Cơ sở dữ liệu được sử dụng trong thực nghiệm là cơ sở dữ liệu về luyện thép
creep như trong nghiên cứu của Donis-Díaz [38]. Cơ sở dữ liệu gồm có 2066 bản ghi, 30 thuộc tính. Trong đó, thuộc tính creep biểu diễn cho độ bền của thép, 19 thuộc tính về các chất hóa học trong thép, 6 thuộc tính về nhiệt độ và các thuộc tính khác về thời gian, điều kiện sản xuất. Các câu tóm tắt được trích rút theo dạng câu như trong (3.2), cụ thể như sau:
o Điều kiện lọc o(Fq) là tổ hợp của các cặp (att, val), mỗi cặp (att, val) biểu diễn cho một vị từ ngôn ngữ. Trong đó, att là thuộc tính trong 19 thuộc tính về chất hóa học hoặc 6 thuộc tính về nhiệt độ, val là hạng từ ngôn ngữ trong LFoC của thuộc tính att. Trong [38] đã chỉ ra khi phần lọc o(Fq) có nhiều hơn 6 cặp (att, val) thì gần như không có bản ghi thỏa điều kiện
o(Fq). Do đó, trong thí nghiệm này, giới hạn o(Fq) là tổ hợp không quá 6 cặp (att, val).
o Kết luận S có dạng ‘CREEP = x’, trong đó x là một hạng từ trong LFoC
ℱCREEP.
4.6.2. Khung nhận thức ngôn ngữ của các thuộc tính và từ lượng hóa Q
Để xác định LFoC cho các thuộc tính và từ lượng hóa Q, lựa chọn cấu trúc ĐSGT đơn giản gồm hai phần tử sinh, ba hạng từ hằng, một gia tử âm ‘little', một gia tử dương ‘very’. Khung nhận thức cho các thuộc tính là ℱA, 3 gồm có 3 mức và
17 hạng từ. Các tập mờ biểu diễn ngữ nghĩa cho các hạng từ được biểu diễn theo cấu trúc đa thể như trong Hình 2.3.
Thuộc tính CREEP có miền giá trị là [13, 550], trong các nghiên cứu [38, 40] đã chỉ ra rằng giá trị từ 330 đến 550 được coi là lý tưởng. Các tác giả trong [38, 40] đã sử dụng 9 tập mờ hình thang biểu diễn ngữ nghĩa cho 9 hạng từ trong
Dom(CREEP), mà tập mờ biểu diễn cho hạng từ ‘ideal’ (hạng từ có thứ tự ngữ nghĩa lớn nhất trong Dom(CREEP)) có đáy nhỏ trong khoảng từ 330 đến 550, 8 tập mờ còn lại là phân hoạch đều của khoảng giá trị từ 13 đến 330. Từ đó, tác giả luận án lựa chọn bộ tham số cho thuộc tính creep như sau: fm(0) = 0.0195; fm(low) =
0.2832; fm(medium) = 0.0273; fm(high) = 0.2793; fm(1) = 0.3906; (L) = 0.4; (h0) = 0.25; (V) = 0.35. Khi đó, hình thang biểu diễn ngữ nghĩa cho hạng từ 1 (hạng từ có thứ tự ngữ nghĩa lớn nhất trong LFoC ℱCREEP) có đáy nhỏ trùng đáy nhỏ của hình thang biểu diễn ngữ nghĩa cho hạng từ ‘ideal’ trong [38, 40], các hình thang biểu diễn ngữ nghĩa cho các hạng từ 0, low, medium, high tạo thành phân hoạch đều trên khoảng từ 13 đến 330 của miền tham chiếu.
Các tập mờ hình thang biểu diễn cho các hạng từ của thuộc tính về thời gian, nhiệt độ, chất hóa học trong [38] tạo thành phân phối đều và phân hoạch mạnh trên miền tham chiếu. Do đó, trong thực nghiệm lựa chọn bộ tham số tính mờ cân bằng cho các thuộc tính này như sau: fm(0) = 0.03; fm(low) = 0.42; fm(W) = 0.1; fm(high) = 0.42; fm(1) = 0.03; (L) = 0.4; (h0) = 0.25; (V) = 0.35.
Trong thực nghiệm này, sử dụng khung nhận thức ngôn ngữ có mức tính riêng là 3, tức là có 17 hạng từ trong LFoC cho mỗi thuộc tính trong cơ sở dữ liệu
creep và cả LFoC của từ lượng hóa Q. Số lượng 17 từ nhiều gấp hơn 2 lần số lượng hạng từ của các thuộc tính trong các nghiên cứu [38, 40].