Scholar Hub/Chủ đề/#mô hình mờ/
Mô hình mờ (Fuzzy Model) được sử dụng để mô tả các hệ thống không chắc chắn hoặc phức tạp mà không dễ dàng được biểu diễn bằng các phương trình toán học truyền ...
Mô hình mờ (Fuzzy Model) được sử dụng để mô tả các hệ thống không chắc chắn hoặc phức tạp mà không dễ dàng được biểu diễn bằng các phương trình toán học truyền thống. Mô hình mờ thể hiện khả năng đánh giá mức độ không chắc chắn và suy luận dựa trên các quy tắc mờ trong quá trình ra quyết định.
Mô hình mờ dựa trên lý thuyết tập mờ (Fuzzy Set Theory) và sử dụng các biến mờ (Fuzzy Variable), tập mờ (Fuzzy Set) và quy tắc mờ (Fuzzy Rule) để biểu diễn mức độ không chắc chắn và biểu đạt suy luận mờ. Trong mô hình mờ, mỗi biến mờ đều có một hàm mức độ để biểu diễn mức độ đúng mạnh của giá trị. Các quy tắc mờ được sử dụng để mô tả các quan hệ giữa các biến mờ và dựa trên nền tảng này, mô hình mờ có thể suy luận và ra quyết định theo phương pháp "nếu... thì..." mờ.
Mô hình mờ được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như hệ thống điều khiển, trí tuệ nhân tạo, nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Mô hình mờ bao gồm ba thành phần chính: biến mờ, tập mờ và quy tắc mờ.
1. Biến mờ (Fuzzy Variable): Biến mờ là biến đầu vào hoặc đầu ra trong mô hình mờ, thường được mô tả bằng cách sử dụng hàm mức độ (Membership Function). Hàm mức độ biểu diễn mức độ chắc chắn của giá trị của biến mờ trong miền giá trị của nó. Ví dụ, biến "nhiệt độ" có thể được biểu diễn là "lạnh", "ấm" hoặc "nóng" với các hàm mức độ tương ứng.
2. Tập mờ (Fuzzy Set): Tập mờ là một tập hợp của các giá trị có thể mà một biến mờ có thể đạt được. Mỗi tập mờ có một hàm xác suất và độ chắc chắn để biểu diễn mức độ đúng mạnh của một giá trị trong biến mờ. Ví dụ, tập mờ "nhiệt độ lạnh" có thể được biểu diễn bằng hàm xác suất như:
Lạnh: mức độ 0.1
Ở trạng thái giữa lạnh và ấm: mức độ 0.4
Ấm: mức độ 0.7
3. Quy tắc mờ (Fuzzy Rule): Quy tắc mờ mô tả quan hệ giữa các biến mờ dựa trên các quy tắc "nếu... thì...". Các quy tắc này phản ánh mối quan hệ quyết định trong mô hình mờ. Mỗi quy tắc mờ có thể được biểu diễn bằng cách sử dụng cụm từ ngữ mờ và một hàm kích hoạt để biểu thị mức độ đúng mạnh của quy tắc. Ví dụ, quy tắc "Nếu nhiệt độ lạnh, thì tăng công suất máy lạnh" có thể được biểu diễn bằng cụm từ mờ "Nhiệt độ" và hàm kích hoạt như "cao".
Suy luận trong mô hình mờ dựa trên việc áp dụng các quy tắc mờ vào tập mờ đầu vào và sau đó ghép nối các kết quả đã suy luận để đưa ra kết quả cuối cùng. Quá trình này có thể sử dụng các phép toán mờ như hợp (union), giao (intersection), phủ định (negation) và căn cứ (implication).
Mô hình mờ cho phép mô tả một cách linh hoạt và chính xác hơn các quan hệ phức tạp và không chắc chắn trong thế giới thực. Điều này làm cho nó đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng thực tế như hệ thống điều khiển, quyết định, nhận dạng và dự đoán.
Đánh giá các mô hình phương trình cấu trúc với biến không thể quan sát và lỗi đo lường Dịch bởi AI Journal of Marketing Research - Tập 18 Số 1 - Trang 39-50 - 1981
Các bài kiểm tra thống kê được sử dụng trong phân tích các mô hình phương trình cấu trúc với các biến không thể quan sát và lỗi đo lường được xem xét. Một nhược điểm của bài kiểm tra chi bình phương thường được áp dụng, ngoài các vấn đề đã biết liên quan đến kích thước mẫu và sức mạnh, là nó có thể chỉ ra sự tương ứng ngày càng tăng giữa mô hình giả thuyết và dữ liệu quan sát được khi cả ...... hiện toàn bộ MrBayes 3: Suy luận phát sinh loài Bayesian dưới các mô hình hỗn hợp Dịch bởi AI Bioinformatics - Tập 19 Số 12 - Trang 1572-1574 - 2003
Tóm tắt
Tóm lược: MrBayes 3 thực hiện phân tích phát sinh loài Bayesian kết hợp thông tin từ các phần dữ liệu hoặc các phân tập khác nhau tiến hóa dưới các mô hình tiến hóa ngẫu nhiên khác nhau. Điều này cho phép người dùng phân tích các tập dữ liệu không đồng nhất bao gồm các loại dữ liệu khác nhau—ví dụ: hình thái, nucleotide và protein—và khám phá...... hiện toàn bộ #phân tích phát sinh loài Bayesian #mô hình hỗn hợp #dữ liệu không đồng nhất #song song hóa #phát sinh loài
Phương Trình Dạng Khép Kín Dự Báo Độ Dẫn Thủy Lực của Đất Không Bão Hòa Dịch bởi AI Soil Science Society of America Journal - Tập 44 Số 5 - Trang 892-898 - 1980
Tóm tắtMột phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, Kr, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn...... hiện toàn bộ #Herardic #độ dẫn thủy lực #đường cong giữ nước đất #lý thuyết Mualem #mô hình dự đoán #độ dẫn thủy lực không bão hòa #dữ liệu thực nghiệm #điều chỉnh mô hình #đặc tính thủy lực giấy phép.
Sự Chấp Nhận Của Người Dùng Đối Với Công Nghệ Máy Tính: So Sánh Hai Mô Hình Lý Thuyết Dịch bởi AI Management Science - Tập 35 Số 8 - Trang 982-1003 - 1989
Hệ thống máy tính không thể cải thiện hiệu suất tổ chức nếu chúng không được sử dụng. Thật không may, sự kháng cự từ người quản lý và các chuyên gia đối với hệ thống đầu cuối là một vấn đề phổ biến. Để dự đoán, giải thích và tăng cường sự chấp nhận của người dùng, chúng ta cần hiểu rõ hơn tại sao mọi người chấp nhận hoặc từ chối máy tính. Nghiên cứu này giải quyết khả năng dự đoán sự chấp...... hiện toàn bộ #sự chấp nhận người dùng #công nghệ máy tính #mô hình lý thuyết #thái độ #quy chuẩn chủ quan #giá trị sử dụng cảm nhận #sự dễ dàng sử dụng cảm nhận
Một Mô Hình Mở Rộng Lý Thuyết của Mô Hình Chấp Nhận Công Nghệ: Bốn Nghiên Cứu Tình Huống Dài Hạn Dịch bởi AI Management Science - Tập 46 Số 2 - Trang 186-204 - 2000
Nghiên cứu hiện tại phát triển và kiểm tra một mô hình lý thuyết mở rộng của Mô Hình Chấp Nhận Công Nghệ (TAM) nhằm giải thích sự hữu ích cảm nhận và ý định sử dụng dựa trên ảnh hưởng xã hội và các quá trình nhận thức công cụ. Mô hình mở rộng, gọi là TAM2, đã được thử nghiệm bằng cách sử dụng dữ liệu theo chiều dọc thu thập được từ bốn hệ thống khác nhau tại bốn tổ chức (N = 156), trong đ...... hiện toàn bộ #Mô hình chấp nhận công nghệ #cảm nhận về tính hữu ích #ý định sử dụng #ảnh hưởng xã hội #quá trình nhận thức công cụ
Chuyển biến đa hình trong tinh thể đơn: Một phương pháp động lực học phân tử mới Dịch bởi AI Journal of Applied Physics - Tập 52 Số 12 - Trang 7182-7190 - 1981
Một dạng thức Lagrangian mới được giới thiệu. Nó có thể được sử dụng để thực hiện các phép tính động lực học phân tử (MD) trên các hệ thống dưới các điều kiện ứng suất bên ngoài tổng quát nhất. Trong dạng thức này, hình dạng và kích thước của ô MD có thể thay đổi theo các phương trình động lực học do Lagrangian này cung cấp. Kỹ thuật MD mới này rất phù hợp để nghiên cứu những biến đổi cấu...... hiện toàn bộ #Động lực học phân tử #ứng suất #biến dạng #chuyển biến đa hình #tinh thể đơn #mô hình Ni
Một số mô hình ước tính sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô trong phân tích bao hàm dữ liệu Dịch bởi AI Management Science - Tập 30 Số 9 - Trang 1078-1092 - 1984
Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của ...... hiện toàn bộ #Phân tích bao hàm dữ liệu #không hiệu quả kỹ thuật #không hiệu quả quy mô #lập trình toán học #lý thuyết thị trường có thể tranh đấu
Các Biện Pháp Bayesian Cho Độ Phức Tạp và Độ Khớp Của Mô Hình Dịch bởi AI Journal of the Royal Statistical Society. Series B: Statistical Methodology - Tập 64 Số 4 - Trang 583-639 - 2002
Tóm tắtChúng tôi xem xét vấn đề so sánh các mô hình phân cấp phức tạp trong đó số lượng tham số không được xác định rõ. Sử dụng lập luận thông tin lý thuyết, chúng tôi đưa ra một thước đo pD cho số lượng tham số hiệu quả trong một mô hình như sự khác biệt giữa trung bình hậu nghiệm của độ lệch và độ lệch tại giá trị trung bình hậu nghiệm của các tham số quan trọng....... hiện toàn bộ #Mô hình phân cấp phức tạp #thông tin lý thuyết #số lượng tham số hiệu quả #độ lệch hậu nghiệm #phương sai hậu nghiệm #ma trận 'hat' #các họ số mũ #biện pháp đo lường Bayesian #biểu đồ chuẩn đoán #Markov chain Monte Carlo #tiêu chuẩn thông tin độ lệch.
Cơ sở hóa học của sự hình thành mô hình Dịch bởi AI The Royal Society - Tập 237 Số 641 - Trang 37-72 - 1952
\n Đề xuất rằng một hệ thống các chất hóa học, gọi là morphogen, phản ứng cùng nhau và khuếch tán qua một mô, đủ để giải thích các hiện tượng chính của quá trình hình thành mẫu. Một hệ thống như vậy, mặc dù ban đầu có thể hoàn toàn đồng nhất, nhưng có thể sau đó phát triển thành một mẫu hoặc cấu trúc do sự bất ổn định của trạng thái cân bằng đồng nhất, được kích hoạt bởi các nhiễu loạn ng...... hiện toàn bộ 