LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các lý thuyết, số liệu, kết nêu luận văn trung thực, chép toàn văn công trình khác Ứng dụng ứng dụng vào thực tế nơi làm việc chưa công bố Tác giả Vũ Trường Sơn LỜI CẢM ƠN Sau thời gian nghiên cứu, thực đề tài với bảo, hướng dẫn tận tình thầy giáo, PGS TS Trần Đình Khang - Viện Công Nghệ Thông Tin truyền thông, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, nói luận văn em đạt kết định Với lòng biết ơn sâu sắc, trước hết em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy giáo, PGS TS Trần Đình Khang, người thầy học trò mình, thầy bảo, truyền đạt kiến thức vô quý báu cho em suốt thời trình học tập nghiên cứu Em xin gửi lời cám ơn sâu sắc tới thầy cô giáo thuộc trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, thầy cô Viện Công Nghệ Thông Tin truyền thông, Bộ môn Hệ thống thông tin, thầy cô Viện Đào tạo sau đai học, người cung cấp, truyền đạt bảo nhiệt tình tất kiến thức tảng chuyên ngành quý giá cho em suốt năm năm học đại học thời gian học cao học trường Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè, đồng nghiệp bên cạnh, ủng hộ, động viên tinh thần cho suốt trình thực luận văn MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10 1.1 Giới thiệu tập mờ .10 1.1.1 Tập mờ loại 10 1.1.2 Tập mờ loại hai .13 1.2 Giới thiệu tập mờ loại II đại số gia tử 16 1.2.1 Đại số gia tử 16 1.2.1.1 Giới thiệu đại số gia tử 16 1.2.1.2 Độ đo tính mờ, khoảng tính mờ, ánh xạ định lượng ngữ nghĩa .18 1.2.2 Tập mờ loại II đại số gia tử .21 1.2.2.1 Định nghĩa 21 1.2.2.2 Biểu diễn tập mờ loại hai đại số gia tử 21 1.2.3 Các phép toán tập hợp .23 1.2.3.1 Phép hợp 24 1.2.3.2 Phép giao 24 1.2.3.3 Phần bù 25 1.3 Hệ logic mờ loại II đại số gia tử .25 1.3.1 Giới thiệu hệ logic mờ loại II đại số gia tử 25 1.3.2 Mờ hoá 27 1.3.3 Cơ sở luật 27 1.3.4 Mô tơ suy diễn 28 1.3.5 Bộ phận xử lý đầu 28 1.4 Kết luận 29 CHƢƠNG 2: MÔ HÌNH GIẢI BÀI TOÁN SỬ DỤNG HỆ LOGIC MỜ LOẠI HAI ĐẠI SỐ GIA TỬ .30 2.1 Sơ đồ khối 30 2.2 Các trình pha 31 2.2.1 Tiền xử lý liệu 31 2.2.2 Thủ tục sinh luật 32 2.2.3 Suy diễn hệ logic mờ loại I 40 2.3 Các trình pha 43 2.3.1 Xây dựng cấu trúc đại số gia tử 43 2.3.2 Xây dựng tập mờ loại hai đại số gia tử 46 2.3.3 Suy diễn hệ logic mờ loại II đại số gia tử 48 2.3.4 Kết luận 49 CHƢƠNG 3: BÀI TOÁN ỨNG DỤNG 50 3.1 Các kiến thức liên quan đến bệnh tuyến giáp 50 3.1.1 Tính thời bệnh tuyến giáp 50 3.1.2 Các kiến thức liên quan đến bệnh tuyến giáp 50 3.1.2.1 Tuyến giáp chức tuyến giáp 50 3.1.2.2 Hậu tuyến giáp hoạt động không tốt ? 51 3.2 Bộ liệu 52 3.2.1 Nguồn gốc liệu: .52 3.2.2 Bộ liệu tham khảo 52 3.2.3 Chi tiết liệu ứng dụng .53 3.3 Phân tích thiết kế chƣơng trình .56 3.3.1 Biểu đồ phân rã chức 56 3.3.2 Biểu đồ mức khung cảnh .58 3.3.3 Xây dựng Module chương trình 58 3.3.3.1 Pha 58 3.3.3.2 Pha 59 3.4 Môi trƣờng công cụ phát triển .60 3.5 Thiết kế giao diện, hệ thống tab chức chƣơng trình .61 3.5.1 Giao diện .61 3.5.2 Các chức hệ thống 62 3.6 Kết luận 64 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ .65 4.1 Các kết đạt đƣợc 65 4.2 Đánh giá kết 65 4.2.1 Đánh giá dựa kịch 2CV: 66 4.2.2 Đánh giá dựa kịch L1O: 66 4.2.3 Đánh giá dựa kịch Full Training, Full Test: 67 4.2.4 Đánh giá tổng thể 67 4.3 Tồn đọng hƣớng phát triển 69 4.4 Kết luận 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT Các ký hiệu: xˆ Một giá trị ngôn ngữ tập mờ loại H (xˆ ) Tập tất khái niệm ngữ nghĩa sinh từ  A (x) Hàm thuộc tập mờ loại  s-conorm  t-norm A Phần bù tập mờ A  A~ ( x) ~ A FOU Â Hàm thuộc tập mờ loại Tập mờ loại Chân đế không chắn Tập mờ loại hai đại số gia tử SIG Hàm dấu fm(xˆ ) Độ đo tính mờ  (h) Độ đo tính mờ gia tử h  fm( xˆ), fm( xˆ) xˆ xˆ Khoảng tính mờ xˆ RijK Một luật phương pháp phân loại mờ dạng lưới CFijK Độ thuộc luật phương pháp mờ dạng lưới Các chữ viết tắt: ĐSGT Đại số gia tử T1FS Type Fuzzy Set HAT2FS Hedge Algebraic Type-2 Fuzzy Set HaT2FLS Hedge Algebraic Type-2 Fuzzy Logic System FOU Footprint Of Uncertainty 2CV 2-fold cross validation L1O Leave One Out DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1: Ví dụ hàm SIG Bảng 2: Mô tả liệu Bảng 3: Đánh giá hiệu suất ứng dụng dựa 2CV Bảng 4: Đánh giá hiệu suất ứng dụng dựa L1O Bảng 5: Đánh giá hiệu suất ứng dụng dựa kịch Full Training, Full Test DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1: Minh hoạ tập mờ tuổi già Hình 2: Biểu diễn hàm thuộc tập mờ A B Hình 3: Biểu diễn hàm thuộc A B Hình 4: Ví dụ hàm thuộc loại II Hình 5: Độ đo tính mờ fm(True) Hình 6: Cây đại số gia tử với nút gốc True Hình 7: Các thành phần tổng quát hệ logic mờ Hình 8: Các thành phần hệ logic mờ loại II đại số gia tử Hình 9: Sơ đồ khối hệ thống HaT2FLS giải toán chẩn đoán Hình 10: Biểu diển phân hoạch mờ Hình 11: Phân vùng mờ lưới mờ đơn Hình 12: Mô tả phân loại hai lớp Hình 13: Minh họa luật mờ Hình 14: Suy diễn lưới mờ đơn Hình 15,16,17: Minh hoạ fm(c-) Hình 18: Mô tả tuyến giáp Hình 19: Giao diện chương trình Hình 20: Màn hình chẩn đoán bệnh Hình 21(a) Hình 21(b): Các tab chức chẩn đoán MỞ ĐẦU Hiện nay, khoa học công nghệ chiếm vị trí vô quan trọng phát triển nhân loại, tất ngành nghề, tất lĩnh vực, phát triển mạnh mẽ không ngừng nghỉ Đặc biệt bùng nổ ngành Công nghệ thông tin với hàng loạt sản phẩm công nghệ cao không ngừng gia tăng số lượng, cải tiến chất lượng Đóng góp phát triển đó, gần đây, kỹ thuật mờ ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực y tế, công nghiệp chế tạo tủ lạnh, máy giặt, điều hòa nhiệt độ,… đến nghiên cứu mang tính chất khoa học Bên cạnh đó, kỹ thuật “khai phá liệu” “học máy” dùng để trích xuất thông tin hữu ích cho từ liệu lưu trữ Các tri thức học liệu vận dụng để cải thiện hiệu hoạt động hệ thống giúp người toán tư vấn định Xây dựng hệ thống sử dụng hệ logic mờ, có khả trích xuất thông tin từ liệu học hướng nghiên cứu, ứng dụng hoàn toàn thực tế có tương lai phát triển mạnh mẽ Nhận thấy, việc ứng dụng kỹ thuật công nghệ thông tin đại vào thực tiễn quan trọng Đối với ngành Y tế nói riêng, ứng dụng công nghệ thông tin vào chẩn đoán điều trị bệnh đặc biệt quan tâm định hướng phát triển, nhiên dừng lại mức quản lý khám chữa bệnh, lưu trữ truyền tải hình ảnh Việc ứng dụng kỹ thuật công nghệ thông tin đại vào chẩn đoán bệnh Việt Nam lĩnh vực có nhiều tiềm phát triển Xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán loại bệnh như: chẩn đoán bệnh tim mạch, chẩn đoán bệnh đau đầu, chẩn đoán bệnh tuyến giáp, chẩn đoán bệnh xương khớp(Loãng xương), chẩn đoán triệu chứng đau thắt ngực việc hoàn toàn khả thi có ý nghĩa thực tiễn cao Tuyến giáp tuyến nội tiết lớn quan trọng thể người Đối với loại bệnh tuyến giáp, tương đối phổ biến khó xác định triệu chứng thường bị nhầm lẫn với bệnh khác, số lượng bác sỹ lâm sàng hiểu rõ bệnh hạn chế Đây điều thúc nghiên cứu, áp dụng kỹ thuật, kiến thức hệ logic mờ, hệ logic mờ loại hai đại số gia tử vào thực tiễn công việc nơi công tác, để cải tiến kỹ thuật, hỗ trợ chẩn đoán bệnh cách xác Luận văn vào tìm hiểu khái niệm tập mờ, tập mờ loại hai đại số gia tử, hệ logic mờ loại hai đại số gia tử (HaT2FLS) triển khai thử nghiệm hệ thống ứng dụng HaT2FLS vào chẩn đoán bệnh tuyến giáp Thực chất vấn đề xây dựng hệ thống tiếp cận theo phương pháp phân loại liệu để xác định loại bệnh từ liệu đầu vào, sở để chẩn đoán bệnh cho bệnh nhân Bố cục luận văn chia thành chương, cụ thể sau: Chƣơng 1: Cơ sở lý thuyết Trình bày kiến thức tập mờ, tập mờ loại hai, đại số gia tử, tập mờ loại hai đại số gia tử, cấu trúc hệ logic mờ loại hai đại số gia tử Chƣơng 2: Mô hình giải bải toán sử dụng hệ logic mờ loại hai đại số gia tử Dựa mô hình tổng quát hệ logic mờ loại hai đại số gia tử, mô hình xây dựng hệ logic mờ loại hai đại số gia tử [11], tác giả mô tả mô hình giải toán chẩn đoán bệnh, gồm pha thực Pha thực việc sinh tập mờ hàm thuộc loại Pha hai tiến hành xây dựng cấu trúc đại số gia tử, sau thực suy diễn hệ logic mờ loại hai đai số gia tử Chƣơng 3: Bài toán ứng dụng Mở đầu chương trình bày thông tin liên quan đến bệnh tuyến giáp Sau đó, trình bày liệu sử dụng ứng dụng Tiếp theo phân tích thiết kế ứng dụng, module chính, giới thiệu công cụ xây dựng ứng dụng, thiết kế giao diện người dùng Chƣơng 4: Kết đánh giá Mô tả cô đọng kết đạt được,chỉ tồn đọng hướng phát triển Phần cuối chương đưa kết luận điểm đạt luận văn CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Giới thiệu tập mờ 1.1.1 Tập mờ loại Lý thuyết tập mờ [7] lần Lotfi.A.Zadeh, giáo sư thuộc trường Đại học Caliornia, Berkley, giới thiệu công trình nghiên cứu vào năm 1965 Lý thuyết tập mờ bao gồm logic mờ, số học mờ, quy hoạch toán học mờ, hình học tôpô mờ, lý thuyết đồ thị mờ, phân tích liệu mờ; thuật ngữ logic mờ thường dùng chung cho tất Xét tập hợp toán học thông thường, ví dụ tập hợp Tuổi Già bao gồm giá trị tuổi x thoả mãn: Tuổi Già = {x| x  60 x  130} Nhận xét rằng, ta coi 60 tuổi già coi 90 tuổi già điều không hợp lý Với tập hợp toán học thông thường, tất phần tử tập hợp có vai trò tính chất Mở rộng tập toán học thông thường, với vai trò phần tử tập hợp đặc trưng độ thuộc phần tử đó, ta có khái niệm tập mờ (hay tập mờ loại I) Định nghĩa 1-1: Tập mờ Một tập mờ A xác định không gian X đặc trưng hàm thuộc  A ( x) : X  0,1 Trong đó, A nhãn mờ biến x, thường mang ý nghĩa ngôn ngữ đó, mô tả định tính thuộc tính đối tượng , chẳng hạn cao, thấp, nóng, lạnh, sáng, tối, Một tập mờ hữu hạn vô hạn phần tử, tập mờ A hữu hạn viết dạng: A   N i 1  A ( xi ) xi 10 } public Pattern[] Normalize( Pattern[] patterns ) { return normalizedPatterns.ToArray(); } } Sinh luật: Lớp Rule public class Rule { public Rule( int i, int j, int m, int n, Categories c, decimal cf ) { } } Lớp sinh luật public static class RuleCreator { public static Rule[] Create(Pattern[] patterns, int k) { List rules = new List(); return rules.ToArray(); } public static decimal CalculateDependencyValue(int k, int i, decimal propertyValue) { return dothuoc > ? dothuoc : 0; } } 3.3.3.2 Pha Xây dựng cấu trúc đại số gia tử Hàm dấu private string getSign(string newHedge, string nextHedge, string Sign) { string result = ""; switch (newHedge) { return result; } 59 } Chuyển tập mờ loại thành tập mờ loại hai Đại số gia tử private HI convertToHA(double l, double r) { HI tmpHI=new HI(); double v = 0; string FinalHA = ""; return tmpHI; } Suy diễn HaT2FS public static class HedgeAlgrbra { public void initVOL() { double alpha = 0; for (int i = 0; i < numNegative; i++) alpha += hedge[i].measure; //calculate vol[0] negativew VOL* temp = (VOL*)malloc(sizeof(VOL)); temp->sig = false; temp->fm = generator[0].fm; temp->fmLeft = 0; temp->fmRight = generator[0].fm; temp->v = (1 - alpha) * generator[0].fm; //temp->next = NULL; temp->length = 0; temp->generator = false; volFalse[0] = temp; //calculate vol[1] positive temp = (VOL*)malloc(sizeof(VOL)); temp->sig = true; temp->fm = generator[1].fm; temp->fmLeft = generator[0].fm; temp->fmRight = 1; temp->v = (1 + alpha) * generator[0].fm; //temp->next = NULL; temp->length = 0; temp->generator = true; volTrue[0] = temp; } } 3.4 Môi trƣờng công cụ phát triển - Môi trường NET 3.5 SP1 - Ngôn ngữ lập trình C# (Xây dựng ứng dụng Version 1.0) C++ (Xây dựng Version 2.0) lựa chọn để tiến hành cài đặt chương trình - Môi trường NET có nhiều ưu điểm bật:  Cung cấp môi trường phát triển ứng dụng nhanh  Thư viện hỗ trợ đa dạng đầy đủ 60  Mã nguồn rõ ràng, dễ bảo trì  Cơ chế quản lý tài nguyên an toàn  Giao diện thân thiện với người sử dụng - Chương trình ứng dụng xây dựng sở lập trình ứng dụng Windows Forms Application - Nền tảng giao diện người dùng chương trình Form - Các thiết kế sử dụng giao diện đồ họa thân thiện – dễ sử dụng với người dùng 3.5 Thiết kế giao diện, hệ thống tab chức chƣơng trình 3.5.1 Giao diện Ứng dụng gồm cửa sổ chính: Màn hình xây dựng luật Hình 19: Giao diện chương trình 61 Hình 20: Màn hình chẩn đoán bệnh 3.5.2 Các chức hệ thống (i) Huấn luyện liệu: 62 Bƣớc 1: Nhấn nút chọn file huấn luyên, sử dụng chức tương tự Menu File Bƣớc 2: Đọc liệu đầu vào ( Có thể sử dụng chức Menu Option Bƣớc 3: Tạo tập luật ( Cũng sử dụng chức Genrule Menu Option để tạo luật) (ii) Chức chẩn đoán bệnh, phân loại mẫu bệnh Sau tạo xong tập luật, hệ thống thực chuyển sang cửa sổ chẩn đoán bệnh Người dùng thực chức năng, thực phân loại mẫu bệnh đầu vào để xác định bệnh tập liệu test Hai người dùng thực việc chẩn đoán bệnh cho 01 bệnh nhân dựa việc nhập thông số xét nghiệm người bệnh vào thực việc chẩn đoán Hình 21(a) 63 Hình 21(b) Hình 21(a) Hình 21(b): Các Tab chức chẩn đoán [1A]: Nhập File liệu đầu vào cần chẩn đoán [2A]: Phân loại bệnh, hệ thống thực tính toán đưa chẩn đoán với tập mẫu bệnh đầu vào [1B]: Nhập số xét nghiệm bệnh nhân [2B]: Nhấn nút chẩn đoán để đưa hỗ trợ chẩn đoán hệ thống 3.6 Kết luận Chương trình bày kiến thức bệnh tuyến giáp, tính thời nó, điều thúc tác giả xây dựng ứng dụng dựa nghiên cứu Bộ nêu rõ nguồn gốc cách thức xác định nên Trong chương trình bày chi tiết biểu đồ chức năng, biểu đồ mức khung cảnh, phân tích thiết kế giao diện người dùng chức ứng dụng hàm tính toán tiêu biểu ứng dụng Giao diện chương trình thiết kế đơn giản, dễ thao tác, thân thiện với người dùng Trong chương tiếp theo, luận văn trình bày kết đạt đánh giá, tồn đọng định hướng phát triển 64 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ 4.1 Các kết đạt đƣợc Bộ liệu: Bộ liệu đầu vào gồm 03 thuộc tính số xét nghiệm tuyến giáp: TSH, T3, T4 Xây dựng thành công ứng dụng thử nghiệm vào thực tế nơi tác giả công tác để hỗ trợ công tác chẩn đoán bệnh tuyến giáp dựa hệ logic mờ loại hai đại số gia tử Hệ thống có khả học tri thức từ liệu huấn luyện Xây dựng chức phân loại nhóm bệnh dựa giải thuật phân loại Từ đánh giá khả phân loại hệ thống so với hệ thống phân loại dựa hệ logic mờ loại 4.2 Đánh giá kết Với ứng dụng thực tế, để triển khai hệ thống, trước hết hệ thống cần phải kiểm thử, đánh giá sai số hiệu hệ thống có đáp ứng nhu cầu thực tế hay không, sai số có giới hạn cho phép hay không Do đó, để đánh giá khả khái quát hóa hệ thống với mẫu test độc lập ta dựa phương pháp: - 2-fold cross validation (ký hiệu 2CV): Dữ liệu chia ngẫu nhiên thành phần, phần training, phần test lặp lại với phần - Leave One Out (L1O): Dữ liệu có tổng cộng N mẫu, lấy N-1 mẫu làm training, mẫu làm test Lặp lại N lần với N mẫu test - Full Training, Full Test: Toàn liệu lấy làm training, sau test toàn liệu Đối với kịch đánh giá đó, em tiến hành đánh giá sai số hệ thống chẩn đoán cài đặt dựa hệ logic mờ loại so với hệ logic mờ loại hai đại số gia tử Từ đó, đưa thống kê sai số hệ logic mờ loại hai đại số gia tử so với hệ logic mờ loại Cuối điểm mà hệ logic mờ loại hai đại số gia tử khắc phục so với hệ logic mờ loại 65 4.2.1 Đánh giá dựa kịch 2CV:  Bước 1: Chia ngẫu nhiên 180 mẫu phần, phần 90 mẫu: 90 mẫu training, 90 mẫu test  Bước 2: Tạo điều chỉnh tập luật 90 mẫu training, thực phân loại 90 mẫu test  Bước 3: Đổi vai trò lặp lại thủ tục bước  Bước 4: Tính trung bình hiệu suất phân loại  Kết đánh giá biểu diễn Bảng Phương K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 T1FS 67.222% 70.556% 72.778% 78.333% 81.667% 83.889% HaT2FS 84.444% 86.667% 93.889% 95.556% 94.444% 96.667% pháp Bảng 3: Đánh giá hiệu suất ứng dụng dựa 2CV Dựa vào bảng kết trên, ta thấy khả phân loại hệ thống dựa tập mờ loại hai đại số gia tử cải thiện đáng kể so với sử dụng tập mờ loại Hiệu suất tính toán ứng dụng HaT2FS lớn 14% so với T1FS với k=2 4.2.2 Đánh giá dựa kịch L1O:  Chọn mẫu test dùng 179 mẫu lại làm mẫu training  Lặp lại trình 180 lần với lựa chọn mẫu test khác Thực tính hiệu suất phân loại trung bình cho mẫu kiểm tra  Kết đánh giá biểu diễn Bảng Phương pháp K=2 K=3 K=4 66 K=5 K=6 K=7 T1FS 65.556% 71.667% 72.222% 75.556% 84.444% 86.111% HaT2FS 87.222% 89.444% 93.889% 97.222% 95% 96.111% Bảng 4: Đánh giá hiệu suất ứng dụng dựa L1O Nhận thấy, hiệu suất hoạt động hệ thống dựa HaT2FS tốt cài đặt dựa tập mờ loại Đặt biệt, với phân vùng mờ thô (k=2,3,4) hiêu suất phân loại tập mờ loại hai đại số gia tử lớn nhiều so với tập mờ loại (k=2, hiệu suất lớn ~22%) 4.2.3 Đánh giá dựa kịch Full Training, Full Test: Toàn 180 mẫu liệu lấy làm liệu traning dùng 180 mẫu làm liệu test Phương K=2 K=3 K=4 K=5 K=6 K=7 T1FS 66,667 69,444% 75% 86.111% 88.333% 89.444% HaT2FS 71.667% 83.889% 92.778% 95% 96.667% 97.222% Số luật 25 44 72 89 133 pháp Bảng 5: Đánh giá hiệu suất ứng dụng dựa kịch Full Training, Full Test Trong Bảng cho biết số lượng luật không bao gồm luật giả (những luật có kết phân loại  ) Dựa vào bảng ta rút kết luận hoàn toàn tương tự hai kịch thử nghiệm 4.2.4 Đánh giá tổng thể Qua kịch thử nghiệm ta có số nhận xét sau: Phương pháp học dựa HaT2FS có khả học cao phương pháp T1FS với tất giá trị k 67 Hiệu suất phân loại hệ thống cải thiện đáng kể xây dựng dựa hệ logic mờ loại hai đại số gia tử so với tập mờ loại Vì khả chẩn đoán tốt Biểu đồ thể điều đó: 100 90 T1FS2CV 80 70 60 k=2 k=3 k=4 k=5 k=6 k=7 Hệ logic mờ loại hai đại số gia tử khắc phục đươc vấn đề hệ logic mờ loại như: Các độ thuộc hệ logic mờ loại hai đại số gia tử giá trị chân lý ngôn ngữ, với true coi hoàn toàn đúng, false hoàn toàn sai, đo giá trị ngôn ngữ xác định tương ứng miền giá trị đoạn [0 1] Trong suy diễn, hệ logic mờ loại hai đại số gia tử thực suy diễn với phép toán giá trị ngôn ngữ, trình suy diễn mờ, khắc phục nhược điểm suy diễn hoàn toàn rõ T1FS Biểu diễn HaT2FS gần với suy nghĩ người T1FS, dễ hiểu trực quan Hệ thống thực tế hỗ trợ người dùng (phần lớn bác sĩ chuyên khoa nội, ) chẩn đoán loại bệnh tuyến giáp người bệnh, thực tế đưa vào vận hành thử nghiệm khoa nội tiết Bệnh viện Hữu Nghị 68 4.3 Tồn đọng hƣớng phát triển Vấn đề thứ nhất, việc xây dựng tập mờ tập luật ứng dụng dựa phương pháp lưới mờ đơn Ishibuchi Nếu có nhiều lớp giá trị Max (217) kết C ijK luật mờ tương ứng với không gian mờ AiK  A Kj không xác định Vì C ijK xác định  (rỗng) thủ tục kết thúc Những luật gọi luật giả không sử dụng Xem xét thủ tục sinh luật này, ta mở rộng luật mờ (2-12) nhiều Classes có giá trị Max  CT Giả sử Class Class có giá trị Max  CT , trường hợp tạo luật mờ với kết Class Class thay cho „luật giả‟ Một luật mờ với đa lớp kết đem lại nhiều thông tin hữu ích Đó hướng phát triển để xây dựng tập luật xác Hiệu hệ thống chưa đạt mức độ xác tuyệt k=