Trong chương này, luận án đã hệ thống lại những kiến thức cơ sở liên quan đến các phương pháp thiết kế các FRBS cho bài toán phân lớp và hồi quy làm cơ sở cho việc nghiên cứu và các đề xuất mới trong luận án như:
- Khái niệm tập mờ, biến ngôn ngữ, luật mờ, hệ luật mờ, bài toán phân lớp, bài toán hồi quy.
- Những kiến thức cơ bản của lý thuyết ĐSGT, ĐSGT mở rộng như các khái niệm, các định lý, hàm định lượng ngữ nghĩa, độ đo tính mờ, hệ khoảng tính mờ, hệ khoảng tương tự.
- Cấu trúc của hệ mờ dựa trên luật mờ, các dạng của luật mờ và các thuật toán sinh luật mờ từ dữ liệu cho bài toán phân lớp, hồi quy dựa trên ĐSGT. Phương pháp lập luận xấp xỉ trên FRBS được sử dụng phổ biến trong giải bài toán phân lớp, hồi quy, các mục tiêu cần đạt được khi thiết kế FRBS.
Chương này cũng trình bày rõ các vấn đề cần phải giải quyết khi thực hiện nhiệm vụ thiết kế FRBS giải bài toán phân lớp, hồi quy; tóm tắt những đề xuất giải quyết vấn đề này trong những năm gần đây. Từ đó, xác định được các vấn đề còn tồn tại và đưa ra những định hướng cần nghiên cứu và giải quyết trong luận án.
Chương 2
PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CỦA CÁC HỆ PHÂN LỚP VÀ HỒI QUY DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ
Trong chương này, luận án đề xuất một số cải tiến trong thiết kế phân hoạch mờ của biến ngôn ngữ và thuật toán xây dựng LRBS nhằm nâng cao độ chính xác phân lớp, hồi quy. Thứ nhất, luận án phát triển một phương pháp thiết kế phân hoạch mờ với ngữ nghĩa của từ ngôn ngữ được xây dựng bằng cách kết hợp giữa ngữ nghĩa khoảng của từ được xác định bằng ĐSGT mở rộng và hàm S. Thiết kế phân hoạch này được áp dụng để xây dựng LRBS giải bài toán hồi quy và giải bài toán phân lớp. Thứ hai, cải tiến thuật toán xây dựng LRBS, luận án phát triển phương pháp sinh luật dựa trên ĐSGT và cây quyết định, đề xuất thuật toán xây dựng hệ luật mờ giải bài toán hồi quy gồm 2 pha: pha thứ nhất tìm tham số mờ tới ưu của ĐSGT của các biến bằng thuật giải di truyền (GA); pha thứ hai tìm kiếm LRBS tối ưu bằng thuật toán phát triển dựa trên thuật toán (2+2)M-PAES do M. Cococcioni và cộng sự đề xuất trong [22]. Thứ ba, luận án phát triển thuật toán HACO dựa trên sự cải tiến thuật toán 2 giai đoạn HATF do P.D. Phong và cộng sự đề xuất trong [61]. Thuật toán đề xuất thực hiện tối ưu đồng thời tham số tập mờ và hệ luật dựa trên chiến lược tối ưu PSO nhằm nâng cao độ chính xác nhưng vẫn đảm bảo độ phức tạp của hệ phân lớp.