Trong phần này ta sẽ xem xét phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT xấp xỉ mô hình mờ (1.3.2), mô hình mờ (1.3.1) chỉ là trường hợp riêng của mô hình mờ (1.3.2) với m = 1.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Theo tiếp cận của ĐSGT, mô hình mờ FAM (1.3.2) được xem như một tập hợp các “điểm mờ”. Với việc sử dụng các ánh xạ định lượng ngữ nghĩa v mỗi điểm của mô hình mờ trên có thể được biểu diễn bằng một điểm của siêu mặt thực, và tập các điểm thực cho ta một mô hình gọi là bộ nhớ liên hợp định lượng (Semantization Associate Memory – SAM). Sử dụng toán tử kết nhập để kết nhập các điều kiện trong mô hình SAM, khi đó ta có thể chuyển siêu mặt thực về đường cong thực trong mặt phẳng. Do đó, bài toán lập luận ban đầu sẽ chuyển về bài toán nội suy kinh điển [4,8].
Phương pháp này có thể được khái quát qua các bước như sau:
Bước 1) Xây dựng các ĐSGT AXi cho các biến ngôn ngữ Xi và ĐSGT AY cho biến ngôn ngữ Y.
Bước 2) Sử dụng các ánh xạ định lượng ngữ nghĩa Xi và Y chuyển đổi mô hình mờ FAM về mô hình SAM.
Bước 3) Sử dụng phép kết nhập đưa mô hình SAM về đường cong thực trên mặt phẳng (được gọi là đường cong định lượng ngữ nghĩa).
Bước 4) Định lượng các giá trị đầu vào, kết nhập và xác định đầu ra tương ứng nhờ phép nội suy tuyến tính trên đường cong định lượng ngữ nghĩa, việc giải định lượng đầu ra của phép nội suy sẽ cho kết quả lập luận.
Phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT được đưa ra bởi nhóm nghiên cứu về đại số gia tử tại Viện Công nghệ thông tin, Viện hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, phương pháp lập luận này đã được phát triển và ứng dụng vào nhiều bài toán [2,3,4,8] như điều khiển mô hình máy bay hạ cánh, điều khiển giữ cân bằng con lắc ngược,..
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Mặc dù đã được phát triển và ứng dụng vào nhiều bài toán, tuy nhiên phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT còn hàm chứa rất nhiều các yếu tố mở cho người sử dụng lựa chọn như:
i) Chọn các tham số của các đại số gia tử:
Phương pháp lập luận sử dụng các ánh xạ Xi và Y để định lượng giá trị ngôn ngữ. Tuy nhiên các ánh xạ này (định nghĩa 2.7) được xây dựng dựa trên các tham số của các ĐSGT AXi, i = 1,.., m+1, trong đó AY = AXm+1, một trong những yếu tố ảnh hưởng đến phương pháp là các tham số của các ĐSGT:
+ Độ đo tính mờ của các phần tử sinh:
fmAXi(c), fmAXi(c+) thỏa fmAXi(c) + fmAXi(c+) = 1; + Độ đo tính mờ của các gia tử:
) ( j AXi h thỏa 1 ) ( i q j AXi hj , i p j AXi hj 1 ( ) , + = 1;
Thông thường người ta hay sử dụng trực giác để chọn các tham số này, các tài liệu [2,3] đã chọn các tham số fm(ci
)=fm(ci+) = 0,5 và = = 0,5.
ii) Xác định phép kết nhập và phép nội suy
Phép kết nhập có nhiệm vụ tích hợp nhiều đầu vào thành một đầu vào duy nhất, nhờ đó người ta có thể đưa một mô hình nhiều biến đầu vào về mô hình một biến đầu vào.
Trong một số nghiên cứu gần đây [2,3] các tác giả đã sử dụng các phép kết nhập AND = PRODUCT hoặc AND = MIN để đưa mô hình SAM về đường cong định lượng ngữ nghĩa, đầu ra được xác định dựa trên việc định lượng, kết nhập các đầu vào và nội suy tuyến tính trên đường cong này.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Chúng ta biết rằng phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT sử dụng phép nội suy tuyến tính trên đường cong định lượng ngữ nghĩa, nên đầu vào của phép nội suy phải là các giá trị định lượng. Với đầu vào là giá trị ngôn ngữ ta đã có ánh xạ định lượng ngữ nghĩa v, còn với đầu vào là giá trị thực thì việc định lượng thường được thiết lập theo nguyên tắc sau đây[6,8]:
Giả sử biến ngôn ngữ X thuộc khoảng thực [x0, x1] và các giá trị ngôn ngữ của nó nhận giá trị định lượng trong khoảng thực [s0, s1]. Khi đó giá trị thực x
[x0, x1] được định lượng theo công thức 2.1:
) ( ) ( ion semantizat 0 0 1 0 1 0 x x x x s s s x (2.1)
Vấn đề giải định lượng được tiến hành ngược lại theo công thức 2.2:
) ( ) ( ation desemantiz 0 0 1 0 1 0 s s s s x x x s (2.2)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP LẬP LUẬN MỜ SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ MẠNG NƠ RON
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});