Mô hình mờ là gì? Các công bố khoa học về 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.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "mô hình mờ":

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 thuộc tính đo lường và mối quan hệ giữa các cấu trúc suy yếu. Hơn nữa, và trái ngược với những khẳng định thông thường, rủi ro mắc lỗi loại II có thể đáng kể ngay cả khi kích thước mẫu lớn. Hơn nữa, các phương pháp kiểm tra hiện tại không thể đánh giá được sức mạnh giải thích của một mô hình. Để khắc phục những vấn đề này, các tác giả phát triển và áp dụng một hệ thống kiểm tra dựa trên các thước đo về phương sai chung trong mô hình cấu trúc, mô hình đo lường và mô hình tổng thể.

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 nhiều loại mô hình cấu trúc kết hợp tham số duy nhất và chung của phần. Chương trình sử dụng MPI để song song hóa kết hợp Metropolis trên các cụm máy Macintosh hoặc UNIX.

Khả dụng: http://morphbank.ebc.uu.se/mrbayes

Liên hệ: [email protected]

* Địa chỉ thông tin liên lạc.

#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 tắt

Một 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 dự đoán của N.T. Burdine hoặc Y. Mualem. Các biểu thức thu được cho Kr(h) chứa ba tham số độc lập có thể được xác định bằng cách điều chỉnh mô hình giữ nước trong đất đã đề xuất với dữ liệu thực nghiệm. Kết quả thu được từ các biểu thức khép kín dựa trên lý thuyết Mualem được so sánh với dữ liệu độ dẫn thủy lực quan sát cho năm loại đất có đặc tính thủy lực khác nhau. Độ dẫn thủy lực không bão hòa được dự đoán tốt trong bốn trên năm trường hợp. Kết quả cho thấy rằng việc mô tả hợp lý đường cong giữ nước trong đất ở mức chứa nước thấp là quan trọng để dự đoán chính xác độ dẫn thủy lực không bão hòa.

#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.
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 trúc trong chất rắn dưới ứng suất bên ngoài và ở nhiệt độ hữu hạn. Như một ví dụ cho việc sử dụng kỹ thuật này, chúng tôi cho thấy cách mà một tinh thể đơn của Ni cư xử dưới tải trọng nén và kéo đồng nhất. Công trình này xác nhận một số kết quả của các phép tính tĩnh (tức là, nhiệt độ bằng không) đã được báo cáo trong tài liệu. Chúng tôi cũng chỉ ra rằng một số kết quả liên quan đến mối quan hệ ứng suất-biến dạng thu được từ các phép tính tĩnh là không hợp lệ ở nhiệt độ hữu hạn. Chúng tôi nhận thấy rằng, dưới tải trọng nén, mô hình của chúng tôi đối với Ni cho thấy một điểm phân nhánh trong mối quan hệ ứng suất-biến dạng; điểm phân nhánh này cung cấp một liên kết trong không gian cấu hình giữa sự đóng gói lập phương và đóng gói gần hình lục giác. Chúng tôi gợi ý rằng một sự chuyển biến như vậy có thể được quan sát thực nghiệm dưới các điều kiện sốc cực đoan.

#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 các thành tựu quản lý, dù chúng được lập kế hoạch hoặc thực hiện như thế nào. Lập trình toán học do đó được mở rộng để sử dụng như một công cụ kiểm soát và đánh giá các thành tựu quá khứ cũng như công cụ hỗ trợ lập kế hoạch cho hoạt động tương lai. Hình thức tỷ lệ CCR được giới thiệu bởi Charnes, Cooper và Rhodes, như một phần của cách tiếp cận Phân tích Bao hàm Dữ liệu, bao hàm cả sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô thông qua giá trị tối ưu của hình thức tỷ lệ, được thu được trực tiếp từ dữ liệu mà không cần yêu cầu định trước các trọng số và/hoặc phân định rõ ràng các dạng chức năng giả định của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Một sự tách biệt giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô được thực hiện bởi các phương pháp phát triển trong bài báo này mà không làm thay đổi các điều kiện sử dụng DEA trực tiếp trên dữ liệu quan sát. Sự không hiệu quả về kỹ thuật được xác định bởi sự thất bại trong việc đạt được các mức đầu ra tốt nhất có thể và/hoặc việc sử dụng quá nhiều lượng đầu vào. Các phương pháp để xác định và điều chỉnh phạm vi của những sự không hiệu quả này, được cung cấp trong các công trình trước, được minh họa. Trong bài báo hiện tại, một biến mới được giới thiệu, cho phép xác định liệu các hoạt động được thực hiện trong các vùng có lợi suất tăng, không đổi hay giảm (trong các tình huống đa đầu vào và đa đầu ra). Các kết quả được thảo luận và liên hệ không chỉ với kinh tế học cổ điển (đầu ra đơn) mà còn với các phiên bản kinh tế học hiện đại hơn được xác định với “lý thuyết thị trường có thể tranh đấu.”

#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 tắt

Chúng 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. Nói chung pD tương quan xấp xỉ với vết của tích giữa thông tin Fisher và hiệp phương sai hậu nghiệm, trong các mô hình chuẩn là vết của ma trận ‘hat’ chiếu các quan sát lên giá trị được khớp. Các tính chất của nó trong các họ số mũ được khảo sát. Trung bình hậu nghiệm của độ lệch được đề xuất như một biện pháp đo lường Bayesian về sự phù hợp hoặc đủ, và sự đóng góp của các quan sát riêng lẻ đến sự phù hợp và độ phức tạp có thể dẫn đến một biểu đồ chuẩn đoán của phần dư độ lệch so với đòn bẩy. Việc thêm pD vào trung bình hậu nghiệm độ lệch tạo ra tiêu chuẩn thông tin độ lệch để so sánh các mô hình, liên quan đến các tiêu chuẩn thông tin khác và có một sự biện hộ xấp xỉ quyết định lý thuyết. Quy trình được minh họa trong một số ví dụ, và các so sánh được thực hiện với các đề xuất Bayesian và cổ điển khác. Suốt cả quá trình, nhấn mạnh rằng lượng cần thiết để tính toán trong phân tích Markov chain Monte Carlo là không đáng kể.

#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 ngẫu nhiên. Hệ thống phản ứng-khuếch tán như vậy được xem xét chi tiết trong trường hợp của một vòng tế bào cô lập, một hệ thống thuận tiện về mặt toán học, mặc dù bất thường về mặt sinh học. Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào sự bắt đầu của sự bất ổn định. Phát triển thấy rằng có sáu hình thức khác nhau về mặt cơ bản mà điều này có thể xảy ra. Trong hình thức thú vị nhất, các sóng đứng xuất hiện trên vòng xoay. Đề xuất rằng điều này có thể giải thích, chẳng hạn, cho mẫu xúc tu trên Hydra và cho các lá xoắn. Một hệ thống phản ứng và khuếch tán trên một khối cầu cũng được xem xét. Một hệ thống như vậy dường như giải thích cho sự tạo phôi. Một hệ thống phản ứng khác trong hai chiều sinh ra các mẫu reminiscent of dappled. Cũng đề xuất rằng các sóng đứng ở hai chiều có thể giải thích hiện tượng phyllotaxis. Mục đích của bài viết này là thảo luận về một cơ chế khả thi mà thông qua đó các gen của hợp tử có thể xác định cấu trúc giải phẫu của sinh vật kết quả. Lý thuyết không đưa ra bất kỳ giả thuyết mới nào; nó chỉ đơn giản cho rằng một số quy luật vật lý đã biết đủ để giải thích nhiều sự kiện. Để hiểu toàn diện bài báo cần có kiến thức tốt về toán học, sinh học và hóa học cơ bản. Vì độc giả không thể được chờ đợi để là chuyên gia trong tất cả các lĩnh vực này, một số sự thật cơ bản được giải thích, mà có thể tìm thấy trong sách giáo khoa, nhưng việc bỏ qua sẽ làm cho bài báo khó đọc.\n
Mô Hình Phương Trình Cấu Trúc với Các Biến Không Quan Sát và Lỗi Đo Lường: Đại Số và Thống Kê Dịch bởi AI
Journal of Marketing Research - Tập 18 Số 3 - Trang 382-388 - 1981

Nhiều vấn đề liên quan đến độ phù hợp trong các phương trình cấu trúc được xem xét. Các tiêu chí hội tụ và phân biệt, như đã được Bagozzi áp dụng, không đứng vững dưới phân tích toán học hoặc thống kê. Các tác giả lập luận rằng việc lựa chọn thống kê giải thích phải dựa trên mục tiêu nghiên cứu. Họ chứng minh rằng khi điều này được thực hiện, hệ thống kiểm tra Fornell-Larcker là nhất quán nội bộ và phù hợp với các quy tắc tương ứng để liên kết dữ liệu với các biến trừu tượng.

Mô hình Khảm Lỏng về Cấu Trúc của Màng Tế Bào Dịch bởi AI
American Association for the Advancement of Science (AAAS) - Tập 175 Số 4023 - Trang 720-731 - 1972

Một mô hình khảm lỏng được trình bày về tổ chức và cấu trúc thô của các protein và lipid trong màng sinh học. Mô hình này phù hợp với các giới hạn áp đặt bởi nhiệt động lực học. Trong mô hình này, các protein có vai trò quan trọng trong màng là một tập hợp không đồng nhất các phân tử hình cầu, mỗi phân tử được sắp xếp theo cấu trúc amphipathic , tức là, với các nhóm ion và cực mạnh nhô ra khỏi màng vào pha nước, và các nhóm không phân cực chủ yếu bị chôn vùi trong phần nội địa kỵ nước của màng. Các phân tử hình cầu này được lồng một phần trong ma trận phospholipid. Phần lớn phospholipid được tổ chức thành một lớp kép lỏng không liên tục, mặc dù một phần nhỏ của lipid có thể tương tác cụ thể với các protein màng. Do đó, cấu trúc khảm lỏng tương tự về mặt hình thức như một dung dịch có hướng hai chiều của các protein (hoặc lipoprotein) toàn phần trong dung môi lớp lipid phospho nhớt. Các thí nghiệm gần đây với nhiều kỹ thuật khác nhau và nhiều hệ màng khác nhau đều phù hợp với và góp phần bổ sung nhiều chi tiết cho mô hình khảm lỏng. Do đó, có vẻ hợp lý để đề xuất các cơ chế khả dĩ cho các chức năng màng và các hiện tượng do màng trung gian dưới ánh sáng của mô hình. Là ví dụ, các cơ chế có thể khảo nghiệm bằng thực nghiệm đang được đề xuất để giải thích các biến đổi trên bề mặt tế bào trong chuyển hóa ác tính và các hiệu ứng cộng tác thể hiện trong tương tác của màng với các ligand cụ thể.

Ghi chú thêm trong bản in : Kể từ khi bài báo này được viết, chúng tôi đã thu được bằng chứng siêu vi cấu trúc electron rằng các vị trí liên kết concanavalin A trên các màng của virus SV40 biến đổi nguyên bào sợi chuột (tế bào 3T3) có mật độ tập trung nhiều hơn so với các vị trí trên màng tế bào bình thường, như tiên đoán bởi giả thuyết biểu diễn trong Hình 7B. Cũng đã xuất hiện một nghiên cứu của Taylor
et al.
cho thấy các hiệu ứng đáng kể được tạo ra trên bạch cầu lympho khi bổ sung các kháng thể nhắm vào các phân tử miễn dịch bề mặt của chúng. Các kháng thể gây ra sự tái phân bố và ẩm bào của các phân tử miễn dịch bề mặt này, do đó trong khoảng 30 phút ở 37°C, các phân tử miễn dịch bề mặt hoàn toàn bị loại ra khỏi màng. Những hiệu ứng này không xảy ra, tuy nhiên, nếu các kháng thể hoá trị đôi được thay thế bằng các đoạn Fab hoá trị đơn của chúng hoặc nếu các thí nghiệm kháng thể được thực hiện ở 0°C thay vì 3°C. Những kết quả này và các kết quả liên quan khác mạnh mẽ chỉ ra rằng các kháng thể bivalen tạo ra sự tập hợp của các phân tử miễn dịch bề mặt ở cấu trúc mặt phẳng của màng, điều này chỉ xảy ra nếu các phân tử miễn dịch có thể tự do khuếch tán trong màng. Sự tập hợp sau đó kích hoạt ẩm bào các thành phần màng bằng một cơ chế chưa được biết đến. Những biến đổi màng như vậy có thể có tầm quan trọng rất lớn trong việc kích thích phản ứng kháng thể đối với kháng nguyên, cũng như trong các quá trình khác của sự phân hóa tế bào.

#Màng tế bào #mô hình khảm lỏng #protein màng #phospholipid #tương tác màng-ligand #nhiệt động lực học #chuyển hóa ác tính #miễn dịch bạch cầu #concanavalin A #SV40 #ẩm bào #miễn dịch bề mặt #kháng thể.
Mô Hình Khái Niệm Về Chất Lượng Dịch Vụ Và Những Ảnh Hưởng Đến Nghiên Cứu Tương Lai Dịch bởi AI
Journal of Marketing - Tập 49 Số 4 - Trang 41-50 - 1985

Việc đạt được chất lượng trong sản phẩm và dịch vụ đã trở thành một mối quan tâm chủ yếu trong thập niên 1980. Trong khi chất lượng của hàng hóa hữu hình đã được các nhà tiếp thị mô tả và đo lường, thì chất lượng trong dịch vụ vẫn chủ yếu chưa được định nghĩa và nghiên cứu. Các tác giả cố gắng khắc phục tình trạng này bằng cách báo cáo những hiểu biết thu được từ một cuộc điều tra khám phá sâu rộng về chất lượng trong bốn doanh nghiệp dịch vụ và phát triển một mô hình về chất lượng dịch vụ. Các giả thuyết và khuyến nghị để kích thích nghiên cứu trong tương lai về chất lượng dịch vụ cũng được đưa ra.

Tổng số: 3,320   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10