Hình 2 .1 Lưu đồ giải thuật tối ưu DE
Hình 2.2 Mơ hình Fuzzy dùng nhận dạng hệ phi tuyến MISO
Luật mờ trong mơ hình Fuzzy T-S có dạng tổng quát như sau:
If Input_1 = x and Input_2 = y, then Output is z = f(x,y)
Ngõ ra z = f(x,y) là dạng một hàm số tuỳ ý do người thiết kế quyết định. Trong luận án, ngõ ra của mơ hình Fuzzy T-S được chọn là một hằng số. Các giá trị của hằng số sẽ được tối ưu với giải thuật DE.
Mỗi luật mờ có trọng số của ngõ razi, độ đúng của luật mờ wi được tính bằng phép tốn chọn giá trị nhỏ nhất:
wi = Min (F1(x), F2(y)) (1.15)
Với F1 , F2 là các hàm liên thuộc của ngõ vào 1 và 2.
21 1 1 N i i i N i i w z y w (1.16)
Trong đó N là số lượng luật mờ.
Đối với bài tốn nhận dạng thơng minh dùng giải thuật tối ưu kết hợp mơ hình Fuzzy kinh điển, chỉ có một mơ hình Fuzzy chung nhất dùng nhận dạng mơ hình MISO. Khi ngõ vào càng nhiều, mơ hình Fuzzy càng phức tạp, với số lượng luật mờ tăng theo luật hàm số mũ. Đây là một điểm hạn chế rất lớn của mơ hình Fuzzy truyền thống so với mạng nơ-ron.
Để khắc phục hạn chế đó, trong bài báo này, nghiên cứu sinh sử dụng mơ hình Fuzzy nhiều lớp để nhận dạng mơ hình phi tuyến đa biến MIMO.
2.4.2. Mơ hình Fuzzy nhiều lớp
Mơ hình Fuzzy nhiều lớp được phát triển từ mơ hình Hierachical Fuzzy [87] (Hình 2.3) được đề xuất năm 1991. Mơ hình Hierachical Fuzzy được đề xuất để khắc phục các nhược điểm của mơ hình Fuzzy về số lượng luật mờ khi áp dụng với các hệ phức tạp, nhiều ngõ vào, tuy nhiên nó cũng có các nhược điểm như ngõ ra của mơ hình Hierachical Fuzzy là một mơ hình Fuzzy khiến cho việc mơ hình khó linh hoạt thay đổi cấu trúc, các biến của mơ hình khơng thể tạo dựa vào kinh nghiệm của người thiết kế. Thêm nữa việc lựa chọn cấu trúc của mơ hình địi hỏi người thiết kế phải có kinh nghiệm hoặc thơng qua thử sai nhiều lần.