tailieunhanh - Phát hiện luật kết hợp mờ có độ hỗ trợ cực tiểu không giống nhau.

Phát hiện luật kết hợp mờ có độ hỗ trợ cực tiểu không giống nhau. Nhiều người cũng hay nhầm lẫn điều khiển học với những ngành liên quan đến máy tính hay kỹ thuật robot do các khái niệm: 'computer', 'robot', ' cyberspace ', ' cybercrime’, ‘cyborg’. do đã được đại chúng hóa từ năm 1960 trong cuộc sống cũng như trong văn học, điện ảnh. | Tap chi Tin hoc và Diều khiển hoc 2006 244 256 PHẬT HIỆN LUẬT KET HỢP MỜ CÔ ĐỘ HỖ TRỢ CỰC TIỂU KHÔNG GIONG NHẬU Dỗ VĂN THÀNH Bộ Kế hoạch và Dau tu Abstract. Mining Association Rules from transaction databases with unequal minimum supports is a problem proposed and reseached by the author 3 . The algorithm for mining closed frequent itemsets with unequal minimum supports of each item in transaction databases was called CHARM-NEW. This algorithm was indeed improved and developed from the CHĂRM which is one of the most efficient algorithms for mining closed frequent itemsets with the same minimum support from transaction databases. The goal of this paper is to propose and to find out measures for mining fuzzy association rules from quantitative databases with unequal minimum supports. The paper will concentrate on developing an algorithm for mining closed fuzzy frequent itemsets with unequal minimum supports of each attribute in quantitative databases. Tóm tắt. Phat hiện luật kỗt hợp tù cac co sở dù liệu tác vụ với dô hỗ trợ cực tiểu không giong nhau là van dỗ dược tac gia dỗ xuất và nghiện cứu 3 . Thuật toán phát hiên các tập phô biện dáng với dậ hỗ tree cuc tieu không giong nhau cua mỗi tập muc dữ liẹu trong cac cơ s 5r dữ liẹu tác vu duoc goi la CHĂRM-NEW. Thỗt ra thuỗt toan nay dược cai tien va phat triỗn lừ thuỗt toan CHĂRM do là một trong những thuỗt toán hiệu quel nhat dỗ tìm tạp pho biỗn dong với dỗ hỗ trợ cuc tieu như nhau tù các co sờ dữ- liệu tac vu. Mực dích cua bai bao này là dỗ xuat va tìm kiem giai pháp dỗ phát hiên các luat kỗt hợp mờ tù các co so dữ lieu dinh luong với dỗ hỗ trợ cục tiỗu khỗng giong nhau. Bài báo se tap trung phát triỗn thuat toán phat hiỗn tap pho biỗn mờ dong với do hỗ trợ cực tiỗu không giỗng nhau cua moi tap muc dữ lieu trong các co sờ dữ lieu dinh lượng. 1. GIỚI THIÊU Quá trình phát hiện luật kết hợp dược chia thành hai giai đoạn. Mục đích của giai đoạn đầu la tìm các tap pho biện co dợ hế trợ lớn hơn hoặc bang mết gia .

• Tự động hoá
• luật kết hợp mờ
• khoa học điều khiển
• hệ thống kỹ thuật
• điều khiển học
• nghiên cứu tin học
• Lý thuyết thuật toán
• tự động học
• Tạp chí Khoa học
• Lý thuyết tập mờ
• Phép hợp thành mờ
• Điều khiển mờ
• Khai phá luật kết hợp mờ
• Tuyển sinh Đại học
• Tốt nghiệp phổ thông trung học
• Thuật toán khai phá dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Hóa học
• Luận án Tiến sĩ Hóa học
• Phát triển phương pháp khai phá
• Khai phá luật kết hợp mờ biểu thị
• Thông tin ngôn ngữ
• Mờ biểu thị
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Máy tính
• Hệ thống thông tin
• Cơ sở dữ liệu định lượng
• Luật kết hợp và luật chuỗi mờ
• Luận văn Thạc sĩ ngành Khoa học máy tính
• Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật
• Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật
• Khai phá luật kết hợp mờ đa cấp
• Ngôn ngữ lập trình C
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• Ứng dụng khai phá luật kết hợp mờ
• Lập kế hoạch học tập
• Kế hoạch học tập của sinh viên
• Giáo dục đại học
• Cơ sở dữ liệu điểm của sinh viên
• Kỹ thuật Điều khiển
• Tự động hóa
• Giải thuật di truyền
• Lý thuyết logic mờ
• Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ
• luận văn
• công nghệ thông tin
• khai phá tri thức
• khai phá song song
• luật kết hợp
• công nghệ tri thức
• Máy học véc tơ tựa
• Mô hình mờ
• Khai phá luật kết hợp
• Mô hình tích hợp SVM
• Mô hình tích hợp Fuzzy model