tailieunhanh - Công nghệ mạng nơ ron tế bào và ứng dụng.

Công nghệ mạng nơ ron tế bào và ứng dụng. Điều khiển học được là nhấn mạnh là không chỉ điều khiển và truyền thông trong các máy móc được thiết kế (những hệ thống nhân tạo) mà còn được vận dụng trong tìm hiểu những hệ thống tự nhiên như tổ chức và hệ thống xã hội, có những mục đích của chính mình. Những khái niệm hệ thống được khảo sát ban đầu như tính mở, hành vi hướng đích và cơ chế phản hồi, tính cân bằng nội, tính tổ chức và tự tổ chức. | Tạp chí Tin học và Điều khiền học 2006 45-52 PHÁT HIỆN PHÂN TỬ NGOẠI LAI TRONG cơ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ NHỜ PHÂN TÍCH Hồl QUY PHẠM HẠ THỦY1 HOÀNG XUÂN HUẤN2 1 Trung tâm Tin học Kiểm toán Nhà nuớc 2Khoa CNTT Truờng Đại học Công nghệ Hà Nội Abstract. The aim of this paper is to present a method of outlier discovery in relational databases having some functional dependence between some set of attributes. In particular when this functional dependence is linear we could easily to use techniques of linear regression for detecting outliers of this type. This approach is illustrated by an example of detecting frauds and mistakes in audit activity. Tóm tắt. Trong bài này chúng tôi giới thiệu một phương pháp phát hiện phần tử ngoại lai trong cơ sở dữ liệu quan hệ mà trong nó có sự phụ thuộc hàm số giữa một số thuộc tính này với một số thuộc tính khác. Khi sự phụ thuộc hàm này là tuyến tính chúng ta dễ dàng sử dụng kỹ thuật hồi qui tuyến tính để phát hiện các phần tử ngoại lai dạng này. Phương pháp này được minh họa bằng một ví dụ áp dụng trong việc phát hiện gian lận và sai sót trong hoạt động kiểm toán. 1. GIỚI THIỆU Các kỹ thuật học máy để phát hiện phần tử ngoại lai outlier đang được quan tâm nghiên cứu và được ứng dụng rộng rãi để khai thác tri thức từ dữ liệu Data mining nhằm trợ giúp quyết định xem 1 2 3 5 6 7 . Mô tả một cách đơn giản một đối tượng trong tập dữ liệu D được xem là ngoại lai khi nó khác biệt nhiều so với các đối tượng khác. Có hai loại nguyên nhân gây nên sự khác biệt này loại thứ nhất là các dữ liệu được thu thập hoặc tạo sinh theo một quy luật khác với các dữ liệu khác và được xem là dữ liệu sai hay dữ liệu không hợp lệ loại thứ hai là dữ liêu hợp lệ nhưng có những đặc điểm riêng biệt so với đa số dữ liệu và do đó cho ta nhưng thông tin đáng quan tâm. Để tìm ra các đối tượng khác biệt này trước hết ta cần có một cách đo độ khác biệt của các đối tượng theo một cách đánh giá tính tương đồng nào đó xem 1 và sau đó là phát triển các thuật toán để .