Tài liệu Bài tiểu luận Mô hình tri thức COKB cho bài toán mạch điện một chiều
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (683.24 KB, 33 trang )
tai lieu, document1 of 66.
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN
Lớp Cao Học Khóa 6
__
Tiểu luận mơn học
Biểu Diễn Tri Thức & Ứng Dụng
MƠ HÌNH TRI THỨC COKB CHO BÀI TỐN
MẠCH ĐIỆN MỘT CHIỀU
Giảng viên hướng dẫn:
Học viên thực hiện:
MSHV:
Lớp:
Tháng 1/2013
luan van, khoa luan 1 of 66.
PGS.TS. Đỗ Văn Nhơn
Đỗ Duy Phúc
CH1101122
Cao Học Khóa 6
tai lieu, document2 of 66.
Mục Lục
Lời Nói Đầu .................................................................................................................... 4
Phần 1. Giới Thiệu Vấn Đề Tri Thức Bài Toán Điện Một Chiều .................................. 6
1. Giới Thiệu Bài Toán ............................................................................................... 6
2. Phân tích vấn đề ...................................................................................................... 6
Phần 2. Mơ Hình Biểu Diễn Tri Thức Các Đối Tượng Tính Tốn - COKB................ 10
1. Mơ hình một đối tượng tính tốn .......................................................................... 10
2. Mơ hình COKB ..................................................................................................... 13
2.1. Một tập hơp C chứa các khái niệm về các C-Object ...................................... 13
2.2. Một tập hơp H các quan hệ phân cấp giữa các loại đối tượng ........................ 14
2.3. Một tập hơp R các khái niệm về các loại quan hệ trên các C-Object ............. 14
2.4. Một tập hơp Ops các toán tử ........................................................................... 15
2.5. Một tập hơp Rules gồm các luật được phân lớp ............................................. 15
3. Giải thuật tìm lời giải trên mơ hình COKB........................................................... 16
Phần 3. Mơ Hình COKB Cụ Thể Cho Tri Thức Điện Một Chiều ............................... 17
1. Tập C – Concepts .................................................................................................. 17
1.1. Đối tượng điện trở DIEN_TRO ...................................................................... 18
1.2. Đối tượng mạch điện một chiều cơ bản MACH_CO_BAN ........................... 19
1.3. Đối tượng mạch nối tiếp MACH_NOI_TIEP................................................. 21
2. Tập H – Hierarchy ................................................................................................. 23
3. Tập R – Relations .................................................................................................. 24
4. Tập Ops – Operators ............................................................................................ 25
5. Tập Rules .............................................................................................................. 25
Phần 4. Mơ Hình Bài Tốn Và Ví Dụ Áp Dụng .......................................................... 28
1. Mơ Hình Bài Tốn ................................................................................................ 28
2. Ví Dụ Minh Họa Cụ Thể ....................................................................................... 29
Kết Luận ....................................................................................................................... 32
Tài Liệu Tham Khảo..................................................................................................... 33
2
luan van, khoa luan 2 of 66.
tai lieu, document3 of 66.
3
luan van, khoa luan 3 of 66.
tai lieu, document4 of 66.
Lời Nói Đầu
Nhân loại sau hơn hàng ngàn năm phát triển đã tích lũy được một khối lượng tri thức
vô cùng đồ sộ. Để tận dụng và chia sẽ nguồn tri thức vơ cùng hữu ích ấy, con người đã
sáng tạo ra các hệ thống tính tốn thơng minh dựa trên cơ sở tri thức như các hệ
chuyên gia, hệ hỗ trợ ra quyết định,v.v… nhằm phục vụ các nhu cầu đa dạng khác
nhau của con người và đưa nên văn minh của nhân loại tiến xa thêm một bước.
Các thông tin từ nguồn tri thức của nhân loại rất đa dạng và phức tạp về cấu trúc và
ngữ nghĩa, các hệ quản trị cơ sở dữ liệu truyền thống dần đã khơng cịn đáp ứng kịp
các nhu cầu mới cho việc thu nhận, lưu trữ tri thức và hỗ trợ xử lý tính tốn. Từ yêu
cầu ấy, các hệ cơ sở tri thức với các mơ hình biểu diễn lưu trữ tri thức khác nhau được
cho ra đời làm nền tảng cho các hệ tính tốn thơng minh. Cơ sở tri thức cung cấp khái
niệm, sự kiện, luật phục vụ cho hoạt động xử lý suy diễn, tính tốn và điều khiển. Do
vậy, vấn đề nghiên cứu ứng dụng các mơ hình biểu diễn cơ sở tri thức để thể hiện đầy
đủ miền tri thức là quan trọng.
Đối với một mơ hình biểu diễn tri thức ngồi chức năng mơ tả đầy đủ các khía cạnh
của tri thức trong lĩnh vực nó cần biểu diễn, mơ hình này cịn hướng đến việc tạo điều
kiện thuận lợi cho thiết kế, xây dựng các công cụ suy diễn dễ dàng truy cập và phục
vụ tốt quá trình suy luận, khai thác tri thức của ứng dụng.
Từ những vấn đề trên mà trong [2] đã xây dựng mô hình tri thức các đối tượng tính
tốn được gọi là COKB (Computational Object Knowledge Base) và mạng các đối
tượng tính tốn. Mơ hình COKB đã biểu diễn được phần lớn các bài tốn hình học và
các bài tốn khác.
Để tìm hiểu nhiều hơn về sự hiệu quả của mơ hình này, bài viết sẽ trình bày một mơ
hình biểu diễn tri thức cho bài toán vật lý điện một chiều có áp dụng mơ hình COKB.
Mơ hình thực tế biểu diễn được điều chỉnh cho phù hợp với mơ hình tri thức cụ thể,
cho thấy khả năng linh hoạt của mơ hình COKB khi áp dụng vào thực tế.
Để thực hiện được bài viết này, em xin chân thành cám ơn thầy Đỗ Văn Nhơn đã tận
tình giảng dạy và truyền đạt cho em nhiều kiến thức rất có ích qua các môn học. Thầy
4
luan van, khoa luan 4 of 66.
tai lieu, document5 of 66.
đã đưa em đến được những miền tri thức rộng lớn và kỳ thú, tạo động lực trong em để
có thể tiến xa hơn trên con đường học tập và khám phá tri thức khoa học.
Học Viên Thực Hiện
Đỗ Duy Phúc
5
luan van, khoa luan 5 of 66.
tai lieu, document6 of 66.
Phần 1. Giới Thiệu Vấn Đề Tri Thức Bài Toán Điện Một Chiều
1. Giới Thiệu Bài Tốn
Trong chương trình học ở các lớp phổ thơng, mơn Vật Lý điện một chiều có đưa ra
một dạng bài tập cho trước một mạch điện một chiều và nhiều điện trở (hoặc bóng
đèn, quạt). Các thiết bị tiêu thụ điện này được mắc một cách ngẫu nhiên theo hai hình
thức song song hoặc nối tiếp vào mạch điện chính. Từ hai kiểu mắc đơn giản ấy cùng
với số lượng thiết bị đủ lớn sẽ làm cho hình dạng của mạch điện trở nên rất đa dạng và
phức tạp. Do đó việc giải bài tập cũng trở nên phức tạp theo.
Với mục đích hỗ trợ giải bài tập dạng này, bài viết này sẽ đưa ra một cách biễu diễn tri
thức linh hoạt dựa trên mơ hình COKB [2] để có thể đưa ra các thuật giải tìm lời giải
cho bài tốn trên.
2. Phân tích vấn đề
Như chúng ta đã biết, một mạch điện một chiều sẽ bao gồm các yếu tố đại lượng cơ
bản như sau:
-
R: điện trở của mạch.
I: cường độ dòng điện đi qua mạch.
U: hiệu điện thế ở hai đầu mạch.
P: cơng suất dịng điện đi qua mạch.
t: khoảng thời gian cho dòng điện chạy.
W: điện năng tiêu thụ của dòng điện sau thời gian t.
Các công thức giữa các đại lượng:
Các công thức điện trở tương đương cho mạch ghép:
6
luan van, khoa luan 6 of 66.
tai lieu, document7 of 66.
-
Song song:
-
Nối tiếp:
Cường độ dòng điện tương đương:
-
Song song
-
Nối tiếp
(7)
Hiệu điện thế tương đương:
-
Song song
-
Nối tiếp
Ví dụ: cho một mạch điện phù hợp với vấn đề như
1
hình vẽ bên
3
Ta thấy ở vị trí có đánh số 1, 2 và 3 là các hình đại
diện cho các thiết bị tiêu thụ điện. Ở đây, ta xem như
tất cả các thiết bị đó là các điện trở, lần lượt ký hiệu là
2
R1, R2, R3. Ứng với từng điện trở thành phần bên cịn có các đại lượng tương ứng U,
I, P.
Có nghĩa là:
-
Đối với R1 ta có thêm I1, U1, P1.
Đối với R2 ta có thêm I2, U2, P2.
Đối với R3 ta có thêm I3, U3, P3.
Từ hình vẽ trên, ta có thể biểu diễn mạch điện lại theo dạng chuỗi ký tự như sau:
(R1 * R2) + R3
Với:
7
luan van, khoa luan 7 of 66.
tai lieu, document8 of 66.
-
dấu ‘*’ là mắc song song
dấu ‘+’ là mắc nối tiếp
Nếu lấy R12 thay thế (R1 * R2), ta có cấu trúc biễu diễn như sau:
R12 + R3
Và R12 được gọi là điện trở tương đương cho (R1 * R2). Với R12 được tính theo
cơng thức điện trở tương đương song song (4) của R1 và R2 như sau:
Các công thức U12 và I12 tương ứng từ công thức (6) và (8):
I12 = I1 + I2
U12 = U1 = U2
Tương tự ta có điện trở tương đương R123 của hai điện trở R12 và R3 nối tiếp, cũng
là điện trở toàn mạch:
R = R123 = R12 + R3
I = I123 = I12 = I3
U = U123 = U12 + U3
Như vậy, ta thấy ngoài các đoạn mạch thành phần cơ bản tương ứng với R1, R2, R3,
ta cịn có các đoạn thành phần tổng hợp cao hơn tương ứng với các điện trở tương
đương, như ví dụ là R12 và mạch chính tương ứng với R. Mỗi đoạn mạch như vậy đều
có đầy đủ các yếu tố đơn lẻ như một mạch điện một chiều độc lập: R, U, I, P, W, t và
giữa chúng có các mối quan hệ mắc nối tiếp hoặc song song. Từ những quan hệ này ta
có thể suy ra được các công thức liên quan đến các yếu tố giữa từng đoạn mạch với
nhau.
Nói lại mục tiêu đã đề ra, bài tốn ta cần giải quyết có dạng cho một cấu trúc mạch
điện một chiều xác định và một số yếu tố cho trước của mạch. Yêu cầu của bài tốn là
tìm một số yếu tố mới chưa biết. Ta thấy mục tiêu này hồn tồn có thể đạt được với
những yếu tố trong mạch cùng với những quan hệ của chúng đã được xác định cụ thể
như trên. Phương pháp cho việc tìm lời giải cho bài tốn là với những yếu tố đã cho
ban đầu, ta áp dụng những quan hệ liên quan đến những yếu tố đó để thu lại được
8
luan van, khoa luan 8 of 66.
tai lieu, document9 of 66.
những yếu tố chưa biết. Và cách tố chức để hiện thực phương pháp này có thể dựa
trên
mơ
hình
COKB
được
giới
thiệu
sau
đây.
9
luan van, khoa luan 9 of 66.
tai lieu, document10 of 66.
Phần 2. Mơ Hình Biểu Diễn Tri Thức Các Đối Tượng Tính Tốn COKB
1. Mơ hình một đối tượng tính tốn
Mơ hình Cơ Sở Tri Thức Các Đối Tượng Tính Tốn (Computational Object
Knowledge Base – COKB) có nền tảng dựa trên các Đối Tượng Tính Tốn
(Computational Object - C-Object). Ta gọi một đối tượng tính tốn C-Object là một
đối tượng O có cấu trúc bao gồm:
A. Một danh sách các thuộc tính Attr(O) = A1, A2,..., An trong đó mỗi thuộc tính lấy
giá trị trong một miền xác định nhất định, và giữa các thuộc tính ta có các quan hệ
thể hiện qua các sự kiện, các luật suy diễn hay các cơng thức tính tốn
B. Các hành vi liên quan đến sự suy diễn và tính tốn trên các thuộc tính của đối
tượng hay trên các sự kiện như
Xác định bao đóng của một tập hợp thuộc tính A Attr(O), tức là đối tượng O
có khả năng cho ta biết tập thuộc tính lớn nhất có thể được suy ra từ A trong
đối tượng O
Xác định tính giải được của bài tốn suy diễn tính tốn có dạng A B với A
Attr(O) và B Attr(O). Nói một cách khác, đối tượng có khả năng trả lời câu
hỏi rằng có thể suy ra được các thuộc tính trong B từ các thuộc tính trong A
khơng.
Thực hiện các tính tốn
Thực hiện việc gợi ý bổ sung giả thiết cho bài tốn
Xem xét tính xác định của đối tượng, hay của một sự kiện
Ví dụ 1: Một cấu trúc tam giác với cấu trúc gồm các yếu tố như:
-
3 cạnh a, b, c
-
3 góc tương ứng với 3 cạnh: , ,
10
luan van, khoa luan 10 of 66.
tai lieu, document11 of 66.
-
3 đường cao tương ứng: ha, hb, hc
-
Diện tích S của tam giác
-
Nửa chu vi p của tam giác
-
Bán kính đường trịn ngoại tiếp R của tam giác,
-
v.v …
cùng với các công thức liên hệ giữa chúng như:
-
Định lý góc trong tam giác
-
Định lý sin
-
Định lý cosin
-
Các cơng thức tính diện tích
-
v.v…
sẽ trở thành một đối tượng C-object khi ta tích hợp cấu trúc nầy với các hành vi xử lý
liên quan đến việc giải bài toán tam giác cũng như các hành vi xem xét một sự kiện
nào đó liên quan đến các thuộc tính hay chính bản thân đối tượng.
Như vậy ta là có một đối tượng tam giác.
Khi đối tượng tam giác nầy được yêu cầu cho một lời giải cho bài tốn a,B,C S
nó sẽ cung cấp một lời giải gồm 3 bước sau đây:
Bước 1: Xác định A bởi công thức A = -B-C;
Bước 2: Xác định b bởi công thức b = a.sin(B)/sin(A);
Bước 3: Xác định S bởi công thức S = a.b.sin(C)/2;
Nếu yêu cầu là giải bài tốn a,B S thì đối tượng sẽ trả lời rằng “khơng giải
được” và nó có thể đề nghị cung cấp thêm thông tin như A, C, b hay c.
Ví dụ 2: Một cấu trúc tứ giác với cấu trúc gồm các yếu tố như:
-
4 cạnh a, b, c, d
-
2 đường chéo
-
4 góc
11
luan van, khoa luan 11 of 66.
tai lieu, document12 of 66.
-
v.v …
cùng với các công thức liên hệ giữa chúng và các sự kiện về các quan hệ sẽ trở thành
một đối tượng C-object khi ta tích hợp cấu trúc nầy với các hành vi xử lý liên quan
đến việc giải bài toán tứ giác cũng như các hành vi xem xét một sự kiện nào đó liên
quan đến các thuộc tính hay chính bản thân đối tượng.
Như vậy ta có một đối tượng tứ giác.
Một C-Object có thể được mơ hình hóa bởi một bộ:
(Attrs, F, Facts, Rules)
trong đó:
-
Attrs là tập hợp các thuộc tính của đối tượng.
F là tập hợp các quan hệ suy diễn tính tốn.
Facts là tập hợp các tính chất hay các sự kiện vốn có của đối tượng.
Rules là tập hợp các luật suy diễn trên các sự kiện liên quan đến các thuộc tính
cũng như liên quan đến bản thân đối tượng.
Ví dụ 3: Đối tượng tính tốn thuộc loại “tam giác” được biểu diễn theo mơ hình trên
gồm có:
Attrs = GocA, GocB, GocC, a, b, c, ha, hb, hc, ma, mb, mc, pa, pb, pc, S, p,
R, r, ra, rb, rc
F = GocA + GocB + GocC = Pi, a*sin(GocB) = b*sin(GocA),
a^2 = b^2 + c^2 – 2 * b * c * cos(GocA), . . .
Facts =
Rules = {GocA=GocB} {a=b}, {a=b} {GocA=GocB},
{a^2 = b^2+c^2}{GocA=pi/2},
{GocA=pi/2} {a^2 = b^2+c^2, b c}, ...
Ví dụ 4: Đối tượng (C-Object) thuộc loại “TU_GIAC” được biểu diễn theo mơ hình
trên gồm có:
Attrs = a, b, c, d, c1, c2, GA, GB, GC, GD, . . .
12
luan van, khoa luan 12 of 66.
tai lieu, document13 of 66.
F = GA + GB + GC + GD = 2*Pi, a+b+c+d = p,
2*S = a*d*sin(GA)+ b*c*sin(GC),
2*S = a*b*sin(GB)+ c*d*sin(GD), . . .
Facts =
Rules = {a // c} {GD=Pi-GA, GB=Pi-GC, GOC[A,B,D]=GOC[C,D,B],
GOC[C,A,B]=GOC[A,C,D]},
{GOC[C,A,B]=GOC[A,C,D]} {a // c},
{a=c, b=d} {a // c, b // d}, ...
2. Mơ hình COKB
Từ nền tảng các đối tượng tính tốn C-Object, mơ hình tri thức các đối tượng tính tốn
COKB là một hệ thống
(C, H, R, Ops, Rules)
gồm:
2.1. Một tập hơp C chứa các khái niệm về các C-Object
Mỗi khái niệm là một lớp C-Object có cấu trúc và được phân cấp theo sự thiết lập của
cấu trúc đối tượng theo chiều từ đơn giản đến phức tạp như sau:
a. Các biến thực, được ký hiệu là <real>.
b. Các đối tượng cơ bản có cấu trúc rỗng hoặc có cấu trúc gồm một số thuộc tính loại
<real>. Các đối tượng loại nầy làm nền cho các đối tượng cấp cao hơn.
c. Các đối tượng tính tốn cấp 1. Loại đối tượng nầy có một thuộc tính loại <real> và
có thể được thiết lập từ một danh sách nền các đối tượng cơ bản.
d. Các đối tượng tính tốn cấp 2. Loại đối tượng nầy có các thuộc tính loại <real> và
các thuộc tính thuộc loại đối tượng cấp 1, và đối tượng có thể được thiết lập trên
một danh sách nền các đối tượng cơ bản.
Cấu trúc bên trong của mỗi lớp đối tượng gồm:
-
Kiểu đối tượng: Kiểu nầy có thể là loại kiểu thiết lập trên một danh sách nền các
đối tượng cơ bản.
13
luan van, khoa luan 13 of 66.
tai lieu, document14 of 66.
-
Danh sách các thuộc tính: mỗi thuộc tính có kiểu thực, kiểu đối tượng cơ bản hay
kiểu đối tượng cấp thấp hơn.
-
Quan hệ trên cấu trúc thiết lập: quan hệ nầy thể hiện các sự kiện về sự liên hệ
giữa đối tượng và các đối tượng nền (tức là các đối tượng thuộc danh sách đối
tượng nền).
-
Tập hợp các điều kiện ràng buộc trên các thuộc tính.
-
Tập hợp các tính chất nội tại liên quan đến các thuộc tính của đối tượng. Mỗi
tính chất nầy cho ta một sự kiện của đối tượng.
-
Tập hợp các quan hệ suy diễn - tính tốn: mỗi quan hệ thể hiện một qui luật suy
diễn và cho phép ta có thể tính tốn một hay một số thuộc tính nầy từ một số thuộc
tính khác của đối tượng.
-
Tập hợp các luật suy diễn trên các loại sự kiện khác nhau liên quan đến các thuộc
tính của đối tượng hay bản thân đối tượng. Mỗi luật suy diễn có dạng:
các sự kiện giả thiếtcác sự kiện kết luận
Cùng với cấu trúc trên, đối tượng còn được trang bị các hành vi cơ bản trong việc
giải quyết các bài toán suy diễn và tính tốn trên các thuộc tính của đối tượng, bản
thân đối tượng hay các đối tượng liên quan được thiết lập trên nền của đối tượng
(nếu đối tượng được thiết lập trên một danh sách các đối tượng nền nào đó). Các
hành vi cơ bản nầy của đối tượng tính tốn sẽ được xem xét chi tiết hơn trong phần
sau.
2.2. Một tập hơp H các quan hệ phân cấp giữa các loại đối tượng
Trên tập hợp C ta có một quan hệ phân cấp theo đó có thể có một số khái niệm là
sự đặc biệt hóa của các khái niệm khác, chẳng hạn như một tam giác cân cũng là
một tam giác, một hình bình hành cũng là một tứ giác. Có thể nói rằng H là một
biểu đồ Hasse khi xem quan hệ phân cấp trên là một quan hệ thứ tự trên C.
2.3. Một tập hơp R các khái niệm về các loại quan hệ trên các C-Object
14
luan van, khoa luan 14 of 66.
tai lieu, document15 of 66.
Mỗi quan hệ được xác định bởi <tên quan hệ> và các loại đối tượng của quan hệ,
và quan hệ có thể có một số tính chất trong các tính chất sau đây: tính chất phản
xạ, tính chất đối xứng, tính chất phản xứng và tính chất bắc cầu. Ví dụ: Quan hệ
cùng phương trên 2 đoạn thẳng có các tính chất phản xạ, đối xứng và bắc cầu.
2.4. Một tập hơp Ops các toán tử
Các toán tử cho ta một số phép toán trên các biến thực cũng như trên các đối
tượng, chẳng hạn các phép tốn số học và tính tốn trên các đối tượng đoạn và góc
tương tự như đối với các biến thực.
2.5. Một tập hơp Rules gồm các luật được phân lớp
Các luật thể hiện các tri thức mang tính phổ quát trên các khái niệm và các loại sự
kiện khác nhau. Mỗi luật cho ta một qui tắc suy luận để đi đến các sự kiện mới từ
các sự kiện nào đó, và về mặt cấu trúc nó gồm 2 thành phần chính là: phần giả
thiết của luật và phần kết luận của luật. Phần giả thiết và phần kết luận đều là các
tập hợp sự kiện trên các đối tượng nhất định. Như vậy, một luật r có thể được mơ
hình dưới dạng:
r : gt1, gt2, ..., gtn kl1, kl2, ..., klm
Để mơ hình luật dẫn trên có hiệu lực trong cơ sở tri thức và ta có thể khảo sát các
thuật giải để giải quyết các bài toán, chúng ta cần xác định các dạng sự kiện khác
nhau có thể có trong các luật. Ở đây chúng ta xem xét 6 loại sự kiện khác nhau như
sau:
(1) Sự kiện thông tin về loại của một đối tượng.
(2) Sự kiện về tính xác định của một đối tượng hoặc thuộc tính của đối tượng.
(3) Sự kiện về sự xác định của một thuộc tính hay một đối tượng thông qua một
biểu thức hằng.
(4) Sự kiện về sự bằng nhau giữa một đối tượng hay một thuộc tính với một đối
tượng hay một thuộc tính khác.
(5) Sự kiện về sự phụ thuộc của một đối tượng hay của một thuộc tính theo những
đối tượng hay các thuộc tính khác thơng qua một cơng thức tính tốn.
15
luan van, khoa luan 15 of 66.
tai lieu, document16 of 66.
(6) Sự kiện về một quan hệ trên các đối tượng hay trên các thuộc tính của các đối
tượng.
3. Giải thuật tìm lời giải trên mơ hình COKB
Xét bài tốn: GL=> KL. Trong đó giả thuyết GL và kết luận là tập hợp những sự kiện
trên các thuộc tính trên các đối tượng, bài tốn đặt ra là từ GL có thể đi được đến KL
hay khơng và nếu được thì ta cần phải đi qua những bước nào để có được kết luận.
Ý tưởng cơ bản là thực hiện một quá trính suy diễn tiến kết hợp với một số qui tắc
heuristic nhằm tăng cường tốc độ giải quyết bài toán và đạt được một lời giải tốt
nhanh hơn.
Quy trình tìm lời giải sẽ ưu tiên xem xét lần lượt các tập luật theo các bước sau cho
đến khi tìm được hết các yêu cầu của bài tốn:
1) Các luật và luật suy diễn tính tốn trong bản thân các đối tượng Com-Object
hiện có và có liên quan đến tập các sự kiện yêu cầu.
2) Các luật và luật suy diễn tính tốn trong các đối tượng Com-Object hiện có cịn
lại.
3) Inside net của các đối tượng hiện có.
4) Các luật trong Rules hiện có với các sự kiện không thuộc loại 2 (xác định đối
tượng) trong phần kết luận.
5) Các luật trong Rules hiện có với các sự kiện thuộc loại 2 (xác định đối tượng)
trong phần kết luận và có các sự kiện giả thuyết liên quan đến đối tượng yêu
cầu.
6) Quay lại bước 1.
16
luan van, khoa luan 16 of 66.
tai lieu, document17 of 66.
Phần 3. Mơ Hình COKB Cụ Thể Cho Tri Thức Điện Một Chiều
Ta sẽ sử dụng đầy đủ năm thành phần của mơ hình COKB (C,H,R,Ops,Rules) để biểu
diễn tri thức.
Từ sự phân tích lý thuyết bài tốn mạch một chiều ở trên, ta có:
1. Tập C – Concepts
Tập C chứa các lớp đối tượng (hay khái niệm) C-Object sử dụng trong mơ hình. Trong
đó, mỗi lớp đối tượng ta sử dụng cấu trúc cụ thể như sau:
(1) <kiểu lớp đối tượng>[<danh sách các đối tượng nền>]: Kiểu lớp đối tượng.
Kiểu nầy có thể là loại kiểu thiết lập trên một danh sách nền các đối tượng cơ
bản hoặc cấp thấp hơn.
(2) Variables: Danh sách các thuộc tính, mỗi thuộc tính có kiểu thực, kiểu đối
tượng cơ bản hay kiểu đối tượng cấp thấp hơn.
(3) Constraints: Tập hợp các điều kiện ràng buộc trên các thuộc tính.
(4) ObjectDetermine_rules: Tập hợp các tính chất nội tại liên quan đến các thuộc
tính của đối tượng. Mỗi tính chất nầy cho ta một sự kiện của đối tượng.
(5) Computation relations: Tập hợp các quan hệ suy diễn - tính tốn. Mỗi quan
hệ thể hiện một qui luật suy diễn và cho phép ta có thể tính tốn một hay một
số thuộc tính nầy từ một số thuộc tính khác của đối tượng.
(6) Rules: Tập hợp các luật suy diễn trên các loại sự kiện khác nhau liên quan đến
các thuộc tính của đối tượng hay bản thân đối tượng. Mỗi luật suy diễn có
dạng:
các sự kiện giả thiết các sự kiện kết luận
(7) Object determine rules: Tập hợp các luật suy diễn như (6) nhưng các luật ở
đây chỉ dùng để xác định đối tượng của lớp đối tượng này.
17
luan van, khoa luan 17 of 66.
tai lieu, document18 of 66.
(8) Cùng với cấu trúc trên, lớp đối tượng còn được trang bị các hành vi cơ bản
trong việc giải quyết các bài toán suy diễn và tính tốn trên các thuộc tính của
đối tượng, bản thân đối tượng hay các đối tượng liên quan được thiết lập trên
nền của đối tượng (nếu đối tượng được thiết lập trên một danh sách các đối
tượng nền nào đó). Thành phần này được gọi là Inside net, có cấu trúc và hoạt
động giống như một mạng suy diễn tính tốn [2] gồm hai thành phần: objects
(các đối tượng và facts (sự kiện).
Từ phân tích lý thuyết về bài tốn mạch điện một chiều ở trên, ta có thể thấy từ mạch
cơ bản đến mạch tổng hợp điều phân biệt và xây dựng dựa trên các điện trở cơ bản.
Và ta có thể xem các mạch tổng hợp nối tiếp hoặc song song là một loại mạch cơ bản
dạng đặc biệt có thêm một số tính chất (cơng thức quan hệ) với các đoạn mạch con
(mỗi mạch con có thể xem là một mạch cơ bản) tạo thành mạch tổng hợp đó.
Vì vậy, ta đưa ra bốn loại khái niệm C-Object:
-
DIEN_TRO để chỉ điện trở
-
MACH_CO_BAN chỉ mạch cơ bản
-
MACH_NOI_TIEP chỉ mạch nói tiếp
-
MACH_SONG_SONG chỉ mạch song song
1.1. Đối tượng điện trở DIEN_TRO
Loại đối tượng DIEN_TRO đề xuất ở đây là đối tượng rỗng khơng có giá trị, chỉ có
tác dụng làm nền cho các đối tượng khác. Giá trị thực của điện trở đó sẽ được chuyển
vào mạch cơ bản chứa nó.
Vì các điện trở khi được mắc song song hay nối tiếp trong mạch thì sẽ cho ra kết quả
cũng là các điện trở (điện trở tổng hợp). Cho nên ở đây ta sẽ đề xuất một tính chất đặc
biệt cho loại đối tượng này là các phép toán (operator) giữa chúng, gồm:
-
Phép `+`: đại diện cho cách mắc nối tiếp của hai điện trở trong mạch.
-
Phép `*`: đại diện cho cách mắc song song của hai điện trở trong mạch.
18
luan van, khoa luan 18 of 66.
tai lieu, document19 of 66.
Lưu ý: kết quả trả về của hai phép toán này là một đối tượng DIEN_TRO mang
tính chất là một điện trở tương đương bao qt hai điện trở trên.
Ví dụ, ta có
R1, R2 là DIEN_TRO
=> (R1+R2), (R1*R2) cũng là DIEN_TRO nhưng (R1+R2) là điện trở tương đương
nối tiếp của R1 và R2
Lớp này được lưu trữ thành mơ hình tri thức trên máy trong tập tin DIEN_TRO.txt
1.2. Đối tượng mạch điện một chiều cơ bản MACH_CO_BAN
Đây là lớp đối tượng cấp 1. Lớp này được xây dựng dựa trên một đối tượng của lớp
DIEN_TRO. Nó có:
-
các thuộc tính là các biến thực : U, I, R,… đại diện cho các đại lượng trong một
mạch điện đơn.
-
các luật suy diễn tính tốn là các cơng thức trên các thuộc tính: U= I/R, P =U.I,…
-
các luật xác định đối tượng.
Ví dụ: ta có R1: DIEN_TRO
=> MACH_CO_BAN[R1] là đoạn mạch cơ bản chứa R1
Tương tự với (R1+R2): DIEN_TRO
=> MACH_CO_BAN[(R1+R2)] là đoạn mạch cơ bản chứa điện trở tổng hợp R1, R2
được mắc nối tiếp với nhau.
Lưu ý: khi muốn đề cập giá trị của một điện trở thì ta gọi giá trị của R của đoạn
mạch chứa điện trở đó.
Ví dụ: giá trị của DIEN_TRO R1 sẽ là MACH_CO_BAN[R1].R
Lớp này được lưu trữ thành mơ hình tri thức trên máy trong tập tin
MACH_CO_BAN.txt, có cấu trúc cụ thể như sau:
19
luan van, khoa luan 19 of 66.
tai lieu, document20 of 66.
begin_object: MACH_CO_BAN[R1];
R1: DIEN_TRO;
begin_variables
U,I,R,W,P,t: real;
end_variables
begin_constraints
U>0; I>0; R>0; W>0; P>0; t>0;
end_constraints
begin_properties
end_properties
begin_computation_relations
begin_relation 1
flag = 1
Mf
={U,I,R}
rf
=1
vf
={}
expf =` I = U/R `
cost=1
end_relation
begin_relation 2
flag = 1
Mf
={P,U,I}
rf
=1
vf
={}
expf =` P = U*I `
cost=1
end_relation
…
end_computation_relations
begin_rules
end_rules
begin_ObjectDetermine_rules
begin_rule 1
kind_rule = "xac_dinh_doi_tuong";
hypothesis_part:
{U,I,t}
end_hypothesis_part
goal_part:
{"Object"}
end_goal_part
end_rule
20
luan van, khoa luan 20 of 66.
tai lieu, document21 of 66.
begin_rule 2
kind_rule = "xac_dinh_doi_tuong";
hypothesis_part:
{U,I,W}
end_hypothesis_part
goal_part:
{"Object"}
end_goal_part
end_rule
…
end_ObjectDetermine_rules
end_object
begin_inside_net
parameters:
objects:
facts:
end_inside_net
1.3. Đối tượng mạch nối tiếp MACH_NOI_TIEP
MACH_NOI_TIEP là mạch tương đương của hai mạch điện cơ bản mắc nối tiếp với
nhau. Đây lớp đối tượng cấp 1, là một đối tượng kế thừa MACH_CO_BAN (tính chất
này sẽ được trình bày trong phần 2. Hierarchy). Vì là lớp con, nó manh tính thừa kế
các luật suy diễn tính tốn (Computation relations) từ lớp đối tượng
MACH_CO_BAN.
Ngồi ra, trong lớp này cịn định nghĩa thành phần Inside net biểu diễn mối quan hệ
tính tốn giữa mạch tổng hợp nối tiếp và các mạch cơ bản thành phần, hay nói rõ hơn
là các cơng thức các đại lượng R, I, U tương đương cho mạch nối tiếp:
R = R1 + R2
U = U1 + U2
I = I1 = I2
Ở đây, các cơng thức chỉ có hai đại lượng thành phần vì MACH_NOI_TIEP chỉ
được định nghĩa có duy nhất hai DIEN_TRO thành phần.
Ví dụ: ta có R1, R2: DIEN_TRO
21
luan van, khoa luan 21 of 66.
tai lieu, document22 of 66.
=> MACH_NOI_TIEP[R1,R2] là đối tượng mạch tổng hợp chứa hai điện trở R1, R2
mắc nối tiếp.
Lớp này được lưu trữ thành mơ hình biễu diễn tri thức trên máy trong tập tin
MACH_NOI_TIEP.txt. Có cấu trúc tương tự với một thành phần quan trọng sau:
begin_object
…
end_object
begin_inside_net
parameters:
objects:
R1, R2: DIEN_TRO;
MNT: MACH_NOI_TIEP[R1,R2];
M1: MACH_CO_BAN[R1];
M2: MACH_CO_BAN[R2];
facts:
MNT.R = M1.R + M2.R;
MNT.U = M1.U + M2.U;
MNT.I = M1.I;
MNT.I = M2.I;
M1.I = M2.I;
end_inside_net
1.4. Đối tượng mạch song song MACH_SONG_SONG
MACH_SONG_SONG là mạch tương đương của hai mạch điện cơ bản mắc song
song với nhau. Cấu trúc đối tượng này tương tự với MACH_NOI_TIEP ngoại trừ các
công thức trong Inside net là các công thức cho mạch tổng hợp hai điện trở mắc song
song.
Ví du: ta có R1, R2: DIEN_TRO
=> MACH_SONG_SONG[R1,R2] là đối tượng mạch tổng hợp chứa hai điện trở R1,
R2 mắc song song.
Lớp này được lưu trữ thành mơ hình biễu diễn tri thức trên máy trong tập tin
MACH_SONG_SONG.txt với cấu trúc như sau:
begin_object
…
end_object
22
luan van, khoa luan 22 of 66.
tai lieu, document23 of 66.
begin_inside_net
parameters:
objects:
R1, R2: DIEN_TRO;
MSS: MACH_SONG_SONG[R1,R2];
M1: MACH_CO_BAN[R1];
M2: MACH_CO_BAN[R2];
facts:
1/MSS.R = 1/M1.R + 1/M2.R;
MSS.I = M1.I + M2.I;
MSS.U = M1.U;
MSS.U = M2.U;
M1.U = M2.U;
end_inside_net
Lưu ý: có mối quan hệ tương đương giữa hai loại đối tượng MACH_NOI_TIEP
và MACH_SONG_SONG với MACH_CO_BAN.
Ví dụ: ta có MACH_CO_BAN[(R1+R2)] và MACH_NOI_TIEP[R1,R2] là hai
dạng ký hiệu biễu diễn cùng một dạng thực thể mạch điện một chiều.
Hai đối tượng trên có ý nghĩa hồn tồn giống nhau nhưng do được xây dựng dựa trên
hai khái niệm khác nhau trong mơ hình tri thức của chúng ta nên tính chất của chúng
có vài điểm khác. Ta có thể chuyển đổi qua lại giữa hai dạng biểu diễn này tùy ý để
phục vụ phù hợp cho quá trình thực hiện xử lý tính tốn.
Hai đối tượng trên được gọi là có mối quan hệ tương đương vì các thành phần biến
thực của chúng có giá trị bằng nhau. Quan hệ này sẽ được định nghĩa trong tập
Relations và được sử dụng trong tập Rules.
Tổng hợp lại, các lớp đối tượng DIEN_TRO, MACH_CO_BAN, MAC_NOI_TIEP
và MACH_SONG_SONG được liệt kê trong tập tin Objects.txt.
2. Tập H – Hierarchy
Tập H chứa các tính kế thừa (hay cịn gọi là tính chun biệt hóa) giữa các lớp đối
tượng C-Object.
23
luan van, khoa luan 23 of 66.
tai lieu, document24 of 66.
Tính chất kế thừa ở đây ta định nghĩa cụ thể tương tự với khái niệm trong lập trình
hướng đối tượng như sau: nếu lớp đối tượng A kế thừa lớp đối tượng B thì lớp A sẽ có
(được sử dụng) các thành phần Properties, Computation Relations, Rules được định
nghĩa trong lớp đối tượng B mà khơng cần định nghĩa lại.
Ta có hai quan hệ kế thừa:
-
MACH_NOI_TIEP kế thừa MACH_CO_BAN
-
MACH_SONG_SONG kế thừa MACH_CO_BAN
Tập H được lưu trên máy theo cấu trúc tập tin Hierarchy.txt.
begin_Hierarchy
MACH_NOI_TIEP, MACH_CO_BAN;
MACH_SONG_SONG, MACH_CO_BAN;
end_Hierarchy
3. Tập R – Relations
Tập R chứa các định nghĩa quan hệ giữa các lớp đối tượng C-Object. Các quan hệ này
được dùng làm mẫu cho các sự kiện sử dụng trong tập Rules và trong các thành phần
rules của lớp đối tượng.
Tập này dược lưu trên máy trong tập tin Relations.txt với cấu trúc như sau:
[<tên quan hệ>, <đối tượng thuộc quan hệ>, <đối tượng trong quan hệ>,…], {
begin_Relations
["SONGSONG", MACH_CO_BAN, MACH_CO_BAN], {"doi_xung"}
["NOITIEP", MACH_CO_BAN, MACH_CO_BAN], {"doi_xung"}
["TUONGDUONG", MACH_NOI_TIEP, MACH_CO_BAN], {"doi_xung"}
["TUONGDUONG", MACH_SONG_SONG, MACH_CO_BAN], {"doi_xung"}
[`=`, MACH_CO_BAN, MACH_CO_BAN], {}
[`=`, MACH_NOI_TIEP, MACH_NOI_TIEP], {}
[`=`, MACH_SONG_SONG, MACH_SONG_SONG], {}
end_Relations
Lưu ý: với các quan hệ có thành tên quan hệ (phần đầu tiên trong danh sách) được
đánh dấu `<tên quan hệ>` ( ví dụ: `=`) thì có thể sử dụng dưới hai dạng:
24
luan van, khoa luan 24 of 66.
tai lieu, document25 of 66.
<đối tượng > <tên quan hệ> <đối tượng>
hoặc: [<tên quan hệ>, <đối tượng>, <đối tượng>]
Với các kiểu tên quan hệ cịn lại thì chỉ được sử dụng dưới dạng thứ hai.
4. Tập Ops – Operators
Tập Ops chứa các toán tử áp dụng trên các lớp đối tượng C-Object. Mỗi toán tử được
định nghĩa với cấu trúc:
[<ký hiệu/tên toán tử>, <kiểu trả về>, <danh sách/tập các toán hạng>];
Tập Ops được lưu trên máy với tập tin Operators.txt
begin_Operators
[+, MACH_NOI_TIEP[R1,R2], { MACH_CO_BAN[R1],
MACH_CO_BAN[R2] } ];
[*, MACH_SONG_SONG[R1,R2], { MACH_CO_BAN[R1],
MACH_CO_BAN[R2] } ];
[+, DIEN_TRO, { DIEN_TRO, DIEN_TRO } ];
[*, DIEN_TRO, { DIEN_TRO, DIEN_TRO } ];
end_Operators
Các toán tử được sử dụng dưới dạng: <toán hạng> <tốn tử> <tốn hạng>
Ví dụ: R1, R2: DIEN_TRO
=> (R1+R2): DIEN_TRO
5. Tập Rules
Tập Rules chứa các luật suy diễn dạng: {tập các sự kiện} => {tập các sự kiện}
Trong đó có sáu loại sự kiện như trong phần giới thiệu mơ hình COKB được định
nghĩa biểu diễn trên máy như sau:
1, [<object>, <loai object>]
2, <object>, <object>.<thuoc_tinh>
* Ghi chu: truong hop object duoc cau thanh tu cac object
khac thi
<thuoc> tinh co the ghi theo phuong thuc cau thanh.
Vi du: O1 : TAM_GIAC[A,B,C];
O1.GocA co the viet la O1.GOC[C,A,B]
O1.a co the viet la O1.DOAN[B,C]
25
luan van, khoa luan 25 of 66.
