Tổng quan lý thuyết về logic mờ: Phương pháp, các ứng dụng và hướng nghiên cứu

Abstract

Logic mờ là một phương pháp quan trọng để xử lý tính mơ hồ, chân lý từng phần và suy luận xấp xỉ trong các môi trường ra quyết định phức tạp. Bài tổng quan này hệ thống hóa các nền tảng phương pháp luận và những ứng dụng tiêu biểu của logic mờ trong hỗ trợ ra quyết định, y tế, nông nghiệp thông minh, kỹ thuật điều khiển, hệ thống gợi ý và trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích. Dựa trên cấu trúc PRISMA, nghiên cứu phân tích các nhóm mô hình, lĩnh vực ứng dụng, ưu điểm và những thách thức còn tồn tại. Kết quả cho thấy logic mờ vẫn có giá trị nhờ khả năng kết hợp tính linh hoạt trong tính toán với cơ chế suy luận dễ hiểu. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu cần tăng cường kiểm định thực nghiệm, minh bạch hóa các thành phần mô hình và so sánh với các phương pháp khác. Nghiên cứu tương lai nên hướng tới các hệ thống mờ có tính tái lập, tích hợp và khả năng triển khai thực tiễn cao hơn.
Keywords
logic mờ hệ suy luận mờ tổng quan hệ thống tính bất định khả năng diễn giải hỗ trợ ra quyết định trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích hệ neuro-fuzzy.

References

1.
Ahmadi, H., Gholamzadeh, M., Shahmoradi, L., Nilashi, M., & Rashvand, P. (2018). Diseases diagnosis using fuzzy logic methods: A systematic and meta-analysis review. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 161, 145 - 172.
2.
Arji, G., Ahmadi, H., Nilashi, M., Rashid, T. A., Ahmed, O. H., Aljojo, N., & Zainol, A. (2019). Fuzzy logic approach for infectious disease diagnosis: A methodical evaluation, literature and classification. Biocybernetics and Biomedical Engineering, 39(4), 937 - 955.
3.
Farzandipour, M., Nabovati, E., Saeedi, S., & Fakharian, E. (2018). Fuzzy decision support systems to diagnose musculoskeletal disorders: A systematic literature review. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 163, 101 -109.
4.
Guillaume, S. (2001). Designing fuzzy inference systems from data: An interpretability-oriented review. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 9(3), 426 - 443.
5.
Jang, J.-S. R. (1993). ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23(3), 665 - 685.
6.
Júnior, J. S. S., Mendes, J., Souza, F., & Premebida, C. (2023). Survey on deep fuzzy systems in regression applications: A view on interpretability. International Journal of Fuzzy Systems, 25, 2568 - 2589.
7.
Mamdani, E. H., & Assilian, S. (1975). An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. International Journal of Man-Machine Studies, 7(1), 1 -13.
8.
Mencar, C., & Alonso, J. M. (2019). Paving the way to explainable artificial intelligence with fuzzy modeling: Tutorial. In Fuzzy logic and applications (pp. 215 - 227). Springer.
9.
Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., ... Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ, 372, Article n71.
10.
Takagi, T., & Sugeno, M. (1985). Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-15(1), 116 - 132.
11.
Vidal-Martínez, R., et al. (2025). A review of fuzzy logic controllers in photovoltaic systems: Maximum power point tracking and power management. Technologies, 13(2), Article 422.
12.
Widayat, I. W., et al. (2024). Fuzzy methods in smart farming: A systematic review. Informatica, 35(3), 453 - 494.