NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
Tên luận án: Phương pháp gia tăng rút gọn thuộc tính trong bảng quyết định thay đổi theo tiếp cận tập thô mờ.
Mã số: 9 48 01 01
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Họ và tên NCS: Hồ Thị Phượng
Khóa đào tạo: 2015-2019
Chức danh, học vị, họ và tên người hướng dẫn:
1. PGS.TS. Nguyễn Long Giang
Tên cơ sở đào tạo: Học viện Khoa học và Công nghệ – Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
Nội dung: Luận án có các đóng góp mới như sau:
1- Đề xuất thuật toán filter-wrapper tìm tập rút gọn của bảng quyết định theo tiếp cận tập thô mờ nhằm giảm thiểu số thuộc tính tập rút gọn và nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp: Thuật toán sử dụng khoảng cách mờ.
2- Đề xuất hai thuật toán gia tăng filter-wrapper tìm tập rút gọn của bảng quyết định trong trường hợp bổ sung, loại bỏ tập đối tượng nhằm giảm thiểu số thuộc tính tập rút gọn và nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp so với các thuật toán gia tăng đã công bố. Hai thuật toán đề xuất đều sử dụng độ đo khoảng cách mờ.
3- Đề xuất hai thuật toán gia tăng filter-wrapper tìm tập rút gọn của bảng quyết định trong trường hợp bổ sung, loại bỏ tập thuộc tính nhằm giảm thiểu số thuộc tính tập rút gọn và nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp so với các thuật toán gia tăng đã công bố. Hai thuật toán đề xuất đều sử dụng độ đo khoảng cách mờ.
