Số hóa bởi Trung tâm Học liệu
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG NGUYỄN MẠNH HÙNG MỘT SỐ KỸ THUẬT SUY LUẬN TRONG HỆ
CHUYÊN GIA VÀ ỨNG DỤNG TƯ VẤN TUYỂN SINH
1.2. Cơ sở tri thức 10
1.3. Biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia 12
1.3.1. Biểu diễn tri thức bởi các luật sản xuất 12
1.3.2. Biểu diễn tri thức nhờ mệnh đề logic 14
1.3.3. Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa 15
1.3.4. Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo 16
1.3.5. Biễu diễn tri thức theo khung (Frame) 16
1.3.6. Xử lý tri thức không chắc chắn 17
1.4. Thiết kế hệ chuyên gia 22
1.5. Mô hình RIASEC 23
1.5.1 . Lý thuyết định hƣớng nghề nghiệp của J.L. Holland 23
1.5.2. Các thành phần trong mô hình RIASEC 25
1.5.3. Mối liên hệ của các thành phần trong mô hình RIASEC 29
1.5.4. Lý thuyết chọn ngành học dựa trên mô hình 31
1.6. Tổng kết chƣơng 1 32
- ii -
CHƢƠNG 2: MỘT SỐ KỸ THUẬT SUY LUẬN TRONG HỆ CHUYÊN GIA 33
2.1. Một số kỹ thuật suy luận trong hệ chuyên gia 33
2.1.1. Thuật giải Vƣơng Hạo (Wong Havard) 33
2.1.2. Thuật giải Robinson 34
2.1.3. Suy diễn tiến 36
2.1.4. Suy diễn lùi 40
2.2. Hệ chuyên gia suy diễn 43
2.2.1. Hệ chuyên gia suy diễn tiến 43
2.2.2. Hệ chuyên gia suy diễn lùi 47
2.3. Tổng kết chƣơng 2 51
CHƢƠNG 3: BÀI TOÁN TƢ VẤN TUYỂN SINH VÀ CÀI ĐẶT CHƢƠNG
TRÌNH THỬ NGHIỆM 52
3.1. Thiết kế hệ chuyên gia tƣ vấn tuyển sinh theo mô hình RIASEC 52
3.1.1. Bài toán tƣ vấn tuyển sinh 52

Bảng 1.1. Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo trong MYCIN 16
Bảng 3.1: Các vị từ của hệ chuyên gia tƣ vấn tuyển sinh 55 - v -
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1: Hoạt động của hệ chuyên gia . 4
Hình 1.2: Kiến trúc tổng quát của hệ chuyên gia 8
Hình 1.3: Mô hình J. L. Ermine 9
Hình 1.4: Mô hình C.Ernest 9
Hình 1.5: Mô hình E.V.Popov 10
Hình 1.6: Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa 15
Hình 1.7: Mở rộng mạng ngữ nghĩa nhờ biểu diễn tri thức 15
Hình 1.8: Hệ thống logic mờ 19
Hình 1.9: Kỹ thuật suy diễn mờ max-min 20
Hình 1.10: Kỹ thuật suy diễn mờ Max-product 21
Hình 1.11: Mô hình RIASEC 24
Hình 2.1. Nền tảng công nghệ hệ chuyên gia dựa trên luật 43
Hình 2.2: Mạng suy diễn lùi của hệ chuyên gia tƣ vấn tài chính 50
Hình 2.3: Mạng suy diễn tình trạng bản thân của khách hàng 50
Hình 2.4: Mạng suy diễn tình trạng tài chính của khách hàng 51
Hình 3.1: Mạng suy diễn lựa chọn nhóm ngành nghề ban đầu 55
Hình 3.2: Mạng suy diễn xác định loại kết luận 60
Hình 3.3: Sơ đồ xây dựng hệ thông tin tƣ vấn tuyển sinh 71
Hình 3.4: Sơ đồ quan hệ hệ thông tin tƣ vấn tuyến sinh 73
Hình 3.5: Giao diện chính 73
Hình 3.6: Giao diện trắc nghiệm chọn ngành nghề 74
Hình 3.7: Giao diện form thông tin nghề nghiệp 74
Hình 3.8: Giao diện form thông tin trƣờng 75
Hình 3.9: Giao diện Form thông tin tuyển sinh 75


- 2 -
2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Đối tƣợng nghiên cứu:
- Lý thuyết về hệ chuyên gia và ứng dụng của hệ chuyên gia trong tƣ vấn
tuyển sinh.
- Lý thuyết về định hƣớng nghề nghiệp dựa trên mô hình RIASEC của
J.L.Holland.
- Giới thiệu về hệ thống thông tin tƣ vấn tuyển sinh. Trình bày các khái
niệm cơ sở, các yêu cầu của các hệ thống thông tin vấn tuyển sinh.
Phạm vi nghiên cứu: Đề tài tập trung nghiên cứu mô hình RIASEC của
J.L.Holland và phƣơng pháp chuyên gia để xây dựng hệ thống tƣ vấn chọn
ngành nghề dựa trên các ngành nghề đƣợc đào tạo trong các trƣờng đại học, cao
đẳng ở Hải Phòng.
3. Hƣớng nghiên cứu
Nghiên cứu về cơ sở lý thuyết về hệ chuyên gia, mô hình RIASEC của
J.L.Holland trong việc lựa chọn ngành nghề dựa trên tính cách. Phân tích các
thông tin liên quan đến các trƣờng đại học, cao đẳng tại Hải Phòng.Áp dụng kết
quả nghiên cứu để xây dựng một hệ thông tin tƣ vấn tuyển sinh.
Sử dụng hệ thông tin tƣ vấn tuyển sinh áp dụng vào thiết kế chƣơng trình tƣ
vấn tuyển sinh có các chức năng nhƣ: tƣ vấn chọn ngành học, tƣ vấn chọn
trƣờng, cung cấp thông tin tuyển sinh, thống kê dữ liệu tuyển sinh.
4. Những nội dung chính
Luận văn đƣợc trình bày trong 3 chƣơng, có phần mở đầu, phần kết luận,
phần mục lục, phần tài liệu tham khảo. Các nội dung cơ bản của luận văn đƣợc
trình nhƣ sau:
Chƣơng 1: Trình bày một số khái niệm về hệ chuyên gia, cơ sở tri thức,
cách biểu diễn tri thức và mô hình RIASEC của J.L. Holland.
- 3 -
Chƣơng 2: Trình bày về một số kỹ thuật suy luận trong hệ chuyên gia.

các tri thức để từ đó, máy suy diễn tạo ra câu trả lời cho ngƣời sử dụng qua hệ
thống giao tiếp [1].
Hoạt động của một hệ chuyên gia dựa trên tri thức đƣợc minh họa nhƣ sau:

Hình 1.1: Hoạt động của hệ chuyên gia [1].
Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trƣng cho một lĩnh vực vấn đề nào đó, nhƣ y
học, tài chính, giáo dục, khoa học hay công nghệ, v.v , mà không phải cho tất
- 5 -
cả các lĩnh vực khác nhau. Tri thức chuyên gia để giải quyết một vấn đề đặc
trƣng đƣợc gọi là lĩnh vực tri thức. Ví dụ: hệ chuyên gia về lĩnh vực y học để
phát hiện các căn bệnh lây nhiễm sẽ có nhiều tri thức về một số triệu chứng lây
bệnh, lĩnh vực tri thức y học bao gồm các căn bệnh, triệu chứng và chữa trị.
1.1.2. Đặc trƣng và ƣu điểm của hệ chuyên gia
Đặc trƣng cơ bản:
 Tách tri thức của bài toán ra khỏi cơ chế điều khiển: Hai thành phần quan
trọng nhất của hệ chuyên gia đó là cơ sở tri thức và bộ máy suy diễn. Hai
thành phần này tách biệt nhau trong hệ chuyên gia.
 Tri thức chuyên gia: Tri thức giải bài toán trong hệ chuyên gia là tri thức
thu thập từ ngƣời chuyên gia.
 Tập trung nguồn chuyên gia: Hệ chuyên gia và ngƣời chuyên gia chỉ có khả
năng giải quyết các vấn đề trong chuyên môn.
 Xử lý tri thức bằng ký hiệu: Tri thức giải bài toán trong hệ chuyên gia đƣợc
mã hóa bằng ký hiệu và xử lý ký hiệu này trên cơ sở lập luận logic.
 Xử lý tri thức không chắc chắn: Hơn 80% ứng dụng thực tế không thể giải
quyết đƣợc bằng các phƣơng pháp luận chắc chắn. Hệ chuyên gia có thể
giải quyết đƣợc những ứng dụng này nhờ vào phƣơng pháp xử lý tri thức
không chắc chắn.
 Bài toán giải đƣợc: Hệ chuyên gia chỉ giải bài toán nào mà ngƣời chuyên
gia giải đƣợc.
 Mức phức tạp vừa phải: Hệ chuyên gia không thể giải quyết đƣợc các vấn

- 7 -
Các lĩnh vực ứng dụng của hệ chuyên gia:
 Cấu hình: Tập hợp thích đáng những thành phần của một hệ thống theo
cách riêng.
 Chẩn đoán: Tập luận dựa trên những chứng cứ quan sát đƣợc.
 Truyền đạt: Dạy học kiểu thông minh sao cho sinh viên có thể hỏi vì sao,
nhƣ thế nào và cái gì nếu giống nhƣ hỏi một ngƣời thầy giáo.
 Giải thích: Giải thích những dữ liệu thu nhận đƣợc.
 Kiểm tra: So sánh dữ liệu thu lƣợm đƣợc với dữ liệu chuyên môn để đánh
giá hiệu quả.
 Lập kế hoạch: Lập kế hoạch sản xuất theo yêu cầu.
 Dự đoán: Dự đoán hậu quả từ một tình huống xảy ra.
 Chữa trị: Chỉ định cách thụ lý một vấn đề.
 Điều khiển: Điều khiển một quá trình, đòi hỏi diễn giải, chẩn đoán, kiểm
tra, lập kế hoạch, dự đoán và chữa trị.
1.1.4. Kiến trúc tổng quát của hệ chuyên gia
Giao diện ngƣời sử dụng (user interface): là nơi ngƣời sử dụng và hệ
chuyên gia trao đổi với nhau.
Cơ sở tri thức (knowledge base): gồm các luật (rule) và sự kiện (facts).
- 8 -

Hình 1.2: Kiến trúc tổng quát của hệ chuyên gia [1]
Mô tơ suy diễn (inference engine): Công cụ tạo ra sự suy luận bằng cách
quyết định xem những luật nào sẽ làm thỏa mãn các sự kiện, các đối tƣợng, lựa
chọn ƣu tiên các luật thỏa mãn, thực hiện các luật có tính ƣu tiên cao nhất.
Khả năng giải thích (explanation facility): giải nghĩa cách lập luận cho
ngƣời sử dụng.
Lịch công việc (agenda). Danh sách các luật ƣu tiên do máy suy diễn tạo ra
thoả mãn các sự kiện, các đối tƣợng có mặt trong bộ nhớ làm việc.
- 9 -

thƣờng đƣợc tiếp nhận qua hệ thống giáo dục và đào tạo chính quy.
- Tri thức ẩn là những tri thức thu đƣợc từ sự trải nghiệm thực tế, dạng tri
thức này thƣờng ẩn trong mỗi cá nhân và rất khó “mã hóa” và chuyển giao,
thƣờng bao gồm: niềm tin, giá trị, kinh nghiệm, bí quyết, kỹ năng Ví dụ:
- 11 -
Trong bóng đá, các cầu thủ chuyên nghiệp có khả năng cảm nhận bóng rất tốt.
Đây là một dạng tri thức ẩn, nó nằm trong mỗi cầu thủ. Nó không thể “mã hóa”
thành văn bản, không thể chuyển giao, mà ngƣời ta chỉ có thể có bằng cách tự
mình luyện tập.
- Tri thức chắc chắn: là những tri thức chắc chắn đúng.Ví dụ:tổng các góc
trong một tam giác bằng 180
0
; Nếu hỏng hệ thống điện thì xe máy không khởi
động đƣợc.
- Tri thức không chắc chắn: là những khẳng định, luật suy diễn không chắc
chắn đúng.Ví dụ: nếu bệnh nhân bị sốt cao và ho thì bệnh nhân bị viêm phổi;
Nếu xe máy không khởi động đƣợc thì xe máy bị hỏng bộ điện.
- Tri thức thủ tục: là tri thức mô tả cách giải quyết một vấn đề, quy trình xử
lý các công việc, lịch trình tiến hành các thao tác … Các dạng của tri thức thủ
tục thƣờng dùng là các luật, chiến lƣợc, lịch trình… Ví dụ: Các bƣớc giải một
phƣơng trình bậc 2; cách làm bánh chƣng,
- Tri thức mô tả: là một khẳng địng về một sự kiện, hiện tƣợng hay một
khái niệm nào đó trong một hoàn cảng không gian hoặc thời gian nhất định. Ví
dụ: khẳng định về hiện tƣợng: ”Mặt trời lặn ở phƣơng Tây”. Khái niệm về: “tam
giác đều: là tam giác có ba góc bằng nhau”; Hà nội là thủ đô của Việt Nam;
Tùng là kỹ sƣ của nhà máy; Nhiệt độ ngày 20/8/2013 là 33
o

* Các hình thức chia sẻ tri thức:
Dựa vào sự phân loại tri thức, có thể chia các hình thức chia sẻ tri thức

- 13 -
• Khả năng diễn giải dễ dàng: dễ dàng dùng luật để diễn giải vấn đề nhờ
các tiền đề đặc tả chính xác các yếu tố vận dụng luật, từ đó rút ra đƣợc kết quả.
• Tƣơng tự quá trình nhận thức của con ngƣời:dựa trên các công trình của
Newell và Simon, các luật đƣợc xây dựng từ cách con ngƣời giải quyết vấn đề.
Cách biểu diễn luật nhờ IF THEN đơn giản cho phép giải thích dễ dàng cấu trúc
tri thức cần trích lọc. Luật là một kiểu sản xuất đƣợc nghiên cứu từ những năm
1940. Trong một hệ thống dựa trên luật, công cụ suy luận sẽ xác định những luật
nào là tiên đề thỏa mãn các sự việc.
Các luật sản xuất thƣờng đƣợc viết dƣới dạng IF THEN. Có hai dạng cơ
bản: IF < điều kiện > THEN < hành động >
Hoặc IF < điều kiện > THEN < kết luận > DO < hành động >
Tuỳtheo hệ chuyên gia cụ thể mà mỗi luật có thể đƣợc đặt tên. Chẳng hạn
mỗi luật có dạng Rule: tên vàphần IF THEN của luật.
Phần giữa IF và THEN là vế trái của luật, có nội dung đƣợc gọi theo nhiều
tên khác nhau, nhƣ tiền đề, điều kiện, mẫu so khớp. Phần sau THEN là kết luận
hay hệ quả. Một số hệ chuyên gia có thêm phần hành động đƣợc gọi là phần vế
phải của luật.
Ví dụ: Hệ thống chẩn đoán xe máy (OPS5)
IF Máy xe không nổ khi khởi động
THEN
Dự đoán: Xe bị panne sức nén. Pittong, bạc xéc-măng và lòng xy lanh sai
tiêu chuẩn, dễ tạo thành những khe hở nhỏ làm cho pittong không còn kín nên
hoà khí không được nén lên đầy đủ
Xử lý: nên điều chỉnh hoặc thay mới pittong, bạc xéc-măng vàlòng xi lanh
cho đúng tiêu chuẩn.
IF máy xe nổ không ổn định, OR máy xe nổ rồi lại tắt, AND bugi khô
- 14 -
THEN
Dự đoán : Xe đã bị nghẹt xăng. Xử lý : nên xúc rửa bình xăng và bộ khoá

cung nối các nút để biểu diễn tri thức. Nút dùng để thể hiện các đối tƣợng, thuộc
tính của đối tƣợng và giá trị của thuộc tính. Còn cung dùng để thể hiện các quan
hệ giữa các đối tƣợng. Các nút và các cung đều đƣợc gắn nhãn [1].
Ví dụ: để thể hiện tri thức “sẻ là một loài chim có cánh và biết bay”, ngƣời
ta vẽ một đồ thị nhƣ sau:

Hình 1.6: Biểu diễn tri thức nhờ mạng ngữ nghĩa
Bằng cách thêm vào đồ thị các nút mới và các cung mới, nguời ta có thể
mở rộng một mạng ngữ nghĩa. Các nút mới đƣợc thêm thể hiện các đối tƣợng
tƣơng tự (với các nút đã có trong đồ thị), hoặc tổng quát hơn. Chẳng hạn để thể
hiện “chim là một loài động vật đẻ trứng” và “cánh cụt là loài chim biết lặn“,
ngƣời ta vẽ thêm nhƣ sau:

Hình 1.7: Mở rộng mạng ngữ nghĩa nhờ biểu diễn tri thức
- 16 -
Một trong những tính chất quan trọng của mạng ngữ nghĩa là tính thừa kế.
Khi sử dụng mạng ngữ nghĩa để biểu diễn tri thức, ngƣời ta phải xây dựng các
phép toán tƣơng ứng.
1.3.4. Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo
Theo quan điểm của ngƣời sử dụng, ngôn ngữ tự nhiên là phƣơng cách
thuận tiện nhất để giao tiếp với một hệ chuyên gia, không những đối với ngƣời
quản trị hệ thống (tƣ cách chuyên gia), mà còn đối với ngƣời sử dụng cuối. Hiện
nay đã có những hệ chuyên gia có khả năng đối thoại trên ngôn ngữ tự nhiên
(thông thƣờng là tiếng Anh) nhƣng chỉ hạn chế trong lĩnh vực ứng dụng chuyên
môn của hệ chuyên gia.
Bảng dƣới đây thể hiện một đơn vị tri thức (luật) trong hệ chuyên gia
MYCIN dùng để chẩn đoán các bệnh virus. Cột bên trái là một luật đƣợc, cột
bên phải là mã hoá nhân tạo của luật đó [2].
Bảng 1.1. Biểu diễn tri thức nhờ ngôn ngữ nhân tạo trong MYCIN
- Nếu

1.3.6. Xử lý tri thức không chắc chắn
Tri thức không chắc chắn (uncertain knowledge): là những khẳng định, luật
suy diễn không chắc chắn đúng. Điều đó có nghĩa là miền giá trị chân lý của nó
là ở trong khoảng 0 và 1 [3].
Ví dụ:- Nhiệt độ ngày mai là 32
o
.
- Nếu xe máy không khởi động đƣợc thì bugi bị hỏng.
* Xử lý tri thức không chắc chắn dùng lý thuyết xác suất
Để lý giải chính xác dƣới điều kiện không chắc chắn, mỗi bằng chứng và mỗi
suy diễn phải đƣợc kèm theo số đo xác suất đó là độ tin cậy của bằng chứng và
suy diễn.
Frame : CIRCLE
(hình tròn)
r : radius;
s : area;
p : perimeter;
d : diameter;
d = 2 × r;
s = pi × r2;
p = 2 × pi × r;

Frame RECTANGLE
(hình chữ nhật)
b1 : side;
b2 : side;
s : area;
p : perimeter;
s = b1 × b2;
p = 2 × (b1+b2); Hình 1.8: Hệ thống logic mờ
Một hệ thống xử lý tri thức không chắn dùng logic mờ gồm có biến vào ra
X, Ycủa hệ thống, khâu mờ hóa, cơ sở tri thức mờ, kỹ thuật suy diễn mờ và
khâu giải mờ.
+ Khâu mờ hóa: chuyển đại lƣợng rõ từ ngõ vào X sang đại lƣợng mờ
µ
A
(X).
+ Cơ sở tri thức mờ: gồm cơ sở dữ liệu mờ và cơ sở luật suy diễn mờ. Cơ
sở dữ liệu mờ là các tập mờ vào ra của hệ thống và cơ sở luật suy diễn mờ là tập
các luật suy diễn mờ đƣợc thể hiện dƣới dạng luật If-Then đó là tập luật mô tả
tổng quát cách giải một bài toán mờ.
+ Kỹ thuật suy diễn mờ : phƣơng pháp xác định tập mờ ngõ ra của hệ thống
+ Khâu giải mờ : chuyển đại lƣợng mờ µ
B
(Y) sang đại lƣợng rõ Y.
Kỹ thuật suy diễn mờ max-min:giả sử các hàm liên thuộc vào ra của hệ
thống là dạng tam giác, kỹ thuật suy diễn mờ max-min đƣợc mô tả bằng đồ thị
nhƣ hình.
X
Y
µ
B
(Y)

µ