a.prof. tran van lang, phd --vastfair.conf.vn/~lang/lecture/compintelligence/ci_1.pdf · •logic...

5/3/19

1

HỆ THỐNG THÔNG TIN THÔNG MINH

PGS.TS. Trần Văn Lăng

Học viện Khoa học và Công nghệ, VAST

NỘI DUNG

Cáchệthốngthôngminhcóthểdựatrêncáctínhtoánmangtínhthôngminh.Nêncóthểsửdụngnhữngtrithứcsauđâyđểxâydựnghệthống

1. TưduylogicvớihệthốngđiềukhiểndùngPython

2. MachineLearningvớiTensorFlow

3. ThuậttoántiếnhóadùngPython

A.Prof. Tran Van Lang, PhD -- VAST

TƯ DUY LOGIC VỚI HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

• Tưduylogictrongthờiđạingàynaycó2dạng:

• logiccổđiển

• logicmờ(fuzzylogic)• Trongđó,logicmờlàsựmởrộngcủalogiccổđiển(logiccổđiểnlàmộttrườnghợpriêngcủalogicmờ)


TƯ DUY LOGIC VỚI HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN

• Cóthểsửdụnglogicmờtrongviệcxâydựngcáchệthốngđiềukhiển

• Chẳnghạnđiềukhiểnhệthốnglạnhtrongphòng


5/3/19

2

LOGIC MỜ

• Logiccổđiểncó2giátrịchântrịlà:

• sai(false)vàđúng(true)ứngvới2sốnguyênlà0và1

• Logicmờlàlogicchínhxácnhằmlàmviệcvớicácdữliệukhôngchínhxác.• Vídụ:họcgiỏi,lươngcao,lớntuổi

• Giátrịchântrịcủalogicmờlàsốnguyênthuộc[0,1]


LOGIC MỜ

• Độmasáttrênđườngkhiláixetheoquychuẫn:

Hệsốmasát Độnguyhiểm>0.8 Rấtantoàn

0.60~0.79 Antoàn0.50~0.59 Tươngđốiantoàn

0.40~0.49 Nguyhiểm0.35~0.39 Rấtnguyhiểm0.00~0.34 Cựckìnguyhiểm


LOGIC MỜ

• Nhanxet:

• Vơimotheso� masat0,495lagı:Tươngđo� iantoanhayNguyhie�m

• Logicco� đie�nkhonglygiaiđươcmenhđe� “Hệsốmasátlà0,495nênđoạnđườngnàytươngđốiantoàn”lađunghaysai.


TẬP HỢP MỜ

• Logicmờđượcđịnhnghĩadựatrêntậphợpmờ(fuzzyset)

• Vídụ:X làtậphợpnhữngnghiêncứuviêncủaViệnHànlâmKhoahọcvàCôngnghệViệtNam(VAST)

• Tậphợpnhữngnghiêncứuviên trongLĩnhvựcCôngnghệthôngtincủaVASTlà.mộttậpconcủaX.Đâylàmộttậphợprõ(Crispset)

• TậphợpnhữngnghiêncứuviêngiỏitrongLĩnhvựcCôngnghệthôngtincủaVASTlàtậphợpmờ(fuzzyset)trêntậphợpX.


5/3/19

3

TẬP HỢP MỜ

• Quavıdu,tatha�yNe�utaphơp(kyhieulaA)chưamotso� pha�ntưcuatapXnhư,thıA lamottapconbınhthương;thıcothe� kyhieu

A ={x/ x Î Xva xthoatınhcha� tgıđo}

• Tuynhien,docomotso� pha�ntưtrongtaphơp(kyhieulaB)khônghoàntoànthuocve� X,nenbuocphaidungthemđothuoc(mưcđophuthuoc)

• Khiđo,B đươcvie� tnhưlataphơpcuamotcap(x, μB(x))nhưsau,trongđoμB(x)chımưcđophuthuoccuaxvaotaphơpA

B ={(x, μA(x))/ x Î X}


TẬP HỢP MỜ

• Địnhnghĩa:ChoX làmộtkhônggiannền (haycòngọilàmộtvũtrụ -Universehaylàtậpthamchiếu).A làtậpmờ trênkhônggiannềnX nếu(vàchỉnếu)A đượcxácđịnhbởihàm𝜇" : 𝑋 → 0,1

• μA đượcgọilàhàmthuộchayhàmthànhviên(MembershipFunction)đểchỉphụthuộccủacácphầntửtrongtậpX vàotậpA.

• NênμA(x)cònđượcgọilàmứcđộphụthuộc(membershipdegreehoặcdegreeofmembership )củaphầntửx Î X lêntậpA.


TẬP HỢP MỜ

• Kýhiệu:A làtậpmờtrênkhônggiannềnX,cáckýhiệutậpmờA nhưsau:

• NếuX làcácphầntửrờirạc,

A ={μA(x)/x |x Î X},hoặcA ={(μA(x),x)|x Î X}

HoặcvớiX làrờirạcX={x1, x2, …,xn},𝐴 = ∑,-./ 01(34)

34

• NếuX làvôhạnkhôngđếmđược,

𝐴 = ∫01(3)

3𝑑𝑥


TẬP HỢP MỜ

• ChomộtkhônggiannềnhữuhạnX tươngứngvớiđộtuổi

X ={14,25,40,60}

• Mộtngườiđượcgọilàtrẻkhicòntrongđộtuổi25

• Khiđó,cóthểxâydựngmộttậpmờA gồmcáctrẻtuổinhưsau:

𝐴 = 9.;

.<+ .=>+ 9.<

<9+ 9

@9

• ĐiềuđócónghĩalàgiátrịthuộccủahàmthuộcμA(x)ứngvớix =14là0.8,x =25là1,x =40là0.4vàx =60là0


5/3/19

4

TẬP HỢP MỜ

• Cũngcóthểkýhiệu

A={(0.8,14),(1,25),(0.4,40),(0,60)}

• Hoặc

A ={0.8/14,1/25,0.4/40,0/60}


TẬP HỢP MỜ

• Cóthểbiểudiễnbằngđồthị


TẬP HỢP MỜ

• Cancưvaokie�nthưcvangưcanhtrưcquanđe� xaydưngcactapmơ.

• Changhan,khixemxetlươngoxytrongmauđe� noilenmưcđonguykichcuamotngươi,cothe� xaydưng4tapmơR,N,C,B nhưsau:

• (R)a� tnguykich(xa�pxı70%)

• (N)guykich(trongkhoangga�n75%)• (C)othe� yentam(xa�pxı80%)

• (B)ınhthương(daođongxungquanh90%)


TẬP HỢP MỜ

• 4tậpmờtươngứngcóthểbiểudiễnnhưsau:


5/3/19

5

PYTHON

• Lưuý:Đe� sưdunglogicmơba«ngPython,ca�ninstallthemcacgoisauđay.

• Viecinstallđươcthưchienba«nglenhpip taidonglenhcuaheđie�uhanh

• pipinstallnumpy #tınhtoanso�• pipinstallscipy #thưvieccactınhtoankhoahoc

• pipinstallmatplotlib #đe� ve

• pipinstallscikit-fuzzy #fuzzylogic• VơiPython3:cothe� dunglenhpip3


ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN

• Đểgiảiquyếtbàitoánđiềukhiển

• Trướchếtchúngtađịnhnghĩacáctiềnđề(Antecendent),rồiđếncáckếtquả(Consequent).

• Bằngcáchnàođóđểcóthểrútracácluậttrêncơsởsuydiễngiữatiềnđềvàkếtluận(chẳnghạn,thôngquaviệckhaikhoángdữliệu(datamining)đểtìmluậtkếthợpvớimộtngưỡngnàođó).

• Từcácluậtđó,cóthểgiảimờđểtìmrakếtquả.



• Ứngdụng1:Điềuchỉnhmáylạnhcăncứvàosốngườicótrongphòngvànhiệtđộbênngoàiphòng.

• Tiềnđềbaogồm:

• Sốngườicótrongphòng• Nhiệtđộngoàitrời

• Kếtluận:

• Mứcđiềuchỉnhmáylạnh



• Luậtđiềukhiển

• Sốngườinhiềuthìmứcđiềuchỉnhthấp• Nhiệtđộngoàitrờicaothìmứcđiềuchỉnhthấp


5/3/19

6

DÙNG PYTHON ĐỂ ĐỊNH NGHĨA

• Sửdụnggóiscikit-fuzzy


• Định nghĩa tập tiền đề và tập kết luận trên không gian nền có số người thuộc đoạn [1,5]; nhiệt độ ngoài trời thuộc [20,38]; mức điều chỉnh thuộc [16,29]

SỬ DỤNG LOGIC MỜ

• Đểsửdụnglogicmờtrongđiềukhiển(gọilàđiềukhiểnmờ– FuzzyControl),trướchếtcần:

• Xâydựngcáctậpmờliênquanđếntiềnđềvàkếtluận• Cáctậpmờvềsốngườicótrongphòngvớikhônggiannền

• Sốngườiít• Sốngườitrungbình• Sốngườinhiều

• Sốngườirấtnhiều



• Cáctậpmờvềnhiệtđộngoàitrời:

• Nhiệtđộlạnh

• Nhiệtđộvừa• Nhiệtđộnóng



• Vatapmơve� mứcđiềuchỉnhmáylạnh:

• Ra� ttha�p

• Tha�p• Trungbınh

• Cao• Ra� tcao


5/3/19

7

SỬ DỤNG PYTHON ĐỂ XÂY DỰNG TẬP MỜ

• Với4tậpmờsốngườitrênkhônggiannền{1,2,3,4,5}cóthểmôtảbằngPythonnhưsau:



• 3tapmơve� nhietđongoaitrơitrenkhonggianne�ntrongđoan[20,38]đươcđinhnghıanhưsau:



• Và5tậpmờvềkếtquảđiềuchỉnhtrênkhônggiannền[16,29]


ĐIỀU KHIỂN DỰA TRÊN LUẬT

• Tươngquangiữacáctậpmờtiềnđề(NhiệtđộngoàitrờivàSốngười)vớikếtquả(Mứcđiềuchỉnhmáylạnh)chotrongbảng


Lạnh Vừa NóngÍt Rất cao Rất cao CaoTrung bình Cao Cao Trung bìnhNhiều Trung bình Thấp ThấpRất nhiều Thấp Rất thấp Rất thấp

5/3/19

8

SỬ DỤNG PYTHON

• CăncứtrênbảngquanhệđểhiệnthựcluậtbằngPython


SỬ DỤNG PYTHON

• Việcgiảimờthựcchấtlàtính∫ABCD E0FG E HE

∫ABCD 0FG E HE

• Trongđó𝜇IJ 𝑧 làhàmthuộctrênkhônggiannềnmứcđiềuchỉnh


SỬ DỤNG PYTHON

• SaukhinhậpsốngườilàB,nhậpnhiệtđộngoàitrờilàC.

• KếtquảtínhtoántừviệcgiảimờchokếtquảlàD


SỬ DỤNG PYTHON

• Ke� tquaxua� tratheochươngtrınh


../Example/DieuChinhMayLanh.py

5/3/19

9

SỬ DỤNG PYTHON


SỬ DỤNG PYTHON


SỬ DỤNG PYTHON


JUPYTER

• CóthểinstallJupyterđểdùngPythonNotebooksbằngcách(https://jupyter.org/install)

macOS:~lang$pipinstalljupyter

• Chạyjupyter

macOS:~lang$jupyternotebooks

• Lưuý:dùngShiftEnterđểthựcthitừngđoạnchươngtrìnhPythontrongJupyter


5/3/19

10

A.Prof. Tran Van Lang, PhD -- VAST A.Prof. Tran Van Lang, PhD -- VAST


5/3/19

11


THỰC THI CHƯƠNG TRÌNH TRONG JUPYTER

• NếuđãlưulạicáccâulệnhPythontrongmộttậptin.py,cóthểthựcthibằngcáchgọilệnhrunnhưsau:


• Kếtquảđượcxuấttoànbộnhưbêncạnh



• Ứngdụng2:Điềukhiểnmáygiặt:

• Hệthốngmờcóhaigiátrịnhậpvào(input)nhưsau:

• Độbẩntrênquầnáo• Dầumỡdínhtrênquầnáo.

• Cầnphảiđưara(output)

• Thờigiangiặt


5/3/19

12


• Vớibàitoántrên,giảsửgiátrịđộbẩnvàlượngdầumỡđượcchuẩnhóatrongđoạn[0,100]

• Thờigiangiặtđượcchuẩnhóatrongđoạn[0,60]

• Với“Độbẩn”cócácbiếnngônngữ(làcáctậphợpmờ):

• Bẩnít(D.Small)• Bẩnvừa(D.Medium)

• Bẩnnhiều(D.Large)



• "Lượngdầumỡ"cócácbiếnngônngữ

• Mỡít(K.NotGreasy)

• Mỡvừa(K.Medium)• Mỡnhiều(K.Greasy)

• Biếnngônngữxácđịnh“Thờigiangiặt”:

• Giặtrấtngắn(T.VeryShort)

• Giặtngắn(T.Short)• Giặtvừa(T.Medium)

• Giặtlâu(T.Long)

• Giặtrấtlâu(T.VeryLong)



• Quyta¼ cmangtınhtrưcgiac:“NếuthờigianbãohòalâuvàsựtrongsuốtítThìthờigiangiặtcầnphảilâu”

• Cancưquata¼ ctrưcquannayđe� xemxetsưke� thơptưngbie�nngonngưthuoc"Đoba�n","Lươngda�umơ"khacnhauđe� đưaranhưngquyta¼ c(luat)ca�nthie� ttrongviecxaydưngbođie�ukhie�nmaygiat.



• The� hiendươidangluat


D.Small D.Medium D.Large

K.NotGreasy T.VeryShort T.Short T.Medium

K.Medium T. Medium T. Medium T. Long

K.Greasy T. Long T. Long T. VeryLong

5/3/19

13


• (R1):Ifx isLargeandy isGreasyThenz isVeryLong

• (R2):Ifx isMediumandy isGreasythenz isLong• (R3):Ifx isSmallandy isGreasythenz isLong

• (R4):Ifx isLargeandy isMediumthenz isLong

• (R5):Ifx isMediumandy isMediumthenz isMedium• (R6):Ifx isSmallandy isMediumthenz isMedium

• (R7):Ifx isLargeandy isNotGreasythenz isMedium

• (R8):Ifx isMediumandy isNotGreasythenz isShort• (R9):Ifx isSmallandy isNotGreasythenz isVeryShortA.Prof. Tran Van Lang, PhD -- VAST

CHƯƠNG TRÌNH BẰNG PYTHON


CHƯƠNG TRÌNH BẰNG PYTHON


ỨNG DỤNG TRONG TÀI CHÍNH

• Ứngdụng3:Xếphạngtíndụng(xem“Logicmờvàcácbàitoánứngdụngtronglĩnhvựctàichính”,TậpsanTinhọcQuảnlý,Tập3,Số1&2,2014,tr.27-44,https://www.academia.edu/24400043/LOGIC_MỜ_VÀ_CÁC_BÀI_TOÁN_ỨNG_DỤNG_TRONG_LĨNH_VỰC_TÀI_CHÍNH)

• Nhânthân,khảnăngtàichínhvàtàisảnnhưlàtiềnđềđểxếphạngtíndụng.


../Example/WatchingMachine.py

https://www.academia.edu/24400043/LOGIC_M%E1%BB%9C_V%C3%80_C%C3%81C_B%C3%80I_TO%C3%81N_%E1%BB%A8NG_D%E1%BB%A4NG_TRONG_L%C4%A8NH_V%E1%BB%B0C_T%C3%80I_CH%C3%8DNH

5/3/19

14


• Đểđơngiản,việcxếphạngtíndụngởđâyđượcsuyđoántừNhânthân(Nhânkhẩuhọc),TàichínhvàTàisảnđảmbảo(nhưhình)

• ViệcsuyluậnvềNhânthân,Tàichính,Tàisảnđảmbảođượcchitiếtnhưlàbàitập.



• Xếphạngtíndụngđượcphânthành3mứctrongkhoảngđiểm[0,10]

• Rủirothấp• Rủirotrungbình

• Rủirocao• Nhânthân,tàichínhvàtàisảnđượcphânthành3loạitrongkhoảng[0,10]

• Yếu• Trungbình• Mạnh


• ChươngtrìnhBankLine.pychokếtquảnhưhìnhbêncạnhkhinhậpdữliệuvềNhânthânlà8,Tàichínhlà8vàTàisảnđảmbảolà8


BÀI TẬP

• Suyđoánvềnhânthân căncứvào4tiềnđềlà:

• Tuổi

• Trìnhđộhọcvấn• Tìnhtrạnghônnhân

• Sốcon


../Example/BankLine.py

5/3/19

15

BÀI TẬP

• Suyđoánvềtàichínhcăncứvào:

• Thunhậphằngtháng

• Thâmniêncôngtác• Loạihợpđồnglaođộng


BÀI TẬP

• Tàisảnđảmbảo căncứvào:

• Giátrịtàisảnxehơn

• Giátrịtàisảnnhàở• Giátrịtàisảnkhác


BÀI TẬP

• Khiđó,dùng3kếtquảsuyđoánnàyđểđưavàonhưlàgiátrịnhậpchobàitoánxemxétkhảnăngtíndụng.


ỨNG DỤNG CHO XE TỰ LÁI

• Ứngdụng4:Điềukhiểntựđộngtốcđộxe(xem trang35củaluậnvănthạcsĩ“Tìmhiểulogicmờvàxâydựngứngdụngđiềukhiểntựđộngtốcđộxeôtô”,ĐHQG-HCMhttps://www.slideshare.net/itsky7792/tm-hiu-logic-m-v-xy-dng-ng-dng-iu-khin-t-ng-tc-xe-t)

• Tốcđộ(Speed)củaxeđượcsuyđoáncăncứvào:• Khíhậu(Temperature)

• Mâybaophủ(CloudCover)


https://www.slideshare.net/itsky7792/tm-hiu-logic-m-v-xy-dng-ng-dng-iu-khin-t-ng-tc-xe-t

5/3/19

16

• Trongđó,Temperature(thuộc[0,110])có4tìnhtrạng:

• Freezing

• Cool• Warm

• Hot


• CloudCover(thuoc[0,100])co3trươnghơp• Sunny

• PartlyCloudy

• Overcast

• ConSpeed(thuoc[0,100])chıco:• Fast

• Slow


• LuậtthểhiệnmốitươngquangiữaTemperature,CovervớiSpeed


CHƯƠNG TRÌNH PYTHON


../Example/SpeedAuto.py

5/3/19

17


ĐIỀU KHIỂN TÍN HIỆU ĐÈN

• Ứngdụng5:Điềukhiểntínhiệuđèngiaothông(xem“Ứngdụnglogicmờđiềukhiểnđèntínhiệugiaothôngthôngminh”,KỷyếuFAIR’2016,CầnThơ,4-5/8/2016http://proceeding.vap.ac.vn/index.php/proceedingvap/article/download/2016.00097/304)

• Khiđếngiaolộcó:

• Sốphươngtiệnđếnchỗcóđènxanh(Arrival)

• Sốphươngtiệnchờởđènđỏ(Queue)

• Cầnsuyđoán:

• Thờigiankéodàiđènxanh(Extension)



• VớiArrival (thuộckhoảng[0,56])vàQueue (thuộckhoảng[0,32])cócáctrạngtháisốlượngphươngtiện:

• Rấtít

• Ít• Bìnhthường

• Nhiều

• Rấtnhiều



• ThơigiankeodaiđenxanhExtension thuockhoang[0,20]baogo�m:

• Khongkeodai

• Nga¼n• Trungbınh

• Dai• Ra� tdai


http://proceeding.vap.ac.vn/index.php/proceedingvap/article/download/2016.00097/304

5/3/19

18


• Luatđe� xưly:

• Ne�uco qua nhie�uphươngtienơ hươngđe�n(đenxanh)vaco motso� lươngnhophươngtienơ hươngchơ (đenđo),,Thımơ rongđenxanhdaihơn


Rất ít Ít Bình thường Nhiều Rất nhiềuRất ít Không Ngắn Trung bình Dài Rất dài

Ít Không Ngắn Trung bình Dài DàiBình thường Không Không Ngắn Trung bình Dài

Nhiều Không Không Không Ngắn Trung bìnhRất nhiều Không Không Không Không Ngắn

• HàmthànhviêncủacáctậpmờcủaArrivalvàQueue


TraficLightControl.py


../Example/TraficLightControl.py

a.prof. tran van lang, phd --vastfair.conf.vn/~lang/lecture/compintelligence/ci_1.pdf · •logic...

Documents