Cho đối tượng phi tuyến có dạng:
y = 0.15sin(2x1)+ 0.5sin(5x2)+ sin(2x3) e-5x3 (3.3) Với bộ số liệu gồm có 501 bộ dữ liệu văo - ra thể hiện tại Phụ lục PL02c, đoạn chương trình nhận dạng thể hiện trong Phụ lục PL01c.
Thiết lập Hệ Mờ - Nơron theo mô hình T-S với hăm liín thuộc có dạng [gbellmf], thực hiện phĩp and theo luật tích đại số, giải mờ theo phương phâp trung bình. Với 4 hăm liín thuộc đầu văo của x1, 5 hăm liín thuộc đầu văo của x2, 7 hăm liín thuộc đầu văo của x3 vă 140 luật mờ khi đó cấu trúc của mạng có dạng như hình 3.9, dạng hăm liín thuộc trước khi huấn luyện như
Hình 3.8 Tín hiệu đầu ra của đối tượng, mạng vă sai lệch giữa chúng
hình 3.10a,b,c. Sau 420 chu kỳ huấn luyện mạng thì hăm liện thuộc của đầu văo có dạng như hình 3.11a,b,c, tín hiệu ra của mạng, tín hiệu ra của đối tượng vă sai lệch giữa chúng như hình 3.12.
Hình 3.9 Cấu trúc mạng nhận dạng
Hình 3.10a Dạng hăm liín thuộc trước khi nhận dạng của đầu văo 1
Hình 3.10b Dạng hăm liín thuộc trước khi nhận dạng của đầu văo 2
Hình 3.10c Dạng hăm liín thuộc trước khi nhận dạng của đầu văo 3
Hình 3.11a Dạng hăm liín thuộc sau khi nhận dạng của đầu văo 1
CBHDKH TS Đỗ Trung Hải HV Phạm Tuấn Anh
Nhận xĩt: Với đối tượng phi tuyến ba đầu văo (3.3) sau khi thực hiện quâ trình nhận dạng offline bằng Hệ mờ - nơron theo mô hình T-S, sau 420 chu kỳ huấn luyện đê đạt tới sai lệch lă 0.000364908, với sai số năy lă rất nhỏ có thể chấp nhận được.
