MỘT PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG HỆ MỜ DẠNG LUẬT VỚI NGỮ NGHĨA DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN PHÂN LỚP

Dương Thăng Long
_, Viện Đại học mở Hà Nội
September, 2011
Full text (external site)
 

Abstract

Luận án đề xuất hai phương pháp xây dựng hệ mờ dạng luật với ngữ nghĩa của các giá trị ngôn ngữ dựa trên đại số gia tử (ĐSGT) ứng dụng cho bài toán phân lớp:

1. Phương pháp dựa trên hệ khoảng tính mờ:

- Dựa trên hệ khoảng tính mờ mức k của tập giá trị ngôn ngữ X(k) trong ĐSGT, luận án thiết kế thuật toán IFRG1 đểsinh hệ luật khởi đầu. Sau đó, từ việc khảo sát tính chất kế thừa ngữ nghĩa và mối quan hệ ngữ nghĩa của các giá trị ngôn ngữ trong ĐSGT, luận án đã đưa ra phép hợp các luật mờ áp dụng cho việc rút gọn hệ luật sinh bởi thuật toán IFRG1.

2. Phương pháp dựa trên hệ khoảng tương tự:

- Luận án đề xuất sử dụng đại số 2 gia tử (ĐS2GT), tức là ĐSGT chỉ gồm 2 một gia tử dương và một gia tử âm, khảo sát các tính chất của nó. Giới thiệu khái niệm khoảng tương tự của các giá trị ngôn ngữ trong ĐS2GT và xây dựng hệ khoảng tương tự cho một tập các giá trị ngôn ngữ. Trên cơ sở ĐS2GT, luận án khẳng định hệ khoảng tương tự luôn tồn tại và có thể ứng dụng xấp xỉ cho mọi quá trình thực.

- Trên cơ sở hệ khoảng tương tự, luận án thiết kế thuật toán IFRG2 để sinh hệ luật khởi đầu. Sau đó áp dụng phương pháp sàng dựa trên các tiêu chuẩn đánh giá của luật được áp dụng để rút gọn hệ luật.

Bên cạnh đó, luận án đặt bài toán thiết kế các giá trị ngôn ngữ bao gồm số lượng các giá trị ngôn ngữ và ngữ nghĩa của chúng để áp dụng cho bài toán phân lớp đối với cả hai phương pháp sinh luật ở trên. Ở đây luận án áp dụng phương pháp tìm kiếm tối ưu dựa trên giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA) kết hợp thuật toán mô phỏng tôi luyện (Simulated Annealing - SA). Với hệ luật ban đầu sinh bởi thuật toán IFRG2, luận án đưa ra phương pháp tìm kiếm tối ưu hệ luật dựa trên GA và SA.

4. Thử nghiệm phương pháp đề xuất trong luận án cho một số bài toán phân lớp với tập dữ liệu cung cấp bởi Đại học California - Irvin, được nhiều tác giả dùng để thử nghiệm cho các mô hình phân lớp. Đánh giá và so sánh kết quả với các phương pháp khác cho thấy tính hiệu quả của mô hình trong luận án.