Luận Văn Thạc Sĩ Tìm Hiểu Một Số Lớp Mạng Nơron Nhân Tạo Và Ứng Dụng Vào Bài Toán Phân Cụm Mờ

Tìm Hiểu Một Số Lớp Mạng Nơron Nhân Tạo Và Ứng Dụng Vào Bài Toán Phân Cụm Mờ ​

Trong vài năm gần đây, công nghệ thông tin đã có nhiều sự phát triển mạnh mẽ, xâm nhập vào mọi ngõ ngách của đời sống xã hội chúng ta. Nhìn nhận từ những góc độ lợi ích nó đem lại, chúng ta đã đặt ra những nhiều những đòi hỏi mà những người làm công nghệ thông tin phải thực hiện. Sự bùng nổ thông tin đã đem đến nhiều khối lượng dữ liệu khổng lồ và người làm công nghệ thông tin phải biết cách xử lý chúng sao cho có hiệu quả nhất. Một trong những yếu tố góp phần quan trọng trong quá trình xử lý đó là kỹ thuật phân cụm dữ liệu (PCDL). Trong luận văn này tôi chọn đề tài “Tìm hiểu một số lớp mạng nơron nhân tạo ứng dụng vào bài toán phân cụm mờ ” làm hướng nghiên cứu của mình. Đề tài đi sâu nghiên cứu về cách xây dựng một kiến trúc mạng đa khớp nối để ứng dụng cho quá trình tối ưu hoá các ràng buộc với các hàm mục tiêu có thể tồn tại dưới nhiều dạng như: high-order, logarith, sin,….Không giống với mạng Hopfield, mạng chỉ tối ưu với dạng toàn phương. Đối với mô hình mạng mới này, một mạng phân cụm kết hợp hai hướng mờ (fuzzy bidirectional associative clustering network - FBACN) bao gồm hai lớp mạng hồi quy được đưa ra cho phân cụm dựa trên phương pháp hàm mục tiêu.

• Luận văn thạc sĩ
• Chuyên ngành Công nghệ thông tin
• Người hướng dẫn khoa học: PGS. TSKH. Bùi Công Cường
• Tác giả: Lê Minh Hoàng
• Số trang: 84
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Quốc gia Hà Nội 2006

Link Download
http://dlib.vnu.edu.vn/iii/cpro/DigitalItemViewPage.external?lang=vie&sp=1007832
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1