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: 50,138,751

 Một số giải pháp tối ưu tập luật mờ TSK trích xuất từ máy học véc-tơ hỗ trợ hồi quy
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyễn Đức Hiển
Nơi đăng: Kỷ yếu Hội thảo khoa học quốc gia CITA 2018; Số: ISBN: 978-604-84-3470-0;Từ->đến trang: 230-239;Năm: 2018
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Trích xuất tập luật mờ TSK từ máy học véc-tơ hỗ trợ là một trong những hướng tiếp cận để xây đựng mô hình mờ cho các bài toán dự đoán, dự báo. Những nghiên cứu trước đây theo hướng tiếp cận này cho thấy mô hình mờ được huấn luyện tự động dựa trên tập dữ liệu đầu vào, dẫn đến những hạn chế chủ yếu như kích thước tập luật lớn, thiếu đặc trưng, thiếu tính bao phủ. Trong bài báo này, nhóm tác giả nghiên cứu đế xuất và thực nghiệm một số giải pháp nhằm rút gọn, tối ưu tập luật mờ TSK trích xuất được nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả dự đoán, dự báo của mô mình.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn