Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” MỤC LỤC  HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” LỜI MỞ ĐẦU  Logic mờ ngành logic, xác định mức độ phụ thuộc hay mức độ thành viên đối tượng tập thay xác định đối tượng thuộc hay không thuộc tập Logic mờ giải vấn đề kiểm soát hệ thống phương pháp cho mượn để thực hệ thống khác nhau, từ đơn giản, nhỏ, nhúng vi điều khiển lớn, máy tính nối mạng đa kênh, máy trạm dựa thu thập liệu hệ thống điều khiển Nó thực phần mềm, phần cứng, kết hợp hai Logic mờ cung cấp cách đơn giản để đến kết luận xác định dựa mơ hồ, không rõ ràng, khơng xác, thơng tin đầu vào ồn ào, tích Logic mờ phương pháp tiếp cận để kiểm soát vấn đề, bắt chước làm người làm cho định Trong nội dung tiểu luận này, tơi xin trình bày khái qt tồng quan logic mờ mà giới hướng đến Kèm theo đó, tơi xin trình bày ứng dụng logic mờ ý tưởng chạy xe tự động demo matlab Tôi chân thành cảm ơn Thầy GS TSKH Hoàng Văn Kiếm truyền đạt kiến thức quý báu sở tri thức ứng dụng hệ chuyên gia Đặc biệt logic mờ phát triển áp dụng ngày rộng rãi, cung cấp chức thông minh hệ thống điều khiển ngành công nghiệp, thiết bị đồ dùng gia đình máy giặt, lị vi sóng, tủ lạnh, … HVTH: Nguyễn Hồng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ LOGIC MỜ I.1 Khái niệm Logic mờ - Fuzzy Logic: Được hình thành Lotfi Zadeh, giáo sư Đại học California Berkley, trình bày phương pháp điều khiển, cách xử lý liệu cách cho phép thành viên thiết lập phần, thành viên tập hợp sắc nét hay không thành viên Cách tiếp cận để thiết lập lý thuyết khơng áp dụng để kiểm sốt hệ thống Giáo sư Zadeh lý luận người không địi hỏi phải xác, thơng tin đầu vào số, họ lại cịn có khả điều khiển thích nghi cao Nếu điều khiển phản hồi lập trình để chấp nhận ồn ào, đầu vào khơng xác, họ nhiều hiệu có lẽ dễ dàng để thực Cơng cụ logic để thể xử lý thuật ngữ mờ gọi logic mờ Logic mờ phương pháp giúp cho việc điều khiển hệ thống mờ với xác cao Nó dùng tập luật thay cho biểu thức toán học phức tạp Các tập luật dựa theo định dựa lý trí người tình khơng thể đốn xác Fuzzy Logic hay gọi logic Mờ nhánh rẽ ngành trí tuệ nhân tạo áp dụng vào máy tính để giúp cho máy tính nhận dạng vùng “xám” xuất liệu – hình ảnh chung giới thực xung quanh ta HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” Năm 1965, Lotfi Zadeh đề nghị sửa đổi lý thuyết tập hợp logic cho thành phần tập hợp có mức độ liên thuộc có giá trị dãy liên tục giá trị – tập hợp gọi tập hợp mờ - Fuzzy Set Zadeh làm để phép toán hợp, giao, … định nghĩa tập Mờ hình thành khung thống việc thao tác tính tốn chúng Ý tưởng để Zadeh đưa lý thuyết tập Mờ dựa lý thuyết logic đa trị (năm 1920): Everything is a matter of degree II.2 Lý thuyết Logic mờ: a/ Tập mờ: Trước vào lý thuyết tập mờ, ta xét lại khái niệm tập rõ Cho tập Bool B, tập rõ A ánh xạ b ∈ B vào tập {0, 1} với hàm đặc trưng µA A: u  {0, 1} µA(x): x ∉ A x ∈ A HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” Lý thuyết tập mờ làm việc tập mờ định nghĩa tập vũ trụ Một tập mờ xem cách tổng qt tập hợp thơng thường Với bao đóng tập vũ trụ U cho trước, tập hợp Mờ F U xác định hàm liên thuộc (membership function) ánh xạ thành phần U trở thành đoạn liên tục F có giá trị thường đoạn [0, 1] thay giá trị rời rạc 0, tập hợp thơng thường F = {(u, µF(u)) | u ∈ U} F: u  [0, 1] ≤ µF(u) ≤ với Giá trị cho ta biết u có quan hệ tồn phần tập mờ F, u khơng có quan hệ với tập mờ F Các giá trị thể cấp độ liên thuộc u vào tập mờ F Ví dụ: Xét tập U = {2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} Một tập mờ F gọi gần với giá trị định nghĩa sau: F = 0.1/2 + 0.4/3 + 0.85/4 + 1.0/5 + 0.85/6 + 0.4/7 + 0.1/8 π = (0.1, 0.4, 0.85, 1.0, 0.85, 0.4, 0.1) Trong đó, ký hiệu + xem toán tử hợp ký hiệu / dùng để mối quan hệ thành phần tập U giá trị liên thuộc b/ Đơn thể mờ (singleton): Phát biểu cách xác, tập mờ F tập có thứ tự bộ: F = {(u, µF(u))} u thuộc tập vũ trụ U µF(u) cấp độ u tập F Một gọi đơn thể mờ Và đó, ta xem tồn tập mờ F hợp đơn HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” thể liên tục Thông thường, ta xem tập mờ F vector n thành phần tương ứng với tập vũ trụ có n phần tử: f = (µF(u1), µF(u2), …, µF(un)) c/ Tập cắt alpha (α -cut set): Tập cắt α tập mờ F, ký hiệu Fα tập rõ mà chứa tất u ∈ U cho µF(u) ≥ α Fα = {u ∈ U | µF(u) ≥ α} d/ Chuẩn hóa tập mờ: Thơng thường, tập Mờ có giá trị liên thuộc cực đại 1.0 gọi tập Mờ chuẩn hóa Một tập Mờ chưa chuẩn hố chuẩn hóa cách điều chỉnh tất giá trị liên thuộc cho giá trị cực đại 1.0 Thơng thường, q trình chuẩn hóa tiến hành cách áp dụng công thức: u/max(u) e/ Hàm liên thuộc: Mỗi phần tử tập vũ trụ U thuộc tập mờ F với cấp độ Tập hợp phần tử có mức độ liên thuộc ≠ tập mờ F gọi tập hỗ trợ tập mờ F Hàm liên kết phần tử tập U với giá trị tập mờ F gọi hàm liên thuộc µ(u) Giá trị liên thuộc phần tử u tập mờ F cho ta biết cấp độ u U Để biểu diễn hàm liên thuộc máy tính, ta có hai phương pháp biểu diễn: phương pháp biểu diễn liên tục (continuous) phương pháp biểu diễn rời rạc (discrete) Trong phương pháp biểu diễn liên tục, hàm liên thuộc hàm tốn học chương trình Thơng thường, hàm liên thuộc xuất dạng đường cong như: hình chng (bell shape, π-curve), đường cong S (Scurve), đường cong S nghịch đảo (z-curve), đường cong Gaussian, tam giác (triangular) hình thang HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” Ví dụ: Hình dáng hàm liên thuộc dạng bell (π) Trong phương pháp biểu diễn rời rạc, giá trị hàm liên thuộc tập vũ trụ U tổ chức vector liệt kê giá trị có chúng Đơi khi, cách biểu diễn rời rạc tốt so với phương pháp liên tục Ví dụ: Chiều cao = {100, 120, 140, 160, 170, 180} (tập U) Cao = {0.0, 0.0, 0.0, 0.2, 0.8, 1.0} (tập mờ F) Từ đặc điểm trên, ta đưa nhận xét sau: Dạng biểu diễn liên tục đòi hỏi việc xử lý tính tốn CPU nhiều tiêu tốn nhớ so với dạng biểu diễn rời rạc f/ Phép toán tập mờ: Các phép toán lý thuyết mờ tương tự với thao tác lý thuyết logic nhị nguyên Đối với logic mờ, chân trị phát biểu cấp độ Để nghĩa phép tốn tập mờ, ta phải tìm phép tốn tương ứng mà bảo tồn tính chất phép tốn AND, OR, NOT Câu trả lời phép toán min, max, lấy phần bù Các phép tốn định nghĩa sau: µ A∪ B = max [ µ A ( x), µ B ( x)] µ A∩ B = [ µ A ( x), µ B ( x )] HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : “Cơng nghệ tri thức ứng dụng” µ A = − µ A ( x) Về tổng quát, ta thay phép tốn min, max phép toán đối ngẫu t-norm t-conorm để tạo tập mờ khác g/ Luật suy diễn mờ: Tổng quát, luật mờ chất quan hệ mờ thường biểu diễn dạng IF…THEN… Một quan hệ mờ R gọi phép suy diễn mờ Trong lý thuyết mờ, thường có hai nhóm luật suy diễn mờ chính, nhóm luật Modus Ponens Modus Tollens h/ Cơ sở tri thức mờ: Một sở tri thức mờ thường bao gồm tập luật suy diễn mờ Khơng có dạng thức bắt buộc cấu trúc luật mờ Trong hầu hết ứng dụng điều khiển mờ nay, luật mờ biều diễn dạng câu lệnh “IF… THEN…”, ví dụ: “IF x is A then y is B” Đặc điểm hình thành dựa yêu cầu sau: - Cung cấp cho chuyên gia phương pháp đơn giản tiện dụng để biểu diễn tri thức kinh nghiệm họ - Tạo cho nhà phân tích thiết kế phương pháp dễ dàng để xây dựng lập trình luật mờ - Giảm nhẹ chi phí thiết kế tạo chế suy diễn mờ hiệu II.3 Logic Mờ điều khiển: HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” a/ Giới thiệu: Input E U Output Rule baseData base Fuzzy reasoning mechanism Fuzzification unit Defuzzification uni Một điều khiển mờ thường xem hệ thống điều khiển vòng lặp khép kín Hình cho ta thấy thành phần điều khiển mờ bao gồm: suy diễn mờ, sở tri thức, mờ hóa liệu rõ hóa kết Tùy thuộc vào mục đích khác mà ta xây dựng điều khiển mờ khác nhau, nhiên chất, chúng cấu thành từ thành phần nêu Bộ sở tri thức bao gồm loại tri thức chính: sở liệu định nghĩa hàm liên thuộc tập mờ giá trị biến hệ thống; sở liệu luật ánh xạ liệu mờ thành kết mờ, phần bao gồm hàng loạt luật Mơ hình chung điều khiển mờ dạng IF… THEN… Các biến hệ thống bao gồm loại, biến hệ thống đầu vào (E) biến hệ thống kết (U) Các liệu đầu vào mờ qua Fuzzification unit làm rõ qua Defuzzification unit Bộ suy diễn mờ tiến hành suy diễn liệu mờ đầu vào sở tri thức mà có để tạo kết mờ, sau kết làm rõ qua Defuzzification Ta biểu diễn tồn q trình sau: HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : “Cơng nghệ tri thức ứng dụng” Tóm Input Fuzzification Implication Defuzzification Output tắt trình điều khiển mờ b/ Phương pháp mờ hóa (fuzznification): Đây kỹ thuật ánh xạ liệu quan sát vào tập mờ Trong điều khiển, liệu đầu vào thường liệu rõ (crisp) trình bắt buộc để làm mờ hóa liệu rõ thành giá trị mờ tương ứng để làm liệu đầu vào thức cho điều khiển mờ Các liệu ánh xạ chuyển sang dạng nhãn đại diện cho giá trị mờ mà chúng biểu diễn Quá trình biểu diễn sau: x = fuzzifier(x0) Trong đó, x0 vector giá trị rõ x vector chứa giá trị làm mờ Trong hầu hết ứng dụng thực tế, giá trị rõ đo đạc thường dạng tương tự (analog) xem chuỗi liệu liên tục, dãy giá trị sau chuyển analog-to-digital để biến chúng thành đoạn/giá trị rời rạc Quá trình gọi quantization Mức độ làm mờ liệu rõ phụ thuộc vào khả kiểm soát đoạn rời rạc tập mờ chương trình ứng dụng Số lượng phân đoạn mờ toàn tập mờ phải chọn cho đủ lớn để xấp xỉ tốt liệu đầu vào phải đủ nhỏ cho tiết kiệm tối đa nhớ (do điều khiển thường cài đặt hệ thống nhúng – embedded system – thường chúng có nhớ để hoạt động) Ta dùng cơng thức đơn giản sau để xác định mức độ mờ hóa liệu: L= X max − X RES Trong đó, RES đại diện cho khả kiểm soát/phân giải liệu mờ, phạm vi biểu diễn tập vũ trụ mờ [Xmin, Xmax] L mức độ mờ hóa liệu HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 10 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” c/ Xây dựng luật mờ: Có phương pháp chung để tạo luật mờ sau: - Dựa vào kinh nghiệm điều khiển chun gia - Mơ hình hóa thao tác điều khiển - Xây dựng mơ hình mờ tồn tiến trình - Tự tổ chức/tự học - Dùng phương pháp heuristics - … d/ Các kỹ thuật suy diễn mờ: Có nhiều cách để liệu quan sát dùng để xác định luật sử dụng trình suy diễn Trong phạm vi báo cáo này, ta xem qua hai phương pháp dùng rộng rãi nay: - Phương pháp suy diễn MAX-MIN - Phương pháp suy diễn MAX-DOT A1 B1 A1 Do chất C1 B1 u A2 A2 C1 v B2 C2 B2 x0 C w C2 y0 u v w w tự nhiên q trình điều khiển cơng nghiệp, thường liệu đầu vào HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 11 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” dạng rõ Quá trình làm mờ liệu thường xem chúng đơn thể mờ áp dụng hai phương pháp nói Giả sử ta có điều khiển mờ dựa hai luật sau: R1: IF x is A1 AND y is B1 THEN z is C1 R2: IF x is A2 AND y is B2 THEN z is C2 Cho αi mức độ kích hoạt luật (rule fire strength) thứ i, với liệu đầu vào x0 y0, αi xác định sau: α1=µA1(x0) ∧ µB1(y0) α2=µA2(x0) ∧ µB2(y0) Phương pháp MAX-MIN: Trong phương pháp suy diễn MAX-MIN toán tử max/min áp dụng để suy luật mờ Ở hình trên, luật tối thiểu Mamdani dùng để suy diễn mờ kết Công thức αi ∧ µCi (w) đưa định cho điều khiển mờ biết chọn luật để thi hành việc điều khiển cho công việc Do đó, hàm liên thuộc cho tồn q trình suy diễn theo hình cho sau: µC(w)=(α1∧µC1(w))∨ (α2∧µC2(w)) Phương pháp MAX-DOT: Trong phương pháp này, luật tích vơ hướng (dot-product) Larsen thường áp dụng hàm suy diễn mờ kết hợp với toán tử max/min Và luồng điều khiển thứ i chọn cơng thức sau αi ⋅ µCi (w) Và đó, hàm liên thuộc cho q trình suy diễn sau: µC(w)=(α1⋅ µC1(w))∨ (α2⋅ µC2(w)) HVTH: Nguyễn Hồng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 12 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” e/ Phương pháp giải mờ (defuzzification): Giải mờ trình ánh xạ giá trị từ không gian suy diễn điều khiển mờ sang không gian điều khiển rõ Kỹ thuật giải mờ nhắm đến việc tạo thao tác điều khiển đặc trưng rõ tốt cho phân bố xác suất thao tác mờ Q trình biểu diễn sau: A1 B1 A1 B1 x0 A2 C1 u A2 B2 y0 C1 v C2 B2 u C w C2 v w w y0 = defuzzifier(y) Trong đó, y thao tác điều khiển mờ; y0 thao tác điều khiển rõ (đã giải mờ) defuzzifier() hàm giải mờ Trong thực tế cài đặt, hàm giải mờ logic điều khiển thường áp dụng kỹ thuật trung bình cực đại xác định trọng tâm liệu - Phương pháp trung bình cực đại: Giải mờ theo phương pháp gọi giải mờ theo độ cao Phương pháp tạo thao tác điều khiển biểu diễn giá trị trung bình tất giá trị địa phương mà đó, hàm liên thuộc chúng đạt cực đại Nếu số luật suy diễn n, độ cao cực đại hàm liên thuộc tập mờ luật thứ i trị Hi, giá trị tương ứng luật mờ thứ i tập rõ Wi độ kích hoạt luật thứ i αi, ta giải mờ giá trị W tất Wi theo công thức sau: HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 13 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” n W= ∑α H W i =1 n i i ∑α W i =1 - i i i Phương pháp xác định trọng tâm: Phương pháp xác định trọng tâm phân bố xác suất thao tác điều khiển cần giải mờ Đây phương pháp cài đặt nhiều hệ thống phát triển logic mờ Để đơn giản, ta cho số luật mờ n, moment hàm liên thuộc thứ i tập mờ Mi với diện tích Ai αi mức độ kích hoạt luật, giá trị giải mờ tất Wi tính phương pháp sau: n W = ∑α M i =1 n i i ∑α A i =1 HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 i i Trang 14 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” CHƯƠNG II: Ứng dụng logic mờ Ví dụ logic mờ mơ hình điều khiển tốc độ motor xe chạy tự động II.1 Tổng quan: Có nhiều ứng dụng logic mờ phát triển áp dụng ngày rộng rãi, cung cấp chức thông minh hệ thống điều khiển ngành công nghiệp, thiết bị đồ dùng gia đình máy giặt, lị vi sóng, tủ lạnh, quạt gió, máy lạnh… Trong báo cáo này, tơi xin trình bày ứng dụng “chạy tự động logic mờ” dựa hai yếu tố kiểm soát tốc độ xe thay đổi điện áp đầu vào cho tốc độ ổn định với khoảng cách xác định Minh họa ứng dụng có phần tương tự ý tưởng tác giả Henry Hurdon Fuzzy Logic Expert Fan Control việc điều khiển tốc độ motor quạt hút bụi logic mờ dựa hai yếu tố độ bụi (ô nhiễm) độ ẩm mơi trường xung quanh II.2 u cầu: Kiểm sốt tốc độ động cách thay đổi điện áp đầu vào Khi điểm thiết lập xác định, số lý do, động chạy nhanh hơn, cần phải làm chậm xuống cách giảm điện áp đầu vào Nếu động làm chậm HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 15 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” điểm định sẵn, điện áp đầu vào phải tăng lên để tốc độ động đạt đến điểm tập hợp Chương trình minh họa phần mềm Matlab R2012a, cho ta thấy trình suy diễn thay đổi điện áp tốc độ motor xe yếu tố tốc độ điện áp, điểm thiết lập thay đổi Chương trình phải cho phép người sử dụng thay đổi yếu tố tốc độ điểm thiết lập khoảng cách điểm thiết lập để quan sát tốc độ quay motor xe điều khiển mờ II.3 Thực chương trình: a/ Mơ hình: Xác định chức thành viên cho đầu vào biến đầu hình Biểu diễn cho trình hoạt động điều khiển tốc độ motor theo nguyên lý mờ cài đặt Toàn trình mờ hóa liệu, suy diễn mờ giải mờ điều khiển mờ Bộ điều khiển mờ nhận vào tham số dạng rõ là: - Quá chậm - Bình thường (Vừa) - Quá nhanh Tại thời điểm xác định, hoạt động mờ hóa, suy diễn giải mờ xảy bên điều khiển mờ Ở đầu điều khiển mờ tốc độ quay tính theo rpm (tốc độ quay vòng phút) motor bánh xe dạng rõ sau suy diễn từ tham số đầu vào Cụ thể: - Giảm điện áp (Motor bánh xe quay chậm lại, giảm tốc) - Khơng có thay đổi điện áp (Motor bánh xe quay bình thường) - Tăng điện áp (Motor bánh xe quay nhanh, tăng tốc) Xác định quy tắc bản: HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 16 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” Nếu động chạy chậm, sau tăng điện áp Nếu tốc độ động bên phải, sau khơng thay đổi Nếu tốc độ động nhanh chóng, sau giảm điện áp Hình 1: Chức thành viên (điện áp, tốc độ vòng quay phút) b/ Biểu diễn tập mờ: Giả sử, tăng tốc độ từ điểm thiết lập 2420 đến 2437,4 rpm (rounds-per-minute – rpm: số vịng quay phút) Điều mơ tả chức thành viên hình HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Tốc độ đo 2437 rpm; cắt tam giác vuông 0,4; cắt tam giác nhanh 0,3 Trang 17 Tiểu luận : “Cơng nghệ tri thức ứng dụng” Phía phải Q nhanh Quá chậm Hình 2: Tốc độ điểm thiết lập Các điểm giao 0,4 0,3 Từ hình 1, thấy tốc độ giao hình chữ nhật bao gồm quy tắc Bây thay đổi chiều cao hình tam giác cho điện áp đầu vào Bộ điều khiển đầu - đầu vào động 2.376 vdc Khơng có nhiều thay đổi Chậm lại Ngõ VDC Hình 3: Điện áp động Bây giờ, xét vùng tam giác "Khơng có nhiều thay đổi" 0,008 vùng tam giác "chậm lại" 0,012 Đầu ra, hình (ở trên), xác định cách tính điểm mà điểm tựa cân hai hình tam giác Vì vậy: HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 18 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” 0,008 X D1 = 0,012 X D2 (1) D1 + D2 = 0,04 (2) Giải (1) (2) đồng thời, => D1 = 0,024 ; D2 = 0,016 Do đó, điện áp yêu cầu 2,40 - 0,024 = 2,376 V c/ Minh họa tập mờ Matlab: Biểu diễn tập mờ với tham số tham khảo ngẫu nhiên (demo đính kèm): Tại cửa sổ command prompt Matlab: nhập fuzzy Cửa sổ FIS lên - Click chọn khung Input1, cửa sổ Membership Function editor: * Nhập thơng số đầu vào [INPUT1]cho vận tốc vịng quay với vị trí xác định Tham số đầu vào với khoảng cách từ: [2304 - 2536], tương ứng với vị trí như: Name Type mf1 mf2 Params [2300 2363 2420] trimf mf3 [2390 2420 2450] [2420 2480 2540] Hình 4: Chức cho thành viên đầu vào * Nhập thông số đầu [OUTPUT1] cho điện áp với vị trí xác định Tham số đầu với khoảng cách từ: [2.32 – 2.48], tương ứng với vị trí như: Name Type Params mf1 trimf [2.32 2.36 2.4] mf2 [2.38 2.4 2.42] HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 19 Hình 5: Chức cho thành viên đầu Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” mf3 [2.4 2.44 2.48] d/ Các luật điều khiển mở suy diễn mờ: Dùng quy tắc từ 1->3 định nghĩa phần để thiết lập, Chọn Edit – Rule (Ctrl +3) Tại cửa sổ Rule Editor thiết lập: IF ( Input1 is mf1) THEN (Output1 is mf3) (1) IF ( Input1 is mf2) THEN (Output1 is mf2) (1) IF ( Input1 is mf3) THEN (Output1 is mf1) (1) (chú thích: *Input1 mf1: vịng quay chậm, mf2: vịng quay bình thường, mf3: vòng quay nhanh * Output1 mf3: tăng điện áp, mf2: không thay đổi điện áp, mf3: giảm điện áp) HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 20 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” Hình 6: Xây dựng quy luật mờ e/ Nhìn tổng quát đầu hệ thống mờ: Chúng ta hình dung bề mặt đầu hệ thống mờ cách sử dụng lệnh "surfview (FIS)" sau: f/ Kiểm chứng Matlab: Export to Workspace Save với tên là: "one.fis" \matlab\R2012a\bin\one.fis; Bây nhập lệnh command prompt để có kết cho ứng dụng: >> fis=readfis('one') HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 21 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” fis = name: type: andMethod: orMethod: defuzzMethod: impMethod: aggMethod: input: output: rule: 'one' 'mamdani' 'min' 'max' 'centroid' 'min' 'max' [1x1 struct] [1x1 struct] [1x3 struct] >> out=evalfis(2437.4,fis) out = 2.3746 (kết tương tự chạy tay) HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 22 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” KẾT LUẬN  Do thời lượng tiểu luận có hạn nội dung tiểu luận trình bày tóm tắt vấn đề nhất: Lý thuyết logic mờ quy luật, tập luật suy diễn ứng dụng logic mờ Ta thấy rằng: ứng dụng logic mờ rộng thực tế sống ngày lĩnh vực điều khiển tự động như: hệ thống điều khiển đèn giao thông giao lộ, hệ điều khiển máy sấy trái dùng nông nghiệp, máy lạnh, máy giặt công nghệ ứng dụng fuzzy logic Để hoàn thành tiểu luận này, xin chân thành cám ơn bảo, hướng dẫn nhiệt tình thầy giáo GS.TSKH Hồng Văn Kiếm giúp hiểu rõ “Công nghệ tri thức ứng dụng” , vận dụng phương pháp nghiên cứu khoa học để phân tích sáng tạo hợp lý, xác, làm tảng lý thuyết cho việc nghiên cứu ứng dụng vào thực tiễn Hi vọng, học viên chương trình đào tạo thạc sĩ CNTT qua mạng sau góp phần tạo sản phẩm cụ thể, áp dụng vào thực tiễn sống./ HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 23 Tiểu luận : “Công nghệ tri thức ứng dụng” TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Using Fuzzy Logic – Jun Yan, Michael Ryan, James Power – Prentice Hall [2] Fuzzy Engineering – Bart Kosko – Prentice Hall – 1997 [3] Tutorial on Fuzzy Logic – Jan Jantzen (jj@iau.dtu.dk) [4] Fuzzy Fan Expert Control – Henry Hurdon (hdhurdon@flash.lakeheadu.ca) [5] An Introduction to Fuzzy Logic Control System – http://www.faqs.org/faqs/ [6] GS.TSKH Hoàng Kiếm – Giáo trình đào tạo thạc sĩ CNTT “Cơng nghệ tri thức ứng dụng” [7] Wikipedia, URLs: http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic http://www.mathworks.com/help/toolbox/fuzzy/fp61.html HVTH: Nguyễn Hoàng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang 24 ... Trang 14 Tiểu luận : ? ?Công nghệ tri thức ứng dụng? ?? CHƯƠNG II: Ứng dụng logic mờ Ví dụ logic mờ mơ hình điều khiển tốc độ motor xe chạy tự động II.1 Tổng quan: Có nhiều ứng dụng logic mờ phát tri? ??n... 22 Tiểu luận : ? ?Công nghệ tri thức ứng dụng? ?? KẾT LUẬN  Do thời lượng tiểu luận có hạn nội dung tiểu luận trình bày tóm tắt vấn đề nhất: Lý thuyết logic mờ quy luật, tập luật suy diễn ứng dụng. .. HVTH: Nguyễn Hồng Sỹ - MSHV: CH 1101037 Trang Tiểu luận : ? ?Công nghệ tri thức ứng dụng? ?? CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ LOGIC MỜ I.1 Khái niệm Logic mờ - Fuzzy Logic: Được hình thành Lotfi Zadeh, giáo sư