ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH
BÁO CÁO THU HOẠCH MÔN HỌC
BIỂU DIỄN TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
Đề tài:
XÂY DỰNG MÔ HÌNH BIỂU DIỄN TRI THỨC
VÀ HỆ HỖ TRỢ GIẢI MỘT SỐ LỚP BÀI TẬP HÓA VÔ
CƠ
TRONG CHƯƠNG TRÌNH THPT
Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS Đỗ Văn Nhơn
Sinh viên thực hiện : Đỗ Thị Nhung - CH1101117
TP. Hồ Chí Minh, tháng 1 năm 2013
2
LỜI MỞ ĐẦU
Công nghệ thông tinđược ra đời và phát triển từ những năm nữa cuối của thế
kỉ XX. Và đến nay đã gặt hái được rất nhiều thành tựu vượt bậc, khả năng áp dụng
rộng khắp vào tất các các ngành kinh tế, xã hội khác nhau và làm thay đổi không ít
lối sống, cách suy nghĩ của con người hiện đại.
Tuy nhiên, nhu cầu của con người ngày càng cao, họ không chỉ cần những
thiết bị Công nghệ thông tin làm việc theo mệnh lệnh được lập trình sẵn, hỗ trợ tính
toán cơ bản hay lưu trữ dữ liệu và tìm kiếm thông thường. Họ cần những thiết bị
máy tính thông minh hơn, giúp họ tìm ra lời giải những bài toán khó, gợi ý cho họ
trong giải quyết các vấn đề phức tạp v.v…
Trước nhu cầu mới, ngành Khoa học máy tính nói chung và lĩnh vực Trí tuệ
nhân tạo nói riêng nhận vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu tìm ra các giải
pháp tiên tiến giúp làm ra những phần mềm và thiết bị máy tính đáp ứng nhu cầu
trên. Chúng phải có khả năng tự động xử lý thông tin, xử lý tri thức, suy luận tính
toán và điều khiển phức tạp. Một số ứng dụng trong lĩnh vực này có thể kể đến như:
hơn, góp phần vào việc nâng cao chất lượng dạy và học trong môi trường Phổ
thông.
Đó là lý do em chọn khóa luận “Nghiên cứu xây dựng mô hình cơ sở tri thức
và hệ giải 1 số lớp bài toán Hóa vô cơ trong chương trình THPT” với mong muốn
tìm ra được 1 phương pháp biểu diễn và xử lý tri thức Hóa vô cơ trên máy tính bằng
cách áp dụng và cải tiến lý thuyết của mô hình COKB, góp phần vào thành quả
chung của việc ứng dụng mô hình COKB vào lĩnh vực E-learning.
Nội dung của khóa luận này được chia làm 7 chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu chung về vấn đề nghiên cứu, một số thành tựu đã có liên quan
tới việc biểu diễn và xử lý tri thức Hóa học trên máy tính. Ngoài ra, chương này sẽ
4
giới thiệu thêm về 1 số lý thuyết cơ bản trong việc nghiên cứu phát triển 1 hệ cơ sở
tri thức trên máy tính.
Chương 2: Trình bày về mô hình COKB và 1 số vấn đề mở rộng mô hình COKB.
Hiện nay đã có mô hình ECOKB mở rộng nhưng đề tài chỉ tập trung cải tiến mô
hình COKB để nghiên cứu xây dựng ứng dụng theo mục đã đề ra. Nội dung mở
rộng sẽ liên quan tới kiểu thuộc tính của đối tượng tính toán C-Object và quan hệ
tính toán mới dùng để mô tả mối liên hệ giữa các kiểu thuộc tính mới. Bên cạnh đó,
chương 3 sẽ trình bày thêm 4 loại sự kiện mới bên cạnh 6 sự kiên đã có trong mô
hình COKB.
Chương 3: Biểu diễn tri thức Hóa vô cơ bằng cách áp dụng mô hình COKB nhưng
chỉ sử dụng 4 trong 5 thành phần là tập C, tập H, tập R và tập Rules,có áp dụng
thêm lý thuyết cải tiến trình bày ở chương 3. Cùng với cách tổ chức lưu trữ tri thức
này lên máy tính. Thay vì sử dụng các tập tin TXT chứa dữ liệu cho từng tập
(C,H,R,Rules), khóa luận sẽ trình bày cách lưu trữ tất cả tri thức vào 1 tập tin có tên
Chemistry.KB theo 1 chuẩn lưu trữ khác.
Chương 4: Cài đặt thử nghiệm. Đề tài sử dụng công cụ lập trình chính là Maple để
hiên thực toàn bộ lý thuyết đã đề ra, sử dụng C#, Window form trong .NET
Frameworks 4.0 để phát triển giao diện demo.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển.
xuất nhằm thúc đẩy đất nước đi lên 1 cách bền vững.
Trong những ngành cần quan tâm ứng dụng Công nghệ thông tin, Giáo dục là 1
trong những ngành được nhà nước ta tập trung hàng đầu. Đem Công nghệ thông tin
vào Giáo dục giúp nâng cao chất lượng đào tạo, nâng cao trình độ con người trong xã
hội mới.
Ứng dụng Công nghệ thông tin trong giao dục bao gồm: các phần mềm hỗ trợ
soạn thảo bài giảng cho giáo viên; phần mềm hỗ trợ học tập, tra cứu kiến thức cho học
sinh; các hệ thống e-learning trực tuyến.
Nói về phần mềm hỗ trợ học tập, phần lớn các phần mềm loại này chỉ đáp ứng
được nhu cầu cơ bản của học sinh như ôn tập lý thuyết, tra cứu và hỗ trợ giải các bài
tập mẫu. Gần như ít có phần mềm nào tiếp cận tới vấn đề hỗ trợ học sinh tìm lời giải
cho các bài toán khác nhau. Việc sử dụng các phần mềm có khả năng hỗ trợ tìm lời
giải sẽ giúp học sinh tiếp cận kiến thức mới nhanh hơn, tự do sáng tạo hơn để tìm ra
những lời giải mới.
Trong chương trình Phổ thông, đặc biệt là chương trình ban A, Toán – Lý –
Hóa là 3 môn học quan trọng. Các bài tập, bài kiểm tra của các môn này nặng về tư
duy giải toán. Không phải học sinh nào cũng có đủ năng lực để giải hết các bài tập khó
dễ trong các đề thi của 3 môn học. Học sinh cần có một công cụ hỗ trợ, gợi ý để tìm ra
lời giải. Từ những gợi ý của công cụ phần mềm, học sinh sẽ dễ dàng luyện tập nâng
cao kĩ năng giải toán trong các kì thi hơn.
8
Như vậy, nhu cầu về 1 hệ thống hỗ trợ giải bài tập thông minh đã xuất hiện.
Đây chính là động lực để em tìm tòi, nghiên cứu, phát triển các hệ thống tiên tiến đáp
ứng nhu cầu trên.
1.2. Mục tiêu và phạm vi đề tài
Đề tài khóa luận này sẽ nghiên cứu phát triển mô hình COKB, ứng dụng vào
biểu diễn tri thức và hệ tự động giải 1 số bài tập Hóa Vô cơ trong chương trình Phổ
thông.
Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu mở rộng mô hình COKB nhằm phục vụ cho
việc xây dựng mô hình cơ sở tri thức Hóa Vô cơ để có thể lưu trữ và xử lý suy luận
việc thực hiện 1 thí nghiệm hóa học. Nhận biết được quá trình xảy ra các phản ứng
hóa học và hiện tượng của nó. Có thể nói phần mềm này đã xử lý rất tốt tri thức thực
tế về các hóa chất trong Hóa học, khả năng xử lý phân tích với các điều kiện khác
nhau tương đối chính xác và đem lại 1 môi trường ảo thân thiện với người dùng.
10
Hình 1.2 Chemlap
Trong nước, các nghiên cứu khoa học và đề tài ứng dụng liên quan tới biểu
diễn tri thức của lĩnh vực Hóa học nói chung và Hóa vô cơ nói riêng gần như vẫn chưa
có nhiều thành tựu đáng kể ngoại trừ một số phần mềm ứng dụng mang tính đơn giản
và không chứa các yếu tố liên quan tới tri thức và xử lý tri thức.
Một ứng dụng phổ biến về hỗ trợ học Hóa học có thể kể đến là phần mềm “Từ
điển phương trình Hóa học DCEv4.00”, phần mềm hỗ trợ tra cứu tìm kiếm phương
trình phản ứng hóa học do nhóm học sinh trường Lê Hồng Phong thực hiện. Phần
mềm thực hiện tra cứu các phương trình phản ứng hóa học dựa trên thông tin về chất
tham gia, chất tạo thành. Kết quả trả về là các phản ứng tìm được cùng với thông tin
chi tiết về phản ứng đó. Chương trình sử dụng các kĩ thuật cơ bản để so khớp thông tin
tìm kiếm và không có khả năng xử lý suy diễn trên các phản ứng tìm được.
11
Hình 1.3 Giao diện chính của DCE 2008
1.4. Các vấn đề cơ bản trong thiết kế hệ giải toán dựa trên tri
thức
1.4.1. Cấu trúc hệ thống
Hệ giải toán dựa trên tri thức là 1 hệ thống thông minh, có khả năng biểu diễn
được tri thức tự nhiên lên máy tính, có thể xử lý tri thức và suy luận giải quyết bài
toán 1 cách tự động. Hệ thống thông minh này phải có khả năng thực hiện suy luận
trên 1 miền tri thức cụ thể nào đó. Cấu trúc cơ bản của hệ thống này bao gồm các
thành phần như: Giao diện người dùng, cơ sở tri thức, bộ suy diễn, hệ thống phân tích
bài toán và hiệu chỉnh cơ sở tri thức
12
Hình 1.4 Mô hình của hệ thống tự động suy diễn
thức như là một tập hợp các chỉ thị dùng cho giải quyết các bài toán. Chỉ thị
như thế thường được thể hiện bởi tập các luật dẫn có dạng if … then…
- Các phương pháp biểu diễn dạng mạng. Biểu diễn mạng kiến thức như là một
đồ thị trong đó các đỉnh biểu diễn cho các khái niệm hay các đối tượng và các
cạnh biểu diễn quan hệ hay những sự kết hợp nào đó giữa các đối tượng và khái
niệm. Phổ biến nhất trong các phương pháp loại này là các mạng ngữ nghĩa và
các đồ thị khái niệm.
- Các phương pháp biểu diễn cấu trúc. Các ngôn ngữ biểu diễn cấu trúc cho
phép sử dụng các cấu trúc dữ liệu phức tạp và các cấu trúc dữ liệu trừu tượng
trong biểu diễn. Ví vụ như các khung (frames) và các đối tượng (objects).
Rõ ràng mỗi phương pháp biểu diễn trên đều có ưu và nhược điểm riêng. Tri
thức tự nhiên vô cùng phong phú và đa dạng, do đó các chuyên gia khả định rằng
muốn xây dựng được một hệ cơ sở tri thức tốt cần phải vận dụng linh hoạt tất cả các
cách trên cùng với những cải tiến thay đổi khi cần thiết.
14
1.4.3. Bộ suy diễn tự động
Khi đã có 1 cơ sở tri thức tốt, việc quan trọng tiếp theo là xây dựng được bộ
suy diễn tự động trên cơ sở tri thức đó. Các phương pháp suy diễn tự động đều hướng
tới mục tiêu là áp dụng tri thức trong cơ sở tri thức, phát sinh các sự kiện mới từ các
sự kiện đã có. Sau đây là 4 chiến lượt suy diễn tự động tương đối khái quát:
- Phương pháp hợp giải trong biểu diễn tri thức dưới dạng logic vị từ. Trong
phương pháp biểu diễn logic hình thức ta đã sử dụng luật “Modus Ponens”, luật
“tam đoạn luận”.
- Phương pháp suy diễn tiến (Forward chaining) như sau: “Chiến lược suy luận
được bắt đầu bằng tập sự kiện đã biết, rút ra các sự kiện mới nhờ dùng các luật
mà phần giả thiết khớp với sự kiện đã biết, và tiếp tục quá trình nầy cho đến khi
thấy trạng thái đích, hoặc cho đến khi không còn luật nào khớp được các sự
kiện đã biết hay được sự kiện suy luận”.
- Phương pháp suy diễn lùi (Backward chaining). Phương pháp nầy được tiến
hành bằng cách truy ngược từ mục tiêu cần đạt được trở về phần giả thiết của
lời câu hỏi rằng có thể suy ra được các thuộc tính trong B từ các thuộc tính
trong A không.
Thực hiện các tính toán
Thực hiện việc gợi ý bổ sung giả thiết cho bài toán
Xem xét tính xác định của đối tượng, hay của một sự kiện.
2.1.2 Mô hình cho một C-Object
Một C-Object có thể được mô hình hoá bởi một bộ
(Attrs,F,Fact,Rules)
16
Trong đó:
- Attrs là tập hợp các thuộc tính của đối tượng
- F là tập hợp các quan hệ suy diễn tính toán
- Facts là tập hợp các tính chất hay sự kiện vốn có của đối tượng
- Rules là tập hợp các luật suy diễn trên các sự kiện liên quan đến các
thuộc tính cũng như liên quan đến bản thân đối tượng
2.1.3 Mô hình tri thức các đối tượng tính toán (COKB)
(C, H, R, Ops, Rules)
[1]Một tập hơp C các khái niệm về các C-Object
Mỗi khái niệm là một lớp C-Object có cấu trúc và được phân cấp theo sự thiết
lập của cấu trúc đối tượng:
• [1] Các biến thực.
• [2] Các đối tượng cơ bản có cấu trúc rỗng hoặc có cấu trúc gồm một số
thuộc tính thuộc kiểu thực (ví dụ như DIEM không có thuộc tính giá trị
thực trong hình học phẳng). Các đối tượng loại nầy làm nền cho các đối
tượng cấp cao hơn.
• [3] Các đối tượng C-Object cấp 1. Loại đối tượng nầy có một thuộc tính
loại <real> và có thể được thiết lập từ một danh sách nền các đối tượng
cơ bản. Ví dụ: DOAN[A,B] và GOC[A,B,C] trong đó A, B, C là các đối
tượng cơ bản loại DIEM.
• [4] Các đối tượng C-Object cấp 2. Loại đối tượng nầy có các thuộc tính
của luật và phần kết luận của luật. Phần giả thiết và phần kết luận đều là các tập hợp
sự kiện trên các đối tượng nhất định. Như vậy, một luật r có thể được mô hình dưới
dạng:
18
r : {sk1, sk2, , skn} -> { sk1, sk2, , skm }
2.2 Một số cải tiến mới
2.2.1 Mở rộng kiểu thuộc tính của C-Object
Đối tượng tính toán C-Object được giới thiệu từ năm 1997 là cơ sở cho sự hình
thành các mô hình biểu diễn tri thức sau nay như mô hình mạng các đối tượng tính
toán COKB, mô hình mạng tính toán mở rộng ECOKB cùng với rất nhiều bài báo
khoa học, nghiên cứu ứng dụng đã được xuất bản.
Dù được phát triển qua nhiều giai đoạn nhưng C-Object vẫn đóng vai trò là
thành phần không thể thiếu trong việc biểu diễn khái niệm về nhóm đối tượng trong 1
miền tri thức cụ thể. Thành phần quan trọng nhất của C-Object chính là tập các thuộc
tính Attrs vì mỗi thuộc tính sẽ biểu diễn một tính chất đặc trưng của đối tượng. Tập
các thuộc tính của 1 C-Object dùng để phân biệt nó với các C-Object khác.
Ví dụ:
- Trong hình học ta có khái niệm "Tam Giác" với các thuộc tính: độ dài 3 cạnh
a,b,c; độ dài 3 góc A,B, C; diện tích S, chu vi P v.v…
- Trong vật lý về mạch điện ta có khái niệm "Điện trở" với các thuộc tính: điện
trở R, cường độ dòng điện I, hiệu điện thế U.
- Trong hóa học có khái niệm "Nguyên tố" với các thuộc tính: Khối lượng riêng M,
Số hiệu nguyên tử Z, độ âm điện v.v
Cho đến hiện nay, kiểu thuộc tính của đối tượng C-Object được định nghĩa là
"có kiểu thực, kiểu đối tượng cơ bản hay kiểu đối tượng cấp thấp hơn”. Chú ý: định
nghĩa trên được xét trong 1 miền tri thức cụ thể với các đối tượng được phân cấp.
Ràng buộc về kiểu thuộc tính của đối tượng ở trên, mỗi thuộc tính chỉ có thể
được gán 1 giá trị duy nhất. Tuy nhiên, trong thực tế có nhiều trường hợp yêu cầu
phức tạp hơn khi biểu diễn giá trị thuộc tính của đối tượng.
với .
Để mô tả một thí nghiệm, ta có các thuộc tính như "State" dùng để chỉ trạng
thái của các chất có trong thí nghiệm tại một thời điểm, và "Phases" dùng để
chỉ các pha phản ứng xảy ra giữa các thời điểm trong thí nghiệm. Vậy
State có kiểu dữ liệu là list(list("Chất")) và
Phases có kiểu dữ liệu là list("Phản ứng")
Ứng với thí nghiệm trên, ta có:
State = [ [Fe2+, Cu2+, Al], [Fe2+, Al, Cu, Al3+], [Al, Cu, Al3+, Fe] ]
Phases[ , ]
set( TYPE )
Một thuộc tính có kiểu là set( TYPE ) biểu diễn cho một tập hợp các đối tượng
có kiểu là TYPE. Với set, ta không quan tâm tới thứ tự sắp xếp của chúng.TYPE =
NULL khi ta không cần quan tâm tới kiểu dữ liệu của các thành phần bên trong tập
hợp.
Ví dụ:
- Quay trở lại với khái niệm "Hỗn hợp", một hỗn hợp sẽ có các chất tạo thành
nên nó. Ta gọi thuộc tính chỉ các chất tạo thành nên hỗn hợp có tên là
"Components". Thuộc tính "Components" của một hỗn hợp sẽ có kiểu dữ liệu
là set("Chất")
- Chẳng hạn, hỗn hợp gồm 3 kim loại Al, Fe, Cu có thuộc tính Component như
sau:
Components = { ch_Al, ch_Fe, ch_Cu }
21
Chú ý: ch_Al, ch_Fe, ch_Cu là tên đối tượng dùng để biểu diễn cho 3 kim loại
Al, Fe và Cu.
dict(TYPE1, TYPE2)
Một thuộc tính kiểu dict(TYPE1, TYPE2) thể hiện một từ điển, hay một bảng
với các khóa là các đối tượng kiểu TYPE1 và các giá trị tương ứng là các đối tượng
kiểu TYPE2.
trong hỗn hợp đó
- Quan hệ tính giá trị thuộc tính của 1 đối tượng trong 1 thuộc tính của đối tượng
khác có tập hợp danh sách.
Ví dụ: quan hệ tính nồng độ phần trăm của 1 chất tan trong dung dịch gồm
nhiều chất tan.
Quan hệ tính toán mở rộng được đặt tên là “Quan hệ tính toán phụ thuộc” và
được chia làm 2 loại được trình bày sau đây.
Qui ước:
- ListAttrs ⊂ Attrs: là tập các thuộc tính loại list (danh sách) hay set (tập hợp).
- DictAttrs ⊂ Attrs: là tập các thuộc tính loại từ điển (table).
- NumAttrs ⊂ Attrs: là tập các thuộc tính có kiểu số học như số thực, số nguyên…
chú ý là: NumAttrs ∩ ListAttrs = .
Loại 1: ∀ x ∈ f(la): expression(x, na)
trong đó
- la ⊆ ListAttrs : là tập các thuộc tính loại danh sách trong quan hệ tính toán
phụ thuộc
- na ⊆ NumAttrs : là các thuộc tính loại số học trong quan hệ tính toán phụ
thuộc
23
- expression là 1 đẳng thức dựa trên x và tập na.
- f : là một hàm số trả về một tập hợp (hữu hạn). f thường là các hàm filter (lọc),
các phép toán trên tập hợp, hay các hàm tổ hợp…
Cách biểu diễn trong tri thức.
depend [la] then [expression] for [x] in [f]
Ví dụ 1:
- Trong "Dung dịch", ta có thuộc tính Solutes biểu diễn các chất tan trong dung
dịch. Solutes có kiểu là set("Chất"). Thuộc tính MC dùng để chỉ nồng độ mol
của chất trong dung dịch. Như đã đề cập ở trên, MC có kiểu là dict("Chất",
real).
- Trong "Chất" ta có thuộc tính n chỉ số mol của chất. Thuộc tính n có kiểu là
- d : (set function)
o : là một họ, (một lớp) các tập hợp, tập mà trong đó các phần tử là một
tập hợp (hữu hạn), là miền xác định của la.
o : là tích đề các giữa các miền giá trị của các biến trong
tập na.
o : là một tập các đẳng thức.
d thường chứa các toán tử như , , …
Ví dụ 1:
- Ta có phát biểu sau:
Tổng khối lượng các chất trong hỗn hợp bằng khối lượng của
hỗn hợp.
- Với một đối tượng "Hỗn hợp" ta có:
25
Copyright: Tài liệu đại học ©