2.1.2.1. Luật mờ if then
Những luật mờ if-then hay những phát biểu điều kiện mờ là những biểu thức dạng If A then B, với A, B là những tên của những tập mờ đƣợc xác định bởi những hàm trên. Dạng của những luật này mà những luật mờ if -then thƣờng đƣợc dùng để mô tả sự không chính xác của suy luận mà là một phần quan trọng của khả năng con ngƣời tạo ra sự quyết định trong môi trƣờng không chính xác và không ổn
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://lrc.tnụedụvn/
định. Ví dụ: If áp suất cao thì chỉnh volume nhỏ, „áp suất‟ và „volume‟ là những biến ngữ nghĩa, còn „cao‟ và 'nhỏ‟ là những giá trị ngữ nghĩa sẽ đƣợc xác định nhờ hàm thành viên.
Một dạng khác của luật mờ if-then đƣợc đƣa ra bởi Takagi và Sugeno dạng này chỉ có những tập mờ ở giả thiết. Ví dụ: If vận tốc cao then lực = k* (velocity)2
, trong đó: velocity-Vận tốc; „cao‟ là biến ngữ nghĩa ở phần giả thiết đƣợc xác định nhờ hàm thành viên. Phần kết luận đƣợc mô tả bởi một phƣơng trình không mờ của giá trị đầu vào là velocity, cả hai loại dạng luật mờ if-then trên đều đƣợc sử dụng rộng rãi trong mô hình hóa và điều khiển. Nhờ cách sử dụng những các biến ngôn ngữ và hàm thành viên mà một luật mờ có thể dễ dàng mô tả đƣợc sự suy luận chủ yếu của con ngƣờị Từ góc độ khác, do những định lƣợng ở phần giả thiết, mỗi luật mờ có thể đƣợc xem nhƣ là một sự mô tả cục bộ trong phạm vi giả định. Các luật mờ tạo nên phần cốt lõi của hệ thống suy luận mờ.
2.1.2.2 Hệ suy diễn mờ
Những hệ suy diễn mờ còn đƣợc gọi là những hệ thống dựa trên luật mờ, những mô hình mờ, hay những điều khiển mờ. Cơ bản một hệ suy luận mờ bao gồm năm phần cơ bản:
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://lrc.tnụedụvn/
Cơ sở luật mờ: gồm những luật mờ if-then
Cơ sở dữ liệu: xác định các hàm thành viên cho các tập mờ đƣợc sử dụng trong những luật mờ.
Bộ tạo quyết định: thực hiện những tác vụ suy luận trên những luật mờ.
Bộ mờ hóa: chuyển những giá trị đầu vào rõ sang mức độ mờ của những biến ngữ nghĩạ
Bộ giải mờ: chuyển những kết quả mờ của sự suy luận sang những kết quả rõ. Thông thƣờng cơ sở luật và cơ sở dữ liệu đƣợc liên kết với nhau tạo nên cơ sở tri thức. Các bƣớc của lập luận mờ (những tác vụ suy luận dựa trên các luật mờ) đƣợc thực hiện bởi hệ thống suy luận mờ gồm:
1. So sánh giá trị đầu vào với hàm thành viên của phần giả thiết để có đƣợc giá trị thành viên (hay những độ đo tƣơng tự) của những tập ngữ nghĩa (bƣớc này đƣợc gọi là bƣớc mờ hóa)
2. Kết nối (qua toán tử chuẩn T-norm, thƣờng là nhân hay lấy tối thiểu) giá trị tạo thành viên của phần giả thiết để có đƣợc trọng số vào của luật.
3. Tạo kết luận đang tính toán (có thể là mờ hay rõ) cho mỗi luật dựa vào trọng số của luật.
4. Tổng hợp các giá trị kết luận này để tạo kết quả rõ (bƣớc này đƣợc gọi là giải mờ). Có một số suy diễn mờ đƣợc sử dụng trong lĩnh vực này, dựa vào loại của lập luận mờ và loại sử dụng luật mờ if-then mà các hệ suy diễn mờ đƣợc chia ra làm ba loại nhƣ sau:
Loại 1: giá trị ra có trọng lƣợng của mỗi giá trị rõ của luật, mà mỗi giá trị này đƣợc đƣa ra trọng số đầu vào và đầu ra của hàm thành viên. Các hàm thành viên ở đầu ra của loại này phải đơn điệu không giảm.
Loại 2: giá trị ra đƣợc sinh ra bằng cách sử dụng toán tử max của những giá trị đầu ra mờ (mà mỗi giá trị này là min của trọng số vào và giá trị ra của hàm thành viên của mỗi luật). Có nhiều dạng khác đƣợc sử dụng để chọn giá trị ra rõ dựa trên giá trị ra toàn bộ, ví dụ: trọng tâm của diện tích, giá trị trung bình của những giá trị cực đại, điều kiện cực đại,...
Số hóa bởi trung tâm học liệu http://lrc.tnụedụvn/
Loại 3: sử dụng luật mờ if-then của Takagi và Sugenọ Giá trị ra của mỗi luật là tổ hợp tuyến tính của những biến đầu vào và một hằng số. Giá trị ra cuối cùng là trung bình các trọng số mỗi giá trị ra của mỗi luật