Chương 5 : MẠNG TUYẾN TÍNH
6.7. THÔNG TIN THÊM VỀ ANFIS VÀ BỘ SOẠN THẢO ANFIS
6.7.2. Cấu trúc đầu vào FIS (Input FIS Structure)
Cấu trúc đầu vào FIS, fismat, có thể có được từ một trong số các bộ soạn thảo logic mờ bất kỳ: Bộ soạn thảo FIS, bộ soạn thảo hàm liên thuộc và bộ soạn thảo luật từ bộ soạn tháo ANFIS GUI, (cho phép tải một cấu trúc FIS từ đĩa hoặc vùng làm việc), hoặc từ một hàm dòng lệnh, genfis1 (chỉ cần đưa số lượng và kiểu hàm liên thuộc). Cấu trúc FIS chứa cả cấu trúc mơ hình (như số luật trong FIS, số hàm liên thuộc cho mỗi đầu vào,...) và các tham số, (như dạng hàm liên thuộc).
Có hai phương pháp mà anfis huấn luyện để cập nhật các tham số của liên thuộc: truyền ngược đối với tất cả tham số (Hạ thấp độ dốc - a steepest descent method) và phương pháp lai (hybrid) bao gồm cả việc truyền ngược đối với các tham số có liên quan đến các hàm liên thuộc đầu vào, và ước lượng bình phương nhỏ nhất với các tham số có liên quan với các hàm liên thuộc đầu ra. Kết quả là, sai số huấn luyện giảm, ít nhất là trong khu vực, qua quá trình luyện. Vì vậy, càng nhiều hàm liên thuộc ban đầu giống các hàm tối ưu thì càng dễ hội tụ các tham số huấn luyện mơ hình. Sự hiểu biết của con người về hệ thống đích được dùng làm mẫu có thể giúp cho việc thiết lập các hàm tham số của hàm liên thuộc ban đầu trong cấu trúc FIS.
genfis1 tạo ra một cấu trúc FIS dựa trên nhiều hàm liên thuộc cố định. Điều này gây phiền phức và tạo ra rất nhiều nguyên tắc khi số đầu vào tương đối nhiều (4 đến 5 đầu vào). Để giảm kích cỡ trong hệ thống suy luận mờ ta có thể tạo ra một cấu trúc FIS sử dụng thuật toán hồi (tham khảo mục Subtractive Clustering) từ bộ soạn thảo ANFIS GUI, thuật toán này được lựa chọn trước khi tạo FIS. Phương pháp hồi quy phân chia dữ liệu thành các nhóm gọi là clusters và tạo ra một FIS với các nguyên tắc tối thiểu theo yêu cầu để phân biệt các tính chất mờ có liên quan đển mỗi cluster.