TAILIEUCHUNG - ANFIS và ứng dụng nhận dạng vị trí con lắc ngược

Bài báo này đề xuất các luật cập nhật thông số điều chỉnh đối với các biến ngôn ngữ mờ ở đầu vào và các hệ số của hàm tuyến tính của đầu ra khi ANFIS sử dụng hàm liên thuộc dạng Gauss và ứng dụng chúng trong bài toán nhận dạng vị trí con lắc ngược. | Phạm Hữu Đức Dục Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 57(9): 57 – 62 ANFIS VÀ ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG VỊ TRÍ CON LẮC NGƯỢC Phạm Hữu Đức Dục* Trường Đại học Kỹ thuật Công nghiệp - Đại học Thái Nguyên TÓM TẮT ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) là mạng nơron mờ nổi tiếng, hiện đang được các nhà khoa học quan tâm trong các lĩnh vực nhận dạng và điều khiển đối tượng phi tuyến. Bài báo này đề xuất các luật cập nhật thông số điều chỉnh đối với các biến ngôn ngữ mờ ở đầu vào và các hệ số của hàm tuyến tính của đầu ra khi ANFIS sử dụng hàm liên thuộc dạng Gauss và ứng dụng chúng trong bài toán nhận dạng vị trí con lắc ngược. Từ khoá: ANFIS, hàm liên thuộc Gauss, nhận dạng, con lắc ngược. • 1. MỞ ĐẦU Nhận dạng đối tượng phi tuyến thông thường là bài toán rất phức tạp. Để nâng cao tính thông minh cho thiết bị nhận dạng thường ứng dụng các giải pháp sử dụng mạng nơron, hệ mờ, mạng nơron mờ ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) là một mạng nơron mờ nổi tiếng, hiện đang được các nhà khoa học quan tâm trong các lĩnh v ực nhận dạng và điều khiển đối tượng phi tuyến. Bài báo này giới thiệu ANFIS, sau đó đề xuất các luật học cập nhật thông số điều chỉnh cho các biến ngôn ngữ mờ ở đầu vào và các hệ số của hàm tuyến tính của đầu ra khi mạng nơron mờ này sử dụng hàm liên thuộc dạng Gauss. Để minh chứng cho tính đúng đắn của các luật điều chỉnh vừa được đề xuất, bài báo này thực hiện ứng dụng chúng trong bài toán nhận dạng một đối tượng phi tuyến mạnh đó là vị trí con lắc ngược. 2. ANFIS ANFIS là mạng nơron mờ được [1], [2] giới thiệu. Luật học dạng TSK (Takasi, Sugeno và Kang) thứ j có dạng: R j : IF u1 is A1 AND u 2 is A 2j AND j j n j u n is A nj THEN f j = µ j (p 0 + ∑ p i u i ) ; i =1 với u i , y tương ứng là các biến đầu vào, đầu ra; A ij (u i ) là các biến ngôn ngữ mờ; p1j ∈ R là hệ số của hàm tuyến tính f j (i = 1, 2,., n; j = 1, 2, ., M ). Cấu trúc của ANFIS gồm 6 lớp như sau: Lớp 1: Là lớp đầu vào, mỗi nút thứ i có tín hiệu vào u i

• Cơ khí - Chế tạo máy
• Adaptive Network based Fuzzy Inference System
• Vị trí con lắc ngược
• Bài toán nhận dạng vị trí con lắc ngược
• Hàm tuyến tính
• Ngôn ngữ mờ
• Bài giảng Logic mờ
• Ứng dụng Logic mờ
• Điều khiển mờ
• Đặc điểm của điều khiển mờ
• Biến ngôn ngữ
• Xây dựng hàm thuộc
• Giải mờ bằng phương pháp trọng tâm
• Bài giảng Điều khiển mờ
• Tìm hiểu điều khiển mờ
• Các thuật ngữ trong logic mờ
• Phép toán trên tập mờ
• Dự báo chuỗi thời gian mờ
• Ngữ nghĩa ngôn ngữ
• Luật dự báo chuỗi thời gian mờ
• Tham số ngữ nghĩa hóa
• định nghĩa tập mờ
• thuật ngữ trong logic mờ
• Tạp chí khoa học
• Phương pháp nội suy tuyến tính
• Nội suy tuyến tính mờ
• Giá trị ngôn ngữ
• Nội suy tuyến tính
• Bài toán mô hình mờ
• Xây dựng mô hình mờ SISO
• Đại số gia tử
• Nhãn ngôn ngữ
• Xây dựng mô hình dạng mờ
• Mô hình mờ
• Lập luận xấp xỉ mờ
• luật hợp thành
• Cơ sở dữ liệu mờ
• Dữ liệu ngôn ngữ
• Dạng chuẩn mờ
• Phép tách
• Fuzzy databases
• Linguistic data
• Fuzzy normal forms
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Hóa học
• Luận án Tiến sĩ Hóa học
• Phát triển phương pháp khai phá
• Khai phá luật kết hợp mờ biểu thị
• Thông tin ngôn ngữ
• Mờ biểu thị
• Bài giảng Xử lý thông tin mờ
• Xử lý thông tin mờ
• Thông tin và xử lý thông tin
• Phép toán với tập mờ
• Nguyên lý mở rộng
• Ontology mờ
• Logic mô tả mờ
• Ngôn ngữ f SWRL
• Xây dựng luật mờ
• Fuzzy description logics query
• Công nghệ ontology
• Phân cụm mờ
• Số mũ ngôn ngữ
• Thuật toán phân cụm FCM
• Thuật toán FCM
• xử lý thông tin
• tập giá trị
• luật ngữ nghĩa
• hàm đặc trưng
• tập mờ
• không hian tham chiếu
• Luận án Tiến sĩ Toán học
• Ngữ nghĩa tính toán
• Từ ngôn ngữ
• Hệ mờ tối ưu
• Toán tối ưu
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học
• Cơ sở toán học cho tin học
• Hệ mờ theo ngữ nghĩa thế giới thực
• Khung nhận thức ngôn ngữ
• Biểu thức ngôn ngữ
• logic mờ
• khoa học điều khiển
• hệ thống kỹ thuật
• điều khiển học
• nghiên cứu tin học
• Lý thuyết thuật toán
• tự động học
• Logic mờ và ứng dụng
• Biểu diễn tri thức
• Tập con mờ
• Lý thuyết khả năng
• Lập luận xấp xỉ
• Nguyên lý Lôgic mờ
• Hệ thông tin địa lý
• Ứng dụng hệ thông tin địa lý
• Dạng hàm liên thuộc
• Không gian mờ trong GIS
• Phương pháp thiết kế bộ điều khiển
• Logic mờ và đại số gia tử
• Điều khiển sử dụng đại số gia tử
• Luật chia đôi
• Thông tin mờ
• Cơ sở dữ liệu quan hệ
• Cơ sở dữ liệu
• Ngôn ngữ truy vấn
• Tập dữ liệu rõ
• Tập dữ liệu mờ
• Suy diễn trên cấu trúc mờ
• Phương pháp biểu diễn cấu trúc mờ
• Lý thuyết dàn
• Phép toán đại số
• Thuê ngoài dịch vụ logistics
• Chuỗi cung ứng hàng nông sản
• Phân tích ISM MICMAC mờ
• Ngôn ngữ tam giác
• Mô hình cấu trúc diễn dịch mờ
• Tạo chí tin học
• Phụ thuộc đa trị
• Cơ sở dữ liệu mờ; Dữ liệu ngôn ngữ