Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu một số phương pháp nâng cao hiệu quả tính toán tập rút gọn trên không gian xấp xỉ mờ

Nghiên cứu một số phương pháp nâng cao hiệu quả tính toán tập rút gọn trên không gian xấp xỉ mờ

Tác giả: Phạm Minh Ngọc Hà

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu các phương pháp chọn lọc thuộc tính (còn gọi là chọn lọc đặc trưng) nhằm nâng cao hiệu quả tính toán, đặc biệt là giảm chi phí thời gian, cho các bảng quyết định số có chứa nhiễu và các bảng quyết định động. Nghiên cứu bao gồm việc khảo sát lý thuyết tập thô (Rough Set) và các mở rộng của nó, quy trình xây dựng reduct, và các công cụ chuẩn hóa dữ liệu. Luận án đề xuất các phương pháp cải thiện độ chính xác cho bảng quyết định số có nhiễu và phương pháp chọn lọc thuộc tính gia tăng cho bảng quyết định số có sự thay đổi về tập đối tượng. Phương pháp nghiên cứu kết hợp lý thuyết và thực nghiệm, sử dụng các bộ dữ liệu mẫu từ UCI và các mô hình phân lớp dữ liệu tiêu chuẩn.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục các thuật ngữ, chữ viết tắt
• Danh mục các ký hiệu
• Danh mục các hình vẽ
• Danh mục các bảng biểu
• Mở đầu
• Chương 1: Tổng quan về phương pháp rút gọn thuộc tính trên không gian xấp xỉ mờ
• Chương 2: Rút gọn thuộc tính theo tiếp cận mở rộng tập thô mờ độ chính xác thay đổi trên không gian xấp xỉ mờ
• Chương 3: Phương pháp tính toán gia tăng tập rút gọn theo tiếp cận tính toán hạt thông tin trên không gian xấp xỉ mờ
• Kết luận
• Danh mục các công trình nghiên cứu
• Tài liệu tham khảo