PHƯƠNG PHÁP LAP LUAN XAP Xi TOI UU DUA TREN DAISO GIA TU VA UNG DUNG TRONG DIEU KHIỂN MỜ

Nghiên cứu phương pháp lập luận xấp xỉ tối ưu dựa trên đại số gia tử. Ứng dụng trong điều khiển mờ, giúp hệ thống điều khiển hoạt động hiệu quả hơn.

• Tác giả: Đoàn Trọng Hiếu
• Người hướng dẫn: Ts. Nguyễn Duy Minh
• Trường học: Đại học Công Nghệ Thông Tin Và Truyền Thông
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Phương Pháp Lập Luận Xấp Xỉ Tối Ưu Dựa Trên Đại Số Gia Tử Và Ứng Dụng Trong Điều Khiển Mờ
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Thái Nguyên

Tóm tắt

I. Tổng Quan Tối Ưu Lập Luận Mờ Đại Số Gia Tử 55

Trong bối cảnh khoa học và công nghệ phát triển mạnh mẽ, nhu cầu về các hệ thống thông minh có khả năng mô phỏng tư duy con người ngày càng tăng cao. Một trong những lĩnh vực quan trọng là lập luận mờ, cho phép xử lý các thông tin không chắc chắn và mơ hồ. Tuy nhiên, phương pháp luận của con người thường phức tạp và thiếu cấu trúc. Vì vậy, việc xây dựng một cơ sở lý thuyết hình thức chặt chẽ cho logic mờ và lập luận mờ là vô cùng cần thiết. Luận văn này tập trung vào việc phát triển phương pháp luận xấp xỉ mờ dựa trên Đại Số Gia Tử (ĐSGT), một cấu trúc đại số mạnh mẽ cho phép định lượng nhãn ngôn ngữ và cải thiện khả năng suy diễn. Cần thiết xây dựng một cơ sở toán học cho việc lập luận ngôn ngữ. Mục tiêu là phát triển phương pháp luận xấp xỉ và thử nghiệm trên các bài toán điều khiển mờ. Luận văn đánh giá và so sánh kết quả với các phương pháp luận khác. Theo N.Cat Ho và Wechler, cách tiếp cận dựa trên cấu trúc tự nhiên của miền của các biển ngôn ngữ đã được đề xuất.

1.1. Giới thiệu về Logic Mờ và Đại Số Gia Tử

Logic mờ là một mở rộng của logic cổ điển, cho phép xử lý các giá trị chân lý nằm giữa hoàn toàn đúng và hoàn toàn sai. Đại số gia tử cung cấp một cấu trúc đại số để biểu diễn và thao tác các nhãn ngôn ngữ, cho phép định lượng các khái niệm mơ hồ. Đại số gia tử giúp định lượng nhãn ngôn ngữ. Các giá trị ngôn ngữ trong đại số gia tử có thứ tự ngữ nghĩa xác định. Ví dụ, nhỏ hơn hoặc nhanh luôn lớn hơn chậm.

1.2. Vai trò của Lập Luận Mờ trong Hệ Thống Thông Minh

Lập luận mờ đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống thông minh bằng cách cho phép chúng suy luận và đưa ra quyết định dựa trên thông tin không chắc chắn và mơ hồ. Lập luận xấp xỉ mờ cho phép các hệ thống này giải quyết các vấn đề phức tạp và thích nghi với môi trường thay đổi. Phương pháp luận con người vẫn phức tạp và không cấu trúc. Vì vậy, việc xây dựng một cơ sở lý thuyết hình thức chặt chẽ cho logic mờ và lập luận mờ là vô cùng cần thiết.

1.3. Ứng Dụng của Đại Số Gia Tử trong Điều Khiển Mờ

Điều khiển mờ là một lĩnh vực ứng dụng quan trọng của logic mờ, trong đó lập luận mờ được sử dụng để điều khiển các hệ thống phức tạp. Việc tích hợp Đại Số Gia Tử vào điều khiển mờ giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Các bài toán sử dụng tiếp cận ĐSGT cho kết quả tốt hơn nhiều so với các bài toán sử dụng tiếp cận mờ thống. Phương pháp luận mờ dựa trên ĐSGT còn hàm chứa nhiều câu hỏi cần giải quyết. Chẳng hạn, độ đo tính mờ của phần trung hòa trong ĐSGT có ảnh hưởng đến quá trình lập luận hay không?

II. Cách Nhận Diện Thách Thức trong Lập Luận Mờ Hiện Tại 58

Mặc dù logic mờ và lập luận mờ đã đạt được nhiều thành công, vẫn còn tồn tại một số thách thức cần giải quyết. Một trong những thách thức chính là việc định lượng các nhãn ngôn ngữ và xử lý thông tin không chắc chắn một cách hiệu quả. Các phương pháp luận mờ truyền thống thường dựa trên các hàm thuộc và các phép toán tập mờ, nhưng chúng có thể gặp khó khăn trong việc biểu diễn các khái niệm phức tạp và xử lý các mâu thuẫn. Vấn đề định lượng ngôn ngữ trong ĐSGT cũng như phương pháp luận mờ dựa trên ĐSGT còn nhiều câu hỏi cần được giải quyết. Việc sử dụng phép nhập và tuyển tính trong phương pháp luận mờ dựa trên ĐSGT có hợp lý hay không. Đây chính là nội dung chính cần nghiên cứu nhằm hoàn thiện thêm phương pháp luận xấp xỉ mờ dựa trên ĐSGT.

2.1. Hạn Chế của Phương Pháp Luận Mờ Truyền Thống

Các phương pháp luận mờ truyền thống có một số hạn chế, bao gồm khó khăn trong việc biểu diễn các khái niệm phức tạp, xử lý mâu thuẫn và thích ứng với môi trường thay đổi. Các hàm thuộc thường được xác định một cách chủ quan và có thể không phản ánh chính xác ý nghĩa của các nhãn ngôn ngữ. Việc định lượng ngôn ngữ trong ĐSGT còn hàm chứa nhiều câu hỏi cần được giải quyết. Vấn đề xác định tham số của ánh xạ ngữ nghĩa (tham số của ĐSGT) như thế nào?

2.2. Vấn Đề Định Lượng Ngôn Ngữ trong Đại Số Gia Tử

Việc định lượng ngôn ngữ trong Đại Số Gia Tử là một thách thức quan trọng, vì nó đòi hỏi phải xác định các tham số của ánh xạ ngữ nghĩa một cách chính xác. Các tham số này ảnh hưởng đến cách các nhãn ngôn ngữ được biểu diễn và thao tác, và do đó ảnh hưởng đến hiệu quả của lập luận mờ. Giải độ đo tính mờ của phần trung hòa trong ĐSGT bằng 0 có quá chặt và ảnh hưởng đến quá trình lập luận hay không. Vấn đề xác định tham số của ánh xạ ngữ nghĩa (tham số của ĐSGT) như thế nào?

2.3. Sự Cần Thiết của Tối Ưu Hóa trong Lập Luận Mờ Gia Tử

Tối ưu hóa đóng vai trò quan trọng trong lập luận mờ gia tử bằng cách giúp cải thiện độ chính xác, hiệu quả và khả năng thích ứng của hệ thống. Các thuật toán tối ưu hóa có thể được sử dụng để xác định các tham số tối ưu của ánh xạ ngữ nghĩa và các quy tắc suy diễn, từ đó nâng cao hiệu suất của hệ thống. Luận văn này phát triển phương pháp luận xấp xỉ dựa trên ĐSGT. Mục tiêu là nhúng thuật toán di truyền vào phương pháp luận xấp xỉ mờ dựa trên ĐSGT để giải quyết vấn đề xác định tham số của phương pháp.

III. Hướng Dẫn Tối Ưu Lập Luận Mờ Bằng Đại Số Gia Tử 57

Để giải quyết các thách thức đã nêu, luận văn này đề xuất một phương pháp luận tối ưu cho lập luận mờ dựa trên Đại Số Gia Tử. Phương pháp này bao gồm việc nhúng các thuật toán tối ưu hóa vào quá trình xây dựng và điều chỉnh các mô hình lập luận mờ. Cụ thể, thuật toán di truyền được sử dụng để xác định các tham số tối ưu của ánh xạ ngữ nghĩa, từ đó cải thiện độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Phương pháp luận xấp xỉ mờ dựa trên đại số gia tử giúp quyết vấn xác định tham số của phương pháp. Dựa vào phương pháp luận xấp xỉ mờ ứng dụng trong điều khiển. Cần phát triển phương pháp luận xấp xỉ mờ dựa trên ĐSGT, cụ thể là nhúng thuật toán di truyền vào phương pháp luận xấp xỉ mờ dựa trên ĐSGT. Dựa vào phương pháp luận xấp xỉ mờ ứng dụng trong điều khiển.

3.1. Nhúng Thuật Toán Di Truyền vào Lập Luận Mờ Gia Tử

Việc nhúng thuật toán di truyền vào lập luận mờ gia tử cho phép tự động hóa quá trình tối ưu hóa các tham số của ánh xạ ngữ nghĩa. Thuật toán di truyền tìm kiếm không gian tham số một cách hiệu quả, từ đó tìm ra các giá trị tối ưu giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của hệ thống. Giải pháp nhúng GA với phương pháp lập luận xấp xỉ mờ dựa trên đại số gia tử. Các pháp tu tham số định lượng ngữ nghĩa; các pháp xác định tham số định lượng ngữ nghĩa.

3.2. Xây Dựng Mô Hình Định Lượng Ngữ Nghĩa Tối Ưu

Mô hình định lượng ngữ nghĩa đóng vai trò quan trọng trong việc biểu diễn và thao tác các nhãn ngôn ngữ. Bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu hóa, có thể xây dựng các mô hình định lượng ngữ nghĩa tối ưu giúp cải thiện khả năng suy diễn của hệ thống. Giải pháp xác định mô hình định lượng ngữ nghĩa tối ưu. Phân ảnh hưởng các tham số hiệu chỉnh; thuật toán xác định mô hình định lượng ngữ nghĩa.

3.3. Sử Dụng Tham Số Hiệu Chỉnh Tối Ưu

Việc sử dụng các tham số hiệu chỉnh tối ưu giúp điều chỉnh các quy tắc suy diễn và cải thiện khả năng thích ứng của hệ thống với môi trường thay đổi. Các tham số này có thể được xác định bằng cách sử dụng các thuật toán tối ưu hóa hoặc bằng cách học từ dữ liệu. Sử dụng tham số hiệu chỉnh tối ưu cho phương pháp lập luận xấp xỉ mờ dựa trên. Vấn đề xác định giá trị định lượng ngữ nghĩa tối ưu.

IV. Bí Quyết Ứng Dụng Lập Luận Mờ Gia Tử vào Điều Khiển 55

Phương pháp luận tối ưu cho lập luận mờ dựa trên Đại Số Gia Tử có thể được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong điều khiển. Trong điều khiển, phương pháp này có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống điều khiển thông minh có khả năng thích nghi với môi trường thay đổi và xử lý các thông tin không chắc chắn. Ứng dụng phương pháp luận xấp xỉ mờ ứng dụng trong điều khiển. Phương pháp này được thử nghiệm trên một bài toán điều khiển mờ, các kết quả được đánh giá và so sánh với các phương pháp luận khác đã được công bố. Phương pháp này được thử nghiệm trên một bài toán điều khiển mờ, các kết quả được đánh giá và so sánh với các phương pháp luận khác.

4.1. Xây Dựng Bộ Điều Khiển Mờ Thông Minh

Bằng cách tích hợp Đại Số Gia Tử và các thuật toán tối ưu hóa, có thể xây dựng các bộ điều khiển mờ thông minh có khả năng tự động điều chỉnh các tham số và quy tắc điều khiển để đạt được hiệu suất tối ưu. Phương pháp xây dựng bộ điều khiển mờ dựa trên mô hình. Phương pháp xây dựng bộ điều khiển thông minh dựa trên tri thức và logic mờ.

4.2. Điều Khiển Mờ với Mô Hình Định Lượng Ngữ Nghĩa Tối Ưu

Việc sử dụng mô hình định lượng ngữ nghĩa tối ưu giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống điều khiển mờ. Mô hình này cho phép biểu diễn và thao tác các nhãn ngôn ngữ một cách chính xác, từ đó giúp hệ thống suy luận và đưa ra quyết định điều khiển tốt hơn. Bộ điều khiển mờ truyền thống; phương pháp luận xấp xỉ mờ dựa trên đại số gia tử trong điều khiển. Phương pháp luận xấp xỉ mờ dựa trên đại số gia tử với các mô hình định lượng ngữ nghĩa tối ưu trong điều khiển.

4.3. Ứng Dụng Thực Tế trong Điều Khiển Công Nghiệp

Phương pháp luận này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực điều khiển công nghiệp, chẳng hạn như điều khiển động cơ, điều khiển nhiệt độ, và điều khiển quy trình sản xuất. Bằng cách sử dụng các hệ thống điều khiển mờ thông minh, các doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu suất, giảm chi phí và tăng tính linh hoạt trong sản xuất. Ứng dụng trong các bài toán xấp xỉ mô hình mờ và bài toán điều khiển mô hình quạt gió cánh nhôm. Cần phải có ứng dụng thực tế của hệ thống điều khiển mờ tối ưu hóa bằng đại số gia tử (ví dụ: điều khiển công nghiệp, robot, v.v.)

V. Kết Luận Triển Vọng Phát Triển của Lập Luận Mờ Gia Tử 57

Luận văn này đã trình bày một phương pháp luận tối ưu cho lập luận mờ dựa trên Đại Số Gia Tử. Phương pháp này giúp giải quyết các thách thức trong việc định lượng ngôn ngữ và xử lý thông tin không chắc chắn, từ đó cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống điều khiển mờ. Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp này có nhiều tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Các kết quả được đánh giá và so sánh với các phương pháp luận khác. Cần thảo luận các thách thức và hướng nghiên cứu trong lĩnh vực này.

5.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu

Luận văn đã trình bày một phương pháp luận tối ưu cho lập luận mờ dựa trên Đại Số Gia Tử, bao gồm việc nhúng thuật toán di truyền vào quá trình xây dựng và điều chỉnh các mô hình lập luận mờ. Phương pháp này đã được thử nghiệm trên một số bài toán điều khiển và cho thấy kết quả khả quan. Cần tóm tắt những gì đã được chứng minh.

5.2. Hướng Nghiên Cứu và Phát Triển Trong Tương Lai

Trong tương lai, có thể mở rộng phương pháp luận này để áp dụng cho các lĩnh vực khác, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, ra quyết định và hệ thống tư vấn. Ngoài ra, có thể nghiên cứu các thuật toán tối ưu hóa khác và các phương pháp biểu diễn tri thức khác để cải thiện hiệu suất và khả năng thích ứng của hệ thống. Nghiên cứu các thuật toán tối ưu hóa khác. Đánh giá tính ứng dụng trong các lĩnh vực khác.

5.3. Đóng Góp của Luận Văn

Luận văn này đóng góp vào lĩnh vực logic mờ và điều khiển mờ bằng cách đề xuất một phương pháp luận tối ưu giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các hệ thống thông minh. Phương pháp này có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp và thích nghi với môi trường thay đổi, từ đó mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp và tổ chức. Cần nhấn mạnh đóng góp cụ thể.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ïG DAI HOC CONG NGHE THONG TIN VA TRUYEN THONG DOAN TRỌNG HIẾU PHƯƠNG PHÁP LAP LUAN XAP Xi TOI UU DUA TREN DAISO GIA TU VA UNG DUNG TRONG DIEU KHIỂN MỜ LUẬN VĂN THẠC Si KHOA HOC MAY TINH ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN ONG DAI HOC CONG NGHE THONG TIN VA TRUYEN THONG. DOAN TRỌNG HIẾU PHƯƠNG PHÁP LAP LUAN XAP Xi TOI UU DUA TREN DAISO GIA TU VA UNG DUNG TRONG DIEU KHIỂN MỜ ‘Chuyén nganh: KHOA HOC MAY TINH.01 LUẬN VĂN THẠC SỈ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa hoc: TS. NGUYEN DUY MINH i LOICAM DOAN Tôi xin cam đoan kết quả đạt được trong luận văn là sản phẩm của cá nhân đưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Nguy Duy Minh. Trong toàn bộ nội dung luận văn, những nội dung được trình bày là của cá nhân hoặc tổng "hợp từ nhiều nguôn tài liệu khác nhau. Tắt cả các tài liệu tham khảo đồ đều có xuất xứ rõ ràng và được trích đẫn hợp pháp. "ôi xin chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỹ luật theo quy định cho oi cam đoan của mình. Thái Nguyên, tháng năm 2020 Tac gi Đoàn Trọng Hiểu ii LOICAM ON ‘Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Nguyễn Duy Minh - người hướng dẫn khoa học, thầy đã định hướng và nhiệt tình hướng dẫn, giúp đỡ em trong quá trình làm luận văn. Em xin gửi lời biết ơn sâu đến quý thầy cô giáo trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông; Viện công nghệ thông tin thuộc Viện ‘han 1am Khoa hoc va Công nghệ Việt Nam đã truyền đạt những kiến thức và. kinh nghiệm quý báu cho chúng em trong thời gian học tập “Xin chân thành cảm ơn các bạn bê, đồng nghiệp, ban cần sự và các học viên lớp cao học CK15, những người thân trong gia đình đã động viên, chia sẽ, tạo điều kiện giúp đỡ trong suốt quá trình học tập và làm luận văn. Thai Nguyên, thắng - năm 2020 Tác gi Đoàn Trọng Hiểu MỤC LỤC MỤC LỤC li DANH MỤC BẢNG. vi DANH MỤC HÌNH. vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẢ vũi MỠĐẦU CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU MỘT SỐ KIỀN THỨC CƠ SỞ 11. n ngôn ngữ, mô hình mờ. Biến ngôn ngữ 1. Mô hình mờ. Đại số gia tử 1. Độ đo tính mỡ của các giá trị ngôn ngỡ. Hàm định lượng ngữ nghĩa 1. Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ. Khái niệm ngưỡng hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa 1. Phương pháp lập luận xấp xỉ mờ đa điều kiện. Bài toán tối ưu và giải thuật di truyền. Bài toán tối ưu 1. Giải thuậtđ truyền. Các khái niệm cơ bản của giải thuật ải truyền 1. Cơ chế thực hiện của giải thuật đi truyền. Các phương pháp biểu diễn nhiễm sắc thể và các toán tử di tru chuyên biệt iv 1. Biéu diễn thực 25 1. Các toán tử chuyên biệt hoá 26 1. Kết luận Chương 1 28 CHƯƠNG 2: GIẢI PHÁP NHÚNG GA VỚI PHƯƠNG PHÁP LẬP LUẬN XẮP XĨ MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ 29 1. Phương pháp lập luận xắp xỉ mờ dựa trên đại số gia tử. Các giải pháp tối tu tham số định lượng ngữ nghĩa 32 1. Các giải pháp xác định tham số định lượng ngữ nghĩa tối ưu. Giải pháp tối ưu các tham số của đại số gia tử. Giải pháp xác định mô hình định lượng ngữ nghĩa tối vu 37 2. Phân tích ảnh hướng các tham số hiệu chữnh 37 2. Thuật toán xác định mô hình định lượng ngữ nghĩa tốt ưa. Phương pháp lập luận xấp xỉ mờ dựa trên đại số gia tử dựa trên các mô hình định lượng ngữ nghĩa tối ưu. Vấn đề xác định giá trị định lượng ngữ nghĩa tối ưu. Sử đụng tham số hiệu chỉnh tối ưu cho phương pháp lập luận xấp xi mờ đựa trên đại số gia tử. Tổng kết Chương 2 44 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP LẬP LUẬN XẮP XĨ TÓI UU DUA TREN DAI SỐ GIA TỬ TRONG ĐIỂU KHIỂN. Phương pháp điều khiển mờ truyền thống. Phương pháp lập luận mờ trong điều khiễn mỡ. Phương pháp xây đựng bộ điều khiễn mỡ đựa trên luật 4 3. Phương pháp xây đựng bộ điều khiển mờ đựa trên mô hình. Phương pháp xây đựng bộ điều khiễn thông minh dựa trên tr thức và logic mờ. Bộ điều khiển mờ truyền thống. Phương pháp lập ludn x4p xi mé dua trén dai số gia tử trong điều khi, 50 3. Phương pháp lập luận xấp xï mờ dựa trên đại số gia tử với các mô hình định lượng ngữ nghĩa tối wu trong điều khiên 5 3. Bài toán 1: Xấp xỉ mô hình mờ EXI của Cao Kandel [9] 55 3. Bài toán 2: Bài toán điều khiển mô hình quạt gió cảnh nhôm. Kết luận Chương 3. 65 KETLUA 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 6 vi DANH MUC BANG Bang 2.1 So sánh các giá trị ĐLNN.1 Mô hình EXI của Cao-Kandel Bang 3.2 'Các kết quả xắp xi EXI tốt nhất của Cao-Kandel [9] Bang 3 , Mô hình SAM gốc - xấp xi mô hình EX1 Bang 34, Mô hình SAM (ĐAR,) - sắp xỉ mô hình EX1 Bang 3.5, Sai số lớn nhất của các phương pháp trên mô hình EX1 Bang 3.6, Số liệu quan sát vào u, ra y trên hệ QGCN. Bang 37, Hệ luật điều khiển hệ QGCN (bing FAM) Bang 3.8: `Mô hình định lượng ngữ nghĩa chứa bộ tham số PAR. vũ DANH MỤC HÌNH Hình 1. Độ đo tính mờ Hình 1. Mã hoá nhị phân biểu điễn các cá thể. Biểu diễn giá trị củaA đối với hai lần được chọn. Sơ đồ phương pháp điều khiên CFC. Sơ đồ phương pháp điều khiển FCHA. Đường cong thực nghiệm của mô hình EX1 Hình 3. Kết quả xắp xi mô hình ZX7 của Cao Kandel "Hình 3. Hệ thống quạt gi cánh nhôm PP-200 "Hình 3. Phân hoạch mờ đầu vào w "Hình 3. Phân hoạch mờ đầu ra y Hình 3. Đỗ thị quan sát hệ QGCN sử dụng FCHA. Đồ thị quan sát hệ QGCN sit dung FCOPHA. viii DANH MỤC CÁC KY HIEU VA CHU VIET TAT Các ký hiệu: Téng độ đo tính mờ của các gia tử âm, "Tổng độ đo tính mờ cũa các gia tử đương hhsа* Giá trị định lượng của phần tử trung hòa Đại số gia tử Đại số gia tử tuyến tính đầy đủ m„ Phần tử trung hòa trong đại số gia tử. _Ngưỡng hiệu chỉnh định lượng ngữ nghĩa Tham số hiệu chỉnh giá tị định lượng nại nghĩa Các phin tử sinh Các chữ viết tắt: DLNN Định lượng ngữ nghĩa ĐSGT Đại số gia tử QGCN Quạt giõ cánh nhôm, G4 Genetic Algorithm FMCR Fuzzy Multiple Conditional Reasoning FAM Fuzzy Associative Memory SAM Semantic Associative Memory HAR Hedge Algebras Reasoning OpPAR Optimal - Parameter Crc Conventional Fuzzy Control FCHA Fuzzy Control using Hedge Algebras FCOPHA Fuzzy Control using Optimal Hedge Algebras 1 MỠĐẦU Khoa học ngày càng phát triển thì càng có nhiều thiết bị máy móc hỗ trợ cho đời sống con người. Các thiết bị máy móc cing “thông minh” thả cing thay thế sức lao động và đo đó các thiết bị đạng này đường như là một trong. những cái dich ma con người vươn tới. Như vậy, nhu cầu thiết yếu của cuộc sống là tạo ra các máy móc có thể hành xử giống với con người. khác là các máy phải biết suy luận đề đưa ra các quyết định đúng đắn. 'Người tiên phong trong lĩnh vực này là Zadeh [11]. Trong các công trình. của mình ông đã mô tã một cách toán học những khái niệm mơ hỗ mà ta thường gặp trong cuộc sống như: cao, thấp; đúng, sai bằng các tập mờ. việc xây dựng lý thuyết tập mờ mà con người có thể suy điễn từ khái niệm mơ hổ này đến khái niệm mơ hồ khác mà bản thân logic kinh điển không làm. Trên cơ sỡ các thông tin không chính xác thu được, người ta có thể đưa ra những quyết định hiệu quả cho từng tình huồng của bài toán. Tuy nhiên, phương pháp lập luận của con người là vấn đề phức tạp và không có cấu trúc. Vì vậy kể từ khi lý thuyết tập mờ ra đời cho đến nay, vẫn. chưa cô một cơ sỡ lý thuyết hình thức chặt chế theo nghĩa tiên đề hoá cho logic mờ và lập luận mờ. Để đáp ứng phần nào đối với nhu cầu xây đựng cơ sở toán học cho. việc lập luận ngôn ngữ, N.Cat Ho va Wechler [12] đã đề xuất cách tiếp cận đựa trên cấu trúc tự nhiên của miền giá trị của các biển ngôn ngữ, trong các công trình, các tác giả đã chỉ ra rằng, những giá trị của biến ngôn ngữ trong. thực tế đều cô thứ tự nhất định về mặt ngữ nghĩa, ví dụ ta hoàn toàn có thé cảm nhận được rằng, "trế' là nhỏ hon ‘gia’, hoặc 'nhanh` luôn lớn hơn “chậm”. Về mặt lý thuyết, năm 1990 N.Cat Ho và Wechler đã xây đựng cấu trúc đại số gia tử (ĐSGT) cho biến ngôn ngữ [2,3], trên cơ sở đó vấn đề định lượng nhãn ngôn nại trong DSGT da được đề cập trong [2], theo 46 2 giá trị ngôn ngữ của biến ngôn ngữ được định lượng bằng một giá trị thực thuộc khoảng [0, 1], công thức hàm ngữ nghĩa định lượng đã được xây đựng đựa trên các tham số như độ đo tính mờ của của các phần tử sinh và các gia tử. ĐSGT đã được ứng dụng vào một số lĩnh vực như xây dựng mô hình cơ sỡ dữ liệu mỡ. Và gần đây ĐSGT đã được ứng dung vào lĩnh vực điều khiển mờ [2]. Các kết quả cho thấy các bài toán sử dụng tiếp cận DSGT nhw đã đề cập cho kết quả tốt hơn nhiều so với các bài toán sử đụng. tiếp cận mờ truyền thống. Tuy nhiên vấn đề định lượng giá trị ngôn ngữ trong ĐSGT cũng như phương pháp lập luận mờ đựa trên ĐSGT còn hàm chứa rất nhiều các câu hỏi. cần được tiếp tục giải quyết như: ~ Giả thiết độ đo tính mờ của phần tử trung hòa trong ĐSGT bằng 0 (fm (FP) = 0) liệu cô chặt và ảnh hưỡng đến quá trình lập luận? ~ Vấn đề xác định các tham số của ánh xạ ngữ ng† định lượng (còn gọi 1à các tham số của ĐSGT) như thế nào? ~ Việc sử dụng phép kết nhập và nội suy tuyển tính trong phương pháp lập luận mờ dựa trên ĐSGT liệu có hợp lý hay không? Đây chính là nội dung chính cần nghiên cứu nhằm hoàn thiện thêm phương pháp lập luận xấp xỉ mờ đựa trên DSGT. Mục tiêu của luận văn là phát triển phương pháp lập luận xấp xỉ tối tu dựa trên ĐSGT, cụ thể - Nhúng giải thuật dĩ truyền vào phương pháp lập luận xấp xi mờ dựa trên ĐSGT để giải quyết vấn đề xác định các tham số của phương pháp. ~ Dựa vào phương pháp lập luận xấp xi mờ ứng đụng trong điều khiến.