Nghiên cứu logic mờ và đề xuất hệ trợ giúp tư vấn dinh dưỡng cho trẻ em

266 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” Nghiên cứu logic mờ và đề xuất hệ trợ giúp tư vấn dinh dưỡng cho trẻ em Văn Đỗ Cẩm Vân, Trần Thị Kiều, Trần Thu Thủy Trường Cao đẳng Công nghệ Thông tin, Đại học Đà Nẵng vdcvan@cit.udn.vn.com Abstract. Ngày nay, dinh dưỡng của trẻ em đang được chú trọng, nhằm giải quyết những mối quan tâm, lo lắng của các bậc phụ huynh khi có con nhỏ. Ngoài ra, vấn đề tin học hóa từ chương trình dạy học tới dinh dưỡng của trẻ đang được khuyến khích mở rộng, do đó việc phát triển một hệ thống dinh dưỡng tự động là cần thiết và khả thi. Một xu thế được nhiều người quan tâm hiện nay là nghiên cứu, ứng dụng lôgic mờ (Fuzzy Logic) trên cơ sở lý thuyết tập mờ (Fuzzy Set) mở rộng của lý thuyết tập rõ cổ điển. Nội dung nghiên cứu là phân tích chế độ dinh dưỡng của trẻ em qua nhiều hình thức khác nhau, từ đó đề xuất giải pháp ứng dụng logic mờ xây dựng một hệ thống trợ giúp tư vấn dinh dưỡng làm việc theo nguyên lý suy diễn không chắc chắn của hệ chuyên gia dựa trên luật. Keywords: logic mờ, dinh dưỡng, biến mờ, tập mờ. 1 Đặt vấn đề Hiện nay, tại các trường mầm non, xây dựng khẩu phần ăn cho các bé chủ yếu được thực hiện bằng tay (thủ công), việc này thường mất thời gian và độ đa dạng của các bữa ăn là thấp hoặc không đảm bảo về chế độ dinh dưỡng. Trong khi đó vấn đề tin học hoá ở các trường mầm non đang được mở rộng và khuyến khích phát triển, từ chương trình dạy học cho tới dinh dưỡng của trẻ. Trong bài toán xác định khẩu phần ăn, các dữ liệu đầu vào của hệ thống là không chính xác hay không rõ ràng. Mỗi món ăn bao gồm nhiều thành phần như calo, đạm, chất béo Mỗi khẩu phần lại có nhiều món ăn, do đó cũng có nhiều thành phần. Giá trị các thành phần này thường không chính xác do quá trình chế biến món ăn và chúng thường dao động trong một khoảng cho trước. Ngoài ra, các điều kiện về dinh dưỡng cũng như các điều kiện biên cũng không rõ ràng. Chẳng hạn chúng ta có thể chấp nhận một khẩu phần ăn nếu lượng đạm của nó nằm trong một khoảng cho phép (được xác định trước). Chính vì vậy, việc sử dụng logic mờ trong bài toán này là hoàn toàn tự nhiên. Nghiên cứu này đề xuất hệ trợ giúp tư vấn dinh dưỡng thông qua khẩu phần ăn cho trẻ em độ tuổi mầm non bằng logic mờ. Nội dung nghiên cứu tóm tắt như sau: sau phần đặt vấn đề là các bước phân tích hệ thống xác định khẩu phần ăn cho trẻ, đề xuất phương pháp giải quyết vấn đề sử dụng logic mờ, phần cuối là kết luận. 2 Phân tích hệ thống 2.1 Qui định chế độ dinh dưỡng trẻ em Dinh dưỡng hợp lí: là khẩu phần ăn hằng ngày phải đủ về số lượng và cân đối về chất lượng [6]. - Cân đối giữa các chất sinh năng lượng: đạm (protein), béo (lipit), đường (gluxit). Đỗ Cẩm Vân, Trần Thị Kiều, Trần Thu Thủy 267 - Cân đối giữa thức ăn có nguồn gốc động vật và thực vật. - Mỗi bữa ăn hằng ngày của trẻ cần đảm bảo đủ bốn nhóm thức ăn cơ bản: + Nhóm lương thực (cung cấp năng lượng chủ yếu): gạo, mì, ngô, khoai. + Nhóm thức ăn: - Động vật (cung cấp đạm động vật): thịt, cá, trứng, tôm, cua. - Thực vật (cung cấp đạm thực vật): đậu phụng, đậu tương. + Nhóm dầu ăn, mỡ (cung cấp chất béo là nguồn cung cấp năng lượng quan trọng). + Nhóm rau xanh, quả chín (cung cấp vitamin và khoáng chất). - Rau: lá, củ, quả. - Quả: chuối, cam, xoài, đu đủ - Nhu cầu dinh dưỡng (nhu cầu năng lượng): - Đơn vị tính: + Kilocalo (Kcal); + Jun: 1Kcal = 4.184 Kjun - Thức ăn cung cấp năng lượng cho cơ thể dưới dạng protein, lipit, gluxit. + 1 gam protein cung cấp 4 Kcal; + 1 gam lipit cung cấp 9 Kcal; + 1 gam gluxit cung cấp 4 Kcal. - Tỉ lệ cân đối giữa các chất sinh năng lượng: + NL do Protein cung cấp: 12 - 15 %  Nguồn gốc động vật: 50%  Nguồn gốc thực vật: 50% + NL do Lipit cung cấp: 15 - 20 %  Nguồn gốc động vật: 50%  Nguồn gốc thực vật: 50% + NL do Gluxit cung cấp: 66 - 75 % - Trẻ em: + Nhóm nhà trẻ (từ 1 - 3 tuổi): 1300 Kcal /ngày. + Nhóm mẫu giáo (từ 4 - 6 tuổi): 1600 Kcal /ngày. 2.2 Nguyên tắc và các bước xây dựng thực đơn cho trẻ 2.2.1 Nguyên tắc - Đảm bảo cho khẩu phần đủ về năng lượng và các chất dinh dưỡng [3] 268 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” + Cả ngày:  Lứa tuổi nhà trẻ: 1.100 - 1.500 Kcal/ngày.  Lứa tuổi mẫu giáo: 1.500 - 1.700 Kcal/ngày. + Ở nhà trẻ - mẫu giáo:  Lứa tuổi nhà trẻ: 660 - 1.050 Kcal/ngày.  Lứa tuổi mẫu giáo: 750 - 1.020 Kcal/ngày. - Đảm bảo tỉ lệ cân đối giữa các chất sinh năng lượng. Cân đối tỉ lệ đạm động vật và thực vật, mỡ động vật và dầu thực vật, cân đối các loại vitamin và chất khoáng (canxi và phốtpho). - Đảm bảo khẩu phần của trẻ ở trường: + Lứa tuổi nhà trẻ: chiếm 60 - 70% khẩu phần cả ngày. + Lứa tuổi mẫu giáo: chiếm 50-60% khẩu phần cả ngày. + Trong đó tỉ lệ:  Bữa trưa = 30 - 35%  Bữa chiều = 25 - 30%  Bữa phụ = 1/2 bữa chính - Thực đơn được xây dựng theo từng ngày, tuần, tháng và theo mùa để dễ điều hòa thực phẩm. - Xây dựng thực đơn cho nhiều ngày cần thay đổi món ăn cho trẻ đỡ chán và đảm bảo đủ các chất dinh dưỡng. - Thay đổi thực đơn không chỉ đơn thuần thay đổi thực phẩm mà cần thay đổi dạng chế biến trong cùng một loại thực phẩm (luộc, kho, xào, rán, hấp...). - Trong cùng một ngày nên sử dụng thực phẩm giống nhau cho các chế độ ăn để tiện cho tiếp phẩm đi chợ. - Có thực đơn của bữa chính, bữa phụ phù hợp với mức đóng góp. 2.2.2 Cách thức xây dựng 2.2.2.1 Lứa tuổi nhà trẻ Lượng calo một ngày: 1300 Kcal/ngày. Đặt: Calo* là lượng calo hợp lý cho bữa trưa tại trường mầm non Đặt: Calo là lượng calo cho phép cho bữa trưa tại trường mầm non Khi đó: Lượng calo hợp lý trong bữa ăn trưa tại trường mầm non: - Tại trường bữa trưa chiếm: 30 - 35% khẩu phần cả ngày (Bữa trưa + Bữa chiều + Bữa phụ = 60% - 70% cả ngày) - Lượng calo ứng với bữa trưa: Đỗ Cẩm Vân, Trần Thị Kiều, Trần Thu Thủy 269 1.300*30/100≤ Calo*≤ 1.300*35/100  390 ≤ Calo*≤ 455 Vậy lượng calo hợp lí cho bữa ăn trưa tại trường mầm non là: 390 ≤ Calo*≤ 455. Vì hệ thống của chúng ta sử dụng bộ điều khiển mờ nên chúng ta cần có một không gian nền X là tập các giá trị lượng calo cho phép theo từng lứa tuổi. Do vậy, để xây dựng hệ thống hiệu quả, chúng ta sẽ sử dụng khoảng Calo cho phép [3]. 2.2.2.2 Lứa tuổi mẫu giáo Lượng calo trong một ngày: 1600 Kcal/ngày. Đặt: Calo* là lượng calo hợp lý cho bữa trưa tại trường mầm non. Đặt: Calo là lượng calo cho phép cho bữa trưa tại trường mầm non. Lượng calo cho bữa ăn trưa tại trường mầm non: - Tại trường bữa trưa chiếm: 35 - 40% khẩu phần cả ngày (Bữa trưa + Bữa phụ = 50% - 60% cả ngày) - Lượng calo cho bữa trưa: 1600*35/100 ≤ Calo* ≤ 1600*40/100  560 ≤ Calo*≤ 640 Vậy lượng calo hợp lí cho bữa ăn trưa tại trường mầm non là: 560 ≤ Calo*≤ 640 3 Đề xuất giải pháp xây dựng hệ trợ giúp tư vấn dinh dưỡng thông qua khẩu phần ăn cho trẻ em độ tuổi mầm non 3.1 Xây dựng tập mờ và hàm thành viên 3.1.1 Xác định dữ liệu vào của hệ thống Trước khi hệ thống hoạt động, dữ liệu vào của hệ thống bao gồm (tính tổng của cả một bữa ăn trưa): tổng lượng calori (đơn vị: Kcal), tổng lượng protein động vật (đơn vị: gam), tổng lượng protein thực vật (đơn vị: gam), tổng lượng lipit động vật (đơn vị: gam), tổng lượng lipit thực vật (đơn vị: gam), tổng lượng gluxit (đơn vị: gam), chi phí của cả bữa ăn (đơn vị: VND), tổng độ dùng lại. Công thức tính một số đại lượng sử dụng trong hệ thống mờ: 1 gam Protein cung cấp 4 Kcal ; 1 gam Lipit cung cấp 9 Kcal; 1 gam Gluxit cung cấp 4 Kcal [3] Năng lượng trong thực phẩm chủ yếu (gần như toàn bộ) được cung cấp bởi 3 đại lượng này. Do đó, ta có: 4* Tổng lượng Protein + 9* Tổng lượng Lipit + 4* Tổng lượng Gluxit = Tổng lượng Calori Mặt khác, cơ cấu năng lượng khuyến nghị của P: L: G là 12% - 15%: 15% - 20%: 66% - 75% [3] 270 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” Do đó, ta cần chuyển các đại lượng Tổng Protein, Tổng Lipit, Tổng Gluxit thành các đại lượng tỉ lệ Protein, tỉ lệ Lipit, tỉ lệ Gluxit như sau: - Tỉ lệ protein: TL Protein = ((Khối lượng Protein Động vật + Khối lượng Protein Thựcvật)*4)/(Tổng Calorie). - Tỉ lệ lipid: TL Lipid = ((Khối lượngLipid Độngvật+Khối lượngLipid Thựcvật)*9)/ (Tổng Calorie). - Tỉ lệ Gluxit: TL Gluxit = (Lượng Gluxit*4)/(Tổng Calorie). Ngoài ra, chúng ta cần tính thêm giá trị của hai đại lượng: - Chi phí của một bữa ăn: Chi phí bữa ăn trưa = ∑ chi phí các nguyên liệu thành phần. - Tổng độ dùng lại: Độ dùng lại của một bữa ăn được tính dựa trên độ dùng lại của các món ăn tổ hợp nên bữa ăn đó. Trong khi đó, độ dùng lại của món ăn lại được tính dựa vào ngày cuối cùng đã sử dụng món đó. Một món ăn có ngày dùng cuối cùng càng xa (trải qua một thời gian dài không sử dụng) thì độ dùng lại của món ăn càng nhỏ, tức tỉ lệ chọn món ăn càng cao. Dựa vào tính chất này, chúng ta sẽ xây dựng một hàm số cho đại lượng độ dùng lại. Ở đây, việc xây dựng hàm số biểu diễn cho đại lượng độ dùng lại cần thỏa mãn một số yêu cầu sau đây: + Đảm bảo các bữa ăn thỏa mãn các yêu cầu về dưỡng chất, giá tiền... sẽ được chọn vào một thời điểm nào đó. + Đảm bảo chương trình xây dựng thực đơn sao cho các món ăn được thay đổi liên tục giúp cho trẻ không cảm thấy nhàm chán. + Không giảm quá nhanh tạo điều kiện cho các bữa ăn không thỏa mãn yêu cầu được chọn sử dụng. Bằng thực nghiệm, qua quá trình chọn hàm, chúng ta chọn ra được hàm cần tìm: đó là hàm giảm 1/n, trong đó n chính là khoảng thời gian giữa hai lần sử dụng. Do vậy độ dùng lại được tính theo công thức: Gọi ĐDL là độ dùng lại của một món ăn. Gọi SNDL là số ngày cách nhau giữa ngày cuối cùng được dùng và ngày xếp lịch: SNDL = Ngày xếp lịch - Ngày dùng lại. Khi đó, độ dùng lại của một món ăn được tính như sau: ĐDL = 1/SNDL Tổng độ dùng lại của cả bữa ăn: ĐDL của bữa ăn trưa = ∑ ĐDL của từng món ăn/số món ăn. 3.3.2 Xác định biến mờ Trước hết tạo danh sách các biến mờ {Xi, i = 1,, L}, mỗi biến mờ được xác định bởi bộ bốn Xi = {X, Ux, Tx, Mx}, trong đó: X là tên biến mờ, chẳng hạn Calo, Protein, Lipid, Gluxit, ChiphiBuaAn, TongDoDung Tập UX [Ulow, Umedium, Uup] là miền giá trị của các biến rõ. Tx là tập các giá trị mờ của biến mờ X, nhận được từ các hàm mờ . MX là tập các hàm mờ ánh xạ mỗi giá trị rõ UX sang tập mờ TX. Đỗ Cẩm Vân, Trần Thị Kiều, Trần Thu Thủy 271 Biến mờ Tỉ lệ Dinh Dưỡng gồm 5 tập mờ: - Tỉ lệ dinh dưỡng rất thấp (TLDD.RatThap); - Tỉ lệ dinh dưỡng thấp (TLDD.Thap); - Tỉ lệ dinh dưỡng trung bình (TLDD.TrungBinh); - Tỉ lệ dinh dưỡng cao (TLDD.Cao); - Tỉ lệ dinh dưỡng rất cao (TLDD.RatCao). 3.3.3 Xây dựng hàm mờ µ cho tập mờ Hiện nay, trong quá trình xếp lịch ăn tại trường mầm non tồn tại 2 chuẩn cơ cấu năng lượng: - Chuẩn một: Tỉ lệ P:L:G = 12% - 15% : 15% - 20% : 66% - 75% - Chuẩn hai: Tỉ lệ P:L:G = 14% : 26% : 60% Đồng thời, lượng gạo (cung cấp lượng lớn calo trong bữa ăn) đối với nhóm tuổi nhà trẻ và nhóm tuổi mầm non cách nhau khá xa, do vậy chúng ta cần xây dựng bộ điều khiển mờ sao cho đáp ứng được từng nhu cầu của từng nhóm tuổi và hỗ trợ cả hai chuẩn nói trên. Để thực hiện được điều này, chúng ta xây dựng hai hàm thành viên cho factor “lượng calo” và hai nhóm factor “tỉ lệ protein”, “tỉ lệ lipit”, “tỉ lệ gluxit”. Hàm mờ μ cho mỗi biến X xác định một tập mờ TX có dạng đồ thị ở hình 1, trong đó wUX là một giá trị rõ, S = [SL, SU]  UX. Tập tham số P = {a, b, c, d} xác định các điểm trên đồ thị hàm mờ μ, có thể “đúc”ra một hàm thuộc theo ý muốn [1], [2], [8], [9].                               ],[,)( 2 1 ],[,)( 2 11 ],[,1 ],[,)( 2 11 ],[,)( 2 1 ,0 )( 2 2 2 2 U U U L L L j i Sdw dS wS dcw cd cw cbw baw ab wb aSw Sa Sw Sw w Hình 1. Đồ thị hàm mờ μ Hình 2. Đồ thị hàm mờ của biến Calo Calo thấp Calo Cao µ 0,77 0,23 37 38 38,86 39 40 42 Calo a b c d SU W SL 0 1.0 µ(W) 272 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA CITA 2017 “CNTT VÀ ỨNG DỤNG TRONG CÁC LĨNH VỰC” 3.3.4 Xây dựng cơ sở luật mờ Xây dựng cơ sở luật mờ (Fuzzy-Rules Base) gồm các luật đặt tên lần lượt là R1, R2 có dạng: Ri: IF THEN [CFRi] Trong đó với mỗi luật Ri, i=1, 2,: - CFRi là độ tin cậy của luật Ri, là một giá trị nằm trong khoảng [0, 1]. - là vế trái luật, có dạng: P1 ^ P2 ^^ Pn, n ≥ 1, mỗi Pi là một sự kiện. - , là vế phải luật, là sự kiện kết quả chẩn đoán Q được suy diễn từ quá trình áp dụng các luật theo cơ chế suy diễn lùi (BackChaining) [4], [5], [7]nếu tìm được luật có Q bên phải với CF lớn nhất thì xem là thoả mãn, tiếp tục suy luận lần lượt từ các sự kiện nhận được từ vế trái của Q sao cho mỗi sự kiện này lại là một kết luận mới để tìm các luật khác trong cơ sở luật mờ thoả mãn với ràng buộc CF tương ứng, từ đó suy ra rằng các sự kiện giả thiết đã cho ban đầu là hoàn toàn đúng đắn đối với kết luận mong muốn. Mỗi Pi, hay Q, đều là vị từ (Predicate) có dạng is(Xi,vij) [CFij] với Xi là biến mờ biểu diễn dữ liệu đầu vào, vij là giá trị mờ. Để tìm độ tin cậy [CFij], cần tìm các giá trị rõ của các biến mờ xuất hiện trong luật, sau đó tiến hành vẽ đồ thị hàm mờ để xác định các giá trị mờ cho mỗi giá trị rõ tương ứng. Sau khi tính hết các độ tin cậy [CFij] trong hai vế trái và phải, độ tin cậy CFRi của mỗi luật là giá trị nhỏ nhất (Minimum) được xác định như sau: CF(Ri) = min (CFij). Chẳng hạn có 7 luật mờ được xây dựng từ các biến mờ Calo, Lipid, Gluxit được cho trong Bảng 1 dưới đây. Bảng 1. Tập luật mờ thu được từ Calo, Lipid, Gluxit. Luật IF Calo is And Protein is And Gluxit js And Lipid is THEN TLDinhDuong is CF R1 Low Low Low Low Very Low 0,23 R2 Low Mid Low Low Very Low 0,23 R3 Low Low Low Mid Very Low 0,09 R4 Low Low Mid Low Very Low 0,09 R5 Mid Mid Mid Mid Mid 0,77 R6 Mid Low Mid Mid Low 0,28 R7 Low Mid Low Mid Very Low 0,09 4 Kết luận Nghiên cứu đã giới thiệu một cách tổng quan về lý thuyết mờ và đề xuất ý tưởng xây dựng hệ trợ giúp tư vấn dinh dưỡng qua khẩu phần ăn của trẻ em. Tuy nhiên, khi xây dựng hệ thống, chúng ta sẽ gặp phải vấn đề kết hợp các luật lại với nhau. Chúng ta không thể sử dụng các luật riêng rẽ để đánh giá khẩu phần ăn vì các thông số của một khẩu phần ăn đều liên quan mật thiết với nhau. Ngoài ra, chúng ta cũng phải gán các trọng số cho từng luật vì không phải luật nào cũng quan trọng như nhau. Chẳng hạn khẩu phần có chứa hai món ăn kỵ nhau sẽ được đánh giá khác như thế nào với khẩu phần có lượng đạm thừa. Điều Đỗ Cẩm Vân, Trần Thị Kiều, Trần Thu Thủy 273 này làm nảy sinh vấn đề xây dựng bộ trọng số cho các luật. Việc xây dựng trọng số có thể tham khảo ý kiến của chuyên gia và cũng có thể dùng phương pháp thử sai hoặc kết hợp cả hai. Việc kết hợp các luật lại với nhau cũng không quá khó khăn vì lý thuyết mờ đã xây dựng được các mô hình kết hợp. Tài liệu tham khảo 1. Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước, Hệ mờ mạng Noron và ứng dụng, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, 1999. 2. B. Bouchon, Meunier, Hồ Thuần, Đặng Thanh Hà, Logic mờ và ứng dụng, Nxb Đại học Quốc gia Hà Nội, 2007. 3. Bộ Giáo Dục và Đào tạo, Chương trình chăm sóc giáo dục trẻ theo lứa tuổi, 1994 - 1995. 4. Phan Huy Khánh, Hệ chuyên gia, Giáo trình xuất bản nội bộ, Đại học Đà Nẵng, 2004. 5. Nguyễn Thanh Thủy, Trí tuệ nhân tạo, Các phương pháp giải quyết vấn đề và kỹ thuật xử lý tri thức, Nhà Xuất bản Giáo dục, 1999. 6. Viện dinh dưỡng - Bộ Y tế, Bảng nhu cầu dinh dưỡng khuyến nghị cho người Việt Nam, Nxb Y học, 2003 7. George J. Klir and Bo Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic Theory and Applications, Prentice Hall Inc, 1995. 8. T.J. Ross, Fuzzy Logic with engineering applications, McGraw-Hill, 1995. 9. J.Giarratano and G. Riley, Expert System, principles and programming, PWS-KENT Publishing Company, 1989.