MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN.1
LỜI CẢM ƠN.2
MỤC LỤC.3
DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ.6
BẢNG CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT.7
DANH MỤC HÌNH, BẢNG.8
MỞ ĐẦU.9
CHƯƠNG 1. MỘT SỐ KIẾN THỨC CƠ SỞ.18
1.1. Hệ thông tin và mô hình tập thô truyền thống.18
1.1.1. Hệ thông tin.18
1.1.2. Mô hình tập thô truyền thống.19
1.1.3. Bảng quyết định đầy đủ.21
1.1.4. Tập rút gọn và tập lõi .22
1.2. Hệ thông tin không đầy đủ và mô hình tập thô dung sai.23
1.2.1. Hệ thông tin không đầy đủ.23
1.2.2. Mô hình tập thô dung sai .24
1.2.3. Bảng quyết định không đầy đủ.27
1.3. Các khái niệm về tập rút gọn của bảng quyết định không đầy đủ.29
1.3.1. Tập rút gọn dựa trên hàm quyết định suy rộng .29
1.3.2. Tập rút gọn dựa trên miền dương.30
1.3.3. Tập rút gọn dựa trên độ đo lượng thông tin .30
1.3.4. Tập rút gọn dựa trên ma trận phân biệt .30
1.3.5. Tập rút gọn dựa trên ma trận dung sai.31
1.3.6. Tập rút gọn dựa trên hàm phân bố, hàm ấn định .32
1.3.7. Tập rút gọn dựa trên metric.32
1.4. Kết luận chương 1 .334
CHƯƠNG 2. ĐỀ XUẤT PHÂN NHÓM VÀ ĐÁNH GIÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP
RÚT GỌN THUỘC TÍNH TRONG BẢNG QUYẾT ĐỊNH KHÔNG ĐẦY ĐỦ.34
2.1. Mở đầu.34
2.2. Đề xuất phân nhóm các phương pháp rút gọn thuộc tính .35
2.2.1 Bảng ký hiệu các tập rút gọn của bảng quyết định không đầy đủ .36
2.2.2 Mối liên hệ giữa các khái niệm tập rút gọn RD, RI, RTM.37
2.2.3 Mối liên hệ giữa Rvà RP.40
2.2.4 Mối liên hệ giữa RDvà R.41
2.2.5 Mối liên hệ giữa Rvà R.44
2.2.6 Đề xuất phân nhóm các phương pháp rút gọn thuộc tính .45
2.3. Đánh giá các phương pháp rút gọn thuộc tính.48
2.3.1. Luật quyết định và các độ đo đánh giá hiệu năng .48
2.3.2. Đề xuất các độ đo mới đánh giá hiệu năng tập luật quyết định .54
2.3.3. Nghiên cứu sự thay đổi giá trị các độ đo đề xuất trên các tập rútgọn .57
2.3.4. Thử nghiệm sự thay đổi giá trị các độ đo đề xuất trên các tập rútgọn .60
2.3.5. Lựa chọn, đánh giá các phương pháp rút gọn thuộc tính.65
2.4. Kết luận chương 2 .67
CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT CÁC PHƯƠNG PHÁP RÚT GỌN THUỘC TÍNH TRONG
BẢNG QUYẾT ĐỊNH KHÔNG ĐẦY ĐỦ.68
3.1. Mở đầu.68
3.2. Chọn tập đối tượng đại diện cho bài toán rút gọn thuộc tính.68
3.2.1. Chọn tập đối tượng đại diện cho hệ thông tin không đầy đủ.69
3.2.2. Chọn tập đối tượng đại diện cho bảng quyết định không đầy đủ .73
3.3. Phương pháp rút gọn thuộc tính sử dụng lượng thông tin mở rộng có điềukiện .785
3.3.1. Độ đo lượng thông tin mở rộng .79
3.3.2. Xây dựng lượng thông tin mở rộng có điều kiện .80
3.3.3. Rút gọn thuộc tính sử dụng lượng thông tin mở rộng có điều kiện82
3.3.4. Thử nghiệm và đánh giá kết quả.87
3.4. Phương pháp rút gọn thuộc tính sử dụng hàm quan hệ.91
3.4.1. Ma trận quan hệ và hàm quan hệ .92
3.4.2. Rút gọn thuộc tính sử dụng hàm quan hệ .95
3.4.3. Thử nghiệm và đánh giá kết quả.98
3.5. Kết luận chương 3.100
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ.104
<p>MỤC LỤC</p> <p>A. MỞ ĐẦU . 1</p> <p>Chương 1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN</p> <p>ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN. 7</p> <p>1.1. Tình hình nghiên cứu v ...
<p>MỤC LỤC</p> <p>LỜI CAM ĐOAN .i</p> <p>MỤC LỤC.ii</p> <p>DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VIẾT TẮT.vi</p> <p>DANH MỤC CÁC BẢNG.vii</p> <p>DANH MỤC BIỂU ĐỒ .ix</p> < ...
<p>Phương pháp định vị sự cố sử dụng dữ liệu đo lường tại hai</p> <p>hoặc ba đầu đường dây chỉ được thực hiện trong điều kiện hoàn thiện</p> <p>hệ thống thôn ...
<p>(Bản scan)</p> <p>Hệ thống văn bàn pháp luật quan lý và phát triển dò thị bao gồm các Luật, các quy định, quy chuẩn, tiêu chuẩn về quàn lý dô thị. Khung phá ...
<p>Trình tự nucleotide và amino acid gen H5 của chủng CkHG4 ñược so</p> <p>sánh với 26 chủng cúm A/H5N1 thuộc phân dòng Quảng ðông và phân</p> <p>dòng Phúc Ki ...
Hỗ trợ download nhiều Website
Hỗ trợ nạp thẻ qua Momo & Zalo Pay
Khi đăng ký & nạp thẻ ngay Hôm Nay