Luận Án Tiến Sĩ Phân Lớp Dữ Liệu Bằng Cây Quyết Định Mờ Dựa Trên Đại Số Gia Tử

Discussion in 'Chuyên Ngành Khoa Học Máy Tính' started by quanh.bv, Aug 17, 2018.

  1. quanh.bv

    quanh.bv Active Member

    [​IMG]
    1. Đề xuất mô hình linh hoạt cho quá trình học cây quyết định từ tập mẫu huấn luyện thực tế và phương pháp nhằm trích chọn được tập mẫu huấn luyện đặc trưng phục vụ cho quá trình huấn luyện.
    2. Phân tích, đưa ra các khái niệm về giá trị ngoại lai trong tập mẫu không thuần nhất, xây dựng thuật toán để có thể thuần nhất cho các thuộc tính có chứa các giá trị này.
    3. Đề xuất các thuật toán học MixC4.5 và FMixC4.5: trên cơ sở tổng hợp các ưu và nhược điểm của các thuật toán truyền thống CART, C4.5, SLIQ, SPRINT.
    4. Đề xuất phương pháp đối sánh dựa trên khoảng mờ và xây dựng thuật toán học phân lớp dựa trên khoảng mờ HAC4.5. Xây dựng phương pháp nhằm có thể định lượng cho các giá trị của thuộc tính không thuần nhất, chưa xác định Min-Max của tập huấn luyện.
    • Luận án tiến sĩ tin học
    • Chuyên ngành Khoa học Máy tính
    • Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Nguyễn Mậu Hân, TS Nguyễn Công Hào
    • Tác giả: Lê Văn Tường Lân
    • Số trang: 120
    • Kiểu file: PDF
    • Ngôn ngữ: Tiếng Việt
    • Đại học Huế 2018
    Link Download
    http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.3&view=31682
    https://docs.google.com/file/d/0BxHj5SE-yPqTM3NMbHhBR3pYcWc
     

Share This Page