ANFIS là một hệ suy diễn mờ kết hợp với mạng neural nhõn tạo. Nú đại diện cho mụ hỡnh mờ Sugeno trong hệ suy diễn mờ[1,2,3].
Hỡnh 3.6. Kiến trỳc Anfis
Để cú một cỏi nhỡn toàn diện về ANFIS ta sẽ nghiờn cứu mụ hỡnh của ANFIS được xõy dựng cho hệ mờ sugeno cú 2 biến đầu vào và 1 biến đầu ra.Mụ hỡnh của ANFIS cú 5 tầng như hỡnh 3.6.
Layer 1: Mờ húa giỏ trị rừ thụng qua hàm thành viờn đặc trưng:
với a, b, c là tham số giả thiết
Như vậy số nơ ron tầng 1 bằng số lượng tập mờ đó được thiết kế cho 2 biến đầu vào trong hệ mờ sugeno, lưu ý cỏc tập mờ trong hệ mờ sugeno được thiết kế cú dạng Gauss.
Layer 2: Giỏ trị đưa ra của mỗi node sẽ là tớch của cỏc tớn hiệu đầu vào:
Số húa bởi Trung tõm Học liệu – Đại học Thỏi Nguyờn http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Mỗi giỏ trị đầu ra của nơ ron tầng 1 là giỏ trị đầu vào của luật, như vậy mạng sẽ cú số nơ ron tầng 2 bằng số luật của hệ mờ sugeno
Layer 3: Tầng 3 cú số nơ ron bằng số nơ ron tầng 2, nơ ron thứ i của tầng 3 sẽ tớnh tỉ số của đầu vào của luật thứ i với tổng giỏ trị đầu vào của luật, đầu ra của nơ ron i tầng 3 được gọi là giỏ trị đầu vào của luật được chuẩn húa
Layer 4: Cỏc nơ ron tầng 4 thực hiện tớnh toỏn dựa trờn đầu ra của cỏc nơ ron tầng 3với pi, qi, ri là tham số kết luận
Layer 5 : Tớnh toỏn giỏ trị đầu ra:
ANFIS sử dụng thuật toỏn học huấn luyện lan truyền ngược sai số, thuật toỏn này đó được đề cập trong mục giải thuật huấn luyện mạng nơ ron.ANFIS được huấn luyện để xấp xỉ tập mẫu cho trước, quỏ trỡnh huấn luyện sẽ điều chỉnh cỏc trọng số ở cỏc tầng. Như vậy hàm thành viờn của cỏc tập mờ sẽ được điều chỉnh. Tương tự cỏc luật sẽ được điều chỉnh. Do đú ta thu được hệ mờ xấp xỉ tập mẫu cho trước.
Để làm rừ hơn khả năng tối ưu húa của ANFIS ta xột đi xõy dựng hệ mờ nơ ron xấp xỉ hàm hỡnh chuụng trong mục 3.2.2 dưới đõy.