Lý luận fuzzy (fuzzy reasoning)

Một phần của tài liệu Báo cáo: Fuzzy logic pps (Trang 61 - 73)

 Thông qua một luật đã được xác

nhận, chúng ta có thể rút ra một kết luận (conclusion) từ một sự thật

(fact-truth) được ghi nhận.

 Ví dụ:

 Luật: được xác định là nếu điểm thi dưới 5 thì kết quả đánh giá là không đạt.

 Sự thật: một học viên đạt điểm thi soft- computing dưới 5.

GV: Lê Hoài Long 62

Lý luận fuzzy (fuzzy reasoning)

Lý luận:  Rule: if (x is A) then (y is B)  Fact: x is A  Conclusion: y is B  Mở rộng:  Rule: if (x is A) then (y is B)  Fact: x is A’  Conclusion: y is B’

Lý luận fuzzy (fuzzy reasoning)

 Một số dạng lý luận:

 Một luật (rule) cùng một điều kiện (antecedent)

 Một luật gồm nhiều điều kiện

GV: Lê Hoài Long 64

Lý luận fuzzy (fuzzy reasoning)

 Một luật (rule) cùng một điều kiện (antecedent)  Rule: if (x is A) then (y is B)  Fact: x is A’  Conclusion: y is B’ A B B’ A’ x y

Lý luận fuzzy (fuzzy reasoning)

 Một luật (rule) gồm nhiều điều kiện (antecedent)

 Rule: if (x1 is A1) and (x2 is A2) then (y is B)

 Fact: x1 is A1’ and x2 is A2’

 Conclusion: y is B’

A B

B’A A

GV: Lê Hoài Long 66

Lý luận fuzzy (fuzzy reasoning)

 Nhiều luật (rule) gồm nhiều điều kiện (antecedent)

 Rule: if (x1 is A1) and (x2 is A2) then (y is B1)

and (x1 is A1’) and (x2 is A2’) then (y is B2)

 Fact: x1 is A1” and x2 is A2”

Lý luận fuzzy (fuzzy reasoning)

 Nhiều luật (rule) gồm nhiều điều kiện (antecedent) A1’ B2 B2’ x1 y A2’ x2 A1 B1 B1’ A1” y A2 A2” min A1” A2” B”

GV: Lê Hoài Long 68

Bài tập 7

 Cho tập fuzzy hình thang A=(1,2,3,4) của một đánh giá yếu tố rủi ro và tập fuzzy B=(1,2,3) của hậu quả của mức đánh giá rủi ro đó. Một luật nói rằng nếu rủi ro là A thì hậu quả sẽ là B.

 Hãy vẽ minh họa quan hệ fuzzy cho rủi ro này

 Nếu rủi ro thực tế được đánh giá là

A’=(1.5,2,3.5,4). Hãy vẽ minh họa hậu quả của đánh giá rủi ro này

Bài tập 8

 Bây giờ hậu quả trên là kết hợp của mức đánh giá yếu tố rủi ro A và mức đánh giá của yếu tố rủi ro

A1=(2,3,4,5).

 Hãy vẽ minh họa quan hệ fuzzy này

 Nếu rủi ro thực tế được đánh giá cho A là A’=(1.5,2,3.5,4) và A1’=(2,3,4.5,5). Hãy vẽ minh họa hậu quả của đánh giá rủi ro này

GV: Lê Hoài Long 70 Một số mô hình suy luận fuzzy

(fuzzy inference model)

 Có 3 mô hình suy luận fuzzy thường được đề cập:

 Mamdani’s

 Sugeno’s

 Tsukamoto’s

 Các mô hình này khác nhau ở ‘cách xử lý đầu ra’ (then …)

 Trong quản lý xây dựng thường sử dụng Mamdani’s

Mamdani’s

 Mô hình Mamdani’s có thể được gọi là mô hình ‘singleton output

membership function’

 Sau quá trình xử lý với fuzzy, có các tập fuzzy cho từng biến đầu ra mà chúng ta cần phải giải mờ

GV: Lê Hoài Long 72

Mamdani’s

Một phần của tài liệu Báo cáo: Fuzzy logic pps (Trang 61 - 73)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(97 trang)