Xây dựng hệ thống hỗ trợ chỉ huy tác chiến cho trung đoàn tên lửa phòng không

MỤC LỤC
MỤC LỤC .............................................................................................................. 1
LỜI CAM ĐOAN .................................................................................................... 4
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ..................................................... 5
DANH MỤC CÁC BẢNG ...................................................................................... 6
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .................................................................. 7
MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 9
Chƣơng I: MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ BẢN ......................................................... 13
I.1 LOGIC MỜ................................................................................................... 13
I.1.1 Tập mờ, biểu diễn tập mờ và hàm thuộc.................................................. 13
I.1.2 Các toán tử trên tập mờ ........................................................................... 18
I.1.3 Biểu diễn một luật mờ ............................................................................. 19
I.1.4 Quá trình giải mờ .................................................................................... 21
I.2 MẠNG BAYES VÀ ỨNG DỤNG ................................................................ 25
I.3 MỘT SỐ KỸ THUẬT RA QUYẾT ĐỊNH ................................................... 30
I.3.1 Tổng quan về ra quyết định ..................................................................... 30
I.3.2. K thuật Weighted Sum Model WSM ................................................. 32
I.3.3. Một số k thuật khác .............................................................................. 33
I.4 CÁC MÔ HÌNH HỆ THỐNG CHỈ HUY TÁC CHIẾN TRÊN THẾ GIỚI .... 38
I.4.1 Mô hình hệ thống chỉ huy tác chiến hiện đại ........................................... 38
I.4.2 Hệ thống chỉ huy tác chiến truyền thống ................................................. 41
I.4.3 Giao thức truyền thông Asterix trong hệ thống chỉ huy tác chiến ............ 43
Chƣơng II. MÔ TẢ BÀI TOÁN H TR CHỈ HUY TÁC CHIẾN.......................... 45
VÀ PHƢƠNG PHÁP GIẢI QUYẾT....................................................................... 45
II.1 MÔ HÌNH BÀI TOÁN H TR TÁC CHIẾN. .......................................... 45
II.1.1 Thông tin đầu vào .................................................................................. 46
II.1.2 Thông tin đầu ra .................................................................................... 46
II.1.3 Mô tả chi tiết thông tin đầu vào, đầu ra. ................................................. 46

1

II.2 CÁC VẤN ĐỀ CHÍNH HỆ THỐNG H

TR

CHỈ HUY TÁC CHIẾN CẦN

GIẢI QUYẾT ..................................................................................................... 50
II.2.1 Quản lý, hiển thị bức tranh tình huống trên không ................................... 50
II.2.2 Đánh giá đe dọa threat evaluation ....................................................... 50
II.2.3 T nh toán chỉ thị mục tiêu cho các đơn vị thuộc quyền .......................... 51
II.3 GIẢI QUYẾT CÁC VẤN ĐỀ ...................................................................... 52
II.3.1 Quản lý, hiển thị bức tranh tình huống trên không RAP ...................... 52
II.3.2 Đánh giá hiểm họa Threat evaluation .................................................. 52
II.3.3 T nh toán chỉ thị mục tiêu ...................................................................... 63
Chƣơng III: XÂY DỰNG HỆ THỐNG H TR CHỈ HUY TÁC CHIẾN ........... 68
III.1 PHẠM VI VÀ CHỨC NĂNG .................................................................... 68
III.1.1 Phạm vi ................................................................................................ 68
III.1.2 Chức năng cơ bản ................................................................................. 69
III.1.3 Sơ đồ phân cấp chức năng .................................................................... 71
III.1.4 Sơ đồ luồng dữ liệu .............................................................................. 72
III.2 CÁC LƢU ĐỒ THUẬT TOÁN.................................................................. 72
III.2.1 Khởi tạo và kết thúc phiên làm việc...................................................... 72
III.2.2 Nhận thông báo từ trung tâm cấp trên. .................................................. 75
III.2.3 Lƣu đồ gửi thông tin về trung tâm cấp trên ........................................... 76
III.2.4 Nhận thông báo mục tiêu và hiển thị tình huống trên nền bản đồ .......... 76
III.2.5 Lƣu đồ gửi nhận thông báo văn bản trực tiếp ........................................ 78
III.2.6 Lƣu đồ thuật toán đánh giá mức độ nguy hiểm. .................................... 78
III.2.7 Lƣu đồ thuật toán t nh toán chỉ định mục tiêu ....................................... 80
III.3 GIAO THỨC TRUYỀN THÔNG HỆ THỐNG .......................................... 81

III.4 GIAO DIỆN NGƢỜI VẬN HÀNH HỆ THỐNG ....................................... 85
III.4.1 Tổ chức thử nghiệm: ............................................................................ 85
III.4.2 Một số giao diện khi chạy thử chƣơng trình: ........................................ 85
Chƣơng IV: KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN .............................................................. 88
IV.1. Các kết quả đạt đƣợc trong luận văn .......................................................... 88

2


IV.1.1 Về lý thuyết ......................................................................................... 88
IV.1.2 Về thực nghiệm .................................................................................... 88
IV.2 Hƣớng nghiên cứu tiếp .............................................................................. 88
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................... 89
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 90

3


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan, luận văn tốt nghiệp Thạc s này là công trình nghiên cứu
của bản thân tôi dƣới sự hƣớng dẫn của TS. Huỳnh Thị Thanh Bình. Các kết quả
trong luân văn tốt nghiệp là trung thực, không phải sao chép toàn văn của bất kỳ
công trình nào khác. Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về nội dung quyển luận văn
này.
Tác giả

Phan Doãn Hiếu

4

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

Ack

Acknowledge

AHP

Analytic Hierachy Process

ASTERIX
Cat
C4ISR

All Purpose STructured Eurocontrol SuRveillance Information
Exchange
Category
Command, Control, Computing, Communication and Intelligence,
Surveillance and Reconnaissance

CPA

Closest Point of Approach

CPTs

Conditional Probability Table

ĐVCT

Đơn vị cấp trên

ĐVTQ

Đơn vị thuộc quyền

HTTC

Hỗ trợ tác chiến

MT

Mục tiêu

RAP

Recognized Air Picture – Bức tranh tình huống trên không đã đƣợc
nhận dạng

SAW

Simple Additive Weight

TBH

Time Before Hit

TLPK

Tên lửa phòng không

TOPSIS

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution

Ttvhl

Thời gian trong vùng hỏa lực (vùng tiêu diệt)

UAV

Unmannded Aerial Vehicle

WPM

Weighted Product Model

WSM

Weighted Sum Model – Mô hình tổng trọng số

WGS84

World Geodetic System 84

5


DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Bảng liên hệ mờ ..................................................................................... 20
Bảng 1.2 Bảng luật mờ .......................................................................................... 23
Bảng 2.1 Tham số dùng để đánh giá hiểm họa sử dụng mạng Bayes ...................... 54
Bảng 2.2 Bảng phân phối xác suất có điều kiện cho Threat ................................... 55
Bảng 2.3 Thiết lập tập mờ và khoảng giá trị .......................................................... 61
Bảng 2.4 Ma trận chuyển đổi ................................................................................. 62
Bảng 2.5 Bảng thời gian bay tới của mục tiêu ........................................................ 65
Bảng 2.6 Giá trị các thuộc tính trong chỉ thị mục tiêu ............................................ 67
Bảng 3.1 Bảng mô tả biểu đồ chuyển dịch trạng thái ............................................. 74
Bảng 3.2 Các thành phần dữ liệu của CAT061 ...................................................... 83
Bảng 3.3 Các thành phần dữ liệu của CAT062 ...................................................... 84

6


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1 Độ thuộc của x vào tập rõ A .................................................................... 13
Hình 1.2 Biểu diễn tập mờ ..................................................................................... 16
Hình 1.3 Các mô hình hàm thuộc đặc trƣng ........................................................... 17
Hình 1.4 Biểu diễn từ nhấn .................................................................................... 18
Hình 1.5 Hợp của hai tập mờ ................................................................................. 19
Hình 1.6 Tập bù của tập mờ................................................................................... 19
Hình 1.7 Tính toán trong logic mờ ......................................................................... 21
Hình 1.8 Biểu diễn các hàm thuộc ......................................................................... 23
Hình 1.9 Mạng Bayes đơn giản.............................................................................. 25
Hình 1.10 Mạng Bayes cho vấn đề ung thƣ............................................................ 28
Hình 1.11 Các bƣớc ra quyết định ......................................................................... 30
Hình 1.12 Hệ thống C2STRIC Thụy Điển ............................................................. 39
Hình 1.13 Sơ đồ cấu trúc hệ thống C4ISR ............................................................. 40

Hình 1.14 Sơ đồ C4ISR cho phòng không không quân .......................................... 40
Hình 1.15 Mô hình tác chiến truyền thống ............................................................. 42
Hình 1.16 Cấu trúc của một khối dữ liệu ASTERIX .............................................. 43
Hình 1.17 Vị trí của ASTERIX trong mô hình OSI................................................ 44
Hình 2. 1 Mô hình bài toán HTTC ......................................................................... 45
Hình 2.2 Các tham số mục tiêu .............................................................................. 47
Hình 2.3 Khu vực bảo vệ ....................................................................................... 49
Hình 2.4 Khu vực tiêu diệt..................................................................................... 49
Hình 2.5 Đánh giá mức độ đe dọa.......................................................................... 51
Hình 2.6 Mô tả điểm tiếp cận gần nhất .................................................................. 53
Hình 2.7 Các tham số dùng cho đánh giá hiểm họa ................................................ 54
Hình 2.8 Cấu trúc của mạng Bayes dùng cho đánh giá hiểm họa ........................... 55
Hình 2.9 Hàm thuộc cho khoảng cách ................................................................... 57
Hình 2.10 Hàm thuộc cho Threat ........................................................................... 57

7


Hình 2.11 Hàm thuộc cho TBH ............................................................................. 58
Hình 2.12 Hàm thuộc cho Speed ........................................................................... 58
Hình 2.13 Phƣơng pháp đánh gia hiểm họa bằng tính toán mờ .............................. 60
Hình 2.14 Góc tƣơng đối của qu đạo và vùng bảo vệ ........................................... 61
Hình 2.15 Chỉ thị mục tiêu bằng mô hình tối ƣu .................................................... 65
Hình 2.16 Các tham số chỉ thị mục tiêu ................................................................. 66
Hình 2.17 Chỉ thị mục tiêu bằng k thuật WSM .................................................... 67
Hình 3.1 Sơ đồ tổng quan hệ thống HTTC ............................................................. 68
Hình 3.2 Các chức năng cơ bản của HTTC ............................................................ 69
Hình 3.3 Sơ đồ phân cấp chức năng....................................................................... 71
Hình 3.4 Sơ đồ luồng dữ liệu ................................................................................. 72
Hình 3.5 Lƣu đồ chuyển đổi trạng thái phiên làm việc ........................................... 73

Hình 3.6 Quản lý kết nối theo k thuật multithread................................................ 73
Hình 3.7 Lƣu đồ thuật toán nhận thông báo từ TTCT ............................................ 75
Hình 3.8 Lƣu đồ gửi thông báo tới TTCT .............................................................. 76
Hình 3.9 Lƣu đồ thuật nhận mục tiêu từ TTCT ...................................................... 77
Hình 3.10 Lƣu đồ gửi nhận văn bản ....................................................................... 78
Hình 3.11 Lƣu đồ thuật toán đánh giá threat của mục tiêu đối với KVBV ............. 79
Hình 3.12 Lƣu đồ thuật toán t nh toán đề xuất chỉ thị mục tiêu .............................. 80
Hình 3.13 Giao diện hệ thống HTTC ..................................................................... 85

8


MỞ ĐẦU
I.

Lý do chọn đề tài.
Trong những năm gần đây, cùng sự phát triển của công nghệ thông tin và

truyền thông, các hệ thống tự động hóa chỉ huy và điều khiển đƣợc các quốc gia
trên thế giới đặc biệt tập trung phát triển và triển khai. Hiện nay hệ thống tự động
hóa chỉ huy và điều khiển trong Phòng không - Không quân phổ biến trên thế giới là
C4ISR (Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveilance and
Reconnaissance). Hệ thống này liên kết các thông tin từ các nguồn phát hiện khác
nhau, sau đó giải mã, tiền xử lý, phân tích các tình huống và đƣa ra các mệnh lệnh
chỉ huy đến các đơn vị thực thi nhiệm vụ. Với hệ thống có mức độ tự động hóa cao
thì các bƣớc này đƣợc thực hiện tự động hoàn toàn. Ví dụ, khi hệ thống phát hiện có
máy bay địch xâm phạm, uy hiếp không phận quốc gia thì hệ thống sẽ tự động chỉ
huy các đơn vị tên lửa, không quân… thực hiện ngay việc tiêu diệt mục tiêu địch
mà không cần phải chờ đến sự can thiệp của con ngƣời.
Ở nƣớc ta hiện nay trang thiết bị, vũ kh lạc hậu, không đồng bộ nên ở các

trung đoàn tên lửa phòng không việc chỉ huy tác chiến gặp rất nhiều khó khăn.
Công tác quản lý mục tiêu, tình huống trên không phải thực hiện thông qua ghi
chép, nhập số liệu, kẻ vẽ bằng tay. Việc truyền nhận thông báo thực hiện bằng
đƣờng thoại, hoặc phát Morse,..điều này dẫn đến sự chậm trễ trong việc phát hiện,
đánh giá các tình huống, sót lọt mục tiêu. Đặc biệt, trong những tình huống cần
đánh giá tức thời thì rất khó thể đảm bảo đƣợc tính chính xác, tin cậy và kịp thời
Ngoài ra, để trang bị đƣợc hệ thống tự động hóa chỉ huy và điều khiển thì vũ
khí, trang bị cần phải đồng bộ và cần phải đầu tƣ kinh ph rất lớn. Hơn nữa, các hệ
thống mua của các nƣớc thì t nh năng không phù hợp với điều kiện của chúng ta.
Để hỗ trợ cho quá trình chỉ huy tác chiến của trung đoàn tên lửa phòng
không trong điều kiện hiện nay, tôi đã chọn đề tài nghiên cứu với mục đ ch tạo ra
sản phẩm hỗ trợ việc chỉ huy tác chiến cho trung đoàn tên lửa phòng không. Hệ
thống hỗ trợ chỉ huy tác chiến cho trung đoàn tên lửa phòng không giải quyết ba

9


vấn đề ch nh đó là: quản lý và hiển thị bức tranh tình huống trên không đã nhận
dạng; đánh giá mức độ đe dọa của các mục tiêu đối với khu vực bảo vệ của trung
đoàn; t nh toán và chỉ thị mục tiêu cho các đơn vị hỏa lực thuộc quyền của trung
đoàn.
II.

Mục đích nghiên cứu
Nghiên cứu giải pháp, xây dựng sản phẩm để hỗ trợ công tác chỉ huy tác

chiến cho trung đoàn tên lửa phòng không. Sản phẩm phải hỗ trợ tốt việc quản lý
các mục tiêu, tình huống trên không, đồng thời hỗ trợ cho ngƣời chỉ huy trong việc
đánh giá các tình huống xảy ra, chỉ thị mục tiêu cho các đơn vị thuộc quyền của
trung đoàn một cách có hiệu quả.

III.

Nội dung nghiên cứu
1. Nghiên cứu cơ bản về lý thuyết mờ và ứng dụng; một số k thuật ra quyết

định cơ bản; ứng dụng của mạng Bayesian làm cơ sở cho các phƣơng án giải quyết
bài toán hỗ trợ chỉ huy tác chiến của trung đoàn tên lửa phòng không.
2. Tìm hiểu 2 mô hình chỉ huy tác chiến đang đƣợc sử dụng phổ biến: hiện
đại và truyền thống làm cơ sở tham chiếu, so sánh.
3. Nghiên cứu giao thức ASTERIX dùng để trao đổi thông tin trong hệ thống
tự hóa chỉ huy và điều khiển.
4. Nghiên cứu một số phƣơng án giải quyết các vấn đề của mô hình bài toán
đánh giá hiểm họa, chỉ thị mục tiêu trong tác chiến phòng không.
5. Nghiên cứu một số k thuật lập trình trong Windows: Multithread, Socket,
ngôn ngữ C++ để thiết kế và xây dựng hệ thống.
6. Xây dựng hệ thống: Thiết kế và xây dựng phần mềm hỗ trợ chỉ huy tác
chiến cho trung đoàn tên lửa phòng không.
IV.

Bố cục luận văn
Luận văn đƣợc bố cục thành các chƣơng sau
 Chương I. Các kiến thức cơ bản
Chƣơng này trình bày một số kiến thức cơ bản về lý thuyết về logic mờ, mô

hình tính toán mờ, mạng Bayesian, các k thuật ra quyết định làm cơ sở lý thuyết

10


cho các giải phải về t nh toán đe dọa và chỉ định mục tiêu cho đơn vị hỏa lực. Ngoài

ra chƣơng này cũng trình bày tổng quan về hệ thống hỗ trợ chỉ huy tác chiến phòng
không hiện đại C4ISR trên thế giới cũng nhƣ hệ thống chỉ huy tác chiến truyền
thống và giao thức trao đổi thông tin ASTERIX. Mục đ ch của việc trình bày hai hệ
thống này là nhằm làm cơ sở so sánh với hệ thống xây dựng.
 Chương II. Mô hình bài toán và cách giải quyết vấn đề
Chƣơng này đƣa ra mô hình bài toán hỗ trợ chỉ huy tác chiến cho trung đoàn
tên lửa phòng không, nêu ra một số vấn đề chính mà hệ thống hỗ trợ chỉ huy tác
chiến (gọi tắt là hệ thống hỗ trợ tác chiến – hệ thống HTTC) cần phải giải quyết.
Đây là những bài toán lớn, phức tạp, đòi hỏi nhiều kiến thức. Với phạm vi giải
quyết trong một trung đoàn, luận văn chỉ đƣa ra một số giải pháp để giải quyết các
vấn đề trên nhƣ giải pháp bằng mạng Bayes, giải pháp bằng logic mờ, sử dụng k
thuật ra quyết định WSM để giải quyết vấn đề tính toán chỉ thị mục tiêu cho các đơn
vị thuộc quyền của trung đoàn.
 Chương III. Thiết kế và xây dựng hệ thống hỗ trợ chỉ huy tác chiến cho
trung đoàn tên lửa phòng không.
Chƣơng này trình bày về các chức năng, thiết kế k thuật của hệ thống hỗ trợ
chỉ huy tác chiến cho trung đoàn tên lửa phòng không. Hệ thống HTTC cho trung
đoàn tên lửa phòng không đƣợc thiết kế và xây dựng dựa trên các k thuật tính toán
mờ và k thuật ra quyết định WSM. Hệ thống sử dụng giao thức Asterix của Châu
âu và đƣợc xây dựng bằng ngôn ngữ C++.
 Chương IV. Kết quả và bàn luận
Nêu lên một số kết quả đạt đƣợc của sản phẩm, một số bàn luận.
V.

Các kết quả đạt đƣợc của luận văn
Luận văn đã trình bày rõ lý thuyết cơ bản và ứng dụng của nó. Luận văn đã

xây dựng đƣợc mô hình bài toán hỗ trợ tác chiến và đƣa ra đƣợc một số giải pháp để
giải quyết vấn đề. Sản phẩm của luận văn có thể ứng dụng vào thực tế của trung
đoàn tên lửa phòng không nhằm nâng cao chất lƣợng quản lý và bảo vệ vùng trời

Tổ quốc.

11


VI.

Ý nghĩa của luận văn.
Sản phẩm tạo ra có ý nghĩa thực tiễn, có khả năng áp dụng thực tế ở đơn vị,

đáp ứng với nhu cầu cấp thiết hiện nay của đơn vị. Sản phẩm đã bƣớc đầu tự động
hóa đƣợc quá trình thu nhận bức tranh tình huống trên không. Thay vì phải có các
nhân viên nghe điện thoại, đi tiêu đồ, hệ thống sẽ tự động nhận mục tiêu và hiển thị
lên bảng tiêu đồ. Mặt khác, hệ thống tự động đánh giá đƣợc mức độ nguy hiểm của
các mục tiêu đối với khu vực bảo vệ của trung đoàn và đƣa ra đƣợc những đề xuất
cho ngƣời chỉ huy trong việc đánh giá tình huống, chỉ thị mục tiêu cho cấp dƣới.
Sản phẩm có ý nghĩa thiết thực trong việc nâng cao chất lƣợng sẵn sàng chiến đấu
của trung đoàn tên lửa phòng không.
Tác giả xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong bộ môn Khoa học máy
t nh Trƣờng Đại học Bách Khoa Hà nội, các bạn bè đồng nghiệp đã giúp đỡ và tạo
điều kiện thuận lợi trong thời gian thực hiện luận văn. Đặc biệt tác giả xin bày tỏ
lòng biết ơn sâu sắc tới TS Huỳnh Thị Thanh Bình đã quan tâm, tận tình hƣớng dẫn
giúp tác giả xây dựng và hoàn thành luận văn này.
Với năng lực hạn chế của bản thân cũng nhƣ những nguyên nhân chủ quan,
khách quan, luận văn không tránh những thiếu sót. Tác giả rất mong đƣợc sự góp ý
của quý thầy cô, các bạn bè và đồng nghiệp để luận văn đƣợc hoàn thiện hơn.

12

Chƣơng I: MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ BẢN
Chƣơng này trình bày kiến thức cơ bản về logic mờ, mạng Bayesian và một số
k thuật ra quyết định đƣợc sử dụng làm nền tảng lý thuyết cho các phƣơng pháp
giải quyết các vấn đề đánh giá hiểm họa, tính toán chỉ mục tiêu cho đơn vị thuộc
quyền. Chƣơng này cũng trình bày khái quát 2 mô hình chỉ huy tác chiến hiện đại
và truyền thống điển hình trên thế giới dùng làm tham chiếu, so sánh cho việc xây
dựng hệ thống hỗ trợ chỉ huy tác chiến cho trung đoàn tên lửa phòng không.
I.1 LOGIC MỜ
I.1.1 Tập mờ, biểu diễn tập mờ và hàm thuộc
L.A. Zadeh là ngƣời sáng lập ra lý thuyết tập mờ. Khởi đầu là bài báo “Fuzzy
Sets” vào năm 1965. Ý tƣởng nổi bật của khái niệm tập mờ của Zadeh là từ những
khái niệm trừu tƣợng về ngữ nghĩa của thông tin mờ không chắc chắn nhƣ trẻ,
nhanh, cao- thấp, rất nguy hiểm…, Ông đã tìm ra cách biểu diễn nó bằng một khái
niệm toán học đƣợc gọi là tập mờ, nhƣ một khái niệm trực tiếp của khái niệm tập
hợp kinh điển [2].
Cho một tập vũ trụ U. Tập tất cả các tập con của U ký hiệu là P(U) và nó trở
thành một đại số tập hợp với các phép tính hợp , giao , hiệu \ và lấy phàn bù –,
(P(U), , , \, –). Bây giờ mỗi tập hợp A  P(U) có thể đƣợc xem nhƣ là một hàm
số  : U  {0, 1} đƣợc xác định nhƣ sau :
A


1 khi x  A

 A ( x)  


0 khi x  A

Hình 1.1 Độ thuộc của x vào tập rõ A

13

(1.1)


Mặc dù  và A là hai đối tƣợng toán học hoàn toàn khác nhau, nhƣng chúng
A

đều biểu diễn cùng một khái niệm về tập hợp: x  A khi và chỉ khi  (x) = 1, hay x
A

thuộc vào tập A với “độ thuộc vào” bằng 1. Vì vậy, hàm  đƣợc gọi là hàm đặc
A

trƣng của tập A.
Nhƣ vậy tập hợp A có thể đƣợc biểu thị bằng một hàm mà giá trị của nó là độ
thuộc về hay đơn giản là độ thuộc của phần tử trong U vào tập hợp A: Nếu  (x) = 1
A

thì x  A với độ thuộc là 1 hay 100% thuộc vào A, còn nếu  (x) = 0 thì x  A hay x
A

 A với độ thuộc là 0 tức là độ thuộc 0%.
Trên cách nhìn nhƣ vậy, chúng ta hãy chuyển sang việc tìm kiếm cách thức
biểu diễn ngữ nghĩa của khái niệm mờ, chẳng hạn, về lứa tuổi “trẻ”. Giả sử tuổi của
con ngƣời nằm trong khoảng U = [0, 120] t nh theo năm. Theo ý tƣởng của Zadeh,
khái niệm trẻ có thể biểu thị bằng một tập hợp nhƣ sau: Xét một tập hợp A

ẻ

những

ngƣời đƣợc xem là trẻ. Vậy, một câu hỏi là “Một ngƣời x có tuổi là n đƣợc hiểu là
thuộc tập A nhƣ thế nào?”
ẻ

Một cách chủ quan, chúng ta có thể hiểu những ngƣời có tuổi từ 1 – 25 chắc
chắn sẽ thuộc vào tập hợp A , tức là với độ thuộc bằng 1; Nhƣng một ngƣời có tuổi
ẻ

30 có lẽ chỉ thuộc vào tập A

ẻ

với độ thuộc 0.6 còn ngƣời có tuổi 50 sẽ thuộc vào

tập này với độ thuộc 0.0
Với ý tƣởng đó, ngữ nghĩa của khái niệm trẻ sẽ đƣợc biểu diễn bằng một hàm
số  : U  [0, 1], một dạng khái quát trực tiếp từ khái niệm hàm đặc trƣng  của
ẻ

A

một tập hợp kinh điển A đã đề cập ở trên.
Một câu hỏi tự nhiên xuất hiện là tại sao ngƣời có tuổi 30 có lẽ chỉ thuộc vào
tập A

ẻ

với độ thuộc 0.6 mà không phải là 0.65? Trong lý thuyết tập mờ chúng ta

không có ý định trả lời câu hỏi kiểu nhƣ vậy mà ghi nhận rằng tập mờ của một khái
niệm mờ phụ thuộc mạnh mẽ vào chủ quan của ngƣời dùng hay, một cách đúng đắn
hơn, của một cộng đồng, hay của một ứng dụng cụ thể.

14


Biểu diễn tập mờ, hàm thuộc
Cho một tập vũ trụ U. Tập hợp A~ đƣợc xác định bởi đẳng thức:
A~ = {u/A~(u): u  U, A~((u)  [0, 1]} đƣợc gọi là một tập hợp mờ trên tập U.
Biến u lấy giá trị trong U đƣợc gọi là biến cơ sở (hay biến ngôn ngữ) và vì
vậy tập U còn đƣợc gọi là tập tham chiếu hay miền cơ sở. Hàm A~ : U  [0, 1]
đƣợc gọi là hàm thuộc (membership function) và giá trị A~(u) tại u đƣợc gọi là
độ thuộc của phần tử u thuộc về tập hợp mờ A~ [2].
Có nhiều cách biểu diễn hình thức một tập mờ. Trong trƣờng hợp U là một
tập hữu hạn, đếm đƣợc hay vô hạn liên tục, tập mờ A~ có thể đƣợc biểu diễn
bằng các biểu thức hình thức nhƣ sau:
Trong trƣờng hợp U hữu hạn, U = {u : 1 ≤ i ≤ n}, ta có thể viết:
i

~

A = u / (u ) + u / (u ) + ... + un/ (u )
1

~

hay A =



1i n

A~

1

2

A~

2

A~

(1.2)

n

ui /  A~ (ui )

(1.3)

Trong trƣờng hợp này tập mờ đƣợc gọi là tập mờ rời rạc (discrete fuzzy set).
Trong trƣờng hợp U là vô hạn đếm đƣợc, U = {u : i = 1, 2, … }, ta có thể viết:
i



~

A =

1i 

ui /  A~ (ui )

(1.4)

Trong trƣờng hợp U là vô hạn liên tục, U = [a, b], ta có thể viết:
b

~

A =

u / 

A~

(u )

(1.5)

a

Ví dụ 1.1
Xét tập U gồm 5 ngƣời là x1, x2, … x5 tƣơng ứng có tuổi là 10, 15, 50, 55,

70 và A~ kà tâp các ngƣời “Trẻ”. Khi đó ta có thể xây dựng hàm thuộc nhƣ sau:

 (10) = 0.95,  (15) = 0.75,  (50) = 0.35,  (55) = 0.30,  (70) = 0.05.
Trẻ

Trẻ

Trẻ

Trẻ

Trẻ

Khi đó tập mờ A~ đƣợc xác định nhƣ sau:
A~ = 10/0.95 + 15/0.75 + 50/0.35 + 55/0.30 + 70/0.05
Ví dụ 1.2
Xét ví dụ về chiều cao
Tập vũ trụ (tập nền): {1, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2}
15


 Với khái niệm thấp sẽ đƣợc biểu diễn trong tập rõ và tập mờ nhƣ sau:
-

Tập rõ: {1, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5}

-

Tập mờ:

{1/1, 1.1/1, 1.2/0.8, 1.3/0.6, 1.4/0.4, 1.5/0.2, 1.6/0, 1.7/0, 1.8/0, 1.9/0, 2/0}
 Với khái niệm trung bình
-

Tập rõ: {1.5,1.6,1.7}

-

Tập mờ:

{1/0, 1.1/0, 1.2/0, 1.3/0, 1.4/0, 1.5/0.5, 1.6/1, 1.7/0.5, 1.8/0, 1.9/0, 2/0}
 Với khái niệm cao
-

Tập rõ: {1.7,1.8,1.9,2}

-

Tập mờ:

{1/0,1.1/0,1.2/0,1.3/0,1.4/0,1.5/0,1.6/0,1.7/0.5,1.8/1,1.9/1,2/1}

Trung bình
Cao
µ
Thấp
1

1

1.1 1.2 1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

Hình 1.2 Biểu diễn tập mờ

16

1.8

1.9

2

Chiều cao


Thông thƣờng hàm thuộc μ A có 4 dạng đặc trƣng phổ biến sau [17]:
-

Loại hình tam giác

-

Loại hình S

-

Loại hình Z

-

Loại hình Pi

1.4

1.2

µ(A)

1

0.8

0.6

0.4

0.2
0
0

20

40

60

80

100

Hình 1.3 Các mô hình hàm thuộc đặc trƣng

17


Từ nhấn:
Theo [2], ta có thể tạo một khái niệm mới từ những khái niệm đã có bằng
cách sử dụng từ nhấn dạng sau:
Cao ⇒ Rất cao, Hơi cao
Việc tạo ra một khái niệm mới từ khái niệm cũ sử dụng từ nhấn trong tập
mờ, ngƣời ta chỉ cần biến đổi hàm thuộc của khái niệm cũ [2].
Rất: μ”rất” (x) = μ (x)2

(1.6)

Hơi: μ”hơi” (x) = μ(x)0.5

(1.7)

Cực kỳ : μ”cực ky” (x) = μ(x)n

(1.8)

Hình 1.4 Biểu diễn từ nhấn
I.1.2 Các toán tử trên tập mờ
Phép hợp
Phép hợp đƣợc thực hiện trên hai tập mờ có cùng tập vũ trụ. Ví dụ hợp của
hai khái niệm “cao” và “trung bình”, thu đƣợc khái niệm “cao hoặc trung bình” [2].
A

= {1/0, 1.1/0, 1.2/0, 1.3/0, 1.4/0, 1.5/0.5, 1.6/1, 1.7/0.5, 1.8/0, 1.9/0, 2/0}

B

= {1/0, 1.1/0, 1.2/0, 1.3/0, 1.4/0, 1.5/0, 1.6/0, 1.7/0.5, 1.8/1, 1.9/1, 2/1}

Aᴗ B = {1/0, 1.1/0, 1.2/0, 1.3/0, 1.4/0, 1.5/0.5, 1.6/1, 1.7/0.5, 1.8/1, 1.9/1, 2/1}
Ở đây μAᴗ B(x) = max(μA(x), μB(x))
18

(1.9)


Hình 1.5 Hợp của hai tập mờ
Tập bù (NOT)
A = {1/0, 1.1/0, 1.2/0, 1.3/0, 1.4/0, 1.5/0, 1.6/0, 1.7/0.5, 1.8/1, 1.9/1, 2/1}
NOT A = {1/1, 1.1/1, 1.2/1, 1.3/1 1.4/1, 1.5/1, 1.5/1,1.6/1, 1.7/0.5, 1.8/0, 1.9/0, 2/0}
Ở đây μNOT A(x) = 1 - μA(x)

(1.10)

Hình 1.6 Tập bù của tập mờ

I.1.3 Biểu diễn một luật mờ
Một sự kiện đƣợc biểu diễn ở dạng: X is A, trong đó X là biến ngôn ngữ, A là
giá trị ngôn ngữ, khi đó mỗi sự kiện tƣơng ứng một tập mờ. Ví dụ: “Chiều cao thấp”
ở đây X là chiều cao, A là thấp

19


Luật mờ đơn giản đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
IF X is A THEN Y is B. Thông thƣờng tập mờ A, B biểu diễn bằng
A = {a1/μA1, a2/μA2, .. , an/μAn}, B = {b1/μB1, b2/μB2, … , bm/μBm}.
Hoặc bằng μA(x) và μB(y), ví dụ: IF Chiều cao là cao THEN Cân nặng là nặng
Cho luật mờ IF A THEN B.
Giả sử ta có giả thiết A’ có cùng tập vũ trụ với A, suy diễn mờ sẽ cho biết kết
luận B’ có cùng tập vũ trụ với B là gì? Để có thể thực hiện đƣợc nhƣ vậy thì mỗi luật
mờ dạng IF A THEN B có thể biễu diễn bởi một ma trận M gọi là ma trận liên hệ mờ
có k ch thƣớc nxm (với n, m là lƣợc lƣợng tập vũ trụ mờ A và B). Có hai cách để xây
dựng ma trận này:
Max-min:

Mij= min(μA(ai), μB(bj))

(1.11)

Max-product: Mij = μA(ai)*μB(bj)

(1.12)

Để tìm đƣợc B’ khi biết A’ ngƣời ta sử dụng công thức xác định nhƣ sau:
B’j = max(min(μA’(ai), Mi,j))

(1.13)

Ví dụ 1.3: Áp dụng max-min, cho luật IF A THEN B, trong đó:
A = {a1/0, a2/0.5, a3/1 a4/0.5, a5/0}, B = {b1/0, b2/0.6, b3/1, b4/0.6, b5/0}
Ma trận liên hệ mờ có k ch thƣớc 5x5 đƣợc xây dựng nhƣ sau:
Min(0,0)

Min(0, 0.6)

Min(0,1)

Min(0, 0.6)

Min(0,0)

Min(0.5,0) Min(0.5,0.6) Min(0.5,1) Min(0.5,0.6) Min(0.5,0)
Min(1,0)

Min(1,0.6)

Min(1,1)

Min(1,0.6)

Min(1,0)

Min(0.5,0) Min(0.5,0.6) Min(0.5,1) Min(0.5,0.6) Min(0.5,1)
Min(0,0)

Min(0,0.6)

Min(0,1)

Min(0,0.6)

0

0

0

0

0

0

0.5

0.5

0.5

0

0

0.6

1

0.6

0

0

0.5

0.5

0.5

0.5

0

0

0

0

0

Bảng 1.1 Bảng liên hệ mờ
20

Min(0.0)

Với tập A’ = {a1/0, a2/0.5, a3/0, a4/0, a5/0} cùng với ma trận M5x5 liên hệ mờ
trên ta t nh B’ nhƣ sau:
B1’ = max(min(0,0), min(0.5,0), min(0,0), min(0,0), min(0,0)) = 0
B2’ = max(min(0,0), min(0.5,0.5), min(0,0.6), min(0,0.5), min(0,0)) = 0.5
B3’ = max(min(0,0), min(0.5,0.5), min(0,1), min(0,0.5), min(0,0)) = 0.5
B4’ = max(min(0,0), min(0.5,0.5), min(0,0.6), min(0,0.5), min(0,0)) = 0.5
B5’ = max(min(0,0), min(0.5,0), min(0,0), min(0,0), min(0,0)) = 0
B’ = {b1/0, b2/0.5, b3/0.5, b4/0.5, b5/0}
Đối với luật mờ nhiều giả thiết, ví dụ:
IF A1 AND A2 AND A3 AND…AND An THEN B
IF A1 OR A2 OR A3 OR…OR An THEN B
Ta không thể xây dựng đƣợc ma trận quan hệ mờ nhƣ trƣớc đƣợc mà theo
cách tiếp cận của Kosno(1992) là tách thành n luật mờ rời rạc. Sau đó dựa trên các
giả thiết A1’, A2’, .., An’ để tính ra B1’, B2’,…Bn’. Kết quả B’ thu đƣợc sẽ bằng việc
hợp hoặc giao các tập mờ B1’, B2’,..,Bn’ tùy thuộc vào dạng kết nối logic của luật mờ.
Tổ hợp kết quả của nhiều luật mờ.
Trong hệ chuyên gia có thể tồn tại nhiều luật mờ dạng:
IF A1 THEN B
…..
IF An THEN B
Trong đó Ai là các tập mờ có cùng tập vũ trụ. Khi đó, nếu có đầu vào A’, ta sẽ
tính kết quả cho từng luật: B1’, B2’,.., Bn’ và giá trị B’ đƣợc tính bằng công thức sau:
B’ = B1’ᴗ B2’ᴗ …ᴗ Bn’

(1.14)

I.1.4 Quá trình giải mờ
Tính toán logic mờ gồm 3 bƣớc đƣợc thể hiện trong hình 1.7.

Fuzzification

Fuzzy inference

Hình 1.7 Tính toán trong logic mờ

21

Defuzzification


Quá trình giải mờ (defuzzification) là quá trình cuối cùng trong mô hình tính
toán logic mờ. Giải mờ là bƣớc chuyển từ kết quả suy diễn mờ sang biến đầu ra, tức
là biến từ giá trị tập mờ sang giá trị tập rõ.
Theo [2], có nhiều phƣơng pháp khử mờ nhƣ: Lambda – cut sets, Centriod
Method, Height Method, Weghted Average Method, Min – Max method, Centre of
sums, Centre of largest area. Phƣơng pháp đƣợc sử dụng thông thƣờng là phƣơng
pháp Centroid.
Giả sử đầu ra của một luật đƣợc xem nhƣ là một véc tơ phù hợp (fit vector)
trong đó bao gồm các phần tử biểu diễn độ thuộc của các tập mờ đầu ra. Giá trị tập
rõ theo phƣơng pháp Centroid đƣợc xác định bằng công thức sau [12]:

Vk =

(1.15)

Trong đó: Vk là giá trị trung tâm của các véc tơ phù hợp, n là số các luật,
mo y là giá trị của hàm thuộc đối với mỗi tập, yj là giá trị trung tâm của cá tập này.
Trong hình 1.8, các hàm thuộc có khoảng giá trị nhƣ sau:
Input 1:

- Tập ZERO chạy từ 0 – 7, giá trị trung tâm 3.5.
- Tập SMALL chạy từ 5 – 11, giá trị trung tâm 8.
- Tập MEDIUM chạy từ 10 -16, giá trị trung tâm 13.
- Tập LARGER chạy từ 14 – 20, giá trị trung tâm 16.
Input 2:
- Tập ZERO chạy từ 0 – 12, giá trị trung tâm 6
- Tập SMALL chạy từ 8 – 24, giá trị trung tâm 16
- Tập MEDIUM chạy từ 18 -30, giá trị trung tâm 24
- Tập LARGER chạy từ 20 – 40, giá trị trung tâm 32
Output:
- Tập ZERO chạy từ 0 – 25, giá trị trung tâm 12.5
- Tập SMALL chạy từ 15 – 60, giá trị trung tâm 37.5
- Tập MEDIUM chạy từ 50 -70, giá trị trung tâm 62.5
- Tập LARGER chạy từ 70 – 100, giá trị trung tâm 85

22


Ví dụ 1.4: Các luật mờ đƣợc biểu diễn bởi bảng sau:
Input2
Input1

Zero

Small

Medium

Large

Zero

Small

Zero

Medium

Small

Small

Zero

Medium

Small

Medium

Medium

Large

Small

Medium

Zero

Medium

Large

Large

Large

Large

Bảng 1.2 Bảng luật mờ
Giá trị dòng và cột biểu diễn các giá trị của các đầu vào. Với bảng 1.2 ở trên,
ta có 2 đầu vào Input1 và Input 2. Giá trị của của các ô là giá trị đầu ra của các luật
mờ, ví dụ IF Input1 is Zero AND Input2 is Zero THEN Output is Small. Trong
đó các hàm thuộc của giá trị Input1, Input2 và Output đƣợc biểu diễn trong hình
sau.

Hình 1.8 Biểu diễn các hàm thuộc
23


Ví dụ 1.5: Giả sử trong một hệ thống ta sử dụng 2 luật sau
1) IF Input1 is Medium AND Input2 is Small THEN Ouput is Small và
2) IF Input1 is Large AND Input2 is Medium THEN Output is Large.
Với giá trị của các đầu vào nhƣ sau: Input1 = 15.75, Input2 = 20.
Trong luật 1: “Input1 là Medium” có giá trị đúng là = 0.25, “Input2 is Small” có
giá trị đúng là 0.5. Theo phép giao thì “Ouput is Small” có giá trị là Min (0.25, 0.5) =
0.25 và kết quả ta đƣợc véc tơ phù hợp 1 (fit vector1) = (0, 0.25, 0, 0).
Trong luật 2: “Input1 is Large” có giá trị đúng là 0.583, “Input2 is Medium” có
giá trị đúng là 0.333. Theo phép giao thì “Ouput is Large” có giá trị là Min (0.583,

0.333) = 0.333 và kết quả ta đƣợc véc tơ phù hợp 2 (fit vector2) = (0, 0, 0, 0.333).
Vec tơ phù hợp đầu ra sẽ đƣợc tính bằng tổng các véc tơ phù hợp, tức là:
Vector = (0, 0.25, 0, 0.333) (do hai luật trên có cùng trọng số là 1). Mặt khác
véc tơ trọng tâm ở đây là 12.5, 37.5, 62.5, 85 . Do đó giá trị Vk đƣợc tính theo
công thức 1.15 nhƣ sau:
= 64.63 là giá trị rõ

Vk =
của đầu ra.

24


I.2 MẠNG BAYES VÀ ỨNG DỤNG
Mạng Bayes là một đồ thị biểu diễn phân phối xác suất trên một tập biến. Nó
thƣờng dùng để mã hóa các tri thức của chuyên gia và ý niệm của họ về một lĩnh
vực nào đó. Mạng Bayes còn đƣợc gọi là mạng ý niệm (Belief network), hoặc mạng
Nhân quả (Causal network) [1].
Các nút trong mạng Bayes biểu diễn các biến cần quan tâm (ví dụ: nhiệt độ
của thiết bị, giới tính của bệnh nhân… và các cung biểu diễn thông tin hoặc mối
quan hệ phụ thuộc nhân quả giữa các biến. Các phụ thuộc đƣợc định lƣợng bởi xác
suất có điều kiện. Ví dụ:

X1

Vòi phun

X3

Mùa

X2

Mƣa

X4
Đƣờng ƣớt

X5

Đƣờng trơn

Hình 1.9 Mạng Bayes đơn giản

Hình 1.9 mô tả mối quan hệ nhân quả giữa các mùa trong năm X1), trời mƣa
(X2), vòi phun (X3 , đƣờng ƣớt (X4 và đƣờng trơn X5). Do không có cung giữa X1
và X5 nên mối quan hệ giữa hai biến này đƣợc hiểu rằng không có ảnh hƣởng trực
tiếp giữa mùa và sự kiện đƣờng trơn.

25