ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO THẠC SĨ CNTTQM
………… o0o…………
BÁO CÁO THU HOẠCH MÔN HỌC
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
Đề tài:
ỨNG DỤNG LOGIC MỜ
TRONG MÁY ĐIỀU HOÀ
GVHD: GS.TSKH.Hoàng Kiếm
HVTH: Nguyễn Văn Chung
MÃ SỐ: CH1101070
TP.Hồ Chí Minh, Năm 2012
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
MỤC LỤC
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG 1
PHẦN I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2
PHẦN II : ỨNG DỤNG LOGIC MỜ TRONG MÁY ĐIỀU HOÀ 13
17
Tài liệu tham khảo 20
- 1 -
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
ΠΗ  Ν Ι :
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
I. LOGIC MỜ:
I.1. Giới thiệu :
Logic mờ là một ngành của logic, xác định mức độ phụ thuộc hay mức độ
thành viên của một đối tượng đối với các tập thay vì xác định đối tượng đó thuộc hay
không thuộc về một tập.
Năm 1965, Zadeh phát triển lý thuyết khả năng, đề xuất hệ thống hình thức của logic
toán học. Điều quan trọng là Zadeh đã hướng các nhà khoa học về các khái niệm mới. Đó là
khái niệm có giá trị trong thuật ngữ ngôn ngữ tự nhiên. Công cụ logic để thể hiện và xử lý

0 < µ
A
(x) < 1, nếu x thuộc một phần của A.
Ví dụ: Xét một tập về chiều cao như sau để so sánh giữa tập rõ và tập mờ :
- Đối với tập rõ ta định nghĩa :
CAO(x) = { 0, nếu chiều_cao(x) < 180 cm
1, nếu chiều_cao(x) >= 180 cm
}
- Đối với tập mờ :
CAO(x) = { 0 , nếu chiều_cao(x) <= 150 cm
(chiều_cao(x)-150)/ 40, nếu 150cm<chiều_cao(x)<= 190cm
1, nếu chiều_cao(x)>190cm
}
Tên Chiều cao (cm)
mức độ thuộc về
(degree of membership)
Tập rõ Tập mờ
Dâng 192 1 1.00
Giang 186 1 0.90
Dương 184 1 0.85
Trị 182 1 0.80
Ban 178 0 0.70
Bình 172 0 0.55
Toàn 166 0 0.40
Tâm 160 0 0.25
- 3 -
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
Hòa 154 0 0.10
Cường 150 0 0.00
I.3. Các dạng hàm thành viên:

180
190
200
Tập mờ
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG

Dạng S giảm
(x)=1- S(x, , , )    

Dạng hình chuông
(x;   , )= 
S(x; - , - /2; ) if x <=      
S(x; , + /2; + ) if x >      

- 5 -
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
I.4. Các phép toán trên tập mờ:
Cho 3 tập mờ A, B, C với các hàm thành viên µA(x), µA(x), µC(x)
C=A∩B: µC(x) = min(µA(x), µB(x))
C=A∪B: µC(x) = max(µA(x), µB(x))
C=¬A: µC(x) = 1- µA(x)
Ví dụ : Cùng với ví dụ về CHIỀUCAO ở trên, ta định nghĩa thêm
GIÀ(x) = {0 nếu tuổi(x) <= 18
(tuổi(x)-18)/ 42 nếu 18cm < tuổi(x) <= 60 cm
1 nếu tuổi(x)>60cm }

Từ giá trị đầu vào input - còn được là biến mờ (fuzzy variable), hệ điều khiển mờ sẽ
phân tích dựa vào các hàm thành viên được định nghĩa bởi người thiết kế. Các hàm thành
viên gom nhóm các biến mờ vào các tập mờ. Ví dụ về chiều cao thì có các hàm thành viên
như CAO, TRUNG_BÌNH, THẤP. Các hàm thành viên sẽ gán cho các biến mờ 1 mức độ từ
0 đến 1 theo hàm thành viên đó.
II.2. Lập luận mờ - Fuzzy processing :
Định giá trị luật (Rule evaluation):
Logic mờ dùng suy diễn luật, thực hiện các luật dạng IF … THEN … Mỗi luật có thể
gồm nhiều giá trị đầu vào quan hệ với nhau bởi quan hệ AND, OR. Mỗi luật sẽ trả về một giá
trị và hệ điều khiển mờ sẽ thực hiện việc tính giá trị đầu ra.
- 7 -
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
Ta xem ví dụ sau:
- 8 -
X2
NL
ZR PL
grade
input X1
X1
1
0
0.6
0.4
NL
ZR PL
grade
input X2
1
0

0%
0.6
0.4
(a)
Luật :
IF FI = NM THEN FO = NL
IF FI = NS THEN FO = ZR
IF FI = ZR THEN FO = ZR
IF FI = PS THEN FO = PL
IF FI = PM THEN FO = PL
Output FO
NL ZR
PL
grade
0
1
100%
0%
0.6
0.4
(c)
Output FO
NL ZR
PL
grade
0
1
100%
0%
0.6

(f)
Input FI
NS ZR
PS PM
NM
grade
0
1
Input 60%
100%
0%
0.6
0.4
IF FI = NM THEN FO = NL
IF FI = NS THEN FO = ZR
IF FI = ZR THEN FO = ZR
IF FI = PS THEN FO = PL
IF FI = PM THEN FO = PL
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
δ. Thể hiện giá trị của luật
ε. Kết hợp
φ. Tín hiệu ra
- 11 -
Output FO
NL ZR
PL
grade
0
1
100%

0.4
(f)
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
II.3. Giải mờ ( Defuzzification ):
Giá trị đầu ra cuối cùng tùy thuộc vào phương pháp giải mờ. Có nhiều phương
pháp giải mờ, tất cả đều dựa vào các giải thuật toán học. Hai phương pháp được sử
dụng nhiều nhất là phương pháp giá trị lớn nhất và phương pháp tính trọng tâm của
hàm thành viên kết luận.
Phương pháp giá trị lớn nhất:
Phương pháp giải mờ này lấy giá trị cao nhất của các hàm thành viên cho giá
trị đầu ra cuối cùng. Phương pháp này dùng chủ yếu cho các hàm thành viên kết luận
dạng rời rạc.
Phương pháp tính giá trị trọng tâm:
Phương pháp này dùng chủ yếu cho các hàm thành viên kết luận dạng liên tục.
Defuzzy(z) =
∫
∫
b
a
c
b
a
c
dzz
dzzz
)(
)(.
µ
µ
- 12 -

CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
Bước 3: Quy định mỗi thành phần trong tập tốc độ quạt với nhiệt độ.
- Nếu nhiệt độ Cold thì tốc độ quạt là Stop
- Nếu nhiệt độ Cool thì tốc độ quạt là Slow
- Nếu nhiệt độ Just Right thì tốc độ quạt là Medium
- Nếu nhiệt độ Warm thì tốc độ quạt là Fast
- Nếu nhiệt độ Hot thì tốc độ quạt là Blast
Bước 4:
Quan hệ mờ nói rõ bằng luật sau:
- 14 -
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
Bộ điều khiển mờ với 5 mối liên hệ sau:
Ví dụ: Ta xét độ nóng có nhiệt độ là 65 độ F.
Nếu nhiệt độ là Just Right thì tốc độ quạt là Medium.
Ví dụ : Ở nhiệt độ 63 độ F
Nếu nhiệt độ là Cool thì tốc độ quạt là Slow.
Nếu nhiệt độ là Just Right thì tốc độ quạt là Medium.
- 15 -
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
P hần hợp của tập mờ là:
Defuzzify (Giả mã mờ) cho ra output của tốc độ quạt là:
- 16 -
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
III. CHƯƠNG TRÌNH MINH HOẠ:
III.1. Màn hình chính:
Người dung nhập vào nhiệt độ phòng và nhiệt độ mong muốn, rồi sau đó nhấn nút
tính toán, chương trình sẽ xác định tốc độ máy quạt sẽ quay.
- 17 -
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
III.2. Code chính

KẾT LUẬN
Qua bài thu hoạch này đã cho em thấy giá trị đích thực của Fuzzy Logic trong
cuộc sống, từ việc ứng dụng trong các sản phẩm nhỏ nhặt nhất đến những sản phẩm
có giá trị to lớn, góp phần tạo cho xã hội này có những sản thông minh và tiện ích.
Fuzzy Logic hiện đang nắm chìa khoá quan trọng trong việc phát triển kinh tế trong
tương lai.
Rất nhiều nước trên thế giới đã đầu tư phát triển và ứng dụng Fuzzy Logic vào
trong mọi ngành và đã cho ra những sản phẩm rất hữu ích. Hy vọng trong tương lai
nước ta ứng dụng nhiều Fuzzy Logic và sẽ có nhiều sản phẩm có giá trị cao.
- 19 -
CÔNG NGHỆ TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG
Tài liệu tham khảo
1. GS.TSKH Hoàng Văn Kiếm - Bài giảng môn học “Công nghệ tri thức và ứng dụng” .
Chương trình đào tạo thac sĩ CNTT qua mạng.
2. TS Đỗ Phúc, TS. Đỗ Văn Nhơn - Giáo trình các hệ cơ sở tri thức.
Nhà xuất bản ĐHQG TPHCM – 2009.
3. Bùi Công Cường, Nguyễn Doãn Phước - Hệ mờ, mạng nơron và ứng dụng.
Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật - 2001.
4. Bart Kosko - Fuzzy thinking: The new science of Fuzzy Logic.
Nhà xuất bản Hyperion - 1993.
5. Website tham khảo:
/>- 20 -