Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 50,078,951

 Rút gọn tập luật mờ trích xuất từ máy học véc-tơ hỗ trợ bằng cách tích hợp thuật toán phân cụm k-Means
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyễn Đức Hiển
Nơi đăng: Kỷ yếu Hội thảo CITA 2017; Số: Lần 6, 2017;Từ->đến trang: 230-236;Năm: 2017
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Mô hình mờ TSK và mô hình máy học véc-tơ hỗ trợ hồi quy có sự tương đương nhau trong một số điều kiện nhất định. Bằng cách thỏa mãn các điều kiện đề đồng nhất các hàm đầu ra của mô hình mờ TSK và máy học véc-tơ hỗ trợ hồi quy, chúng ta có thể xây dựng một thuật toán cho phép trích xuất mô hình mờ TSK từ máy học véc-tơ hỗ trợ. Bài báo này đề xuất một giải pháp trích xuất tập luật mờ TSK từ máy học véc tơ hỗ trợ, trong đó có kết hợp giải pháp phân cụm K-Means để rút gọn tập luật. Hiệu quả của giải pháp đề xuất được đánh giá thông qua các kết quả thực nghiệm và có sự so sánh với kết quả của một số thực nghệm trên mô hình khác.
ABSTRACT
[ 2018\2018m06d021_14_56_19Hien-CITA2017.pdf ]
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn