TIN TỨC & SỰ KIỆN
Tin tức   Thông báo   Sau đại học 00:00:00 Ngày 17/01/2013 GMT+7
Thông tin LATS của NCS Cù Thu Thuỷ
Tên đề tài luận án: Nghiên cứu phát hiện luật kết hợp hiếm và ứng dụng

1. Họ và tên nghiên cứu sinh: CÙ THU THỦY                              

2. Giới tính: Nữ

3. Ngày sinh: 18/12/1972                                                           

4. Nơi sinh: Phú Thọ

5. Quyết định công nhận nghiên cứu sinh số: 2377/SĐH,  ngày 14 tháng 12 năm 2006 của Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội

6. Các thay đổi trong quá trình đào tạo:  Không

7. Tên đề tài luận án: Nghiên cứu phát hiện luật kết hợp hiếm và ứng dụng

8. Chuyên ngành:  Hệ thống thông tin                                           

9. Mã số: 62 48 05 01

10. Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Đỗ Văn Thành; PGS.TS. Hà Quang Thụy

11. Tóm tắt các kết quả mới của luận án:

Về nghiên cứu lý thuyết, luận án đề xuất phát triển một số dạng luật hiếm Sporadic, và xây dựng các thuật toán để phát hiện các dạng luật này.

Trên cơ sở dữ liệu tác vụ luận án nghiên cứu theo hướng tiếp cận đi tìm các tập hiếm đóng cho các luật hiếm thay vì việc đi tìm tất cả các tập hiếm như các nghiên cứu trước đây. Đề xuất ba thuật toán tìm các tập hiếm cho ba dạng luật hiếm là: thuật toán MCPSI phát hiện tập Sporadic tuyệt đối hai ngưỡng, MCISI phát hiện tập Sporadic không tuyệt đối hai ngưỡng và NC-CHARM phát hiện tập dữ liệu với ràng buộc mục dữ liệu âm.

Trên cơ sở dữ liệu định lượng, luận án sử dụng lý thuyết tập mờ để chuyển cơ sở dữ liệu định lượng về cơ sở dữ liệu mờ và thực hiện phát hiện luật hiếm trên cơ sở dữ liệu mờ này. Luận án đã đề xuất thuật toán MFPSI phát hiện tập Sporadic tuyệt đối hai ngưỡng mờ và MFISI phát hiện tập Sporadic không tuyệt đối hai ngưỡng mờ.

12. Khả năng ứng dụng trong thực tiễn:

Luận án đề xuất kết hợp phát hiện luật kết hợp mẫu âm và mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn trong việc xây dựng mô hình phân tích và dự báo. Luận án đã xây dựng mô hình dự báo chỉ số chứng khoán và mô hình dự báo chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam (CPI) theo cách tiếp cận này. Những mô hình đó không chỉ hỗ trợ  phân tích các quan hệ kinh tế, nhất là quan hệ nhân quả mà còn thực sự cải thiện chất lượng dự báo, độ chính xác của dự báo theo mô hình là khá cao.

Xem thông tin chi tiết.

 VNU Media - Ban Đào tạo
   In bài viết     Gửi cho bạn bè
  Từ khóa :
   Xem tin bài theo thời gian :

HÌNH ẢNH

TRÊN WEBSITE KHÁC
THĂM DÒ DƯ LUẬN
Bạn sẽ thi vào trường đại học nào?
  • Trường ĐH Khoa học Tự nhiên
  • Trường ĐH Khoa học Xã hội
  • Trường ĐH Ngoại ngữ
  • Trường ĐH Công nghệ
  • Trường ĐH Kinh tế
  • Trường ĐH Giáo dục
  • Trường ĐH Việt Nhật
  • Trường ĐH Y Dược
  • Trường ĐH Luật
  • Trường Quản trị và Kinh doanh
  • Trường Quốc tế
  • Khoa Các Khoa học liên ngành
  • Viện Quốc tế Pháp ngữ