Luận án Tiến sĩ Toán học: Nghiên cứu phát triển các phương pháp cập nhật bảng quyết định phủ động và xử lý mất cân bằng dữ liệu dựa trên tập thô mờ

Nghiên cứu phát triển các phương pháp cập nhật bảng quyết định phủ động và xử lý mất cân bằng dữ liệu dựa trên tập thô mờ

Tác giả: Trần Thị Thanh Huyền

Lĩnh vực: Cơ sở toán học cho tin học

Nội dung tài liệu: Luận án này tập trung nghiên cứu phát triển các phương pháp cập nhật bảng quyết định phủ động và xử lý mất cân bằng dữ liệu dựa trên tập thô mờ. Luận án khảo sát các bài toán cập nhật tăng cường các quyết định ba nhánh và tập xấp xỉ trong hệ thông tin đầy đủ và không đầy đủ động. Đồng thời, luận án cũng nghiên cứu các kỹ thuật cân bằng dữ liệu cho các tập dữ liệu mất cân bằng. Từ đó, đề xuất hai phương pháp cập nhật tăng cường trong không gian xấp xỉ và không gian xấp xỉ phủ động, cùng với việc cải tiến thuật toán cân bằng dữ liệu và tối ưu hóa ngưỡng để nâng cao hiệu quả.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1: Tổng quan về tập thô và các mở rộng của tập thô
• Chương 2: Cập nhật các quyết định ba nhánh trong hệ thông tin không đầy đủ động
• Chương 3: Cập nhật các tập xấp xỉ trong không gian xấp xỉ phủ động
• Chương 4: Đề xuất phương pháp cân bằng dữ liệu theo hướng tiếp cận tập thô mờ
• Kết luận
• Danh mục các công trình khoa học đã công bố
• Tài liệu tham khảo