Trang 2
CHƯƠNG 2 - TẬP MỜ • Slides trước: Tập mờ, Các phép toán, Nguyên lý mở rộng • Tiếp … goupee.com fb.com/groups/goupee
CHƯƠNG 2 - TẬP MỜ • Slides trước: Tập mờ, Các phép toán, Nguyên lý mở rộng • Tiếp … goupee.com fb.com/groups/goupee
ĐỘ ĐO MỜ • Cho F(X) là tập các tập mờ trên X, độ đo mờ g: F(X) → [0,1], thỏa mãn: g(ø)=0, g(X)=1, nếu A⊂B thì g(A)≤g(B), nếu A1⊂ A2⊂…⊂ An thì limn→∞ g(An)=g(limn→∞ An) • Độ đo khả năng: Cho P(X) là tập các tập con của X, Π: P(X) → [0,1], thỏa mãn Π(ø)=0, Π(X)=1, nếu A⊂B thì Π(A)≤ Π(B), Π(∪Ai) = supi Π(Ai) với i∈I là một tập chỉ số goupee.com fb.com/groups/goupee
VÍ DỤ – ĐỘ ĐO KHẢ NĂNG • Cho X = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}, có Π({8})=1, Π({7})=Π({9})=0.8, Π({5})=0.1, Π({6})=Π({10})=0.5, Π({1})=…=Π({4})=0, • Với A = {2,5,9} thì Π(A) = sup{0,0.1,0.8} = 0.8 goupee.com fb.com/groups/goupee
ĐỘ ĐO TÍNH MỜ • Cho các tập mờ A, B trên không gian X, độ đo tính mờ thường thỏa mãn: (i) d(A)=0, nếu A là tập rõ (ii) d(A) đạt cực đại, nếu μA(x)=0.5, ∀x∈X (iii) d(B) ≤ d(A) nếu B “rõ” hơn A, nghĩa là μB(x) ≤ μA(x) ≤ 0.5 hoặc μB(x) ≥ μA(x) ≥ 0.5 (iv) d(A) = d(A) với A là phần bù của A goupee.com fb.com/groups/goupee
ĐỊNH NGHĨA CỦA deLuca,Termini • Cho tập mờ A trên không gian X, thì d(A) = H(A) + H(A) với H(A) = - k ∑i μA(xi).ln(μA(xi)), k>0 • Ngắn gọn, gọi S(x) = - x.ln(x) – (1-x).ln(1-x) thì d(A) = k ∑i S(μA(xi)) goupee.com fb.com/groups/goupee
VÍ DỤ • Cho A = {(2,0.1), (3,0.5), (4,0.8), (5,1), (6,0.8), (7,0.5), (8,0.1)} số nguyên gần 5 B = {(1,0.1), (2,0.3), (3,0.4), (4,0.7), (5,1), (6,0.8), (7,0.5), (8,0.3), (9,0.1)} • Với k=1, có d(A)=0.325+0.693+0.501+0+ 0.501+0.693+0.325 = 3.308 d(B)=0.325+0.611+0.673+0.611+0+0.501 +0.693+0.611+0.325 = 4.35 goupee.com fb.com/groups/goupee
ĐỊNH NGHĨA CỦA Yager • Khoảng cách giữa A và Phần bù của A càng lớn thì càng rõ, càng nhỏ thì càng mờ • Cho Dp(A,A) = [ ∑ |2μ (x)-1|p ]1/p, p=1,2,3,… i A i ║supp(A)║ là lực lượng của giá đỡ của A mũ 1/p, thì fp(A) = 1 - Dp(A,A) / ║supp(A)║ • Ví dụ: Với A, B như ở ví dụ trước, có f1(A)=1- 3.8/7 = 0.457, f1(B)=1- 4.6/9 = 0.489, f2(A)=1- 1.73/2.65 = 0.347, f2(B)= 0.407 goupee.com fb.com/groups/goupee
SỐ MỜ • Số mờ M là một tập mờ lồi, chuẩn trên R, thoả mãn: Tồn tại duy nhất một x0, với μM(x0)=1 và μM(x) liên tục • Bằng nguyên lý mở rộng, có thể định nghĩa các phép toán đại số trên số mờ μM⊗N(z) = supz=x×y min {μM(x), μN(y)} • M dương, âm, μ-M(x)=μM(-x), μλM(x)=μM(λx), μM-1(x)=μM(1/x), … goupee.com fb.com/groups/goupee
TẬP MỜ KIỂU LR • Số mờ M có kiểu LR nếu tồn tại hàm L (trái), R (phải), α>0 và β>0, với μM(x) = L((m-x)/α) với x≤m R((x-m)/β) với x≥m • Ví dụ: L(x)=1/(1+x2), R(x)=1/(1+2|x|), α=2, β=3, m=5 goupee.com fb.com/groups/goupee
KHOẢNG MỜ • Với khoảng [m1, m2] ta có khoảng mờ μM(x) = L((m1-x)/α) với x≤m R((x-m2)/β) với x≥m • Có thể dùng nguyên lý mở rộng để định nghĩa các phép toán trên khoảng mờ • Các dạng tập mờ thường gặp: tập mờ tam giác, tập mờ hình thang, tập mờ Gauss, … goupee.com fb.com/groups/goupee
QUAN HỆ MỜ • Cho các không gian X, Y, quan hệ mờ trên X×Y là R = {((x,y), μR(x,y)) | (x,y)∈X×Y} • Ví dụ: μR(x,y) = 0, với x≤y; 1, với x>11y (x-y)/10y, với y<x≤11y • Ví dụ: μR(x,y) = 0, với x≤y 1 / (1+(x-y)-2), với x>y goupee.com fb.com/groups/goupee
VÍ DỤ R y1 y2 y3 y4 x1 0.8 1 0.1 0.7 x2 0 0.8 0 0 Z y1 y2 y3 y4 x3 0.9 1 0.7 0.8 x1 0.4 0 0.9 0.6 x2 0.9 0.4 0.5 0.7 x3 0.3 0 0.8 0.5 goupee.com fb.com/groups/goupee
CÁC PHÉP TOÁN • Phép ∪, ∩, … giống như với tập mờ • Phép chiếu R(1) = {(x, maxy μR(x,y)) | (x,y)∈X×Y } ⊆ X R(2) = {(y, maxx μR(x,y)) | (x,y)∈X×Y } ⊆ Y • Lưu ý: - Có thể có nhiều quan hệ khác nhau nhưng có kết quả phép chiếu giống nhau - Có thể mở rộng quan hệ n-ngôi goupee.com fb.com/groups/goupee
PHÉP HỢP THÀNH • Cho R⊆X×Y, S⊆Y×Z, có thể kết hợp R và S tạo thành quan hệ T=R°S ⊆X×Z μT(x,z) = maxy∈Y min {μR(x,y), μS(y,z)} • Lưu ý: - Có thể thay min bằng các t-chuẩn khác - Có thể giải thích bằng nguyên lý mở rộng goupee.com fb.com/groups/goupee
VÍ DỤ R y1 y2 y3 y4 y5 S z1 z2 z3 z4 x1 0.1 0.2 0 1 0.7 y1 0.9 0 0.3 0.4 x2 0.3 0.5 0 0.2 1 y2 0.2 1 0.8 0 x3 0.8 0 1 0.4 0.3 y3 0.8 0 0.7 1 y4 0.4 0.2 0.3 0 R°S y1 y2 y3 y4 y5 0 1 0 0.8 x1 0.4 0.7 0.3 0.7 x2 0.3 1 0.5 0.8 x3 0.8 0.3 0.7 1 goupee.com fb.com/groups/goupee
TÍNH CHẤT PHÉP HỢP THÀNH • Phép hợp thành max-min thoả tính chất kết hợp (R1°R2)°R3 = R1°(R2°R3) • Quan hệ mờ trên X×X - Phản xạ: μR(x,x)=1 ∀x∈X Nếu R, S phản xạ thì R°S cũng phản xạ - Đối xứng: μR(x,y)=μR(y,x) ∀x,y∈X Nếu R, S đối xứng và R°S=S°R thì R°S cũng đối xứng - Phản đối xứng: nếu μR(x,y)>0 và x≠y thì μR(y,x)=0 (Zadeh, còn có các định nghĩa khác) goupee.com fb.com/groups/goupee
TÍNH CHẤT PHÉP HỢP THÀNH • Quan hệ mờ trên X×X (tiếp) - Bắc cầu: R bắc cầu, nếu R°R ⊂ R Nếu R phản xạ và bắc cầu thì R°R=R Nếu R và S bắc cầu, R°S=S°R thì R°S cũng bắc cầu • Các quan hệ đặc biệt trên X×X: quan hệ xấp xỉ, quan hệ tương tự, quan hệ ưu tiên, … goupee.com fb.com/groups/goupee
Hiển thị 19 trang đầu. Tải tài liệu để xem đầy đủ.
Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên!
Bình luận (0)
Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên!