Luận văn nghiên cứu đánh giá một số yếu tố ảnh hưởng đến phương pháp lập luận mờ đa điều kiện

B ộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC s ư PHẠM HÀ NỘI 2

ĐỖ THỊ THU HƯỜNG

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ MỘT SỐ YẾU TỐ
ẢNH HƯỞNG ĐẾN PHƯƠNG PHÁP
LẬP
LUẬN
MỜ ĐA ĐIỀU KIỆN
•
•
•
Chuyên ngành: Toán ứng dụng
Mã số: 60 46 01 12

LUẬN
VĂN THẠC
SĨ TOÁN HỌC
•
•
•

Người hướng dẫn khoa học: TS. Phạm Thanh Hà

HÀ NỘI, 2015


L òn CẢM ƠN
Để hoàn thành được luận văn này tôi đã nhận được rất nhiều sự động
viên, giúp đỡ của nhiều cá nhân và tập thể.

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Phạm Thanh Hà đã
hướng dẫn tôi thực hiện nghiên cứu của mình.
Xin cùng bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới các thầy cô giáo, người đã
đem lại cho tôi những kiến thức bổ trợ, vô cùng có ích trong những năm học
vừa qua.
Cũng xin gửi lời cám ơn chân thành tới Ban Giám hiệu, Phòng Đào tạo
sau đại học, Đại học Sư phạm Hà Nội 2, đã tạo điều kiện cho tôi trong quá
trình học tập.
Cuối cùng tôi xin gửi lời cám ơn đến gia đình, bạn bè, những người đã
luôn bên tôi, động viên và khuyến khích tôi trong quá trình thực hiện đề tài
nghiên cứu của mình.
Hà Nội, ngày 18 tháng 11 năm 2015


LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này
là trung thực và không trùng lặp với các đề tài khác. Tôi cũng xin cam đoan
rằng mọi sự giúp đõ cho việc thực hiện luận văn này đã được cảm ơn và các
thông tin trích dẫn trong luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc.

Hoc viên

Đỗ Thị Thu Hường


MƯC
LUC
•
•

Trang
Trang phụ bìa
Lời cảm ơn
Lời cam đoan
Mục lục
Danh mục các hình
MỞ ĐẦU.............................................................................................................................. 1
NỘI D U N G ......................................................................................................................... 4
Chương 1: TẬP MỜ VÀ LOGIC M Ờ ............................................................................. 4
1.1. Tập m ờ....................................................................................................................... 4
1.1.1. Khái niệm tập rõ..................................................................................................4
1.1.2. Khái niệm tập mờ............................................................................................... 4
1.2. Các phép toán trên tập m ờ....................................................................................... 8
1.2.1. Các phép toán chuẩn trên tập m ờ...................................................................... 8
1.2.2. Các phép toán mở rộng trên tập m ờ................................................................10
1.3. Quan hệ mờ và nguyên lý mở rộng...................................................................... 15
1.3.1 Quan hệ m ờ.........................................................................................................15
1.3.2. Hợp thảnh của cácquan hệ m ờ.........................................................................17
1.3.3. Nguyên lý mở rộng...........................................................................................19
1.4. Logic mờ.................................................................................................................. 21
1.4.1. Biến ngôn ngữ.................................................................................................. 21
1.4.2. Mệnh đề m ờ ...................................................................................................... 23
1.4.3. Các mệnh đề hợp thành....................................................................................24
1.4.4. Kéo theo mờ - Luật if - then m ờ .....................................................................25
Chương 2: PHƯƠNG PHÁP LẬP LUẬN MỜ ĐA ĐIỀU K IỆN .............................. 30
2.1. Phương pháp lập luận xấp x ỉ.................................................................................30
2.2. Quy tắc suy luận hợp thành...................................................................................30
2.3. Phương pháp lập luận mờ đa điều k iện ..............................................................33

2.3.1. Mô hình m ờ.......................................................................................................33
2.3.2. Phương pháp lập luận mờ đa điều kiện..........................................................34
2.3.3. Vấn đề mờ hóa và khử m ờ.............................................................................. 38
2.4 Phương pháp luận luận mờ khuyết điều kiện...................................................... 45
2.4.1. Mô hình.............................................................................................................46
2.4.2. Phương pháp lập lu ậ n ..................................................................................... 48
Chương 3: ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN PHƯƠNG PHÁP
LẬP LUẬN MỜ ĐA ĐIỀU KIỆN..................................................................................51
3.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến phương pháp lập luận m ờ ........................................51
3.2. Ảnh hưởng của phép kéo theo, phép hợp thành đến phương pháp lập luận
mờ đa điều kiện cho bài toán xấp xỉ mô hình mờ của Cao - K andel.........................51
3.2.1. Bài toán xấp xỉ mô hình mờ của Cao - Kandel:............................................ 51
3.2.2. Phương pháp lập luận mờ cho bài toán xấp xỉ mờ mô hình của Cao Kandel..........................................................................................................................54
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN...................................................................101
TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................................. 102


DANH MUC CAC HINH
Hình 1.1 Các hàm thuộc khác nhau số tập mờ số gần 2 .................................................7
Hình 1.2. Các tập mờ “tốc độ chậm”, “tốc độ trung bình”, “tốcđộ nhanh” ............... 7
Hình 1.3. Hàm thuộc của tập mờ “nhiệt độ cao” .......................................................... 22
Hình 1.4. Các tập mờ “Chậm”, “Nhanh”, Trung bình” .............................................. 22
Hình 1.5. Tập mờ “tuổi trẻ” ............................................................................................ 24
Hình 2.1. Hàm thuộc tập mờ D C ....................................................................................48
Hình 3.1 Đường cong thực tế thể hiện quan hệ giữa N và I củamô t ơ ..................... 53


1

MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài
Bài toán lập luận mờ đa điều kiện là một bài toán quan trọng, được ứng
dụng nhiều ừong thực tế, bài toán được phát biểu như sau:
Cho trước mô hình mờ:
IfX] = A n and... andx„ = A]„ then Y = Bi
l ì Xỉ = Ả 21 and... and x„ = A 2n then Y = B 2

\ ì X ị = Ảmì and... andx n = Ảmn then Y = Bm
Trong đó Aịj và Bị, i =

là những từ ngôn ngữ mô tả các

đại lượng của biến ngôn ngữ X j và Y.
Khi đó ứng với các giá trị (hoặc giá trị mờ, hoặc giá

trịthực) của các

biến đàu vào đã cho, hãy tính giá trị đầu ra của biến Y.
Ở trong nước và nước ngoài đã có nhiều công trình nghiên cứu phát triển
phương pháp giải bài toán lập luận mờ đa điều kiện dựa trên lý thuyết tập mờ,
gọi là các phương pháp lập luận mờ đa điều kiện. Các phương pháp này dựa
ừên ý tưởng sau:
Ngữ nghĩa của các giá trị ngôn ngữ của các biến ngôn ngữ trong mô hình
mờ được biểu thị bằng các tập mờ. Khi đó mỗi mô hình mờ sẽ được mô
phỏng bằng một quan hệ mờ hai ngôi R.
ứng với vectơ đầu vào Ao, giá tri của biến đầu ra được tính theo công
thức Bo = A0*R, trong đó * là một phép tích hợp.
Tuy ý tưởng chung là giống nhau, nhưng những phương pháp lập luận sẽ
khác nhau ở cánh thức mô phỏng mô hình mờ và cách xác định phép tính kết
nhập.

Hiệu quả của phương pháp lập luận mờ nói chung phụ thuộc vào nhiều
yếu tố rất căn bản chẳng hạn như:


2

- Lựa chọn tập mờ (bài toán xây dựng các hàm thuộc).
- Bài toán lựa chọn phép kết nhập.
- Xây dựng quan hệ mờ mô phỏng tốt nhất mô hình mờ (bài toán lựa
chọn phép kéo theo).
- Bài toán lựa chọn phép hợp thành để tính giá tn đầu ra.
- Bài toán khử mờ.
Đó chính là những khó khăn không nhỏ khi xây dựng phương pháp giải
có hiệu quả bài toán lập luận mờ đa điều kiện.
Nghiên cứu và đánh giá ảnh hưởng của một số yếu tố đến kết quả với
phương pháp lập luận mờ trên bài toán xấp xỉ mô hình mờ là việc làm cấp
thiết và có ý nghĩa, do đó tác giả luận văn chọn đề tài: Nghiên cứu đánh giá
một số yếu tố ảnh hưởng đến phương pháp lập luận m ờ đa điều kiện.
2. Mục đích nghiên cứu
- Nghiên cứu lý thuyết tập mờ, logic mờ, phương pháp lập luận mờ đa
điều kiện.
- Nghiên cứu ảnh hưởng của phép kéo theo tới phương pháp lập luận mờ
đa điều kiện.
- Cài đặt và thử nghiệm trên các bài toán xấp xỉ các mô hình mờ.
3. Nhiệm vụ nghiên cứu:
- Lý thuyết tập mờ, logic mờ, phương pháp lập luận mờ đơn điều kiện
và đa điều kiện.
- Nghiên cứu các phép kéo theo và đánh giá ảnh hưởng của phép kéo
theo đối với phương pháp lập luận mờ đa điều kiện trên một số bài toán.
4. Đối tượng và phạm vỉ nghiên cứu

- Các khái niệm cơ bản về tập mờ, logic mờ, phương pháp lập luận mờ
đa điều kiện.
- Nghiên cứu ảnh hưởng của phép kéo theo đến phương pháp lập luận
mờ đa điều kiện ừên các bài toán xấp xỉ mô hình mờ của Cao - Kandel.


3

5. Phương pháp nghiên cứu
- Nghiên cứu lý thuyết kết họp với cài đặt thực nghiệm.
6. Dự kiến đóng góp mới
Nghiên cứu và phân tích các phương pháp lập luận mờ, đưa ra các đánh
giá và đề xuất việc lựa chọn một số các yếu tố ảnh hưởng tới phương pháp lập
luận mờ như phép kéo theo...


4

NÔI DƯNG
CHƯƠNG 1: TẬP MỜ VÀ LOGIC MỜ
■

1.1. Tập mờ
1.1.1. Khái niệm tập rõ
Trong một vũ trụ nào đó một tập rõ A có thể xác định bằng cách liệt kê
ra tất cả các phần tử của nó, chẳng hạn A = {3, 5, 6 , 9}. Trong trường hợp
không thể liệt kê ra hết được các phần tử của tập A, chúng ta có thể chỉ ra các
tính chất chính xác mà các phần tử của tập A thoả mãn, chẳng hạn A = {x IX
là số chẵn}.
Một tập rõ có thể được xác định bởi hàm đặc trưng, hay còn gọi là hàm

thuộc (membership function) của nó. Hàm thuộc của tập rõ A, được ký hiệu
là Xa đó là hàm 2 giá tri ( 1/ 0), nó nhận giá tri 1 trên các đối tượng JCthuộc tập
A và giá ừị 0 trên các đối tượng JCkhông thuộc A. Các tập rõ có một ranh giới
rõ ràng giữa các phần tử thuộc và không thuộc nó.
1.1.2. Khái niệm tập mờ
Bây giờ chúng ta quan tâm đến những người trẻ tuổi. Ai là những người
được xem là trẻ? Chúng ta có thể xem những người dưới 30 tuổi là trẻ, những
người trên 60 tuổi là không ừẻ. Vậy những người 35, 40,45, 50.. thì sao?
Như chúng ta đã biết, thời kỳ phong kiến tuổi 50 đã được xem là già,
nhưng nay 50 tuổi không thể là già, nhưng cũng không thể là trẻ. Tính chất
người trẻ không phải là một tính chất chính xác để xác định một tập rõ, cũng
như tính chất số gần 8 hoặc nhiệt độ cao...
Đối với tập rõ được xác định bởi các tính chất chính xác cho phép ta biết
một đối tượng là thuộc hay không thuộc tập đã cho, các tập mờ được xác
định bởi các tính chất không chính xác, không rõ ràng, chẳng hạn các tính
chất người trẻ, người già, người đẹp, áp suất cao, số gần 8, nhiệt độ cao,...
Các tập mờ được xác định bởi hàm thuộc mà các giá trị của nó là các số
thực từ 0 đến 1. Chẳng hạn, tập mờ những người thoả mãn tính chất người trẻ


5

(chúng ta sẽ gọi là tập mờ người ừẻ) được xác định bởi hàm thuộc nhận giá
trị 1 trên tất cả những người dưới 30 tuổi, nhận giá trị 0 trên tất cả những
người ừên 60 tuổi và nhận giá trị giảm dần từ 1 tới 0 ừên các tuổi từ 30 đến
60. Ta có định nghĩa sau:
Một tập mờ Ả trong vũ trụ и được xác định là một hàm
/ẦÀ. и -» [0 , 1].
Hàm ịẤA được gọi là hàm thuộc (hàm đặc trưng) của tập mờ Ả còn jUa(x)
được gọi là mức độ thuộc của X vào tập mờ A.

Như vậy tập mờ là sự tổng quát hóa tập rõ bằng cách cho phép hàm thộc
lấy giá trị bất kỳ trong khoảng [0 , 1], ừong khi hàm thuộc của tập rõ chỉ lấy
hai giá tri 0 hoặc 1.
Tập mờ A trong vũ trụ и được biểu diễn bằng tập tất cả các cặp phần tử
và mức độ thuộc của nó:
А = { (x, ụA(x)) \x G ư}
Ví dụ: Giả sử các điểm thi được cho từ 0 đến 10, и = {0, 1,

10}.

Chúng ta xác định ba tập mờ А = “điểm khá”, в = “điểm trung bình”, с =
“điểm kém” bằng cách cho mức độ thuộc của các điểm vào mỗi tập mờ sau:
Điêm
0

А
0

В
0

С
1

1

0

0

1

2

0

0

1

3

0

0,2

0,9

4

0

0,8

0,7

5

0,1

1

0,5

6

0,5

0,8

7

0,8

0,3

ОД
0

8

1

0

0

9

1

0

0

10

1

0

0


6

Sau đây là các ký hiệu truyền thống biểu diễn tập mờ. Nếu vũ trụ и là
rời rạc và hữu hạn thì tập mờ A trong vũ trụ ư được biểu diễn như sau:
A _ ^ Ma (*)
xsU

x

Ví dụ: Giả sử u={a, b, c, d, e}, ta có tìiể xác định một tập mờ Ả như
A = -1—+ -z-+ -z—+ -z—+ -1—

sau:

а

о

с

а

е

Ví dụ: Giả sử tuổi của người là từ 0 đến 100. Tập mờ А = “tuổi trẻ” có
thể xác định như sau:
f
25

1

y= о

У

s - 2>_1
1+ Г > - и '

100

У

y= 25

Đó là một cách biểu diễn của tập mờ có hàm thuộc là:
0< у <25

f*AÌỳ) =

1+

у - 25

25 < у < 100

Khi vũ trụ u là liên tục, người ta sử dụng cách viết sau để biểu diễn tập
mờ Ả:
a

= ỊuMa(x) / x

Trong đó, dấu tích phân (cũng như dấu tổng ở ừên) không có nghĩa là
tích phân mà để chỉ tập hợp tất cả các phần tử JCđược gắn với mức độ thuộc
của nó.
Ví dụ: Tập mờ Ả = “số gần 2” có thể được xác định bởi hàm thuộc sau:
/J,A(x) = e~(x~2) , chúng ta viết:
-t-uu

A.

,

/x


7

Cần chú ý rằng, hàm thuộc đặc trưng cho tập mờ số gần 2 có thể được
xác định bằng cách khác, chẳng hạn:

=

0

X<1

X -1

1< X < 2

1

X —2

-JC + 3 2 < X < 3
О

X>3

Hình 1.1 Các hàm thuộc khác nhau số tập mờ số gần 2
Các tập mờ được sử dụng rộng rãi nhất trong các ứng dụng là các tập
mờ ừên đường thẳng thực R.
Ví dụ: Giả sử tốc độ của một chuyển động có thể lấy giá trị từ 0 với
Vmax =150 (km/h). Chúng ta có thể xác định 3 tập mờ “tốc độ chậm”, “tốc độ
trung bình”, “tốc độ nhanh” như trong hình 1.2

Hình 1.2. Các tập mờ “tắc độ chậm”, “tốc độ trung bình”, “tốc độ nhanh”

8

Các tập mờ này được gọi là các tập mờ hình thang, vì hàm thuộc của
chúng có dạng hình thang.
Nhận xét
- Các tập mờ được đưa ra để biểu diễn các tính chất không chính xác,
không rõ ràng, mờ, chẳng hạn các tính chất “người già”, “số gần 2 ”, “nhiệt độ
thấp”, “áp suất cao”, “tốc độ nhanh”,..
- Khái niệm tập mờ là một khái niệm toán học hoàn toàn chính xác: một
tập mờ trong vũ trụ и là một hàm xác định trên и và nhận giá trị trong đoạn
[0, 1]. Các tập rõ là tập mờ, hàm thuộc của tập rõ chỉ nhận giá trị 1, 0. Khái
niệm tập mờ là sự tổng quát hoá khái niệm tập rõ.
- Một tính chất mờ có thể mô tả các tập mờ khác nhau, trong các ứng
dụng ta cần xác định các tập mờ biểu diễn các tính chất mờ sao cho phù hợp
với thực tế, với các số liệu thực nghiệm.
1.2. Các phép toán trên tập mờ
1.2.1. Các phép toán chuẩn trên tập mờ
Giả sử A và В là các tập mờ trên vũ trụ и. Ta nói tập mờ Ả bằng tập mờ
B ,A = В nếu với mọi X e u, jua(x) = jub(x)
Tập mờ A được gọi là tập con của tập mờ B ,A ç z B nếu với mọi X e u,
jUa(x)

< jUb(x)

1. Phần bù: Phần bù của tập mờ A là tập mờ A với hàm thuộc
MAO) = 1- Мл О)

(1)

2. Họp: Hợp của hai tập mờ A và в là tập mờ A u в với hàm thuộc
được xác định như sau:
Ma u s(x) = max (jUÀ(x), jUB(x))

(2)

3. Giao: Giao của hai tập mờ A và в là tập mờ A n B với hàm thuộc
được xác định như sau: /ịAnBỘc) - min (jUa(x), jub(x))

(3)


9

Ví dụ: Giả sử u = {a, b, c, d, e} và А, в là các tập mờ như sau:
, 0,3 0,7 0 1 0,5
A = — + — + - +— + —
а
с с d
e
D 0,1
a

0,9
с

0,6 1
с d

0,5
e

Khi đó chúng ta có các tập mờ như sau:
—7 0,7
а
. „

0,3
с

1
с

0
d

0,5
e

0,3 0,9 0,6
1
а
с с d

0,5
e

А и В =— +— +— +—+—

. D_0,3 0,7 о 1
0,5
А п В = — + - + - + —+ —
а
с с d
е

4. Tích đề các: Giả sử A], Ấ 2,
Ư2,

An là các tập mờ trên các vũ trụ ơi,

Un tương ứng. Tích đề các của A i, Ả 2,

A„ là tập mờ А = A]X Ả 2

X...X Ẩ„ trên không gian и = Uix Ư2 X . . . X Un với hàm thuộc được xác định

như sau:
ụ A(xỉ,...,xn) = mm(ụAl(xl),ụA2(x2),...,ụAn(xn)) Xx

eơ„(4)

5. Phép chiếu: Giả sử A là tập mờ trong không gian tích Ul X и 2 . Hình
chiếu của A ừên Ui là tập mờ А 1 với hàm thuộc:
/^ ,O i) = max/
M V 2)
x2é u 2

(5)

Định nghĩa này có thể mở rộng cho trường hợp A là tập mờ trên không
gian u, xUi x...xUi . Ta có tìiể tham chiếu A lên không gian tích
£/. xt/ X...XƠ. , trong đó

là các dãy con của dãy (1,2,

n), để nhận

được tập mờ trên không gian и h xUÌ2 X . . . X и h
6. Mở rộng hình trụ:
Giả sử Ai là tập mờ trên vũ trụ ơi. Mở rộng hình trụ của Ai trên không
g ia n tíc h и I X Ư 2 là tậ p m ờ Ả tr ê n v ũ trụ ơ i X Ư 2 v ớ i h à m th u ộ c đ ư ợ c x á c

định bởi:

juA{xi, x2) = ịiAiixi)

(6)


10

Đương nhiên ta có thể mở rộng một tập mờ ừong không gian
Uh xUh X. . . XƠ. thành một tập mờ hình trụ trong không gian ƯIX Ư2 X . . . X Un
trong đó (ilv..,it )la các dãy con của dãy ( 1, 2 ,

n).

Ví dụ: Giả sử Ui = {a, b, с} và и 2 = {d, eị. Giả sử Ẩj, A2 là các tập mờ

ừên Ui, Ư2 tương ứng:
,

1
a

0
b

0,5
с

Ax = —+ —+ - rА~ ———I— —
d
e

Khi đó ta có:

,

,

0,3
0,7
2 (a, d) (а,е)

о
(b,d)

о

(b,e)

0,3
0,5
(c,d) (с,е)

А , X Á , — ------------1------------- 1------------- 1-------------1------------- 1-----------

1

Nếu chiếu tập mờ này lên Ui, ta nhận được tập mờ sau:
0,7
0 0,5
- Î - + —+ - i a
b
с

Mở rộng hình trụ của tập mờ ẢI trên không gian U]X Ư2 là tập mờ sau:
1
Сa, d)

1
0
(a,e) (b,d)

0
(b,e)

0,5
(c,d)

0,5
(c,e)

------- 1-------- 1-------- 1-------- 1-------- 1------1.2.2. Các phép toán mở rộng trên tập mờ

Các phép toán chuẩn: Phần bù, họp, giao được xác định bởi các công
thức (1), (2), (3) không phải là sự tổng quát hóa duy nhất của các phép toán
phần bù, hợp, giao trên tập rõ.
Có thể thấy rằng, tập mờ A u в được xác định bởi (2) là tập mờ nhỏ
nhất chứa cả A và B, còn tập mờ A n в được xác định bởi (3) là tập mờ nhỏ
nhất nằm trong cả A và B.
Còn có những cách khác để xác định các phép toán phần bù, hợp, giao
trên các tập mờ. Chẳng hạn, ta có thể xác định hợp của A và в là tập bất kỳ
chứa cả A và B. Sau đây chúng ta sẽ đưa vào các phép toán mà chúng là tổng
quát hóa của các phép toán chuẩn được xác định bởi (1), (2) và (3).


11

Phần bù mờ
Giả sử chúng ta xác định hàm C: [0,1] —» [0,1] bởi công thức C(a) = 1 - a,
V« e [0, 1]. Khi đó từ công thức (1) xác định phần bù chuẩn, ta có:
^ w =ck w ]

ơ)

Điều này gợi ý rằng, nếu chúng ta có một hàm c thoả mãn một số điều
kiện nào đó thì chúng ta có thể xác định phần bù A của tập mờ A bởi công
thức (7). Tổng quát hoá các tính chất của hàm c, C(a) = 1- a, chúng ta đưa ra

định nghĩa sau:
Phần bù của tập mờ Ả là tập mờ A với hàm thuộc được xác định trong
(7), trong đó c là hàm thoả mãn các điều kiện sau:
- Tiên đề Ci (điều kiện biên). C(0) = 1, C(l) = 0.
- Tiên đề C2 (đơn điệu không tăng). Nếu a < b thì C(a) > C(b) với mọi
a ,b & [0 , 1].
Hàm c thoả mãn các điều kiện Cj, C2 sẽ được gọi là hàm phần bù.
Chẳng hạn, hàm C(a) = 1- a thoả mãn cả 2 điều kiện trên.
Sau đây là một số lớp phần bù mờ quan ừọng.
Ví dụ: Các phần bù mờ lớp Sugeno được xác định bởi hàm c như sau:

Trong đó, X là tham số, X > 1, ứng với mỗi giá trị của X chúng ta nhận
được một phần bù. Khi Ằ = 0 phần bù Sugeno trở thành phần bù chuẩn (1).
Ví dụ: Các phần bù lớp Yager được xác định bởi hàm C:
C(a) = ( l - a wỷ
Trong đó w là tham số, w > 0, ứng với mối giá trị của tham số w
chúng ta sẽ có một phàn bù và với w = 1 phần bù Yager trở thành phần bù
chuẩn ( 1).


12

Họp mờ - các phép toán s - norm
Phép toán họp chuẩn được xác định bởi (2), tức là nó được xác định nhờ
hàm max(fl, b)\ [0, 1] X [0, 1] —> [0, 1]. Từ các tính chất của hàm max này,
chúng ta đưa ra một lớp các hàm được gọi là s - norm.
Một hàm S: [0, 1] X [0, 1] —» [0, 1] được gọi là s - norm nếu nó thoả
mãn các tính chất sau:
- Tiên đề Si (điều kiện biên): S(1, 1) = 1; S(0, a) = S(a, 0) = a
- Tiên đề S2 (tính giao hoán): S(a, b) = S(b, a)

- Tiên đề S3 (tính kết hợp): S(S(a, b), c) = S(a, S(b, c))
- Tiên đề S4 (đơn điệu tăng): Nếu a < a’, b < b ’ thì S(a, b) < S(a’, b’)
ứng với mỗi s - norm, chúng ta xác định một phép hợp mờ như sau:
Hợp của A và B là tập mờ AV aoB ( x )

=

S < J *A

(*)> V

b

(*))

(8 )

Các phép họp được xác định bởi (8) được gọi là các phép toán s - norm.
Chẳng hạn, hàm max(a, b) thoả mãn các điều kiện (Si) đến (S4), do đó họp
chuẩn (2) là phép toán s - norm. Người ta thường ký hiệu max(a, b) = a V b.
Sau đây là một số phép toán s - norm quan trọng khác.
Ví dụ: Tổng Drastic:
a if
b =0
a v b - b if
a =0
1 if a> 0,b> 0
Tổng chặn: a®b = min(l,a +b)
Tổng đại số: a + b = a + b - ab

Ví dụ: Các phép hợp Yager:
^ = m i n 1,{aw+bwr


13

Trong đó w là tham số, w > 0, ứng với mỗi giá tri của w chúng ta có một
s - norm cụ thể, khi w = 1, họp Yager trở thành tổng chặn. Có thể thấy rằng:
lim»S' (a,b)= max(a,b)
W—>co

lim5'tll(ô,ồ)= a V ồ
w -»0

Như vậy khi w —> ao, giao Yager trở thành họfp chuẩn.
Giao mờ - các phép toán T - norm
Chúng ta đã xác định giao chuẩn bởi hàm min(fl, b)\ [0, 1] X [0, 1] —>[0,
1]. Tổng quát hoá từ các tính chất của hàm min này, chúng ta đưa ra một lớp
các hàm được gọi là T - norm.
Một hàm T: [0, 1] X [0, 1] -» [0, 1] được gọi là T - norm nếu nó thoả
mãn các tính chất sau:
- Tiên đề Ti (điều kiện biên): T(0, 0) = 0; S(l, a) = S(a, 1) = a
- Tiên đề T2 (tính giao hoán): T(a, b) = T(b, a)
- Tiên đề T3 (tính kết hợp): T(T(a, b), c) = T(a, T(b, c))
- Tiên đề T4 (đơn điệu tăng): Nếu a < a’, b < b ’ thì T(a, b) < T(a’, b ’)
ứng với mỗi T - norm, chúng ta xác định một phép giao mờ như sau:
Giao của A v ầ B ỉầ tập mờ A r \ B với hàm thuộc được xác định bởi biểu thức:
HAnB (*) = T (M.a(x)’Ve (*))

(9)

Trong đó T là một T - norm. Các phép giao mờ được xác định bởi (9)
được gọi là các phép toán T - norm. Chẳng hạn, hàm min(a, b) là T - norm.
Chúng ta sẽ ký hiệu min(a, b) = a A b.
Một số T - norm quan trọng.
Ví dụ:
Tích đại số: a. b = ab


14

a if b = 1
Tích Drastic: a A b = b if a - I
0 if a,b < 1
Tích chặn: a*b - max(0,a + b - 1)
Ví dụ: Các phép giao Yager:
T = 1- min u a - o + a - ồ " ) '
Trong đó w là tham số, w > 0. Khi w = 1, giao Yager trở thành tích chặn.
Có thể chỉ ra rằng:
lim Tw(a,b)= min(a,ố)

W
->00

limTw(a,b) = a Ab
w -»0

Khi w —> 00, giao Yager trở thành giao chuẩn.
Mối quan hệ giữa các s - norm và T - norm được phát biểu ừong định lý sau:
Định lý: Giả sử T là một T - norm và s là một s - norm. Khi đó chúng

ta có các bất đẳng thức sau:
a A b < T(a, b) < min(a, b)
max(fl, tí) < S(a, b ) < a v b
Trong đó a V b là tổng Drastic còn a A b là tích Drastic.
Từ định lý trên chúng ta thấy rằng, các phép toán min và max là cận trên
và cận dưới của các phép toán T- norm và s - norm tương ứng. Như vậy các
phép toán hợp và giao không thể nhận giá trị trong khoảng giữa mũi và max.
Người ta đưa vào các phép toán V(a, b): [0, 1]

X

[0, 1] —» [0, 1], mà các

giá tn của nó nằm giữa min và max: mũi(a, b) < V(fl, b) < max(fl, b). Các
phép toán này được gọi là phép toán lấy trung bình (averaging operators).
Sau đây là một số phép toán lấy trung bình.


15
1
( ữa + b a 'ì“

Trung bình tổng quát: Va(a,b) = — —— trong đó, a ^ 0 là ứiam số.
V 2 )
Trung bình max - min: VÁ(a,b) = Amax(a,ồ) + (l-ýt)min(a,ồ)trong đó,
tham số X e [0, 1].
Tích đề các mờ: Chúng ta đã xác định tích đề các của các tập mỜAj,
An bởi biểu thức (4). Chúng ta gọi tích đề các được xác định bởi (4) (sử dụng
phép toán min) là tích đề các chuẩn. Thay cho phép toán mũi, chúng ta có thể
sử dụng phép toán T - norm bất kỳ để xác định tích đề các.

Tích đề các của các tập mờ Ai,
ứng là các tập mờ ^4 = Aịx

...X

Ẩ„ trên các vũ trụ ƯJ,

u n tương

A„ trên u = UiX . . . X Un với hàm thuộc được

xác định như sau:
ụ A{xl,...,xn) = ụ Ả (Xị)*...*ụA (xn) trong đó * là phép toán T -norm.
1.3. Quan hệ mờ và nguyên lý mở rộng
1.3.1 Quan hệ mờ
Quan hệ mờ đóng vai trò quan trọng trong logic mờ và lập luận xấp xỉ.
Khái niệm quan hệ mờ là sự tổng quát hóa trực tiếp của khái niệm quan hệ
(quan hệ rõ). Trước hết ta nhắc lại khái niệm quan hệ.
Giả sử ơ v à V ỉầ 2 tập. Một quan hệ R từ u đến V (sẽ được gọi là quan
hệ 2 ngôi) là một tập con của tích đề các u X V. Trong trường hợp u = v,ta
nói rằng R là quan hệ trên u. Chẳng hạn, tập R bao gồm tất cả các cặp người
(a, b) trong đó a là chồng của b, xác định quan hệ “vợ - chồng” trên một tập
người nào đó.
Tổng quát, chúng ta xác định một quan hệ n - ngôi R trên các tập
Ui,...,Un là một tập con của tích đề các Uịx ...X u„
Khi u và Vlầ các tập hữu hạn, chúng ta sẽ biểu diễn quan hệ R từ u đến

Vbởi ma ừận, trong đó các dòng được đánh dấu bởi các phần tửx G u và các

16

cột được đánh dấu bởi phần tử y

G

V. Phần tử của ma trận nằm ở dòng X cột_y

là A *(x,.y):

Ví dụ: Giả sử ư = {x, y, z) và v = {а, b, c, d). Giả sử quan hệ R từ и
đến V như sau:
R = {(*, а), (x, d), (ỵ, a), (y, b), (z, ó), (z, d)}
Chúng ta có thể biểu diễn quan hệ R bởi ma trận sau:
^

a b с cT

* 1 0 0 1
> > 1 1 0 0

Kz о 0 1 \J
Bây giờ chúng ta xét quan hệ “anh em họ gần” trên một tập người и nào
đó. Quan hệ này không thể đặc trưng bởi một tập con rõ của tích đề các и X и.
Một cách hợp lý nhất là xác định quan hệ này bởi một tập mờ R trên и X и.
Chẳng hạn /Лц(а, b) = 1 nếu a là anh em ruột của b, ỊẤR(a, b) = 0,9 nếu a là anh
em con chú con bác của b, juR(a, b) = 0,75 nếu a là anh em cháu cô cháu cậu
của b,...
Một quan hệ mờ từ и đến V là một tập mờ trên tích đề các и X V.
Tổng quát, một quan hệ mờ giữa các tập Ui,

Un là một tập mờ trên

t í c h đ ề c á c Ơ /X . . . x ư „

Tương tự như trong trường họp quan hệ rõ, khi cả и và Vỉầ các tập hữu
hạn, chúng ta sẽ biểu diễn quan hệ mờ R bởi ma trận, trong đó phần tử nằm ở
dòng x e u cột y e к là mức độ thuộc của (x, y) vào tập mờ R, tức là ịầr{x , y).
Ví dụ: Giả sử u = {x,y, z}, v= {a, b, c} vầR là quan hệ mờ từ и đến V
như sau:


17

Quan hệ mờ được biểu diễn bằng ma ừận:

R=

X

у
z

a
b
0,5 1
0,3 0,75

с
0

0,8

0,9

0,42

о

1.3.2. Hợp thành của các quan hệ mờ
Đối với quan hệ rõ, họp thành của quan hệ R từ и đến V với quan hệ s
từ

V đến wlà quan hệ R ° s từ и

đến

wbao gồm tất cả các cặp (u,w)

e и X

w sao cho có ít nhất một V G V mà (u,v) G R và (v,w) € s.
Từ định nghĩa trên chúng ta suy ra rằng, nếu xác định R, S v ầ R ° s bởi
các hàm đặc trưng

Ẳ r, Ă s

và

Ă

ros

tương ứng thì hàm đặc trưng

Ầ

ros

được xác

định bởi công thức:
= m ạx

m in [ẲR( u , v ) , Ảs ( v , w) ]

(1 )

veV

h o ặ c ẲR s { u, w) = m ax [ẲR ( u, v ) Ăs (v, w)]

(2 )

veV

Ví dụ: Giả sử
R=

0
\u2 1

u=

{ui, U2 },

1
0

1
0

v= {v;, V2 , V }, w =
5

{wi, W2 , VV3 } và

w2
0
0 1
s=
1
0 0
1 0
Vv3 0
Khi âỏR
VM2

1
0

w3
1 0
0 1

Bây giờ, giả sử rằng R là quan hệ mờ từ и đến V và s là quan hệ mờ từ

V đến w. Tổng quát hóa các biểu thức (1)
định nghĩa sau:

và (2) cho các quan hệ mờ ta có


18

Hợp thành của quan hệ mờ R và quan hệ mờ s là quan hệ mờ R ° s từ u
đến w với hàm thuộc được xác định như sau:
Mr *s (u ’ w ) = m a x
veV

hoặc

ụ RaS 0u , w ) =

m in l\t*R (M, v ), Ms (v , w )]

max

[fiR( ụ , v ) f i s

veV

(3 )

(v, w)]

(4)

Hợp tìiành được xác định bởi (3) được gọi là họfp thành max - mũi. Hợp
thành được xác định bởi (4) được gọi là hợp thành max - product. Ngoài hai
hợp thành dạng ừên, chúng ta còn có thể sử dụng một toán tử T - norm bất kỳ
để xác định hợp thành của hai quan hệ mờ. Cụ thể là:
t*R.s ( M>w ) = mveV
a?

t

№

r

( “ >v ) ’ M s ( v ’ w )]

(5 )

Trong đó, T là toán tử T - norm. Trong (5) khi thay T bởi một toán tử T
- norm, chúng ta lại nhận được một dạng hợp thành. Trong các ứng dụng, tuỳ
từng trường hợp mà chúng ta lựa chọn toán tử T - norm ừong (5). Tuy nhiên
hợp thành max - min và hợp thành max - product là hai họp thành được sử
dụng rộng rãi nhất trong các ứng dụng.
Ví dụ: Giả sử R và s là hai quan hệ mờ như sau:

R=
\ u 3

0,3

1

0

0,5

0,7

0,1

1

0

0

0,6

1 0,3

1

,v2

0,6

s=

V, 0 0

Vv 4

0

1

11

0,5

0,4 0,3

0

1

0,7

0,2y

Khiđó hợp thành max - min của chúng là quan hệ mờ:
W,
0,5
1 0,5

RoS =
0,6 0,3 0,7
ýli 3 0,4 0,6 0,5


19

Hợp thành max - product của chúng là quan hệ mờ:
0,5
1
0,42 0,3
0,4 0,6

RoS
ýU 3

0,5
0,7
0,3

1.3.3. Nguyên lý mở rộng
Nguyên lý mở rộng được đưa ra bởi Zadeh là một trong các công cụ
quan trọng nhất của lý thuyết tập mờ. Nguyên lý mở rộng cho phép ta xác
định ảnh của một tập mờ qua một hàm.
Giả sử f\ X —> 7 là một hàm từ không gian X vào không gian Y và Ả là
một tập mờ ừên X. vấn đề đặt ra là chúng ta muốn xác định ảnh của tập mờ A
qua hàm f.
Nguyên lý mở rộng (extention principle) nói rằng, ảnh của tập mờ A qua
h àm /là tập mờ B trên Y, ký hiệu B =j{A) với hàm thuộc như sau:
max n Aự )

/ ( x) = ị w '(.V)
0

if

if f - \ y ) =0

Trong đó / ;(y) là tập tất cả các X e X m kfix) = y
Ví dụ 1: Giả sử u = {0, 1,.., 10} và/i Ơ —» ơ là hàm
Í2x

/ 00= [ X

if
ijl

X
X

<5
>\ 5

Giả sử A là tập mờ trên U:
1 + -0,9
0,7 + -0,5
0 + -i
0 + -i
0 +—
0

A - -1 + -1 + -^
i- + -±i- + -0,1
^ + -^
0 1 2 3
4
5
6 7 8 9
10
Hãy xác định ảnh của tập mờ A qua hàm f(x).
Ta có:
/ 1(0)={x \M=0}={0}
f(l)= { x \f{ x )= l} = 0
/ 1(2 H x № )= 3 }= { 1 }

(1.15)