Trong chương 3 đã trình bày ứng dụng nhận dạng quỹ đạo tối ưu bao gồm: Mô tả bài toán nhận dạng, nghiên cứu thuật toán kết hợp mạng nơron và hệ mờ cho bài toán nhận dạng quỹ đạo tối ưu, hệ thống suy luận nơron-mờ thích nghi ANFIS và ứng dụng nhận dạng quĩ đạo tối ưu của mô hình hạ độ cao của máy baỵ
KẾT LUẬN
Nghiên cứu về kết hợp giữa lý thuyết mờ và mạng nơron là một mảng rất rộng mà thế giới đang nghiên cứu và phát triển. Nếu tìm hiểu tất cả các vấn đề đó là lượng kiến thức khổng lồ. Trong luận văn học viên đã chú trọng nghiên cứu, trình bày những kiến thức cơ bản về hệ mờ, mạng nơron ứng dụng nhận dạng quỹ đạo tối ưụ Qua đó luận văn đã đạt được một số kết quả như sau:
Về lí thuyết: Tập trung nghiên cứu các kiến thức chung nhất về tập mờ, mạng nơron, mô tả bài toán nhận dạng tối ưu, nghiên cứu thuật toán kết hợp mạng nơron và hệ mờ cho bài toán nhận dạng quỹ đạo tối ưu, hệ thống suy luận nơron-mờ thích nghi ANFIS.
Về ứng dụng: Ứng dụng nhận dạng quỹ đạo tối ưu, cụ thể vào bài toán hạ độ cao của mô hình máy bay Ross.
Phạm vi và khả năng áp dụng: Luận văn là một tài liệu tham khảo tốt cho cho những người đang nghiên cứu về lý thuyết tập mờ, mạng nơron và hệ mờ cho bài toán nhận dạng quỹ đạo tối ưu, hệ thống suy luận nơron-mờ thích nghi ANFIS.
Hướng nghiên cứu: Ứng dụng cho nhiều bài toán nhận dạng phức tạp hơn, so sánh và đánh giá kết quả với các thuật toán khác để có kết quả tối ưụ
TÀI LIỆU THAM KHẢO * Tiếng Việt
[1] Nguyễn Cát Hồ (2006), “Lý thuyết tập mờ và Công nghệ tính toán mềm”,
Tuyển tập các bài giảng về Trường thu hệ mờ và ứng dụng, in lần thứ 2,
tr. 51–92.
[2] Nguyễn Duy Minh (2012), Tiếp cận đại số gia tử trong hệ mờ, Luận án tiến sĩ toán học, Viện Công nghệ thông tin.
[3] Vũ Như Lân, Phạm Thanh Hà (2007), “Xây dựng Tập luật mờ cho bài toán điều khiển trên cơ sở quỹ đạo điều khiển tối ưu”, Hội thảo khoa học quốc gia lần thứ III “Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin”, Nha Trang, 9-10/8/2007.
* Tiếng Anh
[4] Zadeh L. Ạ (1965), “Fuzzy sets”, Inform. and Control 8, pp. 338–353. [5] Ross T. J. (2010), Fuzzy logic with Engineering Applications, Third
Edition, John Wiley & Sons.
[6] Zadeh L. Ạ (1975), “The concept of linguistic variable and its application to approximate reasoning”, Inform. Sci. 8, pp. 199–249.
[7] Ho N. C., Lan V. N., Viet L. X. (2008), “Optimal hedge-algebras-based controller: Design and application”, Fuzzy Sets and Systems, 159(8), pp. 968–989.