Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 109 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP MỜ BIỂU THỊ BẰNG THÔNG TIN NGÔN NGỮ VÀ ỨNG DỤNG

Tác giả: Nguyễn Tuấn Anh

Lĩnh vực: Toán học

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp khai phá luật kết hợp mờ, đặc biệt là áp dụng thông tin ngôn ngữ và các kỹ thuật liên quan. Nghiên cứu đề xuất việc sử dụng Đại số gia tử (ĐSGT) thay thế lý thuyết tập mờ truyền thống để xử lý các vấn đề liên quan đến phân hoạch miền xác định của thuộc tính thành các miền mờ. Mục tiêu là xây dựng các tập hàm thuộc (Membership Function – MF) có ý nghĩa và phù hợp hơn, không chỉ dựa vào kinh nghiệm chủ quan mà còn dựa trên dữ liệu. Luận án cũng đề cập đến các phương pháp nén dữ liệu giao dịch để tăng tốc độ khai phá luật kết hợp, cũng như nghiên cứu các cách biểu diễn dữ liệu khác nhau để khai phá luật kết hợp một cách đa dạng và ý nghĩa hơn, bao gồm cả biểu diễn dữ liệu đa thể hạt.

Mục lục chi tiết:

  • MỞ ĐẦU
  • CHƯƠNG 1. MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ (Tập mờ và các phép toán, Biến ngôn ngữ, Giải thuật di truyền, Bài toán khai phá luật kết hợp)
  • CHƯƠNG 2. KHAI PHÁ LUẬT KẾT HỢP MỜ THEO HƯỚNG TIẾP CẬN SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ (Mờ hóa CSDL giao dịch, Xây dựng bảng định lượng, Thuật toán trích xuất luật kết hợp mờ)
  • CHƯƠNG 3. PHÂN HOẠCH MỜ CHO THUỘC TÍNH DỰA TRÊN BIỂU DIỄN THỂ HẠT CỦA ĐSGT (Phân hoạch miền giá trị, Phương pháp phân hoạch mờ, Thuật toán tìm kiếm phân hoạch mờ tối ưu và luật kết hợp)
  • KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ