I. Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu về hệ học chuyển giao mờ phức bắt đầu từ việc tìm hiểu các khái niệm cơ bản liên quan đến suy diễn và hệ suy diễn mờ phức. Suy diễn là quá trình đưa ra các kết luận mới dựa trên thông tin có sẵn, đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, khoa học và trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt, trong bối cảnh dữ liệu ngày càng phức tạp, việc áp dụng lý thuyết tập mờ phức (CFS) giúp giải quyết các vấn đề không chắc chắn và mơ hồ trong dữ liệu. Hệ suy diễn mờ phức (CFIS) được phát triển từ hệ suy diễn mờ (FIS) nhằm cải thiện khả năng ra quyết định trong các tình huống phức tạp. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng học chuyển giao (TL) có thể tận dụng tri thức đã có để giải quyết các vấn đề trong nhiệm vụ học tập mới, từ đó giảm thiểu thời gian học tập. Tuy nhiên, các mô hình hiện tại vẫn gặp phải những hạn chế trong việc xử lý dữ liệu có tính chất mơ hồ và không chắc chắn.
1.1. Hệ suy diễn mờ phức
Hệ suy diễn mờ phức (CFIS) là một mô hình tiên tiến trong việc xử lý dữ liệu phức tạp. Mô hình này sử dụng tập mờ phức để biểu diễn các hiện tượng không chắc chắn và mơ hồ trong dữ liệu. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng CFIS có khả năng cải thiện độ chính xác trong việc ra quyết định so với các mô hình truyền thống. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của CFIS là thời gian xử lý lâu do phải xử lý một lượng lớn dữ liệu. Việc cải thiện thời gian xử lý là một trong những mục tiêu chính của nghiên cứu này.
1.2. Học chuyển giao
Học chuyển giao (TL) là một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực học máy, cho phép sử dụng tri thức từ nhiệm vụ này để cải thiện hiệu suất của nhiệm vụ khác. TL giúp giảm thiểu thời gian học tập và khắc phục tình trạng thiếu hụt dữ liệu trong các nhiệm vụ mới. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng TL có thể áp dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực như phân loại văn bản, xử lý ảnh và chẩn đoán y tế. Tuy nhiên, việc kết hợp TL với lý thuyết mờ vẫn còn hạn chế, đặc biệt là trong việc xử lý dữ liệu có tính chất mơ hồ và không chắc chắn.
II. Mô hình học chuyển giao trên hệ suy diễn mờ phức
Mô hình học chuyển giao mờ phức được đề xuất nhằm cải thiện hiệu suất của hệ suy diễn mờ phức (CFIS) bằng cách tận dụng tri thức từ miền nguồn. Mô hình này bao gồm các giai đoạn như lựa chọn dữ liệu thích nghi, hiệu chỉnh miền đầu vào, thích nghi luật và tổng hợp luật. Việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp giảm thời gian xây dựng hệ CFIS cho miền đích mà còn cải thiện độ chính xác trong suy diễn. Các kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình học chuyển giao mờ phức có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.
2.1. Chỉnh sửa tập mờ phức miền nguồn
Quá trình chỉnh sửa tập mờ phức miền nguồn là bước quan trọng trong mô hình học chuyển giao. Bằng cách điều chỉnh các luật mờ phức từ miền nguồn, mô hình có thể thích nghi tốt hơn với miền đích. Điều này giúp cải thiện khả năng suy diễn và giảm thiểu thời gian xử lý. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tối ưu hóa các luật mờ phức có thể mang lại hiệu quả cao trong việc ra quyết định.
2.2. Thích nghi luật mờ phức
Thích nghi luật mờ phức là một phần quan trọng trong mô hình học chuyển giao. Quá trình này cho phép mô hình điều chỉnh các luật mờ phức để phù hợp với đặc điểm của miền đích. Việc thích nghi này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn giảm thiểu thời gian xử lý. Các thuật toán thích nghi được đề xuất trong nghiên cứu này đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc tối ưu hóa quá trình suy diễn.
III. Hệ học chuyển giao mờ phức dựa trên cấu trúc CFRG
Cấu trúc CFRG (Complex Fuzzy Rule Graph) được đề xuất như một phương pháp mới để biểu diễn luật mờ phức trong hệ học chuyển giao. Cấu trúc này cho phép tổ chức và quản lý các luật mờ phức một cách hiệu quả, từ đó cải thiện khả năng suy diễn và giảm thiểu thời gian xử lý. Các thuật toán trên cấu trúc CFRG đã được phát triển nhằm tối ưu hóa quá trình thêm, sửa và xóa luật mờ phức. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng cấu trúc CFRG có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ học chuyển giao mờ phức.
3.1. Thuật toán trên cấu trúc CFRG
Các thuật toán trên cấu trúc CFRG bao gồm các phương pháp thêm, sửa và xóa luật mờ phức. Những thuật toán này được thiết kế để tối ưu hóa quá trình quản lý luật mờ phức, từ đó cải thiện khả năng suy diễn của hệ thống. Việc áp dụng các thuật toán này đã cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong thời gian xử lý và độ chính xác của hệ học chuyển giao mờ phức.
3.2. Mô hình học chuyển giao mờ phức dựa trên CFRG
Mô hình học chuyển giao mờ phức dựa trên CFRG được phát triển nhằm tận dụng tri thức từ miền nguồn để cải thiện hiệu suất của miền đích. Mô hình này cho phép tổ chức các luật mờ phức một cách hiệu quả, từ đó giảm thiểu thời gian xây dựng hệ CFIS cho miền đích. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình này có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp một cách hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống.
