Hiệu quả của phƣơng pháp lập luận mờ đa điều kiện nói chung phụ thuộc nhiều yếu tố rất căn bản chẳng hạn nhƣ:
- Lựa chọn tập mờ (bài toán xây dựng các hàm thuộc). - Bài toán lựa chọn phép kết nhập.
- Xây dựng quan hệ mờ mô phỏng tốt nhất mô hình mờ (bài toán lựa chọn phép kéo theo).
- Bài toán lựa chọn phép hợp thành(composition) để tính giá trị đầu ra. - Bài toán mờ hóa.
- Bài toán khử mờ.
Đó chính là những khó khăn không nhỏ khi xây dựng phƣơng pháp giải có hiệu quả bài toán lập luận mờ đa điều kiện.
Trong mục này luận văn sẽ đánh giá một số yếu tố ảnh hƣởng đến phƣơng pháp lập luận mờ đa điều kiện nhƣ việc xây dựng tập mờ, lựa chọn phép kéo theo thông qua bài toán xấp xỉ mô hình mờ của Cao – Kandel [3].
Cao-Kandel xét mối quan hệ giữa hai đại lƣợng I và N thông qua một hàm N = f(I) nhƣ sau:
I=0,0, N= 400; I=0,5, N= 420; I=1,0, N= 440; I=1,5, N= 460 I=2,0, N= 480; I=2,5, N= 500; I=3,0, N= 600; I=3,5, N= 700 I=4,0, N= 800; I=4,5, N= 900; I=5,0, N=1000; I=5,5, N=1100 I=6,0, N=1200; I=6,5, N=1300; I=7,0, N=1400; I=7,5, N=1500 I=8,0, N=1600; I=8,5, N=1700; I=9,0, N=1800; I=9,5, N=1900 I=10,0, N=2000;
Đồ thị quan hệ giữa I và N đƣợc cho nhƣ hình vẽ, và Cao – Kandel gọi đây là đƣờng cong thực Cr.
Hình 2.1 Đường cong thực tế thể hiện quan hệ giữa N và I của mô tơ
Từ đồ thị mối quan hệ giữa I và N, Cao – Kandel đã xây dựng một mô hình mờ EX1 tƣơng ứng, cụ thể:
If I = null Then N = very large If I = zero Then N = large If I = small Then N = medium If I = medium Then N = small If I = large Then N = zero If I = very large Then N = zero
Các đánh giá này tập trung vào việc thay đổi độ rộng hàm thuộc, thay đổi phép kéo theo. Các bƣớc tính toán của phƣơng pháp đƣợc triển khai nhƣ ví dụ 2 với các chú ý sau:
- Rời rạc hóa miền xác định của đại lƣợng I ([0, 10]) thành các giá trị với bƣớc nhảy 0,5.
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0
- Rời rạc hóa miền xác định của đại lƣợng N ([400, 2000]) thành các giá trị với bƣớc nhảy 100.
Các tập mờ cho biến ngôn ngữ đầu vào I: null (N), zero (Z), small (S), medium (M), large (L), very large (VL). Ví dụ:
Các tập mờ cho biến ngôn ngữ đầu ra N: zero (Z), small (S), medium (M), large (L), very large (VL). Ví dụ:
Các tập mờ trên đƣợc cố định đỉnh của các tam giác, ta sẽ thay đổi độ rộng của đáy tập mờ hình tam giác của các tập mờ.
Các phép kéo theo đƣợc sử dụng là Luka, Dienes –Rescher, Zadeh và Mamdani.
Sai số của kết quả xấp xỉ so với kết quả đo đạc đƣợc xác định nhƣ sau:
)) ( ), ( ( max ) ( C i C i e a r I DOM i
Trƣờng hợp 1:
- Hình 2.2: Các tập mờ của biến đầu vào I, độ rộng đáy 3.