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

Chia sẻ: Muay Thai | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Thêm vào BST

Báo xấu

213
lượt xem 27
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Cập nhật Thêm Bớt Sửa Bài tập chương 2: Bài 1: Biểu diễn một cơ sở tri thức trong thực tế gồm 6 luật. Bài 2: Biểu diễn một cơ sở tri thức gồm 8 luật, xác định v xử lý các luật dư thừa. Bài 3: Biểu diễn một cơ sở tri thức gồm 8 luật, xác định v xử lý các mâu thuẫn. Dị thường bất lợi: dư thừa có hại: mâu thuẫn Chương 3: Các kỹ thuật suy diễn và lập luận 3.1. Nhập môn Động cơ USER CSTT Tình huống Kernel Động cơ, mô tơ hay máy suy diễn gồm...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: BÀI GIẢNG HỆ CHUYÊN GIA - ĐẠI HỌC HÀNG HẢI - 3

B. Cập nhật có hại: mâu thuẫn Thêm Bớt Dị thƣờng Sửa bất lợi: dƣ 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 dƣ thừa. B i 3: Biểu diễn một cơ sở tri thức gồm 8 luật, xác định v xử lý các mâu thuẫn. 17
Chương 3: Các kỹ thuật suy diễn và lập luận 3.1. Nhập môn Động cơ USER CSTT Tình huống Kernel 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 hƣớng suy diễn (MACRO) + chọn luật thƣờng 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 đƣợc chọn trƣớc) 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 18
D: 1) a  b 2) b  c a b c c 3) c  e 4) c  d e d 5) d  e  f f 6) b  h 7) f  h  g h g Tập sự kiện: F = { a, b, c, d, e, f, g, h} tách ra hai sự kiện: R1 = { a  b, b  c} F1 = { a, b, c} R2 = { d  e  f, f  h  g} F2 = { e, d, f, g, h} R0 = {c  e, c  d, b  h} F0 = {b, c, d, b, h} Đây l một cách phân R1 R2 R0 rã CSTT F0 eval({F1, F2})  min - Mô hình star R4 R1 R0 R2 R3 19
Ab Bc Ce cd f h g bh d eh - 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 1) a  b 5) d  e  f VD: 2) b  c 6) b  h 3) c  e 7) f  h  g 4)c  d GT = {a} {a}f min {a,b} min {a,b,c} {a,b,c,d} 2,6 r2 r1 3,4,6 r3 {a} r1 {a, b} r2 r6 {a, b, c} {a, b, h} (3,4,6) {a, b, h, c} ..... (3,4) ..... ..... 20
SUY DIỄN TIẾN ĐỒ THỊ SUY DIỄN TIẾN 1) Đỉnh gốc 1) GT 2) T.gian (SK đã chứng minh) 2) Nút 3) THOẢ 3) CUNG r T.Gian  T.Gian  {q} T.Gian  T.Gian T.gian = Tgian  {q} r: left  q r  thoa 4) Kết thúc 4) Lá T.Gian  KL 5) Đƣờng đi 5) VẾT Chú ý: - Nếu SDT theo vét cạn  độ phức tạp tƣơng 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 f {g} {f, h} {d, e, h} r5 r1 ĐỒ THỊ SUY DIỄN LÙI ( And, or) {g} r7 {f} {h} r6 {d} {e} {} r4 r3 {c} {c} {a} {a} {b} 21
 Suy diễn lùi  tìm kiếm theo chiều sâu H' CSDlùi  CTKsâu = 0 (B ) - Trong trƣờng 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 A {c} {A, B} {B, C, B} … r1 r3 r5 b  hc  A  chỉ số max: {c} {AB} {B} A B r1 B. Chọn hƣớng SD r5 r4 - Tình huống GT, KL NSD SD Tiến, Lùi - Tập luật R CTIẾN CLÙI H 0(B H ) 0(B T )T L 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 + Ƣớc lƣợng - BT - BL 1. ƣớc lƣợng BT VD: 22
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  R1 = {r1, r2} F1= {a, b, C}  R2 = {r2} F2 = {a, b, ma}  R3 = {r3} F3 = {a, b, mb}  R4 = {r4} F4 = {A, B}  R5 = {r5} F5 = {a, hc}  R6 = {r6} F6 = {b, hc}  R7 = {r7} F7 = {a, R}  R8 = {r8} F8 = {b,R}  R9 = {r9, r10, r11, r14} F9 = {a, b, c, p}  R10 = {r12} F10 = {a, ha}  F11 = {b, S} R11 = {r15}  F12 = {S, p} R12 = {r16} Ƣớc lƣợng: m B T = max (2, 1, 4) = 4 _ 16 BT = = 1,33 12 23
2.Ƣớc lƣợng BL c có 3 luật C có 1 B có 2 BL max = 3 _ 16 A có 2 BL = = 1,6 10 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 # GT > # KL Then chọn Lùi 3. If BT = BL 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 ? 24
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} S min {a, b, R, A} C r4 rmin {a b R A B} {a bR AB} {a b RABCc} 7,8 … VET = {r7, r8, r4, r1, r9, r10, r11} r7 r8 r1 8 1,13 13,9,10,11  Dƣ = 2 A B Cc P 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} {a, b, R, A, B} {a, b, R, A, B, C}…... {a, b, R} r r8 r4 7,8 7 4 1,13 25
Đồ thị FPG (Fact Precedence Graph) Sử dụng để miêu tả mối tƣơng quan giữa điều n y với điều khác Vd (*) hc R A B C a b ma c mb mc P p ha S hb r ˆ ˆ h 1(r) = h 1(r: left  q) = UL (a, K, L) = kcFPG (a, KL) ˆ Chọn r: h 1(r)  min NXét: 1) f g FPG thì f đƣợc dùng trực tiếp để suy ra G (r: left  g, f  left) 2) Có đƣờng đi P: f  ……  g thì đƣợc 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  …….. ˆ h 1(r7)=kc(A,p)=3 ˆ h 1(r8)=kc(B,p)=3 ˆ h 1(r1)=kc(c,p)=1 Chọn r1 ˆ h 1(r13)=kc(s,p)=  ˆ h 1(r9)=kc(P,p)=  Chọn r11 ˆ h 1(r10)=kc(mc,p)=  ˆ h 1(r11)=kc(p,p)=0 26