[giaban]0.000 VNĐ[/giaban]
[kythuat]
[/kythuat]
[tomtat]
[tomtat]
Nghiên
cứu xây dựng luật mờ từ dữ liệu theo phân cụm
MỞ
ĐẦU
Ngày nay các hệ thống thông tin nói chung, các cơ sở dữ liệu
trong lĩnh vực kinh tế, kỹ thuật nói riêng luôn chứa đựng tính bất định, hoạt
động trong môi trường thiếu thông tin, chịu tác động không mong muốn từ môi
trường.
Đã có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước quan tâm đến việc
hình thành luật từ dữ liệu không chỉ được thực hiện trong các phương pháp của
khai phá dữ liệu nói chung mà còn được xây dựng trên lý thuyết tập mờ.
Bài toán cho xây dựng luật mờ từ dữ liệu được thực hiện theo
nhiều phương pháp như phân lớp, xây dưng cây quyết định, hoặc phân cụm mờ.
Trong các hệ thống suy diễn mờ được xây dựng từ dữ liệu, thường phụ thuộc vào
các phân hoạch mờ. Các phân hoạch này chính là không gian với độ lớn của không
gian phụ thuộc vào các biến vào/ra. Thuật toán phân cụm mờ là một kỹ thuật rất
thích hợp để phát hiện các phân hoạch mờ này. Thuật toán phân cụm mờ là một
phương pháp thường được sử dụng trong nhận dạng mẫu và cho kết quả mô hình tốt
trong nhiều trường hợp. Do đó, sử dụng thuật toán clustering để cung cấp số
lượng tối ưu các cụm cần thiết theo phương pháp lặp, thông qua đó để tìm tối ưu
hệ thống suy luận mờ (FIS). Mô hình tối ưu các thông số của thuật toán clustering
sẽ sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu giữa dữ liệu thực tế và dữ liệu của
mô hình mờ, hoặc tìm kiếm sử dụng giải thuật di truyền. Với phương pháp tiếp
cận trên luận văn sẽ được thử nghiệm trên các dữ liệu được tạo từ ban đầu và
qua đó để xây dựng các mô hình mờ tối ưu cho các ứng dụng thực tế.
Luận
văn bao gồm các nội dung sau:
Chương
1: Trình bày tổng quan về phân cụm dữ liệu
Chương
2: Giới thiệu các kỹ thuật phân cụm dữ liệu
Chương
3: Sử dụng thuật toán phân cụm trừ để xây dụng hệ luật
Xem
online tài liệu bị lỗi các bạn nên down về
Bài viết liên quan
