TỔNG QUAN LÝ THUYẾT TẬP MỜ VÀ QUAN HỆ MỜ

Ứng dụng các phương trình SANCHEZ và tích hợp các quan hệ mờ để giải quyết các bài toán công nghệ đa mục tiêuỨng dụng các phương trình SANCHEZ và tích hợp các quan hệ mờ để giải quyết các bài toán công nghệ đa mục tiêuỨng dụng các phương trình SANCHEZ và tích hợp các quan hệ mờ để giải quyết các bài[r]

Nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian và ứng dụng trong mô hình chuỗi thời gian mờ (LV thạc sĩ)Nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian và ứng dụng trong mô hình chuỗi thời gian mờ (LV thạc sĩ)Nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian và ứng dụng trong mô hình chuỗi thời gian mờ (LV thạc sĩ)Nhóm quan hệ mờ phụ t[r]

của mạng nơron. Một trong những sự kết hợp đó là hệ mờ nơron thích nghi(ANFIS - Adaptive Neuro Fuzzy Inference System).Hệ thống này có khảnăng tối ưu hóa hệ mờ dựa trên các tập mẫu có sẵn.Các hệ mờ - nơron vàcác công cụ thống kê là các phương pháp khá[r]

thuộc về ý niệm “công trình xây dựng nhân tạo” (nhãn HOU); “bờ sông” sẽthuộc về ý niệm “công trình thiên tạo” (nhãn NAT); “dãy” sẽ thuộc về ý niệm“sự sắp xếp tổ chức” (nhãn GRP). Tương tự cho danh từ “đường” trong tiếngViệt, nghĩa “đường ăn” sẽ được xếp vào ý niệm “hoá chất” (nhãn CHM); cònnghĩa “đư[r]

trong thị trường chứng khoán, ứng dụng trong y học, ứng dụng trong dự báo thờitiết…Đồ án này được thực hiện với mục đích đi tìm hiểu những khái niệm vềmạng nơron nhân tạo và logic mờ, và đồng thời tìm hiểu về sự kết hợp giữachúng với nhau cụ thể là xậy dựng hệ suy diễn mờ dựa tr[r]

MỤC LỤC:
Chương 1: Cơ sở lý thuyết 6
1.1 Tổng quan về hệ thống nhận dạng 6
1.1.1 Đối tượng nhận dạng 6
1.1.2 Mô hình hóa bài toán nhận dạng 7
1.1.3 Các vấn đề cơ bản của hệ thống nhận dạng 8
1.1.3.1 Mô hình hóa đối tượng thu nhận (trích chọn đặc trưng) 8
1.1.3.2 Mô hình tham số 9
1.1.3.3 Mô hình cấu[r]

ràng buộc, các thuật toán này tìm kiếm lời giải tối ưu dựa trên đạo hàm nên dễrơi vào cực trị cục bộ.Để khắc phục những khó khăn trên, bài luận văn xin đề xuất phương ánđiều khiển dự báo hệ phi tuyến dựa vào mô hình mờ Tagaki-Sugeno và thuậttoán tối ưu hoá là giải thuật di truyền (Gene[r]

khớp với kết quả thực nghiệm đã nghiên cứu ở chương 2.3.4. KẾT LUẬN CHƢƠNG23KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂNKẾT LUẬNViệc khai phá luật kết hợp mờ đa cấp đã được thể hiện trongluận văn một cách cụ thể từ những khái niệm, định nghĩa cho đếnnhững ví dụ minh họa và thuật giải khám phá. Luận văn hướng[r]

Hình 3.2 Sơ đồ phân bố dữ liệu giữa các lớp của bài toán Vertebral ColumnviiLỜI NÓI ĐẦUNgôn ngữ của con người được hình thành một cách tự nhiên trong quátrình phát triển của loài người, trước hết nhằm mục đích giải quyết nhu cầutrao đổi thông tin giữa con người với con người, trong đó chúng ta dùng[r]

nghĩa, các mạng xã hội... Để phát triển các hệ thống ứng dụng này,bài toán tích hợp ontology đã được nhiều công trình tập trung nghiêncứu. Cùng với các kết quả nghiên cứu về lý thuyết các công cụ tíchhợp ontology đã được xây dựng và phát triển: Anchor-PROMPT(Noy & Musen, 2001), RiMOM (J. Li,[r]

trong đó,1a ^ 0 là tham số.Trung bình max - min: vx(a,b) = /lmax(«,ố) + (l-/ỉ.)min(«,ố)trong đó, tham số Xe [0, 1].Tích đề các mờ: Chúng ta đã xác định tích đề các của các tập mờ Aị, ..., An bởibiểu thức (4). Chúng ta gọi tích đề các được xác định bởi (4) (sử dụng phép toán min)[r]

ứng nhu cầu biểu diễn những tri thức không chính xác. Trong lý thuyết tập hợp cổ điển (Crispset), quan hệ thành viên của các phần tử đối với một tập hợp được đánh giá theo kiểu nhị phânmột cách rõ ràng : mỗi phần tử u của vũ trụ tham chiếu U là chắc chắn thuộc tập A hoặc chắcchắn không thuộc[r]

Hình 3. Thuật toán IFCF................................................ Error! Bookmark not defined.Hình 4. Phân bố 2 chiều của HEART............................ Error! Bookmark not defined.Hình 5. Phân bố 2 chiều của RHC ................................. Error! Bookmark not defined.Hình 6. Kết quả[r]

MỞ ĐẦU
Trong nhiều thập kỷ qua, logic mô tả và chương trình logic được nhiều nhà
khoa học quan tâm nghiên cứu và đã có nhiều ứng dụng trong thực tế. Logic mô
tả là họ ngôn ngữ biểu diễn tri thức của một miền ứng dụng theo một cách có
cấu trúc. Tuy nhiên, logic mô tả và chương trình logic vẫn cò[r]

MỞ ĐẦU
Chúng ta biết rằng con người nhận biết thế giới thực, giao tiếp với nhau,
tư duy lập luận để làm các quyết định dựa trên công cụ nền tảng là ngôn ngữ tự
nhiên và cơ sở tri thức được biểu diễn dưới dạng mệnh đề ngôn ngữ. Các mệnh
đề này được hình thành trong quá trình tồn tại và phát triể[r]

Cơ sở của logic mờ là việc ánh xạ từ các biến x đầu vào thuộc tập A thành cácbiến y đầu ra thuộc tập B.Nói cách khác, giá trị x=a không được xác định rõ là có thuộc hay không thuộctập B, và khái niệm mờ được đưa ra để làm nền tảng cho logic mờ và điều khiển mờsau n[r]

sắp xếp lịch trực chưa hoàn toàn tối ưu nguồn lực và chi phí. Đồng thời, cùng vớiviệc tối ưu chi phí và nguồn lực thì việc đảm bảo chất lượng chăm sóc khách hàngcủa ngân hàng là yếu tố quan trọng nhất. Làm thế nào để tất cả các khách hàng đượcgiải đáp thắc mắc, giải quyết vấn đề một cách nhanh nhất,[r]

Chương II.Xây dựng bộ điều khiển mờ cho hệ T- Đ điều chỉnh tốc độ động cơmột chiều với tham số động cơ được chọn2.1.Giới thiệu chung về bộ điều khiển mờ cho hệ điều chỉnh tốc độ động cơmột chiều.- Như đã trình bày ở trên ,hệ T – Đ là hệ phổ biến điều chỉnh t[r]

6Danh mục hình vẽHình 1: Luồng dữ liệu trong một tổ chức ...................................................... 12Hình 2: Tích hợp dữ liệu ................................................................................ 15Hình 3: Tích hợp dữ liệu .....................................................[r]

Mô hình tương tựMô hình giải tíchMô hình mô phỏngHình 2.1: Sơ đồ phân loại mô hình hệ thống19Mô hình sốChương II: Mô hình hóa động cơ điện một chiều ở một số chế độ làm việc- Mô hình vật lý: là mô hình được cấu tạo bởi các phần tử vật lý. Các thuộc tính củađối tượng được phản ánh bởi các định luật v[r]