Tóm tắt 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

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 này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển mô hình đồ thị tri thức mờ dạng cặp (FKG-Pairs) nhằm cải thiện hiệu quả hỗ trợ ra quyết định, đặc biệt trong các trường hợp dữ liệu đầu vào không đầy đủ hoặc các tình huống cực đoan. Mô hình đề xuất giải quyết hai câu hỏi nghiên cứu chính: cách phát triển mô hình ra quyết định dựa trên đồ thị tri thức mờ dạng cặp khi thông tin đầu vào chưa đầy đủ và cách phát triển mô hình tương tự cho các trường hợp cực đoan với tập dữ liệu lớn hoặc cơ sở tri thức nhỏ.

Luận án đề xuất hai mô hình lý thuyết chính: FKG-Pairs, được thiết kế để xử lý bài toán phân loại khi thông tin dữ liệu đầu vào chưa đầy đủ, và FKG-Extreme, nhằm giải quyết các bài toán phân loại trong trường hợp dữ liệu đầu vào lớn hoặc cơ sở tri thức quá nhỏ. Các mô hình này được xây dựng dựa trên các kỹ thuật mờ, suy diễn mờ và học máy, với mục tiêu cải thiện độ chính xác và hiệu quả tính toán so với các phương pháp hiện có. Ứng dụng thực tế của các mô hình này trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh cũng được xem xét.

Mục lục chi tiết:

• Mở đầu
• Chương 1. Cơ sở lý thuyết
• Chương 2. Mô hình đồ thị tri thức mờ dạng cặp FKG-Pairs trong hỗ trợ ra quyết định
• Chương 3. Mô hình đồ thị tri thức mờ dạng cặp trong trường hợp cực đoan FKG-Extreme
• Kết luận