Một số khái niệm về tập mờ

Một phần của tài liệu Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ (Trang 25 - 27)

Trong thực tế, thông tin mờ luôn tồn tại trong suy luận và cách diễn đạt của con người Có thể quan sát các từ như “nóng”, “khá nóng”, “rất nóng”, “lạnh”, “rất

lạnh”, … chúng chứa đựng những khái niệm trừu tượng về ngữ nghĩa của thông tin

mờ, không rõ ràng, không chắc chắn mà chỉ mang tính định tính Những khái niệm chứa đựng thông tin không chính xác, mơ hồ như vậy được gọi chung là các khái niệm “mờ”

Lý thuyết tập mờ lần đầu được Zadeh giới thiệu trong công trình nghiên cứu [7] vào năm 1965, mở rộng khái niệm tập hợp kinh điển, nhằm biểu diễn mức độ thuộc của các phần tử vào một tập hợp trong tập nền nào đó

Định nghĩa 1 1: Định nghĩa tập mờ

Cho tập nền Tập mờ� xác định trên là một tập mà mỗi phần tử của nó được biểu diễn bởi một cặp giá trị (𝒜, µ (𝒜)) Trong đó𝒜 ∈ và hàm µ𝒜: → [0, 1]

là hàm thuộc với giá trị µ𝒜 (𝒜) biểu diễn mức độ thuộc của x vào A

Ví du 1 1: Gọi U = {𝒜1,𝒜2,𝒜3,𝒜4,𝒜5} là tập gồm 5 người tương ứng với các tuổi là 10, 20, 50, 55, 70 Gọi A là tập hợp các người “Trẻ” Khi đó có thể xây dựng hàm thuộc với cấp độ là: µ��ẻ(10) = 0 95, µ𝒜𝒜ẻ(20) = 0 8, µ𝒜𝒜ẻ(50) = 0 4,

Kiểu của tập mờ phụ thuộc vào các kiểu hàm thuộc khác nhau Các hàm thuộc trên U biểu diễn các tập con mờ của U Hàm thuộc biểu diễn một tập mờ thường được ký hiệu là µ� Đối với một phần tử𝒜 ∈, giá trị µ𝒜 (𝒜) được gọi là cấp độ thuộc của

x trong A Có rất nhiều dạng hàm thuộc được đề xuất để biểu diễn cho tập mờ như:

tam giác (Triangular), hình thang (Trapezoidal), Gauss, S-shape, Z-shape, … trong đó dạng tam giác là dạng thông dụng và được sử dụng nhiều trong lĩnh vực dự báo [8-10] Các dạng hàm thuộc điển hình được minh họa trong Hình 1 3

Hình 1 3: Đồ thị của 3 hàm thuộc phổ biến: (a) tam giác, (b) hình thang, (c) Gauss

+ Dạng hàm thuộc tam giác (Triangles): Hàm thuộc tam giác được xác

định bởi 3 tham số là cận dưới, cận trên và giá trị (ứng với đỉnh tam giác), với

𝒜<𝒜<𝒜 Hàm thuộc này được gọi là đối xứng nếu giá trị𝒜𝒜 bằng giá trị𝒜𝒜, hay

𝒜 = (𝒜 + c) /2 Công thức xác định hàm thuộc dạng tam giác như sau:

0 ; 𝒜 ≤ �����( ; , , ) = −𝒜 − 𝒜 𝒜−𝒜 (1 1) { 0; 𝒜 ≥ 𝒜

+ Dạng hàm thuộc hình thang (Trapezoids): Hàm thuộc hình thang được xác định bởi bộ 4 giá trị a, b, c, d, với (a< b < c < d) theo công thức sau:

0 ; 𝒜 < 𝒜

(𝒜 − 𝒜)⁄(𝒜 − 𝒜) ; 𝒜 ≤ 𝒜 < 𝒜

𝒜𝒜𝒜𝒜𝒜 𝒜( 𝒜; 𝒜, 𝒜, 𝒜, 𝒜) = 1 ; 𝒜 ≤ 𝒜 ≤ 𝒜 (1 2)

(𝒜 − 𝒜)⁄(𝒜 − 𝒜) ; 𝒜 ≤ 𝒜 < 𝒜

{ 0 ; 𝒜 ≥ 𝒜

+ Dạng hàm thuộc Gauss: Hàm thuộc Gauss được xác định bởi 2 tham số bao gồm giá trị c là giá trị trung bình (ứng với giá trị cực đại của hàm thuộc) và𝒜 là độ lệch chuẩn (độ rộng của hàm) Việc điều chỉnh hình dáng của đồ thị hàm thuộc này bằng cách thay đổi giá trị tham số𝒜 Xác định hàm thuộc Gauss dựa vào công thức sau:

𝒜𝒜𝒜𝒜𝒜𝒜 𝒜( 𝒜; 𝒜, 𝒜) = 𝒜𝒜𝒜 (− (𝒜 − 2𝒜)2

𝒜 2 ) (1 3)

; 𝒜 ≤ 𝒜 ≤ 𝒜

Một phần của tài liệu Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ (Trang 25 - 27)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(133 trang)
w