Luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin: Nghiên cứu phát triển mô hình đồ thị tri thức mờ dạng cặp và ứng dụng trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh

Tác giả: Cù Kim Long

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển mô hình đồ thị tri thức mờ dạng cặp, cùng với các ứng dụng của nó trong việc hỗ trợ chẩn đoán bệnh. Nghiên cứu này nhằm giải quyết các hạn chế của các phương pháp hiện tại, đặc biệt là trong các trường hợp dữ liệu đầu vào chưa đầy đủ hoặc cơ sở luật mờ còn hạn chế. Luận án đề xuất các mô hình mới để nâng cao hiệu quả hỗ trợ ra quyết định, đặc biệt trong các tình huống phức tạp và cực đoan.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục thuật ngữ và từ viết tắt
• Danh mục bảng biểu
• Danh mục hình vẽ
• Mở đầu
• Tổng quan
• Các công trình nghiên cứu có liên quan
• Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• Phương pháp nghiên cứu
• Những đóng góp mới của luận án
• Cấu trúc của luận án
• Chương 1. Cơ sở lý thuyết
• Tập mờ
• Các hệ suy diễn mờ
• Đồ thị mờ, cấu trúc đồ thị mờ
• Đồ thị tri thức, đồ thị tri thức mờ
• Kỹ thuật Q-learning trong học tăng cường
• Phân tích ANOVA
• Bộ dữ liệu thực nghiệm
• Kết luận Chương 1
• Chương 2. Mô hình đồ thị tri thức mờ dạng cặp FKG-Pairs trong hỗ trợ ra quyết định
• Phát biểu bài toán
• Mô hình FKG-Pairs
• Thuật toán FKG-Pairs
• Kết quả thực nghiệm
• Ứng dụng FKG-Pairs trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh tiền sản giật
• Kết luận Chương 2
• Chương 3. Mô hình đồ thị tri thức mờ dạng cặp ra quyết định trong trường hợp cực đoan FKG-Extreme
• Phát biểu bài toán
• Mô hình FKG-Extreme
• Sự khác biệt và ưu điểm của mô hình FKG-Extreme
• Kết quả thực nghiệm
• Ứng dụng FKG-Extreme trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh thận mạn
• Kết luận Chương 3
• Kết luận
• Kết luận
• Hướng nghiên cứu phát triển trong tương lai
• Danh mục các công trình đã công bố của luận án
• Tài liệu tham khảo