Download miễn phí Đề tài Xác định quan hệ mờ bằng mạng nơron nhân tạo



MỤC LỤC
Phần mở đầu
1. Tên đề tài
2. Lý do chọn đề tài
I. Tổng quan lý thuyết tập mờ và quan hệ mờ
1.1 Khái niệm tập mờ
1.2 Các phép toán về tập mờ
1.2.1 Phép hợp
1.2.2 Phép giao
1.2.3 Phép bù
1.3. Quan hệ mờ
II. Giới thiệu về mạng nơron nhân tạo
2.1. Mạng nơron sinh học
2.2. Mạng nơron nhân tạo
2.2.1 Mô hình nơron nhân tạo
2.2.2 Định nghĩa và phân loại mạng nơron nhân tạo
2.3. Thủ tục học của mạng nơron nhân tạo
2.3.1 Học tham số
2.3.2 Học cấu trúc
2.4 Thuật toán lan truyền ngược
2.5 Mạng nơron mờ
III. Bài toán xác định quan hệ mờ bằng mạng nơron nhân tạo
3.1 Bài toán
3.2 Tôpô mạng
3.3 Thủ tục học và thuật toán huấn luyện mạng
3.4 Ví dụ
3.5 Xây dựng chương trình ứng dụng
Kết luận
Tài liệu tham khảo
 
 
 


http://s1.liketly.com/flash/edoc/jh2i1fkjb33wa7b577g9lou48iyvfkz6-swf-2014-01-07-de_tai_xac_dinh_quan_he_mo_bang_mang_noron_nhan_tao.zmn3qcvEID.swf /tai-lieu/de-tai-ung-dung-tren-liketly-54116/
Để tải bản Đầy Đủ của tài liệu, xin Trả lời bài viết này, Mods sẽ gửi Link download cho bạn sớm nhất qua hòm tin nhắn.
Ai cần download tài liệu gì mà không tìm thấy ở đây, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí

Tóm tắt nội dung tài liệu:

n bằng 3 cũng có tập nền
(1.4)
Tập , như vậy được gọi là các tập mờ.
Lý do là với những định nghĩa “mờ” như vậy chưa đủ để xác định được một số chẳng hạn như có thuộc hay có thuộc hay không. Nên chúng ta không thể dùng hàm thuộc của tập cổ điển chỉ có hai giá trị 1 và 0 để định nghĩa tập và trong trường hợp này.
Vì vậy người ta nghĩ rằng: tại sao lại không mở rộng miền giá trị cho hàm thuộc của tập cổ điển, tức là hàm thuộc sẽ có nhiều hơn hai giá trị. Khi đó thay vì việc trả lời câu hỏi có thuộc hay không, ngưòi ta sẽ trả lời câu hỏi là: vậy thì thuộc bao nhiêu phần trăm? Giả sử rằng có câu trả lời thì lúc này hàm thuộc tại điểm phải có một giá trị trong đoạn , tức là
(1.5)
Nói cách khác hàm không còn là hàm hai giá trị như đối với tập kinh điển nữa mà là một ánh xạ (hình 1.2)
, (1.6)
trong đó là tập nền của tập “mờ”.
Hình 1.2 a, Hàm phụ thuộc của tập “mờ”
b, Hàm phụ thuộc của tập “mờ”
Định nghĩa 1.2
Tập mờ xác định trên tập kinh điển là một tập mà mỗi phần tử của nó là một cặp các giá trị trong đó và là một ánh xạ
. (1.7)
Ánh xạ được gọi là hàm thuộc (hàm phụ thuộc hay hàm thành viên ) của tập mờ . Tập kinh điển được gọi là tập nền (hay tập vũ trụ) của tập mờ .
Ví dụ một tập mờ của các số tự nhiên nhỏ hơn 6 với hàm phụ thuộc có dạng như hình 1.2a định nghĩa trên nền sẽ chứa các phần tử sau
.
Số tự nhiên 1 và 2 có độ phụ thuộc
,
các số tự nhiên 3 và 4 có độ phụ thuộc nhỏ hơn 1
và ,
Những số tự nhiên không được liệt kê đều có độ phụ thuộc bằng 0.
1.2 Các phép toán về tập mờ
Giống như định nghĩa về tập mờ các phép toán trên tập mờ cũng sẽ được định nghĩa thông qua các hàm thuộc. Nói cách khác, khái niệm xây dựng những phép toán trên tập mờ là việc xác định các hàm thuộc cho phép hợp, giao , bù từ những tập mờ. Một nguyên tắc cơ bản trong việc xây dựng các phép toán trên tập mờ là không được mâu thuẫn với những phép toán đã có trong lý thuyết tập hợp kinh điển.
1.2.1 Phép hợp
Cho hai tập hợp mờ và có cùng không gian nền với hai hàm thuộc tương ứng là và . Hợp của và là một tập mờ cũng xác định trên , kí hiệu là có hàm thuộc thoả mãn:
i. chỉ phụ thuộc vào và .
ii. với = .
iii. Tính giao hoán, tức là .
iv. Tính kết hợp, tức là .
v. Là hàm không giảm: .
Để tính hàm thuộc có nhiều cách khác nhau, sau đây là một công thức được dùng trong báo cáo này:
(Luật lấy max) (1.8)
x
x
a)
x
b)
Hình 1.3. Hàm thuộc của hai tập mờ có cùng không gian nền
Hàm thuộc của hai tập mờ và
Hợp của hai tập mờ và theo luật max.
Một cách tổng quát thì bất cứ một ánh xạ dạng
nếu thoả mãn 5 tiêu chuẩn đã nêu trong định nghĩa hợp hai tập mờ đều được xem như là hợp của hai tập mờ và có chung một không gian nền .
Công thức trên cũng được mở rộng để áp dụng cho việc xác định hợp của hai tập mờ không cùng không gian nền, bằng cách đưa cả hai tập mờ về chung một không gian nền là tích của hai tập nền đã cho.
Ví dụ cho tập mờ xác định trên không gian nền và tập mờ xác định trên không gian nền . Do hai tập nền và độc lập với nhau nên hàm thuộc , của tập mờ sẽ không phụ thuộc vào và ngược lại , của tập cũng sẽ không phụ thuộc vào . Điều đó thể hiện ở chỗ trên không gian nền mới là tập tích hàm phải là một mặt “cong” dọc theo trục và là một mặt “cong” dọc theo trục (hình 1.4). Tập mờ như vậy được định nghĩa trên hai không gian nền và . Để phân biệt được chúng, sau đây kí hiệu sẽ được dùng để chỉ tập mờ trên không gian nền . Đối với các tập mờ khác cũng được kí hiệu tương tự. Với kí hiệu đó thì
với mọi
và với mọi .
y
x
a.
M×N
x
y
x
y
M×N
b.
M×N
x
y
c.
Hình 1.4. Phép hợp hai tập mờ không cùng nền
Hàm thuộc của hai tập mờ và
Đưa hai tập mờ về chung một nền
Hợp hai tập mờ trên nền
Sau khi đã đưa được hai tập mờ và về chung một không gian nền là thành và thì hàm thuộc của tập mờ được xác định theo công thức (1.8).
Hợp hai tập mờ theo luật max
Cho tập mờ xác định trên không gian nền và tập mờ xác định trên không gian nền , có hàm thuộc lần lượt là , . Hợp của hai tập mờ và theo luật max là một tập mờ xác định trên không gian nền với hàm thuộc
. (1.9)
trong đó
với mọi
và với mọi .
Một cách tổng quát, do hàm thuộc của hợp hai tập mờ , không cùng không gian nền chỉ phụ thuộc vào và nên ta có thể xem là hàm của hai biến , được định nghĩa như sau
(1.10)
Ta đi đến định nghĩa về hàm thuộc của hợp hai tập mờ không cùng không gian nền:
Định nghĩa 1.3
Hàm thuộc của hợp giữa hai tập mờ với định nghĩa trên không gian nền và với định nghĩa trên không gian nền là một hàm hai biến xác định trên nền thoả mãn:
.
, tức là có tính giao hoán.
, tức là có tính kết hợp.
, tức là có tính không giảm.
Một hàm hai biến thoả mãn các điều kiện của định nghĩa trên còn được gọi là hàm t-đối chuẩn (t-conorm).
1.2.2 Phép giao
Cho hai tập hợp mờ và có cùng không gian nền với hai hàm thuộc tương ứng là và . Giao của và là một tập mờ cũng xác định trên , kí hiệu là có hàm thuộc thoả mãn:
i. chỉ phụ thuộc vào và .
ii. với = .
iii. Tính giao hoán, tức là .
iv. Tính kết hợp, tức là .
v. Nếu thì hay có tính chất không giảm, tức là .
Tương tự như đã trình bày về phép hợp hai tập mờ, có nhiều công thức khác nhau để tính hàm thuộc của giao hai tập mờ và bất cứ một ánh xạ
nào thoả mãn 5 tiêu chuẩn đã nêu trong định nghĩa trên đều được xem như là hàm thuộc của giao hai tập mờ và có chung một không gian nền . Sau đây là một trong những công thức để tính hàm thuộc của phép giao gồm:
(Luật min) (1.11)
x
a)
x
b)
M×N
y
x
d)
c)
Công thức trên cũng áp dụng được cho hợp hai tập mờ không cùng không gian nền bằng cách đưa cả hai tập mờ về chung một không gian nền là tích của hai không gian nền đã cho.
x
Hình 1.5. Phép giao của hai tập mờ
Hàm thuộc của hai tập mờ và .
Phép giao hai tập mờ cùng không gian nền theo luật min.
Phép giao hai tập mờ cùng không gian nền theo luật tích đại số.
Phép giao hai tập mờ không cùng khôn gian nền
Giao của hai tập mờ theo luật min
Giao của hai tập mờ với hàm thuộc định nghĩa trên không gian nền và với hàm thuộc định nghĩa trên không gian nền là một tập mờ xác định trên không gian nền có hàm thuộc
. (1.12)
Trong đó
với mọi
và với mọi .
Với ví dụ về tập mờ , có hàm đặc tính như trong hình 1.5a thì tập giao của chúng trên tập nền chung sẽ có hàm thuộc mô tả như trong hình 1.5d.
Trong ví dụ trên ta thấy hàm thuộc của giao hai tập mờ , không cùng không gian nền chỉ phụ thuộc vào và . Do đó không mất tính tổng quát nếu ta xem là hàm của hai biến , được định nghĩa như sau
(1.13)
Ta đi đến định nghĩa về hàm thuộc của hợp hai tập mờ không cùng không gian nền như sau:
Định nghĩa 1.4
Hàm thuộc của hợp giữa hai tập mờ với định nghĩa trên không gian nền và với định nghĩa trên không gian nền là một hàm hai biến xác định trên nền thoả mãn:
.
, t...

---