1
1
Các H c s tri thc
KBS: Knowledge Based
Systems
Nguynình Thuân
Khoa Công nghThông tin
i hc Nha Trang
Email: thuanvinh@vnn.vn
Nha Trang 4-2007
2
H c s tri thc
Chng 1: Tng quan v H c s tri thc
Chng 2: Biu din và suy lun tri thc
Chng 3: H MYCIN
Chng 4: H hc
Chng 5: H thng m cho các bin liên tc
2
3
Tài liu tham kho
[1] Rich Elaine. Artificial Intelligence. Addison
Wesley 1983
[2] Robert I. Levine. Knowledge based
systems. Wissenschafs Verlag, 1991
[3] Trung Tun. H chuyên gia. NXB Giáo
dc 1999
[4] Hoàng Kim. Giáo trình Các h c s tri
thc.HQG TP H Chí Minh. 2002
4
Chưng 1: Tng quan vHc s tri thc
1.1 Khái nim vHC s tri thc
Hc s tri thc là chng trình máy tính
c thit k  mô hình hoá khnng gii
quyt vn ca chuyên gia con ngi.
HCSTT là hthng da trên tri thc, cho
phép mô hình hoá các tri thc ca chuyên
gia, dùng tri thc này  gii quyt vn
phc tp thuc cùng lnh vc.
Hai yu tquan trng trong HCSTT là: tri
thc chuyên gia và lp lun, tng ng vi
hthng có 2 khi chính là Cstri thc và
ng csuy din.
3
5
1.1 Khái nim v H CSTT (Tip)
HChuyên gia là mt loi cstri thc
c thit kcho mt lnh vcng dng c
th.
Ví d: HChuyên gia vchnoán bnh
trong Y khoa, HChuyên gia chnoán
hng hóc cang dây in thoi,…
HChuyên gia làm vic nhmt chuyên gia
thc thvà cung cp các ý kin da trên
kinh nghim ca chuyên gia con ngiã
ca vào HChuyên gia.
6
1.1 Khái nim v H CSTT (Tip)
Cstri thc: Cha các tri thc chuyên sâu
vlnh vc nhchuyên gia. Cstri thc
bao gm: các skin, các lut, các khái
nim và các quan h.
ng csuy din: bx lý tri thc theo mô
hình hoá theo cách lp lun ca chuyên gia.
ng chotng trên thông tin vvn
ang xét, so sánh vi tri thc lu trong cs
tri thc ri rút ra kt lun.
K!stri thc (Knowledge Engineer): ngi
thit k, xây dng và th nghim HChuyên
gia
.
4
7
1.2 Cu trúc ca HChuyên gia
8
1. Giao din ngưi máy (User Interface): Thc hin
giao tip gi"a H Chuyên gia và User. Nhn các thông
tin t# User (các câu hi, các yêu c$u v lnh vc) và a
ra các câu tr li, các li khuyên, các gii thích v lnh
vc ó. Giao din ngi máy bao gm: Menu, b x lý
ngôn ng" t nhiên và các h thng tng tác khác.
2. B gii thích (Explanation system): Gii thích các
hot ng khi có yêu c$u ca User.
3. ng c suy din (Inference Engine): Quá trình
trong H Chuyên gia cho phép khp các s kin trong
vùng nh làm vic vi các tri thc v lnh vc trong c
s tri thc,  rút ra các kt lun v vn  ang gii
quyt.
1.2 Cu trúc ca HChuyên gia(tip)
5
9
4. B tip nhn tri thc (Knowledge editor): Làm
nhim v thu nhn tri thc t# chuyên gia con ngi
(human expert), t# k! s tri thc và User thông qua các
yêu c$u và lu tr" vào c s tri thc
5. C s tri thc: Lu tr", biu din các tri thc mà h
m nhn, làm c s cho các hot ng ca h. C s
tri thc bao gm các s kin (facts) và các lt (rules).
6. Vùng nh làm vic (working memory): Mt ph$n
ca H Chuyên gia cha các s kin ca vn  ang
xét.
1.2 Cu trúc ca HChuyên gia(tip)
10
1.3 H h tr ra quyt nh
DSS (Decision Support System)
Chc nng: H tr ra quyt %nh
Hot ng theo cách tng tác vi ngi s dng
Các tính cht ca DSS:
Hng n các quyt %nh ca ngi qun lý
Uyn chuyn vi hoàn cnh
Tr li câu hi trong tình hung
Do ngi s dng khi ng và kim soát