Kết quả tìm kiếm
“Nghiên cứu, tìm hiểu mô hình phân lớp câu hỏi và ứng dụng trên hệ thống hỗ trợ sinh viên của Viện Đại học Mở Hà Nội / Nguyễn Thị Khánh Quyên; NHDKH TS Đinh Tuấn Long
Cấu trúc đề tài: Nội dung của đề tài gồm phần mở đầu và 3 chương chính: Chương 1: Tổng quan về phân lớp câu hỏi Trong chương này sẽ giới thiệu về hệ thống hỏi đáp, trình bày tổng quan về bài toán phân lớp câu hỏi, cách tiếp cận bài toán câu hỏi và
Hiệu năng của kỹ thuật phân tích sự khác biệt tuyến tính dựa trên hàm nhân trong một số bài toán phân lớp dữ liệu / Vũ Văn Phong; GVHGKH: TS. Trương Tiến Tùng
Một kỹ thuật trích chọn hiệu quả trong việc làm giảm kích cỡ không gian dữ liệu, loại bỏ đặc tính dư thừa, đặc tính gây nhiễu của dữ liệu đầu vào là kỹ thuật Phân tích sự khác biệt tuyến tính (Linear Discriminant Analysis - LDA). LDA là kỹ thuật tìm tập c
Một số giải thuật phân lớp dữ liệu, ứng dụng dự đoán kỹ năng sử dụng máy tính của nhân viên y tế tại Nho Quan : Luận văn thạc sỹ. Chuyên ngành đào tạo : Công nghệ thông tin / Trần Đức Anh. NHDKH: PGS.TS. Nguyễn Quang Hoan
1. Mục đích nghiên cứu Nghiên cứu và áp dụng thử giải thuật Naïve Bayes và mạng nơ-ron theo phương pháp học máy với hy vọng tìm ra quy luật, các đặc trưng tác động đến khả năng đáp ứng được phần mềm khám, chữa bệnh của các nhân viên y tế, từ đó giúp cho B
Nghiên cứu phương pháp học máy cho phân lớp dữ liệu học viên tạo nguồn phát triển Đảng / Trần Thị Lương; NHDKH PGS.TS Nguyễn Quang Hoan
1. Mục đích nghiên cứu Mục đích nghiên cứu: Phân lớp dữ liệu theo phương pháp học máy với mục đích tìm ra quy luật, các đặc trưng tác động đến việc xem xét kết nạp Đảng để giới thiệu nguồn phát triển Đảng cho Đảng ủy Nhà trường được nhanh nhất và chính xá
Nghiên cứu phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng vào công tác cán bộ Trường Đại học Luật Hà Nội / Vũ Ngọc Tân; NHDKH PGS.TS Nguyễn Quang Hoan
Mục đích và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu và tìm hiểu tổng quan về phân lớp dữ liệu. Nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết của phương pháp phân lớp dữ liệu và ứng dụng phần mềm. Kết quả nghiên cứu: Trong luận văn này, tôi đã nghiên cứu, phân
Phân lớp dữ liệu sinh viên để tư vấn học sinh lựa chọn ngành trong Trung tâm Elearning / Nguyễn Hữu Toàn; NHDKH PGS.TS Nguyễn Quang Hoan
Cấu trúc ba thành phần bao gồm: Mục đích và phương pháp nghiên cứu Mục đích Khi học sinh bắt đầu đăng ký chọn trường chọn ngành thường hay bị phân vân giữa nhiều các lựa chọn ngành nghề khác nhau. Với khả năng và điểm số của bản thân, các học si
Phân lớp ý kiến khách hàng và ứng dụng trong hệ tư vấn bán hàng trực tuyến / Tạ Văn Khoa; NHDKH PGS.TS Đoàn Văn Ban
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU Nghiên cứu tổng quan về một số kỹ thuật phân lớp văn bản như: Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM) , K-Nearest Neighbor (K-NN) , Linear Least Square Fit (LLSF) , Centroid – based vector. Nghiên cứu một số kỹ thuật sử dụng để
Phương pháp sinh luật mờ phân lớp dựa trên đại số gia tử và ứng dụng phân lớp dữ liệu sinh viên / Nguyễn Viết Bình; NHDKH TS Dương Thăng Long
- Giải quyết các bài toán phân lớp dữ liệu theo cách tiếp cận ĐSGT. Phân hoạch khoảng tính mờ thuộc tính thành các khoảng mờ có nhiều ưu điểm hơn như tính đơn giản, gắn chặt ngữ nghĩa so với cách tiếp cận theo lý thuyết tập mờ cổ điển của L.Zadeh. - Nghiê
Phương pháp xây dựng hệ mờ dạng luật với ngữ nghĩa dựa trên đại số gia tử và ứng dụng trong bài toán phân lớp / Dương Thăng Long
Khảo sát các tính chất, đặc trưng của các giá trị ngôn ngữ cũng như các vấn đề trong đại số gia tử nhằm ứng dụng vào việc xây dựng các luật mờ cho bài toán phân lớp. Thiết kế các phương pháp tìm kiếm tối ưu để lựa chọn bộ tham số mờ gia tử tốt nhất và tìm