5 Áp dụng Fuzzy Logic vào vấn đề tưới tiêu trong nông nghiệp
4.17 Full process of Fuzzy Inference System
Chương 4. Xây dựng công cụ phân tích dữ liệu nông nghiệp 41
4.3 Hiện thực giải thuật Fuzzy Logic vào Spark
Dựa vào những kiến thức tổng quan về Fuzzy Logic đã được giới thiệu ở phần trước. Tôi đã xây dựng nên một hệ thống suy diễn mờ (Fuzzy Inference System - FIS) được viết bằng ngôn ngữ scala. Quy trình phát triển giải thuật này gồm hai giai đoạn chính:
• Hiện thực giải thuật phiên bản gốc
• Hiện thực giải thuật nâng cấp phiên bản 2
Vì sao cần phải phát triển giải thuật ở hai giai đoạn như vậy? Spark là một framework tính toán phân tán, nên quá trình phát triển gặp nhiều khó khăn trong việc tìm lỗi, thử nghiệm chương trình. Vì thế, việc phát triển giải thuật ở giai đoạn 1 đóng vai trò đảm bảo giải thuật chạy tốt và ổn định trên môi trường tính toán một máy tính. Sau khi đã thành công với bộ khung của giai đoạn một, nhà phát triển có thể tự tin hơn trong việc thiết kế các cấu trúc dữ liệu mới, phù hợp hơn để giải thuật chạy được trên môi trường Spark nhiều máy tính.
Trong phần này, tôi sẽ giới thiệu tổng quan về kiến trúc thiết kế của hệ thống suy diễn Fuzzy Logic; đặc tả chi tiết về các class trong hệ thống. Và thử nghiệm tính toán giải thuật trên với một đoạn chương trình scala. Tiếp theo, tôi sẽ trình bày cụ thể về những hạn chế, điểm yếu của phiên bản cũ đang gặp phải; đề xuất phương án nâng cấp giải thuật và hiện thực. Sau đó sẽ thử nghiệm lại với đoạn chương trình đã dùng trước đó để so sánh về hiệu năng giữa hai phiên bản.
Chương 4. Xây dựng công cụ phân tích dữ liệu nông nghiệp 42
4.3.1 Class Diagram
Dưới đây là thiết kế chi tiết về hệ thống suy diễn Fuzzy Logic.