Luận án tiến sĩ ngành máy tính một số mở rộng của hệ suy diễn mờ phức cho bài to

VI N HÀN LÂM KHOA HOC B GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VÀ CÔNG NGH VI T NAM HOC VI N KHOA HOC VÀ CÔNG NGH LƯƠNG TH± HONG LAN M T SO M R NG CÛA H SUY DIEN M PHỨC CHO BÀI TOÁN HO TR RA QUYET бNH LU N ÁN TIEN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH Hà N i - 2021 VI N HÀN LÂM KHOA HOC B GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VÀ CÔNG NGH VI T NAM HOC VI N KHOA HOC VÀ CÔNG NGH LƯƠNG TH± HONG LAN M T SO M R NG CÛA H SUY DIEN M PHỨC CHO BÀI TOÁN HO TR RA QUYET бNH Chuyên ngành: Khoa hoc máy tính Mã so: 9.01 LU N ÁN TIEN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH NGƯŐI HƯŐNG DAN KHOA HOC: 1.TS Lê Hoàng Sơn 2.TS Nguyen Long Giang Hà N i - 2021 L I CAM Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả, đưoc hoàn thành dưói sụ hưóng dȁn của PGS.TS Lê Hoàng Sơn và PGS.TS Nguyen Long Giang. Các ket quả nghiên cứu và các ket lu n trong lu n án này là trung thục, không sao chép từ bat kỳ m t nguon nào và dưói bat kỳ hình thức nào. Vi c tham khảo các nguon tài li u đã đưoc thục hi n trích dȁn và ghi nguon tài li u tham khảo đúng quy định. Hà N i, ngày 19 tháng 06 năm 2021 Tác giả lu n án Lương Thị Hong Lan L I CÂM Lu n án này đưoc hoàn thành vói sụ nő lục không ngừng của tác giả và sụ giúp đõ het mình từ các thay giáo hưóng dȁn, bạn bè và ngưòi thân.

Đau tiên, tác giả xin bày tỏ lòng biet ơn chân thành và sâu sac tói các thay giáo hưóng dȁn PGS.TS Lê Hoàng Sơn và PGS.TS Nguyen Long Giang. Sụ t n tình chỉ bảo, hưóng dȁn và đ ng viên của các thay dành cho tác giả suot thòi gian thục hi n lu n án là không the nào ke het đưoc. Tác giả xin gửi lòi cảm ơn tói các thay, cô giáo và cán b của b ph n quản lý nghiên cứu sinh - Hoc vi n Khoa hoc và Công ngh (Vi n Hàn lâm Khoa hoc và Công ngh Vi t Nam), b ph n quản lý nghiên cứu sinh của Vi n Công ngh thông tin đã nhi t tình giúp đõ và tạo ra môi trưòng nghiên cứu tot đe tác giả hoàn thành công trình của mình. Tác giả xin chân thành cảm ơn các anh chị em trong Lab Tại Vi n Công ngh thông tin - Đại hoc Quoc gia Hà N i đã giúp đõ tác giả trong suot quá trình hoc t p và nghiên cứu tại Lab.

Tác giả xin chân thành cảm ơn tói Ban Giám hi u trưòng Đại hoc Sư phạm, Đại hoc Thái Nguyên, các đong nghi p khoa Toán, nơi tác giả đã công tác những năm đau nghiên cứu sinh; và Ban Giám hi u trưòng Đại hoc Thủy Loi Hà N i, các đong nghi p khoa Công ngh thông tin, nơi tác giả hi n đang công tác đeu đã luôn đ ng viên, giúp đõ tác giả trong công tác đe tác giả có thòi gian t p trung nghiên cứu và hoàn thành lu n án đúng thòi hạn. Đ c bi t tác giả xin bày tỏ lòng biet ơn sâu sac tói Bo, Me, các em trong gia đình, những ngưòi luôn dành cho những tình cảm nong am và sẻ chia những lúc khó khăn trong cu c song, luôn đ ng viên giúp đõ tôi trong quá trình nghiên cứu. Cảm ơn con gái luôn ngoan ngoãn và ủng h đe me t p trung nghiên cứu, hoàn thành lu n án. Lu n án cũng là món quà tinh than mà tôi trân trong gửi t ng đen các thành viên trong Gia đình.

Tôi xin trân trong cảm ơn! Hà N i, ngày 19 tháng 06 năm 2021 Ngưòi thục hi n Lương Thị Hong Lan i MỤC LỤC Danh mục các bang vi Danh mục các hình vẽ, đo thị vii M ĐAU 1 Chương 1. TONG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ S LÝ THUYET 9 1.2 Van đe H suy dien mò trong H hő tro ra quyet định .3 Tong quan các nghiên cứu liên quan .1 H suy dien mờ .2 Các h phát trien dựa trên t p mờ phŕc .3 Các van đe còn ton tại can giái quyet của h CFIS hi n nay .3 Các phép toán trên t p mờ phŕc .4 Logic mờ phŕc .5 Đ đo mờ và đ đo mờ phŕc .5 Dữ li u thục nghi m .1 B dr li u chuȁn .2 B dr li u thực- B nh gan Liver .3 Các đ đo đánh giá thực nghi m .6 Ket Chương 1. 33 ii Chương 2. XÂY DỰNG H SUY DIEN M PHỨC DẠNG MAMDANI (M-CFIS) 34 2.2 Đe xuat toán tử t-chuan và t- đoi chuan mò phức.1 Toán tr t-chuȁn và t-đoi chuȁn.2 Toán tr t-chuȁn và t-đoi chuȁn mờ phŕc.3 Ví dn minh hoa hő trợ ra quyet định.3 H suy dien mò phức Mamdani (M-CFIS).1 Đe xuat h suy dien mờ phŕc Mamdani.2 Các lựa chon sr dnng trong h suy dien mờ phŕc Mamdani.3 Cau trúc của h suy dien mò phức Mamdani.4 Ví dn so minh hoa mô hình suy dien M-CFIS.5 Thr nghi m và đánh giá ket quá.4 Ket Chương 2.

TINH GIÂM H LU T TRONG H SUY DIEN M PHỨC MAMDANI (M-CFIS-R) 55 3.2 Đe xuat đ đo tương tụ mò phức.1 Đ đo tương tự mờ phŕc Cosine.2 Đ đo tương tự mờ phŕc Dice.3 Đ đo tương tự mờ phŕc Jaccard.3 Đe xuat mô hình h suy dien M-CFIS-R.1 Ý tướng xây dựng mô hình.4 Thử nghi m và đánh giá ket quả.1 Ket quá thực nghi m trên b dr li u UCI.2 Ket quá thực nghi m trên b dr li u thực.5 Ket Chương 3. M R NG H SUY DIEN M PHỨC MAMDANI V I ĐO TH± TRI THỨC (M-CFIS-FKG) 77 4.2 M t so mỏ r ng của mô hình M-CFIS-R.1 H suy dien mờ phŕc Sugeno và Tsukamoto.2 Đ đo mờ phŕc dựa trên lý thuyet t p hợp.3 Tích phân mờ phŕc.3 Đe xuat mô hình h suy dien mò phức M-CFIS-FKG.1 Ý tướng xây dựng mô hình.2 Xây dựng đo thị tri thŕc mờ.3 Thu t toán suy dien nhanh trên đo thị tri thŕc mờ.4 Ví dn minh hoa h suy dien mờ phŕc M-CFIS-FKG.4 Thục nghi m và đánh giá ket quả.2 Ket quá thực nghi m.5 Ket Chương 4.112 KET LU N VÀ HƯ NG PHÁT TRIEN 114 Những ket quả chính của lu n án.114 Hưóng phát trien của lu n án.116 TÀI LI U THAM KHÂO 119 iv Kí hi u và viet tat STT Từ tat Tieng anh Dien dải 1 FS Fuzzy Set T p mò 2 CFS Complex Fuzzy Set T p mò phức 3 CFL Complex Fuzzy Logic Logic mò phức 4 FIS Fuzzy Inference System H suy dien 5 Complex Fuzzy Inference CFIS System H suy dien mò phức 6 Intituition Fuzzy Inference IFIS System H suy dien mò trục cảm 7 Adaptive Neuro H suy dien mò noron thích ANFIS Fuzzy Inference System nghi 8 Complex Neuro-Fuzzy H suy dien mò noron thích CANFIS Inference System nghi phức 9 Adaptive Neuro Complex Mạng noron giá trị mò phức ANCFIS Fuzzy Inference System thích nghi 10 CNS Complex Neutrosophic Set T p Neutrosophic phức 11 Multicriteria decision H hő tro ra quyet định đa tiêu MCDM making chí 12 Fast Inference Search Thu t toán tìm kiem suy dien FISA Algorithm nhanh 13 KG Knowledge Graph Đo thị tri thức 14 FKG Fuzzy Knowledge Graph Đo thị tri thức mò 15 Mamdani Fuzzy Inference M-FIS System H suy dien mò Mamdani 16 Mamdani Complex Fuzzy H suy dien mò phức M-CFIS Inference System Mamdani Mamdani Complex Fuzzy 17 M-CFIS-R Inference System Reduce H suy dien mò phức Rule Mamdani - giảm lu t v M-CFIS- Mamdani Complex Fuzzy 18 H suy dien mò phức FKG Inference System Fuzzy- Mamdani - Đo thị tri thức mò Knowledge Graph 19 GRC Granular Computing Tính toán hạt 20 UCI UC Irvine Machine Kho dữ li u chuan UCI Randomized Adaptive- Mạng nơ ron giá trị mò phức 21 RANCFIS Network Based Fuzzy thích nghi ngȁu nhiên Inference System Fast Adaptive-Network Mạng nơ ron giá trị mò phức 22 FANCFIS Based Fuzzy Inference thích nghi nhanh System vi Danh mục các bang 1.1 Các b dữ li u thục nghi m chuan Benchmark.2 Các thu c tính dữ li u đau vào trong t p dữ li u b nh gan Liver.1 Ma tr n ra quyet định dụa trên các mȁu dữ li u.2 Ma tr n quyet định mò.3 Ma tr n chuan hóa.4 Ma tr n quyet định mò.5 Ma tr n quyet định ket quả.6 B dữ li u đau vào.1 H cơ sỏ lu t mò phức.103 vi Danh mục các hình vẽ, đo thị 1 Cau trúc lu n án .1 H suy dien mò trong H hő tro ra quyet định.2 Sơ đo tong quan của h suy dien mò.3 H thong suy dien Mamdani vói hai đau vào và hai lu t.4 H suy dien mò Tagaki- Sugeno vói hai đau vào và hai lu t.5 H suy dien mò Tsukamoto vói hai đau vào và hai lu t.6 H thong logic mò do Ramot đe xuat.7 Kien trúc của h thong CANFIS.8 Bieu dien của hàm thu c mò phức.1 Mô hình h suy dien mò phức Mamdani.2 Ket quả chạy thục nghi m so sánh trên B dữ li u WBCD.3 Ket quả chạy thục nghi m so sánh trên B dữ li u Diebetes.4 Ket quả chạy thục nghi m so sánh trên B dữ li u thục Liver.1 Giai đoạn Training của mô hình đe xuat.2 Giai đoạn Testing của mô hình M-CFIS-R đe xuat.3 Ket quả thục nghi m trên b dữ li u WBCD.4 Ket quả thục nghi m trên b dữ li u Diebetes.5 Ket quả thục nghi m trên b dữ li u thục Liver.1 Quá trình Training.2 Quá trình Testing.3 Bieu dien của lu t mò phức.4 Đo thị tri thức mò.5 Đo thị FKG cho sáu lu t.6 Phân bo dữ li u vói từng nhãn đoi vói b dữ li u có 2 nhãn.7 Phân bo dữ li u vói từng nhãn đoi vói b dữ li u có nhieu nhãn.8 So sánh mô hình M-CFIS-R và M-CFIS-FKG trên b dữ li u WBCD .9 So sánh mô hình M-CFIS-R và M-CFIS-FKG trên b dữ li u Diebetes 107 4.10 So sánh mô hình M-CFIS-R và M-CFIS-FKG trên b dữ li u Liver.11 So sánh mô hình M-CFIS-R và M-CFIS-FKG trên b dữ li u Wine.12 So sánh mô hình M-CFIS-R và M-CFIS-FKG trên b dữ li u CTG.13 So sánh mô hình M-CFIS-R và M-CFIS-FKG trên b dữ li u Arrhythmia111 1 M ĐAU MƠ đau Ra quyet định là m t phan vô cùng quan trong trong cu c song, do đó gan đây rat nhieu nhà nghiên cứu đã đưa ra nhieu hưóng tiep c n khác nhau đe giải quyet, hő tro quá trình ra quyet định như tiep c n mò, mô hình giá trị đ đo.