Tối ưu hoá cấu trúc của mạng nơron mờ bằng giải thuật di truyền

Lý do chọn đề tài
Gần đây suy diễn mờ được ứng dụng trong rất nhiều các vấn đề khác nhau như: điều khiển máy móc hay trong các hệ thống sản xuất. Một trong những suy diễn mờ đó là mạng nơron mờ. Có lẽ mạng noron không chỉ hấp dẫn đối với những người yêu thích công nghệ thông tin bởi khả năng do con người huấn luyện, mà còn bởi những ứng dụng thực tiễn trong cuộc sống của nó. Chúng ta hoàn toàn có thể nhận dạng dấu vết vân tay của tội phạm trong hình sự, có thể dự đoán thị trường chứng khoán, dự đoán thời tiết, dự toán chi phí cho một dự án đường cao tốc, khôi phục những tấm ảnh, hay một chiếc xe lăn dành cho người khuyết tật có thể nhận được mệnh lệnh điều khiển bằng cử chỉ, hành động, thậm chí là suy nghĩ của người ngồi trên xe v.v… nhờ có mạng noron nhân tạo. Mạng nơron ban đầu có cấu trúc thô, vấn đề quan trọng là chúng ta phải làm sao cho cấu trúc thô đó trở thành cấu trúc tương đối thích hợp. Do đó vấn đề tối ưu hoá cấu trúc của mạng nơron là rất cần thiết. Một trong những giải thuật dùng để tối ưu hoá cấu trúc của mạng nơron là giải thuật di truyền và giải thuật di truyền được xem là thích hợp nhất.