Logic mờ ứng dụng trong hệ thông tin địa lý

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
---------------------------------------

ĐOÀN KHÁNH HOÀNG

LOGIC MỜ ỨNG DỤNG TRONG HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ

Chuyên ngành : Công nghệ thông tin

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS. TS. Trần Đình Khang

Hà Nội – Năm 2012


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 6
1. Tính cấp thiết của đề tài .................................................................................... 6
2. Mục tiêu nghiên cứu.......................................................................................... 6
3. Nội dung nghiên cứu ......................................................................................... 6
4. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 7
5. Ý nghĩa của đề tài ............................................................................................. 7
CHƯƠNG 1 CÁC VẤN ĐỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ....................................... 8
1.1 Hệ thống thông tin địa lý - GIS .......................................................................... 8
1.1.1 Khái niệm về GIS ..................................................................................... 8

1.1.2 Các thành phần cơ bản trong GIS.............................................................. 9
1.1.3 Cơ sở dữ liệu GIS ................................................................................... 10
1.1.4 Các chức năng của GIS ........................................................................... 13
1.1.5 Ứng dụng của GIS .................................................................................. 14
1.2 Khái quát về logic mờ ...................................................................................... 15
1.2.1 Tập mờ ................................................................................................... 16
1.2.2 Các dạng hàm thành viên ........................................................................ 17
1.2.3 Lát cắt  ................................................................................................. 19
1.2.4 Các phép toán chuẩn trên tập mờ ............................................................ 20
1.2.5 Các phép toán khác trên tập mờ .............................................................. 22
1.2.6 Biến ngôn ngữ ........................................................................................ 23
1.2.7 Phép kéo theo mờ - Luật if-then .............................................................. 24
1.2.8 Suy diễn mờ............................................................................................ 26
1.2.9 Số mờ tam giác ....................................................................................... 28
CHƯƠNG 2 .......................................................................................................... 30
MÔ HÌNH PHÂN TÍCH THỨ BẬC MỜ VÀ ỨNG DỤNG TRONG GIS............. 30
2.1 Hệ hỗ trợ ra quyết định đa chỉ tiêu ................................................................... 30
2.1.1 Định chỉ tiêu ........................................................................................... 30
2.1.2 Phân khoảng các chỉ tiêu ......................................................................... 31
2.1.3 Xác định trọng số .................................................................................... 32
2.1.4 Ra quyết định ......................................................................................... 33
Đoàn Khánh Hoàng

1

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

2.2 Quá trình phân tích phân cấp (Analytical HierarchyProcess - AHP) ............. 33
2.2.1 Xây dựng cây phân cấp AHP .................................................................. 33
2.2.2 Xây dựng ma trận so sánh các chỉ tiêu .................................................... 34
2.2.3 Tính toán trọng số ................................................................................... 35
2.2.4 Kiểm tra tính nhất quán........................................................................... 37
2.2.5 Tổng hợp kết quả và đưa ra xếp hạng cuối cùng ................................... 38
2.3 Hệ hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu không gian ............................................ 39
2.3.1 Khái niệm ............................................................................................... 39
2.3.2 GIS và bài toán lựa chọn địa điểm (site selection) ................................... 41
2.4 Mô hình phân tích thứ bậc mờ ......................................................................... 41
2.4.1 Phương pháp phân tích mờ khoảng rộng (Fuzzy extent analysis) ............ 42
2.4.2 Phương pháp khử mờ điểm trọng tâm ..................................................... 45
2.4.3 Phương pháp lát cắt  ............................................................................. 46
2.5 Mô hình ứng dụng FAHP trong hệ thống thông tin địa lý................................. 47
CHƯƠNG 3 .......................................................................................................... 51
LỰA CHỌN ĐỊA ĐIỂM ĐẶT MÁY ATM SỬ DỤNG FAHP VÀ GIS ................ 51
3.1 Mô tả bài toán .................................................................................................. 51
3.2 Xác định các tiêu chuẩn ................................................................................... 51
3.3 Thu thập dữ liệu và thành lập các bản đồ chuyên đề ........................................ 53
3.3.1 Bản đồ khu vực khảo sát ......................................................................... 54
3.3.2 Thành lập các bản đồ chuyên đề ............................................................. 55
3.4 Xây dựng các ma trận đối sánh và tính toán trọng số ....................................... 58
3.4.1 Phần mềm Best Choice ........................................................................... 59
3.4.2 Tính toán ................................................................................................ 62
3.5 So sánh với mô hình AHP................................................................................ 65
KẾT LUẬN ........................................................................................................... 67
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 68

Đoàn Khánh Hoàng

2

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Hình 1-1 Mô phỏng các thành phần cơ bản trong GIS ............................................. 9
Hình 1-2 Minh họa Vector và Raster ..................................................................... 11
Hình 1-3 Các lớp đối tượng .................................................................................. 12
Hình 1-4 Phân tích liền kề .................................................................................... 13
Hình 1-5 Phân tích chồng xếp ............................................................................... 14
Hình 1-6 Hàm thành viên của tập rõ ..................................................................... 16
Hình 1-7 Hàm thành viên dạng hình thang............................................................ 18
Hình 1-8 Hàm thành viên dạng tam giác ................................................................ 19
Hình 1-9 Hàm thành viên dạng chuông.................................................................. 19
Hình 1-10 Lát cắt  ............................................................................................... 20
Hình 2-1 Cây phân cấp AHP ................................................................................. 34
Hình 2-2 Thang điểm so sánh các chỉ tiêu.............................................................. 35
Hình 2-3 S-MCDM như là sự kết hợp giữa MCDM và GIS ................................... 39
Hình 2-4 Tổ chức phân cấp của S-MCDM............................................................. 40
Hình 2-5 Độ đo khả năng

≥

...................................................................... 44

Hình 2-6 Số mờ tương ứng với các biến ngôn ngữ................................................. 45
Hình 2-7 Phương pháp khử mờ trọng tâm đối với một số mờ tam giác .................. 46

Hình 3-1 Mô hình của hệ MCDM cho bài toán lựa chọn ví trí đặt máy ATM ........ 53
Hình 3-2 Bản đồ khu vực Cầu Giáy ....................................................................... 54
Hình 3-3(a) Bản đồ khoảng cách đến đường chính ................................................ 55
Hình 3-3(b) Mật độ máy ATM .............................................................................. 56
Hình 3-3 (c) Mật độ khách hàng ............................................................................ 57
Hình 3-3(d) Giá thuê địa điểm .............................................................................. 58
Hình 3-4 Một số giao diện phần mềm Best Choice ................................................ 61
Hình 3-5 So sánh FAHP và AHP ........................................................................... 65

Đoàn Khánh Hoàng

3

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2-1 Ma trận so sánh độ quan trọng của các chỉ tiêu ....................................... 35
Bảng 2-2 Tính trọng số với phương pháp trung bình các giá trị chuẩn hóa............. 36
Bảng 2-3 Tính trọng số với phương pháp trung bình nhân ..................................... 37
Bảng 2-4 Chỉ số ngẫu nhiên ................................................................................... 38
Bảng 2-5 Các biến ngôn ngữ và số mờ tương ứng ................................................. 45

Đoàn Khánh Hoàng

4

Cao học 2009-2011

Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
GIS

Hệ thống thông tin địa lý

AHP

Quy trình phân tích thứ bậc

FAHP

Quy trình phân tích thứ bậc mờ

MCDM

Hệ hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chuẩn

S- MCDM

Hệ hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chuẩn không gian

Đoàn Khánh Hoàng

5

Cao học 2009-2011

Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Ngày nay, ở nhiều quốc gia trên thế giới, GIS đã trở thành công cụ trợ giúp
quyết định trong hầu hết các hoạt động kinh tế-xã hội, an ninh, quốc phòng, đối phó
với thảm hoạ thiên tai v.v... GIS có khả năng trợ giúp các cơ quan chính phủ, các
nhà quản lý, các doanh nghiệp, các cá nhân v.v... đánh giá được hiện trạng của các
quá trình, các thực thể tự nhiên, kinh tế-xã hội thông qua các chức năng thu thập,
quản lý, truy vấn, phân tích và tích hợp các thông tin được gắn với một nền bản đồ
số nhất quán trên cơ sở toạ độ của các dữ liệu bản đồ đầu vào. Một trong những ứng
dụng GIS thường dùng là lựa chọn địa điểm tối ưu (site selection). Để thực hiện
được điều này thông thường người ra quyết định phải sử dụng các công cụ phân tích
dữ liệu của GIS kết hợp với một mô hình đánh giá hỗ trợ ra quyết định nào đó (ví
dụ AHP). Việc đánh giá các địa điểm đưa ra để lựa chọn địa điểm tối ưu thường
phải dựa vào các chuyên gia của lĩnh vực liên quan. Tuy nhiên các đánh giá này
cũng như các dữ liệu thu được của các địa điểm từ việc phân tích dữ liệu GIS và
đem ra so sánh thường có yếu tố không chắc chắn, hay có tính mờ ở trong đó. Vì
vậy nếu chỉ đơn thuần sử dụng các mô hình phân tích đánh giá cổ điển (ví dụ AHP)
thì có thể cho ta kết quả không thật chính xác. Xuất phát từ hạn chế trên, cần phải
đưa ra một phương pháp phân tích đánh giá mới mà khi kết hợp với GIS để giải
quyết bài toán lựa chọn địa điểm tối ưu sẽ cho ta kết quá tin cậy hơn.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Đưa ra mô hình ứng dụng hệ ra quyết định đa tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu
không gian trên cơ sở kết hợp giữa hệ thống thông tin địa lý (GIS) và lý thuyết về
logic mờ mà cụ thể là lý thuyết về số mờ. Xây dựng một chương trình tự động hóa
quá trình tính toán dựa trên mô hình fuzzy AHP.
3. Nội dung nghiên cứu

-

Nghiên cứu tổng quan về hệ thống thông tin địa lý (GIS) và logic mờ

Đoàn Khánh Hoàng

6

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

-

Nghiên cứu mô hình phân tích thứ bậc mờ (FAHP) và mô hình ứng dụng hệ
ra quyết định đa tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu không gian sử dụng FAHP.

-

Ứng dụng các vấn đề lý thuyết trên vào bài toán lựa chọn địa điểm tối ưu để
đặt ATM của một ngân hàng trên địa bàn một quận nội thành của thành phố
Hà Nội.

4. Phương pháp nghiên cứu
-

Phương pháp phân tích tổng hợp từ tài liệu: các nguồn tài liệu thu thập được
bao gồm sách, giáo trình, bài báo trong và ngoài nước sẽ được nghiên cứu,
phân tích và tổng hợp để từ đó rút ra các vấn đề liên quan đến đề tài và đưa

vào quyển luận văn.

-

Phương pháp đánh giá định lượng để đưa ra các số liệu có tính khách quan
cao phục vụ trợ giúp quyết định.

-

Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu: để xác định mức độ ảnh hưởng của các
yếu tố và tổng hợp các chỉ tiêu đánh giá.

-

Phương pháp phân tích không gian bằng GIS: để đánh giá và cho điểm các
yếu tố ảnh hưởng đến bài toán lựa chọn địa điểm tối ưu.

-

Phương pháp chuyên gia để đánh giá vai trò của các yếu tố ảnh hưởng.

-

Phương pháp thử nghiệm thực tế để kiểm chứng kết quả nghiên cứu.

5. Ý nghĩa của đề tài
Ý nghĩa khoa học của đề tài là đưa ra được mô hình kết hợp FAHP và GIS cho
hệ ra quyết định đa tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu không gian (S-MCDM)
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài là xây dựng được chương trình hỗ trợ ra quyết
định dựa trên mô hình AHP và FAHP và thực nghiệm cho bài toán lựa chọn địa

điểm tối ưu để đặt ATM của ngân hàng Teccombank trên quận Cầu Giấy, TP Hà
Nội.

Đoàn Khánh Hoàng

7

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

CHƯƠNG 1
CÁC VẤN ĐỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
1.1 Hệ thống thông tin địa lý - GIS
1.1.1 Khái niệm về GIS
Hệ thống thông tin địa lý - Geographic Information System (GIS) là một
nhánh của công nghệ thông tin, đã hình thành từ những năm 60 của thế kỷ trước và
phát triển rất mạnh trong những năm gần đây.
GIS được sử dụng nhằm xử lý đồng bộ các lớp thông tin không gian (bản đồ)
gắn với các thông tin thuộc tính, phục vụ nghiên cứu, quy hoạch và quản lý các hoạt
động theo lãnh thổ.
Có nhiều định nghĩa về GIS, nhưng đều thống nhất quan niệm chung: Hệ
thông tin địa lý (GIS – Geographical Information System), đó là một hệ thông
tin có khả năng thu thập, cập nhật , phân tích và quản trị, biểu diễn dữ liệu địa lý
phục vụ giải quyết các bài toán ứng dụng có liên quan đến vị trí địa lý trên bề
mặt trái đất hoặc được định nghĩa như là một hệ thông tin với khả năng truy nhập,
tìm kiếm, phân tích, xử lý và truy xuất dữ liệu địa lý nhằm hỗ trợ cho công tác
quản lý, quy hoạch và quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường
Xét dưới góc độ là công cụ, GIS dùng để thu thập, lưu trữ, biến đổi, hiển thị

các thông tin không gian nhằm thực hiện các mục đích cụ thể.
Xét dưới góc độ là phần mềm, GIS làm việc với các thông tin không gian, phi
không gian, thiết lập quan hệ không gian giữa các đối tượng. Có thể nói các chức
năng phân tích không gian đã tạo ra diện mạo riêng cho GIS.
Xét dưới góc độ ứng dụng trong quản lý nhà nước, GIS có thể được hiểu như
là một công nghệ xử lý các dữ liệu có toạ độ để biến chúng thành các thông tin trợ
giúp quyết định phục vụ các nhà quản lý.
Xét dưới góc độ hệ thống, GIS là hệ thống gồm các hợp phần: phần cứng,
phần mềm, cơ sở dữ liệu và cơ sở tri thức chuyên gia.
Đoàn Khánh Hoàng

8

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

1.1.2 Các thành phần cơ bản trong GIS
Hệ thống thông tin địa lý bao gồm các thành phần sau: phần cứng, phần mềm,
cơ sở dữ liệu, con người và phương thức tổ chức.

Hình 1-1 Mô phỏng các thành phần cơ bản trong GIS
a. Phần cứng
Phần cứng hệ thống thông tin địa lý có thể là một máy tính, hoặc một hệ thống
máy tính và các thiết bị ngoại vi.
b. Phần mềm
Phần mềm hệ thông tin địa lý bao gồm hệ điều hành hệ thống, phần mềm quản
trị cơ sở dữ liệu, phần mềm hiển thị đồ hoạ…Thông thường dựa trên mục tiêu xây
dựng cơ sở dữ liệu người ta lựa chọn các giải pháp cho phần cứng và phần mềm hệ

thống thông tin địa lý.
c. Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu là các thông tin được lưu dưới dạng số theo một khuân dạng nào
đó mà máy tính có thể hiểu và đọc được. Cơ sở dữ liệu trong hệ thông tin địa lý bao
gồm các dữ liệu không gian (đó là các dữ liệu điểm - Point, đường - Line, vùng Polygon) và các dữ liệu thuộc tính (các dữ liệu dạng chữ - số, dữ liệu multimedia…)
và mối quan hệ giữa hai loại dữ liệu này.
d. Con người
Đoàn Khánh Hoàng

9

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

Như ta đã biết, đối với một tổ chức không phải chỉ đơn giản mua một hệ thống
phần cứng và một vài phần mềm nào đó là đủ, nó đòi hỏi phải có đội ngũ cán bộ kỹ
thuật, đó là các chuyên viên tin học, các nhà lập trình và các chuyên gia về các lĩnh
vực khác nhau, họ những người trực tiếp thiết kế, xây dựng và vận hành hệ thống
thông tin địa lý.
e. Phương thức tổ chức
Trên cơ sở các định hướng, chủ trương ứng dụng của các nhà quản lý, các
chuyên gia chuyên ngành sẽ quyết định xem GIS sẽ được xây dựng theo mô hình
ứng dụng nào, lộ trình và phương thức thực hiện như thế nào, hệ thống được xây
dựng sẽ đảm đương được các chức năng trợ giúp quyết định gì, từ đó có những thiết
kế về nội dung, cấu trúc các hợp phần của hệ thống cũng như đầu tư tài chính…
1.1.3 Cơ sở dữ liệu GIS
a. Dữ liệu không gian:
Bản đồ là bản vẽ trong đó thể hiện hình ảnh các đối tượng thực tế trên bề mặt

quả đất thông qua các ký hiệu riêng rẽ, các đối tượng trên bản đồ được xác định về
mặt vị trị không gian trong một hệ tọa độ thống nhất. Bản đồ số là dạng bản đồ
được thành lập trong máy tính ở dạng số với các cấu trúc mà máy tình hiểu được.
Có 6 loại thông tin trong bản đồ số dùng hiển thị hình ảnh bản đồ và ghi chú của
chúng như sau.
- Đường (Line): Là một đường thẳng, đường thẳmg được tạo lên từ hai điểm
trở lên có toạ độ xác định.
- Điểm (Point): Các đối tượng có ý nghĩa là một chấm trên bản đồ, có toạ độ
xác định trong một hệ toạ độ.
- Vùng (Region): Là một đường khép kín được tô màu hoặc trải nền bên trong.
- Ô lưới (Grid cell): Các ô lưới của ảnh.
- Ký hiệu (Symbol): Bao gồm các ký hiệu.
- Ghi chú (Text).

Đoàn Khánh Hoàng

10

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

Hệ thống thông tin địa lý sử dụng hai mô hình dữ liệu cơ bản để biểu diễn các
đặc trưng không gian: Mô hình dữ liệu Raster và mô hình dữ liệu Vector.

Hình 1-2 Minh họa Vector và Raster
Mô hình dữ liệu quyết định cách thức mà dữ liệu cấu trúc, lưu trữ, xử lý và
phân tích trong một hệ thống thông tin địa lý. Mô hình dữ liệu Raster sử dụng lưới
để thể hiện đặc trưng không gian. Mô hình Vector sử dụng các điểm tọa độ của

chúng để xây dựng các đặc trưng không gian như điểm, đường và vùng. Các đặc
trưng dựa trên mô hình dữ liệu Vector được coi như các đối tượng riêng biệt trong
không gian. Nhiều hệ thống thông tin địa lý sử dụng cả hai mô hình dữ liệu Vector
và Raster.
Lớp đối tượng (Layer)
Thông thường thành phần số liệu đồ thị của GIS là cơ sở dữ liệu bản đồ được
quản lý ở dạng các lớp đối tượng, mỗi lớp chứa các hình ảnh bản đồ liên quan đến
một chức năng, ứng dụng cụ thể. Lớp đối tượng là một tập hợp các hình ảnh thuần
nhất hay là một tập hợp các đối tượng dùng để phục vụ một ứng dụng cụ thể và xác
định vị trí của nó với các lớp khác trong cơ sở dữ liệu thông qua một hệ toạ độ
chung. Việc phân tách các lớp dựa trên cơ sở của mối quan hệ logic và mô tả đồ hoạ
của tập hợp các hình ảnh bản đồ.

Đoàn Khánh Hoàng

11

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

Hình 1-3 Các lớp đối tượng
b. Dữ liệu phi không gian:
Số liệu thuộc tính phi không gian mô tả các thông tin về đặc tính của các hình
ảnh bản đồ. Chúng được liên kết với các hình ảnh không gian thông qua các chỉ số
xác định chung, thông thường gọi là mã địa lý (GeoCode) được lưu trữ trong cả hai
bản ghi không gian và phi không gian.
Số liệu thuộc tính phi không gian bao gồm các định tính và số liệu hình ảnh,
điểm, đường, vùng hoặc mạng lưới lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu.

Hệ thống thông tin địa lý có thể xử lý các thông tin thuộc tính riêng rẽ và tạo
ra các bản đồ trên cơ sở các giá trị thuộc tính. Phần lớn các phần mềm thông tin địa
lý cũng có thể hiển thị các thông tin thuộc tính như là các ghi chú trên bản đồ hoặc
là các tham số điều khiển cho việc lựa chọn hiển thị các ký hiệu bản đồ.
Mối quan hệ giữa dữ liệu phi không gian và không gian: Bản đồ không chỉ thể
hiện các lớp các đối tượng hình học mà mỗi đối tượng này còn được gắn với một
tập các thuộc tính dữ liệu thống kê khác.
Mỗi đối tượng hình học có một mã nhận diện dùng để liên kết với một bản ghi
trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Các dữ liệu địa lý được tổ chức nhờ mô hình quan hệ
địa lý và Topo.
Đoàn Khánh Hoàng

12

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

Lớp các vùng (layer), đường (line), điểm (point) liên kết với các thuộc tính
tương ứng. Những mô hình liên kết đó thể hiện cách quản lý vị trí, quan hệ không
gian của các đặc trưng điểm, đường và vùng. Đồng thời cho phép quản lý hiệu quả
các đặc tính của các đặc trưng đó.
Dữ liệu bản đồ dựa theo các đối tượng (điểm, đường, đa giác, ...) ứng với mỗi
đối tượng tương ứng sẽ có số hiệu riêng để có thể quy chiếu các dữ liệu phi hình
học bao gồm các dữ liệu thống kê lưu trữ trong các tệp khác nhau của cơ sở dữ liệu.
1.1.4 Các chức năng của GIS
Các thành phần của GIS được nêu trong phần 1.1.2 có nhiệm vụ thực thi các
chức năng chính của hệ thống là: thu thập dữ liệu, quản lý cơ sở dữ liệu, tìm kiếm
và phân tích không gian, hiển thị đồ họa và tương tác. Một chức năng là một khâu

trong cả một hệ thống xử lý GIS. Trong số các chức năng trên thì tìm kiếm và phân
tích không gian được coi là một thế mạnh của GIS. Một số phép phân tích không
gian thường dùng:
Phân tích liền kề (buffering):
Đây là nhóm thao tác không gian tạo vùng đệm nhằm khoanh các vùng cách
đều một điểm, một con đường hay một vùng trên những khoảng cách đã được định
trước.

Hình 1-4 Phân tích liền kề
Chức năng vùng đệm dùng với mục đích gì? Một vùng ô nhiểm cần vạch ra
môt vùng cách ly, một hồ chức nước cần vạch ra một hành lang bảo vệ . . .Nói

Đoàn Khánh Hoàng

13

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

chung phép phân tích vùng đệm thường xuyên được sử dụng cho bài toán lựa chọn
địa điểm (site selection)
Chồng xếp lớp thông tin (Overlay)
Đây là thao tác không gian trong đó các lớp chuyên đề được chồng xếp lên
nhau để tạo ra một lớp chuyên đề mới với các thông tin mới, phục vụ cho một mục
đích cụ thể.

Hình 1-5 Phân tích chồng xếp
1.1.5 Ứng dụng của GIS

Ngày nay, GIS được áp dụng trong hầu khắp các lĩnh vực khoa học và công
nghệ, phục vụ những nhu cầu rất cấp thiết của con người. Mặc dù rất đa dạng và
phong phú, các ứng dụng GIS có thể được phân thành ba nhóm, căn cứ vào mức độ
và phạm vi áp dụng chúng, bao gồm các ứng dụng loại kiểm kê, các ứng dụng loại
phân tích và các ứng dụng loại quản lý.
Các ứng dụng kiểm kê: Một dự án GIS thường được bắt đầu bằng công tác
kiểm kê các đối tượng nghiên cứu tại khu vực đã lựa chọn, (chẳng hạn các loại
Đoàn Khánh Hoàng

14

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

rừng, thuỷ văn, sử dụng đất, v.v...). Các đối tượng này được biểu diễn trong môi
trường GIS dưới dạng các lớp thông tin địa lý. Các ứng dụng trong giai đoạn này
chủ yếu tập trung vào việc cập nhật và đơn giản hoá các quy trình thu thập dữ liệu.
Các ứng dụng phân tích: Sau khi đã hoàn thành giai đoạn kiểm kê, các kỹ
thuật phân tích không gian và phân tích thống kê của công nghệ GIS sẽ cho phép
thực hiện một loạt truy vấn phức tạp đối với các lớp thông tin chứa dữ liệu chuyên
đề.
Các ứng dụng quản lý: Các kỹ thuật phân tích không gian và xây dựng mô
hình ở mức độ cao hơn sẽ hỗ trợ cho các quyết định của các nhà quản lý, lãnh đạo
các ban ngành và các cấp chính quyền. Trong giai đoạn này của dự án GIS, trọng
tâm của các ứng dụng đã chuyển từ công tác thu thập dữ liệu sang các thao tác xử
lý, phân tích và mô hình hoá để giải quyết các vấn đề bức xúc của thế giới thực.
1.2 Khái quát về logic mờ
Con người truyền tin cho nhau bằng phương tiện truyền tin riêng của mình:

ngôn ngữ tự nhiên. Song bản chất của ngôn ngữ tự nhiên (tiếng Việt, tiếng Anh,
tiếng Pháp,…) là không chính xác nhập nhằng. Nhưng ngôn ngữ tự nhiên vẫn là
dạng truyền thông mạnh mẽ nhất, thông dụng nhất giữa con người với nhau, và mặc
dầu mang yếu tố nhập nhằng, không rõ ràng, không chính xác, con người hầu như ít
khi hiểu khi những điều mà người khác muốn nói với mình. Tuy nhiên, một vấn đề
đặt ra là làm thế nào để máy tính hiểu được các mệnh đề, chẳng hạn, “An là người
cao”, câu này có nghĩa là An cao 1,65m hay 1,72m?
Mặt khác, thông tin được sử dụng trong các hệ đến từ hai nguồn quan trọng.
Một nguồn là các thiết bị cảm nhận môi trường (các thiết bị đo đạc, các phương tiện
kỹ thuật hiện đại). Một nguồn là các chuyên gia trong các lĩnh vực. Các chuyên gia
mô tả tri thức của họ bằng ngôn ngữ tự nhiên. Để máy tính có thể hiểu được tri thức
của con người phát biểu bằng ngôn ngữ tự nhiên, chúng ta cần có một lý thuyết toán
học cho phép mô tả chính xác ý nghĩa các khái niệm, chẳng hạn cao, thấp, già, trẻ,
… của ngôn ngữ tự nhiên. Lý thuyết toán học đó là lý thuyết tập mờ.
Đoàn Khánh Hoàng

15

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

Lý thưyết tập mờ cho chúng ta một công cụ toán học chính xác để mô tả các
thông tin không chính xác, mang tính nhập nhằng, mờ (vagueness, ambiguity). Từ
bài báo khởi đầu về lý thuyết tập mờ của Lofti A. Zadeh “Fuzzy sets”, công bố năm
1965, lý thuyết tập mờ và logic mờ đã phát triển mạnh mẽ trên khắp thế giới. Ngày
nay lý thuyết tập mờ và logic mờ đã được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực như
công nghiệp, điều khiển, các hệ ra quyết định, . . .
1.2.1 Tập mờ

a) Tập rõ
Tập rõ (crisp set) là tập hợp truyền thống theo quan điểm của Cantor. Gọi A là
một tập hợp rõ, đối với một phần tử x có thể có 2 trường hợp xảy ra: x  A hoặc x
 A, Có thể sử dụng hàm  để mô tả khái niệm thuộc về. Nếu x  A,  (x) = 1,
nguợc lại nếu x  A,  (x) = 0. Hàm  được gọi là hàm đặc trưng của tập hợp A.

Hình 1-6 Hàm thành viên của tập rõ
b) Tập mờ
Một tập mờ (fuzzy set) A trong không gian U được biểu diễn bởi một hàm A:
U  [0,1]
Hàm A được gọi là hàm thuộc (hoặc hàm đặc trưng) của tập mờ A còn
A(x) được gọi là mức độ thuộc của x vào tập mờ A.
Như vậy tập mờ là sự tổng quát hoá tập rõ bằng cách cho phép hàm thuộc lấy
giá trị bất kỳ trong khoảng [0,1], trong khi hàm thuộc của tập rõ chỉ lấy hai giá trị 0
hoặc 1.
Đoàn Khánh Hoàng

16

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

Người ta biểu diễn tập mờ A trong không gian U bởi tập tất cả các cặp phần tử
và mức độ thuộc của nó:
A = {(x, A(x))| x U}

(1.1)

Ví dụ 1.1: Giả sử các điểm thi được cho từ 0 đến 10, U = {0,1,2,…,10}.
Chúng ta xác định ba tập mờ: A = “điểm khá”, B = “điểm trung bình” và C=”điểm
kém” bằng cách cho mức độ thuộc của các điểm vào mỗi tập mờ trong bảng sau:
Điểm

A

B

C

0

0

0

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

0,1

7

0.8

0,3

0

8

1

0

0

9

1

0

0

10

1

0

0

Sau đây là các ký hiệu truyền thống biểu diễn tập mờ. Nếu không gian U là rời
rạc và hữu hạn thì tập mờ A trong không gian U được biểu diễn như sau:

A=

A(x)
xU x



(1.2)

Ví dụ 2.2: Giả sử U = {a, b, c, d, e}, ta có thể xác định một tập mờ A như sau:

 0,7 0 0,3 1 0,5 
 
 
A= 
b c d e 
 a
1.2.2 Các dạng hàm thành viên

Các hàm thành viên của tập mờ thường có các dạng chính sau:
Đoàn Khánh Hoàng

17

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

a) Dạng hình thang:

 A (x)

0, < ℎ
⎧ −
,
⎪
−
=
1,
⎨
−
⎪
,
⎩( − )

ặ >
∈( , )
∈( , )

∈( , )
(1.3)

A

1

a

b

c

d

x

Hình 1-7 Hàm thành viên dạng hình thang
b) Dạng tam giác
< ℎ ặ >
−
, ∈( , )
=
−
⎨ −
⎪
, ∈( , )
⎩( − )
⎧
⎪

 A (x)

0,

(1.4)

Đoàn Khánh Hoàng

18

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

A

1

a

b

x

c

Hình 1-8 Hàm thành viên dạng tam giác
c) Dạng hình chuông

A

1

x
Hình 1-9 Hàm thành viên dạng chuông
1.2.3 Lát cắt 
Lát cắt  (- cut) của tập mờ A, ký hiệu là A, là một tập rõ bao gồm tất cả các
phần tử của không gian U có mức độ thuộc vào A lớn hơn hoặc bằng . Tức là

(1.5)

A = {x  U | A(x)  }

Đoàn Khánh Hoàng

19

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

A

1



a

b

c
Hình 1-10 Lát cắt 

x

Ví dụ 1.2: Giả sử U = {a, b, c, d, e, m, n} và A là tập mờ được xác định như
sau:
A=

0,1 0,7 0,5 0 1 0,8 0


  

a
b
c
d e m n

Khi đó ta có:
A0,1 = {a, b, c, e, m}
A0,3 = {b, c, e, m}
A0,8 = {e, m}
1.2.4 Các phép toán chuẩn trên tập mờ
Các phép toán trên tập mờ được định nghĩa thông qua các hàm thuộc và được
xây dựng tương tự như các phép toán trong lý thuyết tập mờ kinh điển, bao gồm tập
con, phép giao, phép hợp và phép bù

Cho ba tập mờ A, B , C với  A(x),  B(x),  C(x)
a) Phép giao
C=A  B:  C(x) = min( A(x),  B(x))

Đoàn Khánh Hoàng

20

(1.6)

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

b) Phép hội
C=A B : C(x) = max(A(x),  B(x))

(1.7)

c) Phép bù
(1.8)

C= A : C(x) = 1- A(x)

Ví dụ 1.3: Giả sử U  {a, b, c, d , e} và A, B là các tập mờ như sau

A

0.3 0.7 0 1 0.5


  
a
b
c d
e

B

0.1 0.9 0.6 1 0.5


 
a
b
c
d
e

Khi đó chúng ta có các tập mờ sau
Đoàn Khánh Hoàng

21

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

A

0.7 0.3 1 0 0.5

  
a
b
c d
e

AB 

0.3 0.9 0.6 1 0.5


 
a
b
c
d
e

AB

0.1 0.7 0 1 0.5

  
a
b
c d
e

1.2.5 Các phép toán khác trên tập mờ
Các phép toán chuẩn: phần bù, hợp, giao được xác định bởi các công thức
(1.6), (1.7) và (1.8) không phải là sự tổng quát hoá duy nhất của phép toán phần bù,
hợp, giao trên tập rõ. Có thể thấy rằng tập mờ A  B được xác định bởi (1.8) là tập
mờ nhỏ nhất chứa cả A và B, còn tập mờ A  B được xác định bởi (1.9) là tập mờ
lớn 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 B là
tập mờ bất kỳ chứa cả A và B. Sau đây chúng ta sẽ đưa vào các phép toán mà chúng
là tổng quát hoá của các phép toán chuẩn được xác định bởi (1.6), (1.7) và (1.8).
a. Phép phủ định
Định nghĩa: Hàm n:[0,1][0,1] không tăng thỏa mãn điều kiện n(0)=1,
n(1)=0, gọi là hàm phủ định.

Một vài ví dụ:
-

Hàm phủ định chuẩn n(x)=1-x

-

Hàm phủ định n(x)=1-x2

-

Họ phủ định (Sugeno,1997) N(x)=(1-x)/(1+x) , với >-1

Hàm n là phép phủ định mạnh, nếu n giảm chặt và n(n(x))=x mọi x.
b. Phép hội (t-norm)
Phép hội (vẫn quen gọi là phép AND) là 1 trong các phép toán logic cơ bản

nhất. Nó cũng là cơ sở để định nghĩa phép giao của 2 tập mờ.

Đoàn Khánh Hoàng

22

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

Định nghĩa: Hàm T:[0,1]2 [0,1] là một t-norm nếu thỏa mãn các điều kiện
sau:
a) T(1,x)=x, với mọi 0 x 1 (Tồn tại phần tử đơn vị)
b) T(x,y)=T(y,x), với mọi 0x, y1

(T có tính giao hoán)

c) T(x,y)=T(u,v), với mọi 0xu1, 0yv1

(Không giảm theo từng

biến)
d) T(x,T(y,z))=T(T(x,y),z) với mọi 0x,y,z1

(T có tính kết hợp)

Từ những tiêu đề trên chúng ta suy ra ngay T(0,x). Hơn nữa tiên đề d) đảm
bảo tính thác triển duy nhất cho hàm nhiều biến.
c. Phép tuyển (t-conorm)

Giống như phép hội, phép tuyển (hay tóan tử OR) thông thường cần thỏa mãn
các tiên đề sau:
Định nghĩa: Hàm S:[0,1] gọi là phép tuyển (OR suy rộng) hay là t-conorm nếu
thỏa mãn các tiên đề sau:
a) S(0,x)=x, với mọi 0x1 (Tồn tại phần tử đơn vị)
b) S(x,y)=S(x,y),với mọi 0x,y1 (S có tính giao hoán)
c) S(x,y)S(u,v), với mọi 0xu1, 0yv1 (Không giảm theo từng biến)
d) S(x,S(y,z)) = S(S(x,y),z) với mọi 0x,y,z1 (S có tính kết hợp)
Định lý: Cho n là 1 phép phủ định mạnh, T là một t-norm, khi ấy hàm S xác
định trên: [0,1]2 bằng biều thức S(x,y)=nT(nx,ny) với mọi 0x,y1, là một tconorm.
1.2.6 Biến ngôn ngữ
Chúng ta xét một biến, chẳng hạn biến “nhiệt độ” , biến này có thể nhận các
giá trị số: 130C, 250C, 370C,… Song trong đời sống hàng ngày, chúng ta vẫn
thường nói “nhiệt độ cao”, “nhiệt độ trung bình”, nhiệt độ thấp”. Chúng ta có thể
Đoàn Khánh Hoàng

23

Cao học 2009-2011


Luận văn cao học chuyên ngành Công nghệ thông tin

xem biến “nhiệt độ”, lấy các từ “cao”, “trung bình”, “thấp” làm giá trị của nó. Khi
một biến nhận các từ trong ngôn ngữ tự nhiên làm các giá trị thì các biến đó được
gọi là biến ngôn ngữ (linguistic variable).
Khái niệm biến ngôn ngữ đã được Zadeh đưa ra năm 1973. chúng ta có thể
đưa ra định nghĩa hình thức về biến ngôn ngữ như sau:
Một biến ngôn ngữ được xác định bởi bộ bốn (x, T, U, M), trong đó
 x là tên biến. Chẳng hạn x có thể là “nhiệt độ”, “tốc độ”, “độ ẩm”, “áp

suất”, …
 T là một tập nào đó các từ (các giá trị ngôn ngữ) mà biến x có thể nhận.
Chẳng han, nếu x là “tốc độ”, thì T có thể là T = {chậm, trung bình,
nhanh}.
 U là miền các giá trị vật lý mà x , với tư cách là biến số, có thể nhận.
Chẳng hạn, nếu x là “tốc độ” của một xe máy và tốc độ tối đa là 120
(km\h) thì U = [0..120].
 M là luật ngữ nghĩa, ứng với mỗi từ t T với một tập mờ At trên vũ trụ U
1.2.7 Phép kéo theo mờ - Luật if-then
Một phép kéo theo mờ hay luât mờ if-then có dạng:
 IF x is A THEN y is B
 IF x is A AND y is B THEN z is C
 IF x is A OR y is B THEN z is C
Với x,y,z : biến ngôn ngữ (linguistic variable)
A,B,C : tập mờ (fuzzy set)
Luật mờ có những vai trò sau:
 Giúp truyền đạt, mô tả rất tự nhiên những quy luật trong cuộc sống.
 Thể hiện được những diễn đạt về chuyên môn hơn
Đoàn Khánh Hoàng

24

Cao học 2009-2011