I. Cơ sở logic mờ
Chương này tập trung vào việc tìm hiểu các khái niệm cơ bản của logic mờ. Suy diễn trong hệ mờ được xây dựng dựa trên các phép toán logic mờ như phép phủ định, phép hội và phép tuyển. Các phép toán này cho phép xử lý thông tin không chính xác và không đầy đủ, điều này rất quan trọng trong việc phát triển các hệ thống điều khiển phức tạp. Logic mờ giúp mô tả các trạng thái sự việc với các mức độ khác nhau giữa đúng và sai. Ví dụ, trong việc tuyển dụng, một tiêu chuẩn rõ ràng có thể dẫn đến việc loại bỏ những ứng viên chỉ thiếu một chút tiêu chuẩn. Ngược lại, logic mờ cho phép đánh giá ứng viên dựa trên nhiều yếu tố khác nhau mà không cần phải tuân theo các tiêu chuẩn cứng nhắc. Điều này cho thấy sự linh hoạt và khả năng ứng dụng của logic mờ trong thực tế.
1.1. Các phép toán về tập mờ
Các phép toán về tập mờ bao gồm phép phủ định, phép hội và phép tuyển. Phép phủ định được định nghĩa là hàm liên tục và giảm chặt, cho phép xác định giá trị chân lý của một mệnh đề. Ví dụ, hàm phủ định thường dùng là n(x) = 1 - x. Phép hội và phép tuyển cũng được định nghĩa dựa trên các t - chuẩn và t - đối chuẩn, cho phép xác định các mối quan hệ giữa các mệnh đề trong logic mờ. Các t - chuẩn như min, max, và các hàm khác được sử dụng để xác định các phép toán này. Điều này cho thấy sự phong phú và đa dạng trong việc áp dụng logic mờ vào các bài toán thực tiễn.
II. Luật mờ và hệ suy diễn mờ
Chương này giới thiệu về luật mờ và hệ suy diễn mờ. Hệ mờ được xây dựng dựa trên các luật mờ, cho phép xử lý thông tin không chính xác và không đầy đủ. Các bước suy diễn trong hệ mờ bao gồm việc xác định các luật mờ, áp dụng các phép toán mờ và cuối cùng là đưa ra kết luận. Kiến trúc cơ bản của hệ suy diễn mờ cho phép tích hợp các phương pháp suy diễn khác nhau, từ đó tạo ra các hệ thống điều khiển hiệu quả. Việc áp dụng luật mờ trong các lĩnh vực như điều khiển tự động, nhận dạng mẫu và hỗ trợ quyết định cho thấy giá trị thực tiễn của nó. Hệ suy diễn mờ không chỉ giúp giải quyết các bài toán phức tạp mà còn mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực công nghệ thông tin.
2.1. Kiến trúc của hệ suy diễn mờ
Kiến trúc của hệ suy diễn mờ bao gồm các thành phần chính như bộ điều khiển, bộ suy diễn và bộ thu thập dữ liệu. Bộ điều khiển nhận thông tin từ môi trường và chuyển đổi nó thành các giá trị mờ. Bộ suy diễn sử dụng các luật mờ để xử lý thông tin và đưa ra quyết định. Cuối cùng, bộ thu thập dữ liệu giúp thu thập và phân tích kết quả. Việc thiết kế một hệ suy diễn mờ hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các phép toán mờ và cách thức hoạt động của các thành phần trong hệ thống. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp suy diễn mờ trong thực tiễn.
III. Lập luận xấp xỉ trong hệ mờ
Chương này đi sâu vào các phương pháp lập luận xấp xỉ trong hệ mờ. Các mô hình ngôn ngữ như mô hình Mamdani và Takagi-Sugeno-Kang được giới thiệu, cho phép xây dựng các hệ suy diễn mờ với đầu ra không phải là biến mờ đơn. Mô hình Mamdani sử dụng các luật mờ để đưa ra quyết định, trong khi mô hình Takagi-Sugeno-Kang cho phép tính toán đầu ra dựa trên các hàm đầu ra phức tạp hơn. Việc áp dụng các mô hình này trong các bài toán thực tiễn như điều khiển tự động và nhận dạng mẫu cho thấy giá trị và tính ứng dụng cao của chúng. Các phương pháp lập luận xấp xỉ không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của các hệ thống mà còn mở rộng khả năng ứng dụng của logic mờ trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
3.1. Mô hình Mamdani và Takagi Sugeno Kang
Mô hình Mamdani là một trong những mô hình phổ biến nhất trong hệ suy diễn mờ. Nó sử dụng các luật mờ để xác định đầu ra dựa trên các giá trị đầu vào. Mô hình Takagi-Sugeno-Kang, ngược lại, cho phép tính toán đầu ra dựa trên các hàm đầu ra phức tạp hơn, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý thông tin. Việc áp dụng các mô hình này trong các bài toán thực tiễn như điều khiển tự động và nhận dạng mẫu cho thấy giá trị và tính ứng dụng cao của chúng. Các mô hình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của các hệ thống mà còn mở rộng khả năng ứng dụng của logic mờ trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
IV. Bộ công cụ logic mờ của MATLAB
Chương này giới thiệu về bộ công cụ logic mờ của MATLAB, một công cụ mạnh mẽ cho việc thiết kế và xây dựng các hệ suy diễn mờ. Bộ công cụ này cung cấp đầy đủ các tính năng cần thiết để phát triển các ứng dụng logic mờ, từ việc xây dựng mô hình đến việc cài đặt và thử nghiệm các thuật toán. Việc sử dụng MATLAB trong nghiên cứu và phát triển các hệ thống điều khiển mờ cho thấy sự tiện lợi và hiệu quả của nó. Bài toán thiết kế hệ suy diễn điều khiển tín hiệu đèn giao thông được sử dụng như một ví dụ minh họa cho khả năng ứng dụng của bộ công cụ này. Điều này cho thấy giá trị thực tiễn của việc sử dụng logic mờ trong các bài toán điều khiển phức tạp.
4.1. Thiết kế hệ suy diễn trong MATLAB
Thiết kế hệ suy diễn trong MATLAB cho phép người dùng dễ dàng xây dựng và thử nghiệm các mô hình logic mờ. Bộ công cụ logic mờ cung cấp giao diện người dùng đồ họa (GUI) giúp người dùng dễ dàng tạo ra các mô hình và điều chỉnh các tham số. Việc áp dụng MATLAB trong thiết kế hệ suy diễn điều khiển tín hiệu đèn giao thông cho thấy khả năng ứng dụng cao của nó trong thực tiễn. Các bài toán thực tiễn như điều khiển giao thông, nhận dạng mẫu và hỗ trợ quyết định đều có thể được giải quyết hiệu quả bằng cách sử dụng bộ công cụ này. Điều này chứng tỏ rằng logic mờ không chỉ là lý thuyết mà còn có giá trị thực tiễn cao trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
