Luận văn: Tìm hiểu Hệ Logic Mờ Loại Hai và Ứng Dụng (ĐHBK Hà Nội)

Luận văn nghiên cứu hệ logic mờ loại hai: Cơ sở lý thuyết, đặc điểm và ứng dụng thực tiễn trong các lĩnh vực khác nhau. Tìm hiểu sâu về logic mờ loại 2.

• Tác giả: Nguyễn Phương Thúy
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Đình Khang
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Tìm hiểu các hệ logic mờ loại hai và ứng dụng
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2009
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ BẢN VỀ TẬP MỜ
• 1.1. Tập mờ
• 1.2. Các phép toán tập hợp trên tập mờ
• 1.3. Quan hệ mờ
• 1.3.1. Quan hệ mờ và phép hợp thành trên cùng không gian
• 1.3.2. Quan hệ mờ và phép hợp thành trên các không gian khác nhau
• 1.4. Cơ bản về suy diễn mờ
• 1.5. Nguyên lý mở rộng
• 1.6. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: HỆ LOGIC MỜ LOẠI HAI
• 2.1. Tập mờ loại hai
• 2.1.1. Khái niệm tập mờ loại hai
• 2.1.2. Định nghĩa tập mờ loại hai các khái niệm
• 2.1.3. Hàm thuộc trên và hàm thuộc dưới
• 2.1.4. Tập mờ loại hai nhúng
• 2.2. Các phép toán trên tập mờ loại hai
• 2.3. Quan hệ mờ loại hai và phép hợp thành
• 2.3.1. Khái niệm chung
• 2.3.2. Quan hệ mờ loại hai và phép hợp thành trên cùng một không gian
• 2.3.3. Quan hệ mờ loại hai và phép hợp thành trên không gian khác nhau
• 2.3.4. Phép hợp thành của một tập mờ với một quan hệ
• 2.3.5. Tích Đề-các của các tập mờ loại hai
• 2.4. Bộ mờ hóa loại
• 2.5. Khối suy diễn mờ
• 2.6. Giảm loại và khử mờ
• 2.7. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: HỆ LOGIC MỜ LOẠI HAI KHOẢNG ĐƠN TRỊ
• 3.1. Tập mờ loại hai khoảng
• 3.2. Lido thuộc trên và hàm thuộc dưới của tập mờ loại hai khoảng
• 3.3. Các pháp toán trên tập mờ loại hai khoảng
• 3.4. Hệ logic mở loại hơi khoảng đơn trị
• 3.5. Cấu trúc
• 3.6. Giảm loại và khử mờ
• 3.7. Thiết kế hệ logie mờ loại hai đơn trị bằng phương pháp Lan truyền ngược (Back-propagation)
• 4. CHƯƠNG 4: ỨNG DỤNG HỆ LOGIC MỜ LOẠI HAI KHOẢNG ĐIỀU KHIỂN KẾT NỐI TRONG MẠNG ATM
• 4.1. Thu thập trí thức
• 4.2. Biểu diễn các biến ngôn ngữ
• 4.3. Xử lý kết quả khảo sát bằng hệ logic mờ loại một
• 4.4. Xử lý khảo sát sử dụng hệ logic mờ loại hai khoảng
• 4.5. Các biến quyết định của CÁC
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Logic Mờ Loại Hai và Ứng Dụng

Lý thuyết mờ ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn. Sự ra đời của lý thuyết tập mờ loại hai đã mở ra một hướng phát triển quan trọng cho logic mờ truyền thống. Các hệ logic mờ loại hai là một bước tiến vượt bậc trong phương thức mô hình hóa và xử lý thông tin, đặc biệt trong các lĩnh vực như dự báo, khai phá trí thức và điều khiển mờ. Các hệ này có khả năng mô hình hóa và xử lý thông tin hiệu quả hơn so với hệ logic mờ loại một, đặc biệt là khi đối mặt với sự không chắc chắn và nhiễu. Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn nhất của hệ logic mờ loại hai là độ phức tạp tính toán. Quá trình tính toán và xử lý thông tin dựa trên tập mờ loại hai nói chung đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể, ảnh hưởng lớn đến khả năng ứng dụng thực tế của chúng. Để hệ logic mờ loại hai có thể được sử dụng rộng rãi hơn, cần có nhiều nghiên cứu hơn nữa về cả lý thuyết và phương pháp áp dụng. Theo luận văn gốc, "Để hệ logic mờ loại hai có thể ứng dụng sâu rộng hơn trong thực tiễn đòi hỏi nhiều nghiên cứu hơn nữa cả về lý thuyết và phương thức áp dụng nó." Do đó, việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp giảm độ phức tạp tính toán là rất quan trọng để mở rộng ứng dụng của logic mờ loại hai. Nghiên cứu này tập trung vào việc tìm hiểu các vấn đề cơ bản của hệ logic mờ loại hai, đặc biệt là trường hợp riêng của hệ logic mờ loại hai khoảng, và các ứng dụng của chúng. Ứng dụng logic mờ loại hai trong điều khiển, ra quyết định, và các lĩnh vực khác ngày càng trở nên quan trọng. Sự linh hoạt và khả năng xử lý bất định của logic mờ loại hai làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho các hệ thống thông minh.

1.1. Giới thiệu khái niệm cơ bản về tập mờ

Khái niệm tập mờ được Zadeh giới thiệu như một sự mở rộng của lý thuyết tập hợp cổ điển. Thay vì chỉ thuộc hoặc không thuộc một tập hợp, một phần tử trong tập mờ có một độ thuộc từ 0 đến 1. Hàm thuộc, thường ký hiệu là μ(x), định nghĩa mức độ mà một phần tử x thuộc về tập mờ. Điều này cho phép mô hình hóa các khái niệm không rõ ràng và chủ quan, như "nhiệt độ cao" hoặc "tốc độ nhanh". Các phép toán trên tập mờ, như hợp, giao và bù, cũng được định nghĩa khác với các phép toán tập hợp cổ điển để phù hợp với bản chất mờ của các tập hợp này. Nguyên lý mở rộng của Zadeh là một công cụ quan trọng để mở rộng các hàm và quan hệ từ tập hợp cổ điển sang tập mờ, cho phép suy luận và tính toán với các giá trị mờ. Logic mờ loại một, dựa trên tập mờ truyền thống, đã được ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực như điều khiển, nhận dạng mẫu và hệ thống hỗ trợ quyết định. Tuy nhiên, logic mờ loại một gặp khó khăn trong việc xử lý các bất định cao hơn, như sự không chắc chắn về hàm thuộc.

1.2. Vai trò của Fuzzy Logic Type 2 trong xử lý bất định

Fuzzy Logic Type-2 (FLT2) ra đời như một giải pháp để giải quyết những hạn chế của logic mờ loại một trong việc xử lý bất định. Trong FLT2, hàm thuộc của một phần tử không phải là một giá trị duy nhất mà là một tập mờ khác. Điều này cho phép mô hình hóa sự không chắc chắn về hình dạng và vị trí của hàm thuộc, giúp hệ thống trở nên mạnh mẽ hơn trước sự biến động và nhiễu. Tập mờ loại hai được đặc trưng bởi một vùng không chắc chắn, được gọi là footprint of uncertainty (FOU), bao quanh hàm thuộc chính. FOU thể hiện sự dao động có thể có của hàm thuộc do các yếu tố như sai số đo lường, sự chủ quan của chuyên gia và thông tin không đầy đủ. FLT2 đã chứng minh khả năng vượt trội trong nhiều ứng dụng, đặc biệt là trong các hệ thống điều khiển và ra quyết định hoạt động trong môi trường bất định và phức tạp. Sự phức tạp trong tính toán của FLT2 đã thúc đẩy sự phát triển của các biến thể đơn giản hơn, như Interval Type-2 Fuzzy Logic (IT2FL), để giảm tải gánh nặng tính toán đồng thời duy trì khả năng xử lý bất định.

II. Thách Thức và Vấn Đề Khi Sử Dụng Logic Mờ Loại Hai

Mặc dù logic mờ loại hai mang lại nhiều lợi ích trong việc xử lý bất định, nó cũng đi kèm với một số thách thức đáng kể. Thách thức lớn nhất là độ phức tạp tính toán. Việc tính toán với tập mờ loại hai đòi hỏi nhiều thời gian và tài nguyên hơn so với tập mờ loại một. Theo luận văn gốc, "Việc tính toán và xử lý thông tin dựa trên tập mờ loại hai nói chung có độ phức tạp tính toán rất lớn, điều này làm ảnh hưởng không nhỏ tới khả năng ứng dụng của tập mờ loại hai vào giải quyết các bài toán thực tế." Quá trình giảm loại (type reduction) và khử mờ (defuzzification) trong hệ logic mờ loại hai đặc biệt tốn kém về mặt tính toán. Một thách thức khác là việc thiết kế và điều chỉnh hệ logic mờ loại hai. Việc xác định các hàm thuộc và luật một cách chính xác đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu rộng và thường là một quá trình thử nghiệm và sai sót. Mặc dù có một số phương pháp học máy có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình này, nhưng việc lựa chọn và cấu hình các thuật toán này cũng có thể rất khó khăn. Cuối cùng, việc giải thích và chứng minh tính đúng đắn của các hệ thống dựa trên logic mờ loại hai có thể là một thách thức. Do tính phức tạp của các hệ thống này, việc hiểu cách chúng hoạt động và tại sao chúng đưa ra các quyết định nhất định có thể rất khó khăn.

2.1. Độ phức tạp tính toán của hệ logic mờ loại hai tổng quát

Độ phức tạp tính toán của hệ logic mờ loại hai tổng quát bắt nguồn từ việc hàm thuộc là một tập mờ thay vì một giá trị duy nhất. Điều này đòi hỏi phải thực hiện các phép toán trên các tập mờ, thay vì chỉ trên các số thực. Đặc biệt, quá trình giảm loại là một bước quan trọng trong hệ logic mờ loại hai, trong đó tập mờ loại hai kết quả được chuyển đổi thành một tập mờ loại một để khử mờ. Các thuật toán giảm loại thường liên quan đến việc tìm kiếm các điểm cuối của một khoảng, điều này có thể rất tốn kém về mặt tính toán, đặc biệt là đối với các hệ thống phức tạp với nhiều luật và biến. Các nghiên cứu đã tập trung vào việc phát triển các thuật toán giảm loại hiệu quả hơn để giảm độ phức tạp tính toán của hệ logic mờ loại hai. Một số phương pháp phổ biến bao gồm thuật toán Karnik-Mendel (KM) và các biến thể của nó.

2.2. Khó khăn trong thiết kế và điều chỉnh hệ logic mờ

Việc thiết kế và điều chỉnh hệ logic mờ, đặc biệt là hệ logic mờ loại hai, đòi hỏi một lượng lớn kiến thức và kinh nghiệm. Các nhà thiết kế cần phải xác định các biến đầu vào và đầu ra, chọn các hàm thuộc phù hợp cho mỗi biến, và xây dựng một tập hợp các luật để liên kết các biến đầu vào với các biến đầu ra. Quá trình này thường là một quá trình lặp đi lặp lại, trong đó các nhà thiết kế thử nghiệm với các cấu hình khác nhau và tinh chỉnh hệ thống dựa trên hiệu suất của nó. Mặc dù có một số công cụ và phương pháp có thể giúp tự động hóa một phần của quá trình này, nhưng việc lựa chọn và cấu hình các công cụ này cũng có thể rất khó khăn. Ngoài ra, việc giải thích và chứng minh tính đúng đắn của hệ logic mờ có thể là một thách thức, đặc biệt là đối với các hệ thống phức tạp.

III. Phương Pháp Logic Mờ Loại Hai Khoảng Đơn Trị

Để giảm độ phức tạp tính toán của hệ logic mờ loại hai tổng quát, một phương pháp phổ biến là sử dụng logic mờ loại hai khoảng đơn trị (IT2FLS). IT2FLS là một trường hợp đặc biệt của logic mờ loại hai trong đó các hàm thuộc thứ cấp là các khoảng thay vì các tập mờ phức tạp. Điều này làm đơn giản hóa quá trình tính toán đáng kể, đặc biệt là quá trình giảm loại. Theo luận văn gốc, "Hệ logic mờ loại hai khoảng đơn trị sử dụng các tập mờ loại hai khoảng, do đó có độ phức tạp tính toán nhỏ hơn nhiều lần so với hệ mờ loại hai tổng quát." Mặc dù IT2FLS đơn giản hơn so với logic mờ loại hai tổng quát, nó vẫn có khả năng xử lý bất định tốt hơn so với logic mờ loại một. IT2FLS đã được ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm điều khiển, nhận dạng mẫu và hệ thống hỗ trợ quyết định. Các nghiên cứu tiếp tục tập trung vào việc phát triển các thuật toán giảm loại hiệu quả hơn và các phương pháp thiết kế hệ thống tự động để làm cho IT2FLS dễ sử dụng hơn.

3.1. Ưu điểm của Interval Type 2 Fuzzy Logic IT2FL

Interval Type-2 Fuzzy Logic (IT2FL) cung cấp một số ưu điểm so với logic mờ loại hai tổng quát. Đầu tiên và quan trọng nhất, IT2FL giảm đáng kể độ phức tạp tính toán. Điều này là do các hàm thuộc thứ cấp trong IT2FL là các khoảng đơn giản, thay vì các tập mờ phức tạp. Điều này làm cho quá trình giảm loại và khử mờ hiệu quả hơn nhiều. Thứ hai, IT2FL dễ hiểu và triển khai hơn so với logic mờ loại hai tổng quát. Cấu trúc đơn giản của các tập mờ loại hai khoảng làm cho việc thiết kế và điều chỉnh hệ thống dễ dàng hơn. Thứ ba, IT2FL vẫn có khả năng xử lý bất định tốt hơn so với logic mờ loại một. Vùng không chắc chắn (FOU) của tập mờ loại hai khoảng cho phép hệ thống mô hình hóa sự biến động và nhiễu một cách hiệu quả.

3.2. Các bước xây dựng hệ logic mờ loại hai khoảng đơn trị

Việc xây dựng hệ logic mờ loại hai khoảng đơn trị bao gồm một số bước chính. Bước đầu tiên là xác định các biến đầu vào và đầu ra của hệ thống. Bước thứ hai là chọn các hàm thuộc phù hợp cho mỗi biến. Các hàm thuộc này thường là các hàm Gaussian hoặc tam giác, với các tham số được chọn để phản ánh sự không chắc chắn trong dữ liệu. Bước thứ ba là xây dựng một tập hợp các luật để liên kết các biến đầu vào với các biến đầu ra. Các luật này thường có dạng IF-THEN, với phần IF chứa các điều kiện về các biến đầu vào và phần THEN chứa các kết luận về các biến đầu ra. Bước thứ tư là thực hiện quá trình giảm loại và khử mờ để tạo ra một giá trị đầu ra rõ ràng. Bước cuối cùng là đánh giá hiệu suất của hệ thống và tinh chỉnh các tham số của nó để cải thiện hiệu suất. Theo luận văn gốc, quy trình bao gồm từ "khái niệm tập mờ loại hai khoảng đến các khối chức năng của một hệ logic mờ loại hai khoảng đơn trị và một phương pháp thiết kế hệ logic mờ loại hai khoảng đơn trị"

IV. Ứng Dụng Logic Mờ Loại Hai trong Mạng ATM

Logic mờ loại hai có nhiều ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực khác nhau. Một ví dụ điển hình là ứng dụng trong điều khiển kết nối trong mạng ATM. Theo luận văn gốc, "Điều khiển kết nối lỗi vào trong mạng ATM là một ứng dụng của hệ logic mờ loại hai trong lĩnh vực hỗ trợ ra quyết định." Trong mạng ATM, việc điều khiển luồng dữ liệu là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) cho người dùng. Logic mờ loại hai có thể được sử dụng để mô hình hóa sự không chắc chắn trong lưu lượng mạng và đưa ra các quyết định điều khiển tối ưu dựa trên thông tin không chắc chắn này. Hệ logic mờ loại hai có thể điều chỉnh băng thông và tài nguyên mạng một cách linh hoạt để đáp ứng nhu cầu của người dùng và duy trì QoS. Việc sử dụng logic mờ loại hai trong mạng ATM đã chứng minh khả năng cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của mạng.

4.1. Thu thập trí thức và biểu diễn biến ngôn ngữ trong ATM

Để xây dựng một hệ logic mờ loại hai cho điều khiển kết nối trong mạng ATM, bước đầu tiên là thu thập trí thức từ các chuyên gia trong lĩnh vực này. Các chuyên gia có thể cung cấp thông tin về các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất mạng, chẳng hạn như lưu lượng truy cập, độ trễ và mất gói. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để xác định các biến ngôn ngữ và các hàm thuộc tương ứng. Ví dụ, lưu lượng truy cập có thể được biểu diễn bằng các biến ngôn ngữ như "thấp", "trung bình" và "cao", với các hàm thuộc được chọn để phản ánh sự không chắc chắn trong các giá trị này. Sau khi các biến ngôn ngữ và hàm thuộc đã được xác định, có thể xây dựng một tập hợp các luật để liên kết các biến đầu vào với các quyết định điều khiển. Các luật này thường có dạng IF-THEN, với phần IF chứa các điều kiện về các biến đầu vào và phần THEN chứa các quyết định điều khiển. Ví dụ, một luật có thể nói rằng IF lưu lượng truy cập là cao THEN tăng băng thông.

4.2. Xử lý kết quả khảo sát bằng hệ logic mờ loại hai khoảng

Sau khi hệ thống đã được thiết kế và triển khai, cần phải đánh giá hiệu suất của nó và tinh chỉnh các tham số của nó để cải thiện hiệu suất. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu khảo sát từ các chuyên gia hoặc bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế từ mạng ATM. Dữ liệu khảo sát có thể được sử dụng để so sánh hiệu suất của hệ logic mờ loại hai với các phương pháp điều khiển khác, chẳng hạn như logic mờ loại một hoặc các thuật toán điều khiển cổ điển. Dữ liệu thực tế có thể được sử dụng để đánh giá hiệu suất của hệ thống trong điều kiện thực tế và để xác định bất kỳ vấn đề nào cần được giải quyết. Quá trình đánh giá và tinh chỉnh này là một quá trình lặp đi lặp lại, trong đó các nhà thiết kế liên tục cố gắng cải thiện hiệu suất của hệ thống.

V. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Logic Mờ Loại Hai

Logic mờ loại hai là một công cụ mạnh mẽ để xử lý bất định và nhiễu trong các hệ thống thông minh. Mặc dù nó có một số thách thức, đặc biệt là về độ phức tạp tính toán, nhưng những tiến bộ trong thuật toán và phần cứng đang làm cho nó ngày càng khả thi để sử dụng trong các ứng dụng thực tế. Logic mờ loại hai có tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực, bao gồm điều khiển, nhận dạng mẫu, hệ thống hỗ trợ quyết định và khai phá dữ liệu. Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán giảm loại hiệu quả hơn, các phương pháp thiết kế hệ thống tự động và các ứng dụng mới của logic mờ loại hai. Theo luận văn gốc, "Để hệ logic mờ loại hai có thể ứng dụng sâu rộng hơn trong thực tiễn đòi hỏi nhiều nghiên cứu hơn nữa cả về lý thuyết và phương thức áp dụng nó." Việc khám phá và phát triển những tiềm năng này sẽ mở ra nhiều cơ hội cho việc xây dựng các hệ thống thông minh hơn và mạnh mẽ hơn.

5.1. Tổng kết các kết quả nghiên cứu chính về Fuzzy Logic Type 2

Các kết quả nghiên cứu chính về Fuzzy Logic Type-2 (FLT2) đã chỉ ra rằng FLT2 có khả năng xử lý bất định và nhiễu tốt hơn so với logic mờ loại một. Điều này là do FLT2 có thể mô hình hóa sự không chắc chắn về hình dạng và vị trí của hàm thuộc, giúp hệ thống trở nên mạnh mẽ hơn trước sự biến động và nhiễu. FLT2 đã chứng minh khả năng vượt trội trong nhiều ứng dụng, đặc biệt là trong các hệ thống điều khiển và ra quyết định hoạt động trong môi trường bất định và phức tạp. Các nghiên cứu cũng đã tập trung vào việc phát triển các thuật toán giảm loại hiệu quả hơn và các phương pháp thiết kế hệ thống tự động để làm cho FLT2 dễ sử dụng hơn. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết, chẳng hạn như độ phức tạp tính toán và khó khăn trong việc giải thích và chứng minh tính đúng đắn của các hệ thống dựa trên FLT2.

5.2. Hướng phát triển tương lai của nghiên cứu logic mờ loại hai

Hướng phát triển tương lai của nghiên cứu logic mờ loại hai bao gồm một số lĩnh vực chính. Đầu tiên, cần tiếp tục phát triển các thuật toán giảm loại hiệu quả hơn để giảm độ phức tạp tính toán của hệ logic mờ loại hai. Điều này sẽ làm cho FLT2 khả thi hơn để sử dụng trong các ứng dụng thời gian thực và các hệ thống nhúng. Thứ hai, cần phát triển các phương pháp thiết kế hệ thống tự động để giúp các nhà thiết kế xây dựng hệ logic mờ loại hai một cách dễ dàng hơn. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các thuật toán học máy để tự động hóa quá trình lựa chọn hàm thuộc và xây dựng luật. Thứ ba, cần tiếp tục khám phá các ứng dụng mới của logic mờ loại hai trong các lĩnh vực khác nhau. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng FLT2 trong các hệ thống điều khiển tự động, hệ thống nhận dạng mẫu, hệ thống hỗ trợ quyết định và hệ thống khai phá dữ liệu. Cuối cùng, cần phát triển các phương pháp để giải thích và chứng minh tính đúng đắn của các hệ thống dựa trên FLT2 để tăng cường sự tin cậy và chấp nhận của các hệ thống này.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Lý thuyết mờ đã và đang được ứng dụng ngay cảng nhiều trong thực tiền. Đặc biệt, lý thuyết tập mở loại hai ra đời mở ra một hướng đi quan trọng trong việc phát triển logie mờ truyền thông. Các hệ logie mờ loại hai là một bước tiền đặc biệt về phương thức mô hình hóa và xử lý thông tin, nhất là trong những lĩnh vực như dự báo, khai phá trí thức, điều khiển mở, Tuy nhiên, việc tính toản vả xử lý thông tin dựa trên tập mờ loại hai nói chung có độ phức tạp tính toán ràt lớn, điều nảy làm ảnh hưởng không nhỏ tới khả năng ứng dụng của tập mờ loại hai vào giải quyết các bài toán thực tế, Chính vì vậy, để hệ logic mờ loại hai cỏ thể ửng dụng sâu rộng hơn trong thực tiễn đòi hỏi nhiều nghiên cửu hơn nữa cả vẻ lý thuyết và phương thức áp dụng nó, Với mục đích tìm hiểu nghiên cứu về hệ logie mờ loại hai và các hưởng ứng dụng, được sự hướng dân của PGS. Trần Đình Khang - Khoa Công nghệ thông tin — Đại hoc Bach Khoa Ha Nội, tôi lựa chọn đề tài “7bm hiểu về các hệ logic mờ loại hai và ứng dung”.

Dé tai thực hiện tìm hiểu nghiên cứu những vẫn dé cơ bản đối với hệ logie mờ loại hai, một trường hợp riêng của nó là hệ logie mở loại hài khoảng và ũng dụng thụ Lễ, Đề tài được chia thành các phần sau: Chương 1. Cơ bản về tập mờ: Trình bảy các khải niệm cơ bản về tập mờ nói chung như các định nghĩa, hảm thuộc vả phép toán trên tập mờ, Một nội dung quan trọng của Chương 1 là Nguyên lý mở rộng của Zadeh, đây là cơ sở đề phát triển các kết quả đạt được với hệ logie mờ loại một để áp dụng cho hệ logic mé loại hai Chương 2. Hệ logic mờ loại hai: Chương nay di vao tim hiéu hé logic mo loại hai bắt đầu từ những khải niệm vả xử lý trên tập mở loại hai, sau đó đi vào tìm hiểu mô hình hệ logie mờ loại hai tông quát. Các khỏi chức năng của một hệ logic mở loại hai tông quát sẽ được trình bày lần lượt làm cơ sở cho các chương sau DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1-1: Hàm thuộc cho ô tô nội địa và ngoại nhập.

" Hình 1-2: Các hàm thuộc và hợp, giao và phân bi guaastsstssfsptgasasrdaszszssnapi lJD) Hình 1-3: Hảm thuộc của quan hệ mờ tte(x — y|). Hình 1-4: Xây dung Hạ: (y) Hình 2-1: Hệ logic mờ loại hai. Hình 2 Ham thuộc loại một; Hàm thuộc loai mot duge lam mo; va FOU. Hình 2-3: Ví dụ một hảm thuộc loại hai.

Hình 2-4: Biểu điên hình học của một hàm thuộc loại hai Gaussian. Hình 2-5: FOU của một tập mờ loại hai, các hảm thuộc thứ cấp lả tập mờ khoang.26 Hình 2-6: Ví dụ xây dựng FØU dạng tam giác.nneneneceo27 Hình 2-7: FOU ciia hàm thuộc sơ cấp Gaussian có trung, bình không chắc chắn.28 Hình 2-8: FOU ciia ham thuộc sơ cấp Gaussian độ lệch chuẩn không chắc chắn. Hình 2-9: Hai ví dụ về tập mờ loại hai nhúng, 82 Hình 3-1. Ví dụ về hàm thuộc của một tập mở loại hai khoảng.

° 59 Hinh 3-2: Cac ham thuéc Gaussian có tham số không chắc chắẳn.- 61 Hin 3:3! Mie atu f! va f sik dung minimum t-nom Hoặc produet-noma 66 Hình 3-4: Xác định Hại(y) sử dụng minimum t-norm hoặc produet t-norm.67 Hình 3-5: Xác định Ig(y) sử dụng minimum t-nomm hoặc produet t-nomm.68 Hình 3-6: Minh họa hệ logie mờ loại hai khoảng đơn trị cỏ 2 luật 2 giả thiết 74 Hình 4-1: Khoảng giả trị và dải không chắc chắn của các biến ngôn ngữ. 80 Hình 4-2: Các ME loại hai được sử dụng đề biểu diễn 5 biển ngôn ngữ. Hình 4-3: Độ tin cây y(x;,xz)trong trường hợp sử dụng hệ logic mở loại một.86 Hình 4-4: Khoảng tin cậy y(xị,x;)trong trường hợp sử dụng hệ logic mở loại hai 89 Hình 4-5: Biên quyết định sinh ra bởi hệ logic mở loại 1 và loại 2. H gen san MỤC LỤC.

seo ed DANH MỤC HÌNH VẼ 4 MG DAU. CO BAN VE TAP MO 2{EE)4BBHM03120⁄14010809180-0Q8H01 0508070018000001310 7 1.2 Các phép toán tập bại trên tập mờ.3 Quan hệ mờ 1.1 Quan hệ mờ và nen hetthành trên cùng Hy gian.2 Quan hệ mờ và phép hợp thành trên các không gian khác nhau.4 Cơ bản về suy điễn mờ.5 Nguyên lý mở rộng .6 Kết luận chương. gi CHƯƠNG 2. HỆ LOGIC MỠ LOẠI HAI.2 Tập mở loại hai.1 Khái niệm tập mờ loại hai.2 Định nghĩa tập mờ loại hai các khái niệm.3 Hàm thuộc trên và hàm thuộc đưới.4 Tập mờ loại hai nhúng.3 Các phép toán trên tập mờ loại hai.3 Quan hệ mờ loại hai và phép hợp thảnh.1 Khái niệm chung.2 Quan hệ mờ loại hai và phép hop ththành trên cùng một không gian.3 Quan hệ mờ loại hai và phép hợp thành trên không gian khác nhau.4 Phép hợp thành của một tập mờ với một quan hệ.5 Tích Đề-các của các tập mờ loại hai DA CIOS NIỆ¡unannnuannganEinei.

Hệ logic mờ loại hai khoảng đơn tị: Hệ logic mờ loại bai tổng, quát bộc lộ một số nhược điểm như độ phức tạp tính toán lớn. Trên cơ sở các van dé về hệ logic mờ loại hai tống, quát đã trình bảy ở Chương 2, chương này trình bảy về TH logie mờ loại hại khoảng đơn trị, là một trường hợp của Hệ logie mờ loại hai tổng quát. IIệ này sử đựng các tập mờ loại bai khoảng, do đó có độ phức tạp tính toán nhỏ hơn nhiều lần so với hệ mờ loại hai tổng quát. Cũng như cầu trúc Chương.

2, Chương 3 sẽ Irình bày lần lượt từ khái miệm tập mé Joai hai khoảng đến các khối chức năng của một hệ logic mờ loại bai khoảng đơn trị và một phương pháp thiết kế hệ lopie mờ loại hai khoảng đơn trị Chương 4. Ứng dụng hệ logic mờ loại hai khoảng điều khiển kết nỗi trong mang ATM: Điêu khiển kết nối lỗi vào trong mạng ATM là mội ứng đụng của hệ logic mở loại hai trong lĩnh vực hỗ trợ ra quyết dụ. Chương này mô tả các bước. xây đựng một hệ logic mờ loại bai khoảng dựa trên trí thức khảo sát từ các chuyên gia, từ bước thu thập trí thúc, thiết kế hệ và đưa ra biên quyết định.

Pay là một minh hea cho tinh mém dếo và khả năng ứng dụng vào thực tế cúa Hệ logic mờ loại hai. MỞ ĐẦU Lý thuyết mờ đã và đang được ứng dụng ngay cảng nhiều trong thực tiền. Đặc biệt, lý thuyết tập mở loại hai ra đời mở ra một hướng đi quan trọng trong việc phát triển logie mờ truyền thông. Các hệ logie mờ loại hai là một bước tiền đặc biệt về phương thức mô hình hóa và xử lý thông tin, nhất là trong những lĩnh vực như dự báo, khai phá trí thức, điều khiển mở, Tuy nhiên, việc tính toản vả xử lý thông tin dựa trên tập mờ loại hai nói chung có độ phức tạp tính toán ràt lớn, điều nảy làm ảnh hưởng không nhỏ tới khả năng ứng dụng của tập mờ loại hai vào giải quyết các bài toán thực tế, Chính vì vậy, để hệ logic mờ loại hai cỏ thể ửng dụng sâu rộng hơn trong thực tiễn đòi hỏi nhiều nghiên cửu hơn nữa cả vẻ lý thuyết và phương thức áp dụng nó, Với mục đích tìm hiểu nghiên cứu về hệ logie mờ loại hai và các hưởng ứng dụng, được sự hướng dân của PGS.

Trần Đình Khang - Khoa Công nghệ thông tin — Đại hoc Bach Khoa Ha Nội, tôi lựa chọn đề tài “7bm hiểu về các hệ logic mờ loại hai và ứng dung”. Dé tai thực hiện tìm hiểu nghiên cứu những vẫn dé cơ bản đối với hệ logie mờ loại hai, một trường hợp riêng của nó là hệ logie mở loại hài khoảng và ũng dụng thụ Lễ, Đề tài được chia thành các phần sau: Chương 1. Cơ bản về tập mờ: Trình bảy các khải niệm cơ bản về tập mờ nói chung như các định nghĩa, hảm thuộc vả phép toán trên tập mờ, Một nội dung quan trọng của Chương 1 là Nguyên lý mở rộng của Zadeh, đây là cơ sở đề phát triển các kết quả đạt được với hệ logie mờ loại một để áp dụng cho hệ logic mé loại hai Chương 2. Hệ logic mờ loại hai: Chương nay di vao tim hiéu hé logic mo loại hai bắt đầu từ những khải niệm vả xử lý trên tập mở loại hai, sau đó đi vào tìm hiểu mô hình hệ logie mờ loại hai tông quát.

Các khỏi chức năng của một hệ logic mở loại hai tông quát sẽ được trình bày lần lượt làm cơ sở cho các chương sau CHUONG 1. CO BAN VE TAP MO 1. Tập mờ Định nghĩa 1-1: Tập mờ F xác định trong không gian X được định nghĩa như sau: F = {(x,up(x))|x e X] với u;(x)€ [0,1] (1-1) Đề thuận tiên cho việc biêu diễn, người ta ký hiệu tập mở F F=f, up(x)/x, khi X liên tục (1-2) F=Yyup(x)/x. khi X rời rac (1-3) Ở đây, các ký hiệu Í và Ÿ không phải là phép tích phân vả tổng đại số mà là tap hop tat cả các phần tửx € X với giá trị độ thuộc #„;(x) tương ứng của chủng.

Ví dụ 1-1: Hình 1-1 mô tả việc phân loại tập các ö tô thành hai tập nội địa (D) và ngoại nhập (F) theo tỉ lệ phân trăm các linh kiện sản xuất trong nước. Ở day, F va Ð là các tập mờ có hàm thuộc tương ứng là wp (x) va up (x); x 1a ty 1é phan trăm các linh kiên sản xuất trong nước. Một chiếc ô tô được coi là nội địa nêu có #p(x) > (3), ngược lại nó được coi là xe ngoại nhập. MỞ ĐẦU Lý thuyết mờ đã và đang được ứng dụng ngay cảng nhiều trong thực tiền.

Đặc biệt, lý thuyết tập mở loại hai ra đời mở ra một hướng đi quan trọng trong việc phát triển logie mờ truyền thông. Các hệ logie mờ loại hai là một bước tiền đặc biệt về phương thức mô hình hóa và xử lý thông tin, nhất là trong những lĩnh vực như dự báo, khai phá trí thức, điều khiển mở, Tuy nhiên, việc tính toản vả xử lý thông tin dựa trên tập mờ loại hai nói chung có độ phức tạp tính toán ràt lớn, điều nảy làm ảnh hưởng không nhỏ tới khả năng ứng dụng của tập mờ loại hai vào giải quyết các bài toán thực tế, Chính vì vậy, để hệ logic mờ loại hai cỏ thể ửng dụng sâu rộng hơn trong thực tiễn đòi hỏi nhiều nghiên cửu hơn nữa cả vẻ lý thuyết và phương thức áp dụng nó, Với mục đích tìm hiểu nghiên cứu về hệ logie mờ loại hai và các hưởng ứng dụng, được sự hướng dân của PGS.