J TT (3.21) với là m ột ngưỡng nhỏ nào đó Theo cách này sẽ đạt được K v ùng siêu hình
3.8.1Thể hiện mạng của những hệ mờ loại Sugeno
Trong phương pháp ANFIS, một hệ mờ với n ngõ vào và N luật được thể
hiện bởi một cấu trúc mạng truyền thẳng nam lớp với N đơn vị xử lý nơron
trong các lớp L1,L2,L3,L4 và 1 đơn vị trong L4. Lớp L0= với n đơn vị phân bố không được xem xét là một lớp xử lý nơron. L1 tạo thành một tầng mờ hoá ngõ
vào, sau đó mỗi hàng qua L2,L3,L4 tính những luật kiến thức và cuối cùng lớp
L5 tính giá trị ngõ ra cuối cùng. Những đơn vị nơron trong L1 và L4 là thích nghi, những thông số của nó được học trong suốt quá trình huấn luyện. Thể hiện
chính xác và hoạt động của mạng được cho như sau.
Lớp 1(L1). Mỗi nút nhận một ngõ vào hệ thống đơn và mờ hoá giá trị của nó, nghĩa là tính độ liên thuộc của nó cho những toán hạng ngôn ngữ (tập mờ) được
thể hiện bởi đơn vị nơron này. Mỗi nút định nghĩa một hàm liên thuộc hình chuông xho nhửng toán hạng ngon ngữ liện quan:
(3.33) với xi là một biến ngõ vào hệ thống, a,b,c là những thông số có thể huấn luyện
và . là giá trị liên thuộc.
Lớp 2(L2). Mỗi đơn vị nơron trong L2 được kết nối với những nút trong L1
hình thành tiền đề của luậ tương ứng, vì thế những ngõ vào của nút trong L2 là những độ liên thuộc. Bằng cách nhân tất cả những giá trị vào, mỗi nút tính độ đáp ứng của luật tương ứng:
(3.34) Lớp 3(L3). Mỗi đơn vị nơron trong L3 được kết nối với tất cả những đơn vị
trong L2. Mỗi đơn vị tính độ đáp ứng tương đối của luật tương ứng bằng cách
chuẩn hoá độ đáp ứng của nó so với độ đáp ứng của tất cả luật:
(3.35) Lớp 4(L4). Mỗi đơn vị nơron trong lớp 4 được kết nối với một đơn vị trong
L3 và đến tất cả ngõ vào hệ thống. Mỗi nút tính kết luận của luật tương ứng được trọng số bởi độ đáp ứng tương đối:
(3.36) với cir,i=0,…,n là những thông số có khả năng huấn luyện.
Lớp 5(L5). Chỉ một đơn vị nơron trong lớp 5 được kết nối với tất cả đơn vị
trong L4. Nút này tính ngõ ra cuối cùng,y, của hệ mờ bằng cách cộng tất cả
những kết luận được trọng số những ngõ vào:
N i i y y 1 (3.37)