Luận văn Nghiên cứu một số thuật toán gia tăng lựa chọn thuộc tính trên bảng quyết định động theo tiếp cận tập mờ sử dụng lắt cắt α tập trung vào nghien cứu, đề xuất các thuật toán gia tăng tìm tập rút gọn của bảng quyết định dựa trên tập thô mờ theo tiếp cạn mờ sử dụng lát cắt α nhằm giảm thiểu số lượng thuộc tính tập rút gọn và cải thiện độ chính xác từ đó giam thiểu độ phức tạp của mô hình khai phá dữ liệu. Nội dung chính của đề tài được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan về lý thuyết tập thô, tập thô mờ và các ứng dụng trong bài toán rút gọn thuộc tính; Chương 2: Lhuyết tập thô, tập thô mờ, lý thuyết tập mờ α và một số thuật toán gia tăng rút gọn thuộc tính; Chương 3: Kết quả hực nghiệm thông qua qua trình phân tích, đánh giá và so sánh với các thuật toán. Trên cơ sở các nội dung nghiên cứu, đề tài đã trình bày một số kết quả nghiên cứu: lý thuyết tập thô, tập thô mờ, một số phương pháp rút gọn thuộc tính của bảng quyết định dựa trên lý thuyết tập thô, tập thô mờ, lý thuyết tập mờ α và một số thuật toán rút gọn thuộc tính trên bảng quyết định cố định và bảng quyết định động. Đề án đã đề xuất các thuật toán gia tăng mới, giúp cải thiện độ chính xác và giảm độ phức tạp trong quá trình lựa chọn thuộc tính, đặc biệt với bảng quyết định động.

Ngôn ngữ:	Vie
Tác giả:	Trần Phi Lực
Người đóng góp:	GVHD: Đặng Trọng Hợp
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu một số thuật toán gia tăng lựa chọn thuộc tính trên bảng quyết định động theo tiếp cận tập mờ sử dụng lắt cắt α
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ Thông tin
Mô tả vật lý:	62tr.
Năm xuất bản:	2024