ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
BÀI THU HOẠCH MÔN
TOÁN HỌC CHO KHOA HỌC MÁY TÍNH TÊN ĐỀ TÀI : Tìm hiểu về cơ sở lý thuyết Logic mờ, ứng dụng
Logic mờ trong khai phá dữ liệu

GV: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn
HV: Trịnh Đồng Thạch Trúc
Mã số: CH1301068
Lớp: Cao học khóa 8
2.2.2. Thu thập và tiền xử lý dữ liệu 20
2.2.3. Khai thác dữ liệu 20
2.2.4. Minh họa và đánh giá 20
2.2.5. Đƣa kết quả vào thực tế 21
2.3. Khai phá dữ liệu 21
2.3.1. Khái niệm về khai phá dữ liệu 21
2.3.2. Nhiệm vụ của khai phá dữ liệu 21
2.3.3. Một số ứng dụng khai phá dữ liệu 21
2.3.4. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu 22
2.3.4.1. Khai phá dữ liệu dự đoán 22
2.3.4.2. Khai phá dữ liệu mô tả 22
2.3.5. Kiến trúc của hệ thống khai phá dữ liệu 23
2.4. Luật kết hợp 23
2.4.1. Ý nghĩa thực tiễn của luật kết hợp 23
2.4.2. Một số khái niệm 24
2.4.3. Tìm luật kết hợp 25
2.4.4. Thuật toán tìm luật kết hợp Apriori: 25
CHƢƠNG 3. PHƢƠNG PHÁP TÌM LUẬT KẾT HỢP MỜ VÀ MINH HỌA BẰNG ỨNG
DỤNG THỰC TẾ 27
3.1. Mờ hóa dữ liệu 27
3.2. Khai phá luật mờ 30
3.3. Thuật toán khai phá luật kết hợp mờ 33
3.4. Ứng dụng 36
KẾT LUẬN 40
Tài liệu tham khảo : 41
ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
CHƯƠNG TRÌNH ĐẠO TẠO THẠC SĨ CNTT QUA MẠNG
1
Trịnh Đồng Thạch Trúc – CH1301068
MỞ ĐẦU

CHƯƠNG TRÌNH ĐẠO TẠO THẠC SĨ CNTT QUA MẠNG
2
Trịnh Đồng Thạch Trúc – CH1301068
15
o
C
20
o
C
Nhiệt độ
32
o
C
Lạnh
Bình thƣờng
Nóng
CHƢƠNG 1. LOGIC MỜ
1.1. Logic mệnh đề
Cơ sở chính của logic mệnh đề là ta chỉ quan tâm đến 2 tiêu chuẩn sau:
- Mệnh đề
- Chân trị (1 và 0)
Từ 2 cơ sở chính này ta suy ra đƣợc 2 giá trị chân lý đó là: đúng (1) và sai (0).
Nhƣ vậy logic mệnh đề luôn tuân theo 2 giá trị giả thuyết nhƣ sau:
- Giả thuyết 1 là tính thành viên của tập hợp: Với một phần tử và một tập hợp bất
kỳ, thì phần tử hoặc là thuộc tập hợp đó, hoặc thuộc phần bù của tập đó.
- Giả thuyết 2 là định luật loại trừ trung gian, khẳng định một phần tử không thể
vừa thuộc một tập hợp vừa thuộc phần bù của nó.
Ví dụ 1.1: Ta có những lập luận nhƣ sau thì không thể áp dụng logic mệnh đề đƣợc:
Nếu có một bài toán nào đó có áp dụng logic mệnh đề, mà bài toán lại có giá trị
đúng (1) cũng không hẳn là đúng, mà sai (0) cũng không hẳn là sai nhƣ vậy ta không

Phép toán
Ý nghĩa
1

Phủ định
2

Và
3

Hay
4

Phép kéo theo
5

Phép kéo theo 2 chiều
1.2. Tập mờ
1.2.1. Khái niệm tập mờ
Một tập hợp trong một không gian nào đó, theo khái niệm cổ điển sẽ chia không
gian thành 2 phần rõ ràng. Một phần tử bất kỳ trong không gian sẽ thuộc hoặc không
thuộc vào tập đã cho. Tập hợp nhƣ vậy còn đƣợc gọi là tập rõ. Lý thuyết tập hợp cổ
điển là nền tảng cho nhiều ngành khoa học, chứng tỏ vai trò quan trọng của mình.
Nhƣng những yêu cầu phát sinh trong khoa học cũng nhƣ cuộc sống đã cho thấy rằng
lý thuyết tập hợp cổ điển cần phải đƣợc mở rộng.
Ta xét tập hợp những ngƣời trẻ. Ta thấy rằng ngƣời dƣới 26 tuổi thì rõ ràng là
trẻ và ngƣời trên 60 tuổi thì rõ ràng là không trẻ. Nhƣng những ngƣời có tuổi từ 26 đến
60 thì có thuộc tập hợp những ngƣời trẻ hay không? Nếu áp dụng khái niệm tập hợp cổ
điển thì ta phải định ra một ranh giới rõ ràng và mang tính chất áp đặt, chẳng hạn là 45
tuổi để xác định tập hợp những ngƣời trẻ. Và trong thực tế thì có một ranh giới mờ để

Nhƣ vậy ta có thể coi tập rõ là một trƣờng hợp đặc biệt của tập mờ, trong đó hàm
thuộc chỉ nhận 2 giá trị 0 và 1.
Ký hiệu tập mờ, ta có các dạng ký hiệu sau:
 Liệt kê phần tử: giả sử U={a,b,c,d} ta có thể xác định một tập mờ A=
dcba
02.03.01.0


 A =
  
Uxxx
A
|)(,


 A =

Ux
A
x
x)(

trong trƣờng hợp U là không gian rời rạc
 A =

U
A
xx /)(

trong trƣờng hợp U là không gian liên tục

:X->[0,1].
Nhƣng trong thực tế thì có các dạng hàm thuộc sau đây là quan trọng và có tính ứng
dụng cao hơn cả.
ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
CHƯƠNG TRÌNH ĐẠO TẠO THẠC SĨ CNTT QUA MẠNG
5
Trịnh Đồng Thạch Trúc – CH1301068
 Nhóm hàm đơn điệu
Nhóm này gồm đơn điệu tăng và đơn điệu giảm. Ví dụ tập hợp ngƣời già có hàm
thuộc đơn điệu tăng theo tuổi trong khi đó tập hợp ngƣời trẻ có hàm thuộc đơn điệu
giảm theo tuổi. Ta xét thêm ví dụ minh họa sau:
- Cho tập vũ trụ E = Tốc độ = {20, 50, 80, 100, 120} đơn vị là km/h.
- Xét tập mờ F=Tốc độ nhanh xác định bởi hàm thuộc
nhanh

nhƣ đồ thị
Nhƣ vậy tốc độ dƣới 20km/h đƣợc coi là không nhanh. Tốc độ càng cao thì độ thuộc
của nó vào tập F càng cao. Khi tốc độ là 100km/h trở lên thì độ thuộc là 1.  Nhóm hàm hình chuông
Nhóm hàm này có đồ thị dạng hình chuông, bao gồm dạng hàm tam giác, hàm hình
thang, gauss.
Xét ví dụ cũng với tập vũ trụ E ở trên, xét tập mờ F=Tốc độ trung bình xác định bởi

A

thì ta có các khái niệm sau:
1
0.85
0.5
100
20
50
80
E
nhanh


120
1
0.4
100
20
50
80
E
trungbình


120

Trích đoạn Thuật toán khai phá luật kết hợp mờ

---