Một số mở rộng của hệ suy diễn mờ phức cho bài toán hỗ trợ ra quyết định.

B® GIÁO DUC VÀ ĐÀO TAO

VIfiN HÀN LÂM KHOA HOC VÀ
CÔNG NGHfi VIfiT NAM

HOC VIfiN KHOA HOC VÀ CÔNG NGHfi

LƯƠNG TH± HONG LAN

M®T SO Mê R®NG CÛA Hfi SUY DIEN Mè PHÚC
CHO BÀI TỐN HO TRe RA QUYET бNH

LU¾N ÁN TIEN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH

Hà N®i - 2021


B® GIÁO DUC VÀ ĐÀO TAO

VIfiN HÀN LÂM KHOA HOC VÀ
CÔNG NGHfi VIfiT NAM

HOC VIfiN KHOA HOC VÀ CÔNG NGHfi

LƯƠNG TH± HONG LAN

M®T SO Mê R®NG CÛA Hfi SUY DIEN Mè PHÚC CHO
BÀI TOÁN HO TRe RA QUYET бNH

Chuyên ngành: Khoa HQC máy tính
Mã so: 9.48.01.01

LU¾N ÁN TIEN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH

NGƯOI HƯONG DAN KHOA HOC:
1. PGS.TS Lê Hồng Sơn
2. PGS.TS Nguyen Long Giang

Hà N®i - 2021


LèI CAM
ĐOAN
Tác gia xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cúu cua ban thân tác gia,
đưoc hồn thành dưói sn hưóng dan cua PGS.TS Lê Hồng Sơn và PGS.TS
Nguyen Long Giang. Các ket qua nghiên cúu và các ket lu¾n trong lu¾n án này là
trung thnc, khơng sao chép tù bat kỳ m®t nguon nào và dưói bat kỳ hình thúc
nào. Vi¾c tham khao các nguon tài li¾u đã đưoc thnc hi¾n trích dan và ghi nguon
tài li¾u tham khao đúng quy đ%nh.
Hà N®i, ngày 19 tháng 06 năm 2021
Tác gia lu¾n án

Lương Th% Hong Lan


LèI CÂM
ƠN
Lu¾n án này đưoc hồn thành vói sn no lnc không ngùng cua tác gia và
sn giúp đõ het mình tù các thay giáo hưóng dan, ban bè và ngưòi thân.
Đau tiên, tác gia xin bày to lòng biet ơn chân thành và sâu sac tói các thay
giáo hưóng dan PGS.TS Lê Hoàng Sơn và PGS.TS Nguyen Long Giang. Sn tắn

tỡnh chi bao, húng dan v đng viờn cua các thay dành cho tác gia suot thịi
gian thnc hi¾n lu¾n án là khơng the nào ke het đưoc.
Tác gia xin gui lịi cam ơn tói các thay, cơ giáo v cỏn bđ cua bđ phắn quan
lý nghiờn cỳu sinh - HQC vi¾n Khoa HQC và Cơng ngh¾ (Vi¾n Hàn lõm Khoa HQC v
Cụng nghắ Viắt Nam), bđ phắn quan lý nghiên cúu sinh cua Vi¾n Cơng ngh¾ thơng
tin đã nhi¾t tình giúp đõ và tao ra mơi trưịng nghiên cúu tot đe tác gia hồn thành
cơng trình cua mình.
Tác gia xin chân thành cam ơn các anh ch% em trong Lab Tai Vi¾n Cơng ngh¾
thơng tin - Đai HQC Quoc gia Hà N®i đã giúp đõ tác gia trong suot q trình HQC t¾p
và nghiên cúu tai Lab.
Tác gia xin chân thành cam ơn tói Ban Giám hi¾u trưịng Đai HQC Sư pham,
Đai HQC Thái Nguyên, các đong nghi¾p khoa Tốn, nơi tác gia đã cơng tác nhung năm
đau nghiên cúu sinh; và Ban Giám hi¾u trưịng Đai HQC Thuy Loi H Nđi, cỏc ong
nghiắp khoa Cụng nghắ thụng tin, nơi tác gia hi¾n đang cơng tác đeu đã ln đ®ng
viên, giúp đõ tác gia trong cơng tác đe tác gia có thịi gian t¾p trung nghiên cúu và
hồn thành lu¾n án đúng thịi han.
Đ¾c bi¾t tác gia xin bày to lịng biet ơn sâu sac tói Bo, Me, các em trong gia
đình, nhung ngưịi ln dành cho nhung tình cam nong am và se chia nhung lúc khó
khăn trong cu®c song, ln đ®ng viên giúp đõ tơi trong q trình nghiên cúu. Cam ơn
con gái ln ngoan ngỗn v ung hđ e me tắp trung nghiờn cỳu, hon thành lu¾n án.
Lu¾n án cũng là món q tinh than mà tơi trân TRQNG gui t¾ng đen các thành viên trong
Gia đình.
Tơi xin trân TRQNG cam ơn!
Hà N®i, ngày 19 tháng 06 năm 2021
Ngưịi thnc hi¾n

Lương Th% Hong Lan


1

MUC LUC
Danh mnc các bang

vi

Danh mnc các hình ve, đo th%

vi
i

Mê ĐAU

1

Chương 1. TONG QUAN NGHIÊN CÚU VÀ CƠ Sê LÝ THUYET

9

1.1 Giói thi¾u . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

1.2 Van đe H¾ suy dien mị trong H¾ ho tro ra quyet đ%nh . . . . . . . . . .

9

1.3 Tong quan các nghiên cúu liên quan . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

1.3.1 H¾ suy dien mà . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

1.3.2 Các h¾ phát trien dna trên t¾p mà phúc

.............

14

1.3.3 Các van đe cịn ton tai can giái quyet cua h¾ CFIS hi¾n nay . .

19

1.4 Cơ so lý thuyet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

1.4.1 T¾p mà . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

1.4.2 T¾p mà phúc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

1.4.3 Các phép tốn trên t¾p mà phúc . . . . . . . . . . . . . . . . . .

24

1.4.4 Logic mà phúc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

1.4.5 Đ® đo mà và đ® đo mà phúc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

1.5 Du li¾u thnc nghi¾m . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

1.5.1 Bđ du liắu chuan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

30

1.5.2 Bđ du liắu thnc- B¾nh gan Liver . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

1.5.3 Cỏc đ o ỏnh giỏ thnc nghiắm . . . . . . . . . . . . . . . . .

32

1.6 Ket Chương 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

33

Chương 2. XÂY DUNG Hfi SUY DIEN Mè PHÚC DANG MAMDANI
(M-CFIS)

34

2.1

Giói thi¾u........................................................................................................................34

2.2

Đe xuat tốn tu t-chuan và t- đoi chuan mị phúc...........................................36

2.3

2.4

2.2.1

Tốn tu t-chuan và t-đoi chuan.....................................................................37

2.2.2

Tốn tu t-chuan và t-đoi chuan mà phúc..................................................38

2.2.3

Ví dn minh HQA ho tra ra quyet đ%nh........................................................41

H¾ suy dien mị phúc Mamdani (M-CFIS).........................................................44

2.3.1

Đe xuat h¾ suy dien mà phúc Mamdani..................................................44

2.3.2

Các lna cHQN su dnng trong h¾ suy dien mà phúc Mamdani..........45

2.3.3

Cau trúc cua h¾ suy dien mị phúc Mamdani.....................................47

2.3.4

Ví dn so minh HQA mơ hình suy dien M-CFIS...........................................49

2.3.5

Thu nghi¾m và đánh giá ket quá................................................................51

Ket Chương 2.................................................................................................................53

Chương 3. TINH GIÂM Hfi LU¾T TRONG Hfi SUY DIEN Mố
PHC MAMDANI (M-CFIS-R)
55
3.1

Giúi thiắu........................................................................................................................55

3.2

e xuat đ o tng tn mũ phúc..........................................................................60

3.3

3.4

3.2.1

Đ® đo tương tn mà phúc Cosine.................................................................61

3.2.2

Đ® đo tương tn mà phúc Dice......................................................................62

3.2.3

Đ® đo tương tn mà phúc Jaccard...............................................................63

Đe xuat mơ hình h¾ suy dien M-CFIS-R.............................................................64
3.3.1

Ý tưáng xây dnng mơ hình..............................................................................64

3.3.2

Phan Training....................................................................................................... 65

3.3.3

Phan Testing.......................................................................................................... 70

Thu nghi¾m và đánh giá ket qua..........................................................................71
3.4.1

Ket quỏ thnc nghiắm trờn bđ du liắu UCI............................................71

3.4.2

Ket quỏ thnc nghiắm trờn bđ du liắu thnc.................................................73


3.5

Ket Chương 3................................................................................................................ 75

Chương 4. Mê R®NG Hfi SUY DIEN Mố PHC MAMDANI VộI O
TH TRI THC (M-CFIS-FKG)

77

4.1

Giúi thiắu.......................................................................................................................77

4.2

Mđt so mo rđng cua mụ hỡnh M-CFIS-R...........................................................79

4.3

4.4

4.5

4.2.1

Hắ suy dien m phỳc Sugeno và Tsukamoto.........................................79

4.2.2

Đ® đo mà phúc dna trên lý thuyet t¾p hap...........................................80

4.2.3

Tích phân mà phúc............................................................................................86

Đe xuat mơ hình h¾ suy dien mị phúc M-CFIS-FKG....................................93
4.3.1

Ý tưáng xây dnng mơ hình.............................................................................93

4.3.2

Xây dnng đo th% tri thúc mà........................................................................95

4.3.3

Thu¾t tốn suy dien nhanh trên đo th% tri thúc mà...............................96

4.3.4

Ví dn minh HQA h¾ suy dien mà phúc M-CFIS-FKG.............................98

Thnc nghi¾m và đánh giá ket qua.....................................................................103
4.4.1

Thnc nghi¾m..........................................................................................................103

4.4.2

Ket quá thnc nghi¾m....................................................................................104

Ket Chương 4..............................................................................................................112

KET LU¾N VÀ HƯéNG PHÁT TRIEN

114

Nhung ket qua chính cua lu¾n án...............................................................................114
Hưóng phát trien cua lu¾n án......................................................................................116
TÀI LIfiU THAM KHÂO

119


Kí hi¾u và viet tat
STT
1
2

3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

17

Tù tat
FS
CFS
CFL
FIS

Tieng anh
Fuzzy Set
Complex Fuzzy Set
Complex Fuzzy Logic
Fuzzy Inference System

Dien dai

T¾p mị
T¾p mị phúc
Logic mị phúc
H¾ suy dien

CFIS

Complex Fuzzy Inference
System

H¾ suy dien mị phúc

IFIS

Intituition Fuzzy Inference
System

H¾ suy dien mị trnc cam

ANFIS

Adaptive Neuro
Inference System

Fuzzy

CNS

H¾ suy dien mị noron thích
nghi

Complex
Neuro-Fuzzy H¾ suy dien mị noron thích
Inference System
nghi phúc
Adaptive Neuro Complex Mang noron giá tr% mị phúc
Fuzzy Inference System
thích nghi
Complex Neutrosophic Set T¾p Neutrosophic phúc

MCDM

Multicriteria
making

CANFIS
ANCFIS

KG
FKG

decision H¾ ho tro ra quyet đ%nh đa
tiêu chí
Fast Inference Search Thu¾t tốn tìm kiem suy dien
Algorithm
nhanh
Knowledge Graph
Đo th% tri thúc
Fuzzy Knowledge Graph
Đo th% tri thúc mị

M-FIS

Mamdani Fuzzy Inference
H¾ suy dien mị Mamdani
System

FISA

M-CFIS
M-CFIS-R

Mamdani Complex Fuzzy
Inference System
Mamdani Complex Fuzzy
Inference System Reduce
Rule

H¾ suy dien mị
Mamdani

phúc

H¾ suy dien mị phúc
Mamdani - giam lu¾t


18

M-CFISFKG

19
20

GRC
UCI

21

RANCFIS

22

FANCFIS

Mamdani Complex Fuzzy
H¾ suy dien mị phúc
Inference System FuzzyMamdani - Đo th% tri thúc
Knowledge Graph
mị
Granular Computing
Tính tốn hat
UC Irvine Machine
Kho du li¾u chuan UCI
Randomized AdaptiveMang nơ ron giá tr% mị phúc
Network Based Fuzzy
thích nghi ngau nhiên
Inference System
Fast Adaptive-Network
Mang nơ ron giá tr% mị phúc
Based Fuzzy Inference

thích nghi nhanh
System


Danh mnc cỏc bang
1.1

Cỏc bđ du liắu thnc nghiắm chuan Benchmark..........................................31

1.2

Cỏc thuđc tớnh du liắu au vo trong tắp du li¾u b¾nh gan Liver....32

2.1

Ma tr¾n ra quyet đ%nh dna trên các mau du li¾u................................................42

2.2

Ma tr¾n quyet đ%nh mị...................................................................................................43

2.3

Ma tr¾n chuan húa....................................................................................................43

2.4

Ma trắn quyet %nh mũ...................................................................................................43

2.5

Ma trắn quyet %nh ket qua...........................................................................................44

2.6

Bđ du liắu au vo..............................................................................................................50

2.7

Bđ c so luắt................................................................................................................................50

4.1

Hắ c so luắt mò phúc.....................................................................................................95

4.2

K%ch ban 1............................................................................................................................103

4.3

K%ch ban 2............................................................................................................................103


Danh mnc các hình ve, đo th%
1

Cau trúc lu¾n án . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

1.1

H¾ suy dien mị trong H¾ ho tro ra quyet đ%nh....................................................10

1.2

Sơ đo tong quan cua h¾ suy dien mị..................................................................11

1.3

H¾ thong suy dien Mamdani vói hai đau vào và hai lu¾t...........................12

1.4

H¾ suy dien mị Tagaki- Sugeno vói hai đau vào và hai lu¾t.....................13

1.5

H¾ suy dien mị Tsukamoto vói hai đau vào và hai lu¾t.............................14

1.6

H¾ thong logic mị do Ramot đe xuat..................................................................15

1.7

Kien trúc cua hắ thong CANFIS.............................................................................17

1.8

Bieu dien cua hm thuđc mũ phỳc.......................................................................22

2.1

Mụ hình h¾ suy dien mị phúc Mamdani...........................................................45

2.2

Ket qua chay thnc nghiắm so sỏnh trờn Bđ du liắu WBCD.....................52

2.3

Ket qua chay thnc nghiắm so sỏnh trờn Bđ du liắu Diebetes.........................52

2.4

Ket qua chay thnc nghiắm so sỏnh trờn Bđ du liắu thnc Liver......................53

3.1

Giai đoan Training cua mơ hình đe xuat.............................................................66

3.2

Giai đoan Testing cua mơ hình M-CFIS-R đe xuat............................................71

3.3

Ket qua thnc nghi¾m trên bđ du liắu WBCD..........................................................72

3.4

Ket qua thnc nghiắm trờn bđ du liắu Diebetes.....................................................73

3.5

Ket qua thnc nghiắm trờn bđ du liắu thnc Liver..................................................74

4.1

Q trình Training.......................................................................................................94

4.2

Q trình Testing..........................................................................................................95

4.3

Bieu dien cua lu¾t mị phúc....................................................................................96


4.4

Đo th% tri thúc mị................................................................................................................97

4.5

Đo th% FKG cho sáu lu¾t.....................................................................................................100

4.6

Phân bo du liắu vúi tựng nhón oi vúi bđ du li¾u có 2 nhãn...............104

4.7

Phân bo du li¾u vói tùng nhãn oi vúi bđ du liắu cú nhieu nhón......105

4.8

So sỏnh mụ hỡnh M-CFIS-R v M-CFIS-FKG trờn bđ du liắu WBCD . 106

4.9

So sánh mơ hình M-CFIS-R và M-CFIS-FKG trên b® du li¾u Diebetes107

4.10 So sánh mơ hình M-CFIS-R và M-CFIS-FKG trên bđ du liắu Liver.......108
4.11 So sỏnh mụ hỡnh M-CFIS-R v M-CFIS-FKG trờn bđ du liắu Wine......109
4.12 So sỏnh mụ hỡnh M-CFIS-R v M-CFIS-FKG trờn bđ du liắu CTG.........110
4.13 So sỏnh mụ hỡnh M-CFIS-R v M-CFIS-FKG trờn bđ du liắu Arrhythmia111


1

Mê ĐAU
Me
đau

Ra quyet đ%nh là m®t phan vơ cùng quan
TRQNG

trong cu®c song, do đó gan đây rat nhieu nhà

nghiên cúu đã đưa ra nhieu hưóng tiep c¾n khác
nhau đe giai quyet, ho tro q trình ra quyet đ%nh
như tiep c¾n mị, mơ hình giá tr% đ® đo... Q trình
ho tro ra quyet đ%nh chu yeu t¾p trung vào vi¾c đưa
ra nhung phương pháp, cách thúc đe có the ho tro
đưa ra quyet đ%nh cuoi cùng m®t cách đúng đan
nhat, nhat là đoi vói mơi trưịng du li¾u ngày càng
nhieu bien đng, du liắu khụng chac chan, khụng
xỏc %nh rừ rng.
Tắp mò (Fuzzy Set-FS) đưoc Zadel đe xuat
năm 1965 [1] đưoc coi l mđt trong nhung cụng cn
huu hiắu e giai quyet các bài tốn mà có du li¾u
khơng chac chan, không xác đ%nh rõ ràng. Rat
nhieu nhung nghiên cúu mo rđng cua FS ó oc
giúi thiắu trong vi nm gan đây [2, 3, 4, 5, 6]
và đưoc úng dnng nhieu trong bi toỏn hắ ho tro
ra quyet %nh. Mđt trong nhung kĩ thu¾t quan TRQNG
dna trên lý thuyet FS và úng dnng trong vi¾c giai
quyet các bài tốn cua h¾ ho tro ra quyet đ%nh là H¾
suy dien mị (Fuzzy Inference System - FIS). FIS
hi¾n đã và đang đưoc úng dnng r®ng rãi trong
nhieu bài tốn phân loai/dn báo và các bài tốn cua
h¾ ho tro ra quyet đ%nh như lna cHQN nhân sn, lna
cHQN nhà cung cap, ho tro ra chien lưoc phát
trien cơng ty... Bên canh đó, trong mđt vi ỳng
dnng khỏc thỡ hắ FIS oc su dnng e tao ra mđt tắp

2

h

M®t phiên ban mo r®ng cua FIS nhúng vào

o

mang nơ ron và ket hop vói HQC dna trên phương

p

pháp gradient có tên GQI là H¾ suy dien mị nơ ron

c

thích nghi (ANFIS)

á

[14] và cho ket qua tot trong van đe dn bỏo bắnh

c

mach vnh, úc tớnh sn tng cũng đ dan

lu

nhi¾t cua kim loai và oxit kim loai ... [15, 16, 17,

¾

18]. Ngồi ra, ANFIS cịn đưoc ket hop vói các mơ

t

hình HQC máy khác như thu¾t tốn toi ưu hóa

m

bay đàn và áp

ị
n
h
a
m

m
n
c
đ
í
c
h
p
h
á
t

h
i
¾
n,
d


dnng đoi vói các bài tốn trong h¾ ho tro ra quyet đ%nh [19, 20, 21].
Bên canh đó, nhieu phiên ban khác nhau cua h¾ FIS trên các t¾p mị mo
r®ng áp dnng đoi vói bài tốn ho tro ra quyet đ%nh cũng đã và đang đưoc nghiên
cúu r®ng rãi. Ví dn như h¾ suy dien mị trnc cam (IFIS) đưoc su dnng trong hoi
quy và úng dnng ho tro dn báo phá san cua doanh nghi¾p [22, 23, 24, 25, 25,
26, 27]. M®t so nghiên cúu ket hop giua h¾ suy dien mị búc tranh (PFS) vói
thu¾t tốn phân cnm mị búc tranh và đ® đo mị búc tranh oc ỳng dnng trong
viắc giai quyet mđt so van e ra quyet đ%nh như dn báo thòi tiet, dn báo giá co
phieu và phân đoan hình anh [28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35].
Gan đây, cùng vói sn gia tăng cua các van đe ra quyet đ%nh dna trên các du
li¾u có sn thay đoi ve thịi gian hay các du li¾u có yeu to chu kì, đ%nh kì thì khái
ni¾m t¾p mị phúc (CFS) [36] ra địi vói hàm thu®c bao gom ca thành phan
biên đ® và thành phan pha đe bieu dien, mơ ta các du li¾u có yeu to chu kì, đ
%nh kì hay các du li¾u có sn thay đoi ve thịi gian. CFS đưoc áp dnng trong
nhieu nghiên cúu, t¾p trung chu yeu vào các van đe như các tốn tu tong hop
mị phúc, thơng tin mem mị phúc, đ® đo khoang cách mị phúc và mang các
khái ni¾m mị phúc [37, 38, 39, 40, 41, 42, 43]. Ưu điem cua CFS là kha năng
mơ hình hóa các hi¾n tưong và sn ki¾n theo thịi gian, theo giai đoan đe tù đó có
the cho thay tong the chúng trong m®t ngu canh nhat đ%nh. Ví dn như đe xác nh¾n
chan đốn huyet áp cua bắnh nhõn l cao hay thap
thỡ mđt bắnh nhõn oc đo 30 lan roi ghi lai giá tr% tương úng vói moi lan đo, sau đó
giá tr% trung bình và phương sai đưoc tính tốn đoi vói giá tr% huyet áp đo đưoc. Tù đó
huyet áp cua b¾nh nhân có the tính đưoc de dàng bang cách lay giá tr% trung bình và

phương sai cua các lan đo (su dnng ý nghĩa cua mị hóa cua h¾ FIS trên t¾p
CFS), ví dn như là huyet áp thap vói giá tr% trung bình và phương sai cho giá tr% nho.
Cịn neu như huyet áp chi đo tai m®t thịi điem và đưa ra quyet đ%nh thì có the
dan đen quyet đ%nh ve huyet ỏp cua bắnh nhõn khụng chớnh xỏc.
Mđt vớ dn khác ve van đe chan đốn b¾nh: neu chi dna vo cỏc giỏ tr% thuđc
tớnh bắnh m khụng xột tói các thu®c tính khác thì làm cho ket qua chan đốn
khơng đưoc chính xác, do ket lu¾n b¾nh khơng chi phn thu®c vào moi m®t giá tr%
thu®c tính


b¾nh mà cịn can phai xét tói các yeu to liên quan tói b¾nh đó. Hơn nua, cũng có
nhieu k%ch ban, du li¾u trong thnc te liên quan đen yeu to pha, trong du li¾u
có xu hưóng tuan hồn, chang han nh long ma oc ghi lai trong mđt vựng
hoắc sóng âm thanh do m®t nhac cn tao ra. Do đó, hien nhiên rang so phúc
cũng phai có m®t v% trí trong h¾ thong suy lu¾n mị. Đây cũng là đng c
chớnh cua luắn ỏn ny.
Hắ suy dien mũ phỳc oc coi l mđt cụng cn hiắu qua oi vúi vi¾c giai quyet
các van đe khơng chac chan và có yeu to đ%nh kỳ, chu kì. H¾ suy dien mị phúc đau
tiên đưoc giói thi¾u Ramot [44] đưoc GQI là H¾ logic mị phúc đưoc phát trien tù h¾
thong logic mị thơng thưịng nhưng thay the t¾p mị và phép kéo theo mị boi bien đoi
phúc tương úng cua nó. M®t nghiên cúu khác boi Man và c®ng sn [45] dna trên sn
ket hop giua phương pháp HQC quy nap vúi hắ suy dien trong tắp phỳc. Mđt phiờn ban
HQC

nhỳng khác vói mang mị nơ ron trên t¾p CFS vói tên GQI H¾ thong suy dien mị

phúc nơ ron thích nghi (ANCFIS) đưoc giói thi¾u boi Chen và cơng sn [46]. Sau đó
2 cai tien cua ANCFIS vói mnc đích làm gia tăng toc đ® tính tốn đưoc đưa ra trong
[47, 48].
M¾c dù nhieu h¾ thong suy dien phát trien dna trên t¾p mị phúc đã đưoc

nghiên cúu và úng dnng nhưng các h¾ thong đã có đeu chưa thnc sn đúng vói ý
nghĩa cua h¾ thong suy dien mị phúc thnc sn. Hau het các h¾ thong đeu su dnng
t¾p mị phúc làm bien đau vào nhưng các nghiên cúu đeu chi su dnng thành phan
biên đ® trong quá trình ra quyet đ%nh mà bo qua thành phan pha. Ví dn như h¾
logic mị phúc cua Ramot thì bo qua thành phan pha trong giai mò ket qua đau ra,
làm cho h¾ thong khơng đu yeu to khi xu lý vói du li¾u có yeu to l¾p lai ho¾c
du li¾u xay ra đ%nh kì, và đieu này làm giam đi ý nghĩa cua mơ hình h¾ suy
dien mị phúc, tro thành h¾ suy dien mị thưịng. Cịn mơ hình ANCFIS cua Man
và Chen [46] thì su dnng phép tích vơ hưóng vec tơ cho q trình tong hop ket
qua, và coi các giá tr% đau vào phúc như là các giá tr% thnc. Do đó, h¾ thong
ANCFIS khơng thnc sn là h¾ thong phúc khi đau ra cua h¾ thong khơng the đai
di¾n cho tính tuan hồn cua các thành phan trong đó.
Khi xu lý đoi vói du li¾u có yeu to chu kì, đ%nh kì, du li¾u có yeu to thay
đoi theo thịi gian thì các h¾ FIS, ANFIS hay các h¾ phát trien trên t¾p mị


phúc đeu đưa


ra hai phương thúc xu lý chung: (1) Bo qua thông tin liên quan đen yeu to thành
phan pha; (2) Bieu dien thnh phan biờn đ v pha riờng biắt vói nhau thành 2
thành phan riêng bi¾t bang cách su dnng 2 t¾p mị. Đieu này se làm cho thơng tin b
% mat mát và ket qua thu đưoc không cú đ tin cắy cao (neu cỏc thụng tin ve
thnh phan pha b% bo qua), làm sai l¾ch thơng tin và giam hi¾u năng tính tốn
(neu thơng tin ve biên đ v pha oc xu lý riờng biắt), thũi gian tính tốn se tăng
thêm do so lưong các b® can đưoc xu lý tăng thêm.
Thêm nua, các nghiên cúu đã có h¾ suy dien dna trên lý thuyet t¾p mị
phúc van cũn ton tai mđt so han che nh sau:
ã Các h¾ suy dien mị phúc chưa đưa ra đưoc quy trình tong the xây dnng h¾

suy dien mị phúc cho hắ ho tro ra quyet %nh.
ã Cỏc hắ luắt trong các h¾ suy dien mị phúc đã có chi sinh ra dna trên kinh

nghi¾m, dna trên tư duy logic suy dien mà chưa đe c¾p đen van đe toi u,
tinh giam hắ luắt suy dien mũ phỳc.
ã Cỏc hắ suy dien chưa đưoc nghiên cúu đe áp dnng đoi vúi bđ du liắu múi

m khụng cú trong du liắu huan luyắn khi sinh mụ hỡnh suy dien.
ã Cỏc toỏn tu t-chuan và t-đoi chuan mò phúc còn chưa đưoc quan tâm nghiên

cúu tìm hieu và úng dnng trong h¾ ho tro ra quyet đ%nh.

Mnc tiêu nghiên cNu cua lu¾n án
Xuat phát tù nhung ton tai và han che cua các cơng bo ve t¾p mị phúc và
h¾ suy dien dna trên t¾p mị phúc thì lu¾n án t¾p trung nghiên cúu tìm hieu và
áp dnng h¾ suy dien mị phúc đoi vói bài tốn h¾ ho tro ra quyet đ%nh vói du li¾u
có yeu to thịi gian , cn the nh sau:
ã Nghiờn cỳu lý thuyet ve tắp mũ phỳc, logic mũ phỳc, cỏc đ o dna trờn tắp

mũ phỳc.
ã Nghiờn cỳu v phỏt trien cỏc hắ suy dien dna trên t¾p mị phúc.


• Nghiên cúu các kĩ thu¾t đe giam lu¾t mị trong hắ suy dien mũ phỳc.
ã Nghiờn cỳu o th% tri thúc mị trong bieu dien lu¾t mị đe giam thịi gian tính

tốn suy dien đoi vói t¾p testing và xu lớ suy dien khi cú mđt tắp du liắu mói
mà khơng có san trong t¾p du li¾u huan luy¾n.
Xuat phát tù mnc tiêu nghiên cúu, pham vi nghiên cNu cua luắn ỏn
tắp trung nghiờn cỳu mđt so cỏc van e sau:

ã Nghiờn cỳu lý thuyet ve tắp mũ phỳc, các phép tốn và h¾ suy dien dna trên

t¾p mị phỳc
ã Luắn ỏn chi nghiờn cỳu v thu nghiắm cỏc bài tốn h¾ ho tro ra quyet đ%nh

vói du li¾u có yeu to thịi gian.
Vói mnc tiêu đ¾t ra như trờn, luắn ỏn at oc mđt so ket qua chớnh nh
sau:
ã e xuat hắ suy dien mũ phỳc theo mụ hình Mamdani: Dna trên mơ hình h¾

suy dien mị co đien Mamdani, lu¾n án phát trien mơ hình suy dien
Mamdani trên t¾p mị phúc. Mơ hình cau trúc cua h¾ suy dien mị phúc
đe xuat cũng như các bưóc cn the trong h¾ suy dien mị phúc Mamdani
cũng đưoc đưa ra và áp dnng thnc nghi¾m mơ hình suy dien oi vúi vúi
cỏc bđ du liắuchuan UCI v du liắu thnc. Thêm nua, NCS cũng đe xuat
các toán tu t-chuan, t-đoi chuan mị phúc và ví dn so vói h¾ ho tro ra quyet đ
%nh. Các đóng góp này đưoc trỡnh by trong nđi dung Chng 2 cua luắn
ỏn.
ã e xuat cỏc đ o tng tn dna trờn tắp mũ phúc, ket hop giua đ® đo tương

tn mị phúc và tính tốn hat đe giai quyet van đe tinh giam h¾ lu¾t trong
mơ hình suy dien mị phúc Mamdani. Cai tien mơ hình h¾ suy dien mị
phúc Mamdani o Chương 2 và xây dnng h¾ suy dien mị phúc M-CFIS-R.
Các đóng góp này đưoc trình bày chi tiet trong Chương 3 cua luắn ỏn.
ã e xuat mo rđng hắ suy dien mị phúc theo mơ hình Sugeno và

Tsukamoto và các đ® đo mị phúc, tích phân mị phúc dna trên lý thuyet


t¾p hop. Nghiên cúu

cách bieu dien lu¾t mị dna trên đo th% tri thúc và cai tien mơ hình h¾ suy
dien mị phúc M-CFIS-R đe đưa ra mơ hình M-CFIS-FKG. Thnc nghi¾m
trên các bđ du liắu cng chỳng minh hiắu qua ve thũi gian tính tốn cua mơ
hình và suy dien trong trưịng hop bđ du liắu kiem tra khụng cú trong bđ du
li¾u huan luy¾n
Đoi tưeng nghiên cNu cua lu¾n án là các h¾ suy dien theo tiep c¾n
t¾p mị phúc, các phương pháp cai tien h¾ lu¾t và bieu dien h¾ lu¾t qua đo th%
tri thúc.
Phương pháp nghiên cNu cua lu¾n án là nghiên cúu lý thuyet và
nghiên cúu thnc nghi¾m.
i) Nghiên cúu lý thuyet: Nghiên cúu tong quan lý thuyet ve t¾p mị phúc,

các phép tốn mị phúc t-chuan, t-đoi chuan, cỏc đ o dna trờn tắp mũ phỳc
v cỏc h¾ suy dien mị phúc đã cơng bo, phân tích ưu điem, nhưoc điem và các
van đe còn ton tai cua các nghiên cúu liên quan. Trên cơ so đó, đe xuat các phép
tốn, các đ® đo tương tn, đ® đo dna trên lý thuyet t¾p hop và các h¾ suy dien mị
phúc theo mơ hình Mamdani, Sugeno và Tsukamoto. Các đe xuat, cai tien đưoc
chúng minh ch¾t che ve lý thuyet boi các đ%nh lý, m¾nh đe.
ii) Nghiên cúu thnc nghi¾m: Các thu¾t tốn đe xuat đưoc cài đ¾t, chay

thu nghi¾m, so sánh, đánh giá vói các h¾ suy dien khỏc trờn cỏc bđ so liắu
mau tự kho du liắu UCI v bđ du liắu thnc te tai Bắnh vi¾n Gang thép Thái
Ngun nham minh chúng ve tính hi¾u qua cua các nghiên cúu ve lý thuyet.

Cau trúc cua luắn ỏn
Bo cnc cua luắn ỏn gom bon chng nđi dung chính, phan Mo đau, Ket lu¾n và
danh mnc các tài li¾u tham khao. Phan Mo đau trình bày tong quan ve van đe nghiên
cúu, lý do cHQN đe tài, đoi tưong, mnc tiêu và n®i dung nghiên cúu cua lu¾n án. Phan

Ket lu¾n tong ket nhung ket qua đã đat đưoc cua lu¾n án và hưóng phát trien, hưóng
nghiên cúu trong tương lai. Các chương n®i dung chính đưoc to chúc như trong Hình
1 cn the như sau: Chương đau tiên NCS trình bày ve các kien thúc tong quan su dnng
trong lu¾n án như các kien thúc nen tang ve t¾p mị, t¾p mị phúc và h¾ suy dien dna
trên t¾p mị và t¾p mị phúc. Thêm nua cỏc đ o phỏt trien dna trờn tắp mũ v t¾p


Hình 1: Cau trúc lu¾n án

mị phúc cũng đưoc trình bày trong chương mo đau này. Tù các kien thúc nen đó
mà chúng tơi đưa ra lí do đe su dnng h¾ suy dien mị phúc đoi vói vi¾c giai
quyet bài tốn ho tro ra quyet đ%nh có du li¾u thay oi theo thũi gian. Cỏc bđ du
liắu thnc nghiắm trong lu¾n án cùng vói các thưóc đo dùng đe đánh giá thnc
nghi¾m cũng đưoc trình bày chi tiet trong chương đau tiên này.
Chương 2, dna trên h¾ suy dien mị co đien Mamdani, NCS phát trien h¾
suy dien Mamdani trên t¾p mị phúc và đong thịi cũng trình bày chi tiet các
thành phan cũng như phép toán su dnng trong mơ hình đe xuat. Các phép tốn
t- chuan và t-đoi chuan cũng đưoc đ%nh nghĩa và úng dnng trong bài toán ho tro ra
quyet đ%nh. Cuoi chương là ket qua thnc nghi¾m và nh¾n xét so sánh cua h¾ suy
dien ó e xuat trờn cỏc bđ du liắu thnc nghi¾m vói h¾ suy dien mị Mamdani.
Van đe tinh giam h¾ lu¾t trong h¾ suy dien mị phúc Mamdani là nđi dung
oc e cắp v xem xột en trong nđi dung cua chương 3. Xuat phát tù lý
thuyet ve tính tốn hat, NCS đe xuat ra các đ® đo tương tn mị phúc và đ® đo
mị phúc ket hop vói tính tốn hat đe thnc hi¾n vi¾c tinh giam h¾ lu¾t trong h¾
suy dien mị phúc Mamdani


đã đe xuat o chương 2 (h¾ suy dien mị phỳc M-CFIS-R). Vớ dn so v thnc
nghiắm trờn cỏc bđ du li¾u cũng đã đưoc trình bày đe chúng minh đưoc tính
hi¾u qua cua van đe giam lu¾t và toi ưu hóa h¾ lu¾t trong h¾ suy dien mị

phúc Mamdani.
Chương 4, NCS mo rđng mụ hỡnh M-CFIS-R sang hắ mũ Sugeno và
Tsukamoto đong thịi đe xuat thêm đ® đo mị phúc và tích phân mị phúc dna
trên lý thuyet t¾p hop. Neu trong Chương 3, NCS chi đi t¾p trung vào van đe giam
lu¾t, toi ưu lu¾t trong phan Training thì Chương 4 NCS lai t¾p trung vào cai
tien đoi vói b® Testing bang cách su dnng lý thuyet ve đo th% tri thúc mị đe
bieu dien lu¾t và thnc hi¾n suy lu¾n xap xi đoi vói nhung ban ghi khụng cú trong
bđ du liắu Training. Viắc bieu dien luắt mò phúc bang đo th% tri thúc mò đã
giam khá nhieu thịi gian tính tốn cua h¾ suy dien mị phúc M-CFIS-R.


Chương 1. TONG QUAN
NGHIÊN CÚU VÀ CƠ Sê LÝ
THUYET
1.1.

Giéi thi¾u
Lý thuyet t¾p mị nói chung và t¾p mị phúc nói riêng đưoc coi là m®t trong

nhung cơng cn tốn HQC hi¾u qua đe bieu dien và xu lý nhung khái ni¾m khơng chac
chan, khơng tưịng minh. Trong chương đau tiên ny, luắn ỏn trỡnh by mđt so lý
thuyet tong quan ve t¾p mị nói chung và t¾p mị phúc nói riêng. Tong quan Các
nghiên cúu liên quan ve h¾ suy dien mị cũng như các h¾ mị phúc cũng đưoc trình
bày khái qt trong n®i dung chương đe đưa ra mđt cỏi nhỡn tong quan chung ve
cỏc hắ suy dien phát trien dna trên lý thuyet t¾p mị phúc. Thêm nua, trong nđi dung
chng cng giúi thiắu khỏi quỏt ve cỏc bđ du liắu v thúc o ỏnh giỏ hiắu năng
cua các h¾ suy dien trên t¾p mị phúc.
1.2.

Van đe H¾ suy dien mè trong H¾ ho tre ra

quyet đ%nh
Con ngưịi đưa ra quyet đ%nh dna trên các quy lu¾t mà HQ tong ket đưoc tù thnc

tien cu®c song, hay nói cách khác là thơng qua q trình HQC đe cung cap phương án
đau ra tot nhat cho quá trình ra quyet đ%nh. Vói đ¾c trưng gan gũi vói suy lu¾n tn nhiên
cua con ngưịi và kha năng HQC, h¾ mị đã và đang đưoc nghiên cúu, úng dnng thành
cơng vói vai trị như là m®t trong nhung cơng cn làm cho "máy HQC thông minh hơn".
Đe giai quyet bài tốn h¾ ho tro ra quyet đ%nh thì đã có rat nhieu phương pháp
đưoc áp dnng như cây quyet đ%nh, trí tu¾ nhân tao, h¾ chun gia, các h¾ mị... Tuy
nhiên trong thnc te vi¾c lna cHQN phương pháp nào thì lai tùy thu®c vào tùng bài tốn
cn the như đoi tưong, mnc tiêu can ho tro ra quyet đ%nh hay du li¾u trong h¾ ho tro ra
quyet đ%nh ...


Vói kha năng làm vi¾c vói các đoi tưong là bien ngơn ngu, gan gũi vói suy lu¾n
tn nhiên cua con ngưòi, kha năng HQC, tong ket tri thúc đe hình thành nên h¾ lu¾t, thì
h¾ mị dưoc coi là m®t trong nhung cơng cn manh me và đưoc úng dnng nhieu trong
các h¾ ho tro ra quyet đ%nh. H¾ thong vói các mơ hình suy dien mị có the cung cap
các lna cHQN thay the và đay nhanh ket qua trong vi¾c quyet đ%nh đau ra mong muon
Dữ liệu huấn luyện

Sinh luật

Hệ các luật mờ

Dữ liệu vào

Tổng hợp các luật mờ

Dự báo

Ra quyết định

Hình 1.1: H¾ suy dien mị trong H¾ ho tro ra quyet đ%nh

Hình 1.1 mơ ta quy trình chung cua phương pháp su dnng h¾ mị trong các
h¾ ho tro ra quyet đ%nh. Ban đau dna trờn du liắu mau huan luyắn, mđt quy trỡnh
sinh luắt đưoc áp dnng đe tao ra h¾ các lu¾t mị. H¾ lu¾t này là trung tâm t¾p
hop các quy lu¾t, kien thúc trích rút ra tù t¾p du li¾u huan luy¾n. Tiep theo, vói
moi đau vào mói đưoc áp dnng vúi tựng luắt v tớnh toỏn cỏc au ra. Mđt quy trình
tong hop ket qua tù các lu¾t đe cho ra m®t giá tr% chung. Cuoi cùng, o bưóc ra quyet
đ%nh thì giá tr% này đưoc đieu chinh, chuan hóa đe đưa ra quyet đ%nh cuoi cùng.
1.3.

Tong quan các nghiên cNu liên quan
Logic mị lan đau tiên đưoc giói thi¾u coi nh l mđt khỏi niắm e mụ ta

nhung thụng tin khơng chac chan, mơ ho. Nó đưoc úng dnng r®ng rãi đe giai
quyet các van đe liên quan đen dn báo, đieu khien, phát hi¾n mau và các h¾ ho tro
ra quyet đ%nh vói thơng tin khơng chac chan. Đó đưoc coi là mơ hình tính tốn
mà có kha năng xu lý đong thịi ca tri thúc ngơn ngu và du li¾u so. Đó là cách
l¾p trình cho máy tính hieu và bat chưóc suy nghĩ cua con ngưịi, vói mnc tiêu
là làm tăng hi¾u qua cua q trình ra quyet đ%nh đoi vói các thơng tin đau vào
là thông tin mơ ho và không chac chan. Tù lý thuyet ve logic mò đã dan đen sn
phát trien cua cỏc hắ thong suy dien mũ. Mđt hắ