Một hệ dựa trên luật mờ gồm các thành phần chính sau: cơ sở dữ liệu (Database), cơ sở luật mờ (Fuzzy Rule-based - FRB) và hệ suy diễn (Inference System).
- Cơ sở dữ liệu là các tập j gồm Tj nhãn ngôn ngữ tương ứng với các tập mờ dùng để xây dựng phân hoạch mờ miền tham chiếu UjR (tập số thực) của biến j, (j=1,..,n+1) của bài toán n đầu vào 1 đầu ra. Mỗi tập mờ được xây dựng dựa trên một bộ tham số của nó, các tham số này có thể được xác định bằng kinh nghiệm của các chuyên gia, hoặc là kết quả của quá trình khai phá tri thức từ thực nghiệm hoặc được học bằng các thuật toán học máy. Các tập mờ có thể bố trí thành các phân hoạch mờ đơn thể hạt hoặc đa thể hạt.
- Cơ sở luật mờ là một tập các luật mờ dạng if-then, mỗi luật mờ biểu diễn một tri thức về miền ứng dụng của hệ, luật mờ là thành phần chính của hệ mờ. Cấu trúc của một luật mờ có dạng như sau:
rq:If 1 is Aq1 and … and n is Aqn then n+1isAq(n+1) (q = 1,..,M)
trong đó Aqj là các tập mờ của tập j của cơ sở luật, M là số luật. Nếu n+1 là biến ngôn ngữ thì ta gọi là mô hình mờ Mamdani, n+1 là biến thực thì ta gọi là mô hình mờ Takagi-Sugeno. Để tạo ra các luật có độ dài nhỏ hơn
n thì chúng phải bổ sung vào mỗi j (j=1,..,n) một giá trị nhãn “Don’tcare”có giá trị hàm thuộc đồng nhất bằng 1.Ví dụ các kiểu luật:
Luật mờ kiểu Mamdani:
If 1 isDon’tcare and 2 is Very Low and 3 is High then 4 is
Good
Luật mờ kiểu Takagi-Sugeno:
If 1 isSmall and 2 is Don’tcare then 3 is “Iris-versicolor”
- Hệ suy diễn thực hiện lập luận xấp xỉ dựa trên các luật và các giá trị đầu vào để đưa ra giá trị dự đoán đầu ra. Trên cơ sở lý thuyết tập mờ và logic mờ, các phương pháp lập luận xấp xỉ dựa trên FRB đã được phát triển mạnh mẽ và đã được ứng dụng vào thực tiễn giải quyết nhiều bài toán phi tuyến phức tạp. Một số hướng lập luận xấp xỉ:
+ Lập luận xấp xỉ dựa trên quan hệ mờ
+ Lập luận xấp xỉ bằng nội suy tuyến tính trên tập mờ + Lập luận dựa trên mức đốt cháy luật