intTypePromotion=3

Báo cáo nghiên cứu khoa học: Tích hợp mờ trong hệ trợ giúp đa mục tiêu

Chia sẻ: Nguyễn Hồng Hạnh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:43

0
34
lượt xem
4
download

Báo cáo nghiên cứu khoa học: Tích hợp mờ trong hệ trợ giúp đa mục tiêu

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài nghiên cứu khoa học "Tích hợp mờ trong hệ trợ giúp đa mục tiêu" các tích phân mờ trong ra quyết định đa tiêu chuẩn và một số ứng dụng trong thực tế, từ đó áp dụng xây dựng một mô hình tích hợp mờ đánh giá học sinh (cụ thể là cài đặt và kiểm thử đánh giá đối với học sinh Trung học). Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Báo cáo nghiên cứu khoa học: Tích hợp mờ trong hệ trợ giúp đa mục tiêu

Trường Đại Học Sư Phạm Hà Nội<br /> <br /> Sinh viên nghiên cứu khoa học<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI<br /> KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN<br /> ---------o 0 o----------<br /> <br /> BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC<br /> <br /> Đề tài:<br /> <br /> TÍCH HỢP MỜ<br /> TRONG HỆ TRỢ GIÚP ĐA MỤC TIÊU<br /> <br /> Sinh viên thực hiện:<br /> <br /> Nguyễn Thị Minh Lý<br /> <br /> Lớp:<br /> <br /> C<br /> <br /> Khóa:<br /> <br /> 54<br /> <br /> Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Tân Ân<br /> <br /> Hà nội, 4 năm 2008<br /> <br /> Sinh Viên: Nguyễn Thị Minh Lý _ Lớp C-K54-CNTT<br /> <br /> trang 1<br /> <br /> Trường Đại Học Sư Phạm Hà Nội<br /> <br /> Sinh viên nghiên cứu khoa học<br /> <br /> PHẦN MỞ ĐẦU<br /> I. Lý do chọn đề tài<br /> Các mô hình toán học đã giải quyết hiệu quả rất nhiều vấn đề trong tự nhiên. Tuy nhiên,<br /> các mô hình toán học kinh điển khá cứng nhắc với việc áp đặt nhiều giả thiết đòi hỏi tính rõ<br /> ràng, chính xác cao của các tham số. Trong khi thực tế các vấn đề xảy ra lại luôn bao hàm<br /> lượng thông tin không rõ ràng, không đầy đủ và không chắc chắn.<br /> Bài toán đánh giá và ra quyết định là một bài toán thường gặp trong cuộc sống hàng ngày<br /> và việc đánh giá thường dựa trên nhiều tiêu chuẩn. Hoạt động tư duy của con người lại phần<br /> nhiều mang tính chủ quan, định tính, từ những thông tin mơ hồ, thiếu chính xác nhưng vẫn<br /> giải quyết hầu hết các vần đề trong tự nhiên.<br /> Năm 1974, Sugeno đưa ra khái niệm độ đo mờ và tích phân mờ, khái quát hóa định nghĩa<br /> thông thường của một độ đo. Từ thời điểm đó, các độ đo mờ và các tích phân mờ được<br /> nghiên cứu trên một quan điểm có phần toán học, và các nhà nghiên cứu trong cộng đồng mờ<br /> dường như quan tâm nhiều hơn tại các định nghĩa gốc tổng quát và nghiên cứu các tính chất<br /> của chúng với một mức độ trừu tượng hơn là cố gắng chèn vào khái niệm mới này theo một<br /> vài khuôn mẫu hiện tại, như lý thuyết quyết định, nhất là quyết định trong điều kiện không<br /> chắc chắn (theo đó, xem độ đo mờ như một độ đo tình trạng không rõ ràng, giống như hàm<br /> tin cậy của Shafer, hoặc độ đo khả năng của Zadeh), hoặc quyết định đa tiêu chuẩn.<br /> Một vài ứng dụng được phát triển, về cơ bản tại Nhật Bản, trong lĩnh vực định giá đa tiêu<br /> chuẩn chủ quan, và tích phân mờ được sử dụng như một công cụ kết hợp mới. Điều thú vị là,<br /> loại ứng dụng này đã được trình bày trong luận điểm Ph.D của Sugeno, và nếu ta xem xét<br /> toàn bộ lịch sử của lý thuyết độ đo mờ, đó là lỗ lực không nhiều để sử dụng chúng như độ đo<br /> tình trạng không rõ ràng, mặc dù chúng được dựng nên đầu tiên cho mục đích thực sự này.<br /> Mặc dù các kết quả đầy hứa hẹn trong định giá đa tiêu chuẩn, cho đến gần đây không có<br /> cố gắng trong nghiên cứu các tính chất của các độ đo mờ và các tích phân mờ bên trong<br /> khuôn mẫu của sự ra quyết định đa tiêu chuẩn, để biện minh cho lợi ích của chúng, và làm<br /> sáng tỏ đặc trưng của chúng với các cách tiếp cận khác.<br /> <br /> Sinh Viên: Nguyễn Thị Minh Lý _ Lớp C-K54-CNTT<br /> <br /> trang 2<br /> <br /> Trường Đại Học Sư Phạm Hà Nội<br /> <br /> Sinh viên nghiên cứu khoa học<br /> <br /> Mục đích của đề tài chính xác là để giải quyết khía cạnh này: Ta sẽ trình bày một nghiên<br /> cứu các kết quả gần đây mà cho một sự hiểu biết rõ ràng về vị trí của các tích phân mờ giữa<br /> các toán tử kết hợp, xuất phát từ một quan điểm liên quan đến lý thuyết quyết định.<br /> Dựa vào các kết quả nghiên cứu, áp dụng để tính toán đánh giá kết quả thi của học sinh<br /> dựa trên nhiều tiêu chuẩn. Mục đích để đạt độ chính xác cao hơn và có những kết luận sát<br /> với thực tế hơn.<br /> II. Mục đích của đề tài<br /> Nghiên cứu các tích phân mờ trong ra quyết định đa tiêu chuẩn và một số ứng dụng trong<br /> thực tế. Từ đó áp dụng xây dựng một mô hình tích hợp mờ đánh giá học sinh (cài đặt và<br /> kiểm thử đánh giá đối với học sinh Trung học).<br /> III. Nhiệm vụ nghiên cứu<br /> Nghiên cứu lý thuyết tập mờ, các tích phân mờ, các vấn đề liên quan đến việc ra quyết<br /> định đa tiêu chuẩn. Ứng dụng, xây dựng mô hình tích hợp mờ đánh giá học sinh.<br /> Cài đặt bằng ngôn ngữ C#.<br /> Áp dụng đánh giá học sinh Trung học.<br /> So sánh với phương pháp đánh giá cổ điển.<br /> IV. Phương pháp nghiên cứu<br /> Nghiên cứu lý luận: Đọc tài liệu tham khảo như các sách, báo, các tài liệu trên internet.<br /> So sánh, đối chiếu để tìm ra phương pháp thích hợp có thể ứng dụng trong mô hình.<br /> Thử nghiệm: Cài đặt mô hình đã nghiên cứu. Kiểm thử đánh giá học sinh Trung học. So<br /> sánh với phương pháp đánh giá thông thường, rút ra các kết luận cần thiết.<br /> <br /> Sinh Viên: Nguyễn Thị Minh Lý _ Lớp C-K54-CNTT<br /> <br /> trang 3<br /> <br /> Trường Đại Học Sư Phạm Hà Nội<br /> <br /> Sinh viên nghiên cứu khoa học<br /> <br /> I. Tập mờ<br /> Trong thực tế chúng ta đánh giá kết quả không chỉ mang tính chất đúng hoặc sai mà còn<br /> mang tính chất định tính không chắc chắn thông qua việc sử dụng các biến ngôn ngữ để phản<br /> ánh. Một trong những cách đánh giá và xử lý dạng biểu diễn thông tin thu được những kết<br /> quả rất tốt đó là cách tiếp cận mờ. Từ năm 1965, L.A.Zadeh đã xây dựng lý thuyết tập mờ,<br /> tạo ra một cơ sở toán học cho việc tiếp cận lập luận tính toán của con người. Ý tưởng của<br /> ông là mở rộng tập logic cổ điển (logic Boole), làm tăng thêm khả năng suy luận của con<br /> người, góp phần đánh giá kết quả đi đến độ chính xác nhất. Sau đây là một số khái niệm và<br /> tính chất cơ bản của tập mờ.<br /> 1.<br /> <br /> Khái niệm về tập mờ.<br /> <br /> Cho X là một không gian tham chiếu, ví dụ: X  1, 2,3, 4,5,6,7,8,9,10 , A  1, 2,3 là tập<br /> rõ A  X .<br /> Có thể biểu diễn A thông qua hàm đặc trưng<br />  1 n Õu x  A<br /> <br /> A  <br />  0 n Õu x  A<br /> <br />   A 1  1,  A  2   1,  A  3  1,  A  4   ...   A 10   0<br /> <br />  A : X  0,1.<br /> <br /> Ví dụ 1.1:<br /> Cho X  1,2,3,4,5,6,7,8,9,10, A= nhá, nhá : X  0,1<br /> Với  : Mức độ thuộc (độ thuộc) của phần tử x  X vào tập “nhỏ”, ta có:<br /> <br /> 1  1.0<br />   2  0.7<br /> nhá<br />   3  0.4<br /> nhá<br />   4  0.1<br /> nhá<br />   5  ...   10  0<br /> nhá<br /> nhá<br /> <br /> <br /> nhá<br /> <br /> Định nghĩa 1.1: (Tập mờ)<br /> <br /> Sinh Viên: Nguyễn Thị Minh Lý _ Lớp C-K54-CNTT<br /> <br /> trang 4<br /> <br /> Trường Đại Học Sư Phạm Hà Nội<br /> <br /> Sinh viên nghiên cứu khoa học<br /> <br /> Cho X là không gian tham chiếu, A là tập mờ trên X là tập (rõ) các cặp:<br /> <br />  x, <br /> <br /> A<br /> <br /> <br /> <br />  x <br /> <br /> x  X vµ  A : X  0,1<br /> <br /> Thông thường với X là tập hữu hạn, tập mờ A còn được biểu diễn dưới dạng:<br /> <br /> A<br /> <br />  A ( x1 )<br /> x1<br /> <br /> <br /> <br />  A ( x2 )<br /> x2<br /> <br /> <br /> <br />  A ( x3 )<br /> x3<br /> <br /> + ... +<br /> <br />  A ( xn )<br /> xn<br /> <br /> Khi X là tập không hữu hạn ta có thể biểu diễn:<br /> <br /> A =  A ( x)dx<br /> X<br /> <br /> Qua các khái niệm vừa nêu trên có thể thấy với một tập hợp thông thường được định<br /> nghĩa bằng sự liệt kê, hoặc giới hạn điều kiện nào đó, nhưng với tập mờ A không có giới hạn.<br /> Mỗi phần tử của tập mờ luôn đi kèm với một hàm thuộc  , hàm này là ánh xạ từ các phần tử<br /> “thực” vào đoạn [0,1] mà giá trị của nó chỉ ra mức độ thuộc của phần tử này vào tập mờ.<br /> Ví dụ 1.2:<br /> Xét tập hợp X gồm 5 người là x1, x2, x3, x4, x5, lần lượt có tuổi là 20, 45, 12, 30, 78 và gọi<br /> A là tập hợp các người gọi là trẻ. Ta có thể xây dựng hàm thuộc  A như sau:<br /> <br />  A : X  0,1<br /> nÕ 0

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản