THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Tên đề tài luận án tiến sĩ: Nghiên cứu các phương pháp rút gọn thuộc tính và sinh luật quyết định theo tiếp cận tập thô mờ
Chuyên ngành : Hệ thống thông tin
Mã số: 62.48.01.04
Họ và tên NCS: Cao Chính Nghĩa
Người hướng dẫn khoa học:
1. GS.TS. Vũ Đức Thi
2. TS. Tân Hạnh
Cơ sở đào tạo: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN:
1. Đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính của bảng quyết định miền giá trị thực sử dụng miền dương mờ và khoảng cách Jaccard mờ. Phương pháp sử dụng miền dương mờ tìm được một tập rút gọn không dư thừa và bảo toàn miền dương mờ, phương pháp sử dụng khoảng cách Jaccard mờ cải thiện được độ chính xác phân lớp dữ liệu và thời gian thực hiện trên một số bộ dữ liệu thực nghiệm lấy từ kho dữ liệu UCI so với một số công bố khác.
2. Đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính của bảng quyết định miền giá trị thực sử dụng khoảng cách phân hoạch mờ. Phương pháp sử dụng khoảng cách phân hoạch mờ cải thiện được độ chính xác phân lớp dữ liệu và thời gian thực hiện trên một số bộ dữ liệu thực nghiệm lấy từ kho dữ liệu UCI so với các phương pháp sử dụng miền dương mờ và entropy thông tin mờ.
3. Đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính và sinh luật quyết định trên bảng quyết định mờ. Kết quả thực nghiệm trên một số bộ dữ liệu UCI cho thấy, phương pháp đề xuất có hiệu quả tương đương với một số phương pháp khác trong thời gian gần đây.
CÁC ỨNG DỤNG, KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN HOẶC NHỮNG VẤN ĐẺ CÒN BỎ NGỎ CẦN TIẾP TỤC NGHIÊN CỨU:
1. Trên bảng quyết định miền giá trị thực, các phương pháp rút gọn thuộc tính đề xuất đã nâng cao được khả năng rút gọn, ảnh hưởng trực tiếp đến các nhiệm vụ khai phá như: Gia tăng tốc độ, cải thiện chất lượng, giảm không gian lưu trữ dữ liệu.
2. Trên bảng quyết định mờ, phương pháp rút gọn thuộc tính và sinh luật quyết định cho kết quả tương đương với một số công bố khác có khả năng ứng dụng thực tiễn.
3. Với các đóng góp trên, luận án có ý nghĩa trong các lĩnh vực khoa học: Khai phá dữ liệu, học máy, xử lý dữ liệu lớn, lựa chọn và rút trích đặc trưng trong phân loại. Tuy nhiên để có được một đánh giá đầy đủ về các phương pháp rút gọn thuộc tính và sinh luật quyết định theo tiếp cận tập thô mờ thì việc nghiên cứu về mối liên hệ giữa các tập rút gọn theo các phương pháp trên bảng quyết định miền giá trị thực, việc tìm kiếm các phương pháp hiệu quả để rút gọn thuộc tính trên bảng quyết định mờ và xây dựng các độ đo đánh giá hiệu năng của tập luật quyết định cần được tiếp tục nghiên cứu.
