Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu các phương pháp rút gọn thuộc tính và sinh luật quyết định theo tiếp cận tập thô mờ

Luận án được nghiên cứu với mục tiêu nhằm nghiên cứu sinh nghiên cứu các phương pháp hiệu quả rút gọn thuộc tính và sinh luật quyết định trên bảng quyết định mờ. Tính hiệu quả dựa trên hai tiêu chí đánh giá là độ chính xác phân lớp và thời gian thực hiện.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu các phương pháp rút gọn thuộc tính và sinh luật quyết định theo tiếp cận tập thô mờ BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG CAO CHÍNH NGHĨA NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP RÚT GỌN THUỘCTÍNH VÀ SINH LUẬT QUYẾT ĐỊNH THEO TIẾP CẬN TẬP THÔ MỜ Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 62.48.01.04 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - 2017Công trình được hoàn thành tại: Học viện Công nghệ Bưu chínhViễn thôngNgười hướng dẫn khoa học: GS. TS. Vũ Đức Thi TS. Tân Hạnh Phản biện:..................................................................... ..................................................................................... Phản biện:..................................................................... ..................................................................................... Phản biện:..................................................................... ..................................................................................... Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng cấp Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông chấm luận án tiến sĩ họp tại.. .....................................................................................vào hồi giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Thư viện Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông MỞ ĐẦU Tính cấp thiết của luận án Rút gọn thuộc tính và sinh luật quyết định là hai bài toán quantrọng trong quá trình khám phá tri thức từ dữ liệu. Rút gọn thuộctính của bảng quyết định là quá trình lựa chọn tập con nhỏ nhất củatập thuộc tính điều kiện, loại bỏ các thuộc tính dư thừa mà bảo toànthông tin phân lớp của bảng quyết định, gọi là tập rút gọn (reduct).Kết quả rút gọn thuộc tính ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả thựchiện các nhiệm vụ khai phá: Gia tăng tốc độ, cải thiện chất lượng,tính dễ hiểu của các kết quả thu được. Sinh luật quyết định là bướctiếp theo của rút gọn thuộc tính trong khai phá dữ liệu nhằm đánhgiá chất lượng phân lớp của dữ liệu thông qua độ hỗ trợ của tập luậtquyết định. Lý thuyết tập thô mờ (Fuzzy rough set) do Dubois, D., vàPrade, H., đề xuất là sự kết hợp của lý thuyết tập thô và lý thuyếttập mờ nhằm xấp xỉ các tập mờ dựa trên một quan hệ tương đươngmờ (fuzzy equivalent relation) được xác định trên miền giá trị thuộctính. Theo lý thuyết tập thô mờ, độ tương đương mờ của hai đốitượng là một giá trị nằm trong đoạn [0,1] cho thấy tính gần nhau,hay khả năng phân biệt giữa hai đối tượng. Do đó, quan hệ tươngđương mờ bảo toàn sự khác nhau giữa các đối tượng và các phươngpháp rút gọn thuộc tính theo tiếp cận tập thô mờ có tiềm năng trongviệc bảo toàn độ chính xác phân lớp sau khi thực hiện các phươngpháp rút gọn thuộc tính. Chủ đề nghiên cứu về rút gọn thuộc tính và sinh luật quyếtđịnh theo tiếp cận tập thô mờ đã thu hút sự quan tâm của các nhànghiên cứu trong mấy năm gần đây. Luận án tập trung nghiên cứutrọng tâm vào hai bài toán: 1 1) Bài toán thứ nhất là rút gọn thuộc tính của bảng quyết địnhmiền giá trị thực trong bước tiền xử lý số liệu. 2) Bài toán thứ hai là rút gọn thuộc tính và sinh luật quyếtđịnh của bảng quyết định mờ. Đối tượng nghiên cứu của luận án là các bảng quyết định cómiền giá trị thực và bảng quyết định mờ. Các kết quả đạt được của luận án 1) Đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trênbảng quyết định miền giá trị thực theo tiếp cận tập thô mờ, baogồm: - Phương pháp rút gọn thuộc tính sử dụng miền dương mờnhằm nhằm khắc phục một số hạn chế của những công bố trướcđây để tìm được một tập rút gọn không dư thừa thuộc tính và bảotoàn miền dương mờ. Kết quả này công bố trong công trình[CCN1], [CCN2]. - Phương pháp rút gọn thuộc tính sử dụng khoảng cáchJaccard mờ và khoảng cách phân hoạch mờ. Thực nghiệm trên mộtsố bộ dữ liệu lấy từ kho dữ liệu UCI chứng minh hai phương phápsử dụng khoảng cách mờ hiệu quả hơn các phương pháp đã côngbố trên cả hai tiêu chí: Độ chính xác phân lớp và thời gian thựchiện trên một số bộ dữ liệu thực nghiệm. Các kết quả này công bốtrong công trình [CCN3], [CCN4]. 2) Đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính và sinh luật trongbảng quyết định mờ theo tiếp cận tập thô mờ. Phương pháp rút gọnthuộc tính sử dụng miền dương mờ được công bố trong công trình[CCN2], phương pháp sinh hệ luật mờ trên bảng quyết định mờ sửdụng khoảng cách Jaccard mờ được công bố trong [CCN5]. Bằng lýthuyết và thực nghiệm chứng minh phương pháp đề xuất tương 2 ...