ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
 BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ MÔN HỌC
BIỂU DIỄN TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
ĐỀ TÀI:
TÌM HIỂU MẠNG TÍNH TOÁN GVHD : TS. Đỗ Văn Nhơn

Học viên : Ngô Thanh Tuấn (CH1101054)
Email: [email protected] Thành phố Hồ Chí Minh
Tháng 1/2013
Trang 2

Biễu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng
LỜI MỞ ĐẦU
Trong bối cảnh xã hội thông tin hiện nay, thông tin chứa rất nhiều tri thức, chúng ta
phải xử lý tốt những thông tin đó nhằm mang lại tiện ích cho cuộc sống con người. Tuy
nhiên muốn giải quyết được những vấn đề cấp thiết trong cuộc sống hiện nay bằng công
nghệ thông tin, thì trước tiên chúng ta cần phải tìm cách đem chúng vào máy tính.

Trang 4

Biễu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng
NỘI DUNG
1 Tổng quan về biễu diễn tri thức 5
2 Mạng tính toán 8
2.1 Giới thiệu: 8
2.2 Mạng tính toán với các giá trị đơn giản: 9
2.2.1 Định nghĩa: 9
2.2.2 Bài toán: 10
2.2.3 Định lý và thuật toán: 11
2.3 Mạng các đối tượng tính toán: 14
2.4 Mở rộng mạng tính toán: 19
3 Ứng dụng: 21
4 Kết luận 23
5 Tài liệu tham khảo 23

Trang 5

- Một đại diện thì nó đự định để nhận dạng hay xác định cái gì: nó đang đại
diện cho cái gì? Phải có sự tương đồng cho cái nó dự định đại diện trong thế
giới và vật đại diện, một đại diện phải có ý nghĩa về mặt ngữ nghĩa để cho dễ
dàng biễu diễn.
- Câu hỏi thứ hai là về sự đúng đắn: một đại diện có thực sự gần với đối tượng
thực tế mà nó đại diện hay không? Thuộc tính nào của đối tượng thực tế mà
nó mô phỏng, làm rõ, và thuộc tính nào nó bỏ qua. Nếu chúng ta đòi hỏi một
đại diện mô tả chính xác đối tượng thì nhìn chung là không thể.
Với hai bước nhỏ để mở rộng góc nhìn của biễu diễn tri thức như các cách đại
diện:
- Đối xử như nhau vật thể không thể sờ được như các vật thể có thể chạm được
tương tác được. Ví dụ: bánh răng, sử dụng các hàm biễu diễn như các đại
diện cho các khái niệm trừu tượng: hoạt động, xử lý, độ tin cậy, chủng loại…
cho phép mô tả bên trong mỗi đối tượng.
- Những đối tượng hình thức có thể tồn tại bên trong một cách chính xác. Ví
dụ: đối tượng/thực thể toán học, có thể mô tả chính xác đúng đắn bởi vì
chúng là các đối tượng hình thức.
2. Là một tập các cam kết thuộc bản thể (ontological commitments)
Tất cả các phương pháp biễu diễn chỉ mô tả tương đối với thế giới hiện thực, nó
biễu diễn một số phương diện và bỏ qua một số phương diện khác. Việc này
giống với tạo ra các quyết định về việc chúng ta xem thế giới là cái gì hay nó
như thế nào. Ví dụ việc ta chụp một tấm ảnh, ta sẽ đưa ống kính vào vùng ta
quan sát, chọn lựa vùng nào làm điểm lấy nét rõ, còn các vùng khác sẽ mờ đi.
Quả thật như vậy, chọn lựa một cách để biễu diễn là tạo ra một tập các cam kết
thuộc bản thể. Những lựa chọn này không phải ngẫu nhiên, mà chúng thuộc về
bản chất, chúng góp phần mô tả rõ hơn đối tượng.
- Cam kết bắt đầu từ các lựa chọn ban đầu
Trang 7

Biễu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng

không thể chối cãi trong lúc mà chúng ta còn cần mô tả thế giới vào máy tính.
Mô tả thế giới vào máy tính dẫn đến hai dạng câu hỏi:
 Dạng câu hỏi về sự quen thuộc: Các hàm biễu diễn về vai trò phương tiện
mô tả tốt như thế nào? Nó tổng quát ra sao? Chính xác như thế nào? Nó
có mô tả đầy đủ không?
 Dạng câu hỏi khác ít phổ biến hơn: Vai trò của nó về phương tiện giao
tiếp tốt ra sao? Làm thế nào dễ dàng cho chúng ta nó chuyện với nó? Khó
khăn và thuận lợi gì trong ngôn ngữ giao tiếp với nó?
Sự biễu diễn là ngôn ngữ mà chúng ta giao tiếp, do đó chúng ta có thể nói bình
thường mà không cần phải cường điệu nó lên.
2 Mạng tính toán
2.1 Giới thiệu:
Trong lĩnh vực khoa học trí tuệ nhân tạo, mô hình và phương pháp đóng một vai
trò quan trọng trong hệ cơ sở tri thức và hệ chuyên gia. Ngày nay, có nhiều mô hình
biễu diễn tri thức được đề nghị và ứng dụng vào thực tế như: logic vị từ, khung, mạng
ngữ nghĩa, luật suy diễn. Giữa các phương pháp như mạng neural logic mờ có thể sử
dụng cho tính toán thông minh. Một số phương pháp khác lại phù hợp cho sử lý ngữ
nghĩa và biễu diễn như là đồ thị khái niệm.
Các phương pháp nêu trên rất cho việc thiết kế một hệ thống thông minh, và giải
quyết các bài toán phức tạp. Tuy nhiên, nó lại không phù hợp để biễu diễn tri thức trong
các trường hợp ứng dụng cụ thể trong thực tế, đặc biệt hệ thống có thể giải quyết các
bài toán trong thực tiễn dựa trên hệ cơ sở tri thức. Kỹ thuật ontology mà được gọi là
COKB-ONT được giới thiệu công cụ tốt và hữu dụng để phát triển hệ cơ sở tri thức
Trang 9

Biễu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng
trong thực tiễn. Kỹ thuật ontology được dùng để xây dựng một số hệ thống thông minh
trong dạy học. Tuy vậy kỹ thuật COKB-ONT không đủ mạnh để biễu diễn tri thức
trong nhiều ứng dụng thực tế. Do đó chúng ta cần một mô hình khác để biễu diễn các
bài toán dùng tri thức. Trong các phần tiếp theo của tiểu luận này sẽ trình bày kỹ thuật

- a, b, c: là 3 cạnh của tam giác tương ứng đối diện 3 đỉnh A, B, C
- R, S, p: lần lượt là bán kính đường tròn ngoại tiếp, diện tích, chu vi
tam giác
Trang 10

Biễu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng
Và F = {f1: A + B + C = π, f2:





,





,





,
f5: p=(a+b+c)/2, f6: S = a.h
a
/2, f7: S = b.h
b
/2, f8: S = c.h

2
… f
n
] là danh sách các quan hệ trong F, ký hiệu S(A)=
f
k
(f
k-1
( … f
2
(f
1
(A)) …)) để mô tả tập các biến suy ra từ A dựa vào các
quan hệ trong S.
2. Danh sách S = [f
1
, f
2
… f
n
] được gọi là lời giải cho bài toán H  G nếu
S(H)  G. Lời giải S gọi là một lời giải tốt nếu không có một lời danh
Trang 11

Biễu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng
sách con S’ của S có thể giải bài toán. Bài toán có thể giải được nếu có
một lời giải để giải nó.
Định nghĩa 3: cho mạng tính toán K = (M, F). Gọi A là tập con của M, dễ dàng
kiểm tra rằng có tập duy nhất 


Solution_found  false;
Bước 3. Repeat
Hold  H;
Chọn ra một f  F chưa duyệt;
while not Solution_found and (chọn được f) do
begin
if ( ứng với f trong H tạo ra được các lập luận mới) then
begin
H  H  M(f);
Solution  Solution  f;
end;
if G  H then
Solution_found  true;
Chọn một f  F chưa xem xét;
end;  while 
Until Solution_found or (H = Hold);
Bước 4: if not Solution_found then
Bài toán không có lời giải;
else
Bài toán có lời giải;

Trang 13

Biễu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng
Thuật toán 2: tìm một lời giải tối ưu từ lời giải S = [f
1
, f
2
… f
n

m
= G
2. B
i
 A
i
, i=[0, 1 … m]
3. Cho i=1, … m, [f
i
] là một lời giải của bài toán B
i-1
 B
i
nhưng không
phải là là lời giải của bài B  B
i

Ví dụ 4: Mạng tính toán (M, F) biễu diễn tri thức của tam giác trong ví dụ 1, tìm
lời giải cho bài toán {a, B, C}  {S}. Thuật toán 1 sẽ giải cho chúng ta lời giải S= [f
1
,
f
2
, f
3
, f
5
, f
9
], và lời giải này không phải là lời giải tối ưu bởi vì có f

))  (u(f
k
)-H);
End
}
Bước 3: NewS là một lời giải tối ưu.
Trang 14

Biễu Diễn Tri Thức và Ứng Dụng
- Bước 3: Tính S thông qua f
92.3 Mạng các đối tượng tính toán:
Trong nhiều bài toán ta gặp nhiều loại đối tượng khác nhau, mỗi đối tượng có
những đặc tính đặc trưng và có mối quan hệ riêng bên trong của nó. Do đó, chúng ta
cần xem xét để mở rộng mạng tính toán trong trường hợp các biến là các đối tượng tính
toán chứ không đơn thuần là các giá trị giản đơn.
Định nghĩa 1: Một đối tượng tính toán có những đặc trưng sau đây:
- Nó có giá trị các thuộc tính, tập hợp bao gồm tất cả thuộc tính của đối
tượng O được ký hiệu là M (O).
- Có những quan hệ tính toán nội tại của mỗi đối tượng tính toán O.
Chúng được mô tả trong những đặc điểm sau đây của đối tượng:
o Cho tập con A của M (O). Đối tượng O có thể cho chúng ta thấy
các thuộc tính mà nó có thể xác định từ A.
o Đối tượng O sẽ cung cấp giá trị của một thuộc tính.
o Nó có thể chỉ ra quá trình nội tại của việc xác định các thuộc tính.
Ví dụ 1: một tam giác với các tri thức (công thức, định lý …) là một đối tượng.
Thuộc tính của một tam giác là 3 cạnh, 3 góc … Một đối tượng tam giác cũng có thể trả
lời một số câu hỏi “có thể có lời giải cho bài toán tính diện tích từ một cạnh và hai góc










 



 









 M: tập các thuộc tính của các đối tượng tính toán được xem xét trong bài
toán nào đó.
 M
i
= M  M(O
i
), i = [1, 2 … m]

}
o f1: O
1
.c=O
3
.a (cạnh c của ABC = cạnh của hình vuông ABDE)
o f2: O
1
.b = O
4
.a (cạnh b của ABC = cạnh của hình vuông ACFG)
o f3: O
2
.b = O
4
.a (cạnh b của AEG = cạnh của hình vuông ACFG)