Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin "Nghiên cứu ứng dụng mô hình lọc cộng tác và phân cụm mờ xây dựng hệ thống gợi ý phim dựa trên thông tin đánh giá của người dùng" trình bày các nội dung: Tổng quan về hệ thống gợi ý; Hệ gợi ý dựa trên lọc cộng tác và các phương pháp phân cụm; Lựa chọn mô hình hệ gợi ý sử dụng phương pháp phân cụm mờ; Cài đặt, thử nghiệm mô hình đã lựa chọn.

Luận án Tiến sĩ Toán học "Một số phương pháp phân cụm mờ theo nhóm cho bài toán dữ liệu đa nguồn, nhiều đặc trưng" trình bày các nội dung chính sau: Mô hình giải pháp tâm cụm tối ưu cho thuật toán đồng phân cụm mờ cải tiến và thuật toán phân cụm mờ theo nhóm tiếp cận theo hướng phân tích dữ liệu đa nguồn; Đề xuất mô hình phân cụm mờ theo nhóm tiếp cận theo hướng phân tích dữ liệu đa nguồn, gọi là mô hình cải tiến phân cụm mờ theo nhóm đa hàm mục tiêu.

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học "Một số phương pháp phân cụm mờ theo nhóm cho bài toán dữ liệu đa nguồn, nhiều đặc trưng" được nghiên cứu với mục tiêu: Nghiên cứu phát triển các thuật toán phân cụm mờ, luận án tập trung cải tiến để đưa ra một số giải pháp bao gồm: Cải tiến nâng cao hiệu suất của đồng phân cụm mờ dữ liệu nhiều đặc trưng, đề xuất các mô hình, thuật toán phân cụm mờ theo nhóm tiếp cận theo hướng ứng dụng phân tích dữ liệu đa nguồn.

Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính "Nghiên cứu phát triển phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn ứng dụng cho bài toán quản lý cảng biển" trình bày các nội dung chính sau: Nghiên cứu đề xuất phương pháp phân cụm bán giám sát mờ mới cho phân vùng dữ liệu với độ tin cậy; Nghiên cứu đề xuất phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn mới với nhiều tham số mờ cho phân vùng dữ liệu với độ tin cậy và dữ liệu nhiễu; Ứng dụng các phương pháp đề xuất để phát hiện tàu biển từ ảnh vệ tinh trong bài toán cảng biển.

Luận án Tiến sĩ Hệ thống thông tin "Định tuyến tiết kiệm năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến không dây" trình bày các nội dung chính sau: Tổng quan về mạng cảm biến không dây; Công trình liên quan đến kỹ thuật định tuyến phân cụm dựa trên mô hình sink tĩnh và mô hình sink động; Kỹ thuật phân cụm nhưng trên mô hình sink di động để các cụm chủ chuyển dữ liệu đến sink một cách nhanh nhất.

Luận án Tiến sĩ Máy tính "Một số phương pháp nâng cao độ chính xác dự báo trong mô hình chuỗi thời gian mờ" trình bày các nội dung chính sau: Xây dựng các mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ với NQHM_PTTG và ứng dụng; Nâng cao hiệu quả của mô hình dự báo sử dụng các kỹ thuật tính toán mềm.

Nội dung của luận văn bao gồm: Chương 1: Trình bày các kiến thức cơ bản về bài toán phân cụm dữ liệu địa lý, bao gồm các định nghĩa, độ đo và ứng dụng của nó trong 8 các lĩnh vực ý tế, an ninh, xã hội, .v.v. đồng thời trình bày sơ lược về các thuật toán phân cụm mờ trọng số địa lý FCM, NE, FGWC, CFGWC, CFGWC2, IPFGWC, MIPFGWC cùng các ưu nhược điểm của chúng, từ đó đề xuất thuật toán KMIPFGWC. Chương 2: Trình bày thuật toán phân cụm mờ trọng số địa lý KMIPFGWC, với hàm mục tiêu sử dụng độ đo khoảng cách là hàm nhân Gaussian thay vì sử dụng hàm Euclidean truyền thống và sử dụng mô hình SIM2 để nâng cao chất lượng phân cụm cho bài toán. Chương 3: Trình bày một số kết quả thực nghiệm thuật toán KMIPFGWC trên bộ dữ liệu thực tế là bộ dữ liệu địa lý về kinh tế - xã hội từ tổ chức Liên Hợp Quốc – UNO và so sánh nó với các thuật toán MIPFGWC, FGWC để đánh giá hiệu quả của thuật toán đề xuất.

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Bài 4 Phân cụm dữ liệu cung cấp cho người học những kiến thức như: Tổng quan; Các tiếp cận trong phân cụm; Các thuật toán phân cụm. Mời các bạn cùng tham khảo!

Mục tiêu nghiên cứu của luận án là nghiên cứu, phát triển các thuật toán phân cụm mở rộng trên tập mờ viễn cảnh như: phân cụm xác định số cụm tự động, phân cụm với dữ liệu phức tạp. Kiểm chứng, so sách với các thuật toán liên quan khác. Nghiên cứu, phát triển ứng dụng của thuật toán phân cụm trên tập mờ viễn cảnh vào bài toán dự báo thời tiết dựa trên ảnh mây vệ tinh.

Đề tài nghiên cứu, tổng hợp, phân tích và đề xuất thuật toán phân cụm mờ viễn cảnh, kiểm chứng bằng lý thuyết về sự hội tụ của thuật toán và thực nghiệm, so sách hiệu quả so với một số thuật toán phân cụm mờ khác.

Mục đích nghiên cứu của đề tài là nghiên cứu bài toán phân cụm mờ cộng tác, các vấn đề còn tồn tại của phân cụm mờ cộng tác khi ứng dụng trong các bài toán thực tế và đề ra các mô hình, giải pháp nâng cao hiệu quả phân cụm: Giải pháp cho vấn đề không rõ ràng, không chắc chắn của dữ liệu thực tế cần phân cụm. Giải pháp cho vấn đề dữ liệu phức tạp, hình dạng và sự chia tách các cụm không tuyến tính.

Mục đích nghiên cứu của đề tài là nghiên cứu để nâng cao chất lượng phân cụm dữ liệu bằng cách áp dụng Tập mờ giá trị khoảng (IVFs) với FCoC. Nghiên cứu để nâng cao độ ổn định và chất lượng phân cụm dữ liệu bằng cách sử dụng kỹ thuật xác định tâm cụm khởi tạo thay thế phương pháp khởi tạo tâm cụm truyền thống.

Mục tiêu của đề tài là ứng dụng thuật toán phân cụm mờ trong phân tích thông tin rủi ro quản lý thuế doanh nghiệp. Một cơ sở dữ liệu mẫu về thông tin tờ khai thuế, báo cáo tài chính doanh nghiệp, mức độ rủi ro của 644 doanh nghiệp được sử dụng để làm đầu vào cho hệ thống phân tích rủi ro sử dụng phương pháp phân cụm mờ. Hệ thống phân tích sẽ được triển khai xây dựng và thử nghiệm kiểm chứng.

Luận văn được biên soạn với kết cấu nội dung được chia thành các phần sau: Chương 1/ Tổng quan về phân cụm dữ liệu; chương 2/ Giới thiệu bài toán phân cụm mờ và các phương pháp xác định số cụm trong gom cụm dữ liệu Chương này đề cập đến thuật toán phân cụm mờ Fuzzy C-Mean (FCM) và các phương pháp xác định số cụm trong gom cụm dữ liệu; chương 3/ Ứng dụng phương pháp phân cụm mờ cho bài toán phân tích thông tin quản lý rủi ro thuế doanh nghiệp.

Luận văn thạc sĩ gồm có 4 chương: Trình bày các vấn đề về logic mờ và bài toán phân cụm, trong chương này sẽ trình bày về đại số gia tử, tìm hiểu cấu trúc, định lý, tính mờ của một ngôn ngữ. Sử dụng đại số gia tử sẽ sửa đổi khoảng cách từ mẫu tới tâm cụm, đo độ mờ của giá trị ngôn ngữ.

Hướng dẫn phân cụm các dữ liệu thuộc D thành các cụm,Các dữ liệu trong một cụm: “tương tự” nhau , Dữ liệu hai cụm: “không tương tự” nhau .Tiên đề phân cụm: Nếu người dùng lựa chọn một đối tượng d thì họ cũng lựa chọn các đối tượng cùng cụm . Với các cách sau đây bạn dễ dàng phân cụm theo các chức năng khác nhau, chúc các bạn thành công!

Nếu cho rằng, điện tử và truyền thông chính là bản chất của khoa học điện tử, thì dữ liệu, thông tin, và tri thức hiện đang là tiêu điểm của một lĩnh vực mới để nghiên cứu và ứng dụng, đó là khám phá tri thức và khai phá dữ liệu. Thông thƣờng, chúng ta coi dữ liệu nhƣ là một chuỗi các bits, hoặc các số và các ký hiệu hay là các “đối tƣợng” với một ý nghĩa nào đó khi đƣợc gửi cho một chƣơng trình dƣới một dạng nhất định. Các bits thƣờng đƣợc sử dụng để đo thông tin, và xem...