( 28 ) ( TẠP CHÍ KHOA H ỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP HCM SỐ 4 (1) 2009 )80 TAP CHI KHOA HOC SO 2(15) 2009 TÍCH HÇfP KHA NĂNG ÁP DİNG KHÔNG CHÄC CHÄN TÍNH CHÄT LÒP VÀO MÔ HÌNH C€f SÓ DÖI TÜÇfNG XÁC SUÄT MÒ[.]
28 80 TẠP CHÍ KHOA HTAP ỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC - SỐ (1) 2009 CHI KHOA HOCMỞ SOTP.HCM 2(15)-2009 TÍCH HÇfP KHA NĂNG ÁP DİNG KHƠNG CHÄC CHÄN TÍNH CHÄT LỊP VÀO MƠ HÌNH C€f SĨ DƯI TÜÇfNG XÁC ST MỊ TS NGUN HỊA * GIĨ’I THIEU Mơ hình co’ sị did' lieu (CSDL) høóng doi tvo'ng truyen thong dã dvo'c ú'ng dqng nhieu de thiet ke hien th¿c he thong Ión Tuy nhiên, mơ hình dń’ lieu không bieu dien xis’ Iÿ dvo'c thơng tin khơng chac chan khơng xác cúa doi tvę'ng th¿c te ([4], [5], [7], [18]) Các nghiên cú’u mỊ rğng mơ hình CSDL hu’óng doi tuỗrng truyen thong de x' I tớnh khụng chac chan khơng xác tap trung vào van dè sau: (1) mơ hình hóa quan he Ióp; (2) !nh nghỵa miïc thành viên (membership) khơng chac chan cùa doi two'ng; (3) bieu dien giá tr! thuoc tỵnh khơng chac chan hoac khơng xác cúa doi tvo'ng; (4) bieu dien th¿c thi phuo’ng thus (method) Ióp; (5) mơ hình hóa khä áp ding khơng chac chan (uncertain applicability) cùa tính chat Ióp xác !nh co’ che thù’a ke khơng chåc chan cúa doi tu’o’ng Ooi vói quan he Ióp, có nhieu mơ hình !nh nghïa mdc bao hàm giiỵa Ióp ([11], [17], [18]) Tuy nhiên, nhu’ dã thão luan [3], mğt tap Ióp vói quan he bao hàm nhu’ vay th¿c sq tąo thành mğt mąng ho’n Ià mğt phân cap Giá tr! thuğc tính khơng chac chan khơng xác dån dén tính khơng chac chan cùa thành viên Ióp cúa doi tu’o'ng Mot so do khác de tính miïc thành viên Ióp dã dvo'c de ngh! ([5], [8], [19]) Tuy nhiên, do chỵ xác !nh tính thành viên Ióp dia miïc bao hàm mõ mà không phãi mdc xác suat Trong [4] [5], tác giã dã mơ hình hóa tính khơng chac chan cúa mot gia I*! a mot thuoc tính có the nhan Tuy nhiên, mń'c khơng chac chan de thuoc tính có giá tr! mot tap giá tr! chva døo'c quan tâm Trong thuğc tính Ióp dvo'c mơ hình hóa, phwo’ng thćrc Ióp, nhv Ià tính chat de mơ hỡnh húa cỏc hnh vi doi twỗ'ng, thwừng b! bừ qua Trong [5], phvo’ng thú’c dã du’o'c giói thieu, nhu’ng bieu diên thao tác cúa chúng mô hình chu’a du'o'c hình thú’c hóa Trong [7] [19], phu’o’ng tho'c dã du’o'c d !nh nghỵa mot cách hình thú’c nhu' nhiỵng câu Horn du’o'c tho'c thi nhu’ Ià mot q trình suy luan, nhiên, mơ hình chỵ do'a co’ sị logic mà khơng phái co’ sị thú tqc Thành viên Ióp khà áp dqng tính chat Ióp khơng chåc chan cùa doi tu’o'ng dån den thù’a ke không chac chan tính chat Ióp cùa chúng Oieu cho’a dvo'c quan tâm [5], [8] [19] Trong [4], miïc thành viên Ióp dvo'c st dqng nhw mơt ngøõng de xŚC !nh tính chat có the dwo'c thûa ké Ióp Trong [7], miïc dğ thành viên Ióp khà áp dung mğt tính chåt Ióp cúa doi tu’o’ng du’o’c ket ho’p thành mú’c dğ de doi tu’o'ng thù'a ke tính chat dó Gan dây, [9], tác giã dã giói thieu mơt mơ hình dia trờn xỏc suat de xis I cỏc doi tứỗ'ng, dvo'c ggi Ià POB (Fuzzy Probabilistic Object Base) Tuy nhiên, thieu sót cúa POB Ià: (1) khơng cho phép giá tr! thuğc tỵnh khơng xác; (2) khơng quan tâm den phu'o’ng thú’c Ióp; (3) khà áp dqng cúa tính chat Ióp du'o'c giã sit Ià chac chan Chang hąn, de bieu dien giá I ! thuoc tính sun, mơ tà nhu cau ve ánh sáng cùa tho'c vat, POB dã sit’ dqng giá I ! Iİet kê mild, medium heavy mà khơng có bat kÿ mğt dien d!Ch Trong dó, th¿c té giá tr! nhu’ vay có bãn chat Ià mõ, khơng xác theo miïc dğ ánh sáng cúa mat trõi Ho’n ” Giäng viên khoa Cơng Nghe Thơng Tin Trõ'ng Dai hgc Mư TP HCM TẠP CHÍ KHOA H ỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC- CƠNG MỞ TP.HCM KŸ THUAT NGO- SỐ (1) 2009 29 81 nń’a, neu khơng có mot sq dien d !ch chúng không the døo'c sq phân bo xác suat cúa chúng khơng the tính tốn dvo'c Trong [6], chúng tơi dã áp dqng Iÿ thut tap mị mị rong POB de bieu dien tính tốn vói giá tr! khơng xác, dvo'c ggi Ià FPOB (Fuzzy Probabilistic Object Base) Chang han, gİŚ I ! fTlild, mediufrl, VŚ heavy cúa thuğc tính sun ị có the dvğ’C !nh nghỵa xis’ Iÿ nhv tap mị Trong [14], chúng tơi mị rğng ho’n nč’a mơ hình FPOB vói phu’o’ng thú’c Ióp de bieu diên hành vi không chac chan cúa doi tu’o'ng Trong báo này, chúng tơi tích ho'p thêm khã áp dqng thù'a ke khơng chac chan tính chat Ióp vào FPOB, cho phép mơ hình hóa hau het khía cąnh khơng chac chan khơng xác he thong doi two'ng th¿c te Co’ sị tốn hoc de phát triên FPOB du’o’c trình bày Phan Tính chat Ióp Iu’oc FPOB døo'c giói thieu Phan Phan trình bày ve the hien thù’a ke không chac chan FPOB Phan trình bày mị rğng cú pháp ngiỵ nghỵa cùa phép chgn mơ hình mói Cuoi cùng, Phan Ià ket luan de ngh! nghiên cú’u tvo’ng lai CØ BÀN VÈ XÁC SUÁT VÀ TAP MỊ’ Phan giói thieu co’ sị tốn de xây do'ng FPOB Các chien Iwo'c ket ho'p khoàng xác suat dã dvo'c giói thieu POB ([9]) Chúng tơi dè xuat dien d !Ch xác suat quan he tap mị, bğ ba xác suat mỊ dąi so bğ ba xác suat mÒ 2.1 Cỏc chiỏn Irrỗrc kỏt ho p cỏc khong xỏc suåt Cho hai sp' kien e1 e2 vói xác suat tu o'ng ú’ng khoàng țL1 , L/1] țL„ L/2] Khi dó khỗng xác suat bieu diën cho su’ kiên hği e1 e2 , tuyen e1v e2, hiêu e1 =e cúa hai su’ kien e, e2 có the dvo'c tính tốn bịi chien Isa c ket hcrp xác suat (probabilistic combination strategy) Bãng 2.1 Ià mğt ví dq ve chien Ivo'c ket ho'p xác suat, dó O,0 $ tu'o’ng iïng bieu th! phép toán hği, tuyen try Bàng 2.1: Cãc ví du ve cãc chien Iirec ket hep xãc suat Chiën Iwo'c Phép tốn Bị qua (Ignorance) ([L1 › ([U, ] [L2, Ły2]) ] % [L , U 2]) [max(0, L, + L2 — 1), min(U,, L/2)] [max(L1 , L2 ), min(1 , L/1 + L/2)] max(0, L1 — L/2 ), min(L/1,1— L2)] Doc lap (Independence) ([L1, Lț] Ø„țL„ L/2]) [L L 2, L/1 ” 2] ([L1, Lț] %„[L2, L/2]) ỵL, + L— (L, L ) L 1+ *-*—2 (*"*1 ([L1, U 1] Õ„[L,' U ]) [L1 (1 — L/,), U1 (1 L,)] Loąi trù’ (Mutual Exclusion) ([L1, Lț] ey e[L2, U 2]) = [o, o] ([L1, Lț] O, e [L„ L/2]) - țmin(1, L1 + L,), min(1, Lț + L/2)] ([L1, Lț] O [L2, Url-› [L1, min(U1 , — Ley 2.2 Dien d!Ch xãc suat cùa quan hğ tap me Dien d¡ch xäc suat cäc quan he hai ngöi trën cäc tap md (probabilistic interpretation of binary relations on fuzzy sets) Ià co’ sõ de tính tốn xác suat cúa quan he giiỵa giá I ! tính chat cùa doi tu’o'ng du’o'c bieu dien bòi tap mò FPOB D 'a co’ sò phép gán khoi (mass assignment) [2], chúng tơi de ngh! aC diËn d!nh (nghỵa Ià dğ do) xác suat cùa quan hai tap mị nhw sau TẠP CHÍ KHOA HTAP ỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞSO TP.HCM - SỐ (1) 2009 CHI KHOA HOC 2(15)-2009 30 82 **!nh nghïa 2.2.1 Giã sčr A, B Ià tap mõ tøo’ng Eng mien L/ V, O Ià mğt quan he hai tù’ {=, š,