i

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

NGUYỄN XUÂN ĐĂNG

Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số:

Tóm tắt

60 48 0101

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Thái Nguyên - 2015

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




ii

Công trình đƣợc hoàn thành tại: Đại học công nghệ thông tin và truyền thông

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. Vũ Nhƣ Lân

Phản biện 1: PGS. TS Vũ Chấn Hƣng


Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




iv

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

NGUYỄN XUÂN ĐĂNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




v

Thái nguyên -

2015

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu thực sự của cá
nhân tôi đƣợc thực hiện dƣới sự dìu dắt và hƣớng dẫn nhiệt tình của TS. Vũ
Nhƣ Lân.
Các số liệu, kết quả do bản thân nghiên cứu và tìm hiểu đƣợc trình bày




vii

MỤC LỤC
PHẦN 1: MỞ ĐẦU ..................................................................................................................11
1. Lý do chọn đề tài .................................................................................................................... 1
2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu .......................................................................................... 2
2.1. Đối tƣợng ............................................................................................................................. 2
2.2. Phạm vi nghiên cứu ............................................................................................................. 2
3. Hƣớng nghiên cứu của đề tài .................................................................................................. 3
4. Phƣơng pháp nghiên cứu ........................................................................................................ 3
4.1. Phƣơng pháp nghiên cứu lý thuyết ...................................................................................... 3
4.2. Phƣơng pháp nghiên cứu thực tiễn ...................................................................................... 3
5. Ý nghĩa khoa học của luận văn ............................................................................................... 4
6. Cấu trúc luận văn .................................................................................................................... 4
PHẦN 2: NỘI DUNG ................................................................................................................. 5
CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ ..................................................... 5
1.1. Những vấn đề cơ sở của lý thuyết tập mờ và logic mờ ....................................................... 5
1.1.1. Lý thuyết tập mờ ............................................................................................................... 5
1.1.2. Logic mờ ........................................................................................................................... 6
1.1.2.1. Định nghia logic mờ ...................................................................................................... 6
1.1.2.2. Các phép toán logic mờ ................................................................................................. 7
1.2. Chuỗi thời gian mờ ............................................................................................................11
1.2.1 Khái niệm:........................................................................................................................11
1.2.2. Một số định nghĩa liên quan đến chuỗi thời gian mờ .....................................................12
1.3. Quan hệ mờ ........................................................................................................................13
1.3.1. Các quan hệ mờ ..............................................................................................................13
1.3.2. Các phép toán của quan hệ mờ .......................................................................................13

3.3. Nhận xét chung ..................................................................................................................58
PHẦN 3: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ................................................................59
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................................60
.................................................................................................................................62

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




ix

DANH MỤC VIẾT TẮT

Ký hiệu viết tắt

Ý nghĩa

1

ĐSGT

Đại số gia tử

2

NQHNN

Nhóm quan hệ ngữ nghĩa


Bảng 3.1 Số sinh viên nhập học tại trƣờng đại học Alabama từ 1971 đến 1992 ......................46
Bảng 3.2 Giá trị đầu và giá trị cuối của các khoảng giải nghĩa đƣợc chọn ..............................54
Bảng 3.3 Kết quả tính toán dự báo tối ƣu số sinh viên nhập học .............................................55
Bảng 3.4: So sánh các phƣơng pháp dự báo với 7 khoảng chia ...............................................57

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




1

PHẦN 1: MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Logic mờ ra đời đã cung cấp một công cụ hữu hiệu để nghiên cứu và
xây dựng các hệ thống có khả năng xử lý thông tin không chính xác. Nhờ có
logic mờ mà con ngƣời xây dựng đƣợc những hệ có tính linh động rất cao,
những hệ chuyên gia có khả năng suy luận nhƣ những chuyên gia hàng đầu và
có khả năng tự hoàn thiện thông qua việc thu nhận tri thức mới.
Ngày nay logic mờ có phạm vi ứng dụng rộng rãi trên thế giới, từ
những hệ thống cao cấp phức tạp nhƣ những hệ dự báo, nhận dạng, robos, vệ
tinh, du thuyền, máy bay,… đến những đồ dùng hằng ngày nhƣ máy giặt, máy
điều hoà không khí, máy chụp hình tự động,… Trong đó việc dự báo lấy
chuỗi thời gian mờ làm cơ sở để nghiên cứu ứng dụng đã mang lại nhiều kết
quả cao và có giá trị thực tiễn. Thuật toán dự báo chuỗi thời gian mờ đã đƣợc
Song & Chissom nghiên cứu và đƣa ra đầu tiên trên tạp chí “Fuzzy Sets and
Systems” năm 1993 [14, 15, 16] và đƣợc Chen cải tiến vào năm 1996 [ 3 ].
Nhiều nghiên cứu dự báo có giá trị thực tế đã đƣợc thực hiện trên cơ sở
phƣơng pháp luận dự báo theo Thuật toán chuỗi thời gian mờ nêu trên. Ở Việt
Nam những nghiên cứu đầu tiên về lĩnh vực này đƣợc tác giả Nguyễn Công


báo chuỗi thời gian mờ dựa trên đại số gia tử với ngữ nghĩa

là một

hƣớng đi khác trong các ứng dụng của ĐSGT. Và để có thể thấy rõ tính hiệu
quả của

cần phải đƣợc nghiên cứu thử nghiệm trên cơ sở số liệu
và

dụng cho

[14, 15, 16, 3]
2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
2.1. Đối tƣợng
Nghiên cứu Thuật toán dự báo chuỗi thời gian mờ và đƣa ra kết quả
nghiên cứu về dự báo chuỗi thời gian mờ dựa trên đại số gia tử với tham số
hiệu chỉnh ngữ nghĩa.
2.2. Phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu chuỗi thời gian mờ.
- Nghiên cứu Thuật toán dự báo của Chen.
- Nghiên cứu đại số gia tử với khoảng ngữ nghĩa.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




3

tài liệu có liên quan để xây dựng cơ sở lý luận cho đề tài nghiên cứu.
4.2. Phƣơng pháp nghiên cứu thực tiễn
+ Phƣơng pháp điều tra khảo sát: Thu thập, nghiên cứu thông tin về dự
báo, Thuật toán tính toán của đại số gia tử với khoảng ngữ nghĩa và những
vấn đề liên quan.
+ Phƣơng pháp chuyên gia: Kiểm tra, đƣa ra những kết quả dự báo về
chuỗi thời gian mờ dựa trên đại số gia tử với tham số hiệu chỉnh ngũ nghĩa và

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




4

hỏi ý kiến các chuyên gia về tính cấp thiết, khả thi và tìm kiếm những thông
tin có liên quan.
+ Phƣơng pháp thử nghiệm: Xây dựng chƣơng trình tính toán trên
MATLAB và chạy thử chƣơng trình.
5. Ý nghĩa khoa học của luận văn
Định hƣớng ứng dụng mới của tiếp cận đại số gia tử với ngữ nghĩa
trong bài toán dự báo chuỗi thời gian mờ.
6. Cấu trúc luận văn
Ngoài phần mở đầu và kết luận luận văn đƣợc chia làm 3 chƣơng:
+ Chƣơng 1: Giới thiệu một số kiến thức cơ sở.
+ Chƣơng 2: Dự báo chuỗi thời gian mờ .
+ Chƣơng 3: Dự báo chuỗi thời gian mờ

ĐSGT với ngữ nghĩa


đƣợc gọi là hàm thuộc, hàm liên thuộc hay hàm thành viên (membership

function). Với x X thì

A

(x) đƣợc gọi là mức độ thuộc của x vào A.

Trọng tâm của lý thuyết tập mờ là việc đề xuất khái niệm tập mờ (fuzzy
sets). Về mặt toán học, một tập mờ A là một hàm số (gọi là hàm thuộc
(membership function)) xác định trên khoảng giá trị số mà đối số x có thể
chấp nhận (gọi là tập vũ trụ (universe of discourse)) X cho bởi:
A

(x) : X→ [0,1]

Trong đó, A là nhãn mờ của biến X, thƣờng mang một ý nghĩa ngôn
ngữ nào đó, mô tả định tính thuộc tính của đối tƣợng, chẳng hạn nhƣ cao,
thấp, nóng, lạnh, sáng, tối.....
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




6

A

đƣợc gọi là hàm thuộc, hàm liên thuộc hay hàm thành viên



( x) | x

U

( x)
trong trƣờng hợp U là không gian rời rạc
x

A=

A
x

A=

U

A

( x ) / x trong trƣờng hợp U là không gian liên tục

U

Lƣu ý: Các ký hiệu

và

không phải là các phép tính tổng hay tích phân,





7

- U là miền các giá trị vật lý mà x có thể nhận Ví dụ x là “tốc độ” thì U
có thể là {0km/h,1km/h, …150km/h}.
- M là luật ngữ nghĩa, ứng mỗi từ trong T với một tập mờ At trong U.
Nhƣ vậy, biến ngôn ngữ là biến nhận các giá trị ngôn ngữ (linguistic
terms) mỗi giá trị ngôn ngữ thực chất là một tập mờ xác định bởi một hàm
thuộc và khoảng giá trị số tƣơng ứng và logic mờ cho phép các tập này có thể
xếp phủ lên nhau.
Logic mờ đƣợc phát triển từ lý thuyết tập mờ để thực hiện lập luận một
cách xấp xỉ thay vì lập luận chính xác theo lôgic vị từ cổ điển. Lôgic mờ có
thể đƣợc coi là mặt ứng dụng của lý thuyết tập mờ để xử lý các giá trị trong
thế giới thực cho các bài toán phức tạp.
Trong logic mờ thì mệnh đề là một câu phát biểu đúng sai, mỗi mệnh
đề mờ là một câu phát biểu không nhất thiết là đúng hoặc sai. Mệnh đề mờ
đƣợc gán cho một giá trị trong khoảng từ 0 đến 1 để chỉ mức độ đúng (độ
thuộc) của nó.
1.1.2.2. Các phép toán logic mờ
* Phép bù:
Phép phủ định trong logic kinh điển là một trong những phép toán cơ
bản cho việc xây dựng phép bù của 2 tập hợp. Để suy rộng phép này trong tập
mờ chúng ta cần tới toán tử v(NOT P). Toán tử này phải thỏa các tính chất
sau :
- V(NOT P) chỉ phụ thuộc vào v(P).
- Nếu v(P)=1 thì v(NOT P)=0
- Nếu v(P)=0 thì v(NOT P)=1
- Nếu v(P1) ≤ v(P2) thì v(NOT P1) ≥ v(NOT P2)

u, y v.

- T có tính kết hợp: T(x,T(y,z)) = T(T(x,y),z), với mọi 0

x,y, z 1.

Định nghĩa 2 (Phép giao hai tập mờ): Cho hai tập mờ A, B trên cùng
không gian nền

với hàm thuộc A(x), B(x) tƣơng ứng. Cho T là một T-

Chuẩn. Phép giao của hai tập mờ A, B là một tập mờ (ký hiệu (A TB) trên
với hàm thuộc cho bởi biểu thức:
(A TB)(x) = T(A(x), B(x)), với mỗi x
Ví dụ:
Với T(x,y) = min(x,y)ta có: (A TB)(x) = min(A(x),B(x))
Với T(x,y) = x,y ta có (A TB)(x) = A(x).B(x) (tích đại số)
* Phép hợp hai tập mờ
Định nghĩa 1 (T - đối chuẩn): Hàm S:[0,1] 2 đƣợc gọi là phép tuyển (
T-đối chuẩn) nếu thoả mãn các điều kiện sau:
S(0,x) = x, với mọi 0

x

1.

S có tính giao hoán : S(x,y)= S(y,x) với mọi 0
S không giảm: S(x,y)= S(u,v), với mọi x

x,y

S(x,y) = max(x,y) và S(x,y) = x+y – x.y
* Luật De Morgan
Cho T là T - chuẩn, S là T - đối chuẩn và n là phép phủ định mạnh. Khi
đó bộ ba(T, S,n) là bộ ba De Morgan nếu:
n(S(x,y)) = T(n,(x),n(y))
Với phép phủ định n(n-1) = 1- x, chúng ta có một số cặp T-chuẩn và Tđối chuẩn thoả mãn luật DeMorgan trong bảng 1.1
Bảng 1.1 : Các cặp T - chuẩn và T - đối chuẩn.
STT

1

2

3

T(x,y)

S(x,y)

Min(x,y)

Max(x,y)

x.y

x+ y – x.y

Max(x + y -1, 0)

Min(x + y,1)

H ( x, y)

(1

6

x. y
,y
)( x y xy)

1 min 1, (1 x) P

Y ( x, y )

1

P

x + y
STT

Tên

Biểu thức xác định

1

Early Zadeh

x y = max(1-x,min(x,y))

2

Lukasiewicz

x y = min(1,1- x+y)

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




11

3

Mandani

x y = min(x,y)


1 if x y
y
other
x

y

7

Kleene – Dienes

x y = max(1 –x,y)

8

Kleene – Dienes –Lukasiwicz

x y = 1- x + y

Yager

x y = yx

9

1.2. Chuỗi thời gian mờ
1.2.1 Khái niệm:
Giả sử U là không gian nền. không gian nền này xác định một tập hợp
các đối tƣợng cần ghiên cứu. Nếu A là một tập con rõ của U thì ta có thể xác

Những FLR này có thể đƣợc nhóm lại để thiết lập những quan hệ mờ
Định nghĩa 3: Nhóm các mối quan hệ mờ
Các mối quan hệ logic có thể gộp lại thành một nhóm nếu trong ký hiệu
trên, cùng một vế trái sẽ có nhiều mối quan hệ tại vế phải. ví dụ nếu ta có các
mối quan hệ: AiAk, AiAm thì ta có thể gộp chúng thành nhóm các mối quan hệ
logic mờ sau: AiAk, Am
Định nghĩa 4: Giả sử F(t) suy ra từ F(t-1) và F(t) = F(t-1) * R(t-1,
t) cho mọi t. Nếu R(t-1, t) không phụ thuộc vào t thì F(t) đƣợc gọi là chuỗi
thời gian mờ dừng, còn ngƣợc lại ta có chuỗi thời gian mờ không dừng.

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




13

Định nghĩa 5: Giả sử F(t) suy đồng thời từ F(t-1), F(t-2),…, F(t-m)
m>0 và là chuỗi thời gian mờ dừng. Khi mối quan hệ mờ có thể viết đƣợc
F(t-1), F(t-2), …, F(t-m) F(t) và gọi đó là Thuật toán dự báo bậc m của chuỗi
thời gian mờ.
1.3. Quan hệ mờ
1.3.1. Các quan hệ mờ
Các quan hệ mờ là cơ sở dùng để tính toán và suy diễn (suy luận xấp
xỉ) mờ. Đây là một trong những vấn đề quan trọng trong các ứng dụng mờ
đem lại hiệu quả lớn trong thực tế, mô phỏng đƣợc một phần suy nghĩ của con
ngƣời. Chính vì vậy, mà các phƣơng pháp mờ đƣợc nghiên cứu và phát triển
mạnh mẽ. Tuy nhiên chính logic mờ mở rộng đƣợc nghiên cứu và phát triển
mạnh mẽ. Tuy nhiên chính logic mờ mở rộng từ logic đa trị, do đó nảy sinh ra
rất nhiều các quan hệ mờ, nhiều cách định nghĩa các toán tử T- chuẩn, Tđối chuẩn, cũng nhƣ các phƣơng pháp mờ hoá, khử mờ khác nhau,…Sự đa

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN




14

Phép hợp thành max – T ( với T là T - chuẩn) xác định bởi: (SoT
R)(x,z)
1.3.3. Suy luận xấp xỉ và suy diễn mờ
Suy luận xấp xỉ hay còn gọi là suy luận mờ - đó là quá trình
suy ra những kết luận dƣới dạng các mệnh đề trong điều kiện các quy tắc ,
các luật, các dữ liệu đầu vào cho trƣớc cũng không hoàn toàn xác định. Trong
giải tích toán học chúng ta sử dụng Thuật toán sau để lập luận:
Định lý: “Nếu một hàm số là khả vi thì nó liên tục”
Sự kiện: Hàm f khả vi
Kết luận: Hàm f là liên tục
Đây là dạng suy luận dựa vào luật logic cổ điển Modus Ponens.
1.3.4. Hệ mờ
Kiến trúc cơ bản của một hệ mờ gồm 4 thành phần chính: Bộ mờ hoá,
hệ luật mờ, động cơ suy diễn mờ và bộ giải mờ nhƣ hình 1.1 dƣới đây

Hệ luật mờ
(Fuzzy Rule Base)

Các tập

Đầu vào rõ
Bộ mờ hoá



S U (U là không gian nền). Có hai phƣơng pháp mờ hoá nhƣ sau:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – ĐHTN