tailieunhanh - Dự thảo tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán học: Phát triển một số thuật toán phân cụm mờ trên tập mờ viễn cảnh và ứng dụng trong dự báo

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. | ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN PHẠM HUY THÔNG PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM MỜ TRÊN TẬP MỜ VIỄN CẢNH VÀ ỨNG DỤNG TRONG DỰ BÁO Chuyên ngành Cơ sở toán học cho tin học Mã số DỰ THẢO TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội 2019 Công trình đƣợc hoàn thành tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia Hà Nội. Người hướng dẫn khoa học 1. PGS. TS. Lê Hoàng Sơn 2. PGS. TS. Nguyễn Thị Hồng Minh Phản biện 1 . Phản biện 2 . Phản biện 3 . Luận án sẽ được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Đại học Quốc gia họp tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Đại học Quốc gia Hà Nội vào . 20. Có thể tìm hiểu luận án tại - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Trung tâm thông tin - Thư viện Đại học Quốc gia Hà Nội. MỞ ĐẦU Phân cụm dữ liệu là việc sắp xếp các đối tượng dữ liệu vào từng cụm sao cho các phần tử trong cùng một cụm có mức độ tương tự là cao nhất và hai phần tử bất kỳ ở hai cụm khác nhau có mức độ tương tự là thấp nhất. Việc phân cụm như vậy giúp cho việc khai phá dữ liệu đặc biệt là các bài toán dữ liệu lớn trở nên hiệu quả khi các dữ liệu được phân thành các nhóm với các tính chất đặc trưng. Tuy nhiên việc các phân cụm này cũng có một số nhược điểm là mỗi một phần tử chỉ thuộc về một cụm dữ liệu hay một số dữ liệu có thể bị thiếu thông tin hoặc thông tin không chắc chắn. Để giải quyết vấn đề này dựa trên lý thuyết về tập mờ của Zadeh Bezdek đã đưa ra thuật toán phân cụm mờ Fuzzy C-mean FCM nhằm giải quyết các nhược điểm trên. Thuật toán này được biết đến như một phương thức chính trong phân cụm mờ. Tuy nhiên chất lượng phân cụm của FCM thường không cao do thuật toán này được cài đặt trên cơ cở của các tập mờ truyền thống ở đó vẫn có những giới hạn về độ thuộc sự do dự và mơ hồ của các tham số mẫu. Chính vì vậy việc nghiên cứu các thuật toán phân cụm trên các tập mờ nâng cao nhằm mục tiêu giải quyết các nhược điểm này. Đến nay đã có rất nhiều các thuật toán phân cụm trên các tập mờ nâng cao như thuật toán phân .