KHO THƯ VIỆN 🔎

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

➤  Gửi thông báo lỗi    ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu:     PDF
Số trang:         56 Trang
Tài liệu:           ✅  ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT
 













Nội dung chi tiết: Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

ĐẠI HỌC HƯÉTRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỄN ĐỨC HIÉNXÂY DựNG mô hình lai C HO BÀI TOÁN Dự BÁO THEO TIẺP C ẠN MÒ HƯỚNG DỮ LIỆUCHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY T

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt TÍNH MÃ SÓ: 9480101LUẬN ÁN TI ÉN Sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHHUÉ - NĂM 2019Còng trình được hoàn thành tại:1 'rường Đai học Khoa học, Đai học HuếNgười hưởng dẫ

n khoa học:PGS.TS. Lô Mạnh ThạnhPhán biện 1:Phán biện 2:Phan biện 3:Luận án sè được bào vệ lại Hội dông chàm luận án câp Đại học ĩ Tuế, họp tại Dại họ Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

c Hue vào lúc.giờ...ngày....tháng....năm 2019Có thê tìm hiểu luận án tại:-Thư viện Quốc gia Việt Nam-Thư viện Trường Đại học Khoa học, Đại học Hue1MỜ

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

ĐẢƯ1Tính cấp thiết của đề tàiDự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán nhừng sự việc sê xây ra trong tương lai, trên cơ sờ phân tích khoa học về

ĐẠI HỌC HƯÉTRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỄN ĐỨC HIÉNXÂY DựNG mô hình lai C HO BÀI TOÁN Dự BÁO THEO TIẺP C ẠN MÒ HƯỚNG DỮ LIỆUCHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY T

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt dựa trên dừ liệu trong quá khứ và hiện tại, tuy nhiên các nguyên tác cùa nó cùng hoàn toàn có thê ứng dụng đè dự đoán các biên chéo. Có hai loại cơ bà

n của kỹ thuật dự báo: kỹ thuật dự báo định tinh và kỹ thuật dự báo định lượng.Kỹ thuật dự báo định lượng sẽ dựa trên việc phàn tích dừ liệu lịch sử d Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

ê vè ra và mô hình hóa chiêu hướng vận dộng cùa doi tượng phù hợp với một mò hình toán học nào đó, đòng thời sử dụng mò hình này cho việc dự báo xu hư

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

ớng tương lai. Các kỹ thuật phân tích hồi quy cho phép xây dựng các mò hình hôi quy mô tã mối quan hệ giừa biến cần dự báo Y với các biến dộc lập X. C

ĐẠI HỌC HƯÉTRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỄN ĐỨC HIÉNXÂY DựNG mô hình lai C HO BÀI TOÁN Dự BÁO THEO TIẺP C ẠN MÒ HƯỚNG DỮ LIỆUCHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY T

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt ô hình dự báo có độ chính xác cao hơn.Những nghiên cứu xây dựng mô hình dựa trên luật mờ (fuzzy rule-based models) là một trong nhừng hướng tiêp cận đ

ê xây dựng các hệ thống hỗ trợ dự báo, dự báo điều khiên. Thành phân cốt lôi. cơ bân cũa một mô hình mờ là cơ sờ tri thức của mô hình đó, mà cụ thẻ dó Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

là tập luật mờ và lập luận hay suy diễn.Vê cơ bàn có hai cách xây dựng cơ sờ tri thức của mô hình mờ: Thứ nhắt, thu thập tri thức dựa trên kinh nghiệ

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

m cùa các chuyên gia, được phát biêu dưới dạng các luật, các quy tắc. gọi chung là tri thức2chuyên gia; Thứ hai là lích lũy, tòng hợp và hoàn thiện cư

ĐẠI HỌC HƯÉTRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỄN ĐỨC HIÉNXÂY DựNG mô hình lai C HO BÀI TOÁN Dự BÁO THEO TIẺP C ẠN MÒ HƯỚNG DỮ LIỆUCHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY T

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt ri thức lừ dừ liệu gọi là mò hình mờ hướng dừ liệu (data driven fuzzy models). Nhicu nghiên cứu đà được công bố chửng tó rằng nhưng mô hình mờ hướng d

ừ liệu đà mang lại hiệu quá trong việc giãi quyết các bài toán nhặn dạng, điều khiển, phân tích dự đoán, ... dựa vào các kỹ thuật phàn cụm. phân lớp. Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

hay hôi quy.Qua tòng hợp và đánh giá nhừng kết qua nghiên cửu về mô hình mờ hướng dừ liệu, giải pháp tích hợp các kiêu khác nhau của tri thức tiên ngh

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

iệm đê cài thiện mô hình, vả van đê xây dựng mô hình mờ hướng dừ liệu dựa trên máy học véc-tơ hồ trợ, cho thấy: cần thiết phải nghiên cứu giải pháp tí

ĐẠI HỌC HƯÉTRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỄN ĐỨC HIÉNXÂY DựNG mô hình lai C HO BÀI TOÁN Dự BÁO THEO TIẺP C ẠN MÒ HƯỚNG DỮ LIỆUCHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY T

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt dựa trên mô hình mờ hướng dừ liệu đê giải quyết bài toán dự báo thực tế.2Mục tiêu và đôi tượng nghiên cứuMục tiêu nghiên cứu cùa luận án là: Xây dựng

mô hình mờ hướng dừ liệu lai ghép dựa trên việc lích hựp tri thức liên nghiệm với mỏ hình mờ hướng dừ liệu cho bài toán dự báo hồi quy. Cụ thè, nghiên Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

cứu nhừng nội dung chù yen sau:-Nghiên cứu phương pháp xây dựng mỏ hình mờ lừ dừ liệu, và cụ the là xây dựng mô hình mờ dựa trên máy học véc-tơ hồ tr

Xây dựng mô hình lai cho bài toán dự báo theo tiếp cận mờ hướng dữ liệu tt

ợ.-Nghiên cứu phương thức cho phép lích hợp các kiêu khác nhau cúa tri thức tiên nghiệm trong mó hình mờ hướng dừ liệu dựa trên máy học véc-lư hô trợ.

ĐẠI HỌC HƯÉTRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỄN ĐỨC HIÉNXÂY DựNG mô hình lai C HO BÀI TOÁN Dự BÁO THEO TIẺP C ẠN MÒ HƯỚNG DỮ LIỆUCHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY T

ĐẠI HỌC HƯÉTRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌCNGUYỄN ĐỨC HIÉNXÂY DựNG mô hình lai C HO BÀI TOÁN Dự BÁO THEO TIẺP C ẠN MÒ HƯỚNG DỮ LIỆUCHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÁY T

Gọi ngay
Chat zalo
Facebook