Giả sử ta có tập các cặp dữ liệu vào - ra (xi, yi) i=1..N.
Trong đó: xi [a1, b1] x … x [ak, bk] và yi [c1, c2] R
Các bước để xây dựng một hệ điều kiện mờ như sau:
Bước 1: Xác định tất cả các biến vào và ra
Bước 2: Xác định miền giá trị biến vào và ra và các hàm thuộc của chúng
- Phân chia miền giá trị của các biến sao cho có ý nghĩa và phù hợp thực tế. Mỗi miền sẽ được đại diện bởi một tập mờ.
- Với mỗi tập mờ ở trên, xác định hàm thuộc của chúng. Các hàm dạng tam giác và hình thang thường được chọn.
Bước 3: Xác định các luật mờ
- Xét từng cặp dữ liệu vào-ra để tạo ra từng luật riêng biệt. Với mỗi cặp dữ liệu vào-ra (x,y) ta cho rằng có một luật A=>B nếu (x) là giá trị lớn nhất trong các giá trị hàm thuộc của các tập mờ đầu vào đối với x và (y) là giá trị lớn nhất trong các giá trị hàm thuộc của các tập mờ đầu ra đối với y.
- Xác định trọng số của từng luật. Nếu có 2 luật mâu thuẫn thì chọn luật có trọng số cao hơn
- Các luật đã chọn được đưa vào bảng luật. Ví dụ: bảng luật của một hệ điều kiện máy bơm nước
H.Đầy H.Lưng H.Cạn
N.Cao 0 B.Vừa B.Lâu
N.Vừa 0 B.Vừa B.HơiLâu
N.Ít 0 0 0
Hình 2.1: Bảng luật của một hệ điều kiện máy bơm nước Bước 4: Chọn phương pháp suy diễn
Để tính hàm thuộc đầu ra thì có nhiều phương pháp như đã trình bày ở chương logic mờ, nhưng vì lý do dễ cài đặt và tốc độ tính toán nhanh nên phương pháp max-min, max-prod, sum-min, sum-prod thường được chọn.
Bước 5: Chọn phương pháp giải mờ
Phương pháp trọng tâm hoặc trung bình tâm thường được chọn vì lý do dễ cài đặt và tốc độ tính toán nhanh.
Bước 6: Tối ưu hóa hệ luật và thử nghiệm mô hình
Hệ thống được cho chạy thử và so sánh với các kết quả có được bởi chuyên gia. Nếu kết quả chưa phù hợp thì cần hiệu chỉnh các hàm thuộc và các luật cũng như phương pháp suy diễn và giải mờ.
Bơm Giếng 10 m 0 m y Hồ 2 m 0 m x Cao 10m Cao 2m