Slide Xử lý thông tin mờ HUST P2

LI
lienhejb
0 lượt tải
19
0

Nội dung tài liệu

Trang 2

CHƯƠNG 2 - TẬP MỜ • Slides trước: Tập mờ, Các phép toán, Nguyên lý mở rộng • Tiếp … goupee.com fb.com/groups/goupee

Trang 3

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

Trang 4

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

Trang 5

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

Trang 6

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

Trang 7

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

Trang 8

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

Trang 9

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

Trang 10

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

Trang 11

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

Trang 13

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

Trang 14

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

Trang 15

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

Trang 16

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

Trang 17

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

Trang 18

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

Trang 19

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.

Bình luận (0)

Đăng nhập để tham gia bình luận

Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên!