Các yếu tố xây dựng mô hình logic mờ

Một phần của tài liệu Tiểu luận môn hệ hỗ trợ quyết định Ứng dụng logic mờ khai phá dữ liệu trong phân tích kỹ thuật (Trang 34 - 38)

b. Nguyên lý quan trọng của lý thuyết Dow

2.2.4. Các yếu tố xây dựng mô hình logic mờ

Dữ liệu rõ (input)

Dữ liệu mờ(Input)

Dữ liệu mờ (Output)

Dữ liệu rõ (output)

Hình 7: Cấu trúc và qui trình hoat động của mô hình.

Một mô hình logic mờ bao gồm các yếu tố sau: dữ liệu (đầu vào và đầu ra) , các hàm chuyển đổi, các phép toán logic và các biến ngôn ngữ.

Dữ liệu

Dữ liệu được chia làm hai nhóm chính, dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra. Mỗi nhóm lại chia ra dữ liệu rõ và dữ liệu mờ.

Các hàm

Để thực hiện việc quy đổi từ dữ liệu cứng về dữ liệu mờ ta cần phải lựa chọn các hàm phục vụ cho việc chuyển đổi, thông thường có 4 loại hàm hay sử dụng: hình tam giác, hình thang, hình cong và hình que được minh họa dưới đây:

Hình 8: Các mô hình được sử dụng trong hệ thống Logic mờ

Logic mờ cũng giống logic thông thường đều quy định về các phép toán như giao, hợp, loại trừ ,cộng, phủ định… Tuy nhiên, cách tính giá trị của mỗi phép toán lại khác so với logic thông thương. Dưới đây là một vài phép toán cơ bản:

A and B) = min (t(A), t(B)) – Phép Giao (A or B) = max(t(A), t(B)) – Phép Hợp

(not - A) = 1 – t(A) – Phép phủ định

Các phép toán nay ảnh hưởng rất nhiều đến một thành phần quan trọng của hệ Fuzzy là định khoảng giá trị. Đây cũng là cơ sở cho việc thiết lập các luật trong hệ logic mờ.

Biến ngôn ngữ

Một biến ngôn ngữ quy định đến trường nào đó có giá trị nào đó, hay nói cách khác nó chỉ đến một khoảng giá trị trong hệ thống fuzzy logic. Giá trị của biến ngôn ngữ cũng là dạng từ ngữ. Thông thường, người ta gắn các khoảng giá trị số cho một từ ngữ nào đó thể hiện cho nó. Ta xét ví dụ sau:

- Biến ngôn ngữ: nhiệt độ.

- Các khoảng giá trị (fuzzy sets): cold, warm, hot.

Hình 9: Mô hình minh họa biến ngôn ngữ trong việc đoán nhận nhiệt độ

Trong ví dụ trên, người ta thay những con số chỉ nhiệt độ bằng biến ngôn ngữ là nhiệt độ, còn giá trị của biến này là cold, warm và hot. Giá trị cold gắn với khoảng giá trị thực từ 0 độ đến 20 độ, giá trị warm gắn với khoảng giá trị thực từ 20 độ đến 60 độ, còn giá trị hot gắn với khoảng giá trị thực từ 60 độ tới 100 độ.

Các biến ngôn ngữ này phục vụ cho việc thiết lập các luật tương ứng và phù hợp với thực tế.

Các luật trong mô hình logic mờ

Các luật là thành phần điều khiển của một hệ thống logic mờ. Các luật được thực hiện dựa trên câu lệnh IF…THEN và một số phép toán logic khác như AND, OR,

NOT… Trong một hệ thống, nếu tập luật càng chính xác thì hiệu quả của hệ thống càng cao.

Mô tả ví dụ: Một lò sưởi tự động nhận hai giá trị đầu vào (input) là giá dầu đốt hiện tại và nhiệt độ hiện tại trong phòng, tùy mức độ nhiệt độ hiện tại nóng hay lạnh và giá dầu đốt đắt hay rẻ để nó tự động cung cấp nhiệt trong phòng một cách phù hợp sao cho không bị lạnh mà cũng không lãng phí quá.

“Nếu nhiệt độ lạnh giá dầu rẻ thì nhiệt xả ra cao”

Biến ngôn ngữ Giá trị biến ngôn ngữ

Bảng 3: Mô tả hoạt động của máy sưởi Nhiệt độ

Giá dầu Lạnh Ấm Nóng

Rẻ Cao Cao Trung bình

Bình thường Cao Trung bình Thấp

Đắt Trung bình Thấp Thấp

Một phần của tài liệu Tiểu luận môn hệ hỗ trợ quyết định Ứng dụng logic mờ khai phá dữ liệu trong phân tích kỹ thuật (Trang 34 - 38)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(51 trang)
w