Xây dựng hệ luật mờ mamdani từ cơ sở dữ liệu số

61 3 0
Xây dựng hệ luật mờ mamdani từ cơ sở dữ liệu số

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Tất tài liệu tham khảo có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng Tôi xin cam đoan tất nội dung luận văn nội dung đề cương yêu cầu thầy giáo hướng dẫn Nếu sai tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm trước Hội đồng khoa học trước Pháp luật Thái Nguyên, tháng 11 năm 2014 Tác giả Đào Thị Minh Hoàn ii LỜI CẢM ƠN Lời cho phép bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS Trần Thái Sơn – Viện Công Nghệ Thông Tin – Viện Hàn Lâm Khoa Học Công Nghệ Việt Nam giúp đỡ dẫn tận tình cho tơi định hướng đề tài, hướng dẫn việc tiếp cận khai thác tài liệu tham khảo bảo cho tơi q trình tơi viết luận văn hồn thành luận văn Tơi xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, Khoa sau đại học trường Đại học Công Nghệ Thông Tin Truyền Thông Thái Nguyên tạo điều kiện giúp nghiên cứu hoàn thành luận văn Do điều kiện thời gian phạm vi nghiên cứu có hạn, luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót, tác giả luận văn kính mong nhận dẫn góp ý thêm thầy giáo, cô giáo anh chị học viên để luận văn trở nên hoàn thiện Tác giả Đào Thị Minh Hoàn iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC HÌNH v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT vi MỞ ĐẦU Chương 1: TẬP MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 1.1 Tổng quan tập mờ 1.1.1 Mở đầu 1.1.2 Kiến thức sở tập mờ 1.1.3 Biến ngôn ngữ 1.1.4 Lôgic mờ 1.1.5 Lập luận xấp xỉ 13 1.2 Giải thuật di truyền 17 1.2.1 Những khái niệm giải thuật di truyền 17 1.2.2 Các tính chất đặc thù thuật giải di truyền 19 1.2.3 Các bước quan trọng việc áp dụng giải thuật di truyền 20 1.2.4 Các phương thức biến hoá giải thuật di truyền 20 Chương 2:: GIẢI BÀI TOÁN XÂY DỰNG HỆ LUẬT MỜ THEO CÁCH TIẾP CẬN CỦA LÝ THUYẾT TẬP MỜ ỨNG DỤNG VÀO BÀI TOÁN HỒI QUY MỜ 23 2.1 Bài tốn trích chọn luật mờ từ sở liệu 23 2.1.1 Chuyển đổi CSDL số sang CSDL mờ: mục đích phương pháp giải 24 2.1.2 Bài tốn hồi quy mờ 24 2.2 Xây dựng hệ luật mờ từ CSDL - nhóm giải pháp giai doạn 28 2.3 Xây dựng hệ luật mờ từ CSDL – nhóm giải pháp giai doạn 36 Chương 3:CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 38 iv 3.1 Đặt toán 38 3.2 Tìm kiếm hệ luật tối ưu dựa giải thuật di truyền lai 39 3.3 Chương trình 44 3.3.1 Cài đặt chương trình 44 3.3.2 Giao diện chương trình 44 KẾT LUẬN 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 54 v DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Đồ thị biểu diễn hàm thuộc tập mờ già (old) Hình 1.2: Mã hóa cá thể từ khơng gian lời giải toán 18 Hình 2.1: Các phận khơng gian đầu vào đầu thành vùng mờ có chức thành viên tương ứng (a) rn(ri) (b) 01(12) (c) oi(y) 36 Hình 3.1: Sơ đồ mã hóa cá thể chọn hệ luật cho thuật toán SGA 40 vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Các kí hiệu, chữ viết tắt U A A(x) Ỹ Ý nghĩa Tập vũ trụ Tập mờ Ánh xạ từ U vào [0,1] Là đầu mờ FRBCS Fuzzy Rule Based Classification Systems CSDL Cơ sở liệu GA Giải thuật di truyền MF Hàm thuộc FB CSDL mờ SGA Thuật toán di truyền lai MỞ ĐẦU Khai phá liệu, rộng khai phá tri thức thu hút ý mạnh mẽ nhà nghiên cứu giới Việt Nam Do bùng nổ thông tin lĩnh vực đời sống, địi hỏi phải có phương pháp khoa học công nghệ để khai thác có hiệu từ khối lượng thơng tin khổng lồ tri thức cần thiết giúp cho người hoạch định chiến lược, sách cho xã hội Hồi quy (regression), hướng nghiên cứu khai phá liệu, có nhiệm vụ từ tập liệu mẫu rút quy luật để dự báo mơ hình kết xẩy liệu tương lai Hồi quy toán học phát triển từ lâu đạt nhiều kết tốt đẹp, nhiên so với yêu cầu thực tế cịn nhiều việc phải làm, tăng tính xác mơ hình, giảm thời gian tính tốn đến mức tối thiểu, nghiên cứu mối tương quan nhiều biến phức tạp Với phát triển mạnh mẽ công nghệ thông tin, gần nhiều hướng nghiên cứu giải toán hồi quy đời, có hướng nghiên cứu hồi quy mờ dựa hệ luật mờ đặc biệt quan tâm tính hiệu kết hợp với độ xác cao thuật tốn, đáp ứng nhu cầu khai thác liệu mờ Hệ luật mờ Mamdani (MFRBS) bao gồm M luật có dạng Rm: IF X1 is AND …AND XF is THEN XF+1 is (1) m = 1, , M Trong X = {X1, , Xf, , XF} tập biến ngôn ngữ đầu vào XF+1 biến đầu Như vậy, MFRBS có đặc điểm khác mơ hình khác biến đầu vào mờ dạng từ ngôn ngữ tự nhiên Đặc điểm mang lại tính “thân thiện” với người suy luận từ ngôn ngữ tự nhiên đặc điểm người Các luật biểu diễn dạng quen thuộc với suy nghĩ lập luận người Hiện MFRBS nghiên cứu sử dụng rộng rãi nghiên cứu lĩnh vực điều khiển tự động, khai phá liệu Với toán hồi quy mờ, MFRBS coi biểu diễn xấp xỉ siêu mặt không gian M+1 chiều, cho phép với đầu vào vecto M chiều giá trị thực (hoặc ngơn ngữ) suy giá trị đầu (giá trị số) Luận văn có nhiệm vụ nghiên cứu tổng hợp đề xuất giải pháp xây dựng hệ luật mờ Mamdani ứng dụng vào giải toán hồi quy mờ thực tế Về bố cục, luận văn gồm phần mở đầu, chương, phần kết luận tài liệu tham khảo Phần mở đầu nêu mục đích yêu cầu cách tiếp cận giải tốn hồi quy mờ thơng qua hệ luật mờ Mandani theo cách tiếp cận lý thuyết tập mờ Chương 1: Tập mờ giải thuật di truyền Trong chương trình bày kiến thức tập mờ giải thuật di truyền Chương 2: Giải toán xây dựng hệ luật mờ theo cách tiếp cận lý thuyết tập mờ Ứng dụng vào toán hồi quy mờ Đề xuất cách xây dựng hệ luật mờ Mandani sử dụng hệ luật mờ giải tốn hồi quy mờ Chương 3: Chương trình thử nghiệm Trình bày chương trình thử nghiệm minh họa cho cách tiếp cận lý thuyết tập mờ việc giải toán hồi quy mờ Chương TẬP MỜ VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN 1.1 Tổng quan tập mờ 1.1.1 Mở đầu Lý thuyết tập mờ đề xuất L A Zadeh năm 1965, có lẽ đến thuật ngữ “fuzzy” trở nên rõ ràng nhà nghiên cứu kỹ sư Nó tiếp tục nghiên cứu mạnh mẽ Bằng phương pháp tiếp cận khác nhau, nhà nghiên cứu Dubois, Prade, Mamdani, Tagaki, Sugeno,… đưa kết lý thuyết ứng dụng toán điều khiển mờ, khai phá liệu mờ, sở liệu mờ, hệ hỗ trợ định Hệ suy diễn mờ áp dụng cho lập luận xấp xỉ phát triển dựa lý thuyết tập mờ, với ràng buộc định, xem xấp xỉ vạn Hơn nữa, mạnh hệ mờ xấp xỉ hành vi hệ thống mà hàm giải tích quan hệ dạng số khơng tồn Vì vậy, hệ mờ có tiềm to lớn để ứng dụng giải hệ thống phức tạp hệ sinh học, hệ xã hội, hệ kinh tế hệ thống trị Mặt khác, hệ mờ cịn ứng dụng hệ thống phức tạp, khơng cần giải pháp xác mà cần giải pháp xấp xỉ nhanh hơn, hiệu giảm chi phí tính tốn 1.1.2 Kiến thức sở tập mờ Là người khởi xướng cho lý thuyết tập mờ, L A Zadeh có nhiều nghiên cứu mở đường cho phát triển ứng dụng Ý tưởng bật Zadeh từ khái niệm trừu tượng ngữ nghĩa thông tin mờ, khơng chắn trẻ-già, nhanh-chậm, cao-thấp,… Ơng tìm cách biểu diễn chúng khái niệm tốn học, gọi tập mờ định nghĩa sau Định nghĩa 1.1 Cho tập vũ trụ U với phần tử ký hiệu x, U={x} Một tập mờ A U tập đặc trưng hàm A(x) mà liên kết phần tử xU với số thực đoạn [0,1] Giá trị hàm A(x) biểu diễn mức độ thuộc x A A(x) ánh xạ từ U vào [0,1] gọi hàm thuộc tập mờ A Như vậy, giá trị hàm A(x) gần tới mức độ thuộc x A cao Khi A tập hợp kinh điển, hàm thuộc nó, A(x), nhận giá trị 0, tương ứng với x có nằm A hay không Rõ ràng, tập mờ mở rộng khái niệm tập hợp kinh điển Các khái niệm, phép toán lý thuyết tập kinh điển mở rộng cho tập mờ Họ tất tập mờ miền sở U không gian hàm từ U vào đoạn [0,1], tức F (U ,[0,1]) = {A : U[0,1]}, không gian tương đối giàu cấu trúc tính tốn mà nhiều nhà nghiên cứu sử dụng cho việc mô phương pháp suy luận người Chúng ta biểu diễn tập mờ cách sau, tùy theo tập U hữu hạn, đếm hay vô hạn liên tục: - Trường hợp U hữu hạn, U={ui : 1i n}, ta viết A = A(u1)/u1 + A(u2)/u2 + … + A(un)/un = 1i nA(ui)/ui - Trường hợp U vô hạn đếm được, U={ui : i=1,2,… }, ta viết A = 1i

Ngày đăng: 16/03/2023, 11:53

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan