1. Khái niệm nhận dạng với mô hình mờ.
Đây là một kỹ thuật lựa chọn để nhận dạng ký tự là với mô hình hóa mờ. Nói chung, quá trình mô hình hoá mờ liên quan tới ba giai đoạn, Giai đoạn đầu tiên thực hiện việc lựa chọn cấu trúc mô hình. Cấu trúc mô hình chứa đựng đặc tả cơ bản của mô hình mờ bao gồm các thông tin vềđầu vào, đầu ra mô hình, các giá trị ngôn ngữ biểu diễn mỗi biến mờ, các định nghĩa hàm thuộc đặc trưng cho mỗi giá trị ngôn ngữ, định nghĩa toán tử hợp thành sử dụng trong suy diễn, cơ chế mờ hoá và khử mờ, vân vân.
Giai đoạn thứ hai gắn liền với thuật toán học áp dụng cho mô hình. Trên cơ sơ
cấu trúc mô hình cơ bản hình thành trong giai đoạn một, giai đoạn hai thực hiện quá trình biên dịch các mẫu học và chuyển đổi chúng thành các luật mờ trong cơ sở tri thức (cơ sở luật).
Giai đoạn ba thực hiện quá trình suy diễn dựa trên các luật mờđã được đúc rút, với đầu vào là chính tập dữ liệu mẫu, và tạo ra một “tác động” nào đó ởđầu ra của mô hình lên môi trường hoạt động của hệ thống, và như vậy đã khép lại một chu trình kín.
Bằng việc xử lý trước tập mẫu học, có thể xác định được các biến quan trọng nhất của hệ thống, ước lượng sơ bộ về các phân đoạn mờ mô tả mỗi biến. Thêm vào
đó, tập mẫu học tốt còn cho phép giảm thời gian hội tụ của các thuật toán mô hình hoá mờđểđạt tới cấu trúc mô hình đích thực. Do vậy, lựa chọn tập mẫu học là một khâu quan trọng trong quá trình mô hình hoá mờ.
2. Mô hình hóa mờ và kỹ thuật mô hình hóa mờ. 2.1 Cấu trúc và hoạt động của một mô hình mờ 2.1 Cấu trúc và hoạt động của một mô hình mờ
Hình 13 - Cấu trúc mô hình mờ.
Cơ sở luật (rule base) các luật mờ IF-THEN, thực chất là một tập các phát biểu hay quy tắc mà con người có thể hiểu được, mô tả hành vi của hệ thống, chẳng hạn: “Nếu nhiệt độ là lạnh thì chỉnh nhiệt đầu ra lò sưởi cao”
Cơ chế suy diễn (reasoning mechanism) thực hiện suy diễn mờ dựa trên cơ
sở tri thức và giá trịđầu vào đểđưa ra một giá trị dựđoán ởđầu ra.
Giao diện mờ hoá (fuzzification interface) thực hiện chuyển đổi các đầu vào rõ thành mức độ trực thuộc các giá trị ngôn ngữ.
Giao diện khử mờ (defuzzification interface) thực hiện chuyển đổi kết quả
suy diễn mờ thành giá trịđầu ra rõ.
2.2 Phân loại mô hình mờ
Mô hình mờ Mamdani là dạng mô hình điển hình nhất, với bộ luật bao gồm các luật mà phần tiền đề và phần kết luậnđều là các tập mờ. Hình 4 minh họa mô (giá trị rõ) (giá trị mờ) (giá trị mờ) I- Cơ sở tri thức Bộ tham số Cơ sởluật II- Cơ chế suy
Giao diện mờ hoá Giao diện khử
mờ
hình Mamdani hai luật điển hình với một đầu ra z, chịu tác động của hai đầu vào rõ x và y với phép hợp thành Product - Max.
Hình14: Mô hình mờ Mamdani sử dụng tích và max lần lượt cho phép toán AND mờ và OR mờ.
Hình15: Mô hình mờ Sugeno.
Mô hình mờ Takagi - Sugeno được cấu thành từ một tập các luật mờ mà phần kết luận của mỗi luật này là một hàm (không mờ) ánh xạ từ các tham sốđầu vào của mô hình tới tham số đầu ra mô hình. Cụ thể, một luật mờđiển hình trong mô hình Takagi - Sugeno có dạng:
Nếu x là A và y là B thì z = f(x, y),
Trong đó, A và B là các tập mờ trong phần tiền đề, trong khi z = f(x,y) là một hàm rõ trong phần kết luận.
Hình 15 cho thấy thủ tục suy diễn mờ của mô hình mờ Sugeno bậc nhất.
Trong mô hình mờ Tsukamoto, phần kết luận của mỗi luật mờ if-then được biểu diễn bằng một tập mờ với một hàm thuộc đơn điệu nhưđã thấy ở Hình 6. Giá trịđầu ra tổng thể là trung bình có trọng số của đầu ra rõ của mỗi luật. Theo đó, đầu
ra của mỗi luật được xác định là một giá trị rõ được suy ra từ triển vọng của luật.
Đầu ra tổng hợp thu được từ giá trị trung bình có trọng số của đầu ra của mỗi luật. Hình 16 minh hoạ toàn bộ thủ tục suy diễn của hệ hai đầu vào hai luật.
Hình 16: Mô hình mờ Tsukamoto.
Mô hình hóa mờ là một kỹ thuật tính toán mềm khá mới mẻ và đầy tiềm năng áp dụng cho bài toán mô hình hóa hệ thống. kỹ thuật mô hình hóa mờđược dùng để
giải quyết bài toán nhận dạng.