luận văn thạc sĩ Tiếp cận mờ và tiếp cận đại số gia tử trong điều khiển hệ quạt gió – cánh nhôm

Header Page 1 of 89.

§¹i häc Th¸i Nguyªn
Khoa C«ng nghÖ th«ng tin

-----------------------------------

NguyÔn Ngäc Hoan

“TIẾP CẬN MỜ VÀ TIẾP CẬN ĐẠI SỐ GIA TỬ TRONG
ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ - CÁNH NHÔM”

LuËn v¨n th¹c sÜ c«ng nghÖ th«ng tin

Th¸i Nguyªn - 2008

Footer Page 1 of 89.


Header Page 2 of 89.

Đại học Thái Nguyên
Khoa Công nghệ thông tin

-----------------------------------

Nguyễn Ngọc Hoan

Tiếp cận mờ và tiếp cận đại số gia tử
trong điều khiển hệ Quạt gió - Cánh nhôm

Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số:
60.48.01

Luận văn Thạc sĩ công nghệ thông tin

NGI HNG dẫn khoa học: TS. Vũ NH Lân

Thái Nguyên 2008

Footer Page 2 of 89.


Header Page 3 of 89.

MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ..................................... 3
DANH MỤC CÁC BẢNG .......................................................................... 4
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ......................................................... 5
LỜI NÓI ĐẦU ............................................................................................ 7
Chương 1: VÀI NÉT CHUNG VỀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ VÀ LÝ THUYẾT
ĐẠI SỐ GIA TỬ ...................................................................... 9
1.1. Một số khái niệm cơ bản về lý thuyết tập mờ ...................................9
1.1.1.
Định nghĩa tập mờ ................................................................ 9
1.1.2.
Các khái niệm phục vụ tính toán ......................................... 10
1.1.2.1. Giá đỡ: .............................................................................. 10
1.1.2.2.  - Cut : ............................................................................ 11
1.1.2.3. Lồi (Convex)...................................................................... 11

1.1.2.4. Chuẩn (normal) .................................................................. 11
1.1.3.
Các phép tính trên tập mờ Zadeh ......................................... 11
1.1.3.1. Intersection (Giao) ............................................................. 11
1.1.3.2. Union (Hợp)....................................................................... 12
1.1.3.3. Complement (Bù) ............................................................... 12
1.1.4.
Biến ngôn ngữ:................................................................... 12
1.1.5.
Biểu diễn hình học tập rõ và tập mờ, các phép tính cơ bản trên
tập mờ ............................................................................... 14
1.1.6.
Mở rộng ba phép tính cơ bản trên tập mờ ............................ 16
1.1.6.1. Định nghĩa giao mờ ............................................................ 16
1.1.6.2. Định nghĩa hợp mờ............................................................. 16
1.1.6.3. Định nghĩa Bù mờ (phủ định mờ)........................................ 17
1.1.6.4. Tham số hoá các hàm T - norm, hàm S - norm và hàm Bù mờ
C. .................................................................................... 18
1.1.7.
Tích Đề các mờ và quan hệ mờ ........................................... 20
1.1.7.1. Tích Đề các mờ (phép toán cho phép ghép nhiều tập mờ)..... 20
1.1.7.2. Quan hệ mờ ....................................................................... 21
1.1.7.3. Nguyên lý mở rộng............................................................. 23
1.1.8.
Suy luận mờ (suy luận xấp xỉ)............................................. 24
1.1.8.1. Lập luận theo General Modus Ponens (GMP) ...................... 24
1.1.8.2. Lập luận theo quan hệ mờ ................................................... 25
1.2. Một số khái niệm cơ bản về đại số gia tử........................................25
1.2.1.
Đại số gia tử....................................................................... 25

1.2.2.
Định lượng đại số gia tử. .................................................... 26
1.2.3.
Giải bài toán lập luận bằng nội suy...................................... 28

Footer Page 3 of 89.


Header Page 4 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

-2-

Nguyễn Ngọc Hoan

Chương 2: ĐIỀU KHIỂN MỜ VÀ ĐIỀU KHIỂN DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ
............................................................................................. 30
2.1. Điều khiển mờ ..............................................................................30
2.1.1.
Cấu trúc hệ điều khiển mờ với Fuzzifier và Defuzzifier........ 30
2.1.2.
Bộ ý nghĩa hoá - (Mờ hoá) .................................................. 31
2.1.3.
Bộ giải nghĩa (Bộ giải mờ, Bộ làm rõ) ................................. 31
2.1.4.
Cơ sở luật mờ (Fuzzy Rule Base) ........................................ 32
2.1.5.
Khối suy luận mờ (Fuzz inference engine - FIE) .................. 36
2.2. Điều khiển sử dụng đạt số gia tử. ...................................................39

Chương 3: XÂY DỰNG HỆ LUẬT SỬ DỤNG SƠ ĐỒ THAM CHIẾU BẢNG
............................................................................................. 42
3.1. Sơ đồ tham chiếu bảng dùng cho xây dựng hệ luật từ các cặp dữ liệu
vào – ra [6] ...................................................................................42
3.2. Ứng dụng trong điều khiển tiến – lùi xe tải.....................................46
Chƣơng 4: ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ – CÁNH NHÔM SỬ DỤNG SƠ ĐỒ
THAM CHIẾU BẢNG............................................................ 52
4.1. Đối tượng điều khiển (Hệ quạt gió-cánh nhôm) ..............................52
4.2. Xây dựng thuật toán dựa trên sơ đồ tham chiếu bảng ......................54
4.3. Điều khiển hệ quạt gió-cánh nhôm.................................................57
4.4. Kết luận........................................................................................58
Chương 5: ĐIỀU KHIỂN HỆ QUẠT GIÓ – CÁNH NHÔM SỬ DỤNG ĐẠI
SỐ GIA TỬ ........................................................................... 60
5.1. Thuật toán tạo luật từ các quan sát vào-ra.......................................60
5.2. Hệ luật điều khiển quạt gió-cánh nhôm ..........................................62
KẾT LUẬN...............................................................................................70
HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO........................................................ 71
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................... 72

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 4 of 89.




Header Page 5 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

-3-

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
THUẬT NGỮ TIẾNG ANH

TIẾNG VIỆT

Aggregation operations

Các phép kết tảng

Center Average

Phương pháp trung bình trọng tâm

Center of Gravity

Phương pháp trọng tâm

Defuzzifier

Bộ giải nghĩa (Bộ giải mờ)

Fan and Plate Control Apparatus

Hệ thống khí động học Quạt gió - Cánh
nhôm

QGCN

Fuzz Inference Engine

Bộ suy diễn mờ theo lập luận xấp xỉ

FIE

Fuzzifier

Bộ ý nghĩa hoá ( Bộ Mờ hoá)

Fuzziness

Tính mờ

Fuzziness measure

Độ đo tính mờ

Fuzzy Rule Base

Cơ sở luật mờ

FRB

Hedge algebrras

Đại số gia tử

ĐSGT

Hedge algebrras – based controller

Bộ điều khiển dựa trên ĐSGT

HAC

Quantitative Desemantitzation

Phép giải ngữ nghĩa định lượng

Quantitative Semanticization

Ngữ nghĩa hóa định lượng

Quantitative Semantics Mapping

Phép ánh xạ ngữ nghĩa định lượng

Speudo-trapezoid membership
function

Hàm thuộc kiểu hình thang

Table Look - Up Scheme

Sơ đồ tham chiếu bảng

Triangular membership function

Hàm thuộc kiểu hình tam giác

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 5 of 89.

VIẾT TẮT




Header Page 6 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

-4-

Nguyễn Ngọc Hoan

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1.1:

Một vài phép kết tảng (aggregation operations)với các
hàm thuộc a, b  [0,1]........................................................... 18

Bảng 1.2:

Ma trận quan hệ "x gần bằng y" ........................................... 22

Bảng 1.3:

Bảng chân lý với logic 2 trị .................................................. 24

Bảng 1.4:

Bảng chân lý với logic mờ .................................................... 24

Bảng 2.1:

Bảng chân lý cho luật IF - THEN rõ ..................................... 34

Bảng 2.2:

Bảng chân lý cho luật IF - THEN mờ:................................... 34

Bảng 3.1

Quỹ đạo lý tƣởng (xt,  t) và góc điều khiển tƣơng ứng
 to bắt đầu từ (xo,  o) = (1, 0 o) ................................................. 48

Bảng 3.2.

Tạo luật IF- THEN mờ từ các cặp dữ liệu vào – ra trong
bảng 3.1 và độ tin cậy của các luật......................................... 51

Bảng 4.1:

Số liệu quan sát vào u, ra y QGCN (14 cặp vào-ra ) .............. 53

Bảng 4.2

Tạo luật từ các dữ liệu vào-ra ................................................ 55

Bảng 4.3:

Kết quả của bƣớc 2 và bƣớc 3 với 14 luật any such ................. 56

Bảng 4.4:

Hệ luật nhất quán cho bộ điều khiển QGCN ........................... 57

Bảng 4.5:

Bộ điều khiển mờ hệ QGCN theo tiếp cận [6] và Bộ điều
khiển P.................................................................................. 58

Bảng 5.1:

Số liệu quan sát vào u, ra y .................................................... 64

Bảng 5.2:

Các luật tƣơng ứng với các ngữ nghĩa quan sát vào-ra ........... 65

Bảng 5.3:

Bán kính hấp dẫn của các ngữ nghĩa cơ sở ............................. 66

Bảng 5.4:

Hệ luật điều khiển hệ QGCN .................................................. 67

Bảng 5.5.

Kết quả điều khiển hệ QGCN ................................................. 69

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 6 of 89.




Header Page 7 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

-5-

Nguyễn Ngọc Hoan

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1.

Biểu diễn hàm thuộc .............................................................. 10

Hình 1.2.

Biểu diễn giá đỡ .................................................................... 10

Hình 1.3.

Biểu diễn  - cut.................................................................... 11

Hình 1.4.

Biểu diễn biến ngôn ngữ ........................................................ 13

Hình 1.5.

Biểu diễn tập rõ và tập mờ theo x ........................................... 14

Hình 1.6.

Biểu diễn các phép tính cơ bản trên tập mờ ........................... 15

Hình 1.7.

Phạm vi các phép kết tảng theo tham số ................................. 20

Hình 1.8.

Ví dụ về quan hệ rõ và quan hệ mờ......................................... 21

Hình 1.9a. Tích đề các rõ........................................................................ 22
Hình 1.9b. Tích Đề các mờ ..................................................................... 22
Hình 1.10. Ánh xạ định lƣợng từ miền ngôn ngữ sang đƣờng thẳng .......... 27
Hình 2.1.

Cấu trúc hệ điều khiển mờ ..................................................... 30

Hình 2.2.

Hàm thuộc dạng phổ biến ..................................................... 31

Hình 2.3.

Hàm thuộc vd Mô hình B ...................................................... 37

Hình 2.4.

Mô hình B xử lý với giá trị đầu vào e0 và e .......................... 38

Hình 2.5.

Bộ điều khiển dựa trên đại số gia tử ....................................... 40

Hình 3.1.

Phân hoạch cho trƣờng hợp điều khiển 2 đầu vào, 1 đầu ra ... 42

Hình 3.2.

Cơ sở luật mờ nhất quán cho bài toán điều khiển lùi xe tải ...... 44

Hình 3.3.

Mô hình xe tải và thùng chở hàng........................................... 45

Hình 3.4.

Hàm thuộc sử dụng trong bài toán lùi xe tải ........................... 47

Hình 3.5.

Cơ sở luật mờ nhất quán cho bài toán điều khiển lùi xe tải ...... 48

Hình 4.1:

Hệ thống khí động học Quạt gió – Cánh nhôm........................ 51

Hình 4.2 : Phân hoạch mờ đầu vào u QGCN .......................................... 53
Hình 4.3 : Phân hoạch mờ đầu ra y QGCN............................................. 53
Hình 5.1.

Phân hoạch ngữ nghĩa biến vào x0ir với j=1,2,…Nir .............. 59

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 7 of 89.




Header Page 8 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

-6-

Nguyễn Ngọc Hoan

Hình 5.2.

Phân hoạch ngữ nghĩa biến ra y0r với k=1,2,…Mr ................. 59

Hình 5.3.

Phân hoạch ngữ nghĩa biến vào u hệ QGCN........................... 63

Hình 5.4.

Phân hoạch ngữ nghĩa biến ra y hệ QGCN ............................. 64

Hình 5.5.

Đƣờng tuyến tính từng đoạn ngữ nghĩa định lƣợng hệ QGCN . 66

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 8 of 89.




Header Page 9 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

-7-

Nguyễn Ngọc Hoan

LỜI NÓI ĐẦU
Lĩnh vực điều khiển mà một lĩnh vực có nhiều ứng dụng trong công
nghiệp và đời sống. Chính vì vậy đây là một ngành kỹ thuật được nhiều sự
quan tâm.
Đặc biệt từ những năm đầu thập kỷ 90 của thế kỷ 20 đã xuất hiện một
xu hướng nghiên cứu mới đó là các phương pháp điều khiển thông minh
để điều khiển các hệ thống mà ở đó ta không thể có được đầy đủ các thông
tin hoặc các thông tin mà sự chính xác của nó chỉ nhận thấy được giữa các
quan hệ của chúng với nhau hoặc chỉ có thể mô tả được bằng ngôn ngữ.
Đây là điều khác hoàn toàn với kỹ thuật điều khiển kinh điển phải dựa vào
sự chính xác tuyệt đối của mô hình động học. Đó là các phương pháp điều
khiển thông minh dựa trên Logic tập mờ. Phương pháp điều khiển này đã
mô phỏng được phương thức xử lý thông tin của con người, đã giải quyết
thành công các bài toán điều khiển phức tạp mà trước đây không giải quyết
được.
Tuy nhiên phương pháp điều khiển mờ cũng bộc lộ một số nhược điểm
nhất định. Vào những 1990 PGS. TSKH Nguyễn Cát Hồ đã đưa một lý
thuyết mới cho phép thao tác trực tiếp trên ngôn ngữ tự nhiên, xử lý tốt
những suy luận định tính dưới dạng đại số gia tử (ĐSGT). Trong một số
nghiên cứu mới đây cho thấy khả năng sử dụng công cụ đại số gia tử trong
nhiều lĩnh vực khác nhau và trong số đó có công nghệ điều khiển trên cơ
sở tri thức chuyên gia. Đã có các nghiên cứu trong nước và thế giới ở một
số trường hợp cụ thể phương pháp điều khiển sử dụng công cụ đại số gia tử
cho kết quả tốt hơn phương pháp điều khiển mờ truyền thống.
Chính vì vậy cần có sự nghiên cứu nhiều hơn ở cả hai phương pháp
điều khiển. Phạm vi nghiên cứu của đề tài là so sánh giữa cách tiếp cận

điều khiển mờ sử dụng sơ đồ tham chiếu bảng (Table Look- Up Scheme)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 9 of 89.




Header Page 10 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

-8-

do Li Xin Wang đề xuất [6] và tiếp cận đại số gia tử cho hệ khí động học
mà cụ thể là Hệ quạt gió cánh nhôm.
Do vậy tên đề tài được chọn là :

“ Tiếp cận mờ và tiếp cận đại số gia tử trong điều khiển hệ Quạt gió Cánh nhôm”
Nội dung luận văn được bố cục như sau:
Chương 1:

Vài nét chung về lý thuyết tập mờ và lý thuyết đại số gia tử.

Chương 2:

Điều khiển mờ và điều khiển dựa trên đại số gia tử.

Chương 3:

Xây dựng hệ luật sử dụng sơ đồ tham chiếu bảng.

Chương 4:

Điều khiển hệ quạt gió – cánh nhôm sử dụng sơ đồ tham
chiếu bảng.

Chương 5: Điều khiển hệ quạt gió – cánh nhôm sử dụng đại số gia tử.
Lĩnh vực điều khiển mờ và điều khiển dựa trên Đại số gia tử là một lĩnh
vực mới và khá phức tạp mặt khác do trình độ và thời gian có hạn nên bản
luận văn của em không tránh khỏi những thiếu sót . Em rất mong được sự
đóng góp ý kiến của các thày, cô để bản luận văn của em được hoàn thiện hơn
tạo tiền đề cho các những bước nghiên cứu tiếp theo.
Cuối cùng em xin chân thành cảm ơn thày Vũ Như Lân và các thày, cô
trong Viện Công nghệ thông tin đã trang bị cho em những kiến thức cần thiết
để hoàn thành bản luận văn này cũng như quá trình công tác sau này.
Thái nguyên, ngày 10 tháng 11 năm 2008
Học viên

Nguyễn Ngọc Hoan
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 10 of 89.




Header Page 11 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

-9Chƣơng 1

VÀI NÉT CHUNG VỀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ VÀ LÝ
THUYẾT ĐẠI SỐ GIA TỬ

1.1. Một số khái niệm cơ bản về lý thuyết tập mờ
Từ năm 1965 Zadeh đưa ra lý thuyết tập mờ, logic mờ nhưng phải đến
những thập niên cuối của thế kỷ XX lý thuyết tập mờ, logic mờ mới được đặc
biệt quan tâm nghiên cứu và ứng dụng vào trong lý thuyết điều khiển, hệ
thống và trí tuệ nhân tạo. Tập mờ và logic mờ dựa trên các suy luận của con
người về các thông tin không đầy đủ để hiểu biết và điều khiển hệ thống. Điều
khiển mờ chính là mô phỏng cách xử lý thông tin và điều khiển của con người
đối với các đối tượng, do vậy điều khiển mờ đã giải quyết thành công rất
nhiều vấn đề điều khiển phức tạp trước đây chưa giải quyết được.

1.1.1. Định nghĩa tập mờ
Giả sử X là tập nền (vũ trụ) và là tập rõ; A là tập con trên X;  A(x) là hàm
của x biểu thị mức độ thuộc về tập A, thì A được gọi là tập mờ khi và chỉ khi:
A  x,  A  x  x  X ,  A  x  : X  0,1

(1.1)

Trong đó A(x) được gọi là hàm thuộc của tập mờ A
Như vậy tập rõ kinh điển A có thể định nghĩa theo kiểu tập mờ như sau:
A   x,  A  x  x  X ,  A  x  : X  0,1

(1.2)

Có nghĩa là  A(x) chỉ là hai giá trị 0 và 1.
Có thể biểu diễn tập mờ A dưới dạng
A    A ( x) / x

n

hoặc


i 1

A

( xi ) / xi

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 11 of 89.

(1.3)




Header Page 12 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Trong đó

Nguyễn Ngọc Hoan

- 10 -

 ,  là hợp (Union) của các phần tử và lưu ý rằng ký hiệu “/”

không phải là phép chia.
 A(x)
1

0.5

Nơi mờ nhất
x
rõ

mờ
rõ
mờ
rõ
Hình 1.1: Biểu diễn hàm thuộc

1.1.2. Các khái niệm phục vụ tính toán
1.1.2.1. Giá đỡ: Supp(A) của X được gọi là giá đỡ cả A nếu và chỉ nếu:
Supp(A) = {xX :  A(x) > 0}

(1.4)

Như vậy Supp (A)  X
 A(x)

x

0
Supp(A)
Hình 1.2: Biểu diễn giá đỡ

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 12 of 89.




Header Page 13 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

- 11 -

Nguyễn Ngọc Hoan

1.1.2.2.  - Cut : Ký hiệu LA của X đƣợc gọi là  - Cut nếu và chỉ
nếu:
LA = {x  X : A(x)  }

(1.5)

Khi  = 0, L0=Supp(A)
 A(x)



x

0
L A
Hình 1.3: Biểu diễn  - cut

1.1.2.3. Lồi (Convex)
Tập mờ A là lồi nếu và chỉ nếu
A(x1+(1-x2) ≥ min{ A(x1),  A(x2)}

(1.6)

 x1, x2  X,   [0,1]

1.1.2.4. Chuẩn (normal)
Tập mờ A là chuẩn nếu và chỉ nếu tồn tại ít nhất một phần tử x  X sao cho:
A(x) =1

1.1.3. Các phép tính trên tập mờ Zadeh
Cho A và B là 2 tập mờ trên cùng tập nền X

1.1.3.1. Intersection (Giao)
Giao (mờ) của A và B là tập mờ C được định nghĩa như sau:
C = A  B = {(x, C(x)) x  X ,  C(x) = min { A(x),  B(x)}

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 13 of 89.

(1.7)




Header Page 14 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

- 12 -

Nguyễn Ngọc Hoan

1.1.3.2. Union (Hợp)
Hợp (mờ) của A và B là tập mờ C được định nghĩa như sau:
C = A  B = {(x, C(x)) x  X ,  C(x) = max {A(x),  B(x)}

(1.8)

1.1.3.3. Complement (Bù)
Bù (mờ) của A và B được định nghĩa như sau:
A C  x,  AC ( x)  x  X ,  AC ( x)  1   A ( x)}

Lưu ý:

(1.9)

1/ A  AC  0
2/ A  AC  X
3/ (AC)C = A

Lưu ý rằng có nhiều các định nghĩa các tính cơ bản trên tập mờ
Ví dụ một số phép tính số học cơ bản:
Cho A và B là 2 tập mờ trên cùng tập nền X
a) Algebraic Sum: Tổng đại số (mờ) A+B
A  B  x,  A B ( x)  x  X ,  A B ( x)   A ( x)   B ( x)   A ( x). B ( x)

(1.10)

b) Algebraic Product: Tích đại số (mờ) A.B
A.B  x,  A.B ( x)  x  X ,  A.B ( x)   A ( x). B ( x)

(1.11)

c) Bounded Product : Tích giới nội (mờ) A o B
A  B  x,  A B ( x)  x  X ,  A B ( x)  max{0,  A ( x)   B ( x)}}

(1.12)

d) Bounded Sum: Tổng giới nội (mờ) A  B
A  B  x,  A B ( x)  x  X ,  A B ( x)  max{1,  A ( x)   B ( x)}}

(1.13)

e) Ordering of A and B: Thứ tự của A và B
AB

A(x)   B(x)

x  X

(1.14)

1.1.4. Biến ngôn ngữ:
Biến ngôn ngữ là một loại biến mà giá trị của nó không phải là số mà là
từ hay mệnh đề dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên. Biến ngôn ngữ được định
nghĩa là một bộ 5 thành phần sau đây:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 14 of 89.




Header Page 15 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

- 13 -

< n , T(n) , U , G , M >
Trong đó:
n

- Tên biến ngôn ngữ

T(n)

- Tập các giá trị của biến ngôn ngữ

U

- Tập nền mà trong đó tạo nên các giá trị có trong T(n)

G

- Luật syntatic tạo nên các giá trị của biến ngôn ngữ

M

- Luật sementic cung cấp các ý nghĩa cho các giá trị của biến

ngôn ngữ
Ví dụ: Biến ngôn ngữ: Học lực
n

= Học lực

T(n) = {Kém, Yếu, Trung bình, Khá, Giỏi}
U

= [0, 10] - thang điểm đánh giá

G

= Nếu điểm đánh giá u là n thì học sinh có học lực như sau:
Kém với hàm thuộc Kém(u)
Yêú với hàm thuộc yêú (u)
Trung bình với hàm thuộc trung bình (u)
Khá với hàm thuộc  khá (u)
Giỏi với hàm thuộc  giỏi (u)

M ()(u) = {u, ()(u)| u U = [0,10],  ()(u): U  [0,1]}
với () = Kém (hoặc Yếu, Trung bình, Khá, Giỏi).
Cụ thể:


1.0

Kém

Yếu

TB

Khá

Giỏi

0.0
Hình 1.4. Biểu diễn biến ngôn ngữ


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 15 of 89.


Header Page 16 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

- 14 -

1.1.5. Biểu diễn hình học tập rõ và tập mờ, các phép tính cơ bản trên
tập mờ
Tập rõ

Tập mờ

đường biên rõ

đường biên mờ

Loại 1
xA

xA

xA

xA

x

Mặt

x

cắt
A(x)

A(x)

1

1

x
0

x
0

Loại 2 xA

xA
xA

Mặt

x

x
xA

cắt

1
A(x)

A(x) 1
x

0

0
Hình 1.5. Biểu diễn tập rõ và tập mờ theo x

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 16 of 89.

x




Header Page 17 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Mặt cắt

A

Nguyễn Ngọc Hoan

- 15 -

AB

B

x

A

B

x

Giao mờ

Giao rõ

(Zadeh)

1

AB

AB

1
x

0

Hợp rõ
1

0

Hợp mờ

AB

(Zadeh)
x

0

0

x

0

Bù mờ

Bù rõ

1

AB
1

A c

(Zadeh)
1
x

A c
x

0

Hình 1.6: Biểu diễn các phép tính cơ bản trên tập mờ

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 17 of 89.




Header Page 18 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

- 16 -

Nguyễn Ngọc Hoan

1.1.6. Mở rộng ba phép tính cơ bản trên tập mờ
1.1.6.1. Định nghĩa giao mờ
Cho A và B là 2 tập mờ trên cùng tập nền với các hàm thuộc A(x),
 B(x) tương ứng. Giao của 2 tập mờ AB là tập mờ thuộc cả A và B với hàm
thuộc  AB
Nhận xét: Có nhiều hàm thuộc AB tuỳ thuộc vào định nghĩa phép biến đổi
các hàm thuộc  A(x),  B(x).
Hàm T biến đổi các hàm thuộc của tập mờ A và tập mờ B thành hàm
thuộc giao của A và B được gọi là T - chuẩn (T – norm).
T : [0,1] x [0,1]  [0,1] là T – Norm nếu và chỉ nếu T thoả mãn các với các
hàm thuộc a, b, c  [0,1] :
1. T(a,b) = T (b,a)

- giao hoán

2. T(a, b)  T(a,c)  bc

- không giảm

3. T(a, T(b,c)) = T(T(a,b),c)

- kết hợp

4. Điều kiện biên:
T(a, 1) = a
T(a, 0) = 0
Như vậy

T [ A(x),  B(x)] =  AB (x)
T Zadeh [ A(x),  B(x)] = min[ A(x),  B(x)]

(1.15)

1.1.6.2. Định nghĩa hợp mờ
Cho A và B là 2 tập mờ trên cùng tập nền với các hàm thuộc  A(x),  B(x)
tương ứng. Hợp của 2 tập mờ AB là tập mờ chứa cả A và B với hàm thuộc
AB

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 18 of 89.




Header Page 19 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

- 17 -

Nguyễn Ngọc Hoan

Nhận xét: Có nhiều hàm thuộc AB tuỳ thuộc vào định nghĩa phép biến đổi
các hàm thuộc  A(x),  B(x).
Hàm S biến đổi các hàm thuộc của tập mờ A và B thành hàm thuộc Hợp của
A và B được gọi là S - chuẩn (S – norm) hay T - đồng chuẩn ( T – norm).
Hàm S: [0,1] x [0,1]  [0,1] là S – Norm nếu và chỉ nếu T thoả mãn các với

các hàm thuộc a, b, c  [0,1] :
T(a,b) = T (b,a)

- Giao hoán

T(a, b)  T(a,c)  bc

- không giảm

T(a, T(b,c)) = T(T(a,b),c)

- kết hợp

Điều kiện biên:
T(a, 1) = a
T(a, 0) = 0
Như vậy
T [ A(x),  B(x)] =  AB (x)
T Zadeh [ A(x),  B(x)] = min[ A(x),  B(x)]

(1.16)

1.1.6.3. Định nghĩa Bù mờ (phủ định mờ)
Cho tập mờ A với hàm thuộc  A. Tập bù mờ của A là tập mờ AC với
hàm thuộc Ac (x) nhận được từ phép biến đổi C dưới đây:
C [ A (x)] =  A (x)

(1.17)

Trong đó:

C: [0,1]  [0,1] là hàm bù mờ biến đổi hàm thuộc của tập A sang hàm thuộc
của tập bù mờ của A.
Nhận xét: Có nhiều hàm thuộc  Ac tuỳ thuộc vào định nghĩa phép biến đổi C.
Hàm C được gọi là hàm bù mờ hay phủ định mờ nếu và chỉ nếu thoả mãn các
tiên đề sau với các hàm thuộc a, b  [0,1].
1. C(a) ≤ C (b) a ≥ b
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 19 of 89.




Header Page 20 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

- 18 -

2. C(C(a)) = a
3. Điều kiện biên:
C(0) = 1; C(1) = 0

1.1.6.4. Tham số hoá các hàm T - norm, hàm S - norm và hàm Bù mờ
C.
Để có thể cụ thể hoả dạng hàm T - norm, hàm S - norm và hàm Bù mờ,
cần phải tham số hoá các hàm thuộc trên. Việc tham số hoá nhằm mục đíc h
phục vụ cho các ứng dụng khác nhau. Dưới đây là ví dụ vài phép T - norm, S norm và phép Bù mờ được tham số hoá (Bảng 1,1)

Bảng 1.1: Một vài phép kết tảng (aggregation operations)
với các hàm thuộc a, b  [0,1]
Tác giả
Zadeh
1965

T - norm

S - norm

giao mờ

Hợp mờ

min (a,b)

max (a,b)

Sugeno
1977
Yager
1980

C Bù mờ

Miền xác
định tham số

1-a

phi tham số

1 a
1  a

 (-1, )

Tw (a,b)

Sw (a,b)

(1 - aw)w

w (0, )

T (a,b)

S (a,b)

1-a

 (0,1)

T (a,b)

S (a,b)

 (0, )

T (a,b)

S (a,b)

 (0,1)

Dubois and
Prade
1980
Dombi
1982
Werners
1988

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 20 of 89.




Header Page 21 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

- 19 -

Trong đó:
w

1
w

w

Tw (a,b) = 1 - min {1,((1 - a) + (1 - b) ) }
1

Sw (a,b) - min {1,(a w + bw) w }
Ta(a, b) =

ab
max{a, b,  }

Sa(a,b) = a  b  ab  min(a, b,1   )
max{1  a,1  b,  }

Hoặc có thể sử dụng:
S(a,b)=1 
T(a, b) =

(1  a)(1  b)
max{1  a,1  b,  }
1
1

 1    1    
1    1    1 
 a   b  

S(a, b) =

1
 1 
1  
1    1    1 
b  
 a 


T(a, b) = min{a, b} +
T(a, b) = max{a, b} +





1


1   (a  b)
2

1  (a  b)
2

Có thể sắp xếp các phép kết tảng theo miền xác định của tham số trên
cơ sở một số định lý về thứ tự các phép Giao mờ và Hợp mờ như hình 1.6.
Trong đó các điểm mốc giới hạn là T dp (a,b) - Tích mạnh và S ds (a,b) - Tổng

mạnh có dạng:
Tdp (a,b) =

a nếu b = 1
b nếu a = 1
0 còn lại

a nếu b = 0
Sds(a,b) = b nếu a = 0
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái
Nguyên
1 còn
lại
Footer Page 21 of 89.




Header Page 22 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

- 20 -

Có nhiều phép trung bình sử dụng min (a,b) và max (a,b). Một số phép trung
bình mô tả trên hình 1.7 có dạng:
V (a,b) =  max (a,b) + (1 - ) min (a,b)
 a   b

2


V (a,b) =  (
Tw theo Yager

0

S w theo Yager



S theo Dombi


1

Tích đại số
0

T

S

0
Trung bình max – min V
Trung bình tổng quátV

min(a,b)
(a+b)/2

(Giao mạnh nhất)

Tdp(a,b)

  (- , ) ;   0



T theo Dombi

0

 1
) ;


 [0,1]

;

1
Tổng đại số
1

max(a,b)
(Hợp mạnh nhất)

Sdp(a,b)

Hình 1.7. Phạm vi các phép kết tảng theo tham số

Tích Đề các mờ và quan hệ mờ

1.1.7.

1.1.7.1. Tích Đề các mờ (phép toán cho phép ghép nhiều tập mờ)
Giả sử:
X1, X2,...,Xn là các tập nền (tập rõ) với tích Đề các rõ X1X2...Xn
A1, A2,...,An là các tập mờ tương ứng của chúng
Khi đó tích Đề các mờ (fuzzy cartesion product) của A1, A2,...,An được định
nghĩa là tập mờ sau đây:
A1A2...An = {((x1,x2,...,xn),  A1 A2,...,An (x1, x2,...,xn) 
(x1, x2,...,xn)  X1X2...Xn,

 A1 A2,... ,An (x1, x2,...,xn): X1X2...Xn  [0,1]}
ở đây có thể chọn:
 A1A2,...,An (x1, x2,...,xn) = min { A1(x1),  A2(x2),...  An(xn)}

(1.18a)

Trường hợp tổng quát:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 22 of 89.




Header Page 23 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

- 21 -

 A1A2,...,An (x1, x2,...,xn) =  A1(x1)* 

A2(x2)*...*  An(xn)}

(1.18b)

Với * là T - norm

1.1.7.2. Quan hệ mờ
X1, X2...,Xn là các tập nền được tham chiếu đến từ các tập mờ A1,
A2,...An tương ứng. Khi đó quan hệ mờ R = R (A1, A2,...An) được định nghĩa
là tập mờ sau đây:
R= {((x1, x2,...,xn), 0(x1, x2,...,xn))/((x1, x2,...,xn) X1X2,...Xn,

(1.19)

 R(x1, x2,...,xn) : X1X2,...Xn  [0, 1])
Quan hệ rõ

Quan hệ mờ
R (x1, x2)

x2

f (x1, x2)=0

x2

x1

x1

Hình 1.8. Ví dụ về quan hệ rõ và quan hệ mờ
Lƣu ý:
1. Các phép tính tập hợp trên tập mờ có thể coi như quan hệ mờ (Giao mờ,
Hợp mờ, Bù mờ và Nếu.... Thì mờ)
2. Nguyên lý mở rộng là một trường hợp đặc biệt của quan hệ mờ
Ví dụ về Quan hệ mờ
X = {1, 2, 3, 4}
A = "x nhỏ", x  X
= {(1,1), (2, 0.8), (3,0.4), (4,0.0)}
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 23 of 89.




Header Page 24 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

Nguyễn Ngọc Hoan

- 22 -

B = "x hơi nhỏ", y X
= {(1, 1), (2, 1), (3, 0.5), (4, 0.2)}
R(A, B) = "x gần bằng y" với  R(A, B) (x, y) = min ( A(x),  B (y))
Ma trận tính được trong Bảng 1.2
Bảng 1.2: Ma trận quan hệ "x gần bằng y"
x

 R(X, Y)

Y

1

2

3

4

1

1

0.8

0.4

0.0

2

1

0.8

0.4

0.0

3

0.5

0.5

0.4

0.0

4

0.2

0.2

0.2

0.0

x2
A2

A1xA2

A1
x1
Hình 1.9a. Tích đề các rõ
A1xA2(x1,x 2)

1
A2(x2
)

0

A1(x1
)

x1

x2
Hình 1.9b: Tích Đề các mờ

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 24 of 89.

Header Page 25 of 89.

Luận văn tốt nghiệp

- 23 -

Nguyễn Ngọc Hoan

1.1.7.3. Nguyên lý mở rộng
Nguyên lý mở rộng cho phép mờ hoá các hàm toán học với các đối số của
hàm là tập mờ. Cho X là tập nền, A là tập mờ của tập nền X, hàm f: X  Y
với y = f(x) là hàm rõ, trong đó x  X, y  Y. Nguyên lý mở rộng cho phép
chuyển tính mờ A của X sang tập mờ B của Y theo phép chuyển B = f(A)
ở đây:
B = {(y,  B(y))/ y  Y,  B (y): Y  [0, 1]}

(1.20)

Nếu f là đơn trị và tồn tại f-1 (y), thì:

 B(y) =  f(A)(y) =  A(f-1(y)) =  a(x)/x=f-1 (y)

(1.21)

Nếu f là đơn trị và tồn tại f-1 (y), thì:

 B(y) = max

 A(x)

(1.22)

x f-1 (y)
Ví dụ:

x1  x2; f(x1) = f(x2)

Giả sử:  A(x1) = f-1 (y) ≥  A(x2) = f-1 (y)
Kết quả:  B(y) =  A(x1)
Ví dụ: Giả sử tập mờ "số nhỏ" được xác định qua:
Số nhỏ = 1/1 + 1/2 + 0.8/3 + 0.7/4
Như vậy: (Số nhỏ)2 = 1/12 + 1/22 + 0.8/32 + 0.7/42
Trường hợp: Y = f(x1, x2,..., xn) với xi  Xi; i = 1, n và Ai là tập mờ trên Xi
Gợi: X = X1 x X2 x... x Xn
f: X1x X2x...x Xn  Y
Nguyên lý mở rộng cho phép xác định:
B = f(A) qua biểu thức:
với

 B(y) = Sup min( A1 (x1),  A2(x2),..., An (xn))

(1.23)

(x1, x2,..., xn)  f-1 (y)
xi  f-1 (y)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên

Footer Page 25 of 89.