J TT (3.21) với là m ột ngưỡng nhỏ nào đó Theo cách này sẽ đạt được K v ùng siêu hình
3.5.3Rút những thông số kết luận
Để xây dựng hệ quả của mỗi luật, tất cả những dữ liệu vào-ra được xem xét.
Những giá trị ban đầu của những thông số kết luận bjk có được bằng cách định
nghĩa mối liên hệ giữa những giá trị liên thuộc liên quan đến những không gian con trong không gian ngõ vào và những giá trị ra. Mối liên hệ này được định
nghĩa dùng những véctơ ra y(t)=(y1(t),…,ym(t)) với tất cả t=1,…,N và thông tin
được cho bởi những giá trị liên thuộc của những véctơ ngõ vào tương ứng x(t),
t=1,…,N với những không gian con mờ được tìm thấy trong không gian ngõ vào.
Những giá trị kết luận bjk của luật thứ k đạt được bằng cách trọng số mỗi điểm dữ liệu trong miền ngõ ra bởi độ kích hoạt của giả thiết của mỗi luật như
sau:
(3.30) với kx t là mức kích hoạt của phần giả thiết của luật, mà có thể được tính với điều kiện những hàm liên thuộc ik được mô tả trong phần 4.4.2. Trong trường
hợp bài toán phân loại, nơi mà những véctơ ngõ ra là nhị phân với tất cả các
(3.31) Mối liên hệ này sẽ diễn tả bao nhiêu đặc tính thuộc lớp Cjđược bao phủ trong
không gian con thứ k. Vì thế, việc rút những thông số kết luận của một luật mờ được thực hiện thông qua thông tin được cung cấp trên tất cả dữ liệu ngõ vào (ngay cả những giá trị mà kích hoạt luật với những giá trị nhỏ) thuộc về không
gian con ngõ vào này định nghĩa phần tiền đề của luật. Với việc rút được triển
khai ở đây, hai thuận lợi chínhđược cung cấp:
Những luật đạt được cho phép chuyển trạng thái mềm giữa những điểm
dữ liệu của không gian, do một điểm dữ liệu đơn ảnh hưởng tấ cả những
không gian con ngõ vào láng giềng.
Một vài dữ liệu trong DN có thể bị méo do nhiễu, nhưng nhiễu này sẽ
không có những ảnh hưởng lớn trên cấu trúc của những luật vì chúng chúng nhận được sau khi xem xét toàn bộ tập dữ liệu.