Tóm tắt luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu

XÂY DỰNG MÔ HÌNH LAI CHO BÀI TOÁN DỰ BÁO THEO TIẾP CẬN MỜ HƯỚNG DỮ LIỆU

Tác giả: NGUYỄN ĐỨC HIỂN

Lĩnh vực: KHOA HỌC MÁY TÍNH

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ này tập trung vào việc xây dựng mô hình lai nhằm nâng cao hiệu quả cho bài toán dự báo. Nghiên cứu đề xuất các thuật toán để trích xuất mô hình mờ từ dữ liệu, đặc biệt là sử dụng máy học véc-tơ hỗ trợ (SVM). Luận án trình bày phương pháp tích hợp tri thức tiên nghiệm vào mô hình mờ để cải thiện khả năng diễn dịch và độ chính xác. Ngoài ra, nghiên cứu còn đề xuất mô hình lai ghép kỹ thuật phân cụm với mô hình mờ hướng dữ liệu để xử lý hiệu quả bài toán dự báo dữ liệu chuỗi thời gian. Các phương pháp và thuật toán được đề xuất đã được kiểm chứng qua thực nghiệm trên các bài toán dự báo khác nhau, cho thấy hiệu quả vượt trội so với các mô hình hiện có.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU
• Chương 1. TRÍCH XUẤT MÔ HÌNH MỜ HƯỚNG DỮ LIỆU DỰA TRÊN MÁY HỌC VÉC-TƠ HỖ TRỢ
• Chương 2. TÍCH HỢP TRI THỨC TIÊN NGHIỆM VÀO MÔ HÌNH MỜ HƯỚNG DỮ LIỆU
• Chương 3. LAI GHÉP KỸ THUẬT PHÂN CỤM VỚI MÔ HÌNH MỜ HƯỚNG DỮ LIỆU