UBND TỈNH NINH BÌNH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC HOA LƯ
BÁO CÁO KẾT QUẢ THỰC HIỆN
NHIỆM VỤ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP CƠ SỞ
ỨNG DỤNG MÁY HỌC TRONG VIỆC GIÁM SÁT CHẤT
LƯỢNG KHÔNG KHÍ TRONG NHÀ
Chủ nhiệm nhiệm vụ: Đặng Thị Thu Hà
Đơn vị: Khoa Ngoại ngữ - CNTT
NINH BÌNH, 2025
i
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN MŨI ĐIỆN TỬ VÀ HỌC MÁY
................................................................................................................................ 5
1.1. Khái niệm mũi điện tử ................................................................................. 5
1.2. Nguyên lý cơ bản của phân tích khí bằng mũi điện tử ................................ 6
1.3. Cấu tạo mũi điện tử ...................................................................................... 6
1.4. Cảm biến khí Nano ...................................................................................... 8
1.5. Bài toán phát triển mũi điện tử để giám sát chất lượng không khí trong nhà
sử dụng cảm biến khí Nano ................................................................................ 8
1.6. Tổng quan về học máy và học sâu ............................................................. 10
1.7. Các mô hình học máy cơ bản..................................................................... 11
1.7.1. Mô hình có giám sát (Supervised Learning) ....................................... 11
1.7.2. Mô hình bán giám sát (Semi-Supervised Learning) ........................... 12
1.7.3. Mô hình không giám sát (Unsupervised Learning) ............................. 13
1.7.4. Một số mô hình cơ bản ........................................................................ 13
1.8. Các ứng dụng của học máy ........................................................................ 42
1.9. Xây dựng mô hình dựa trên học máy ........................................................ 43
CHƯƠNG 2. ỨNG DỤNG BÀI TOÁN HỌC MÁY TRONG GIÁM SÁT
CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ TRONG NHÀ. .............................................. 45
2.1. Ứng dụng bài toán học máy trong giám sát chất lượng không khí trong nhà
.......................................................................................................................... 45
2.1.1. Bài toán giám sát chất lượng không khí trong nhà.............................. 45
2.1.2. Phân loại đa lớp hỗn hợp nhiều khí ..................................................... 47
2.1.3. Dự đoán nồng độ khí/hỗn hợp khí ....................................................... 49
2.2. Quy trình thu thập dữ liệu .......................................................................... 50
2.2.1. Phương pháp trộn hỗn hợp khí VOCs ................................................. 51
2.2.2. Thí nghiệm đo hỗn hợp khí VOCs ...................................................... 59
2.2.3. Mô tả và phân tích dữ liệu .................................................................. 61
2.3. Xây dựng mô hình ..................................................................................... 65
2.3.1. Chuẩn bị dữ liệu .................................................................................. 65
ii
2.3.2. Tinh chỉnh mô hình ............................................................................. 65
2.3.3. Tính toán trong mô hình ANN ............................................................ 67
2.4. Kết quả so sánh các mô hình ..................................................................... 69
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................................... 74
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CÓ LIÊN QUAN ......... 75
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................. 76
iii
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1. Dữ liệu về thời tiết ............................................................................. 17
Bảng 2.1. Giá trị nồng độ của các khí ................................................................ 51
Bảng 2.2. Trộn hỗn hợp 3 khí Ethanol, Acetone và Methanol .......................... 55
Bảng 2.3. Bảng mô tả dữ liệu Data dictionary ................................................... 62
Bảng 2.4. Siêu tham số tốt nhất cho 4 mô hình ................................................. 66
Bảng 2.5. Đánh giá hiệu suất của các mô hình học máy.................................... 69
Bảng 2.6. Đánh giá hiệu năng của các mô hình học máy trong dự đoán nồng độ
............................................................................................................................ 72
