BÀI GIẢNG HỆ CHUYÊN GIA - ĐẠI HỌC HÀNG HẢI - 3 potx

Nhập môn Động cơ, mô tơ hay máy suy diễn gồm 2 bộ phận chính: - Cơ chế suy diễn Processor gồm: + Suy diễn tiến Inference CT, KL, set of facts và KQ: boolean + Suy diễn lùi R: set of r

B Cập nhật Thêm có hại: mâu thuẫn

Bớt Dị thường

Sửa bất lợi: dư thừa

_

Bài tập chương 2:

B i 1: Biểu diễn một cơ sở tri thức trong thực tế gồm 6 luật

B i 2: Biểu diễn một cơ sở tri thức gồm 8 luật, xác định v xử lý các luật dư thừa

B i 3: Biểu diễn một cơ sở tri thức gồm 8 luật, xác định v xử lý các mâu thuẫn

Chương 3: Các kỹ thuật suy diễn và lập luận

3.1 Nhập môn

Động cơ, mô tơ hay máy suy diễn gồm 2 bộ phận chính:

- Cơ chế suy diễn (Processor) gồm:

+ Suy diễn tiến Inference (CT, KL, set of facts) và KQ: boolean + Suy diễn lùi R: set of rule

- Cơ chế cổ điển (control unit):

+ chọn hướng suy diễn (MACRO) + chọn luật

thường có MẸO (heuristc metaknowledge)

+ phân rã CSTT SD phân tán

SD song song

+ Lọc (tinh) (nhìn thấy cái n o không cần thiết thì loại, xác định cái n o được chọn trước)

3.2 Phân rã CSTT

Fact Precedence Graph (FPG) = (F, A)

+ Đỉnh : tập các sự kiện

+ Cung: (a,b)A  r: left bR ; aleft

USER

Động cơ CSTT Tình huống

Kernel

D: 1) a b

2) b  c

3) c  e

4) c  d

5) de  f

6) b  h

7) fh  g

Tập sự kiện:

F = { a, b, c, d, e, f, g, h} tách ra hai sự kiện:

F1 = { a, b, c} R1 = { a  b, b  c}

F2 = { e, d, f, g, h} R2 = { de  f, fh  g}

R0 = {c  e, c  d, b  h}

F0 = {b, c, d, b, h}

Đây l một cách phân

rã CSTT

eval({F1, F2})  min

- Mô hình star

a b c

c

e d

f

h g

F0

R2

R4

R0

R3

- Nếu phân rã dựa trên tập luật l m gốc thì dẫn đến full condition

- Phân rã theo tập sự kiện hình sao

3.3 Mô tơ suy diễn

A Suy diễn tiến, lùi (nhắc lại)

1 Suy diễn tiến  tìm kiếm

VD: 1) a  b

2) b  c

3) c  e

4)c  d

GT = {a}

{a}f min {a,b} min {a,b,c} {a,b,c,d}

{a}

{a, b}

{a, b, c} {a, b, h}

{a, b, h, c}

A b

B c

C e

h e d

h b

d c









g h

r1

2,6 r2

3,4,6 r3

r1

(3,4,6)

(3,4)

5) de  f 6) b  h 7) fh  g

SUY DIỄN TIẾN ĐỒ THỊ SUY DIỄN TIẾN

1) GT

2) T.gian (SK đã chứng minh)

3) THOẢ

T.Gian  T.Gian {q}

r: left  q

r thoa

4) Kết thúc

T.Gian KL

5) VẾT

1) Đỉnh gốc 2) Nút 3) CUNG T.Gian  T.Gian T.gian = Tgian {q}

4) Lá

5) Đường đi

Chú ý:

- Nếu SDT theo vét cạn  độ phức tạp tương ứng với quá trình tìm kiếm trên đồ thị SD

CSD trên(vecan) Ctìm kiếmVC = 0(BH) B: Branching (độ phân nhánh) v H l chiều cao của cây

2 Suy diễn lùi  tìm kiếm

{g} {f, h} {d, e, h}

ĐỒ THỊ SUY DIỄN LÙI ( And, or) {g}

{f} {h}

{d} {e} {}

{c} {c} {a}

{b}

r

r1

f

r5

r7

r6

{a}

 Suy diễn lùi  tìm kiếm theo chiều sâu

CSDlùi  CTKsâu = 0 (B

'

H

)

- Trong trường hợp suy diễn lùi mà có chu trình :

* Prolog

r1 AB  c

r2 AC  B GT = {a, b, hc}

r3 BC  A KL = {c}

r4 ahc  A {c} {A, B} {B, C, B} …

r5 bhc  A

chỉ số max: {c} {AB} {B} 

B Chọn hướng SD

- Tình huống GT, KL NSD SD Tiến, Lùi

- Tập luật R CTIẾN CLÙI

0(BH T

T ) 0(BH L

- Cây SD tiến G.thiết Cây SD Lùi KL

K.luận GT

R R

BT (GT, KL, R) BL (GT, KL, R)

HT (GT, KL, R) HL (GT, KL, R)

BT = max BT(GT, KL, R)

G.thiết: + HT HL

+ Ước lượng - BT

- BL

1 ước lượng BT

r3

A B

r1

r5 r4

1) abC  c 9) abc  P

2) abma  c 10) abc  P

3) abmb  c 11) abc  mc

4) AB  C 12) aha  S

5) ahc  B 13) abC  S

6) bhc  A 14) abcP  S

7) aR  A 15) bS  hb

8) bR  B 16) Sp  r

F1= {a, b, C}  R1 = {r1, r2}

F2 = {a, b, ma}  R2 = {r2}

F3 = {a, b, mb}  R3 = {r3}

F4 = {A, B}  R4 = {r4}

F5 = {a, hc}  R5 = {r5}

F6 = {b, hc}  R6 = {r6}

F7 = {a, R}  R7 = {r7}

F8 = {b,R}  R8 = {r8}

F9 = {a, b, c, p}  R9 = {r9, r10, r11, r14}

F10 = {a, ha}  R10 = {r12}

F11 = {b, S}  R11 = {r15}

F12 = {S, p}  R12 = {r16}

Ƣớc lƣợng:

Bm

T = max (2, 1, 4) = 4

_

T

B =

12

16

= 1,33

2.Ƣớc lƣợng BL

c có 3 luật

C có 1

B có 2 BL max = 3

A có 2

_

L

B = 10

16 = 1,6

P có 1

p có 1

mc có 1

S có 3

hb có 1

r có 1

3 Luật (Meta Knowlegde)

1 If BT > BL Then chọn Lùi

2 If BT > BL Then chọn Tiến

3 If BT = BL # GT > # KL Then chọn Lùi

4 # GT < # KL Then chọn Tiến

0 If user thích Then chọn

C Chọn luật trong quá trình SD (B i toán đụng độ luật - Rule Conflict)

1 Suy diễn tiến

Tại 1 thời điểm n o đó trong quá trình SD tiến chúng ta có thể dùng nhiều luật cùng một lúc:

TGian = {sự kiện f đã CM}; TG = {GT}

(Mở) THOẢ = {r: left  q/ left  TGian} tập luật có thể áp dụng

(Đóng) VET = {r1… rk} tập những luật đã dùng

- Khi # THOA  2  chọn r  thoả ?

2 cơ chế chọn: + cứng nhắc (LIFO, FIFO) (sâu, rộng)

(max, min)

+ mềm dẻo

Đều l quá trình vét cạn (to n bộ tập luật)  Độ phức tạp 0 (Bh)  Để chọn theo mềm dẻo hàm _ h(r) (heurestic)  Max/ min (extremum) Đánh giá: - # VET  min (c ng ít c ng tốt) - Dƣ  min VD: (*) Gt = {a, b, R}, Kl = {p} {a, b, R} {a, b, R, A} {a b R A B} {a bR AB} {a b RABCc} VET = {r7, r8, r4, r1, r9, r10, r11} A B C c P  Dƣ = 2 Nên theo CS Min VET = {r7, r8, r4, r1, r9, r10, r11} (2)

CS Max VET = {r8, r7, r4, r13, r11} (1)

FIFO VET = {r7 r8 r4 r11 r13 r9 r10 r11} (3)

LIFO VET = {r8 r7 r4 r13 r15 r1 r9 r10 r11} (4)

Vậy có cách n o để Dƣ = 0 ? {a, b, R} {a, b, R, A} {a, b, R, A, B} {a, b, R, A, B, C}…

7,8 CS min r4 rmin

… r7 8 r8 1,13 r1 13,9,10,11 7,8 r7 r8 4 r4 1,13

Đồ thị FPG (Fact Precedence Graph)

Sử dụng để miêu tả mối tương quan giữa điều n y với điều khác

Vd (*)

hˆ1(r) = hˆ1(r: left  q)

= UL (a, K, L) = kcFPG (a, KL)

Chọn r: hˆ1(r)  min

NXét: 1) f g FPG thì f được dùng trực tiếp để suy ra G (r: left  g, f  left)

2) Có đường đi P: f……g thì được dùng gián tiếp để suy ra g

{a,b,r}7,8 {a b R A}8 {a b R A B}4{a b R A B C}1,13 ……

hˆ1(r7)=kc(A,p)=3

hˆ1(r8)=kc(B,p)=3

hˆ1(r1)=kc(c,p)=1

hˆ1(r13)=kc(s,p)=

hˆ1(r9)=kc(P,p)=

hˆ1(r10)=kc(mc,p)=

Chọn r1

Chọn r11

hc R

A B

C

mc

P p

hb

r