Biểu Diễn Ngữ Nghĩa Tính Toán Đảm Bảo Tính Giải Nghĩa Của Hệ Phân Lớp Dựa Trên Luật Mờ

Abstract

Phương pháp thiết kế hệ phân lớp dựa trên luật mờ đã và đang được nghiên cứu rộng rãi do có nhiều ứng dụng trong thực tiễn. Chất lượng của một hệ phân lớp phụ thuộc vào các biểu diễn ngữ nghĩa của các từ ngôn ngữ trong cơ sở luật. Đại số gia tử cho phép tạo ra một cơ sở hình thức thiết kế ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ của các từ ngôn ngữ trong cơ sở luật từ ngữ nghĩa vốn có của chúng. Tuy nhiên, các phương pháp thiết kế ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ chưa đảm bảo tính giải nghĩa của hệ phân lớp dựa trên luật mờ. Cụ thể, biểu diễn đa thể hạt của khung nhận thức ngôn ngữ chưa đảm bảo tính chung - riêng của các từ ngôn ngữ. Bài báo này trình bày một phương pháp biểu diễn ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ đảm bảo tính giải nghĩa được của hệ phân lớp. Kết quả thực nghiệm với 23 tập dữ liệu chuẩn cho thấy phương pháp được đề xuất cho độ chính xác phân lớp tốt hơn trong khi không làm tăng độ phức tạp của hệ luật so với các phương pháp đã được công bố.

Một phương pháp thiết kế hệ phân lớp dựa trên luật mờ sử dụng tập mờ dạng hàm s đảm bảo tính giải nghĩa được

“…Phương pháp luận tính toán trực tiếp trên các từ ngôn ngữ theo tiếp cận Đại số gia tử [11][12][13] để phát triển các thuật toán tiến hóa thiết kế các hệ dựa trên luật mờ cho bài toán hồi quy [6,7] và bài toán phân lớp, được gọi là hệ phân lớp dựa trên luật mờ (Fuzzy rule-based classifier -FRBC) có tính giải nghĩa được theo quan điểm của Tarski [14] được đề xuất trong [15]. Theo phương pháp luận này, khi thiết kế các FRBC cần có một cơ chế hình thức để xác định ngữ nghĩa tính toán từ ngữ nghĩa định tính vốn có của các từ ngôn ngữ [15], tức là các cấu trúc đa thể hạt mờ phải là hình ảnh đẳng cấu của cấu trúc đa ngữ nghĩa của tập từ tương ứng của các thuộc tính. Để đáp ứng đòi hỏi này thì các cấu trúc phân hoạch mờ biểu diễn cấu trúc đa ngữ nghĩa của các từ ngôn ngữ của các biến ngôn ngữ phải giải nghĩa được [6,15].…”

“…Theo phương pháp luận này, khi thiết kế các FRBC cần có một cơ chế hình thức để xác định ngữ nghĩa tính toán từ ngữ nghĩa định tính vốn có của các từ ngôn ngữ [15], tức là các cấu trúc đa thể hạt mờ phải là hình ảnh đẳng cấu của cấu trúc đa ngữ nghĩa của tập từ tương ứng của các thuộc tính. Để đáp ứng đòi hỏi này thì các cấu trúc phân hoạch mờ biểu diễn cấu trúc đa ngữ nghĩa của các từ ngôn ngữ của các biến ngôn ngữ phải giải nghĩa được [6,15]. Ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ trong nghiên cứu [6,7,16] có hàm thuộc dạng hình thang có ưu điểm so với hình tam giác [17] là biểu diễn được lõi ngữ nghĩa khoảng của các từ ngôn ngữ.…”

“…Hàm S là hàm phi tuyến nên phù hợp với sự biến thiên về ngữ nghĩa vốn có của các từ ngôn ngữ trong khi vẫn biểu diễn được lõi ngữ nghĩa khoảng của các từ ngôn ngữ. Tuy nhiên, trong các nghiên cứu [18,19], cấu trúc phân hoạch mờ đa thể hạt với tập mờ dạng hàm S chưa đảm bảo tính giải nghĩa theo quan điểm của Tarski [14,15]. Phương pháp thiết kế cấu trúc đa ngữ nghĩa với ngữ nghĩa tính toán dựa trên tập mờ dạng hàm S cho các FRBC đảm bảo tính giải nghĩa theo quan điểm của Tarski được trình bày trong bài báo này.…”

“…Để công bằng trong so sánh, đánh giá, các thực nghiệm được tiến hành giống như trong [15,16,19]. Cụ thể, các thực nghiệm cũng được cài đặt bằng ngôn ngữ C# chạy trên Windows 7.…”

“…Để chứng tỏ tính hiệu quả của hệ phân lớp với cấu trúc đa ngữ nghĩa dựa trên tập mờ dạng hàm S được được đề xuất (được ký hiệu là FRBC_MS), kết quả thực nghiệm của FRBC_MS được so sánh với hệ phân lớp với tập mờ dạng hình thang đảm bảo tính giải nghĩa được đề xuất trong [15] (FRBC_TRA_MS) và hệ phân lớp với tập mờ dạng hình thang không đảm bảo tính giải nghĩa được đề xuất trong [16] (FRBC_TRA). Kết quả thực nghiệm và so sánh các hệ phân lớp nêu trên được thể hiện trong Bảng 1.…”