Về Phương Pháp Rút Gọn Thuộc Tính Trực Tiếp Trên Bảng Quyết Định Sử Dụng Khoảng Cách Mờ (original) (raw)
Related papers
Một Phương Pháp Mới Dự Báo Chuỗi Thời Gian Mờ Dựa Trên Ngữ Nghĩa Ngôn Ngữ
FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2016
Dự báo chuỗi thời gian là bài toán đã được rất nhiều tác giả trong và ngoài nước quan tâm nghiên cứu trong những năm gần đây. Tuy nhiên, việc dự báo trên những dữ liệu có sự biến đổi lớn, những dữ liệu được ghi nhận bằng các nhãn ngôn ngữ đã tạo ra những khó khăn khi giải quyết bằng các phương pháp toán học, thống kê truyền thống. Vì vậy, Q. Song và B.S Chissom đã đề xuất mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ. Kể từ đó tới nay đã có nhiều nghiên cứu theo hướng này, nhằm đưa ra những phương pháp mới và cải tiến những phương pháp đã có nhằm tăng độ chính xác của dự báo. Trong nội dung bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới, sử dụng phép ngữ nghĩa hóa và giải ngữ nghĩa của đại số gia tử trong bài toán dự báo số lượng sinh viên nhập học của Trường Đại học Alabama. Mô hình dự báo, các kết quả và so sánh cũng sẽ được đưa ra thảo luận. Từ khóa-Dự báo, chuỗi thời gian, chuỗi thời gian mờ, đại số gia tử, ngữ nghĩa, ngôn ngữ. I. MỞ ĐẦU Vấn đề dự báo tƣơng lai luôn là mong muốn, mơ ƣớc của con ngƣời từ khi xuất hiện tới nay. Dự báo trƣớc đƣợc những sự việc, hiện tƣợng xảy ra trong tƣơng lai giúp cho con ngƣời hoạch định tốt hơn công việc của mình, giúp nâng cao hiệu quả, tiết kiệm thời gian và giảm bớt công sức trong công việc.
Phân Cụm Mờ Với Trọng Số Mũ Ngôn Ngữ
FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016
TÓM TẮT-Bài báo này được thực hiện nhằm mục đích nghiên cứu tìm hiểu thuật toán phân cụm FCM và các ý tưởng cải tiến đã có; tiến hành phân tích và phát hiện những đặc điểm phù hợp trong thuật toán FCM có thể áp dụng được đại số gia tử-một lý thuyết sử dụng đại số trong việc biểu diễn giá trị của các biến ngôn ngữ. Từ đó, đề xuất một hướng cải tiến mới, đó là sử dụng lý thuyết đại số gia tử vào trọng số mũ của thuật toán FCM và sau cùng là xây dựng cài đặt một thuật toán phân cụm mờ sử dụng đại số gia tử để có thể áp dụng giải quyết bài toán phân cụm trong các ứng dụng thực tế.
Mô Hình Lập Luận Mờ Cho Bài Toán Thương Lượng Tự Động Dựa Trên Công Nghệ Tác Tử
FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - 2017
Thương lượng là một quá trình đạt được thỏa thuận về các điều khoản của hợp đồng như giá cả, chất lượng, số lượng, cho hai hoặc nhiều bên trong các hệ đa tác tử như hệ thống thương mại điện tử (TMĐT). Quá trình này cố gắng tối đa hóa lợi ích cho tất cả các bên. Hiện nay, thương lượng tự động (TLTĐ) đang trở thành chủ đề của nhiều nhà khoa học nghiên cứu ứng dụng trong TMĐT thông minh. Tuy nhiên, ứng dụng tự động thương lượng trên thực tế không được như mong đợi một phần gây ra bởi các rào cản kỹ thuật và tâm lý người dùng. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một mô hình cải tiến trong đó đề xuất kiến trúc cũng như chiến lược lập luận mờ của các tác tử di động có tính thực tiễn cao. Từ khóa: Thương lượng tự động, Hệ đa tác tử, Thương mại điện tử, Lập luận mờ. I. GIỚI THIỆU Có thể nói, kết nối và xử lý phân tán đƣợc coi là một trong những đặc điểm quan trọng nhất của máy tính ngày nay. Máy tính ngày càng đảm nhiệm công việc phức tạp hơn mà trƣớc đây vốn chỉ có con ngƣời có khả năng thực hiện. Nói cách khác, máy tính ngày càng trở nên "thông minh" hơn, "trí tuệ" hơn và có thêm tính tự chủ [1], [2]. Trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, để tăng năng suất, hiệu quả cũng nhƣ giải phóng con ngƣời khỏi nhiều công việc truyền thống, chúng ta có xu hƣớng trao cho máy tính nhiều quyền hơn trong hành động và ra quyết định, đồng thời giảm bớt sự can thiệp trực tiếp của con ngƣời.
Rút Gọn Thuộc Tính Trong Bảng Quyết Định Theo Tiếp Cận
2021
TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ (Fuzzy Rough Set FRS) nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm (Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS) dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác.
Dự Báo Chuỗi Thời Gian Mờ Dựa Trên Ngữ Nghĩa
FAIR - NGHIÊN CỨU CƠ BẢN VÀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN 2015, 2016
Bài toán dự báo chuỗi thời gian mờ đã được nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu như: Song, Chissom, S. M. Chen… Các nghiên cứu tập trung giải quyết việc nâng cao độ chính xác của đầu ra dự báo. Có nhiều phương pháp đã được đưa ra nhằm cải tiến mô hình dự báo ban đầu của Song, Chissom, Chen với trung bình sai số bình phương (MSE) ngày càng thấp. Trong vài năm trở lại đây, đại số gia tử đã được ứng dụng có hiệu quả trong nhiều bài toán như điều khiển, phân lớp, tính toán trên từ,… với nhiều kết quả tốt hơn so với tiếp cận mờ. Điểm quan trọng và khác biệt của đại số gia tử là xem xét các biến ngôn ngữ trong quan hệ thứ tự vốn có của chính các giá trị ngữ nghĩa. Bài báo này trình bày về cách tiếp cận mới dựa trên đại số gia tử theo ngữ nghĩa trong bài toán dự báo chuỗi thời gian mờ. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ bằng đại số gia tử sẽ được kiểm định qua các kết quả tính toán dự báo dựa trên dữ liệu sinh viên nhập học của Trường Đại học Alabama từ năm 1971 đến 1992 mà nhiều tác giả trên thế giới sử dụng. Qua đó có thể thấy được hiệu quả của mô hình dự báo đề xuất mới. Từ khóa-Chuỗi thời gian, mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ, chuỗi thời gian mờ, đại số gia tử, ngữ nghĩa.
Ứng Dụng Điều Khiển Mờ Trong Bài Toán Robot Bám Quỹ Đạo
Journal of Science and Technology, 2015
Điều khiển mờ hay còn gọi là điều khiển thông minh, mô phỏng trên phương thức xử lí thông tin và điều khiển của con người, khởi đầu cho sự ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực điều khiển. Nghiên cứu trình bày phương pháp điều khiển robot tự hành trên cơ sở logic mờ. Trước tiên, mô hình động học robot được xây dựng, sau đó được mô hình hóa để mô phỏng quá trình bám quỹ đạo cho trước trong không gian làm việc của robot. Kết quả mô phỏng cho thấy tính đúng đắn, hiệu quả của giải thuật điều khiển. Từ khóa: thiết kế quỹ đạo, điều khiển mờ, robot tự hành, bám quỹ đạo, điều khiển động học.
Ứng Dụng Phương Pháp Ahp Để Chi Tiết Cấp Độ Rủi Ro Do Sạt Lở Ở Tỉnh Khánh Hòa
2023
Thủ tướng Chính phủ chưa chi tiết nên gây khó khăn trong công tác cảnh báo cấp độ rủi ro cũng như phòng chống, ứng phó ở địa phương. Do đó, xây dựng chi tiết cấp độ rủi do sạt lở do mưa lớn cho tỉnh Khánh Hòa là rất cần thiết. Nghiên cứu này, cấp độ rủi do sạt lở đất cho tỉnh Khánh Hòa được xây dựng từ các bản đồ địa hình, địa chất, thổ nhưỡng, thảm phủ, sử dụng đất, số liệu mưa và điều tra xã hội học. Các bản đồ địa chất, địa hình, thổ nhưỡng, thảm phủ thực vật và số liệu mưa được sử dụng để xây dựng bản đồ hiểm họa; cùng với số liệu điều tra xã hội học và bản đồ sử dụng đất được sử dụng để xây dựng bản đồ chỉ số rủi ro sạt lở bằng phương pháp IPCC với trọng số được tính bằng phương pháp phân tích hệ thống phân cấp (AHP). Trọng số các thành phần trong AHP được kiểm tra với trận mưa lớn nhất năm 2018. Bộ trọng số đảm bảo đủ tin cậy được sử dụng để xây dựng bản đồ chỉ số rủi ro và chi tiết cấp độ rủi ro dựa trên Quyết định 18, phương pháp thống kê. Từ khóa: Rủi ro thiên tai, sạt lở, tỉnh Khánh Hòa.
TNU Journal of Science and Technology
Mục đích của nghiên cứu này là phân tích về phương sai di truyền, phương sai kiểu hình và hệ số di truyền (h2) giữa các giống trên và các tổ hợp lai của chúng trên 2 tính trạng là tăng khối lượng và dày mỡ lưng. Nghiên cứu được thực hiện trên 1.718 cá thể của 12 tổ hợp lai, số liệu được phân tích theo phương pháp mô hình ma trận tổng quát. Ở cặp lai Píetrain x Duroc, tính trạng tăng khối lượng có phương sai di truyền và h2 là tương đương nhau ở 2 giống Piétrain, Duroc và cao hơn con lai; Phương sai di truyền của Duroc lớn hơn Piétrain và con lai. Tính trạng dày mỡ lưng có phương sai di truyền lớn nhất ở Duroc, thấp nhất ở Piétrain; nhưng phương sai kiểu hình lại cao nhất ở Piétrain, thấp nhất ở con lai. Tuy nhiên, h2 của con lai lại cao hơn so với Piétrain, Duroc. Ở cặp lai Landrace x Duroc, tính trạng tăng khối lượng có phương sai di truyền và h2 cao nhất ở Landrace, thấp nhất ở con lai; nhưng phương sai kiểu hình lại cao nhất ở Duroc, thấp nhất ở Landrace. Tính trạng dày mỡ lưng c...