ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
NGUYỄN VŨ HẬU
CÁCH TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ
XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
TRONG CHẨN ĐOÁN BỆNH VIÊM GAN B
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
THÁI NGUYÊN - 2015
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
NGUYỄN VŨ HẬU
CÁCH TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ
XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
TRONG CHẨN ĐOÁN BỆNH VIÊM GAN B
Chuyên ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH
Mã số: 60.48.01.01
LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
Người hướng dẫn khoa học: TS. NGUYỄN DUY MINH
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
THÁI NGUYÊN - 2015
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn này do chính tôi thực hiện, dưới sự hướng
dẫn khoa học của TS. Nguyễn Duy Minh, số liệu và kết quả nghiên cứu
trong luận văn này hoàn toàn trung thực và chưa sử dụng để bảo vệ một
công trình khoa học nào, các thông tin, tài liệu trích dẫn trong luận văn đã
được chỉ rõ nguồn gốc. Mọi sự giúp đỡ cho việc hoàn thành luận văn đều
đã được cảm ơn. Nếu sai tôi hoàn toàn chịu trách nhiệm.
Thái Nguyên, tháng 8 năm 2015
Tác giả
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Nguyễn Vũ Hậu
ii
LỜI CẢM ƠN
Trước hết em xin trân trọng cảm ơn các thầy giáo, cô giáo trường đại
học công nghệ thông tin đã giảng dạy em trong quá trình học tập chương trình
sau đại học. Dù rằng, trong quá trình học tập trực tuyến có nhiều khó khăn
trong việc tiếp thu kiến thức cũng như sưu tầm tài liệu học tập, nhưng với sự
nhiệt tình và tâm huyết của thầy cô cộng với những nỗ lực của bản thân đã
giúp em vượt qua được những trở ngại đó.
Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo TS. Nguyễn Duy Minh
người hướng dẫn khoa học, đã tận tình hướng dẫn em trong suốt quá trình
làm luận văn.
Để có thể hoàn tất khoá học sau đại học tại Trường Đại học Công nghệ
thông tin, em đã nhận được rất nhiều sự động viên giúp đỡ của gia đình, thầy
cô, đồng nghiệp và bạn bè trong lớp cao học k12i.
Một lần nữa em xin chân thành cảm ơn.
Thái Nguyên, tháng 8 năm 2015
Tác giả
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Nguyễn Vũ Hậu
iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. i
LỜI CẢM ƠN .................................................................................................. ii
MỤC LỤC ....................................................................................................... iii
DANH MỤC BẢNG ........................................................................................ v
DANH MỤC HÌNH ........................................................................................ vi
MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1
Chương 1. MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ BẢN ............................................... 3
1.1. Lý thuyết tập mờ .................................................................................... 3
1.1.1. Định nghĩa ....................................................................................... 3
1.1.2. Lập luận mờ .................................................................................... 3
1.2. Hệ chuyên gia ......................................................................................... 4
1.2.1. Giới thiệu về hệ chuyên gia ............................................................ 4
1.2.2. Phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia ............................................. 5
1.2.3. Biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia ............................................ 5
1.2.4. Suy diễn và lập luận ........................................................................ 7
1.2.5. Lập luận tiến và lập luận lùi .......................................................... 10
1.3. Tổng quan về bệnh viêm gan B ........................................................... 14
1.4. Kết luận chương 1 ................................................................................ 14
Chương 2. CÁCH TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ XÂY DỰNG HỆ HỖ
TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH .............................................................. 16
2.1. Đại số gia tử ......................................................................................... 16
2.1.1. Biến ngôn ngữ ............................................................................... 17
2.1.2. Đại số gia tử của biến ngôn ngữ ................................................... 19
2.1.3. Các tính chất cơ bản của ĐSGT tuyến tính ................................... 21
2.1.4. Hàm đo trong đại số gia tử tuyến tính........................................... 22
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
2.2. Định lượng ngữ nghĩa giá trị ngôn ngữ ............................................... 22
iv
2.3. Tích hợp đại số gia tử ........................................................................... 24
2.4. Bài toán lập luận K - điều kiện ............................................................ 24
2.5. Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định ........................................................ 25
2.5.1. Xử lý dữ liệu vào ........................................................................... 25
2.5.2. Xây dựng quá trình suy luận ......................................................... 26
2.5.3. Hệ hỗ trợ ra quyết định dựa theo phương pháp luận sử dụng đại số
gia tử ........................................................................................................ 28
2.6. Tổng kết chương 2 ............................................................................... 28
Chương 3. SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ RA
QUYẾT ĐỊNH CHẨN ĐOÁN BỆNH VIÊM GAN B ............... 29
3.1. Phân tích dữ liệu bệnh viêm gan B ...................................................... 29
3.1.1. Các triệu chứng của bệnh .............................................................. 29
3.1.2. Các kiểu chẩn đoán ....................................................................... 30
3.1.3. Các luật xây dựng chẩn đoán bệnh viêm gan B ............................ 33
3.2. Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định chẩn đoán bệnh viêm gan B .......... 42
3.2.1. Xác định các biến ngôn ngữ .......................................................... 42
3.2.2. Xây dựng đại số gia tử cho các biến ngôn ngữ ............................. 47
3.3. Cài đặt chương trình ............................................................................. 54
3.3.1. Giao diện Cơ sở luật ..................................................................... 54
3.3.2. Giao diện Triệu chứng .................................................................. 55
3.3.3. Giao diện Chẩn đoán bệnh ............................................................ 55
KẾT LUẬN .................................................................................................... 56
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 58
v
DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1: Thể hiện các nét điển hình của đối tượng tương tự .......................... 9
Bảng 2.1. Các giá trị ngôn ngữ của các biến Health và Age .......................... 18
Bảng 3.1: Bảng các giá trị không chắc chắn của CF ...................................... 33
Bảng 3.2: Các triệu chứng của bệnh Viêm Gan B .......................................... 42
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Bảng 3.3: Bảng giá trị định lượng ngữ nghĩa của biến ngôn ngữ ................... 48
vi
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Lược đồ hệ chuyên gia ...................................................................... 5
Hình 2.1. Sơ đồ hệ chuyên gia ........................................................................ 28
Hình 3.1: Mô hình mô tả các triệu chứng của bệnh Viêm Gan B .................. 30
Hình 3.2: Quy trình chẩn đoán bệnh viêm gan B ........................................... 32
Hình 3.3: Giao diện cơ sở luật ........................................................................ 55
Hình 3.4: Giao diện triệu chứng ...................................................................... 55
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Hình 3.5: Giao diện chẩn đoán bệnh ............................................................... 56
1
MỞ ĐẦU
Hệ chuyên gia là một chương trình thông minh nhằm dạy cho máy tính
biết các hoạt động của một chuyên gia thực thụ. Hệ chuyên gia đầu tiên là
DENDRAL, xuất hiện giữa thập niên 70, sau đó vào năm 1975 hệ chuyên gia
MYCIN ra đời đã thành công trong việc áp dụng khoa học trí tuệ nhân tạo
trong lĩnh vực Y học, cụ thể là lĩnh vực chẩn đoán bệnh trong y học. Vào cuối
năm 80, tại Viện Công nghệ thông tin đã bước đầu xây dựng hệ trợ giúp khám
chữa bệnh nội khoa, châm cứu và chẩn trị đông y [4], đã có tiếp cận ra quyết
định trong việc chẩn đoán lâm sàng [6].
Lý thuyết tập mờ và logic mờ được L.A. Zadeh đề xuất vào giữa thập
niên 60 của thế kỷ trước. Kể từ khi ra đời, lý thuyết tập mờ và ứng dụng của
tập mờ đã được phát triển liên tục với mục đích xây dựng các phương pháp
lập luận để mô hình hóa quá trình suy luận của con người. Cho đến nay
phương pháp lập luận xấp xỉ dựa trên lý thuyết tập mờ đã được quan tâm
nghiên cứu trên cả phương diện lý thuyết và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực rất
khác nhau, đã đạt được nhiều thành tựu ứng dụng, đặc biệt là các ứng dụng
trong các hệ chuyên gia mờ, điều khiển mờ [10].
Tuy nhiên, phương pháp lập luận của con người là vấn đề phức tạp và
không có cấu trúc. Vì vậy kể từ khi lý thuyết tập mờ ra đời cho đến nay, vẫn
chưa có một cơ sở lý thuyết hình thức chặt chẽ theo nghĩa tiên đề hoá cho
logic mờ và lập luận mờ.
Để đáp ứng phần nào đối với nhu cầu xây dựng cơ sở toán học cho việc
lập luận ngôn ngữ, N.Cat Ho và Wechler đã đề xuất cách tiếp cận dựa trên
cấu trúc tự nhiên của miền giá trị của các biến ngôn ngữ, những giá trị của
biến ngôn ngữ trong thực tế đều có thứ tự nhất định về mặt ngữ nghĩa, ví dụ ta
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
hoàn toàn có thể cảm nhận được rằng, „trẻ‟ là nhỏ hơn „già‟, hoặc „nhanh‟
2
luôn lớn hơn „chậm‟. Xuất phát từ quan hệ ngữ nghĩa đó các tác giả đã phát
triển lý thuyết đại số gia tử (ĐSGT).
Với việc định lượng các từ ngôn ngữ được xác định trong đoạn [0, 1].
Trên cơ sở đại số gia tử, ta nghiên cứu cơ chế lập luận suy diễn mờ dựa trên
biến ngôn ngữ thông qua dạng tập mờ để xây dựng cơ chế chuyển đổi từ tập
mờ thành các giá trị định lượng trong khoảng [0, 1] , [5].
Trong mô hình hỗ trợ ra quyết định theo tiếp cận đại só gia tử sẽ xây
dựng hai phần chính là xây dựng hệ cơ sở tri thức và xây dựng cơ chế lập luận
tương ứng với cơ sở tri thức. Đối với cơ sở tri thức ta xây dựng dựa trên các
qui tắc luật IF …. THEN …., còn đối với cơ chế lập luận suy diễn ta sẽ xây
dựa trên việc lập luận ngôn ngữ tự nhiên của miền giá trị của biến ngôn ngữ
đã được xây dựng trên cơ sở đại số gia tử.
Xuất phát từ những phân tích và quan sát trên, nhiệm vụ nghiên cứu của
đề tài “cách tiếp cận đại số gia tử xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định trong
chẩn đoán bệnh viêm gan B”, nhằm góp phần phát triển phương pháp luận
dựa trên đại số gia tử phục vụ việc thu thập các trí thức chuyên gia y tế trong
môi trường thông tin mờ, không chắc chắn và xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
bệnh Viêm gan B.
3
Chương 1
MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ BẢN
1.1. Lý thuyết tập mờ
1.1.1. Định nghĩa
Các tập mờ hay tập hợp mờ là một mở rộng của lý thuyết tập hợp cổ
điển và được dùng trong lôgic mờ. Trong lý thuyết tập hợp cổ điển, quan hệ
thành viên của các phần tử trong một tập hợp được đánh giá theo kiểu nhị
phân theo một điều kiện rõ ràng - một phần tử hoặc thuộc hoặc không thuộc
về tập hợp. Ngược lại, lý thuyết tập mờ cho phép đánh giá từ từ về quan hệ
thành viên giữa một phần tử và một tập hợp; quan hệ này được mô tả bằng
một hàm liên thuộc (membership function) . Các tập mờ được coi
là một mở rộng của lý thuyết tập hợp cổ điển là vì, với một universe nhất
định, một hàm liên thuộc có thể giữ vai trò của một hàm đặc
trưng (indicator function) ánh xạ mỗi phần tử tới một giá trị 0 hoặc 1 như
trong khái niệm cổ điển.
1.1.2. Lập luận mờ
Lập luận mờ nhằm hướng đến việc mô phỏng lập luận suy nghĩ của con
người. Lập luận mờ được ứng dụng trong các hệ chuyên gia, hệ hỗ trợ ra
quyết định,…
Quá trình thực hiện lập luận mờ được xem là sự khái quát hoá của luật
Modus Ponens, từ đó sử dụng hàm biến đổi giá trị chân lý để ước lượng tập
mờ tương ứng.
Trong trường hợp việc lập luận mờ có nhiều giả thiết, bài toán lập luận
mờ được phát biểu như sau:
IF (X1 = x11) AND (X2 = x12) AND .... AND (Xn = x1n) THEN Y = y1
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
............
4
IF (X1 = xk1) AND (X2 = xk2) AND.....AND ( Xn = xkn) THEN Y = yk
(X1 = x01) AND (X2 = x02) AND ..... AND (Xn = x0n)
Y = y0
Với (X1, X2, ..., Xn) là các tập mờ các yếu tố đầu vào và tập mờ giá trị
kết luận Y. Ứng với giá trị yếu tố đầu vào (x01, x02,.., x0n) tương ứng với các
tập mờ (X1, X2,...., Xn), ta ứng dụng phương pháp lập luận mờ để nội suy giá
trị kết quả y0 thuộc tập mờ Y.
Với các giá trị yếu tố đầu vào (x01, x02, ..., x0n), ta cần nội suy kết quả
đầu ra y0. Việc giải bài toán trên dựa trên các lý thuyết tập mờ bằng cách hợp
thành luật Max-Min qua các bước như sau:
Bước 1. Tính độ thỏa mãn (mức độ tương hợp) của dữ liệu đối với
luật thứ i:
xij(xij)}
Ti =
Bước 2. Giá trị mờ kết quả ở đầu ra đối với luật thứ i, µyi(yi) được tính
như sau:
µyi(yi) = min {Ti, µyi(yi)}
Bước 3. Giá trị mờ kết quả đầu ra hệ thống µy0(y0) là:
µy0(y0)= µyi(yi)}
1.2. Hệ chuyên gia
1.2.1. Giới thiệu về hệ chuyên gia
Hệ chuyên gia là một chương trình thông minh nhằm dạy cho máy
tính biết các hoạt động của một chuyên gia thực thụ. Hệ chuyên gia đầu
tiên là DENDRAL, xuất hiện vào giữa thập niên 70, sau đó vào năm 1975
hệ chuyên gia MYCIN ra đời đã thành công trong việc áp dụng khoa học
trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực Y học, cụ thể là lĩnh vực chẩn đoán và điều
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
trị bệnh nhiễm trùng máu. Đây là hệ chuyên gia tương đối lớn, thực hiện ở
5
mức chuyên gia con người, bên cạnh đó còn cung cấp cơ chế giải thích
các bước suy luận.
Chuyên gia con người có hai phần cơ bản: tri thức của chuyên gia và
lập luận. Từ đó hệ chuyên gia cũng có hai phần chính: một cơ sở tri thức và
một mô tơ suy diễn.
Cơ sở tri thức chứa các tri thức chuyên dụng mức cao về một vấn đề
được cung cấp bởi chuyên gia con người. Nó bao gồm các sự kiện, luật, khái
niệm và các mối quan hệ. Chẳng hạn nó có thể chứa tri thức của một bác sĩ
chẩn đoán bệnh về thần kinh.
Mô tơ suy diễn là bộ xử lý tri thức, nó làm việc với các thông tin có sẵn
từ một vấn đề cho trước, kết hợp với các tri thức có trong cơ sở tri thức để
Cơ sở tri thức
đưa ra một kết luận hay gợi ý.
Mô tơ suy diễn
Hệ chuyên gia
Hình 1.1: Lược đồ hệ chuyên gia
1.2.2. Phạm vi ứng dụng của hệ chuyên gia
Hệ chuyên gia được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực: nông nghiệp,
thương mại, giáo dục, khoa học, y tế, kinh tế…
Hệ chuyên gia cũng được chia thành nhiều loại: mô phỏng, điều khiển,
thiết kế, lập kế hoạch, giải thích, dự đoán, lựa chọn…
1.2.3. Biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia
Biểu diễn tri thức bằng các luật IF - THEN:
Ngôn ngữ bao gồm các luật IF - THEN là ngôn ngữ phổ biến nhất để
biểu diễn tri thức.
Các luật IF - THEN có ưu điểm sau:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Mỗi luật IF - THEN mô tả một phần nhỏ tương đối độc lập của tri thức.
6
Có thể thêm vào cơ sở tri thức các luật mới, hoặc loại bỏ một số luật cũ
mà không ảnh hưởng nhiều tới các luật khác.
Các hệ tri thức với cơ sở tri thức gồm các luật IF - THEN có khả năng
đưa ra lời giải thích cho các quyết định của hệ.
Các luật IF - THEN là dạng biểu diễn tự nhiên của tri thức. Bằng cách
sử dụng các luật IF - THEN chúng ta có thể biểu diễn được một số lượng lớn
tri thức của con người về tự nhiên, xã hội, kinh nghiệm của con người trong
lao động sản xuất, tri thức của các thầy thuốc, tri thức của các kỹ sư, tri thức
trong các ngành khoa học: Kinh tế, sinh học, hóa học, vật lý, toán học,…
Biểu diễn tri thức không chắc chắn:
Trong đời sống thực tế có rất nhiều điều mà ngay cả các chuyên gia
cũng không hoàn toàn tin tưởng chúng là đúng hay sai. Đặc biệt là các kết
luận trong chẩn đoán y học, trong dự báo thời tiết,trong phỏng đoán sự hỏng
hóc của máy móc,chúng ta không thể tin tưởng 100% các kết luận đưa ra là
đúng. Chẳng hạn nếu xe máy đang chạy bị chết máy và kiểm tra xăng vẫn còn
thì có thể tin rằng 90% là do có vấn đề ở bugi.Tuy nhiên vẫn còn 10% phỏng
đoán đó là sai, xe bị chết máy do các nguyên nhân khác. Do đó trong các hệ
dựa trên luật, chúng ta phải đưa vào mức độ chắc chắn của các luật & sự kiện
trong cơ sở tri thức. Chúng ta sẽ gán cho mỗi luật hoặc sự kiện một mức độ
chắc chắn nào đó, mức độ chắc chắn là một số nằm giữa 0 & 1.
Cách viết :
A1^…^An=>B : C
có nghĩa là luật A1^…^An=>B có độ chắc chắn là C (0≤ C ≤1)
Cách xác định mức độ chắc chắn C :
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Nếu luật có 1 điều kiện :
7
A=>B : C
Theo lý thuyết xác suất ta có :
P(B) = P(B|A)*P(A)
Trong đó:
P(A), P(B) là xác suất của sự kiện A, B tương ứng (cũng chính là mức
độ chắc chắn của A, B tương ứng).
P(B|A) là xác suất có điều kiện của B khi A đã xảy ra, ở đây P(B|A) là
mức độ chắc chắn của luật, tức là bằng C.
Nếu luận có n > 1 điều kiện :
A1^…^An=>B : C
Trong trường hợp này, mức độ chắc chắn của A, P(A) được tính
bằng các phương pháp khác nhau, tùy thuộc vào các sự kiện Aᵢ là độc lập
hay phụ thuộc.
Nếu các sự kiện Ai là độc lập, khi đó :
P(A) = P(A1)…P(An)
Nếu các sự kiện Ai là phụ thuộc :
P(A) = min { P(A1),…,P(An) }
1.2.4. Suy diễn và lập luận
Suy diễn và lập luận là hai khái niệm được dùng chung để chỉ một
tiến trình đưa đến kết luận từ các giả thiết cho ở dạng cơ sở tri thức (sự
kiện,quy luật).
Định nghĩa lập luận:
Lập luận là quá trình làm việc với tri thức sự kiện và các chiến lược
giải bài toán nhằm rút ra kết luận
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Lập luận theo cách suy diễn:
8
Lập luận theo suy diễn là phương pháp dùng các sự kiện của bài toán(là
các luật trong cơ sở tri thức) và các tiên đề sau đó sử dụng các phương pháp
suy diễn để rút ra thông tin mới từ các thông tin đã biết
Ví dụ 1.1:
IF có thân nhiệt lớn hơn 38độ THEN bị sốt
Tiên đề: thân nhiệt lớn hơn 38 độ
Kết luận: bị sốt
Lập luận suy diễn là 1 trong các kĩ thuật phổ biến nhất. Suy diễn đã
dùng modus ponens là loại cơ bản của lập luận suy diễn. Khi có A ==> B và
A đúng thì rút ra được B đúng.
Lập luận quy nạp
Con người dùng lập luận quy nạp để rút ra kết luận tổng quát từ 1 tập
các sự kiện theo cách tổng quát hoá
Ví dụ 1.2:
Giả thiết: Chị Mơ hát hay
Giả thiết: Chị Nụ hát hay
Kết luận: Nói chung các chị hát hay
Qua lập luận này, người ta cho rằng kết luận sẽ đúng cho tất cả các
trường hợp cùng loại, thực chất của lập luận quy nạp là đem cái thiểu số áp
đặt cho đa số.
Ví dụ 1.3: cho tập các đối tượng X= {a,b,c,….}, nếu tính chất P đúng
đối với a, và nếu tính chất P cũng đúng đối với b, và nếu tính chất P cũng
đúng đối với c,…. Thì tính chất này đúng với tất cả X.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Lập luận phỏng đoán
9
Suy diễn là lập luận chính xác từ các sự kiện và thông tin đã biết. Lập
luận phỏng đoán, giả định là một loại suy diễn có vẻ hợp lí. Điều này có nghĩa
câu kết luận có thể đúng nhưng cũng có thể không đúng
Ví dụ 1.4:
Kéo theo: Đất ướt trời mưa
Tiên đề: Đất ướt
Kéo theo: Trời mưa
Kết luận trời mưa cho rằng trời có thể mưa cũng có thể không phải trời
mưa mà đất ướt xảy ra vì lí do khác.
Lập luận tương tự loại suy
Người ta tạo một mô hình của một vài khái niệm thông qua kinh
nghiệm của họ. Họ dùng mô hình này để hiểu một vài hoàn cảnh và đối tượng
tương tự. Họ vạch ra điểm tương đồng giữa hai vật đem so sánh, rút ra sự
giống nhau và khác nhau nhằm hướng dẫn việc lập luận của họ
Một khung cho biết thông tin đa dạng về đối tượng. Người ta có thể
dùng khung để thể hiện các nét điển hình của đối tượng tương tự:
Bảng 1.1: Thể hiện các nét điển hình của đối tượng tương tự
Khung Con hổ
Chủng loại Thú vật
Số chân 4
Ăn Thịt
Sống tại Ấn Độ và Đông Nam Á
Màu Vàng có vạch
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Lập luận theo lẽ thường
10
Nhờ kinh nghiệm con người có thể giải vấn đề một cách hiệu quả. Họ
sử dụng lẽ thông thường để nhanh chóng rút ra kết luận. Lập luận theo lẽ
thường có xu hướng thiên về phán xét sự đúng đắn hơn là lập luận chính xác
về logic.
Ví dụ 1.5: Vấn đề chẩn đoán hỏng hóc xe máy: Bugi hỏng thì máy
không nổ được. Kết luận này có được do kinh nghiệm sử dụng các loại xe
máy. Người ta đoán “thứ nhất tại bugi” khi thấy xe máy không khởi động
được. Loại tri thức này được coi như may rủi, cầu may.
Lập luận không đơn điệu
Đối với nhiều trường hợp người ta lập luận trên các thông tin tĩnh. Các
thông tin này không thay đổi trạng thái trong quá trình giải bài toán. Loại lập
luận này được gọi là lập luận đơn điệu
Ví dụ 1.6:
IF ngày rằm THEN trăng tròn
1.2.5. Lập luận tiến và lập luận lùi
Các hệ tri thức mà cơ sở tri thức bao gồm các luật được gọi là các hệ
dựa trên luật.Khi chúng ta đã lưu trữ cơ sở tri thức, ta cần có thủ tục lập luận
để rút ra các kết luận từ cơ sở tri thức.Trong các hệ dựa trên luật,có hai
phương pháp lập luận cơ bản : lập luận tiến & lập luận lùi.
Lập luận tiến
Là quá trình lập luận được bắt đầu bằng tập các sự kiện đã biết rút
ra từ sự kiện mới nhờ dùng các luật mà phần giả thiết trùng với các sự
kiện đã biết tiếp tục quá trình này cho đến khi gặp trạng thái đích (điều
phải chứng minh) hoặc cho đến khi không còn các luật nào khớp với các
sự kiện đã biết thì dừng.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Ví dụ 1.7: Ví dụ của P.H.Winston:
11
Giả sử cơ sở luật gồm các luật sau:
Luật 1: IF động vật có lông mao THEN động vật là loài có vú
Luật 2: IF động vật có lông vũ THEN động vật là chim
Luật 3: IF 1. động vật biết bay, AND2 động vật đẻ trứng THEN
động vật là chim
Luật 4: IF 1. động vật là loài có vú, AND 2. động vật ăn thịt THEN
động vật là thú ăn thịt
Luật 5: IF 1. động vật là loài có vú, AND 2. động vật có răng nhọn,
AND 3. động vật có móng vuốt THEN động vật là thú ăn thịt
Luật 6: IF 1. động vật là thú ăn thịt, AND 2. động vật có màu lông
vàng hung, AND 3. động vật có đốm sẫm THEN động vật là báo châu phi
Luật 7: IF 1. động vật là thú ăn thịt, AND 2. động vật có màu lông
vàng hung, AND 3. động vật có vằn đen THEN động vật là hổ
Luật 8: IF 1. động vật là chim, AND 2. động vật không biết bay,
AND 3. động vật có chân dài, AND 4. động vật có cổ dài THEN động
vật là đà điểu
Luật 9: IF 1. động vật là chim, AND 2. động vật không biết bay,
AND 3. động vật biết bơi, AND 4. động vật có lông đen và trắng THEN
động vật là chim cánh cụt
Giả sử một em bé quan sát một con vật tên là Ki trong sở thú, em thấy
nó có những đặc điểm sau:
Ki có lông mao
Ki ăn thịt
Ki có màu lông vàng hung
Ki có đốm sẫm
Lúc này cơ sở tri thức sẽ bao gồm các sự kiện trên.
Thủ tục lập luận tiến xem xét luật 1. Khi biết động vật trong luật này
được thay bởi Ki, điều kiện của luật trở thành “Ki có lông mao”, đây là một Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
12
sự kiện có trong bộ nhớ làm việc, do đó ta suy ra “Ki là loài có vú”. Đây là sự
kiện mới do đó nó được thêm vào bộ nhớ làm việc. Xét luật 4, thế biến “động
vật ” bởi Ki, thì hai điều kiện của luật trở thành
Ki là loài có vú, AND
Ki ăn thịt
Cả hai sự kiện này đều có trong bộ nhớ làm việc, do đó từ luật 4 ta suy
ra “Ki là thú ăn thịt”. Sự kiện mới này lại được thêm vào bộ nhớ làm việc. Ta
xét tiếp luật 6 các điều kiện là:
Ki là loài thú ăn thịt, AND
Ki có màu lông vàng hung, AND
Ki có đốm sẫm
Tất cả các điều kiện này đều đúng, do đó từ luật 6 ta suy ra “Ki là báo
châu phi”
Như vậy từ các sự kiện đã biết về Ki, lập luận tiến đã suy ra các sự
kiện mới:
Ki là loài có vú
Ki là thú ăn thịt
Ki là báo châu phi.
Lập luận lùi
Là quá trình lập luận để chứng minh một giả thiết đấy là đích bằng cách
thu thập những thông tin hỗ trợ (chính là các sự kiện). Hệ thống lập luận lùi
được bắt đầu từ đích cần phải chứng minh. Đầu tiên nó kiểm tra trong bộ nhớ
làm việc xem đích này đã đựơc bổ sung trước nó hay chưa. Nếu chưa thì đem
so sánh với đích phần kết luận của luật, nếu trùng với luật nào thì loại luật này
và gọi là luật đích, hệ thống sẽ xem phần giả thiết của các luật là đích mới cần
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
phải chứng minh. Quá trình này tiếp tục đệ quy cho đến khi hệ thống tìm thấy
13
một giả thiết không được một luật nào cung cấp hoặc tìm thấy điều phải
chứng minh.
Ví dụ 1. 8: Giả sử bộ nhớ làm việc chứa các sự kiện sau :
Bibi có lông vũ
Bibi có chân dài
Bibi có cổ dài
Bibi không biết bay
Ta đưa ra giả thuyết sau đây :
Bibi là đà điểu
Đối sánh giả thuyết này với phần kết luận của các luật, ta thấy nó khớp
với kết luận của luật 8 nếu thế biến « động vật » vởi Bibi.Từ luật 8 ta suy ra
rằng, giả thuyết « Bibi là đà điểu » là đúng nếu các điều kiện sau là đúng :
1. Bibi là chim
2. Bibi không biết bay
3. Bibi có chân dài
4. Bibi có cổ dài
Đây là 4 giả thuyết mới. Việc đánh giá giả thuyết « Bibi là đà điểu »
được quy về việc đánh giá 4 giả thuyết mới này. Các giả thuyết 2,3,4 đều có
trong bộ nhớ làm việc. Ta chỉ cần đánh giá giả thuyết « Bibi là chim ». Lại
đối sánh giả thuyết này với phần kết luận của các luật. Ta thấy nó khớp với
kết luận của luật 2 & luật 3. Xét luật 3, đi lùi lại phần điều kiện của luật này,
ta nhận được các giả thuyết mới là :
Bibi biết bay
Bibi đẻ trứng
Cả 2 giả thuyết này đều không có trong bộ nhớ làm việc và cũng không
khớp với phần kết luận của luật nào cả. Do đó ta không thể phát triển tiếp các
giả thuyết này được nữa. Chuyển sang xét luật 2, để « Bibi là chim » luật này Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
14
đòi hỏi điều kiện « Bibi có lông vũ ».Điều kiện này có trong bộ nhớ làm việc.
Vậy giả thuyết đã đưa ra « Bibi là đà điểu » là đúng.
1.3. Tổng quan về bệnh viêm gan B
Viêm gan B là một căn bệnh toàn cầu với xuất độ tương đối rất cao ở
châu Á.Theo thống kê của tổ chức Y tế Thế giới năm 2000 hiện nay trên thế
giới có khoảng hơn 2 tỷ người nhiễm vi rút viêm gan B. Trong đó có khoảng
hơn 350 triệu người bị viêm gan mãn tính. Ở Việt Nam, những nghiên cứu
bước đầu cho thấy tỷ lệ mang vi rút viêm gan B là 12,5% dân số.
Yếu tố “gắn bó gây ung thư gan” thường gặp nhất là xơ gan do rượu và
xơ gan do HBV hoặc HCV(Viêm Gan C). Nhiều người bị viêm gan B không
có các triệu chứng nào để nhận ra được. Điều này khiến cho bệnh này thực sự
thành kẻ thù vô hình vì những người mắc bệnh viêm gan B đôi khi không có
biểu hiện bệnh hay triệu chứng của bệnh nhất là trẻ em.
Hiện nay điều trị bệnh viêm gan B cũng đã có nhiều phương pháp điều
trị và phòng tránh nhưng bệnh vẫn không có hướng suy giảm do khả năng
chẩn đoán bệnh hiện nay còn gặp nhiều khó khăn vì thời gian từ khi nhiễm
bệnh cho tới khi có triệu chứng kéo dài từ 1 đến 6 tháng trung bình là 2 tháng.
Khi đó người bác sĩ hoàn toàn phải dựa vào kinh nghiệm bản thân và các biểu
hiện lâm sàng của bệnh nhân để đưa ra kết luận cuối cùng.
Các bác sĩ càng giỏi, càng có nhiều kinh nghiệm thì chẩn đoán càng
chính xác. Chẩn đoán “không bị bệnh viêm gan B” sai lầm sẽ khiến bệnh
nhân tiến triển nặng hơn dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng có thể xảy ra
nếu không được điều trị kịp thời như ung thư gan,suy gan, xơ gan…gây nguy
hiểm tính mạng.
1.4. Kết luận chương 1
Chương 1 trình bày cơ sở lý thuyết về lý thuyết tập mờ, phương pháp
lập luận mờ, hệ chuyên gia mờ và tổng quan về bệnh viêm gan B. Nội dung
chương 1 là kiến thức cơ sở để tiếp tục nghiên cứu cho các nội dung về lý Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
15
thuyết đại số gia tử, cách tiếp xây dựng hệ chuyên gia dựa trên đại số gia tử
và ứng dụng chẩn đoán bệnh viên gam B sử dụng lập luận dựa trên đại số
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
gia tử.
16
Chương 2
CÁCH TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ
XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
2.1. Đại số gia tử
Trong tài liệu giới thiệu phương pháp tiếp cận đại số đến cấu trúc tự
nhiên của miền giá trị của biến ngôn ngữ. Cấu trúc đại số này áp dụng trên
miền giá trị của các biến ngôn ngữ đưa ra và được xem như là một cấu trúc
đại số trừu tượng, gọi là đại số gia tử.
Trong cấu trúc đại số gia tử cho phép mở rộng tập giá trị chân lý là
các phần tử của đại số gia tử thoã mãn một số tính chất mới, trong đó có
tính chất kế thừa ngữ nghĩa của các gia tử. Cho đại số gia tử X = (T(X), G,
H, ≤), trong đó:
T(X): miền giá trị của biến ngôn ngữ X.
„≤‟: quan hệ thứ tự bộ phận sinh bởi ngữ nghĩa tự nhiên của giá trị
ngôn ngữ.
G: tập phần tử sinh nguyên thuỷ của biến ngôn ngữ, xem như là toán tử
0- ngôi.
H: tập các gia tử ngôn ngữ, xem như là toán tử 1-ngôi.
Tính chất kế thừa ngữ nghĩa được định nghĩa như sau:
h, k, h‟, k‟ € H, h # k, x € T(X), mà hx ≤ kx thì cũng có h‟hx ≤ k‟kx.
Mỗi một miền giá trị của biến ngôn ngữ sẽ tạo thành một tập hợp sắp
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
thứ tự bộ phận và đó là cấu trúc cơ bản của lĩnh vực đại số gia tử. Việc đánh
17
giá ngữ nghĩa của các từ được thực hiện thông qua miền giá trị ngữ nghĩa của
tập mờ trên tập vũ trụ U.
2.1.1. Biến ngôn ngữ
Biến ngôn ngữ là biến có giá trị là giá trị ngôn ngữ. Các giá trị này
được xây dựng từ các phần tử sinh nguyên thủy của biến đó bởi tác động các
gia tử và các liên từ.
Biến ngôn ngữ được đặc trưng bởi một bộ (X, T(X), U, R, M), với:
X là tên của biến ngôn ngữ.
T(X) là tập các giá trị ngôn ngữ của biến X.
U là tập vũ trụ của ngôn ngữ.
R là luật ký pháp cho phép sinh ra các phần tử của T(X).
M là luật ngữ nghĩa gán mỗi phần tử của T(X) bởi một tập mờ trên U.
Ví dụ 2.1:
Xét biến ngôn ngữ có tên là AGE tức là X= AGE, biến cơ sở u có miền
xác định là U = [0,100]. Khi đó tập các giá trị ngôn ngữ tương ứng của biến
ngôn ngữ là T(AGE) bao gồm các giá trị :
Young old Not young or old
Not young Not old Not very young not very old
Very young Very old Young or old
More - or - less young More - or - less old …
Possibly young Possibly old …
… … …
Các giá trị ngôn ngữ young và old được gọi là các giá trị nguyên thủy.
Mỗi giá trị ngôn ngữ trong T(AGE) là tên của một biến mờ trên U, tức là biến
có thể nhận giá trị trên U với mỗi giá trị tương ứng với một mức độ tương
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
thích trong đoạn [0,1], rang buộc hạn chế trên mỗi giá trị ngôn ngữ hình
18
thành ngữ nghĩa cho giá trị ngôn ngữ đó, ví dụ ngữ nghĩa của old được cho
như sau:
Tuy nhiên ngữ nghĩa của các giá trị khác tring T(AGE) có thể tính
thông qua tập mờ của các giá trị nguyên thủy bởi cá phép toán tương ứng với
các gia tử tác động như very, more - or - less,..
Trong các nghiên cứu của mình về biến ngôn ngữ và lập luận xấp xỉ,
Zadeh luôn nhấn mạnh hai đặc trưng quan trọng nhất của biến ngôn ngữ:
Đặc trưng thứ nhất là tính phổ quát của cấu trúc miến giá trị của chúng,
tức là miền giá trị của hầu hết các biến ngôn ngữ có cùng cấu trúc cơ sở theo
nghĩa các giát trị của hầu hết các biến ngôn ngữ có cùng cấu trúc cơ sở theo
nghĩa các giá trị ngôn ngữ tương ứng là giống nhau ngoại trừ phần tử sinh
nguyên thủy. Ví dụ như tập các giá trị ngôn ngữ được cho tương ứng của hai
biến ngôn ngữ HEALTH và AGE cho bởi bảng 2.1
Bảng 2.1. Các giá trị ngôn ngữ của các biến Health và Age
Health Age
Good Old
Very good Very old
More - or - less good More - or - less old
… …
Poor Young
Very poor Very young
More - or - less poor More - or - less - young
… …
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
Một số tính chất của biến ngôn ngữ:
19
Tính phổ quat của cấu trúc miền giá trị của biến ngôn ngữ, tức là miến
giá trị của các biến ngôn ngữ có cùng cấu trúc cơ sở theo nghĩa các giá trị
ngôn ngữ tương ứng là giống nhau ngoại trừ phần tử sinh nguyên thủy.
Tính chất ngữ nghĩa độc lập ngữ cảnh của các gia tử và các liên từ,
trong khi ngữ nghĩa của các phần tử sinh nguyên thủy là phụ thuộc vào ngữ
cảnh. Đặc trưng này có thể thấy từ việc xác định ngữ nghĩa tập mờ cho các
giá trị ngôn ngữ như đã nêu ở trên.
Hai đặc trưng trên của biến ngôn ngữ cho phép ta sử dụng một tập các
gia tử ngôn ngữ cho nhiều biến ngôn ngữ khác nhau và có thể mô tả hình thức
miền giá trị của biến ngôn ngữ bởi một cấu trúc ngôn ngữ toán học thuần
nhất. Vấn đề quan trọng nhất ở đây là mô hình phải dựa trên các yếu tố nào để
cho cấu trúc toán học đó phản ánh được càng nhiều ngữ nghĩa tự nhiên của
giá trị ngôn ngữ. Một cách tiếp cận đến vấn đề này đã được đề xuất trong
[5,6] dựa trên một số đặc trưng ngôn ngữ sau:
Với mỗi giá trị ngôn ngữ x trong T(X) và tập H các gia tử ngôn ngữ,
khi đó H sẽ được phân hoạch thành hai tập rời nhau sao cho một tập chứa các
gia tử làm tăng ngữ nghĩa của x và tập còn lại chứa các gia tử làm giảm ngữ
nghĩa của x. Hơn nữa, trong mỗi tập con đó của H, bản thân các gia tử cũng
được sắp thứ tự theo mức độ nhấn ngữ nghĩa của chúng.
Các tính chất trên cho phép chúng ta xây dựng một cấu trúc thứ tự ngữ
nghĩa ứng với một biến ngôn ngữ bất kỳ, cấu trúc thứ tự này có thể làm tăng
hoặc giảm ngữ nghĩa của giá trị biến ngôn ngữ.
Dựa vào đặc trưng của biến ngôn ngữ, ta xây dựng miền giá trị của biến
ngôn ngữ thành một tập hợp sắp thứ tự bộ phận.
Xét biến ngôn ngữ X, khi đó T(X) là tập hợp các giá trị của biến ngôn
ngữ X và được gọi là miền giá trị của biến ngôn ngữ X.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
2.1.2. Đại số gia tử của biến ngôn ngữ
20
Để mô phỏng quá trình suy luận của con người, lý thuyết đại số gia tử
đã cố gắng nhúng tập ngôn ngữ vào một cấu trúc đại số tích hợp và tìm cách
xem chúng như là một đại số để tiên đề hóa sao cho cấu trúc thu được mô
phỏng tốt ngữ nghĩa ngôn ngữ [3].
Giả sử X là một biến ngôn ngữ và miền giá trị của X là Dom(X). Miến
giá trị X được xem như một ĐSGT AX = (X,G,H,≤) trong đó:
G: là tập các phần tử sinh
H: là tập các gia tử
“≤”: là các quan hệ cảm sinh ngữ nghĩa trên X.
Ta cũng giả thiết rằng trong G có chứa các phần tử 0,1,W với ý nghĩa là
phần tử bé nhất, phần tử lớn nhất và phần tử trung hòa trong X.
Nếu X và H là các tập sắp thứ tự tuyến tính khi đó ta nói AX =
(X,C,H,≤) là đại số gia tử tuyến tính.
Khi tác động gia tử vào phần tử thì ta thu được phần tử ký
hiệu . Với mỗi ta ký hiệu là tập tất cả các phần tử thuộc X
xuất phát từ bằng cachs sử dụng các gia tử trong và ta viết
với ,…,
Ví dụ 2.2: giả sử có tập T
T = {true,false, very true, very false, more true, more false,
approximately true, approximately false, little true, little false, very more true,
very very true,etc…}
Ta có thể xem tập này như là một cấu trúc đại số:
trong đó:
T là tập cơ sở của AT
G là phần tử sinh (khái niệm nguyên thủy true, false)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
, là poset các gia tử dương, là poset các gia tử âm
21
là quan hệ thứ tự.
2.1.3. Các tính chất cơ bản của ĐSGT tuyến tính
Định lý 1. Cho tập và là các tập sắp thứ tự tuyến tính của
ĐSGT = ( ). Khi đó ta có các khẳng định sau:
Với mỗi thì là tập sắp thứ tự tuyến tính.
Nếu X được sinh từ G bời các gia tử và G là tập sắp thứ tự tuyến tính
thì X cũng là tập sắp thứ tự tuyến tính. Hơn nữa nếu là độc lập và
với nhau, tức là và thì .
Một cách tổng quát, mỗi miền ngôn ngữ của biến ngôn ngữ có thể được
tiên đề hóa và được gọi là đại số gia tử của , trong đó là
tập thứ tự tuyến tính bộ phận. Ta có định lý sau:
Định lý 2. Cho ĐSGT . Khi đó ta có các khẳng
định sau:
Các toán tử trong là so sánh được với nhau, .
Nếu là điểm cố đinh đối với toán tử tức là thì nó là
điểm cố định với các gia từ khác.
Nếu thì tồn tại chỉ số i sao cho của x là một biểu
diễn chuẩn của tương ứng với và và
với mọi >
Nếu và thì là biến cố định
Tiếp theo chúng ta nêu ra định lý dùng để so sánh hai phần tử trong
miền ngôn ngữ của biến ngôn ngữ X
Định lý 3. Cho và là hai biểu diễn chuẩn của
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
và tương ứng với khi đó tồn tại chỉ số sao cho
22
với mọi < (ở đây nếu thì hoặc là toán tử đơn vị I,
= I, hoặc ) và
khi và chỉ khi trong đó
khi và chỉ khi và
và là không so sánh được với nhai khi và chỉ khi và là
không so sánh được với nhau.
2.1.4. Hàm đo trong đại số gia tử tuyến tính
Giả sử AX = (X,C,H,≤) là đại số gia tử tuyến tính với C = {c-, c+} ∪ {0,W,1}. Và H =H- ∪ H+, H- = { h-1, h-2 ,…, h-q} thỏa h-1 < h-2 <…< h-q và H+
= { h1, h2 ,…, hq} thỏa h1 < h2 <…< hq
Gọi H(x) là tập các phần tử của X sinh ra từ x bởi các gia tử. Nghĩa là
H(x) bao gồm các khái niệm mờ mà nó phản ánh ý nghĩa nào đó của khái
niệm x. Vì vậy kích thước của taaph H(x) có thể biểu diễn tính mờ của x. Từ
đó ta có thể định nghĩa độ đo tính mờ như sau: Độ đo tính mờ của x ta ký
hiệu là ƒm(x) là đường kính của tập ƒ( H(x)) = { ƒ(u) : u Є H(x)}.
2.2. Định lượng ngữ nghĩa giá trị ngôn ngữ
Mỗi một phương pháp khử mờ trên tập mờ là một ánh xạ từ tập mờ các
phần tử trong miền giá trị T(X) vào một đoạn giá trị thực [a, b] hoặc [0, 1].
Đối với giá trị biến ngôn ngữ, việc ánh xạ này có thể hiểu như là một phương
pháp định lượng ngữ nghĩa.
Xét một ánh xạ f đi từ tập T(X) vào đoạn [0, 1] và ánh xạ f bảo toàn thứ
tự trên T(X). Khi đó ta có, kích thước của tập H(x) có thể được định nghĩa
thông qua đường kính của f(H(x)) là một tập con của [0, 1] và được hiểu như
là một độ đo mờ của x.
Ánh xạ f được gọi là ánh xạ định lượng ngữ nghĩa trên biến ngôn ngữ
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn
X nếu thỏa các điều kiện sau đây:
23
(i) f là song ánh.
(ii) f bảo toàn thứ tự trên miền giá trị T(X), tức là:
x, y T(X), x (iii) Tính chất liên tục: thì: = infumum(H(x)), f( = supermum(H(x)) Dựa vào khái niệm ánh xạ định lượng ngữ nghĩa f và kính thước của tập H(x), với ta có thể mô phỏng định lượng bằng đường kính của tập f(H(x)) và kí hiệu là fm. nếu thỏa Ánh xạ fm: T(X) [0,1] gọi là độ đo mờ của phần tử các điều kiện sau: m(hu) = fm(u), u€ T(X) Fm(c-) +fm(c+) = 1 và Fm(x) = 0 với mọi x thỏa H(x) = x. Đặc biệt là fm(0) = f(W) =F(1) = 0 y T(X), h H thì: , tức là không phụ thuộc vào các giá trị x, y và được gọi là độ đo mờ của gia tử h, kí hiệu là (h). Trong đó: c+, c-, 0, 1, W lần lượt là: phần tử sinh dương, phần tử sinh âm, phần tử nhỏ nhất, phần tử lớn nhất và phần tử trung hòa trên miền giá trị T(X). trên Cho hàm độ đo mờ fm T(X) được định nghĩa như sau:
v(W) = = fm(c-), v(c-) = - fm(c-) = + fm(c+), với 0< <1 v(hjx) = v(x) + Sign(hjx) { hix) - (hjx) fm(hjx)} Với j € {j: -q ≤ j ≤ p & j≠ 0} =[-q^p] và (hjx) = [1 + Sign(hjx)Sign(hphjx)(β-α)Є{α, β} v( c-) = 0 và v( ) = = v( ), v( )= 1; Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn và với các phần tử dạng hjx, jЄ[-q^p], ta có: 24 m(hi)}, v( jx) = v(x) + v( hjx) = v(x) + Sign(hjx){ m(hi)} Sign(hjx){ Lưu ý: v(c-) = fm(c-) và v(c+) = 1- fm(c+) 2.3. Tích hợp đại số gia tử Bài toán được đặt ra là cần phải xây dựng thành n - yếu tố đầu vào, mỗi yếu tố được xem như là một tập mờ mô tả các đối tượng mà ta cần lập luận. Các tập mờ này được xây dựng trên các ngôn ngữ tự nhiên, do đó cần phải đánh giá các tập mờ này bằng giá trị các ngôn ngữ tự nhiên dựa trên đại số gia tử. Tuy nhiên, với mỗi một yếu tố đầu vào ta chỉ mô tả được dưới dạng một đại số gia tử tương ứng với biến ngôn ngữ của yếu tố đầu vào đó. Vì vậy, ta cần phải xây dựng một mô hình đại số gia tử tích hợp có n thành phần mà mỗi thành phần là một đại số gia tử biểu diễn cho một đại lượng mô tả giá trị biến ngôn ngữ tương ứng. Để xây dựng đại số gia tử tích hợp, ta xét biến ngôn ngữ X được biểu diễn bởi n đại số gia tử (X1, X2,….., Xn). Khi đó, ta có một bộ n các giá trị phần tử sinh của đại số gia tử tích hợp (c1, c2, …, cn) € (G1, G2,…., Gn). Mỗi phần tử của đại số gia tử tích hợp có dạng (x1, x2,…., xn) Є (X1, X2,…, Xn). 2.4. Bài toán lập luận K - điều kiện Trong mô hình bài toán lập luận có n yếu tố đầu vào( x01,…., x0n) ta cần nội suy yếu tố đầu ra là y0. Việc nội suy này được thực hiện trên một cơ sở luật bao gồm k luật và mỗi luật có n + 1 yếu tố. Các yếu tố đầu vào được chuyển đổi thành các giá trị thực và được ánh xạ từ các giá trị ngôn ngữ dựa trên ánh xạ định lượng ngữ nghĩa. Việc thực hiện bài toán k - điều kiện như sau: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Bước 1. Mô tả n yếu tố đầu vào thành các tập mờ X1,…., Xn 25 Bước 2. Mỗi tập mờ Xj là một giá trị của miền trị biến ngôn ngữ Xj, và từ đó xây dựng các tập phần tử sinh và tập các gia tử tương ứng. (với j = 1, …, n) Bước 3. Mỗi biến ngôn ngữ Xj được xây dựng thành một đại số gia tử, các giá trị của biến ngôn ngữ mà được nối kết giữa các chuỗi gia tử và phần tử sinh nguyên thủy. Bước 4. Thực hiện ánh xạ định lượng ngữ nghĩa cho các giá trị của các biến ngôn ngữ đã tạo ra, từ đó tổ hợp thành k luật, bao gồm luật ngữ nghĩa và các luật trên giá trị ngôn ngữ. Bước 5. Tích hợp k điều kiện, bao gồm các giá trị ngữ nghĩa và các giá trị thực sau khi thực hiện ánh xạ, việc tích hợp này sẽ xây dựng cho chúng ta hai cơ sở luật song hành với nhau bao gồm các cơ sở luật mang ngữ nghĩa và cơ sở luật mang các giá trị thực. Bước 6. Thực hiện việc lập luận trên cơ sở luật ứng với yếu tố đầu vào (x01,…., x0n) và thu được yếu tố đầu ra là y0. 2.5. Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định 2.5.1. Xử lý dữ liệu vào Gọi v: T(Xj) [0,1 ] là ánh xạ từ miền giá trị biến ngôn ngữ Xj vào tập giá trị [0, 1]. Ta thực hiện quá trình chuyển đổi dữ liệu đầu vào xj thông qua ánh xạ để có các giá trị (xj) trong đoạn [0, 1]. Khi đó, là hàm định lượng ngữ nghĩa được định nghĩa cho biến x = xkxk-1…x1x0, với x0 là phần tử sinh x1, x2,….., xk là các gia tử, theo tài liệu ([2]) ta có: Hàm đo đặc trưng của đại số gia tử được tính như sau: (c+) = 1, (c-) = -1, với c+, c- G Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn H- (hi) = I, h Є H+ và (kj) = -I, ki 26 Mỗi giá trị xj thuộc miền giá trị T(Xj), các giá trị này có thể là: Các giá trị số: Áp dụng phương pháp khử mờ trên tập mờ, khi đó mỗi một giá trị xj sẽ có giá trị khử mờ là v(xj) thuộc đoạn [0,1]. Các giá trị thể hiện dưới dạng giá trị biến ngôn ngữ: dựa vào cấu trúc sắp thứ tự của giá trị biến ngôn ngữ và cơ sở lý thuyết về đại số gia tử, ta xây dựng hàm định lượng ngữ nghĩa. Do đó, kết quả thực hiện việc chuyển đổi [0,1]. này sẽ là một giá trị v(xj) Với mỗi yếu tố đầu vào (xi1, xi2,…., xin) ứng với tập X*I = X1 x X2 x…x Xn ta dựa vào ánh xạ v(xij) để chuyển đổi thành các giá trị: (v(xi1), v(xi2),…., v(xin)). Đồng thời ta cũng có giá trị kết luận là v(yi), từ đó xây dựng cho luật thứ i trong cơ sở luật của hệ hỗ trợ ra quyết định là một quan hệ: (v(xi1), v(i2),…, v(xin), v(yi)). 2.5.2. Xây dựng quá trình suy luận Quá trình lập luận là ứng với một yếu tố đầu vào ( x01, x02,…, x0n), dựa vào cơ sở luật đã xây dựng, ta cần nội suy giá trị kết luận y0. Quá trình này được thực hiện như sau: Bước 1: Ta gom cụm cơ sở luật thành các cụm dữ liệu Ci với hàm mục tiêu là: ij)α d(xj, Ci) J = ( Bước 2: Xác định cụm Ci của các yếu tố đầu vào để ta thực hiện quá trình suy luận. Bước 3. Thực hiện quá trình lập luận này trên mỗi cụm thích hợp với Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn yếu tố đầu vào, ta tính nội suy kết quả cho giá trị tập mờ đầu ra y0 như sau: 27 Giá trị y0 có thể được chuyển đổi bằng ánh xạ ngược v-1(y0), khi đó ta có giá trị ngữ nghĩa tương ứng. Sauk hi thực hiện việc nội suy, ta có thể làm Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn giàu tập cơ sở luật bằng cách bổ sung luật mơi vào cơ sở luật ban đầu. 28 2.5.3. Hệ hỗ trợ ra quyết định dựa theo phương pháp luận sử dụng đại số gia tử Hình 2.1. Sơ đồ hệ chuyên gia Mô hình hệ hỗ trợ ra quyết định gồm hai phần, phần thứ nhất dùng cho chuyên gia để thực hiện quá trình tạo ra hệ thống cơ sở luật, phần thứ hai được dung để suy luận ứng với giá trị đầu vào. Quá trình suy luận được thực hiện qua mô tơ suy diễn từ đó nội suy kết quả để có được kết quả đầu ra. Các giá trị đầu vào và giá trị đầu ra của mô hình có thể chuyển đổi qua lại giữa các giá trị biến ngôn ngữ và giá trị số trên đoạn [0,1] nên phù hợp để mô tả các tri thức của chuyên gia. 2.6. Tổng kết chương 2 Trong chương 2 đã trình bày về lý thuyết đại số gia tử, cách định lượng ngữ nghĩa của biến ngôn ngữ và các bước để xây dựng một hệ chuyên gia hỗ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn trợ ra quyết định dựa trên lý thuyết đại số gia tử. Nội dung chương 2 làm tiền 29 đề cho chương tiếp theo cụ thể: ứng dụng hệ hỗ trợ ra quyết định sử dụng lý thuyết đại số gia tử chẩn đoán bệnh viên gan B. Chương 3 SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ XÂY DỰNG HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH CHẨN ĐOÁN BỆNH VIÊM GAN B 3.1. Phân tích dữ liệu bệnh viêm gan B 3.1.1. Các triệu chứng của bệnh Gồm triệu chứng tiền sử, triệu chứng lâm sàng, và triệu chứng cận lâm sàng. Triệu chứng tiền sử của bệnh nhân : Đây là những thông tin quan trọng về bệnh nhân. Đó là những căn bệnh đa mắc, di chứng, các bệnh đã mắc trong gia đình... những thông tin này thường là yếu tố đem lại sự chẩn đoán chính xác cho các chẩn đoán cuối cùng. Ví dụ người nhà có người mắc bệnh viêm gan B, có tiền sử tiêm thuốc truyền dịch nhiều lần... Triệu chứng lâm sàng : Đây là những triệu chứng của bệnh nhân được bác sĩ thu thập qua hỏi đáp, thăm khám bình thường bằng tay, mắt, nghe, gõ, đo... ví dụ như vàng da, đau vùng hạ sườn phải, gan to ấn đau tức..... Triệu chứng cận lâm sàng : Đây là những triệu chững của bệnh nhân chỉ có thể có được qua xét nghiệm, các test bằng máy móc, ví dụ xét nghiệm Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn biết HbsAg(+), A\G < 1, AntiHBs(+).... Đau cơ, Buồn nôn, Nước tiểu đau khớp nôn vàng Vàng da 30 Chán ăn Nghiện rượu Rối loại
tiêu hóa VIÊM GAN B (HBV) Tuổi Đau vùng
hạ sườn phải SGOT,SGPT Vàng da tăng 5 lần Tỉ lệ A/G<1 Suy hô hấp HbsAg(+) sốt AntiHBs(+) Xuất huyết NH3 máu tăng HbeAg(+) HBV- cao DNA(+) Họ hàng
có người
Tổn thương
mắc HBV
sơ nhiễm Hình 3.1: Mô hình mô tả các triệu chứng của bệnh Viêm Gan B 3.1.2. Các kiểu chẩn đoán Chẩn đoán khẳng định bệnh: Người bác sĩ sử dụng những triệu chứng hay xuất hiện đặc trưng cho bệnh để tìm ra khả năng bị mắc bệnh của bệnh nhân. Cách lập luận đơn giản của trường hợp này là : “Nếu những triệu chứng của bệnh nhân là những triệu chứng thường thấy ở bệnh viêm gan B thì bệnh nhân này có khả năng mắc bệnh viêm gan B”. Chẩn đoán loại trừ bệnh: Người bác sĩ sử dụng những triệu chứng không bao giờ hoặc rất hiếm khi xuất hiện ở bệnh để loại trừ khả năng bị mắc bệnh của bệnh nhân. Cách lập luận đơn giản của trường hợp này là : “Nếu
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 31 những triệu chứng của bệnh nhân là những triệu chứng không bao giờ hoặc rất hiếm khi thấy ở bệnh viêm gan B thì bệnh nhân này ít có khả năng mắc bệnh Viêm gan B”. Chẩn đoán phân biệt: Người bác sĩ sử dụng những triệu chứng đặc hiệu, hay gặp của các bệnh để phân biệt giữa hai bệnh có nhiều triệu chứng giống nhau. Cách lập luận đơn giản của trường hợp này là: “Nếu những triệu chứng của bệnh nhân là những triệu chứng thường gặp ở cả bệnh viêm gan B và ung thư gan nhưng bệnh nhân lại có thêm những triệu chứng xuất hiện ở ung thư gan nhiều hơn ở viêm gan B thì bệnh nhân này ít có khả năng mắc bệnh viêm gan B”. Quy trình chuẩn đoán: Hiện nay khi một bệnh nhân đến khám tại các bệnh viện để biết mình có bị mắc bệnh Viêm Gan B hay không các bác sĩ sẽ tiến hành thăm khám qua cácgiai đoạn sau. Giai đoạn 1: khám lâm sàng Giai đoạn này bác sĩ chủ yếu dựa vào các triệu chứng lâm sàng và tiền sử của bệnh nhân để chẩn đoán. Tiến hành các thăm khám ban đầu: Nhìn vẻ bên ngoài (mắt, da,..), hỏi đáp (người nhà có người mắc bệnh không? có nghiện rượu không? đã tiêm thuốc truyền dịch nhiều lần không?...) Từ các triệu chứng lâm sàng tiến hành chẩn đoán khẳng định, chẩn đoán phân biệt chẩn đoán loại trừ bệnh để xác định khả năng mắc bệnh của bệnh nhân. Bác sĩ có kinh nghiệm càng nhiều thì việc chẩn đoán có kết quả càng chính xác. Giai đoạn 2: Khám cận lâm sàng Giai đoạn này các bác sĩ chủ yếu sử dụng các triệu chứng cận lâm sàng để chẩn đoán: Các xét nghiệm máu, các test được tiến hành. Sau giai đoạn này, bác sĩ có thể đi tới kết luận hoặc khẳng định bệnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn hoặc loại trừ bệnh hoặc vẫn có thể chắc chắn quyết định mắc bệnh được do 32 trình độ và kinh nghiệm của người bác sĩ càng cao thì kết luận cuối cùng càng Chẩn đoán Tiềnsử,
Lâm sàng chính xác. Không mắc HBV Triệu chứng tiền sử, Nghi ngờ mắc HBV Lâm Sàng Loại trừ HBV Triệu chứng Chẩn đoán Cận Lâm
Sàng Khẳng định mắc Còn nghi ngờ nhiều HBV Bệnh nhẹ Điều trị HBV Điều trị thử và xem
kết quả điều trị Bệnh nặng Bệnh không quá nặng Bệnh nặng Điều trị thử HBV Thử điều trị bằng
kháng sinh Không
Hiệu Không hiệu
quả Hiệu quả
tốt Hiệu quả
tốt quả Khẳng định và điều trị
HBV Loại trừ HBV Cận Lâm Sàng Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Hình 3.2: Quy trình chẩn đoán bệnh viêm gan B 33 3.1.3. Các luật xây dựng chẩn đoán bệnh viêm gan B Xây dựng cơ sở tri thức của một hệ chuyên gia áp dụng logic mờ và lập luận xấp xỉ thường được xây dựng từ các luật sản xuất mờ. Mô hình suy diễn ở đây là mô hình suy diễn tiến, có nghĩa rằng kết quả suy luận của các bước suy luận trước có thể dùng làm thông tin đầu vào cho bước suy luận sau. Một cơ sở tri thức như vậy có các ưu điểm đơn giản, dễ kiểm chứng, dễ chỉnh sửa và đặc biệt là thể hiện rất tốt tính mờ (không rõ ràng) trong tri thức của người bác sĩ, các luật sản xuất của hệ chuyên gia chẩn đoán bệnh viêm gan B được hình thành dựa trên văn phạm sau: IF (tiên đề) THEN (Kết luận) WITH (hệ số tin tưởng). Trong đó: Tiên đề là một triệu chứng hoặc một tổ hợp các triệu chứng. Kết luận là một kết quả suy luận khẳng định hoặc phủ định về bệnh hoặc một triệu chứng khác. Hệ số tin tưởng cho biết mức độ chắc chắn của luật Hệ số tin tưởng được xác định qua giá trị CF (thể hiện của dấu hiệu chắc chắn). Bảng 3.1: Bảng các giá trị không chắc chắn của CF Loại không chắc chắn Giá trị CF Không xác định -1 Hầu như không xác định -0.8 Có khả năng không -0.6 Có thể không -0.4 Không biết -0.2 đến +0.2 Có thể +0.4 Có khả năng +0.6 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Hầu như chắc chắn +0.8 34 Xác định +1.0 Dạng luật này thể hiện lập luận thông thường của bác sĩ. Nếu bệnh nhân biểu hiện một số triệu chứng nào đó thì hoặc khẳng định hoặc loại trừ khả năng mắc bệnh với một mức độ tin tưởng nhất định. Cũng có khi tuy hiếm thấy kết luận của luật không phải là bệnh Viêm gan B mà là một triệu chứng. Trong thực tế có những triệu chứng khi xuất hiện bao giờ cũng kéo theo xuất hiện của một vào triệu chứng khác hoặc loại trừ xuất hiện của một triệu chứng đối nghịch. Việc đưa vào các luật có kết luận phủ định là một điểm mạnh của có chế suy luận này. Nó giúp cho hệ chuyên gia không chỉ có khả năng mô phỏng được cả quá trình chẩn đoán loại trừ và chẩn đoán phân biệt rất phổ biến trong Y học, chẩn đoán loại trừ và chẩn đoán phân biệt có tác dụng loại trù bệnh Viêm gan B mỗi khi bệnh nhân có triệu chứng không bao giờ xuất hiện ở bệnh Viêm gan B. Cơ chế lập luận là mô hình Suy diễn tiến ở đây mô hình suy diễn tiến có nghĩa là kết quả của suy luận trước có thể dùng làm thông tin đầu vào cho bước suy luận sau. Đây là một trong những bước suy luận được bộ não con người sử dụng trong thực tế. Sau khi hệ nhận được một tập các triệu chứng xuất hiện trên bệnh nhân với nhiều mức độ xuất hiện khác nhau. Các luật phủ định Luật 1: IF nghiện rượu THEN NOT HBV WITH 0.1 Luật 2: IF đau cơ AND đau khớp THEN NOT HBV WITH 0.2 Luật 3: IF mệt mỏi THEN NOT HBV WITH 0.1 Luật 4: IF buồn nôn AND nôn THEN NOT HBV WITH 0.2 Luật 5: IF sốt nhẹ THEN NOT HBV WITH 0.1 Luật 6: IF đau đầu nhẹ THEN NOT HBV WITH 0.1 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Luật 7: IF da mẩn ngứa THEN NOT HBV WITH 0.2 35 Luật 8: IF phân trắng AND táo bón THEN NOT HBV WITH 0.2 Luật 9: IF đầy bụng THEN NOT HBV WITH 0.1 Luật 10: IF chảy máu cam THEN NOT HBV WITH 0.1 Luật 11: IF suy hô hấp THEN NOT HBV WITH 0.1 Luật 12: IF sợ mỡ AND sợ thịt THEN NOT HBV WITH 0.2 Luật 13: IF nước tiểu ít AND vàng THEN NOT HBV WITH 0.1 Luật 14: IF sốt nhẹ AND gẫy tay THEN NOT HBV WITH 0.2 Luật 15: IF mệt mỏi AND ho trên 3 tuần THEN NOT HBV WITH 0.1 Luật 16: IF đau chân AND sốt về đêm THEN NOT HBV WITH 0.2 Luật 17: IF đau ngực AND nước tiểu ít THEN NOT HBV WITH 0.2 Các luật khẳng định Luật 1: IF họ hàng có người nhiễm HBV THEN HBV WITH 0.04 Luật 2: IF gan to ấn đau tức THEN HBV WITH 0.07 Luật 3: IF hơi thở có mùi gan tươi THEN HBV WITH 0.0.9 Luật 4: IF Bilirubin máu tăng THEN HBV WITH 0.1 Luật 5: IF sắc tố mật, muối mật trong nước tiểu THEN HBV WITH 0.09 Luật 6: IF tỉ lệ Prothrombin giảm THEN HBV WITH 0.07 Luật 7: IF Albumin máu giảm THEN HBV WITH 0.08 Luật 8: IF tỉ lệ A/G < 1 THEN HBV WITH 0.1 Luật 9: IF NH3 máu tăng cao THEN HBV WITH 0.09 Luật 10: IF HBsAg(+) THEN HBV WITH 0.07 Luật 11: IF HbeAg(+) THEN HBV WITH 0.09 Luật 12: IF HbcAg không có trong máu chỉ có trong nước tiểu THEN HBV WITH 0.2 Luật 13: IF AntiHBs (+) THEN HBV WITH 0.1 Luật 14: IF AntiHBc(+) THEN HBV WITH 0.08 Luật 15: IF AntiHBe (+) THEN HBV WITH 0.06 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Luật 16: IF HBV-DNA (+) THEN HBV WITH 0.05 36 Luật 17: IF SGOT, SGPT tăng 5lần THEN HBV WITH 0.2 Luật 18: IF họ hàng có người mắc bệnh HBV AND nghiện rượu THEN HBV WITH 0.2 Luật 19: IF nghiện rượu AND suy yếu cơ thể THEN HBV WITH 0.09 Luật 20: IF tuổi từ 10-19 AND sốt cao AND vàng da THEN HBV WITH 0.1. Luật 21: IF đau vùng hạ sườn phải AND đau đầu dữ dội AND hôn mê THEN HBV WITH 0.2. Luật 22: IF sợ thịt AND sợ mỡ AND gan to ấn đau tức THEN HBV WITH 0.1 Luật 23: IF hơi thở có mùi gan tươi AND chảy máu cam AND da vàng THEN HBV WITH 0.3 Luật 24: IF sốt vừa AND đau khớp AND Albumin máu tăng THEN HBV WITH 0.3 Luật 25: IF chảy máu dưới da AND đau vùng hạ sườn phải THEN HBV WITH 0.3 Luật 26: IF tuổi 20-29 AND có tiền sử tiêm thuốc truyền dịch nhiều lần AND A\G < 1 THEN HBV WITH 0..3 Luật 27: IF gan to ấn đau tức AND sốt cao AND mắt vàng THEN HBV WITH 0.3 Luật 28: IF đi ngoài AND suy yếu cơ thể AND hơi thở có mùi gan tươi THEN HBV WITH 0.4 Luật 29: IF họ hàng có người mắc HBV AND SGOT,SGPT tăng 5 lần THEN HBV WITH 0.3 Luật 30: IF HBV-DNA(+) AND nghiện rượu THEN HBV WITH 0.6 Luật 31: IF tuổi 50-59 AND da vàng AND HbsAg(+) THEN HBV Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn WITH 0.2 37 Luật 32: IF có tiền sử phẫu thuật AND sợ thịt AND đau vùng hạ sườn phải AND AntiHBc(+) THEN HBV WITH 0.3 Luật 33: IF nước tiểu vàng AND gan to AND suy yếu cơ thể AND da vàng THEN HBV 0.3 Luật 34: IF buồn nôn AND chảy máu cam AND AntiHbs(+) AND NH3 tăng THEN HBV WITH 0.4 Luật 35: IF chán ăn AND suy hô hấp AND mắt vàng AND tuổi 30-39 THEN HBV WITH 0.1 Luật 36: IF chán ăn AND sợ mỡ AND sợ thịt AND buồn nôn, nôn AND đau bụng AND sốt THEN bệnh nhân bị rối loạn tiêu hóa. WITH 0.5 Luật 37: IF đau cơ AND đau khớp THEN bệnh nhân bị kiểu viêm khớp. WITH 0.3 Luật 38: IF sổ mũi AND đau họng AND ho khan THEN bệnh nhân bị viêm xuất tiết. WITH 0.35 Luật 39: IF mệt mỏi AND chán ăn AND đau đầu THEN bệnh nhân bị suy nhược thần kinh. WITH 0.7 Luật 40: IF bệnh nhân bị rối loạn tiêu hóa AND sổ mũi AND đau họng THEN bệnh nhân bị viêm nhiễm. WITH 0.6 Luật 41: IF bệnh nhân bị viêm nhiễm AND đau cơ AND đau khớp AND đau đầu THEN bệnh nhân bị đau lâm sàng. WITH 0.4 Luật 42: IF bệnh nhân bị đau lâm sàng AND hôn mê THEN bệnh nhân bị rối loạn tâm thần kinh. WITH 0 .45 Luật 43: IF bệnh nhân bị rối loạn tâm thần kinh AND chảy máu dưới da AND chảy máu cam THEN bệnh nhân bị nhiễm virut. WITH 0.7 Luật 44: IF bệnh nhân bị nhiễm virut AND da vàng THEN bệnh nhân bị nhiễm virut thể cấp. WITH 0.6 Luật 45: IF bệnh nhân bị nhiễm víut thể cấp AND nước tiểu vàng AND Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn phân trắng THEN bệnh nhân đang ở thời kì tiền hoàng đản. WITH 0.5 38 Luật 46: IF bệnh nhân ở thời kì tiền hoàng đản AND tuổi 20-29 AND tiếp xúc với người mạng HBV THEN bệnh nhân có dấu hiệu của hoại tử gan. WITH 0.55 Luật 47: IF bệnh nhân có dấu hiệu của hoại tử gan AND da mẩn ngứa AND suy yếu cơ thể THEN bệnh nhân ở thời kì đầu của hoàng đản. WITH 0.4 Luật 48: IF bệnh nhân ở thời kì đầu hoàng đản AND đau vùng hạ sườn phải AND gan to THEN bệnh nhân bị nhiễm độc gan tăng dần. WITH 0.3 Luật 49: IF bệnh nhân bị nhiễm đọc gan tăng dần AND suy hô hấp AND sốt THEN bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan. WITH 0.3 Luật 50: IF bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan AND nôn AND nước tiểu vàng AND đau đầu THEN bệnh nhân đang ở thời kì hoàng đản. WITH 0.3 Luật 51: IF bệnh nhân đang ở thời kì hoàng đản AND họ hàng có người mắc bệnh HBV THEN bệnh nhân có thể bị tổn thương nội mạc gan. WITH 0.5 Luật 52: IF bệnh nhân có thể bị tỏn thương nội mạc gan AND mắt vàng AND nghiên rượu THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn phát triển của hoàng đản. WITH 0.4 Luật 53: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn phát triển của hoàng đản AND có bệnh mãn tính THEN bệnh nhân có thể bị viêm gan. WITH 0.45 Luật 54: IF bệnh nhân có thể bị viêm gan AND gan to AND da vàng THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn toàn phát. WITH 0.35 Luật 55: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn toàn phát AND HbsAg(+) THEN bệnh nhân cókhả năng bị viêm gan virut. WITH 0.45 Luật 56: IF bệnh nhân có khả năng bị viêm gan virut AND Anti- Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn HBs(+) THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn toàn phát vừa. WITH 0.38 39 Luật 57: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn toàn phát vừa AND SGOT, SGPT > 5 THEN bệnh nhân bị viêm gan virut thể cấp. WITH 0.56 Luật 58: IF bệnh nhân bị viêm gan virut thể cấp AND Albumin máu THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn sinh hóa. WITH 0.4 Luật 59: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn sinh hóa AND Bilỉubin máu tăng AND HbeAg(+)THEN bệnh nhân bị viêm gan virut bán cấp tính. WITH 0.5 Luật 60: IF bệnh nhân bị viêm gan virut bán cấp tính AND NH3 máu tăng AND vàng da AND suy hô hấp THEN bệnh nhân mang các triệu chứng của viêm gan BWITH 0.4 Luật 61: IF bệnh nhân mang các triệu chứng của viêm gan B AND A/G < 1 AND HBV-NAD(+) THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn đầu của hôn mê do xơ gan mất mù.WITH 0.3 Luật 62: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn đầu của hôn mê do xơ gan mất mù AND Anti_HBs(+) AND Anti-HBc(+) THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn hôn mê do sơ gan mất mù. WITH 0.35 Luật 63: IF bệnh nhân đang ở giai đọan hôn mê do xơ gan mất mù AND Anti-Hbe(+) AND sắc tố muối mật trong mước tiểu THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn cuối của hôn mê do sơ gan mất mù. WITH 0.5 Luật 64: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn cuối của hôn mê do xơ gan mất mù AND nghiên rượu THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn nhiễm đọc gan do ngộ độc rượu. WITH 0.45 Luật 65: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn nhiễm độc gan do ngộ độc rượu AND gan to AND sờ thấy gồ ghề u cục THEN bệnh nhân bị viên gan vi rút ác tính. WITH 0.56 Luật 66: IF chán ăn AND sợ mỡ AND sợ thịt AND đau bịng rối loạn Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn đại tiện THEN bệnh nhân ở giai đoạn đàu tiền hoàng đản.WITH 0.45 40 Luật 67: IF bệnh nhân ở giai đoạn đàu của tiền hoàng đản AND đau cơ AND đau khớp THEN bệnh nhân ở giai đoạn giữa của hoàng đản. WITH 0.56 Luật 68: IF bệnh nhân ở giai đoạn giữa của hoàng đản AND sổ mũi AND đau họng AND ho khan AND sốt THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn phát triển của tiền hoàng đản. WITH 0.57 Luật 69: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn phát triển của tiền hoàng đản AND mệt mỏi AND đau đầu AND rối loạn giấc ngủ THEN bệnh nhân ở giai đoạn cuối của tiền hoàng đản. WITH 0.59 Luật 70: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn cuối của tiền hoàng đản AND da vàng AND mắt vàng AND nước tiểu vàng THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn đầu của hoàng đản. WITH 0.59 Luật 71: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn đầu của hoàng đản AND buồn nôn, nôn THEN bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan dưới vỏ. WITH 0.4 Luật 72: IF bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan dưới vỏ AND đau đầu AND sốt AND khó chịu AND khó ngủ THEN bệnh nhân rối loạn tâm thần kinh, biểu hiện đầu tiên của triệu chứng viêm gan B. WITH 0.3 Luât 73: IF bệnh nhân bị rối loạn tâm thần kinh biểu hiện đầu tiên của viên gan B AND chảy máu cam AND chảy máu dưới da THEN bệnh nhân bị tổn thương mạch máu do nhiễm độc. WITH 0.49 Luật 74: IF bệnh nhân bị tổn thương mạch máu do nhiễm độc AND vàng da AND đau dụng THEN bệnh nhân thể sét đánh vàng da.WITH 0.25 Luật 75: IF bệnh nhân bị thể sét đánh vàng da AND hơi thở có mùi thơm ngọt THEN bệnh nhân bị viêm gan ác tính thể cấp. WITH 0.5 Luật 76: IF bệnh nhân bị viêm gan ác tính thể cấp AND hơi thở có mùi quả ủng THEN bệnh nhân bị viêm gan ác tính thể bán cấp tính.WITH 0.6 Luật 77: IF bệnh nhân bị viêm gan ác tính thể cấp AND hơi thở có mùi Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn gan tươi THEN bệnh nhân bị viêm gan ác tính thế sét. WITH 0.59 41 Luật 78: IF bệnh nhân bị viêm gan ác tính thể sét đánh AND sốt AND kích thước gan thu nhỏ THEN bệnh nhân ở trạng thái nhiễm độc gan tăng dần. WITH 0.5 Luật 79: IF bệnh nhân ở trạng thái nhiễm đọc gan tăng dần AND đau vùng gan THEN bệnh nhân bị tư duy giải tổ chức năng gan.WITH 0.6 Luật 80: IF bệnh nhân bị tư duy giải tổ chức năng gan AND biến đổi ở hệ thống tim mạch THEN bệnh nhân có dấu hiệu của hoại tử gan.WITH 0.65 Luật 81: IF bệnh nhân có dấu hiệu của hoại tử gan AND biến đổi hệ thóng tiết liệu THEN bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan phát triển. WITH 0.64 Luật 82: IF bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan phát triển AND suy hô hấp THEN bệnh nhân bị nhiễm độc một phần do hô hấp. WITH 0.68 Luật 83: IF bệnh nhân bị nhiễm độc do hô hấp AND NH3 máu tăng bệnh nhân có thể bị viêm gan vi rút ác tính truyền nhiễm. WITH 0.59 Luật 84: IF bệnh nhân bị viên gan virus ác tính truyền nhiễm AND HBeAg(+) AND HbsAg(+) THEN bệnh nhân bị viêm gan thể cấp. WITH 0.49 Luật 85: IF bệnh nhân bị viêm gan thể cấp AND Blirubin máu tăng AND SGOT, SGPT > 5 THEN bệnh nhân bị viêm gan ác tính. WITH 0.5 Luật 86: IF bệnh nhân bị viêm gan ác tính AND HBV-NAD(+) THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn kiềm chuyển hóa. WITH 0.6 Luật 87: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn kiềm chuyển hóa AND Anti- HBs(+) AND Anti-HBc(+) THEN bệnh nhân ở giai đoạn đầu của viêm gan B ác tính. WITH 0.67 Luật 88: IF bệnh nhân ở giai đoạn đầu của viêm gan B ác tính AND da vàng AND hôn mê AND nước tiểu vàng AND HBV-NAD(+) THEN bệnh nhân ở giai đoạn tiền phát của viên gan B ác tính.WITH 0.67 Luật 89: IF bệnh nhân ở giai đoạn tiền phát của viêm gan B AND bệnh Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn nhân có dáu hiệu của hoại tử gan AND bệnh nhân ở trạng thái nhiễm đọc gan 42 tăng dần THEN bệnh nhân dang ở giai đoạn phát triển của viêm gan B ác tính. WITH 0.68 Luật 90: IF bệnh nhân đang ở giai đoạn phát triển của viêm gan B ác tính AND bệnh nhân bị viêm gan thể cấp THEN bệnh nhân đang ở giai đoạn cuối của viêm gan B ác tính.WITH 0.7 Luật 91: IF họ hàng có người mắc HBVAND vàng da ANDHbsAg(+) THENHBV. WITH 0.45 Luật 92: IF tuổi 30-39AND tiêm thuốc truyền dịch nhiều lần AND HBV-DNA(+) THEN HBV. WITH 0.3 Luật 93: IF họ hàng có người mắc bệnh viêm gan B AND da vàng AND tiêm thuốc truyền dịch nhiều lần AND HBV-DNA(+) THEN HBV WITH 0.4 Luật 94: IF nghiện rượu AND tuổi 40-45 AND vàng da AND HBV- DNA(+) THEN HBV. WITH 0.3 Luật 95: IF da vàng AND mệt mỏi AND bilirubin máu tăng AND tuổi 30-39 THEN HBV. WITH 0.2 3.2. Xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định chẩn đoán bệnh viêm gan B 3.2.1. Xác định các biến ngôn ngữ Sau đây là bảng liệt kê biến ngôn ngữ cho bệnh viêm gan B (HBV), các triệu chứng và các trạng thái được tổng kết trong bảng sau: Bảng 3.2: Các triệu chứng của bệnh Viêm Gan B Biến ngôn ngữ Giá trị Viêm gan B Nặng, nhẹ Họ hàng có người nhiễm HBV Yes, no Nghiện rượu Yes, no Tổn thương sơ nhiễm Yes, no Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Tuổi 10-19,20-29,30-39, 43 Biến ngôn ngữ Giá trị 40-49,50-59,>60 Đau Cơ Yes,no Đau khớp Yes,no Mệt mỏi Yes,no Nóng sốt Nhẹ, cao Chán Ăn Yes, no Suy yếu cơ thể Yes, no Buồn nôn Yes, no Nôn Yes, no Đau đầu Nhẹ, nặng Da mẩn ngứa Yes, no Nước tiểu ít,vàng Yes, no Phân trắng Yes, no Vàng da Yes, no Vàng mắt Yes, no Đau vùng hạ sườn phải Yes,no Đầy bụng Yes,no Gan to,ấn đau tức Yes,no Sợ thịt Yes,no Sợ mỡ Yes,no Xuất huyết Yes,no Suy hô hấp Yes,no Hôn mê Yes,no Táo bón hoặc ỉa chảy Yes,no Chảy máu dưới da Yes,no Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Chảy máu cam Yes,no 44 Biến ngôn ngữ Giá trị Hơi thở có mùi gan tươi Yes,no Bilirubin máu tăng Yes, no Sắc tố mật,muối mật trong nước tiểu Âm tính, dương tính Tỉ lệ prothrombin giảm Yes, no Albumin máu giảm Yes, no Tỉ lệ A/G <1 Yes, no NH3 máu tăng cao Yes, no HBsAg Âm tính, dương tính HBeAg Âm tính, dương tính HBcAg không có trong máu, chỉ có trong gan Yes, no AntiHBs Âm tính, dương tính AntiHBe Yes, no AntiHBc Yes, no HBV-DNA Âm tính, dương tính SGOT,SGPT tăng 5 lần Yes, no Bệnh nhân bị rối loạn tiêu hóa Yes, no Bệnh nhân bị kiểu viêm khớp Yes, no Bệnh nhân bị viêm xuất tiết Yes, no Bệnh nhân bị suy nhược thần kinh Yes, no Bệnh nhân bị viêm nhiễm Yes, no Bệnh nhân bị đau lâm sàng Yes, no Bệnh nhân bị rối loạn tâm thần kinh Yes, no Bệnh nhân bị nhiễm virut Yes, no Bệnh nhân bị nhiễm virut thể cấp Yes, no Bệnh nhân đang ở thời kì tiền hoàng đản Yes, no Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Bệnh nhân có dấu hiệu của hoại tử gan Yes, no 45 Biến ngôn ngữ Giá trị Bệnh nhân ở thời kì đầu của hoàng đản Yes, no Bệnh nhân bị nhiễm độc gan tăng dần Yes, no Bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan Yes, no Bệnh nhân đang ở thời kì hoàng đản Yes, no Bệnh nhân có thể bị tổn thương nội mạc gan Yes, no Bệnh nhân đang ở giai đoạn phát triển của hoàng đản. Yes, no Bệnh nhân có thể bị viêm gan Yes, no Bệnh nhân đang ở giai đoạn toàn phát Yes, no Bệnh nhân có khả năng bị viêm gan virut Yes, no Bệnh nhân đang ở giai đoạn toàn phát vừa Yes, no Bệnh nhân bị viêm gan virut thể cấp Yes, no Bệnh nhân đang ở giai đoạn sinh hóa Yes, no Bệnh nhân bị viêm gan virut bán cấp tính Yes, no Bệnh nhân mang các triệu chứng của viêm gan B Yes, no Bệnh nhân đang ở giai đoạn đầu của hôn mê do xơ Yes, no gan mất mù Bệnh nhân đang ở giai đoạn hôn mê do sơ gan mất mù Yes, no Bệnh nhân đang ở giai đoạn cuối của hôn mê do sơ Yes, no gan mất mù Bệnh nhân đang ở giai đoạn nhiễm đọc gan do ngộ độc Yes, no rượu Bệnh nhân bị viên gan vi rút ác tính Yes, no Bệnh nhân ở giai đoạn đàu tiền hoàng đản Yes, no Bệnh nhân ở giai đoạn giữa của hoàng đản Yes, no Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Bệnh nhân đang ở giai đoạn phát triển của tiền hoàng Yes, no đản 46 Biến ngôn ngữ Giá trị Bệnh nhân ở giai đoạn cuối của tiền hoàng đản Yes, no Bệnh nhân đang ở giai đoạn đầu của hoàng đản Yes, no Bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan dưới vỏ Yes, no Bệnh nhân rối loạn tâm thần kinh, biểu hiện đầu tiên Yes, no của triệu chứng viêm gan B Bệnh nhân bị tổn thương mạch máu do nhiễm độc Yes, no Bệnh nhân thể sét đánh vàng da Yes, no Bệnh nhân bị viêm gan ác tính thể cấp Yes, no Bệnh nhân bị viêm gan ác tính thể bán cấp tính Yes, no Bệnh nhân bị viêm gan ác tính thế sét Yes, no Kích thước gan thu nhỏ Yes, no Hơi thở có mùi quả ủng Yes, no Hơi thở có mùi thơm ngọt Yes, no Bệnh nhân ở trạng thái nhiễm độc gan tăng dần Yes, no Bệnh nhân bị tư duy giải tổ chức năng gan Yes, no Đau vùng gan Yes, no Bệnh nhân có dấu hiệu của hoại tử gan Yes, no Biến đổi ở hệ thống tim mạch Yes, no Biến đổi hệ thóng tiết liệu Yes, no Bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan phát triển Yes, no Bệnh nhân bị nhiễm độc một phần do hô hấp Yes, no Bệnh nhân có thể bị viêm gan vi rút ác tính truyền Yes, no nhiễm Bệnh nhân bị viêm gan thể cấp Yes, no Bệnh nhân bị viêm gan ác tính Yes, no Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Bệnh nhân đang ở giai đoạn kiềm chuyển hóa Yes, no 47 Biến ngôn ngữ Giá trị Bệnh nhân ở giai đoạn đầu của viêm gan B ác tính Yes, no Bệnh nhân ở giai đoạn tiền phát của viên gan B ác tính Yes, no Bệnh nhân dang ở giai đoạn phát triển của viêm gan B Yes, no ác tính Bệnh nhân đang ở giai đoạn cuối của viêm gan B ác tính Yes, no Tiêm thuốc truyền dịch nhiều lần Yes, no 3.2.2. Xây dựng đại số gia tử cho các biến ngôn ngữ Xây dựng ĐSGT cho “Họ hàng có người nhiễm HBV”: AXHBV với G = {0,no,w,yes,1} H- = { }, H+ = { } AXHBV = Chọn các tham số: α = 0.5, β = 0.5, θ = 0.5 Như vậy: Xây dựng ĐSGT cho “Tuổi”: (AXTUOI ) với G= {0,young,w,old,1} H- = {possibly}, AXTUOI = H+={very} Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Chọn các tham số: α = 0.5, β = 0.5, θ = 0.5 48 Xây dựng ĐSGT cho “Viêm gan B”: AXVienganB với G= {0,slight,w,height,1} H- = AXVienganB = {possibly}, H+={very} Chọn các tham số: α = 0.5, β = 0.5, θ = 0.5 Tương tự tính toán các giá trị định lượng ngữ nghĩa cho các biến ngôn ngữ khác trong bảng 3.2. Các giá trị được tính toán như trong bảng 3.3. Bảng 3.3: Bảng giá trị định lượng ngữ nghĩa của biến ngôn ngữ Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Biến ngôn ngữ Yes No 49 Biến ngôn ngữ Yes No Họ hàng có người nhiễm HBV 0.75 0.25 Nghiện rượu 0.75 0.25 Tổn thương sơ nhiễm 0.75 0.25 Đau Cơ 0.75 0.25 Đau khớp 0.75 0.25 Mệt mỏi 0.75 0.25 Chán Ăn 0.75 0.25 Suy yếu cơ thể 0.75 0.25 Buồn nôn 0.75 0.25 Nôn 0.75 0.25 Da mẩn ngứa 0.75 0.25 Nước tiểu ít,vàng 0.75 0.25 Phân trắng 0.75 0.25 Vàng da 0.75 0.25 Vàng mắt 0.75 0.25 Đau vùng hạ sườn phải 0.75 0.25 Đầy bụng 0.75 0.25 Gan to,ấn đau tức 0.75 0.25 Sợ thịt 0.75 0.25 Sợ mỡ 0.75 0.25 Xuất huyết 0.75 0.25 Suy hô hấp 0.75 0.25 Hôn mê 0.75 0.25 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Táo bón hoặc ỉa chảy 0.75 0.25 50 Biến ngôn ngữ Yes No Chảy máu dưới da 0.75 0.25 Chảy máu cam 0.75 0.25 Hơi thở có mùi gan tươi 0.75 0.25 Bilirubin máu tăng 0.75 0.25 Sắc tố mật,muối mật trong nước tiểu 0.75 0.25 Tỉ lệ prothrombin giảm 0.75 0.25 Albumin máu giảm 0.75 0.25 Tỉ lệ A/G <1 0.75 0.25 NH3 máu tăng cao 0.75 0.25 HBsAg 0.75 0.25 HBeAg 0.75 0.25 HBcAg không có trong máu, chỉ có trong gan 0.75 0.25 AntiHBs 0.75 0.25 AntiHBe 0.75 0.25 AntiHBc 0.75 0.25 HBV-DNA 0.75 0.25 SGOT,SGPT tăng 5 lần 0.75 0.25 Bệnh nhân bị rối loạn tiêu hóa 0.75 0.25 Bệnh nhân bị kiểu viêm khớp 0.75 0.25 Bệnh nhân bị viêm xuất tiết 0.75 0.25 Bệnh nhân bị suy nhược thần kinh 0.75 0.25 Bệnh nhân bị viêm nhiễm 0.75 0.25 Bệnh nhân bị đau lâm sàng 0.75 0.25 Bệnh nhân bị rối loạn tâm thần kinh 0.75 0.25 Bệnh nhân bị nhiễm virut 0.75 0.25 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Bệnh nhân bị nhiễm virut thể cấp 0.75 0.25 51 Biến ngôn ngữ Yes No Bệnh nhân đang ở thời kì tiền hoàng đản 0.75 0.25 Bệnh nhân có dấu hiệu của hoại tử gan 0.75 0.25 Bệnh nhân ở thời kì đầu của hoàng đản 0.75 0.25 Bệnh nhân bị nhiễm độc gan tăng dần 0.75 0.25 Bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan 0.75 0.25 Bệnh nhân đang ở thời kì hoàng đản 0.75 0.25 Bệnh nhân có thể bị tổn thương nội mạc gan 0.75 0.25 Bệnh nhân đang ở giai đoạn phát triển của 0.75 0.25 hoàng đản. Bệnh nhân có thể bị viêm gan 0.75 0.25 Bệnh nhân đang ở giai đoạn toàn phát 0.75 0.25 Bệnh nhân có khả năng bị viêm gan virut 0.75 0.25 Bệnh nhân đang ở giai đoạn toàn phát vừa 0.75 0.25 Bệnh nhân bị viêm gan virut thể cấp 0.75 0.25 Bệnh nhân đang ở giai đoạn sinh hóa 0.75 0.25 Bệnh nhân bị viêm gan virut bán cấp tính 0.75 0.25 Bệnh nhân mang các triệu chứng của viêm 0.75 0.25 gan B Bệnh nhân đang ở giai đoạn đầu của hôn mê do 0.75 0.25 xơ gan mất mù Bệnh nhân đang ở giai đoạn hôn mê do sơ gan 0.75 0.25 mất mù Bệnh nhân đang ở giai đoạn cuối của hôn mê 0.75 0.25 do sơ gan mất mù Bệnh nhân đang ở giai đoạn nhiễm đọc gan do 0.75 0.25 ngộ độc rượu Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Bệnh nhân bị viên gan vi rút ác tính 0.75 0.25 52 Biến ngôn ngữ Yes No Bệnh nhân ở giai đoạn đàu tiền hoàng đản 0.75 0.25 Bệnh nhân ở giai đoạn giữa của hoàng đản 0.75 0.25 Bệnh nhân đang ở giai đoạn phát triển của tiền 0.75 0.25 hoàng đản Bệnh nhân ở giai đoạn cuối của tiền hoàng đản 0.75 0.25 Bệnh nhân đang ở giai đoạn đầu của hoàng đản 0.75 0.25 Bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan dưới vỏ 0.75 0.25 Bệnh nhân rối loạn tâm thần kinh, biểu hiện 0.75 0.25 đầu tiên của triệu chứng viêm gan B Bệnh nhân bị tổn thương mạch máu do 0.75 0.25 nhiễm độc Bệnh nhân thể sét đánh vàng da 0.75 0.25 Bệnh nhân bị viêm gan ác tính thể cấp 0.75 0.25 Bệnh nhân bị viêm gan ác tính thể bán cấp tính 0.75 0.25 Bệnh nhân bị viêm gan ác tính thế sét 0.75 0.25 Kích thước gan thu nhỏ 0.75 0.25 Hơi thở có mùi quả ủng 0.75 0.25 Hơi thở có mùi thơm ngọt 0.75 0.25 Bệnh nhân ở trạng thái nhiễm độc gan tăng dần 0.75 0.25 Bệnh nhân bị tư duy giải tổ chức năng gan 0.75 0.25 Đau vùng gan 0.75 0.25 Bệnh nhân có dấu hiệu của hoại tử gan 0.75 0.25 Biến đổi ở hệ thống tim mạch 0.75 0.25 Biến đổi hệ thóng tiết liệu 0.75 0.25 Bệnh nhân bị rối loạn trung khu gan phát triển 0.75 0.25 Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Bệnh nhân bị nhiễm độc một phần do hô hấp 0.75 0.25 53 Biến ngôn ngữ Yes No Bệnh nhân có thể bị viêm gan vi rút ác tính 0.75 0.25 truyền nhiễm Bệnh nhân bị viêm gan thể cấp 0.75 0.25 Bệnh nhân bị viêm gan ác tính 0.75 0.25 Bệnh nhân đang ở giai đoạn kiềm chuyển hóa 0.75 0.25 Bệnh nhân ở giai đoạn đầu của viêm gan B 0.75 0.25 ác tính Bệnh nhân ở giai đoạn tiền phát của viên gan B 0.75 0.25 ác tính Bệnh nhân dang ở giai đoạn phát triển của 0.75 0.25 viêm gan B ác tính Bệnh nhân đang ở giai đoạn cuối của viêm gan 0.75 0.25 B ác tính Tiêm thuốc truyền dịch nhiều lần 0.75 0.25 Biến ngôn ngữ tuổi: Very possibly Young = 0.25 0.125 0.375 Old = 0.75 0.875 0.625 Biến ngôn ngữ đau đầu: Very possibly Slight = 0.25 0.125 0.375 Height = 0.75 0.875 0.625 Biến ngôn ngữ sốt: Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Very possibly 54 Slight = 0.25 0.125 0.375 Height = 0.75 0.875 0.625 Biến ngôn ngữ viêm gan B: Very possibly Slight = 0.25 0.125 0.375 Height = 0.75 0.875 0.625 3.3. Cài đặt chương trình Ứng dụng được chia làm 2 phần: phần thứ nhất dành cho chuyên gia (các mục: Triệu chứng, Cơ sở luật) tạo nên hệ thống cơ sở luật. Phần thứ hai dành cho người dùng trong việc hỗ trợ chẩn đoán bệnh Phần dành cho chuyên gia thực hiện theo các bước sau: Nhập dữ liệu triệu chứng bệnh Xây dựng các luật ở dạng If…then cho mô tơ suy luận Phần dành cho người dùng thực hiện theo các bước sau: Xác định các triệu chứng mà bệnh nhân mắc phải và đưa vào mô tơ suy luận Tiếp nhận lại kết quả chẩn đoán đầu ra của mô tơ suy luận Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 3.3.1. Giao diện Cơ sở luật 55 Hình 3.3: Giao diện cơ sở luật 3.3.2. Giao diện Triệu chứng Hình 3.4: Giao diện triệu chứng Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn 3.3.3. Giao diện Chẩn đoán bệnh 56 Hình 3.5: Giao diện chẩn đoán bệnh 3.4. Kết luận chương 3 Trong chương 3 đã trình bày việc phân tích dữ liệu bệnh viêm gan B, xây dựng quá trình suy luận và xây dựng ứng dụng chẩn đoán bệnh viêm gan B dựa trên lý thuyết ĐSGT. KẾT LUẬN Nghiên cứu về ĐSGT và hệ hỗ trợ ra quyết định dựa trên đại số gia tử là một mảng rất rộng mà thế giới đang nghiên cứu và phát triển.Nếu tìm hiểu tất cả các vấn đề đó là lượng kiến thức khổng lồ. Trong luận văn học viên đã chú trọng nghiên cứu, trình bày những kiến thức cơ bản về ĐSGT và các bước xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh viên gan B. Qua đó luận văn đã đạt được một số kết quả như sau: Về lí thuyết: Tập trung nghiên cứu các kiến thức chung nhất về tập mờ, lý thuyết mờ, ĐSGT và phương pháp lập luận dựa trên ĐSGT, các bước xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh dựa trên ĐSGT. Luận văn đã phân tích kỹ về Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh dựa trên ĐSGT. 57 Về ứng dụng: Xây dựng và cài đặt hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh viêm gan B dựa trên ĐSGT. Phạm vi và khả năng áp dụng: Luận văn là một tài liệu tham khảo tốt cho cho những người đang nghiên cứu về lý thuyết ĐSGT và xây dựng ứng dụng dựa trên lý thuyết đại số gia tử, cụ thể trong hệ hỗ trợ chẩn đoán bệnh. Hướng nghiên cứu: Hoàn thiện và tối ưu phương pháp lập luận xấp xỉ dựa trên đại số gia tử và cách xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định chẩn đoán Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn bệnh dựa trên ĐSGT. 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO trên đại số gia tử,Tạp chí tin học và điều khiển, Viện Công nghệ Thông tin, 19(1), (2003), 28-43. [2] Trần Đình Khang, Xây dựng hàm đo trên đại số gia tử và ứng dụng trong lập luận ngôn ngữ, Tạp chí tin học và điều khiển học, Viện Công nghệ Thông tin, 13(1), (1997),16-30. [3] Nguyễn Văn Long, Nguyễn Cát Hồ, Cơ sở toán học của độ đo tính mờ của thông tin ngôn ngữ, Tạp chí tin học và điều khiển học, Viện Công nghệ Thông tin, 20(1), (2004),64-72. [4] Đỗ Phúc, Nghiên cứu phát triển một số thuật giải, mô hình ứng dụng khai thác dữ liệu, Luận án tiến sĩ toán học, Trường Đại học Khoa học tự nhiên Tp.HCM, 2002. [5] Đỗ Văn Thành, Một cách tiếp cận ra quyết định trong chẩn đoán lâm sàng, Tạp chí tin học và điều khiển học, Viện Công nghệ Thông tin, 16(1), (2000), 52-58. [6] Ngyễn Thanh Thủy, Hệ trợ giúp và kiểm tra đơn thuốc chữa bệnh tăng huyết áp ES -TENSION, Tạp chí tin học và điều khiển học, Viện Công nghệ Thông tin, 12(3), (1996),10-18. [7] Nguyen Cat Ho, W. Wechler, Hedge algebras: An algebric approach to structure of set of linguistic truth values, Fuzzy Set and system, no. 35, (1990), 281-293, . [8] Bùi Đại, Nguyễn Văn Mùi, Nguyễn Hoàng Tuấn, Bệnh Học Truyền Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN http://www.lrc.tnu.edu.vn Nhiễm, NXB Y Học – 2005.[1] Trần Đình Khang, Đinh Khắc Dũng, Suy diễn với tập mờ loại hai dựa
