Như đã đề cập ở chương 2, phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT phụ thuộc vào các yếu tố như:
i) Chọn các tham số của các đại số gia tử. ii) Xác định phép kết nhập và phép nội suy. iii) Định lượng đầu vào thực.
Như chúng ta đã biết một trong những khả năng tiềm tang của mạng nơ ron là khả năng nội suy dựa trên tập dữ liệu cho trước, dựa trên khả năng này chúng ta có thể đưa ra một số giải pháp cho các vấn đề ở mục ii) nhằm nâng cao hiệu quả của phương pháp, cụ thể như sau:
Thay vì sử dụng phép kết nhập và nội suy tuyến tính trong phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT, ta sử dụng một mạng nơ ron để học các mốc nội suy là các điểm trong mô hình SAM, phép nội suy được thực hiện nhờ mạng.
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) Xây dựng một mạng nơ ron, huấn luyện mạng để mạng xấp xỉ tập mẫu từ mô hình SAM
Bước 4) Định lượng các giá trị đầu vào, kết nhập và xác định đầu ra tương ứng nhờ phép nội suy nhờ mạng nơ ron ở bước 3, việc giải định lượng
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
đầu ra của phép nội suy sẽ cho kết quả lập luận.
Sau đây luận văn sẽ triển khai một ứng dụng để chứng tỏ tính khả thi của giải pháp