- Phương pháp nhận dạng không tham số và nhận dạng tham số
HỆ SUY LUẬN MỜ DỰA TRÊN MẠNG THÍCH NGHI ANFIS
INFERENCE SYSTEM)
Một mạng nơron với các trọng số được điều chỉnh có thể xem như là một thiết bị điều khiển tự động nhờ vào tính chất hồi qui phi tuyến của các đối tượng rời rạc. Tuy nhiên tri thức được lưu trữ trong mạng không rõ ràng, không mô tả được những mối liên hệ giữa dữ liệu nhập và dữ liệu xuất, mà chỉ có thể xác định các mối liên hệ này thông qua những tham số thích nghi của mạng. Trái lại, một luật mờ nếu – thì lại có thể diễn tả được các mối liên hệ đó dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên, nhưng lại không có khả năng điều chỉnh luật cho phù hợp. Hai vấn đề này được kết hợp lại tạo thành một hệ thống nơron - mờ nhằm đạt được khả năng “đọc” và “học” cùng một lúc. Các luật thu được từ hệ thống này có thể điều chỉnh phù hợp với dữ liệu phát sinh mô hình, và đối với các ứng dụng điều khiển tự động, mô hình nơron - mờ có thể tích hợp với các luật chuyên gia nhằm đưa ra những kết quả chính xác.
Bên cạnh các luật chuyên gia, các luật trích ra từ dữ liệu cũng là một hình thức mô hình hoá hệ thống điều khiển tự động, chẳng hạn như trong Nhận dạng, khai mỏ dữ liệu,... Mục tiêu đưa ra các luật này là nhằm giảm độ phức tạp của vấn đề cũng như lượng dữ liệu liên quan đến vấn đề. Có rất nhiều phương pháp phân tích dữ liệu để đưa ra hệ thống các luật để có thể thực hiện một sự kết hợp tối ưu giữa logic mờ và mạng nơron.
Các nghiên cứu về mạng nơron đã bắt đầu từ thập niên năm 40, và logic mờ từ thập niên 60, nhưng mô hình nơron - mờ là một lĩnh vực mới. Năm 1992, Roger Jang đã đề xuất mô hình ANFIS (Adaptive Network- base Fuzzy Inference System) nhằm đáp ứng việc xây dựng một tập luật mờ nếu - thì với các hàm thành
TRANG 34
viên xấp xỉ dữ liệu nhập - xuất đích. Kết quả là, một hệ thống suy luận mờ dựa trên mạng thích nghi không chỉ thể hiện tốt thông tin ngôn ngữ (các luật ngôn ngữ) từ các chuyên gia, mà còn phù hợp với việc sử dụng dữ liệu dạng số để thu được mức độ thực hiện tốt hơn.
ANFIS là một hệ suy diễn mờ được cài đặt trên mạng thích nghi. Bằng cách dùng giải thuật học lai, hệ ANFIS có thể tạo ra một phép ánh xạ giữa dữ liệu vào và dữ
liệu ra dựa vào tri thức con người về dữ liệu và những cặp dữ liệu vào ra. Sử dụng cấu trúc cho ANFIS để mô hình (tạo mô hình) cho một hàm phi tuyến, xác định những thành phần phi tuyến trong một hệ thô"ng điều khiển và dự báo cho một chuỗi thời gian hỗn loạn...