Luận án tiến sĩ một số phương pháp tính toán dựa trên từ ngôn ngữ trực cảm và ứn

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Phạm Hồng Phong MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN DỰA TRÊN TỪ NGÔN NGỮ TRỰC CẢM VÀ ỨNG DỤNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội - 2018 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Phạm Hồng Phong MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN DỰA TRÊN TỪ NGÔN NGỮ TRỰC CẢM VÀ ỨNG DỤNG Chuyên ngành: Cơ sở Toán cho Tin học Mã số: 62.10 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Tập thể hướng dẫn khoa học: PGS. Bùi Công Cường PGS. Đỗ Trung Tuấn Hà Nội - 2018 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan những kết quả trình bày trong luận án này là mới, trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình của ai khác. Những kết quả viết chung với các tác giả khác đã được sự đồng ý khi đưa vào luận án.

Nghiên cứu sinh Phạm Hồng Phong i TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com LỜI CẢM ƠN Luận án được hoàn thành tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội, dưới dự hướng dẫn của PGS. Bùi Công Cường và PGS. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới Thầy Bùi Công Cường, người đã định hướng, giúp đỡ tận tình, tỉ mỉ trong suốt thời gian học tập và hoàn thành luận án. Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy Đỗ Trung Tuấn, người đã tận tâm hỗ trợ học trò về mọi mặt trong suốt 6 năm làm nghiên cứu sinh, từ những ngày bắt đầu có tới những thủ tục bảo vệ cuối cùng.

Học trò chân thành cảm ơn GS. Phạm Thế Long, PGS. Đặng Văn Chuyết, PGS. Lê Bá Long, PGS.

Nguyễn Hà Nam, TS. Nguyễn Thị Minh Huyền, TS. Đỗ Thanh Hà, TS. Vũ Như Lân, PGS.

Trần Đình Khang, PGS. Ngô Thành Long, PGS. Nguyễn Hữu Điển, TS. Nguyễn Hải Vinh và rất nhiều Thầy Cô khác về những đóng góp quý báu trong quá trình nghiên cứu cũng như hoàn thiện luận án.

Nghiên cứu sinh xin chân thành gửi lời cảm ơn đến Ban Giám hiệu, Phòng Sau đại học, lãnh đạo Khoa Toán - Cơ - Tin học, các Thầy Cô Bộ môn Tin học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi nhất để nghiên cứu sinh hoàn thành chương trình học tập và luận án. Tôi xin cảm ơn Ban Giám hiệu, Khoa Công nghệ Thông tin, Bộ môn Toán học Trường Đại học Xây dựng nơi tôi công tác và các bạn bè, đồng nghiệp đã luôn tạo điều kiện, động viên, khuyến khích và hỗ trợ tối đa để tôi có thể hoàn thành chương trình học tập cũng như luận án này. Tôi xin cảm ơn riêng PGS. Lê Hoàng Sơn, người bạn thân thiết, đã đồng hành cùng tôi trên con đường nghiên cứu tại những thời điểm khó khăn nhất.

Cuối cùng, xin cảm ơn Gia đình đã luôn đồng hành, thường xuyên động viên tôi trong công việc, học tập và nghiên cứu. ii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Hà Nội, tháng 05 năm 2018 Nghiên cứu sinh Phạm Hồng Phong iii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỤC LỤC Trang Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Mục lục iv Danh sách hình vẽ vi Danh sách bảng vii Danh mục ký hiệu và chữ viết tắt xi Mở đầu 1 Chương 1. Tổng quan về lý thuyết mờ và tính toán với từ 7 1.1 Sơ lược về lý thuyết mờ và mờ trực cảm .1 Tập mờ, số mờ và biến ngôn ngữ .2 Tập mờ trực cảm và giá trị mờ trực cảm .2 Toán tử gộp thông tin cho bằng từ .1 Gộp dựa trên thứ tự giữa các từ .2 Gộp dựa trên Nguyên lý Suy rộng .3 Gộp dựa trên chỉ số của các từ .4 Gộp dựa trên biểu diễn theo cặp ngôn ngữ .5 Gộp các từ với chỉ số liên tục .6 Gộp thông tin cho bằng từ có yếu tố trực cảm .7 Ra quyết định với thông tin cho bằng từ .3 Phân lớp dựa trên độ tương tự mờ .1 Phân lớp dữ liệu .2 Độ tương tự mờ .3 Độ tương tự mờ trực cảm .4 Kết luận chương. 36 iv TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Chương 2.

Từ trực cảm và gộp các từ trực cảm 37 2.1 Tập từ trực cảm và một số phép toán cơ bản .2 Toán tử gộp các từ trực cảm .1 Giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các từ trực cảm .2 Trung vị của các từ trực cảm .3 Tổ hợp lồi của các từ trực cảm .4 Toán tử OWA cho các từ trực cảm .5 Các toán tử gộp cho các từ trực cảm mở rộng .6 Ứng dụng các toán tử gộp cho từ trực cảm vào bài toán ra quyết định .3 So sánh từ trực cảm với giá trị ngôn ngữ trực cảm và số ngôn ngữ trực cảm .1 So sánh trên phương diện lý thuyết .2 So sánh trên phương diện thực hành .4 Kết luận chương. Một số độ tương tự và ứng dụng vào bài toán phân lớp thông tin 73 3.1 Độ tương tự từ, độ tương tự véc-tơ từ và ứng dụng .1 Độ tương tự từ .2 Độ tương tự véc-tơ từ .3 Ứng dụng cho bài toán phân lớp với thông tin cho bằng từ .2 Độ tương tự giá trị mờ trực cảm, độ tương tự véc-tơ mờ trực cảm và ứng dụng .1 Độ tương tự giá trị mờ trực cảm .2 Độ tương tự véc-tơ mờ trực cảm .3 Ứng dụng cho bài toán phân lớp .1 Thực nghiệm với bộ dữ liệu Car Evaluation .2 Thực nghiệm với bộ dữ liệu Mushroom .3 Thực nghiệm với bộ dữ liệu Iris .4 Kết luận chương. 102 Kết luận và kiến nghị 108 Danh mục công trình khoa học của tác giả liên quan đến luận án 111 Tài liệu tham khảo 112 v TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Danh sách hình vẽ 1.1 Biến ngôn ngữ “Heịght” .2 Tập từ mở rộng .3 Các bước của bài toán ra quyết định tập thể .4 CW trong bài toán ra quyết đinh tập thể .1 So sánh thời gian thực thi (giây) các Quy trình 1. Trục hoành thể hiện số phương án (đồng thời là số chuyên gia), trục tung thể hiện thời gian tính toán (tính bằng giây) .2 So sánh thời gian thực thi (giây) các Quy trình 1.

Trục hoành thể hiện số phương án (cũng là số tiêu chí, số chuyên gia), trục tung thể hiện thời gian tính toán (tính bằng giây) .1 So sánh thuật toán LCA với các thuật toán NFS, RBFNN và ANFIS trên bộ dữ liệu Car Evaluation. Trục tung thể hiện giá trị của các chỉ số recall, fp-rate, precision và f-measure (lấy trung bình trên các lớp) với đơn vị là phần trăm (%) .2 So sánh thuật toán LCA với các thuật toán NFS, RBFNN và ANFIS trên bộ dữ liệu Mushroom. Trục tung thể hiện giá trị của các chỉ số recall, fp-rate, precision và f-measure (lấy trung bình trên các lớp) với đơn vị là phần trăm (%) .3 So sánh các thuật toán LCA và IFVSM với các thuật toán NFS, RBFNN và ANFIS trên bộ dữ liệu Iris. Trục tung thể hiện giá trị của các chỉ số recall, fp-rate, precision và f-measure (lấy trung bình trên các lớp) với đơn vị là phần trăm (%).

101 vi TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Danh sách bảng 1.1 Ma trận quyết định R1 .2 Ma trận quyết định R2 .3 Ma trận quyết định R3 .4 αik nằm ở hàng i, cột k là đánh giá tổng hợp của chuyên gia dk về phương án xi (i = 1, 2, 3, 4; k = 1, 2, 3) .1 Ma trận quyết định P̃1 .2 Ma trận quyết định P̃2 .4 Ma trận quyết định R̃1 .5 Ma trận quyết định R̃2 .6 Ma trận quyết định R̃3 .7 Đánh giá tổng hợp α̃ik về phương án xi cho bởi chuyên gia dk (i = 1, 2, 3, 4; k = 1, 2, 3) .8 So sánh thời gian thực thi (giây) các Quy trình 1.9 So sánh thời gian thực thi (giây) các Quy trình 1.1 Bộ dữ liệu Car Evaluation .2 Ví dụ cho thuật toán LCA .3 Ví dụ cho thuật toán IFVSM .4 Gán nhãn cho dữ liệu Car Evaluation .5 So sánh thuật toán LCA với các thuật toán NFS, RBFNN và ANFIS trên bộ dữ liệu Car Evaluation .6 So sánh chi tiết thuật toán LCA với các thuật toán NFS, RBFNN và ANFIS trên bộ dữ liệu Car Evaluation (%) .7 Bộ dữ liệu Mushroom. 105 vii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.8 So sánh thuật toán LCA với các thuật toán NFS, RBFNN và ANFIS trên bộ dữ liệu Mushroom .9 So sánh chi tiết thuật toán LCA với các thuật toán NFS, RBFNN và ANFIS trên bộ dữ liệu Mushroom (%) .10 So sánh các thuật toán LCA và IFVSM với các thuật toán NFS, RBFNN và ANFIS trên bộ dữ liệu Iris .11 So sánh chi tiết các thuật toán LCA và IFVSM với các thuật toán NFS, RBFNN và ANFIS trên bộ dữ liệu Iris (%). 107 viii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Danh sách ký hiệu và chữ viết tắt Ký hiệu hoặc chữ viết tắt Ý nghĩa app1 Phép xấp xỉ một số mờ bởi một từ app2 Phép xấp xỉ một số thực bởi một số nguyên C, C2 Tổ hợp lồi của hai từ Cn Tổ hợp lồi của n từ C, C2 Tổ hợp lồi của hai ILL Cn Tổ hợp lồi của n ILL CW Tính toán với từ ∆ Hàm chuyển kết quả gộp chỉ số thành cặp ngôn ngữ ∆ −1 Hàm ngược của hàm ∆ ¯ ∆ Ánh xạ từ tập các ILV (Π) sang tập các ILL (S̄) F (X) Họ tất cả các tập mờ trên X h Điểm (của giá trị mờ trực cảm, từ trực cảm hoặc số ngôn ngữ trực cảm, tùy trường hợp) H Độ chắc chắn (của giá trị mờ trực cảm, từ trực cảm hoặc số ngôn ngữ trực cảm, tùy trường hợp) IF ( X ) Họ tất cả các tập mờ trực cảm trên X IFM Ma trận mờ trực cảm IFv Giá trị mờ trực cảm IFV Véc-tơ mờ trực cảm IFVSM Thuật toán phân lớp dựa trên độ tương tự véc-tơ mờ trực cảm ILL Từ trực cảm ILL − AA Trung bình số học cho các ILL ILL − HA Toán tử gộp lai cho cho các ILL ILL − MED Trung vị của các ILL ILL − OWA1 Toán tử OWA cho các ILL trong S ix TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.