RUÙT TRÍCH CAÙC THOÂNG SOÁ ÑAËC TRÖNG VAØ HEÄ SUY DIEÃN DÖÏA TREÂN TAÄP LUAÄT MÔØ
4.2 LOGIC MÔØ – SUY DIEÃN DÖÏA TREÂN TAÄP LUAÄT MÔØ
4.2.1 Tại sao sử dụng các giá trị mờ thích hợp hơn các giá trị rõ trong chuẩn đoán Y khoa ?
Ngôn ngữ tự nhiên thường sử dụng các khái niệm không chính xác, có tính chất phỏng chừng :”Ba thì cao” hay “Hôm nay trời nóng”. Các phát biểu như vậy rất khó chuyển thành sang ngôn ngữ chính xác mà vẫn giữ được giá trị ngữ nghĩa. Ví dụ phát biểu “Ba cao 1 mét 72” không nói thẳng ra ý anh ta cao, và phát biểu “Ba có chiều cao bằng 1.2 độ lệch chuẩn chiều cao trung bình của nam thanh niên trong độ tuổi đó, cùng dân tộc” quá phức tạp và một nam thanh niên có chiều cao 1.19999999 độ lệch chuẩn có thể gọi là cao không ?
Trong chuẩn đoán rối loạn nhịp, nếu sử dụng “điều kiện bề rộng QRS 120ms” thì bác sĩ sẽ không được phép chẩn đoán là block nhánh hay hội chứng WPS nếu bề rộng QRS là 119ms (!). Khi đo các thời khoảng của các sóng, thực tế rất khó khăn ngay đối với các bác sĩ vì rất khó xác định các điểm khởi đầu và kết thúc các sóng. Bởi vì các giao điểm của các đoạn dốc lên hay dốc xuống với đường nền (baseline) phụ thuộc vào hiện tượng dịch đường nền và độ dốc của sóng P hay T nhiều khi rất thấp. Các phát biểu “nhịp đều “ hay “nhịp không đều” cũng thường mang tính chất trực giác. Điều này dễ dàng và hợp lý hơn việc qui định giới hạn rõ độ lệch chuẩn 0.05 là đều.
Qua các ví dụ trên, ta có thể biết được trở ngại của một người thiết kế hệ chuyên gia y khoa, tức là hệ bắt chước khả năng chẩn đoán-ra quyết định của bác sĩ. Nhiệm vụ đầu tiên của nhà thiết kế là phải mã hoá quá trình ra quyết định của bác sĩ. Trong khi đó nhà thiết kế nhận ra “thế giới quan chẩn đoán” của bác sĩ : mặc dù dựa vào các thí nghiệm, các phép đo ‘chính xác”, nhưng đưa ra các kết luận, các quyết định dựa vào sự kết hợp các yếu tố , tương quan các yếu tố một cách không tuyệt đối. Do đó việc sử dụng các giá trị điều kiện rõ, luận lý rõ 2 giá trị 0 và 1 không thể thích hợp với hoạt động chẩn đoán-ra quyết định.
4.2.2 Khái niệm về Tập mờ
Khái niệm tập mờ được hình thành trên nền tảng logic và được định nghĩa như là sự sắp xếp chung lại các sự vật ,các đối tượng có cùng tính chất ,được gọi là phần tử của tập hợp đó.
Ý nghĩa logic của khái niệm tập hợp xác định ở chỗ một vật hoặc một đối tượng bất kì có thể có hai kả năng hoặc là phần tử của tập hợp đang xét hoặc không,mà không dự phòng cho trường hợp của các phần tử có một phần tính chất của tập hợp đang xét.
Theo logic cổ điển, hàm thành viên (membership function) của tập A cho biết giá trị x có thuộc về tập A hay không, có 2 giá trị là 0 và 1. Như vậy, mọi giá
tập A và biểu diễn (x,1) nghĩa là x thuộc về tập A. Kí hiệu hàm thành viên của A là A, ta có :
A(x) = 1 nếu x A 0 nếu x A
Trong khái niệm mới : tập mờ A, hàm thành viên của tập mờ A cho biết mức độ x thuộc về tập A A(x) có giá trị liên tục trong đoạn [0,1] thay vì chỉ có giá trị 0 hoặc 1. Ví dụ tập A bây giờ là tập CAO, x là chiều cao thì A(1.2) = 0.1 hay xem bảng sau :
Người Chiều cao x Mức độ thuộc về CAO
Thành 0.97 0.00
Bằng 1.62 0.21
Nhân 1.72 0.38
Minh 1.82 0.54
Đạt 2.15 1.00
Hàm thành viên của tập CAO có thể biểu diễn qua hình ảnh sau :
Hình 5.3. Hàm thành viên chiều cao 4.2.3 Các dạng hàm thành viên
Các hàm thành viên có thể có dạng hình thang ( hoặc tam giác ) , dạng hàm Gauss, dạng hàm chuông :
0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 chiều CAO 1 0.75 0.5 0.25 0
Dạng hình thang (hoặc tam giác) : hàm thành viên có 4 tham số :
Hình 5. 4 : Hàm thành viên có dạng hình thang (hoặc tam giác) Dạng hàm chuông : có 3 tham số
Trong đó 2a là bề rộng ở giá trị 0.5 của hàm thanh viên, b liên quan đến độ dốc : hệ số góc của tiếp tuyến tại giá trị 0.5 của hàm thành viên là –b/(2a), và c là tâm của hàm thành viên