Tiểu luận đề tài hệ chuyên gia

MỤC LỤC
Tóm tắt :.........................................................................................................................21
1. Đặt vấn đề..............................................................................................................21
2. Hệ chuyên gia dự báo MBA dựa vào phương pháp phân tích khí hoà tan (DGA) –
xây dựng dữ liệu nhân tạo cho quá trình luyện mạng nơron dựa trên cơ sở hệ chuyên
gia (HCG)...................................................................................................................22
3. Ứng dụng mạng MLP chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong MBA.................................23
4. Xây dựng hệ chuyên gia dựa trên các hướng dẫn của Viện Năng lượng Liên Xô
(cũ) [5].......................................................................................................................23
5. Kết hợp hệ chuyên gia và mạng nơron để chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong MBA. .25

1


A/ Giới thiệu chung về hệ chuyên gia :
Trong cuộc sống, thông thường các chuyên gia có thể giải quyết vấn đề
ở một mức độ cao vì họ có một kiến thức sâu rộng trên một lĩnh vực nào đó
mà họ hoạt động .Thực tế hiển nhiên và đơn giản này chính là cơ sở nền tảng
cho việc thiết kế các máy giải quyết vấn đề dựa trên tri thức mà người ta
thường gọi là hệ chuyên gia. Một hệ chuyên gia sử dụng tri thức của một
lĩnh vực cụ thể để cung cấp việc giải quyêt vấn đề với “ chất lượng chuyên
gia “ trong lĩnh vực đó .
Thông thường các nhà thiết kế HCG thu thập tri thức này bao gồm cả lý
thuyết đến các kinh nghiệm, kĩ xảo, phương pháp làm tắt, chiến lược
heuristic đã được tích luỹ của các chuyên gia con người trong quá trnhf họ
làm việc trong một lĩnh vực chuyên môn .Từ tri thức này người ta cố gắng
cài đặt chung vào hệ thống để hệ thống có thể mô phỏng cách thức các
chuyên gia làm việc. Tuy nhiên không giống với con người, hệ thống không
biết cách tự học lấy kinh nghiệm : mà tri thức của máy là do con người cung
cấp được tích luỹ dưới dạng ngôn ngữ máy. Đây là nhiệm vụ mà các nhà
thiết kế HCG phải đương đầu .

Do bản chất heuristic và tri thức chuyên sâu của việc giải quyết vấn đề
cấp độ chuyên gia, các chuyên gia nói chung :
1.Cung cấp sự kiểm tra đối với các quá trình suy luận của chung ,
bằng cách hiển thị các bước trung gian và bằng cách trả lời các câu hỏi về
quá trình giải .
2.Cho phép sửa đổi dễ dàng , có thể them , xoá các kĩ năng giải quyết
vấn đề vào cơ sở tri thức ( knowledge based)
3.Suy luận một cách heuristic, sử dụng tri thức ( thường không hoàn
hảo) để tìm lời giải hữu ích cho vấn đề .
Người ta đã xây dựng các hệ chuyên gia để giải quyết hang loạt các vấn
2


đề trong những lĩnh vực y học, toán học , CNTT, địa chất ,… .Các chương
trình này đã giải quyết một lớp rộng các vấn đề :
- Diễn giải (interpretation) – hình thành những kết luận hay mô tả cao
cấp từ những tập hợp dữ liệu thô.
- Dự đoán ( prediction )- tiên doán những hậu quả có thể xảy ra khi cho
trước một tình huống .
- Chuẩn đoán (diagnosis)- xác định nguyên nhân của các sự cố trong
các tình huống phức tạp dựa trên những triệu chứng có thể quan sát được .
- Thiết kế (design)- tìm ra cấu hình cho các thành phần hệ thống , đáp
ứng được các mục tiêu trong khi vẫn thoả mãn các điều kiện rang buộc về
thiết kế.
- Lập kế hoạch ( planning) – tìm ra một chuỗi các hành động để đạt
được một tập hợp các mục tiêu ,khi được cho trước các điều kiện khởi đầu
và các rang buộc trong thời gian chạy (run – time )
- Theo dõi (monitoring ) – so sánh hành vi quan sát được của máy với
hành vi mong đợi .
- Bắt lỗi và sửa chữa ( debugging and repair ) - chỉ định và cài đặt các

phương pháp chữa trị cho các trục trặc .
- Hướng dẫn (instruction ) – phát hiện và sửa chữa những thiếu sót quan
trong quan niệm của học viên về một chủ đề lĩnh vực nào đó .
- Điều khiển ( control) - chỉ đạo hành vi của một môi trường phức tạp .

3


I/ Tổng quan về hệ chuyên gia :
1.

Thiết kế một hệ chuyên gia :

Hình dưới đây cho thấy các modul quan trọng nhất tạo nên một hệ
chuyên gia .Người dung tương tác với hệ chuyên gia thông qua giao diện
người sử dụng (user interface) , giao diện này đơn giản hoá việc giao tiếp và
che giấu phần lớn sự phức tạp của hệ thống .Các hệ chuyên gia sử dụng mộ
số lượng phong phú các kiểu giao diện, bao gồm hỏi và trả lời , điều khiển
bởi đơn trình , ngôn ngữ tự nhiên , hay đồ họa ,…

Knowdelge
base editer

User interface
may employ;
Question and
answer;

Inference engine

Menu- driven;

User

General
knowdelge base
Case – specific
data

Natural language
or
Graphic
interphace styles

Explanation
subsystem

Kiến trúc một hệ chuyên gia tiêu biểu

4


Trái tim của hệ chuyên gia là cơ sở tri thức tổng quát ( general
knowledge based ) chứa tri thức giải quyết vấn đề của một ứng dụng cụ thể .
Cơ sở tri thức bao gồm tri thức tổng quát ( general knowdelge ) cũng như
thông tin của một tình huống cụ thể ( case – specific).
Động cơ suy diễn (Inference engine ) áp dụng tri thức cho việc giải
quyết các bài toán thực tế ;về căn bản nó là một trình thông dịch cho cơ sở
tri thức.
Trong hệ sinh ( production system ) , động cơ suy diễn thực hiện chu

trình điều khiển nhận dạng – hành động ( recognize – act control cycle )
.Việc tách biệt cơ sở tri thức ra khỏi động cơ suy diễn là rất quan trọng vì rất
nhiều lí do :
1.

Sự tách biệt của tri thức dung để giải quyết vấn đề và động cơ suy

diễn sẽ tạo điều kiện cho việc biểu diễn tri thức theo một cách tự nhiên hơn .
2.

Bởi vì cơ sở tri thức được cách li khỏi các cấu trúc điều khiển cấp

thấp của chương trình,các nhà xây dựng hệ chuyên gia có thể tập trung một
cách trực tiếp vào việc nắm bắt và và tổ chức GQVĐ hơn là phải thực hiện
trên các chi tiết của việc cài đặt vào máy tính
3.

Sự phân chia tri thức và điều khiển cho phép thay đổi một phần cơ

sở tri thức mà không tạo ra các hiệu ứng lề trên các phần khác nhau của
chương trình .
4.

Sự tách biệt này cũng cho phép một phần mềm điều khiển và giao

tiếp có thể sử dụng cho nhiều hệ thống khác nhau .
5.

Sự modul hóa này cho phép chung ta thử nghiệm nhiều chế độ điều

khiển khác nhau trên cùng một cơ sở luật .
Hệ con giải thích (explanation subsystem) cho phép chương trình giải
thích quá trính suy luận của nó cho người dung .Các câu trả lời này bao gồm
các biện minh cho các kết luận của hệ thống ( trả lời cho câu hỏi How ); giải
5


thích vì sao hệ cần dữ liệu đó ( trả lời câu hỏi Why )
Trình soạn thảo cơ sở tri thức ( knowledge base editor ): giúp các nhà
lập trình xác định và hiệu chỉnh lỗi trong quá trình làm việc của hệ thống ,
thường là bằng cách truy xuất những thông tin cung cấp bởi hệ con giải
thích.
2.Các vấn đề phù hợp để xây dựng HCG :
Các HCG luôn đòi hỏi sự đầu tư rất lớn về tiền bạc và sức lực con
người. Những cố gắng để giải quyết một bài toán quá phức tạp,quá ít hiểu
biết ,hoặc có những yếu tố không phù hợp với công nghệ hiện đại có thể dẫn
đến thất bại , hao tốn tiền của .Các nhà nghiên cứu đã xây dựng một tập hợp
các chỉ dẫn có tính không hình thức cho việc xác định khi nào một bài toán
thích hợp giải quyết bằng HCG :
1.

Cần thiết phải có một giải pháp biện minh cho chi phí và sức lực

cho việc xây dựng HCG vì nếu không nó sẽ là một sự lãng phí .
2.

Hiểu biết chuyên môn của con người không có sẵn ở mọi nơi cần

đến nó ( một hệ chuyên gia chữa bệnh sẽ giúp cho một bác sĩ bình thường có
được một sự chuẩn đoán và điều trị ở mức độ chuyên gia ).

3.

Vấn đề có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các kỹ thuật suy

luận ký hiệu .
4.

Phạm vi vấn đề được cấu trúc tốt và không đòi hỏi sự suy luận theo

lẽ thường tình ( commonsense reasoning).
5.

Vấn đề có thể không giải quyết được bằng cách sử dụng các

phương pháp tính toán truyền thống .
6.

Có sự hợp tác và hiểu ý giữa các chuyên gia ( kinh nghiệm của các

chuyên gia được tích luỹ trong quá trình làm việc cực nhọc nên họ có thể
không hợp tác là điều có thể vì như vậy họ lo HCG sẽ thay thế họ -> phải có
6


cách xử lí phù hợp ).
7.

Vấn đề cần giải quyết phải có kích thước và quy mô đúng mức ,

vấn đề không được vượt quá trình độ của công nghệ hiện đại .

3.Quy trình công nghệ tri thức :
Những người chủ yếu trong việc xây dựng HCG là kỹ sư tri thức và
chuyên gia và những người sử dụng cuối .
Kỹ sư tri thức là chuyên gia về ngôn ngữ và biểu diễn trong CNTT , với
nhiệm vụ chính là chọn các công cụ phần mềm và phần cứng cho đề án ,
giúp đỡ các chuyên gia phát biêu các tri thức cần thiết và cài đặt tri thức đó
vào một cơ sở tri thức đúng đắn và hiệu quả .Thường ban đầu kĩ sư thường
không hiểu gì về lĩnh vực ứng dụng .
Chuyên gia cung cấp tri thức về lĩnh vực ứng dụng ; đây là người từng
công tác trong lĩnh vực ứng dụng và hiểu biết những vấn đề kĩ thuật của nó :
chẳng hạn như cách làm tắt , cách sửa lỗi , các đánh giá giải pháp cục bộ và
nhiều kĩ năng khác chứng tỏ anh ta là một chuyên gia .
Trong phần lớn các ứng dụng thì người dung cuối quyết định những
rang buộc thiết kế chính .Những kĩ năng và nhu cầu của người cần dung cần
phải xem xét trong suốt quá trình thiết kế : chương trình có làm cho công
việc của người dung dễ dàng hơn không , nhan hơn , thuận tiện hơn không ?
Giống như hầu hết các bài toán lập trình trong CNTT , việc xây dựng
một HCG đòi hỏi một chu trình phát triển theo kiểu không truyền thống dựa
trên một bản mẫu đựoc tạo ra ban đầu và việc xem xét lại mã lệnh một cách
tăng dần : phương pháp này được gọi là lập trình thăm dò .
Nói chung quá trình xây dựng hệ thống thường bắt đầu với việc kĩ sư tri
thức cố gắng làm quen với phạm vi xác định vấn đề , điều này giúp ích cho
việc giao tiếp với chuyên gia dễ dàng hơn .Nó thường được thực hiện bằng
7


những bài phỏng vấn mở đầu với chuyên gia ,bằng quan sát chuyên gia trong
quá trình họ làm việc , hoặc thông qua việc đọc những tài liệu liên quan đến
lĩnh vực đó . Tiếp theo kĩ sư và chuyên gia bắt đầu khai thác những tri thức
giải quyết vấn đề của chuyên gia này bằng cách đưa ra các câu hỏi, các ví

dụ, các trường hợp ,…
Ngay sau khi kỹ sư có cái nhìn tổng qua về lĩnh vực vấn đề và đã cùng
chuyên gia giải quyết một số bài toán , anh ta bắt đầu vào thiết kế hệ thống :
chọn phương pháp biểu diễn tri thức , như luật hay frame ,xác định các chiến
lược tìm kiếm ,…
Sau cùng kỹ sư thiết kế một phiên bản dùng thử và cùng chuyên gia
kiểm tra hiệu quả , đồng thời với việc sửa chữa , cập nhật .
Đặc trưng thứ hai của HCG là cần xem chương trình như không bao
giờ có kết thúc . Một cơ sở heuristic lớn sẽ luôn luôn có những hạn chế của
nó , vì tri thức luôn đổi mới vì vậy luôn luôn phải cập nhật thông tin.
Có hai loại hệ chuyên gia được sử dụng :
-

Hệ chuyên gia dựa trên luật ( Rules- based ES )

-

Hệ chuyên gia dựa trên mô hình ( Model – base reasoning )

4.Hệ chuyên gia dựa trên LUẬT :
Các HCG dựa trên luật biểu diễn tri thức dưới dạng if… then .Cách tiếp
cận này thích hợp với mô hình cơ bản và là một trong những kỹ thuật cổ
điển và được sử dụng rộng rãi nhất dùng cho biểu diễn tri thức về một lĩnh
vực trong HCG .
Với HCG dựa trên luật , dữ liệu cho trường hợp cụ thể được giữ trong
bộ nhớ làm việc ; động cơ suy diễn thực hiện chu trình nhận dạng – hành
động của hệ sinh ;cơ chế điều khiển này có thể hướng từ dữ liệu hay hướng
từ mục tiêu .
8

Tuy nhiên với một HCG thì tiếp cận hướng từ mục tiêu sẽ tạo điều kiện
cho quá trình giải thích hơn : vì trong một hệ hướng mục tiêu , việc suy luận
theo đuổi một mục tiêu nào đó , mục tiêu đó bị chia thành nhiều mục tiêu
con và cứ như vậy ; kết quả là việc tìm kiếm luôn luôn được hướng dẫn
thông qua sự phân cấp mục tiêu và mục tiêu con này .
Để có ví dụ cụ thể về vấn đề giải quyết theo hướng mục tiêu , ta xét
một HCG nhỏ dùng để chuẩn đoán trục trặc của xe hơi :
Luật 1: IF (động cơ nhận được xăng AND động cơ khởi động được )
THEN ( trục trặc là do bugi )
Luật 2: IF (động cơ không khởi động được AND đèn không sang )
THEN ( trục trặc do ăcquy hoặc dây cáp )
Luật 3: IF (động cơ không khởi động được AND đèn sang )
THEN ( trục trặc là do motơ khởi động )
Luật 4: IF (còn xăng trong bình chứa nhiên liệu AND còn xăng trong
bộ chế hoà khí )
THEN (động cơ nhận được xăng )
•Kết luận về HCG dựa trên luật :
+/ Ưu điểm :
-

Khả năng sử dụng trực tiếp các tri thức thực nghiệm của các

chuyên gia
-

Tính modul của luật làm cho việc xây dựng và bảo trì luật dễ dàng

-

Có thể thực hiện tốt trong các lĩnh vực hạn hẹp

-

Có tiện ích giải thích tốt

-

Các luật ánh xạ một cách tự nhiên vào không gian tìm kiếm trạng

thái
9


-

Dễ dàng theo dõi một chuỗi các luật và sửa lỗi

-

Sự tách biệt giữa tri thức và điều khiển giúp đơn giản hoá quá trình

phát triển của HCG
+/ Khuyết điểm :
-

Các luật đạt được từ chuyên gia mang tính heuristic rất cao. VD :

trong y học luật “If sốt cao Then bị nhiễm trùng “ mà không thể hiện lí
thuyết sau hơn trong y học có quan sát ( là cơ chế cơ thể phản ứng để chống

lại vi khuẩn )
-

Các luật heuristic “ dễ vỡ “ , không xử lí được các trường hợp

ngoài dự kiến ; phải cần một chuyên gia có quan sát kỹ lưỡng mới phát hiện
ra , nếu không đúng với dữ liệu thì hệ thống không gíải quyết được .
-

Có khả năng giải thích chứ không chứng minh được

-

Các tri thức thường rất phụ thuộc vào công việc , không thể sử

dụng cho công việc khác .
-

Khó bảo trì các cơ sở luật lớn .

6.

Hệ chuyên gia dựa trên MÔ HÌNH :

Dựa vào lỗi của HCG dựa trên luật , thì HCG dựa trên mô hình được
đưa ra .
HCG dựa trên mô hình là một hệ thống mà sự phân tích căn cứ dựa vào
mô tả chi tiết và chức năng của một hệ thống vật lí .Trong thiết kế và sử
dụng , HCG dựa trên mô hình tạo ra một sự mô phỏng bằng phần mềm đối
với chức năng của cái mà chung ta muốn tìm hiểu hay sửa chữa .

Một hệ thống chuẩn đoán dựa trên mô hình đòi hỏi :
1.Mô tả cho mỗi bộ phận trong thiết bị . Từ những mô tả này mà hệ
chuẩn đoán có thể mô phỏng hành vi của từng thiết bị
2.Một mô tả cấu trúc bên trong của thiết bị . Đây thường là một biểu
10


diễn của các thành phần và mối quan hệ qua lại giữa chung .Những thông tin
này sẽ giúp cho hệ thống mô phỏng sự tương tác giữa các thành phần của
thiết bị
3.Việc chuẩn đoán một lỗi cụ thể đòi hỏi sự quan sát việc thực hiện thật
sự của thiết bị , thông thường là việc đo các thông số vào/ ra của nó
Vì vậy, nhiệm vụ của hệ sẽ xác định bộ phận nào có lỗi dựa trên các
hành vi quan sát được . Điều này đòi hỏi phải có thêm các luật mô tả các chế
độ có lỗi đã biết cho các bộ phận khác nhau và sự kết nối giữa chung.Hệ suy
luận khi đó cần tìm ra những lỗi có khả năng nhất có thể giải thích hành vi
quan sát được của hệ thống .
•Kết luận về hệ suy luận dựa trên mô hình :
Một số ưu điểm của hệ này như sau :
-

Tạo khả năng sử dụng tri thức về cấu trúc và chức năng của lĩnh

vực trong giải quyết vấn đề
-

Vượt qua hạn chế của HCG dựa trên luật , HCG này có khuynh

hướng mạnh ,” khó vỡ “
-

Một số tri thức có thể chuyển tải cho công việc khác

-

Có khả năng cung cấp các lời giải thích rõ rang cho các nguyên

nhân .
Một số hạn chế của hệ :
-

Mô hình chỉ mang tính trừu tượng , không thể chi tiết và khái quát

hoá được chính xác .
-

Hạn chế về thế giới đóng - tức là những gì không nằm trông mô

hình coi như không tồn tại .
-

Khi mô hình không chính xác hoặc không phù hợp thì coi như

không có cách giải quyết hợp lí
11


-

Hệ thống tạo ra có thể lớn và chậm ; độ phức tạp cao , có nhiều

tình huống ngoại lệ .
B/Hệ chuyên gia sửa chữa sự cố máy tính (ESRC):
Giới thiệu :
ESRC là một hệ thống được viết ra nhằm mục đích giúp cho những
người sử dụng máy tính có khả năng nhận biết được “ bệnh “ của máy tính
khi có sự cố xảy ra , đồng thời đưa ra giải pháp tối ưu có thể thực hiện .
Trong phần dưới đây sẽ trình bày về cấu trúc hệ thống và cách thức
sử dụng của ESRC .
a/ Khả năng sử dụng và cấu trúc hệ thống :
-Cách sử dụng :
ESRC sẽ “ nói chuyện” với người sử dụng thông qua đối thoại trên
màn hình .Cuộc nói chuyện do ESRC thực hiện nên những thông tin được
người sử dụng đưa vào tại từng thời điểm bị hạn chế .Kết quả đưa ra dưới
dạng ngôn ngữ tự nhiên , ở đó các câu và các biểu thức được ghép lại với
nhau theo sơ đồ của các phần tử tạo câu .Thông tin đưa vào được chọn từ
các biểu thức có dạng cho sẵn hoặc các biểu thức và số liệu rất đơn giản ,
ngắn gọn .
-Mục tiêu:
ESRC chỉ có những kiến thức để xác định :
-

Các nguyên nhân gây làm cho máy không hoạt động .

-

Cách sửa chữa một số hỏng hóc cơ bản hoặc hướng dẫn người

dung cách xử lí tối ưu .
Do vậy, ESRC có hạn chế là chỉ đưa ra được một trường hợp hỏng hóc

nào đó mà không thể xác định được tác dụng qua lại , tính tương tác giữa các
12


hỏng hóc của máy tính .
-Khả năng của ESRC :
Bản than ESRC có các tính năng sau :
-

Đưa ra các giả thuyết : từ những sự cố ban đầu dễ nhận thấy ,

ESRC đưa ra các giả thuyết về các nguyên nhân gây ra gần nhất có thể bị .
-

Yêu cầu kiểm tra , xử lí : Để khẳng định lại giả thuyết của mình ,

ESRC yêu cầu người sử dụng kiểm tra máy tính với các nguyên nhân mà nó
đưa ra ở trên theo từng trường hợp một, từng bước một
-

Đưa ra phương pháp giải quyết : Đối với từng nguyên nhân mà

ESRC đưa ra , nó sẽ cho kết quả là từng cách sửa chữa, giải quyết hợp lí
nhất .
-

Giải thích hoạt động của hệ thống : ESRC sẽ giải thích các kết

quả , các câu hỏi mà nó đã đặt ra với người sử dụng nếu muốn :


Với kết quả , ESRC sẽ giải thích nguyên nhân , căn cứ mà nó đưa

ra kết quả đó .


Với câu hỏi thì ESRC sẽ giải thích với mục đích , “ suy nghĩ “ nào

mà nó đưa ra câu hỏi đó .
-Phạm vi sử dụng :
Phạm vi sử dụng của ESRC trải trên các mảng sau :
-

Từ các hiện tượng ban đầu mà người sử dụng truyền đạt cho

ESRC, ESRC sẽ từng bước đưa ra kết quả nhỏ rồi hướng dẫn người sử dụng
cách kiểm tra sự cố để đến khi có được kết quả cuối cùng .
-

Từ kết quả mà ESRC kết luận , nó sẽ đưa ra cách sửa chữa hoặc

phương pháp giải quyết tối ưu .
-

Hướng dẫn người sử dụng cách thức kiểm tra máy tính , sửa chữa

một số hỏng hóc cở bản , có kinh nghiệm trong việc chuẩn đoán khi máy
tính không hoạt động .
13

-Nhu cầu :
Ý tưởng xây dựng hệ chuyên gia ESRC này được đưa ra trong hoàn
cảnh hiện nay có rất nhiều người sử dụng máy tính các loại nhưng khả năng
hiểu biết cơ bản của họ về máy tính lại rất hạn chế .Khi gặp một số trục trặc
nhỏ về máy tính là gần như họ không có khả năng sửa chữa hoặc kiểm tra
máy ( ví dụ như lỏng RAM , đứt dây nối bên trong ,….) , cuối cùng lại nhờ
người khác hoặc đưa đến chuyên gia để giải quyết những vấn đề đơn giản
này .Từ đây xuất hiện ra ý tưởng là có một chuyên gia “ máy tính “ có khả
năng nhận biết được phần lớn , chính xác các hỏng hóc của máy tính và đưa
ra các phương pháp xử lí tối ưuNgười
, nhanh
sử nhất .
động
Cấu trúc của ESRC dụng
ở hình dưới , ta có thể Dữ
nhậnliệu
thấy
một số lệch
liệutin
vềmà ESRC có được và tri thức của chuyên gia :
lạc giữaDữ
thông
máy tính
+ Bên cạnh cơ sở tri thức còn có thêm 2 cơ sở dữ liệu khác chứa thông
tin tức thời của máy tính :
-

Bộ xử lí của
Dữ liệu về thời gian ESRC

sử dụng của máy tính ,các hỏng hóc trước đây

có thể gặp qua ,…
-

Dữ liệu “động “ gồm các kết quả hoặc kết quả trung gian tạo ra

trong qua trình làm việc, hỏi đáp của hệ thống .
+ Việc thực hiện đối thoại được phối hợp với các quyết định của cơ sở
tri thức .Như
vậytửcác mẫu câu hỏi và trả lời của ESRC đều
gắntửliền với các
Phần
Phần
quy tắc đó quản
.Thứtrị
tựtri
xử lí các quy tắc đó được điều khiểngiải
bởithích
chính các quy
thức
tắc quyết định và tổ chức của dữ liệu “động “.

14

Cơ sở tri thức (quy tắc quyết định)


b/ Biểu diễn tri thức :
- Khái quát :

Trong ESRC có 3 loại dữ liệu và tri thức được thể hiện :
+/ Dữ liệu về máy tính : Những thông tin về máy tính , về các sự cố
của máy tính thường xảy ra (được cung cấp bởi các chuyên gia trong quá
trình họ làm việc với hệ thống )
+/ Dữ liệ động : là những dữ liệu được tạo ra sau một hoạt động của
ESRC trên các dữ liệu về máy tính bị hỏng và dữ liệu động như là những kết
15


quả của hệ ( nghĩa là không phải do chuyên gia cung cấp ).
+/ Kiến thức chuyên ngành về máy tính : các kiến thức về máy tính
được lưu trong ESRC chính là các quy tắc kiểm quyết định kiểu kiểm tra .
Các quy tắc này còn gọi là các quy tắc sản xuất ,trong đó kiểm tra là
một sự kiện ( có thể đánh giá đúng hoặc sai ) trên dữ liệu về máy tính và dữ
liệu “động “ .
Để biểu thị dữ liệu và các kiến thức y học chung ta có các thành phần
tri thức sau :
+/ Dữ liệu về máy tính và dữ liệu “ động “:
- Bộ ba liên hợp mà trong đó mỗi đối tượng liên hợp với một thuộc tính
và các giá trị của chung .
- Các cây ngữ cảnh trong đó bộ ba liên hợp được lưu trữ .
- Các nhân tố đảm bảo ,phục vụ cho việc đảm bảo dữ liệu và các quy
tắc quyết định .
+/ Kiến thức về máy tính :
- Hệ thống quy tắc dẫn xuất xây dựng trên các quy tắc quyết định
- Biểu diễn dữ liệu
Như trên ta thấy người ta sử dụng 3 thành phần kĩ thuật phục vụ cho
việc biểu diễn dữ liệu trong ESRC :
- Bộ ba liên hợp gồm bộ ba : đối tượng - thuộc tính – giá trị . Ví dụ :
RAM – Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên – 128M/256M/512M.

- Các nhân tố đảm bảo là độ đo tiêu chuẩn để dảm bảo tính hợp lệ của
các dữ liệu , mà các giá trị của nó nằm trong khoảng [-1;1]( sai hoàn toan ;
đúng hoàn toàn ).
- Các cây ngữ cảnh phục vụ cho việc lưu trữ và thể hiện mối liên quan
lẫn nhau của bộ ba liên hợp .
- Bộ ba liên hợp .
16


Một khai báo rằng đối tượng OB có tính chất E sẽ biểu thị một bộ ba
liên hợp ( OB ATTR E) trong đó ATTR ( thuộc tính ) và E là giá trị của
thuộc tính đó :
Ví dụ “ Bộ nhớ RAM ( dung lượng ) 256M “ sẽ biểu thị qua :
( RAM MEMORY 256) mà ở đây :
Đối tượng :

RAM

Thuộc tính :

MEMORY

Giá trị thuộc tính : 256M của đối tượng RAM là MEMORY .
Giá trị của bộ 3 liên hợp được biêu diễn dưới dạng các danh sách của
thuộc tính của ngôn ngữ mà ESRC được xây dựng trên đó ( ví dụ như trong
C# thì sẽ được thể hiện dưới dạng bảng – datagirt ).Với nhiều loại đối tượng
và thuộc tính ta có các giá trị chuẩn mà sẽ được đưa vào một cách tự động
khi tạo ra bộ ba liên hợp .
Cây ngữ cảnh :
Bộ 3 liên hợp đươc lưu trữ trong các cây ngữ cảnh mà chung được taọ

ra như sau :
- Cây ngữ cảnh là cây xây dựng tưng bước một
- Các nút sẽ được nối dài bởi các bộ ba liên hợp
- Một nhánh nảy từ A-> B khi mà đối tượng của B ( nghĩa là loại đối
tượng của đối tượng hiển thị bới nút B ) có liên quan trực tiếp đến đối tượng
A.
Chú ý là mối liên hệ giữa các đối tượng ở đây gọi là ngữ cảnh
(context ) và ví vậy chung ta có kết quả là các cây ngữ cảnh .
Việc lưu trữ các bộ ba liên hợp dưới dạng cây ngữ cảnh cho ta đạt được
2 mục tiêu :
- Quan hệ nối nhau trong cây ngữ cảnh là một sự biểu diễn các ràng
17


buộc phụ thuộc nhau phân bậc loại không xác định chính xác , tuỳ theo
khuôn khổ ứng dụng .
- Do việc lấy bộ ba liên hợp được tiến hành qua cấu trúc cây ngữ cảnh ,
cho nên thông qua cây này ta đạt được một sự điều khiển sắp xếp độ quan
trọng của dữ liệu .Ngược lại ta cũng có thể sư dụng quan hệ kết quả của việc
khai thác dữ liệu của cây ngữ cảnh .
c/ Bộ phận giải thích :
Khái quát chung :
ESRC đưa ra các kết luận căn cứ vào việc sử dụng các quy tắc mà tính
sử dụng được xác định qua sự hợp lệ của phần kiểm tra trên các dữ liệu động
và dữ liệu về tình trạng máy tính hiện thời .Phần tử giải thích của ESRC giải
thích các kết luận của nó thông qua việc giải thích nó đã sử dụng quy tắc
nào, trên cơ sở dữ liệu nào .
Phần tử của ESRC chỉ hoạt động theo yêu cầu của người sử dụng . Nó
sẽ trả lời các câu hỏi :
- Về các quy tắc nào được sử dụng liên tiếp để đưa ra được kết luận

- Về việc sử dụng các quy tắc trên cơ sở các dữ liệu “động” và các dữ
liệu về tình trạng máy tính hiện thời .
Câu hỏi về các quy tắc đã sử dụng .Phần giải thích dựa vào cơ sở tri
thức trả lời 2 loại câu hỏi :
- Các câu hỏi chung không có tác dụng đưa đến một kết luận nào của
ESRC .
- Các câu hỏi về quá trình đưa tới kết luận
- Các câu hỏi chung được chuẩn bị sẵn .
Có 2 loại câu hỏi được ESRC xử lí :
- Hỏi về quy tắc làm nhiệm vụ xác định
18


VD : Người (chọn câu hỏi trên màn hình ): Tại sao bạn lại cho rằng
máy không hoạt động được là do quạt Chip ?
Máy (câu trả lời có sẵn ): Vì khi cắm điện vào, case có nhận điện
nhưng quạt không quay (đk bắt buộc để khởi động ) nên có khả năng là do
hỏng quạt ( Quy tắc QT001 – có sẵn )
- Hỏi về mục đích câu hỏi của ESRC cho người sử dụng
VD : Người : Tại sao bạn lại yêu cầu tôi kiểm tra RAM ?
Máy : Theo như hiện tượng bạn nêu ra ( case hoạt động nhưng màn
hình không lên + tiếng tit tit …) và quạt Chíp vẫn chạy nên có khả năng là
do RAM lỏng hoặc hỏng ( Quy tắc QT004 )
Trong cả 2 trường hợp ESRC này, việc tạo ra câu trả lời khá đơn giản
bằng cách tìm lần lượt các từ khoá trong các phần kiểm tra hoặc hành động
của từng quy tắc .Nếu trong một quy tắc nào đó tồn tại một trong các từ khoá
đó , thì quy tắc đó được đưa vào câu trả lời .
- Câu hỏi về quá trình đưa tới kết luận :
Đối với các loại câu hỏi này thì ESRC phải giải thích nó đi tới kết luận
như thế nào .VD:

Người : Tại vì đâu bạn khẳng định là do hỏng nguồn ?
Máy : Từ quy tắc QT0012 – tôi có thể kết luận là bạn bị hỏng nguồn
( trùng hợp 2 hiện tượng , có các hiện tượng hỏng hóc giống nhau ).
- Câu hỏi dữ liệu “động” và dữ liệu về tình trạng máy tính hiện tại có 2
loại :
+/ Hỏi về mối quan hệ giữa các dữ liệu: những câu hỏi này được trả lời
bằng cách tìm theo các từ khoá trong cơ sở dữ liệu
+/ Hỏi về mục đích đưa ra câu trả lời cho người sử dụng
d/ Quản trị tri thức :
19


Quản trị tri thức là phẩn tốn kém nhất trong cấu trúc hệ chuyên gia . Ở
đây nói lên 2 nguyên nhân :
- Một chuyên gia trên một lĩnh vực rộng lớn trội lên trước hết nhờ khối
lượng tri thức có thể tài liệu hoá được .
- Tuyên bố hoàn thành một hệ chuyên gia chính là đưa hệ vào sử
dụng .Ngay từ đó, quản trị tri thức phải thực hiện hàng loạt quan sát và hỏi
chuyên gia .Công việc này do “ kĩ sư – tri thức “đam nhiệm và sau đó biểu
diễn các tri thức thu nhận được dưới dạng thích hợp để hệ thống chuyên gia
có thể truy xuất được .
Có 2 phương án để đảm bảo và cơ khí hoá việc quản trị tri thức :
- Tổng hợp nội dung tri thức mới bằng cách sử dụng các phương pháp
mô tả trong phần trước .
- Hội thoại bằng chương trình với chuyên gia trong chu trình tạo - kiểm
tra : người ta tạo một ví dụ cho hệ thống chuyên gia và mời một chuyên gia
đến làm giám khảo . Khi người chuyên gia xác định được sai sót , hệ thống
sẽ giải thích quá trình hoạt động của nó .

20

Kết luận chung :
Hệ chuyên gia giúp sửa chữa máy tính nếu hoàn thành sẽ là một thành
công trong việc giúp người sử dụng có một cái nhìn tổng quát hơn về máy
tính và có thể dần nắm bắt được các sự cố của máy tính khi xảy ra hỏng hóc
cũng như đưa ra cho người sử dụng những cách giải quyết tối ưu khi có sự
cố lớn sảy ra .
Do một số điều kiện về trình độ cũng như khả năng kết hợp với các
chuyên gia máy tính nên chương trình này chưa thể hoàn thành được . Rất
hi vọng có thể hoàn thành chương trình này trong thời gian sớm nhất .
C/Ví dụ về một số hệ chuyên gia khác :
A/Kết hợp hệ chuyên gia và nơron nhân tạo để chuẩn đoán sự cố
tiềm ẩn trong máy biến áp lực:
Tóm tắt :
Những sự cố tiềm ẩn trong máy biến áp lực (MBA) được dự báo bằng
nhiều phương pháp khác nhau, khi máy đang mang điện (on line) hay cắt
điện (off line). Phương pháp phân tích khí hoà tan (DGA) là một trong số
các phương pháp dự báo phổ biến. Dựa vào cơ sở của phương pháp DGA,
việc xây dựng và kết hợp được hệ chuyên gia với mạng nơron nhân tạo sẽ
góp phần nâng cao khả năng dự báo các sự cố tiềm ẩn trong MBA.
1. Đặt vấn đề
Máy biến áp lực (MBA) là một trong những phần tử quan trọng trong
hệ thống điện, độ tin cậy cung cấp điện của nó liên quan trực tiếp đến độ tin
cậy của cả hệ thống điện. Để nâng cao tuổi thọ MBA và tăng độ tin cậy cung
cấp điện, MBA thường xuyên được giám sát bằng nhiều phương pháp, một

21

trong số đó là phương pháp DGA.
Các phương pháp DGA truyền thống chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong
MBA phải cần đến kinh nghiệm của các chuyên gia và tiêu tốn thời gian.
Trong khi đó, sự kết hợp giữa hai phương pháp là hệ chuyên gia và mạng
nơron nhân tạo vào việc chẩn đoán sẽ mang lại hiệu quả với khả năng chẩn
đoán nhanh và chính xác.

2. Hệ chuyên gia dự báo MBA dựa vào phương pháp phân tích khí hoà
tan (DGA) – xây dựng dữ liệu nhân tạo cho quá trình luyện mạng
nơron dựa trên cơ sở hệ chuyên gia (HCG)
Dầu MBA được làm từ những hợp chất hữu cơ, dưới tác dụng vật lý
của nhiệt, điện sẽ sinh ra các khí hoà tan như là H 2, CH4, C2H6, C2H4, C2H2,
CO, CO2 [15] theo những quy luật nhất định. Vì vậy, đã có nhiều chuyên
gia đưa ra các phương pháp khác nhau để dự đoán sự cố xảy ra trong MBA
như: phương pháp Dornenburg (Dor.), phương pháp Rogers (Rog.), tiêu
chuẩn IEC 599 (IEC.), phương pháp khí chính (K.gas) [1, 2].
Dựa vào tri thức của các chuyên gia theo các tiêu chuẩn đã nêu, có thể
xây dựng một hệ chuyên gia để dự báo các sự cố tiềm ẩn trong MBA.
Quá trình học của mạng nơron cần một lượng lớn dữ liệu, đầu vào là
các số liệu thực tế. Tuy nhiên, trong thực trạng hệ thống điện Việt Nam hiện
nay, rất khó để tập hợp lượng dữ liệu đủ lớn cho quá trình luyện do phương
pháp DGA mới được sử dụng trong thời gian gần đây. Hơn nữa, việc thu
thập dữ liệu DGA từ các hệ thống điện nước ngoài sẽ tiêu tốn thời gian và
chi phí cao. Sử dụng kết quả của hệ chuyên gia, có thể xây dựng một tập hợp
các mẫu dữ liệu nhân tạo cho quá trình luyện theo nguyên tắc kết quả dự báo
mà hệ chuyên gia đề xuất sẽ được lưu vào tập mẫu dữ liệu nhân tạo dùng
cho quá trình luyện. Chương trình tạo dữ liệu nhân tạo sử dụng kết quả của

22

hệ chuyên gia, giao diện của chương trình như ở hình 2.
Việc xây dựng bộ dữ liệu nhân tạo được thực hiện như sau:
1. Nhấn vào nút lệnh “Tạo dữ liệu”: chương trình sẽ tạo ra một mẫu dữ
liệu ngẫu nhiên.
2. Nhấn nút lệnh “Dự báo”: chương trình sẽ thực hiện dự báo với mẫu
dữ liệu ngẫu nhiên đã tạo.
3. Lưu dữ liệu nếu chương trình đề xuất được kết quả (xem hình 2). Dữ
liệu sẽ không thể lưu nếu chương trình không đề xuất được kết quả.
Với sự tổng hợp tri thức của nhiều chuyên gia theo nhiều phương pháp,
tập dữ liệu này cho phép đạt được độ chính xác cao cho quá trình luyện
mạng.

3. Ứng dụng mạng MLP chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong MBA
Mạng nơron nhiều lớp (the multilayer perceptron – MLP) là một giải
pháp tốt để chẩn đoán sự cố tiềm ẩn trong MBA. Trong đó các mạng MLP
6x21x5 và các mạng 5 đầu vào, 3 đầu ra sẽ cho kết quả dự báo tốt [1]. Các
tác giả bài báo đã xây dựng mạng MLP phục vụ vho việc chẩn đoán sự cố
tiềm ẩn trong MBA. Lớp đầu vào gồm có các nút tương ứng với nồng độ của
các khí: H2, CH4, C2H6, C2H4, C2H2, CO (6 đầu vào). Lớp đầu ra gồm 5 nút
được mã hoá ứng với 5 trường hợp: bình thường, sự cố vầng quang điện, sự
cố hồ quang điện, sự cố quá nhiệt dầu, sự cố quá nhiệt cellulose. Lớp đầu ra
3 nút ra ứng với các trường hợp: bình thường, sự cố phóng điện, sự cố quá
nhiệt.
4. Xây dựng hệ chuyên gia dựa trên các hướng dẫn của Viện Năng
lượng Liên Xô (cũ) [5]
Hướng dẫn của Viện Năng lượng Liên Xô (cũ) chẩn đoán các hỏng hóc

23

theo kết quả phân tích khí hoà tan trong dầu của MBA bằng phương pháp
sắc ký khí đã và đang được sử dụng tại Nga và các nước SNG. Các tác giả
bài báo đã xây dựng một chương trình hệ chuyên gia (Gui.) dựa vào các tiêu
chí của hướng dẫn bao gồm:
- Các yêu cầu chung: các khí được coi là có mặt trong dầu khi vượt quá
độ nhạy ngưỡng được cho ở bảng 1.
Bảng 1: Độ nhạy ngưỡng các khí
Khí
Độ nhạy ngưỡng
(ppm)

H2

CH4

C2H6

C2H4

C2H2

CO

O2

5

5

5

5

0.5

50

500

- Xác định dạng và tính chất hỏng hóc theo tiêu chí tỷ số nồng độ của
cặp khí, bao gồm các trường hợp: bình thường, sự cố phóng điện, sự cố quá
nhiệt, sự cố phóng điện và quá nhiệt.
- Thành phần khí trong dầu MBA và các dạng hỏng hóc có thể: được sử
dụng trong chẩn đoán sự cố vầng quang điện, hồ quang điện, quá nhiệt dầu
và sự cố quá nhiệt cellulose.
- Các yếu tố vận hành có thể làm thay đổi khí trong dầu.
- Tính toán tốc độ tăng khí trong dầu, tính toán chu kỳ kiểm tra, nhiệt
độ sự cố.

24


5. Kết hợp hệ chuyên gia và mạng nơron để chẩn đoán sự cố tiềm ẩn
trong MBA
Kết hợp 2 hệ chuyên gia trên và mạng MLP, chương trình chẩn đoán sự
cố tiềm ẩn trong MBA được xây dựng có lưu đồ thuật toán như ở hình 4.
Trên hình 3 trình bày giao diện chương trình chẩn đoán MBA, ví dụ chẩn
đoán MBA với các mẫu dữ liệu thu được từ kết quả phân tích qua máy sắc
ký khí của Trung tâm Thí nghiệm điện (Công ty Điện lực 3). Khâu lấy quyết

định 1 và kết luận dựa theo nguyên tắc: Nếu có ít nhất 2 phương pháp có kết
quả giống tương đương thì sẽ đề xuất kết quả dự báo sự cố tương đương.
Khâu lấy quyết định 2 dùng để phân loại sự cố nhiệt (trong dầu hay trong
cellulose). Tuy nhiên, kết quả dự báo sự cố tương đương còn tuỳ thuộc vào
số phân loại sự cố được chọn. Chương trình được thực hiện với các chức
năng dự báo nhanh (5 đầu vào), dự báo chi tiết (6, 7 đầu vào hay 2 mẫu dữ
liệu đầu vào), lưu và xuất dữ liệu.
6. Kết luận
Việc kết hợp kiến thức của các chuyên gia với phương pháp MLP một
cách tổng hợp và logic cho phép xây dựng được một chương trình dự báo
tốt, có tốc độ xử lý nhanh. Chương trình chẩn đoán MBA lực được xây dựng
trên cơ sở phương pháp DGA và phần mềm MATLAB là công cụ phục vụ
cho giao tiếp người – máy để chẩn đoán kịp thời các sự cố tiềm ẩn trong
MBA và có ý nghĩa kinh tế - kỹ thuật quan trọng trong vận hành hệ thống
điện.

25