Phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ron (Luận văn thạc sĩ)

Phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ronPhương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ron

Trang 1

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Thái Nguyên – 2014

Trang 2

ii

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến toàn thể các thầy cô giáo Viện Công nghệ Thông tin, cùng toàn thể quý Thầy Cô trong trường Đại học Công nghệ Thông tin & Truyền thông đã tận tình dạy dỗ tận tình truyền đạt những kiến thức quý báu và tạo điều kiện thuận lợi cho em trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và cho đến khi thực hiện luận văn

Trong quá trình làm luận văn em đã nhận được sự động viên giúp đỡ của nhiều thầy cô giáo và các nhà chuyên môn, xin cảm ơn vì các động viên, gúp đỡ quý báu này, đặc biệt em xin bày tỏ lòng biết ơn tới Thầy giáo PGS-

TS Nguyễn Văn Long, Trường Đại học Giao thông vận tải - Hà Nội đã quan tâm hướng dẫn và đưa ra những gợi ý, góp ý, chỉnh sửa vô cùng quý báu cho

em trong quá trình làm luận văn tốt nghiệp

Cuối cùng xin chân thành cảm ơn những người bạn đã giúp đỡ, chia sẽ với tôi trong suốt quá trình làm luận văn

Thái Nguyên, tháng 07 năm 2014

Học viên thực hiện

Trang 3

iii

MỤC LỤC

PHẦN MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG I: PHƯƠNG PHÁP LẬP LUẬN MỜ 3

1.1 Các khái niệm cơ bản về tập mờ……… 3

1.1.1 Tập mờ 3

1.1.2 Các phép toán trên tập mờ 5

1.1.3 Các phép toán mở rộng trên tập mờ 7

1.1.4 Quan hệ mờ 11

1.2 Logic Mờ……… 13

1.2.1 Biến ngôn ngữ 13

1.2.2 Mệnh đề mờ 15

1.2.3 Các mệnh đề hợp thành 17

1.2.4 Kéo theo mờ (Luật if – then mờ) 18

1.2.5 Phương pháp lập luận xấp xỉ 22

1.3 Phương pháp lập luận mờ đa điều kiện 25

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP LẬP LUẬN MỜ SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ 35

2.1 Đại số gia tử của biến ngôn ngữ……….35

2.1.1 Khái niệm biến ngôn ngữ 35

2.1.2 Đại số gia tử của biến ngôn ngữ 37

2.2 Độ đo tính mờ và ánh xạ định lượng ngữ nghĩa 41

2.3 Phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử……… 45

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP LẬP LUẬN MỜ SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ MẠNG NƠ RƠN 49

3.1 Mạng nơ ron nhân tạo……….49

3.1.1 Cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo 49

3.1.2 Mạng nơ ron RBF (Radial Basic Function) 52

3.2 Phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử và mạng nơ ron……… 55

3.3 Ứng dụng 1 Bài toán xấp xỉ mô hình mờ EX1 của Cao – Kandel 56

3.3 Ứng dụng 2 (Bài toán điều khiển mô hình máy bay hạ cánh)….……… 63

KẾT LUẬN 74

Trang 4

iv

TÀI LIỆU THAM KHẢO 75

DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Các hàm thuộc khác nhau số tập mờ số gần 2 5

Hình 1.2 Các tập mờ “tốc độ chậm”, “tốc độ trung bình”, “tốc độ nhanh” 5

Hình 1.3 Hàm thuộc của tập mờ “nhiệt độ cao” 14

Hình 1.4 Các tập mờ “Chậm”, “Nhanh”, Trung bình” 15

Hình 1.5 Tập mờ “tuổi trẻ” 17

Hình 1.6 Minh họa phương pháp mờ hóa 31

Hình 3.1 Một mạng nơ ron đơn giản gồm hai nơ ron 50

Hình 3.2 Mô hình một nơ ron nhân tạo 51

Hình 3.4 Đường cong thực nghiệm của mô hình EX1 57

Hình 3.5 Kết quả xấp xỉ mô hình EX1 bằng vHAR 60

Hình 3.6 Các hàm thuộc của các tập mờ của biến h 64

Hình 3.7 Các hàm thuộc của các tập mờ của biến v 64

Hình 3.8 Các hàm thuộc của các tập mờ của biến f 64 Hình 3.9 Quỹ đạo hạ cánh của mô hình máy bay-điều khiển sử dụng vHAR64

Trang 5

v

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1 Ví dụ về các tập mờ 3

Bảng 2.1 Các giá trị ngôn ngữ của các biến HEALTH và AGE 36

Bảng 2.2 Ví dụ về tính âm dương giữa các gia tử 39

Bảng 3.1 Mô hình EX1 của Cao – Kandel 56

Bảng 3.2 Các kết quả xấp xỉ EX1 tốt nhất của Cao - Kandel [20] 57

Bảng 3.3 Mô hình định lượng ứng với vPAR1 – ứng dụng 1 59

Bảng 3.4 Các nhãn tập mờ của các biến ngôn ngữ h, v, f 63

Bảng 3.5 Mô hình FAM của bài toán hạ cánh máy bay 65

Bảng 3.6 Kết quả điều khiển sử dụng lập luận mờ qua 4 chu kỳ 65

Bảng 3.7 Mô hình SAM ứng với vPAR2 – ứng dụng 2 67

Trang 6

vi

DANH MỤC VIẾT TẮT

FAM : Fuzzy Associate Memory

SAM : Semantization Associate Memory

ĐSGT : Đại số gia tử

Trang 7

1

PHẦN MỞ ĐẦU

Đặt vấn đề

Đại số gia tử (ĐSGT) ra đời vào năm 1990 và được nghiên cứu phát triển

từ đó đến nay và đã thu được nhiều kết quả quan trọng Có thể thấy rằng ĐSGT và phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT đã được ứng dụng vào một số lĩnh vực như xây dựng mô hình cơ sở dữ liệu mờ Đánh giá kết quả học tập và giải quyết bài toán hướng nghiệp cho học sinh phổ thông Gần đây phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT đã được ứng dụng vào lĩnh vực điều khiển mờ Các kết quả ứng dụng đã bước đầu cho thấy các bài toán sử dụng tiếp cận ĐSGT cho kết quả tốt hơn nhiều so với các bài toán sử dụng tiếp cận

mờ truyền thống

Đề tài của luận văn sẽ tập trung nghiên cứu phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử, đặc biệt là nghiên cứu việc sử dụng mạng nơ ron để thay thế phép kết nhập trong phương pháp lập luận mờ sử dụng ĐSGT

Mục tiêu của đề tài

- Nghiên cứu các khái niệm cơ bản về đại số gia tử, phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử

- Nghiên cứu các khái niệm cơ bản của mạng nơ ron

- Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron trong phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử

Phạm vi của đề tài

- Nghiên cứu các khái niệm cơ bản về đại số gia tử, phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử

Trang 8

2

- Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron trong phương pháp lập luận mờ sử dụng đại số gia tử

Phương pháp nghiên cứu

+ Nghiên cứu tài liệu, các bài báo trên các tạp chí và trên internet và viết tổng quan để nắm vững nội dung lý thuyết chuyên ngành và khả năng ứng dụng

+ Nghiên cứu so sánh tìm ra sự khác biệt giữa các cách tiếp cận, giữa các phương pháp lập luận làm cơ sở cho việc đề xuất các giải pháp của đề tài + Lập trình mô phỏng thuật toán trên máy tính để thuận lợi trong nghiên cứu hiệu quả của phương pháp

Trang 9

cả những người dưới 30 tuổi, nhận giá trị 0 trên tất cả những người trên 60 tuổi và nhận giá trị giảm dần từ 1 tới 0 trên các tuổi từ 30 đến 60

Nguoitre={1/0, 1/10, 1/20, 1/30, 0.75/40, 0.5/50, 0.25/60, 0/70, 0/80, 0/90, 0/100}

Một tập mờ A trong vũ trụ U được xác định là một hàm A: U  [0,1] Hàm A được gọi là hàm thuộc (hàm đặc trưng) của tập mờ A còn A (x) được gọi là mức độ thuộc của x vào tập mờ A

Tập mờ A trong vũ trụ U được biểu diễn bằng tập tất cả các cặp phần tử

và mức độ thuộc của nó: A = { (x, A(x)) | x  U}

Ví dụ: Giả sử các điểm thi được cho từ 0 đến 10, U = {0, 1, …, 10} Chúng ta xác định ba tập mờ A = “điểm khá”, B = “điểm trung bình”, C =

“điểm kém” bằng cách cho mức độ thuộc của các điểm vào mỗi tập mờ sau:

Trang 10

A x

x

A  ( )

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

e d c b a

Trong đó, dấu tích phân (dấu tổng ở trên) không có nghĩa là tích phân mà

để chỉ tập hợp tất cả các phần tử x được gắn với mức độ thuộc của nó

Ví dụ: Tập mờ A = “số gần 2” có thể được xác định bởi hàm thuộc như

Trang 11

3 2

3

2 1

1

1 0

)

(

x

x x

x

x x

Các tập mờ được sử dụng rộng rãi nhất trong các ứng dụng là các tập mờ

trên đường thẳng thực R và các tập mờ trong không gian Ơclit R n

(n  2)

Ví dụ: Giả sử tốc độ của một chuyển động có thể lấy giá trị từ 0 với max

= 150 (km/h) Chúng ta có thể xác định 3 tập mờ “tốc độ chậm”, “tốc độ trung bình”, “tốc độ nhanh” như trong hình 1.2

Trang 12

6

Giả sử A và B là các tập mờ trên vũ trụ U Ta nói

Tập mờ A bằng tập mờ B, ký hiệu A = B nếu với mọi x  U ta có A (x) =

A 0,30,701 0,5

e d c b a

B  0,10,90,6 1 0,5

Khi đó chúng ta có các tập mờ như sau

e d c b a

A  0,70,310 0,5

e d c b a B

A  0,30,90,61 0,5

e d c b a B

A  0,30,70 10,5

Trang 13

Luận văn đầy đủ ở file: Luận văn full

Định dạng
Số trang	82
Dung lượng	691,77 KB
File đính kèm	Luận văn Full.rar (693 KB)