : U, I
• File luat_R1ntR2.txt: Biểu diễn các luật và công thức trong mạch 1 chiều,
có 2 điện trở là R1 và R2 mắc nối tiếp và các đối tượng khác: U1, U2, U,
I1, I2, I, R
• File luat_R1ssR2.txt: Biểu diễn các luật và công thức trong mạch 1 chiều,
có 2 điện trở là R1 và R2 mắc song song với nhau và các đối tượng khác:
U1, U2, U, I1, I2, I, R
• File luat_noitiep_songsong: Biểu diễn kiểu mạch điện
3.2.4. Thiết kế bộ suy diễn
• Suy diễn tiến: Tư tưởng của thuật giải suy diễn tiến là từ những giả thiết đã
biết (know) ta áp dụng các tập luật để sinh thêm giả thiết mới bổ sung vào
giả thiết ban đầu (know). Quá trình này cứ tiếp tục cho đến khi kết luận cần
tìm đã nằm trong (know) hoặc không có thể áp dụng được luật nào để sinh
thêm giả thiết mới nữa và chương trình kết thúc.
• Suy diễn lùi: Trong thuật giải suy diễn lùi, ta dùng kỹ thuật đệ quy để thực
hiện suy diễn lùi. Để suy ra được kết luận, ta thực hiện tìm luật để suy ra
được đến đích là kết luận, ta phải quay về để tìm những thành phần còn
thiếu của một hay nhiều luật bài đó mà sinh ra kết luận đó, tiếp tục ta lại đệ
quy với đích mới là thành phần còn thiếu ta mới tìm được đó. Quá trình đệ
quy cứ tiếp tục cho đến khi các hàm đệ quy được khử hay nói cách khác là
ta tìm đủ điều kiện để suy ra được đích. Nếu ta cho hàm đệ quy thực hiện
suy diễn lùi vô hạn thì trong một số trường hợp bài toán không thể giải
được trong khi ta vẫn có thể giải được bằng suy diễn tiến, do vậy ta phải
đặt số lần quay lui cho hàm đệ quy. Đặt số lần đệ quy là n, thì sau n lần suy
diễn lùi, nếu vẫn không đủ giả thiết để thực thi được các luật, ta sử dụng
suy diễn tiến để sinh ra thêm giả thiết để giải bài toán.

3.3. Hướng dẫn sử dụng phần mềm
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 18
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
Trước hết bạn mở và chạy chương trình. Giao diện chính của phần mềm sẽ hiện
lên như sau:
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 19
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
Nhập vào giả thiết bài toán (loại mạch điện, giá trị thông số đã có, yêu cầu tính
toán).
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 20
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
Click vào nút Giải để hiển thị kết quả bài toán cũng lời giải.

HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 21
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
IV. KẾT LUẬN
Biểu diễn tri thức tính toán dưới dạng các đối tượng rất tự nhiên và gần gũi với
cách nhìn và nghĩ của con người khi giải quyết các vấn đề tính toán có liên quan đến
một số khái niệm về các đối tượng, ngoài ứng dụng được nêu trên mạng tính toán có
thể áp dụng trong việc biểu diễn và giải một số bài toán trên các bài toán vật lý mở
rộng.
Như đã nói mạng các đối tượng tính toán là một mô hình rất tốt cho việc biểu
diễn các tri thức của con người. Do đó việc đưa ra mô tả trực quan, có tính kế thừa,
lan truyền thông tin và khó kiểm tra tính phi mâu thuẫn nhưng việc ứng dụng này
không chỉ dừng lại giải bài toán thông minh (chẳng hạn bài toán vật lý - điện một
chiều) mà còn ứng dụng trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, ứng dụng nhận dạng,
chẩn đoán, dự báo, hệ hỗ trợ ra quyết định, v.v
Mặc dù tính chất của chương trình Demo còn đơn giản, hạn chế và độ chính
xác chưa cao, song em đã hiểu được việc áp dụng mô hình COKB trong giải các bài
toán thông minh. Trong thời gian tới, em sẽ cố gắng tìm hiểu sâu thêm và phát triển

chương trình ngày một hoàn thiện.
Một lần nữa em xin chân thành cám ơn Thầy PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn đã giúp
em hoàn thành bài báo cáo này.
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 22
Tiểu luận: Biểu diễn tri thức và suy luận GVHD: PGS. TS. Đỗ Văn Nhơn
V. TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] GS.TS. Hoàng Kiếm, Đỗ Văn Nhơn, “Mạng tính toán và ứng dụng”, 1996.
[2] Nguyễn Duy Khiêm, Phạm Đình Sứng, Trần Quốc Thuấn, Phạm Ngọc Ánh,
“Xây dựng chương trình giải bài tập vật lý mạch điện một chiều <vật lý 11>”, Báo
cáo môn Các hệ cơ sở tri thức, 2013, tr. 8-15, tr. 20-26, tr. 30-34.
[3] Hồ Tấn Đạt, “Tìm mô hình COKB ứng dụng trong việc giải bài toán dòng điện
một chiều”, Báo cáo môn Biểu diễn tri thức và ứng dụng, 2013, tr. 13-14.
[4] Nguyễn Đình Thuân, “Các hệ cơ sở tri thức - KBS: Knowledge Based
Systems”, Khoa CNTT-Đại học Nha Trang, tháng 04-2007.
Tiếng Anh
[5] Nhon Van Do (2010). Model for Knowledge Bases of Computational Objects.
International Journal of Computer Science Issues, Vol. 7, Issue 3, No 8, pp. 11-20.
[6] Website:
HVTH: Võ Thị Thúy Lan – CH1301096Trang 23