Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy
Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy
BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HẤN LÂM KHOA HỌCvà’ công nghẹ mệt namHỌC VIỆN khoa học và công nghệ mẹt namBùi Minh ThànhNGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIẸN Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy sự KIẸN cực HIỂM BÀNG MÓ HÌNH AUTOENC ODER VÀ ƯNG DỤNG VÀO Dự BÁO TRƯỚC Sự CÓ TRONG NHÀ MÁY GỈÁYChuyên ngành: Hệ thống thòng tinMã số: 8480104LUẬN VÁN THẠC sì: CÒNG NGHỆ THÒNG TINNGƯỜI HƯỚNG DÁN KHOA HỌC: TS. Nguyền Việt AnhHà Nội - 20202LỜI CAM ĐOANTòi xin cam đoan đề tài: “Nghiên cứu phương pháp Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy phủi hiện sự kiện cực hiếm bủng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự bào trước sự co trong nhà máy giấy" là luận văn do ban thân tôi trực tiếp thựcLuận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy
hiện. Tat cã những sự giúp đờ cho việc xây dựng cơ sở lý luận cho bài luận đểu được trích dẫn đay đũ và ghi rò nguồn gổc rõ ràng và được phép công bo.BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HẤN LÂM KHOA HỌCvà’ công nghẹ mệt namHỌC VIỆN khoa học và công nghệ mẹt namBùi Minh ThànhNGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIẸN Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy g quá Irinli học tập. nghiên cửu và hoàn thành luận van này. lòi đà nhận được rat nhiều sự động viên, khuyên khích và giúp đờ nhiệt linh cua các Thay Cô. anh chị em. bạn bè đồng nghiệp và gia đình.Trước tiên tôi xin cảm ơn Ban giảm hiệu. Phòng dào tạo cùng các thầy cò (rong Học viện Khoa học và Công Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy nghệ Việt Nam đà giúp đờ và lạo điều kiện lốt cho tôi học lập (rong thời gian qua.Tôi cũng xin câm ơn các thầy cỏ trong viện Còng nghệ thông tin thuộLuận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy
c Viện I làn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam dă dã truyền dạt cho tôi nhưng kiến thức chuyên sâu về chuyên ngành trong suốt thời gian học tập. de tBỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HẤN LÂM KHOA HỌCvà’ công nghẹ mệt namHỌC VIỆN khoa học và công nghệ mẹt namBùi Minh ThànhNGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIẸN Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy iệt Anh với tư cách là người trực tiếp hướng dần. tận tinh chi bão và giúp dờ cho tôi trong suốt quá trinh thực hiện luận văn này.Cuối củng, tôi xin gửi lời căm ơn đen gia đinh và bạn bè. đong nghiệp vi đà luôn hồ trợ tòi và khuyến khích liên tục trong suốt những nãm học tập và qua quá trinh nghiên Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy cứu và viết luận van này. Thành lựu này sè không thè có được nếu không có họ.Xin chân thành cam ơn tâl ca mọi người í4Danh mục các ký hiệu và chữ viếtLuận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy
tắtTừ viết tắtNghĩaANNArtificial neural networks (Mạng nơ-ron nhân tạo)MLPMulti-layer Perceptron (Mạng nơ-ron Perceptron đa lớp)LSTMLong short-term mBỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HẤN LÂM KHOA HỌCvà’ công nghẹ mệt namHỌC VIỆN khoa học và công nghệ mẹt namBùi Minh ThànhNGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIẸN Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy hay mạng nơ-ron tái phát)PC APrincipal Component Analysis (Phương pháp phân tích thành phân chinh)MNISTModified National Institute of Standards and Technology (Bộ dừ liệu chừ so viết tay) Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy BỌ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HẤN LÂM KHOA HỌCvà’ công nghẹ mệt namHỌC VIỆN khoa học và công nghệ mẹt namBùi Minh ThànhNGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIẸNGọi ngay
Chat zalo
Facebook