Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 143 trang
Dung lượng: 5 MB

Giới thiệu nội dung

Một số kỹ thuật phân loại dữ liệu và ứng dụng trong thành lập bản đồ nguy cơ cháy rừng, sạt lở đất

Tác giả: Hoàng Anh Đức

Lĩnh vực: Hệ thống Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc ứng dụng các kỹ thuật phân loại dữ liệu để xây dựng bản đồ nguy cơ cháy rừng và sạt lở đất. Nghiên cứu đề xuất các mô hình học máy hiệu quả, quy trình thu thập và tiền xử lý dữ liệu đa nguồn, cũng như đánh giá hiệu suất của các mô hình. Mục tiêu là cung cấp các bản đồ nguy cơ chính xác, hỗ trợ công tác quản lý và phòng chống thiên tai, giảm thiểu tổn thất về kinh tế, xã hội và môi trường.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Mục lục
  • Danh mục hình vẽ – biểu đồ
  • Danh mục bảng
  • Danh mục từ viết tắt
  • Mở đầu
    • Lý do chọn đề tài
    • Mục tiêu nghiên cứu
    • Nội dung nghiên cứu
    • Phương pháp nghiên cứu
    • Câu hỏi nghiên cứu
    • Đóng góp của luận án
    • Cấu trúc luận án
  • Chương 1. Tổng quan về lĩnh vực nghiên cứu
    • Lý thuyết cơ bản (Học sâu, Học tổng hợp)
    • Các thuật toán học máy cơ sở (Máy vector hỗ trợ, Máy vector liên quan, Rừng ngẫu nhiên, Hồi quy Logistic, Mạng nơ-ron đa tầng, Thuật toán cây quyết định SPAARC)
    • Các thuật toán tối ưu hoá (Phương pháp giảm dần độ dốc ngẫu nhiên, Thuật toán lan truyền trung bình bình phương gốc, Thuật toán Adam, Adadelta, Tối ưu hóa dựa trên Địa sinh học, Tiến hoá vi phân)
    • Các phương pháp phân loại dữ liệu (Phương pháp phân loại khoảng bằng nhau, Phương pháp phân loại khoảng không bằng nhau, Phương pháp phân loại phân vị, Phương pháp phân loại độ lệch chuẩn, Phương pháp pháp phân loại ngắt tự nhiên)
    • Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước (Vấn đề dự đoán cháy rừng, Vấn đề dự đoán sạt lở đất)
    • Đánh giá các mô hình (Các phương thức đánh giá mô hình, Các chỉ số đánh giá)
    • Cấu trúc nghiên cứu (Bức tranh toàn cảnh của nghiên cứu, Công tác chuẩn bị dữ liệu, Tiền xử lý dữ liệu cháy rừng tại Gia Lai, Tiền xử lý dữ liệu sạt lở đất tại huyện Than Uyên)
    • Kết chương
  • Chương 2. Mô hình xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ cháy rừng ở tỉnh Gia Lai sử dụng Deep-NC
    • Bộ dữ liệu cháy rừng tỉnh Gia Lai (Mô tả vùng nghiên cứu, Dữ liệu cháy rừng, Các yếu tố ảnh hưởng, Xây dựng Geodatabase cho cháy rừng tại tỉnh Gia Lai)
    • Mô hình Deep-NC (Kiến trúc của mô hình Deep-NC, Hàm mục tiêu sử dụng để huấn luyện mô hình Deep-NC, Lựa chọn mô hình, Đánh giá tầm quan trọng dự báo của các yếu tố tác động, Đánh giá chất lượng của mô hình đề xuất, Hiệu suất và đánh giá mô hình, Đánh giá mô hình Deep-NC với các thuật toán tối ưu hoá khác nhau)
    • Tạo bản đồ nguy cơ cháy rừng
    • Thảo luận
    • Kết chương
  • Chương 3. Mô hình thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất sử dụng cây tổng hợp BBO-DE-STREEENS
    • Bộ dữ liệu sạt lở đất của huyện Than Uyên, tỉnh Lai Châu (Mô tả vùng nghiên cứu, Dữ liệu sạt lở đất trong lịch sử, Các yếu tố ảnh hưởng, Xây dựng bản đồ các yếu tố ảnh hưởng, Xây dựng Geodatabase cho sạt lở đất tại huyện Than Uyên, Lai Châu)
    • Mô hình học tập thể SPAARC Tree Ensemble sử dụng tối ưu hoá lai BBO-DE (Đề xuất mô hình, Quy trình thành lập bản đồ nguy cơ sạt lở đất bằng mô hình BBO-DE-StreeEns, Kiến trúc mô hình BBO-DE-StreeEns, Tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến sạt lở đất, Hàm mất mát và tối ưu hoá các siêu tham số, Đánh giá hiệu suất mô hình, Kết quả đánh giá mô hình, Tạo bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất cho huyện Than Uyên, Thảo luận)
    • Kết chương
  • Kết luận và hướng nghiên cứu trong tương lai
  • Tài liệu tham khảo
  • Danh mục các công trình của tác giả
  • Phụ lục