ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
NGUYỄN VĂN NHU
ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TRI THỨC
XÂY DỰNG HỆ TRỢ GIÚP PHÒNG CHỐNG DỊCH BỆNH TRÊN CÂY LÚA
TẠI TỈNH HẬU GIANG
Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 60.48.01
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
Đà Nẵng - Năm 2013
Công trình được hoàn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. PHAN HUY KHÁNH
Phản biện 1: PGS.TS. LÊ VĂN SƠN
Phản biện 2: TS. TRƯƠNG QUỐC ĐỊNH
Luận văn được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp Thạc sĩ Kỹ thuật họp tại Đà Nẵng vào ngày 09 tháng 6 năm 2013
Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng
MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài
Những năm gần đây nông dân ĐBSCL nói chung và tỉnh Hậu Giang nói riêng có tiến bộ trong canh tác, từ sản xuất 01 vụ mùa/năm, nay đã tăng lên 3vụ/năm, đáp ứng được nhu cầu lương thực trong nước và đã từng bước đưa Việt Nam trở thành nước xuất khẩu gạo đứng thứ 2 trên thế giới sau Thái Lan.
Tuy nhiên những năm gần đây dịch rầy nâu hoàn hành cả 3 vụ Đông Xuân, Hè Thu, Thu Đông làm cho lúa bị bệnh vàng lùn và lùn xoắn lá gây hại với mức độ càng lúc càng nghiêm trọng, thời thiết biến đổi thất thường cũng làm cho lúa mắc thêm nhiều bệnh khác như đạo ôn, cháy lá…ảnh hưởng đến hàng trăm ha lúa bị giảm năng suất, nhiều nơi phải hủy bỏ.
Để tránh sự gây hại của rầy nâu, bệnh vàng lùn, lùn xoắn lá, đạo ôn trên lúa… ngoài các biện pháp hướng dẫn canh tác của chuyên gia như: áp dụng IPM, 3 giảm 3 tăng, vệ sinh đồng ruộng, chuyển đổi mùa vụ... thì việc chủ động tìm kiếm giải pháp hữu hiệu và lâu dài cho người nông dân cần được chú trọng hơn. Thực tiễn sản xuất đang đòi hỏi cấp bách phải nghiên cứu tìm ra phương pháp trợ giúp người nông dân có công cụ tốt phục vụ sản xuất, có như vậy mới tạo cho sản xuất lúa an toàn, bền vững lâu dài, giữ vững an toàn lương thực, đảm bảo xuất khẩu, từng bước nâng cao đời sống người nông dân ĐBSCL nói chung và nông dân Hậu Giang nói riêng.
Trên cơ sở kết quả phân tích thực trạng và nhu cầu phòng chống dịch bệnh trên cây lúa đề tài “Ứng dụng công nghệ tri thức xây dựng hệ trợ giúp phòng chống dịch bệnh trên cây lúa tại tỉnh
Hậu Giang” nhằm nghiên cứu tạo ra một kho dữ liệu tri thức về nông nghiệp (lúa nước) với mục đích hỗ trợ bà con nông dân về cách phòng trị bệnh trên lúa, giúp bà con nắm bắt được lịch thời vụ, thời gian xuất hiện bệnh, thời điểm phun thuốc… để giúp sản xuất hiệu qủa giảm được chi phí.
2. Mục tiêu nghiên cứu
- Tìm hiểu về các bệnh trên lúa, các thuốc phòng trị tương ứng…
- Nghiên cứu về công nghệ tri thức, công cụ lập trình, hệ thống dữ liệu…. để xây dựng hệ thống trợ giúp phòng trị bệnh trên lúa.
- Đưa ra giải pháp và hoàn thiện hệ thống trợ giúp.
- Xây dựng hệ thống và cài đặt thử nghiệm.
- Đánh giá kết quả.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1. Đối tượng nghiên cứu
- Các bệnh về lúa liên quan tới giống, mật độ….
- Các phương pháp phòng trị bệnh trên lúa - Các kỹ thuật, tập quán sản xuất.
3.2. Phạm vi nghiên cứu
Đề tài được nghiên cứu và xây dựng chương trình nhằm đáp ứng các yêu cầu phòng chống bệnh lúa của người nông dân tại Hậu Giang.
Nghiên cứu công cụ lập trình và tài liệu có liêu quan đến công nghệ tri thức
4. Phương pháp nghiên cứu
4.1. Phương pháp nghiên cứu lý thuyết
Nghiên cứu về bệnh lúa, thuốc phòng trị, các phương pháp áp dụng hiệu quả.
Nghiên cứu công cụ lập trình, hệ chuyên gia, hệ quản trị…
Tổng hợp các tài liệu liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu.
Phân tích, thiết kế hệ thống theo quy trình sao cho dễ sử dụng, hiệu quả, dễ nâng cấp, sửa chữa bỗ sung.
4.2. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm
Khảo sát và phân tích so sánh với các phương pháp phòng trị bệnh trên lúa tại Hậu Giang.
Lấy các mẫu bệnh trên lúa nhìn thấy được đưa vào máy đối sánh kết quả với chuyên gia.
Xây dựng giải pháp hiệu quả và thiết kế phần mềm hỗ trợ 5. Bố cục của luận văn
MỞ ĐẦU
CHƯƠNG 1. TÌM HIỂU CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
- Tìm hiểu cơ sở tri thức, ứng dụng của tri thức vào một số lĩnh vực - Tìm hiểu hệ chuyên gia, biểu diễn, suy luận, các đặc trưng của hệ chuyên gia.
- Kho tri thức, quản lý và cập nhật kho tri thức, khai phá dữ liệu, hệ trợ giúp ra quyết định
CHƯƠNG 2. PHÂN TÍCH BÀI TOÁN PHÒNG CHỐNG BỆNH TRÊN CÂY LÚA.
- Phát biểu bài toán.
- Tìm hiểu tri thức về lúa nước
- Vận dụng công nghệ tri thức để giải quyết vấn đề
- Mô tả ứng dụng và mô hình dữ liệu hoạt động - Xây dựng các luật và câu truy vấn
CHƯƠNG 3. CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM HỆ TRỢ GIÚP PHÒNG CHỐNG BỆNH TRÊN LÚA TẠI HẬU GIANG
- Phân tích thiết kế hệ trợ giúp - Môi trường công cụ cài đặt - Đánh giá kết quả chương trình
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN.
Đưa ra các nhận xét, đánh giá về hệ thống, các vấn đề đã giải quyết được, các vấn đề còn tồn tại. Đồng thời đưa ra hướng phát triển của đề tài trong tương lai
6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
Để thực hiện đề tài “Ứng dụng công nghệ tri thức phòng chống dịch bệnh trên cây lúa tại tỉnh Hậu Giang”, chúng ta cần phải nắm được kiến thức tổng quan về lúa, công nghệ tri thức, tìm hiểu về điều kiện môi sinh….Vì vậy, các tài liệu được sử dụng để xây dựng đề tài là: Các công trình nghiên cứu liên quan đến lúa, các tài liệu bệnh lúa, các công bố liên quan đến lúa, các hệ thống trợ giúp ra quyết định, kho dữ liệu, khai phá dữ liệu, các bài viết, các nguồn dữ liệu trên Internet…Hiện nay, với sự phát triển công nghệ thông tin, đặt biệt biệt là mạng Internet thì việc tìm kiếm một tài liệu nào đó thì thật là dễ dàng và nhanh chóng.
CHƯƠNG 1
TÌM HIỂU CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG Chương này giới thiệu cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài, việc hỗ trợ xây dựng ứng dụng. Trình bày các khái niệm về cơ sở tri thức, hệ chuyên gia. Một số các ứng dụng cơ sở tri thức để xây dựng thành hệ chuyên gia. Cách thức biểu diễn tri thức, xây dựng luật trong hệ chuyên gia thông qua các kỹ thuật suy luận trong hệ chuyên gia.
1.1. TÌM HIỂU TRI THỨC 1.1.1. Khái niệm về tri thức
Tri thức là nhận thức và hiểu biết về một sự việc, sự vật hay thông tin được thu thập ở dạng kinh nghiệm, học tập hay thông qua suy luận, suy ngẫm. Tri thức là sự đánh giá về sự sở hữu, xâu chuổi những chi tiết liên quan đến một vấn đề mà nếu để riêng lẽ chúng sẽ có giá trị hơn [1].
Hình 1.1 Hệ thống giao tiếp 1.1.2. Phân loại và quản trị tri thức
Tri thức trong hệ chuyên gia phản ánh sự tinh thông được tích tụ từ sách vở, tạp chí, từ các chuyên gia, báo đài hay các nhà bác học. Các hệ thống hay hệ chuyên gia đều dựa trên tri thức [1]
Người sử dụng (User)
Hệ thống giao tiếp
(User interface
)
Cơ sở tri thức (knowledge base)
Máy suy diễn (Inference Engine)
Tri thức được phân ra thành hai loại chính là tri thức hiện và tri thức ẩn [14]:
- Tri thức hiện: là những tri thức được giải thích và được mã hóa dưới dạng văn bản, tài liệu, âm thanh, phim ảnh... thông qua ngôn ngữ có lời hoặc không có lời, nguyên tắc hệ thống, chương trình máy tính, chuẩn mực hay các phương tiện khác. Tri thức này dễ dàng chuyển giao, thường được tiếp nhận qua hướng dẫn.
- Tri thức ẩn: là những tri thức thu được từ trải nghiệm thực tế, tri thức dạng này nằm trong mỗi cá nhân bao gồm : niềm tin, kinh nghiệm, bí quyết, kỹ năng...Ví dụ: các chuyên gia có thể biết phân tích đất đai, thời gian gây bệnh, thời tiết mùa vụ rất chuyên nghiệp, họ có cảm nhận vấn đề này rất tốt cho nên tư vấn cho người trồng l ú a nên gieo sạ giống gì? Thời điểm gieo sạ?. Đây là một dạng tri thức ẩn nằm trong mỗi chuyên gia mà không thể mã hóa thành văn bản hay chuyển giao mà chỉ có thể có bằng cách tự luyện tập.
1.1.3. Ứng dụng công nghệ tri thức vào phát triển một số hệ chuyên gia
1.1.4. Một số lĩnh vực ứng dụng của hệ chuyên gia 1.2. BIỂU DIỄN TRI THỨC
1.2.1. Biểu diễn tri thức trong hệ chuyên gia a. Tri thức được biểu diễn như thế nào b. Tri thức biểu diễn thông qua các luật c. Kỹ thuật suy luận trong hệ chuyên gia
1.2.2. Những sai sót thường gặp khi thiết kế hệ chuyên gia Những sai sót trong khi phát triển hệ chuyên gia được phân ra thành nhiều giai đoạn:
Sai sót trong tri thức chuyên gia : Chuyên gia là nguồn tri thức của một hệ chuyên gia, nếu tri thức của chuyên gia không đúng và
không đầy đủ, hậu quả sai sót sẽ ảnh hưởng suốt quá trình phát triển hệ thống.
Sai sót ngữ nghĩa: Xảy ra do tri thức đưa vào hệ chuyên gia. Ví dụ một chuyên gia trồng lúa nói “Lúa bị vàng, lùn” (thiếu phân) và công nghệ tri thức lại hiểu nhầm câu này “ Lúa bị vàng lùn”
(bị rầy nâu lây bệnh).
Sai sót cú pháp: do biểu diễn sai các dạng luật, các sự kiện hoặc do sai sót ngữ nghĩa hoặc sai sót trong tri thức chuyên gia ở các bước trước
Sai sót máy suy diễn: Là một chương trình nên máy suy diễn có thể gặp lỗi khi thực hiện và có thể xác định được nguyên nhân. Tuy nhiên, việc xác định lỗi trong một số hệ chuyên gia vẫn gặp khó khăn do công cụ phần mềm sử dụng [1],[15]
1.2.3. Kiến trúc tổng quát của hệ chuyên gia
Một hệ chuyên gia mẫu cấu tạo bởi bảy thành phần cơ bản như sau :
Hình 1.5 Mô tả các thành phần cơ bản của một hệ chuyên gia Bộ nhớ làm việc
Giao diện người sử dụng MÁY SUY DIỄN
Lịch công tác Cơ sở tri
thức các luật
Khả năng giải thích
Khả năng thu
nhận tri
Cơ sở tri thức (Knowledge base) Gồm các phần tử (hay đơn vị) tri thức, thông thường được gọi là luật, được tổ chức như một cơ sở dữ liệu.
Máy suy diễn (inference engine ) là công cụ (chương trình hay bộ xử lý) tạo ra sự suy luận bằng cách quyết định xem những luật nào sẽ làm thỏa mãn các sự kiện, các đối tượng, chọn ưu tiên các luật thỏa mãn, thực hiện các luật có tính ưu tiên cao nhất.
1.2.4. Các đặc trưng và ưu điểm ứng dụng a. Các đặc trưng cơ bản của hệ chuyên gia b. Một số ưu điểm của hệ chuyên gia 1.3. KHO TRI THỨC
1.3.1. Cấu trúc của kho tri thức
Hình 1.7: Mô hình cấu trúc kho tri thức
1.3.2. Hệ thống cập nhật, quản lý kho tri thức
Hình 1.8: Mô hình ca sử dụng - hệ thống cập nhật kho dữ liệu Cập nhật dữ liệu : Chuyên gia sử dụng chức năng này để cập nhật dữ liệu cho hệ thống..
Cập nhật tri thức : chuyên gia sử dụng chức năng này để cập nhật các luật và sự kiện cho cơ sở tri thức.
Hình 1.9 Mô hình ca sử dụng - hệ thống cập nhật kho tri thức Đặc tả tri thức: người quản trị tri thức dựa theo các luật và sự kiện để đặc tả tri thức về dạng đang được qui định trong hệ thống.
Kiểm tra tính đúng đắn của dữ liệu và tri thức: người quản trị tri thức sử dụng để kiểm tra xác nhận giá trị của các tri thức được nhập vào.
Đặc tả tri thức
Kiểm tra tính đúng đắn của dữ liệu Quản trị
tri thức Chuyên viên
1.3.3. Hệ thống quản lý và kho tri thức 1.4. KHAI PHÁ DỮ LIỆU
1.4.1. Khái niệm
1.4.2. Mục đích khai thác dữ liệu và khám phá tri thức 1.5. HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH (Decision Support System – DSS)
CHƯƠNG 2
PHÂN TÍCH BÀI TOÁN PHÒNG CHỐNG DỊCH BỆNH TRÊN CÂY LÚA
Chương này phân tích thực trạng về nông nghiệp Hậu Giang, phân tích về một số loại bệnh phổ biến trên lúa và đưa ra giải pháp kỹ thuật trợ giúp người nông dân.
2.1. PHÁT BIỂU VẤN ĐỀ 2.1.1. Đặt vấn đề:
Mô tả về cây lúa: “Lúa có nguồn gốc ở vùng nhiệt đới và cận nhiệt đới khu vực đông nam châu Á và châu Phi. Chúng cung cấp hơn 1/5 toàn bộ lượng calo tiêu thụ bởi con người” lúa là thức ăn chính của người Việt Nam [13].
0 200 400 600 800 1000 1200
2006 2007 2008 2009 2010 2011
Năng suất
Hình 2.2 Năng suất lúa Hậu Giang (ĐVT:Triệu tấn)
2.1.2. Giải pháp tư vấn quản lý cây lúa a. Lý do chọn hệ chuyên gia
0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000
năm 2007
năm 2008
năm 2009
năm 2010
năm 2011
Thành thị Nông thôn
Hình 2.4 Biểu đồ dân số Hậu Giang [4]
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000
năm 2007
năm 2008
năm 2009
năm 2010
năm 2011
Lúa Khác
Hình 2.5 Diện tích trồng trọt tại Hậu Giang (ĐVT: ha) [3]
0 10 20 30 40 50 60
năm 2007
năm 2008
năm 2009
năm 2010
năm 2011
Trồng chọt Chăn nuôi -thú y Ngành khác
Hình 2.6 Cán bộ ngành nông nghiệp Hậu Giang [4]
0 10 20 30 40 50
2007 2008 2009 2010 2011
Lúa Mía Khóm cây có múi
Hình 2.7 Số lớp tập huấn về nông nghiệp tại Hậu Giang b. Các bước triển khai xây dựng hệ chuyên gia cho bài toán 2.2. MỘT SỐ BỆNH TRÊN LÚA
2.2.1. Bệnh vàng lùn a. Tác nhân gây bệnh
b. Những triệu chứng của bệnh
Bảng 2.1 Triệu chứng bệnh vàng lùn [4]
CÁC TRIỆU CHỨNG GÂY RA BỆNH QUAN SÁT ĐƯỢC TRÊN LÚA
Lá Thân Gốc Rễ Bông hạt Chiều
cao
Kết luận Lá vàng
cam, rợn sóng
Bụi lúa lùn, ít
chồi
Bình thường
Bình thường
Nghẹn
đồng Lùn Vàng lùn
c. Cách trị (lời khuyên) d. Cách phòng chống
2.2.2. Bệnh cháy lá (hay đạo ôn) a. Tình trạng ruộng lúa
b. Những triệu chứng của bệnh c. Cách chữa trị
d. Cách phòng chống
2.2.3 Bệnh đốm vằn (hay khô vằn) a. Những triệu chứng của bệnh b. Cách chữa trị
c. Cách phòng chống d. Tác nhân gây bệnh
2.3. GIẢI PHÁP TƯ VẤN CHO BÀI TOÁN
Từ những phân tích những vấn đề liên quan tới cây lúa có thể xây dựng mô hình giải pháp cho bài toán như sau:
Hình 2.8 Giải pháp cho bài toán phòng chống dịch bệnh trên lúa
Gom dữ l iệu : Tập hợp dữ liệu về lúa như: giống, đặc trưng vùng miền, tình trạng sâu bệnh, vụ mùa nào bệnh nhiều?, mật độ gieo sạ ra sao?...Đây là dữ liệu chưa hoàn chỉnh hay còn gọi là dữ liệu thô được khai thác từ các nguồn báo, đài, nông dân sản xuất giỏi, sách, Internet, chuyên gia...
Làm sạch, tiền xử lý và chuẩn bị trước dữ liệu: Giai đoạn thứ ba này là giai đoạn rất quan trọng trong quá trình khai phá dữ liệu.
Tại sao cần phải làm sạch tiền xử lý dữ liệu? vì dữ liệu thu thập được là hỗn tạp, không đầy đủ: thiếu giá trị thuộc tính, thiếu các thuộc tính chắc chắn cần quan tâm, hoặc chỉ chứa dữ liệu chung;
nhiễu (chứa dữ liệu bị lỗi hoặc bị lệch); không nhất quán (mâu thuẫn): chứa các mã hoặc các tên mâu thuẫn nhau; Dữ liệu không đảm bảo chất lượng thì kết quả khai phá không hiệu quả; Chất lượng các quyết định phải dựa trên chất lượng dữ liệu.
Chuyển đổi dữ liệu: [15]
- Làm trơn(Smoothing): giảm nhiễu, loại bõ nhiểu/lổi khỏi dữ liệu - Kết hợp(Aggregation): Sự tóm tắt dữ liệu, xây dựng dữ liệu dạng khối
- Tổng quát hóa(Generalization): khái niệm cấu trúc phân cấp - Chuẩn hóa (Normalization): Đưa các giá trị về một khoảng được chỉ định
Khai phá dữ liệu [2]: Đây là bước mang tính tư duy trong khai phá dữ liệu. và cũng đặt ra câu hỏi là tại sao phải khai phá dữ liệu?
- Vì sự gia tăng bùng nổ của dữ liệu: Từ mức độ terabytes đến mức độ petabytes
+ Thu thập dữ liệu và sự tồn tại của dữ liệu
+ Các công cụ thu thập dữ liệu tự động, các hệ thống cơ sở dữ liệu, World Wide Web, xã hội số
- Các nguồn dữ liệu phong phú: Internet, thương mại điện tử, giao dịch thương mại, chứng khoán, tin tức, máy ảnh số, các mạng xã hội…
- Chúng ta bị tràn ngập trong dữ liệu nhưng lại thiếu(cần) tri thức.
- Khai phá dữ liệu: Giúp tự động phân tích các tập dữ liệu rất lớn để khám phá ra các tri thức.
- Khai phá dữ liệu (Data mining – DM) – Khám phá tri thức từ dữ liệu (Knowledge discovery from data- KD) được hiểu là việc trích rút ra được các mẫu hoặc tri thức quan trọng từ một lượng dữ liệu (rất) lớn (quan trọng= không tầm thường, ẩn, chưa được biết đến và có thể hữu ích).
Luật kết hợp: Một trong những kĩ thuật chính trong khai thác dữ liệu điều liên quan các luật khám phá dựa trên mối kết hợp. Trong cơ sở dữ liệu được chú ý đến như là tập hợp nhiều giao dịch và mỗi cái lại liên quan việc thiết lập các mẫu tin [2],[15].
CHƯƠNG 3
CÀI ĐẶT THỬ NGHIỆM CHƯƠNG TRÌNH PHÒNG CHỐNG DỊCH BỆNH TRÊN LÚA TẠI HẬU GIANG
3.1. DỮ LIỆU CHO BÀI TOÁN 3.1.1. Nguồn dữ liệu tư vấn
3.1.2. Nhu cầu cần trợ giúp của người nông dân 3.1.3. Trợ giúp của người quản lý nông nghiệp
Hinh 3.1 Mô hình ca sử dụng – trợ giúp chuyên gia và nông dân 3.1.4. Tư vấn chọn giống lúa
a. Khâu chọn giống và mật độ gieo sạ
Bảng 3.1 Giống lúa thường được gieo sạ tại Hậu Giang Đặc điểm giống IR 50404 OM5451 OM4218 Thời gian sinh
trưởng
88 ngày 90 ngày 95 ngày
Bệnh Ít bệnh Ít bệnh Ít bệnh
Thân Mềm Cứng Cứng
Hạt Ngắn Dài Dài
Năng suất Cao Đạt Đạt
Chi phí Cao Thấp Thấp
Giá thành Thấp Cao Cao
Tư vấn chọn giống Tư vấn dịch
bệnh Phát hiện bệnh
Chăm sóc lúa
Chuyên gia nông
nghiệp Nông dân
b. Lịch thời vụ
c. Đặc trưng vùng miền
d. Chăm sóc lúa trong quá trình phát triển
Hình 3.2 Mô hình ca sử dụng người nông dân
3.1.5. Tư vấn dịch bệnh trên lúa và đưa ra giải pháp phòng trị
a. Dịch bệnh trên lúa
b. Cách thức xác định bệnh, nguyên nhân và thuốc đặc trị c. Chăm sóc lúa sau khi trị bệnh
3.1.6 . Mô hình dữ liệu cho bài toán
Từ những phân tích ở trên ta xây dựng được mối kết họp, khái quát về quá trình phát triển, thời gian nhiễm bệnh của cây lúa…
Nông dân
Thăm đồng
Phun thuốc đặc trị
Phát hiện bệnh
Ghi nhận bệnh
Hình 3.3 Mô hình dữ liệu về bệnh trên lúa 3.2. XÂY DỰNG HỆ THỐNG
Từ những phân tích trên ta có bảng dữ liệu huấn luyện về bệnh của lúa như sau:
Bảng 3.5 Dữ liệu tập huấn về bệnh vàng lùn Tập dữ liệu huấn luyện về bệnh vàng lùn
Các biến điều kiện Biến kết
quả
Lá Chồi Thân Bông hạt Bệnh
Bình thường Bình thường Bình thường Bình thường Không Bình thường Ít Bình thường Bình thường Không
Bình thường Ít Lùn Bình thường Không
Bình thường Bình thường Lùn Nghẹn đồng Không
(1)Vàng cam Ít Lùn Nghẹn
đồng(hoăc chưa trổ)
Có
Vàng cam Bình thường Bình thường Bình thường Không Vàng cam Bình thường Bình thường Nghẹn đồng Không (2)Vàng cam Bình thường Bình thường Bị lép Có Bình thường Bình thường Thấp Bình thường Không
Bình thường Ít Thấp Bình thường Không
Bình thương Ít Thấp Nghẹn đồng Không
Áp dụng luật kết hợp ta nhận thấy rằng (1) có độ tin cậy 75%
giai đoạn lúa 45 ngày tuổi, (2) có độ tin cậy 50% giai đoạn lúa đã trổ.
Bảng 3.6 Dữ liệu tập huấn về bệnh đạo ôn Tập dữ liệu huấn luyện về bệnh đạo ôn
Các biến điều kiện Biến kết quả
Lá Thân Rễ Bông hạt Bệnh
Bình thường Bình thường Bình thường Bình thường Không (1) Nâu hoặc
Trắng xám
Bình thường Bình thường Chưa trổ Có
(2)Nâu hoặc Trắng xám, lá rụt xuống
Bình thường Thúi Bị nâu hoặc lép trắng hoặc các bông lúa bị gảy cổ
Có
Bình thường Lùn Thúi Lép trắng
hoặc bông gảy
Không
Bình thường Lùn Bình thường Bình thường Không Bình thường Bình thường Thúi Bình thường Không
Áp dụng luật kết hợp ta nhận thấy rằng (1) có độ tin cậy 25%
giành cho giai đoạn mới phát bệnh và lúa dưới 45 ngày tuổi, (2) có độ tin cậy 75% giai đoạn lúa đã trổ.
Bảng 3.7 Tri thức kết hợp thu thập từ chuyên gia nông nghiệp
Số luật Luật
1 IF lá=vàng cam ^ chối=ít ^ thân=lùn ^ bông hạt=nghẹn đồng THEN vàng lùn
2 IF lá=vàng cam ^ chối=BT ^ thân=BT ^ bông hạt=lép THEN vàng lùn
3 IF lá=nâu or xám ^ thân=bình thường ^THEN đạo ôn 4 IF lá=nâu or xám ^ thân=bình thường ^rễ= thúi^bông=
lép trắng or bị gảy cổ bông THEN đạo ôn 3.3. CÀI ĐẶT CHƯƠNG TRÌNH
3.3.1 Môi trường phát triển 3.3.2 Cài đặt chương trình 3.3.3. Chạy chương trình 3.3.4. Kịch bản sử dụng 3.4. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
Bảng 3.5 Bảng so sánh chuyên gia - hệ trợ giúp ra quyết định
Đánh giá Số kết
quả
Tên chuyên gia (kỹ sư nông nghiệp)
Kết quả chẩn đoán chuyên gia
Kết quả chẩn đoán của hệ trợ
giúp QĐ
a b c
01 Trần Nông Nghiệp Lúa bị vàng lùn Lúa bị vàng lùn x
02 Huỳnh thị Xuân Nghi ngờ bệnh đạo ôn
Bệnh đạo ôn x
03 Nguyễn Văn Cần Đốm vằn Đốm vằn x
Từ bảng trên ta có tỉ lệ chẩn đoán giữa chuyên gia và hệ trợ giúp tuvan.pl như sau:
Kết quả chẩn đoán trùng nhau: 66%.
Kết quả chẩn đoán có thể chấp nhận được: 33%.
Kết quả chẩn đoán không chấp nhận được: 0%
Nhận xét: Hệ trợ giúp đúng 66% so với kết luận của chuyên gia, lý do chuyên gia được tiếp xúc với nhiều mẫu bệnh, hiểu được kiến thức (ẩn), trong khi đó hệ chuyên gia chỉ được nạp dữ liệu gặp khuôn, tính linh hoạt chưa cao.
Và sau thử nghiệm nhận thấy hệ thống tư vấn có một số ưu điểm như sau:
Việc xây dựng kho dữ liệu: xây dựng được kho dữ liệu có kiến trúc mở, cung cấp một hệ thống cập nhật tri trức dễ dàng, khai thác dữ liệu nhanh chóng.
Xây dựng kho tri thức: từ những dữ liệu thu thập được, các chuyên gia hay người quản trị dễ dàng xây dựng được thành luật thông qua những từ khóa (các điều kiện) và cập nhật vào hệ thống dữ liệu.
Công tác tư vấn bệnh lúa: công tác này được chia sẽ kinh nghiệm từ những chuyên gia. Mỗi loại bệnh xuất hiện trong những điều kiện môi trường khác nhau, mỗi vụ mùa cũng khác nhau, chúng được liên kết với nhau tạo thành luật. Luật được cập nhật vào hệ thống và được lưu trữ trên kho dữ liệu tri thức.
Tính minh bạch, cụ thể của kết quả : kết quả trả về phù họp tương đối với kết quả của chuyên gia.
KẾT LUẬN
Luận văn nêu lên được bài toán và giải pháp để giải quyết bài toán. Xây dựng được hệ thống tri thức về bệnh trên lúa đồng thời phân tích dữ liệu về lúa và tư vấn về giống, lịch thời vụ, cách sạ..., tính chi phí sản xuất 1 vụ là bao nhiêu? giúp giải quyết được những khó khăn của người nông dân tại Hậu Giang.
Đề tài đã nêu được giải pháp ứng dụng công nghệ hệ chuyên gia để xây dựng tri thức thành luật, sử dụng công cụ lập trình prolog để lập trình hệ chuyên gia và trình bày được một cách tổng quát các khái niệm về tri thức, quản lý tri thức, hệ chuyên gia,…
Đề tài cũng đã đáp ứng được các mục tiêu đề ra, tạo ra kho dữ liệu tri thức trợ giúp công tác quản lý dữ liệu nhằm góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất, giảm giá thành, tăng lợi nhuận.
Hệ thống đưa ra kết quả tương đối chính xác và khoa học, dữ liệu được chọn lọc kỹ càng.
Một số hạng mục chi tiết chưa được thể hiện, một số điều kiện môi trường chưa cập nhật như: sạ dầy, thưa, hàng,…. Tập luật chỉ dựa trên một số mẫu bệnh tìm hiểu được
Bên cạnh những vấn đề đạt được nêu ở trên, đề tài cần được phát triển thêm một số vấn đề sau:
Cập nhật bổ sung nhiều tri thức để người sử dụng có thể biết nhiều thông tin về bệnh trên lúa, giống lúa một cách đầy đủ.
Tạo thêm chức năng hướng dẫn sử dụng và đưa đề tài thực sự đi vào ứng dụng rộng rãi.
Xây dựng giao diện kèm hình ảnh minh hoạ để dễ đối chiếu, so sánh mẫu bệnh mà người sử dụng quan sát được.