(Luận Văn Thạc Sĩ Hệ Thống Thông Tin) Phương Pháp Dự Báo Biến Đổi Ảnh Viễn Thám Sử Dụng Hệ Suy Diễn Mờ Phức

BÞ GIÁO DþC VÀ ÀO T¾O

VIÞN HÀN LÂM KHOA HÞC VÀ CÔNG NGHÞ VIÞT NAM HÞC VIÞN KHOA HÞC VÀ CÔNG NGHÞ

Nguyßn Vn L±¡ng

Ph±¡ng pháp dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám sÿ dÿng hß suy dißn mß phÿc

LU¾N VN TH¾C S) HÞ THÞNG THÔNG TIN

Hà Nßi - Nm 2023

BÞ GIÁO DþC VÀ ÀO T¾O

VIÞN HÀN LÂM KHOA HÞC VÀ CÔNG NGHÞ VIÞT NAM HÞC VIÞN KHOA HÞC VÀ CÔNG NGHÞ

Hà Nßi - Nm 2023

CAM OAN

Tôi xin cam oan ß tài nghiên cÿu trong lu¿n vn này là công trình nghiên cÿu cÿa tôi dÿa trên nhÿng tài lißu, sß lißu do chính tôi tÿ tìm hißu và nghiên cÿu Chính vì v¿y, các k¿t qu¿ nghiên cÿu ¿m b¿o trung thÿc và khách quan nh¿t ßng thßi, k¿t qu¿ này ch±a tÿng xu¿t hißn trong b¿t cÿ mßt nghiên cÿu nào Các sß lißu, k¿t qu¿ nêu trong lu¿n vn là trung thÿc n¿u sai tôi hoàn chßu trách nhißm tr±ßc pháp lu¿t

Tác gi¿ lu¿n vn

Nguyßn Vn L±¡ng

LÞI C¾M ¡N

ß tài <Ph±¡ng pháp dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám sÿ dÿng hß suy dißn

mß phÿc= là ß tài tôi lÿa chßn d±ßi sÿ h±ßng d¿n cÿa PGS.TS Nguyßn Long

Giang ß nghiên cÿu và làm lu¿n vn tßt nghißp cao hßc sau thßi gian theo hßc t¿i Hßc vißn Khoa hßc và Công nghß Trong quá trình làm và hoàn thißn lu¿n vn tßt nghißp tôi ã nh¿n ±ÿc r¿t nhißu sÿ giúp ÿ

¿u tiên, tôi xin gÿi lßi c¿m ¡n chân thành tßi th¿y h±ßng d¿n PGS.TS Nguyßn Long Giang Th¿y là ng±ßi ã t¿n tình giúp ÿ, d¿n d¿t, truyßn ¿t ki¿n thÿc cing nh± kinh nghißm cho tôi, không chß trong quá trình thÿc hißn lu¿n vn tßt nghißp mà còn trong sußt thßi gian hßc t¿p t¿i Hßc vißn Khoa hßc và Công nghß

Ti¿p ó tôi cing xin gÿi lßi c¿m ¡n ¿n các quý th¿y cô ã gi¿ng d¿y tôi trong sußt thßi gian theo hßc t¿i Hßc vißn Khoa hßc và Công nghß

Tôi cing xin gÿi lßi c¿m ¡n ¡n vß chuyên môn, ban Lãnh ¿o, phòng ào t¿o, các phòng chÿc nng cÿa Hßc vißn Khoa hßc và Công nghß ß lu¿n vn ±ÿc hoàn thành

Sau cùng tôi mußn gÿi lßi c¿m ¡n ¿n gia ình, b¿n bè, các àn anh àn chß, các b¿n hßc cùng lßp ITT2021A ã luôn ßng viên, giúp ÿ tôi trong quá trình làm lu¿n vn

Trong quá trình làm lu¿n vn, tôi ã cß g¿ng h¿t sÿc ß hoàn thành th¿t tßt ß tài này trong kh¿ nng cÿa mình Tuy nhiên do ißu kißn thßi gian cing nh± ki¿n thÿc còn h¿n ch¿, nên lu¿n vn ch¿c ch¿n v¿n còn nhißu thi¿t sót Tôi thÿc sÿ mong nh¿n ±ÿc sÿ góp ý cÿa th¿y cô và các b¿n

Mßt l¿n nÿa, xin chân thành c¿m ¡n!

Hà Nßi, tháng 12 nm 2023

Hßc viên

Nguyßn Vn L±¡ng

3.Nßi dung nghiên cÿu 13

4.ßi t±ÿng và ph¿m vi nghiên cÿu 14

1.2.Tßng quan các nghiên cÿu xoay quanh hß suy dißn mß phÿc 19

1.2.1.Dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám dÿa trên suy dißn mß 19

1.2.2.Dÿ oán bi¿n ßi ¿nh vißn thám dÿa trên các ph±¡ng pháp hßc máy 20

CH¯¡NG 2: Ph±¡ng pháp dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám sÿ dÿng hß suy dißn mß phÿc 27

2.1.Gißi thißu 27

2.2.Hß lu¿t suy dißn mß phÿc d¿ng tam giác 27

2.2.1.Hß suy dißn mß phÿc Mamdani(M-CFIS) 27

2.2.2.Hß lu¿t suy dißn mß phÿc d¿ng tam giác 29

CH¯¡NG 3: THþC NGHIÞM MÔ HÌNH VÀ ÁNH GIÁ K¾T QU¾ 39

2.H±ßng nghiên cÿu ti¿p theo 46

DANH MþC CÔNG TRÌNH CþA TÁC GI¾ 47

TÀI LIÞU THAM KH¾O 48

DANH MþC CÁC KÝ HIÞU, CÁC CHþ CÁI VI¾T T¾T STT Tÿ vi¿t t¿t Tÿ ti¿ng anh Dißn gi¿i/t¿m dßch

Inference System Hß suy dißn mß phÿc

Inference System

Hß suy dißn mß th¿n kinh thích nghi

network

M¿ng n¡-ron tích ch¿p

Fuzzy Inference System

Hß suy dißn mß phÿc Mamdani

Estimation

Thu¿t toán tßi ±u ADAM

mß

10 KNN K-Nearest Neighbors K láng gißng g¿n nh¿t

Analysis

Phân tích thành ph¿n chính

12 SVM Support Vector Machine Máy véc-t¡ hß trÿ

13 ConvLSTM Convolution Long-Short Term Memory

Bß nhß dài-ng¿n h¿n tích ch¿p

DANH MþC B¾NG

B¿ng 1: Tóm t¿t các ph±¡ng pháp sÿ dÿng trong bài toán phát hißn bi¿n ßi ¿nh 22B¿ng 3.1: K¿t qu¿ dÿ báo RMSE trung bình cÿa ph±¡ng pháp ß xu¿t và các nghiên cÿu liên quan vßi ¿nh kích th±ßc 100x100 42B¿ng 3.2 K¿t qu¿ dÿ báo RMSE trung bình cÿa ph±¡ng pháp ß xu¿t và các nghiên cÿu liên quan vßi ¿nh kích th±ßc 500x500 42B¿ng 3.3: K¿t qu¿ dÿ báo R2 trung bình cÿa ph±¡ng pháp ß xu¿t và các nghiên cÿu liên quan vßi ¿nh kích th±ßc 100x100 44

B¿ng 3.4: K¿t qu¿ dÿ báo R2 trung bình cÿa ph±¡ng pháp ß xu¿t và các nghiên cÿu liên quan vßi ¿nh kích th±ßc 500x500 44

DANH MþC CÁC HÌNH V¾, Þ THÞ

Hình 1.1: Mô hình suy dißn mß 16

Hình 2.1: Mô hình hß suy dißn mß phÿc d¿ng Mamdani (M-CFIS) 28

Hình 2.2: Minh ho¿ mßt lu¿t mß phÿc d¿ng tam giác 31

Hình 2.3: Chi ti¿t mô hình ß xu¿t 32

Hình 2.4: Quy trình phân cÿm dÿ lißu 34

Hình 2.5: Lu¿t mß phÿc d¿ng tam giác 35

Hình 3.1: ¾nh GeoColor chÿp t¿i bß bißn ¿i Tây D±¡ng, Hoa Kÿ 40

MÞ ¾U

Phát hißn bi¿n ßi óng vai trò quan trßng trong nhißu l)nh vÿc ÿng dÿng, bao gßm xÿ lý hình ¿nh, vißn thám, và giám sát video Nhißm vÿ này t¿p trung vào vißc nh¿n dißn sÿ khác bißt giÿa các hình ¿nh chÿp ß các thßi ißm khác nhau ho¿c tÿ ngußn khác nhau, th±ßng ±ÿc thÿc hißn thông qua sÿ áp dÿng cÿa các thu¿t toán và kÿ thu¿t a d¿ng

Mßt chi¿n l±ÿc ti¿p c¿n phß bi¿n là sÿ dÿng nhÿng ißm t±¡ng ßng giÿa các hình ¿nh Ph±¡ng pháp này liên quan ¿n so sánh các ¿c ißm chung và xác ßnh sÿ khác bißt Ví dÿ, n¿u hai hình ¿nh có cùng bßi c¿nh và chß khác nhau ß sÿ xu¿t hißn cÿa mßt ßi t±ÿng mßi, nßn chung có thß ±ÿc t¿n dÿng ß phát hißn sÿ thay ßi

Mßt h±ßng ti¿p c¿n khác là sÿ dÿng hß thßng suy lu¿n mß phÿc Suy lu¿n mß phÿc là mßt ph±¡ng pháp linh ho¿t, ¿t trên c¡ sß dÿ lißu không ch¿c ch¿n và không chính xác Nó có thß ±ÿc áp dÿng ß phát hißn bi¿n ßi trong hình ¿nh b¿ng cách mô hình hóa mßi quan hß giÿa các ¿c ißm và xác ßnh thay ßi theo thßi gian Hß thßng suy lu¿n mß phÿc ho¿t ßng dÿa trên t¿p hÿp các lu¿t liên quan ¿n các bi¿n ¿u vào và ¿u ra, quy¿t ßnh vß vißc có sÿ bi¿n ßi hay không

Vßi sÿ ti¿n bß cÿa công nghß vißn thám, bài toán dÿ báo sÿ thay ßi trong chußi ¿nh vißn thám trß thành mßt l)nh vÿc nghiên cÿu quan trßng ißu này giúp ßnh rõ các bi¿n thß cÿa ßi t±ÿng ho¿c hißn t±ÿng thông qua quan sát ß các thßi ißm khác nhau Dÿ báo sÿ thay ßi trên ¿nh nói chung hay trên ¿nh vißn thám nói riêng ngh)a là quá trình xác ßnh các bi¿n thß cÿa mßt ßi t±ÿng ho¿c mßt hißn t±ÿng b¿ng cách quan sát nó t¿i các thßi ißm khác nhau [1] Bài toán dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám ±ÿc ßnh ngh)a vßi ¿u vào là vßi t¿p ¿nh vißn thám cÿa cùng mßt vùng không gian t¿i các thßi ißm khác nhau T (1), T (2), &, T (k) Mÿc tiêu cÿa bài toán này là sinh ra ¿nh dÿ báo T(k+1) ß thßi ißm k+1 ti¿p theo dÿa trên phân tích vß bi¿n ßi ¿nh trong t¿p ¿u vào Áp dÿng bài toán này có thß hß trÿ nhißu l)nh vÿc, tÿ qu¿n lý tài nguyên ¿t, giám sát tài nguyên n±ßc, ¿n lâm nghißp, nông nghißp, và qu¿n lý ô thß Tóm l¿i,

phát hißn bi¿n ßi là nhißm vÿ quan trßng, và cách ti¿p c¿n nó a d¿ng vßi nhÿng ÿng dÿng rßng rãi

1.Lý do chßn ß tài

Hß thßng suy lu¿n mß phÿc, mßt ph±¡ng pháp m¿nh m¿ ±ÿc thi¿t k¿ ß gi¿i quy¿t sÿ không ch¿c ch¿n và thi¿u chính xác trong dÿ lißu, trß thành mßt công cÿ quan trßng trong l)nh vÿc xÿ lý ¿nh vß tinh Trong bßi c¿nh ¿nh vß tinh, v¿n ß nhißu, bóng, và các y¿u tß khác th±ßng xuyên xu¿t hißn, làm cho quá trình phân tích và nh¿n bi¿t trß nên phÿc t¿p và ¿y thách thÿc Hß thßng suy lu¿n mß phÿc nßi b¿t vßi kh¿ nng xÿ lý các tình hußng này, nhß vào vißc sÿ dÿng logic mß ß ±a ra quy¿t ßnh dÿa trên dÿ lißu không ¿y ÿ ho¿c m¡ hß

ißu ßc áo cÿa hß thßng này là kh¿ nng mô hình hóa mßi quan hß phÿc t¿p giÿa các ¿c ißm hình ¿nh khác nhau, mßt khía c¿nh mà các kÿ thu¿t xÿ lý ¿nh truyßn thßng th±ßng khó có thß n¿m b¿t ißu này có ý ngh)a quan trßng khi mußn phát hißn nhÿng thay ßi ¿c bißt trong hình ¿nh, mà các thu¿t toán truyßn thßng có thß bß qua ßng thßi, kh¿ nng ißu chßnh ng±ÿng phát hißn thay ßi dÿa trên nßi dung hình ¿nh giúp c¿i thißn ß chính xác chung cÿa mô hình, giúp hß thßng tìm ra nhÿng bi¿n ßi ¿c bißt trong các vùng cÿ thß ho¿c d±ßi các ißu kißn cÿ thß

Trong môi tr±ßng ¿nh vß tinh, n¡i mà bi¿n ßi phÿc t¿p có thß ¿nh h±ßng ¿n ch¿t l±ÿng ¿nh vß tinh, hß thßng suy lu¿n mß phÿc trß nên ¿c bißt áng tin c¿y Kh¿ nng ßn ßnh tr±ßc nhÿng bi¿n ßi phÿc t¿p này giúp b¿o ¿m r¿ng quá trình phân tích không bß ¿nh h±ßng quá mÿc bßi các y¿u tß không mong mußn

Mßt ±u ißm khác cÿa hß thßng suy lu¿n mß phÿc là kh¿ nng tùy chßnh ß phù hÿp vßi các ÿng dÿng và t¿p dÿ lißu cÿ thß Vißc này ¿c bißt hÿu ích khi mußn c¿i thißn ß chính xác và sÿ thích ÿng vßi các ißu kißn ¿c bißt cÿa bß dÿ lißu Hß thßng có thß ±ÿc hu¿n luyßn trên mßt bß hình ¿nh cÿ thß ß tßi ±u hóa hißu su¿t và ¿m b¿o kh¿ nng áp dÿng rßng rãi

Cußi cùng, trong ngÿ c¿nh rßng lßn cÿa ¿nh vißn thám, vißc phát hißn thay ßi óng vai trò quan trßng trong nhißu ÿng dÿng, tÿ qu¿n lý tài nguyên ¿t, giám sát tài nguyên n±ßc, ¿n dÿ báo thßi ti¿t và qu¿n lý ô thß Ph±¡ng pháp này, khi k¿t hÿp vßi sÿ phát trißn cÿa hß thßng ¿nh vißn thám, mß ra nhißu trißn vßng mßi trong vißc nghiên cÿu và ÿng dÿng, làm cho vißc phát hißn thay ßi ¿nh vißn thám trß thành mßt trong nhÿng l)nh vÿc nghiên cÿu và ÿng dÿng quan trßng nh¿t trong l)nh vÿc này Nhÿng nß lÿc trong vißc t¿n dÿng hß thßng suy lu¿n mß phÿc ß dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám ch¿c ch¿n s¿ óng góp vào sÿ ti¿n bß và hißu qu¿ trong qu¿n lý và sÿ dÿng tài nguyên Chính vì v¿y hßc

viên lÿa chßn ß tài <Ph±¡ng pháp dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám sÿ dÿng hß suy dißn mß phÿc= làm ß tài nghiên cÿu lu¿n vn th¿c sÿ cÿa mình

2 Mÿc ích nghiên cÿu

Mÿc tiêu cÿa ß tài là xây dÿng ph±¡ng pháp pháp dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám dÿa trên hß suy dißn mß phÿc và ±a ra mßt hß lu¿t mßi phÿc vÿ cho quá trình dÿ báo bi¿n ßi này ß tài cing s¿ thÿc hành các thí nghißm kißm tra ß hißu qu¿ cÿa mô hình dÿa trên dÿ lißu ¿nh mây vißn thám cÿa h¿i quân mÿ t¿i nhißu ßa ißm và thßi gian khác nhau

3 Nßi dung nghiên cÿu

4 ßi t±ÿng và ph¿m vi nghiên cÿu 4.1 Ành vißn thám(GeoColor)

GeoColor là mßt lo¿i hình ¿nh vß tinh ßc áo ±ÿc t¿o ra thông qua vißc k¿t hÿp các kênh màu có thß nhìn th¿y và tia hßng ngo¿i tÿ c¿m bi¿n vß tinh ¾nh này th±ßng ±ÿc ÿng dÿng ß t¿o ra nhÿng hình ¿nh ß phân gi¿i cao, chi ti¿t vß bß m¿t và b¿u khí quyßn cÿa Trái ¿t, và th±ßng ±ÿc sÿ dÿng trong các ho¿t ßng dÿ báo và phân tích thßi ti¿t

Mßt ¿c ißm quan trßng cÿa GeoColor chính là ß phân gi¿i cao Kh¿ nng này cho phép ¿nh cung c¿p thông tin chi ti¿t vß các lo¿i thßi ti¿t và các hißn t±ÿng khác trên bß m¿t Trái ¿t Hình ¿nh này không chß hß trÿ vißc dÿ báo thßi ti¿t chính xác h¡n mà còn giúp con ng±ßi hißu rõ h¡n vß khí h¿u và môi tr±ßng tÿ nhiên cÿa hành tinh Sÿ k¿t hÿp giÿa ß phân gi¿i cao và sÿ a d¿ng cÿa thông tin hình ¿nh GeoColor làm cho nó trß thành mßt công cÿ quan trßng trong vißc nghiên cÿu và giám sát bi¿n ßng cÿa không gian khí quyßn và ßa hình Trái ¿t

4.2 Hß suy dißn mß

Hß thßng suy dißn mß ã ±ÿc sÿ dÿng trong nhißu ÿng dÿng khác nhau, bao gßm hß thßng ißu khißn, hß thßng hß trÿ quy¿t ßnh và xÿ lý ¿nh Trong phát hißn thay ßi, hß thßng suy dißn mß có thß ±ÿc sÿ dÿng ß mô hình hóa mßi quan hß giÿa các ¿c ißm hình ¿nh khác nhau và xác ßnh nhÿng thay ßi trong các mßi quan hß ó theo thßi gian B¿ng cách sÿ dÿng logic mß, hß thßng có thß phát hißn các thay ßi ngay c¿ khi có sÿ không ch¿c ch¿n ho¿c thi¿u chính xác trong dÿ lißu ¿u vào

Tßng quát, hß thßng suy dißn mß là công cÿ m¿nh m¿ ß xÿ lý sÿ không ch¿c ch¿n và thi¿u chính xác trong l¿p lu¿n Ph±¡ng pháp này có thß ±ÿc sÿ dÿng trong nhißu ÿng dÿng, bao gßm phát hißn thay ßi, ß mô hình hóa mßi quan hß phÿc t¿p giÿa các bi¿n ¿u vào và ¿u ra

4.3 Hß suy dißn mß phÿc

T±¡ng tÿ hß suy dißn mß, hß suy dißn mß phÿc cing ±ÿc xây dÿng dÿa trên ¿y ÿ các mÿc ích và ý ngh)a t±¡ng tÿ nh± hß suy dißn mß Tuy nhiên

khác vßi hß suy dißn mß thông th±ßng, hß suy dißn mß phÿc yêu c¿u sÿ dÿng thêm mßt y¿u tß phÿc cho c¿ dÿ lißu ¿u vào, ¿u ra và c¿ bß lu¿t c¡ sß nh¿m mô t¿ quan hß giÿa các bi¿n ¿u vào và ¿u ra

ißu kß trên cho th¿y hß suy dißn mß phÿc òi hßi nhißu yêu c¿u và cách xÿ lý phÿc t¿p h¡n Ngoài ra, hß suy dißn mß phÿc cing ã ±ÿc minh chÿng

hißu qu¿ cÿa mình khi bß sung thêm dÿ lißu ph¿n phÿc

CH¯¡NG 1: CÁC KHÁI NIÞM C¡ B¾N 1.1 Các khái nißm c¡ b¿n vß lý thuy¿t suy dißn mß 1.1.1 T¿p mß

C¿u trúc cÿa mßt t¿p mß[2] phÿ thußc chÿ y¿u vào hai y¿u tß quan trßng: không gian nßn và hàm thußc liên quan ißu ¿c bißt cÿa hàm thußc là tính chÿ quan cÿa nó, có ngh)a là vßi cùng mßt ßnh ngh)a cÿa mßt khái nißm, hàm thußc có thß ±ÿc xây dÿng theo nhißu cách khác nhau tùy thußc vào quan ißm cá nhân

N¿u X là mßt không gian nßn (ho¿c mßt t¿p nßn) và mßi ph¿n tÿ cÿa nó ±ÿc bißu dißn b¿ng x, thì mßt t¿p mß A trong X có thß ±ÿc xác ßnh thông qua c¿p giá trß nh± ±ÿc mô t¿ trong công thÿc (1), nh± sau:

�㗰!(�㗆) = �㗰!(�㗆) �㗰"#!(#), �㗅 = :21 (1)

Trong ó �㗰!(�㗆)là ph¿n biên ß, �㗱!(%) là pha, c¿ hai ßu có giá trß thÿc vßi ißu kißn �㗰!(�㗆) thußc kho¿ng [0,1]

1.1.2 Hß suy dißn mß

Hß suy dißn mß[3] (FIS) gßm ba ph¿n chính: mßt bß mß hóa, mßt c¡ sß lu¿t và

mßt bß gi¿i mß ±ÿc thß hißn nh± hình 1.1 d±ßi ây:

Hình 1.1: Mô hình suy dißn mß

" Bß lu¿t: gßm các lu¿t mß IF - THEN

- ¡n vß thÿc thi: thÿc hißn các ho¿t ßng suy dißn trong các lu¿t

- Giao dißn gi¿i mß: chuyßn ßi các giá trß k¿t qu¿ mß cÿa hß suy dißn ra các lßp ¿u ra

- Áp dÿng toán tÿ gßp ß k¿t hÿp các k¿t qu¿ trong tÿng lu¿t thành mßt k¿t qu¿ duy nh¿t cho c¿ hß

- Gi¿i mß k¿t qu¿ tìm ±ÿc cho ta mßt sß rõ

1.1.3 Hß suy dißn mß phÿc

Hß suy dißn mß phÿc (CFIS)[4], còn ±ÿc bi¿t ¿n nh± hß logic mß phÿc (CFLS), sÿ dÿng suy lu¿n mß làm nßn t¿ng Mßt CFIS/CFLS nh¿n mßt t¿p dÿ lißu ¿u vào rõ và bi¿n ßi chúng thành t¿p dÿ lißu ¿u ra mß Hß CFIS/CFLS th±ßng bao gßm bßn thành ph¿n chính: các lu¿t suy lu¿n mß phÿc, mßt bß mß hóa phÿc, mßt c¡ ch¿ suy lu¿n phÿc, và mßt bß gi¿i mß phÿc

Quá trình xÿ lý cÿa mßt hß CFIS/CFLS có thß ±ÿc phân chia thành ba giai o¿n quan trßng:

Mß hóa phÿc: Giai o¿n này dùng ß ánh x¿ dÿ lißu ¿u vào rõ thành

các t¿p dÿ lißu ¿u vào mß Quá trình này giúp làm mßn ranh gißi giÿa dÿ lißu ¿u vào rõ và mß, t¿o ißu kißn cho quá trình suy lu¿n mß ti¿p theo

Suy dißn mß: Þ giai o¿n này, mßt c¡ sß lu¿t mß phÿc ±ÿc sÿ dÿng ß

ánh x¿ các t¿p dÿ lißu ¿u vào mß thành các t¿p dÿ lißu ¿u ra mß Các lu¿t mß phÿc óng vai trò quan trßng trong vißc quy¿t ßnh và mô phßng các quan hß phÿc t¿p giÿa dÿ lißu ¿u vào và ¿u ra

Gi¿i mß: Giai o¿n cußi cùng cÿa quá trình là gi¿i mß, trong ó

CFIS/CFLS thÿc hißn ánh x¿ t¿p dÿ lißu ¿u ra phÿc thành dÿ lißu ¿u ra rõ Có mßt cách ti¿p c¿n khác trong giai o¿n gi¿i mß, là bß qua t¿t c¿ các thành ph¿n pha và chß xem xét thành ph¿n biên ß cÿa t¿p dÿ lißu ¿u ra mß, ±a ra mßt dÿ lißu ¿u ra rõ

Quá trình xây dÿng CFIS/CFLS ±ÿc thÿc hißn b¿ng cách xây dÿng các t¿p mß phÿc và logic mß phÿc Quá trình này bao gßm 4 b±ßc:

B±ßc 1: Xây dÿng các vùng mß phÿc - Trong b±ßc này, lu¿n vn t¿o

ra các vùng mß phÿc b¿ng cách chia dÿ lißu thành các kho¿ng mißn, mßi mißn chÿa lßp giá trß mß phÿc cÿa hàm thußc ßi vßi ¿u vào ho¿c ¿u ra Quá trình này giúp t¿o ra mßt bißu dißn ¿c tr±ng mß phÿc cÿa dÿ lißu

B±ßc 2: Sinh các lu¿t mß phÿc - Þ b±ßc này, lu¿n vn sinh ra các lu¿t

mß phÿc dÿa trên các dÿ lißu d¿ng sß có tính ch¿t ßnh kÿ/chu kÿ Mÿc tiêu là xác ßnh ß thußc giá trß phÿc tÿ mßi c¿p dÿ lißu có tính chu kÿ và t¿o ra các lu¿t ¿u vào-¿u ra ß mô phßng quan hß giÿa chúng

B±ßc 3: Gi¿n l±ÿc c¡ sß lu¿t - Tÿ các lu¿t mß phÿc, lu¿n vn t¿o ra

mßt c¡ sß lu¿t có kích th±ßc t±¡ng ±¡ng vßi t¿p dÿ lißu ßnh kÿ ban ¿u Mßi ißm dÿ lißu có tính chu kÿ riêng t¿o ra mßt lu¿t ¡n l¿ ß qu¿n lý kích th±ßc cÿa c¡ sß lu¿t phÿc, chúng ta ti¿n hành gi¿n l±ÿc và lo¿i bß các trùng l¿p Mßi lu¿t phÿc ±ÿc gán mßt mÿc ß giá trß phÿc dÿa trên tích hÿp tßi a cÿa các t¿p dÿ lißu ¿u vào và ¿u ra riêng l¿

B±ßc 4: Ánh x¿ ¿u ra thông qua gi¿i mß phÿc - Trong giai o¿n cußi

cùng, lu¿n vn thÿc hißn ánh x¿ giÿa ¿u vào và ¿u ra b¿ng cách gi¿i mß phÿc cÿa các dÿ lißu ¿u vào Quá trình này giúp t¿o ra mßt bißu dißn rõ ràng và hißu qu¿ cÿa mßi quan hß giÿa các bi¿n ¿u vào và ¿u ra

1.2 Tßng quan các nghiên cÿu xoay quanh hß suy dißn mß phÿc 1.2.1 Dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám dÿa trên suy dißn mß

Mßt trong nhÿng l)nh vÿc nghiên cÿu phß bi¿n trong bài toán này liên quan ¿n vißc áp dÿng các hß suy dißn nh± Mamdani [5] Mamdani là mßt hß thßng suy dißn cß ißn, vßi c¡ sß lu¿t ¡n gi¿n và dß hißu Hß suy dißn này có kh¿ nng xÿ lý nhißu lo¿i ¿u vào và ã ±ÿc kißm chÿng là hißu qu¿ thông qua nhißu ÿng dÿng và nghiên cÿu a d¿ng Mßt sß nghiên cÿu [6-12] ã chÿng minh tính hißu qu¿ cÿa Mamdani trong nhißu l)nh vÿc khác nhau, bao gßm ánh giá rÿi ro ßi vßi môi tr±ßng sßng cÿa ßng v¿t, phát hißn sßm các bßnh nh± ung th± vú, mÿc ß nghiêm trßng cÿa bßnh thalassemia, ánh giá hißu su¿t ngußn nhân lÿc, xÿ lý hình ¿nh và dÿ oán lßi ph¿n mßm M¿c dù Mamdani mang l¿i nhißu lÿi ích, nh±ng cing tßn t¿i nh±ÿc ißm, ví dÿ nh± thi¿u c¡ ch¿ hßc và c¿p nh¿t tham sß

Mßt h±ßng nghiên cÿu phß bi¿n khác ±ÿc áp dÿng ß gi¿i quy¿t thách thÿc hißn t¿i là hß thßng suy dißn mß th¿n kinh thích ÿng (ANFIS) Hß thßng này k¿t hÿp mßt m¿ng n¡-ron nhân t¿o (ANN) và hß thßng suy dißn mß truyßn thßng ß v±ÿt qua nhÿng h¿n ch¿ cÿa c¿ hai ph±¡ng pháp ANFIS t¿n dÿng c¡ ch¿ hßc cÿa ANN thông qua các lu¿t IF-THEN, trong ó các hàm mß hóa ±ÿc ßnh ngh)a ß mô hình hóa quá trình hßc tÿ dÿ lißu nhißu Mßt ißm m¿nh quan trßng khác cÿa ANFIS là kh¿ nng tÿ hßc và ghi nhß cÿa m¿ng th¿n kinh, giúp c¿i thißn tính ßn ßnh cÿa mô hình trong quá trình hu¿n luyßn Các nghiên cÿu [13-17] ã thành công áp dÿng ANFIS trong nhißu l)nh vÿc, bao gßm ánh giá mÿc ß l±u l±ÿng giao thông, l¿p b¿n ß, khÿ nhißu hình ¿nh, và nhißu ÿng dÿng khác

Ngoài ra, ß v±ÿt qua nhÿng h¿n ch¿ cÿa hß thßng suy dißn mß thông th±ßng ßi vßi bài toán dÿ oán sÿ thay ßi trong ¿nh vißn thám, các nhà nghiên

cÿu ã ß xu¿t vißc sÿ dÿng hß thßng suy dißn mß phÿc Trong hß thßng suy dißn mß thông th±ßng, th±ßng không thß hißn ¿y ÿ ý ngh)a cÿa ¿u vào, nh± ma tr¿n bi¿n ßi theo thßi gian B¿ng cách tích hÿp các giá trß phÿc vßi dÿ lißu cÿa hß thßng suy dißn mß thông th±ßng, mô hình mß có thß nh¿n thêm thông tin quan trßng, giúp nh¿n d¿ng ¿c ißm ¿nh chính xác h¡n Hißu qu¿ cÿa ph±¡ng pháp này ã ±ÿc chÿng minh thông qua nhißu nghiên cÿu [18-22]

1.2.2 Dÿ oán bi¿n ßi ¿nh vißn thám dÿa trên các ph±¡ng pháp hßc máy

ßi vßi bài toán phân tích hình ¿nh vß tinh, nhißu nghiên cÿu ã ±ÿc thÿc hißn ß phát trißn các ph±¡ng pháp phát hißn sÿ thay ßi mßt cách hißu qu¿ Mßt trong nhÿng nghiên cÿu nßi b¿t là công trình cÿa Turgay [23], ã ß xu¿t mßt ph±¡ng pháp phát hißn bi¿n ßi k¿t hÿp giÿa phân tích thành ph¿n chính (PCA) và thu¿t toán phân cÿm k-means Ph±¡ng pháp này hÿa h¿n vßi kh¿ nng dÿ oán sÿ khác bißt giÿa các hình ¿nh ¿u vào

Mßt nghiên cÿu khác áng chú ý ±ÿc thÿc hißn bßi Kalaiselvi và Gomathi [24], các tác gi¿ ã gißi thißu mßt ph±¡ng pháp lßp mß c¿m bi¿n c¿t cho m¿ng l±ßi th¿n kinh sâu (FDNN) dÿa trên bi¿n ßi wavelet M¿c dù ph±¡ng pháp này ang ß giai o¿n phát trißn, nh±ng ã thß hißn tißm nng trong vißc làm nßi b¿t thông tin thay ßi mßt cách chính xác, ngay c¿ khi ßi m¿t vßi nhãn phân lo¿i tr±ßc thô và m¡ hß

Các nghiên cÿu sÿ dÿng máy vect¡ hß trÿ (SVM) cing ã ±ÿc thÿc hißn, nh± nghiên cÿu cÿa các tác gi¿ trong [25], cho th¿y r¿ng ma tr¿n mÿc xám (GLCM), hình thái và tính nng ßng thßi có thß ±ÿc áp dÿng ß chßn lßc ßi t±ÿng vßi rÿng ng¿u nhiên ißu này giúp xác ßnh vect¡ ¿c tr±ng tßi ±u ß phát hißn thay ßi Sÿ k¿t hÿp giÿa các bß phân lo¿i SVM, KNN, ã ±ÿc thÿc hißn ß phân lo¿i và g¿n nhãn hình ¿nh thông qua ph±¡ng pháp hßc t¿p vßi thông tin không gian

Tÿ nhÿng nghiên cÿu trên có thß nh¿n th¿y, các ph±¡ng pháp dÿa trên máy hßc thß hißn kh¿ nng phát hißn sÿ bi¿n ßi trong hình ¿nh mßt cách hißu qu¿ Tuy nhiên, nhÿng ph±¡ng pháp này th±ßng g¿p khó khn khi xÿ lý dÿ lißu ¿u vào a d¿ng và phong phú M¿c dù v¿y, nhÿng nghiên cÿu này mang l¿i hißu bi¿t giá trß và có thß óng góp tích cÿc vào phát trißn l)nh vÿc phân tích hình ¿nh vß tinh

1.2.3 Dÿ oán bi¿n ßi ¿nh vißn thám dÿa trên các ph±¡ng pháp hßc sâu

Sÿ gia tng vß khßi l±ÿng dÿ lißu ã tng áng kß sÿ quan tâm ßi vßi các ph±¡ng pháp sÿ dÿng m¿ng th¿n kinh, ¿c bißt là m¿ng th¿n kinh tích ch¿p (CNN) [26-28], có thß ±ÿc áp dÿng trong nhißu ÿng dÿng, bao gßm vißc dÿ oán thay ßi trong hình ¿nh vißn thám Có nhißu h±ßng ti¿p c¿n khác nhau trong l)nh vÿc này, và CNN nßi b¿t vßi kh¿ nng v±ÿt trßi tÿ xÿ lý dÿ lißu phong phú ß xác ßnh các ¿c tr±ng quan trßng tÿ ¿u vào và ¿t ±ÿc hißu qu¿ cao Ví dÿ, CNN có thß phân bißt giÿa chó và mèo thông qua vißc tÿ ßng nh¿n dißn các ¿c ißm ¿i dißn cho tÿng con v¿t tÿ hình ¿nh ¿u vào Ng±ÿc l¿i, m¿ng th¿n kinh nhân t¿o (ANN) yêu c¿u dÿ lißu ¿u vào ß g¿n nhãn các vß trí t±¡ng ÿng vßi các ßi t±ÿng quan tâm trong hình ¿nh

Mßt h±ßng nghiên cÿu khác dÿa trên m¿ng tích ch¿p là sÿ dÿng ConvLSTM [29] ß dÿ oán sÿ thay ßi cÿa hình ¿nh có ß phân gi¿i cao Ví dÿ, Zhuo và ßng nghißp ã chÿng minh tính hißu qu¿ cÿa ConvLSTM trong vißc gi¿i quy¿t v¿n ß phát hißn sÿ thay ßi hình ¿nh Kÿ thu¿t này cho phép m¿ng hßc cách các ßi t±ÿng trong hình ¿nh bi¿n ßi theo thßi gian và có thß ±ÿc sÿ dÿng ß dÿ oán các khung hình ti¿p theo trong video

M¿ng th¿n kinh hßi quy (RNN) [30-32] là mßt cách ti¿p c¿n khác ±ÿc sÿ dÿng trong các v¿n ß dÿ oán thay ßi RNN có kh¿ nng "ghi nhß" thông tin và r¿t hÿu ích ß xÿ lý dÿ lißu thßi gian, không gißng nh± CNN, phù hÿp h¡n vßi dÿ lißu không gian Ngoài ra, RNN có ±u ißm kh¿c phÿc nh±ÿc ißm cÿa mô hình LSTM, ch¿ng h¿n nh± sÿ bi¿n m¿t ¿o hàm, ißu này nâng cao tính hißu qu¿ cÿa mô hình

M¿ng th¿n kinh sâu (DNN) [33-37] là mßt ph±¡ng pháp khác ±ÿc sÿ dÿng ß xÿ lý dÿ lißu ¿u vào phÿc t¿p M¿c dù DNN có thß phÿc t¿p và tßn thßi gian, chúng phù hÿp vßi các v¿n ß dÿ oán thay ßi vì có thß t¿n dÿng l±ÿng lßn dÿ lißu ch±a ±ÿc g¿n nhãn và xÿ lý các lo¿i dÿ lißu a d¿ng Các nghiên cÿu sÿ dÿng DNN ã ±ÿc ÿng dÿng trong các bài toán xÿ lý ¿nh, dÿ oán bi¿n ßi ¿nh, v.v Mßt sß ví dÿ bao gßm các nghiên cÿu sÿ dÿng MFGAN, SeriesNet và DNN x¿p chßng

Tßng cßng, các ph±¡ng pháp sÿ dÿng m¿ng th¿n kinh này ã ±ÿc chÿng minh là hißu qu¿ trong vißc dÿ oán thay ßi trong hình ¿nh và xÿ lý các lo¿i dÿ lißu phÿc t¿p Chúng ã mß ra c¡ hßi cho các nhà nghiên cÿu t¿n dÿng l±ÿng dÿ lißu khßng lß có s¿n và xác ßnh các ¿c tr±ng quan trßng cÿa ¿u vào, bi¿n chúng thành nhÿng công cÿ có giá trß trong nhißu ÿng dÿng

ß có cái nhìn tßng quan h¡n vß các mô hình, ±u/nh±ÿc ißm cÿa các ph±¡ng pháp dÿ báo thay ßi trong ¿nh vißn thám, Jingyi Cao [38] và cßng sÿ ã tßng hÿp và mô t¿ thông qua B¿ng 1 sau:

B¿ng 1: Tóm t¿t các ph±¡ng pháp sÿ dÿng trong bài toán phát hißn bi¿n ßi ¿nh

Ph±¡ng pháp Các công nghß

¿i dißn Các ¿c tr±ng Các nh±ÿc ißm Hißu qu¿

Phân tích toán hßc

Phân tích ¿i sß

Chênh lßch ¿i sß, CVA[39]

- T¿p trung nhißu vào sÿ thay ßi vß m¿t giá trß cÿa các

- Các phép tính toán ¡n gi¿n, không tßn nhißu thßi gian xÿ lý

- Dß bß m¿t i sÿ ßn ßnh vßi ngay c¿ các

- Các giá trß ng±ÿng ß trong các mô hình th±ßng ±ÿc lÿa chßn mßt cách gi¿ sÿ, thi¿u c¡ sß khoa hßc

- ß chính xác không

- Tính hißu qu¿ ch¿p nh¿n ±ÿc nh±ng v¿n ß mÿc th¿p

Phân tích thßng kê

IR-MAD[40], PDF[41], ND-W[42]

- Xây dÿng ±ÿc ma tr¿n mô t¿ sÿ khác bißt và mßt sß ¿c tr±ng trên các khu vÿc khác nhau dÿa

dÿng/xác ßnh ±ÿc quan hß cÿa các ißm ¿nh lißn kß nhau - Dß bß qua các thay

- Các quan hß ¿n cÿa

- ß chính xác trung bình

- Tính hißu qu¿ th¿p

trên các k¿t qu¿

- Ho¿t ßng kh¿ thi vßi các dÿ lißu nhißu

dÿ lißu ¿u vào th±ßng ít ±ÿc ß ý tßi

không gian ¿c tr±ng

PCA[43], SVD, lßc phi tuy¿n tính[44], bi¿n ßi wavelet[45], lßp tÿ thß hißn

- Xác ßnh ±ÿc nhÿng mßi quan hß tißm ¿n cÿa dÿ lißu ¿u vào và vßi sß l±ÿng chißu nhß h¡n - Các k¿t qu¿ ¿u ra s¿ có ít nhißu

- T¿p trung nhißu vào các ¿c tr±ng t¿o nên sÿ bi¿n ßi

- Các thông tin thÿc sÿ bß bi¿n ßi có thß bß hißu nh¿m là nhißu và bß lo¿i bß ho¿c bß qua

- Tßc ß xÿ lý ch¿m vßi các ¿nh có ß phân gi¿i cao

- ß chính xác Trung bình

- Hißu qu¿ cao

Phân lßp bi¿n

Classfication)

So sánh sau phân lo¿i

- Nhÿng ßi t±ÿng nh¿n dißn và các ph±¡ng pháp phân nhóm có thß ±ÿc tßi ±u

- Phù hÿp nh¿n dißn nhÿng thay ßi nhißu lo¿i

- Hißu qu¿ th¿p - Phÿ thußc quá nhißu vào k¿t qu¿ nh¿n dißn tr±ßc ó

- ß chính

- Tính hißu qu¿ Trung bình

Máy vector hß trÿ[46]

- Ánh x¿ phi tuy¿n cÿa không gian nhißu chißu cho hình ¿nh RS có ß phân gi¿i th¿p

- Hißu qu¿ tßng quát hoá tßt

- Không nh¿y c¿m ßi vßi nhÿng thay

- Gißi h¿n ß nhÿng hàm h¿t nhân phù hÿp

- Yêu c¿u không gian l±u trÿ dÿ lißu Thßi gian hu¿n luyßn lßn vßi bß dÿ lißu lßn

ßnh[47]

- Phù hÿp cho bß dÿ lißu nh¿n dißn bi¿n ßi vßi vùng rßng

- Dß bß quá khßp - Không ßn ßnh vßi nhißu

- Yêu c¿u t±¡ng ßi lßn không gian l±u trÿ

Phân cÿm ¿c tr±ng (Feature Clustering)

K-means[48], FCM[49], FLICM[50], DBSCAN[41], Phân cÿm phân c¿p[52]

- Phù hÿp cho

không giám sát cÿa t¿p dÿ lißu không có chú thích

- Gi¿m ¿nh h±ßng cÿa vißc sÿ dÿng hình ¿nh không chính xác

Khó ß xác ßnh tâm cÿm và sß l±ÿng cÿm Dß bß ¿nh h±ßng bßi tham sß khßi t¿o K¿t qÿa phân cÿm là ng¿u nhiên và dß bß r¡i vào b¿y là các tßi ±u ßa ph±¡ng

- ß chính xác Trung bình

- Tính hißu qu¿ Trung bình

Þn ßnh vßi sÿ phân tán

M¿ng n¡-ron sâu (Deep Neural Network)

DNN cß ißn

SAE[53], DBN[54]

- C¿u trúc linh ho¿t vßi các n¡-ron a chÿc nng- Kh¿ nng hßc t¿p m¿nh m¿ và kh¿ nng khßp phi tuy¿n

- Ít tác dÿng cho nhÿng tr±ßng hÿp liên quan phÿc t¿p - Hàm tßi ±u dß bß r¡i vào b¿y là các gi¿i pháp tßi ±u ßa ph±¡ng

- Khi sß l±ÿng lßp m¿ng tng lên, hißn

gradient có thß x¿y ra

- ß chính xác cao - Tính hißu qu¿ cao

DNN không-thßi gian

CNN[55], RNN[56], ConvLSTM[29]

- Xem xét ±ÿc mßi quan hß không-thßi gian cÿa ¿nh a chißu - Có hißu qu¿

- Không thß ho¿t ßng n¿u thi¿u dÿ lißu

- Khó có ß dißn gi¿i quá trình suy dißn và m¿ng

- Sÿ phÿ thußc lâu gi¿i không thß gi¿i quy¿t ±ÿc vßi RNN

DNN t¿o ¿c tr±ng

GAN[57], cGAN[58]

- þng dÿng rßng rãi cho hßc giám sát và bán giám sát

- Mißn là có mßt bi¿n ßi tiêu chu¿n, nó có thß áp dÿng sÿ phân bißt cho hßc mâu thu¿n

Quá trình hu¿n luyßn không ßn ßnh, dß r¡i vào tr±ßng hÿp bi¿n m¿t gradient và ch¿

Sÿ phân bß cÿa mô hình tßng quát là r¿t khß ß có thß dißn gi¿i b¿ng bißu thÿc toán hßc

CH¯¡NG 2: Ph±¡ng pháp dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám sÿ dÿng hß suy dißn mß phÿc

2.1 Gißi thißu

Nh± ã trình bày ß ch±¡ng 1, có r¿t nhißu ph±¡ng pháp khác nhau có thß ±ÿc sÿ dÿng ß gi¿i quy¿t bài toán này và mßt trong nhÿng h±ßng i ang nh¿n ±ÿc nhißu quan tâm ó là sÿ dÿng các hß suy dißn ¿c bißt là hß suy dißn mß phÿc ißu này ã cho th¿y sÿ hißu qu¿ cÿa nhóm ph±¡ng pháp này khi có thß áp ÿng ±ÿc vßi các bài toán phÿc t¿p, dÿ lißu lßn nh± lßp bài toán này Do ó trong lu¿n vn này t¿p trung trình bày mßt ph±¡ng dÿ báo bi¿n ßi ¿nh vißn thám sÿ dÿng hß suy dißn mß phÿc

2.2 Hß lu¿t suy dißn mß phÿc d¿ng tam giác 2.2.1 Hß suy dißn mß phÿc Mamdani(M-CFIS)

Trong bài báo [59] hß suy dißn M-CFIS l¿n ¿u ±ÿc gißi thißu nh± mßt công cÿ m¿nh m¿ ß gi¿i các bài toán liên quan ¿n các y¿u tß mang tính chu kÿ trong mßt kho¿ng thßi gian nh¿t ßnh, bên c¿nh các giá trß t¿i mßt thßi ißm nh¿t ßnh Hß thßng này k¿t hÿp hß suy dißn Mamdani FIS cß ißn vßi hß suy dißn mß phÿc (CFIS), c¿u trúc cÿ thß cÿa mô hình này có thß ±ÿc minh ho¿ cÿ thß vßi hình sau: