- LÊ THỊ NHUNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH MỜ DỰA TRÊN TẬP DỮ LIỆU VÀO - RA LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN : PGS.TS. - TRẦN ĐÌNH KHANG HÀ NỘI – 2010 1MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ MỞ ĐẦU Chương 1 - TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH MỜ VÀ VẤN ĐỀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH MỜ Đặt vấn đề. - 10 1.2 Cấu trúc của mô hình mờ. - 11 1.2.2 Bộ tham số mô hình. - 20 1.3 Giới thiệu một số mô hình mờ. - 26 1.3.1 Mô hình mờ Mamdani. - 26 1.3.2 Mô hình mờ Takai–Sugeno. - 27 1.3.3 Mô hình mờ Tsukamoto. - 28 1.4 Vấn đề xây dựng mô hình mờ. - 29 Chương 2 - CÁC PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG MÔ HÌNH MỜ DỰA TRÊN TẬP DỮ LIỆU VÀO - RA Đặt vấn đề. - 32 2.2 Phương pháp bảng tra cứu. - 38 2.3.1 Chọn lựa cấu trúc của các mô hình mờ. - 46 2.5 Phương pháp thiết kế mô hình mờ sử dụng Kỹ thuật phân cụm. - 48 2.5.1 Một mô hình mờ tối ưu. - 49 2.5.2 Thiết kế các mô hình mờ sử dụng kỹ thuật phân cụm. - 50 2Chương 3 - XÂY DỰNG MÔ HÌNH MỜ SỬ DỤNG TẬP MỜ LOẠI 2 RỜI RẠC Đặt vấn đề. - 55 3.2 Tập mờ loại hai rời rạc. - 55 3.3 Kiến trúc mô hình hệ thống mờ sử dụng tập mờ loại 2 rời rạc. - 56 3.4 Phương pháp xây dựng mô hình mờ sử dụng tập mờ loại 2 rời rạc. - 58 3.4.2 Xác định cấu trúc mô hình mờ loại 2 rời rạc ứng với số cụm c. - 60 3.4.4 Xây dựng bảng tra cứu m. - 65 4.2 Kiến trúc của mô hình mờ trong hệ thống dự đoán ảnh hưởng của sâu bệnh hại lúa. - 66 4.3 Xây dựng mô hình mờ dự đoán ảnh hưởng của sâu bệnh hại lúa. - 68 4.4 Xây dựng chương trình. - Học viên Lê Thị Nhung 4DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DT2FS Discrete Type 2 Fuzzy Sets - tập mờ loại 2 rời rạc FCM Fuzzy C-Means - phương pháp phân cụm mờ sử dụng cho việc xác định cấu trúc mô hình mờ loại 2 FI Fuzzy Inference – suy diễn mờ FT2FS Full Type 2 Fuzzy Sets - tập mờ loại 2 đầy đủ IVT2FS Interval Type 2 Fuzzy Sets - tập mờ loại 2 khoảng LFR Linguistic Fuzzy Rulebase - cơ sở luật mờ ngữ nghĩa RMSE Root Mean Square Error - sai số bình phương trung bình tiêu chuẩn, dùng để đánh giá sai số SE Square prediction Error - bình phương sai số dự đoán 5DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1. - So sánh các phương pháp khử mờ. - Bộ dữ liệu mẫu dùng để xây dựng mô hình. - Cấu trúc của một mô hình mờ. - Một ví dụ về các hàm thuộc của một mô hình mờ hai đầu vào. - Một minh họa cho phương pháp khử mờ trọng tâm. - Minh họa phương pháp khử mờ trọng tâm trung bình. - Một ví dụ về phương pháp mờ hóa maximum. - Mô hình mờ Mamdani. - Mô hình mờ Sugeno. - Mô hình mờ Tsukamoto. - Sơ đồ quá trình xây dựng mô hình mờ. - Việc chuyển đổi các tri thức chuyên gia vào trong các mô hình mờ. - Biểu diễn mạng của mô hình mờ Hình 2.5. - Lược đồ cơ bản của mô hình nhận dạng cho hệ thống phi tuyến động. - Các đầu ra của mô hình nhận dạng cho ví dụ mô phỏng. - Một ví dụ về việc xây dựng các luật mờ IF-THEN từ các cặp vào-ra. - Mô hình mờ được thiết kế f5(x) với 0.3σ. - Kiến trúc mô hình mờ sử dụng tập mờ loại hai. - Kiến trúc mô hình mờ sử dụng tập mờ loại 2 rời rạc cho bài toán dự đoán ảnh hưởng của sâu bệnh hại lúa. - Kiến trúc và nguyên tắc hoạt động của mô hình mờ nhúng. - Mô hình mờ nhúng ứng với m = 3.5 và c = 6. - Mô hình mờ nhúng ứng với m = 1.94 và c = 6. - 75 Hình 4.10. - 75 Hình 4.11. - Mô hình mờ nhúng ứng với m = 1.1 và c = 6. - 76 Hình 4.12. - 82 Hình 4.13. - Kết quả thử nghiệm với bộ dữ liệu huấn luyện và bộ dữ liệu kiểm thử 85 Hình 4.14. - Mô hình nhúng cho kết quả thử nghiệm. - 86 Hình 4.15. - 87 8MỞ ĐẦU Mô hình hóa hệ thống mờ là một trong những công cụ mô hình hóa hệ thống nổi bật nhất được sử dụng trong việc phân tích các dữ liệu theo dạng không chắc chắn, không rõ ràng. - Khi sử dụng mô hình mờ để biểu diễn tri thức của con người, không phải lúc nào tri thức cũng có thể biểu diễn một cách tường minh bằng các luật IF-THEN để đặt vào mô hình mờ mà nhiều khi chỉ có thể xem xét chúng qua việc đo lường các giá trị đầu vào-đầu ra của hệ thống. - Khi đó, một vấn đề quan trọng đặt ra là làm thế nào để xây dựng được mô hình mờ từ các tập dữ liệu vào-ra. - Có rất nhiều phương pháp xây dựng mô hình mờ dựa trên tập dữ liệu vào-ra đã được xây dựng dựa trên lý thuyết tập mờ loại 1 và đã được phát triển và ứng dụng cho các bài toán thực tế như bài toán nhận dạng phi tuyến động, bài toán điều khiển thích nghi các hệ thống phi tuyến. - Tuy nhiên, lý thuyết tập mờ loại 1 tiềm ẩn những mẫu thuẫn nhất định. - Để phát triển bất cứ mô hình logic mờ nào, người thiết kế phải xây dựng hàm thuộc cho các tập mờ trong hệ thống, tức là phải mô tả sự không chắc chắn bằng các hàm thuộc rõ ràng, chắc chắn. - Trong khuôn khổ luận văn tốt nghiệp này, em xin được trình bày tổng quan về mô hình mờ, giới thiệu một số phương pháp xây dựng mô hình mờ dựa trên các tập dữ liệu vào - ra sử dụng tập mờ loại một. - Sau đó, luận văn sẽ trình bày chi tiết về một phương pháp xây dựng mô hình mờ ở mức cao hơn, sử dụng tập mờ loại hai rời rạc. - Cuối cùng, luận văn trình bày một chương trình ứng dụng mang tính minh 9họa cho phương pháp xây dựng mô hình mờ sử dụng tập mờ loại hai rời rạc đã trình bày. - Chương 1: Giới thiệu tổng quan về mô hình mờ và kỹ thuật xây dựng mô hình mờ, đồng thời trình bày về các cơ chế suy diễn, mờ hóa, khử mờ có thể sử dụng trong cấu trúc mô hình mờ. - Chương 2: Trình bày các phương pháp xây dựng mô hình mờ dựa trên các tập dữ liệu vào - ra. - Chương 3: Trình bày phương pháp xây dựng mô hình mờ sử dụng tập mờ loại 2 rời rạc, trong đó giải thuật phân cụm FCM được sử dụng để áp dụng cho việc khởi tạo mô hình hệ thống. - Chương 4: Xây dựng chương trình ứng dụng sử dụng phương pháp xây dựng mô hình mờ trình bày ở chương 3. - 10Chương 1 - TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH MỜ VÀ VẤN ĐỀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH MỜ 1.1 Đặt vấn đề Như ta đã biết, một mô hình hệ thống chính xác có ý nghĩa rất lớn trong thực tiễn và là mục tiêu cơ bản cần hướng tới của mọi quá trình nhận dạng hệ thống. - Mặt khác, hàm ánh xạ giữa đầu vào-đầu ra rất phức tạp, khó có thể xây dựng tường minh được. - Việc mô phỏng một hệ thống như vậy bằng một mô hình vật lý truyền thống là điều không khả thi. - Xuất phát từ thực tế đó, người ta đề xuất ra việc sử dụng mô hình mờ thay thế mô hình vật lý đối với những hệ thống kể trên với một sai số chấp nhận được. - 1.2 Cấu trúc của mô hình mờ Nhìn chung, mỗi cấu trúc của một mô hình thông thường bao gồm các đầu vào (input), đầu ra (output) cùng với một bộ xử lý. - Đối với mô hình mờ, các yếu tố đầu vào nhận giá trị số rõ, còn đầu ra có thể là một tập mờ hoặc một giá trị số rõ. - Quan hệ ánh xạ của đầu ra đối với các đầu vào của mô hình mờ được mô tả bằng một tập luật mờ, thay vì một hàm số tường minh. - Cụ thể hơn, cấu trúc cơ bản của một mô hình mờ bao gồm năm thành phần chủ đạo: Cơ sở luật mờ, Bộ tham số mô hình, Cơ chế suy diễn mờ, Giao diện mờ hóa, Giao diện khử mờ như được chỉ ra trong Hình 1.1 dưới đây: 11Hình 1.1. - Cấu trúc của một mô hình mờ Thông thường, một mô hình mờ tổng quát sẽ có nhiều đầu vào-nhiều đầu ra, tuy nhiên, bởi vì một mô hình nhiều đầu ra luôn có thể được chia ra thành một tập các các mô hình một đầu ra nên ở đây chúng ta chỉ xem xét trường hợp nhiều đầu vào-một đầu ra. - Đây chính là thành phần cốt lõi của mô hình mờ theo ý nghĩa là tất cả các thành phần khác trong mô hình mờ được sử dụng để thực thi các luật mờ này một cách hợp lý và hiệu quả. - ,ll l lnnRu IF x is A and and x is A THEN y is B (1.1) trong đó liA và lB là các tập mờ nằm trong tập iUR⊂ và tập VR⊂ tương ứng, và x Tnxxx U∈ và yV∈ là các biến (ngôn ngữ) đầu vào và đầu ra tương ứng của mô hình mờ
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt