Upload
nguyenthuan
View
231
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
10/21/2015
1
REPRESENTASI PENGETAHUAN
Sistem Pakar
Departemen Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
2015
Tahap Pengembangan Sistem Pakar (Marimin,2002)
Mulai
Identifikasi Masalah
Mencari Sumber
Pakar
Akuisisi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan
Membuat Mesin Inferensi
Implementasi
Pengujian
Mewakili
Kepakaran ?
Selesai
ya
tidak
10/21/2015
2
Representasi Pengetahuan
Knowledge is Power
“Frasa ini akan menjadi kata kunci untuk menunjukkan bahwa
knowledge sangat berperan vital dalam pengembangan Sistem Pakar “
Overview
What is Knowledge and How to Capture ?
Cara untuk menstrukturkan/memformalkan suatu pengetahuan hasil akuisisi
Mengapa dilakukan ?
Hasil akuisisi tidak selalu terstruktur (terkait : karakteristik pakar, sifat
data )
Memudahkan dalam membuat mesin inferensi
Representasi Pengetahuan
“ KR is a subarea of artificial intelligence concerned with understanding, designing, and implementing ways and impementing ways of representing information so that
program can use it”
10/21/2015
3
Object – atribut – value (OAV) triplet
Rules
Semantic Network
Frame
Predicate Logic
Fuzzy Representation
Teknik Representasi Pengetahuan
Fakta yang terdapat bahwa setiap objek memiliki properti
atau atribut dengan nilai tertentu.
Atribut tersebut bisa tunggal dan bisa jamak
1. Object – Atribut – Value (OAV) triplet
Chair Brown color
Fig 1. objek – atribut – value (durkin, 1994)
Ball Brown
1 meter
100 gram
color
diameter
weight
10/21/2015
4
Example of Expert Systemusing OAV
1.1 Single Vs Multiple Value Facts
Question : Please tell me if the barometric pressure is ?
Falling
Steady
Rising
Answer : Falling
Question : Please select the level of education ?
High School
College
Graduate School
Answer : High School
College
OAV-Single
Value
OAV-
Multiple
Value
Rule is a form of procedural knowledge
Logically, rule’s structure connect one or more antecendent (IF Part) to
one or more consequent (THEN Part)
2. Rules
“ A Knowledge Structure that related some known information to other information that can be concluded or inferred to be known”
IF Today’s time is after 10 am
AND Today is weekday
AND I am at home
OR My boss called and said that I am late for work
THEN I am late for work
ELSE I am not late for work
10/21/2015
5
Example Rule-base system
2. Rules (cont…)
Q : Ball’s color ?
A : Red
IF Ball’s Color is Red
THEN I Like the Ball
IF I Like the Ball
THEN I Will buy the Ball
Ball’s Color is Red
I Like the Ball
I Will Buy the Ball
Knowledge Base
Working Memory
E
Database
A B C D
X
Match Fire
Knowledge Base
X & B & E Y
Z Y & D
L C
L & M
A X
N
E
Forward chaining
E
X
Database
A B C D
Match Fire
Knowledge Base
X & B & E Y
Z Y & D
L C
L & M
A X
N
L
Cycle One
10/21/2015
6
Match Fire
Knowledge Base
Database
A C D E
Y
B
L X
X & B & E Y
Z Y & D
L C
L & M
A X
N
Match Fire
Knowledge Base
Database
A C D E
L
B
X
X & B & E Y
Z Y & D
L C
L & M
A X
N
Forward chaining
Cycle Two Cycle Three
Y Z
Forward chaining Example Rule 1
If patient has sore throat
And suspect a bacterial Infection
Then patient has strep throat
Rule 2
If patient temperature > 100
Then patient has a fever
Rule 3
If patient has been sick over one month
And patient has a fever
Then we suspect a bacterial Infection
10/21/2015
7
Forward chaining Example
Cycle 1: Rule 2 true -> conclude
Patient has a fever
patient temperature = 102
patient been sick for two months
patient has sore throat
Database
patient has a fever
bacterial infection
patient has strep throat
Cycle 3: Rule 1 true -> conclude patient has
strep throat
Cycle 2: Rule 3 true -> conclude
bacterial infection
Backward Chaining – Goal Driven
In contrast backward chaining:
goal driven, try to prove a specific goal
Work backwards from a conclusion and try to
reach a set of conditions which establish that
conclusion.
Start with a goal and use this to establish a set of
sub-goals.
continue until goal is proved (or disproved), or no
more matches
10/21/2015
8
Backward chaining Backward chaining is the goal-driven reasoning. In backward chaining, an expert system has the goal (a
hypothetical solution) and the inference engine attempts to find the evidence to prove it.
First, the knowledge base is searched to find rules that might
have the desired solution. Such rules must have the goal in their THEN (action) parts. If such a rule is found and its IF (condition) part matches
data in the database, then the rule is fired and the goal is proved.
However, this is rarely the case.
Backward chaining Thus the inference engine puts aside the rule it is
working with (the rule is said to stack)
And sets up a new goal, a subgoal, to prove the IF part of this rule
The knowledge base is searched again for rules that can prove the subgoal
The inference engine repeats the process of stacking the rules until no rules are found in the knowledge base to prove the current subgoal
10/21/2015
9
Backward Chaining – Example 1
Goal: Z
Knowledge Base
Pass 1
Database
B C D E A
Z
X & B & E Y
L C
L & M
A X
N
Z Y & D
Knowledge Base
Sub-Goal: Y
A B C D E
Y
?
X & B & E Y
Z Y & D
L C
L & M
A X
N
Pass 2
Database
Sub-Goal: X
Knowledge Base
A B C D E
X
?
L C
L & M N
X & B & E Y
Z Y & D
A X
Pass 3
Database
Backward Chaining – Example 1
Goal: Z
Knowledge Base
A C D E
Z Y
B
X
Match Fire
X & B & E Y
Z Y & D
L C
L & M
A X
N
Pass 6
Database
Match Fire
Knowledge Base
A B C D E
X
Sub-Goal: X
Pass 4
X & B & E Y
Z Y & D
L C
L & M
A X
N
Database
Sub-Goal: Y
Match Fire
Knowledge Base
A C D E
Y X
B
X & B & E Y
L C
L & M
A X
N
Z Y & D
Pass 5
Databas
e
10/21/2015
10
Backward Chaining - Example 2
Rule 1
If patient has sore throat
And suspect a bacterial Infection
Then patient has strep throat
Rule 2
If patient temperature > 100
Then patient has a fever
Rule 3
If patient has been sick over one month
And patient has a fever
Then we suspect a bacterial Infection
Start with same set of facts:
patient temperature = 102
patient has been sick for two months
patient has sore throat
But now start with goal
Patient has a strep throat
And try to prove this given the
rules and the facts.
Example 2 : Backward Chaining
Strep throat?
Sore throat
bacterial infection
fever
Temp>100
Sick > One month
10/21/2015
11
Rule can represent various of knowledge
2.2 Type of Rules
a. Relationship
IF The battery is dead
THEN The car will not start
b.Recomendation
IF The car will not start
THEN Take a carb
c. Directive
IF The car will not start
AND The fuel system os ok
THEN Check out the electrical system
d. Heuristic
IF The car will not start
AND The car is a 1957 Ford
THEN Check the float
Just as you can have uncertain fact.
2.3 Uncertain Rule
IF Inflation is high
THEN Almost certainly interest rate are high
You can use value CF for Almost Certaintly
IF Inflation is high
THEN Interest rate are high (CF = 0.8)
10/21/2015
12
Rule yang yang mendeskripsikan bagaimana rule lain harus
digunakan
2.4 Meta Rule
IF The car will not start
AND The electrical systemis operating normally THEN Use Rule concerning the fuel system
A method of knowledge representation using graph made
up and arcs where the node represent objects and the
arcs the relationships between the object
3. Semantic Network
Relation in Semantic Network :
IS-A
HAS
TRAVEL
BREATHE
10/21/2015
13
3.1 Semantic Network
Tweety Canary BIRD
Wings
Penguin
Walk
Fly
Animal
Air
IS-A IS-A
IS-A
IS-A
TRAVEL
TRAVEL
HAS BREATHE
Objek baru:
1. Similar Object
2. More spesific Object
3. More General Object
Inheritance sebagai salah satu fitur dalam semantic
network
Objek yang lebih spesifik akan memiliki sifat yang
diturunkan dengan relasi IS-A
Sebagi contoh :
Tweety bernapas dengan udara karena di adalah Burung
3.2 Inheritance in SN
10/21/2015
14
Meskipun inheritance powerful, namun memiliki kelemahan.
Perhatikan contoh berikut:
3.3 Exception Handling
BIRD
Penguin
Walk
IS-A
TRAVEL
Pada Exception Handling,
mempersyaratkan untuk
menghitung
pengecualian(excption) pada
lokal.
Ketika suatu node
menurunkan informasi yang
tidak benar, buat link node
baru yang dapat secara
efektif melakukan over-ride
Perhatikan narasi di bawah ini !
Pada suatu ekosistem terdapat beberapa jenis hewan. Berdasarkan ukurannya, hewan di ekosistem tersebut dapat digolongkan menjadi hewan berbadan besar dan hewan berbadan kecil. Di antara hewan kecil adalah tupai, tikus kucing dan kalajengking. Di ekosistem tersebut semua kalajengking berwarna hitam. Secara umum, tikus yang terdapat di ekosistem itu berwarna hitam meskipun tidak menutup kemungkinan ada juga beberapa yang berwarna putih. Adapun kucing, dengan suaranya yang khas (mengeong) sebagian memiliki warna putih dan sebagian memiliki warna hitam. Tikus memiliki suara gaduh dengan mencicit sedangkan tupai tidak mencicit seperti tikus.
Hewan lainnnya yang terdapat di ekosistem tersebut antara lain: gajah, jerapah, badak, kuda nil, banteng, rusa, hyna dan harimau. Dari sejumlah hawan berbadan besar hanya jerapah yang memiliki leher panjang . Hewan berbadan besar lainnya tidak memiliki leher sepanjang jerapah. Di antara hewan yang tidak berleher panjang (pendek) ada yang memiliki belalai yaitu gajah dan ada yang tidak memiliki belalai, yaitu badak kuda nil banteng dan harimau. Dari hewan berleher pendek ini hanya kuda nil saja yang suka berendam di air sedangkan lainnya tidak. Gajah dan banteng sama-sama memakan rerumputan atau dedaunan hanya saja gajah jauh lebih banyak daripada banteng dan rusa karena memang kebutuhannya yang sangat banyak. Dari hewan yang berbadan besar yang ada, harimau dan hyna suka makan daging, hanya saja harimau berburu sendiri tapi hyna makan daging sisa saja.
3.3 Latihan Semantic Network
TUGAS
10/21/2015
15
Data Structure for Representing stereotype knowledge of some concept or
object.
4. Frame
Report Card
Name
Address
course grade
……… ……….
……… ……….
……… ……….
……… ……….
Frame
Name
class Object 2
course grade
……… ……….
……… ……….
……… ……….
……… ……….
Object 1
Basic structure analogue
[Minsky, 1981]:
A Frame is a collection of questions to be asked about a hypothetical situation: it
specifies issues to be raised and methods to be used in dealing with them.
4. Frame
To understand a situation, questions like:
• What caused it (agent)?
• What was the purpose (intention)?
• What are the consequences (effects)?
• Whom does it affect (recipient)?
• How is it done (instruments)?
10/21/2015
16
Merepresentasikan karakteristik umum dari sekumpulan objek
Pada setiap class frame, kita mendefinisakan properties baik yang umum
untuk semua objek dan memberikan nilai default
Terdapat properti yang statis dan dinamis
Static Properties : nilai tidak berubah
Dinamic Properties : nilai dapat berubah
4.1 Class Frame
color Unknown
Eats Worm
Num_wings 2
Flies True
Activity Unknown
Frame Name Bird
10/21/2015
17
Merupakan bentuk representasi pengetahuan yang paling
tua
Menggunakan Simbolik untuk merepresentasikan
pengetahuan dan operator untuk untuk memproduksi
penalaran logis
Yang paling sering dikatikan dengn bidang AI/ES
Logika Proposisi
Predikat Kalkulus
5. Logic
Operator Simbol
AND ∩&,
OR ∪,+,V
NOT ¬,−
IMPLIES ,
EQUIVALENCE ≡
5 Logic (Operator)
10/21/2015
18
Merepresentasikan suatu statement yang memiliki nilai
kebenaran
Dalam logika prposisi suatu statemen dinyatakan secara
simbolik
5.1 Logika Proposisi
IF The car will not start A
AND It is too far to walk to work B
THEN I Will miss work today C
A B A and B
F F F
F T F
T F F
T T T
Assignment
- Silahkan Lakukan dengan
operator lain !
Disebut juga Logika Predikat (predicate logic)
Sebagai perluasan dari logika proposisi
Memungkinkan untuk melakukan representasikan suatu
proposisi dengan satu simbol
Simbol dalam predikat kalkulus bisa berupa
konstanta,predikat,variabel
Contoh
A = ball’s color is a red
Can be represent color(ball,red)
5.2 Predikat Kalkulus
10/21/2015
19
Masih Ingat Bahasa Prolog ?
5.2 Predikat Kalkulus- Prolog
ukuran(beruang,besar).
ukuran(gajah,besar).
ukuran(kucing,kecil).
ukuran(harimau,besar).
ukuran(singa, besar).
ukuran(kuda, besar).
warna(beruang,coklat).
warna(gajah,kelabu).
warna(kucing,hitam).
warna(kuda, coklat).
warna(singa,coklat).
warna(harimau,coklat).
gigi(gajah,tak_bertaring).
gigi(harimau,bertaring).
gigi(singa,bertaring).
gigi(kucing,bertaring).
gigi(beruang,bertaring).
gigi(kuda,tak_bertaring).
Buas (X) :- ukuran(X,besar),
warna(X,gelap),
gigi(X,bertaring).
Gelap(Y):-
warna(Y,hitam);
warna(Y,coklat).
Digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan yang bersifat ambigu.
Pada fuzzy representation domain yang masih bersifat crisp harus diubah ke dalam
skala linguistik
Proses ini disebut sebagai fuzzifikasi
Proses fuzzifikasi menggunakan kurva keanggotaan seperti : Triangular, Trapezoidal,
Gaussiian, Bell, dll
6. Fuzzy Representation
10/21/2015
20
Temp: {Freezing, Cool, Warm, Hot}
Degree of Truth or "Membership"
50 70 90 1103010
Temp. (F°)
Freezing Cool Warm Hot
0
1
6. Fuzzy Representation
6.1 Degree of Membership
50 70 90 1103010
Temp. (F°)
Freezing Cool Warm Hot
0
1
Pertanyaan : Seberapa dinginkah suhu 36 F0
35 0F ?
10/21/2015
21
REFERENCES
Durkin, 1994. Expert System Design and Development. Prentice Hall International, Inc.
USA
Marimin.2002. Sistem Pakar Teori dan Aplikasinya dalam Teknologi Manajerial. IPB Press.
Indonesia
TUGAS KULIAH
Selesaikan pembentukan semantic Network masalah
ekosistem pada slide sebelumnya
Cari jurnal/prosiding internasional 5 tahun terakhir
mengenai sistem pakar dan lakukan critical review.
Maksimal 3 halaman
Tugas dikumpulkan dalam bentuk softcopy. Sertakan
jurnal/prosiding yang dikaji.
Dikumpulkan tanggal 28 Oktober 2015 melalui email
dalam format subject : Tugaskuliah_ES_NRP_.zip
Isi folder : docx, pfd (paper)
Kirim ke : [email protected]
10/21/2015
22
Jurnal Rujukan yang dilanggan IPB
• ACM digital library (www.dl.acm.org) Tidak perlu menggunakan username/password jika diakses melalui jaringan internet IPB • EBSCO (http://search.ebscohost.com/)
Username: ns180961 Password: password
• Infotrac (www.infotrac.galegroup.com/itweb) Username: ptn003 Password: success
• Sciencedirect (www.sciencedirect.com) Tidak perlu menggunakan username/password jika diakses melalui
jaringan internet IPB Username: jantisujana [untuk akses di luar kampus] Password: bogor57
• Proquest (http://search.proquest.com/) Username: 3FNP2CjRQQ Password: pqipb
SELESAI
TERIMA KASIH
10/21/2015
23
Bersemangatlah terhadap segala sesuatu yang
bermanfaat bagimu, mintalah pertolongn kepada Rabb
Mu dan Janganlah merasa lemah