Bài viết đề cập đến quá trình xây dựng hệ cơ sở tri thức mờ từ các chuyên gia hay khám phá tri thức từ dữ liệu. Hệ cơ sở tri thức này khi mới xây dựng cần thiết phải đánh giá sao cho các luật được xây dựng không dư thừa, đầy đủ, chính xác và nhất quán. Trên cơ sở đó các tác giả đã sử dụng hệ luật điều khiển mờ đã cho với 25 luật để rút ngắn còn 16 luật. Kết quả mô phỏng cho điều khiển lò nhiệt với đáp ứng ra là như nhau.
ISSN 2354-0575 VỀ MỘT PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ TRI THỨC MỜ TRONG HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ Đồng Thị Hằng, Lê Bá Dũng Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên Ngày nhận: 16/2/2016 Ngày xét duyệt: 02/3/2016 Tóm tắt: Bài báo đề cập đến trình xây dựng hệ sở tri thức mờ từ chuyên gia hay khám phá tri thức từ liệu Hệ sở tri thức xây dựng cần thiết phải đánh giá cho luật xây dựng khơng dư thừa, đầy đủ, xác qn Trên sở tác giả sử dụng hệ luật điều khiển mờ cho với 25 luật để rút ngắn cịn 16 luật Kết mơ cho điều khiển lò nhiệt với đáp ứng Từ khóa: Logic mờ, đánh giá luật mờ, điều khiển mờ, hệ sở tri thức mờ Mở đầu Hệ logic mờ nói chung hệ điều khiển mờ nói riêng đời cung cấp cơng cụ hữu hiệu cho xây dựng hệ thống có khả xử lý thơng tin thiếu xác, không đầy đủ Với logic mờ cho phép người xây dựng hệ điều khiển thông minh, hệ thống tự hành… Các thiết bị cho phép hoạt động, cập nhật xử lý thông tin trình hoạt động với tình phát sinh Để có thiết bị thơng minh nêu cần thiết phải xây dựng hệ sở tri thức cho đầy đủ, xác, quán [1,2,3,4] Việc xây dựng hệ sở tri thức phải thông qua trình thu thập, biểu diễn, đánh giá tri thức thu nhận từ trình thu thập tri thức theo chuyên gia hay khám phá tri thức từ liệu Bài báo trình bày phương pháp đánh giá tri thức mờ theo tiêu chí tính đầy đủ, tính xác, tính quán hệ luật mờ Trong xây dựng hệ luật mờ từ chuyên gia công nghệ hay phát tri thức từ liệu cần phải đánh giá tri thức thu nhận Để giải vấn đề báo thể qua phần sau: i) Mở đầu ii) Hệ luật mờ đánh giá hệ luật mờ, iii) Bộ điều khiển mờ với trình đánh giá luật điều khiển mờ cuối iv) Kết luận hai hệ mờ thể qua phần kết luận luật mờ Luật mờ hệ mờ Sugeno thể sau: Ri: if x1 is Ai1 and xj is Aij xn is Ain Then yi = f (x1, x2………… xn) với i = 1, n (1) Trong x1 , x2… biến trạng thái luật thuộc phần điều kiện luật, y đầu luật, thuộc phần kết luận luật Ai1 ,… Ain giá trị ngôn ngữ Bảng 3.1: PL, PM, PS positive large, Mediun, Small, tương tự cho Negative NL, NM, NS, ZE Hệ luật mờ đánh giá hệ luật mờ Trên Hình biểu diễn trình thu thập tri thức để hình thành hệ sở tri thức bao gồm công đoạn: Thu thập tri thức, biểu diễn tri thức, đánh giá tri thức, suy luận tri thức cuối sử dụng tri thức Hình Quá trình thu thập biểu diễn đánh giá hệ sở tri thức 2.1 Các vấn đề tri thức Các tri thức nói chung, tri thức mờ nói riêng biểu diễn hai dạng hệ mờ theo Sugeno hệ mờ theo Mamdani Sự khác Khoa học & Công nghệ - Số 9/Tháng - 2016 Đánh giá tri thức (test cases) Nguồn tri thức (experts, ethers) Thu thập Tri thức Hệ sở Tri thức Mã hóa Biểu diễn Tri thức Giảng giải Suy diễn Từ phương trình (1) hệ mờ Sugeno cho thấy phần kết luận luật hàm tuyến tính đầu tính sau: / iN= `T jn= Aij _ X j i fi _ X1, X2 .Xn ij (2) Yi = / iN= T jn= Aij _ X j i Trong đó: T phép tốn T-Norm thể qua phép Journal of Science and Technology 33 ISSN 2354-0575 hợp thành supstar Aij (xj ) giá trị ngôn ngữ luật thứ i tương ứng xj , f(.) hàm tuyến tính có dạng: fi (X1 , X2 Xn ) = Pio + Pi1X1 +PinXn (3) Trong Pio, Pi1… Pin thơng số Các thơng số xác định theo bình phương tối thiểu sử dụng gradient Trong hệ luật mờ theo Mandani có dạng: if x is A and y is B Then z is C (4) Trong x, y, z biến A, B, C giá trị ngơn ngữ, phần điều kiện phần kết luận 2.2 Tối ưu hệ sở tri thức Tập luật sở tri thức có khả dư thừa, trùng lặp mâu thuẫn Do việc tối ưu hệ sở tri thức cần thiết Trên Hình biểu diễn trình xem xét luật có tính qn đầy đủ [3] Có năm yếu tố ảnh hưởng tới tính quán, thống luật ba yếu tố ảnh hưởng đến tính đầy đủ luật hệ sở tri thức Xem xét tính quán đầy đủ hệ sở tri thức phương pháp tìm kiếm heuristic, bất thường xem xét lỗi, không đảm bảo tất bất thường phát Hình Xét luật theo tính qn đầy đủ 2.2.1 Luật dư thừa Hai luật dư thừa có phần điều kiện phần kết luận luật tương tự Luật Luật ví dụ dư thừa luật - Luật 1: NẾU X gái Y VÀ Y gái Z THÌ X cháu Z - Luật 2: NẾU Y gái Z VÀ X gái Y THÌ X cháu Z Cả hai luật hợp lý rút kết luận tương tự “X cháu Z” Dư thừa không xảy ngoại trừ phần điều kiện luật kết luận có khác Luật luật ví dụ dư thừa ngữ nghĩa: - Luật 3: NẾU X gái Y THÌ X nữ - Luật 4: NẾU X gái Y THÌ X người phụ nữ Dư thừa ngữ nghĩa khó khăn để phát hệ thống khơng biết người phụ nữ nữ có nghĩa hai luật 34 2.2.2 Luật xung đột Luật xung đột luật có phần điều kiện giống có phần kết luận trái ngược Luật Luật ví dụ mâu thuẫn luật - Luật 5: NẾU Nhiệt độ nóng VÀ Độ ẩm cao THÌ Sẽ có ánh nắng mặt trời - Luật 6: NẾU Nhiệt độ nóng VÀ Độ ẩm cao THÌ Sẽ có giơng bão Với thơng tin luật kết luận có ánh nắng mặt trời, luật có sấm sét Các kết luận mâu thuẫn 2.2.3 Luật gộp Một luật coi gộp vào luật khác phần kết luận hai luật giống hệt luật gộp chứa phần điều kiện bổ sung thông tin Điều làm cho luật luôn hợp lý Ví dụ, xem xét luật luật 8: - Luật 7: NẾU X gái Y VÀ X khơng phải trai Y THÌ X nữ - Luật 8: NẾU X gái Y THÌ X nữ Cả hai luật có kết luận, luật có phần đầu luật 2.2.4 Luật tạo vòng khép kín Các luật khép kín NẾU tập luật tạo vịng khép kín Có thể thấy luật 9, luật 10 luật 11 tạo vịng khép kín sau: - Luật 9: NẾU nhiệt độ thể X > 38 độ C THÌ X bị sốt - Luật 10: NẾU X bị sốt VÀ X có điểm màu hồng da THÌ bệnh X sốt xuất huyết - Luật 11: NẾU bệnh X bệnh xuất huyết THÌ Nhiệt độ thể X >38 độ C Từ luật 9, luật 10, luật 11 thấy kết luận luật lại điều kiện luật trình suy luận tạo vịng lặp khơng kết thúc 2.2.5 Phần điều kiện luật khác Hai luật có chứa phần điều kiện khác nhau, có phần kết luận phần điều kiện luật xung đột với phần diều kiện luật khác, ví dụ luật 12 luật 13: - Luật 12: NẾU có nắng VÀ mùa hè THÌ Nhiệt độ nóng - Luật 13: NẾU khơng có nắng VÀ mùa hè THÌ Nhiệt độ nóng Tính xung đột hai phần điều kiện luật 13 12 thể trái ngược việc gộp lại sau: - Luật 14: NẾU Đó mùa hè THÌ Nhiệt độ nóng 2.2.6 Thiếu luật, luật khơng đầy đủ Thiếu luật hệ luật không đầy đủ luôn Khoa học & Công nghệ - Số 9/Tháng - 2016 Journal of Science and Technology ISSN 2354-0575 xây xây dựng hệ sở tri thức Điều cản trở đến kết luận thực lập luận tiến lập luận lùi - Luật 15: NẾU X bị sốt cao VÀ X có điểm màu hồng da THÌ bệnh X sốt xuất huyết Nếu thiếu luật ảnh hưởng đến trình suy diễn lập luận tiến lùi Luật không đầy đủ hệ sở luật thể kiện không sử dụng q trình suy luận, mục tiêu khơng có 2.2.7 Luật khơng xác Luật khơng xác luật không đáp ứng yêu cầu làm sai lệch lập luận tiến lập luận lùi Một luật khơng xác thể trường hợp thiếu luật, thiếu liệu thiếu kiện Ứng dụng việc đánh giá tri thức cho thiết kế hệ điều khiển mờ Hệ điều khiển mờ xây dựng từ tri thức mờ, hay nói cách khác dược xây dựng từ luật mờ Luật mờ chứa hệ luật mờ có dạng (1) Để đánh giá hệ sở tri thức mờ, xuất phát từ mục phần Hệ luật mờ xem xét sau: 3.1 Xem xét hệ luật qua phương pháp đánh giá 3.1.1 Tính đầy đủ Như trình bày tính chất đầy đủ hệ sở tri thức mờ cần thiết phải xem xét Nếu hệ sở tri thức mờ xây dựng từ liệu đề cập đến tính đầy đủ trước tiên phải xem xét đến khái niệm đầy đủ hệ luật mờ Điều có nghĩa là: - Phân hoạch mờ đầu vào phải đầy đủ - Cấu trúc luật mờ hệ sở tri thức phải đầy đủ Từ điều kiện hiểu hệ sở tri thức mờ vi phạm hai điều kiện có nghĩa hệ sở tri thức mờ khơng đầy đủ, đầu hệ thể cho số trường hợp định Với hệ sở tri thức A1(x), A2(x) AM(x) mờ đầy đủ đầu có đủ giá trị khoảng xác định luật mờ Để phân tích thỏa đáng điều kiện tính đầy đủ từ điều kiện ban đầu phân hoạch tín hiệu đầu vào hệ mờ [5,6] Giả sử tín hiệu x phân hoạch M không gian hệ mờ đặc trưng x, vũ trụ U Như phân hoạch đầy đủ thỏa mãn Hình 3.1 Trên Hình 3.1 cho thấy hàm thuộc dạng tam giác thể cho đầu vào luật mờ: - a) thể tính đầy đủ - b) thể tính khơng đầy đủ Khoa học & Công nghệ - Số 9/Tháng - 2016 Hình 3.1 Dạng đầu vào hệ tri thức mờ Như với trường hợp b) cần phải chỉnh sửa độ khác biệt hai giá trị ngữ nghĩa Để đạt đến hàm đầu vào thỏa mãn, tạo phân hoạch đầy đủ cần thiết phải chỉnh sửa giá trị đầu vào Một tiếp cận cho việc đánh giá tính đầy đủ hệ sở tri thức mờ sử dụng độ đo tương tự (Similarity) Độ đo tương tự mờ cho phép xác định hai tập mờ có hay khơng Giả sử ta có hai giá trị ngơn ngữ A B độ đo tương tự định nghĩa Nếu S(A,B) = hai giá trị ngôn ngữ A = B, S(A,B) = A khơng trùng khít lên B độ đo S(A,B) có giá trị từ đến 3.1.2 Tính xác Số lượng luật mờ để xác định tính xác hệ thống vật lý cụ thể Giả sử hệ sở tri thức mờ có m đầu vào Mỗi đầu vào phân hoạch M khơng gian có Mm luật hệ sở tri thức mờ Từ cấu trúc cụ thể với Mm luật nói hệ sở tri thức mờ chưa tối ưu hóa Nhưng điều gây cho việc tính tốn với phép tốn lớn q trình thực suy diễn hệ mờ [3, 4] 3.1.3 Tính quán Tính quán hệ sở tri thức mờ thể luật xác hóa từ chun gia cơng nghệ Mặt khác hệ luật mờ tự động xây dựng qua thu thập từ liệu, chứa đựng nhân tố không thỏa mãn Ở vấn đề không xem xét tính quán luật xây dựng từ liệu thu thập, mà phải xem tính quán luật mờ với ý kiến chun gia Chính hệ sở tri thức mờ cần xem xét tính quán với điều kiện Hình 3.2 Thử nghiệm sử dụng hệ tri thức để xây dựng chương trình đo điều khiển nhiệt độ Phương trình hệ thống lị nhiệt có dạng sau [6]: y(k+1)=ay(k)+b/(1+exp(0.5y(k)-r))u(k)+ +(1-a)y0 với a = exp(-pTs); b = (q/p)(1-exp(pTs)) Ts = 25; r = 40; y0 = 25; p = 1.00151*10-4 ; q = 8.6797*10(-3) (4) Journal of Science and Technology 35 ISSN 2354-0575 Với hệ luật điều khiển mờ [6] Bảng 3.1: Mỗi ô Bảng 3.1 hiểu là: If e(t) = ZE and c(t) = PL then u(t) = PL (5) Trong e(t) sai lệch điều khiển, c(t) thay đổi sai lệch điều khiển Các giá trị ngôn ngũ định nghĩa mục 2.1 Với đầu vào/ sử dụng hàm gausse Với 25 luật mờ điều khiển cho Bảng 3.1 [6] Bảng 3.1 Hệ luật điều khiển mờ xác, đầy đủ cuối cùng, nhận hệ luật (Bảng 3.2) với 16 luật Trên Hình 3.2 cho thấy kết mô giống số luật điều khiển mờ khác Error, e(t) NLL NM NS Change Error c(t) ZE PS PM PL PL PL PL PL PM PM PM PM PL PS ZE NL NS PL PS PS PS PM PL NM NS ZE PS PM PL NS NS NS NM NM NL NL Bảng 3.2 Hệ luật điều khiển mờ hình thành qua trình đánh giá Error, e(t) NL NM NS Change Error c(t) ZE PS PL PL PM PM PM PS PS PS PS ZE NS PM PL PL PM PL PL ZE NS NS NM NM NL NL NS Để xem xét hệ luật Bảng 3.1 tối ưu chưa, sở mục phần 3.1 báo theo: • Kiểm tra tính dư thừa hệ luật • Phát luật có tri thức gộp • Phát luật có tính mâu thuẫn, xung đột • Phát luật tạo hình vịng • Phát luật có phần điều kiện khơng hợp lý • Kiểm tra tính đầy đủ luật mờ • Đánh giá tính qn hệ luật • Đánh giá tính xác hệ luật Hệ luật với 25 luật từ [6] cho thấy 25 luật xác Vấn đề lại tối ưu hay chưa Qua bước đánh giá với tính chất quán, tính Hình 3.2 Đáp ứng hệ điều khiển lị nhiệt tiệm cận với tín hiệu yêu cầu a) 25 luật, b) 16 luật (dưới) Kết luận Bài báo trình bày trình đánh giá hệ luật mờ theo tiêu chí tính đầy đủ, tính xác, tính quán hệ sở tri thức mờ thiết kế hệ điều khiển mờ Trong thực tế xây dựng điều khiển mờ luật hệ sở tri thức mờ thu thập từ chuyên gia công nghệ, chuyên gia điều khiển phát tri thức từ liệu Các luật dạng ban đầu, cịn thiếu, dư thừa thiếu xác cần phải đánh giá xem xét lại Quá trình đánh giá cho phép giảm thiểu đáng kể thời gian tính tốn q trình suy diễn việc tính tốn cho tác động đáp ứng yêu cầu mặt thời gian cho trình điều khiển Tài liệu tham khảo [1] Le Ba Dung, Knowledge Based System and Applications, Lecture in Hanoi University of Science and Technology, Genetic Computer School joint Education Program 36 Khoa học & Công nghệ - Số 9/Tháng - 2016 Journal of Science and Technology ISSN 2354-0575 [2] Hoàng Kiếm, Đỗ Văn Nhơn, Đỗ Phúc, Giáo trình Các hệ sở tri thức, Đại Học Quốc Gia TPHCM, 2002 [3] Adrian A.Hopgood, Knowledge Based Systems for Engineers and Scientists, The Open University CRC Press, London, Tokyo1998 [4] Jiawei Han, Micheline Kamber, Datamining Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, 2nd Edition, 2006 [5] C A C Belchior, R A M Araújoa, J A C Landeckb, Dissolved Oxygen Control of The Activated Sludge Wastewater Treatment Process using Stable Adaptive Fuzzy Control, Computers and Chemical Engineering, 37: 152-162, 2012 [6] C.S.George Lee, Neural Fuzzy System, Prentice Hall International, 1995 A METHOD OF FUZZY KNOWLEDGE VERIFICATION IN FUZZY LOGIC CONTROL Abstract: The paper refers to the construction process of the fuzzy logic knowledge-based systems or knowledge discovery in data In terms of this knowledge-based systems when constructed at the beginning, it is necessary to assess the rules so that there is no excess for the built rules, but it is complete, accurate and consistent Due to this basis, in stead of using the given fuzzy control rule system for 25 rules, it is shortened to 16 rules by the authors Simulation results for the oven temperature controller gives the same output demand Keywords: Fuzzy logoc, Fuzzy rules verification, fuzzy control, fuzzy knowledge based system Khoa học & Công nghệ - Số 9/Tháng - 2016 Journal of Science and Technology 37 ... việc đánh giá tri thức cho thiết kế hệ điều khiển mờ Hệ điều khiển mờ xây dựng từ tri thức mờ, hay nói cách khác dược xây dựng từ luật mờ Luật mờ chứa hệ luật mờ có dạng (1) Để đánh giá hệ sở tri. .. trình bày trình đánh giá hệ luật mờ theo tiêu chí tính đầy đủ, tính xác, tính quán hệ sở tri thức mờ thiết kế hệ điều khiển mờ Trong thực tế xây dựng điều khiển mờ luật hệ sở tri thức mờ thu thập... luật mờ hệ sở tri thức phải đầy đủ Từ điều kiện hiểu hệ sở tri thức mờ vi phạm hai điều kiện có nghĩa hệ sở tri thức mờ khơng đầy đủ, đầu hệ thể cho số trường hợp định Với hệ sở tri thức A1(x),