Từ đó, khi x1(*) thay đổi theo mẫu dữ liệu, lần lượt bằng x1(*), , ta dựng đường cong fuzzy trung bình và trong trường hợp hay do x1 ảnh hưởng hoàn toàn đến y, nên ymean(x1) có dáng giống với y.
Xét tương tự với x2 ta có:
|
((6)
|
Từ đó ta thấy rằng khi x2(*) thay đổi theo các mẫu, lần lượt bằng x2(k), ta thu được đường cong trunh bình phẳng.
Trên thực tế, các mẫu dữ liệu có được thường có chứa nhiễu hoặc sai số. Trong trường hợp như vậy, chỉ có một cách để tính được giá trị trung bình ymean(xi). Do vậy, thay vì tính trung bình các giá trị y(xi(*)) nằm trên mặt cắt xi(*), ta lấy thêm các mẫu trong lân cận gần của mặt cắt xi(*) được xác định bởi một hàm liên thuộc có dạng hình chuông với độ rộng vùng lân cận được xác định bằng tham số bi (được Yinghua Ling và cộng sự khuyến nghị bi nên bằng 20% miền xác định của xi (Yinghua Lin, 1994-1996).
Từ đó kỹ thuật xếp hạng được xây dựng như sau:
Chia sẻ với bạn bè của bạn: |
