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: 108,303,139

  Phân vùng dữ liệu mờ bằng phương pháp thống kê trong khai phá luật kết hợp mờ
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Trần Thị Thúy Trinh, Nguyễn Long Giang, Trương Ngọc Châu, Nguyễn Tấn Thuận
Nơi đăng: Hội thảo quốc gia lần thứ XX: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ thông tin và truyền thông – Quy Nhơn, Bình Định, 23-24/11/2017; Số: 20;Từ->đến trang: 239-245;Năm: 2017
Lĩnh vực: Chưa xác định; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Khai phá luật kết hợp mờ được giới thiệu và đề xuất thuật toán trong [2,5] nhằm xử lý các dữ liệu định lượng mà khai phá luật kết hợp cổ điển chưa giải quyết được. Tuy nhiên, với các thuật toán này tập mờ của các thuộc tính định lượng và hàm thành viên còn phụ thuộc vào ý kiến chuyên gia, người dùng mang tính chủ quan hoặc đã có sẵn. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp tìm tập mờ cho mỗi thuộc tính định lượng trong cơ sở dữ liệu bằng kỹ thuật phân cụm. Chúng tôi đề xuất phương pháp tối ưu hóa phân cụm mờ bằng thuật toán EMC (Expectation Maximization Coefficient). Sau đó, chúng tôi sử dụng các phân cụm để phân loại từng thuộc tính định lượng thành tập mờ và xác định các hàm thành viên của chúng. Cuối cùng, bài báo đề xuất phương pháp khai phá luật kết hợp mờ từ tập mờ sử dụng cấu trúc Nodelist.
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