intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Giáo trình phân tích khả năng ứng dụng chuyển đổi hàm liên thuộc kiểu S dạng trơn p1

Chia sẻ: Hher Fgdfh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:7

58
lượt xem
5
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Khái niệm về tập mờ: a. Định nghĩa: Tập mờ F xác định trên tập kinh điển M là một tập mà mỗi phần tử của nó là một cặp các giá trị (x, F(x)) trong đó x  M và F là ánh xạ. F: M  [0, 1] Ánh xạ F được gọi là hàm liên thuộc (hoặc hàm phụ thuộc) của tập mờ F. Tập kinh điển M được gọi là cơ sở của tập mờ F. Sử dụng các hàm liên thuộc để tính độ phụ thuộc của một phần tử x nào đó...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Giáo trình phân tích khả năng ứng dụng chuyển đổi hàm liên thuộc kiểu S dạng trơn p1

  1. h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er . ! ! W W O O N N y y bu bu Luaän vaên toát nghieäp 14 to to k k lic lic C C w w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k Giáo trình phân Chöông II tích khả năng ứng dụng chuyển đổi hàm liên thuộc kiểu S dạng LYÙ THUYEÁTtrơnU KHIEÅN MÔØ ÑIEÀ I. Giôùi thieäu veà logic môø: 1. Khaùi nieäm veà taäp môø: a. Ñònh nghóa: Taäp môø F xaùc ñònh treân taäp kinh ñieån M laø moät taäp maø moãi phaàn töû cuûa noù laø moät caëp caùc giaù trò (x, F(x)) trong ñoù x  M vaø F laø aùnh xaï. F: M  [0, 1] AÙnh xaï F ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc (hoaëc haøm phuï thuoäc) cuûa taäp môø F. Taäp kinh ñieån M ñöôïc goïi laø cô sôû cuûa taäp môø F. Söû duïng caùc haøm lieân thuoäc ñeå tính ñoä phuï thuoäc cuûa moät phaàn töû x naøo ñoù coù hai caùch: tính tröïc tieáp (neáu F(x) ôû daïng coâng thöùc töôøng minh) hoaëc tra baûng (neáu F(x) ôû daïng baûng). Caùc haøm lieân thuoäc F(x) coù daïng “trôn” ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc kieåu S. Ñoái vôùi haøm lieân thuoäc kieåu S, do caùc coâng thöùc bieåu dieãn F(x) coù ñoä phöùc taïp lôùn neân thôøi gian tính ñoä phuï thuoäc cho moät phaàn töû laâu. Trong kyõ thuaät ñieàu khieån môø thoâng thöôøng, caùc haøm lieân thuoäc kieåu S thöôøng ñöôïc thay gaàn ñuùng baèng moät haøm tuyeán tính töøng ñoaïn. Moät haøm lieân thuoäc coù daïng tuyeán tính töøng ñoaïn ñöôïc goïi laø haøm lieân thuoäc coù möùc chuyeån ñoåi tuyeán tính. F(x) Haøm lieân thuoäc F(x) coù möùc chuyeån ñoåi 1 tuyeán tính. m1 m2 m3 m4 x 0 Haøm lieân thuoäc F(x) nhö treân vôùi m1 = m2 vaø m3 = m4 chính laø haøm phuï thuoäc cuûa moät taäp kinh ñieån. b. Ñoä cao, mieàn xaùc ñònh vaø mieàn tin caäy cuûa taäp môø: Ñoä cao cuûa moät taäp môø F (treân cô sôû M) laø giaù trò: H  sup  F ( x) xM . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  2. h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er ! ! W W O O N N y y . Luaän vaên toát nghieäp bu bu 15 to to k k lic lic C C w w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k Moät taäp môø vôùi ít nhaát moät phaàn töû coù ñoä phuï thuoäc baèng 1 ñöôïc goïi laø taäp môø chính taéc töùc laø H = 1, ngöôïc laïi moät taäp môø F vôùi H < 1 ñöôïc goïi laø taäp môø khoâng chính taéc. Mieàn xaùc ñònh cuûa taäp môø F (treân cô sôû M), ñöôïc kyù hieäu bôûi S laø taäp con cuûa M thoûa maõn: S = { x  M | F(x) > 0} Mieàn tin caäy cuûa taäp môø F (treân cô sôû M), ñöôïc kyù hieäu bôûi T laø taäp con cuûa M thoûa maõn: T = { x  M | F(x) = 1} F(x) 1 Mieàn xaùc ñònh vaø mieàn tin caäy cuûa moät taäp môø. x 0 Mieàn tin caäy Mieàn xaùc ñònh 2. Caùc pheùp toaùn treân taäp môø: a. Pheùp hôïp: Hôïp cuûa hai taäp môø A vaø B coù cuøng cô sôû M laø moät taäp môø cuõng xaùc ñònh treân cô sôû M vôùi haøm lieân thuoäc: AB(x) = MAX{A(x), B(x)},  A(x) B(x) x Haøm lieân thuoäc cuûa hôïp hai taäp môø coù cuøng cô sôû. Coù nhieàu coâng thöùc khaùc nhau ñöôïc duøng ñeå tính haøm lieân thuo äc AB(x) cuûa hôïp hai taäp môø nhö: max{ A ( x),  B ( x)} neáu min{ A ( x),  B ( x)}  0 1.  A  B ( x )   , 1 neáu min{ A ( x),  B ( x)}  0 . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  3. h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er ! ! W W O O N N . y y bu bu Luaän vaên toát nghieäp 16 to to k k lic lic C C w w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k 2. AB(x) = min{1, A(x) +  B(x)} (Pheùp hôïp Lukasiewicz),  A ( x)   B ( x) (Toång Einstein), 3.  A  B ( x )  1   A ( x)   B ( x) 4. AB(x) = A(x) + B(x) - A(x).B(x) (Toång tröïc tieáp ),... a) A(x) B(y) x y b) A(x, y) B(x, y) x x MN MN y y AB(x, y) c) x MN Pheùp hôïp hai taäp môø khoâng cuøng cô sôû: y a) Haøm lieân thuoäc cuûa hai taäp môø A, B. b) Ñöa hai taäp môø veà chung moät cô sôû M  N. c) Hôïp hai taäp môø treân cô sôû M  N. Coù hai taäp môø A (cô sôû M) vaø B (cô sôû N). Do hai cô sôû M vaø N ñoäc laäp vôùi nhau neân haøm lieân thuoäc A(x), x  M cuûa taäp môø A seõ khoâng phuï thuoäc vaøo N vaø ngöôïc laïi B(y), y  N cuûa taäp môø B cuõng seõ khoâng phuï thuoäc vaøo M. Ñieàu naøy theå hieän ôû choã treân cô sôû môùi laø taäp tích M  N haøm A(x) phaûi laø moät maët “cong” doïc theo truïc y vaø B(y) laø moät maët “cong” doïc theo truïc x. Taäp môø A ñöôïc ñònh nghóa treân hai cô sôû M vaø M  N. Ñeå phaân bieät ñöôïc chuùng, kyù hieäu A seõ ñöôïc duøng ñeå chæ taäp môø A treân cô sôû M  N. Töông töï, kyù hieäu B ñöôïc duøng ñeå chæ taäp môø B treân cô sôû M  N, vôùi nhöõng kyù hieäu ñoù thì: . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  4. h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er ! ! W W O O N N y y . Luaän vaên toát nghieäp bu bu 17 to to k k lic lic C C w w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k A(x, y) = A(x), vôùi moïi y  N vaø B(x, y) = B(y), vôùi moïi x  M. Sau khi ñaõ ñöa ñöôïc hai taäp môø A, B veà chung moät cô sôû laø M  N thaønh A vaø B thì haøm lieân thuoäc AB(x, y) cuûa taäp môø A  B ñöôïc xaùc ñònh theo coâng thöùc (4). b. Pheùp giao: AB(x) A(x) B(x) Giao hai taäp môø cuøng cô sôû. x Giao cuûa hai taäp môø A vaø B coù cuøng cô sôû M laø moät taäp môø cuõng xaùc ñònh treân cô sôû M vôùi haøm lieân thuoäc: AB(x) = MIN{A(x), B(x)}, Trong coâng thöùc treân kyù hieäu min ñöôïc vieát hoa thaønh MIN chæ ñeå bieåu hieän raèng pheùp tính laáy cöïc tieåu ñöôïc thöïc hieän treân taäp môø. Baûn chaát pheùp tính khoâng coù gì thay ñoåi. Coù nhieàu coâng thöùc khaùc nhau ñöôïc duøng ñeå tính haøm lieân thuoäc AB(x) cuûa giao hai taäp môø nhö: min{ A ( x),  B ( x)} neáu max{ A ( x),  B ( x)}  1 1.  A  B ( x )   , 0 neáu max{ A ( x),  B ( x)}  1 2. AB(x) = max{0, A(x) + B(x) - 1} (Pheùp giao Lukasiewicz), (Tích Einstein ), 3. 4. AB(x) =A (x)B(x) (Tích ñaïi soá),... Coâng thöùc treân cuõng aùp duïng ñöôïc cho hôïp hai taäp môø khoâng cuøng cô sôû baèng caùch ñöa caû hai taäp môø veà chung moät cô sôû laø tích cuûa hai cô sôû ñaõ cho. Chaúng haïn coù hai taäp môø A ñònh nghóa treân cô sôû M vaø B ñònh nghóa treân cô sôû N. Do hai cô sôû M vaø N ñoäc laäp vôùi nhau neân haøm lieân thuoäc A(x), x  M cuûa taäp môø A seõ khoâng phuï thuoäc vaøo N vaø ngöôïc laïi B(y), y  N cuûa taäp môø B cuõng seõ khoâng phuï thuoäc vaøo M. Treân cô sôû môùi laø taäp tích M  N haøm A(x) laø moät maët “cong” doïc theo truïc y vaø B(y) laø moät maët “cong” doïc theo truïc x. Taäp môø A (hoaëc B) ñöôïc ñònh nghóa treân hai cô sôû M (hoaëc N) vaø M  N. Ñeå phaân bieät, kyù hieäu A (hoaëc B) seõ ñöôïc duøng ñeå chæ taäp môø A (hoaëc B) treân cô sôû môùi laø M  N. Vôùi nhöõng kyù hieäu ñoù thì A(x, y) = A(x), vôùi moïi y  N vaø . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  5. h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er ! ! W W O O N N . Luaän vaên toát nghieäp y y bu bu 18 to to k k lic lic C C w w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k B(x, y) = B(y), vôùi moïi x  M. AB(x, y) x MN Pheùp giao hai taäp môø khoâng cuøng cô sôû. y c. Pheùp buø: Buø cuûa taäp môø A coù cô sôû M vaø haøm lieân thuoäc A(x) laø moät taäp môø AC xaùc ñònh treân cuøng cô sôû M vôùi haøm lieân thuoäc: Ac(x) = 1 - A(x). A(x) Ac(x) 1 1 x x a) b) Taäp buø AC cuûa taäp môø A. a) Haøm lieân thuoäc cuûa taäp môø A. b) Haøm lieân thuoäc cuûa taäp môø AC. 3. Luaät hôïp thaønh môø: a. Meänh ñeà hôïp thaønh: Cho hai bieán ngoân ngöõ  vaø . Neáu bieán  nhaän giaù trò môø A coù haøm lieân thuoäc A(x) vaø  nhaän giaù trò môø B coù haøm lieân thuoäc B(y) thì hai bieåu thöùc:  = A,  = B. ñöôïc goïi laø hai meänh ñeà. Kyù hieäu hai meänh ñeà treân laø p vaø ø q thì meänh ñeà hôïp thaønh p  q (töø p suy ra q ), hoaøn toaøn töông öùng vôùi luaät ñieàu khieån (meänh ñeà hôïp thaønh moät ñieàu kieän) NEÁU  = A thì  = B, trong ñoù meänh ñeà p ñöôïc goïi laø meänh ñeà ñieàu kieän vaø q laø meänh ñeà keát luaän. . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  6. h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er ! ! W W O O N N . y y bu bu Luaän vaên toát nghieäp 19 to to k k lic lic C C w w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k Meänh ñeà hôïp thaønh treân laø moät ví duï ñôn giaûn veà boä ñieàu khieån môø. Noù cho pheùp töø moät giaù trò ñaàu vaøo x0 hay cuï theå hôn laø töø ñoä phuï thuoäc A(x0) ñoái vôùi taäp môø A cuûa giaù trò ñaàu vaøo x0 xaùc ñònh ñöôïc heä soá thoûa maõn meänh ñeà keát luaän q cuûa giaù trò ñaàu ra y. Bieåu dieãn heä soá thoûa maõn meänh ñeà q cuûa y nhö moät taäp môø B’ cuøng cô sôû vôùi B thì meänh ñeà hôïp thaønh chính laø aùnh xaï: A(x0)  B(y). b. Moâ taû meänh ñeà hôïp thaønh: AÙnh xaï A(x0)  B(y) chæ ra raèng meänh ñeà hôïp thaønh laø moät taäp maø moãi phuï thuoäc laø moät giaù trò (A(x0), B(y)), töùc laø moãi phuï thuoäc laø moät taäp môø. Moâ taû meänh ñeà hôïp thaønh p  q vaø caùc meänh ñeà ñieàu khieån p, keát luaän q coù quan heä sau: p q pq 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 noùi caùch khaùc: meänh ñeà hôïp thaønh p  q coù giaù trò logic cuûa ~p  q, trong ñoù ~ chæ pheùp tính laáy giaù trò logic ÑAÛO vaø  chæ pheùp tính logic HOAËC. Bieåu thöùc töông ñöông cho haøm lieân thuoäc cuûa meänh ñeà hôïp thaønh seõ laø A  B  MAX{1 - A(x), B(y)} Haøm lieân thuoäc cuûa meänh ñeà hôïp thaønh coù cô sôû laø taäp tích hai taäp cô sôû ñaõ coù. Do coù söï maâu thuaãn raèng p  q luoân coù giaù trò ñuùng (giaù trò logic 1) khi p sai neân söï chuyeån ñoåi töông ñöông töø meänh ñeà hôïp thaønh p  q kinh ñieån sang meänh ñeà hôïp thaønh môø A  B khoâng aùp duïng ñöôïc trong kyõ thuaät ñieàu khieån môø. Ñeå khaéc phuïc nhöôïc ñieåm treân, coù nhieàu yù kieán khaùc nhau veà nguyeân taéc xaây döïng haøm lieân thuoäc AB(x, y) cho meänh ñeà hôïp thaønh A  B nhö: 1. AB(x, y) = MAX{MIN{A(x), B(y)},1 - A(x)} coâng thöùc Zadeh, 2. AB(x, y) = MIN{1, 1 - A(x) + B(y)} coâng thöùc Lukasiewicz, 3. AB(x, y) = MAX{1 - A(x), B(y)} coâng thöùc Kleene-Dienes, song nguyeân taéc cuûa Mamdani: “Ñoä phuï thuoäc cuûa keát luaän khoâng ñöôïc lôùn hôn ñoä phuï thuoäc cuûa ñieàu kieän” laø coù tính thuyeát phuïc nhaát vaø hieän ñang ñöôïc söû duïng nhieàu nhaát ñeå moâ taû luaät meänh ñeà hôïp thaønh môø trong kyõ thuaät ñieàu khieån. Töø nguyeân taéc cuûa Mamdani coù ñöôïc caùc coâng thöùc xaùc ñònh haøm lieân thuoäc sau cho meänh ñeà hôïp thaønh A  B: 1. AB(x, y) = MIN{A(x), B(y)} coâng thöùc MAX-MIN, . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
  7. h a n g e Vi h a n g e Vi XC XC e e F- F- w w PD PD er er ! ! W W O O N N y y .Luaän vaên toát nghieäp bu bu 20 to to k k lic lic C C w w w m m w w w w o o .c .c .d o .d o c u -tr a c k c u -tr a c k 2. AB(x, y) = A(x).B(y) coâng thöùc MAX-PROD, Caùc coâng thöùc treân cho meänh ñeà hôïp thaønh A  B ñöôïc goïi laø quy taéc hôïp thaønh. c. Luaät hôïp thaønh môø: * Luaät hôïp thaønh moät ñieàu kieän: Luaät hôïp thaønh MAX-MIN: Luaät hôïp thaønh MAX-MIN laø teân goïi moâ hình (ma traän) R cuûa meänh ñeà hôïp thaønh A  B khi haøm lieân thuoäc AB(x, y) cuûa noù ñöôïc xaây döïng treân quy taéc MAX- MIN. Tröôùc tieân hai haøm lieân thuoäc A(x) vaø B(y) ñöôïc rôøi raïc hoùa vôùi chu kyø rôøi raïc ñuû nhoû ñeå khoâng bò maát thoâng tin. Toång quaùt leân cho moät giaù trò roõ x0 baát kyø: x0  X = {x1, x2, ..., xn} taïi ñaàu vaøo, vector chuyeån vò a seõ coù daïng: aT = (a 1, a2, ..., an) trong ñoù chæ coù moät phaàn töû a i duy nhaát coù chæ soá i laø chæ soá cuûa x0 trong X coù giaù trò baèng 1, caùc phaàn töû coøn laïi ñeàu baèng 0. Haøm lieân thuoäc:           n = (l1, l2, ..., ln) vôùi lk   ai rki i 1 Ñeå traùnh söû duïng thuaät toaùn nhaân ma traän cuûa ñaïi soá tuyeán tính cho vieäc tính B’(y) vaø cuõng ñeå taêng toác ñoä xöû lyù, pheùp tính nhaân ma traän ñöôïc thay bôûi luaät max - min cuûa Zadeh vôùi max (pheùp laáy cöïc ñaïi) thay vaøo vò trí pheùp nhaân vaø min (pheùp laáy cöïc tieåu) thay vaøo vò trí pheùp coäng nhö sau lk  max minai , rki  1i  n Luaät hôïp thaønh MAX-PROD: Cuõng gioáng nhö vôùi luaät hôïp thaønh MAX-MIN, ma traän R cuûa luaät hôïp thaønh MAX-PROD ñöôïc xaây döïng goàm caùc haøng laø m giaù trò rôøi raïc cuûa ñaàu ra B’(y1), B’(y2), ..., B’(ym) cho n giaù trò roõ ñaàu vaøo x1, x2, ..., xn. Nhö vaäy, ma traän R seõ coù n haøng vaø m coät. . Nghieân cöùu ñieàu khieån môø – Moâ phoûng heä thoáng ñieàu khieån môø baèng MatLab
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2